Diseño y Análisis de Cuestionarios: Guía Completa para la Investigación de Mercados

Diseño de Cuestionarios

1. Delimitación de Temas y Dimensiones

Las fuentes para delimitar los temas y dimensiones de un cuestionario son diversas:

  • Consulta a expertos
  • Información secundaria
  • Casos similares
  • Investigación exploratoria previa

Además, es crucial completar y estructurar los temas identificados en la investigación exploratoria previa.

2. Tipos de Variables e Implicaciones

Un cuestionario puede proporcionar diferentes tipos de variables, cada una con implicaciones específicas para el análisis:

Variables Cuantitativas

Permiten análisis de medias y varianzas.

  • Continuas: Pueden tomar cualquier valor (ej. altura).
  • Discretas: Toman valores enteros (ej. número de miembros de una familia).

Variables Cualitativas

Permiten análisis de frecuencias.

  • Ordinales: Se pueden ordenar en una escala (ej. percepción).
  • Nominales: No tienen un orden jerárquico (ej. sexo).

3. Elaboración de Preguntas: Forma y Contenido

Recomendaciones sobre el Contenido

  • Fáciles de contestar.
  • Relevantes para el objetivo del estudio.
  • Utilizar palabras que todos entiendan de la misma manera.
  • Incluir preguntas de control para verificar la consistencia de las respuestas.
  • Mantener una extensión reducida.

Recomendaciones sobre la Forma

  • Preguntas claras, breves y concisas.
  • Lenguaje adaptado, sin tecnicismos.
  • Evitar palabras ambiguas como «frecuentemente» o «a veces».
  • Excluir palabras con connotaciones negativas.

4. Pretest: Definición y Utilidad

El pretest de un cuestionario sirve para:

  • Detectar valores inesperados de las variables.
  • Identificar flujos de preguntas erróneos.
  • Evaluar la duración del cuestionario.
  • Superar otras dificultades en el proceso de comunicación.

En esencia, se comprueba que el cuestionario permite recoger la información planteada en los objetivos del estudio, sometiéndolo a una prueba en condiciones similares a las del cuestionario definitivo.

Muestreo

1. Definiciones y Ejemplos

  • Muestreo: Identificación de un grupo de personas u hogares con información relevante para el estudio. Se utiliza por rapidez, economía y practicidad. Se centra en el tamaño y la representatividad de la muestra.
  • Muestra: Subconjunto de individuos u hogares obtenidos de una población mayor (universo). Se busca que sea representativa del universo.
  • Universo o Población: Conjunto del que se extrae la muestra.
  • Elementos de la Muestra: Características del universo o población de la muestra.
  • Marco Muestral: Lista de elementos que componen el universo a estudiar.

3. Métodos de Muestreo y Características

Muestreo Probabilístico

Todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos.

Características:

  • Depende de la existencia de un marco muestral.
  • Ofrece metodologías objetivas para el diseño de la muestra.
  • Permite obtener muestras representativas.

Muestreo No Probabilístico

No todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos.

Características:

  • No necesita un marco muestral.
  • No ofrece una metodología 100% sistemática.
  • Las estimaciones no permiten proyectar estadísticamente al conjunto de la población, pero pueden servir para hacer buenas aproximaciones.

5. Parámetros Clave para el Cálculo del Tamaño de la Muestra

Para determinar el tamaño de la muestra, las cuestiones clave son:

  1. Las muestras grandes dan resultados más precisos, pero son más caras y complicadas. Siempre hay un margen de error porque la muestra es menor que el universo.
  2. La cantidad de personas necesarias para representar a la población de interés con un cierto margen de error.
  • Margen de Error: Intervalo en el cual se espera encontrar el dato a medir del universo (media o proporción).
  • Nivel de Confianza: Certeza de que el dato buscado esté dentro del margen de error.

Margen de error, nivel de confianza y tamaño de la muestra están relacionados. Un margen de error y un nivel de confianza determinados requieren un tamaño de muestra mínimo correspondiente.

6. Relación entre Parámetros

  • Caso 1: Precisión determinada: Se dimensiona la muestra (considerando la variabilidad) para que el error no supere la precisión requerida.
  • Caso 2: Tamaño de muestra dado: Se calcula la precisión (error) obtenida con dicho tamaño (considerando la variabilidad).

Análisis de Datos

1. Tipos de Análisis según el Número de Variables

El análisis de datos se puede clasificar según el número de variables consideradas:

  • Análisis Univariante: Considera las variables individualmente.
  • Análisis Bivariante: Considera las variables de dos en dos.
  • Análisis Multivariante: Considera todas las variables simultáneamente.

2. Análisis Univariante: Variables Cuantitativas y Cualitativas

El análisis univariante describe la muestra y siempre debe proporcionar información descriptiva básica en una investigación de mercados. Según el tipo de variable, se pueden realizar diferentes operaciones:

Variables Cuantitativas (o métricas)

  • Continuas: Media, mediana, moda, varianza, desviación típica, curtosis y asimetría, entre otras.
  • Discretas: Media, mediana, moda, varianza, desviación típica, etc.

Variables Cualitativas (o no métricas)

  • Ordinales: Moda, frecuencias, porcentajes, mediana, etc.
  • Nominales: Moda, frecuencias y porcentajes.

3. Análisis Bivariante: Pruebas para la Relación entre Variables

El análisis bivariante analiza si existe relación entre dos variables. La herramienta estadística a utilizar depende del tipo de variables:

  • Dos variables cualitativas: Test Chi-cuadrado.
  • Una variable cuantitativa y una cualitativa: Test de ANOVA o prueba no paramétrica (ej. Mann-Whitney U o Kruskal-Wallis).
  • Dos variables cuantitativas: Correlación de Pearson.

4. Análisis según el Tipo de Variable

Según el tipo de variable, se pueden realizar diferentes análisis:

  • Variable cuantitativa: Media, mediana, moda, varianza, desviación típica, curtosis y asimetría, entre otras.
  • Variable cualitativa: Moda, frecuencias y porcentajes.

6. Interpretación de Resultados del Análisis Bivariante

La interpretación de los resultados de una prueba bivariante, como el valor de p, permite determinar si existe relación entre las variables:

  • p > 0,05: Se acepta la hipótesis nula (H0). Hay independencia entre las variables (una no influye en la otra).
  • p Se rechaza la H0. Hay dependencia entre las variables (una influye en la otra).