Estadísticos más usados en la investigación social y de mercados – actualizado –

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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..

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

También puedes consultar en: http://ideasfrescas.com.mx/los-10-estadisticos-utilizados-en-la-investigacion-mercados/

Neuromarketing en América Latina

branding personal, Estadística, Percepción y comportamiento

Foro de Neuromarketing propone entender los gustos de los consumidores
Evelyn Castillejos

2012-02-18T03:52:14Z
Estriado de Merca2.com.
Fernando Mellado
Bogotá, Colombia- El 15 de febrero se llevó a cabo el encuentro Neurociencia: Innovación, marketing y gestión organizacional, liderado por expertos reconocidos en el país y en todo el mundo.

Con el apoyo de la Academia Británica de Ciencia, este foro pretende indagar sobre las necesidades de conocer e interpretar el funcionamiento del cerebro del cliente, a fin de buscar mayores posibilidades de triunfo en ideas de negocios innovadoras.

Durante el foro se presentó John Prescott, profesor Asociado de la Universidad de Newcastle, Australia, y editor de Food Quality & Preference y Chemosensory Perception, así como Charles Spence, director del Laboratorio de Integración Sensorial de la Universidad de Oxford y asesor de firmas como BMW, McDonalds, Unilever y Nestlé.

En representación de Colombia estuvo Alejandro Salgado, codirector del laboratorio de Comportamiento Social y Neurociencia del Consumidor y director del área de Conocimiento e Innovación de Neurosketch.

Los organizadores, el Politécnico Grancolombiano y Neurosketh, sostienen que hoy en día, el mayor reto de la gestión moderna de las empresas es entender la forma cómo interactúan los procesos cognitivos conscientes e inconscientes en las preferencias y toma de decisiones de sus clientes. Esto surge a partir de la evidencia de que hasta 80 por ciento de los productos y servicios que se lanzan actualmente al mercado no tienen éxito. Las compañías desconocen al parecer el funcionamiento de la mente de los consumidores.

Gustos de consumidores se pueden comprender con el “Neuromarketing”

Esta nueva herramienta del mercadeo permite descubrir las respuestas involuntarias que definen los gustos desde el análisis en el cerebro, claves para entender los gustos de los consumidores.

Trazar y reconocer ese mapa cerebral es tarea del neuromarketing, un nuevo campo que aplica los avances en neurociencia con el mercadeo. El neuromarketing investiga imágenes y escaneos cerebrales para medir en que zonas del cerebro ocurren las respuestas a productos, empaques, publicidad y otros elementos del mercadeo.

Tipos de variables en la investigación cuantitativa

Estadística, investigación cuantitativa, tipos de variables

Las variables pueden ser de dos tipos:

  • Variables cualitativas o atributos: no se pueden medir numéricamente (por ejemplo: nacionalidad, color de la piel, sexo). También conocidas como nominales.
  • Variables cuantitativas: tienen valor numérico (edad, precio de un producto, ingresos anuales). También conocidas como ordinales.

Las variables también se pueden clasificar en:

  • Variables unidimensionales: sólo recogen información sobre una característica (por ejemplo: edad de los alunmos de una clase).
  • Variables bidimensionales: recogen información sobre dos características de la población (por ejemplo: edad y altura de los alumnos de una clase).
  • Variables pluridimensionales: recogen información sobre tres o más características (por ejemplo: edad, altura y peso de los alumnos de una clase).

Por su parte, las variables cuantitativas se pueden clasificar en discretas y continuas:

  • Discretas: sólo pueden tomar valores enteros (1, 2, 8, -4, etc.). Por ejemplo: número de hermanos (puede ser 1, 2, 3….,etc, pero, por ejemplo, nunca podrá ser 3,45).
  • Continuas: pueden tomar cualquier valor real dentro de un intervalo. Por ejemplo, la velocidad de un vehículo puede ser 80,3 km/h, 94,57 km/h…etc.

Cuando se estudia el comportamiento de una variable hay que distinguir los siguientes conceptos:

  • Individuo: cualquier elemento que porte información sobre el fenómeno que se estudia. Así, si estudiamos la altura de los niños de una clase, cada alumno es un individuo; si estudiamos el precio de la vivienda, cada vivienda es un individuo.
  • Población: conjunto de todos los individuos (personas, objetos, animales, etc.) que porten información sobre el fenómeo que se estudia. Por ejemplo, si estudiamos el precio de la vivienda en una ciudad, la población será el total de las viviendas de dicha ciudad.
  • Muestra: subconjunto que seleccionamos de la población. Así, si se estudia el precio de la vivienda de una ciudad, lo normal será no recoger información sobre todas las viviendas de la ciudad (sería una labor muy compleja), sino que se suele seleccionar un subgrupo (muestra) que se entienda que es suficientemente representativo.

Evolución del enfoque sobre la segmentación de mercados.

Estadística, Segmentación de mercados, SPSS

Aquí les presento un listado de autores desde 1980 hasta los tiempos actuales, en los cuales pueden apreciar la evolución de las dimensiones utilizadas para segmentar un mercado. En este ejemplo se plantea con respecto al mercado de la banca en España.

Es importante observar como las variables de segmentación han pasado de los aspectos socio demográficos hacia los aspectos de estilo de vida, costumbres y hábitos de consumo y en muchos de los casos una mezcla de estas variables socio demográficas y variables de hábitos, estilos de vida y comportamiento.

De ahí la gran variedad de segmentos que pudieran rodear a un producto según el enfoque con que se analicen, lo importante es acercarnos en todo lo posible al entorno de nuestros clientes para entender de que forma se comporta nuestro mercado, para la determinación de los segmentos se utilizan herramientas desde el Análisis de conglomerados (Clúster) con SPSS hasta los análisis de observación in-situ.

Ya lo decía Philip Kotler, «Seguir haciendo  las cosas igual que hace 5 años es estar condenado a desaparecer…»

Saludos

Fernando Mellado

*Tablas anexas de la Revista Universia España.

Análisis Factorial con SPSS y fiabilidad del instrumento en la investigación de mercados

Análisis de factores en estadística, Estadística, investigación cuantitativa, SPSS

El día de hoy les comparto este video tutorial para realizar análisis de factores por medio del SPSS, por raro que les paresca es muy sencillo y practico. Le agradesco a Pablo Martinez de la Universidad de Terapacá de Chile por esta contribución.

Esta es la dirección: http://vimeo.com/4022814

En la investigación de mercados el análisis factorial no ayudará a observar las dimensiones de análisis de una manera más clara y a determinar el conjunto de satisfactores sobre un servicio o producto y su comportamiento agrupado en la muestra. Fernando Mellado.

En este video se muestran los procedimientos para generar el análisis factorial.
Para tal se debe realizar un análisis anterior llamado análisis de confiabilidad o simplemente análisis de fiabilidad.

Este análisis ha sido muy importante en la investigación psicológica. Uno de los ejemplos más claro es el Big Five, o los estudios para encontrar las distintas dimensiones de la satisfacción laboral; tambien podemos referirnos a un estudio que definian, mediante análisis factorial, las dimensiones de los distintos estilos de liderazgo, etc.

A continuación les dejo el video tutorial del análisis factorial junto a su correspondiente análisis de fiabilidad. *Extraído de http://metodo3uta.blogspot.com/2009/05/video-tutorial-analisis-factorial-y.html

10 estadísticos más usados en la investigación de mercados

Estadística

Los 10 estadísticos más utilizados en la investigación de mercados

Según lo que hemos experimentado en la práctica es posible determinar que 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.

2.- Análisis de Regresión y Regresión Múltiple: Establece que tanto afecta una o más variables dependientes a otra independiente.

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.

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 repetidamente el contraste basado en la t de Student. El coeficiente de variación nos sirve para comparar medidas de dos grupos diferentes y que estas se puedan expresar en términos de referencia.

5.- Coeficiente de Kurtosis: No indica que tan concentrada o dispersa se encuentra la muestra con respecto a los valores centrales de referencia.

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.

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..

En la realidad los estudios de mercados y los modelos actuales de investigación combinan fases cuantitativas con fases cualitativas, en muchos casos una complementa a la otra. Ambas importantes.

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.

Fernando Mellado | Estudios Cuantitativos