Diseño de investigación de mercados

1. Investigación de Mercados
Proceso de Investigación de Mercados
FASE 2: Diseño de la Investigación
Semana: 10

2. Propósito de la sesión:
• Conocer y Seleccionar el tipo de diseño de
investigación para el proyecto de investigación de
mercados.

3. Contenido de la Sesión de Aprendizaje:
• ¿Qué es diseño de investigación?
• Tipos de diseño de investigación
• Diseño de investigación experimental
• Diseño de investigación no experimental

4. Diseño de Investigación
Una vez que se precisó el planteamiento del problema, se
definió el alcance inicial de la investigación y se formularon las
hipótesis (o no se establecieron debido a la naturaleza del estudio),
el investigador debe visualizar la manera práctica y concreta de
contestar las preguntas de investigación, además de cumplir con los
objetivos fijados. Esto implica seleccionar o desarrollar uno o más
diseños de investigación y aplicarlos al contexto particular de su
estudio.
El término diseño se refiere al plan o estrategia concebida
para obtener la información que se desea con el fin de responder al
planteamiento del problema (Wentz, 2014; McLaren, 2014; Creswell,
2013a, Hernández-Sampieri et al., 2013 y Kalaian, 2008).
¿Qué es un diseño de investigación?

5. Diseños de Investigación
Diseño General Diseño Específico
Experimental
• Pre experimental
• Cuasi experimental
• Experimento Puro
No experimental
• Transversal
• Longitudinal

6. Diseños de Investigación
Los diseños de investigación más utilizados
en estudios cuantitativos son los que a
continuación se describen:
a. Pre experimental. Es cuando
únicamente se tiene un grupo
experimental y carece de grupo control.

7. Ejemplo de diseño pre experimental
https://repositorio.unp.edu.pe/bitstream/ha
ndle/UNP/1798/EDU-SAN-CRU-
19.pdf?sequence=1&isAllowed=y

8. b. Cuasi experimental. Cuando se tienen grupo control y grupo
experimental, y los grupos son intactos. Ejemplo de diseño cuasi
experimental.
Diseños de Investigación
c. Experimento Puro. Cuando se tienen grupo control y grupo
experimental, y los grupos son aleatorios.

9. Diseños de Investigación
Podría definirse como la investigación que se realiza sin
manipular deliberadamente variables, es decir, se trata de
estudios donde no se hace variar en forma intencional las
variables independientes para ver su efecto sobre otras
variables. Lo que se hace en la investigación no
experimental es observar fenómenos tal como se dan en su
contexto natural, para posteriormente analizarlos. Los
diseños no experimentales pueden ser transversales
(investigaciones que recopilan datos en un momento único) o
longitudinales (estudios que recaban datos en diferentes
puntos del tiempo, para realizar inferencias acerca de su
evolución, sus causas y sus efectos).

10. Diseños de Investigación
Los diseños de investigación más utilizados en
estudios cuantitativos son los que a continuación se
describen:
a. Transversal. Es cuando se va a intervenir a los
sujetos de estudio en una sola oportunidad. Se
utiliza en estudios observacionales o no
experimentales.
b. Longitudinales. Es cuando se va a intervenir a
los sujetos de estudio en más de una
oportunidad. Se utiliza en estudios
observacionales o no experimentales.

11. Diseño Experimental
Para Naresh K. Malhotra (2008). 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.

12. Diseño Experimental
El término experimento tiene al menos dos acepciones,
una general y otra particular. La general se refiere a
“elegir o realizar una acción” y después observar las
consecuencias (Babbie, 2014). Este uso del término es
bastante coloquial; así, hablamos de “experimentar”
cuando mezclamos sustancias químicas y vemos la
reacción provocada, o cuando nos cambiamos de peinado
y observamos el efecto que causa en nuestras amistades.
La esencia de esta concepción de experimento es que
requiere la manipulación intencional de una acción para
analizar sus posibles resultados.

13. Una acepción particular de experimento, más armónica con
un sentido científico del término, se refiere a un estudio en
el que se manipulan intencionalmente una o más variables
independientes (supuestas causas antecedentes), para
analizar las consecuencias que la manipulación tiene sobre
una o más variables dependientes (supuestos efectos
consecuentes), dentro de una situación de control para el
investigador (Fleiss, 2013; O’Brien, 2009 y Green, 2003).
Esta definición quizá parezca compleja; sin embargo,
conforme se analicen sus componentes se aclarará su
sentido.
Diseño Experimental

14. Diseño Experimental
Figura 1
Esquema de experimento y variables

15. Diseño Experimental
Figura 2
Ejemplos de la relación de variables independiente y dependiente

16. Diseño Experimental

17. Diseño Experimental
La variable dependiente se mide

18. Diseño Experimental
En la literatura sobre la investigación se distinguen
dos contextos generales en los que llega a tomar
lugar un diseño experimental: laboratorio y campo.
Así, se habla de experimentos de laboratorio y
experimentos de campo.
Los experimentos de laboratorio se realizan en
condiciones controladas, en las cuales el efecto de
las fuentes de invalidación interna es eliminado, así
como el de otras posibles variables independientes
que no son manipuladas o no interesan (Hernández-
Sampieri et al., 2013 y Crano, 2003).
¿Cuáles pueden ser los contextos generales de los experimentos?

19. Diseño Experimental
Los experimentos de campo son
estudios efectuados en una situación
“realista” en la que el investigador
manipula una o más variables
independientes en condiciones tan
cuidadosamente controladas como lo
permite la situación (Gerber y Green,
2012; Smith, 2004 y Kerlinger y Lee,
2002).
¿Cuáles pueden ser los contextos generales de los experimentos?

20. Diseño Experimental
¿Cuáles pueden ser los contextos generales de
los experimentos?
La diferencia esencial entre ambos contextos
generales es el “realismo” con que los experimentos
se llevan a cabo, es decir, el grado en que el
ambiente es natural para los sujetos.
Por ejemplo, si creamos salas para ver televisión y
las acondicionamos de tal modo que se controle el
ruido exterior, la temperatura y otros distractores;
incluimos equipo de filmación oculto y llevamos a los
niños para que vean programas de televisión
grabados.

21. Diseño Experimental
¿Cuáles pueden ser los contextos generales de los
experimentos?
De esta manera estamos realizando un experimento de
laboratorio (situación construida “artificialmente”). En
cambio, si el experimento se lleva a cabo en el ambiente
cotidiano de los sujetos (como en sus casas), se trata de
un experimento de campo.
Los experimentos de laboratorio generalmente logran un
control más riguroso que los experimentos de campo
(Festinger, 1993), pero estos últimos suelen tener mayor
validez externa. Ambos tipos de experimento son
deseables.

22. Investigación de Mercados
Proceso de Investigación de Mercados
FASE 2: Diseño de la Investigación
Muestreo
Semana: 10

23. Propósito de la sesión:
• Conoce los procedimientos y formulas de muestreo.
• Selecciona el tipo de muestreo de acuerdo a los
objetivos de investigación.

24. CONCLUYENTE DESCRIPTIVA
CAUSAL
DISEÑO
EXPLORATORIO
CUANTITATIVA
METODO CUALITATIVA
Observación, Encuesta.
TÉCNICA
Entrevista, Focus Group,
Técnicas Proyectivas
Pauta o guía de observación,
cuestionario
INSTRUMENTO
Pauta de entrevista, guía
de indagación, consigna
PROBABILÍSTICO
MUESTREO NO PROBABILÍSTICO

25. ¿Y a quiénes y a cuántos
debo encuestar?

26. MUESTRA:Concepto
El muestreo es uno de los componentes de un diseño de
investigación de mercados. En Estadística, el muestreo es la
técnica para la selección de una muestra a partir de una
población.
¿Por qué se utiliza el muestreo?
• Es una aproximación a la realidad
• Estudiar toda una población (Censo)
puede ser imposible, es muy caro y
lleva tiempo.

27. SELECCIÓNDE LA MUESTRA

28. Población objetivo es la recolección de elementos u objetos que
poseen la información buscada por el investigador. Debe
definirse en forma precisa.
Ejemplo:
Mujeres de 25 a 40 años, que asistan regularmente al Spa Vida
(mínimo 1 vez por semana, desde hace por lo menos seis
meses) de estrato socio económico B y C, residentes en el
distrito de Carabayllo.
1.Definelapoblaciónainvestigar

29. Objetivo: Medir el nivel de satisfacción de los estudiantes de la Facultad de Ciencias
de la Empresa de la UC sede Huancayo, con los cursos de Liderazgo que ofrece el
Centro de Emprendimiento cada mes de forma semanal.
Estudiantes universitarios de 18 a 24 años de la Facultad de Ciencias de la Empresa de
la Universidad Continental, que participen con regularidad de las actividades que
organiza el Centro de Emprendimiento.
Objetivo: Identificar los factores que influyen en el consumo habitual de aceite de
oliva por parte de las amas de casa de estrato A y B ubicadas en Lima Metropolitana.
Amas de casa de 25 a 55 años, en cuyos hogares se consume regularmente aceite de
oliva (mínimo 2 veces a la semana, con una antigüedad de consumo no menor de 18
meses); que residan en hogares de los NSE A y B , ubicados en Lima Metropolitana.

30. 2.IdentificaelMarcoMuestral

32. 3.DEFINEELTIPOyTÉCNICADE
MUESTREO
NO PROBABILÍSTICO PROBABILISTICO
• Se basan en el juicio personal del
investigador
• No se basa en ninguna teoría de
probabilidad
• No es posible estimar el nivel de error, ni
los estimados de confianza
• El coste y dificultad del diseño es más
reducido
• Las muestras no son representativas de
ninguna población
• Los elementos de una muestra se
seleccionan en base al azar
• Se basa en la teoría de la probabilidad
• Se pueden calcular los intervalos de
confianza
• Permite al investigador hacer deducciones
o proyecciones acerca de la población
objetivo.

33. MUESTREONOPROBABILISTICO
Por conveniencia
Por cuotas Bola de nieve
Por juicio
Es una técnica de muestreo no
probabilística donde las muestras
de la población se seleccionan solo
porque están convenientemente
disponibles para el investigador.
Estas muestras se seleccionan solo
porque son fáciles de reclutar
y porque el investigador no
consideró seleccionar una muestra
que represente a toda la población.
las muestras se seleccionan basándose
únicamente en el conocimiento y la
credibilidad del investigador. En otras
palabras, los investigadores eligen solo a
aquellos que estos creen que son los
adecuados (con respecto a los atributos y
la representación de una población) para
participar en un estudio de investigación.
Este tipo de técnica de muestreo ayuda
a los investigadores a encontrar
muestras cuando son difíciles de
localizar. Los investigadores utilizan
esta técnica cuando el tamaño de
la muestra es pequeño y no está
disponible fácilmente.
Hipotéticamente, supongamos que
un investigador desea estudiar los
objetivos profesionales de los
empleados de una organización.
En esta organización trabajan
500 empleados y estos son
conocidos en conjunto como
“población”.
Para comprender mejor una población, el investigador
solo necesitará una muestra, no a toda la población.
Además, el investigador está interesado en estratos
particulares dentro de la población. Es aquí donde
el muestreo por cuotas ayuda a dividir la población en
estratos o grupos.

34. MUESTREO PROBABILISTICO
Aleatorio Simple
Estratificado Conglomerados
Sistemático

35. MUESTREO PROBABILISTICO
Aleatorio Simple
Estratificado Conglomerados
Sistemático
El muestreo aleatorio simple es un
procedimiento de muestreo probabilístico
que da a cada elemento de la población
objetivo y a cada posible muestra de un
tamaño determinado, la misma probabilidad
de ser seleccionado.
El muestreo estratificado es un procedimiento
de muestreo en el que el objetivo de la
población se separa en segmentos
exclusivos, homogéneos (estratos), y luego
una muestra aleatoria simple se selecciona de
cada segmento (estrato).
El muestreo sistemático es un tipo de
muestreo probabilístico donde se hace una
selección aleatoria del primer elemento para la
muestra, y luego se seleccionan los elementos
posteriores utilizando intervalos fijos o
sistemáticos hasta alcanzar el tamaño de la
muestra deseado.
El muestreo por conglomerados, también
conocido como muestreo por racimos, es un
procedimiento de muestreo probabilístico en
que los elementos de la población son
seleccionados al azar en forma natural por
agrupaciones (clusters). Los elementos del
muestreo se seleccionan de la población de
manera individual, uno a la vez.

36. Cálculo del tamaño de Muestra
n= Z²pq
e²
90% Z= 1,64 95% Z= 1,96 99% Z= 2,58
n= muestra
p= Es la proporción de individuos que poseen en la población la característica de estudio
q= Es la proporción de individuos que no poseen esa característica
z = Nivel de confianza. Indica la probabilidad de que nuestros resultados sean ciertos.
e = Error de muestra: Es la diferencia que puede haber entre el resultado que obtenemos
preguntando a una muestra de la población y el que obtendríamos si preguntáramos al
total.

37. Cálculo del tamaño de Muestra
• Ejemplo: Se desea estimar la proporción de amas de casa de una ciudad que prefieren consumir
el detergente “BLANQUITO”con una confianza del 95%y un error del5%si:
a) No se conoce el tamaño de la población y no hay encuesta anterior
n= 384.16 = 385 amas de casa
95% z=1.96
n= Z²pq
e²
e=0.05
n= 1.96² x 0.5x0.5
0.05²
b) En la ciudad hay 2500 familias y en una encuesta anterior, solamente el 12% de amas de casa
manifestaron consumir el producto.
N=2500 p=0.12
n= NZ²pq
q= 0.88 95% z=1.96 e=0.05
n= 2500x1.96²x0.12x0.88 n= 153 amas de casa
(N-1)e²+ Z²pq 2499x0.05²+1.96²x0.12x0.88
90% Z= 1,64 95% Z= 1,96 99% Z= 2,58

38. Cálculo del tamaño de Muestra
• Se quiere estudiar la preferencia de un nuevo partido político en una población sobre la
cual no se tiene estudio anterior. El margen de aceptación máximo es de 2%. Determine
el valor de la muestra para un nivel de confianza del 90%.
n= 1,681 personas
90% z=1.64
n= Z²pq
e²
e=0.02
n= 1.64² x 0.5x0.5
0.02²
• Se desea saber las proporciones de artículos defectuosos en una población de 25,000.
Para un estudio de nivel de confianza del 95% y un error de 0,02, suponiendo que un
estudio anterior produjo 18 artículos defectuosos de cada 100.
N=25,000
n=
p=0,18
NZ²pq
q= 0,82 95% z=1,96 e=0,02
n= 25000x1.96²x0.18x0.82 n= 14 artículos
(N-1)e²+ Z²pq 24999x0.02²+1.96²x0.18x0.8
2
90% Z= 1,64 95% Z= 1,96 99% Z= 2,58

39. • Desarrollarán el tipo de
muestreo para su proyecto
de investigación de
mercados.
APLICACIÓN PRÁCTICA EN EQUIPO

40. Referencias Bibliográficas
• Angrosino, M. (2012). Etnografía y observación participante en Investigación
Cualitativa. España: Morata.
Pearson
• Malhotra, N. (2008). Investigación de Mercados (5ta edición). México:
Educación.
• Pedret, R., Sagnier, L., y Camp, F. (2002). La Investigación Comercial como soporte
del marketing. España: Deusto.

41. Ahora es momento de avanzar el Proyecto de Investigación de
mercados. Junto al avance realizar la entrega de matriz de
consistencia