CAPITULO 7 RESUMEN

24 abril de 2015

Resumen Capítulo VII (Naresh y Malhotra) Diseño de la Investigación Causal

Integrantes: Carol Villablanca Carolina Araneda Asignatura: Investigación de mercados Profesor: Mauricio Muñoz

24 abril de 2015

CAUSALIDAD: La definición de causalidad para una persona común es distinta a la de un científico y es la definición científica la que se utiliza en la investigación de mercados. La causalidad no es demostrable, solo se puede demostrar una relación de causa y efecto. CONDICIONES PARA LA CAUSALIDAD Antes de suponer una causalidad, se deben cumplir tres condiciones: 1. Variación concomitante: es la forma en que una causa y un efecto ocurre o varían juntos de acuerdo a lo planteado por la hipótesis. La evidencia de esta variación puede obtenerse de forma cuantitativa o cualitativa. 2. Orden temporal de la ocurrencia de las variables: afirma que el evento causante debe ocurrir antes o al mismo tiempo que el efecto. 3. Ausencia de otros eventos causales: el factor o variable que se investiga debería ser la única explicación causal posible. DEFINICIONES Y CONCEPTOS: Variables independientes: son variables o alternativas que se manipulan y cuyos efectos se miden y comparan. Unidades de prueba: individuos, organizaciones u otras entidades cuya respuesta a las variables independientes o tratamientos se está estudiando. Variables dependientes: miden el efecto de las variables independientes sobre las unidades de prueba. Variables extrañas: son aquellas distintas a las variables independientes que influyen en la respuesta de las unidades de prueba. Experimento: es el proceso que manipula una o más variables independientes, y medir su efecto en una o más variables dependientes, mientras se controlan las variables extrañas. Diseño experimental: conjunto de pruebas que especifican: 1. 2. 3. 4.

Las unidades de pruebas y los procedimientos de muestreo Las variables independientes Las variables dependientes Como controlar las variables extraña

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DEFINICION DE SIMBOLOS: X= la exposición de un grupo a una variables independiente, tratamiento o evento, cuyo efecto debe ser determinado. O= proceso de observación o medición de la variable dependiente en las unidades de prueba. A= asignación aleatoria de las unidades o grupos de prueba a tratamientos separados. VALIDEZ DE LA EXPERIMENTACION: El investigador tiene dos metas cuando realiza un experimento: 1.- sacar conclusiones validas acerca de los efectos de las variables independientes en el grupo de estudio (validez interna) y 2.hacer generalizaciones validas a la población mayor de interés (validez externa). Validez interna: mide la precisión del experimento y si el manejo de las variables independientes realmente causa efecto en las variables dependientes. Validez externa: determina si es posible generalizar las relaciones causales encontradas en el experimento. VARIABLES EXTRAÑAS: Se clasifican en las siguientes categorías: Historia: se refiere a eventos específicos que son externos al experimento, pero suceden al mismo tiempo que este. Maduración: variables extrañas atribuibles a los cambios en las unidades de prueba que ocurren con el paso del tiempo. Efectos de la prueba: efectos sobre el experimento de hacer una medición de la variable dependiente, antes y después de la presentación del tratamiento. 1. Efecto principal de la prueba: ocurre cuando una observación previa afecta una observación posterior. 2. Efecto interactivo de la prueba: una medición previa influye en la respuesta de las unidades de prueba a la variable independiente. Instrumentación: una variable extraña que implica cambios en el instrumento de medición, en los observadores o en las puntuaciones.

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Regresión estadística: variables extraña que ocurre cuando las unidades de prueba con puntuaciones extremas se acercan a la puntuación promedio en el curso del experimento. Sesgo de selección: variable extraña atribuible a la asignación inadecuada de las unidades de prueba a las condiciones de tratamiento. Mortalidad: variable extraña atribuible a la pérdida de unidades de prueba mientras el experimento está en proceso. CONTROL DE LAS VARIABLES EXTRAÑAS: Las variables extrañas representan explicaciones alternativas de los resultados experimentales. Son una amenaza a la validez interna y externa del experimento. Si no se controlan afectan a la variable dependiente y por ende también los resultados. Hay cuatro formas de controlar las variables extrañas: Aleatorización: implica la asignación al azar de las unidades de prueba y las condiciones de prueba a los grupos experimentales usando números aleatorios. Pareamiento: implica la comparación de las unidades de prueba en un conjunto de variables antecedentes clave antes de asignarlas a las condiciones de tratamiento. Control estadístico: controla las variables extrañas, midiéndolas y ajustando sus efectos con métodos estadísticos. Diseño de control: implica el uso de diseños experimentales específicos para controlar las variables extrañas. DISEÑOS PREEXPERIMENTALES: Se caracterizan por la falta de Aleatorización. Se describen tres diseños específicos: Estudio de caso único: un solo grupo de unidades de prueba se expone a un tratamiento X y luego se realiza una sola medición de la variable dependiente. Diseño pretest y posttest con un grupo: un grupo de unidades de prueba se mide dos veces. Diseño de grupo estático: existen dos grupos, el grupo experimental que se expone al tratamiento y el grupo de control. En ambos grupos se hacen mediciones solo después del tratamiento y las unidades de prueba no se asignan al azar.

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DISEÑOS EXPERIMENTALES VERDADEROS: La característica distintiva es la aleatorización. Los diseños experimentales verdaderos incluyen el diseño de pretest-postest con grupo de control, el diseño de sólo postest con grupo de control y el diseño de cuatro grupos de Solomon. Diseño de pretest-postest con grupo de control: Las unidades de prueba se asignan al azar al grupo experimental o al grupo de control, y en cada grupo se hace una medición previa al tratamiento. Sólo el grupo experimental se expone al tratamiento, pero se toman medidas de postest en ambos grupos. Diseño de sólo postest con grupo de control: No implica ninguna medición previa, por lo tanto, se eliminan los efectos de la prueba; sin embargo, el diseño es susceptible al sesgo de selección y a la mortalidad. Por otro lado, este diseño posee ventajas importantes en términos de los requisitos de tiempo, costo y tamaño de la muestra. Sólo incluye dos grupos y una única medición por grupo. Debido a su simplicidad, es probable que el diseño de sólo postest con grupo de control sea el más popular en la investigación de mercados. DISEÑOS CUASIEXPERIMENTALES: Son útiles porque pueden utilizarse en casos en que no es posible emplear la experimentación verdadera, y porque son más rápidos y menos costosos. Diseño de series de tiempo: Implica una serie de mediciones periódicas de la variable dependiente en un grupo de unidades de prueba. Luego, el tratamiento es aplicado por el investigador u ocurre de manera natural. Después del tratamiento se continúa con las mediciones periódicas para determinar su efecto. Diseño de series de tiempo múltiples: Es similar al de series de tiempo, salvo en el hecho de que se agrega otro grupo de unidades de prueba que sirve como grupo de control. Lo que mejora la capacidad para probar dos veces el efecto del tratamiento.

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DISEÑOS ESTADISTICOS: Consisten en una serie de experimentos básicos que permiten el análisis y el control estadísticos de variables externas, es decir, se conducen varios experimentos básicos al mismo tiempo. Diseño de bloque aleatorizado: Resulta útil cuando sólo hay una variable externa importante que puede influir en la variable dependiente. El investigador debe ser capaz de identificar y medir la variable usada en la formación del bloque. Diseño de cuadrado latino: Permite al investigador controlar estadísticamente dos variables externas que no interactúan, además del manejo de la variable independiente. Cada variable externa o de formación de bloque se divide en un número igual de bloques o niveles. La variable independiente se divide también en el mismo número de niveles. Diseño factorial: Se utiliza para medir los efectos de dos o más variables independientes en varios niveles. Se dice que tiene lugar una interacción cuando el efecto simultáneo de dos o más variables es diferente de la suma de sus efectos separados. EXPERIMENTOS DE LABORATORIO Y EXPERIMENTOS DE CAMPO: Los experimentos pueden realizarse en dos ambientes. Uno es el ambiente de laboratorio, un escenario artificial que el investigador construye con lo que desee para el experimento. El término ambiente de campo es sinónimo de las condiciones reales del mercado. Los experimentos de laboratorio tienen algunas ventajas sobre los de campo. Ofrece un alto grado de control porque aísla el experimento en un ambiente cuidadosamente supervisado, también suele producir los mismos resultados si se repite con sujetos similares, lo cual produce una alta validez interna. En comparación con el experimento de campo, el de laboratorio implica desventajas como la artificialidad del ambiente y también causar diferentes escenarios de la demanda, donde los participantes intentan adivinar el propósito del experimento. En fin, el investigador debe considerar todos estos factores al decidir por el tipo de experimento.

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LIMITACIONES DE LA EXPERIMENTACION: Tiempo: Los experimentos deben durar lo suficiente como para que las mediciones posteriores al tratamiento incluyan la mayoría o la totalidad de los efectos de las variables independientes. Costo: Los requisitos de grupo experimental, grupo de control y múltiples mediciones aumentan significativamente el costo de la investigación. Administración: La administración de los experimentos puede ser difícil. Quizá resulte imposible controlar los efectos de las variables extrañas, sobre todo en un ambiente de campo. APLICACIÓN PRUEBA DE MERCADO: Es una aplicación de un experimento controlado, realizado en partes limitadas y cuidadosamente seleccionadas del mercado llamadas mercados de prueba. Los objetivos principales son: 1. Determinar la aceptación del producto en el mercado. 2. Probar niveles alternativos de las variables de la mezcla de marketing. Mercado estándar de prueba: El diseño de un mercado estándar de prueba supone decidir qué criterios deben usarse en la selección de los mercados de prueba, cuántos mercados de prueba utilizar y la duración de la prueba. Esta duración depende del ciclo de readquisición del producto, la probabilidad de una respuesta de la competencia, las consideraciones de costo, la respuesta inicial del consumidor y la filosofía de la empresa. Prueba de mercado controlada: Garantiza la distribución del producto en las tiendas al detalle que representan un porcentaje predeterminado del mercado. Incluye pruebas en tiendas pequeñas y los paneles controlados de tiendas, que son más pequeños. Este servicio lo proporcionan varias empresas de investigación como ACNielsen. Prueba de mercado simulada: Brinda estimaciones matemáticas de la participación en el mercado, que se basan en la reacción inicial de los consumidores a un nuevo producto. Por lo general se intercepta a los encuestados en un lugar de mucha afluencia y se someten a una indagación inicial acerca del uso del producto. La información que generan es confidencial y los competidores no pueden obtenerla. También son relativamente económicas.

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ETICA EN LA INVESTIGACION DE MERCADOS: A menudo es necesario ocultar el propósito de experimento con la finalidad de producir resultados válidos. Este encubrimiento debería realizarse de tal manera que no viole los derechos de los participantes. Una forma de manejar este dilema ético consiste en informarles, al inicio, que la finalidad del experimento permanecerá oculta. Después de que se han obtenido los datos, debería explicarse a los encuestados el verdadero propósito del estudio y la naturaleza del ocultamiento, y se les debe dar una oportunidad de retirar su información.