MEtodos Cuantitativos

CAPÍTULO 6 MERCADOTECNIA II

6.1 CONCEPTOS Y APLICACIONES

Los métodos cuantitativos se utilizan como una herramienta para el desarrollo del proceso metodológico investigativo de carácter científico, el mismo que nos permite conocer de manera objetiva el mundo físico y social que nos rodea. En él se hace referencia específicamente a un tipo particular de investigación: la investigación científica. Término que más de una ocasión provoca escepticismo y confusión y muchas veces molestia. Incluso algunos consideran que es algo complicado, difícil de aplicar y que no tiene relación con la realidad,...etc. Nada más desacertado que esto. Lo que caracteriza a la investigación científica es su rigurosidad y sistematización, es un tipo de investigación sistemática, controlada, empírica y crítica, de proposiciones hipotéticas sobre las presumidas relaciones entre fenómenos naturales.

De manera general, se insiste en los dos propósitos fundamentales de la investigación: resolver problemas prácticos inmediatos (investigación aplicada); y en producir conocimiento y teorías en ámbito científico que interese al investigador (investigación fundamental). Las técnicas cuantitativas que soportan la investigación son aplicables a ambos propósitos.

6.2 CARACTERÍSTICAS DE LA METODOLOGÍA CUANTITATIVA

La Metodología Cuantitativa es aquella que permite examinar los datos de manera numérica, especialmente en el campo de la Estadística.

Para que exista Metodología Cuantitativa se requiere que entre los elementos del problema de investigación exista una relación cuya Naturaleza sea lineal. Es decir, que haya claridad entre los elementos del problema de investigación que conforman el problema, que sea posible definirlo, limitarlos y saber exactamente donde se inicia el problema, en cual dirección va y qué tipo de incidencia existe entre sus elementos.

Los elementos constituidos por un problema, de investigación Lineal, se denominan: variables, relación entre variables y unidad de observación.

Edelmira G. La Rosa (1995) indica que para que exista Metodología Cuantitativa debe haber claridad entre los elementos de investigación desde donde se inicia hasta donde termina, el abordaje de los datos es estático, se le asigna significado numérico.

El abordaje de los datos Cuantitativos es estadístico, hace demostraciones con los aspectos separados de su todo, a los que se asigna significado numérico y hace inferencias:

• La objetividad es la única forma de alcanzar el conocimiento, por lo que utiliza la medición exhaustiva y controlada, intentando buscar la certeza del mismo.

• El objeto de estudio es el elemento singular Empírico. Sostiene que al existir relación de independencia entre el sujeto y el objeto, ya que el investigador tiene una perspectiva desde afuera.

• La teoría es el elemento fundamental de la investigación Social, le aporta su origen, su marco y su fin.

• Comprensión explicativa y predicativa de la realidad, bajo una concepción objetiva, unitaria, estática y reduccionista.

• Concepción lineal de la investigación a través de una estrategia deductiva.

• Es de método Hipotético – Deductivo.

6.3 LIMITACIONES CUANTITATIVAS

Las limitaciones se sitúan a nivel de varios riesgos de distorsión, el menor de los cuales no es ciertamente la conversión deformante de lo cualitativo en cantidades artificialmente calculadas sobre datos previamente transmutados.

González, Casanova (1975) menciona que la perspectiva y el énfasis Cuantitativo están relacionados con muchas otras características del investigador. En términos generales puede decirse que el análisis Cuantitativo es típico sobre todo en las ciencias sociales que trabajan con poblaciones, se liga al Empirismo y a la Ideología del proceso de las ciencias Sociales".

El investigador Sorokin ha indicado las limitaciones de la investigación cuantitativa:

o La subjetividad disfrazada Cuantitativamente.

o La conjugación Cuantitativa de agrupaciones para estudiar los sistemas Sociales.

o Tomar una parte del sistema como variable independiente (causa) y todo el de los datos Cuantitativos lo que se puede observar en las investigaciones tradicionales.

6.4 EL UNIVERSO

El Universo es el total de elementos (consumidores, jugadores de una liga, fabricantes de telas, contadores, universidades, miembros de asociaciones, propietarios de motocicletas, etc.) sobre la cual queremos hacer una inferencia basándonos en la información relativa a la muestra.

Es todo conjunto de elementos, finito o infinito, definido por una o más características, de las que gozan todos los elementos que lo componen, y sólo ellos.

En muestreo se entiende por población a la totalidad del universo que interesa considerar, y que es necesario que esté bien definido para que se sepa en todo momento que elementos lo componen.

No obstante, cuando se realiza un trabajo puntual, conviene distinguir entre población teórica (Universo): conjunto de elementos a los cuales se quieren extrapolar los resultados, y población estudiada: conjunto de elementos accesibles en nuestro estudio.

6.5 MÉTODOS PROBABILÍSTICOS

Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser elegidas. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables. Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes tipos:

6.5.1 Muestreo aleatorio simple

El procedimiento empleado es el siguiente:

1) Se asigna un número a cada individuo de la población.

2) A través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido.

Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población que estamos manejando es muy grande.

6.5.2 Muestreo aleatorio sistemático

Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupan los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k=N/n. El número i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k.

El riesgo de este tipo de muestreo está en los casos en que se dan periodicidades en la población ya que al elegir a los miembros de la muestra con una periodicidad constante (k) podemos introducir una homogeneidad que no se da en la población. Imaginemos que estamos seleccionando una muestra sobre listas de 10 individuos en los que los 5 primeros son varones y los 5 últimos mujeres, si empleamos un muestreo aleatorio sistemático con k=10 siempre seleccionaríamos o sólo hombres o sólo mujeres, no podría haber una representación de los dos sexos.

6.5.3 Muestreo aleatorio estratificado

Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.). Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos concretos que formarán parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población. (Tamaño geográfico, sexos, edades,...).

La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser de diferentes tipos:

Afijación Simple: A cada estrato le corresponde igual número de elementos muestrales.

Afijación Proporcional: La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en cada estrato.

Afijación Óptima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la desviación.

Cálculo del tamaño de la muestra:

a) Población infinita

Para un universo infinito o cuya población sea mayor a 30.000 individuos, el tamaño de la muestra viene dada por la siguiente fórmula general:

n = Z2 * P * Q donde:

e2

n = Muestra

Z = Nivel de confianza

P = Probabilidad a favor en %

Q = Probabilidad en contra (100 – P)

e = Error muestral

b) Población finita

Para un

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