INDICE

INTRODUCCIÓN....................................................................................................................................2
1. CONCEPTO DE CAUSALIDAD ...................................................................................................3
2. CONDICIONES PARA LA CAUSALIDAD.........................................................................4
A. VARIACIÓN CONCOMITANTE ...............................................................................................4
B. ORDEN TEMPORAL DE LA OCURRENCIA DE LAS VARIABLES ...............................................7
C. AUSENCIA DE OTROS FACTORES CAUSALES POSIBLES ........................................................8
3. DEFINICIONES Y CONCEPTOS ..................................................................................................9
 Variables independientes. ...................................................................................................9
 Las unidades de prueba .................................................................................................... 10
 Variables dependientes. ................................................................................................... 10
 Experimento. ..................................................................................................................... 10
 Diseño experimental. ........................................................................................................ 10
4. DEFINICIÓN DE LOS SÍMBOLOS ............................................................................................ 11
5. VALIDEZ EN LA EXPERIMENTACIÓN ..................................................................................... 11
 VALIDEZ INTERNA.............................................................................................................. 11
 VALIDEZ EXTERNA ............................................................................................................. 12
CONCLUSIÓN..................................................................................................................................... 14
BIBLIOGRAFÍA:................................................................................................................................... 15

1
 INTRODUCCIÓN

La investigación de mercado es la recopilación, registro y análisis sistemático de datos

relacionados con problemas del mercado de bienes y servicios.

El objetivo primordial de la investigación de mercados es el suministrar información, no

datos, al proceso de toma de decisiones, a nivel gerencial.

Entre los métodos para obtener información se encuentra el estudio causal de mercado

En este contexto, dentro del sistema de apoyo, debe quedar claro que las investigaciones que

se realicen en el campo del marketing encajan y se justifican dentro del conjunto de las

necesidades globales de información.

No obstante, es normal que ante decisiones comerciales estratégicas o novedosas

acompañadas por elevadas dosis de incertidumbre, al directivo responsable no le queda más

remedio que recabar nueva información, no siendo suficiente la pasada experiencia ni otros

datos del mercado extraídos de fuentes secundarias.

También es habitual que muchas organizaciones realicen periódicamente investigaciones de

mercado con el objeto de conocer con mayor detalle los cambios en los deseos de los

consumidores y usuarios, junto con las tendencias en los estilos de vida. Este conocimiento

dinámico del mercado puede ser de gran utilidad si consigue que la empresa anticipe una

respuesta en sintonía con tales cambios.

2
 DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN CAUSAL

La investigación causal es un tipo de investigación concluyente que tiene como principal prioridad

obtener evidencia de la relación causa y efecto de un fenómeno. Se utiliza con frecuencia en las

pruebas de mercado para nuevos productos o innovaciones de los

actuales.

Es aquella investigación que busca explicar las relaciones entre las

diferentes variables de un problema de mercado, es el tipo de

investigación que busca llegar a los nudos críticos y buscará

identificar claramente fortalezas y debilidades explicando el ¿"Por

Qué?" y el ¿"Cómo?" suceden las cosas.

Las investigaciones de causa, generalmente se aplican para identificar fallas en algún elemento de

mercadeo, como el diseño de un empaque, algún elemento en las preferencias de los consumidores

que genere alguna ventaja competitiva, alguna característica de los productos que no guste a los

consumidores etc.

Por ejemplo: a General Motors le gustaría saber si el nivel de publicidad (variable independiente)

determina el nivel de ventas (variable dependiente).

1 CONCEPTO DE CAUSALIDAD
Por lo general se utiliza la experimentación para inferir relaciones causales. El concepto

científico de causalidad es complejo y requiere de alguna explicación. Para una persona común,

la “causalidad” significa algo muy diferente que para un científico. Como puede verse en la

tabla adjunta, una afirmación como “X causa Y” tendrá significados diferentes para ambos. El

3
 significado científico de causalidad es más apropiado para la investigación de mercados, que

su significado cotidiano. Los efectos de marketing son causados por múltiples variables, y la

relación entre causa y efecto tiende a ser probabilística. Además, no podemos demostrar

causalidad (es decir, demostrarla de manera concluyente); sólo podemos inferir una relación de causa

y efecto.

En otras palabras, es posible que la verdadera relación causal, de existir, no se haya identifi-

cado. Aclararemos aún más el concepto de causalidad al analizar sus condiciones.

2 CONDICIONES PARA LA CAUSALIDAD

condiciones: A. variación concomitante, B. orden temporal de la ocurrencia de las variables

y C. eliminación de otros factores causales posibles. Estas condiciones son necesarias, pero

no suficientes, para demostrar causalidad. Ninguna de esas tres condiciones, o la

combinación de ellas, puede demostrar de manera contundente que existe una relación

causal.

A. VARIACIÓN CONCOMITANTE
La variación concomitante es el grado en que una causa, X, y un efecto, Y, ocurren o varían

juntos de la manera en que predice la hipótesis considerada. La evidencia pertinente a la

variación concomitante puede obtenerse de una manera cualitativa o cuantitativa. Por

4
 ejemplo, en el caso cualitativo, la administración de una tienda departamental cree que las

ventas dependen en gran medida de la calidad del servicio dentro del establecimiento. Esta

hipótesis podría examinarse evaluando la variación concomitante. En este caso, el factor

causal X es el servicio dentro de la tienda, y el factor del efecto Y son las ventas. Una

variación concomitante que apoye la hipótesis implicaría que las tiendas con un servicio

satisfactorio dentro del establecimiento también tendrían ventas satisfactorias. De igual

modo, las tiendas con un servicio deficiente mostrarían ventas desfavorables. Por otro lado,

si se encuentra el patrón opuesto, se concluye que la hipótesis es insostenible. Como

ejemplo cuantitativo, consideremos una encuesta aleatoria a 1,000 participantes sobre la

compra de ropa de moda en las tiendas departamentales. Esta encuesta proporciona los

datos que se incluyen en la tabla 7.1. Los encuestados han sido clasificados en grupos de

alta y baja educación con base en la mediana o en una división por partes iguales. La tabla

sugiere que la compra de ropa de moda está influida por el nivel académico. Es probable

que los encuestados con mayor educación compren más ropa de moda. Setenta y tres por

ciento de los encuestados con alto nivel académico tienen un alto nivel de compra; mientras

que sólo 64 por ciento de las personas con bajo nivel académico tienen un alto nivel de

compra. Además, esto se basa en una muestra relativamente grande de 1,000 personas. A

partir de esa evidencia, ¿concluiríamos que un alto nivel académico causa una compra

elevada de ropa de moda? ¡Por supuesto que no! Todo lo que podría decirse es que esa

asociación hace más defendible la hipótesis, no que la demuestra. ¿Qué hay acerca del

efecto de otros posibles factores causales como el ingreso? La ropa de moda es costosa, por

lo que la gente con mayores ingresos puede comprar más ropa.

5
 La tabla 7.2 muestra la relación entre la compra de ropa de moda y la educación para

diferentes segmentos de ingreso. Esto es equivalente a mantener constante el efecto del

ingreso. Una vez más, la muestra se dividió por la mediana para producir grupos de igual

tamaño de ingresos alto y bajo. La tabla 7.2 muestra una reducción considerable de la

diferencia en la compra de ropa de moda entre los encuestados con alta y baja educación.

Esto sugiere que la asociación indicada por la tabla 7.1 puede ser espuria. Podrían darse

ejemplos similares para demostrar por qué la ausencia de evidencia inicial de variación

concomitante no implica que no exista causalidad. Es posible que la consideración de una

tercera variable pueda aclarar una asociación que originalmente era oscura. El orden

temporal de la ocurrencia de las variables brinda información adicional sobre la causalidad.

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 B. ORDEN TEMPORAL DE LA OCURRENCIA DE LAS VARIABLES

La condición del orden temporal de ocurrencia afirma que el evento causante debe ocurrir

antes o al mismo tiempo que el efecto; no puede ocurrir después. Por definición, no es

posible que un efecto sea producido por un evento que ocurre después de que el efecto tuvo

lugar. Sin embargo, en una relación es posible que cada evento sea tanto una causa como

un efecto de otro evento. Es decir, una variable puede ser una causa y un efecto en la misma

relación causal. Por ejemplo, es más probable que los clientes que compran con frecuencia

en una tienda departamental tengan la tarjeta de crédito de esa tienda. Además, es probable

que los clientes que tienen la tarjeta de crédito de una tienda departamental compren ahí

con frecuencia. Considere el servicio en el establecimiento y las ventas de una tienda

departamental. Si tal servicio es la causa de las ventas, entonces las mejoras en el servicio

deben hacerse antes, o al menos al mismo tiempo, que el incremento en las ventas. Esas

mejoras consistirían en la capacitación o la contratación de más personal de ventas. Luego,

en los meses posteriores, las ventas de la tienda departamental deberían aumentar. De

forma alternativa, las ventas podrían incrementarse al mismo tiempo que la capacitación o

la contratación de personal de ventas adicional. Por otro lado, suponga que una tienda

experimenta un incremento considerable en las ventas y luego decide usar parte de ese

dinero para volver a capacitar a su personal de ventas, lo cual conduce a un mejor servicio.

En este caso, el servicio en el establecimiento no puede ser la causa del aumento en las

ventas. Más bien, la hipótesis contraria podría ser factible.

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 C. AUSENCIA DE OTROS FACTORES CAUSALES POSIBLES

La ausencia de otros factores causales posibles significa que el factor o la variable que se

investiga debería ser la única explicación causal posible. El servicio dentro del establecimiento

puede ser una causa de las ventas, si podemos asegurar que se mantuvieron constantes o se

controlaron de otra forma todos los otros factores que afectan las ventas, como los precios, la

publicidad, el nivel de distribución, la calidad del producto, la competencia, etcétera. En un

examen a posteriori de una situación, nunca es posible descartar con certeza todos los demás

factores causales. En contraste, en los diseños experimentales es factible controlar algunos de

los otros factores causales. También es posible balancear los efectos de algunas de las variables

no controladas, de manera que sólo se medirán las variaciones aleatorias que resultan de esas

variables no controladas. El siguiente ejemplo ilustra la dificultad de establecer una relación

causal.

 ¿QUÉ VIENE PRIMERO?

Datos estadísticos recientes muestran que cada vez es más frecuente que los consumidores

tomen decisiones de compra en la tienda mientras están comprando. Algunos estudios indican

que hasta el 80 por ciento de las decisiones de compra se toman en el punto de venta. Las

decisiones de compra en el punto de venta se han incrementado de forma concurrente con el

aumento en las campañas de publicidad en las tiendas. Éstas incluyen publicidad por radio,

anuncios en los carritos del supermercado y en las bolsas para comestibles, señales en el techo

y exhibiciones en los estantes. Se estima que en 2005 los propietarios de las marcas y los

comercios detallistas gastaron más de $1,000 millones de dólares, en sus intentos por influir al

consumidor en el punto de venta. A partir de esos datos es difícil establecer si el aumento en

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 la toma de decisiones en el punto de venta es resultado del incremento en las campañas

publicitarias en la tienda; o si el incremento en la publicidad en la tienda resulta de los intentos

por captar las actitudes cambiantes del consumidor hacia las compras, y por ganar ventas a

partir del incremento en la toma de decisiones en el punto de venta. También es posible que en

esta relación ambas variables puedan ser causas y efectos.

Si es difícil establecer relaciones de causa y efecto, como indica el ejemplo anterior, ¿cuál sería

el papel de la evidencia obtenida en la experimentación? Papel de la evidencia La evidencia de

variación concomitante, el orden temporal de ocurrencia de las variables y la eliminación de

otros posibles factores causales, incluso combinados, no bastan para demostrar de forma

concluyente que haya una relación causal. Sin embargo, si toda la evidencia es sólida y

consistente, sería razonable concluir que existe una relación causal. La evidencia acumulada

de varias investigaciones aumenta la confianza de que dicha relación existe. Esa confianza

aumenta aún más si la evidencia se interpreta a la luz del conocimiento conceptual profundo

de la situación problemática. Los experimentos controlados suelen proporcionar evidencia

sólida en las tres condiciones.

3 DEFINICIONES Y CONCEPTOS
En esta sección se definen algunos conceptos básicos y se ilustran mediante ejemplos:

 Variables independientes.
Las variables independientes son variables o alternativas que se manipulan (es decir, el

investigador cambia sus niveles) y cuyos efectos se miden y comparan. Esas variables,

conocidas también como tratamientos, pueden incluir niveles de precios, diseños del empaque

y temas de publicidad.

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  Las unidades de prueba
Las unidades de prueba son individuos, organizaciones u otras entidades cuya respuesta a las

variables independientes o tratamientos se examina. Las unidades de prueba incluyen, entre

otros, a consumidores, tiendas o áreas geográficas.

 Variables dependientes.
Las variables dependientes son las que miden el efecto de las variables independientes sobre

las unidades de prueba. Esas variables pueden incluir ventas, ganancias y participación en el

mercado.

 Variables extrañas.
Las variables extrañas son todas aquéllas distintas a las variables independientes que influyen

en la respuesta de las unidades de prueba. Esas variables pueden confundir las medidas de la

variable dependiente de una forma que debilita o invalida los resultados del experimento. Las

variables extrañas incluyen el tamaño de la tienda, su ubicación y el esfuerzo de la

competencia.

 Experimento.
Un experimento se forma cuando el investigador manipula una o más variables independientes

y mide su efecto sobre una o más variables dependientes, a la vez que controla el efecto de las

variables extrañas.

 Diseño experimental.
Un diseño experimental es un conjunto de procedimientos que especifican:

1. las unidades de prueba y la forma en que éstas van a dividirse en submuestras homogéneas.

2. qué variables independientes o tratamientos se manipularán.

3. qué variables dependientes se medirán y 4. cómo van a controlarse las variables extrañas.

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 4. DEFINICIÓN DE LOS SÍMBOLOS

Para facilitar la revisión de las variables extrañas y de diseños experimentales específicos, se

define un conjunto de símbolos de uso común en la investigación de mercados.

X = la exposición de un grupo a una variable independiente, tratamiento o evento, cuyos

efectos deben determinarse.

O =el proceso de observación o medición de la variable dependiente en las unidades de prueba

o el grupo de unidades.

A= la asignación aleatoria de las unidades o los grupos de prueba a tratamientos separados.

5 VALIDEZ EN LA EXPERIMENTACIÓN

Un investigador tiene dos metas cuando realiza un experimento: 1. sacar conclusiones válidas

acerca de los efectos de las variables independientes en el grupo de estudio y 2. hacer

generalizaciones válidas a la población mayor de interés.

La primera meta concierne a la validez interna; y la segunda, a la validez externa.

 VALIDEZ INTERNA

La validez interna se refiere a si el manejo de las variables independientes o tratamientos en

realidad causó los efectos observados en las variables dependientes. Por lo tanto, la validez

interna examina si los efectos observados en las unidades de prueba fueron causados o no por

variables distintas al tratamiento. Si las variables extrañas influyen o confunden los efectos

observados, resultará difícil hacer inferencias válidas acerca de la relación causal entre las

variables independiente y dependiente. La validez interna es el mínimo básico que debe estar

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 presente en un experimento antes de que se obtenga cualquier conclusión acerca de los efectos

del tratamiento. Sin la validez interna los resultados experimentales serían confusos. El control

de las variables extrañas es una condición necesaria para establecer la validez interna.

 VALIDEZ EXTERNA

La validez externa se refiere a si es posible generalizar la relación causal encontrada en el

experimento. En otras palabras, ¿pueden generalizarse los resultados más allá de la situación

experimental? Y de ser así, ¿a qué poblaciones, escenarios, tiempos, variables independientes

y variables dependientes se proyectarían los resultados? Las amenazas a la validez externa

surgen cuando el conjunto específico de condiciones experimentales no considera de manera

realista las interacciones de otras variables relevantes en el mundo real. Es aconsejable contar

con un diseño experimental que posea validez tanto interna como externa; no obstante, en la

investigación de mercados aplicada es común que se tenga que cambiar un tipo de validez por

otra.

Un investigador puede realizar un experimento en un ambiente artificial para controlar las

variables extrañas. Esto mejora la validez interna, aunque limitaría la posibilidad de generalizar

los resultados, reduciendo así la validez externa. Por ejemplo, las cadenas de comida rápida

prueban las preferencias de los consumidores por nuevas formulaciones de los productos del

menú en cocinas de prueba. ¿Pueden generalizarse los efectos medidos en este ambiente

artificial a los establecimientos reales de comida rápida? (En la sección de este capítulo sobre

los experimentos de laboratorio frente a los experimentos de campo puede encontrarse un

análisis más profundo sobre la influencia de la artificialidad en la validez externa). validez

interna Medición de la precisión de un experimento. Mide si el manejo de las variables

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 independientes, o tratamientos, en realidad causó los efectos en las variables dependientes.

validez externa Determinación de si es posible generalizar las relaciones causales encontradas

en el experimento.

Preparación del diseño de la investigación A pesar de esos elementos que obstaculizan la

validez externa, si un experimento carece de validez interna quizá no valga la pena generalizar

los resultados. Los factores que amenazan a la validez interna también pueden amenazar a la

validez externa, de los cuales los más graves son las variables extrañas.

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 CONCLUSIÓN

La investigación causal es aquella que estudia la relación entre las variables; en estos

estudios causales, se debe prevenir el efecto que pueda producir un cambio no esperado

por parte de una de las variables (independientes)

Estos cambios pueden afectar tanto positiva como negativamente en la imagen del

producto o servicio.es un tipo de investigación de mucha importancia, porque los efectos

que puedan causar dichos cambios casi siempre son una sorpresa para el productor, y afecta

mucho al desarrollo del producto.

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 REFERENCIAS:

 Naresh K. Malhotra- investigación de mercados (quinta edición)

 file:///C:/Users/Admin/Downloads/05_Dise_o_Investigacion_causal.pdf.

 file:///C:/Users/Admin/Desktop/investigacion-causal.pdf

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