TEMA I

CONCEPTO Y PLANIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN COMERCIAL

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1. 1. Naturaleza y características de la investigación comercial.
1. 2. La investigación comercial y el Sistema de Información de Marketing.
1. 3. Objetivos y tipos de investigación comercial.
1. 4. Planificación de la investigación comercial. Errores en Investigación comercial.
1. 5. La organización de la investigación comercial.
1. 6. Aspectos éticos y legales de la investigación comercial

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1. NATURALEZA Y CARACTERÍSTICAS DE LA INVESTIGACIÓN COMERCIAL.

Definición de Investigación comercial o de mercados:

“La investigación de mercados es la identificación, recopilación, análisis, difusión y

aprovechamiento sistemático y objetivo de la información, con el fin de mejorar la
toma de decisiones relacionada con la identificación y solución de problemas y
oportunidades de Marketing.” Malhotra (2010).

La investigación de mercados trata de hacer un diagnóstico de las necesidades de

información y su búsqueda sistemática y objetiva mediante el uso de métodos para su
obtención, tratamiento, análisis e interpretación con el fin de identificar y solucionar
problemas y aprovechar oportunidades en el campo del marketing en las empresas y
organizaciones.

Hay autores que utilizan el término Investigación comercial, otros prefieren investigación
de mercados o incluso investigación de marketing.

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 CARACTERÍSTICAS DE LA INVESTIGACIÓN COMERCIAL

La Investigación Comercial debe ser:

 Sistemática: rigurosa, planificada, organizada y con una clara definición de objetivos.

 Objetiva: debe ser neutral, evitar juicios de valor y sesgos. Los resultados deben de ser
objetivos, imparciales y debe darse unicidad de resultados y conclusiones.

 Informativa: debe dar información al Sistema de Información para desarrollar la

planificación y toma de decisiones en la empresa u organización.

 Útil: relevante para la toma de decisiones y la evaluación de las actividades de la

empresa. La investigación Comercial es costosa y debe de ser útil para la empresa.

 Fiable: la información que se obtenga debe reflejar la realidad, debe ser lo más exacta,
precisa y libre de errores posible.

 Eficiente: los beneficios que debe reportar la investigación deben ser superiores al
coste de la obtención de la misma

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 2. LA INVESTIGACIÓN COMERCIAL Y EL SISTEMA DE INFORMACIÓN DE
MARKETING.
El desarrollo del marketing en una empresa es un proceso de toma de decisiones que
abarca desde el planteamiento de los objetivos hasta la última de las acciones en el punto
de venta. Este proceso, debe basarse en datos precisos oportunos y relevantes, que se
obtienen por un proceso de información con el siguiente desarrollo:
NECESIDAD DE DATOS PARA LA TOMA DE DECISIONES
BÚSQUEDA DE DATOS RELEVANTES, PRECISOS Y OPORTUNOS
OBTENCIÓN DE LA INFORMACIÓN
TRATAMIENTO DE LA INFORMACIÓN
ENTREGA DE LA INFORMACIÓN YA ELABORADA A QUIEN DEBE DE TOMAR LAS DECISIONES

Definición de SIM Sistema de Información de Marketing

El SIM (Sistema de información de marketing) en una organización, sería el conjunto de

procesos que se utilizan para poder identificar, analizar y distribuir la información tanto
interna como externa de la empresa para toma de decisiones estratégicas de marketing.

"El conjunto de personas, equipos y procedimientos diseñados para recoger clasificar,

analizar, valorar y distribuir a tiempo toda la información que demandan los gestores de
marketing" Kotler, Phillip (1990).
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La investigación comercial o de mercados está integrada en el sistema de marketing.
Una de las partes fundamentales del SIM es la búsqueda, obtención, tratamiento y análisis
de datos, para obtener conclusiones que permitan a los directivos de la empresa tomar
decisiones bien fundamentadas. Esta obtención y análisis de datos se hace a través de la
Investigación comercial o de mercados.

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 3. OBJETIVOS Y TIPOS DE INVESTIGACIÓN COMERCIAL.

La determinación precisa de los objetivos y el alcance de la investigación que se

necesita es clave para el éxito de la misma.

TIPOS EN FUNCIÓN DE LOS OBJETIVOS QUE PERSIGUE:

 IC SOBRE EL COMPORTAMIENTO DEL CONSUMIDOR

 IC SOBRE LA DEMANDA Y LAS VENTAS
 IC SOBRE PRODUCTOS
 IC SOBRE COMUNICACIÓN Y PUBLICIDAD:
 IC SOBRE LA PROMOCIÓN DE VENTAS
 IC SOBRE LA DISTRIBUCIÓN
 IC SOBRE EL ENTORNO JURÍDICO, ECONÓMICO Y TECNOLÓGICO.

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TIPOS DE INVESTIGACIÓN COMERCIAL EN FUNCIÓN DE OTROS CRITERIOS DE
CLASIFICACIÓN:

SEGÚN EL TIPO DE INFORMACIÓN UTILIZADO:

 Estudios de gabinete: los que utilizan generalmente información de fuentes
secundarias de información, sobre datos ya existentes recogidos por otros
operadores o investigadores. También se denominan desk research.
 Estudios de campo: Son los que utilizan generalmente información proveniente de
fuentes primarias de información.
 Estudios mixtos: Son los que combinan los estudios de gabinete con los obtenidos
por trabajo de campo.

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 TIPOS SEGÚN LA NATURALEZA DE LA INFORMACIÓN UTILIZADA:
 Estudios cuantitativos. En general, este tipo de estudio:
- Tratan de analizar el comportamiento de las personas, pero por sus características
técnicas, en general, no permiten profundizar tanto C.
- Los resultados de estos son extrapolables a otras investigaciones semejantes.
- Los resultados que se obtienen pueden medirse más objetivamente.
- La información procede de cualquier fuente o de todas ellas.
- La información procede de toda la población o de una muestra estadística de ella.
- Las conclusiones sí pueden generalizarse, en términos estadísticos, al conjunto de la
población.

 Estudios cualitativos En general, este tipo de estudio:

- Tratan de profundizar en aspectos del comportamiento humano (actitudes, creencias y
motivaciones).
- Responden de manera especial y a fondo el porqué de la conducta humana.
- La información procede de fuentes primarias.
- Utilizan técnicas de psicología y sociología.
- La información procede de un número reducido de personas, seleccionadas por sus
características y perfil, no al azar. Por esta razón, las conclusiones de un cualitativo no
pueden generalizarse, en términos estadísticos, a toda la población.
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 SEGÚN LA FUNCIÓN QUE CUMPLEN:

• Estudios descriptivos: tratan de mostrar, de describir, lo que sucede en un

determinado sector o mercado. Dan información de base del mercado, amplia pero
poco profunda. Son un punto de partida para otras investigaciones.
• Estudios exploratorios: se utilizan para descubrir problemas y oportunidades
potenciales. Investigan alternativas y contrastan hipótesis. Suelen ser estudios previos
que dan lugar a otros estudios.
• Estudios explicativos: se aplican para descubrir las características de alguna situación
concreta o bien para analizar las relaciones entre distintas variables que confluyen en
un fenómeno. Buscan relaciones causa-efecto. Son las que más se aplican. Son
estudios muy estructurados ya veces han sido precedidos por un estudio exploratorio.
Pueden ser estáticos o dinámicos, si repiten el análisis de la misma situación a lo
largo del tiempo.
• Estudios predictivos: tratan de hacer estimaciones de algunas magnitudes
cuantitativas a largo plazo (demanda, precios, voto, etc.).
• Estudios de control: tratan de evaluar los resultados que se dan como consecuencia
de las acciones tomadas y las acciones emprendidas.

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 SEGÚN LA TÉCNICA DE RECOGIDA DE INFORMACIÓN:

 Estudios online
 Estudios offline

 Encuesta ad-hoc.
 Encuesta Ómnibus.
 Paneles.
 Observación.
 Experimentación.
 Pseudocompra. Mistery Shopper.
 Entrevistas en profundidad.
 Técnicas de Dinámicas de grupo.
 Técnicas proyectivas.

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 4. PLANIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN COMERCIAL.
ERRORES EN INVESTIGACIÓN COMERCIAL.

ETAPAS DEL DESARROLLO DE UNA INVESTIGACIÓN

A. PREPARACIÓN

1. Establecer la necesidad de obtener información. Definición del problema:

2. Planteamiento de la investigación. Especificar los objetivos de la investigación con
detalle, así como el tipo de estudio que se pretende. Definir el modelo analítico y las
hipótesis
3. Determinar las fuentes de información, primarias o secundarias, que se requieren
para el estudio. Analizar las fuentes ya disponibles que sirvan a los objetivos del
estudio.
4. Determinar y desarrollar las técnicas de investigación que van a utilizarse.
5. Desarrollar los formatos de recopilación de la información (cuestionarios, guías etc)
6. Diseñar la muestra en los cuantitativos y definir los perfiles en los cualitativos.

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 B. TRABAJO DE CAMPO
7.- Realizar el trabajo de campo.
8.- Depurar y supervisar los trabajos
C. ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN
TRATAMIENTO DATOS CUANTITATIVO
9.- Procesar los datos cuantitativos: Grabar los datos, revisar la grabación y
proponer el plan de tratamiento estadístico de datos.
10.- Analizar los datos y análisis estadísticos.
TRATAMIENTO INFORMACIÓN CUALITATIVA
11.- Transcribir las grabaciones de los cualitativos en textos literales.
12.- Análisis cualitativos del texto
E. NFORMES DE RESULTADOS. CONCLUSIONES. PRESENTACIÓN

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 ERRORES EN LA INVESTIGACIÓN COMERCIAL

A. Errores que se derivan de una relación incorrecta entre los usuarios de la

investigación y los investigadores
- Tener una idea falsa o equivocada de lo que es la IC.

B. Errores generales en la IC, independientemente de la técnica que escoja el

investigador
- No identificar correctamente la investigación que se necesita.
- No especificar correctamente a quien se debe dirigir la investigación, es decir, la
población que hay que investigar.
- Tomar una muestra incorrecta de personas para el estudio
- Recurrir a personas extraincentivadas.

C. Errores relacionadas directamente con un tipo de técnica

a. Errores en las Técnicas Cualitativas:
- generalizar las conclusiones a toda la población

- no considerara que pueden darse distintas interpretaciones de los resultados

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 b.Errores en las Técnicas Cuantitativas:
- Errores de muestreo

- Errores ajenos al muestreo:

- Error de selección del entrevistado

- mal diseño del cuestionario: preguntas, escalas
- incorrección entrevistadores en la entrevista
- falta de colaboración de los entrevistados
- entorno inadecuado para el trabajo campo
- fraudes
- errores en los registros y el análisis de datos

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 5. LA ORGANIZACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN COMERCIAL

La IC se utiliza cada vez más, tanto por grandes como por pequeñas y medianas
empresas. La IC es una herramienta básica para el Marketing hoy en día en las empresas.
La necesidad de información para la toma de decisiones es cada vez mayor.
La IC la desarrollan las propias empresas con sus departamentos de investigación o por
medio de Institutos de investigación.
EL DEPARTAMENTO DE INVESTIGACIÓN EN LA EMPRESA
Es más objetivo que haya un departamento de investigación independiente del resto de la
estructura de la empresa.
En la investigación en una empresa se suele comenzar por analizar y hacer informes de
datos de fuentes propias internas, después se comienza a tratar datos externos secundarios
o indirectos. Se contacta con centros de documentación, BBDD, Institutos de estadística,
Cámaras de comercio, Institutos investigación, etc. para adquirir datos sistemáticamente.
Si la necesidad de información es mayor se hacen estudios específicos utilizando fuentes
primarias.
Cuando hay departamento de investigación se elaboran planes sistematizados de
investigación en la empresa. Si el departamento tiene un gran volumen de trabajo se
empieza a formar redes de campo propias o se trabaja también con Institutos externos de
investigación.
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 LOS INSTITUTOS DE INVESTIGACIÓN
Los institutos de investigación son las empresas especializadas en realizar Investigación
de mercado y opinión pública. Hay algunas especializadas en determinados tipos de
investigación, por ej.: paneles, O cualitativos. Otras abarcan todo tipo de técnicas y
proyectos. También algunas se centran en formatos online.
En las empresas de investigación, medianas y grandes, suele haber un importante
departamento de campo y redes propias. También disponen de medios informáticos para
la recogida, grabación y tratamiento estadístico de la información y salas para
cualitativos.
ASOCIACIONES DEL SECTOR SON:

AEDEMO: Asociación española estudios de Mercado, Marketing y Opinión

http://www.aedemo.es
ANEIMO: Asociación nacional de empresas de Investigación de Mercado y Opinión
Pública. http://www.aneimo.com
ESOMAR: Asociación Mundial de Profesionales de la Investigación de Mercados y
Opinión Pública. http://www.esomar.org
AMERICAN MARKETING ASSOCIATION www.marketingpower.com
MARKETING RESEARCH ASSOCIATION www.marketingresearch.org
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 6. ASPECTOS ÉTICOS Y LEGALES

CÓDIGOS Y GUÍAS ESOMAR / AEDEMO

Código Internacional ICC/ESOMAR para la práctica de la Investigación de Mercados, Opinión y Social y del Análisis de Datos
https://www.esomar.org/uploads/public/knowledge-and-standards/codes-and-guidelines/ICCESOMAR_Code_Spanish_.pdfADas
Código de conducta para el tratamiento de datos de carácter personal por organizaciones de Investigación de Mercado, Social, de la Opinión y del Análisis de
datos file:///D:/Perfiles/ovs2/Downloads/Codigo_de_Conducta_DEFI_19-04-2018.pdf

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BIBLIOGRAFÍA
Esteban, A. y Molina, A. (coord.) (2014), Investigación de Mercados. ESIC: Madrid.
Luque Martínez, T. (1997), "Investigación de Marketing", Ariel Economía: Barcelona.
Malhotra, N.K. (2008), Investigación de mercados, 5ª Edición, Prentice Hall: México.
Grande Esteban, I. Abascal Fernández, E. (2007). Fundamentos y técnicas de investigación
comercial, 9ª Edición, ESIC, Madrid.
Código Internacional ICC/ESOMAR para la práctica de la Investigación Social y de
Mercados. ADEMO.
Nota de Prensa: Nuevos datos del sector de Investigación de Mercados en 2016. Madrid
2017. Aedemo y Aneimo.

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 TEMA 2

LAS FUENTES DE INFORMACIÓN

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1. Las fuentes de información: primarias y secundarias.
2. Técnicas de recogida de información
2.1 Investigación cualitativa
2.2 Investigación cuantitativa

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1. FUENTES DE INFORMACIÓN

CONCEPTO DE FUENTE DE INFORMACIÓN

Las fuentes de información son “lugares”, físicos o virtuales, donde se generan datos e
información. Cada fuente de información se genera siguiendo un procedimiento
determinado, que es lo que la define.

Hay fuentes de información de distintos tipos, bibliográficas, estadísticas…

Centrándonos en Investigación, hay que DISTINGUIR claramente entre las fuentes de

información y el organismo u operador que la recogió o publicó.

Del mismo modo, un estudio puede ser publicado en un periódico o en internet, pero, la
fuente, es el origen de esa información, y no el vehículo por el que se difundió.

Cada una fuente tiene una metodología determinada, que generan información con unas
características, estructura y periodicidad diferentes.

En todos los casos, para valorar una fuente es importante conocer sus características
técnicas. Si es una fuente bibliográfica: autor, fecha, editorial, etc.
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En el caso de fuentes de información estadística, o de estudios con otras metodologías, es
importante identifique, para cada fuente:

– Nombre de la fuente
– El organismo o empresa que la haya recogido
– Las características metodológicas de la fuente: su ficha técnica
– El contenido de esa fuente: variables, indicadores, etc. que analiza
– Su disponibilidad: posibilidad de acceso a su contenido
– Localización: dónde se ubica, como se accede a ella.
– Precio: se es gratuita o si es de pago, su precio
– Fechas de publicación: cuando se hizo y cuando se publicaron los datos

Las fuentes de información que se han recopilado por medio de un trabajo de campo son
de distinta naturaleza, se obtienen por medio de procedimientos específicos y se pueden
localizar en diferentes lugares.

Hay fuentes de información generadas y publicadas por distintos operadores públicos o

privados, en las que los investigadores encuentran información valiosa para sus Estudios
de gabinete. Por otra parte, hay fuentes de información que no existen cuando un
investigador se platea un estudio y, en este caso, realizará un trabajo de campo de
primera mano.
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A veces es suficiente con fuentes de datos secundarias ya existentes. Para ello es muy
importante conocer a fondo las fuentes de información disponibles. Los datos de las
fuentes de información son básicos para realizar investigaciones de mercado y de
opinión. Para un investigador es importante conocer las fuentes de datos ya disponibles
(en bibliotecas, BBDD, operadores estadísticos, empresas, etc.) y, también, saber aplicar
los procedimientos y metodologías necesarios para generar nuevas fuentes ad hoc para
sus estudios.

FUENTES PRIMARIAS Y SECUNDARIAS

A.- Fuentes primarias.

La información primaria es la que el investigador crea expresamente para un estudio
concreto. Esta información no existe en el momento en que se plantea la necesidad de
utilizarla. En estas fuentes primarias la información se produce en la misma base o unidad
primaria de información, es decir, se trata de informaciones no recopiladas ni publicadas
con anterioridad.

El investigador recoge la información por medio de un trabajo de campo con ayuda de

personal y técnicas especializadas, empleando para ello distintas técnicas de
investigación cualitativa o cuantitativa.

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Los datos de fuentes primarias son más costosos y su grado de exactitud no siempre es
total, pero pueden proporcionar datos insustituibles.

B.- Fuentes secundarias.

Es la información que ya existe y se encuentra disponible en el momento en el que surge
la necesidad de su utilización. Estas fuentes son aquellas en las que la información no es
recogida de la unidad primaria, sino que son recogidas de un agente u organismo
intermedio, que realizó con anterioridad la toma de datos.
Hay innumerable cantidad de información, datos y estudios estadísticos disponibles,
elaborados por organismos y entidades públicos y privados. En cada caso, antes de
utilizarlos, se deberá de analizar a fondo su metodología para evaluar su fiabilidad y
validez.

 Razones para utilizar las fuentes secundarias:

• Económicas
– Se recogen de forma más rápida y sencilla
– Su coste suele ser más bajo

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 • Metodológicas

– Permiten diseñar mejor las investigaciones.

o Ayuda a generar ideas y a identificar y definir problemas de
investigación
o Ayuda a formular hipótesis explicativas de situaciones
o Ayuda a contrastar resultados
o Aportan datos que el investigador no podría lograr de otro modo
– Las tecnologías informáticas facilitan el acceso a información secundaria.

 Cómo valorar una fuente de investigación secundaria

• Hay que analizar:
– Su grado de fiabilidad, que va a depender de:
– Quién la recogió y su imparcialidad.
– Con qué objetivos, finalidad
– Qué metodología utilizó (muestras, procedimiento de campo, etc.)
– Su congruencia con datos de otras fuentes
– El ritmo de actualización (periodicidad)
– El grado de discriminación (homogeneidad) de la información que aporta.
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 • Algunos inconvenientes de una fuente indirecta secundaria pueden ser:
– Dificultades de encontrar los datos que tengan suficiente precisión
– Es difícil encontrar los datos secundarios que se adapten perfectamente a
nuestros objetivos.
– No tener la precisión y fiabilidad adecuadas
– No estar suficientemente discriminada
– Pueden tener distintas unidades de medida, distintas definiciones de
conceptos, diferencias de tiempo, etc.
– Referirse a un periodo no válido

 Localización de fuentes secundarias importantes

Los estudios disponibles, realizados por las Administraciones Públicas u
otros organismos públicos y privados, BBDD empresariales, institucionales
académicas. Estudios de empresas consultoras: Paneles de consumidores y
detallistas, etc. Sistemas de información geográfica, etc. Otras fuentes
importantes son bibliográfica: los manuales, publicaciones, revistas, etc.

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ALGUNOS ORGANISMOS QUE GENERAN FUENTES SECUNDARIAS
1.- Organismos internacionales: ONU, UNESCO, OCDE, OIT, BANCO MUNDIAL
2.- Institutos de estadística: EUROSTAT, INE, Iº REGIONALES DE ESTADÍSTICA
3.- Las administraciones públicas: MINISTERIOS, CCAA, MUNICIPIOS, etc.
Observatorios:
O. de la lectura y el libro. O. Distribución Alimentaria, O. Industriales, O. dela Distribución Comercial, O.
Nacional del 5G, O. Nacional de la Telecomunicaciones y de la Sociedad del Conocimiento, O. de la Pequeña y
Mediana Empresa, O. de la Ciencia, Tecnología, Innovación y Emprendimiento. O. de Pagos con tarjeta
electrónica, etc.
4.- Organismos de la Administración: Universidades, DGT, CSIC, CIS, ICEX, Iº
CONSUMO
5.- Bancos y Cajas de Ahorro: Banco de España, Banco Santander, BBVA, etc.
6.- Grandes compañías y asociaciones profesionales: Telefónica, ANGED, ANFAC,
PROMUSICAE, SGAE, Gremio de editores, Ferias.
7.- Medios de comunicación: OJD, AIMC, KANTAR, COMSCORE, Medios
8.- Otros agentes sociales: Sindicatos, Patronales, Cámaras de comercio, Colegios
profesionales
9.- El sector de investigación: AEDEMO, ANEIMO, ESOMAR, ACNIELSEN, TAYLOR
NELSON SOFRES, GFK etc.
10. Directorios: de empresas, de servicios, de información europea, etc.
Guías estadísticas, Centros de documentación, Bancos y Bases de datos (BBDD)

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2. TÉCNICAS DE RECOGIDA DE INFORMACIÓN
En sus formatos más convencionales, podemos distinguir entre técnicas cuantitativas y
cualitativas:

Entrevista en profundidad
Reuniones de Grupo
Delphi
CUALITATIVOS

Técnicas proyectivas Test de asociación de palabras

Test de frases incompletas
Test de respuestas a imágenes
Técnicas de creatividad Brainstroming
Delphi
Observación Personal
Análisis de contenidos

Encuesta Ad-hoc Personal CAPI

Hogar
Punto de venta
Otros
CUANTITATIVOS

CAWI
Telefónica CATI

Encuestas periódicas Panel

Omnibus
Tracking
Observación
Experimentación

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 2.1. TÉCNICAS CUALITATIVAS:

En las técnicas cualitativas -en su forma convencional- es más habitual:

Analizar de una forma profunda y extensa el comportamiento y las opiniones de las

personas (actitudes, creencias y motivaciones).
Se trata de recoger gran cantidad de información de los consultados.
Se recogen los discursos íntegros y de forma abierta (a menudo se graban).
El Trabajo de campo lo realiza un moderador en las dinámicas de grupo y un
entrevistador especializado en las técnicas no grupales.
Para Trabajo de campo se utilizan Guías de discusión grupo o de entrevista (No
cuestionarios cerrados)
Las Técnicas de obtención de datos son Entrevista en profundidad, Dinámicas de grupo o
grupo de discusión (focus group), observación, técnicas de tipo proyectivo, etc.
Se basan en técnicas y teorías de psicología y sociología.
Las muestras que se toman de la población son muy pequeñas (no se trata de muestras
estadísticas).
La información procede de un número reducido de personas no elegidas al azar, sino
expresamente seleccionadas por sus características, dependiendo del estudio, como por
ejemplo: por su perfil socio demográfico, profesional, perfiles de consumo etc.

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El tipo de información recogida pueden ser grabaciones y generalmente se analiza en
forma de textos literales, de los discursos de los consultados.
Los diseños de investigación se hacen ad-hoc. La información procede generalmente de
fuentes externas primarias.
El tipo de investigación es fundamentalmente exploratorio y el tipo de análisis
interpretativo
La información obtenida es muy extensa y detallada y, en general las conclusiones no
pueden generalizarse en términos estadísticos a la población.

2.2. TÉCNICAS CUANTITATIVAS

Tratan de analizar aspectos del comportamiento y las opiniones de las personas pero en
sus aspectos más superficiales del comportamiento humano. Cuestiones del tipo cuánto,
dónde, cómo referidas a la conducta de las personas, de los consumidores. En general son
aspectos que pueden medirse objetivamente.
El Trabajo de campo lo realizan entrevistadores que no requieren perfiles especiales y
utilizan como soporte para recoger la información el cuestionario
Las técnicas de obtención de datos más habituales son las encuestas, los paneles.
La información procede de toda la población que se quiere estudiar o de una muestra
representativa. Las muestras suelen ser grandes y a menudo de tipo estadístico.

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El tipo de información recogida se plasma en ficheros numéricos de datos y el tipo de
análisis es numérico y estadístico.
El tipo de investigación es más de tipo descriptivo y / o causal.
Las conclusiones, con frecuencia, pueden generalizarse a la población y en términos
estadísticos.

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BIBLIOGRAFÍA

Esteban, A. y Molina, A. (coord.) (2014), Investigación de Mercados. ESIC: Madrid.

Malhotra, N.K. (2008), Investigación de mercados, 5ª Edición, Prentice Hall: México.
Grande Esteban, I. Abascal Fernández, E. (2007). Fundamentos y técnicas de investigación
comercial, 9ª Edición, ESIC, Madrid.

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 TEMA 3

TEORÍA Y PRÁCTICA DEL MUESTREO

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 3.1. Conceptos básicos del muestreo
3.2. Tipos de muestreo: probabilístico y no probabilístico
3.3 Afijación de la muestra
3.4. Determinación del tamaño de la muestra y error de muestreo

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1. CONCEPTOS BÁSICOS DE MUESTREO

CONCEPTOS

En investigación comercial se realizan estudios sobre grupos de población (personas,

empresas, hogares, etc.) que, con frecuencia, son muy grandes. Resultaría muy caro
obtener la información de toda la población. Por esta razón se utilizan técnicas de
muestreo que permiten seleccionar a una pequeña parte o muestra de la población que
se quiere estudiar; analizar en ella las características que interesan y, del resultado del
análisis de la muestra, tratar de inferir o afirmar algo de la población total. A través del
tratamiento estadístico inferencial es posible, a partir de la observación de una parte de
la población (la muestra), hacer generalizaciones acerca de la estructura, composición o
comportamiento de las poblaciones.

Si se quiere hacer un estudio fiable, hay que cuidar mucho el método utilizado para la
elección de la muestra, para que ésta represente, en la medida de lo posible, a la
población de la que se extrae. Si la muestra está mal elegida se pueden producir errores
no controlados, sesgos

Para que la muestra sea representativa, la selección de la muestra requiere unos requisitos
que lo garanticen.
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Población (N)
Se denomina población N a una colección finita o infinita de unidades de las cuales se
desea obtener una información. Las unidades de la población pueden ser familias,
empresas, personas, etc. En una población, se pueden medir distintas características o
clasificar los elementos de algún modo. Por ejemplo, se puede medir la edad, el nivel de
gasto, la posición, la actitud hacia un producto, la compra mensual, etc.
Unidades de muestreo
Son los elementos de la población, que se encuentran disponibles para su selección para
la muestra.
Muestra (n)
Una muestra n es la selección de una parte de los elementos de la población N para, a
partir del estudio de esa parte, conocer las características del conjunto de la población N.
La muestra n debe ser de algún modo representativa de la población N, en el sentido de
que debe tener una composición similar en cuanto a la proporción de distintas
características. La representatividad de la muestra queda garantizada con la elección
correcta del método de muestreo. Los métodos pueden ser probabilísticos o no
probabilísticos.
Marco muestral Es la lista de elementos de donde se extrae cada una de las unidades
muestrales. Es un listado de las unidades de muestreo.
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Censo
Un censo es la recogida exhaustiva de datos de todas y cada una de las unidades
(personas, cosas, etc.) que componen la población objeto de estudio.
Censos y muestras suelen utilizar el cuestionario como soporte de recogida de
información.
Las ventajas del muestreo frente a un estudio censal son: su menor coste, la mayor
rapidez, un mayor control del proceso estadístico, requiere menos personas para el
trabajo de campo y se molesta menos a la población. Por el contrario, un muestreo
introduce posibles errores de estimación y de alcance, por lo que en determinados
niveles, la muestra puede no ser representativa.

ETAPAS EN EL PROCESO DE MUESTREO

a) Definición de la población objetivo
b) Determinación del marco muestral
c) Selección del procedimiento de muestreo
d) Obtención de la muestra

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2. TIPOS DE MUESTREO PROBABILÍSTICO Y NO PROBABILÍSTICO
Hay dos grandes tipos de muestreo: el probabilístico y el no probabilístico

En términos estrictos un muestreo probabilístico debería de cumplir los siguientes

requisitos:
1. Que sea posible enumerar la población de estudio.
2. Que se disponga de un procedimiento aleatorio de obtención de la muestra.
3. Que cada elemento de la población tenga una probabilidad conocida y no nula de
formar parte de la muestra.

MUESTREO PROBABILÍSTICO
Este tipo de muestreo está basado en la Estadística. Los muestreos probabilísticos son
aquellos que se hacen aleatoriamente y todos los individuos de una población tienen
probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra. Sólo estos métodos de
muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad estadística de la muestra
extraída y permiten en rigor evaluar la representatividad de la misma. En estos muestreos
es posible calcular los errores de muestreo y la fiabilidad de las estimaciones.
El muestreo probabilístico es más caro que el no probabilístico y, en general, también es
más lento y complicado.

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 Tipos de muestreo probabilístico
Las opciones básicas son el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistemático,
el muestreo aleatorio estratificado y el muestreo aleatorio por conglomerados.

A. Muestreo aleatorio simple (m.a.s.)

Consiste en censar la población N, para sacar después al azar los elementos que van a
formar parte de la muestra n. La selección de la muestra se hace por medio de tablas de
números aleatorios u otro procedimiento semejante que garantice la aleatoriedad en la
extracción de los elementos de la muestra.
En el m.a.s. la selección de los elementos de la muestra se hace en una sola etapa,
directamente y sin reemplazamiento en poblaciones o universos grandes y con
reemplazamiento en poblaciones o universos pequeños.
Este método es el más sencillo y es fácil calcular los errores de muestreo. El muestreo
aleatorio simple se aplica especialmente en investigaciones sobre poblaciones pequeñas e
identificables. Si las poblaciones son grandes este método tiene muchas dificultades.

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 B. Muestreo aleatorio sistemático
Si suponemos los elementos de la población N, ordenados en un listado, el
procedimiento comenzaría por hallar el coeficiente de elevación N/n (donde N es el
tamaño de la población y n el de la muestra que se quiere extraer). Después, se elige al
azar un número en el rango de 1 a N, que es el que indica el punto de arranque de la
selección de los elementos que van a formar parte de la muestra. A partir de aquí, al
número elegido al azar se le suma sucesivamente el coeficiente de elevación, dando lugar
a los números que van a formar parte de la muestra.
Con este procedimiento se simplifica la selección, pero tienes el riesgo de introducir
sesgos en la muestra al elegir los elementos de forma periódica cuando la población está
ordenada en función de determinados criterios. Para evitar esto se deberá desordenar,
“barajar” la población.

C. Muestreo aleatorio estratificado

Se trata de dividir o fraccionar la población en estudio en estratos. Se consideran
categorías diferentes entre sí (estratos) que tengan gran homogeneidad respecto a alguna
característica, como por ejemplo: se puede estratificar por sexo, municipio de residencia,
el estatus socioeconómico, etc.) Se divide la población de acuerdo con las características
a estudiar. En este muestreo cada unidad de la población pertenece a un solo estrato o
subdivisión, y el conjunto de estratos es la población completa.
CURSO 2018_2019
Se selecciona una muestra aleatoria de cada estrato, tratando de que todos los estratos de
la población queden representados. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo
aplicarse dentro de ellos distintas formas de muestreo -aleatorio simple u otro tipo-, para
elegir los elementos concretos que formarán parte de la muestra.
En ocasiones, es complicado aplicar este tipo de muestreo, porque exige un conocimiento
detallado de la población (distribución geográfica, por sexo, edades, etc.).

La estratificación, en la medida en que incluya en cada estrato a unidades homogéneas

entre sí y heterogéneas con relación a otros estratos, ayuda a reducir la varianza de las
estimaciones muestrales, y por esto mejora de la precisión y reduce los errores de
muestreo. Por esta razón, para un error muestral dado es necesario hacer un número
menor de entrevistas si se utiliza el muestreo estatificado que si se utiliza en muestreo
aleatorio simple.

Una ventaja de este método es que permite tratar de forma independiente cada estrato,
por lo que se pueden utilizar diferentes métodos de muestreo en cada estrato, y hacer
estimaciones por separado para distintas subpoblaciones del estudio. Además, facilita la
realización del trabajo de campo.

CURSO 2018_2019
 D. Muestreo por conglomerados
En este tipo de muestreo, las unidades muestrales no son los individuos (o unidades), sino
que son conglomerados de unidades, es decir, un conjunto de individuos (o unidades)
que se puede considerar una unidad.
Una vez definidos los conglomerados, la forma de operar para extraer la muestra
depende, entre otras cosas del tamaño del conglomerado. Cuando éste es pequeño, se
seleccionan los conglomerados por algunos de los tipos de muestreo descritos hasta aquí,
y dentro del conglomerado, se entrevista a todos sus componentes. Si los conglomerados
son grandes no se puede entrevistar a todos sus componentes, por lo que hay que recurrir
a un submuestreo dentro del conglomerado, por alguno de los tipos de muestreo
descritos.
El muestreo por conglomerados puede ser monoetápico o polietápico. El monoetápico es
aquel en el que la unidad del muestreo es el conglomerado y el polietápico es aquel en el
que la unidad final del muestreo no van a ser los conglomerados, sino subdivisiones de
estos.
El polietápico se utiliza cuando el conglomerado incluye muchos elementos y es difícil
entrevistar a todos sus componentes. También, cuando es necesario conseguir mayor
precisión de las estimaciones. En un muestreo polietápico hay varias etapas en el
muestreo y en cada una se selecciona un conglomerado de distinto nivel. En la primera
extracción se obtienen los primeros conglomerados del muestreo y las siguientes son los
conglomerados de segunda etapa y así sucesivamente. Las últimas son las unidades
CURSO 2018_2019
últimas de muestreo. Un ejemplo: en un muestreo del total nacional se seleccionan en la
primera etapa municipios; en la segunda etapa, en cada municipio, se seleccionan
secciones censales y, en la siguiente etapa, se muestrean calles en cada sección, y así
sucesivamente hasta seleccionar las últimas unidades del muestreo (individuos).
Cuando los conglomerados a muestrear son homogéneos internamente hay que aumentar
el número de conglomerados y tomar dentro de ellos pocas unidades. Si por el contrario,
los conglomerados son heterogéneos se seleccionan menos conglomerados y más
unidades dentro del conglomerado.
MUESTREO NO PROBABILÍSTICO
En este tipo de muestreo la elección de la muestra NO es aleatoria, se hace de distintas
formas: de forma cómoda (muestreo sin norma), o bien, siguiendo algún criterio por parte
del investigador. El muestreo no probabilístico no se basa en ninguna teoría de la
probabilidad y por tanto no se puede calcular el error estadístico ni la confianza de las
estimaciones. Este muestreo no tiene base teórica y la precisión de las estimaciones
depende del planteamiento del muestreo y del control que el investigador tenga en el
diseño y ejecución del proceso de muestreo.
Los costes y la dificultad del diseño de estos muestreos son más reducidos. Se utiliza
bastante, aunque para que una muestra permita sacar conclusiones sobre la población de
forma verdaderamente eficaz deberá ser representativa estadísticamente y para ello se
debe recurrir a un muestreo probabilístico.
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 Tipos de muestreo NO probabilístico
1. Muestreo por cuotas
Este muestreo no es probabilístico y, aunque en no se pueden calcular errores y niveles
de confianza, sí que se obtienen estimaciones muy aproximadas a la realidad, sobre todo
si se hace un buen diseño de la muestra.
Se basa generalmente en un buen conocimiento de las características de la población y/o
de los individuos más "representativos" para los fines de la investigación. A menudo, se
estratifica la población y después se calculan las cuotas. Por esta razón tiene semejanzas
con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene selección aleatoria de las unidades
de la muestra como en un muestreo probabilístico.
En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de elementos
de la muestra (individuos) que reúnen unas determinadas condiciones. Por ejemplo: cuota
por sexo (20 mujeres y 20 hombres) o cuota por edad (20 menos de 40 años y 20 de más
de 40).
Una vez determinada la cuota se eligen los individuos que cumplan esas características,
sin realizar una selección por azar como las descritas en los métodos probabilísticos. En
la práctica consiste en facilitar al entrevistador la cuota, es decir, la cantidad y el perfil de
la persona que se desea entrevistar. De esta manera, la selección aleatoria de unidades
últimas de muestreo se sustituye por una selección a criterio del investigador y el
CURSO 2018_2019
entrevistador, que deberá cumplir determinados requisitos fijados en las cuotas. En
muchos estudios se utilizan cuotas de sexo y edad.
El muestreo por cuotas se puede utilizar en la última etapa de un probabilístico
polietápico.
2. Muestreo según criterio
El investigador elige la muestra según su criterio buscando las unidades más
“representativas” o de interés para el estudio.
3. Muestreo opinático o intencional
En este tipo de muestreo la selección de los elementos, no se hacen de forma objetiva
siguiendo criterios técnicos, sino según la voluntad, la intuición o la experiencia del
encuestador.
4. Muestreo casual o fortuito
Se usa en los casos en que no es posible seleccionar los elementos, y deben sacarse
conclusiones con los elementos que estén disponibles.
5. Muestreo por bola de nieve
Cada nueva unidad muestral es localizada por indicación de otra persona. Y así
sucesivamente, cada seleccionado indica otras personas que podrían formar parte de la
muestra.
CURSO 2018_2019
3. AFIJACIÓN Y DESAGREGACIÓN DE LA MUESTRA
AFIJACIÓN DE LA MUESTRA

La afijación de la muestra es la distribución de las unidades de muestreo entre los

distintos estratos en que se puede dividir la población objeto de estudio. Los tipos de
afijación son:

 Afijación simple: se distribuyen los elementos de la muestra asignando a cada estrato

el mismo número de elementos.
 Afijación proporcional: se distribuyen las unidades de la muestra en función del peso
relativo (%) de la población de cada estrato.
 Afijación óptima: en esta afijación se tiene en cuenta la homogeneidad o
heterogeneidad de la población. Si el estrato es homogéneo se puede tomar una
muestra más reducida. Además del peso de la población en cada estrato (%), se
considera la varianza de cada estrato.
 Afijación de compromiso: se impone un tamaño mínimo de muestra a un estrato y la
muestra restante se reparte proporcionalmente entre todos los estratos según el peso
de la población en cada uno.

CURSO 2018_2019
 NIVEL DE DESAGREGACIÓN DE LA MUESTRA. DESAJUSTES Y
PONDERACIONES.
En el diseño de la muestra es necesario prever si para los resultados del estudio interesan
solo datos globales, o si posteriormente será necesario desagregar la muestra total, para
analizar resultados en submuestras. A veces, se necesitan muestras que permitan hacer
estimaciones no sólo de la población total, sino sobre distintas subdivisiones de la misma
(por ejemplo: datos referidos a hombres y mujeres por separado, o datos nacionales por
Comunidad Autónoma.)

Un ejemplo:
Supongamos que queremos hacer un estudio en Cataluña con una muestra. El tamaño
de la muestra total necesario será distinto si esa muestra deberá representar a todo el
territorio, o bien si se pretende hacer un análisis desagregado para las cuatro provincias.
El nivel de precisión será diferente para la muestra de cada provincia, en función del
tamaño de muestra que le corresponda a cada a una. Los errores de muestreo
aumentarán conforme las muestras sean menores. Si las submuestras por provincia fueran
demasiado pequeñas no se podrían hacer estimaciones con rigor.

CURSO 2018_2019
 DISTRIBUCION
PROPORCIONAL DE
POBLACIÓN % DE LA POBLACIÓN MUESTRA 1000
Barcelona 5.529.099 73,3% 733
Gerona 756.810 10,0% 100
Lérida 442.308 5,9% 59
Tarragona 811.401 10,8% 108
TOTAL 7.539.618 100% 1.000

Para solucionar este problema se puede:

a) aumentar la muestra total para Cataluña, para que -al hacer una distribución
proporcional-, las submuestras de las distintas provincias sean suficientes.

POBLACIÓN DISTRIBUCION PROPORCIONAL

CATALUÑA N % DE LA POBLACIÓN MUESTRA n = 1000
Barcelona 5.529.099 73% 1460
Gerona 756.810 10% 200
Lérida 442.308 6% 120
Tarragona 811.401 11% 220
TOTAL 7.539.618 100% 2.000

CURSO 2018_2019
 b) hacer una afijación no proporcional y aumentar arbitrariamente la muestra en
aquellos estratos que interesa estudiar con más precisión. Después es necesaria la
ponderación de la muestra.
En el ejemplo del estudio en Cataluña tomando una muestra de tamaño n=1000.
Conocemos los datos del censo del INE sobre la población en las provincias catalanas.
Si está muestra se hiciera de forma proporcional, la distribución de los elementos de la
muestra por provincias sería:

% DE LA DISTRIBUCION PROPORCIONAL
POBLACIÓN POBLACIÓN DE MUESTRA 1000
Barcelona 5.529.099 73,3% 733
Gerona 756.810 10,0% 100
Lérida 442.308 5,9% 59
Tarragona 811.401 10,8% 108
TOTAL 7.539.618 100% 1.000

La muestra total (n=1000) tendría un error de muestreo de +/- 3,2% para un nivel de
confianza del 95.5% (K=2) y p=q=50%. Sin embargo, si se pretende analizar los datos
desagregados por provincias, la muestra de Lérida es tan sólo de 59 elementos, lo que
supone un error de +/- 13% para un nivel de confianza del 95.5% (K=2) y p=q=50%.
Este error es muy elevado y por esta razón se decide realizar una afijación de la muestra
CURSO 2018_2019
NO proporcional de forma que las submuestras de cada provincia sean mayores y tengan
errores menores.

El investigador puede decidir distribuir la muestra de 1.000 por provincias, según su

interés. Por ejemplo del siguiente modo:
MUESTRA UTILIZADA
POBLACIÓN TOTAL NO PROPORCIONAL
Barcelona 5.529.099 550
Gerona 756.810 150
Lérida 442.308 150
Tarragona 811.401 150
7.539.618 1.000

En este ejemplo se han adjudicado a las provincias menores muestras de 150 elementos,
cantidad más aceptable para hacer análisis de los resultados desagregados por provincia.
La muestra total de 1000 ha quedado desproporcionada en este caso, y no representa
fielmente a la población de Cataluña, salvo que la ponderemos para reajustarla
porcentualmente a su estructura real.
Si en la distribución de una muestra, se desproporcionan las submuestras y después se
quieren tratar los datos conjuntamente hay que proceder a su ponderación para no
deformar las estimaciones.

CURSO 2018_2019
Ponderar la muestra es devolver a cada submuestra (en el ejemplo la de cada provincia)
la proporcionalidad que tiene en la población total. Se puede ponderar por medio de
coeficientes de ponderación. Otra forma de ponderar es recurrir al sistema de los
elevadores N/n. Con esto conseguimos restituir las proporciones de la muestra según la
pauta de la población. Los programas informáticos de tratamiento de ficheros de datos
incluyen la opción ponderación de ficheros.
 ¿Cómo se calcularían los coeficientes?
Si en la población de Cataluña tomamos una muestra por provincias desproporcionada
(columna A), para ponderarla habrá que multiplicar la muestra de cada provincia por su
coeficiente de ponderación (columna D). El coeficiente se obtiene dividendo el valor de
la muestra proporcionada (C)) entre el de la muestra que se haya tomado (A) en cada
provincia.
Ejemplo:
PONDERACION DE LA MUESTRA
A B C D E
DISTRIBUCIÓN % DISTRIBUCION COEF. MUESTRA
POBLACIÓN MUESTRA DE LA PROPORCIONAL DE PONDERACION PONDERADA
TOTAL UTILIZADA POBLACIÓN MUESTRA n=1000 C/A AxD
Barcelona 5.529.099 550 73% 733 1,333 733
Gerona 756.810 150 10% 100 0,669 100
Lérida 442.308 150 6% 59 0,391 59
Tarragona 811.401 150 11% 108 0,717 108
7.539.618 1.000 100% 1.000 1.000
CURSO 2018_2019
  Ponderar por elevadores
Par ponderar y elevar los datos de una muestra al total de la población de puede también
utilizar los elevadores N/n.
Cuando una muestra es proporcional, el coeficiente de elevación N/n es igual en todos
los estratos. Cuando la distribución no es proporcional, los elevadores son distintos en los
estratos.

CURSO 2018_2019
 TEMA 3

TEORÍA Y PRÁCTICA DEL MUESTREO

CURSO 2018_2019
 3.1. Conceptos básicos del muestreo
3.2.Tipos de muestreo: probabilístico y no probabilístico
3.3 Afijación de la muestra
3.4. Determinación del tamaño de la muestra y error de muestreo

CURSO 2018_2019
4. DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA Y ERROR DE MUESTREO.

CONCEPTOS
Investigación por muestreo: Una muestra seleccionada n representa a una población o
universo N.
Todo muestreo conlleva alguna clase de error. Podemos hablar de:
 Error de muestreo. El que se puede calcular estadísticamente cuando el muestreo
es probabilístico.
 Error sistemático o sesgo: errores que se cometen en el procedimiento del estudio,
por la forma de selección, trabajo de campo, etc.

Parámetros: Son un resumen numérico de alguna variable observada de la población. Los

parámetros que se estudian son: Media X, Total poblacional X y Proporción P.

Estimador: un estadístico (media, total o proporción), para estimar un parámetro

desconocido de la población. Puede calcularse de los datos de la muestra n.

Una Estimación indica que a partir de lo observado en una muestra se puede extrapolar o
generalizar dicho resultado muestral a toda la población.

CURSO 2018_2019
Hablamos de estimaciones:
 puntual: cuando buscamos un valor concreto de la población en la muestra.
 intervalo: cuando determinamos un intervalo dentro del cual se supone que va a estar
el valor del parámetro de la población, con una cierta probabilidad.

Los estimadores en Ciencias Sociales suelen seguir distribuciones normales N (μ,σ). La

normal tipificada y se representa N (0,1)

La distribución muestral es la distribución de los valores que tomará el estimador, al

seleccionar las distintas muestras de un tamaño n de la población N.

Las dos medidas fundamentales de esta distribución son:

 la media, que indica el valor promedio del estimador,
 y la desviación típica, también denominada error típico de estimación, que indica la
desviación promedio que podemos esperar entre el estimador y el valor del
parámetro.
La precisión de un estimador es la magnitud de las desviaciones respecto a la media,
obtenida por la aplicación repetida del procedimiento de muestreo. La precisión de una
muestra de tamaño n, depende del proceso de muestreo y fundamentalmente del
tamaño de la muestra. Una estimación es más precisa cuanto menor sea su error de
muestreo.
CURSO 2018_2019
El grado o nivel de confianza de una estimación es, la probabilidad de que, al hacer una
estimación, el verdadero valor de la población se encuentre entre dos valores dados,
llamados límites de confianza. Se indica por 1-  y habitualmente se da en porcentaje.

O sea, el valor de la población que se pretende estimar, estará comprendido con una
probabilidad o nivel de confianza dado, entre los valores que resultan de sumar o restar al
valor obtenido del estimador muestral, el error absoluto. Siendo el error absoluto el
producto de un coeficiente K por la desviación típica del estimador.

Si la población se distribuye según una distribución normal estándar N (0,1), el

coeficiente K toma el valor +/-1 para una probabilidad de acertar del 68%, si se trata de
una probabilidad del 95.5% entonces K=+/-2 y, para el 99.7%, el valor es K=3.

Cuanto más alto es el nivel de confianza más precisión tiene la estimación. En Ciencias
Sociales es frecuente utilizar el 95.5% (K=+/-2).

CURSO 2018_2019
 LA DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA

 LAS VARIABLES QUE INFLUYEN EN EL CÁLCULO DE LA MUESTRA

A. Error de muestreo: es el elemento más importante ya que condiciona y determina el
tamaño de la muestra. Si se quiere disminuir el error, la muestra necesaria aumenta.
Si el error entonces la muestra

B. Nivel de confianza: en Estadística es la probabilidad de acertar la realidad en

ausencia de sesgos.
El investigador fija la el nivel de confianza con el que quiere trabajar. El nivel de
confianza de K= 2, viene a decirnos que si repitiéramos la muestra con elementos
distintos 100 veces, el valor promedio obtenido no diferiría significativamente del que
hemos hallado en el 95,5% de los casos, en el otro 4,5% este valor podría diferir.

Si Nivel de confianza entonces la muestra

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C. Variabilidad del parámetro. La heterogeneidad de la población o universo. El
tamaño de la muestra depende del grado de homogeneidad de la población.

N Homogénea N Heterogénea

MENOS muestra MÁS muestra

Cuando la población es más homogénea se necesita una muestra de menor tamaño

para representar a la población. Si a priori no se conoce la población, se recurre a
estudios semejantes hechos con anterioridad o a estudios piloto.
Cuando se trata de niveles de medición de intervalo y razón, la heterogeneidad del
universo en términos estadísticos es su varianza o la raíz de la varianza (la desviación
típica).
Sin embargo, en la investigación de mercados y sociológica la mayoría de las variables
son nominales u ordinales. En estos casos, se sustituye la varianza por la distribución de
una categoría relevante p proporción de la población que tiene una determinada
característica, o dicho de otro modo, la probabilidad (p) de que se dé un fenómeno en
la población; o bien su contrario, que no se dé (q=1-p).
CURSO 2018_2019
 Cuando no conocemos los valores de p y q, tomaremos p=q=0,5 o en porcentaje:
p=q=50%, lo que supone el caso más desfavorable. Este supuesto nos obliga a tomar
la muestra más grande y por tanto asumir el mayor coste.

Si la Homogeneidad entonces la muestra

D. Tipo de muestreo: Si tomamos una muestra n de igual tamaño, con los distintos tipos
de muestreo, esta muestra n no tiene el mismo grado de precisión.
PRECISIÓN
+++ El muestreo estratificado con afijación óptima
++ El aleatorio simple
+ El de conglomerados

E. El tamaño del Universo o Población N. El tamaño de la población N, sólo influye en

el cálculo del tamaño de la muestra en el caso de poblaciones finitas o universos
pequeños, es decir aquellas poblaciones que son menores de 100.000 elementos.

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  LAS FÓRMULAS PARA CALCULAR EL TAMAÑO DE LA MUESTRA (m.a.s.)
Las fórmulas que se utilizan para hallar el número de elementos necesarios en una
muestra (entrevistas en el caso de una encuesta), bajo un supuesto de un determinado
valor de la varianza y un nivel de precisión (error de muestreo prefijado), varían en
función del tipo del tipo de muestreo utilizado (m.a.s.), estratificado, conglomerados
etc. Las más utilizadas son las de muestreo aleatorio simple. Estás fórmulas también
difieren en función de los parámetros que se quiere estimar.
En el muestreo aleatorio simple (m.a.s.), los factores que determinan el tamaño de la
muestra son:
n = tamaño de la muestra
N = tamaño del universo o población
K = valor que corresponde al nivel de confianza
σ2n-1 = cuasivarianza de la población. Se sustituye por la de la muestra S2
e = error de muestreo
p = Proporción de una categoría de variable. Proporción de los que poseen el atributo.
q = (1-p). Proporción de los que no lo poseen.
Distinguimos las fórmulas (m.a.s.) referidas a Universos pequeños o Poblaciones finitas,
de aquellas referidas a Universos grandes o Poblaciones infinitas. Se consideran en la
práctica Poblaciones o Universos finitos a aquellos de un tamaño inferior a 100.000
elementos.
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Fórmulas para el cálculo del tamaño de la muestra n :

1. POBLACIÓN FINITA O UNIVERSO PEQUEÑO

Tamaño de la muestra para estimar…:

.q

.q

2. POBLACIÓN INFINITA O UNIVERSO GRANDES

.q

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A la vista de las fórmulas, puede decirse que: Fte: J.S. Alós. ESOMAR.
El tamaño de la muestra es muy sensible al nivel de precisión requerido. Para obtener un
error la mitad, haría falta una muestra no doble, sino cuatro veces mayor. Si hacemos los
cálculos con un nivel de confianza del 95,5% (K=2) y en el caso más desfavorable
p=q=50%, podemos ver la relación entre el error y el tamaño de la muestra.
Error muestral Tamaño muestral
± 10 100
± 5 400
± 2.5 1.600
± 1.25 6.400
± 0.62 25.600

Las fórmulas para el cálculo del de una determinada muestra n y del error de muestreo e
de una muestra, se obtienen despejando las fórmulas mencionadas anteriormente.

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  FÓRMULAS PARA EL CÁLCULO DEL ERROR DE MUESTREO (m.a.s.)
Las fórmulas para el cálculo del error de muestreo e de una determinada muestra n, se
obtienen despejando en las fórmulas mencionadas en el apartado anterior, para el cálculo
del tamaño muestral.
Fórmulas para el cálculo del error de muestreo e:
1. POBLACIÓN FINITA O UNIVERSO PEQUEÑO

p.q

2. POBLACIÓN INFINITA O UNIVERSO GRANDE

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  ESTIMACIONES PUNTUALES Y POR INTERVALO
La estimación puntual consiste en asignar un único valor como estimación del parámetro;
esta estimación se utiliza cuando queremos conocer el valor concreto de un parámetro
poblacional y no disponemos de este valor.
Más útil es hacer la estimación por intervalos y, para ello, calculamos dos valores entre
los que se encontrará el parámetro, con un nivel de confianza fijado de antemano.
Las estimaciones puntuales se obtienen de una forma sencilla utilizando las siguientes
fórmulas:
Fórmulas para el cálculo de estimaciones puntuales:
MEDIAS TOTALES PROPORCIONES

= Xi /n y=N. P= Xj /n

La estimación por intervalo consiste en calcular un intervalo que contenga entre sus
límites, con cierta probabilidad, el verdadero valor del parámetro poblacional. La
estimación puntual, los errores de muestreo y los niveles de confianza permiten acotar los
intervalos de probabilidad en los que se hallan los parámetros. Es decir los límites entre
los que se encuentran los valores que se pretende estimar.
El uso del intervalo, añade a la estimación puntual los límites de su posible desviación
con respecto al valor estimado.
CURSO 2018_2019
Fórmulas para el cálculo de estimaciones por intervalo
u = límites de confianza
xi = valores estimados: media, total, proporción. u = xi +/- K . e
e = error de muestreo
K = nivel de confianza

¿Cómo hay que interpretar los datos obtenidos en un estudio por muestreo con el
margen de error y las estimaciones por intervalo?
Imaginemos que se ha realizado una encuesta en una población infinita con una
muestra de 100 entrevistas, con un margen de error de ± 10% (nivel de confianza del
95,5%, es decir K=2 y p=q=50%).

Supongamos que hemos hecho una estimación de un porcentaje y ha resultado ser del
50%. (Por ejemplo, hemos preguntado si utilizan el metro para ir a trabajar y un 50% dijo
que sí). La lectura del dato estimado es que, el valor del 50% que hemos hallado en la
muestra, dentro de la población, podría oscilar entre 60% y 40% —es decir entre (50% +
10%) y (50% – 10%)— con el 95,5% de probabilidad.

Si se quiere reducir este intervalo, la solución es aumentar el tamaño de la muestra para

que disminuya el error, o decidir trabajar con un menor nivel de confianza.
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BIBLIOGRAFÍA
Grande Esteban, I. Abascal Fernández, E. (2007). Fundamentos y técnicas de investigación
comercial, 9ª Edición, ESIC, Madrid.
Esteban, A. y Molina , A. (coord.) (2014), Investigación de Mercados. ESIC: Madrid.
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 TEMA 4:

EL CUESTIONARIO Y LAS ESCALAS DE MEDIDA.

CURSO 2018_2019
 1. El cuestionario: concepto y estructura
2. Reglas básicas para su elaboración
3. Tipos de preguntas
4. Las escalas de medida
5. Prueba del cuestionario

CURSO 2018_2019
1. EL CUESTIONARIO. CONCEPTO Y ESTRUCTURA

Un cuestionario es un conjunto articulado y coherente de preguntas que permite obtener

la información necesaria para poder realizar la investigación que se requiere.

 Es un instrumento para la recogida de información. La base en una encuesta.

 Debe responder a los objetivos de la investigación. Las preguntas formuladas
deben ofrecer la información necesaria para la investigación
 Su calidad es básica para la calidad de un estudio. Debe diseñarse de forma que
minimice los errores en la recogida de información.
 En algunos casos, para hacer un buen cuestionario, es necesario hacer un estudio
previo y recopilar información para poder redactarlo.
 Es interesante tener un guion previo.

Hacer un buen cuestionario es difícil y requiere experiencia.

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 Funciones del cuestionario
Las funciones que desempeña un cuestionario son:

1.- Traslada los objetivos de la investigación a preguntas concretas que serán contestadas
por los encuestados.
2.- Homogeneiza la obtención de información, porque todos los encuestados responden a
los mismos ítems, ya que el cuestionario los formula a todos por igual.
3.- Si su diseño, estructura, ordenación y aspecto son acertados, el cuestionario
contribuye eficazmente a que las personas faciliten información.
4.- Ayuda a que el tratamiento de datos se haga más rápido, porque facilita las tareas de
codificación de datos y su grabación informática.

Tipos de cuestionario
 - Por la concreción de las preguntas:
1. Estructurados o cerrados cuando prácticamente todas las preguntas están cerradas.
2.- Semiestructurados cuando se combinan abiertas y cerradas.
3.- No estructurados o abiertos cuando todas las preguntas son abiertas.
Lo más frecuente es que sean estructurados o semiestructurados. Cuando lo
cumplimenta el propio entrevistado se llaman auto administrados

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  - Por el tipo de técnica que va a utilizarse hay que distinguir:
1. Postal (auto administrado)
2. Personal
3. Telefónico
4. Por internet

 - En función de la población a la que se dirigen los cuestionarios:

1. Personas físicas
2. Empresas u organizaciones.

2. REGLAS BÁSICAS PARA SU ELABORACIÓN

Cómo hacer un cuestionario
 Especificar la información requerida
 Especificar el método de entrevista
 Plantear un guion de temas o bloques de preguntas. Y si es complejo un esquema.
 Desarrollar las preguntas necesarias para cada tema de la investigación
 Diseñar y redactar las preguntas y sus escalas
 Estructurar y ordenar los bloques y preguntas del cuestionario
 Editar el cuestionario
 Probar el cuestionario
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 Cuestiones que se deben considerar al realizar un cuestionario
 Tema a tratar
 Diseño en función del tipo de encuesta
 Lenguaje utilizado
 Tiempo de duración máxima
 Estructura del cuestionario: cabecera, cuerpo y datos de clasificación
 Orden del cuestionario
 Tipos de preguntas y escalas que se incluyen
 La codificación de las respuestas en las preguntas
 Estudio de los efectos que se pueden dar al aplicarlo
 Instrucciones para el entrevistador
 Material auxiliar que puede necesitarse

Recomendaciones generales para hacer un cuestionario

 Preguntas lo más cortas posible
 Preguntas concretas y definidas
 Preguntas no embarazosas
 El lenguaje utilizado debe ser entendible por todos los entrevistados.
 Preguntas neutras
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  No incluir temas de difícil respuesta o que requieran cálculos complicados
 Excluir palabras cargadas de connotaciones
 La redacción de la pregunta debe invitar a colaborar
 Prácticamente no hay preguntas que no puedan hacerse. Hay que ver cómo se
hacen
 Es interesante introducir preguntas de control
 Hay que cuidar especialmente la introducción y la primera pregunta
 Las preguntas más sencillas al principio y complicarlas gradualmente
 Los datos personales del entrevistado/hogar en general al final del cuestionario,
salvo cuando son variables filtro o cuota
 El orden de las preguntas se hará de modo que no se vean afectadas unas por
otras

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3. ESTRUCTURA DEL CUESTIONARIO Y TIPOS DE PREGUNTAS

Orden y estructura del cuestionario

Un cuestionario tiene una estructura básica: la cabecera y la introducción, el cuerpo
central y los datos de clasificación o identificadores. Además puede se pueden incluir
variables de control de campo.

1.- cabecera e introducción:

- Se identifica la empresa que realiza la investigación (la consultora)
- Las variables de controles de campo (como por ejemplo: ciudad, CCAA, etc.)
- La presentación del estudio: En la presentación se presenta la empresa que hace el
estudio. Se plantea de forma muy genérica el tema del que trata el estudio. No se
menciona para quién se hace la investigación. Se indica como se ha seleccionado al
entrevistado y se garantiza la protección de los datos.
2.- La parte central: es el conjunto de preguntas que se van a formular. Este conjunto
de preguntas tiene una línea argumental. La primera pregunta sencillas, fáciles de
responder y que despierten interés en colaborar. Son el principio del cuestionario.
Conforme se avanza en el cuestionario, se plantean las preguntas más complejas que
requieren mayor atención, interés y juicio por parte del entrevistado

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 3. Datos de clasificación o identificadores del entrevistado: son variables que
permiten identificar las características sociodemográficas del entrevistado y que son
fundamentales para identificar grupos o segmentos homogéneos. Deben ir al final del
cuestionario, dónde es más fácil obtener este tipo de información, salvo que sean
necesarias antes de comenzar la entrevista.
En las encuestas a la población se Un ejemplo de indicador de estatus sencillo:
suelen incluir como datos de A ALTA B MEDIA ALTA C MEDIA MEDIA D MEDIA BAJA E BAJA

clasificación demográficos: sexo,

edad y, por otra parte, el nivel de
estudios y ocupación, a veces
equipamiento doméstico. Con éstos
últimos se elaboran indicadores de
estatus socioeconómico que
permiten analizar la variable estatus
del entrevistado.
En el caso de encuestas a empresas
se incluyen datos sobre el perfil de la
empresa (actividad, tamaño, etc.) y datos
de quién responde al cuestionario (cargo,
etc.)

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 4.- Los cuadros de controles de campo: No siempre se incluyen. En estos se recogen
datos de la entrevista como la percepción del entrevistador y los datos de identificación
del entrevistado para poder supervisar.
El orden de un cuestionario debe ser lógico ordenado por temas y en orden creciente de
dificultad de las preguntas. El orden de las preguntas no debe afectar a las respuestas.

Tipos de preguntas en un cuestionario

- Abiertas, semi cerradas y cerradas - Batería

- Dicotómicas - De cuadro
- Simples y múltiples - De tarjetas
- De control - De escalas
- Filtro - Directas, indirectas.
- Espontáneas y sugeridas

Pregunta abierta
En ella el entrevistado responde libremente. No hay opciones de respuesta prefijadas, las
respuestas del entrevistado son recogidas literalmente por el entrevistador y no están
dirigidas en ninguna dirección. Este tipo de pregunta se utiliza cuando no se conocen las
posibles respuestas que nos pueden dar a nuestra pregunta, o cuando suponemos que la
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información que nos van a dar es muy rica en matices. Las respuestas son más
espontáneas y extensas, pero su análisis más complicado y costoso, ya que puede haber
demasiada dispersión de las respuestas. Con las respuestas obtenidas se elaboran listados
que posteriormente son analizados tratando de agrupar las respuestas en categorías
cerradas y adjudicándoles códigos numéricos a las categorías para poder tratar la
información cuantitativamente.
Preguntas cerradas
En ellas las alternativas de respuesta están cerradas y limitadas. El encuestado elige una
opción entre las que se le ofrecen. Si el entrevistado sólo puede marcar una opción de
respuesta, la pregunta es simple y si puede elegir varias es múltiple.
Las cerradas son útiles si las respuestas son sencillas y previsibles. Su tratamiento y
codificación es más sencillo y rápido. Resultan menos fatigosas y son más adecuadas para
entrevistas por teléfono, que requieren rapidez y cuando los cuestionarios son largos. Sin
embargo, constriñen las respuestas del entrevistado, son más pobres de contenido y, si se
han cerrado mal, las opciones de respuesta pueden dar malos resultados.
Preguntas semicerradas Incluyen un lista de opciones de respuesta precodificadas y,
además, se deja la posibilidad de que el encuestado añada alguna más, en un opción de
otras en abierto.

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Preguntas dicotómicas
En ellas solo existen dos alternativas de respuesta, mutuamente excluyentes. Estas
preguntas son muy fáciles de responder.
De introducción o contacto
Van al principio del cuestionario. Sirven para introducir el tema y facilitar la entrevista.
Pretenden crear un clima de confianza e interés en el entrevistado.
Preguntas control
Sirven para contrastar y verificar la calidad de las respuestas en una entrevista. Se trata de
introducir respuestas falsas o imposibles. En el caso de que un entrevistado responda una
de estas opciones, la entrevista en cuestionable. Detecta problemas por la mala
realización del trabajo del entrevistador y también inconsistencias del entrevistado. Son
útiles para eliminar cuestionarios incoherentes o de mala calidad.
Preguntas filtro
Son preguntas en el cuestionario que sirven para subordinar unas a otras. Filtran o
seleccionan una parte de la muestra. Puede ser un filtro de entrada al principio del
cuestionario para seleccionar componentes de la muestra, o bien, un filtro intermedio
para dirigir algunas preguntas a una parte de la muestra que cumple una determinada
condición.
Preguntas en batería
Cuando se hacen consecutivamente una serie de preguntas, relacionadas con un mismo
tema, que se integran y complementan.
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Preguntas de cuadro
Se ponen las opciones de respuestas en forma de cuadro de doble entrada. Permiten
recoger mucha información a la vez y de forma clara.
Preguntas de tarjeta.
En las entrevistas personales, son preguntas que van acompañadas de una tarjeta en la
que se detallan las opciones de respuestas con su código correspondiente. Se utilizan
cuando las opciones de respuesta son muchas o cuando es más fácil que las lea el propio
entrevistado. También cuando se quiere preguntar de forma indirecta, como por ejemplo
cuando se pregunta por los ingresos. Sirven para facilitar la lectura y análisis al
entrevistado y no cansarle, para restar importancia al orden de mención de las respuestas,
para darle a la respuesta un tono más reservado y preguntar de un modo indirecto. Otra
opción de tarjeta son aquellas que muestran materiales gráficos o de apoyo que el
entrevistado debe analizar.
Preguntas espontáneas
En ellas no se mencionan las posibilidades de respuesta al entrevistado, -aunque estén
escritas en el cuestionario- para facilitar su posterior tratamiento.
Preguntas sugeridas
En ellas se le leen o muestran al entrevistado las opciones de respuesta para que pueda
elegir. En el cuestionario se debe indicar al entrevistador cómo la debe realizar.
Se hacen primero las preguntas en espontáneo y después en sugerido. Se utilizan
especialmente para medir la notoriedad y el recuerdo.
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4. LAS ESCALAS DE MEDIDA.
En Investigación comercial, a menudo, se pretende medir distintas magnitudes. Para
medir con cierta precisión hay que definir el concepto que se quiere medir, la definición
debe ser operativa y, por último, elaborar un sistema coherente de escalas que permita
hacer la medición. Las escalas de medida son sistemas de referencia que sirven para
realizar mediciones de diferentes características o variables.
Las escalas se representan como una serie de categorías o un espectro continuo sobre el
que se sitúan las características medidas.
Las operaciones matemáticas y estadísticas que pueden realizarse con las características o
variables medidas, y los resultados, dependen de la naturaleza de las mediciones que se
hayan realizado.
Finalidad de las escalas
Con las escalas damos forma a las respuestas a las distintas preguntas en un cuestionario o
a la forma de recoger la información en un formulario. La creación de escalas sirve para
medir aspectos complejos y obtener medidas más precisas de las distintas variables.
Funciones
 manejo de aspectos complejos simplificando las posibles respuestas
 identificación de intensidad
 identificador de dirección o sentido de respuesta
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 Aspectos principales a la hora de construir una escala
 Tener en cuenta el tipo de información que se quiere obtener y su posterior
tratamiento.
 Que la formulación de la escala simplifique la recogida de la información
 Que la escala sea la adecuada para alcanzar el objetivo de investigación
 Que se hayan comprobado la validez y fiabilidad de la escala

Evaluación de las escalas: validez y fiabilidad de las escalas

¿La escala mide lo que queremos medir?

 Validez. es la capacidad que tiene una escala de medir aquello que se quiere
medir. Se consideran distintos aspectos:
o Validez de contenido: ¿el contenido de la escala mide los aspectos más
importantes de lo que se desea medir?
o Validez de constructo: ¿la escala ofrece correlaciones con otras categorías
relacionadas con el concepto que queremos medir?
o Validez concurrente: ¿nuestra escala ofrece valores coherentes comparados con
los resultados de otras herramientas que miden lo mismo?
o Validez predictiva: ¿hay altas correlaciones entre los aspectos medidos por la
escala y el comportamiento o los resultados futuros que predice?
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  Fiabilidad.
¿La escala es fiable?
Lo es cuando la escala ofrece resultados congruentes, consistentes y estables. Se puede
comprobar por distintos procedimientos:
o Test-retest. en este método se hace una prueba de la escala y se repite la prueba
sobre la misma muestra para comprobar que las dos mediciones son consistentes.
o Método de las dos mitades: se divide de forma aleatoria la muestra de
individuos en dos mitades y se aplica la escala a ambas partes para contrastar la
medición en las dos submuestras es consistente.
o El contraste con otras herramientas de medición para el mismo fenómeno. Las
mediciones deben de ser semejantes.

Tipos de escalas
Las escalas son un conjunto de “herramientas” para medir o cuantificar las respuestas
a todo tipo de preguntas sobre aspectos o características de los individuos:
comportamientos, sentimientos, actitudes, opiniones o creencias, etc.

En la construcción de escalas a partir de la pregunta se elabora el formato de las

respuestas en una determinada escala. A las opciones de respuesta se les pueden asignan
números o símbolos (códigos). Lo habitual es que sean números, lo que posibilita el
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tratamiento, análisis estadístico e interpretación de los resultados. Si se utiliza un
programa de entrada de cuestionarios, se los asigna el programa “internamente”.

Por sus características hay distintos tipos de escalas:

ESCALAS BÁSICAS: ESCALAS COMPARATIVAS: ESCALAS NO COMPARATIVAS
Nominal De comparaciones pareadas De clasificación continua
Ordinal De clasificación Likert
De intervalo De suma constante Stapel
De razón De Guttman
De clases o similitudes
De protocolos verbales

Las características de estas escalas y algunos ejemplos son:

A. ESCALAS BÁSICAS:
i. Escala nominal
La escala nominal se utiliza para identificar diferentes categorías o alternativas de
respuesta. La asignación de valores (códigos) a las distintas respuestas es arbitraria, y estos
valores no tienen ningún significado numérico. Sirven para clasificar a los individuos y

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hacer recuentos. Esta escala es la forma de medir más elemental y se utiliza con
frecuencia en IC.
Asturiana 1
P. ¿Cuál de estas marcas de leche ha consumido en el último
Hacendado 2
mes? (entrevistador: leer las opciones de respuesta)
Pascual 3
Puleva 4
President 5
otras 6
NS/NC 9

ii. Escala ordinal

La escala ordinal asigna diferentes valores a distintas respuestas y estos valores asignan un
rango u orden. La diferencia (distancia) entre los intervalos no tiene ningún significado.
Con esta escala se pueden, además de identificar, ordenar varios objetos en función de la
magnitud que tiene una característica común a los estímulos que se quiere ordenar.

P.- Ordene las siguientes marcas de zumo según su preferencia Nº DE ORDEN

hacia ellas, asignado el 1 al que es su preferido, 2 al siguiente, Alvalle
y así sucesivamente. (Entrevistador: mostrar tarjeta opciones de Don SImón
Zumosol
respuesta)
Minute Maid
Ns/Nc

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iii. Escalas de intervalo
En la escala de intervalo los números que se asocian con las distintas respuestas indican
un orden de las mismas y, además, la diferencia entre los valores de la escala es constante
y posee significado. El punto 0 de la escala se fija de forma arbitraria.
Las escalas de intervalo se utilizan con frecuencia para medir actitudes valoraciones e
intenciones de comportamiento de los consumidores. Algunos ejemplos:
Hasta 20 euros 1
P.- ¿Cuánto suele pagar por el consumo de móvil al mes? De 21 a 40 2
(Entrevistador: leer y marcar el intervalo que más se aproxime a lo De 41 a 60 3
pagado) De 60 a 80 4
Más de80 5
Ns/Nc 9

P.- ¿Qué nivel de satisfacción ha tenido usted con la el servicio de nuestra Muy satisfecho 1
Satisfecho 2
Agencia de viajes?
Insatisfecho 3
Muy insatisfecho 4
NSs/Nc 9

P. Este es el producto que se va a poner a la venta. SEGURO QUE SÍ 1

Si su precio fuera 100 euros, usted lo compraría PROBABLE SÍ 2
(Entrevistador: mostrar el producto) PROBABLE NO 3
SEGURO QUE NO 4
NS/NC 9

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iv. Escalas de razón
Las escalas de razón permiten la obtención de ratios coherentes con sus valores.
Disponen de 0 absoluto y se pueden comparar los valores de respuesta de distintos
entrevistados estableciendo proporciones o razones. Las de razón tienen las características
de las escalas descritas anteriormente.
P.- ¿Cuánto dinero ha gastado en tomar café en la calle durante la última semana?
--__________________ Euros

Puede servir para comparan estímulos y atributos En el ejemplo permite comparar una
serie de marcas en función de una serie de atributos.

P.- En esta tarjeta hay una serie de ALCAMPO CARREFOUR HIPERCOR LIDL MECADONA
hipermercados. Le voy a decir una CALIDAD
PRECIO
serie de atributos de estos CALIDAD MARCAS
establecimientos y para cada uno le PROPIAS
pido que lo valore de 0 a 10. Utilice SURTIDO
el 0 si lo valora negativamente y 10 SERVICIO
ATENCIÓN AL CLIENTE
si su valoración es la mejor.

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 B. ESCALAS COMPARATIVAS.
Son escalas que sirven para comparar diferentes características o atributos de dos o más
elementos (productos, personas, etc.) Las valoraciones se llevan a cabo de forma relativa,
tomando un elemento de referencia en el conjunto a comparar. Estas escalas simplifican
la obtención de la información para el entrevistador y facilitan la respuesta del
entrevistado. También se denominan escalas no métricas.
Según la forma en que se realizan las comparaciones pueden ser:

i. Escala de comparaciones pareadas

La escala de comparaciones pareadas se basa en la presentación de los estímulos a

comparar por pares, a partir de algún criterio establecido previamente Se trata de que se
simplifique al máximo el proceso en cada una de las elecciones. El número de estímulos
que pueden compararse es relativamente reducido. El número de comparaciones que se
pueden efectuar para cada criterio queda determinado por la fórmula n(n-1)/2, siendo n el
número de estímulos a comparar.
En el ejemplo se comparan 3 estímulos (coches): Seat Córdoba, Opel Astra Y Renault
Megane. Lo que da tres pares de comparaciones 3(3-1)/2= 3

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P.- De las siguientes parejas de automóviles que le vamos a presentar a continuación, señale la que prefiere en
cada caso (1 ó 2) :
PREFIERE
PREFIERE
- Seat Córdoba - Opel Astra- Seat Córdoba - Opel Astra 1 1 2 2 9 9
- Seat Córdoba - Renault Megane Classic 1 2 9
- Seat Córdoba - Renault Megane Classic 1 2 9
- Opel Astra - Renault Megane Classic 1 2 9
- Opel Astra - Renault Megane Classic 1 2 9

PREFIERE
PREFIERE
- Seat Córdoba - Opel Astra 1 2 9
P.- A continuación
- Seat Córdobale voy a Megane
- Renault presentar de
Classic
A-B 1
1 2
2 9
9
A-C 1 2 9
dos en dos varias marcas de colonia (A, B,
- Opel Astra - Renault Megane Classic 1 2 9
A-D 1 2 9
C, D) ¿Dígame, por favor, para cada par, B-C 1 2 9
cuál preferiría si sus precios fueran B-D 1 2 9
iguales? C-D 1 2 9

Esta escala facilita la respuesta del entrevistado, puede transformarse en una escala
ordinal y además, puede usarse con gran número de categorías.

Tiene limitaciones en cuanto a que se deben realizar tantas comparaciones como

combinaciones de elementos tomados dos a dos, que el orden de presentación de los
pares puede influir en la respuesta y además su planteamiento no se asemeja a la realidad
del mercado
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ii. Escala por orden de clasificación
También se las llama escalas de clasificación por orden o rangos. Se basan en pedir al
entrevistado que ordene un conjunto de estímulos, a partir de algún criterio establecido
previamente.

P.- Por favor, clasifique según su opinión las siguientes RESPUESTA

tiendas online según la variedad de los productos que Privalia
ofrecen, asignando 1 a la de mayor variedad 2 a la siguiente, Zalando
El armario de la tele
y así sucesivamente. (Entrevistador: mostrar tarjeta) Fashion pills
Asos

Esta escala es fácil de crear y aplicar. Se asemeja bien a situaciones reales de compra en
el mercado. Es equivalente a una escala ordinal
Sin embargo, es difícil de aplicar para 6 o más alternativas y, en el caso de actitudes, no
indica la dirección de la misma

iii. Escala de suma constante

Se utilizan para medir y comparar la importancia relativa que el entrevistado asigna a los
estímulos, ya que se le pide que reparta una cantidad de puntos o unidades fija, en
función de un criterio determinado, entre los mismos.

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 DISTRIBUIR 100 PUNTOS
P.- Por favor, reparta 100 puntos entre las características que Precio
le muestro a continuación, de forma que refleje cuál es la Potencia motor
importancia que tiene para usted cada una de ellas a la hora Consumo
Estética
de optar por la compra de un coche. (Entrevistador: mostrar Equipamiento
tarjeta) NS/NC

Esta escala tiene las propiedades de la escala de ratios y ofrece respuestas homogéneas y
comparables. Sin embargo necesita de la realización de cálculos para contestar y no se
pueden usar muchas categorías. Los resultados son valoraciones en términos relativos.

iv. Escala de Guttman

Se trata de un tipo de escalas que ordena todas las respuestas en función de una sola
característica o atributo, presentándose los estímulos de sencillos a más complejos,
ordenados jerárquicamente. Es una escala acumulativa en la que la aceptación de una
proposición implica la aceptación de los niveles inferiores.

Puede sustituir a un conjunto de respuestas dicotómicas, en las que una respuesta

afirmativa a una de las mismas, implica una respuesta afirmativa a las anteriores.

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 ¿Tiene afición por la lectura? 1
P. Señale en la escala su posición frente a la lectura ¿Lee solo durante las vacaciones? 2
(Entrevistador: mostrar tarjeta) ¿Lee todos los días un rato? 3
¿No puede dormir sin antes leer? 4

v. Escala de clase o similitudes

Se trata de un tipo de escalas usadas para clasificar a un número elevado de estímulos en
un número de subconjuntos o grupos reducidos, atendiendo a la similitud de los mismos.
P.- Clasifique los siguientes automóviles que le vamos a mostrar en alguna de las siguientes categorías.
(Entrevistador mostrar tarjeta con modelos: Fiesta de Ford , Micra de Nissan, Toyota, Polo, Vauxhall Corsa,
Audi A6 BMW 5 , Jaguar XF , Lexus ES, Clase de Mercedes-Benz E , etc.)

Automóvil de uso Automóvil de uso Automóvil de uso Automóvil para viajar Automóvil para
ciudadano profesional familiar divertirse

Esta escala puede usarse con gran cantidad de estímulos y permite una clasificación
basándose en más de un criterio a la vez. A veces se hace antes de plantear una escala
ordinal. Sin embargo, los grupos se deben definir a priori y con mucho cuidado
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vi. Escala de protocolos verbales
Es un tipo de escala en la que se pide la opinión del entrevistado frente a un estímulo
con el que se compara. Las posibles respuestas se transforman en enunciados verbales.

P.- En su opinión, este nuevo cosmético respecto al que

utiliza habitualmente, es…. (Leer) Muchísimo mejor 1
Mejor 2
Más o menos igual 3
Peor 4
Muchísimo peor 5
NSs/Nc 9

Hay que tener en cuenta para su aplicación si el número de opciones de respuesta es par
o impar y si el número de alternativas equilibradas o no.

C. ESCALAS NO COMPARATIVAS.
En este tipo de escala el entrevistado no compara el objeto que se califica o evalúa con
ningún otro objeto o estándar específico. No se fuerza al entrevistado a que elija una
opción entre varias.

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 i. Escalas de clasificación continua

Es una escala de tipo unidimensional que requiere la definición a priori de los atributos a
valorar. Son escalas de tipo gráfico, formadas por una línea horizontal (en blanco o
pautada) sobre la que se marca la evaluación. Se trata de escalas diseñadas para medir la
opinión de los entrevistados, presentando infinitas alternativas de respuesta. También
pueden usarse clasificaciones numéricas

P.- Indique por favor, marcando sobre esta línea, cuál es su opinión respecto a la atención al cliente del
personal de la ITV.

Nada Muy
amables amables

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 99
NS/NC

Estas escalas permiten obtener respuestas muy exactas, pero algunas son difíciles de
codificar y de medir las respuestas.

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ii. Escala de Likert

Es un tipo de escala de uso frecuente, que se utiliza para medir actitudes hacia un
estímulo o un enunciado.
En ella se crean un conjunto de frases, sobre las que el entrevistado debe mostrar su nivel
de acuerdo o desacuerdo. Los enunciados han sido seleccionados previamente en función
de la respuesta de la población. La escala suele estar dividida en cinco categorías de
respuesta, con las que se puede estar de acuerdo o desacuerdo en distintos grados.
Los enunciados planteados a los entrevistados deben: expresarse con claridad (que todos
entiendan lo mismo); deben contener la idea que quiere valorarse; deben ser
discriminativos.
Se pueden platear ítems repetitivos que expresar la misma idea de forma distinta para ver
la consistencia y también ítems favorables y desfavorables a una idea.
Para facilitar el análisis de las valoraciones las divisiones pueden hacerse de 1 a 5. El valor
medio de las puntuaciones para cada frase sirve para representar las actitudes de las
personas entrevistadas.

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 P12.- Por favor, indique en qué medida está usted de acuerdo o desacuerdo con las siguientes frases
referidas sobre la publicidad en internet.

TOTALMENTE DE BASTANTE DE NI ACUERDO NI BASTANTE TOTAL NO SABE/

ACUERDO ACUERDO DESACUERDO DESACUERDO DESACUERDO NO CONTESTA
La publicidad en internet es más molesta
1 2 3 4 5 9
que en otro medio
La publicidad en internet es más útil 1 2 3 4 5 9

La publicidad en internet es muy invasiva 1 2 3 4 5 9

La publicidad en internet es más creativa 1 2 3 4 5 9

Esta escala permite medir el sentido e intensidad de las actitudes y es fácil de

administrar.

iii. Escalas de diferencial semántico

Consiste en utilizar palabras, adjetivos o frases antagónicos u opuestos, para que el
entrevistado exprese su opinión o sentimiento hacia una serie de objetos. Se utiliza con
frecuencia para hacer estudios sobre la imagen que tienen los entrevistados de empresas o
marcas.
Es un conjunto de escalas bipolares que sirven para evaluar de forma directa los
conceptos y medir las reacciones afectivas de los consultados. Una vez seleccionados
unos conceptos o estímulos semánticos que se quiere estudiar, se pide a los entrevistados
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que califiquen cada uno de ellos mediante una serie de adjetivos. Se seleccionan los
adjetivos utilizados con más frecuencia. Se buscan los opuestos para formar escalas
bipolares y se confecciona la escala. Se suelen numerar las divisiones de esta escala de 1
al 7. Puede usarse para analizar y comparar diversos estímulos de forma simultánea.
NS/NC

P13-. ¿La publicidad en De ningún interés 1 2 3 4 5 6 7 De gran interés 9

internet para Ud. es…? Nada creíble 1 2 3 4 5 6 7 Muy creíble 9

No impresiona 1 2 3 4 5 6 7 Impresiona mucho 9

(Para cada par de Nada atractiva 1 2 3 4 5 6 7 Muy atractivo 9

adjetivos adjudique una Nada informativo 1 2 3 4 5 6 7 Muy informativo 9

puntuación en la escala de Nada claro 1 2 3 4 5 6 7 Muy claro 9

1 a 7) No llama la atención 1 2 3 4 5 6 7 Llama la atención 9

No gusta 1 2 3 4 5 6 7 Gusta mucho 9
Nada convincente 1 2 3 4 5 6 7 Muy convincente 9
Nada simpático 1 2 3 4 5 6 7 Muy simpático 9

iv. Escala de Stapel

Escala semejante a la de diferencial semántico. En este caso, los estímulos que son
valorados por el entrevistado no son bipolares, sino que se utiliza un solo adjetivo o
frase que debe ser valorado positiva o negativamente. Se utiliza en lugar de la de
diferencial semántico cuando es difícil crear pares de adjetivos antónimos. Es más fácil de
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elaborar y administrar. La escala está dividida en 10 partes, numeradas de -5 a +5, sin un
punto neutral (0), representándose normalmente en sentido vertical, teniendo en medio
de la escala la característica a evaluar, en una frase. Los resultados se analizan, como en
las anteriores escalas, a través del valor medio de las puntuaciones obtenidas en cada
característica o sumando las puntuaciones dadas a las distintas características para tener
una evaluación global.
ATENCIÓN DECORACIÓN AMABILIDAD
P. A continuación se le presentan una serie de 5 5 5

adjetivos que describen a la tienda X. Cuando 4 4 4

más considere que un adjetivo describe mejor 3 3 3

2 2 2
a X, mayor puntuación positiva le debe dar. 1 1 1
Cuanto más considere que dicho adjetivo Atienden bien Decoración agradable Empleados amables
describe peor a X, mayor puntuación negativa -1 -1 -1
le debe dar. Por tanto, la valoración que usted -2 -2 -2
dará a cada adjetivo puede ir de +5, si -3 -3 -3

considera que dicho adjetivo describe muy -4 -4 -4

-5 -5 -5
bien a X, hasta –5, si considera que dicho 9 NS/NC 9 NS/NC 9
adjetivo no describe en absoluto a X.

CURSO 2018_2019
5. PRUEBA DE UN CUESTIONARIO

El pre-test del cuestionario o prueba piloto de una encuesta se realiza para comprobar que
el diseño de un cuestionario de investigación es correcto y adecuado.

Una vez diseñado un cuestionario, para la prueba, se elige una pequeña muestra (un
pequeño porcentaje de la muestra total del estudio) para aplicarlo y probar como
funciona en el trabajo de campo (si tiene defectos, se entienden las preguntas, etc.)

La realización pre-test o prueba piloto es muy importante para comprobar la validez de

la encuesta de cara a las mediciones y análisis que se quieran hacer. Además, en la
prueba se puede comprobar si la redacción de las preguntas es adecuada para una buena
comprensión por parte de todas las personas entrevistadas. También es útil para medir si
la duración del cuestionario es la adecuada o para modificar cualquier otro aspecto que
no resulte adecuado en el diseño. Además, permite detectar valores inesperados de las
variables y definir el plan de tratamiento.

CURSO 2018_2019
 BIBLIOGRAFÍA

Esteban, A. y Molina, A. (coordinadores). (2014). Investigación de Mercados. ESIC.

Madrid.
Grande Esteban, I. Abascal Fernández, E. (2007). Fundamentos y técnicas de investigación
comercial, 9ª Edición, ESIC, Madrid.
Naresh K. Malhotra. (2004). Investigación de mercados: un enfoque aplicado. Plaza
México.
Ortega, E. (1998). Manual de investigación comercial, 3ª Edición, 5ª Impresión, Pirámide,
Madrid.
Gil i Saura, R. Documentos Universidad Valencia. Investigación de mercados.

CURSO 2018_2019
 TEMA 5

LAS ENCUESTAS

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 4.1 Introducción.
4.2 La encuesta personal.
4.3 La encuesta telefónica.
4.4 La encuesta postal.
4.5 La encuesta on-line.
4.6 La encuesta “Ómnibus”

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1. INTRODUCCIÓN
ALGUNOS DATOS DEL SECTOR
Según los datos del “Estudio sobre el Sector de la Investigación de Mercados 2015”,
elaborado por AEDEMO y ANEIMO para el mercado español, se estima que la cifra neta
de negocio para el total del sector en España, ha sido de 491.445.000€, con un crecimiento
neto del 3,8%. Las metodologías y técnicas de investigación más utilizadas han sido:
 El panorama está dominado por la investigación cuantitativa (83,6% de la facturación
total).
 La investigación cualitativa supone un total del 12,1% de la facturación. Cualitativo
tradicional (10,5% y disminuyendo) y el online (1,6% y aumentando).
 Desk Research y otros 4,3%.

 La investigación adhoc (41,8%) y la investigación en paneles 36,3%, bajan algo con

respecto al año anterior; suben otras investigaciones continuas y de otros tipos.

 La recogida digital 54,5% (por medios electrónicos, automáticos (30.6%), encuestas y

online (20,9%) y otros formatos digitales supone más de la mitad del total de la
facturación.

DESGLOSE DE LA CIFRA DE NEGOCIO EN INVESTIGACIÓN Fuente: AEDEMO/ANEIMO

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DESGLOSE POR SECTOR CLIENTE

POR DISEÑO
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POR DISEÑO TIPO DE TÉCNICA
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 ENCUESTAS
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Entre los instrumentos cuantitativos para la recogida de información están las encuestas, los
paneles y otras técnicas cuantitativas continuas.
La encuesta es una técnica en la que se formulan una serie de preguntas estructuradas y
organizadas en un cuestionario, a un grupo de individuos (el total de una población o una
muestra de la misma).
Para cualquier tipo de encuesta que se quiera hacer hay que tener en cuenta:
 Cuáles son los objetivos del estudio. Diseñar el cuestionario (las preguntas) necesario
para la recoger la información en función de esos objetivos
 Elegir el formato de encuesta técnicamente correcto y con el precio más adecuado.
 Controlar el diseño de la muestra en cuanto a tamaño, tipo de muestreo y forma de
selección de los individuos. El investigador debe de controlar la forma y/o la
representatividad de la muestra del estudio.

En general el tipo de información que se recoge se centra en:

Aspectos cognitivos (conocimientos, creencias, etc.), actitudes, motivaciones y
comportamientos de los entrevistados. También se recogen sus características demográficas
y socioeconómicas de los entrevistados, que se recogen en los datos de clasificación.
Las encuestas son útiles en Investigación comercial porque recogen mucha información en
poco tiempo. La información se recoge de forma estandarizada y con las variables
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adecuadas para las mediciones y análisis. Por otra parte, permiten múltiples análisis
estadísticos y son fáciles de aplicar. Son útiles para la realización de muchos estudios y
aplicaciones diferentes.
Para diseñar una encuesta es necesario:
- Elegir el tipo de encuesta
- Diseñar la muestra y el plan de muestreo
- Diseñar el cuestionario
- Llevar a cabo el trabajo de campo y los controles de calidad necesarios (revisiones,
supervisiones etc.)
- Grabar los resultados y revisar los ficheros de datos.
- Diseñar un plan de explotación y análisis de los resultados.
Hay encuestas no continuas, las que se hacen una sola vez; y las continuas, las que se
realizan varias veces a lo largo del tiempo (tracking, paneles y ómnibus).

Cada uno de los tipos de encuesta, según sus características tienen ventajas e
inconvenientes, como se refleja en el cuadro comparativo de los distintos tipos de encuestas
(Esteban y Molina, 2014).

2. ENCUESTA PERSONAL

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La entrevista la realiza un entrevistador cara a cara (face to face) y en ella se obtiene
información proporcionada por el entrevistado sobre la base de las preguntas formuladas
en el cuestionario.
Se puede realizar en distintos lugares en la calle, en hogares, establecimientos, etc. Lo más
complicado actualmente es hacer las entrevistas personales en el hogar, como por ejemplo
la que realiza la AIMC para el Estudio General de Medios: http://www.aimc.es
Tipos: a) Entrevistas personal con dispositivos (ordenador, Tablet, etc.) CAPI (Computer
assisted personal interview). b) Entrevista personal en papel
Ventajas de la Encuesta Personal:
- Alto índice de respuestas. Se puede hacer la entrevista a cualquier persona
- Evita la influencia de otras personas sobre el entrevistado.
- Se sabe con exactitud quién contesta y se controla la muestra
- Se pueden mostrar materiales de apoyo
- Es posible obtener datos secundarios por observación
- Se disminuyen los errores y la no respuesta
- Permiten cuestionarios más extensos.
- Al poder manejar pequeños ordenadores y tablet, se facilita el trabajo de campo y la
generación de los ficheros de datos.
Inconvenientes:
- El Trabajo de campo es más complicado
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 - Es más cara y de ejecución más lenta
- Pueden darse distorsiones por partes del entrevistador
- Necesita de un importante control de campo.

3. ENCUESTA TELEFÓNICA

El teléfono, como soporte de investigación, puede ser útil en distintos procesos de una
investigación, como para:
 Realizar una investigación completa
 Como medio combinado con otros métodos en un estudio. Por ejemplo, para
contactar con la muestra y luego mandar el cuestionario por internet.
 Como medio auxiliar de otras técnicas: fijar citas, informar sobre envíos, localizar
personas, seguimiento de envíos completar cuestionarios o muestras difíciles,
como medio de control de entrevistadores.
Este tipo de entrevista la realiza un entrevistador por teléfono, sobre la base de las preguntas
formuladas en el cuestionario. Se hacen llamadas a fijos y móviles.
Se utilizan listados telefónicos o generadores de números de teléfono.
Tipos: a) Telefónica asistida por ordenador con sistema CATI (Computer assisted
telephone inteview). b) Telefónica en papel
Ventajas de la Encuesta Telefónica:
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 - Alto índice de respuestas. Buena disposición a contestar por teléfono
- Coste medio. Más barata que la personal y rápida. Más cara que la postal o internet.
- Permite contactar fácilmente con personas muy ocupadas, de difícil acceso, o muestras
muy dispersas.
- Es más fácil el control de campo y seguimiento de las entrevistas
- Sinceridad media en las respuestas
- Si es un sistema CATI para encuestas y grabación, el diseño del cuestionario se
convierte en un programa que gestiona todo el proceso del trabajo de campo. Controla
cuotas y filtros. El software permite además controlar y supervisar todo el trabajo de los
entrevistadores y la gestión de la muestra del estudio. El investigador puede supervisar
y consultar y en tiempo real los resultados básicos de la encuesta.
Inconvenientes:
- Sólo se puede hacer en hogares con teléfono fijo o hacer llamadas a los móviles.
- No se pueden mostrar materiales gráficos o productos.
- Debe de ser breve.
- Puede generar desconfianza del entrevistado.
- No se pueden obtener datos secundarios por observación
4. ENCUESTA POSTAL

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El cuestionario se envía y se devuelve por correo. El entrevistado es quien cumplimenta el
cuestionario, -son autoadministradas-.
A la hora de hacer un estudio postal es importante presentar el cuestionario con una carta
de presentación personalizada, en la que se explique el estudio que se está realizando y
como contestar a la encuesta. Se indica en ella la empresa que hace la encuesta, por qué
han sido elegidos y como se hará el tratamiento anónimo de los datos. Es importante cuidar
la preparación y envío de los cuestionarios. También se incluye un sobre respuesta con
franqueo en destino.
Ventajas de la Encuesta postal:
- Es económica.
- Puedes llegar a poblaciones alejadas y dispersas. También a colectivos difíciles de
contactar.
- Da libertad al entrevistado para contestar. Elimina las influencias del entrevistador.
Inconvenientes
- Se tarda en hacer el trabajo de campo
- No se pueden hacer a todo el mundo.
- Bajo nivel de respuestas.
- No se tiene certeza de quien contesta la entrevista. Puede haber influencias de otras
personas. Pero no hay sesgo del entrevistador.
- Pueden distorsionarse las preguntas por una lectura incompleta o errónea.
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 - Se pueden distorsionar los resultados globales por la falta de representatividad de la
muestra.
- El cuestionario debe ser corto y no se pueden mostrar productos.
- Se puede dispersar geográficamente
- No se pueden obtener datos secundarios.
- Es difícil hacerla si no se tienen censos nominativos.
En las encuestas postales es necesario controlar de la muestra obtenida y su posible
representatividad, según los cuestionarios que se hayan devuelto contestados. Habrá que
comprobar en qué medida los resultados son representativos de la población entrevistada
o no.

5. ENCUESTAS POR MEDIO DE INTERNET

Las encuestas a través de Internet se denominan CAWI (Computer Assisted Web
Interviewing). La encuesta es redactada, codificada y preparada para que pueda ser utilizada
en Internet. El entrevistado cumplimenta el cuestionario a través de internet, -son
autoadministradas-. Un ejemplo sería el Estudio anual “Navegantes en la Red” de la AIMC
http://www.aimc.es.
Aunque su utilización se ha extendido en una amplia variedad de investigaciones B2C, las
entrevistas por internet son especialmente efectivas en entrevistas a internautas, a personas

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con poca disponibilidad de tiempo y en estudios dirigidos a empresas B2B. También son
importantes en los estudios de panel (de consumidores y detallistas).
Los datos se recopilan en tiempo real, se procesan y exportan para su posterior análisis.
Se puede trabajar de distintas formas:

 Encuesta en la que las personas que se desea entrevistar han sido seleccionadas e
invitadas a participar en el estudio previamente por distintos medios (personal, por
teléfono, etc.) Después se les envía en cuestionario por correo electrónico o de un pop-
up al entrar en un website o RRSS. Los entrevistados acceden a Internet donde localizan
el cuestionario que cumplimentan. Se puede controlar mejor la muestra.
 Encuesta que se dirige a una población sin que se haya hecho una selección previa. Se
inserta en páginas web, colocándola en un servidor de la empresa que gestiona la
plataforma, en la que aparece el cuestionario y se contesta directamente.
El investigador puede consultar on-line y en tiempo real los resultados básicos de la
encuesta. En este caso hay que tratar los datos para que la muestra sea fiable.

Ventajas de la Encuesta a través de Internet:

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 - Es bastante más económica y rápida que las técnicas tradicionales, ya que elimina
costes asociados a entrevistadores, llamadas telefónicas, grabación de datos,
desplazamientos, dietas, etc.
- Permite acceso directo a la entrevista a los usuarios de diferentes zonas geográficas y
en distintos momentos.
- Al ser un cuestionario autoadministrado, da una mayor confidencialidad a la entrevista,
elimina el posible sesgo del entrevistador y proporciona al entrevistado un mayor
tiempo de respuesta para aquellas preguntas que requieren una cierta reflexión.
- Los encuestados participan en los estudios cuando les resulta más conveniente. La
persona que cumplimenta el cuestionario puede realizar tantas pausas como desee, e
incluso retomarlo en un momento que le resulte más conveniente
- Los avances y desarrollos informáticos y multimedia facilitan los controles de muestra
y la utilización de materiales de apoyo.
- Para el trabajo de campo se utilizan plataformas de investigación CAWI y programas
más sencillos en web. Estos desarrollos permiten diseñar, gestionar y realizar
investigación on-line rápida y eficazmente.
- A través de Internet, el cliente/investigador podrá consultar on-line el cuestionario así
como la evolución de la investigación mientras se está llevando a cabo, ya que los
ficheros de datos se generan en tiempo real y están disponibles para ser consultados.
- Hay otras formas técnicas para hacer estudios utilizando internet como por ejemplo a
través de smartphones y otros dispositivos móviles.
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Inconvenientes
- La cooperación del entrevistado y el índice de respuesta, son más bien bajas
- Cualquier investigación en la que el universo sean los consumidores/ compradores
finales aún está limitada y tiene algunas dificultades por la penetración y usos de
Internet entre la población en general. No se pueden hacer a todo el mundo. Además,
el perfil socio-demográfico de los internautas no es del todo representativo del perfil
del conjunto de la población general.
- Los problemas para identificar al encuestado pueden provocar que se den múltiples
respuestas (el envío de varios cuestionarios de la misma persona), repeticiones que
pueden haberse realizado de forma accidental o deliberada, en una misma sesión o en
diferentes conexiones a internet, y con diferentes navegadores/ordenadores.
- Existe el riesgo de que el número de respuestas recibidas sea bajo, por lo cual es
recomendable incentivar a los entrevistados para que participen.
- Problemas de tipo técnico vinculados a Internet.
- Hay que poner especial cuidado en garantizar la confidencialidad de los datos ya que,
en estos casos, las respuestas a los cuestionarios se almacenan en bases de datos
integradas en Internet y garantizar la seguridad de los ficheros es más complicado.
- El cuestionario no puede ser excesivamente largo y no se pueden mostrar productos.
- En general, no se pueden obtener datos secundarios, por observación del entrevistado.

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 - En muchos casos, no se tiene certeza de quién contesta la entrevista, salvo que el diseño
del estudio permita el control. Puede haber influencias de otras personas en las
respuestas.
- Pueden distorsionarse las preguntas por una lectura errónea o incompleta.
- Se pueden distorsionar los resultados globales por la falta de representatividad de la
muestra. Las muestras pueden estar sesgadas.
Representatividad de la muestra
En un estudio por internet, un aspecto importante es controlar la representatividad de la
muestra para saber si los resultados son representativos de la población entrevistada o no.
Se puede tratar de controlar la representatividad de distintas formas:
 Seleccionar la muestra por un procedimiento de muestreo aleatorio o de otro tipo (por
cuotas, por ejemplo) y después invitarles a participar en la encuesta por internet.
 Si el estudio se cuelga directamente en webs o RRSS, tratar de invitar a participar en la
encuesta desde un elevado número de webs y redes.
 En el análisis se pueden comparar los datos obtenidos en la muestra por internet con
otro estudio hecho con una muestra representativa por otro procedimiento sobre la
misma población de referencia.
Si se dispone de datos sobre las características de la población de referencia, es posible
saber si la muestra obtenida representa a la población Conociendo la población se
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 pueden hacer ajustes y ponderaciones de la muestra obtenida para qyue replique la
estructura de la población.

6. ENCUESTAS ÓMNIBUS

Algunas de las empresas consultoras de investigación mercados ofrecen como servicio a

los clientes sus estudios ómnibus. Se trata de encuestas sobre una determinada población
de estudio, en la que varios clientes, interesados en los mismos o en diferentes temas,
comparten el estudio, es decir, comparten el cuestionario, el diseño de la muestra y el
trabajo campo.
Cada empresa participante que contrata el ómnibus incluye sus preguntas en un
cuestionario común y, al finalizar, la consultora entrega a cada uno de los participantes,
los resultados obtenidos en la encuesta a sus preguntas en el cuestionario. Los costes del
trabajo de la encuesta son repartidos entre los participantes en función de las preguntas que
hayan incluido.
Estos estudios compartidos permiten realizar estudios de calidad, con un coste menor que
un estudio a medida (ad-hoc). Los ómnibus más habituales son personales, telefónicos y
on-line.
Los Institutos de investigación ofrecen varios lanzamientos al año. Tienen ofertas de
ómnibus que aparecen en sus web. En ellas indican las fechas en las que van a realizar los
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lanzamientos, sus características técnicas y sus precios por pregunta (suelen distinguir el
precio para cada tipo de muestra y por pregunta dicotómica, cerrada o abierta).
El ámbito suele ser el territorio nacional y se pueden analizar los resultados por CCAA y
tamaños de hábitat.
Las poblaciones en los ómnibus suelen ser poblaciones generales interesantes en marketing
como: población de 16 y más años, amas de casa, hombres, mujeres, etc.
El muestreo suele ser probabilístico o por cuotas, con muestras de tamaños aproximados,
entre 500 y 3000 personas.
La frecuencia de lanzamiento depende de la oferta de los Institutos y del tipo de técnica,
siendo más frecuentes en el caso de los on-line y telefónicos y menos frecuentes los
personales.
Debe de controlarse la duración total del cuestionario global en el que se incluyen las
preguntas de todos los participantes, para que no sea excesiva.

Ventajas
Son encuestas que permiten acceder a grandes muestra a un coste bajo.
Se puede repetir el estudio de forma periódica para hacer análisis longitudinales.
Se puede acceder a muestras específicas
Inconvenientes

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El cuestionario de cada participante debe ser corto y hay que tener en cuenta que el global
no sea demasiado largo.
A veces las muestras no son las adecuadas a las necesidades del investigador.

Ejemplos de empresas que ofrecen servicios de ómnibus: Taylor Nelson TNS, GFK,
Millwardbrown, Opinea y Clauconsultors.

http://www.clauconsultors.com/es/servicios/estudios-mercado-omnibus.html
http://www.tnsglobal.es/servicios/Otros/ómnibus
https://institutodym.es/division-cuantitativa/
http://www.opinea.es/
http://www.gfk.com/en-gb/products-a-z/gb/omnibus-services/
http://www.gfk.com/en-gb/products-a-z/gb/ómnibus-services/online-ómnibus/

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BIBLIOGRAFÍA

Esteban, A. y Molina, A. (coordinadores). (2014). Investigación de Mercados. ESIC. Madrid.

Grande Esteban, I. Abascal Fernández, E. (2007). Fundamentos y técnicas de investigación
comercial, 9ª Edición, ESIC, Madrid.
Naresh K. Malhotra. (2004). Investigación de mercados: un enfoque aplicado. Plaza
Mexico.

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 TEMA 6:

LOS PANELES

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5.1. Concepto y tipos de paneles.
5.2. Paneles de establecimientos.
5.3. Paneles de consumidores.
5.4. Paneles de audiencias: televisión e Internet.

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1. CONCEPTO Y TIPOS DE PANELES.

Los paneles son técnicas cuantitativas basadas en encuestas repetidas periódicamente

sobre muestras fijas de gran tamaño, representativas de la población de estudio. Con los
paneles se realizan estudios sobre la situación y evolución de determinadas variables en
una población. Son estudios de tipo longitudinal y dinámico.

En los paneles se registra información de forma sistemática y repetidamente, durante un

periodo más o menos amplio de tiempo (diaria, mensual, trimestral, etc).
Los panelistas, dependiendo del panel, pueden ser: personas, hogares, empresas,
establecimientos, etc. De estos panelistas es de quien se recoge información por medio de
cuestionarios o de forma automatizada por medio de aparatos electrónicos, u otros
procedimientos.
Facilitan información de gran interés para conocer los mercados. Los datos recogidos se
refieren a distintas variables, especialmente las relacionadas con la compra/venta y
consumo de productos, consumo de medios o de usos de internet.
Los paneles son fuentes de información muy importantes para fabricantes, distribuidores y
otros operadores en los mercados de gran consumo.

La metodología para diseñar y poner en marcha un panel sigue una serie de fases:
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 1. El diseño del panel en cuanto a: qué información se desea recoger, cuál será la
población de estudio y la muestra, cuánto va a durar el panel y la participación de los
panelistas También cómo se va a conseguir la colaboración de los panelistas.
2. Definición de la forma y frecuencia de recogida de la información. Son formas
habituales mensual y semanal. En paneles de audiencias diaria.
3. Elección del soporte para obtener la información: físico o electrónico, digital.
4. Mantener la representatividad de la muestra del panel. Se trata de controlar la
participación de los panelistas y, en caso de bajas, reemplazar los elementos
muestrales por otros panelistas de iguales características.
5. Análisis de los datos. Definir los datos y las variables que van a ser recogidos y
analizados. Se definen las técnicas que se van a utilizar y la explotación estadística.
6. Presentación de informes. Se diseñan los informes estándar y especiales en distintos
niveles de análisis en función de los clientes que lo solicitan.
Los estudios por panel son procedimientos complejos y costosos. Estos estudios los llevan
a cabo grandes empresas de estudios de mercado y también la Administración Pública.
Hay distintos tipos de paneles.

Paneles de oferta como los de detallistas o de distribuidores y Paneles de demanda,

como los de consumidores y los de audiencia de medios.
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2. PANELES DE DETALLISTAS
Un panel de detallistas es una muestra permanente representativa de establecimientos
detallistas, a partir de la cual las empresas del sector (fabricantes, distribuidores, etc.),
pueden conocer la rotación de sus productos, la penetración de marcas en los mercados,
sus cuotas de participación, o los tipos de establecimientos donde venden, el impacto de
sus acciones de promoción, etc.

La población (universo) de estudio son establecimientos generalmente minoristas. Las

muestras de establecimientos en los paneles son muy grandes (miles) y representativas
estadísticamente de la población de establecimientos en un país o zona.

Se recogen información de todos los productos y marcas presentes en los

establecimientos. Se registra información sobre las principales variables comerciales que
se pueden medir en el punto de venta en cada periodo de referencia auditado, en
multitud de establecimientos o almacenes, para todos los canales, y en todo el territorio
nacional.

La información se recoge en los establecimientos incluidos en la muestra por distintos

procedimientos. Los datos básicos recogidos se refieren a compras, ventas y existencias.

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La fórmula que se emplea es: Ei + Compras = Ventas + Ef
Es decir, la suma de las Existencias iniciales más las Compras, es igual a las Ventas en el
periodo más la Existencias finales. Para conocer las ventas basta despejar su valor en la
ecuación.
Una de las empresas más importante en España en paneles detallistas es Nielsen, que
realiza este estudio desde el año 1995. Esta empresa recoge información sobre las ventas
por escaneo e información causal recopilada semanalmente de miles de vendedores
minoristas: información de ventas, cuotas de mercado, la distribución, los precios, la
actividad promocional y la comercialización. Los aspectos que recoge son:
Identificación del producto: marca, tamaño y tipo de envase.
Ventas al consumidor en términos monetarios absolutos y en cuota de mercado.
Ventas en unidades físicas en términos absolutos y relativos.
Compras efectuadas por detallistas en volumen.
Existencias iniciales y finales.
Duración de los stocks suponiendo un ritmo de consumo como el actual.
Porcentaje de establecimientos que han trabajado con el producto.
Porcentaje de establecimientos que no tenían existencias en el momento de recoger la
información.

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 Porcentaje de establecimientos que sí suministraron del producto durante el período del
estudio.
Stock medio del producto y ventas medias por tipo de establecimiento y por zona.
Precio medio unitario del producto por tipo de establecimiento y por zona.
Cuota de mercado en la zona y respecto a otros mercados, incluido el total.
Promociones desarrolladas durante el período de estudio y su descripción; rebaja en el
precio, sorteos, regalos, cantidad de producto gratis, etc. También debe hacerse una
descripción del tipo de establecimiento y de la promoción que en él se hace.

En resumen:
Información de los Paneles de detallistas
Comportamiento de ventas, existencias y rotación de productos y marcas
Valoración de los mercados de productos/marcas en los distintos tipos de establecimientos
Estructura de mercado de las marcas y sus formatos
Porcentaje de establecimientos que tienen el producto genérico y sus marcas en stock
Posicionamiento marcas propias y de la competencia. Cuotas mercado. Análisis promociones,

Los paneles de detallistas Nielsen estudian una gran variedad de productos, en diversos
tipos de establecimientos y áreas geográficas. Hay paneles de Alimentación, Droguería y
Perfumería, Hostelería, Electrodomésticos, Jugueterías, Farmacias, etc.
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3. PANELES DE CONSUMIDORES

Un panel de consumidores es una técnica de investigación cuantitativa en la que se

recoge información de una muestra de personas u hogares, representativa de la población.
Proporciona información sobre hábitos de compra y consumo del consumidor.
Este tipo de estudio se dirige a muestras muy grandes (miles de consumidores) de la
población para obtener información periódica acerca de ellas. La información que
proporcionan estos paneles, -a través de un análisis de las compras y consumos que
realizan los consumidores-, se centra en: las tendencias de mercado, participación y
posicionamiento de las marcas, el comportamiento del consumidor, y su perfil, etc.
Ofrecen datos de mercados locales e internacionales, sobre diversos sectores: gran
consumo, droguería e higiene personal, textil, productos para el bebé, telefonía móvil y
TIC, carburantes y lubricantes, y consumo de bebidas fuera del hogar.
Algunos importantes paneles de consumidores en España los ofrecen:
Worldpanel de Kantar (TNS) https://www.kantarworldpanel.com/es/Paneles-de-consumo
GFK http://www.gfk.com/es/soluciones/paneles-de-consumidores/
También, el Panel de consumo alimentario del Ministerio de Agricultura, Alimentación y
Medio Ambiente
https://www.mapa.gob.es/es/alimentacion/temas/consumo-y-comercializacion-y-distribucion-alimentaria/panel-de-consumo-alimentario/

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En estos paneles de consumidores, la información básica que se debe ir registrando, en
”diarios de compra” es:
 Las compras realizadas por cualquier miembro del hogar. Sólo las compras destinadas
al consumo familiar.
 Sobre la compra: día de la compra, lugar de la compra e importe total de la compra.
 Sobre los productos registrados: código de barras, precio, cantidad y/o peso y las
promociones si las hubiere. Sólo se registran las compras de las clases de producto que
previamente hayan sido indicadas por la empresa que gestiona el panel.
Se incluye información sobre:
 Identidad del comprador.
 Identidad del canal o cadena donde se ha realizado la compra.
 Tipo de promoción referida al producto comprado
 Declaración de compras de productos que no tengan código de barras: productos
frescos, productos a granel y productos envasados sin código.
 Comportamiento del consumidor con relación al establecimiento
Los informes y estudios que se pueden hacer con el panel de hogares pueden ser estándar
o especiales.
En general los paneles de gran consumo, y en concreto el de Kantar Worldpanel, a partir
de su panel de hogares, proporciona información continuada sobre:
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  Comportamiento del consumidor y sus hábitos de compra
 Comportamiento del consumidor con relación al establecimiento
 Volumen de mercado, ventas y participación de las marcas. Penetración por
productos y marcas
 Consumo medio realizado por los consumidores.
 Precios pagados por los consumidores.
 Distribución del consumo por zonas geográficas y por canales de venta.
 Perfil del consumidor de cada tipo de producto y marcas en función de la edad, clase
social, presencia de niños, hábitat, profesión, etc. Segmentación del mercado
 Comportamiento de las ventas en cadenas de distribución y grandes almacenes.
 Efectos de las políticas de marketing
Los informes Especiales, que proporcionan la siguiente información.
 Superconsumidores, o clasificación de los clientes por sus volúmenes de compra.
 Lanzamiento de marcas. Evolución de las marcas que se lanzan al mercado dentro de
un intervalo temporal.
 Transferencia de consumo. Crecimiento o decrecimiento del mercado, zonas de
riesgo para las marcas, cambios entre marcas.
 Fidelidad de los consumidores. Identificación de los perfiles de clientes fieles,
ganados y perdidos. Volúmenes de compra de cada segmento.
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4. PANELES DE AUDIENCIAS

Panel de TV
Es un panel de consumo de medios. Permite conocer las audiencias de televisión
consultando a una muestra representativa de hogares e individuos, que se compromete a
rellenar un diario de escucha o a emplear un aparato (audímetro) que conectado al
televisor registra automáticamente características de los programas y las audiencias.

También hay Paneles de audiencia de Radio.

En España, recientemente se ha incorporado al Panel de TV la medición cross-media, es

decir, medición conjunta de la audiencia en TV e Internet, combinado la medición
televisiva de referencia con una medición online multiplataforma.
El panel de audiencia de televisión en España lo realiza la empresa Kantar Media y la
auditoría técnica permanente sobre el sistema de audimetría de Kantar, lo realiza la AIMC
Asociación para la Investigación de Medios de Comunicación. La AIMC realiza además
el estudio general de medios EGM, un gran estudio de audiencia de medios desde los
años 60.

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Tal y como describía KANTAR MEDIA en 2017, las características técnicas del panel de
audiencia que lleva a cabo tiene las siguientes características:
https://www.kantarmedia.com/es/sala-de-prensa/press-releases/kantar-media-incrementa-su-panel-de-audiencia-de-tv

La audimetría se basa en un panel de hogares representativos de la población española.

En estos hogares se instalan audímetros (aparatos de medición automática de la
audiencia).

La ficha técnica es:

Universo. Los hogares españoles, -hogares principales-, con televisión. Y, en los
hogares, la población residente de 4 y más años.
Ámbito. Península Baleares y Canarias
Muestra. El panel de audiencia de Televisión de Kantar Media está formado por una
muestra de 4.755 hogares y más de 11.500 individuos, representativos del universo
de estudio y provistos de audímetros.
La muestra teórica será representativa estadísticamente en cuanto a sus variables más
importantes: distribución geográfica, equipamiento doméstico, lenguas autonómicas,
actividad de los individuos, clase socioeconómica, etc.

CURSO 2018_2019
 La muestra por regiones es aproporcional,
ya que se ha sobredimensionado en
algunas Comunidades con Televisión
Autonómica, con el fin de garantizar
muestra suficiente en estudios que
incluyen variables porcentualmente
reducidas.
De esta manera, la muestra total del panel
nacional queda distribuida de la siguiente
forma: Fte. Kantar media.

La información que ofrece el panel de audiencias TV

Atención a medios de comunicación
Estructura de las audiencias; por edad, género, franjas horarias, días, etc.
Audiencia de los diferentes soportes
Características de la audiencia
Evolución de anuncios y GRPs (Gross Rating Points)
Boletines de audiencias Evolución de la audiencia minuto a minuto Informe de
programas y sus audiencias, Informe de anuncios
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El panel de audiencias es importante y trascendente para toda la industria y el sector de
medios y publicitario. Su metodología y datos están controlados a través de Controles
Internos y Controles Externos del El Comité de Usuarios y el Consejo de Control. En
ambos organismos están representados todos los usuarios de la audimetría por sectores
(televisiones, centrales de medios, anunciantes, agencias y otros.
Se pueden consultar los datos Kantar última semana en su web:
http://www.kantarmedia.es

5. PANEL DE AUDIENCIA DIGITAL

Internet no contaba hasta 2012 con un dato de referencia reconocido por el mercado y se
utilizaban indistintamente datos de las dos empresas que los ofrecían, ComScore y
Nielsen, con diferentes universos y sistemas de medición. En 2012, ComScore, ganó el
concurso para la medición de audiencia digital y adecuándose a las necesidades del
mercado ha tomado como universo de referencia para su estudio, el EGM (Estudio
General de Medios de la AIMC). Este estudio está tutelado por la AIMC y la IAB
(Interactive Advertising Bureau).

Las metodologías de medición:

Habitualmente, las metodologías sobre el estudio de audiencias en Internet se clasifican
en: técnicas basadas en usuarios, en servidores y en suministradores de publicidad.
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  Las metodologías apoyadas en usuarios utilizan las encuestas tradicionales, las
encuestas a través de Internet, y los Paneles de PC´s y de personas.
Para la realización de las encuestas tradicionales se debe seleccionar una muestra
representativa de la población objeto de estudio.
Entre las encuestas tradicionales destaca el Estudio General de Medios (EGM), por ser
la primera de todas en España (desde 1996), y de las más utilizadas entre los
profesionales. El EGM recoge información relativa a las características
sociodemográficas de la población, los estilos de vida, el consumo de bienes,
servicios y de medios de comunicación, además del equipamiento del hogar.
La AIMC ha realizado también encuestas a través de Internet, siendo la primera de
ellas en el año 1996. Y sus estudios anuales de “Internautas en la red”.
Los paneles de PC son análogos a los Paneles audiométricos para la medición de
audiencias de televisión y siguen una metodología similar.

 Los métodos basados en servidores y en los suministradores de publicidad, son los

más relacionados con la Analítica Web, tal y como la conocemos, al centrarse los
análisis en la información generada por los servidores, donde se ha quedados
registrados los datos de la navegación.

El estudio de ComScore utiliza una metodología compleja, pensada para medir con
precisión a las personas y sus conductas en su comportamiento digital. La metodología
CURSO 2018_2019
emplea múltiples técnicas, para garantizar que en la muestra las estimaciones de
audiencia sean precisas. ComScore implementó una solución híbrida centrada en panel
para la medición de la audiencia digital, creando una mezcla de dos metodologías: las
basadas en censos y los datos de medición de audiencia basados en panel.

Todos los segmentos demográficos de la población en red, están representados en el

panel de ComScore, con amplias muestras de participantes en cada segmento.
Como parte de sus procesos de proyección estadística, ComScore determina el tamaño y
características de la población total en línea mediante encuestas continuas que abarcan
miles de personas, seleccionadas a través de métodos de reclutamiento. A los encuestados
se les hace una variedad de preguntas acerca de su utilización de Internet y se recopila
información descriptiva acerca de sus hogares.
La combinación de grandes muestras a través de segmentos demográficos, unido a una
visión precisa del universo total en línea, permite a ComScore ponderar estadísticamente
sus datos de muestra para ajustar la posibilidad de sobre o sub representación de
cualquier segmento del panel.
El software instalado en el ordenador de cada panelista, informa a ComScore sobre la
actividad cada usuario, capta una variedad de información sobre el uso.

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Las empresas de medición de audiencias KANTAR y ComScore han puesto en marcha de
un formato para la medición conjunta de televisión, Internet y los contenidos en
dispositivos móviles. La nueva herramienta es Cross-Media Audience Measurement
(CMAM).

De este modo se fusionarían los datos de los paneles de medición de audiencias en

televisión y el de contenidos en Internet consumidos en PC y dispositivos móviles de las
dos empresas. En el nuevo sistema de medición se controla el total media, es decir: la
televisión lineal, la no lineal, el vídeo digital y, también, las visitas web y app móviles.

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BIBLIOGRAFÍA

Grande Esteban, I. Abascal Fernández, E. (2007). Fundamentos y técnicas de investigación

comercial, 9ª Edición, ESIC, Madrid.
Naresh K. Malhotra. (2004). Investigación de mercados: un enfoque aplicado. Plaza
Mexico.
Panel de detallistas. ACNielsen. Metodología del panel.
Páginas web de TNS y Kantar. Metodología de los paneles de consumo y audiencia.
www.nielsen-online.com.
www.comscore.com

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 TEMA 7:

LA EXPERIMENTACIÓN

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 7.1 Concepto y características generales.
7.2. Tipos diseños experimentales.
7.3. Planificación y desarrollo de experimentación comercial.
7.4. Aplicaciones y límites de la experimentación comercial

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1. CONCEPTO Y CARACTERÍSITCAS GENERALES

1.1 Introducción

La experimentación es una técnica en la que el investigador trata de analizar el efecto que

una o varias variables independientes producen sobre otra variable dependiente. Se trata
de analizar la causalidad y para ello se manipulan situaciones a las que se enfrenta a los
sujetos o unidades de prueba. El investigador manipula una o más variables sobre las que
ejerce algún tipo de control (precio, producto, comunicación, distribución) y mide su
efecto sobre variables que no puede controlar, como ventas o cuotas de mercado; pero,
además, necesita neutralizar el efecto de variables externas que puedan distorsionar el
efecto de la prueba. La experimentación es un método para contrastar hipótesis y también
para descubrir nuevas hipótesis.
Las aplicaciones en IC son muchas: fijación de precios, selección de medios y
promociones, elección de puntos de venta, envases, etc.

1.2 Definiciones

Un experimento, es un procedimiento en el que crean unas condiciones para poder

comprobar la influencia de una variable causa sobre unos resultados. Se crean unas
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determinadas condiciones para medir, por medio de distintos procedimientos, incluidos los
estadísticos, los efectos de una variable o variables que se controlan, sobre unos resultados
que se suponen consecuencia de las variables controladas.

Los experimentos pueden ser de dos clases.

 Experimentos directos, si hay conocimiento previo del fenómeno que se pretende
estudiar, porque existe una teoría que relaciona las variables.
 Experimentos indirectos, que consisten en crear unas condiciones para observar unas
consecuencias, sin hipótesis formales previas.

Según el ambiente en el que se lleve a cabo la experimentación se puede distinguir entre

Experimentos de laboratorio y Experimentos de campo.

En cualquier experimento se definen las siguientes variables.

 Variables independientes. Son aquellas que se controlan en el desarrollo del
experimento y que se suponen causales. Si se decide sobre que niveles de esa variable
independiente van a estar contrólalos en el experimento entonces estas variables son
tratamientos.
 Variable dependiente es aquella que se supone tiene que responder antes las
modificaciones de las variables independientes. Son las que miden la variación del
concepto principal del experimento.
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  Variables ajenas o extrañas. Son aquellas distintas de las independientes que afectan a
los resultados, y que no se controlan o no son controlables. Son variables extrañas que
afectan al desarrollo del experimento.
 Unidades de prueba. Son las que responden a las causas. Por ejemplo, las personas, los
establecimientos comerciales, podrían ser unidades de prueba.
 Repetición: Consiste en repetir dos o más veces una experimentación bajo las mismas
condiciones. También se llama réplica.

Los experimentos deben tener validez, es decir, las conclusiones de un experimento deben
servir para corroborar la existencia de relaciones causa efecto entre las variables analizadas.
La validez de los experimentos puede ser interna y externa.

 La validez interna es una medida de la precisión de un experimento. Existe validez

interna en un experimento si se comprueba que la/s variable/s causa origina un efecto.
Lo que se examina es si los efectos observados en las unidades de prueba pueden haber
sido causados por otras variables externas distintas del tratamiento Sin validez interna,
los resultados del experimento no serían concluyentes. El control de las variables
externas es algo necesario para que pueda haber validez interna.
 La validez externa hace referencia a la posibilidad de generalizar la relación de
causalidad encontrada en el experimento. Consiste en poder llegar a formular leyes de

CURSO 2018_2019
 comportamiento. Si existe validez externa quiere decir que se puede confiar en que las
mismas causas provocan los mismos efectos.

Lo deseable es que un experimento tenga validez interna y externa. En investigación

comercial para controlar la influencia de variables externas se puede realizar en un
ambiente artificial. Esto aumenta la validez interna, pero puede limitar la generalización de
los resultados y por lo tanto reducir su validez externa.

1.3 Condiciones para la experimentación

Para poder establecer relaciones de causa-efecto es necesario que se den las siguientes
condiciones.
 Secuencia temporal de ocurrencia de los sucesos. Esta condición significa que el suceso
que se supone causa, tiene que producirse antes que la consecuencia. Es decir, la causa
antecede a la consecuencia.
 Variación Concomitante. Una causa y un efecto ocurren casi juntos o que la
consecuencia se observa de forma casi inmediata a la causa. La secuencia temporal de
ocurrencia causa-efecto tiene que ser muy rápida.
 Ausencia de otras causas posibles. La relación causa-efecto debe excluir otras posibles
causas. No confundir una relación causa-efecto con una coincidencia de dos sucesos.

CURSO 2018_2019
Para poder detectar las relaciones causa efecto es necesario proceder al desarrollo de un
diseño experimental. En un diseño se especifican los grupos que se analizarán, el conjunto
de procedimientos y pruebas que se efectuarán, variables que se considerarán y cómo se
actuará. El diseño es fundamental para la eficacia del experimento. Se debe tener en cuenta
que:
 En los experimentos la selección y asignación de las unidades de prueba será aleatoria.
 En la medida de lo posible se deberá de intentar controlar las variables extrañas.

2. TIPOS DE DISEÑOS

Si se representan las observaciones o mediciones de variables dependientes en los diseños

como O y las aplicaciones de los tratamientos como X. Los distintos grupos del experimento
se identifican con distintas líneas de representación de las variables dependientes y
tratamientos a los que están sometidas. R representa la asignación aleatoria de tratamientos
a unidades de prueba. M cuando las unidades de prueba o grupos de control son similares
con respecto a una o más variables. GP grupo de unidades de prueba expuestas al
tratamiento. GC grupo de control no expuesto al tratamiento. Algunos tipos de
experimentos son:

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 2.1. Diseños pre-experimentales:

Se llaman así porque son una aproximación a los métodos verdaderamente experimentales.
Tienen una característica común y es que ninguno de ellos elimina las variables extrañas y
su interés es sólo exploratorio. En ellos las unidades de prueba se seleccionan de forma
arbitraria, no se puede defender su validez interna.

Por ejemplo un diseño de dos grupos, que implica X1 O 1

dos variables, dependiente e independiente, donde X2 O 1
la independiente tiene dos niveles. La representación
sería:
X1 O1 Si X1 y X2 representan los tratamientos y O1 es la
X2 O1 observación de la variable
. . El diseño de múltiples grupos sería una extensión
. . del anterior, también se parte de dos variables
. . (dependiente e independiente) pero los niveles de
Xn O1 la segunda son más de dos, generando una
estructura del tipo que aparece a la izquierda:

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Si se considerara información previa al experimento O1 X1 O 2
y procedente de la variable O1 X2 O 2
dependiente en un diseño como el anterior, . .
tendríamos un diseño pretest-postest, se generaría la . .
siguiente estructura: O1 Xn O2

Este diseño es útil cuando no hay grupo de control.

En el caso de que haya diseño con grupo de control o grupo estático, se pueden utilizar
dos grupos: uno ha sido expuesto al tratamiento y otro no. Ambos grupos se observan sólo
después de haber presentado el tratamiento.
Grupo experimental: X O1
Grupo control: O2

En el caso de que las unidades experimentales sean similares:

Grupo experimental: M X1 O1
Grupo control: M O2

Estos tres tipos de diseños podríamos considerarlos pre-experimentales por la debilidad

teórica que puede invalidarlos.
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 2.2. Diseños experimentales verdaderos

En los pre-experimentales no se controla bien el efecto de variables que pueden afectar a

los resultados. Para controlar estos efectos, en los diseños más complejos, están los diseños
experimentales verdaderos, en los que el investigador elimina todas las variables extrañas
que puedan disturbar el efecto del tratamiento. Algunos son:

El diseño pre-prueba post-prueba con grupo de control.

Grupo experimental: R O1 X1 O2
Grupo control: R O3 O4

Donde R indica que se han selecionado al azar los grupos de individuos para separar los
grupos de tratamiento. También nos indica que los mismos grupos se han distribuido al azar
para separar los tratamientos.

O2 - O1 determinaria el efecto del tratamiento y el efecto de variables extrañas.

O4 – O3 determinaria el efecto de las variables extrañas

(O2 - O1) – (O4 – O3) = efecto tratamiento.

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La dificultad de este modelo está en que la medida previa en los grupos pueda afectar a la
reacción de las unidades experimentales hacia el tratamiento.

Diseño de cuatro grupos de Solomon. Este diseño nos permite controlar el posible efecto
que produce sobre las unidades la medida anterior.
Grupo experimental 1: R O1 X O2
Grupo control 1: R O3 O4
Grupo experimental 2: R X O5
Grupo control 2: R O6

2.3. Diseños experimentales estadísticos

Los diseños estadísticos consisten en una serie de experimentos básicos que hacen posible
el control estadístico (contraste estadístico de hipótesis) y el análisis de variables externas.

Los diseños estadísticos ofrecen las siguientes ventajas:

1) se pueden medir los efectos de una o varias variables independientes
2) es posible controlar estadísticamente variables externas específicas.

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Los diseños más comunes son:
- Diseño completamente aleatorio.
- Diseño aleatorio por bloques completos.
- Diseño en cuadro latino.
- Diseños factoriales.

3. PLANIFICACIÓN Y DESARROLLO DE EXPERIMENTACIÓN

El análisis en estos diseños se basa en el análisis de la varianza. Esta técnica estadística

permite discernir el efecto que sobre la variable dependiente ejerce un factor controlado,
del efecto de otros factores no controlados.

Se plantea una prueba por contraste de hipótesis. La hipótesis nula H0 es que el tratamiento
no produce diferencias significativas en el resultado. La hipótesis alternativa es que sí hay
alguna diferencia significativa en el resultado.
El estadístico de contraste es la F (Snedecor) y se elige un nivel de significación de 0.05 o
0,01.

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 DESARROLLO DE EXPERIMENTOS ESTADÍSTICOS
Fte.: Manual de Investigación comercial: Otega, E. et al.

A. Experimento totalmente aleatorio o totalmente al azar

Es el más sencillo. Los tratamientos sobre las unidades se distribuyen totalmente al azar. Es
útil si las unidades experimentales son muy homogéneas y la precisión requerida poca.
El modelo matemático que lo representa es:
Xij = μ+σi+εij
Xij = valor observado
μ = Constante general y común a todos los miembros del mismo grupo. Representa a la media general
σi = es la desviación de la media general debida a que la observación se realiza en el tratamiento. El efecto originado por
el tratamiento
εij = Error aleatorio
El esquema de este tipo de experimento sería:

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Aplicando el análisis de la varianza podemos afirmar que:
Dispersión total=Dispersión debida al tratamiento (factorial)+ Dispersión residual
O lo que es lo mismo:
Varianza total= Varianza explicada por el tratamiento + Varianza no explicada (residual)

Las desviaciones debidas a la influencia de los factores extraños a la variable del

experimento, es la dispersión residual o varianza no explicada.

Ejemplo:
Una empresa desea fijar el precio más conveniente para un nuevo producto que va a
lanzar al mercado en supermercados. La empresa realizará una experimentación durante
dos meses en una zona y, para ello, ha elegido 16 supermercados que tienen unas
características muy homogéneas por su superficie, surtido, ventas etc. Los precios y los
resultados de ventas obtenidos han sido:

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¿Puede la empresa deducir, a la vista de estos resultados, si los precios tienen influencia en
las ventas del producto?
Se procede al análisis de la varianza:

Tratamientos (precios) Ventas realizadas Supermercados Total

Pi (i=1,2,3,4) (Xij)(j=1,2,3,4) fila
P1 200 220 210 190 820
P2 190 195 205 210 800
P3 190 180 195 200 765
P4 190 175 185 190 740
Total X=3125
PROCEDIMIENTO DE CÁLCULO ABREVIADO DE LA VARIANZA

1. Cálculo de un término de corrección C. Este término permite referir las desviaciones

respecto a la media general. Su fórmula es la siguiente:

(X)2 (3125) 2
C = ------------- = ---------------- = 610.352
N 16

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 2. Cálculo de la dispersión factorial Qt

∑ Xi2 (820) 2 + (800) 2+ (765) 2+ (740) 2

Qt =---------- - C = --------------------------------------------------------- - 610.352 = 954
Ni 4
El número de grados de libertad a tomar es (K-1) = 4 -1 = 3

3. Cálculo de la dispersión total Q

Q=∑ ( Xij ) 2 - C= [(200) 2+(220) 2+ ….+(185) 2+( 190)] - 610.352 = 2.073

El número de grados de libertad a considerar (N-1) = 16 – 1 = 15

4. Cálculo de la dispersión residual Qe

Qe = Q – Qt = 2.073 – 954 = 1.119

El número de grados de libertad a considerar es (N-K) = 16 - 4 = 12

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 5. Cálculo de las varianzas:

Dispersión factorial
Varianza factorial= --------------------------------
grados de libertad (factor)

Dispersión residual
Varianza residual=----------------------------------
grados de libertad (residual)

6. Valor calculado de F
318
F =------------ = 3,41
93

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 RESUMEN DE RESULTADOS
FUENTES DE DISPERSIÓN. GRADOS VARIANZAS VALOR DE F VALOR DE F EN
DISPERSIÓN SUMA DE DE CALCULADO TABLAS (*)
CUADRADOS LIBERTAD ST2/SE2 0,05 0,01
Qt = 954 3 954 318
FACTORIAL St2=---------=318 3,49 5,95
(tratamiento) F=---------- = 3,41
3
93
Qe = 1.119 12 1.119
RESIDUAL Se2=---------- = 93 -- -- --
12
TOTAL Q = 2.073 15 -- -- -- --
(*) nivel de significación de la prueba 0,05 o 0,01

Conclusión:
Como el valor F calculado 3,41 es menor que los valores de F en tablas, no se puede decir
que el factor precio sea significativo ni al 5% ni al 1%, sobre las ventas
Como en el caso de la significación al 5% el valor calculado de F y el de las tablas están
muy próximos, se debería realizar una réplica.

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 B. Experimento en bloques aleatorios
En este tipo de experimento se dividen las unidades experimentales en grupos homogéneos
y cada grupo constituye una prueba. Con este tipo se trata de evitar que las diferencias de
homogeneidad entre las unidades experimentales no permitan ver los efectos del
tratamiento. Este tipo es más eficiente que el anterior, y su forma matemática sería:

Xij = μ +σi+βj + εij

Xij = valor observado
μ = Constante general y común a todos los miembros del mismo grupo
σi = efecto originado por el tratamiento
βj = efecto originado por el bloque
εij = Error aleatorio
El esquema de este tipo de experimento sería:

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Ejemplo

Un laboratorio acaba de sacar una nueva crema para el cutis, cuyo precio aún no está
fijado. La empresa quiere ensayar que sucede con las ventas con tres precios distintos para
el producto: P1= 150, P2= 190 y P3= 260. Para ello hace un ensayo en una zona durante
4 meses a través de distintas perfumerías. Estos establecimientos son muy distintos entre sí
(por localización, ventas etc.)
La empresa establece 6 grupos de perfumerías distintos por tipo de establecimiento, y en
cada uno de los grupos va a probar la influencia del precio en las ventas.
Como tiene tres precios para probar, la empresa ha tomado 18 perfumerías, es decir tres por
bloque. El reparto de las perfumerías en cada bloque y de los tratamientos se ha realizado
al azar. Los resultados obtenidos en cuanto a ventas medias por establecimiento han sido:

¿Podría decirse que han tenido influencia los precios?

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Se realiza el análisis de la varianza.
PRECIOS PERFUMERÍAS Total tratamientos
Pi I II III IV V VI ( Xio )
P1=150 90 95 90 85 88 85 533
P2=190 70 75 80 75 72 70 442
P3=260 50 65 68 55 48 45 331
Total bloques TOTAL GENERAL
210 235 238 215 208 200
( Xoj ) X =1306

RESUMEN DE RESULTADOS
FUENTES DE DISPERSIÓN DISPERSIÓN GRADOS DE VARIANZAS VALOR DE F VALOR DE F EN
(SUMA DE LIBERTAD CALCULADO TABLAS
CUADRADOS) 0,05 0,01
3412 1706
FACTORIAL Qt = 3.412 2 St2=--------= 1706 --------=89,71 4,10 7,56
(tratamiento precio)
2 19.1
396 79
DE BLOQUE (tipo de QB = 396 5 Sb2=--------- = 79 ---------= 4,15 3,33 5,64
establecimiento)
5 19.1
191
RESIDUAL Qe = 191 10 Se2= ------- = 19.1 -- -- --
10
TOTAL Q = 3.999 17 -- -- -- --
CURSO 2018_2019
Conclusión:
Como el valor calculado de F es mayor que el valor en tablas, podemos concluir que el
factor precio es significativo al 5% y al 1%, sobre las ventas. El tipo de tienda tiene
influencia sobre las ventas para un nivel de significación del 5%, no así al 1%.

C. Experimento en cuadro latino

Con este diseño se trata de reducir errores que pueden tener las unidades experimentales
incluidas en un diseño de bloques aleatorios. Los errores pueden venir de la
heterogeneidad de las unidades. Este tipo de experimento incluye una variable más que se
va a controlar. En un diseño de cuadro latino se forman bloques sobre la base de dos
dimensiones (variables), suponiendo que las dos dimensiones actúan de forma
independiente y aditivamente ambas. Además se supone que no hay interacción entre ellas.
Se utilizan letras del alfabeto latino para representar la variable tratamiento, y las
diferentes combinaciones que se pueden formar con las unidades experimentales en la
doble división en bloques.
En este diseño, las filas y las columnas son ortogonales entre sí, de manera que cada fila
contiene una unidad de cada columna y viceversa. Por otra parte, cada tratamiento está una
vez en cada fila y cada fila contiene cada uno de los tratamientos.
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La ventaja del cuadro latino es que el error experimental es menor. Su inconveniente es
que, por ejemplo, en un cuadro de 3x3 habría que realizar tres réplicas.
Por ejemplo: en un diseño de experimentos con tres factores.
Los tres factores tienen el mismo número de niveles
No hay interacciones entre los tres factores.
Las formas típicas del cuadro latino son aquellas en las que el orden de los elementos de
cada una de las filas coincide con las respectivas columnas.
Forma típica del cuadro latino de 3x3:

Variable de bloque columna

A B C
Variable de bloque fila B C A
C A B

Cada nivel o valor de la variable de tratamiento, debe aparecer una y sólo una vez en cada
fila y columna y la colocación de las letras dentro de las casillas puede tomar varias formas.
Un cuadrado latino estándar es cuando las letras de la primera fila y de la primera columna
están dispuestas en orden alfabético.

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El modelo matemático del cuadro latino sería:
X ijs = μ +σi+βj + λs + εij
Xij = valor observado
μ = Constante general y común a todos los miembros del mismo grupo
σi = efecto originado por el tratamiento
βj = efecto originado por el bloque
λs = efecto originado por el bloque de columnas.
εij = Error aleatorio

El esquema de este tipo de experimento sería:

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Ejemplo: Se quiere analizar la influencia de un tratamiento (variaciones en los precios)
sobre las ventas de un producto. Se considera que la influencia del tipo de establecimiento
y de los de días de la semana puede ser importante en las ventas y por eso se quieren
controlar ambas variables. Se hace el experimento en 4 bloques de supermercados, 4 días
de la semana. Los tratamientos se reparten al azar y son:
A. reducir el precio 0,50 B. reducir el precio 1
C. reducir el precio 1,50 D. reducir el precio 2
Si los resultados obtenidos fueron:
DIAS SUPERMERCADOS Totales
I II III IV Días Tratamientos
(X00s) (Xi00)
Miércoles D A B C
60 35 40 50 185 A= 135
Jueves B C D A
45 50 50 30 175 B= 170
Viernes A B C D
30 35 40 50 155 C= 200
Sábado C D A B
60 70 40 50 220 D= 230
Total tienda (X0j0) 195 190 170 180 --- X= 735

CURSO 2018_2019
 ¿Se puede deducir de ellos la eficacia de los distintos tratamientos?
Los resultados son:
K = nº filas, columnas y tratamientos .RESUMEN DE RESULTADOS

FUENTES DE DISPERSIÓNS GRADOS DE VARIANZAS VALOR CALCULADO VALOR DE F EN

DISPERSIÓN UMA DE LIBERTAD DE F TABLAS
CUADRADOS 0,05 0,01

PRECIOS
1.242 K-1= 3 1.242 414
TRATAMIENTO ----------- = 414 ---------= 115 4,76 9,78
3 3,6
DÍAS
555 K-1= 3 555 186
(FILAS) ----------- = 185 --------= 51,4 4,76 9.78
3 3,6
ESTABLECIMIENTOS
92 K-1= 3 92 30,6
(COLUMNAS) --------- = 30,6 ----------- = 8,5 4,76 9.78
3 3,6
RESIDUAL
22 (K-1) x (K-2)= 22
3x2=6 -------- = 3,6 ---- ----
6
TOTAL 1.911 N-1= 15 633,2 ------- -------

El precio y el día tienen una influencia significativa sobre las ventas. El establecimiento
tiene significación al nivel 0.05 y no al 0.01
CURSO 2018_2019
 D. Experimentos factoriales
Este tipo de experimento permite analizar la influencia de diversos tratamientos a niveles
diferentes y comprobar la significación de las interacciones entre los factores.
En los diseños factoriales, cada factor (variable independiente) puede tomar dos o más
valores y cada tratamiento o condición experimental consiste en la combinación de los
valores seleccionados de las variables independientes. Cuando todas las combinaciones son
utilizadas tenemos un diseño factorial completo. La forma más sencilla es aquella en la que
existen dos factores y, cada uno, a dos niveles diferentes.

La expresión matemática sería:

Xijk = µ + j + ßk + (ß)jk + ijk

µ =constante representa a la media general

σi = es la desviación de la media general debida a que la observación se realiza en el nivel i del primer factor
ßk = es la desviación de la media general debida a que la observación se realice en el nivel j del segundo factor
(ß)jk = es la desviación media de la interacción de ambos factores
ijk Representa el error aleatorio

CURSO 2018_2019
 El esquema de este tipo de experimento sería:

EXPERIMENTO FACTORIAL MANOVA

VARIABLE INDEPENDIENTE
VARIABLE DEPENDIENTE 1
TRATAMIENTO 1

VARIABLE DEPENDIENTE 2
VARIABLE INDEPENDIENTE

TRATAMIENTO 2

VARIABLES CAUSALES

NO CONTROLADAS

Ejemplo: Una empresa quiere comprobar, mediante experimentación, los resultados que
sobre las ventas de agua congas tienen dos precios (A y B) y dos envases (1, 2) distintos, tal
y como se indica a continuación.
PRECIOS DE VENTAS
Precio A Precio B
ENVASE E1 100 200
(XA1) (XB2)
E2 80 160
(XA2) (XB2)
CURSO 2018_2019
Este tipo de diseño ofrece la ventaja de que podemos estudiar la influencia de cada
tratamiento por separado, como si se tratase de un diseño con una sola variable
independiente y, por otra parte, el investigador puede analizar el efecto cruzado de las
variables independientes, lo cual puede ser más importante que el efecto aislado de cada
una. Las hipótesis que podemos probar en este tipo de diseños son las que veíamos en
nuestro ejemplo, es decir, el efecto principal del factor envase, el efecto principal del factor
precios, y el efecto de la interacción entre ambos factores.

4. LÍMITES Y APLICACIONES DE LA EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL

Para demostrar con certeza una relación causa-efecto, estaríamos obligados a detallar todas
las causas potencialmente posibles y, a través de pruebas, ir refutándolas una a una, hasta
que solo quedara una que fuera la causa real que produce el efecto. Esto es difícil, porque
no siempre sabemos o controlamos todas las posibles variables causales. En ciencias
sociales es especialmente difícil.
Además, un efecto puede ser generado por la acción combinada de varias causas que, por
si solas, no darían el mismo resultado. Por otra parte, varias causas pueden producir los
mismos efectos, y una misma causa distintos efectos.
Ante estas dificultades es necesario diseñar, realizar e interpretar los resultados de los
experimentos con rigor y cautela.
CURSO 2018_2019
 4.1 Los problemas de control y límites en los diseños experimentales

Los errores que pueden cometerse en una investigación podrían disminuir validez. Hay que
controlar:

 El diseño del experimento y el contexto en que se va a desarrollar.

 Considerar los supuestos y condiciones estadísticas que deben cumplir las variables de
análisis. La variable dependiente debe comportarse conforme a una distribución normal y
los diferentes grupos experimentales deben tener la misma varianza. La distribución
aleatoria de los individuos facilita esta condición.
 La asignación de sujetos (al azar) a los distintos tratamientos.
 Las variables no consideradas que puedan afectar a la variable dependiente. En los
experimentos sobre comportamiento humano es complicado identificar todas las variables
que pueden influir.
 Los experimentos de campo son más complicados, pero tienen mayor validez externa y
son más generalizables, que los de laboratorio.

CURSO 2018_2019
Los controles sobre el experimento son los que le dan su validez, tanto interna como
externa. Algunas de las fuentes de error que disminuyen la validez de un experimento son:

Historia: es decir, la influencia de los acontecimientos que ocurren mientras se está

llevando a cabo el experimento y que pueden influir en la variación de la variable
dependiente.
Maduración: en cuanto a los cambios que se producen en el interior de las unidades
de prueba mientras se está realizando el experimento y se producen por el transcurso
del tiempo.
Efecto de prueba: está causado por el propio proceso de experimentación y tiene que
ver con la incidencia que puede tener una medición anterior sobre las posteriores.
Instrumentación: se da cuando se producen cambios en el instrumento de medición o
recolección de datos, en el proceso de medición o en los sujetos a cargo de realizar el
experimento.
Mortalidad: ocurre cuando las unidades de prueba abandonan el experimento durante
su transcurso. Esto se puede dar por cansancio, por mudanza o cualquier otra cosa que
les impida seguir participando del experimento
Sesgo de selección: cuando no se hace bien la selección de las unidades para la prueba
y éstas difieren en la variable dependiente antes de iniciarse el experimento.

CURSO 2018_2019
 4.2 Aplicaciones de los diseños experimentales

La experimentación se utiliza especialmente en los casos en que:

 Se realiza a corto plazo
 Para productos de gran frecuencia de compra
 Cuando es fácil aislar un mercado de prueba
 Siempre que estés seguro que no hay factores distorsionadores (como por ejemplo, la
competencia).

Casos de aplicación:

a) Test ciego de productos

b) Test o pruebas de productos, marcas o diseños de envase.
c) Prestest y postest de publicidad
d) Test de precios o promociones
e) Test de usabilidad de páginas web, etc.
f) Etc.

CURSO 2018_2019
BIBLIOGRAFÍA

Ortega, E. (1998), Manual de investigación comercial, 3ª Edición, 5ª Impresión, Pirámide,

Madrid.
Grande Esteban, I. Abascal Fernández, E. (2007). Fundamentos y técnicas de investigación
comercial, 9ª Edición, ESIC, Madrid.
Naresh K. Malhotra. (2004). Investigación de mercados: un enfoque aplicado. Plaza
México.

CURSO 2018_2019
 TEMA 8:

LA OBSERVACIÓN

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8.1. Concepto y características generales.
8.2. Tipos de observación.
8.3. Aplicaciones de la observación.
8.4. Ventajas e inconvenientes.
8.5. La pseudocompra.
8.6 Técnicas de “observación” online

CURSO 2018_2019
1. CONCEPTO Y CARACTERÍSTICAS GENERALES

Observación son un grupo de técnicas de investigación, que pueden ser cualitativas y/o
cuantitativas, en las que se obtiene información sobre personas o situaciones de forma
pasiva, -sin que los sujetos o hechos investigados sean conscientes de que están
ofreciendo datos sobre sus conductas o comportamientos-.
Con la observación se puede medir y/o analizar un suceso o comportamiento.

2. TIPOS DE OBSERVACIÓN. APLICACIONES.

Los tipos se pueden distinguir según el medio utilizado para recoger la información:
Medios mecánicos y electrónicos, Vídeos, fotografías y cámaras ocultas, Medios digitales,
Medios personales a través de personas especializadas.

Tiene muchas aplicaciones en investigación, y más a partir de las distintas tecnologías

digitales. Permite recoger mucha información de manera reiterada y con precisión.

Es de aplicación en diversas situaciones y en la realización de estudios que afectan a

distinta áreas de la empresa y las organizaciones.

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3. ASPECTOS FAVORABLES Y DESFAVORABLES.
Este tipo de técnica tiene ventajas y desventajas respecto a otras técnicas de investigación.
Es interesante en algunos casos:
- Cuando es más fácil y rápido observar que hacer un estudio por encuesta o consulta.
- Cuando las personas no quieren colaborar o les resulta incómodo.
- Para hacer estudios sobre una población difícil de entrevistar.
- Cuando se trata de analizar conductas en que las personas no son conscientes de
cómo actúan y es mejor observar que preguntar.
- En los casos en que no interesa que la persona sea consciente de que es observada.
Se puede utilizar en entornos naturales, o manejado un espacio de forma artificial para
producir un entorno de observación.

4. LA PSEUDOCOMPRA O MYSTERY SHOPPER RESEARCH

AEDEMO la define como una técnica de investigación comercial utilizada por muchas
empresas, organismos gubernamentales y otros. “Normalmente se basa en la visita que
realizan investigadores a detallistas u otros puntos de venta o atención, simulando que se
trata de clientes normales que quieren comprar un producto o servicio, o bien,
asesorarse”.

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Sirve para evaluar y mejorar el nivel de servicio que ofrecen a sus clientes. Se compara el
servicio ofrecido en la realidad con los objetivos que se proponen, y con los niveles que
pueda tener la competencia u otras organizaciones.
“Los estudios Mystery Shopping pueden incluir desde las simples observaciones de punto
de venta o servicio focalizándose en aspectos como la señalización, la limpieza, el
tiempo de espera y/o respuesta, el estado del equipo, el cumplimiento de las normas de la
compañía, etc. Los estudios Mystery Shopping también pueden extenderse hasta hacer
una compra o solicitud de servicio cuando el evaluador actúa como si fuera un cliente
actual o potencial.”
Los “compradores simulados” no se identifican cuando están realizando el trabajo de
campo porque esto alteraría los comportamientos de las personas investigadas. El sujeto
observado no suele ser consciente en ese momento de que está siendo objeto de una
investigación por lo que los investigadores deben tener la máxima precaución para
garantizar que se respeta la intimidad individual y el anonimato y que los participantes
no se verán perjudicados como resultado de la investigación.
“Esta técnica Mystery Shopping permite obtener información, entre otros aspectos:
 El servicio prestado por la organización que solicita el estudio:
o Calidad de servicio prestado a los clientes
o Conocimiento que tienen los distribuidores sobre el producto o servicio que
ofrece una empresa
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 o Formación de las personas que están en contacto con el público.
o Problemas o deficiencias sobre el servicio al cliente.
 Los agentes intermedios (detallistas, distribuidores, consultores, etc.).
 La competencia.”

Código de conducta ESOMAR para Mystery shopping research

- Algunas de las recomendaciones para la realización de esta tipo de estudio son:
- Que no suponga pérdida de tiempo y dinero ni para el investigador ni para el
investigado.
-Las entrevistas no pueden grabarse electrónicamente sin que las personas observadas
hayan dado su conformidad. Debe hacerse por simples observaciones, cortas entrevistas o
compras de duración normal.
- Que no sea posible identificar a las personas o establecimientos investigados. El informe
no debe realizarse a un nivel de desagregación que permita identificar a las personas
analizadas y no respete su anonimato.
- Los investigadores no deben realizar estudios de compra simulada que no vayan a usarse
con fines de investigación.
- No debe hacerse con fines de control, o de simular incrementos de la demanda, esto no
es investigación y está prohibida por el código ICC/ESOMAR.

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5. TÉCNICAS DE “OBSERVACIÓN” OnLINE:
La información y el rastro que los usuarios dejan en sus usos digitales de web, RRSS,
móviles, etc. permiten realizar distintos tipo de estudios, y entre ellos, algunos por
observación. En este sentido es importante destacar todas las técnicas de recogida de
información de la navegación y también las herramientas de análisis de datos.
Hay infinidad de servicios de análisis en la nube y herramientas: Web analytics, Users
surveys, Users feedback, Users experience, Testing: A/B o multitest, Socialmedia
Analytics. Mobile Analytics, etc.
Con herramientas de análisis, como Google Analytics, Adobe Omniture etc. se generar
informes de resultados.

La ANALÍTICA WEB trata de recopilar los datos generados por una determinada actividad
web, analizarlos e interpretarlos, teniendo en cuenta los objetivos que se persiguieran y
sus mediciones.
Un proyecto de una WEB se plantea con una estrategia y unos objetivos que serán
controlados por distintas métricas KPI (Key Performance Indicators) que son métricas que
se usan para poder analizar los resultados, son los indicadores para investigar si se están
consiguiendo los objetivos.
La Analítica digital es una herramienta muy importante para el marketing on-line, la
usabilidad y la gestión del marketing digital.
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BUZZ RESEARCH es una técnica que recoge y analiza lo que comentan las personas
sobre un tema, persona o empresa en espacio web. Puede aportar información muy
interesante, ya que normalmente se produce de forma espontánea y sin un objetivo
concreto por lo que no está condicionada por la investigación. Puede aplicarse en
estudios como los de Reputación online, Netnografía, comunidades virtuales, etc.

BIBLIOGRAFÍA

Grande Esteban, I. Abascal Fernández, E. (2007). Fundamentos y técnicas de investigación

comercial, 9ª Edición, ESIC, Madrid.
Guías ESOMAR AEDEMO. http://www.aedemo.es
Consultar Código de conducta ESOMAR para recolección pasiva de datos, observación
y grabación
https://www.esomar.org/uploads/public/knowledge-and-standards/codes-and-guidelines/ESOMAR_Guia-para-recoleccion-pasiva-de-datos-observacion-y-
grabacion.pdf
Consultar Código de conducta ESOMAR para la compra simulada.
https://www.esomar.org/uploads/public/knowledge-and-standards/codes-and-guidelines/ESOMAR_Guia-para-los-estudios-mystery-shopping.pdf

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 TEMA 9:

LAS TÉCNICAS CUALITATIVAS

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8.1. Características generales y tipos
8.2. Las reuniones de grupo o grupo de discusión
8.3. La entrevista individual en profundidad
8.4. Las técnicas proyectivas

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 1. CARACTERÍSTICAS GENERALES Y TIPOS.
Las cualitativas son un conjunto de técnicas que tratan de analizar la realidad en
profundidad y de forma abierta. Con estas técnicas no se trata de medir o cuantificar un
determinado fenómeno o conducta, sino que su objetivo es comprenderlo en profundidad
en su estructura y significado.

LAS DIFERENCIAS ENTRE LAS TÉCNICAS CUALITATIVAS Y LAS

CUANTITATIVAS
Estudios cualitativos:
Las técnicas cualitativas son: Entrevista en profundidad, Dinámicas de grupo o grupo de
discusión (focus group), Técnicas de tipo proyectivo, Observaciones.
Con estos estudios se pretende analizar el comportamiento y las opiniones de las
personas (actitudes, creencias y motivaciones), pero de una forma profunda y extensa. Se
recaba gran cantidad de información de los consultados. Se recogen los discursos íntegros
y de forma abierta (en muchas ocasiones se graban).
El Trabajo de campo lo realiza un moderador en las dinámicas de grupo, y un
entrevistador especializado en las técnicas no grupales. El soporte material para el trabajo
de campo es una Guía de discusión grupo o Guía de entrevista
Se basan en bastantes casos en técnicas y teorías de psicología y sociología.

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La información procede de un número reducido de personas. No son elegidas al azar,
sino expresamente por sus características personales. Dependiendo del estudio se hace la
selección por distintas variables, tomando en cuenta, por ejemplo: perfil socio
demográfico, profesional, perfiles de consumo etc. Las muestras son muy pequeñas (no
se trata de muestras estadísticas). Las muestras buscan representar un problema teórico
seleccionando perfiles sociales observables que ofrezcan información sobre las categorías
de análisis.
La información procede generalmente de fuentes externas primarias. Y los diseños de
investigación se hacen ad-hoc.
La información recogida se transcribe en textos literales, que reproducen los discursos de
los consultados. La información obtenida es muy extensa y detallada
El tipo de investigación es fundamentalmente exploratorio y el tipo de análisis
interpretativo. Las conclusiones del estudio cualitativo no pueden generalizarse en
términos estadísticos a la población.

Estudios cuantitativos:
Tratan de analizar aspectos del comportamiento y las opiniones de las personas pero en
sus aspectos más superficiales. Cuestiones del tipo cuánto, dónde, cómo, referidas a la
conducta de las personas. En general, se analizan aspectos que pueden medirse
objetivamente.

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El Trabajo de campo lo realizan entrevistadores que no requieren perfiles especiales y
utilizan como soporte para recoger la información el cuestionario
Las técnicas de obtención de datos más habituales son las encuestas, los paneles y
observación. La información procede de cualquier fuente y el tipo de investigación es
más de tipo descriptivo y / o causal.
Los datos se recogen de toda la población que se quiere estudiar, o de una muestra
representativa de la misma. Las muestras suelen ser grandes y, a menudo, de tipo
estadístico.
El tipo de información recogida se plasma en ficheros numéricos de datos y el tipo de
análisis es numérico y estadístico.
Las conclusiones, en general, sí pueden generalizarse a la población y con frecuencia en
términos estadísticos.

APLICACIONES DE LAS TÉCNICAS CUALITATIVAS EN LA INVESTIGACIÓN DE

MERCADOS
En distintos tipos de estudios
- En estudios de tipo exploratorio: para obtener información previa sobre áreas de las
que apenas se tienen conocimientos.
- En estudios con finalidad explicativa sobre la base de conocer y analizar actitudes,
necesidades, motivaciones y creencias.

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 - Para obtener información complementaria sobre determinado aspecto que pueda
haber quedado poco claro en una investigación anterior.
Para analizar en profundidad los comportamientos de los consumidores. Especialmente
los relativos a:
- Hábitos de comportamiento que el consumidor realiza inconscientemente.
- Comportamientos ilógicos o irracionales o contradictorios
- Los procesos cognitivos que llevan al consumidor a construir su percepción y su
realidad.
- La influencia del grupo en la construcción de la realidad, influencia de la cultura, los
valores, creencias, prejuicios, etc.
- Aspectos emocionales individuales y colectivos y su influencia en el comportamiento.
Para evaluación de actividades concretas de marketing y publicidad, antes de realizar
grandes inversiones,
- Para generar o captar ideas nuevas
- Para pretest de anuncios, productos y servicios.
- Para analizar la respuesta de los consumidores.
- También para analizar el conocimiento léxico de los consumidores, lo que permitirá
elaborar eslóganes y nombres de producto adecuados y llamativos.
Las dos técnicas más utilizadas en investigación de mercado son las Reuniones o
Dinámicas de Grupo y las Entrevistas en Profundidad.
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 2. REUNIONES DE GRUPO O GRUPO DE DISCUSIÓN

Un Grupo de discusión, Reunión o Dinámica de Grupo es una técnica de investigación

cualitativa, primaria. Consiste en la reunión de un grupo reducido de personas,
dirigidas por un moderador, que conversan entre ellas y con él, sobre un tema
previamente definido en un guía de discusión, con el objetivo de analizar una cuestión,
encontrar una solución a un problema o de proporcionar información sobre aquel,
sugerir y/o analizar un producto o servicio, encontrar causas de ciertos fenómenos, etc.
En general se trata de realizar una investigación de tipo exploratorio sobre una serie de
cuestiones establecidas en los objetivos del estudio.
Para dirigir y moderar un grupo se requiere alguien con experiencia y formación
superior. El moderador deberá tomar un papel neutro y mantener su autoridad dentro
del grupo.
Los grupos de investigación no deben ser demasiado grandes (entre 5 y 10 personas).
El grupo debe tener una composición con cierta homogeneidad para que se pueda
producir un discurso fluido entre los participantes. Por otra parte, entre los componentes
del grupo debe de haber una diversidad de perfiles para que se produzca un discurso
más rico, fruto del intercambio de opiniones diversas.

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 Las Aplicaciones de las técnicas de grupo en la investigación comercial
- Ofrece mayor número de enfoques y análisis diferentes sobre la cuestión a investigar.
- La información que genera el grupo es mayor que la de la suma de la que aportaría
cada uno de los participantes.
- Produce más y mejores ideas que cuando los individuos trabajan solos.

Además de las aplicaciones que ya se han mencionado para las técnicas cualitativas, la
Reunión o Dinámica de Grupo puede servir para:
- Explorar en profundidad opiniones, actitudes y preferencias sobre productos y
servicios (nuevos o no). Como forma de aproximarse al análisis y compresión
problemas de mercado.
- Aproximarse a los problemas. La formulación de hipótesis de trabajo
- Desarrollar estrategias y analizar problemas.
- Interpretar aspectos obtenidos en encuestas
- Desarrollar conceptos creativos. Generar ideas de nuevos productos.
- Explorar la percepción que los consumidores tienen de los productos. Tratar de
comprender las emociones y motivaciones conscientes e inconscientes frente a
productos, servicios.
- Uso de los productos o servicios por parte de los consumidores

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 - Analizar problemas concretos sobre los productos y servicios (disminución de ventas,
rechazo, etc.)
- Hacer previsiones de la aceptación de nuevos productos.
- Análisis de la reacción de los consumidores ante productos, pretest de envases,
nombres y precios. Valorar y crear publicidad, eslóganes etc.
- Pretest publicitarios y análisis de comunicación publicitaria.

Como organizar y planificar un Reunión de Grupo

Definición de los objetivos

El investigador y el usuario de la investigación deben determinar y definir perfectamente
cuales son los objetivos de la misma. Por medio de un briefing se trasmite al investigador
toda la información sobre el estudio que se desea realizar.
Reclutamiento
Las empresas de Trabajo de Campo se ocupan del proceso de selección y reclutamiento
de los componentes de los grupos a través de distintos procedimientos. Se utilizan
cuestionario de selección, o ficha de reclutamiento, en el que aparecen las condiciones
que deben cumplir los componentes del grupo y sus datos personales. La selección se
puede hacer por medio de búsquedas “puerta a puerta”, o puede utilizarse el
procedimiento bola de nieve. etc.
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La composición de un grupo debe guardar una cierta homogeneidad en sus participantes
para que sea más fácil la comunicación entre sus componentes En este sentido, se debe
tener en cuenta el sexo, la edad, el estatus, el nivel formativo, etc. sobre todo
dependiendo del tema sobre el que versa el grupo. Sin embargo, el grupo debe tener un
cierto grado de heterogeneidad para que se genere diálogo y se produzca una
contraposición de discursos.
Tamaño del grupo Los especialistas coinciden que el tamaño óptimo está entre 5 y 10
personas. Los grupos pequeños se manejan mejor y a veces son preferibles por los
objetivos de la investigación y la composición. Ej. Grupos de niños, grupos de gran
dificultad. Sin embargo, son más pobres en su discurso. Cuanto más grande el grupo, más
rico el discurso, pero más difícil de manejar (se hacen corrillos, aparecen más liderazgos).
Lugar de realización
Las reuniones de grupo se pueden desarrollar en salas para reuniones que tienen los
Institutos de Investigación y empresas de campo, o en salas de hoteles contratadas para
este tipo de trabajo. Deben contar con material para grabar audio y video.
Duración
Como orientación la duración puede estar en una hora y media. No obstante se adecuará
al desarrollo del grupo y los objetivos de la investigación.

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Diseño de un estudio cualitativo por Reuniones de grupo: ¿Cuántas reuniones hacer?
Al ser una técnica cualitativa no tiene exigencias estadísticas sobre el tamaño de la
muestra. Lo que se pretende es captar los principales perfiles de discurso que se dan en la
población.
Para el diseño se consideran las principales variables y discursos que puede presentar la
población en estudio y, tras su análisis, se determina cuáles son los discursos que se
considera pueden aportar las opiniones más importantes para la investigación en función
de los objetivos. Para hacer el esquema se tienen en cuenta algunas variables.
- Las de tipo sociodemográfico como: sexo, edad, estudios, ocupación,
- Las territoriales: habitat, Comunidad Autónoma
- Las de tipo psicográfico: características como estilo de vida, perfil ideológico, etc.
- Las relacionadas con comportamiento o con situaciones de consumo y aquellas
variables que puedan ser determinantes para el objeto de estudio. Por ej. En un
estudio sobre telefonía móvil, se consideraría: compañía, perfil de cliente, etc.
Con todo ello, y en función de los objetivos y presupuesto, se hace un diseño estratégico
determinando cuantas reuniones y cuáles hacer.
A partir de un cierto número de reuniones, la información que éstas aportan sobre las
anteriores es insignificante o nula, la información es redundante.
El número de reuniones suele ser pequeño (entre 2 y 6 es algo frecuente).
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 Esquema de desarrollo de una Reunión de grupo
 El comienzo es la presentación de la empresa que hace el estudio y el moderador.
Después se explica que es el GD cuáles son sus características (tema, duración etc.)
normas (como intervenir, y que deben hacer). Se les garantiza el anonimato de sus
opiniones y se les pide permiso para grabar el grupo. Arrancar el diálogo con una
ronda de presentaciones en la que los participantes dicen su nombre y características
básicas (esto permite al moderador identificar los perfiles que ha solicitado).
 Después se introduce el tema en una forma genérica y que promueva la participación,
es el calentamiento o warming- up. A partir de aquí el grupo se desarrolla conforme a
la Guía de discusión del grupo en la que se recogen en forma de guión todos los temas
a tratar en función de los objetivos de la investigación y, en concreto, los que afectan
de manera especial a ese grupo.
 Una vez desarrollados los grupos se procede al análisis de los discursos y la realización
del informe de resultados
Técnicas para trabajar en una Reunión de grupo
Algunas técnicas y estrategias que se pueden utilizar en una dinámica de grupos son:
Técnicas de creatividad como la Tormenta de ideas, la Verificación, Repetición,
Silencio, Espejo, Animación, Juego de Roles, Aclaración, Cambio de tema,
Ramificación, Recapitulación
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Informe de resultados de un Estudio cualitativo por Reuniones de grupo
Fuente : Investigación cualitativa. J. Báez

Una vez que se han realizado todas las reuniones del estudio cualitativo, se transcriben
todas ellas literalmente. La trascripción incluye todos los diálogos y expresiones que se
hayan producido.
El procedimiento de análisis partir de las transcripciones se basa en:
La preparación del material para su análisis.
La primera lectura o análisis previo
Seleccionar las unidades de análisis del discurso
La clasificación de los contenidos
La categorización, organizando los contenidos presentes en los discursos
La validez del análisis del contenido se alcanza cuando es: exhaustivo, representativo
cualitativamente, acorde a los objetivos del estudio y, cuando hay acuerdo en la validez
explicativa del análisis, aunque no haya unanimidad en la explicación.
El análisis trata de encontrar los principales discursos y sus líneas argumentales,
presentes en los grupos, identificándolas con los perfiles de las personas que sustentan
esos discursos. Se identifican discursos protagonistas y antagonistas, y las líneas s y

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 argumentos sobre las que se genera la confrontación de los discursos. Se identifican los
contenidos principales y secundarios en los grupos.
Lo habitual es extraer párrafos literales del discurso o verbatim que son partes del
discurso en que los que se expresan las ideas principales y que expresan de la forma
más significativa las líneas del discurso. El análisis que se hace de los grupos en el
informe de resultados se apoya sobre estos verbatim que se incluyen en el informe
como citas literales de los componentes del grupo y sobre los que se basa el análisis.
En un informe cualitativo se incluye:
- Introducción y objetivos del estudio cualitativo
- Metodología: descripción de los grupos realizados
- Informe de resultados. Resumen. Conclusiones
- Trascripción de los grupos
- Incidencias de campo

La representatividad de un estudio cualitativo

La garantía científica de la validez de un análisis cualitativo se sustenta en tres cuestiones
metodológicas:
- La clausura del discurso. Es decir, que se garantice que con la información recogida
se cierra el discurso. Es decir, que se han expresado las opiniones y valoraciones

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 sobre la cuestión planteada y no queda más que decir. Ir más allá supondría un
discurso redundante y la saturación.
- La ramificación estructural del discurso, lo que significa que en el estudio se han
explorado distintos enfoques y han quedado recogidos los distintos puntos de vista y
lógicas del discurso social.
- En el análisis del discurso se ha aplicado un modelo de análisis experimentado que
permita analizar de modo sistemático el discurso.

3. LA ENTREVISTA EN PROFUNDIDAD

Definición
La Entrevista en Profundidad es una técnica cualitativa que suele aplicarse en
investigaciones exploratorias. Es una comunicación dinámica entre dos personas en la
que intercambian información, experiencias, ideas, opiniones o sentimientos. La
interacción se da niveles relativamente profundos. La dirección de la entrevista la lleva
el entrevistador en función de los objetivos. Para su realización se sigue una guía de
entrevista en función de los objetivos de la investigación.
La finalidad de la entrevista es obtener información sobre un tema predeterminado por
el investigador. Se busca que la información se precisa y que el entrevistado se exprese
con libertad y que sea él quien ordene su propio discurso. El entrevistador debe
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 mantener una actitud activa durante la entrevista. Su atención debe centrarse tanto en la
expresión verbal y no verbal, así como en la expresión simbólica del entrevistado.
Debe realizar una escucha activa y una continua interpretación para obtener una
comprensión profunda del discurso del entrevistado

Aplicaciones de la Entrevista en profundidad

 Cuando es preciso obtener información en profundidad o muy compleja, que no

puede recogerse a través de preguntas simples, como las que suele haber en los
cuestionarios. En este caso no sirven las encuestas, porque las respuestas tienen
muchos matices que en el cuestionario de encuesta es difícil de recoger.
 Cuando las personas deban proporcionar información confidencial o delicada, relativa
a su vida, creencias, actos, preferencias, etc.
 Cuando se quiere obtener información de profesionales o expertos, como
empresarios, directivos, artistas, médicos, etc., que puedan facilitar mucha
información, así como opiniones y juicios de gran interés sobre su actividad
profesional. En estos casos, los cuestionarios son un instrumento muy cerrado que
empobrece y limita la recogida de información que estas personas son capaces de
proporcionar. Lo más adecuado en este tipo de entrevista es dejar hablar de forma
abierta y libremente, guiando la conversación con una guía de entrevista previamente
elaborada.
CURSO 2018_2019
 También se pueden utilizar las entrevistas en profundidad para recoger información
que sirva después para la elaboración de cuestionarios, ya que las personas
entrevistadas pueden ir definiendo, a partir de las repuestas, los contenidos o las
preguntas que convenga formular.

Según las características de la investigación podemos distinguir:

o EP centrada sobre una determinada cuestión

En este tipo de entrevista se pretende profundizar en los conocimientos sobre un
determinado tema. Se utiliza mucho en el caso de entrevistas en profundidad a expertos
en una determinada materia.
o EP centrada sobre una persona
El entrevistador no se centra sobre un determinado problema o cuestión, sino en las
experiencias vividas por una persona (el entrevistado). El entrevistador debe provocar en
el entrevistado la necesidad de auto explorar para descubrir aspectos psicológicos más
profundos de sí mismo.

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Como organizar y desarrollar una Entrevista en Profundidad
- Se necesita formación superior en psicología y conocimiento de la técnica
- Es preferible una formulación de las cuestiones a tratar que no suponga un
interrogatorio. Hay que evitar la formulación de preguntas muy directas ya que en
general condicionan más, bloquean y cierra el discurso. Es mejor solicitar la opinión
acerca de las cuestiones de un modo abierto y dando espacio a la respuesta.
- Evitar las preguntas del tipo ¿por qué?, ya que tienden a producir respuestas
justificativas y defensivas. Es mejor preguntar ¿cómo? ¿qué?
- Es importante tratar de dar fluidez al discurso del entrevistado y no utilizar
expresiones que lo bloqueen.
- No se debe cuestionar con juicios de valor lo que dice el entrevistado.
- El entrevistador es quien dirige el proceso y, aunque debe de intentar que el
entrevistado se implique en la entrevista, debe de mantener el control y seguir la guía
de discusión.
- Hay que cuidar la apariencia y las formas: la presencia, el lenguaje verbal y corporal
etc.
- El entrevistador puede utilizar una serie de técnicas que ayudarán al entrevistado a
profundizar en sus opiniones, creencias, sentimientos, etc.

CURSO 2018_2019
 Informe de resultados
De manera semejante a como se realiza el informe en las Dinámicas de grupo, en la
Entrevistas en Profundidad, una vez que se han realizado todas las entrevistas del
estudio se transcriben literalmente. La trascripción incluye todos los diálogos y
expresiones que se hayan producido. El procedimiento de análisis e informe de
resultados es semejante al descrito para los Grupos de discusión.

4. TÉCNICAS PROYECTIVAS

Definición
Son técnicas cualitativas, que permiten indagar y tratar de conocer aspectos
inconscientes de las percepciones, motivaciones, actitudes y conductas de las personas.
Son un conjunto de técnicas observacionales cuyo objetivo fundamental es conocer las
motivaciones profundas de la persona.
El procedimiento que se sigue es presentar una serie de estímulos imprecisos, vagos, o
bien situaciones ambiguas (palabras, frases, manchas, dibujos, fotografías, objetos,
representaciones) sobre los que el individuo proyecte sus opiniones, sin sentirse
directamente implicado. En general, cuanto mayor sea la ambigüedad del material que

CURSO 2018_2019
 se utiliza, el entrevistado proyecta con mayor claridad y riqueza sus creencias,
actitudes, sentimientos, percepciones y motivaciones más profundas.
Las personas con este tipo de técnica de “juego proyectivo” tratan de dar forma a ese
material ambiguo que se le presenta, en función de sus percepciones y su sistema de
creencias y valores. Se pretende con las técnicas proyectivas explorar el mundo
inconsciente del sujeto.

Aplicaciones de las Técnicas Proyectivas TTPP

Son muy útiles en investigaciones exploratorias. Las TTPP son instrumentos útiles
cuando se requiere una gran profundidad de los resultados y explorar aspectos del
inconsciente de la persona.
Estas técnicas sirven para vencer una serie de barreras que bloquean el discurso del
sujeto por la socialización y educación. Estas barreras son: la de la conciencia, la de la
irracionalidad, la de lo inadmisible y la de la cortesía.
El uso de este tipo de técnicas plantea limitaciones por la dificultad que supone la
interpretación de los resultados. La evaluación del resultado obtenido no es fácil porque
no se puede precisar el grado de sinceridad y de profundidad de los resultados. Además,
el informe de resultados se basa en la interpretación que hace el analista.

CURSO 2018_2019
 En Investigación de mercados, la cuestión es cómo se hace el diseño de la técnica
proyectiva y de los materiales adecuados a los objetivos que se persiguen. También es
compleja la interpretación de los resultados.

las principales técnicas proyectivas

Test de asociación de palabras: asociación de palabras con ideas (colores, otras
palabras, etc.) de forma espontánea.
Test de frases incompletas: se proponen frases incompletas que el entrevistado deberá
completar con lo primero que se le ocurra.
T.A.T (test de apercepción temática): serie de tarjetas con dibujos, esquemáticos y
difusos sobre figuras humanas en situaciones. Estas series deberán ser ordenadas o
completadas formando historias.
Otras: Test de Rorschach, Representación de roles, etc.
En general, los juegos y técnicas proyectivos de personalidad tratan de analizar los
diversos rasgos o aspectos de la personalidad, a través de pruebas gráficas (realización
de dibujos), interpretación de láminas (Rorschach, Zulliger y otros), relatos, situaciones
imaginarias, etc.

CURSO 2018_2019
 BIBLIOGRAFÍA

Báez y Pérez de Tudela, J. (2007) Investigación cualitativa. ESIC. Madrid

Ortega, E. (1998), Manual de investigación comercial, 3ª Edición, 5ª Impresión, Pirámide,
Madrid.
Grande Esteban, I. Abascal Fernández, E. (2007). Fundamentos y técnicas de investigación
comercial, 9ª Edición, ESIC, Madrid.

CURSO 2018_2019
 TEMA 10:

PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS DE DATOS

CURSO 2018_2019
10. 1. Etapas del procesamiento de datos y análisis de información
10. 2. Clasificación de las técnicas de análisis
10. 3. Análisis univariable descriptivo e inferencial
10. 4. Análisis bivariable
10. 4.1 Contrastes paramétricos: diferencia medias y proporciones, análisis de la
varianza
10. 4.2 Análisis de tablas de contingencia
10. 5. Principales técnicas de análisis multivariable aplicables en marketing

CURSO 2018_2019
1. ETAPAS EN EL TRATAMIENTO ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA

Revisión, depuración y supervisión de los cuestionarios y datos.

Codificación
Grabación/generación y verificación del fichero de datos.
Preparación del fichero (etiquetar variables, códigos, poneraciones, generar
nuevas variables, etc)
Tratamiento de la información
Tabulación
Análisis de cada pregunta
Estudio de relaciones por pares de preguntas
Análisis de preguntas por subgrupos
Estudio de relaciones entre todas las preguntas
Contrastes de Hipótesis

Interpretaciones, resultados y conclusiones

CURSO 2018_2019
PREPARACIÓN DE LOS CUESTIONARIOS. LA CODIFICACIÓN.
Revisión y depuración de datos o cuestionarios
Se efectúa para corregir errores provenientes de: ambigüedades, respuestas no legibles,
errores en las casillas, omisiones, incoherencias,
Codificación
Consiste en la asignación de números (códigos) a las respuestas. La codificación se
utiliza en distintos casos en los que se asignan números (códigos) a los ítems de
respuesta de cada una de las variables:
Respuestas cerradas; 1 = hombre, 2 = mujer
Si son categorías; 1 = renta alta, 2 = renta media, 3 = renta baja
Si la escala es métrica el código coincide con el valor. Si la edad es 38 años, el
código es 38. Se puede reconvertir en otra variable por intervalos de edad que no
sea métrica sino categórica.
Si una pregunta admite respuestas múltiples se puede convertir cada alternativa en
dicotómica y se codifican individualmente.
Si la pregunta es abierta, se listan las respuestas literales (un porcentaje del total de
cuestionarios). Se agrupan por categorías y se asigna un código a cada categoría. La
respuesta codificada se puede grabar en el fichero de datos y ser tratada cómo una
pregunta cerrada.

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Interesa codificar o recodificar
o Cuando hay preguntas con respuestas abiertas
o Cuando hay muchas categorías, para agruparlas y facilitar su tratamiento y
análisis.
o Cuando la información es continua y se quieren hacer intervalos.
o Cuando se desea combinar variables y/o crear nuevas recodificando otras
variables.
Cómo se hace la recodificación:
o Las categorías tienen que estar cerradas
o Las categorías tienen que ser excluyentes
o Las categorías tienen que ser significativas homogéneas en sí y distintas entre sí
o Su número debe ser razonable

En el ejemplo siguiente vemos las respuestas obtenidas a las variables 1 a 7 de un

cuestionario en una encuesta y algunos ejemplos de codificación.

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Ejemplos de recodificaciones en la tabla adjunta

Recodifica Recodifica
VAR 1 VAR 2 VAR 3 VAR 4 VAR 5 VAR 6 VAR 7
VAR 5.1 VAR7
TIPOCOMPRA CODEDAD
Nº Nivel
Ciudad Profesión Compra Sexo Edad
Cuestio. renta

42 5 1 9 Pizza 1 1 56 2
56 9 8 8 Chuletas 2 2 59 2
210 9 8 9 Sopa 1 2 81 3
217 4 9 8 Arroz 1 1 57 2
222 6 10 10 Vino 3 1 77 3
237 9 1 7 Trucha 2 2 22 1
258 7 1 8 Cerveza 3 1 58 2
260 1 8 10 Pan 1 1 22 1
327 8 10 10 Alubias 1 2 23 1
332 6 9 8 Coca-cola 3 4 21 1

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Codificación realizada:
 En la variable 6, sexo, al analizar el fichero de datos se observa un error (código 4)
cuando las opciones son, solamente 1=hombre o 2=mujer. Se recodifica
corrigiendo el error. Hay que recodificar –si es posible-, asignando código1 =
hombre, ó 2 = mujer; si no se puede se le asigna un No sabe/No contesta
NS/NC=9.
 La variable 7, edad, se ha preguntado como una variable cuantitativa o numérica. Se
decide crear una nueva llamada codedad, por recodificación en tramos de edad,
asignando a cada tramo un código. Construimos una nueva variable categórica
recodificando la numérica en intervalos. La nueva variable la llamamos “codedad”,
donde, código = 1 si es joven menor de 30 años; código = 2 si edad entre 30 y 64
años y código = 3 si la edad es 65 o más años.
 La variable 5 es una respuesta abierta y se procede a ver las respuestas recogidas y
agruparlas por categorías. Después se asigna un código a cada categoría de
respuesta. De ese modo se pueden codificar las respuestas en el fichero de datos
para que puedan ser tratados estad. Desde los resultados de la variable abierta
compra, creamos una nueva variable cerrada “tipocompra” con los códigos que
decidimos asignar: tipocompra=1 si se mencionan alimentos frescos, tipocompra
= 2 si en abierto se refieren a alimentación seca y tipocompra=3 si son bebidas.
De este modo el fichero queda revisado codificado y cerrado en las respuestas.
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 LA GRABACIÓN DE DATOS. EL FICHERO DE DATOS
Si la información ha sido recogida en soporte papel, antes de iniciar el proceso de
análisis es necesario grabar los datos en un soporte informático, que permita su
posterior tratamiento estadístico.
Si las entrevistas se han realizado utilizando algún programa informático (CATI, CAPI,
CAWI, o similar), el programa de entrada de datos se ha diseñado previamente y el
fichero de datos se genera en tiempo real, al tiempo que se hace el trabajo de campo.
Una vez grabados los cuestionarios de papel se verifica la grabación, es decir, se graba
una segunda vez para detectar errores de grabación en el fichero.
Para grabar los datos se debe dar formato al fichero de entrada de datos, escribiendo
previamente su estructura en un programa informático (SPSS o similar): las variables, sus
ítems códigos de respuesta y sus características, para después introducir los datos (los
casos) de cada entrevista. También puede hacerse construyendo un formulario Google
Drive o similar.

El paso de la información a soportes informáticos. Ficheros de datos

Una vez que los datos recogidos en los cuestionarios han sido grabados ogenerados en
un soporte informático, lo que obtenemos es un fichero de datos similar a una matriz de
datos. Lo más frecuente es que las variables ocupen las columnas y los casos las filas. Se
puede emplear distintos programas de entrada de datos Excel, SPSS, etc. Una vez
finalizada la grabación o entrada de datos tenemos una matriz con el siguiente formato:
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Se trata de una matriz de
dimensión n x m, donde n
es el número de flas, es
decir el número de casos
(registros, o cuestionarios
cumplimentados, si se trata
de una encuesta) y m es el
número de columnas, lo que corresponde con el número de variables incluidas.
Fichero de datos
Una primera comprobación del fichero de
datos importante es chequear que hay el
número de casos de nuestra muestra (nº de
filas), que están todas las variables en las
columnas (no falta ni sobra ninguna) y en
cuanto a los casos grabados en las celdas
del fichero no hay casos desaparecidos o
erróneos.
Se debe guardar una copia original del
fichero antes de comenzar a tratarlo.

CURSO 2018_2019
 Si se construye un fichero SPSS -sin
importar los datos que se hubieran
generado con otro programa-, primero se
construye la hoja de variables y luego se da
entrada a los datos. Un registro por cada
fila.
La construcción de variables debe hacerse
teniendo en cuenta el tipo de variable y la
escala de medida

Si se hubiera utilizando un programa de entrada de datos de cuestionarios, como por

ejemplo Google Form Drive, Excel, o cualquier otro, se puede importar directamente el
fichero a SPSS u otro programa similar. En este caso se debe comprobar que la
importación se ha realizado correctamente al nuevo fichero de SPSS.

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TIPOS DE VARIABLES y ESCALAS EN EL FICHERO DE DATOS

Una variable es cualquier característica, que toma valores diferentes, en un conjunto de

observaciones.

Hablamos de una variable cuantitativa o numérica cuando la característica que se mide

toma valores numéricos aritméticos. Muchas de las variables económicas son de este
tipo (como precios o gasto en unidades monetarias), pero también hay variables
económicas de tipo cualitativo.

Entendemos por variable cualitativa o categórica aquella que toma valores no

numéricos (los códigos no tienen valor numérico). La característica que se mide en este
en este caso sería, la posesión o no de una cualidad (un atributo).
Por ejemplo, la distinción de los consumidores por sexo, por tipo de familia (su
composición), el nivel de estudios o la categoría profesional son variables de tipo
cualitativo que forman parte de los análisis de los patrones de consumo.
Otro ejemplo puede ser la categorización de establecimientos comerciales (hiper, super,
tienda tradicional, etc.)

Las variables cualitativas pueden ser nominales y ordinales.

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En SPSS se distinguen:
Tipos de variable:

Escalas de la variable:

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Dependiendo del tipo de variable se pueden realizar distintos análisis estadísticos de los
datos. Por esta razón es importante planificar en el diseño del cuestionario con qué tipo
de variables y escalas se van a plantear las preguntas.

También es posible transformar las variables si el análisis lo requiere (recodificarlas,

normalizarlas, recodificarlas construyendo nuevas variables de tratamiento, etc.)

Es importante recordar que si la muestra no fue proporcionada y el análisis lo requiere

se debe de ponderar el fichero de datos. Los programas de análisis incluyen esta
opción. Para la ponderación se han de definir cuáles son los coeficientes de
ponderación.

Lo primero que se hace con el fichero es revisar variables y casos para ver la calidad del
fichero (errores en la muestra, casos perdidos, errores de grabación, etc.)

A partir de este primer análisis se puede plantear la construcción de nuevas variables a

partir de las recogidas en el fichero, como por ejemplo las recodificación de grupos de
edad, la construcción de indicadores de estatus, de perfil de consumidor etc.

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2. CLASIFICACIÓN DE LAS TÉCNICAS DE ANÁLISIS
Las técnicas de análisis de datos estadísticos se pueden clasificar en tres grupos
considerando el número de variables implicadas: técnicas univariables, bivariables y
multivariables.
En la clasificación de las técnicas de análisis de datos, además de la cantidad, hay que
considerar el tipo de relación que se establece entre las variables, y se consideran
técnicas de análisis de interdependencia y de dependencia. En el primer caso de
interdependencia, podemos decir que todas las variables se consideran como
independientes e interesa encontrar o constatar su patrón o estructura de relaciones
mutuas y simultáneas. En el segundo caso de dependencia, sí que se diferencia entre
variable(s) dependiente(s) e independiente(s), una(s) actúan de variables explicadas y
otra(s) de variables explicativas según un modelo de análisis explicativo que explicaría la
relación de dependencia.
En tercer lugar se pueden distinguir las técnicas de análisis de datos en función del nivel
de medición de las variables, su métrica. En función de si las variables son cuantitativas
(métricas, de tipo discreto o continuo) o cualitativas (no métricas, de tipo nominal u
ordinal).
En función de estas consideraciones, se utilizan distintas técnicas estadísticas más o
menos complejas.

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Los análisis de los datos pueden ser puramente descriptivos, si se trata de clasificar,
analizar representar los datos recogidos en un estudio, o bien un análisis estadístico
inferencial, si trata de inferir, -a partir de lo observado en una muestra (n)-, las
características generales de la población (N). Para ellos se realizan pruebas a la muestra.
Estos análisis se basan en los Contrastes de hipótesis.

CONTRASTE DE HIPÓTESIS

En investigación de mercados, para el análisis de los datos y la interpretación de los

resultados, se utilizan los contrastes de hipótesis. En inferencia estadística, un contraste
de hipótesis o prueba de significación es un procedimiento que sirve para corroborar si
una propiedad, -que se supone se da en una población N-, es compatible con lo
observado tomando una muestra n de esa población.
Mediante el contraste, a partir de los datos de la muestra se plantea el problema
estadístico considerando una hipótesis, es decir, una afirmación determinada H0 sobre el
comportamiento de una población, que la suponemos cierta, y una hipótesis alternativa
Ha, (la que sustituirá a H0 si la rechazamos). Con la prueba se trata de dirimir cuál de las
hipótesis es la verdadera, después de aplicar el procedimiento estadístico. Si se rechaza
H0, la probabilidad de que sea errónea es muy alta.
En un contraste de hipótesis pueden darse las siguientes situaciones:
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 H0 VERDADERA H0 FALSA
ACEPTAR H0 NO ERROR ERROR TIPO II (β)
REHAZAR H0 ERROR TIPO I (α) NO ERROR

Error Tipo I o Nivel de significación, es la probabilidad de (rechazar H0/ siendo H0

verdadera) = (α)

Error de Tipo II es la probabilidad (aceptar H0/ siendo H0 falsa) = (β)

Potencia es probabilidad (rechazar H0 /siendo H0 falsa) = (1- β)

Para disminuir los errores Tipo I y II es necesario que aumente la muestra tomada para el
estudio, lo cual no es siempre posible por problemas presupuesto.

Lo que más me importa es no cometer error Tipo I y para eso se disminuye (α ) el nivel
de significación. Lo más común es poner un (α ) 0.01 o 0.05 es decir un error de 1% y
del 5%.

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PROCEDIMIENTO PARA UN CONTRASTE DE HIPÓTESIS

1. Identificar el parámetro que se quiere estudiar.

2. Formulación de una hipótesis nula H0 y de una hipótesis alternativa HA.
3. Fijar una valor para el nivel de significación de la prueba (α)
4. Elección de una distribución de muestreo. El estadístico.
5. Cálculo del estadístico de la prueba.
6. Aceptación o rechazo de la hipótesis nula.
7. Interpretar el resultado

ELECCIÓN DE LA PRUEBA ESTADÍSTICA ADECUADA PARA LOS ANÁLISIS

Para seleccionar la prueba estadística necesaria en el análisis de datos de un estudio, hay
que valorar antes los siguientes aspectos:
- El tipo de variable: si es cuantitativa o cualitativa
- Grado de dependencia de los datos a tratar: son dependientes (apareadas) o
independientes.
- Si los datos cumplen con las necesidades que requiere la aplicación de cada prueba:
tamaño de la muestra, normalidad de la distribución, etc.

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3. ANÁLISIS UNIVARIABLE DESCRIPTIVO E INFERENCIAL

Análisis de cada variable del fichero:

Si la variable es nominal
. Frecuencias absolutas, relativas y porcentajes. Gráficos
Si la variable es métrica o continua
. Frecuencias absolutas, relativas y porcentajes
. Medidas de tendencia central: media, mediana, moda
. Medidas de posición no central: cuartiles, deciles, percentiles.
. Medidas de dispersión: La varianza y la desviación típica
. Medidas de deformación: asimetría y curtosis.
. Representaciones gráficas

La matriz de datos nos permite “ver” cómo se distribuyen los datos según las distintas
. Representaciones gráficas
variables. Un primer análisis de la matriz de datos se suele hacer por medio de un
recuento de frecuencias para las distintas variables. Con estos recuentos se puede
comprobar la calidad del trabajo de campo y grabación. También se obtienen datos para
poder construir nuevas variables recodificadas (como por ejemplo, obtener la variable
estatus recodificando conjuntamente otra/s variable/s (estudios y ocupación).

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Su presentación es bastante sencilla. Se presenta en columnas: En la primera indicamos
las respuestas obtenidas; en la segunda se cuenta el número de veces que se repite dicha
respuesta, esto es, la frecuencia absoluta de las respuestas.
Se suele añadir otra columna con Tablas de frecuencias
la frecuencia relativa y también se
puede añadir frecuencias
acumuladas.
La principal herramienta de
análisis de una variable de tipo
cualitativo es el simple recuento
del número de los casos dentro de
cada categoría. Ejemplo: los
grupos de edad de una muestra.

Además de los recuentos, se pueden analizar otros estadísticos mencionados en función

del tipo de variable y los gráficos adecuados en cada caso.

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4. ANÁLISIS BIVARIABLE
4.0 LA TABULACION DE ENCUESTAS.
ELABORACIÓN DE TABLAS ESTADÍSTICAS.
Normalmente en un estudio se comienza la tabulación con el cruce de variables dos a
dos. El cruce de variables ofrece el recuento de los datos para los cruces de las
categorías de dos o más variables. Las tablas cruzadas pueden darse en recuentos
absolutos o en porcentajes verticales (sobre el valor total de cada columna), u
horizontales (calculados sobre el valor total de cada fila).
En la cabecera se suelen colocar variables y atributos sociodemográficos de la muestra.
En las filas las preguntas (variables) con sus respuestas.

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La composición más habitual es que en las columnas aparezcan los datos referidos al
total de la muestra, seguidos de la desagregación en columnas de las variables
socidemográficas (sexo edad, etc.) Los valores analizados en las preguntas en el
recuento de valores absolutos y los porcentajes verticales en la tabla de datos.

TOTAL

Análisis de las relaciones entre preguntas o variables

Con estas tablas se trata de analizar la relación entre las variables de nuestro estudio,
empezando con un cruce general (preguntas por variables sociodemográficas) y
después, viendo el posible interés de realizar otros cruces específicos entre distintas
preguntas del cuestionario.

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Aspectos a tener en cuenta en las tablas cruzadas
Analizan la información cruzada de dos variables. Para emplear las tabulaciones
cruzadas deben seguirse algunas reglas básicas:

a. Si los datos son nominales, ordinales, de intervalos los datos estarán en

categorías.
b. El número de categorías debe ser limitado.
c. Es conveniente que el número de categorías sea tal que el cruce tenga un número
suficiente de casos de la muestra.
d. Si en una tabla cruzamos una variable numérica:
- Si la queremos colocar en la cabecera (columnas) la debemos convertir en
categórica con un número bajo de categorías. Por ejemplo: a partir de la
variable numérica “edad” en años, crear una nueva variable categórica “grupos
de edad”. Esta nueva variable si podrá colocarse en la cabecera de la tabla.
- Si la variable numérica la queremos incluir en filas, lo habitual será que los
datos de cruce se hagan en un estadístico de síntesis: media, desviación, etc.
(ejemplo si es la “edad” el dato cruzado será media de edad)

En las tablas bivariadas se hace una primera lectura de los resultados del cruce de todas
las variables del estudio por las principales características sociodemográficas de la
muestra.
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Construcción de tablas cruzadas EN SPSS Menú: Analizar

TABULACIÓN CONTRASTE DE CHI CUADRADO

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TABLAS DE PORCENTAJES VERTICALES Y HORIZONTALES. INTERPRETACIÓN DE
RESULTADOS. Fte: J.G. Madariaga Investigación de mercados.
Para el análisis de los resultados de una tabla se utilizan, los recuentos absolutos, pero
especialmente las tablas en porcentaje, vertical y horizontal, en función de cuál sea la
base de cálculo del porcentaje.

Ejemplo 1: En una encuesta se ha peguntado a la población de Madrid si conocía el

nuevo programa para actividades culturales del ayuntamiento para 2013. Se hizo una
encuesta y los resultados obtenidos en valores absolutos, distinguiendo los que sí lo
conocen y los que lo desconocen, fueron los de la tabla 1. Calcular la tabla de
porcentajes verticales y horizontales, e interpretar el resultado. TABLA 1

EDAD
CONOCIMIENTO MENOR DE 16 16 A 30 MAS DE 30
NO 45 34 55
SÍ 52 53 27

CURSO 2018_2019
Tabla porcentajes verticales

La mitad de los residentes conoce la CONOCIMIENTO POR GRUPO DE EDAD

oferta cultural 2013. La notoriedad
más elevada se da entre los residentes
con edades comprendidas entre 13 y
30 años, entre los que tres de cada
cinco consultados conoce la oferta
(60,9%); en el polo contrario, los
consultados mayores de 30 años, entre
los que sólo uno de cada tres la
conoce.

CURSO 2018_2019
Tabla porcentajes horizontales

PERFIL El perfil de las personas que conocen la nueva oferta 2013 refleja que un 80%
tiene menos de 30 años, y un 20% más de 30.

En las tablas cruzadas es posible introducir nuevas variables de cruce para desagregar
más los datos y comprender mejor los resultados. (Ejemplos entregados en clase)
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 4.1 CONTRASTES PARAMÉTRICOS: DIFERENCIA DE MEDIAS Y
PROPORCIONES, ANÁLISIS DE LA VARIANZA.
En las pruebas paramétricas se suponen distribuciones estadísticas subyacentes a los
datos (normal). Para su validez se deben cumplir algunas condiciones, si se cumplen, el
resultado de la prueba paramétrica será fiable.

DIFERENCIA DE MEDIAS

PRUEBAS ESTADÍSITICAS PARA COMPARAR MEDIAS DE DOS GRUPOS

Se utiliza con frecuencia en Investigación de mercados, para analizar las preguntas por
submuestras o subgrupos y comparar los resultados entre sí. Normalmente los subgrupos
se definen a partir de una variable nominal y en los grupos se han detectado diferentes
valores medios.
La cuestión es si esa diferencia observada es significativa. Se contrasta la hipótesis H0 de
que son medias iguales. Existen varios contrastes aplicables a diferentes situaciones
según se disponga de una o más muestras, independientes o no y para distintas
distribuciones de la variable.
Para pruebas paramétricas el test más habitual es la t de Student

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ANÁLISIS DE LA VARIANZA.

PRUEBAS ESTADÍSITICAS PARA COMPARAR MEDIAS DE TRES O MÁS GRUPOS

Se utiliza cuando se desea saber si los valores medios de la variable que se estudia para
cada categoría de la variable que los define difieren de forma significativa. Para poder
aplicar el análisis de la varianza deben darse las siguientes condiciones:

La variable independiente que define los grupos debe ser cualitativa (categórica). Ej.;
tienda, día de la semana, envase etc. La variable dependiente, la que se compara debe
ser cuantitativa (numérica). Ej.: cifra de ventas. Los valores de la variable dependiente
deben obtenerse de grupos distintos, independientes. Ningún sujeto debe estar en los
grupos de forma simultánea. La varianza dentro de cada categoría de la variable
independiente debe ser parecida. Las distribuciones deben ser normales. Debe haber 2
o más categorías. Los grupos no tienen por qué ser del mismo tamaño.

Se contrasta la hipótesis H0 de que son medias iguales

El análisis más frecuente es el ANOVA Análisis de la varianza.

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DIFERENCIA DE PROPORCIONES

PRUEBAS ESTADÍSITICAS PARA COMPARAR DOS PROPORCIONES

Cuando se trata de comparar dos grupos en los que se han calculado variables
cualitativas (categóricas), se comparan a través de las proporciones. Ej. ¿El grado (%) de
personas interesadas por un nuevo producto ¿es igual en Madrid que en Cataluña? ¿La
proporción de personas que recuerdan una campaña de publicidad es distinta por sexo?

Estas cuestiones se pueden resolver por medio de un contraste en el que la H0 es la

igualdad de proporciones en ambos colectivos. En este caso se analizan dos variables
cualitativas en dos grupos distintitos.

La prueba más utilizada es el contraste Chi cuadrado

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 4.2 ANÁLISIS DE TABLAS DE CONTINGENCIA
Fte,: ANÁLISIS DE DATOS CUALITATIVOS José Vicéns Otero Eva Medina Moral

Un tipo de tabla cruzada es la tabla de contingencia. Es un procedimiento básico para

estudiar las relaciones entre variables son las tablas cruzadas o de contingencia. Para
analizar la asociación entre dos o más variables, es necesario estudiar su distribución
conjunta o tabla de contingencia. Las variables son ser de tipo cualitativo (categóricas o
de cadena).

La tabla de contingencia es una tabla

de doble entrada, donde en cada casilla
figurará el número de casos o
individuos que poseen un nivel de uno
de los factores o características
analizadas y otro nivel de la otra
nij = número de observaciones que tienen el atributo i y j
variable analizada. ni. = número de individuos que tienen el atributo i (marginal i)
n.j=número de individuos que tienen el atributo j (marginalj)

Los procedimientos de análisis, en este caso de las tablas, deben responder a dos
preguntas:
¿Existe relación entre las dos variables? ¿Cuál es la intensidad de la relación?
Las tablas de contingencia tienen dos objetivos fundamentales:
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1) Organizar la información contenida en un estudio cuando ésta es de carácter
bidimensional, o sea, referida a dos variables cualitativas.
2) A partir de la tabla de contingencia se puede además analizar si existe alguna
relación de dependencia o independencia entre los niveles de las variables cualitativas
objeto de estudio.
El hecho de que dos variables sean independientes significa que los valores de una de
ellas no están influidos por la modalidad o nivel que adopte la otra.
Para este análisis se utilizan contrastes de hipótesis. La hipótesis nula H0 a contrastar
será la de independencia entre los factores, siendo la hipótesis alternativa H1 la de
dependencia entre los factores.

Para identificar relaciones de dependencia entre variables cualitativas se utiliza un

contraste estadístico basado en el estadístico Chi-cuadrado X2, cuyo cálculo permitirá
afirmar con un nivel de significación estadístico determinado si los niveles de una
variable cualitativa influyen en los niveles de la otra variable nominal analizada.

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Tablas de contingencia en SPSS Menú: Analizar. Estadísticos. Tabla contingencia.

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5. PRINCIPALES TÉCNICAS DE ANÁLISIS MULTIVARIABLE APLICABLES EN
MARKETING
Se consideran métodos multivariables a aquellos métodos estadísticos que
simultáneamente analizan más de dos variables en el muestreo de observaciones.
Para decidir que análisis multivariable utilizar hay que:
 Examinar las variables para ver de qué tipo son y conocer sus características y de ese
modo poder elegir la técnica adecuada para el análisis.
 Ver que variables hay que incluir en el análisis.
 Revisar los datos para asegurarse de que hay un número de casos suficientes para
poder alcanzar un nivel de significación suficiente y un poder aceptable.
El análisis multivariable tiene una variedad de posibilidades amplia. Para clasificarlos
podemos plantear distintos criterios:
1. La distinción entre las variables utilizadas en el análisis. Y así se pueden distinguir:
a. Métodos de interdependencia: En estos métodos no hay distinción entre variables,
todas son de naturaleza similar. Son métodos especialmente descriptivos. Sirven
especialmente para sintetizar información, mostrar su estructura o establecer
clasificaciones. Algunos de los más habituales son: análisis factorial, análisis de
cluster y escalamiento multidimensional.
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 b. Métodos de dependencia: Estos métodos diferencian entre variables explicativas,
independientes o predictivas y variables a explicar o dependientes. Estos son
métodos de carácter explicativo como son los análisis de varianza, el de regresión
o el discriminante.
2. La escala de medida de las variables. Unas veces se necesitan variables que tengan
escala métrica exclusivamente, otras que las variables sean categóricas o incluso de
ambos tipos
3. Número de variables que se analizan simultáneamente. En el caso de los métodos
de interdependencia el número de variables a considerar depende de los
planteamientos teóricos de la investigación y también estará limitado por las
limitaciones del programa informático utilizado.
En el caso de los métodos de dependencia el número de variables consideradas sí es
relevante para distinguir entre análisis, sobretodo en cuanto al número de variables
a explicar, porque el número de variables independientes suele ser varias casi
siempre.
Cuando se va a utilizar un análisis de estas características hay que comprender:
Cuáles son las posibilidades de análisis que aporta.
Cuáles son los fundamentos del análisis.
Qué tipo de entrada de datos necesita y que salida de datos ofrece.
Cómo se puede llevar a cabo el análisis y Qué aplicaciones tiene.
Los principales análisis multivariables de dependencia y de interdependencia son:
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 MÉTODOS DE DEPENDENCIA

MÉTRICA REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

ESCALA DE VARIBLES
MÉTRICA INDEPENDIENTES

NO ANÁLISIS DE LA VARIANZA Y COVARIANZA. REGRESIÓN

MÉTRICA MÚLTIPLE CON VARIABLE FICTICIA. SEGMENTACIÓN .
ESCALA DE LA
VARIABLE
UNA DEPENDIENTE
ANÁLSIS DISCRIMINANTE. REGRESIÓN LOGÍSTICA.
MÉTRICA ANÁLISIS LOGIT Y PROBIT.

NO ESCALA DE VARIBLES
MÉTRICA INDEPENDIENTES
NÚMERO DE NO ANÁLISIS DISCRIMINANTE CON VARIABLE FICTICIA.
VARIABLES MÉTRICA ANÁLISIS CONJUNTO.
DEPENDIENTES
ANÁLISIS DE CORRELACIONES CANÓNICAS. ANÁLISIS
MÉTRICA DE ECUACIONES ESTRUCTURALES

ESCALA DE VARIBLES
MÉTRICA INDEPENDIENTES
NO ANÁLSIS MULTIVARIABLES DE LA VARIANZA Y DELA
VARIAS ESCALA DE LA MÉTRICA COVARIANZA. MODELOS LOG.LINEAL
VARIABLE
DEPENDIENTE
ANÁLISIS DE CORRELACIONES CANÓNICAS CON
NO VARIABLES FICTICIAS. ANÁLISIS DE ECUACIONES
MÉTRICA ESTRUCTURALES.

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 MÉTODOS DE INTERDEPENDENCIA
ANÁLSIS FACTORIAL

ESCALA MÉTRICA ANÁLISIS DE CLUSTER

ANÁLISIS DE ESCALAS MULTIDIMENSIONALES MÉTRICO

ANÁLISIS DE SIMILITUDES

ANÁLISIS DE ESCALAS MULTIDIMENSIONALES NO MÉTRICO

ANÁLISIS DE PREFERENCIAS
ESCALA NO MÉTRICA ANÁLISIS DE GRUPOS NO MÉTRICO

ANÁLSIS DE CORRESPONDENCIAS MULTIPLE

Dos análisis muy utilizados son:

Análisis Factorial:
Es una técnica multivariable de reducción de datos se utiliza para explicar las
correlaciones entre las variables observadas por medio de un número menor de variables
no observadas llamadas factores.

Análisis Cluster
Una técnica multivariable utilizada para clasificar a un conjunto de individuos en grupos
homogéneos. Pertenece, junto al análisis de tipologías y el análisis discriminante al grupo
de técnicas cuyo objetivo es la clasificación de los individuos.
CURSO 2017_2018
BIBLIOGRAFÍA

Hair, J.F. et al. (2010), Investigación de mercados, 4ª Edición, McGraw-Hill

Interamericana de España.
Malhotra, N.K. (2008), Investigación de mercados, 5ª Edición, Prentice Hall, México.
Grande I. y Abascal E., (2007) Fundamentos y técnicas de investigación comercial. Esic
Editorial. Madrid.
Zikmund, W.G. (2006), Fundamentos de investigación de mercados, 1ª Ed., 2ª Impresión,
Ediciones Paraninfo, Madrid
Ortega, E. (1998), Manual de investigación comercial, 3ª Edición, 5ª Impresión, Pirámide,
Madrid.

CURSO 2017_2018
 TEMA 11:

ELABORACIÓN DEL INFORME

DE LOS RESULTADOS Y APLICACIONES

CURSO 2018_2019
11.1. El informe final: estructura y tipos
11.2 Investigaciones de la mezcla de marketing (producto, precio, distribución y
Comunicación) y Otras investigaciones

CURSO 2018_2019
 1. EL INFORME FINAL: ESTRUCTURA Y TIPOS

La investigación de Mercados deberá ser honrada, veraz y objetiva.

Deberá llevarse a cabo con los métodos científicos apropiados.
Deberá realizarse siempre de conformidad a la legislación nacional e internacional
vigente.

RESPECTO A LA INFORMACIÓN RECOGIDA

El investigador que trabaja acogiéndose al código ESOMAR deberá respetar el
anonimato y la confidencialidad de las personas entrevistadas y consultadas y, por
tanto, deberá custodiar la información personal para que no sea divulgada.

LA PROPIEDAD DE LOS RESULTADOS

Los proyectos son propiedad del investigador.
Los informes son propiedad del usuario/cliente.

LOS ANÁLISIS Y RESULTADOS

Distinguir entre análisis de resultados, su interpretación y las recomendaciones.
Acompañar el informe de la información técnica necesaria sobre la realización del
trabajo y materiales de campo.
CURSO 2018_2019
 LA ESTRUCTURA DEL INFORME
 Título
 Índice con la estructura del informe para cada capítulo y apartado.
 Introducción: presentación, autoría, fechas, etc.
 Objetivos desarrollados en el informe.
 Metodología utilizada para la realización del estudio objeto del informe. Ficha con
la descripción metodológica.
 Informe de resultados. Análisis de los resultados obtenidos estructurado para cada
apartado, en función de las metodologías que se hayan utilizado en cada caso:
Informe de trabajo de Gabinete
Informe del estudio por Trabajo de Campo Cualitativo
Informe del estudio por Trabajo de Campo Cuantitativo

El informe debe estar organizado en función de los objetivos y temas tratados en el

estudio.
 Resumen
 Recomendaciones
 Anexos:
Informe de incidencias del Trabajo de Campo
CURSO 2018_2019
 Datos recopilados para el trabajo de Gabinete.
Transcripción de los discursos obtenidos en la realización del trabajo
cualitativo (EP o RG).
Ficheros de datos anonimizados.
Tablas cruzadas y Análisis estadísticos utilizados para el análisis de los
resultados
TIPOS
INFORMES CUALITATIVOS (Su realización se describe en el tema 9)
Una vez que se han realizado todas las reuniones y/o entrevistas en profundidad del
estudio se transcriben todas ellas literalmente. La trascripción incluye todos los diálogos
y expresiones que se hayan producido.
El análisis trata de encontrar los principales discursos y sus líneas argumentales,
presentes en los grupos, identificándolas con los perfiles de las personas que sustentan
esos discursos. Se identifican discursos protagonistas y antagonistas, y las líneas sobre
las que se genera la confrontación de los discursos. Se identifican los contenidos
principales y secundarios en el grupo.
Lo habitual es extraer párrafos o verbatim que son partes del discurso literales en las
que se expresan las ideas principales, y que expresan de la forma más significativa las
líneas del discurso. El análisis que se hace de los grupos en el informe de resultados se
CURSO 2018_2019
 apoya sobre estos verbatim que se incluyen en el informe como citas literales de lo
dicho por los componentes del grupo y sobre los que se basa el análisis.
En el informe cualitativo se incluye:
- Introducción y objetivos del estudio cualitativo
- Metodología: descripción de los Grupos o Entrevista en profundidad realizados
- Informe de resultados. Resumen. Conclusiones
- Trascripción de los Grupos o Entrevistas en profundidad
- Incidencias de campo

INFORMES CUANTITATIVOS
- Se basan en realización de análisis numéricos y estadísticos.
- El texto de los análisis se acompaña de los cuadros con los resultados totales y
desagregados para distintas variables sociodemográficas (sexo, edad, etc.) Se
comentan los datos que ofrezcan diferencias significativas.
- Tanto los cuadros como los gráficos deben aportar lo más importante y la información
relevante. Se suelen añadir como anexo final todas las tablas y análisis detallados por
si se desea consultarlos, aunque en el informe sólo se incluyen cuadros y gráficos
relevantes y comentados en el texto del informe.
- Los datos se acompañan de representaciones en gráficos que ayuden a la lectura y
sinteticen la información.
CURSO 2018_2019
2. INVESTIGACIONES DE LA MEZCLA DE MARKETING (PRODUCTO, PRECIO,
DISTRIBUCIÓN Y COMUNICACIÓN) y OTRAS INVESTIGACIONES

 IC SOBRE EL COMPORTAMIENTO DEL CONSUMIDOR:

Motivaciones de compra. Personas que influyen en la decisión de compra.
Actitudes e intenciones de los consumidores. Hábitos de compra. Estilos de vida.
Segmentación y tipología de consumidores.

 IC SOBRE LA DEMANDA Y LAS VENTAS

Determinación de la demanda total del mercado de un producto o de un grupo de
productos. Participación de las marcas en el mercado. Determinar la demanda por
áreas y tipos de consumidor.
Determinar los índices de capacidad de compra. Previsiones de ventas.

 IC SOBRE PRODUCTOS
Estudio para la creación de nuevos productos. Modificación o eliminación de
productos. Test de concepto, test de producto, test de envase, test de nombre. Test
de mercado. Imagen y posicionamiento de marca.

CURSO 2018_2019
  IC SOBRE COMUNICACIÓN Y PUBLICIDAD:
Influencia de la publicidad sobre el comportamiento del consumidor. Medición de
audiencia de medios. Pretest y Postest de publicidad. Estudios de eficacia
publicitaria. Relación entre la inversión publicitaria y las ventas

 IC SOBRE LA PROMOCIÓN DE VENTAS

Estudio del consumidor al que se destinan las promociones. Estudio sobre el diseño
de las promociones. Evaluación del resultado de las promociones.

 IC SOBRE LA DISTRIBUCIÓN
Participación en la distribución de los distintos agentes. Análisis de los productos y
marcas trabajadas. Fidelidad de marca. Influencia de los intermediarios en la
elección de la marca por parte de los consumidores. Actitudes y motivaciones de
los intermediarios ante los fabricantes. Análisis de productos y marcas presentes en
un establecimiento. Estudios sobre la estructura y disposición de los
establecimientos.

 IC SOBRE EL ENTORNO JURÍDICO, ECONÓMICO Y TECNOLÓGICO.

CURSO 2018_2019
 3. EJEMPLOS DE INFORME CUANTITATIVO Y CUALITATIVO
EJEMPLO INFORME CUANTITATIVO
El Observatorio Nacional de las Telecomunicaciones y de la Sociedad de la Información (ONTSI) presenta el Estudio sobre
Comercio Electrónico B2C (edición 2016) con los datos del año 2015.

La estructura de este informe y la presentación de algunos de sus datos es la siguiente

http://www.ontsi.red.es/ontsi/es/content/estudio-b2c-2015-edici%C3%B3n-2016-0

CURSO 2018_2019
CURSO 2018_2019
CURSO 2018_2019
 FICHA TÉCNICA

CURSO 2018_2019
CURSO 2018_2019
ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS 2012
(Ejemplo del análisis en algunos puntos)

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CURSO 2018_2019
 EJEMPLO INFORME CUALITATIVO (RESUMEN)

CURSO 2018_2019
 Se realizaron 3 (RG) Reuniones de Grupo con Jugadores Con perfiles en función de: su
frecuencia de juego, edad y conocimiento de la oferta.
1(RG) Reunión de Grupo con perfil: padres jugadores y cuyos hijos también lo fueran
Por otra parte, se realizaron 3 (EP) Entrevistas en Profundidad con expertos de este mercado.
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CURSO 2018_2019
CURSO 2018_2019
 VERBATIM
(Párrafos
textuales
recogidos en
las RG o EP)

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