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TALLER # 2 EN CLASE
KARINA IBARRA PAYAN
CRISTIAN JAIR TRUJILLO GARCÍA
JOSÉ HERIBERTO ZAPATA CADAVID
UNIVERSIDAD DE SAN BUENAVENTURA
PROGRAMA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
MERCADEO Y PUBLICIDAD II
SANTIAGO DE CALI, OCTUBRE 2010
TALLER # 2 EN CLASE
KARINA IBARRA PAYAN
CRISTIAN JAIR TRUJILLO GARCÍA
JOSÉ HERIBERTO ZAPATA CADAVID
ALEXANDER VARON
PROFESOR
UNIVERSIDAD DE SAN BUENAVENTURA
PROGRAMA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
MERCADEO Y PUBLICIDAD I
SANTIAGO DE CALI, OCTUBRE 2010
Taller en Clase
1. Relacione
Concepto Relacione Descripción o Ejemplo
1 Actitud 19 A
2 Análisis discriminatorio 7 B
3 Análisis Grupal 23 C
4 Anova 14 CH
5 Confiabilidad 17 D
6 Chi Cuadrado K – S E
7 Desviación estándar F
8 Error Tipo I 18 G
9 Error Tipo II 3 H
10 Escala Nominal 8 I Rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera
11 Escala ordinal 11 J
12 Escalas K
13 Grados de libertad 1 L
14 Hipótesis 6 LL
Valor que mas se repite en las observaciones a determinada variableUn conjunto de gran número de medias muéstrales o proporciones se aproxima a una distribución normal independiente de la distribución real de la población de la que se obtuvieronTiene como pasos iniciales el identificar el concepto, desarrollar constructo, definirlo constitutiva y operativamente y generar una escalaSuposición, teoría, afirmación a verificar acerca de una característica de estudio en una población
Sumar valores de una variable observada y dividir por el total de observaciones
Sirve para determinar si es mayor o menor la cantidad relativa de una característica de estudio
Potencia estadística
Sirve para analizar hipótesis con base en medias de varios subgrupos
Se ubica en la mitad exacta de un listado ordenado de observaciones
Revisar resultados previos, hacer prueba piloto, usar datos secundarios o usar la lógica son formas de estimar su valor para la población de estudio.
Prueba de Hipótesis para una distribución de frecuencia con escalas nominales
Prueba de la t
Prueba de hipótesis para una distribución de frecuencia con escalas ordinales
Procesos organizados de tipo motivacional, emocional, perceptual y cognoscitivo con respecto a algo del entorno
Probabilidad de evitar concluir que no hay diferencia cuando si la hay
15 K – S 20 M
16 Límite Central 22 N
17 Media 30 Ñ
18 Mediana 2 O
19 Moda 27 P
20 Población de Interés 10 Q
21 Potencia estadística 4 R
22 12 S
23 Proceso de Medición 26 T
24 Prueba de la t 16 U
25 Prueba de la Z 20 V
26 Redacción 5 W Funcional, conceptual y de definición
27 Regresión múltiple 28 X
28 Tabulación Cruzada 13 Y
29 Validación 29 Z
Para una o dos medias en muestras de mas de treinta elementos y para proporciones
Para su valoración se usan técnicas como realidad, contenido, criterio y constructo
Para su valoración se usan técnicas como prueba y prueba posterior, procesos equivalentes y congruencia interna
Para predecir los miembros de un grupo basándose en dos o mas variables independientes
Para predecir el nivel de una variable dependiente basándose en varias variables independientes
Para identificar subgrupos y factores homogéneos dentro de los mismos
Número de observaciones no restringidas, es decir que pueden variar en un problema estadístico
Problemas de Equivalencia
Las hay de orden de rango, gráficas, conceptuales, unidimensionales, etc.La claridad, el vocabulario, el tipo de entrevistado y el deseo de responder son sus aspectos a tener en cuenta.Geografía, demografía, aplicaciones y conciencia son algunas de las bases para definirla
Generalmente es para una media en muestras de máximo 30 elementos
Examen de las respuestas a una pregunta en relación con otras respuestas a otras preguntasDivide los datos en categorías mutuamente excluyentesClarificar si se hicieron las entrevistas de la manera especificada
2. Explique brevemente tres de los ocho tipos de fuentes de diferencias de medición
Identificar el concepto de interés: un concepto es una idea abstracta generalizada a
partir de hechos particulares, es una categoría de pensamiento que se utiliza para agrupar
datos sensoriales.
Desarrollar un constructor: son tipos específicos de conceptos que existen en niveles
más elevados de abstracción que los conceptos cotidianos, los constructos se inventan
para su utilización teórica y por consiguiente, es probable que abarquen varias categorías
de pensamiento preexistentes.
Definir el concepto esencialmente: es una descripción del significado de la idea o
concepto central que se está estudiando estableciendo sus límites.
3. Explique en sus propias palabras la diferencia fundamental entre la técnica de validez convergente y la de validez discriminatoria
En la VALIDEZ CONVERGENTE: Es el grado de convergencia para una misma variable entre diferentes métodos. Y la VALIDEZ DISCRIMINANTE: Las convergentes en términos de valor absoluto debe ser más alta que el coeficiente de validez discriminante. Es la que se da entre los rasgos a través de los métodos.
La Validez de constructo se compone de la variable convergente y de la variable divergente.
4. Explique brevemente los siguientes tipos de escalas y su uso:
a. Escala Stapel: se considera una versión simplificada de la escala de diferencial
semántico. El entrevistado debe dar su opinión respecto al tema de análisis dando un
valor numérico a cada uno de los adjetivos que aparecen en la escala, valorándolo así
positiva o negativamente. También en este caso será útil usar análisis de perfiles para
establecer comparaciones.
b. Escala Likert: es muy usada para medir actitudes hacia objetos. Se basa en la elección
de un conjunto de enunciados que sean capaces en su conjunto de medir lo que se desea
(habitualmente actitudes). En este caso se le presentan al individuo una serie de
declaraciones, tanto positivas como negativas, y se le pide que muestre su grado de
acuerdo o desacuerdo respecto a cada una de ellas. Ventaja: consigue medir tanto el
sentido como la intensidad.
c. Escala de diferencial semántico: también sirve para medir actitudes. Se trata de
presentar adjetivos o frases concretas y bipolares para valorar el estímulo. Es una escala
discreta. La información de este tipo de escala se puede presentar bajo dos formas. Una
forma muy práctica a la hora de comparar elementos es utilizar un análisis de perfiles,
para ello se calcula la media aritmética o la mediana de cada uno de los atributos para
cada uno de los elementos a comparar y se representan gráficamente. Ventajas:
versatilidad, sencillez de confección, administración y cumplimentación. Inconveniente: el
hecho de tratar la información, por parte de algunos investigadores, como si tuviese las
características propias de las escalas de intervalos.
5. Explique tres de los seis factores que se deben tener en cuenta para valorar si los datos
obtenidos en determinada investigación con respecto a actitudes serán útiles para
predecir comportamientos
Análisis de regresión múltiple (ARM)
El análisis de regresión múltiple es una técnica de análisis multivariable en el que se
establece una relación funcional entre una variable dependiente o a explicar y una serie de
variables independientes o explicativas, en la que se estiman los coeficientes de regresión
que determinan el efecto que las variaciones de las variables independientes tienen sobre
el comportamiento de la variable dependiente. El modelo más utilizado es el modelo lineal,
pues es el que requiere estimar un menor número de parámetros (Bernal, A. en Martínez,
Martín, Martínez, Sanz de la Tajada y Vacchiano, 2000, pág. 584). La medida de la
bondad del ajuste de la función estimada viene dada por el coeficiente de correlación
múltiple, y el coeficiente de determinación, que es el cuadrado del anterior, expresa la
proporción de la varianza de la variable dependiente explicada por el modelo de regresión.
El coeficiente de correlación parcial de cada variable explicativa, indica la relación
específica de dicha variable con la variable dependiente, supuesto que permanecen
constantes las demás variables independientes. En este tipo de análisis es frecuente la
existencia de multicolinealidad, es decir, que las variables explicativas estén altamente
correlacionadas entre si, lo que perturba la interpretación de los coeficientes de regresión.
El modelo de regresión requiere que todas las variables, dependiente e independientes,
estén medidas con escala métricas (Santesmases, 2001, pág. 237).
La regresión múltiple se ha utilizado en este trabajo para analizar la relación existente
entre la participación alcanzada por las MGD en cada clase de producto y diferentes
variables que las caracterizan.
Análisis factorial
Es una técnica estadística de reducción de datos usada para explicar la variabilidad entre
las variables observadas en términos de un número menor de variables no observadas
llamadas factores. Las variables observadas se modelan como combinaciones lineales de
factores más expresiones de error. El análisis factorial se originó en psicometría, y se usa
en las ciencias del comportamiento tales como ciencias sociales, mercadeo, gestión de
productos, investigación de operaciones y otras ciencias aplicadas que tratan con grandes
cantidades de datos.
EL ANÁLISIS CONJUNTO
Llamado también modelo composicional multiatributo, es una técnica estadística que se
originó en la psicología matemática. Hoy se utiliza en muchas de las ciencias sociales y
ciencias aplicadas incluyendo el marketing, la administración del producto y la
investigación operativa. El objetivo del análisis conjunto es determinar qué combinación de
un número limitado de atributos es el más preferido por los encuestados. Se utiliza con
frecuencia para comprobar la aceptación de diseños nuevos de producto por parte del
cliente y valorar el atractivo de anuncios. Se ha utilizado en el posicionamiento de
producto, pero hay algunos problemas con la aplicación de la técnica.
Los pasos básicos son:
Selección de las características que deben ser probadas
Muestra de las combinaciones del producto a clientes potenciales
Los encuestados categorizan las combinaciones
Se analizan los datos de una muestra representativa de clientes potenciales en
conjunto con un profesional de la estadística. El análisis producirá las características
más preferidas por los potenciales clientes.
Incorporación de las características más preferidas en un nuevo producto o anuncio
6. Según lo estudiado, ordene en la siguiente tabla, los tipos de preguntas acorde con su
ubicación dentro del desarrollo del cuestionario: ( De clasificación, preguntas complejas,
de calentamiento, de calificación, transiciones)
Ubicación en el Cuestionario Tipo de PreguntaParte inicial del cuestionario De Calificación Primer bloque de preguntas De CalentamientoPrimer tercio de preguntas TransicionesMitad del segundo tercio de preguntas Preguntas complejasÚltima sección de preguntas De Clasificación
7. Complete la siguiente gráfica:
Métodos de muestreo
Muestreo probabilístico
Sistemático Aleatorio estratificado
Por conglomerados Aleatorio
Muestreo por cuotas
Muestreo intencional
Muestreo casual
Afijación optima
Afijación proporcional
Afijación simple
Muestreo no probabilístico
Opinatico Bola de nieveCasual Discrecional Por
aportes
Con reemplazo
Sin reemplazo
Existe
Los tipos son Los tipos son
Puede ser Puede ser Puede ser
1. Defina y describa, de ejemplos si es posible:
a. Análisis Factorial
Análisis factorial es una técnica estadística de reducción de datos usada para explicar la
variabilidad entre las variables observadas en términos de un número menor de variables
no observadas llamadas factores. Las variables observadas se modelan como
combinaciones lineales de factores más expresiones de error. El análisis factorial se
originó en psicometría, y se usa en las ciencias del comportamiento tales como ciencias
sociales, mercadeo, gestión de productos, investigación de operaciones y otras ciencias
aplicadas que tratan con grandes cantidades de datos.
b. Mapas Preceptúale
El mapa perceptual es una técnica estadística multivariante que consiste en un esquema
formado por ejes y posiciones que representa de manera sencilla la imagen de los
productos y sus atributos.
Qué piensan de cierta marca los consumidores?, ¿Cómo la describirían?, ¿Cómo está
ubicada respecto a la competencia?, ¿Se diferencia de otras marcas o productos?. Las
respuestas a estas preguntas se encuentran en los estudios de imagen y una de las
herramientas más útiles en este sentido son los mapas perceptuales.
El mapa perceptual resulta ser una herramienta poderosa y valiosa para la toma de
decisiones en cuestión de posicionamiento porque en él se puede:
Identificar las fuerzas y debilidades de los productos bajo estudio para que
posteriormente se encuentren aquellos puntos de diferencia que se puedan
reforzar.
Evaluar la efectividad del posicionamiento de una marca a través de determinar
cuáles ventajas y desventajas percibe el consumidor.
Identificar oportunidades para productos nuevos.
Identificar las diferencias entre segmentos de mercado al comparar los mapas
preceptúales de distintos grupos de consumidores.
Evaluar posicionamiento de un nuevo concepto o producto en el contexto
competitivo actual.
c. Análisis Conjunto
Llamado también modelo composicional multiatributo, es una técnica estadística que se
originó en la psicología matemática. Hoy se utiliza en muchas de las ciencias sociales y
ciencias aplicadas incluyendo el marketing, la administración del producto y la
investigación operativa. El objetivo del análisis conjunto es determinar qué combinación de
un número limitado de atributos es el más preferido por los encuestados. Se utiliza con
frecuencia para comprobar la aceptación de diseños nuevos de producto por parte del
cliente y valorar el atractivo de anuncios. Se ha utilizado en el posicionamiento de
producto, pero hay algunos problemas con la aplicación de la técnica.
d. Colinearidad
e. Varianza
La varianza (σ2) de una variable aleatoria es una medida de su dispersión definida como
la esperanza del cuadrado de la desviación de dicha variable respecto a su media. Está
medida en unidades distintas de las de la variable.
Por ejemplo, si la variable mide una distancia en metros, la varianza se expresa en
metros al cuadrado.
f. Rango
El rango señala la amplitud de la variación de un fenómeno entre su límite menor y uno claramente mayor.
g. Investigación por observación
Es una técnica que consiste en observar atentamente el fenómeno, hecho o caso, tomar
información y registrarla para su posterior análisis.
La observación es un elemento fundamental de todo proceso investigativo; en ella se
apoya el investigador para obtener el mayor numero de datos. Gran parte del acervo de
conocimientos que constituye la ciencia a sido lograda mediante la observación.
Existen dos clases de observación: la Observación no científica y la observación científica.
La diferencia básica entre una y otra esta en la intencionalidad: observar científicamente
significa observar con un objetivo claro, definido y preciso: el investigador sabe qué es lo
que desea observar y para qué quiere hacerlo, lo cual implica que debe preparar
cuidadosamente la observación. Observar no científicamente significa observar sin
intención, sin objetivo definido y por tanto, sin preparación previa.
Pasos Que Debe Tener La Observación
1. Determinar el objeto, situación, caso, etc (que se va a observar)
2. Determinar los objetivos de la observación (para qué se va a observar)
3. Determinar la forma con que se van a registrar los datos
4. Observar cuidadosa y críticamente
5. Registrar los datos observados
6. Analizar e interpretar los datos
7. Elaborar conclusiones
Elaborar el informe de observación (este paso puede omitirse si en la investigación se
emplean también otras técnicas, en cuyo caso el informe incluye los resultados obtenidos
en todo el proceso investigativo).
h. Situaciones de observación
Lo que se observa es un hecho presente que ocurre en la situación de observación,
preferentemente una situación natural o en una situación análoga o artificial, preparada
para reproducir el comportamiento que ocurre en la situación natural.
i. Circunstancias en las que varía la investigación por observación
Condiciones para aplicar la Observación
Se deben cumplir con tres condiciones para que la Observación funcione como
herramienta de recolección de datos de una Investigación de Mercados:
1) Hay que poder observar la información necesaria o inferirla de algún comportamiento
susceptible de observación.
2) El comportamiento de interés debe ser repetitivo, frecuente o predecible en cierta
manera.
3) El comportamiento de interés debe ser relativamente breve.
Métodos para la Investigación Por Observación
Cada investigador tiene diferentes métodos de observación para elegir. Lo importante es
escoger el más eficaz desde el punto de vista de costo y calidad de datos para resolver
determinado problema de investigación.
j. Comprador misterioso
El comprador misterioso es una técnica de observación durante la cual diversos aspectos
predeterminados de un punto de venta son observados y registrados mediante visitas
inesperadas. Aspectos como la imagen general expresada por el punto de venta, el nivel
de servicio y amigabilidad para con el cliente, por parte de los asesores comerciales y la
forma en que su producto esta siendo promocionado y vendido.
k. Patrones de compradores
Patrones de compra se diferencia la compra planificada y la impulsiva. La compra
planificada es la que el consumidor decide antes de ir al establecimiento detallista. Las
compras no planificadas se les denominan compras por impulso.
Dentro de las compras por impulso diferenciamos:
- Impulso puro. Situación en la que el individuo realiza una compra novedosa, que no
forma parte de sus hábitos normales.
- Impulso estimulante. Situación en la que un consumidor visualiza un producto no
conocido que se convierte en un estímulo físico de una necesidad que en este momento
se reconoce.
- Impulso de recuerdo. Situación en la que un individuo ve un determinado producto en
un establecimiento y esa visión le hace recordar conocimientos aprendidos como pueden
ser una despensa vacia.
- Impulso previsto. Situación habitual de muchos consumidores que acuden a un
establecimiento pensando que encontrarán algo interesante, rebajas o promociones.
l. Comportamiento del comprador
El comportamiento del consumidor se refiere al conjunto de actividades que lleva a cabo
una persona o una organización desde que tiene una necesidad hasta el momento que
efectúa la compra y usa, posteriormente el producto.
El consumidor es considerado desde el marketing como el “rey”, ya que de en cierto modo
las empresas tienen que cubrir sus necesidades en un proceso de adaptación constante,
mediante el cual los expertos intuyen estas necesidades e implementan las estrategias
que procedan para satisfacerlas. Por tanto, existen una serie de cuestiones que los
directores de marketing deben plantearse a la hora de estudiar al consumidor:
Hay que añadir además que el consumidor tomará más o menos conciencia en el proceso
de decisión en función de la duración del bien, y acentuará su análisis en aquellos bienes
que, por sus características van a necesitar de un servicio de mantenimiento para poder
ser utilizados durante el período de su vida normal.
m. Análisis de contenido
La técnica del análisis de contenido está destinada a formular, a partir de ciertos datos,
inferencias reproducibles y válidas que puedan aplicarse a su contexto, según define
Klaus Krippendorff.
Como técnica de investigación, esta herramienta proporciona conocimientos, nuevas
intelecciones y una representación de los hechos, estos resultados deben ser
reproducibles para que sea fiable.
El análisis de contenido se caracteriza por investigar el significado simbólico de los
mensajes, los que no tienen un único significado, puesto que según menciona el autor,
"los mensajes y las comunicaciones simbólicas tratan, en general, de fenómenos distintos
de aquellos que son directamente observados"
Esta técnica ha sido generalizada y alcanza a analizar incluso las formas no lingüísticas de
comunicación, claro que para que sea fiable, debe realizarse en relación al contexto de los
datos.
Cómo marco de referencia, el análisis de contenido cuenta con algunos conceptos que es
necesario tener en cuenta.
Los datos, tal como se comunican al analista
El contexto de los datos
La forma en que el conocimiento del analista lo obliga a dividir su realidad.
El objetivo de un análisis de contenido
La inferencia como tarea intelectual básica
La validez como criterio supremo de éxito.
n. Investigación humanista
`
Según Lincoln (1992) orienta a la reconstrucción del curriculum, que sirve como hipótesis
rival para iluminar aspectos de fenómenos en los que están implicadas todas las personas.
Las reconstrucciones son revisiones, y por ello, llegan a ser revisiones históricas.
o. Auditorías en investigación por observación
Se entiende por "observaciones de una auditoría" como el apartado del informe de
auditoría que el auditor aprovecha para dejar constancia de las oportunidades de mejora,
de los riesgos para la calidad que pueden convertirse en no conformidades futuras, o de
cualquier otro detalle que haya observado y le parece relevante registrar. Este apartado
puede aparecer desglosado en varias secciones o denominarse de otra forma, pero su
utilidad es la misma, y la incertidumbre que crea en los destinatarios del informe también.
Una duda recurrente es qué hacer con estas "observaciones": ¿emprendemos alguna
acción, o lo dejamos como está?.
p. Contadores de tráfico
Contador de Tráfico es una herramienta fácil de usar para mostrar y contar el tráfico de la red
en su computadora. Si usted tiene un tráfico de Internet limitado y siempre utiliza programas
P2P tales como BitTorrent, puede estar en riesgo de ser multado por su Proveedor de
Servicios de Internet debido a la gran cantidad de tráfico. Contador de Tráfico reporta el tráfico
diario y mensual. Le permite fijar el límite de tráfico mensual, y le alerta cuando se utiliza la
cantidad de tráfico. Muestra el promedio de descargas actual y también el promedio de
subidas.
q. Medición fisiológica
La fisiología (del griego physis, naturaleza, y logos, conocimiento, estudio) es la ciencia
biológica que estudia las funciones de los seres orgánicos.
r. Electroencefalograma en Investigación por observación
La electroencefalografía (EEG) es una exploración neurofisiológica que se basa en el
registro de la actividad bioeléctrica cerebral en condiciones basales de reposo, en vigilia o
sueño, y durante diversas activaciones (habitualmente hiperpnea y estimulación luminosa
intermitente) mediante un equipo de electroencefalografia (producto sanitario).
s. RGC en investigación por observación
R.G.C surgen después de un largo periodo de trabajo, investigación y pruebas con
diferentes materiales, hasta conseguir homogeneidad en el sonido.
Se construyen manualmente una a una por una familia de artesanos con gran tradición y
experiencia en la artesanía de la madera.
t. Pupilómetro en investigación por observación
Pupilómetro: según se dilata la pupila hay más interés.
u. Timbre de voz en investigación por observación
El timbre vocálico se corresponde a circunstancias fisiológicas condicionales, incluyendo aquí
todas las técnicas de aprendizaje; y el timbre extra vocálico depende en exclusividad de la
constitucionalidad laríngea, y es el que caracteriza la voz de cada individuo.
v. Sistemas de medición de opiniones y comportamiento
Existen los siguientes:
a) Nominal.: distribuye a las unidades de análisis o de información en categorías
intrasfereibles. No expresa orden ni jerarquía; simplemente diferencia entre uno y otro.
Ejemplo: sexo, se distribuye en hombre y mujer. Ninguno de los dos puede estar en el
grupo del otro.
b) Ordinal: distribuye a las unidades de análisis según jerarquía u orden: más - menos;
superior – inferior, mayor – menor, etc.. Ejemplo; nivel de educación: primaria, secundaria
y superior universitaria, esta última categoría expresa un mayor nivel de educación que la
primera categoría
c) Intervalo: distribuye a las unidades de análisis según jerarquía u orden, en grupos
comparables. Ejemplo: nivel de ingresos: 01 a 100; 101 a 200; 201 a 300.
w. Uso del escaner en investigación por observación
Investigación con base en el Escaner Sistema para reunir información de un solo grupo de
personas mediante la vigilancia continua de los anuncios, promoción y condiciones de
precios a los que estan expuestos y las cosas que compran.
x. Experimento
Un experimento es un procedimiento mediante el cual se trata de comprobar (confirmar,
verificar o inventar) una o varias hipótesis relacionadas con un determinado fenómeno,
mediante la manipulación de la/s variables que presumiblemente son su causa.
La experimentación constituye uno de los elementos claves del de simplificación del
polinomio método científico y es fundamental para ofrecer explicaciones causales.
y. Investigación causal
Un proceso de toma de decisiones requiere supuestos sobre la relación causa - efecto
que se presenta en el mercadeo y la investigación causal se diseña para conseguir
evidencia de estas relaciones.
z. Aspectos para demostrar la causalidad
Es recomendable cuando los objetivos incluyen:
1. Razones por las cuales suceden los hechos.
2. Comprender la relación entre causa y efecto y el funcionamiento de ello.
Las fuentes de datos para esta investigación son:
a) Preguntas mediante encuestas.
b) Realizar experimentos.
aa.Variación concomitante
Significa que la causa y el efecto ocurren juntos.bb. Orden de ocurrencia en el tiempo
Secuencia lógica de un hecho en un momento determinado.
cc.Experimentos del laboratorio
Experimento de laboratorio: "un estudio de investigación en el que la variancia" (efecto)
"de todas o casi todas las variables independientes influyentes posibles no pertinentes al
problema inmediato de la investigación se mantiene reducida" (reducido el efecto) "en un
mínimo". Experimento de campo: "un estudio de investigación en una situación realista en
la que una o más variables independientes son manipuladas por el experimentador en
condiciones tan cuidadosamente controladas como lo permite la situación". La diferencia
esencial entre ambos contextos es la "realidad" con que los experimentos se llevan a
cabo, el grado en que el ambiente es natural para los sujetos.
Los experimentos de laboratorio generalmente logran un control más riguroso que los
experimentos de campo, pero antes estos últimos suelen tener mayor validez externa.
Ambos tipos de experimento son deseables.
Algunos han acusado a los experimentos de laboratorio de "artificialidad", de tener poca
validez externa, pero los objetivos primarios de un experimento verdadero
son descubrir relaciones (efectos) en condiciones "puras" y no contaminadas, probar
predicciones de teorías y refinar teorías e hipótesis.
dd. Experimentos de campo
Estudio de investigación en una situación realista en la que una o más Causas (Var. Ind) son manipuladas por el experimentador en condiciones tan cuidadosamente controladas como lo permite l a situación.
ee.Validez experimental interna y externa
Experimentos verdaderos
Son aquellos que reúnen los dos requisitos para lograr el control y la validez interna:
Grupos de comparación (manipulación de la (Var. Ind). Causa o de varias
independientes) y
Equivalencia de los grupos. Los diseños auténticamente experimentales pueden
abarcar una o más Causas (Var. Ind) y una o más dependientes. Asimismo, pueden
utilizar prepruebas y postpruebas para analizar la evolución de los grupos antes y
después del tratamiento experimental. La postprueba es necesaria para determinar
los efectos de las condiciones experimentales.
Validez externa
Un experimento debe buscar ante todo validez externa, confianza en los resultados. Si no
se logra, no hay experimento verdadero.
Lo primero es eliminar las fuentes que atentan contra dicha validez. La validez externa se
refiere a que tan generalizables son los resultados de un experimento a situaciones no
experimentales y a otros sujetos o poblaciones.
ff. Variables extrañas (historia, maduración, variación instrumental, sesgo de selección, mortalidad, efecto de prueba y regresión a la media)
(VVEE). Factores que podrían influir en la VD distorsionando el efecto de la VI.
Son todas aquellas variables que el investigador no controla directamente, pero que
pueden influir en el resultado de su investigación. Deben ser controladas, hasta donde sea
posible, para asegurarnos de que los resultados se deben al manejo que el investigador
hace de la variable independiente, más no a variables extrañas, no controladas. Algunos
métodos para realizar este control son los siguientes:
Eliminación.
Cuando sabemos que existe una variable extraña que puede alterar los resultados de la
investigación, podemos controlarla mediante la eliminación.
Constancia de condiciones.
Si, por ejemplo, en un estudio experimental deseamos estudiar dos o más grupos de
sujetos, éstos se deben someter exactamente a las mismas condiciones, tanto físicas
como de lugar, manteniendo, de esta manera, constantes las circunstancias bajo las
cuales se investiga.
Balanceo.
Cuando tenemos una variable extraña puede influir de manera definitiva en nuestro
estudio y, si no la podemos eliminar ni igualar las condiciones de los grupos, deberemos
recurrir al balanceo. Este mecanismo distribuye en forma equitativa la presencia de la
variable extraña entre los grupos.
Contrabalanceo.
En algunas investigaciones se pide a los sujetos que respondan varias veces a un mismo
estímulo o a varios estímulos diferentes. Esta serie de respuestas puede provocar en los
mismos dos reacciones: por un lado, fatiga, porque los sujetos se cansan de estar
respondiendo; por otro lado, aprendizaje, ya que después de presentar 2 o 3 veces el
mismo estímulo el sujeto ya sabe cómo responder. Para evitar estos problemas, los
grupos se pueden subdividir en subgrupos para que los efectos de la fatiga y/o
aprendizaje queden anulados.
Aleatorización.
Este método de control es uno de los más sencillos y más utilizados en ciencias sociales,
sobre todo cuando se llevan a cabo estudios experimentales. Se parte del postulado de
que si la selección y distribución de sujetos en grupos de control fue hecha al azar,
podemos inferir que las variables extrañas, desconocidas por el investigador, se habrán
repartido también al azar en ambos grupos, y así quedarán igualadas.
gg. Diseño experimental y factores
El diseño experimental es una técnica estadística que permite identificar y cuantificar las
causas de un efecto dentro de un estudio experimental. En un diseño experimental se
manipulan deliberadamente una o más variables, vinculadas a las causas, para medir el
efecto que tienen en otra variable de interés. El diseño experimental prescribe una serie de
pautas relativas qué variables hay manipular, de qué manera, cuántas veces hay que
repetir el experimento y en qué orden para poder establecer con un grado
de confianza predefinido la necesidad de una presunta relación de causa-efecto.
El diseño experimental encuentra aplicaciones en la industria, la agricultura,
la mercadotecnia, la medicina, las ciencias de la conducta, etc. constituyendo una fase
esencial en el desarrollo de un estudio experimental.
hh. Tratamiento
Tratamiento hace referencia a la forma o los medios que se utilizan para llegar a la esencia de algo, bien porque esta no se conozca o porque se encuentra alterada por otros elementos.
ii.Efectos experimentales
El efecto, o el tamaño del efecto, es una indicación de la importancia práctica de un resultado
experimental.
En esencia, el "efecto" es la diferencia entre dos medidas, si bien se debe medir con un valor
estadístico. Un gran efecto significa que las dos medidas son muy diferentes, no sólo
"diferente" (que es lo que "estadísticamente significativa»).
Experimentadores lo tanto, no sólo buscan la significación estadística, sino también un gran
efecto. Lamentablemente, no siempre se encuentran tanto en el mismo lugar.
ii. Variables de confusión y formas de controlarlas
En una investigación científica, una variable de confusión o factor de confusión es
una variable o factor que distorsiona la medida de la asociación entre otras dos variables.
El resultado de la presencia de una variable de confusión puede ser el surgimiento de un
efecto donde en realidad no existe o la exageración de una asociación real (confusión
positiva) o, por el contrario, la atenuación de una asociación real e incluso una inversión
del sentido de una asociación real (confusión negativa).
jj. Diseños preexperimentales
Diseños Pre-experimentales: En los diseños pre-experimentales se analiza una sola
variable y prácticamente no existe ningún tipo de control. No existe la manipulación de la
variable independiente ni se utiliza grupo control.
En una investigación pre-experimental no existe la posibilidad de comparación de grupos.
Este tipo de diseño consiste en administrar un tratamiento o estímulo en la modalidad de
solo posprueba o en la de preprueba-posprueba. El diseño tiene la siguiente estructura:
b1) Diseño preexperimental solo con posprueba:
G X O2 (Diseño3.5)
b2) Diseño preexperimental con preprueba-posprueba:
G O1 X O2 (Diseño 3.6)
Como se puede apreciar en los anteriores esquemas, el diseño de tipo preexperimental
tiene un grado de control mínimo en virtud de que se trabaja con un solo grupo y las
unidades de análisis no son asignadas aleatoriamente al mismo. Adicionalmente existen
muy pocas probabilidades de que el grupo sea representativo de los demás.
kk.Diseños experimentales
Se usan cuando se pretende verificar si las modificaciones de una o más variables causan
la modificación de otra. El concepto de causalidad significa que se produce una relación
de causa – efecto. Para inferir la relación de causalidad entre variables se deben dar las
siguientes condiciones:
Variación concomitante: significa que la causa y el efecto ocurren juntos
Secuencia temporal: la causa/s debe ser anterior o simultánea a la consecuencia
(efecto).
Ausencia de otros factores causales: la relación causa – efecto que se quiere
establecer debe excluir o controlar otros factores causales.
ll. Cuasi-experimentos
La característica fundamental de este tipo de diseño está en que el experimentador no
puede hacer la asignación al azar de los sujetos a los grupos experimentales y de control.
Sin embargo, si puede controlar alguna de las siguientes cuestiones: cuándo llevar a cabo
las observaciones, cuándo aplicar la variable independiente o tratamiento y cuál de los
grupos recibirá el tratamiento.
Aunque estos diseños no garantizan un nivel de validez interna y externa como en los
experimentales, ofrece un grado de validez suficiente, lo que hace muy viable su uso en el
campo de la educación y de la psicología.
Diseños cuasi-experimentales:
Diseño con grupo de control no equivalente y pretest:
Este diseño es, tal vez, uno de los más utilizados en investigación educativa por las
facilidades que supone el no depender de la elección de los sujetos al azar para obtener la
muestra. Para minimizar las diferencias que puedan existir entre el grupo de control, se
puede asignar los participantes a uno y otro grupo al azar, con lo que estará logrando la
equivalencia entre ambos grupos. En el caso de que esto no fuese posible, al investigador
aún le queda la posibilidad de asignar al azar el grupo que recibirá el tratamiento y el
grupo que hará de control.
Este diseño, como podemos apreciar en el diagrama, incluye dos grupos, uno de control y
otro experimental, a los que se les ha aplicado pretest y postest al mismo tiempo. La no
asignación al azar de los sujetos a los grupos experimental y de control, viene indicado por
la línea discontinua. El grupo experimental es el que recibe la variable independiente o
tratamiento. El grupo de control puede recibir no tratamiento, un placebo o un tratamiento
alternativo.
mm. Pruebas de mercado, ¿cómo decidir hacerlas? y pasos generales para realizarlas
Una prueba de mercado también conocida como técnica de experimentación, es una
técnica de investigación que consiste en procurar conocer directamente la respuesta de
las personas ante un producto, servicio, idea, publicidad, etc., con el fin de obtener
determinada información necesaria para una investigación.
Generalmente, una prueba de mercado se realiza antes del lanzamiento de un nuevo
producto, con el fin de evaluar su aceptación o acogida, y así reducir el riesgo de introducir
el nuevo producto al mercado y que éste no tenga suficiente demanda.
Al realizar la prueba de mercado, se conoce la aceptación, acogida, impresión, reacción o
comportamiento del público ante el nuevo producto y, en base a los resultados, poder
determinar si es factible el lanzamiento del nuevo producto, si es necesario hacer algunos
cambios antes de su lanzamiento, o si definitivamente el lanzamiento no es factible.
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