Diseño de investigación exploratoria. Investigación cualitativa Datos de la investigación De mercado Clasificación de los datos

Investigación Descriptiva: encuesta y observación METODOS DE OBSERVACIÓN Observación estructurada: Ej análisis de inventario. Sirve como inv. Conclusiva. Observación no estructurada: Ej niños jugando con juguetes nuevos. Es buena para la inv exploratoria y establecer hipótesis,

Investigación Descriptiva: encuesta y observación Observación encubierta: Observación abierta: los encuestados se percatan q están bajo observación. Observación natural Observación artificial

Investigación Descriptiva: encuesta y observación METODOS DE OBSERVACIÓN Observación personal Observación mecánica Análisis de contenido Análisis de rastros inventario

Investigación Descriptiva: encuesta y observación Artefactos mecánicos: audímetro (canal q se ve y quien) , torniquetes (nº de personas q entran o salen de un edificio) y contadores de tránsito( nº de vehículos). Cámaras en sitios, códigos de barra Monitores oculares, pupilo metros, psicogalvanómetros( respuesta galvánica de la piel) y analizadores del tono de voz.

Investigación Descriptiva: encuesta y observación Evaluación comparativa de los métodos de observación. Ventajas relativas a la observación Permite medir la conducta real No hay desviación de informe ni desviaciones probables causadas por el encuestador, y se elimina o se reduce el proceso de encuesta. Ciertos tipos de datos se recaban solamente por observación. Ej. juguetes para bb

Investigación Descriptiva: encuesta y observación Desventajas relativas a la observación Que las razones de la conducta observada pueden no determinarse pq se sabe muy poco sobre los motivos implícitos, creencias, actitudes y preferencias La percepción del investigador puede desviar los datos. Los datos de observación llevan tiempo y son costosos, son difíciles de observar ciertos tipos de conductas, como actividades personales. Los métodos de obs. Pueden ser no éticos. La observación debe ser un complemento de la encuesta y no competir entre sí

Investigación Causal : experimentación Condiciones de causalidad Condiciones Variación concomitante : Se puede obtener de manera cualitativa (servicio de calidad, ventas satisfactoria) o cuantitativa. Ej educación y compra de ropa e ingresos

Investigación Causal : experimentación Sucesión de las variables La condición de la secuencia establece q la causa debe ocurrir ya sea antes o simultáneamente con el efecto, no puede ocurrir después. Falta de otras causas posibles La falta de otras causas posibles significa q el factor o variable q se investiga debe ser la única explicación causal posible.

Investigación Causal : experimentación Función de las pruebas Las pruebas de variación concomitante, sucesión de las variables y la falta de otras posibles causas, aún en combinación, no demuestran en forma conclusiva q exista una relación causal. Las pruebas acumuladas de diversas investigaciones incrementan la confianza de q existe una relación causal

Investigación Causal : experimentación Validez en la experimentación Objetivos de un investigador al realizar experimentos: Sacar conclusiones válidas sobre los efectos de las variables independientes en el grupo de estudio (validez interna) Hacer generalizaciones válidas a una población de interés más grande (validez externa)

Diseño de la investigación causal Experimentación Control de las variables externas. Suponen una gran amenaza a la validez interna y externa de un experimento. Se llaman variables de confusión pq a menos q se encuentren controladas, afectan la variable dependiente y por lo tanto confunden los resultados.

Diseño de la investigación causal Experimentación Las siguientes son formas de controlarlas. Aleatoriedad Concordancia Control estadístico Incluye la medición de las variables extrañas y hacer ajustes contra sus efectos mediante análisis estadísticos. Ej análisis de covarianza ANCOVA Control de diseño Método para controlar variables extrañas q incluye utilizar diseños experimentales específicos,

Diseño de la investigación causal Experimentación Diseño experimento Pre experimentales Experimentales verdaderos Cuasi experimentales Estadísticos

Investigación Causal : experimentación Diseños estadísticos Consiste en una serie de experimentos básicos q permiten un control estadístico y análisis de variables externas.. Diversos experimentos básicos se realizan simultáneamente. Ventajas:

Investigación Causal : experimentación Diseño de bloque aleatorio Diseño de cuadro latino Diseño factorial

Investigación Causal : experimentación Experimentos de laboratorio versus campo Diseños experimentales versus no experimentales Limitantes de la experimentación Tiempo Costo Administración

Investigación Causal : experimentación Aplicación : prueba de mercado Objetivos: Determinar la aceptación del prod en el mercado Probar niveles alternativos de la mezcla comercial de marketing Mercado de prueba estándar : Mercado de prueba controlado:

Investigación Causal : experimentación Mercado de prueba simulado: arroja estimados matemáticos de participación de mercado con base a la reacción inicial de los consumidores sobre un nuevo prod. Son interceptados en un centro comercial y se les ofrece el prod y luego son entrevistados nuevamente para su evaluación e intenciones de compra repetida. Se pueden realizar 16 semanas o menos.

Investigación Causal : experimentación Ética en la inv de mercado Disfrazar el propósito de la inv debe hacerse siempre q no viole los derechos del encuestado. Hay q informar q la inv está encubierta. Utilizar un diseño experimental apropiado para el problema. Ej Nike seguir con un proyecto después de saber q se cometieron errores, no es ético.