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Introducción
Este apartado presenta los métodos para la adecuada obtención de la información de
naturaleza causal, que es aquella derivada de las relaciones tipo causa – efecto. Este tipo
de información es de gran relevancia para la Investigación de Mercado, ya que sus sinergias
suelen ocurrir como resultado de estas interacciones. Es, por lo tanto, de fundamental
importancia para el estudiante de mercadeo comprender esos fundamentos de la
investigación dedicados a obtener información causal.
Estructura de contenidos
Unidad 7: Obtención de la Información Causal
7.1 Definición
7.2 Técnicas y Fundamentos
Mapa Conceptual
OBJETIVOS DE
LA OBTENCIÓN
DE
INFORMACIÓN
CAUSAL
Comprender qué variables son
independientes, es decir, la causa; y
cuáles las dependientes o, en otras
palabras, el efecto.
Entender la raíz de la relación entre la
causa y el efecto de aquello que se
quiere predecir.
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Unidad 7: Obtención de la Información Causal
7.1 Definición
La Investigación Causal
La investigación causal, nos dice Dos Santos (2014), se encarga del estudio de las relaciones
entre las variables. Se utiliza para entender cómo los cambios en una variable afectan a
otra. El uso clave de la investigación causal es descubrir la causalidad. La causalidad es la
relación entre un evento (la causa) y un segundo evento (el efecto), cuando el segundo
evento es una consecuencia del primero. Para reclamar la causalidad, tenemos que cumplir
con cuatro requisitos:
1. En primer lugar, las variables tienen que estar relacionadas, debe de haber una relación
o correlación. A menudo se confunde correlación y causalidad. El hecho de que exista algún
tipo de relación entre las variables no significa que haya causalidad.
2. En segundo lugar, la causa debe de ocurrir en el tiempo antes que el efecto.
3. En tercer lugar, tenemos que controlar otros factores. Si aumentamos el precio, las
ventas pueden subir porque los competidores aumentan sus precios aún más. Tener en
cuenta otros factores es difícil, pero no imposible. En los experimentos, diseñamos los
estudios de manera que el efecto de los factores externos sea nulo, o lo más cercano a cero
como sea posible. Esto se consigue, por ejemplo, dando al azar a los participantes un
estímulo (por ejemplo, información sobre una subida de precios) en un experimento, o
mediante el control de los factores ambientales mediante la realización de experimentos
en laboratorios donde, por ejemplo, las condiciones de luz y el ruido son constantes
(controlado). Para controlar otros factores, también podemos utilizar herramientas
estadísticas que dan cuenta de las influencias externas. Estas herramientas estadísticas
incluyen el análisis de la varianza, el análisis de regresión y el modelo de ecuaciones
estructurales.
4. Por último, un criterio importante es que es necesario que haya una buena teoría
explicativa. Sin teoría nuestros efectos pueden deberse al azar. Por ejemplo, podemos
observar que cuando hacemos publicidad, las ventas disminuyen. Sin ninguna buena
explicación para esto (por ejemplo, que las personas no les gusta el medio), no podemos
afirmar que existe una relación causal (Investigación de mercados: manual universitario, p.
32).
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Algunos de los ejemplos de investigación causal, ofrece Plazas (2011):
Cuál es el efecto sobre las ventas de la inversión en publicidad y el cambio de empaque de
un producto en cuánto afectará el volumen de ventas, son ejemplos de una investigación
concluyente causal.
En general, la investigación concluyente es apropiada cuando los objetivos de la
investigación son:
Cuantificar las características de los fenómenos de mercadeo y determinar la
frecuencia de ocurrencia.
Comprobar hipótesis sobre algún aspecto de mercadeo.
Determinar el grado de asociación de las variables de mercadeo.
Predecir la ocurrencia de los fenómenos de mercadeo.
Establecer si los planes implementados están logrando los objetivos.
Determinar si la mezcla de mercadeo se está efectuando acorde a lo planeado.
Entender la naturaleza de la relación funcional entre los factores causales y el efecto
que se va a producir.
Comprender cuáles variables son la causa de lo que se predice (el efecto).
La investigación causal comprueba, confirma, cuantifica, mide y evalúa lo encontrado en la
exploratoria; permite tomar decisiones soportadas por los resultados que ella suministra.
La investigación concluyente tiene la estructura conceptual y metodológica apropiada para
la toma de decisiones, y al contrario de la exploratoria, sí permite estimar la probabilidad
de tomar una decisión equivocada, y calcular la confiabilidad y el margen de error de los
resultados.
(Investigación de mercados: un enfoque gerencial, pp. 38-42)
7.2. Técnicas y fundamentos
Conseguir los datos que se requieren: Fuentes primarias.
Cuando el objetivo de una situación específica de mercado pretende establecer si las
características que modelan esa situación presentan una relación causa efecto entre la
variable dependiente y una o más variables independientes, es necesario para su
determinación obtener los datos de fuente primaria. Se debe satisfacer esta condición ya
que siendo el propósito fundamental de la experimentación el encontrar relaciones de
causalidad, es preciso efectuar un experimento consistente en manipular o controlar
voluntariamente y en tiempo presente, las variables independientes para medir o
cuantificar su efecto sobre la variable dependiente.
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De las personas se obtienen datos mediante dos técnicas de recolección, que se verán más
adelante de forma más amplia: la comunicación o a través de la observación. Con alguna
de ellos y en algunas ocasiones con ambas, es posible obtener de las personas datos sobre
su comportamiento anterior, sus actitudes y sus características.
La técnica de comunicación es apropiada para recolectar datos de las personas relativos a
su comportamiento anterior, a sus actitudes y a sus características.
El estudio o investigación del comportamiento anterior de las personas – sean usuarios de
un producto/servicio, consumidores, funcionarios del estado, empresarios, etc. - tiene
como objetivo predecir o aproximarse al comportamiento futuro de las personas, con base
en las evidencias de sus actuaciones en el pasado reciente. La investigación de las actitudes
de las personas es fundamental en mercadeo por cuanto el desempeño de la mayor parte
de las empresas depende de ellas.
Finalmente, la obtención de datos sobre las características de las personas tiene que ver
con el registro de los aspectos demográficos, sociales, económicos, sicológicos, culturales
y políticos de los individuos, los cuales, conjugados de cierta manera según los intereses
particulares de una investigación, pueden conducir a la identificación de estilos de vida, a
la caracterización de grupos o segmentos de consumidores/usuarios, al perfilamiento de
los consumidores, etc.
La comunicación se requiere para formular una o varias preguntas a una persona-
entrevistado por parte de una persona-entrevistador. La persona-entrevistado puede ser
un consumidor de producto o servicio, un comprador o usuario industrial, un mayorista, un
minorista, un peatón, un policía, un médico, y en general cualquier persona que esté en
capacidad de suministrar datos acerca de una situación de mercado determinada.
La observación como técnica de obtención de datos en fuente primaria, consiste en el
registro del comportamiento de personas, de la evolución o estado de los objetos, o del
desempeño de los eventos. Esta opción de obtener datos primarios puede hacerse sobre
el presente, tal como el registro del comportamiento en el momento de la visita de unos
clientes dentro de un supermercado en una sección particular del mismo, o sobre los
resultados de lo ya ocurrido, como cuando se examinan las basuras o residuos surgidos en
un conjunto residencial. Existen diferentes clases de observación dependiendo de la
participación del observado, del instrumento utilizado para observar, del ambiente donde
se observa y de lo flexible del procedimiento de observación. Más adelante se apreciarán
detalladamente estas clases.
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La experimentación
Cuando el objetivo de una situación específica de mercado pretende establecer si las
características que modelan esa situación presentan una relación causa efecto entre la
variable dependiente y una o más variables independientes, es necesario para su
determinación obtener los datos de fuente primaria. Se debe satisfacer esta condición ya
que siendo el propósito fundamental de la experimentación el encontrar relaciones de
causalidad, es preciso efectuar un experimento consistente en manipular o controlar
voluntariamente y en tiempo presente, las variables independientes para medir o
cuantificar su efecto sobre la variable dependiente.
Lo planteado anteriormente, en términos sencillos y amplios, es la manera adecuada de
tomar una decisión acerca del cambio de presentación de un producto con miras a
aumentar sus ventas, o determinar con un nivel de riesgo mínimo si una nueva forma de
capacitación a la fuerza de ventas tendrá efecto positivo sobre su desempeño, o saber
cuánto produce una cierta cantidad de dinero invertida en publicidad en las ventas finales
de un producto determinado.
En todos los ejemplos anteriores es fundamental preguntarse si existen otros posibles
factores que puedan causar o haber causado los cambios esperados u observados. En
consecuencia, en primera instancia el gerente o el investigador deberían analizar si se
cumplen las tres condiciones que posibilitan evaluar la existencia de relaciones causales y
posteriormente, llevar a cabo dichas inferencias.
Variación concomitante: debe existir una fuerte asociación entre una acción y el resultado
logrado.
Orden cronológico en la ocurrencia de las variables: se debe tener certeza que la acción o
manipulación precedió al resultado.
Eliminación de otras posibles explicaciones causales: tener evidencia de que no existen
otras causas o factores que incidan en el resultado.
Método de muestreo
En los métodos probabilísticos la selección de los elementos de la muestra se realiza por
medio de reglas mecánicas de decisión; en este paso no se deja nada a discreción del
investigador. Este método permite medir el tamaño del error muestral en el que
probablemente se incurrirá con una muestra específica; conduce entonces a obtener una
medida de la exactitud de la estimación o resultado del muestreo.
Los muestreos llevados a cabo con métodos probabilísticos se caracterizan por:
requieren de una lista de los elementos de la población (marco muestral),
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el investigador necesita tener conocimiento y habilidad en las técnicas de muestreo,
el tiempo de selección y ubicación de las unidades a seleccionar en la muestra es
considerable respecto al no probabilístico,
los costos de selección y ubicación de los elementos a investigar son altos,
se pueden dar estimaciones de lo que se pretende conocer con la muestra,
la representatividad de los elementos de la muestra se asegura y está dada sobre la
lista de los elementos de la población con base en la cual se seleccionó la muestra,
se calcula la precisión y confiabilidad de los resultados muestrales, y cuenta con las
medidas estadísticas para valorar el error muestral en el que se incurre con ese tipo
de muestras.
Existen tres tipos de muestreo probabilístico de uso más frecuente en investigación de
mercados: muestreo aleatorio simple, muestreo aleatorio estratificado y muestreo de
conglomerados.
Recolección de los datos: causalidad y experimentación
En diversas situaciones de la vida real y en particular del mundo del mercadeo, los efectos
logrados por la implementación de ciertas estrategias en un entorno histórico especial, son
causados de forma probabilística por múltiples factores; como tal sólo se puede inferir la
existencia de una relación causal entre lo logrado y alguno o algunos de los aspectos
manipulados o accionados. No es permitido aseverar que determinada acción condujo a
cierto resultado.
Habiéndose comprobado el cumplimiento de las condiciones anteriormente detalladas, el
paso siguiente para inferir la causalidad entre dos o más variables consiste en llevar a cabo
un experimento , el cual no es más que la manipulación o control consciente de una o más
variables independientes con el fin de medir su efecto sobre la o las variables dependientes;
la manipulación es la creación de diferentes niveles de la variable independiente
(Investigación de mercados: un enfoque gerencial, pp. 64-79).
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Glosario
investigación causal: es un tipo de investigación concluyente que tiene como
principal prioridad obtener evidencia de la relación causa y efecto de un fenómeno.
regresión múltiple: es una técnica de análisis multivariable en el que se establece
una relación funcional entre una variable dependiente o a explicar y una serie de
variables independientes o explicativas.
Variable dependiente: es aquella cuyo valor depende del valor numérico que adopta
la variable independiente en la función.
Variable independiente: es la variable que determina el valor de la variable
dependiente.
Recursos Bibliográficos
Dos Santos, M. A. (2017). Investigación de mercados: manual universitario. Madrid:
Ediciones Díaz de Santos. Recuperado de:
https://ebookcentral.proquest.com/lib/udiglobalsp/detail.action?docID=5190269
Plazas Rojas, F. (2011). Investigación de mercados: un enfoque gerencial. Bogotá: Ediciones
de la U. Recuperado de:
https://ebookcentral.proquest.com/lib/udiglobalsp/reader.action?ppg=122&docID=3199
058&tm=1530981486988
