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Investigación de mercados -Diseño de la investigacion causal: experimentación Cap7 Malhotra

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Pablo Roberto Coste Guerra

on 3 March 2015

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Unidad VI: Investigación causal
La
experimentación

es el principal método en los diseños causales. En esta unidad se explora a fondo el
concepto de causalidad
. Se identifican las condiciones que ésta requiere, se examina el papel de la validez en la experimentación, y se consideran las
variables extrañas
y los procedimientos para controlarlas. Se presenta una
clasificación
de los diseños experimentales y se consideran diseños específicos y las
ventajas relativas
de los experimentos de laboratorio y de campo.
APLICACIÓN: PRUEBA DE MERCADO
La
prueba de mercado
es una aplicación de un experimento controlado, realizado en partes limitadas y cuidadosamente seleccionadas del mercado llamadas
mercados de prueba
. Supone la réplica en las pruebas de mercado de un programa de marketing planeado a nivel nacional. A menudo las variables de la mezcla de marketing (variables independientes) se modifican en la prueba de mercado y se monitorean las ventas (variable dependiente), de manera que sea posible identificar una estrategia de marketing apropiada a nivel nacional. Los dos objetivos principales de la prueba de mercado son:
1. determinar la aceptación del producto en el mercado y
2. probar niveles alternativos de las variables de la mezcla de marketing.
Los procedimientos de la prueba de mercado se clasifican en mercados estándar de prueba, pruebas controladas en tiendas pequeñas y mercado de prueba simulado.
Clasificación de diseños experimentales
Concepto de Causalidad
Causalidad:
Cuando la ocurrencia de X incrementa la probabilidad de la ocurrencia de Y.
Condiciones para la causalidad
Antes de hacer inferencias causales, o de suponer causalidad, deben satisfacerse tres condiciones:
1. variación concomitante,
2. orden temporal de la ocurrencia de las variables y
3. eliminación de otros factores causales posibles.
Estas condiciones son necesarias, pero no suficientes, para demostrar causalidad. Ninguna de esas tres condiciones, o la combinación de ellas, puede demostrar de manera contundente que existe una relación causal.
Definiciones y conceptos
Variables independientes:
Variables que son manipuladas por el investigador y cuyos efectos se miden y se comparan.
Se utiliza la experimentación para inferir relaciones causales. El concepto científico de causalidad es complejo y requiere de alguna explicación. Para una persona común, la “causalidad” significa algo muy diferente que para un científico.
Variación concomitante
La variación concomitante es el grado en que una causa, X, y un efecto, Y, ocurren o varían juntos de la manera en que predice la hipótesis considerada.
La evidencia pertinente a la variación concomitante puede obtenerse de una manera cualitativa o cuantitativa.
Ausencia de otros factores causales posibles
Significa que el factor o la variable que se investiga debería ser la única explicación causal posible. El servicio dentro del establecimiento puede ser una causa de las ventas, si podemos asegurar que se mantuvieron constantes o se controlaron de otra forma todos los otros factores que afectan las ventas, como los precios, la publicidad, el nivel de distribución, la calidad del producto, la competencia, etc.
Orden temporal de la ocurrencia de las variables
La condición del orden temporal de ocurrencia afirma que el evento causante debe ocurrir antes o al mismo tiempo que el efecto; no puede ocurrir después. Por definición, no es posible que un efecto sea producido por un evento que ocurre después de que el efecto tuvo lugar. Sin embargo, en una relación es posible que cada evento sea tanto una causa como un efecto de otro evento. Es decir, una variable puede ser una causa y un efecto en la misma relación causal.
Papel de la evidencia
La evidencia de variación concomitante, el orden temporal de ocurrencia de las variables y la eliminación de otros posibles factores causales, incluso combinados, no bastan para demostrar de forma concluyente que haya una relación causal. Sin embargo, si toda la evidencia es sólida y consistente, sería razonable concluir que existe una relación causal. La evidencia acumulada de varias investigaciones aumenta la confianza de que dicha relación existe. Esa confianza aumenta aún más si la evidencia se interpreta a la luz del conocimiento conceptual profundo de la situación problemática. Los experimentos controlados suelen proporcionar evidencia sólida en las tres condiciones.
Unidades de prueba:
Individuos, organizaciones u otras entidades cuya respuesta a las variables independientes o tratamientos se está estudiando.
Variables dependientes:
Variables que miden el efecto de las variables independientes sobre las unidades de prueba.
Variables extrañas:
Variables distintas de las variables independientes que influyen en la respuesta de las unidades de prueba.
Experimento:
El proceso de manipular una o más variables independientes, y de medir su efecto en una o más variables dependientes, mientras se controlan las variables extrañas.
Diseño experimental:
El conjunto de procedimientos

experimentales que especifican
1. las unidades de prueba y los procedimientos de muestreo,
2. las variables independientes,
3. las variables dependientes y
4. la manera de controlar las variables extrañas.
DISEÑOS PREEXPERIMENTALES
DISEÑOS EXPERIMENTALES VERDADEROS
La característica distintiva de los diseños experimentales verdaderos, en comparación con los diseños preexperimentales, es la aleatorización. En los diseños experimentales verdaderos, el investigador asigna al azar las unidades de prueba y los tratamientos a los grupos experimentales. Los diseños experimentales verdaderos incluyen al 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.
DISEÑOS CUASIEXPERIMENTALES
DISEÑOS ESTADÍSTICOS
Los diseños estadísticos consisten en una serie de experimentos básicos que permiten el análisis y el control estadísticos de las variables externas. En otras palabras, se conducen varios experimentos básicos al mismo tiempo. Por ende, los diseños estadísticos están influidos por las mismas fuentes de invalidez que afectan a los diseños básicos utilizados. Este tipo de diseños ofrecen las siguientes ventajas:
1. Es posible medir los efectos de más de una variable independiente.
2. Pueden controlarse estadísticamente variables extrañas específicas.
3. Se formulan diseños económicos cuando cada unidad de prueba se mide más de una vez.
Los diseños estadísticos más comunes son el diseño de bloque aleatorizado, el diseño de cuadrado latino y el diseño factorial.
Se caracterizan por la falta de aleatorización. Se describen tres diseños específicos: el estudio de caso único, el diseño de pretest-postest con un grupo y el grupo estático.
Estudio de caso único:
Diseño preexperimental en el cual 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-postest con un grupo:
Diseño preexperimental en que un grupo de unidades de prueba se mide dos veces.
Grupo estático:
Diseño preexperimental en el que existen dos grupos - el grupo experimental (GE) que se expone

al tratamiento, y el grupo de control (GC). En ambos grupos se hacen mediciones sólo después del tratamiento y las unidades de prueba no se asignan al azar.
Diseño de pretest-postest con grupo de control:
Diseño experimental verdadero en que el grupo experimental se expone al tratamiento, pero el grupo de control no. En ambos grupos se realizan medidas de pretest y postest.
Diseño de sólo postest con grupo de control:
Diseño experimental verdadero en que el grupo experimental se expone al tratamiento pero el grupo de control no, y no se realiza medida de pretest.
Diseño de cuatro grupos de Solomon:
Diseño experimental verdadero que controla explícitamente los efectos interactivos de la prueba, así como todas las otras variables
extrañas.
Se obtiene en las siguientes condiciones: 1ro., el investigador puede controlar cuándo y en quién se realizan las mediciones. 2do., el investigador carece de control sobre la programación del tratamiento y tampoco puede exponer a las unidades de prueba al tratamiento de forma aleatoria.
Los 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. No obstante, dado que el investigador carece del control experimental completo, debe considerar las variables específicas que no se controlan. Las formas populares de diseños cuasiexperimentales son los diseños de series de tiempo y de series de tiempo múltiples.
Diseño de series de tiempo:
Diseño cuasiexperimental que implica mediciones periódicas de la variable dependiente para un grupo de unidades de prueba. Luego el tratamiento es administrado por el investigador u ocurre de manera natural. Después del tratamiento, continúan las mediciones periódicas para determinar su efecto.
Diseño de series de tiempo múltiples:
Diseño de series de tiempo que incluye otro grupo de unidades de prueba que funge como grupo de control.
Diseño de bloque aleatorizado:
Diseño estadístico en que las unidades de prueba se disponen en un bloque con base en una variable externa para asegurar que los grupos experimental y de control estén cercanamente igualados en esa variable.
Diseño de cuadrado latino:
Diseño estadístico que, además de permitir el manejo de la variable independiente, admite el control estadístico de dos variables externas que no interactúan.
Diseño factorial:
Diseño experimental estadístico que se utiliza para medir los efectos de dos o más variables independientes en varios niveles, y para permitir interacciones entre las variables.
Mercado estándar de prueba
Prueba de mercado donde el producto se vende a través de los canales de distribución regulares.
Por ejemplo, no se hacen consideraciones especiales a los productos por el solo hecho de que están sometidos a prueba de mercados.
Prueba de mercado simulada
Mercado casi de prueba donde se preselecciona a los encuestados y, luego, se les entrevista y se observan sus compras y sus actitudes hacia el producto.
Prueba de mercado controlada
Programa de prueba de mercado realizado por una compañía externa de investigación en la experimentación de campo.
La empresa de investigación garantiza la distribución del producto en tiendas detallistas que representan un porcentaje predeterminado del mercado.
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