El taller en clase trata sobre conceptos y técnicas estadísticas. Explica la relación entre conceptos como actitud, análisis discriminatorio y confiabilidad. Además, describe diferentes tipos de escalas como Likert y diferencial semántico y su uso. Finalmente, analiza temas como validez convergente, factores que predicen comportamientos y métodos de muestreo.

1. Taller en Clase
VANESSA OROZCO ESTRADA
LINA MARCELA PLAZAS
1. Relacione
Concepto Descripción o Ejemplo
Actitud ___L___ A Valor que mas se repite en las
observaciones a determinada
variable
Análisis discriminatorio ___O__ B Un conjunto de gran número de
medias muestrales o proporciones se
aproxima a una distribución normal
independiente de la distribución real
de la población de la que se
obtuvieron
Análisis Grupal ____H__ C Tiene como pasos iniciales el
identificar el concepto, desarrollar
constructo, definirlo constitutiva y
operativamente y generar una
escala
Anova ___R___ C Suposición, teoría, afirmación a
H verificar acerca de una
característica de estudio en una
población
Confiabilidad ___W__ D Sumar valores de una variable
observada y dividir por el total de
observaciones
Chi Cuadrado __ LL__ E Sirve para determinar si es mayor o
menor la cantidad relativa de una
característica de estudio
Desviación estándar ___B__ F Sirve para analizar hipótesis con
base en medias de varios subgrupos
Error Tipo I ___I__ G Se ubica en la mitad exacta de un
listado ordenado de observaciones

2. Error Tipo II __A1____ H Revisar resultados previos, hacer
prueba piloto, usar datos
secundarios o usar la lógica son
formas de estimar su valor para la
población de estudio.
Escala Nominal ___Q___ I Rechazar la hipótesis nula cuando
es verdadera
Escala ordinal ___J__ J Prueba de Hipótesis para una
distribución de frecuencia con
escalas nominales
Escalas ___S__ K Prueba de hipótesis para una
distribución de frecuencia con
escalas ordinales
Grados de libertad __Y__ L Procesos organizados de tipo
motivacional, emocional, perceptual
y cognoscitivo con respecto a algo del
entorno
Hipótesis ___CH___ LL Probabilidad de evitar concluir que
no hay diferencia cuando si la hay
K – S ___E___ M Para una o dos medias en muestras
de mas de treinta elementos y para
proporciones
Límite Central ___U___ N Para su valoración se usan técnicas
como realidad, contenido, criterio y
constructo
Media ___D___ Ñ Para su valoración se usan técnicas
como prueba y prueba posterior,
procesos equivalentes y congruencia
interna
Mediana ___G___ O Para predecir los miembros de un
grupo basándose en dos o mas
variables independientes
Moda ___A___ P Para predecir el nivel de una
variable dependiente basándose en
varias variables independientes
Población de Interés ___M___ Q Para identificar subgrupos y
factores homogéneos dentro de los
mismos
Potencia estadística ___F___ R Número de observaciones no

3. restringidas, es decir que pueden
variar en un problema estadístico
Problemas de ___N___ S Las hay de orden de rango, ,
Equivalencia gráficas, conceptuales,
unidimensionales, etc.
Proceso de Medición ___C___ T La claridad, el vocabulario, el tipo
de entrevistado y el deseo de
responder son sus aspectos a tener
en cuenta.
Prueba de la t ___K__ U Geografía, demografía, aplicaciones
y conciencia son algunas de las
bases para definirla
Prueba de la Z __V__ V Generalmente es para una media en
muestras de máximo 30 elementos
Redacción ___T__ W Funcional, conceptual y de
definición
Regresión múltiple ___P___ X Examen de las respuestas a una
pregunta en relación con otras
respuestas a otras preguntas
Tabulación Cruzada ___X___ Y Divide los datos en categorías
mutuamente excluyentes
Validación ___Z___ Z Clarificar si se hicieron las
entrevistas de la manera
especificada
Validez ___Ñ___ A1 Aceptar la hipótesis nula cuando es
falsa
2. Explique brevemente tres de los ocho tipos de fuentes de diferencias de medición
R//
Identificar el concepto de interés: Primero se debe entender que un concepto de interés es
una idea abstracta generalizada a partir de hechos particulares, que permiten representar en la
mente un conjunto de emociones, y para representarlo se tiene que recurrir a un modelo que
permita recordarlo en forma inmediata. También se puede decir que es una categoría de
pensamiento que se utiliza para agrupar datos sensoriales que son percibidos de distintas
formas ya sea mediante el tacto, la visión, el gusto o al escuchar.

4. Desarrollar un constructo: Aquí se desarrollan tipos específicos de conceptos que existen en
niveles más elevados de abstracción que los conceptos cotidianos y que se deben de volver
cuantificables preguntándose que característica me permitirá medirlo.
Definir el concepto: En esta se realiza una descripción del significado, o la idea central que se
está estudiando sin olvidar que se deben establecer los límites que se pueden generar a lo
largo del estudio y de su respectiva medición.
3. Explique la diferencia fundamental entre la técnica de validez convergente y la de
validez discriminatoria
R// La validez convergente es el grado al que la escala se correlaciona de manera positiva con
otras mediciones del mismo constructo. No es necesario que todas estas mediciones se
obtengan utilizando técnicas de escala convencionales. La validez discriminatoria es el grado al
que una medición no se correlaciona con otros constructos en los que difiere. Incluye
demostrar una falta de correlación entre los constructos que difieren.
4. Explique brevemente los siguientes tipos de escalas y su uso:
a. Stapel:
Es una escala de medición en donde se utiliza solo una palabra, adjetivo o frase. Requiere que
el participante califique, hasta qué grado y en qué dirección se ajusta un adjetivo descriptivo a
un concepto determinado, con unas puntuaciones que van de –5 a +5, de forma que cuanto
más se aproxime el término a la realidad más positiva será la puntuación que reciba. Este tipo
de escala sirve para el diseño de perfiles, la comparación de elementos, etc.
b. Likert:
Este tipo de escala consiste en pedirle al entrevistado que indique su grado de acuerdo o
desacuerdo en relación a una serie de afirmaciones en una escala que va de 1 a 5, donde el 1
significa que se está totalmente en desacuerdo con la afirmación, el 2 significa que se está en
desacuerdo, el 3 ni en acuerdo ni en desacuerdo, el 4 significa que se está de acuerdo con la
afirmación y el 5 totalmente en acuerdo. En la escala Likert los atributos más interesantes son
los que discriminan mucho entre los encuestados.
c. Diferencial Semántico:
El diferencial semántico constituye una combinación de asociación controlada y procedimientos
escalares, que le proporciona al sujeto un concepto que debe ser diferenciado y un grupo de
adjetivos bipolares en forma de escalas sobre las que tiene que hacer la diferenciación de su
asociación y su identidad en una escala de varios rangos. (Siete es la escala más usada).

5. 5. 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.
Análisis factorial: Es una técnica que consiste en resumir la información contenida en una
matriz de datos con variables. Para ello se identifican un reducido número de factores, siendo el
número de factores menor que el número de variables. Los factores representan a las variables
originales, con una pérdida mínima de información. Este método busca factores que expliquen
la mayor parte de la varianza común. La varianza común es la parte de la variación de la
variable que es compartida con las otras variables. La varianza única es la parte de la variación
de la variable que es propia de esa variable.
Análisis conjunto: Se trata de un modelo que permite obtener un indicador de la importancia
relativa de cada una de las características de un producto a través del estudio de los atributos
que los consumidores descartan en su elección. El principio básico del análisis consiste en
descomponer utilidad por producto en utilidades por atributo.
Análisis de regresión múltiple (ARM): Es el método explicativo de análisis multivariable más
conocido. Consiste en explicar una variable, llamada variable a explicar o dependiente,
mediante un conjunto de otras variables, llamadas variables explicativas o independientes
6. 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)
Ubicación en el Cuestionario Tipo de Pregunta
Parte inicial del cuestionario CALIFICACIÓN
Primer bloque de preguntas CALENTAMIENTO
Primer tercio de preguntas TRANSICIONES
Mitad del segundo tercio de preguntas COMPLEJAS
Última sección de preguntas CLASIFICACIÓN
7. Complete la siguiente gráfica:
MUESTREO MUESTREO NO
PROBABILISTICO PROBABILISTICO
ESTRATIFICADO ALEATORIO SIMPLE

6. M é to d o s d e
M u e s tre o
_______________ _______________
_______________ _______________
_______________ _______________
G ru p a l o p o r
S is te m á tic o
C o n g lo m e r a d o s
P o r C o n v e n ie n c ia A ju ic io
_______________ _______________
_______________ _______________ P o r C u o ta B o la d e N ie v e
8. Defina y describa, de ejemplos si es posible:
a. Análisis Factorial: Es una técnica que consiste en resumir la información contenida en
una matriz de datos con variables.
b. Mapas Preceptúales: Gráfico que representa las percepciones de un producto, una
marca o una empresa, por los consumidores, en función de una serie de atributos que
caracterizan a aquéllos. Sirve para identificar la posición relativa de un producto, marca o
empresa, tanto en relación a otros competitivos como a un “ideal”.
c. Análisis Conjunto: Se trata de un modelo que permite obtener un indicador de la
importancia relativa de cada una de las características de un producto a través del estudio
de los atributos que los consumidores descartan en su elección.
d. Varianza: El concepto de varianza se utiliza en el ámbito de la estadística y hace referencia
a la media de las desviaciones cuadráticas de una variable aleatoria con relación al valor
medio de esta. Lo que hace la varianza es medir la variabilidad de la variable aleatoria.
e. Rango: Es la diferencia entre el dato mayor menos el dato menor de un conjunto de datos.
f. Investigación por observación: Es una técnica que consiste en observar atentamente el
fenómeno, hecho o caso, tomar información y registrarla para su posterior análisis. La
observación es un elemento fundamental de todo proceso investigativo; en ella se apoya el
investigador para obtener el mayor numero de datos.
g. Situaciones de observación: Según el grado en que el observador interviene en la situación
observada, la observación puede ser: observación natural, observación estructurada y
experimento de campo. Por observación natural se entiende aquella donde el observador es un
mero espectador de la situación, sin que intervenga de modo alguno en el curso de los
acontecimientos observados. Además, tal situación es natural o sea se produce dentro del
contexto usual donde surgen los fenómenos a observar.

7. En la observación estructurada el observador busca estructurar una situación para obtener una
mayor claridad en sus datos. Por ejemplo, observar niños pero proponiéndoles una tarea para
realizar. Según el grado de participación del observador en la situación, la observación puede
ser observación participante: aquí el observador es parte de la situación que observa, lo que le
permite acceder a información que no podría adquirir un observador externo, no participante.
h. Circunstancias en las que varía la investigación por observación:
1. Situaciones Naturales o Preparadas.- La situación natural es donde el observados no
interviene en el comportamiento de interés y las personas observadas no están consientes de
que se encuentran bajo observación. Y la situación preparada es aquella en donde se recluta
a gente y se les da cierta idea de lo que se quiere hacer para que se pueda observar su
comportamiento. Una desventaja de esta última situación es que el comportamiento
observado puede diferir del que ocurriría en una situación real.
2. Observación Abierta u Oculta.- La Observación abierta es el proceso de estudiar gente que
sabe que está siendo observada.
i. Comprador misterioso: 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 está siendo promocionado y vendido.
j. Patrones de compradores: Define el comportamiento de compra de un individuo o de un
grupo en un determinado mercado.
k. Comportamiento del comprador: Es el conjunto de patrones de reacción ante una
situación determinada de los compradores/consumidores.
l. Análisis de contenido: Proporciona conocimientos, nuevas intelecciones y una
representación de los hechos, estos resultados deben ser reproducibles para que sea fiable.
m. Investigación humanista: 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.
n. Auditorías en investigación por observación: 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.
ñ. Contadores de tráfico: Contador de Tráfico es una herramienta fácil de usar para mostrar
y contar el tráfico de la red en su computadora.

8. o. Medición fisiológica: Reúne los principios de las ciencias exactas, dando sentido a
aquellas interacciones de los elementos básicos de un ser vivo con su entorno y explicando el
por qué de cada diferente situación en que se puedan encontrar estos elementos.
p. Electroencefalograma en Investigación por observación: Técnica que proporciona una
imagen de la actividad eléctrica cerebral global y de sus hemisferios; se trata de una sucesión
de ondas de diferentes frecuencias y amplitudes.
q. Timbre de voz en investigación por observación: corresponde a circunstancias
fisiológicas condicionadles, 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.
r. Sistemas de medición de opiniones y comportamiento: Permite detectar y rastrear los
consumidores a la hora de realizar una investigación, creando información necesaria e
importante en un momento dado.
s. Uso del escáner en investigación por observación: reúne información de un solo grupo
de personas mediante la vigilancia continua de los anuncios, promoción y condiciones de
precios a los que están expuestos y las cosas que compran.
t. Experimento: Experimento, tiene dos acepciones, una general y una particular. La regla
general se refiere a "tomar una acción" y después observar las consecuencias. Se requiere la
manipulación intencional de una acción para analizar sus posibles efectos y la aceptación
particular (sentido científico). "Un estudio de investigación en el que se manipulan
deliberadamente una o más variables independientes (supuestas efectos), dentro de una
situación de control para el investigador".
u. Investigación causal: 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.
v. Variación concomitante: significa que la causa y el efecto ocurren juntos.
w. Orden de ocurrencia en el tiempo: secuencia lógica de un hecho en un momento
determinado.
x. Experimentos de campo: Estos experimentos permiten observar la reacción normal de las
unidades de prueba ante los estímulos a los que se expone.
y. Validez experimental interna: Es la validez de inferencias (causales) en los estudios
científicos, basados generalmente en experimentos como experimental
externa: Es la medida en la que los resultados obtenidos pueden extenderse o generalizarse
más allá del ámbito en que se realiza el experimento.

9. z. Variables extrañas (historia, maduración, variación instrumental, sesgo de selección,
mortalidad, efecto de prueba y regresión a la media)
Las variables extrañas, que de no controlarse pueden constituir fuentes de invalidez interna. Las
agruparemos bajo las siguientes denominaciones genéricas.
a) HISTORIA
Engloba cualquier acontecimiento externo a los sujetos y diferente (le la variable independiente
que influya a lo largo del experimento (entre el pretest y el postest) en la variable dependiente.
Estos elementos distorsionantes pueden producirse dentro o fuera del marco del experimento.
El efecto puede agudizarse cuando:
1) el tratamiento es largo;
2) se trata de un experimento de campo;
3) los grupos no reciben los tratamientos simultáneamente.
b) MADURACIÓN: Consiste en un cambio que se produce en los sujetos debido a su desarrollo
biológico o psicológico al transcurrir el tiempo, Puede estimarse a través del cambio observado
en un grupo control.
c) SELECCIÓN DIFERENCIAL DE LOS SUJETOS: Puede ocurrir en investigaciones cuasi
experimentales, cuando no se forman al azar los distintos grupos que intervienen en el diseño.
Así, por ejemplo, cuando el investigador ha de utilizar grupos ya constituidos como aulas de un
colegio. Dado que en cada grupo las variables extrañas han podido influir previamente de forma
diferenciada, no puede garantizarse que los Grupos sean homogéneos antes de aplicar la
variable independiente. En consecuencia, los cambios observados pueden ser debidos a las
diferencias existentes entre los grupos más que a la acción del tratamiento.
d) PÉRDIDA DE LOS SUJETOS: Esta fuente de invalidez, también denominada mortandad
experimental, puede afectar especialmente si la pérdida se produce en los sujetos situados en
los extremos de la distribución.
e) INTERACCIONES: Pueden aparecer entre selección y maduración, selección e historia, etc.
El grupo experimental puede hallarse más motivado, o ser más ágil al entender las
instrucciones, y por ello, independientemente del tratamiento, puede obtener mayor puntuación
que el grupo control en el postest.
f) INSTRUMENTACIÓN: Ciertos instrumentos de medida pueden cambiar con el tiempo. Por
ejemplo, algunos sujetos pueden hacer marcas en los protocolos de algunas pruebas que
condicionarán las respuestas de otros sujetos si se utilizan los mismos protocolos o un
observador puede cambiar de criterio durante la recogida de datos o durante el análisis de los

10. mismos. También puede ocurrir que los instrumentos de medida no tengan una fiabilidad
adecuada.
g) REGRESIÓN ESTADÍSTICA: Cuando se aplica una prueba en sucesivas ocasiones (pretest-
postest) las puntuaciones progresivas tienden a aproximarse a la media del grupo de
procedencia. Este efecto es más pronunciado cuando se seleccionan grupos en base a
puntuaciones extremas. Por ejemplo, si queremos probar la eficacia de un programa de
técnicas de estudio para los mejores alumnos de un curso de primaria podemos aplicar un test
de rendimiento con el fin de seleccionar los alumnos que presentan las puntuaciones más altas.
Si se les pasa posteriormente un nuevo test de rendimiento, independientemente de la
aplicación de las técnicas de estudio, la media que obtendrá el grupo en este segundo test
tenderá a desplazarse hacia la media de la población original, es decir, tiende a descender. Si
se hubieran seleccionado los alumnos más retrasados, la segunda vez que se pasara el test la
media tendería a incrementarse. En arribos casos ocurre un fenómeno de regresión estadística,
principalmente debido al azar y a posibles deficiencias de los instrumentos.
a1. Diseño experimental y factores: Es una técnica estadística que permite identificar y
cuantificar las causas de un efecto dentro de un estudio experimental.
a.2 Tratamiento: El término 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.
a3. Efectos experimentales: los efectos de las pruebas son causados por el proceso de
experimentación. En general, estos son los efectos en el experimento de medio un variable
dependiente antes y después de la presentación del tratamiento
a4. Variables de confusión y formas de controlarlas: Se dice que existe "confusión" cuando
la relación entre dos variables difiere de forma importante si se considera el efecto de una
tercera, alterando por tanto de alguna manera la interpretación de esa relación.
a5. Diseños preexperimentales: Son aquellos que usan poco o ningún tipo de control de
variables extrañas, por lo cual suelen tener escasa validez interna.
a6. Diseños experimentales: Este tipo de diseño se caracteriza por ejercer un estricto control
sobre el experimento por medio del establecimiento tanto de grupos de comparación a fin de
manipular la variable independiente como la equivalencia de los grupos por medio de la
asignación aleatoria de las unidades de análisis.
a7. Cuasi-experimentos: El término cuasi significa casi por lo que un diseño cuasi
experimental casi alcanza el nivel de experimental, el criterio que le falta para llegar a este nivel
es que no existe ningún tipo de aleatorización, es decir, no hay manera de asegurar la
equivalencia inicial de los grupos experimental y control.
a8. Pruebas de mercado y como decidir hacerlas: Son un tipo de experimento controlado
conducido en una área geográfica cuidadosamente seleccionada para entender el impacto del

11. programa de marketing en las ventas o rentabilidades de un producto o servicio. Antes de
decidir por realizar una prueba de mercado, la empresa precisa ponderar sus costos y
beneficios. Productos de bajo costo o de gran probabilidad de éxito no necesitan ser probados.
También es preciso considerar las inversiones necesarias para hacer un lanzamiento. Antes de
decidir por realizar una prueba de mercado, la empresa precisa ponderar sus costes y
beneficios. Productos de bajo coste o de gran probabilidad de éxito no necesitan ser probados.
También es preciso considerar las inversiones necesarias para hacer un lanzamiento y para
hacer una prueba. Por ejemplo, nadie hace una prueba de mercado para evaluar un nuevo
automóvil, pues es necesario montar una línea automatizada para fabricar un lote piloto para la
prueba. Y si la conclusión de la prueba es a de que el automóvil no será acepto por el mercado,
financieramente no tiene sentido deshacer la línea tras automatizada.