investigación cuantitativa

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/

Importancia de los estudios de mercado, impacto social y económico.

investigación cuantitativa, Sin categoría

Para que la inversión privada se realice y se produzca crecimiento para un país o región, lo primero que debe existir es acceso al financiamiento y lo segundo, deben existir oportunidades para generar rentabilidad y que el inversor se apropie de ésta. A partir de estas lineas podemos deducir que si alguno de estos dos aspectos falla o no se presenta, las inversiones no sucederán y por lo tanto no se generará el anhelado crecimiento.

En ese sentido, siempre será importante que la decisión sobre la inversión tenga base solida y con fundamento en los estudios de mercado, de impacto social y económico.

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Hoy en Marketing: Los bancos utilizan Facebook para analizar tu potencial de crédito…

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Navegando me encontré con este interesante articulo que comparto, para que empiecen a depurar su Facebook, y tomarle más importancia a su perfil en la red. ¿Será que diseñarán algún algoritmo cuantitativo para determinar nuestro potencial de crédito mediante nuestros contactos y sus experiencias crediticias?

fuente: enplenitud.com

¿Cómo utilizan los bancos tu información de Facebook?

Recientemente se supo que varios bancos que tienen previsto analizar los perfiles de los clientes en las redes sociales para determinar qué tan alta es su calificación de crédito.

Esto es una prueba más de que lo que pasa en Facebook no se queda sólo en Facebook, y podría perjudicarlo de manera inesperada.

¿Cómo van a utilizar esta información los bancos? En primer lugar, van a usar su listado de amigos, para establecer sus perspectivas a futuro. Si usted ha recibido un crédito recientemente para pagar la hipoteca de su casa, puede ser que sus amigos también, si se asume que aún tienen cuotas por pagar.

¿Tu Facebook puede hacer que te cobren más intereses?

En los últimos años, las instituciones financieras han comenzado a explorar distintas formas de utilizar los datos de Facebook, Twitter y otras redes sociales para establecer el nivel de riesgo de un usuario en particular, aunque la mayoría de los empresarios que se ocupan de este problema dicen que a la tecnología aún le falta entre tres y cinco años para que se generalice su adopción.

Pero el panorama es desalentador: si los bancos aprenden a usar las redes sociales, podrían recopilar información relacionada con temas sobre los que no tienen permitido preguntar en una solicitud de crédito (incluyendo estado civil, si reciben alguna ayuda social por parte del Estado o, incluso a qué clase social pertenecen.

En otras palabras: elija a sus contactos con prudencia, porque algún día esto podría determinar su situación financiera.

Y puede ponerse peor. Supongamos que usted se atrasa unos meses en sus pagos y ha decidido pedir un préstamo para pagar sus deudas.

Usted se contacta con una empresa como “Lenddo” (¡es una empresa real, no es un ejemplo ilustrativo!), que le pide acceso a sus cuantas de Facebook, Twitter, cuenta de mail, para poder suscribirse.

La empresa se reserva el derecho de delatar ante todos sus amigos, según su reglamento:

“Siempre y cuando usted no se atrase en el pago de sus cuotas, usted tendrá un control total sobre la privacidad de sus cuentas y su información sólo será compartida con su permiso.

Por el contrario, si usted no puede pagar alguna de sus cuotas, la empresa se reserva el derecho a notificar a sus amigos y su familia por medio de Internet».

Los problemas que esto puede generar son varios. Los bancos podrían obtener todo tipo de información que realmente no es de su incumbencia, y la usarán para garantizar su solvencia.

También está el problema de los falsos amigos, ya que sería un error asumir que todos sus amigos de Facebook son realmente sus amigos.

Algunos pueden serlo, pero sin duda algunos no lo son. ¿Por qué los problemas financieros pasados de otros tendrían que afectarme (o viceversa), sobre todo si se trata de un extraño con quien no he compartido más que un ocasional «Me gusta»?

No es esto por lo que la gente se une a las redes sociales. Primero fueron los empleadores que comenzaron a utilizar nuestros tweets y comentarios en contra nuestro.

Luego, potenciales parejas y también amigos y compañeros. ¿Ahora los bancos? ¿Quién será el próximo?

Por supuesto, éstos son pequeños conflictos que se pueden evitar fácilmente. Los grandes bancos nunca se rebajarían a tener que tomar estas medidas. ¿O sí?

Claro que sí. Las empresas que participan en esta clase de programas afirman haber sido contactadas por los bancos más importantes, que estaban muy interesados en sus algoritmos de análisis de las redes sociales.

¿Estaremos obligados por ley en el futuro a darle a los bancos acceso a nuestras cuentas de Facebook, Twitter, LinkedIn, cada vez que necesitemos un crédito?

Probablemente no. Pero no necesariamente tiene que ser una obligación legal para que se haga.

Reglas del IFE para las Encuestas Electorales

Estrategia electoral, investigación cuantitativa, marketing politico

El COFIPE y la regulación de encuestas electorales

Fernando Mellado Meza
El creciente uso de los medios de información para divulgar encuestas electorales y preelectorales a llevado en México a que el IFE (Instituto Federal Electoral) imponga severas restricciones a la publicación de encuestas en los diversos medios de comunicación, sin embargo, estas restricciones no van más allá de mantener informada a la autoridad electoral de cómo se hizo el estudio de investigación y restringir las publicaciones de los mismos. Es decir no cuestiona ni acudirá como tal, los estudios realizados.

En México los estudios de opinion llegaron muy tarde, a finales de los 80’s, cuando sólo Salinas tenia -en su momento- investigadores a su disposición nadie más podria hacer encuestas en el país, hoy en día todo es diferente, se hacen encuestas al por mayor, muchas de ellas sin las técnicas apropiadas.

Esto a propiciado que la reputación de la industria de la investigación en México se encuentre afectada debido a los malos resultados de muchas de sus investigaciones. No se trata de predecir un escenario pero si se trata de presentar resultados con un margen de error conocido científicamente y que represente la realidad estudiada. En ese sentido, las encuestadoras han quedado a deber. Sólo aquellas que han logrado ser estrictas en su metodología y sus técnicas de campo y análisis son capaces de presentar resultados acertados y se ha convertido en especie en extinción.

En sí el IFE no regula como se hace una investigación por medio de encuesta en tiempos electorales, ni supervisa dicho proceso de investigación, lo cual creo que seria un hecho sin precedente en el mundo, nada raro en países en vías de desarrollo en los cuales las políticas publicas se basan en la desconfianza;
Los cuestionamiento son los siguientes:
1.- ¿El IFE debe regular y decir como hacer las encuestas electorales?
2.-¿Se deben las agencias de investigación apegar a una norma general?

Cuando menos los ciudadanos tendrían la certeza de que todas las encuestas cuentan con una mecánica de levantamiento y análisis única y el diferenciador serían los por qué, la interpretación y el análisis.
Les dejo este extracto del COFIPE (Código Federal de Instituciones y Procedimientos Electorales) actualizado al 14 de Enero de 2008 donde viene lo referente a la realización de encuestas.

Artículo 44
1. No será pública la información relativa a los procesos deliberativos de los órganos internos de los partidos; la correspondiente a sus estrategias políticas y de campañas electorales; la contenida en todo tipo de encuestas por ellos ordenadas, así como la referida a las actividades de naturaleza privada, personal o familiar, de sus afiliados, dirigentes, precandidatos y candidatos a cargos de elección popular.
2. Será considerada confidencial la información que contenga los datos personales de los afiliados, dirigentes, precandidatos y candidatos a cargos de elección popular, salvo los contenidos en los directorios establecidos en este capítulo y en las listas de precandidatos o candidatos a cargos de elección popular, que solamente contendrán el nombre completo y otros datos personales que autorice el interesado;
3. Se considerará reservada la información relativa a los juicios en curso, de cualquier naturaleza, en que los partidos políticos sean parte, hasta que se encuentren en estado de cosa juzgada.

Capítulo tercero
De las atribuciones de la Presidencia y del Secretario del Consejo General
Artículo 119
Corresponden al presidente del Consejo General las atribuciones siguientes:
l) Previa aprobación del Consejo, ordenar la realización de encuestas nacionales basadas en actas de escrutinio y cómputo de casilla a fin de conocer las tendencias de los resultados el día de la jornada electoral. Los resultados de dichos estudios deberán ser difundidos por el consejero presidente, previa aprobación del Consejo General, después de las veintidós horas del día de la jornada electoral;

m) Dar a conocer la estadística electoral, por sección, municipio, distrito, entidad federativa y
circunscripción plurinominal, una vez concluido el proceso electoral;
Artículo 237
5. Quien solicite u ordene la publicación de cualquier encuesta o sondeo de opinión sobre asuntos electorales, que se realice desde el inicio del proceso electoral hasta el cierre oficial de las casillas el día de la elección, deberá entregar copia del estudio completo al secretario ejecutivo del Instituto, si la encuesta o sondeo se difunde por cualquier medio. En todo caso, la difusión de los resultados de cualquier encuesta o sondeo de opinión estará sujeta a lo dispuesto en el párrafo siguiente.

6. Durante los tres días previos a la elección y hasta la hora del cierre oficial de las casillas que se encuentren en las zonas de usos horarios más occidentales del territorio nacional, queda prohibido publicar o difundir por cualquier medio, los resultados de encuestas o sondeos de opinión que tengan por objeto dar a conocer las preferencias electorales de los ciudadanos, quedando sujetos quienes lo hicieren, a las penas aplicables a aquellos que incurran en alguno de los tipos previstos y sancionados en el artículo 403 del Código Penal Federal.

7. Las personas físicas o morales que pretendan llevar a cabo encuestas por muestreo para dar a conocer las preferencias electorales de los ciudadanos o las tendencias de las votaciones, adoptarán los criterios generales de carácter científico, que para tal efecto emita el Consejo General, previa consulta con los profesionales del ramo o las organizaciones en que se agrupen.

Fernando Mellado Meza

Estudios electorales: Fortalezas y debilidades del empleo de la ‘urna simulada’ en la pregunta electoral.

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Estudios electorales: Fortalezas y debilidades del empleo de la ‘urna simulada’ en la pregunta electoral.

La urna simulada se trata de una técnica de recolección de datos empleada en los estudios electorales / demoscópicos para obtener la respuesta sobre la intención de voto con la finalidad de hacer sentir al encuestado que su voto será secreto y con ello obtener un sesgo menor en dicha respuesta, sin embargo, a nivel técnico se puede decir que el uso de la ‘urna simulada’ tiene dos aspectos que se deben revisar en pretest antes de su aplicación:

  1. Observación del entrevistado con respecto al uso de la urna simulada. ¿Qué siente?, ¿Es una experiencia que genera aspectos positivos o negativos en sus respuestas?
  2. Análisis de las respuestas recolectadas con y sin urna simulada. ¿Existen diferencias significativas?, ¿Cuál es la causa de las diferencias?, ¿Cuál técnica genera menor sesgo y más certidumbre en las respuestas?

Para contextualizar un poco, es importante destacar que los resultados de los estudios electorales y preelectorales dependen de una serie de metodologías aplicadas en el desarrollo y ejecución de los proyectos, en ese sentido, se puede afirmar que un estudio de este tipo interviene tres tipos de metodologías:

  1. Metodología de muestreo / distribución de la muestra. ¿Cuáles son los criterios de muestreo? ¿cuál es el tamaño de la muestra? ¿En qué zonas se levantará la muestra?
  2. Metodología de recolección de datos. ¿Qué materiales de apoyo se usarán?, ¿Cuáles serán las preguntas filtro del cuestionario?, ¿Mediante que preguntas se responderán los objetivos del proyecto?
  3. Metodología de  análisis e interpretación de datos. ¿Qué método estadístico se aplicará en el análisis de los datos? ¿Cuáles serán las dimensiones del análisis?

Para entender más sobre el tema nos enfocaremos en las metodologías de recolección de datos, en específico sobre la selección de los materiales de apoyo y su influencia en las respuestas de los entrevistados en un estudio de carácter electoral.

La decisión sobre que material de apoyo emplear en una investigación electoral, implica realizar un fuerte trabajo de pretest y de observación de los electores cuando responden la pregunta electoral más importante del estudio: Si el día de hoy fueran las elecciones para Gobernador en su Estado, ¿por cuál candidato o partido votaría?

La pregunta electoral lleva implícita una serie de aspectos psicológicos que buscan que el entrevistado se ubique en espacio y tiempo ante un cuestionamiento específico sobre su intención de voto, aspectos que se deben monitorear en el trabajo de campo para asegurar que los encuestadores respeten el fraseo de las preguntas.

Se han creado una serie de técnicas utilizadas por las agencias de investigación para obtener una respuesta certera y evitar la manipulación de los investigadores en las respuestas obtenidas en los estudios electorales, sometimos estas técnicas a un ejercicio estadístico con la finalidad de observar las variaciones de los resultados en cada una, el ejercicio consistió en levantar un cuestionario de preferencia electoral utilizando los diversos materiales de apoyo en muestras iguales.

  1. Respuesta directa del entrevistado. Esta técnica no utiliza ninguna clase de ayuda o asistencia de parte del encuestador, se observó que la técnica es ineficiente cuando:
    1. Los grados de conocimiento sobre la elección y los candidatos son bajos.
    2. Existe poco contexto sobre la respuesta.
    3. Se quiere conocer la intención de voto directa.

Lo anterior genera una tendencia en las respuestas de la pregunta electoral de “no sé”, “no sabría decirte” y resulta más efectiva para medir el impacto de la campaña, la recordación y el top of mind de los candidatos.

  1. Respuesta asistida. Esta técnica implica que el encuestador menciona al entrevistado las posibles respuestas, se acostumbra aplicar en algunos casos la rotación de las respuestas para evitar influir en el entrevistado, sin embargo, siempre existirá un grado de sesgo en este método al existir un orden de mención determinado –aunque este sea aleatorio- en la forma en que el entrevistado escucha y selecciona la respuesta.
  2. Circulo de respuestas. Esta es una técnica más elaborada donde las respuestas están impresas en un círculo de papel, de tal manera que son leídas por el propio entrevistado del centro hacia afuera, de esta forma no se presenta un orden preestablecido en las respuestas y se evitan los sesgos.
    1. El encuestador no menciona ninguna respuesta para que sea elegida.
    2. El entrevistado no aprecia ningún orden en las respuestas.
    3. La técnica genera mayor confianza y no ‘compromete’ al entrevistado a indicar en papel por quién votará.
  3. Listado de respuestas. Las respuestas de la pregunta electoral se presentan en un listado impreso al encuestado o en algunos casos se le mencionan las respuestas del material en el orden de la lista. Cuando se le otorga a la pregunta electoral un orden de mención, es decir, que unas respuestas están primero que otras, influyen en dos aspectos en su selección:
  • Existirá una probabilidad mayor de seleccionar las primeras                       opciones mencionadas en la lista.
  • Se pueden recibir opiniones exageradas ya sea negativa o                             positivamente, sobre las respuestas que mencionan o se leen al                 principio o al final de la lista.

  1. Urna simulada. Esta técnica consiste en que los encuestadores llevan consigo una urna tipo electoral donde los entrevistados depositan su ‘boleta’ marcando con una tacha su ‘voto’, tal como se hace en las elecciones reales.

Las ventajas de esta técnica consisten en lo siguiente:

  1. Se busca hacer sentir al encuestador que su ‘voto’ es realmente ‘secreto’, y que nadie sabrá su opinión, aunque en la realidad todas las boletas tienen un código que se relaciona con el entrevistado en las bases de datos principalmente para poder realizar cruces de información y supervisar los datos.
  2. Se pretende que con la urna simulada el elector tome una postura más acorde a la que tendrá en el día de la elección y con ello tratar de conseguir respuestas reales y sinceras.

Las desventajas de la urna simulada que hemos detectado son:

  1. El entrevistado siente que al marcar la ‘boleta’ y depositar en la ‘urna simulada’ el voto se está comprometiendo, «es como si firmara», lo cual causa que los entrevistados mientan u oculten su voto por desconfianza a que el voto sea clonado.
  2. Se presenta un mayor número de personas que ‘anulan’ su voto.
  3. Genera mayor desconfianza hacia el estudio y por ende sus respuestas son inconsistentes o presentan mayores sesgos.

En conclusión se puede deducir que la metodología de recolección de datos que se vaya a usar en el estudio electoral, debe estar sometida a pretest y sobre todo al estudio previo del comportamiento del elector hacia los materiales empleados por los encuestadores.

Es posible que según el contexto social de la población donde se realiza el estudio y las condiciones del ambiente electoral propicien un sesgo con respecto al tipo de materiales de apoyo empleados. En el caso de Sinaloa, observamos que a medida que se empleó urna simulada en la variable de ‘Sí el día de hoy fueran las elecciones para… ¿Por qué candidato votaría?’ se desarrollaron más respuestas inconsistentes con los resultados de la elección y de los estudios previos que empelaron otras metodologías.

El grupo que proyectó más rechazo a la técnica de la ‘Urna simulada’, fueron los entrevistados que manifiestan tener una simpatía o afinidad política, mientras los electores sin afinidad fueron más indiferentes a cualquiera de las técnicas.

Fernando Mellado Meza

Encuestas Electorales. Principios para su interpretación.

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Encuestas Electorales. Principios para su interpretación.

En la pasada jornada electoral que se vivió en el país en el mes de julio, la industria de la investigación de mercados y opinión pública dejó ver su incapacidad para estimar el comportamiento del elector –no del resultado electoral- ya que el resultado de la elección no es técnicamente predecible, en cambio, si podemos anticipar el comportamiento del elector en términos de escenario y tendencia.

Con lo anterior quiero decir que una encuesta puede anticiparnos a la forma de pensar del elector y tomar la decisión del voto, y en ese sentido poder “estimar” un posible resultado electoral.

Entonces, ¿Cómo diablos podemos observar el comportamiento del elector a través de una simple encuesta que leemos  en el periódico o vemos en la TV?

En principio, una encuesta electoral debe leerse considerando tres aspectos principales para su interpretación:

  1. Los tiempos de levantamiento.
    • Fecha del levantamiento del trabajo de campo.
    • Duración en días del trabajo de campo.
  2. Los métodos empelados:
    • Selección y distribución de la muestra.
    • Estimación y ponderación de resultados.
    • Tamaño de la muestra.
  3. El tratamiento de los sesgos.
  • Materiales de apoyo empleados.
  • Técnica y capacitación del personal.
  • Esquema de supervisión de los datos.

Para interpretar o traducir los resultados de una encuesta electoral es imprescindible tocar los tres puntos arriba mencionados, esto nos ayudará a entender los resultados y discernir entre una encuesta patito o con mayor posibilidad de sesgo, de una técnicamente valida.

Los tiempos. Se ha cometido de el error de manejar las encuestas electorales como un pronosticador de los resultados de la elección; una encuesta electoral es una imagen del momento en que fue levantada la información, entre más amplio sea el rango de tiempo del trabajo de campo existen más posibilidades de tener resultados sesgados, máxime si se cuenta con tiempos reducidos de campaña, que desarrollan un comportamiento del electora más receptivo y cambiante.

Los métodos empleados. La selección, distribución y levantamiento de la muestra son importantes para comprender como están proyectados los resultados del estudio. Debemos centrar nuestra atención en los lugares en que fue levantada la muestra, la cantidad de encuestas asignadas por municipio / distrito / sección, según sea el alcance del estudio. No debemos afirmar que una encuesta tiene resultados estatales si sólo se realizó en 3 o 4 ciudades, argumentando que son las de mayor población.

Otro aspecto importante es: ¿A quién se encuestó? Es importante conocer los datos generales de una encuesta, el porcentaje de hombres y mujeres entrevistados, los rangos de edad y NSE´s, esto ayuda a encontrar sesgos en la distribución normal de la muestra.

Sobre la estimación de resultados es importante indagar como fueron estimados los resultados, si son frecuencias simples o ponderación de datos y si existió corrección de no respuesta. En el caso de las ponderaciones lo ideal es conocer cómo se realizó y cuáles fueron las unidades primarias de muestreo que sirvieron de base para la factorización de expansión. Algunas agencias no especifican en lo más mínimo como fueron determinados los factores, dejando en duda dicho proceso.

Tratamiento de sesgos. Tan importante como la determinación de la muestra, el tratamiento de los sesgos en la investigación ayuda a evitar que los datos se levanten, capturen o presenten de manera desviada a la realidad.

Es decir, hay múltiples formas de que una encuesta sea sesgada, es más complejo de lo que parece en una encuesta política, puesto que requiere de una capacitación de los encuestadores ardua y supervisión constante.

Se deben cuidar los siguientes aspectos para controlar los sesgos en un estudio electoral:

  1. Fraseo adecuando de las preguntas. Muchos encuestadores tienden a “cortar” el fraseo de las preguntas con tal de terminar en menos tiempo la encuesta. Esto se controla mediante grabaciones de audio y supervisiones coincidentales.
  2. Uso correcto del material de apoyo. Las opciones de respuesta deben siempre de mostrar un material de apoyo, éste puede ser circular tipo pay para no influenciar el orden; aleatorizado mediante rotación manual de las respuestas; materiales gráficos, para mostrar algún tipo de descripción. Si el encuestador no está utilizando dichos materiales la encuesta puede tener sesgos ya que unas respuestas tuvieron más oportunidad de ser seleccionadas por el propio orden asignado y el fraseo utilizado.
  3. El uso de urnas simuladas. Hemos comprobado en diversos ejercicios que la urna simulada incentiva la incertidumbre de los entrevistados y dispara el número de votos “nulos”, la gente teme que su voto sea clonado por este medio, por tanto, miente deliberadamente con este procedimiento. Cuando se publican los resultados de encuestas donde se presume de emplear urnas simuladas, es importante considerar que previo al empleo de la técnica se hayan realizado pruebas de funcionalidad.
  4. La vestimenta / uniforme. Se deben evitar colores que se relacionen con los partidos políticos, el elector siempre relacionará estos colores y será motivo para ocultar, exagerar o mentir en sus respuestas.

Con lo anterior, hemos detectado que algunos colores influyen en las respuestas de los encuestados:

  1. Rojo / verde: PRI.
  2. Verde claro: Partido Verde.
  3. Azul: PAN.
  4. Amarillo / naranja: PRD.

Para un simple lector de encuestas será difícil encontrar toda esta información en una encuesta de periódico… Lo recomendable es leer sólo las encuestas de empresas reconocidas y con amplia credibilidad.

Sin embargo, existen empresas prestigiadas en investigación cuyos estudios no fueron los más acertados en la pasada elección, seguramente muchos de nosotros nos preguntamos: ¿Qué pasó? ¿Mintieron las agencias de opinión? ¿Los entrevistados mintieron? o ¿No supieron determinar el universo a estudiar?

En lo personal el principal error que desarrollaron las agencias de investigación de mercados y opinión pública en la pasada contienda electoral, se encuentra en torno a los siguientes aspectos:

  1. La selección de entrevistados con poca posibilidad de votar. ¿De qué sirven las opiniones de alguien que NO va a ir a votar o se encuentra inseguro de asistir a las urnas?
  2. Mala interpretación de los votantes indecisos. Algunos analistas asignan los votos indecisos, es decir, de quienes dicen no saber por quién votar en ese momento, de manera proporcional a los resultados que desarrolla la encuesta, otros los asignan según la preferencia o estimaciones, y otros ¡simplemente los eliminan! argumentando que se realizó una “corrección de NO respuesta”. Pero de antemano el día de la elección ese elector votará y no fuimos capaces de estimar las tendencias de su intención.
  3. Nula discriminación de los no votantes. No es permisible entrevistar sobre consumo de cerveza a una persona que es abstemia, es información que sólo sesgará los resultados, de igual forma ocurre en las encuestas electorales y es necesario desde el inicio de la entrevista discriminar a aquellos que no votan y nunca lo harán.
  4. 4. Poca capacidad para determinar en qué proporción saldrán a votar los entrevistados. Determinar cuántos electores saldrán el día de la elección es uno de los aspectos más complejos en una investigación electoral, algunos investigadores realizan su muestro proporcional al peso de las secciones electorales, pero olvidaron que independientemente de las proporciones naturales de la muestra, hay proporciones ocultas, las intenciones de voto cobran más peso en algunas zonas que en otras y con ello viene a darle en la torreo a todo el muestreo empleado.

Generalmente la participación del electorado en la votación se mide contando los intentos para realizar cada encuesta, midiendo los rechazos a la entrevista. Se realiza un conteo pormenorizado de las personas que dijeron no tener credencial de elector, no estar contentas con el sistema y que por eso no votarán, etc. Esas proporciones nos sirven de indicador sobre el estimado de electores que asistirán a la elección.

5.Poca capacidad de los entrevistadores para general confianza y seguridad en los informantes, así como discriminar a los encuestados que mentían y caían en incongruencias.

En conclusión, la elección del mes de julio nos deja un aprendizaje en dos vertientes:

Al lector: Por favor ¡Lean las letras chiquitas! Aprenda a no juzgar los resultados por la fama del proveedor o agencia de investigación que realizó el estudio, sino por la metodología empleada.

Al investigador: Aprenda a mejorar y observar las técnicas para estimar el comportamiento del elector y desarrollar esquemas de retroalimentación rápida que permita tomar decisiones optimas sobre las metodologías empleadas.

Fernando Mellado Meza

Estudios cuantitativos

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.

Uso de los factores de expansión en la investigación cuantitativa

Análisis de factores en estadística, Factores de expasión, investigación cuantitativa, SPSS
 

El uso de factores de expansión en la investigación cuantitativa

Fernando Mellado Meza, twitter: @mellado1

Los factores de expansión resultan polémicos dado que no muestran el resultado real de las variables. Se trata de procedimientos de estimación basados en una metodología de tratamiento de los datos de la muestra para garantizar estimaciones no sesgadas del universo investigado, considerando como fuentes de sesgo las diferentes probabilidades de selección de la muestra entre grupos de población de distinta condición, según su estrato.

En pocas palabras un factor de expansión le concede a la muestra el peso proporcional a la población investigada, mediante un cálculo que considera las unidades primarias de muestreo y las probabilidades de selección de la muestra.

Por ejemplo: si la lista nominal del CEE de Sinaloa cuenta con 49% de electores del género masculino y 51% de electores del sexo femenino, en términos de un muestreo aleatorio-sistemático proporcional y estratificado de 400 personas, la muestra debería estar contemplando cuotas rigurosas de 204 mujeres (51%) y 196 hombres (49%), según la regla de proporcionalidad de la muestra.

En un muestreo por factores de expansión, no necesariamente se tendrían que cumplir las cuotas anteriormente mencionadas. Sí se realizan 290 mujeres y 110 hombres, posteriormente se aplica la ponderación de los datos por medio del SPSS (weigth cases) ingresando el factor de expasión resultante de la formula, en teoría esta ponderación asignará el peso correcto a cada encuesta simulando haber realizado las cuotas correctas.

En un muestreo sin factores, se tienen que cumplir cuotas de edad, género y niveles socioeconómicos, proporcionales a la población estudiada, lo que le da un grado complejidad superior a la realización del estudio, tanto en supervisión y tiempos, elevando los costos del proyecto.

El factor de expansión por ende, reduce costos, tiempos y esfuerzos, sin embargo, el uso de los factores de expansión no garantiza que el comportamiento de las encuestas expandidas sea igual o similar al que se hubiera obtenido en una muestra estratificada y proporcional, puesto que la selección aleatoria de la zona, el entrevistado y los pasos sistemáticos de la metodología implicarían un sesgo al darle mayor peso a las encuestas hechas bajo ciertas características y dejando de lado otras, lo anterior lo hemos comprobado en infinidad de estudios en los que sobre-estimar mal una zona geográfica, género o nivel implica que los resultados se muevan y pierdan exactitud.

Los factores de expansión se describen como el inverso de la probabilidad de selección de la muestra y son ampliamente utilizados, la desinformación hacia la población, crea una sensación de duda que evidentemente despierta incertidumbre y desconfianza al no ser descritos claramente como fueron determinados dichos factores, como se aplicaron y que beneficios trae a la muestra.

Los factores sirven para agilizar el trabajo de campo, reducir costos, reducir tiempos y producir datos menos exactos aunque muy cercanos a la realidad. En lo personal, estoy en desacuerdo en la aplicación de factores de expansión en muestras accesibles y realizables, aunque estoy en acuerdo en el uso de los factores en estudios donde la selección del entrevistado es compleja, por ejemplo en la zona serrana o a perfiles difíciles de ubicar.

Fernando Mellado
Ideas Frescas
mellado@ideasfrescas.com.mx

Les anexo el link del articulo publicado en el blog de Ideas Frescas:

http://ideasfrescasmarketing.blogspot.com/2010/05/el-uso-de-factores-de-expansion-en-la.html

Saludos cordiales,

Fernando Mellado