Investigación por Observación: Métodos, Ventajas y Desventajas

Investigación por Observación

Proceso

La investigación por observación es un proceso sistemático para registrar los patrones o conductas sin comunicarse con las personas involucradas.

Condiciones

La información debe ser observable o inferirse del comportamiento observable.
El comportamiento de interés debe ser repetitivo, frecuente o predecible de alguna manera.
El comportamiento de interés debe ser de duración relativamente breve.

Enfoques

Situaciones naturales frente a diseñadas: Observar en entornos reales o controlados.
Observación abierta frente a disimulada: Los observadores son visibles o no para los participantes.
Observadores humanos frente a máquinas: Utilizar personas o dispositivos para recopilar datos.
Observación directa frente a indirecta: Observar directamente o a través de registros o grabaciones.

Ventajas

Información de primera mano no sujeta a prejuicios.
Evita problemas de disposición y capacidad de los participantes.
Algunos datos se recopilan rápidamente.

Desventajas

Solo se observan características físicas y el comportamiento actual.
No se puede proyectar al futuro.
Requiere mucho tiempo y es costoso.

Observación Humana

Tipos

Investigación etnográfica: Estudio del comportamiento humano en su contexto natural.
Compradores misteriosos: Personas que se hacen pasar por clientes para recopilar información.
Espejo de Gesell: Observación de conductas detrás de un espejo unidireccional.
Auditorías: Examen y verificación de ventas de productos.

Observación con Máquinas

Tipos

Contadores de tráfico o aforo: Miden el flujo de personas o vehículos.
Dispositivos de medición fisiológica: Miden respuestas fisiológicas (por ejemplo, electroencefalograma, respuesta galvánica de la piel).
Dispositivos para medir la opinión y el comportamiento: Miden el movimiento (por ejemplo, GPS), el número de personas (por ejemplo, lectores de personas).
Medidor portátil para personas y el proyecto Apolo: Mide el comportamiento de las personas en tiempo real.
Investigación con escáner: Utiliza escáneres para recopilar datos sobre el comportamiento (por ejemplo, Behavioscan, Infoscan).

Investigación por Observación en Internet

El flujo de clics y datos representa los pasos y conductas de los clientes para obtener información, entretenimiento y tomar decisiones de compra en línea.

Tipos

Inteligencia predictiva del cliente: Utiliza datos de observación para predecir el comportamiento del cliente.

Investigación por Observación y Compras Virtuales

Los avances tecnológicos permiten simular entornos minoristas reales en pantallas de computadora.

Aspectos Básicos del Muestreo

Muestreo

Proceso para obtener información de un subconjunto de un grupo más grande.

Población

Todo el grupo de personas sobre el que se necesita obtener información.

Censo

Recopilación de datos de todos los miembros de la población de interés.

Muestra

Subgrupo de todos los miembros de una población de interés.

Desarrollo del Diseño de Muestreo

Definir la población de interés.
Elegir el método de recolección de datos.
Identificar el marco de muestreo.
Seleccionar el método de muestreo.
Determinar el tamaño de la muestra.
Desarrollar procedimientos operativos para seleccionar los elementos de la muestra.
Ejecutar el plan de muestreo operativo.

Métodos de Muestreo

Muestras probabilísticas: Cada elemento de la población tiene una probabilidad conocida de selección diferente de cero.
Muestras no probabilísticas: Los elementos específicos de la población se seleccionan de manera no aleatoria.

Valor de una Población

Valor que representa o tipifica con precisión un factor de la población completa, como la edad o el ingreso promedio.

Muestreo Probabilístico

Aleatorio simple: Cada elemento tiene la misma probabilidad de ser seleccionado.
Sistemático: Los elementos se seleccionan a intervalos regulares.
Estratificado: La población se divide en estratos y se seleccionan elementos de cada estrato.
Conglomerados: La población se divide en grupos y se seleccionan grupos enteros.

Muestreo No Probabilístico

Por conveniencia: Se seleccionan elementos que son fáciles de acceder.
Juicios de criterio: Se seleccionan elementos basados en el juicio del investigador.
Cuota: Se seleccionan elementos para cumplir con cuotas específicas.
Bola de nieve: Los participantes reclutan a otros participantes.

Determinación del Tamaño de las Muestras Probabilísticas

Este proceso incluye aspectos financieros, estadísticos y administrativos.

Si el tamaño de la muestra se cuadruplica, el costo de los datos aumenta 4 veces, pero el error disminuye solo un 50%.

Presupuesto Disponible, Regla General, Número de Subgrupos Analizados

Métodos estadísticos tradicionales: Estimación de la desviación estándar de la población, nivel aceptable de error, nivel deseado de confianza.

Distribución Normal

Distribución continua con forma de campana y simétrica en relación con la media.

Distribución Normal Estándar

Distribución normal con una media de 0 y una desviación estándar de 1.

Población y Distribución de Muestras

Distribución de la población: Distribución de la frecuencia de todos los elementos de una población.
Distribución de la muestra: Distribución de la frecuencia de todos los elementos de una muestra individual.

Distribución de Muestreo de la Media

Distribución de la frecuencia teórica de las medias de todas las muestras posibles de un tamaño determinado tomadas de una población en particular.

Error Estándar de la Media

Desviación estándar de una distribución de las medias de la muestra.

Estimado de Punto

Estimación particular de un valor de la población.

Estimado de Intervalo

Intervalo o rango de valores dentro del cual se estima que se encuentra el valor real de la población.

Nivel de Confianza

Probabilidad de que un intervalo en particular incluya el valor real de la población.

Intervalo de Confianza

.- intervalo q en el nivel de confianza especifico incluye el valor real de la población.

DETERMINACION DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA .- (3) nivel permitido de error de muestreo E, nivel de confianza Z aceptable, estimado de la desviación estándar de la población σ