El documento describe el proceso de trabajo de campo en la investigación de mercados. Este incluye la selección, capacitación y supervisión de los trabajadores de campo que recolectan los datos mediante entrevistas. Luego, los datos recolectados pasan por un proceso de preparación que incluye revisión, codificación, trascripción y depuración para asegurar su calidad antes del análisis.

1. Trabajo de campo
Es el cuarto paso en el proceso de investigación de mercados.

2. Trabajo de campo
• Durante esta etapa, los trabajadores de campo hacen contacto con los
encuestados, aplican los cuestionarios o las formas de observación, registran
los datos y entregan las formas terminadas para su procesamiento.

3. LA NATURALEZA DEL TRABAJO DE CAMPO
• Los investigadores tienen dos opciones para la recolección de sus datos:
a. Desarrollar sus propias organizaciones
b. Contratar a una agencia de trabajadores de campo.
• En ambos casos, la recolección de los datos implica el uso de personal
especializado que puede operar tanto en el campo o desde una oficina.

4. PROCESOS DEL TRABAJO DE CAMPO Y
DE RECOLECCIÓN DE DATOS
• El trabajo de campo implica la selección, capacitación y supervisión de las
personas que reúnen los datos.
• La validación del trabajo de campo y la evaluación de quienes lo realizan
también forman parte del proceso.
Proceso del trabajo de campo

5. SELECCIÓN DE LOS TRABAJADORES DE CAMPO
• El primer paso en el proceso del trabajo de campo es la selección de los
trabajadores de campo. El investigador debe:
1. Hacer las especificaciones de trabajo para el proyecto, tomando en cuenta la
forma de recolección de información.
2. Decidir qué características deben tener los trabajadores de campo.
3. Reclutar a los individuos adecuados.

6. Los trabajadores de campo
necesitan cumplir algunos requisitos generales,
como:
• Tener buena salud
• Ser sociable
• Ser comunicativos
• Tener apariencia agradable
• Tener educación
• Tener experiencia

7. Su experiencia cuenta
• La investigación ha encontrado los siguientes efectos de la experiencia del entrevistador en
el proceso de la entrevista:
a) Los entrevistadores inexpertos tienen más probabilidad de cometer errores en la
codificación, registrar mal las respuestas y no realizar el sondeo.
b) A los entrevistadores inexpertos les resulta en particular difícil llenar las cuotas de
encuestados.
c) Los entrevistadores inexpertos tienen tasas más altas de rechazo. También aceptan más
respuestas de “no sé” y negativas a responder a preguntas individuales.

8. CAPACITACIÓN DE LOS
TRABAJADORES DE CAMPO
• La capacitación asegura que todos los entrevistadores apliquen el
cuestionario de la misma forma para obtener los datos de manera uniforme.
La capacitación debe abarcar tareas como la manera de hacer el contacto
inicial, plantear las preguntas, hacer el sondeo, registrar las respuestas y
terminar la entrevista.

9. SUPERVISIÓN DE LOS TRABAJADORES
DE CAMPO
• La supervisión de los trabajadores de campo significa asegurarse de que sigan
los procedimientos y las técnicas en que fueron capacitados. La supervisión
implica control de calidad y corrección, control del muestreo, control de
fraudes y control de la oficina central.

10. Control de calidad y corrección
• Para controlar la calidad de los trabajadores de campo es necesario verificar si
la implementación de los procedimientos de campo fue adecuada.
• Si se detecta algún problema, el supervisor debe discutirlo con los
trabajadores de campo y, de ser necesario, dar capacitación adicional.

11. Control del muestreo
• Trata de asegurar que los entrevistadores siguen en forma estricta el plan de
muestreo, en vez de seleccionar las unidades de muestreo porque son
convenientes o son accesibles.
• Los entrevistadores suelen evitar las viviendas o unidades de muestreo que
perciben como difíciles o no deseables.

12. Control de fraudes
• Los fraudes implican la falsificación de parte de la pregunta o de todo el
cuestionario. Un entrevistador podría falsificar parte de una respuesta para
hacerla aceptable o inventar las respuestas. La forma más evidente de fraude
ocurre cuando el encuestador falsifica todo el cuestionario, llenándolo con
respuestas falsas sin hacer contacto con el encuestado.

13. Control de la oficina central
• Los supervisores brindan a la oficina central información sobre la calidad y el
control de costos, de manera que sea factible llevar un reporte del progreso
general.

14. VALIDACIÓN DEL TRABAJO DE CAMPO
• Validar el trabajo de campo significa corroborar que los trabajadores de
campo realizan entrevistas auténticas. Para validar el estudio, los supervisores
llaman a entre 10 y 25 por ciento de los encuestados, para preguntarles si los
trabajadores de campo en verdad efectuaron la entrevista.

15. EVALUACIÓN DE LOS TRABAJADORES
DE CAMPO
• Es importante evaluar a los trabajadores de campo para proporcionarles
retroalimentación sobre su desempeño, así como para identificar a los
mejores y formar una fuerza de trabajo de campo de mayor calidad. Los
criterios de evaluación deben comunicarse con claridad a los trabajadores de
campo durante su capacitación.

16. Costo y tiempo
• Si los costos difieren según el tamaño de la ciudad, sólo deben hacerse
comparaciones entre individuos que trabajen en ciudades comparables.

17. Tasas de respuestas
• Es importante monitorear las tasas de respuestas de manera oportuna, para
realizar las acciones correctivas si dichas tasas son muy bajas.

18. Calidad de las entrevistas
• Para evaluar a los entrevistadores según la calidad de las entrevistas, el
supervisor tiene que observar directamente el proceso.

19. Calidad de los datos
• Es necesario evaluar la calidad de los datos en los cuestionarios completados
por cada entrevistador.

20. LA ÉTICA EN LA INVESTIGACIÓN DE
MERCADOS
• Es necesario seguir altos estándares éticos al obtener los datos, ya sea que los
recopile un departamento interno de investigación de mercados o una
empresa externa de trabajo de campo. Los investigadores y los trabajadores
de campo deben tratar las inquietudes de los encuestados para lograr que
éstos se sientan cómodos.
• Una forma lograrlo consiste en brindarles la información adecuada acerca de
la empresa investigadora y sobre el proyecto, resolver sus dudas y, desde el
inicio de la entrevista, establecer con claridad las responsabilidades y
expectativas tanto de los trabajadores de campo como de los encuestados.

21. EL PROCESO DE PREPARACIÓN DE LOS
DATOS
• El primer paso consiste en verificar que los cuestionarios sean aceptables,
seguido por la verificación, codificación y trascripción de los datos. Se
depuran los datos y se recomienda un tratamiento para las respuestas
faltantes. Con frecuencia resulta necesario un ajuste estadístico de los datos
para que sean representativos de la población de interés.

22. EL PROCESO DE PREPARACIÓN DE LOS
DATOS

23. REVISIÓN DEL CUESTIONARIO
• El paso inicial en la revisión del cuestionario implica verificar todos los
cuestionarios en cuanto a la calidad de las entrevistas y a que estén
terminados. A menudo estas revisiones se realizan mientras el trabajo de
campo sigue en proceso.

24. Un cuestionario que regresa del campo podría
ser inaceptable por varias
razones:
• Algunas partes del cuestionario están incompletas.
• El patrón de respuestas indica que el encuestado no entendió o siguió las
instrucciones. Por ejemplo, cuando no se siguieron los patrones de salto.
• Las respuestas muestran poca varianza. Por ejemplo, un encuestado sólo marcó la
opción número 4 en una serie de escalas de calificación de 7 puntos.
• Los cuestionarios entregados están físicamente incompletos: faltan una o más
páginas.
• El cuestionario se recibió después de la fecha establecida.
• El cuestionario fue contestado por alguien que no estaba calificado para participar.

25. EDICIÓN
• La edición es la revisión de los cuestionarios con el objetivo de incrementar
su exactitud y precisión. Consiste en examinar los cuestionarios para
identificar respuestas ilegibles, incompletas, incongruentes o ambiguas.
• Las respuestas pueden ser ilegibles si se registraron mal, lo cual es muy
frecuente en cuestionarios con un gran número de preguntas no
estructuradas. Los datos deben ser legibles para codificarlos en forma
correcta.

26. CODIFICACIÓN
• Codificar significa asignar un código, por lo general un número, a cada
respuesta posible de cada pregunta. El código incluye una indicación de la
posición en la columna (campo) y el registro que ocupará el dato. Por
ejemplo, el sexo de los encuestados se codifica con 1 para las mujeres y 2
para los hombres.

27. Codificación de las preguntas
• El código del encuestado y el número de registro deben aparecer en cada
registro de los datos. Sin embargo, si sólo hay un registro para cada
encuestado puede prescindirse del código de registro.
• Para cada encuestado tienen que incluirse los siguientes códigos adicionales:
código de proyecto, código del entrevistador, códigos de fecha y hora, y
código de validación.

28. Libro de códigos
• El libro de códigos contiene las instrucciones para la codificación y la
información necesaria sobre las variables en el conjunto de datos. El libro de
códigos orienta el trabajo de los codificadores y ayuda al investigador a
identificar y localizar adecuadamente las variables. Incluso si el cuestionario
se codificó de antemano, resulta muy útil preparar un libro de códigos
formal.

29. Contiene la siguiente información:
• 1. número de columna,
• 2. número de registro,
• 3. número de variable,
• 4. nombre de la variable,
• 5. número de la pregunta,
• 6. instrucciones para la codificación.

30. TRASCRIPCIÓN
• La trascripción implica transferir los datos codificados de los cuestionarios o
de las hojas de codificación, a discos o cintas magnéticas o directamente a la
computadora por medio del teclado.
• Además del teclado, los datos pueden transferirse mediante los lectores
ópticos, que capturan la información marcada. Este tipo de captura de datos
requiere que las respuestas se registren en las formas con un lápiz especial en
un área designada para la respuesta que se codificó de antemano.

31. DEPURACIÓN DE DATOS
• La depuración de los datos incluye la verificación de la congruencia y el
tratamiento de las respuestas faltantes. Aunque durante la edición se hizo una
comprobación preliminar de la congruencia, en esta etapa las verificaciones
son más minuciosas y exhaustivas porque se realizan por computadora.

32. Comprobación de la congruencia
• La comprobación de la congruencia identifica los datos que están fuera de
rango, que son lógicamente incongruentes o que tienen valores extremos.
Los datos fuera de rango son inadmisibles y tienen que corregirse.

33. Tratamiento de respuestas faltantes
• Las respuestas faltantes representan valores de una variable que se
desconocen, ya sea porque los encuestados dieron respuestas ambiguas o
porque sus respuestas no se registraron en forma adecuada. El tratamiento
de las respuestas faltantes plantea problemas, sobre todo si su proporción es
mayor del 10 por ciento.

34. • Sustituir con un valor neutro. Un valor neutro, por lo regular la respuesta
promedio a la variable, sustituye las respuestas faltantes. De esta forma no
cambia la media de la variable ni se afectan demasiado otras estadísticas,
como las correlaciones.
• Sustituir con una respuesta atribuida. Se usa el patrón de respuestas de
los encuestados a otras preguntas, para atribuir o calcular una respuesta
adecuada para las preguntas faltantes. A partir de los datos disponibles, el
investigador intenta inferir las respuestas que habrían dado los encuestados si
hubieran contestado las preguntas.

35. • Eliminación por casos. En la eliminación por casos, se descartan del
análisis los casos o encuestados con alguna respuesta faltante. Dado que
muchos encuestados podrían tener algunas respuestas faltantes, este enfoque
daría como resultado una muestra pequeña. No es recomendable desechar
grandes cantidades de datos porque su recolección es costosa y consume
mucho tiempo.
• Eliminación por pares. En la eliminación por pares, en vez de descartar
todos los casos con algún valor faltante, el investigador sólo usa los casos o
encuestados con respuestas completas para cada cálculo. Como resultado, los
distintos cálculos del análisis pueden basarse en muestras de diferentes
tamaños.

36. AJUSTE ESTADÍSTICO DE LOS DATOS
• Los procedimientos para el ajuste estadístico de los datos son la ponderación,
la redefinición de las variables y las transformaciones de la escala. Estos
ajustes no siempre son necesarios pero pueden mejorar la calidad del análisis
de los datos.

37. Ponderación
• En la ponderación, a cada caso o encuestado de la base de datos se le asigna
un peso que refleje su importancia en relación con otros casos o encuestados.
El valor 1.0 representa el caso no ponderado. El efecto de la ponderación es
incrementar o disminuir el número de casos de la muestra que poseen ciertas
características.

38. Redefinición de las variables
• La redefinición de las variables implica transformar los datos para crear
variables nuevas o modificar las existentes. El propósito de la redefinición es
crear variables que sean congruentes con los objetivos del estudio.

39. Transformación de la escala
• La transformación de la escala implica manipular los valores de la escala para
asegurar que sea comparable con otras escalas o adecuar de otra manera los
datos para el análisis. Con frecuencia se emplean diferentes escalas para
medir diferentes variables.

40. ELECCIÓN DE UNA ESTRATEGIA DE
ANÁLISIS DE DATOS
• Dicha elección debe basarse en las primeras etapas del proceso de
investigación de mercados, las características conocidas de los datos, las
propiedades de las técnicas estadísticas, y la experiencia y filosofía del
investigador.
• El análisis de los datos no es un fi n en sí mismo. Su propósito consiste en
producir información que ayude a abordar el problema en cuestión.

42. CLASIFICACIÓN DE LAS TÉCNICAS
ESTADÍSTICAS
• Las técnicas estadísticas pueden clasificarse en uni variadas y multivariadas.
Las técnicas uni variadas son recomendables cuando hay una sola medición
para cada elemento de la muestra, o cuando hay varias mediciones para cada
elemento pero cada variable se analiza por separado.
• Las técnicas multivariadas son convenientes para el análisis de los datos,
cuando hay dos o más mediciones de cada elemento y las variables se
analizan al mismo tiempo.

43. • INVESTIGACIÓN DE MERCADOS INTERNACIONALES
• Antes de analizar los datos, el investigador debe asegurarse de que las
unidades de medición sean comparables entre países o unidades culturales.
• El análisis de los datos puede hacerse a tres niveles:
• 1. individual,
• 2. dentro de un país o unidad cultural,
• 3. entre países o unidades culturales. El análisis a nivel individual requiere que
los datos de cada encuestado se analicen por separado.

44. LA ÉTICA EN LA INVESTIGACIÓN DE
MERCADOS
• Los temas éticos que surgen durante la fase de preparación y análisis de los
datos en el proceso de investigación de mercados atañen sobre todo al
investigador. Mientras revisan, editan, codifican, trascriben y depuran, los
investigadores deben tratar de hacerse una idea de la calidad de los datos.
Debe hacerse el intento por identificar a los encuestados que han
proporcionado datos de calidad cuestionable.