Que es la Guia marketing

Capitulo 14

1. Describir que piensan de las actitudes los investigadores de mercados.  Las actitudes son disposiciones perdurables para responder de manera consistente en una forma determinada a los diversos aspectos del mundo, lo que incluye a personas acontecimientos y objetos. Constan de tres componentes: el afectivo o las emociones o sentimientos involucrados; el cognoscitivo o la conciencia o conocimiento; y el conductual o predisposición a la acción. Las actitudes son constructos latentes  y por ello no son observables de forma directa.
2. Modificar los enfoques básicos a la medición de las actitudes. Se han desarrollado muchos métodos de medir la actitud. La mayoría tiene cabida de clasificación, calificación, selección y elección.
3. Analizar la utilización de escalas de calificación para medir las actitudes. Las escalas de categoría proporcionan varias categorías de respuestas para permitir que los participantes indiquen la intensidad de sus actitudes.
4. Representar un constructo latente para elaborar una escala sumada. Los investigadores utilizan escalas compuestas para representar constructos latentes. Una forma fácil de crear una escala compuesta es añadir las respuestas a los ítems múltiples para formar un total.
5. Resumir las formas de medir las actitudes con técnicas de calificación y selección y preguntas de respuesta aleatoria. Las personas a menudo califican por orden sus preferencias. Por consiguiente, es posible elaborar escalas ordinales que le piden a los participantes calificar por orden una serie de objetos o atributos. Es la técnica de comparación de pares se forman un par de alternativas y se pide a los participantes que elijan su preferida. La selección requiere que estos indiquen sus actitudes colocando los objetos en cúmulos o categorías.
6. Analizar  los principales aspectos relacionados de una escala de medición. El investigador puede elegir entre varias escalas de actitudes. La selección entre alternativas requiere considerar varias preguntas y por lo general se responde a cada una de ellas comparando las ventajas de cada opción con la definición del problema. Una escala de calificación monadica pregunta acerca de un solo concepto; una escala de calificación comparativa le pide al participante que califique un concepto comparándolo con un hito utilizado como marco de referencia. Las escalas de elección forzada requieren que el participante seleccione una alternativa; las escalas de selección no forzada permiten que el entrevistado indique su capacidad para seleccionar una alternativa.

CAPITULO 15

1. Explicar la importancia de las decisiones acerca del diseño  y la redacción del cuestionario. Un buen diseño de cuestionario es vital para obtener resultados precisos. Las preguntas específicas que se plantearan van a ser en función del tipo de información necesaria para responder las preguntas del gerente y para el medio por el cual se comuniquen los datos recolectados. La relevancia y la precisión son los criterios básicos para juzgar los resultados del cuestionario. Este es relevante si no recolecta una información innecesaria y se obtiene la información pertinente para resolver el problema de MARKETING. La precisión significa que la información es confiable y valida.
2.  Definir opciones para la redacción de preguntas abiertas y de alternativa fija.  Para saber cómo se debe redactar cada pregunta se requiere cierto conocimiento de los diferentes tipos de posibles preguntas. Las de respuestas abiertas plantean algún problema o duda y le piden al participante que responda en palabras propias. Las de alternativa fija requieren menos capacidad del entrevistador y tiempo y es fácil responderlas. En las respuestas de alternativa fija se proporciona al participante opciones especificas limitadas y se le pide que elija la que más se acerque a su punto de vista. Las respuestas estandarizadas son más fáciles de codificar tubular e interpretar. Se debe tener cuidado al formular las respuestas de manera que no se traslapen. Los encuestados cuyas respuestas no se ajustan a cualquiera de las alternativas fijas se pueden ver obligados a elegir alternativas que no comunican lo que en realidad quieres decir. Las preguntas de respuesta abierta son especialmente útiles en investigaciones exploratorias o al principio del cuestionario, pero hacen que el análisis este resulte más costoso debido a la amplitud de las respuestas. Además el prejuicio del entrevistador puede influir en las respuestas.
3. Resumir las pautas para las preguntas que evitan los errores en el cuestionario.  Algunas pautas para la construcción del cuestionario han surgido de la experiencia de la investigación. El lenguaje debe ser  sencillo para evitar permitir variaciones en el nivel educativo. Los investigadores deben evitar las preguntas que sirvan de guía o las preguntas cargadas, que surgieren las respuestas a los participantes, así como las preguntas que los inducen a dar respuestas socialmente aceptables. Los encuestados tienen un prejuicio contra las preguntas que sugieren un cambio en el estatus quo. Su renuncia a contestar preguntas de carácter personales se puede superar explicando la necesidad de esas preguntas y sugiriéndoles la confidencialidad de sus respuestas. El investigador debe evitar cuidadosamente la ambigüedad en las preguntas, así como la pregunta de doble efecto, la que hace dos preguntas a la vez.
4. Describir en que forma la secuencia adecuada de las preguntas puede mejorar un cuestionamiento. La secuencia de las preguntas puede ser muy importante para el éxito de una encuesta: las preguntas iniciales deben estar diseñadas para atraer el interés de los participantes y mantenerlos involucrados; las personales se deben posponer hasta la final o mitad del cuestionario, y las preguntas generales deben preceder a las especificas. En una serie de escalas de actitud, la primera respuesta se debe utilizar como un ancla para compararla con otras respuestas. Las preguntas filtro son utiles para evitar aquellas innecesarias que no aplican a un participante particular. Estas se pueden incluir en un organigrama para entrevistas personales o por teléfono.
5. Discutir como diseñar el esquema de un cuestionario. El esquema de un cuestionario por correo o de un autoadministrado puede afectar la tasa de respuestas. Un cuestionario atractivo estimula una respuesta, como lo hace un titulo bien redactado. Los cuestionarios en internet presentan problemas únicos de diseño. Es necesario tomar decisiones acerca del uso del color, graficas, animación, sonido y otros efectos especiales de diseño que internet hace posible.
6. Describir los criterios para el pretest y la revisión del cuestionario, así como para adaptarlo a los mercados globales. El pretest ayuda a revelar errores cuando todavía se pueden corregir con facilidad. Una tabulación preliminar puede mostrar que aun si los participantes comprenden las preguntas, las respuestas no son relevantes para el problema de marketing. A menudo la forma mas eficiente de hacer un pretest es que los entrevistadores generen una alimentación rápida. Los investigadores de mercado. Los investigadores de mercado internacionales toman en cuenta los factores culturales cuando diseñan cuestionarios. El problema mas difundido implica la traducción a otro idioma. Los cuestionarios internacionales a menudo están mal traducidos

CAPITULO 16

1. Explica los motivos por los que más conviene hacer un muestreo de censo completo. El muestreo es un procedimiento que usa un pequeño número de unidades de una población determinada como base para formular conclusiones acerca de toda la población. El muestreo a menudo es necesario, ya que sería casi imposible realizar un censo para medir características de todas las unidades de una población. Las muestras también son necesarias en los casos en que la medición requiere la destrucción de la unidad medida.
2. Describir el proceso para identificar una población meta y seleccionar un marco muestral. El primer problema del muestreo es definir la población meta. La definición incorrecta o vaga de esta población quizá producirá resultados engañosos. El marco muestral es una lista de elementos o miembros individuales de la población general  de la que se toma la muestra. La unidad de muestreo es un elemento único o grupo de elementos sujetos a selección en la muestra.
3. Comparar un muesteo aleatorio y errores sistematicos (ajenos al muestreo). Hay dos fuentes de discrepancia entre los resultados de la muestra y los parámetros de la población. Una, el error de muestreo aleatorio surge de variaciones de ocasión de la muestra de la población. El error de muestreo aleatorio es una función del tamaño de la muestra y puede ser valorado usando el teorema de limite central que se analizara en el capitulo 17. El error sistemático o de no muestreo, proviene de fuentes como el error del marco muestral, errores en el registro de respuestas o la falta de respuesta de personas que no fueron contactadas o que se niegan a participar.
4. Identificar los tipos de muestreo  no probabilístico con sus ventajas y desventajas. las dos principales clases de métodos de muestreo son las técnicas probabilísticas y no probabilísticas. Las no probabilísticas incluyen el muestreo de conveniencia, el muestreo de criterio, el muestreo de cuota y el muestro de bola de nieve. Es conveniente usarlas, pero no hay técnicas estadísticas con las cuales medir su error de muestreo aleatorio.
5. Resumir las ventajas y desventajas de los diversos tipos demuestras probabilísticas. Las muestras probabilísticas se basan en procedimientos de selección de ocasión. Incluyendo el muestreo simple aleatorio, muestreo sistemático, muestreo estratificado y muestreo de racimo. Con estas técnicas, el error del muestreo aleatorio puede ser anticipado con precisión.
6. Analizar como escoger un diseño de muestra apropiado así como los retos de un muestreo por internet.  El investigador que debe determinar el diseño de muestreo más apropiado para un proyecto específico identificara un numero de criterios de muestreo y evaluara la importancia relativa de cada criterio antes de seleccionar un diseño. Los criterios más comunes se refieren a requerimientos de precisión, recursos disponibles, restricciones de tiempo, disponibilidad de conocimientos y requerimientos analíticos. El muestreo por internet presenta algunos problemas únicos. Los investigadores deben estar muy consistentes de que las muestras pueden no ser representativas por que no todos tienen computadora o acceso a internet. Muestras de conveniencia tomadas de visitantes a un sitio web pueden crear problemas. Tomar una muestra probabilística de un panel de consumidores establecido o un marco de muestreo ad hoc cuyos miembros optan por participar pueden ser efectivos.

CAPITULO 19

1. Reconocer cuando una respuesta es un error y debe ser editada. La edición de datos es necesaria antes de codificar y almacenar el archivo de datos. El editor de datos en ocasiones debe alterar la respuesta de un participante. A menudo, esta situación ocurre debido a respuestas inconsistentes, es decir, respuestas a diferentes preguntas que se contradicen entre sí. Si el editor debe ser cauto al modificar la respuesta de un participantes solo cuando cierta respuesta esta obviamente equivocada y la respuesta verdadera es determinada con facilidad, el codificador deberá sustituir un nuevo valor para la respuesta original. Lo ideal es que múltiples piezas de evidencia sugieran la respuesta original como imprecisa y también sugieran la respuesta precisa antes que el editor de este paso. En general , los datos faltantes deben quedar asi, aunque existen métodos de imputación para proporcionar una buena adivinanza para los valores faltantes. Estos métodos de imputación son usados cuando el tamaño de la muestra es pequeña y el investigador necesita retener tantas respuestas como sea posible
2. Apreciar la codificación de investigación puramente cualitativa. La investigación cualitativa realizada mediante entrevistas, entrevistas de profundidad, codifica sus respuestas al identificar los temas que subyacen en algunas entrevistas. Los códigos se convierten en un componente clave de una unidad hermenéutica que al final puede ser enlazada a otra para formar una teoría fundada. La frecuencia con que algún pensamiento es expresado ayuda a identificar la codificación apropiada par datos cualitativos no estructurados.
3. Comprender la forma como los datos son representados en un archivo de datos. Una encuesta proporciona un panorama de los participantes con base en sus respuestas a preguntas. Estas respuestas son editadas, codificadas y luego almacenadas en un archivo de datos. El archivo de datos es estructurado como una matriz de datos donde las filas representan a los participantes y las columnas representan variables. Asi, una encuesta en la que 200 participantes se les hacen 50 preguntas estructuradas resultaría en una matriz de datos consistente de 200 filas y 50 columnas.
4. Entender la codificación de respuestas estructuradas, incluso en un enfoque de variable ficticia. Las repuestas cuantitativas estructuradas en general son codificadas simplemente al marcar el número correspondiente a la acción seleccionada por el participante. Las respuestas cualitativas estructuradas también deben ser codificadas. Variables dicótomas se presentan bien para la codificación ficticia. Con la codificación ficticia las dos elecciones posibles para una pregunta son codificadas con un “1” para la respuesta y un “0” para la otra. Preguntas de respuesta corta o preguntas de lista son codificadas al asignar un numero a todas las respuestas que parecen sugerir el mismo tema aun si se usan palabras distintas.
5. Apreciar las formas en que los avances tecnológicos han simplificado el proceso de codificación.  Algunas respuestas inconsistentes pueden ser escaneadas y el participante puede ser alentado a regresar y corregir una respuesta que parece inconsistente. También si no contesta una pegunta una ventana emergente lo obliga hacerlo para continuar con la encuesta.

CAPITULO 21

1. Implementar el procedimiento de la prueba de hipótesis.  Las pruebas de hipótesis involucran estadística univariada, bivariada o multivariada. Univariada, se trata de pruebas que incluyen una variable. Por lo común esto significa que el valor observado ara una variable será comparado con algún punto de comparación o estándar.
    
2.  Usar valores-p para evaluar la significancia estadística. Un valor-p es el valor de probabilidad asociado a una prueba estadística. Es decir que tan dependiente es una de la otra.
3. Probar una hipótesis acerca de una medida observada.
4. Conocer la diferencia entre errores de tipo I y II. Un error tipo I es cuando un investigador  llega a la conclucion de que alguna diferencia o relación existe dentro de una población cuando en realidad ninguna existe. Cuando el investigador llega a la conclusión de que no hay diferencia cuando en realidad existe en la población es un tipo II.
5. Conocer la prueba univariada. La pruaba X es considerada a menudo una prueba de la bondad del ajuste por que puede probar que también una matriz observada representa cierto estándar teorico.

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