Resumen marketing

Ejemplos capítulo 12

Marketing research 12.2: Order bias un surveys (orden de sesgo en las encuestas)

La falta de aleatoriedad en la lista de opciones de preguntas de encuestas puede llevar a significantes errores en los resultados. El impacto del orden de sesgo es mayor que el margen de error de muestreo. Un estudio en 1984 hizo a los encuestados participar en una entrevista cara a cara. A los encuestados se les mostraba una tarjeta con una lista de cualidades y se les pedía que eligiesen tres cualidades que ellos creyesen que fuesen las mas apetecibles que un niño tuviese que tener. Las cualidades estaban listadas de la siguiente manera: 1. Tiene buenos Modales,2. Trata detriunfar, 3. Es honesto, 4. Es limpio, 5. Tiene buen juicio, 6. Tiene autocontrol, 7. Actúa como un niño o como una niña,8.  Se lleva bien con otros niños, 9. Obedece a sus padres, 10. Es responsable, 11. Es considerado con otros, 12. Esta interesado en como y porque pasan las cosas, 13. Es un buen estudiante.

Las primeras 3 opciones mas elegidas eran honesto, juicio y responsable (66%, 39% y 34% respectivamente). Pero, cuando el orden de opciones se revertía, las 3 principales opciones eran honesto, juicio y considerado (48%, 41% y 40% respectivamente). Además, la diferencia promedio entre los elementos de elección debido al sesgo de orden fue +-6.5%.

Otro estudio descubrió que las opciones que eran posicionadas mas al principio de la lista tienen una probabilidad alta desproporcionada de ser seleccionados. Las dos razones: 1. Los ítems posicionados al principio de la lista pueden establecer un estándar de comparación que ayuda al encuestado a interpretar las opciones siguientes, y puede que se le den significados especiales en juicios posteriores. 2. Los ítems presentados al principio de la lista es probable que se procesen con mayor profundidad y para el momento en que al entrevistado se le presetan las opciones de mas “abajo”, su mente probablemente se confunda con las principales opciones. Esto puede reducir o prevenir la consideración de las opciones de mas “abajo”.

Estos resultados han sido replicados en el caso de encuestas online. Es importante aleatorizar las preguntas de múltiples opciones que no tienen ninguna lógica u orden secuencial. Algunas aplicaciones de software también ofrecen la habilidad de anclar “ninguna de las anteriores” al final de la lista. No es necesario aleatorizar las opciones de listas como nombres de estados, países, edad, etc, porque confundiría a los encuestados.

Marketing research 12.3: Pretesting survey questions (pre-testeando las preguntas de las encuestas)

Un estudio en 2012 comparo técnicas populares, reseñas de expertos, entrevistas cognitivas, medidas de confiabilidad y validez, y tasas de error para evaluar preguntas de encuestas. Aunque estas técnicas de evaluación tienen el objetivo general de ayudar a redactores de encuestas a evaluar las preguntas de la encuesta, difieren en las presunciones subyacentes, proceso de colección de data, tipos de problemas que identifican y los resultados obtenidos.

Reseñas de expertos: es un método relativamente rápido y no caro para revisar que las preguntas de la encuesta no tengan problemas, y pueden ser conducidas individualmente o en grupo. Los expertos pueden confiar exclusivamente en su juicio y hacer asesoramiento informal que resulte en comentarios abiertos sobre ítems de la encuesta. Alternativamente, pueden ser guiados por sistemas de tasadores formales que proporcionan un análisis detallado.

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