De acuerdo con lo que hemos experimentado en la práctica, los diez principales estadísticos empleados en la investigación de mercados son los siguientes:
1.- Coeficiente de Correlación de Pearson: Nos permite conocer la intensidad de la relación existente entre una o más variables, es decir, variables que manifiestan una relación ya sea positiva o negativa que las hace variar de manera directa, por ejemplo, cuando aumentamos el precio (variable precio), esta se correlaciona con la variable consumo, ya sea que cuando aumentemos el precio de un producto, el consumo disminuya o a la inversa. El coeficiente se mide en un intervalo de 0 a 1, donde el 1 es la correlación más alta. Al identificar las variables con mayor nivel de correlación podemos implementar acciones que impacten el comportamiento de las mismas.
2.- Análisis de Regresión y Regresión Múltiple: Establece que tanto afecta una o más variables independientes (variable de control), a otras dependientes; a diferencia del coeficiente de correlación, la regresión nos permite saber, de una manera puntual, la variación que tiene la variable dependiente por el efecto producido a través de una variable independiente; por ejemplo, el gasto en mercadotecnia mensual (por cada peso invertido), cuanto impacta en las ventas mensuales, es decir, con la regresión podríamos estimar que por cada X miles de pesos invertidos en mercadotecnia, las ventas se incrementarán en tanto %. Suena sencillo pero es necesario contar con los registros pormenorizados y los históricos pertinentes para poder ejecutar el estadístico, muy utilizado por cierto en los pronósticos y estimaciones estadísticas. En ese aspecto, se puede llegar a inferir que estrategia utilizar sobre la variable independiente para afectar a la variable dependiente.
3.- Chi square:
Nos indica el nivel de significancia ente dos o más variables. El Chi square es ampliamente usado como test de significancia para determinar segmentos en el análisis Chaid, Cart entre otros; Por ejemplo, la significancia estadística nos sirve para conocer el grado de importancia que tienen las variables al cruzarse, es muy común que al realizar tablas cruzadas por edad, sexo u otras variables, los resultados que arrojan son falacias, que están directamente relacionadas con el tamaño y distribución de la muestra, en ese aspecto, el estadístico nos permite comprobar que los cruces de variables son significantes y que aportan valor al análisis.
4.- Varianza y Coeficiente de Variación:
La varianza nos proporciona la distribución de la muestra con respecto a la media. El análisis de la varianza (o Anova: Analysis of variance) es un método para comparar dos o más medias, que es necesario porque cuando se quiere comparar más de dos medias es incorrecto utilizar el contraste basado en la t de Student. El coeficiente de variación nos sirve para comparar medias de dos grupos diferentes y que estas se puedan expresar en términos de referencia. Es decir, no permitiría observar la distribución de las medias al realizar una comparación o contraste lo que nos podría ayudar al análisis de los datos.
5.- Coeficiente de Kurtosis: Nos indica que tan concentrada o dispersa se encuentra la muestra con respecto a los valores centrales de referencia. A diferencia de la Varianza, este estadístico nos permite discriminar y analizar de mejor manera los promedios, sobre todo en muestra muy grandes en las que promediar puede ser engañoso, así identificamos que tan concentrados están los datos de la muestra con relación a la media.
6.- Prueba de T Studen:
Nos indica las probabilidades de que dos grupos de datos distintos pertenezcan a una misma población.
7.- Escalas de Liker:
Al aplicarlas en un cuestionario o instrumento nos ayuda a determinar los estadísticos de correlación y regresión. Por lo general se manejan de escalas del 1 al 3, del 1 al 5 o del 1 al 7, siempre impares para evitar el empate de variables y la nulificación de los test. Esto ayuda bastante a la validación de instrumentos, pues aumenta el Alfa de Crombach.
8.- Media, moda y mediana:
Son las medidas de tendencia central ampliamente usadas para describir una variable. Nos indican en donde se ubican los puntos centrales de los datos.
9.-Tasa media de crecimiento anual:
Este dato nos permite conocer el comportamiento de una variable a través del tiempo tomando como referencia dos puntos de temporalidad ejemplo: 2005 y 2010. A titulo personal recomiendo que para lograr mayor exactitud en el pronostico de este dato, la serie analizada debe contener al menos 5 años de referencia.
10.- Factoriales:
El análisis de la varianza (o Anova: Analysis of variance) es un método para comparar dos o más medias, que es necesario porque cuando se quiere comparar más de dos medias es incorrecto utilizar repetidamente el contraste basado en la t de Student.
Te puede interesar: ¿qué es la estadística?
La importancia de los números en una investigación se concentra en la necesidad que tenemos por cuantificar, medir y dar proporciones a los hábitos del mercado, así como conocer las tendencias y las estimaciones futuras apoyados de modelos estadísticos y econométricos que nos ayudan a pronosticar ciertos aspectos del mercado.
La estadística descriptiva nos ofrece un panorama de como se comportan las variables del mercado, mientras la estadística inferencial nos proporciona -a través de pruebas o tests- una confirmación de los supuestos e hipótesis planteadas en la investigación.
Por ejemplo, con los análisis de correlación y regresión determinamos que intensidad tiene una variable sobre otra y que tanto la afecta, con ello probar o no las hipótesis y supuestos. Los test de Chi Square, ANOVA, T de Studen entre otros nos ofrecen datos de como se comporta la muestra y que tan significante resultan ciertos ejercicios.
Los coeficientes de Kurtosis y Variación nos indican cuál es la distribución y la dispersión de la muestra, con ello se puede comprobar, por ejemplo, si el promedio de una serie de datos tiene una estructura normal o anormal y si el promedio efectivamente nos describe el comportamiento de los datos de manera correcta.
Mtro. Fernando Mellado Meza