sem5_conceptos de la medicion

UNIVERSIDAD JOSE CARLOS MARIATEGUI

Pg. 146

CONCEPTOS DE LA MEDICIN

INTRODUCCIN: UNA DEFINICIN DE LA MEDICIN

Cuando omos la palabra medicin, muchos de nosotros pensamos de inmediato en cosas como las medidas de las participantes en el concurso de Miss Mundo, el peso que marc la bscula la ultima vez que nos pesamos, la altura de un jugador profesional de baloncesto o el kilometraje que rinde un litro de gasolina en un automvil. Los anteriores son ejemplos de medicin, pero se centran ms bien en una longitud, peso o distancia conexos con objetos fsicos. En la investigacin de mercados, nos interesan no slo esas clases de medicin, sino tambin las medidas de actitudes, comportamiento y otras variables de mercadotecnia que el lego rara vez percibe en trminos de valores numricos. En general, en la investigacin de mercados la medicin puede definirse como la asignacin de nmeros a los objetos o fenmenos atendiendo a reglas establecidas de antemano.

En el presente captulo, nos proponemos examinar los "aspectos bsicos" del proceso de medicin a fin

de sentar las bases para los siguientes captulos que versan sobre la construccin y aplicacin de instrumentos especficos de la medicin de las variables de mercado. Al hablar ms adelante de los mtodos con que s cuantifican las actitudes, adoptaremos el trmino ms apropiado y especializado de escalas al referimos a esta modalidad de medicin especfica.

Tanto las mediciones como los instrumentos que nos permiten realizarlas son imprescindibles en la

investigacin de mercados; el modo de seleccionarlos repercutir a menudo en la exactitud con que hacemos las mediciones. En el captulo cuatro vimos cmo el error muestral puede afectar a la medicin cuando intentamos estimar un parmetro de la poblacin basndonos en la informacin referente a la muestra. Segn sealaremos luego, existen otras fuentes de error en el proceso de medicin del mismo modo que los relojes, los calibradores de combustible, las reglas y los trapecistas de circo no son perfectos, tampoco lo son los procedimientos de medicin que utilizamos en la investigacin de mercados. Sin embargo, si conocemos las posibles fuentes de error y si nos proponemos minimizar su efecto colectivo, estaremos en condiciones de proporcionar a la gerencia de mercadotecnia informacin segura y til para que mejore la calidad de sus decisiones. En este captulo,


Pg. 147

nuestra explicacin de la medicin y del proceso de medicin se centrar en los temas siguientes:

I. Variables y conceptos de mercadotecnia. II. Escalas de medicin. III. Conceptos de validez y confiabilidad. IV. Evaluacin de la valide. V. Evaluacin de la con fiabilidad

VARIABLES Y CONCEPTOS DE MERCADOTECNIA Tipos de variables.

Casi siempre la meta de nuestros trabajos de medicin ser determinar una o mas de las siguientes clases de variables en nuestra investigacin:

1. Variables del estado mental. Son variables internas del individuo a quien estamos estudiando y, por lo

mismo, difciles de medir y verificar en cuanto al hecho de que realmente est diciendo la verdad. A esta categora pertenecen, entre otras variables, las actitudes, las caractersticas de la personalidad, los grados de conocimiento del producto y las preferencias del mismo.

2. Variables de estado. Son las variables externas al individuo y ms fciles de medir y cuantificar que las anteriores. Edad, ingresos, propiedad de un bien, sexo y escolaridad son ejemplos de este tipo de variables, quiz el objeto ms comn de los estudios.

3. Variables conductuales. Son las que se refieren a la accin (pasada, presente o futura) ms que a un estado contemporneo. Las intenciones tienen especial importancia dentro de esta categora, ya que relacionan los futuros cursos de accin que probablemente siga el consumidor. Desde luego, entre esos cursos de accin, la adquisicin de nuestro producto es lo que ms nos interesa.

En la medida en que identifiquemos y precisemos las relaciones existen entre los tres tipos de variables

que acabamos de describir, los esfuerzos de dedicados a la investigacin de mercados rendirn mejores frutos. Por ejemplo, si logramos averiguar que las personas con ciertos ingresos y escolaridad (estado) tienen una actitud positiva hacia cierta actividad o personaje (estado mental), con esa informacin disearemos nuestros planes promocionales y publicitarios para aumentar la probabilidad de que se vuelvan clientes (comportamiento futuro) de los productos de nuestra firma. En Pittsburgh, la utilizacin del ex jugador defensivo de los Acereros de Pittsburgh, como portavoz de la compaa lanzada por la compaa de aviacin Linitcd Way constituye un ejemplo de cmo se usa la informacin sobre el estado mental de los donadores potenciales, para lograr la conducta deseada en la recaudacin de fondos. Otros cjemf1los de las tres variables anteriores se dan en la figura 5-1.


Pg. 148

Conceptos El concepto, o constructo (pues, en la prctica, ambos trminos son sinnimos) son un smbolo con el

cual representamos algn aspecto de la realidad. Los conceptos a menudo se expresan como designaciones o palabras; son indispensables para pensar en las preguntas de mercadotecnia que deben contestarse en la investigacin y para analizarlas. En su funcin de representar la realidad, son necesariamente abstractos. Sin embargo, algunos son ms abstractos que otros; por ejemplo, la palabra actitud es ms abstracta que el trmino Chevrolet, no obstante que la ltima puede tener sentidos distintos para los observadores.

Para el accionista de la General Motors, Chevrolet, puede representar una divisin de la corporacin;

para los empleados de produccin, puede ser una serie fsica de tareas y piezas con que se ganan su sustento, para los clientes puede ser una fuente de orgullo y prestigio o simplemente un medio de transporte; para los distribuidores, quiz no sea ms que otro objeto comercial que se almacena. se vende y requiere servicio. De lo anterior se deduce que un concepto puede tener multitud de significados que dependen del punto de vista del observador. .

En la investigacin de mercados, frecuentemente nos ocupamos de conceptos como fidelidad a la

marca actitud. segmentacin de mercado. posicionamiento del producto y clase social. En comparacin con conceptos relativamente claros como perro y libro, aquellos con los cuales trabajamos en la investigacin de mercado suelen ser ms abstractos y difciles de definir en un sentido fsico, .al punto que hay poco consenso sobre el significado exacto de los trminos. A riesgo de parecemos a un antiguo filsofo (que seguramente hizo esta afirmacin en algn momento de su vida), podramos decir: "Lo nico que existe es lo que la gente piensa". En nuestra poca de predominio de los medios masivos de comunicacin, de una gran distancia entre el pueblo y sus lderes e dolos y en la cual se siente la necesidad prctica de la formacin de percepciones a partir de medios electrnicos e impresos, (al afirmacin se aplica especialmente a las actitudes, a las imgenes de los productos y al comportamiento del consumidor moderno en los mercados econmicos, polticos y de la diversin. As, podemos preguntamos: cuntas de las personas que "conocieron" a Elvis Presley en sus discos y pelculas realmente lo conoca en persona?

Segn hemos sealado, no es fcil definir un concepto en una forma que pueda ser susceptibles de un

trabajo de investigacin objetiva. Ello obedece, en gran parte, al hecho de que los conceptos generalmente son (como en los diccionarios) definidos en funcin de otros conceptos.

Este razonamiento circular puede ser til cuando elaboremos un diccionario, pero no si deseamos

investigar los nexos entre variables como conocimiento de la marca y clase social. Por ejemplo, se refiere el conocimiento de la marca al hecho de que el consumidor ha odo o no hablar de cierta marca'! El que conoce algunas de las caractersticas particulares de esa marca ha de considerarse "ms consciente" que el que las


Pg. 149

ignore. Significa el conocimiento de la marca que el respondiente simplemente da una respuesta afirmativa cuando se le pregunta si ha odo alguna vez hablar de la marca o debe mencionarla cuando se le pregunta el tipo de producto? En eI caso de la clase social, con qu criterio clasificamos a los individuos en diversas clases: por su opinin de la clase a que pertenecen; basndonos en su ocupacin, ingresos y escolaridad; por medio de la identificacin de los clubes, asociaciones y actividades en que participan; o apoyndonos en la clasificacin subjetiva que nos dan sus amigos y socios?


Pg. 150

En la investigacin de mercados, es importante poder definir coherentemente los conceptos que estamos tratando de medir. Por ejemplo, si efectuamos estudios peridicos para determinar el conocimiento de cierta marca de medias, podran surgir varios problemas de medicin si, en enero, clasificramos a las clientes como "conscientes" slo en caso de que mencionen el nombre de la marca sin ninguna pista por parte nuestra y si luego, en febrero, las clasificramos en esa categora nicamente en caso de que sepan que la marca ha sido diseada especialmente para que no irrite las piernas. Para hacer una comparacin, podemos aseverar que tales mediciones equivalen a decir cosas como stas: "El varn adulto promedio es mayor que en pocas pasadas; en 1959, meda 1.75 y hoy pesa 80 kg". Del mismo modo que no podemos comparar talla y peso, tampoco podemos comparar el conocimiento de la existencia de una marca con el de sus atributos especficos. Dada la objetividad que requiere una buena investigacin de mercado, hemos de definir los conceptos de modo que la definicin no slo sea prctica en cuanto a la medicin, sino que adems sea congruente para evitar confusiones respecto a su significado. Definiciones operacionales

La definicin conceptual de un concepto lo describe a partir de otras nociones (por ejemplo, el cliente es alguien que compra productos a nuestra compaa), la definicin operacional traslada a trminos que son a la vez precisos y mensurables; por ejemplo, el cliente ser alguien que figura en nuestros registros de garantas por haber comprado uno de nuestros productos hace menos de 12 meses. La forma exacta de las definiciones de este tipo ha de ser sometida al juicio del investigador y a las necesidades del gerente de mercadotecnia, pero la definicin deber ser compatible con el estudio que va a emprenderse.

Por ejemplo, si definimos al cliente fiel como una persona que, al realizar una encuesta telefnica,

afirma haber comprado nuestro producto en dos o ms de las compras hechas en el pasado, habremos de conservar esta definicin a lo largo del estudio. En otro estudio, queremos seguramente valernos de una definicin operacional diferente de dicho concepto; por ejemplo, cliente fiel ser aquel que, durante una entrevista personal, sostiene que ha adquirido nuestra marca en las dos ltimas compras que ha hecho, Muchos de los conceptos que analizamos en la investigacin no pueden ni sentirse ni verse, por lo cual es imprescindible estar en condiciones de definirlos operacionalmente con fines de medicin y anlisis. Incluso un concepto abstracto como actitud puede definirse operacionalmente por ejemplo, una definicin operacional de la actitud de un cliente ante la revista Playboy puede consistir en la puntuacin numrica que resulta al aplicar un instrumento de escala de sumas de Likerl (tcnica de gran utilidad que explicaremos ms adelante). Si bien el nmero y los tipos de concretos de estmulos del instrumento de medicin dependen del juicio del investigador, por lo menos constituyen una "constante" que contribuye a la integridad de esta definicin en particular. Naturalmente, otras versiones de ste y de otros instrumentos de la medicin de actitudes hubieran podido ser especificadas; no obstante, lo importante es que un instrumento fue designado como pertinente en esta definicin especfica. La tabla 5-1 muestra varios conceptos de mercadotecnia jun(o con las posibles definiciones operacionales que


Pg. 151

pudieran aplicarse al definirlos para la investigacin.

ESCALAS DE MEDICIN Una vez definido un concepto en forma operacional, el siguiente paso habitualmente consiste en reunir

los datos que servirn para cuantificarlo con objeto de que puedan expresarse y analizarse matemticamente. La forma que asumen los dalos ser una de las siguientes: 1) nominal, 2) ordinal, 3) intervalo, 4) razn. Cada una de ellas representa un tipo diferente de regla de asignacin de nmero o "escala" de medicin. Al pasar del tipo ms dbil (el nominal) al ms fuerte (la razn) ocurren dos cosas: primero, las exigencias numricas de la pertenencia a una escala se tornan ms rigurosas; segundo, los modos permisibles de la expresin y anlisis de datos van liberalizndose (esto es, se admiten ms variedades de operaciones estadsticas). Escala nominal

Es el tipo ms primitivo de los cuatro y su debilidad matemtica es tal que algunos puristas opinan que ni siquiera es una escala de medicin en absoluto. En lo fundamental, la escala nominal consta meramente de categoras que son colectivamente exhaustivas (cada individuo u objeto ha de pertenecer a una de ellas) y mutuamente excluyentes (las categoras no se sobreponen). En la medida en que los nmeros se asignan a individuos o fenmenos, su objetivo consiste tan slo en identificar la categora a que pertenece cada uno de ellos. Los nmeros carecen de valor matemtico, y hasta podran ser letras del alfabeto griego o dibujos de frutas. Como se ve, ni siquiera son indispensables en la escala nominal de medicin.


Pg. 152

Los ejemplos de los nmeros de la escala nominal incluyen los nmeros del seguro social, los de la licencia de manejo los que usan los jugadores de algn deporte. Nos hemos acostumbrado a la idea de que en el baloncesto los nmeros de los jugadores suelen ser pequeos, lo mismo que los de los que practican el ftbol soccer. Como los nmeros no sirven ms que para identificar en tales casos, no es necesario que sean cifras. Pero imaginemos la confusin que reinara si en ambos deportes los jugadores llevaran, en vez de nmeros, dibujos de manzanas, naranjas u otras frutas.

La escala nominal se usa en la medicin de mercados generalmente para codificar las respuestas a los

cuestionarios; los dalos recabados colocan al respondiente en una categora particular. Por ejemplo, para facilitar la tabulacin y el anlisis por computadora, los dueos de autos importados pueden designarse con el nmero" 1" Y los que poseen automviles nacionales con un "O". Los nmeros se emplean tan slo por razones de comodidad; nada justifica afirmar que los dueos de autos importados son ms importantes por estar codificados con el "1", pues hubiramos podido asignar los nmeros de cdigo de manera que los dueos de autos nacionales fueron los" 1 " y los de autos importados fueran los "()". Los nmeros asignados tan slo permiten a una computadora, la cual no reconoce el alfabeto griego ni los dibujos de frutas, hacer tabulaciones cruzadas y contar la cantidad de personas en cada categora.

Estos conteos de frecuencia son la esencia de los dalos nominales. El anlisis anterior de los nmeros de identificacin, como el prorrateo de los nmeros del seguro social o los cdigos de categora, rebasa el mbito de los datos nominales y carece de sentido. Para ejemplificar el uso de los dalos nominales, pongamos el caso del dueo de una cantina cuyo establecimiento est situado cerca de una gran Universidad. Suponiendo que l quiera conocer si hay una relacin entre 1) la frecuencia de asistencia y 2) la pertenencia a una asociacin civil o grupo estudiantil, seguramente querr plantear a una muestra de sus clientes las preguntas siguientes:

En una tarjeta de computadora que sintetiza las contestaciones, si el respondiente nmero 1 acude a la cantina tres o ms veces por semana pero no pertenece a ninguna asociacin civil ni grupo estudiantil, sus datos de cdigo posiblemente empiecen con los dgitos "132", que carecen de otro significado numrico que no sea denotar su identificacin y sus respuestas.

Si bien los nmeros que representan la pertenencia a un grupo no pueden analizarse ms a fondo, las frecuencias observadas en las diversas categoras pueden ser objeto de un anlisis matemtico posterior: Por ejemplo, el dueo de la taberna quizs desee compendiar la informacin de manera similar a la que se advierte en la labia 5-2. Cuando tales datos se presentan en un formato basado en la frecuencia como este, pueden analizarse con tcnicas estadsticas para conocer la probabilidad de que realmente exista alguna relacin entre la frecuencia de asistencia a la taberna y la pertenencia a una asociacin civil o a un grupo estudiantil. El anlisis


Pg. 153

de este tipo ser uno de los temas que abordaremos en un captulo subsiguiente. Por ahora conviene sealar que las frecuencias aqu mostradas no son datos nominales sino que ms bien representan veces que un nmero nominal fue asignado a los miembros de una muestra.

Por ejemplo, en la tabla 5-2, el 80 en la tercera columna indica que el nmero nominal "3" fue asignado 80 veces a la variable "frecuencia de asistencia". Escala ordinal

La escala ordinal va ms all de las meras capacidades de identificacin de la escala nominal y permite la posibilidad de "mayor que" y "menor que" como descriptores adicionales de los fenmenos mercadolgicos. Los nmeros asignados a objetos o conceptos se limitan a representar el orden en que estn dispuestos. As, a un consumidor se le pedir que clasifique varias posibilidades recreativas en el orden en que preferira participar en ellas. Esa clasificacin supone asignar nmeros ordinales conforme al rango que cada alternativa tiene en la perspectiva del individuo. Otra persona quiz de una clasificacin totalmente distinta de las actividades, segn se ejemplifica en la siguiente pregunta estmulo y en los rangos resultantes:


Pg. 154

Los rangos numricos dados por estos dos respondientes son nmeros ordinales que reflejan sus preferencias individuales por las actividades aqu enumeradas. Basndose en esos datos, llegamos a la conclusin de que Cecilia preferir ver la televisin (4) a ir al cine (6) y que Beatriz preferir salir a caminar con Emelia (1) a cualquier otra actividad.

No se olvide que los nmeros ordinales tan slo indican las relaciones "mayor que" o "menor que", y

que no podemos inferir nada que rebase esas posibilidades. Por ejemplo, eI rango de Beatriz para jugar baloncesto (4) es menor que el de ir al cine (3). No obstante, ignoramos si esto constituir una decisin difcil o fcil para ella, puesto que la nica informacin que tenemos es su preferencia. Por tanto, no sabemos si la diferencia de Beatriz entre jugar baloncesto e ir al cine (3) es la misma que hay entre practicar ese deporte (4) y jugar al tenis (5). Seria un error concluir que ambas distancias son iguales porque (4 - 3) = (5 - 4); no pueden aadirse los rangos, ni multiplicarse o restarse, pues nicamente representa una ordenacin de cosas. Pero podemos valemos de medidas de posicin como la mediana que es para cada individuo la actividad que tiene igual nmero de rangos arriba que abajo. En el caso de Beatriz, la actividad mediana es jugar al tenis (5), con cuatro actividades que son las de mayor preferencia y otras cuatro que son las de menor preferencia. Para Cecilio, la mediana es ir a caminar con Emelia (5). Ntese que no podemos inferir que un "1" de Bruto sea lo mismo que un" 1" de Cedilo, ya que cabe la posibilidad de que Cecilia est muy interesado en todas esas posibilidades. A causa de la naturaleza estructurada de la lista, hemos omitido muchas de una amplia gama de actividades que pudieran haber sido incluidas, entre ellas el hecho de que quiz la actividad favorita de Beatriz sea coleccionar estampillas.

La escala ordinal es una fuente frecuente de datos de mercadotecnia pues a los consumidores se les pregunta con frecuencia cul de las marca de la competencia prefieren o cmo clasificaran las mares atendiendo a su calidad, precio, durabilidad, atractivo o cualquier otra caracterstica o combinacin de caractersticas. As, a un consumidor se le mostrar una lista de productos y se le pedir que los clasifique segn el criterio de "el mejor valor por su dinero". Con lodo, los nmeros ordinales tan slo indican que un objeto posee una caracterstica en mayor o menor grado que los dems; la relacin es estrictamente direccional en cuanto a enumerar los objetos por orden decreciente o creciente, respecto al criterio con que se juzgan.

Escala de intervalo

La escala de intervalo de medicin es un paso ms potente que la escala ordinal e incluye no slo las posibilidades de "mayor que" y "menor que", sino tambin la capacidad de precisar "cunto ms o cunto menos" se posee una caracterstica. En consecuencia, se sirve de una unidad constante de medicin que nos permite describir la distancia entre varias medidas. Pero esa unidad es arbitraria y la escala de intervalo carece de punto de cero absoluto en el cual ninguna de las caractersticas que estn siendo medidas se encuentra presente :


Pg. 155

El ejemplo ms comn de la escala de intervalo es una aplicacin no mercadolgica: las escalas de temperatura Fahrenheit y Celsius (centgrados). Ambas miden la temperatura en unidades constan (es (OF y OC, respectivamente; pero tienen la dos un punto cero que describe un nivel distinto de temperatura; es decir, OO F corresponde a -17.8 C y 0C corresponden a 32O F. (Como el lector recordar; de sus clases de fsica en la escuela media, el punto cero en la escala Celsius se define arbitrariamente como el punto de congelacin del agua.) Una y otra escala se valen de unidades constantes de medicin, pero los grados en la escala Fahrenheit son 5/9 ms grandes que los de la escala Celsius, en cuanto a la descripcin de las diferencias entre ambos niveles de temperatura. As pues, del punto de congelacin del agua a su punto de ebullicin la escala Celsius va de OO a 100OC, mientras que la escala Fahrenheit va de 32O a 212OF. Adems, debido al punto cero arbitrario, los mltiplos pueden omitirse si se refieren a valores absolutos; por ejemplo, no conviene decir que 80F es el doble de caliente que 40OF.

En lo que concierne a la mercadotecnia, rara vez se cuenta con escalas de intervalo apropiadas. Con

todo, el empleo de mediciones que segn se supone provienen de una escala de intervalo no es ni poco comn ni imprctico en la investigacin de mercados. Por ejemplo, las preguntas planteadas en la figura 5-2 exigen que el respondiente seleccione el bloque que mejor describa su actitud ante el Volkswagen. Puesto que las posibles respuestas se encuentran fsicamente situadas a intervalos iguales en el cuestionario, se supone que representan intervalos iguales en trminos del proceso de medicin. Si bien tales datos son tericamente de la forma ordinal, gracias a la suposicin de que tienen una naturaleza de intervalo podemos aplicar tcnicas estadsticas ms poderosas sin demasiado riesgo de afectar a la "pureza" cientfica.

La utilizacin o suposicin de datos provenientes de una escala de intervalo permiten aplicar una gran variedad de mtodos estadsticos para describir y analizar la informacin reunida. As, las medidas descriptivas como la media y la desviacin estndar son idneas para sintetizar los datos; en cambio, el anlisis de variancia,


Pg. 156

la correlacin y diversas tcnicas multivariadas sirven para analizar las variables de la investigacin y sacar luego conclusiones del trabajo. Los tipos de anlisis estadstico y su aplicabilidad al examen de los datos recabados en la investigacin de mercados son sumamente importantes y constituyen el tema de varios capitulas posteriores.

Escala de razn

En su calidad de escala "suprema" de la medicin, la escala de razn tiene un punto de cero absoluto e iguales intervalos. Todas las tcnicas estadsticas que acabamos de describir en la escala de intervalos se aplican tambin a sta. La informacin conseguida en la investigacin de mercados, que llena los requisitos de los datos de la escala de razn, incluir medida como edad, ingreso, precio y participacin en el mercado. Obsrvese que todos esos elementos tienen un punto cero preciso en el cual ninguna de las caractersticas est presente. Adems, las variables de la escala de razn pueden verse en trminos de mltiplos. Por ejemplo, una persona que gane $40,000 al ao percibe el doble de la que gane $20,000; una participacin del 45U!u en el mercado equivale a tres veces una participacin del 15%. Si bien la escala de razn es la ms importante de las escalas de medicin y se aplica a diversas variables como las que acabamos de mencionar, en realidad la mayor parte de nuestra informacin de mercado ser en la forma nominal, ordinal o de intervalo (generalmente por suposicin). Escalas de medicin y mtodos de anlisis

En general, los datos procedentes de una escala de nivel superior (por ejemplo, ms cercana a la escala de razn) permiten utilizar mtodos ms potentes de anlisis estadsticos, los cuales a su vez permiten un tamao menor y ms econmico de la muestra en la fase de obtencin de datos. Adems, el uso de esas tcnicas posibilita extraer conclusiones y recomendaciones ms concluyentes al finalizar eI anlisis de dalos. Desde el punto de vista estadstico, no es muy eficiente reunir datos de un nivel superior (por ejemplo, la escala de razn o de intervalo) y luego proceder a analizarlos mediante un mtodo que tiene una escala de orden inferior (la nominal u ordinal, por ejemplo) como lmite de aplicabilidad. Hacerlo significa que estamos perdiendo informacin muy valiosa que podra aprovecharse mejor. Por ejemplo, si estamos reuniendo informacin de varios segmentos del mercado, los datos podran venir en forma de ingresos anuales por cada una de las familias. Esa informacin se encuentra en la escala la de razn y en una forma adecuada para ser expresada en funcin de las medias y de las desviaciones estndar de varias familias. Si se procede a tomar estos datos iniciales ya simplificarlos para convertidos en la categora de "ingresos altos" y de "ingresos bajos", estaramos bajando al nivel nominal del anlisis y,.en efecto, desechando informacin que quiz nos haya costado mucho dinero a ese nivel de detalle. Con ello no queremos decir que los datos nunca han de combinarse a un nivel superior de agregacin, sino que antes de reunidos conviene prever la escala que representar y la clase de anlisis al que deben ser sometidos.


Pg. 157

En captulos posteriores abordaremos con mayor detenimiento los mtodos estadsticos de la investigacin de mercados; no obstante, en este momento nos parece apropiado mencionar por lo menos algunos de ellos al sintetizar las caractersticas fundamentales, los ejemplos de mercadotecnia y las tcnicas adecuadas de descripcin y anlisis para las cuatro escalas de medicin que acabamos de comentar. Este resumen viene en la labia 5-3.

COMPONENTES DE LAS MEDICIONES

En todo esfuerzo que hagamos por medir una variable de mercadotecnia, nuestra meta (generalmente inalcanzable) consiste en calcular su valor numrico. Esa medicin ideal no contendr ningn error y nos dar una "verdadera" medida. Sin embargo, en el mundo real de la investigacin de mercados, el "verdadero" valor de lo que estamos tratando de medir queda oscurecido por varios factores, muchos de los cuales estn fuera de nuestro control. En trminos generales, podemos describir as el valor medido:

Valor medido = valor real + error.

Parte del error que afrontamos ser sistemtico (resultante de una tendencia direccional o sesgo), en tanto que el resto ser no sistemtico (atribuible a causas aleatorias). 1-:11 el captulo 4, hemos descrito el error muestral como un tipo de error no sistemtico susceptible de reducirse mediante UII tamao mayor de la muestra cuando se emplee el muestreo probabilstico. En la presente seccin trataremos de varias fuentes posibles del componente de error en una medicin, entre ellas algunas que son aleatorias, pero que no necesariamente se reducen aumentando el tamao de la muestra. (Recurdese que el error muestral es un tipo de error no sistemtico. Por ejemplo, la actitud o estado de nimo de un respondiente y el entusiasmo de un entrevistador variarn de un da al siguiente, lo mismo que las circunstancias en que interactan. Incluso las ciudades o las unidades geogrficas ms grandes pueden presentar oscilaciones, como se manifiesta en el efecto que la serie mundial de bisbol, los desastres naturales u otros sucesos anormales ejercen sobre el estado de nimo colectivo de la poblacin. Por tales razones, aun cuando se hiciera un censo completo, no pasara de ser un muestreo de los sentimientos y el comportamiento normal de esas personas, pues otro censo (hipottico) efectuado el da antes o despus seguramente arrojara mediciones distintas. Por ello, el error no sistemtico (aleatorio) es representativo de variaciones a corlo plazo en el procedimiento de medicin o en el sujeto de ella.


Pg. 158

Sin embargo a diferencia del error sistemtico, no se da una tendencia direccional; se Irala tan solo de una falta de consistencia en que el error tiene la misma probabilidad de ser positivo o negativo en relacin con la caracterstica que esta investigndose. Al reunir datos, quizs incurramos de muchas maneras en ambos tipos de error. En nuestra exposicin dividiremos las fuentes de error en los componentes siguientes: 1) el respondiente, 2) el procedimiento de medicin y 3) la situacin donde se hace la medicin.

El respondiente

El respondiente, adems de poseer el verdadero valor de la medicin que estamos buscando, puede ser a sabiendas o inadvertidamente una fuente de error en nuestros intentos por cuantificar ese valor. El respondiente es una combinacin de caractersticas estables y transicionales que se juntan y afectan la reaccin que emite en la situacin de investigacin. A causa de sus experiencias y del ambiente donde se halla actualmente, mostrar una tendencia a recurrir a ese fundamento relativamente slido de lo que ser una aproximacin satisfactoria del verdadero valor que estamos buscando. Esas caractersticas se distinguen principalmente por variables como personalidad, clase social, ocupacin, pertenencia a un grupo tnico y otros descriptores que no cambian a corto plazo. Es razonable suponer que esos factores ayudarn a obtener el componente del "valor real" de la ecuacin transcrita al inicio de esta seccin.

Sin embargo, el respondiente no es una entidad permanente ni computadorizada que ofrezca las mismas contestaciones cada vez que le planteamos ciertas preguntas. Se dan muchos factores transicionales que favorecen la presencia del trmino "error" en la ecuacin. Por ejemplo, si el sujeto se encuentra de mal humor, tiene prisa, no ha dormido bien la noche anterior o si lo interrumpen en uno de sus pasatiempos favoritos, la contestacin ser muy diferente del valor que queremos conocer. A veces el respondiente proporciona respuestas falsas para impresionar al experimentador con su sueldo o sus conocimientos; tambin es posible


Pg. 159

que ni conozca ni recuerde la respuesta a una o ms preguntas. Si el tema de investigacin es controvertido, quiz haya tomado partido por alguna alternativa y no puede dar respuestas objetivas aunque probablemente nunca admita su parcialidad. Si el cuestionario o entrevista son largos o si el respondiente quiere reducir al mnimo el tiempo que aporta a la causa del entrevistador, tal vez d respuestas simplistas o demasiado breves (por ejemplo, su contestacin a la pregunta: "Cmo comparara usted las caractersticas del nuevo receptor de estreo Panasonic con otras marcas'?", responder con un lacnico "S"). De manera anloga, si no ha comido, su evaluacin sobre el sabor de una nueva marca de salsa para bistec seguramente ser demasiado halagadora.

Procedimiento de medicin

El procedimiento de medicin, que supondremos que incluye tanto el plan global de investigacin como el instrumento con que se reunirn los datos, es otro componente de la medicin que observamos. En el captulo 4 hemos hablado de! impacto que los mtodos inadecuados de muestreo tienen en los resultados; por ejemplo, en caso de que la muestra no sea representativa de la poblacin, nuestra estimacin del parmetro de la poblacin ser errnea a causa de la tendencia direccional (sesgo).


Pg. 160

El instrumento de obtencin de datos, a menudo un cuestionario o una entrevista personal o telefnica, influir tambin en el valor de la medicin observada. Los cuestionarios escritos adolecen a veces de una redaccin confusa o inapropiada, son demasiado lentos, de aspecto descuidado, muestran direccionalidad (sesgo) posicional en el orden de las preguntas o no cuentan con suficiente espacio para las contestaciones. Estos y otros problemas se explicarn en los temas ms especializados que se abordan en el captulo 7, dedicado especficamente a la construccin y utilizacin de los cuestionarios en la obtencin de informacin mercadolgica.

Cuando hay comunicacin personal o telefnica entre el respondiente y el entrevistador, los posibles

efectos de su interaccin tambin comprenden un componente de la medicin. La edad, sexo, personalidad y estilo de ropa del entrevistador pueden afectar a la respuesta, lo mismo que las expresiones verbales y no verbales, tanto conscientes como inconscientes relalivos de los medios lelelnicos, pcrsonales y observacionales de obtencin de datos que veremos luego son factores que deciden el xito o fracaso de la medicin. La misma pregunta hecha con otros medios producir respuestas diferentes, en especial si el tema es de ndole personal, como la pregunta de si el sujeto alguna vez ha robado en tiendas.

Aparte de las fuentes anteriores de error, un investigador o entrevistador puede desvirtuar (viciar) intencionalmente las preguntas, interpretar errneamente (y hasta falsificar) los datos y observar otras modalidades de conducta poco tica con el propsito de conseguir los resultados que se emplearn en otras cosas y no en los fines propios de la informaci1ll. Esos errores deliberados no hacen mas que intensificar la propensidad natural del hombre a incurrir en errores en la codificacin, tabulacin y anlisis de datos. Si bien la ocurrencia relativa de errores "deshonestos" suele ser pequea entre los investigadores de mercado, el conocimiento de cmo evitados va unido indisolublemente con el de provocarlos para sacar provecho de ellos. Se trata de un punto muy importante en la investigacin de mercados y en la interpretacin de los resultados que nos presentan los colegas; es una de las cuestiones de tica que veremos en el captulo 16.

Situaciones de la medicin

La situacin en que se renen los datos es otro factor que contribuye a la medicin observada y que se entremezcla con los dos componentes que acabamos de sealar. Sin embargo, este factor se refiere al "microambiente" particular donde se recaba la informacin, e incluye cosas como la presencia o ausencia de otras personas cuando el sujeto est contestando las preguntas del entrevistador o como el instrumento con que se obtienen los datos. Por ejemplo, si una amiga o cnyuge est presente, seguramente la respuesta diferir de la que se habra dado en condiciones de mayor aislamiento. Asimismo, la temperatura ambiente, el ruido de fondo, la disponibilidad de caf y panecillos o la comodidad de los asientos afectan a la medicin. Si las entre-vistas se efectan en una acera urbana por la que pasan muchos peatones, es imposible esperar que los respondientes mediten sus contestaciones con el mismo detenimiento con que lo haran en un ambiente ms


Pg. 161

tranquilo. Si bien a menudo tenemos pocas oportunidades de optimizar las condiciones de la entrevista en el mundo real, hemos de recordar que parte de nuestra medicin se basa en la reaccin del respondiente ante la situacin, as como en las preguntas que le hagamos.

Los errores de medicin que hemos examinado pueden ser controlados en cierta medida por el

investigador aunque slo dentro de lmites prcticos: no nosotros ni nuestro empleador querrn que un sencillo estudio de preferencia de marca se convierta en un proyecto de aos. Con todo, hemos de interesamos en la evaluacin de las mediciones en cuanto a su relacin con los valores verdaderos que buscamos. Como no hay manera de cercioramos de cuales sean esos valores, hemos de confiar en dos fuentes de apoyo para con firmar la veracidad de nuestra investigacin; esos criterios son la validez y la confiabilidad.

CONCEPTOS DE VALIDEZ Y CONFIABILIDAD Validez y confiabilidad son dos nociones frecuentemente asociadas a la teora de la investigacin y a la

investigacin de mercados tal como se ejercen en el mundo real. He aqu una definicin sucinta de ambas: Validez: un instrumento de medicin es vlido cuando mide aquello a lo cual est destinado. Un instrumento es vlido en la medida en que sus mediciones estn libres del error sistemtico (sesgo). Confiabilidad: Un instrumento de medicin es confiable cuando los resultados que arroja son congruentes. Fs confiable en la medida en que sus mediciones estn exentas de error no sistemtico (aleatorio).

Desde luego, conviene que la informacin de mercado que recabemos sea a la vez vlida y confiable. De ambas cualidades, la primera es sin duda la ms importante, en especial si estamos haciendo investigaciones con objeto de lomar una decisin. Por otra parte, si un instrumento de investigacin se usa muchas veces (digamos, el diseo y aplicacin de una forma para presentar las compras de un grupo de consumidores), la confiabilidad asume mayor importancia an. No obstante, dada su preocupacin fundamental por la cantidad que reaImente queremos medir, la validez puede considerarse como el criterio decisivo de los dos, ambos muy importantes en la realizacin de una buena investigacin de mercado.


Pg. 162

La figura 5-4 ilustra los conceptos de validez y confiabilidad en un sentido ms grfico; podemos considerar que los clavadistas en ella mostrados son cuatro investigadores que se valen del mismo instrumento de medicin en sus intentos por conocer el valor verdadero de la caracterstica que es el objeto de su investigacin. Tambin podemos pensar que representan a un solo investigador que aplica el mismo instrumento de medicin en cuatro ocasiones distintas.

La validez est presente en los cuadros A y B, pues los resultados tienden a centrarse en el valor real

de la caracterstica. La con fiabilidad esta presente en los cuadros!\ y e, ya que las medidas obtenidas son muy coherentes entre s. I J cuadro e es un caso muy triste: representa la clase de estudio que utiliza un enorme tamao de la muestra. Aunque en ella se incluye a todo mundo, a la postre se saca una conclusin errnea porque los elementos del cuestionario tenia n una tendencia direccional (sesgo). En el cuadro B, el instrumento no adolece de esa deficiencia, pero los resultados no son con fiables posiblemente por un tamao insuficiente de la muestra. Pero obsrvese que el clavadista "promedio" en este cuadro da en el blanco, aunque los cuatro hayan fracasado en su empresa.


Pg. 163

En general, un estudio que es vlido y confiable a la vez se parece a un rifle de precisin (confiabilidad) que se apunta en la direccin correcta (validez). En cambio, un estudio que carezca de esas dos cualidades puede considerarse el equivalente a apuntar en direccin equivocada un rifle acortado, situacin que visualmente se asemeja a la del cuadro D de la figura 5-4.

Al examinar los tipos de estudios que pueden culminar en las cuatro combinaciones de mucha y poca

validez (recurdese que estos atributos no han de considerarse como absolutos que existen en el ms alto grado o simplemente no existen), supngase que un candidato poltico a la presidencia municipal quiere obtener informacin para saber qu proporcin de la ciudad votar por l en las prximas elecciones. Las posibilidades que conducen a las cuatro categoras de la figura 5-4 se describen a continuacin.

Gran validez y confiabilidad. El candidato selecciona una muestra aleatoria de 1000 electores registrados que despus son sometidos a entrevistas telefnicas, con llamadas de seguimiento u otros medios apropiados con que se compensan las ausencias de las familias o los nmeros que no figuran en el directorio telefnico. Gran validez y poca confiabilidad. El candidato hace las mismas cosas que en 1), pero se sirve de un tamao de la muestra de apenas 20% de los electores registrados, circunstancia que hace muy grande el componente del error aleatorio. Poca validez y gran confiabilidad. Candidato pasea por el jardn pblico en una tarde ordinaria, distribuye material de propaganda y concede entrevistas personales a cuantos se le acercan. Este procedimiento origina un considerable sesgo hacia arriba en la medicin, el cual aminora la validez de manera impresionante, pero la medicin es con fiable porque al candidato le gustara alcanzar los mismos resultados (viciados) al repetir la misma tctica en cualquier at ra tarde tpica en el jardn. Poca validez y confiabilidad. El candidato hace lo mismo que en el prrafo anterior, salvo que en el jardn est celebrndose un concierto de rack and roll esa tarde y la mayora de las personas que se encuentran recostadas sobre sus cobijas ignoran quin sea l. La circunstancia especial de la presencia del pblico que asiste al concierto introduce ms error aleatorio en la escena y reduce la confiabilidad asimismo, la naturaleza atpica de la tarde, en combinacin con la tctica del candidato consistente en conceder entrevistas y regalar material de la campaa electoral viene a empeorar la baja validez descrita en 3). EVALUACIN DE LA VALIDEZ

El problema de precisar la validez de una investigacin en particular o del instrumento de medicin proviene de la definicin fundamental de validez; es decir, estamos en verdad midiendo lo que deseamos? Si no conociramos el valor de la caracterstica en cuestin, no habra motivo para realizar la investigacin a fin de


Pg. 164

averiguarlo. Por ello, carecemos de un fundamento slido para hacer la comparacin y todo parece indicar que estamos cayendo en un razonamiento circular (crculo vicioso). De ah que debamos recurrir a otros mtodos con objeto de determinar la validez de las mediciones que hacemos. Los mtodos principales con que se juzga la validez son los siguientes: 1) validez de contenido, 2) validez predictiva, 3) validez concurrente, 4) validez de constructo, 5) validez convergente y 6) validez discriminatoria. Validez de contenido

La validez de contenido, en ocasiones denominada validez aparente, se refiere a la medida en que el instrumento parece estar midiendo la caracterstica en cuestin. La evaluacin de la misma es necesariamente subjetiva y suele requerir el juicio de expertos. Por ejemplo, tomemos el caso de un cuestionario cuya finalidad es cuantificar las actitudes de los estudiantes hacia la universidad a que asisten. Si en el se han omitido referencias a temas como la calidad de la enseanza, la disponibilidad de actividades recreativas no contempladas en el programa de estudios y el alojamiento adecuado para los alumnos, sospecharemos que al instrumento le falla validez de contenido. Dichas variables son sumamente importantes para la generalidad de los estudiantes y su omisin indica que en la investigacin fallan, por lo menos, algunos componentes importantes de las caractersticas que estn siendo estudiadas.

Dado el aspecto de juicio de la validez de contenido, nunca estaremos seguros (si slo contamos con

este medio) de que el trabajo ser vlido. Pese a su debilidad, este enfoque se emplea ampliamente, en especial durante las etapas formativas del diseo del instrumento, cuando el juicio de los expertos sobre la representatividad de l suele ser una enfoque de aporte constructivo y de tiles sugerencias para que el instrumento "apunte" mejor hacia la caracterstica del estudio.

Se aconseja definir al inicio, en la mejor forma posible, las variables que estamos estudiando e incluir

ms elementos de los que estimamos indispensables para abarcar las dimensiones que hemos identificado. Muy a menudo eliminaremos algunas tras las recomendaciones de aquellos a quienes consultamos; seguramente aadamos otras que, en opinin de los enterados, son necesarias para representar mejor la caracterstica. Una advertencia: aunque tentador y adecuado, no conviene fiamos en nuestra capacidad de expertos. No hemos de vacilar en conseguir una perspectiva ms amplia, y para ello acudiremos a otros que son ms conocedores o que pueden abordar la tarea con perspectivas ms frescas que las nuestras.

Validez predictiva

La validez predictiva designa la capacidad que tiene la medicin de pronosticar algn valor futuro asociada a la variable que pretendemos medir. Por ejemplo, podemos efectuar un estudio que trate de medir la "intencin de compra" de los consumidores que desean adquirir un producto en la clase a la que pertenece nuestra marca. La validez predictiva de la medida depender, pues, del rigor con que usemos los resultados


Pg. 165

para pronosticar las ventas reales del producto que se logran en este periodo futuro. Al lIevar a cabo el estudio, confiamos en que en efecto se d una relacin entre los "intentos" que medimos y el futuro comportamiento de compra. Si las mediciones no logran predecir el nivel aproximado de ventas, ello se debe a dos cosas: 1) realmente no estamos midiendo "la intencin de compra" (2) existe poca relacin en la "intencin de compra" y el comportamiento futuro del mercado. Validez concurrente

La validez concurrente, a semejanza de la predictiva, consiste en comparar la medicin con algn criterio externo de xito. Estos dos mtodos difieren fundamentalmente cuando se les examina desde una perspectiva temporal. A diferencia de la evaluacin de la validez predictiva, que supone una comparacin del valor predictivo asociado a la caracterstica medida con el valor futuro que realmente se obtiene, la determinacin de la validez concurrente consiste en comparar nuestra medicin con otras que se han hecho ms o menos al mismo tiempo. En este caso, el criterio con que se comparan las mediciones es un valor obtenido por una medida alterna (y, por definicin, ms conocida) de la misma caracterstica. Por ejemplo, en el estudio sobre la "intencin de compra", quiz queramos comparar nuestros resultados con los conseguidos por una organizacin de sondeo de prestigio, a fin de tener una indicacin sobre la validez concurrente de nuestras mediciones.

Validez de constructo

En comparacin con los enfoques precedentes, la validez de constructo es ms abstracta y terica, pues se ocupa de los conceptos sobre los que descansan las mediciones numricas. Sin embargo, desde el punto de vista del investigador, saber que un instrumento al parecer funciona bien es probablemente ms importante que saber por qu da buenos resultados. En general, hay validez de constructo siempre que la medida de un concepto particular guarda relacin con las medidas de otros conceptos afines en una forma tericamente prevista. As, supondremos que la "actitud hacia las pelculas exclusivas para adultos" tiene una relacin inversa con la "asistencia a las pelculas exclusivas para adultos". Si en mediciones anteriores descubrimos que la actitud de una persona tiene poco que ver con la asistencia a dichas pelculas, no estaremos en condiciones de suponer que nuestra investigacin ha alcanzado la validez de constructo.

Validez convergente

En la medida en que existe un concepto, hemos de poder medido por medio de distintos mtodos. Y ello constituye el fundamento de la nocin de validez convergente, que se observa cuando los resultados logrados por medio de dos o ms tcnicas independientes "convergen" en un solo valor numrico. Por ejemplo, si el objeto de la encuesta consiste en averiguar la proporcin de la poblacin que est en favor de la legalizacin del aborto, quiz una encuesta por correo revele que el 15% estn en favor, mientras que otra encuesta realizada al mismo tiempo por telfono y estudios basados en entrevistas personales podran arrojar


Pg. 166

resultado del 13 y 161170, respectivamente. Como cada una de las tcnicas mencionadas tiene sus propias ventajas y limitaciones (que examinaremos ms adelante), es alentador si convergen en un valor comn. En realidad, se aplican varios mtodos de investigacin con el propsito de que las ventajas de cada uno compen-sen sus deficiencias; de ese modo la validez convergente (si la hay) apoyar la conclusin general.

Aunque, naturalmente, es posible que dos mtodos de efectuar la misma medicin produzcan una conclusin errnea, la presencia de la validez convergente ayuda a corroborar la afirmacin de que los hallazgos no fueron mero accidente ni suceso fortuito. La figura 5-5 es un ejemplo grfico de la validez convergente. Cada investigador llega al final a la misma conclusin que sus colegas, pese al hecho de que la extrajeron recorriendo diversos caminos en su trabajo de medicin.

Validez discriminatoria

Estrechamente relacionada con la idea de validez convergente est la validez discriminatoria, que existe en la medida en que el procedimiento de medicin no cuantifica las caractersticas que no debe medir. Si bien los mtodos con que se mide el mismo concepto deben correlacionarse entre s (validez convergente), los que se usan para medir conceptos distintos no deben correlacionarse (validez discriminatoria).

Tanto la validez convergente como la discriminatoria pueden ayudar a determinar la validez de constructor de una medicin. Sealan, en efecto, que la medida debe correlacionarse con las medidas con las cuales ha de hacerlo, no as con aquellos con las que no debe tener correlacin alguna. Desde el punto de vista de este libro, nos ocuparemos principalmente del concepto de validez convergente, pues en otros captulos hablaremos de las ventajas y limitaciones relativas de los mtodos con que se recogen datos primarios. Lo importante que hemos de recordar por ahora es que los diversos mtodos de investigacin pueden


Pg. 167

complementarse entre s y aumentar la probabilidad de que los resultados combinados posean validez.

EVALUACIN DE LA CONFIABILlDAD Una medicin con fiable es aquella que arrojar resultados congruentes y que est relativamente

exenta del error aleatorio. Aunque los "resultados consistentes" constituyen una caracterstica propia de una medida confiable, ello no debe llevamos a creer que la confiabilidad es importante slo cuando una medicin se repite a lo largo de un periodo. Aun cuando un estudio se efecte una sola vez, la exencin de error tiene gran importancia ya que queremos tener la confianza de que nuestros resultados se aproximan al valor verdadero que queremos medir. Y esta preocupacin fue el tema central de nuestra exposicin sobre el error muestral en el captulo 4, pues un tamao ms pequeo de la muestra acrecienta el grado de error aleatorio que hemos previsto. Adems, segn se seal con anterioridad, la utilizacin de una tcnica de muestreo probabilstico permite la determinacin estadstica del grado probable del error muestral que habr en los resultados.

Pero no se olvide que el error muestral no es la nica fuente de error aleatorio, pues hasta un censo

completo dedicado a cierto instrumento de medicin tender a producir resultados diferentes cada vez, a causa de los cambios; aleatorios de carcter personal y situacional que se dan en la poblacin y en el proceso de medicin. Aunque la confiabilidad tiene menos importancia que la validez, es ms fcil de medir y siempre se le ha dado preferencia, sobre todo en lo tocante a los instrumentos de medicin de actitudes. Se cuenta con dos mtodos fundamentales para evaluar la confiabilidad: estabilidad y equivaleneia.

Estabilidad

Este mtodo supone la aplicacin del instrumento de medicin a las mismas personas u objetos en dos puntos diferentes de tiempo; luego se averigua si las medidas resultantes guardan correlacin entre s. En caso de que el instrumento sea confiable y de que los individuos u objetos no hayan cambiado en el lapso transcurrido durante las mediciones, la primera medicin de cada individuo u objeto deber corresponder estrechamente a la segunda. A este mtodo se le llama tambin confiabilidad de testretest, y es algo que seguramente hemos hecho cuando queremos cerciorarnos de alguna medicin muy importante para nosotros (cuando nos pesamos por ejemplo). Segn la calidad de la bscula y la manera en que nos paremos en ella, lo ms seguro es que marque pesos diferentes que son el resultado de las caloras que hemos consumido con el ejercicio fsico que se requiere para subir a la bscula y bajar de ella.

Esta clase de evaluacin de la confiabilidad no es apropiada cuando tenemos razones para pensar que

la primera medicin influir en la segunda; en tal caso la segunda medicin incluir otros factores que no son la caracterstica que pretendemos medir. Por ejemplo, si la medicin se refiere a la actitud del sujeto ante algn tema o producto, la primera medicin lo har ms sensible a las presentaciones de los medios de comunicacin, publicidad o anuncios referentes al objeto de la investigacin. As pues, la segunda medicin no slo incluir las


Pg. 168

medidas tomadas en la primera, sino que adems contendr los efectos adicionales y la sensibilidad creada por la primera medida. Si una "primera impresin" interviene en el instrumento, la segunda medicin ser automti-camente incorrecta ya que la primera impresin por definicin slo ocurre una vez. Aparte de los posibles efectos de un conocimiento y sensibilidad mayores a consecuencia de la primera medicin quiz un procedimiento de medicin (sobre lodo si exige mucho tiempo o atencin por parte de los sujetos) quiz haga que los sujetos se aburran, se fatiguen, se enajenen o que en alguna otra forma se muestren poco cooperativos al ser sometidos a una segunda medicin.

As pues, si un instrumento particular no muestra un alto grado de consistencia entre las observaciones anotadas durante la primera y segunda medicin, no estaremos seguros de si es confiable o de si los cambios que hemos visto se deben a factores como lapso que transcurre entre las mediciones o si se deben al erecto que la primera tiene en la segunda. Pero si las observaciones de dos mediciones independientes exhiben consisten-cia, corroboraremos la confiabilidad del instrumento, en especial cuando ese apoyo puede conseguirse de otros medios de evaluacin de la confiabilidad Equivalencia

Este mtodo incluye dos mediciones tomadas en el mismo punto de tiempo y generalmente se conoce con el nombre de confiabilidad por mitades. En l lo que nos interesa es la consistencia (congruencia) interna del instrumento ms que su estabilidad en el tiempo. Al valorar esta modalidad de confiabilidad dividimos el instrumento en dos o ms grupos de reactivos (por ejemplo, usando una seleccin aleatoria o preguntas pares frente a impares) y averiguamos si la puntuacin de un individuo u objeto en un conjunto de reactivos se parece a las puntuaciones del otro conjunto o conjuntos. Si las divisiones individuales tienden a producir medidas similares, se dice entonces que hay confiabilidad por mitades.

Otro mtodo, de finalidad semejante, es el deformas equivalentes, en el cual diseamos dos dispositivos de direccin con el propsito de tener dos instrull1cntos "equivalentes". Si al aplicarlos a las mismas personas producen resultados parecidos, queda confirmada la confiabilidad de ambos. Por ejemplo, podramos construir dos listas diferentes de estimulos para la medicin de actitudes, tendientes a cuantificar las actitudes de los sujetos ante los relojes Timex. En caso de haber una gran correlacin entre las puntuaciones registradas por los dos instrumentos (por ejemplo, los que muestran actitudes muy positivas en una forma tambin tienen una alta puntuacin en la otra norma), la confiabilidad de los instrumentos se corrobora. El problema fundamental en este sistema consiste en disear normas que sean verdaderamente equivalentes, pues la ausencia de resultados similares podran ocasionar una falta de con fiabilidad o de equivalencia, sin que podamos averiguar de quin fue la culpa.

Las tcnicas con que se evala la confiabilidad por mitades y la de formas equivalentes son especialmente tiles en el diseo y evaluacin de los instrumentos de medicin de actitudes; se pueden complementar mutuamente y tambin con el mtodo de test-retesl pues, segn hemos sealado, algunos instrumentos ejercern un efecto destructivo que excluye u oscurece las medidas de confiabilidad referentes a la estabilidad a lo largo del tiempo.


Pg. 169

RESUMEN

La medicin es la asignacin de nmeros a objetos o fenmenos conforme a reglas determinadas de antemano. La medicin, y tambin los medios con que se hacen, son imprescindibles en la investigacin de mercados. Los tipos de variables que suelen cuantificarse son el estado mental, el estado y la conducta. Un concepto o constructo, es un smbolo que aadimos a un aspecto de la reali-dad y que con frecuencia se expresa mediante una designacin verbal. Mientras que la definicin conceptual del concepto lo describe en funcin de otros, la definicin operacional traduce en concepto en trminos que son precisos y mensurables. En la investigacin objetiva de mercados, los conceptos han de ser definidos operacionalmente para garantizar la factibilidad y consistencia de la medicin.

Una vez definido operacionalmente un concepto, su cuantificacin caer en una de cuatro escalas de medicin: nominal, ordinal, de intervalos o de razn. Al pasar de la escala ms dbil (nominal) a la ms fuerte (razn), los requisitos de pertenencia a una escala se tornan ms rigurosos y adquieren mayor liberalidad los modos con que pueden expresarse y analizarse los datos.

Los errores de medicin pueden ser sistemticos (direccionales) o no sistemticos (aleatorios). En la obtencin de datos, tales errores pueden deberse al respondiente, al procedimiento de medicin o a la situacin en que se hace la medida.

La confiabilidad representa la exencin de error no sistemtico (aleatorio), y un instrumento es confiable cuando aporta resultados consistentes y repetibles. La validez es el grado de ausencia de error sistemtico o tendencia direccional. Es posible que un instrumento posea un alto grado de confiabilidad, o consistencia, y que sin embargo su validez sea escasa.

La validez se logra mediante la validez de contenido, la validez predictiva, la validez concurrente, la validez de constructo, la validez convergente y la validez discriminatoria. La confiabilidad de un instrumento puede afianzarse por medio de tcnicas de estabilidad (test-retest) o de equivalencia (divisin por mitades).


Pg. 170

PREGUNTAS PARA REPASO 1. Qu se entiende por medicin y por qu este proceso es importante en la investigacin de mercados?. 2. Distinga entre: a) estado mental. b) estado y c) variables conductuales. D un ejemplo de cada una. 3. D una definicin conceptual de las variables que mencion en la pregunta anterior. 4. Por qu es importante que las variables de investigacin sean definidas operacionalmente? Para cada uno

de los siguientes trminos, proporcione una definicin operacional: a. Fidelidad a la marca. b. Uso frecuente del producto. c. Satisfaccin con la mayor parte de las compras recientes. d. Intencin de compra. e. Usuario del cinturn de seguridad. f. Aficionado al ftbol soccer.

5. D un ejemplo malo hipottico de la informacin de mercadotecnia en cada una de las siguientes escalas de medicin: a. Nominal. b. Ordina!. c. De intervalo. d. De razn.

6. Roberto ha dicho que prefiere Pepsi "mil veces 81 jugo de manzana". Desde el punto de vista tcnico, en qu escala de medicin puede clasificarse la aseveracin anterior?. En la prctica, en qu escala de medicin puede clasificarse esa firmacin?

7. El seor Rodrguez ha dicho que est dispuesto a paga $400 dlares ms por un Datsun de 1983 que por un Chevrolet de 1982. Si es toda la informacin que nos suministra, en qu escala de medicin puede clasificarse su afirmacin?.

8. En el texto del captulo se dijo que "valor medido" es la suma del "valor verdadero" y del "error". Proporcione

un ejemplo, real o hipottico, en el cual el investigador deliberadamente cree un medio de obtencin de datos que probablemente produzca errores benficos para su firma.


Pg. 171

9. Cul es la diferencia existente entre el error sistemtico y el error no sistemtico? D ejemplos de cada uno. 10. Distinga entre confiabilidad y validez. Explique por qu cada uno es importante en el estudio de mercados. 11. Es posible que un trabajo de investigacin sea vlido pero no confiable? De ser as,ofrezca un ejemplo

real o hipottico de una situacin donde ocurra eso. 12. Es posible que un trabajo de investigacin sea confiable, pero no vlido? De ser as, d un ejemplo real o

hipottico de un caso en que suceda eso. 13. Es posible que una investigacin no sea ni confiable ni vlida? De ser as, ofrezca un

ejemplo hipottico o real de esa situacin. 14. Cul es la diferencia entre la validez de contenido, la validez convergente, la validez concurrente y la

validez predictiva? Explique brevemente lo anterior y d un ejemplo de cada caso. 15. En qu condiciones de investigacin pudiera ser inapropiado el mtodo de confiabilidad basado en el test-

retest? Por qu?

sem5_conceptos de la medicion

Documents