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Investigación de Mercados

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EJE TEMÁTICO 4: PLAN DE MUESTREO Y ANÁLISIS DE DATOS

COMPETENCIAS

Conceptuales

Analizar los diferentes tipos de muestreo disponibles en la investigación para la toma de decisiones en la empresa.

Conocer las principales estrategias para el análisis de la información.

Procedimentales

Permitir que el estudiante esquematice los pasos para obtener buenas

conclusiones.

El estudiante estará en capacidad de ofrecer conclusiones y posibles estrategias

con base en la información recolectada.

Metacognitivas

Proponer un orden lógico y acertado a la hora de ofrecer los resultados de la investigación.

Estar en capacidad de establecer un plan de acción a la hora de implementar

una investigación de mercados.

Transversales

Presentar al universo empresarial la investigación de mercados como una

herramienta al alcance y eficiente a la hora de buscar información valiosa. Ofrecer datos y estadísticas que permitan la toma de decisiones basadas en

hechos reales y no en suposiciones.

INTRODUCCIÓN

Introducción

En la investigación la etapa más compleja es la aplicación de la información teórica. La planificación del campo a trabajar y la determinación de las variables susceptibles a

estudiar tienen que ser de pleno conocimiento del investigador para que decida que

técnicas de recolección de información empleará: encuesta personal, encuesta grupal,

entrevista personal o grupal, telemercadeo, paneles, mailing (correo directo), focus group (grupos focales), o métodos experimentales.

Logros

El estudiante conoce los conceptos básicos más relevantes de la muestra. El estudiante identifica los métodos de muestreo.

El estudiante está en capacidad de elegir el método de muestreo más adecuado

para la investigación deseada.

El estudiante usa correctamente las fórmulas para determinar la muestra a investigar según la población estudiada.



El estudiante usa correctamente los diferentes tipos de conclusiones que

determinan la investigación.

El estudiante establece adecuadamente la estrategias y recomendaciones, fruto

de los resultados obtenidos en la investigación.

Presaberes

Recolección de datos.

Fuentes de sesgo. Investigación exploratoria.

Investigación concluyente.

Tipos de encuesta.

Ventajas y desventajas de los métodos de investigación.

Importancia

El investigador tiene que ser sumamente organizado,

creativo e imaginativo si se espera completar un buen

informe del proyecto. Las tareas del investigador también

incluyen: edición, codificación y tabulación de datos.

EVALUACION DIAGNÓSTICA

1. ¿Señale tres (3) diferencias entre investigación exploratoria y concluyente?

2. ¿Nombre tres (3) ventajas de la entrevista personal?

3. ¿Cuáles son los errores de motivación? 4. ¿Qué tipos de datos se usan en la investigación exploratoria?

CONTENIDOS TEMÁTICOS EJE 4

4. MUESTREO

El muestreo es una herramienta de la investigación científica. Su función básica es

determinar qué parte de una realidad en estudio (población o universo) debe examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población. El error que se

comete debido al hecho de que se obtienen conclusiones sobre cierta realidad a partir

de la observación de sólo una parte de ella, se denomina error de muestreo. Obtener

una muestra adecuada significa lograr una versión simplificada de la población, que reproduzca de algún modo sus rasgos básicos.

4.1. CONCEPTOS BÁSICOS

Muestra: conjunto reducido de individuos o elementos de la población de los cuales

vamos a obtener información, que generalmente (no siempre), vamos a generalizarla al resto de la población.



Población: todos y cada uno de los individuos o elementos de los cuales queremos

obtener información.

Elemento muestral: cada uno de los orígenes de la información o suceso que se

intenta medir mediante una acción de muestreo. Si se intenta medir el consumo

de pañales por bebés, el elemento serán los bebés en edad de consumir pañales.

Unidad muestral: cada uno de los posibles componentes de la muestra. Las

unidades en el mismo ejemplo serian las familias con bebés en edad de usar dicho

producto.

Censo: hace referencia a la enumeración de todos y cada uno de los elementos de

una población.

Marco muestral: enumeración exhaustiva de todas las unidades muestrales. El

marco muestral estaría formado para el estudio de los pañales desechables por todas aquellas familias con bebés en edad de usar los pañales desechables.

Parámetro: el valor de una variable que se calcula a partir de los datos de una

población.

Estimador (estadístico): valor de una variable que se calcula sobre los datos de una

muestra.

Error experimental o variabilidad muestral: son las variaciones asociadas a los

estimadores de las diferentes muestras que se pueden obtener de una población.

Error sistemático (de muestreo): se deriva de la diferencia entre el parámetro y el estimador calculado sobre una muestra concreta.

Ventilación o celdas de muestreo: hace referencia a subconjuntos de la muestra

con base en alguna variable sobre la que se pretende calcular estimadores.

Coeficiente de elevación: cantidad de unidades muestrales representadas por cada

uno de los componentes de la muestra. N/n.

Fracción de muestreo: es la inversa del coeficiente de elevación. Porcentaje de la población que forma parte de la muestra. n/N.

4.2. IMPORTANCIA DEL MUESTREO:

- Para reducir costos económicos.

- Para reducir el tiempo necesario para obtener la información

- Para reducir el error. El error no muestral en el que incurrimos cuando

preguntamos a toda la población será mayor que la suma del error

muestral y no muestral de preguntar a una muestra

4.3. MÉTODOS DE MUESTREO PROBABILÍSTICOS Y NO PROBABILÍSTICOS



Probabilísticos: se basan en el hecho que cada elemento del universo

objeto de estudio tiene una posibilidad de formar parte de la muestra, la

cual está formada por un fenómeno de azar. Esto no significa que la

probabilidad sea la misma para cada elemento.

No Probabilísticos: aquí interviene el azar. No se puede establecer a

priori una probabilidad de los miembros del universo que puedan formar

parte de la muestra. El proceso de selección de los componentes de la

muestra es subjetivo, depende de la voluntad del investigador.

4.3.1. TIPOS DE MUESTREO PROBABILÍSTICO

Los muestreos probabilísticos pueden ser con o sin reemplazo.

Muestreos con reemplazo: son aquellos en los que una vez que ha sido

seleccionado un individuo (y estudiado) se le toma en cuenta nuevamente al elegir

el siguiente individuo a ser estudiado. En este caso cada una de las observaciones

permanece independiente de las demás, pero con poblaciones pequeñas (un grupo de escuela de 30 alumnos, por ejemplo) tal procedimiento debe ser considerado

ante la posibilidad de repetir observaciones. En el caso de poblaciones grandes no

importa tal proceder, pues no afecta sustancialmente una repetición a las

frecuencias relativas.

Muestreos sin reemplazo: son los que una vez que se ha tomado en cuenta un

individuo para formar parte de la muestra, no se le vuelve a tomar en cuenta

nuevamente. En este caso, y hablando específicamente para el caso de

poblaciones pequeñas, las observaciones son dependientes entre sí, pues al no tomar en cuenta nuevamente el individuo de la población, se altera la posibilidad

para la selección de otros individuos. Para el caso de las poblaciones grandes (por

ejemplo la población de un país) dicha probabilidad para la selección de un

individuo se mantiene prácticamente igual, por lo que se puede decir que existe independencia en las observaciones.

Las técnicas de muestreo probabilístico que mencionaremos serán básicamente tres: el

aleatorio simple, el aleatorio estratificado y el sistemático.

Muestreo Aleatorio Simple: para llevar a cabo la selección de los componentes

de una muestra necesitamos una lista de los elementos muestrales que formen

parte de la población universo. Cada muestreo se selecciona mediante un

procedimiento estadístico sobre los elementos, para garantizar la aleatoriedad.

El procedimiento empleado es el siguiente: 1) se asigna un número a cada individuo de

la población y 2) a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas

de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u

ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño

de muestra requerido. Este procedimiento atractivo por su simpleza, tiene poca o nula

utilidad práctica cuando la población que estemos manejando es muy grande.



Para las siguientes fórmulas se utilizarán como predeterminados valores y

convenciones como:

Z= margen de confiabilidad……95%(corresponde a 1,96 Desviación estándar)

S= Desviación estándar……. 0,5

E= Error de Estimación………..Máximo del 6%

N= Población = Primera aproximación (muestra si N fuera infinito o mayor a 30.000)

n= Tamaño de la muestra

Fórmula tamaño de la muestra para poblaciones infinitas: Igual o superior a 30.000

elementos

n= z2 s2

e2

Fórmula tamaño de la muestra para poblaciones finitas: Inferior a 30.000 elementos

n= n

1+n/N

Ejemplo:

De una población de 1.176 adolescentes de una ciudad X se desea conocer la

aceptación por los programas humorísticos de televisión, y para ello se desea tomar

una muestra, por lo que se necesita saber la cantidad de adolescentes que deben

entrevistar para tener una información adecuada con una desviación estándar menor

de 0.5, error de estimación del 6%, y el 95 % de margen de confiabilidad.

Solución:

n= z2 s2

e2

n= (1.96)2 (0.5)2

(0.06)2

n= (3.8416) (0.25)

(0.0036)

n= 266.78

(Primera aproximación al tamaño de la muestra)

n= n

1+n/N



n= 266.78

1+266.78/1176

n= 266.78

1+0.2245

n= 218 adolescentes

Muestreo aleatorio sistemático: este procedimiento exige, como el anterior,

numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números

aleatorios sólo se extrae uno.

Se parte de ese número aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos

que integran la muestra son los que ocupan los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,…,i+(n-1)k,

es decir toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la

población entre el tamaño de la muestra: k=N/n. El número i que empleamos como

punto de partida será un número al azar ente 1 y k. El riesgo de este tipo de muestreo

está en los casos en que se dan periodicidades en la población ya que al elegir a los

miembros de la muestra con una periodicidad constante (k) podemos introducir una

homogeneidad que no se da en la población. Imaginemos que estamos seleccionando

una muestra sobre listas de 10 individuos en los que los 5 primeros son varones y los

5 últimos mujeres, si empleamos un muestreo aleatorio sistemático con k=10 siempre

seleccionaríamos o sólo hombres o sólo mujeres, no podría haber una representación

de los dos sexos.

Ejemplo:

Con una población de 1.176 adolescentes y una muestra de 218 elementos:

K= 5.39

k= N

n

k= N

n

k= 1.176

218



K= 5

(Cada 5 adolescentes del listado de la población se entrevistará).

Muestreo aleatorio estratificado: trata de obviar las dificultades que presentan

los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error muestral

para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar categorías típicas

diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna

característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio

de residencia, el sexo, el estado civil, etc.). Lo que se pretende con este tipo de

muestreo es asegurarse de que todos los estratos de interés estarán representados

adecuadamente en la muestra.

Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el

muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos concretos que

formarán parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son

demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población. (Tamaño

geográfico, sexos, edades). La distribución de la muestra en función de los diferentes

estratos se denomina afijación, y puede ser de diferentes tipos:

- Afijación simple: a cada estrato le corresponde igual número de

elementos muestrales.

- Afijación proporcional: la distribución se hace de acuerdo con el peso

(tamaño) de la población en cada estrato.

- Afijación óptima: se tiene en cuenta la previsible dispersión de los

resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación típica.

Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la desviación.

Ejemplo:

En el caso del estudio a los adolescentes, se determinó que el tamaño de muestra

sería n= 218 adolescentes muestreados. Pero supongamos que la situación se

complica y que esta n la tendremos que estratificar a fin de que los elementos

muestrales o unidad de análisis posean un determinado atributo. En nuestro ejemplo

este tributo son los diferentes canales de televisión. Es decir, cuando no basta que

cada uno de los elementos muestrales tengan la misma probabilidad de ser escogidos,

sino que además es necesario estratificar la muestra en relación a estratos o

categorías que se presentan en la población y que aparte son relevantes para los

objetivos del estudio, se diseña una muestra probabilística estratificada. Lo que aquí se

hace es dividir a la población en subpoblaciones o estratos y se selecciona la muestra

para cada estrato.

N= 1.176

n= 218



No. CANAL DE TV POBLACIÓN PORCENTAJE TAMAÑO MUESTRA

1 CANAL CARACOL 455 38.69% 84

2 RCN TELEVISIÓN 383 32.57% 71

3 CANAL TRO 196 16.67% 36

4 TVC 120 10.20% 22

5 TELESANTANDER 22 1.87% 5

TOTALES 1.176 100% 218

Muestreo aleatorio por conglomerados: los métodos presentados hasta ahora

están pensados para seleccionar directamente los elementos de la población, es

decir, que las unidades muestrales son los elementos de la población. En el

muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la

población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado.

Las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de determinado

producto, etc., son conglomerados naturales. En otras ocasiones se pueden utilizar

conglomerados no naturales como, por ejemplo, las urnas electorales. Cuando los

conglomerados son áreas geográficas suele hablarse de “muestreo por áreas”. El

muestreo por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto numero

de conglomerados (el necesario para alcanzar el tamaño muestral establecido) y en

investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos.

Muestreo polietápico: consiste en la realización del muestreo en dos o más

etapas. Se procede a la división del universo en grupos, a los cuales se aplica un

muestreo aleatorio simple, aplicando posteriormente muestreos aleatorios sobre los

componentes de los grupos que forman la primera muestra obtenida.

Muestreo por ruta aleatoria (Random Route): se lleva a cabo por el personal

de campo, siendo ellos mismos los encargados de seleccionar los individuos que

forman parte de la muestra. En primer lugar se establece un área de muestreo en

la cual se escoge un punto de partida, y se dota al entrevistador de una serie de

criterios de actuación, que permiten la evolución dentro del territorio asignado.

Ventaja: sencillez de ejecución, así como mantener el carácter aleatorio.

4.3.2. MÉTODOS DE MUESTREO NO PROBABILÍSTICOS.

A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta excesivamente

costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes de que no



sirven para realizar generalizaciones, pues no se tiene certeza de que la muestra

extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la

misma probabilidad de ser elegidos. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo

determinados criterios procurando que la muestra sea representativa.

Muestreo de conveniencia: la muestra estará formada por unidades muestrales que

nos faciliten su medida, que sean accesibles o que sean favorables. Reducen el

costo del muestreo, pero los estimadores obtenidos de la muestra no serán muy

parecidos a los parámetros de la población.

Muestreo de juicios: consiste en acudir a expertos en la materia para que nos

ayuden en la determinación de una muestra representativa. Se deja de lado el

componente probabilístico, para por medio de un conocimiento profundo del tema

objeto de estudio seleccionar una muestra adecuada.

Muestreo por cuotas: se pretende construir un modelo a escala de la población

objeto del estudio, manteniendo las mismas proporciones que se observan en la

población que se intenta estudiar a partir del conocimiento previo que tiene de la

misma el investigador. Los individuos han de cumplir unas condiciones para que

puedan formar parte de la muestra. Este tipo de muestreo, si bien reúne las

ventajas y limitaciones de los muestreos no probabilísticos, puede también

conseguir unos resultados muy próximos a los que se podrían obtener con un

muestreo probabilístico por estratos. Inconveniente: necesita de una buena

planificación del trabajo de campo para cumplir con las restricciones impuestas por

las cuotas.

Muestreo de la bola de nieve: elección de una pequeña submuestra por alguno de

los procedimientos especificados anteriormente, para a continuación pedir a cada

uno de los componentes de la submuestra que sugieran otros posibles

componentes de la muestra. Esto permite enfocar claramente la composición de la

muestra y los requisitos que deseamos que observen los componentes de la

muestra.

4.4. CÁLCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA

Para calcular el tamaño de una muestra hay que tomar en cuenta tres factores:

1. El porcentaje de confianza con el cual se quiere generalizar los datos

desde la muestra hacia la población total.

2. El porcentaje de error que se pretende aceptar al momento de hacer la

generalización

3. El nivel de variabilidad que se calcula para comprobar la hipótesis.

La Confianza o el porcentaje de confianza es el porcentaje de seguridad que

existe para generalizar los resultados obtenidos. Esto quiere decir que un

porcentaje del 100% equivale a decir que no existe ninguna duda para generalizar

tales resultados, pero también implica estudiar a la totalidad de los casos de la

población. Para evitar un costo muy alto para el estudio o debido a que en ocasiones llega a ser prácticamente imposible el estudio de todos los casos,



entonces se busca un porcentaje de confianza menos. Comúnmente en las

investigaciones sociales se busca un 95%.

El error o porcentaje de error equivale a elegir una probabilidad de aceptar una hipótesis que sea falsa como si fuera verdadera, o la inversa: rechazar a hipótesis

verdadera por considerarla falsa. Al igual que en el caso de la confianza, si se

quiere eliminar el riesgo del error y considerarlo como 0%, entonces la muestra es

del mismo tamaño que la población, por lo que conviene correr un cierto riesgo de equivocarse. Comúnmente se aceptan entre el 4% y el 6% como error, tomando

en cuenta que no son complementarios la confianza y el error.

La variabilidad es la probabilidad (o porcentaje) con el que se aceptó y se rechazó la hipótesis que se quiere investigar en alguna investigación anterior o en

un ensayo previo a la investigación actual. El porcentaje con que se aceptó tal

hipótesis se denomina variabilidad positiva y se denota por p, y el porcentaje

con el que se rechazó la hipótesis es la variabilidad negativa, denotada por q.

Hay que considerar que p y q son complementarios, es decir, que su suma es igual a la

unidad: p+q=1. Además, cuando se habla de la máxima variabilidad, en el caso de no

existir antecedentes sobre la investigación (no hay otras o no se pudo aplicar una

prueba previa), entonces los valores de variabilidad es p=q=0.5.

Una vez que se han determinado estos tres factores, entonces se puede calcular el

tamaño de la muestra como a continuación se expone. Hablando de una población de

alrededor de 10,000 casos, o mínimamente esa cantidad, podemos pensar en la manera de calcular el tamaño de la muestra a través de las siguientes fórmulas. Hay

que mencionar que estas fórmulas se pueden aplicar de manera aceptable pensado en

instrumentos que no incluyan preguntas abiertas y que sean un total de alrededor de

30.

Vamos a presentar dos fórmulas, siendo la primera la que se aplica en el caso de que

no se conozca con precisión el tamaño de la población, y es:

n= Z2 pq

E2

Donde:

n: es el tamaño de la muestra; Z: es el nivel de confianza;

p: es la variabilidad positiva;

q: es la variabilidad negativa;

N: es el tamaño de la población; E: es la precisión o error.

Hay que tomar nota de que debido a que la variabilidad y el error se pueden expresar

por medio de porcentajes, hay que convertir todos esos valores a proporciones en el caso necesario. También hay que tomar en cuenta que el nivel de confianza no es ni

un porcentaje, ni la proporción que le correspondería a pesar de que se expresa en

términos de porcentajes. El nivel de confianza se obtiene a partir de la distribución

normal estándar, pues la proporción correspondiente al porcentaje de confianza es el



área simétrica bajo la curva normal que se toma como la confianza, y la intención es

buscar el valor de Z de la variable aleatoria que corresponda a tal área.

En el caso de que sí se conozca el tamaño de la población entonces se aplica la siguiente fórmula:

n= Z2 pq N

NE2 + Z2 pq

Donde

n: es el tamaño de la muestra;

Z: es el nivel de confianza; p: es la variabilidad positiva;

q: es la variabilidad negativa;

N: es el tamaño de la población;

E: es la precisión o error.

La ventaja sobre la primera fórmula es que al conocer exactamente el tamaño de la

población, el tamaño de la muestra resulta con mayor precisión y se pueden incluso

ahorrarse recursos y tiempo para la aplicación y desarrollo de una investigación.

Ejemplo:

Una estación de radio local necesita saber con precisión – a fin de planear sus

estrategias – cómo usan la radio los adultos de una ciudad de 2.500.000 habitantes. Es decir, qué tanto radio escuchan, a qué horas, qué contenidos prefieren y sus

opiniones con respecto a los programas noticiosos. Se debe calcular el tamaño de la

muestra, teniendo en cuenta que se considera una confianza del 95%, un porcentaje

de error del 5%, y la máxima variabilidad (0.5).

n= Z2 pq N

NE2 + Z2 pq

n= (1.96)2 (0.5) (0.5) (2.500.000)

(2.500.000) (0.05)2 + (1.96)2 (0.5) (0.5)

n= (3.8416) (0.5) (0.5) (2.500.000)

(2.500.000) (0.0025) + (3.8416) (0.5) (0.5)

n= 2.401.000

6250 + 0.9604

n= 2.401.000

6250.9604



n= 384.10

n= 384 encuestas

4.5. SELECCIÓN DE ENCUESTADORES O ENTREVISTADORES

Para la elección de encuestadores debe tenerse en cuenta:

1. Experiencia

2. Nivel de estudios

3. Personalidad

4. Dinamismo

5. Edad

Cualidades de los encuestadores o entrevistadores:

1. Facilidad de expresión

2. Capacidad de observación

3. Honradez intelectual

4. Buena memoria

5. Letra clara

6. Buenos modales

7. Intereses por conocer

8. Fácil entendimiento

9. Capacidad de resumir

10. Imparcialidad

11. Capacidad para colocarse en la situación del entrevistado (empatía).

4.6. PREPARACIÓN DEL ENCUESTADOR O ENTREVISTADOR

Es necesario preparar el personal disponible para el trabajo de campo antes que empiece su labor con algunas recomendaciones especiales, a saber:

Presentación

Deberá vestirse en forma sencilla, cuidada y discreta. Mientras esté desempeñando su labor tratará de evitar el uso de prendedores, insignias, anillos y otros emblemas que

lo identifiquen o asocien con un grupo o causa social especial, como una fraternidad,

un partido político o cualquier otro movimiento, ya que estos elementos atraen la

atención de la persona encuestada o entrevistada y pueden conducirla a inclinar sus

comentarios en una dirección que se relacione con la identificación percibida.

Horario

Como parte específica de la planeación del trabajo diario el encuestador debe hacer

una evaluación específica del área que tiene que cubrir, barrios o bahías comerciales



según el caso, para determinar cuál es la mejor hora del día desde el punto de vista

oportuno para que los encuestados sean más accesibles. Si la encuesta va dirigida al

padre de familia recuérdese que salvo los fines de semana puede conseguírsele en su

domicilio en las noches (con excepción del viernes). Si es para mujeres de hogar se consiguen en horas de la mañana pero se pueden resentir si se les interrumpe durante

esas horas; el encuestador puede obtener más éxito en la tarde antes que los niños

regresen del colegio.

El entrevistador debe programar su salida de acuerdo con los contactos previos que

hay que hacer antesala, o la persona olvidó la entrevista y está ocupada o ausente del

sitio de trabajo y hay que solicitar de nuevo la entrevista.

Nunca programe dos entrevistas seguidas ya que se corre el riesgo de incumplir con

una de ellas, pues es difícil controlar el tiempo de duración de cada una; puede ser

muy breve o extenderse mucho tiempo.

4.7. MANEJO DE PROBLEMAS EN EL TRABAJO DE CAMPO

Cada encuestador o entrevistador debe estar preparado para enfrentarse a varias

dificultades que se presentan en las primeras etapas de la encuesta o la entrevista, estas son:

“Estoy muy ocupado”. En este caso debe decidir el encuestador o entrevistador si la

persona en realidad está ocupada o si su comentario es reflejo de sospecha o de falta de interés en el estudio. Si las circunstancias sugieren posponer, debe tratar

de establecer una hora definida para regresar, de preferencia dentro de las 24

horas siguientes.

El entrevistado está ausente. Si la persona seleccionada está ausente, debe averiguarse cuándo regresará; además, es necesario en ocasiones explicar por qué

no puede dar la información otra persona de la misma oficina o residencia en

reemplazo del elegido.

“No estoy interesado”. Cuando se hacen comentarios de este tipo el encuestador

y/o entrevistador debe mantener la compostura y tratar de determinar la objeción específica que se le hace a este tipo de trabajo. Si la persona no presenta

objeciones específicas, puede ser posible obtener su cooperación formulando la

primera pregunta; en caso contrario se agradece su objeción sobre el trabajo y se

retira. “¿Quién está detrás de esto?”. Siempre hay que ser honestos con la gente y se

aclarará que es un estudio universitario con carácter didáctico o se suministra el

nombre de la agencia de investigaciones que lo respalda.

“¿Para qué sirve esto?”. El personal de trabajo de campo debe estar preparado para esta pregunta en especial. Nunca debe suministrarse información errada sobre

beneficios específicos para la persona que va a responder, como que va a mejorar

su empleo, o para la comunidad. Las respuestas más específicas son aquellas que

indican la utilidad general de la encuesta o la entrevista para mejorar productos,

detectar necesidades latentes o medir la opinión pública sobre temas importantes. Rechazos. Algunas personas dirán que no desean ser encuestadas o entrevistadas;

en ese caso el investigador debe poner en juego su criterio, pues las mismas

palabras pueden ocultar sentimientos deferentes hacia el estudio. Para algunos, el

rechazo es realmente una petición velada de seguridad adicional sobre la legitimidad del estudio o la sinceridad del encuestador o entrevistador. Recuerde



que habrá otras personas cuyo rechazo sea definitivo; en ese caso, sus deseos

deben ser respetados.

Presencia de terceros. Los extraños pueden conducir a sesgos y distorsiones con su

presencia; esta situación puede manejarse así: a) El enfoque más simple y efectivo es explicar al extraño que su presencia puede

sesgar los resultados, ya que la mayoría de las personas no expresan sus

propios y verdaderos sentimientos cuando hay otras personas escuchando.

b) Después de despertar el interés del entrevistado en el estudio, el entrevistador

puede estimularlo a buscar un lugar donde puedan conversar a solas. Sin

embargo, al hacer esta petición debe ser sensible a las normas culturales sobre

excesiva privacidad especialmente en los contactos hombre-mujer.

c) El investigador puede señalar que se ahorrará tiempo llevando a cabo la

entrevista en privado.

d) Cuando el formulario empieza con preguntas genéricas que quizá no sean

sensibles a la presencia de personas ajenas, se puede permitir que estas

terceras personas se queden durante algunos minutos para que satisfagan su

curiosidad y después pedirles que se retiren.

4.8. FORMULACIÓN DE LAS PREGUNTAS

Al plantear las preguntas debe desarrollarse y mantenerse una relación con la persona

y seguir los procedimientos estándar al utilizar el instrumento de investigación.

Orientaciones Generales

1. Utilice el formulario cuidadosa pero informalmente: recuerde que debe tratarlo

como una herramienta para la recopilación de información y no como un

elemento maestro que controla todos sus actos durante la entrevista.

2. Conozca el propósito específico de cada pregunta: tanto para satisfacer el

propósito de la investigación como para aumentar su propia comodidad en el

uso del formulario; el personal debe tener mucha claridad sobre lo que

considera una respuesta adecuada para el ítem.

3. Formule las preguntas tal como están escritas: recuerde que el éxito de la

encuesta o la entrevista depende en gran medida de las condiciones estándar

del formulario, en particular de la forma en que se hacen las preguntas. Por

esta razón, debe evitarse omisiones, improvisaciones, explicaciones o

abreviaciones de los ítems. Si la persona no entiende la pregunta la primera

vez, el entrevistador debe repetirla tal cómo está escrita.

4. Siga el orden indicado en el formulario: en un formulario bien diseñado el orden

de las preguntas recibe una atención muy cuidadosa y se elige por razones

específicas, como condiciones para formular preguntas de opinión,

experimentar con el impacto de variar la ubicación de las preguntas y mantener

la relación a medida que avanza la entrevista o la encuesta.

5. Formule todas las preguntas: algunas veces al contestas una pregunta, el

entrevistado puede hacer comentarios que al parecer responden también a una

pregunta posterior; la mejor estrategia a seguir en esos casos es repetir la



pregunta aun cuando aparentemente está claro que la persona ha respondido

las últimas preguntas con sus comentarios.

6. No sugiera respuestas: a menudo es tentador sugerir una respuesta que parece

adecuada para el entrevistado, especialmente cuando se recibe una lúcida

reformulación de la pregunta con una mirada de la incomprensión. El peligro de

sugerir respuesta está en que el entrevistado las acepte porque piensa que la

respuesta del entrevistador debe se la correcta o que esa es la manera más

rápida de finalizar la entrevista.

7. No deje preguntas en blanco: aunque se hayan previsto todas las contingencias,

existen situaciones que harán que una pregunta sea inaplicable o inadecuada o

puede existir un ítem que no sea aplicable a ciertos entrevistados. Es este caso

es mejor tacharlo y agregar una nota que explique por qué es inadecuado.

4.9. CAPACITACIÓN DE ENTREVISTADORES

1. Debe comunicarse la información real sobre los objetivos, los usos y los

patrocinadores del presente trabajo.

2. Desarrollar un interés y un compromiso con la investigación.

3. Llegar a un entendimiento sobre la función del encuestador o entrevistador en

el proceso de investigación y la importancia de la entrevista no dirigida.

4. Desarrollar habilidades básicas para el trabajo de campo, así como sugerencias

prácticas para las presentaciones, la clausura y situaciones difíciles que se

presenten en el trabajo, y el empleo de lápiz y letra legible.

5. Familiarizar al personal con el formulario en general y con los objetivos

específicos de cada pregunta.

6. Llegar a un acuerdo sobre los procedimientos estándar para tratar situaciones

difíciles.

7. Desarrollar actitudes y estados de ánimos favorables entre los encuestadores

y/o encuestadores y los supervisores.

8. Eliminar a los candidatos que no se adapten bien a las entrevistas.

9. Dar las instrucciones que cubran los propósitos, los antecedentes y las metas

del formulario.

10. Proporcionarles las orientaciones generales para realizar la entrevista de la

encuesta y otros formularios para el trabajo de campo, como listas para la

muestra.

11. Dar ejemplos de los códigos que se utilizarán para clasificar las respuestas del

estudio.

12. Llevar a cabo sesiones de grupo entre encuestadores, supervisores,

entrevistadores, director del estudios y otros miembros del personal de

investigación. Estas son muy útiles para comunicar conocimientos esenciales

sobre el estudio y para influir sobre el estado de ánimo.

4.10. SUPERVISIÓN DE CAMPO



Aunque el entrenamiento y la capacitación adecuados son esenciales para un trabajo

de campo efectivo, no son suficientes. El éxito de las operaciones de campo requiere

una supervisión cuidadosa y activa como también un liderazgo positivo.

Los principios generales del manejo de la organización y de liderazgo se aplican tanto a

la investigación por encuesta, como a las grandes corporaciones y debe prestárseles

cuidadosa atención. Las tareas más decisivas de la supervisión incluyen organización de los grupos de trabajo, asignación de labores, establecimiento de cuotas de

producción, finalización de la revisión, servir de enlace con la oficina de investigación y

mantener entre los entrevistadores un alto nivel de compromiso con el estudio.

4.11. ENTRENAMIENTO ADICIONAL

En los casos específicos en donde deba emplearse como unidad muestral hogares o agentes de compras, se recomienda el empleo de muestreo multietápico, es decir, de

varias etapas. Para ello, primero se selecciona en el organismo cartográfico el mapa

de la región, se selecciona la zona específica materia de investigación, luego se hace el

levantamiento cartográfico de la conformación de manzanas para poder efectuar la selección de la unidad residencial y luego se procede a seleccionar el hogar o agente

de compras.

Métodos para seleccionar la unidad residencial

1. Método del trébol: se seleccionan las viviendas del lado derecho, en centro y la

izquierda.

2. Método del zigzag: el encuestador debe iniciar su labor desde la vivienda

marcada con X siguiendo la diagonal.

3. Método del salto del caballo: siguiendo como el ajedrez, el encuestador debe

seleccionar la vivienda del punto de partida y posteriormente se siguen en “L”.

4. Método circular o abanico: este sistema se emplea cuando hay calles ciegas. El

encuestador se detiene en éstas y empieza su selección en forma de abanico.

En el estudio poblacional para censos se ha utilizado el salto de caballo.

Para el estudio de gastos y preferencias sobre televisión se emplea el método del zigzag.

Cuando se busca información sobre el lanzamiento de nuevos productos, el sitio inicial

es aquel sector en el cual se reúna la mayoría de los segmentos sociales que constituyen el Target Group del producto.

Para investigaciones a nivel sondeo se emplean las bahías (centros comerciales), sitios

que no presentan problemas con respecto a seguridad o información.

4.12. TABULACIÓN Y PROCESAMIENTO



El investigador tiene que ser sumamente organizado, creativo e imaginativo si se

espera completar un buen informe del proyecto.

Por lo general, él o su personal realizan las siguientes tareas:

1. Edición

2. Codificación

3. Tabulación de datos

4.12.1. EDICIÓN DE DATOS

En investigación de mercados se denomina edición de datos al proceso de revisar,

corregir y clasificar los datos recopilados para que sean precisos, completos, correctos

y compatibles con la tabulación.

La edición puede estar a cargo de los individuos que recopilaron los datos o que

supervisaron dicha recopilación o de alguna persona que haya sido asignada.

En ocasiones la persona encargada de reunir la información debe editar el formulario o cualquier otra forma empleada, lo más pronto posible después de la recopilación de los

datos. Los entrevistadores deben editar sus datos únicamente para que la información

resulte más legible o comprensible. No debe permitírseles mayor edición. Es

preferible que los supervisores efectúen toda la edición necesaria en lo que se refiere a la caligrafía y comprensión, ya que se puede correr el riesgo de cambios o

interpretaciones equivocadas de los datos por parte de los entrevistadores.

La edición casi siempre la realiza una persona determinada por el investigador con el

fin de asegurar mayor uniformidad de los entrevistadores.

La edición cuidadosa puede descubrir casi todas las respuestas incompletas y muchos

otros problemas. Si el editor ignora la manera de clasificar alguna respuesta que los

desconcierta, generalmente la coloca en la categoría “No sé” o “Sin respuesta”, pues resulta mejor que arriesgarse a la mala interpretación de una respuesta. El editor

debe cuidar que los errores, las respuestas incompletas y las contradicciones se

manejen correctamente.

Un ejemplo de procesamiento semiautomático de datos es la selección por clave. Esta

técnica emplea una tarjeta especial con cierto número de columnas y renglones

impresos.

4.12.2. CODIFICACIÓN DE DATOS

Para codificar la información deseada se emplea una perforadora manual para hacer

los agujeros apropiados en los márgenes de la tarjeta. Una vez perforadas, se

clasifican mediante el ejemplo de una varilla delgada de metal que se inserta en una perforación determinada.

Pregunta Sí No Pregunta Sí No

1 . 5

2 . 6



3 . 7

4 . 8

Se utiliza únicamente cuando se tiene un formulario de preguntas dicotómicas.

SELECCIÓN POR CLASE DE COLOR

Es una variación del método anterior, pero utilizando diferentes colores para indicar las

respuestas.

EJEMPLO Consumo de leche (semana anterior)

Menos de un litro………. ( ) Rojo

Un litro……………………….. ( ) Verde

Dos litros……………………. ( ) Amarillo

Tres litros…………………… ( ) Azul

Más de tres litros………. ( ) Negro

Es decir, se le asigna un color específico a cada opción.

Cuando se ha realizado cuidadosamente la planeación y el formulario ha sido

codificado de antemano, la función codificadora resulta a veces muy sencilla. Pero

cuando hay preguntas abiertas, que solicitan razones, se trata de entrevistas a fondo o de técnicas de observación, requiere mayor destreza.

EJEMPLO DE FORMULARIO PRECODIFICADO

El presente formulario que gentilmente responderá, hace parte de una investigación de

marketing. No existen respuestas correctas e incorrectas, sólo cuenta su opinión.

1. ¿Qué clase de vasos conoce usted? (dos respuestas)

a) Cristal___ x

b) Cartón___ a 4

c) Plástico__ x c 5

d) Otro_____

4.12.3. TABULACIÓN DE DATOS

Consiste en contar el número de aspectos que corresponden a las categorías

establecidas. Es una operación técnica y a menudo exige tiempo y dinero

considerables. Al igual que la codificación, está sujeta a errores que puede

menoscabar la validez de los hallazgos.

Antes que pueda tener lugar la tabulación hay que pensar en un plan que describa

cómo han de ser contados los datos. Los objetivos del formato de recopilación de

información y el tamaño de muestra determinarán las tabulaciones a efectuar.



TABULACIÓN MANUAL

La tabulación manual es aplicable cuando se tiene un número pequeño de datos para

contabilizar y cuando se planean unas pocas tabulaciones cruzadas.

TABULACIÓN MECÁNICA

La tabulación mecánica se emplea con la aplicación de computadores en el procesamiento de información. Su utilización depende de varios factores: la

disponibilidad de equipo y de facilidades de programación, el presupuesto disponible

para el análisis, el tamaño y la complejidad de las operaciones proyectadas y la

capacidad de los analistas para trabajar con otros medios.

Es claro que si el tamaño de la muestra es grande y los planes para el análisis son

complejos, si se dispone de equipo moderno y facilidades para la programación, si hay

suficientes fondos para el análisis, si los analistas pueden traducir sus necesidades a

solicitudes apropiadas y así mismo entender todos los resultados que puede arrojar el equipo, existen grandes ventajas para la utilización del computador.

Si, por el contrario, no hay computador disponible, no existe presupuesto para

programación y para tiempo de computador, el estudio exige unas tablas relativamente sencillas, o los investigadores no disponen del tiempo suficiente para

ponerse al tanto de la tecnología de la informática, la mejor y única alternativa puede

ser completar el análisis con la tabulación manual convencional.

Los computadores son importantes; aparte de la velocidad para procesar la

información, disponen de programas especiales como SAS, SPSS, Symphony, Lotus,

Oklahoma, etc., que brindan resultados más exactos que el trabajo a mano, ya que un

análisis extensivo ha demostrado que el ser humano podrá cometer hasta un 5% de errores en cálculos manuales. El computador se acerca al 100% de exactitud.

Cuando ocurre un error, por lo general es advertido y se alerta al operador de su

presencia. Los computadores también hacen posible el uso de nuevas técnicas

matemáticas para resolver problemas complejos.

Además, cuando se trata de un número grande de cuestionarios, por ejemplo

quinientos (500) o más y cada uno contiene muchas preguntas, la velocidad de las

máquinas electrónicas compensa con creces la tarea preparatoria adicional. Si son probables retabulaciones será más rápido y más barato si los datos han sido

perforados en tarjetas o fichas; otra ventaja de las máquinas reside en su precisión

contadora.

4.13. TABLAS DE FRECUENCIAS

Una tabla de frecuencia esta formada por las categorías o valores de una variable y sus

frecuencias correspondientes. Esta tabla es lo mismo que una distribución de frecuencias. Se crea por medio de la tabulación y agrupación, teniendo en cuenta el

número de valores observados para la variable. Se trabaja con una sola variable,

descontando los valores repetidos que son pequeños, y si existen repetidos la

frecuencia f es el número de repeticiones de un valor X dado. Sin embargo, cuando el conjunto de datos es mayor, resulta laborioso trabajar directamente con los valores



individuales observados y entonces se lleva a cabo, por lo general, algún tipo de

agrupación como paso preliminar, antes de iniciar cualquier otro tratamiento de los

datos.

Las reglas para proceder a la agrupación son diferentes según sea la variable, discreta

o continua, para una variable discreta suele resultar conveniente hacer una tabla en

cuya primera columna figuren todos los valores de la variable X representados en el

material, y en la segunda, la frecuencia f con que ha aparecido cada valor de X en las observaciones.

Para una variable continua, el procedimiento de agrupación es algo más complicado.

Se toma un intervalo adecuado sobre el eje de la variable que contenga los n valores observados, y divídase el intervalo en cierto numero de intervalos de clase. Todas las

observaciones que pertenecen al mismo intervalo de clase se agrupan y cuentan, y él

numero que resulte representa la frecuencia de clase correspondiente a dicho

intervalo, luego se forma una tabla, en cuya primera columna figuran los límites de

cada intervalo de clase, y en la segunda aparecen las correspondientes frecuencias.

Estas clases de tablas son las mas usadas y brindan mayor información de los datos

que las tablas de entradas de datos, efectivamente, una tabla de este tipo dará en

forma abreviada, una información completa acerca de la distribución de los valores observados. Con estas se pueden utilizar más a fondo los métodos gráficos al igual que

los métodos aritméticos.

Ejemplo:

Agrupar en una tabla 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 5

x

(variable)

f

frecuencia

1 2

2 4

3 3

4 1

5 1

4.14. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

Un único valor que resume un conjunto de datos. Señala el centro de valores. No hay una sola medida de tendencia central, se consideran cinco clases: la media aritmética,

la media ponderada, la mediana, la moda y la media geométrica.

La media de una población es un parámetro (una característica medible de una población), así como la amplitud de variación (la diferencia entre el valor más grande y

el más pequeño en un conjunto de datos).

Media Aritmética:

La tasa de interés de la media aritmética es una medida de tendencia central

ampliamente utilizada.



Propiedades:

* Todo conjunto de datos de nivel de intervalo y de nivel de razón tiene un valor

medio.

* Al evaluar la media se incluyen todos los valores.

* Un conjunto de datos sólo tiene una media. Esta es un valor único.

* La media es una medida muy útil para comparar dos o más poblaciones.

* La media es la única medida de ubicación donde la suma de las desviaciones de cada valor es con respecto a la media, siempre será cero.

Media Ponderada:

Es un caso especial de la media aritmética. Se presenta cuando hay varias observaciones del mismo valor que pueden ocurrir si los datos se han agrupado en una

distribución de frecuencias.

Para determinar la media ponderada multiplicamos cada observación por el número de veces que aparece.

Mediana:

Para datos que contienen 1 o 2 valores sumamente grandes o muy pequeños, la media

aritmética puede no ser representativa. El punto central puede describirse mejor

utilizando una medida de tendencia central denominada mediana. Punto medio de los

valores después de ordenarlos de menor a mayor, o de mayor a menor. Se tiene que 50% de las observaciones se encuentran por arriba de la mediana y 50% por debajo

de ella.

Propiedades:

* Es única, sólo existe una mediana para un conjunto de datos.

* No se ve afectada por valores muy grandes o muy pequeños.

* Puede calcularse para una distribución de frecuencias con una clase de extremo

abierto, si la medina no se encuentra en una clase de tal extremo.

* Puede obtenerse para datos de nivel de razón, de intervalo y ordinal (excepto para el nominal).

Moda:

El valor de la observación que aparece con más frecuencia. Puede determinarse para todos los niveles de datos: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. No se ve afectada

por valores muy altos o muy bajos. Al igual que la mediana, puede utilizarse como

medida de tendencia central para distribuciones con clases de extremo abierto.

Desventajas:



* Para muchos conjuntos de datos no hay valor modal porque ningún valor aparece

más de una vez.

* Para algunos conjuntos de datos hay más de una moda (bimodal = que tiene dos

modas).

Media Geométrica:

Útil para encontrar el promedio de porcentajes, razones, índices o tasas de

crecimiento. Se utiliza ampliamente en los negocios y la economía porque

frecuentemente interesa encontrar el cambio porcentual en ventas, sueldos o cifras económicas, como el Producto Nacional Bruto. Una segunda aplicación de la media

geométrica es encontrar un aumento porcentual promedio en un intervalo de tiempo.

Media, Mediana y Moda de Datos Agrupados:

Con frecuencia los datos sobre ingresos, edades; etc., se agrupan y presentan en

forma de una distribución de frecuencias. Resulta imposible obtener los datos

originales. Para obtener un valor representativo para los datos, es necesario estimarlo con base en una distribución de frecuencias.

La mediana se basa sólo en las frecuencias y los límites de la clase que contiene la

mediana, es posible determinarla si se dan frecuencias porcentuales en vez de las frecuencias absolutas. Puede determinarse para distribuciones con extremos abiertos.

La moda: el punto promedio de la clase modal es la moda estimada. Es el valor que

ocurre con más frecuencia. Si el conjunto de datos tiene más de dos modas, se llama distribución multimodal.

4.15. ESTRATEGIAS PARA EL ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN

Una vez se haya elaborado toda la serie de tabulaciones en términos absolutos y relativos, y se haya complementado esta información con gráficos de diferentes formas

para dejarla más comprensible, nunca deben volver a colocarse todos los porcentajes

dentro del análisis de la información ya que esto sólo conlleva pérdida de tiempo y

dinero, pues cualquier persona que haya observado la tabulación se cansará de ver en palabras lo que ya vio en los cuadros de la tabulación.

Las siguientes sugerencias se ofrecen más a manera de ilustración, que como un

recetario para el análisis de la información:

1) ¿Cuál es el problema?

El análisis de la información debe empezar con la formulación de un problema bien

definido. Para evitar esfuerzos sin tener claridad acerca de las preguntas que van a

ser contestadas por los informantes. Este punto puede parecer muy obvio, sin

embargo en muchas investigaciones se pierde tiempo valioso en la realización de tabulaciones que finalmente tienen poco o nada que ver con los objetivos analíticos

centrales del estudio.



2) ¿Cuál es el ajuste entre el problema y la información?

Si los investigadores pudieran realizar su propia encuesta en lugar de trabajar con

información existente y se empezara con un sentido claro de la información que

necesitan para satisfacer sus propios objetivos, el ajuste entre el problema y la información sería razonablemente bueno. Si la encuesta, por su parte, involucra un

análisis secundario de información que sólo tiene una relación tangencial con el

problema central, quizá no valga la pena realizar un análisis detallado con muchas

tablas.

3) ¿Qué se va a explicar? (variable dependiente)

La distinción entre lo que se va a explicar y las condiciones explicativas la proporcionan

el marco teórico o las hipótesis de trabajo. Aun en las investigaciones exploratorias es

necesario decidir al inicio del análisis qué variables se considerarán influencias de esos resultados y qué variables se van a considerar resultados. Dentro de la investigación

de mercados se hace referencia a los resultados como variables dependientes y a las

condiciones que afectan dichos resultados, como variables independientes. Una

decisión anticipada sobre las variables dependientes centrales de una investigación es

esencial para proporcionar un enfoque concreto tanto para la recopilación de la información como para el análisis.

4) ¿Cuáles son las principales condiciones explicativas? (variables independientes).

La tarea del analista es inventariar todas las posibles influencias sobre las variables dependientes que constituyen la preocupación central del estudio. Para cada variable

dependiente deberá tenerse una amplia variedad de condiciones que puedan ejercer

alguna influencia. El principal desafío para el analista reside en distinguir aquellas

variables explicativas que abarquen el enfoque principal de la investigación, y después

determinar hasta que grado cada una influye en forma independiente y como operan colectivamente.

5) ¿Cuáles son las hipótesis especificas que se van a comprobar?

La hipótesis es generalmente una declaración que propone una relación entre las variables independientes y las dependientes. Ofrecen una forma concreta y útil de

organizar el análisis de la información obtenida mediante el instrumento de recolección

de datos; por ello obliga a los investigadores a exteriorizar sus propias suposiciones

sobre lo que posiblemente se encontrará en la información y a expresar esas ideas de

manera que puedan comprobarse estadísticamente. Las hipótesis no necesitan ser correctas para ser útiles; el requisito principal es que utilicen las variables centrales del

estudio de modo que proporcionen un enfoque claro para el análisis.

6) ¿Cuál es la relación entre las variables independientes y las dependientes?

En esta etapa el analista necesita en realidad las tabulaciones y empieza a interpretar

la información. El investigador puede entonces estudiar cada tabla y su

correspondiente gráfico y anotar las partes que le interesen y sean relevantes para el

estudio; esto puede hacerse en hojas separadas para su interpretación posterior.

Recuerde que para un buen análisis de la información es necesario tener muy presente el marco teórico, el marco conceptual y el diagnóstico del sector de actividad. Lo

anterior, sumado al conocimiento de los resultados arrojados por las tablas y al propio

criterio del investigador, permitirá interpretar adecuadamente la información

recopilada.



4.16. CONCLUSIONES

El paso posterior al análisis de la información es redactar las conclusiones del estudio

elaborado; para ello hay que tener en cuenta primordialmente los objetivos específicos planteados, el objetivo general y las hipótesis de trabajo.

Se sacan conclusiones y no sólo la repetición de hechos obvios; pregúntese qué puede

concluir de este hallazgo, y escriba entonces la respuesta como frase de conclusión.

La conclusión es lo que significa el resultado, no lo que muestra un tabulado; use su

criterio y no vuelva a exponer los hechos. Demuestre el alcance del estudio y su

calidad, y a la vez presente en forma lógica, clara y concisa los resultados del mismo.

La exactitud de los hallazgos por sí mismos no hace que las conclusiones sean

efectivas; hay que observar ciertas normas al escribirlas, tanto en el uso de

vocabulario como en la gramática.

Deben tenerse en cuenta los siguientes pasos para desarrollar unas buenas

conclusiones y obtener los resultados esperados:

Precisión: Las conclusiones deben dirigirse a resolver los objetivos planteados desde el principio. Hay que evitar la incertidumbre, y exponer los resultados en

forma escueta, ya que si el lector no encuentra la información que desea desde el

comienzo, es muy posible que descarte los hallazgos.

Forma: Primero debe presentarse un resumen y luego entrar a hacer una discriminación detallada si es necesaria, ya que el lector desea formarse una idea

del contenido rápidamente.

Concisión: Lea cuidadosamente el borrador de las conclusiones varias veces, hasta que esté completamente seguro de que ha incluido la información pertinente, ha

eliminado palabras, frases y aun párrafos inútiles, y de que no hay divagaciones

innecesarias. Evite “rellenos o adiciones” como: …en cualquier caso…, como podrá

observarse…, mientras tanto…, etc. Estas son frases excelentes cuando se usan para unir frases o párrafos, pero pueden convertirse en lugares comunes.

Amenidad de estilo: Es la consecuencia de la concisión, lograda mediante la

selección de las palabras y la construcción de las oraciones y los párrafos.

Objetividad: Es un aspecto de primordial importancia puesto que lo esperado es

una exposición de los hechos desde la perspectiva de las hipótesis de trabajo o de

los objetivos específicos; éstos, y no las opiniones personales, deben ser el

fundamento de las conclusiones. El investigador debe hacer hincapié en lo que ha ocurrido; es ideal que no tenga ideas preconcebidas sobre la materia y que pueda

informar sobre sucesos nuevos e inesperados, con objetividad.

Hallazgos: Son los resultados en términos relativos y absolutos de la cuantificación o cualificación de cada uno de los instrumentos de recolección de

información empleados por los investigadores.



Ajustes: En cada uno de los pasos precedentes pueden efectuarse ajustes

teniendo en cuenta el diagnóstico inicial que sirvió de base para plantear el

problema de investigación.

Recuerde que el orden del instrumento de recolección de información (encuesta,

entrevista o método experimental) no debe determinar la organización y presentación

de las conclusiones. Antes de escribirlas, debe revisarse cada una de las hipótesis y los objetivos, y observarse si se comprenden los hallazgos en términos del propósito

del estudio. De no ser así, la tendencia a repetir los hechos será mayor.

Posteriormente, si el investigador lo considera pertinente, pueden formularse conclusiones sobre las variables de intervención que puedan afectar en alguna forma

las variables independientes y dependientes del trabajo en mención.

4.17. FORMULACIÓN DE RECOMENDACIONES

¿Hasta dónde debe llegar un investigador al hacer recomendaciones? La respuesta

no es sencilla. La acción del investigador depende de varios factores, los más

importantes son: su posición en la empresa, qué quieren y esperan de él sus superiores, y su conocimiento tanto del problema como de las recomendaciones.

Hacer recomendaciones exige comprender y apreciar muchos de los detalles prácticos

de cada día de una operación de negocios dada. Es difícil dar reglas precisas. Se trata esencialmente de una cuestión de lógica, la cual sólo puede desarrollarse con

experiencia y adiestramiento ya que:

1. Los hechos tienen que respaldar las recomendaciones.

2. Pocos encuestados o entrevistados brindan respuestas absolutas y categóricas

sobre el tema planteado.

3. Tanto la información como la definición del problema y las recomendaciones

deben ser válidas.

4. Pueden presentarse sesgos cuando el investigador conoce muy a fondo el

problema, o se ha recibido información adicional sobre lo que la empresa espera

que se recomiende en beneficio de alguno de sus miembros o de intereses

personales.

Por lo anterior, es mejor que el investigador se abstenga de hacer recomendaciones y presente alternativas de acción.

El investigador debe presentar varias alternativas de solución (mínimo tres) al

problema plateado, buscar información acerca de ellas y evaluarlas por medio de costos. Con esto se busca analizar las diferentes posibilidades de acción derivadas de

las alternativas propuestas, tomando en consideración las características de la

prospectiva inmediata dentro de las cuales surtirá efectos la decisión que se tome.

Luego se debe seleccionar una alternativa y ponerla a consideración de los recursos

económicos de la empresa, del personal humano involucrado o por enganchar, de los recursos técnicos con que se cuente y de la cobertura del mercado que se busque.



4.18. INFORME DE INVESTIGACIÓN

Es muy importante que el investigador de mercados estudie la necesidad del informe

final y su presentación, tanto por sus propios hallazgos como para que trate de

innovar en su elaboración.

Hay que tener en cuenta que la ejecución cuidadosa de los pasos normales de

investigación anticipa, de una u otra forma, el informe. Esto es especialmente cierto

en el paso de la formulación del problema. Si el problema general se entiende

claramente y se ha especificado la información necesaria para lograr los fines, entonces la estructura del informe se ha predeterminado en gran medida.

Se aclara que cada proyecto es diferente y exige originalidad en la presentación;

además, no existen dos personas que preparen de igual manera un informe de

investigación.

El informe presenta un formato físico flexible que permite destacar aspectos

importantes con la claridad deseada. Por ejemplo, la utilización de márgenes

variados, párrafos amplios, colores y diferente tamaño de letra, para resaltar algunos puntos relevantes de la investigación.

El formato del informe debe ser el que mejor se ajuste a las necesidades y deseos de

sus lectores.

Pasos del formato flexible:

1. Portada

2. Tabla de contenido

3. Prólogo o introducción

4. Exposición de los fines

5. Metodología

6. Limitaciones

7. Hallazgos

8. Conclusiones y recomendaciones

9. Apéndice

Portada: Debe indicar el asunto, la fecha de elaboración del informe, quién lo

preparó y para quién.

Tabla de contenido: Si el informe es largo o si está dividido en numerosas

partes, por lo general es conveniente tener una tabla de contenido. Si incluye

gráficos y tablas es aconsejable reunirlos en una lista inmediatamente a continuación del índice, con su correspondiente número de página.

Prólogo o introducción: Esta sección sirve para introducir al lector al proyecto

de investigación. Debe incluir los antecedentes del problema (por ejemplo, cómo

y cuándo se produjo), su importancia, sus dimensiones y si se efectuó alguna



investigación previa pertinente para el proyecto específico sobre el que se

informa.

Exposición de los fines: El informe sirve como resumen para la gerencia o los ejecutivos de la empresa. Debe contener básicamente los objetivos del proyecto

investigado, y las hipótesis de trabajo, y cómo se relacionan con la decisión o el

problema planteado.

Metodología: Su propósito es describir la naturaleza del método de

investigación, es decir, aclarar si el estudio fue de tipo exploratorio, concluyente o

de monitoría y desempeño; si los datos obtenidos fueron de fuente primaria,

secundaria o de ambos; el diseño y cálculo de la muestra (método de muestreo, unidad de análisis y tamaño de la muestra), el tipo de instrumento de recolección

de información y el procedimiento del análisis empleado en el estudio.

Limitaciones: Pueden ser de varios tipos; uno sobre el cual debe recalcarse

siempre hasta qué punto se puede generalizar a partir de los resultados. Por ejemplo, si el universo estudiado es Cali o Barranquilla, debe advertirse al lector

para que no generalice respecto de toda Colombia. Si el estudio es exploratorio

y diseñado para construir nuevas hipótesis, se debe avisar al lector para que no

llegue a la conclusión de que los resultados son una medida exacta del fenómeno que se ha estudiado. Si durante la aplicación del trabajo de campo

muchas personas se encontraban ausentes de sus oficinas o de sus casas y se

hicieron sustituciones, debe prevenirse al lector acerca del efecto que esto

tendrá en los resultados y las conclusiones. Al describir las limitaciones del estudio, el investigador debe explicar cómo afectan dichas limitaciones los

resultados del estudio.

Hallazgos: Los hallazgos son los resultados del estudio y constituyen la mayor porción del informe, estos se deben organizar de acuerdo con su relación con

los objetivos y con la información requerida para la realización. Más que una

secuencia de tablas o cuadros estadísticos, esta parte debe tener una

estructura lógica, como si se trataba de un relato.

Conclusiones y recomendaciones: Las conclusiones deben sacarse con

referencia directa a los objetivos del estudio y a las hipótesis de trabajo. Si el

estudio no aporta datos satisfactorios de los cuales se pueda sacar una

conclusión con respecto a un objetivo o una hipótesis hay que reconocer este hecho, en vez de omitirlo o dejarlo pasar. En relación con las recomendaciones

no es siempre aconsejable hacerlas, ya que muchas veces el investigador

trabaja sobre un problema o sobre una oportunidad, pero tiene conocimientos

limitados de los antecedentes y las políticas operativas generales de la compañía; por tanto, sería poco prudente de su parte recomendar cursos de

acción definidos, a menos que se le hayan solicitado de manera expresa.

Apéndice: La mayor parte de los informes de investigación contiene uno o más

apéndices que producen el cuestionario de la prueba piloto, el formulario definitivo y detalles de los procedimientos técnicos de investigación. El material

reservado para los apéndices de los procedimientos y los errores de muestreo,

los procesos estadísticos complejos y las tablas que son demasiado extensas

para adaptarlas en forma conveniente al cuerpo principal de informe; así mismo



se presentan los procedimientos y problemas del trabajo de campo y los

gráficos complejos.

eje temÁtico 4: plan de muestreo y anÁlisis de … · el estudiante identifica los métodos de...

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