Este documento presenta información sobre diferentes técnicas de investigación de mercados como análisis factorial, mapas preceptuales, análisis conjunto, observación y análisis de contenido. Explica conceptos como validez convergente, validez discriminatoria y escalas como Likert. También describe factores a considerar para predecir comportamientos basados en actitudes y pasos para realizar observación como técnica de investigación.

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