La medición es un cimiento estructural de la investigación demercados, sin ella la toma de decisiones de manera efectiva yeficiente seria imposible.

En mercadotecnia generalmente es medido:

• El potencial del mercado para un producto nuevo.• Compradores según sus características (Demográficas o

Psicográficas)• Actitudes.• Percepciones o preferencias.• Determinar la efectividad de una campaña publicitaria.

La tarea de seleccionar y diseñar las técnicas de medicióncorrecta es responsabilidad del especialista de investigación.Para ello debe controlar factores claves como el error muestra yel error de medición.Obviamente, se necesita estar seguro de que la técnicaescogida sea satisfactoria y eficaz en el control del error de

medición.

QUE ES EL ERROR MUESTRAL?

Diferencias existentes entre el valor de la muestra y el valor real de la población implícita.

ERROR DE MEDICIÓN

El error de medición puede ser determinado, y es siempre una intrínseca de cada sistemade medición.

En el error de medición, influye principalmente los siguientes aspectos:

• La parte a medir.• El equipo de medición.• Las condiciones medioambientales.• La persona que mide.• El procedimiento o forma de realizar la medida.

El tipo de error cometido puede ser:

• ALEATORIO:

Es el producido por el sistema de realizaciónde la medición. Su valor no afecta al valorreal ni al promedio. Se representa mediantela letra “r”.

• SISTEMÁTICO:

No es constante, es el error de redondeoque se lleva a cabo en cada una de lasmediciones que se efectúan. Es el llamadosesgo y se escribe b (bias).

LOS DOS TIPOS DE ERRORES PUEDEN DARSECONJUNTAMENTE. ES MUY IMPORTANTECONOCER LA CANTIDAD DE ERROR QUE SEESTÁ COMETIENDO.

“A MAYOR NÚMERO DE OBSERVACIONESCONTROLAMOS EL ERROR DEL AZAR

(ALEATORIO), PERO NO EL SESGO (ERRORSISTEMÁTICO)”.

• Estandarizar los métodos de medición en el manual de operaciones.

• Adiestramiento y acreditación del observador.

• Refinamiento del instrumento de medida.

• Automatización del instrumento.

• Repetición de la medición.

El proceso de medición comprende el uso de números para representar los fenómenos demarketing, bajo investigación.

El sistema empírico incluye fenómenos de marketing, tales como las reacciones delcomprador frente a productos o anuncios, mientras que el sistema abstracto incluye losnúmeros que se utilizan para representar los fenómenos de marketing.

El proceso de medición puede definirse como aquel que permite desarrollar una relaciónentre el sistema empírico (compuesto por las ciencias físicas, el estudio de las cosas físicas; ylas ciencias sociales, estudios de las personas y el sistema abstracto. EL MARKETING FORMA

PARTE DE LAS CIENCIAS SOCIALES PUESTO QUE COMPRENDE LA ACTIVIDAD HUMANADIRIGIDA A SATISFACER NECESIDADES Y DESEOS A TRAVÉS DE PROCESOS DE INTERCAMBIO.

• Tasa de uso

• Frecuencia

• Conocimiento de compras

• Lealtad

• Personas, lugares o cosas

Cualquier serie de detalles que se ordenan en forma progresiva de acuerdo con el valoro la magnitud en la que cada detalle se coloca, según su cuantificación.

El propósito de una escala es representar de una manera cuantitativa el lugar queocupa una marca, un lugar, un producto, un sabor; o cualquier otro evento respecto aotros.

TIPOS DE ESCALAS

Las escalas se han clasificado en términos de las cuatro características del sistemanumérico. Estas escalas de medición son nominales, ordinales, de intervalos y de razón.

• Escala Nominal• Escala Ordinal• Escala de Intervalos

Escala Nominal

Es aquella en la cual los números o letras sirven sólo como etiquetas para identificar oclasificar por categorías objetivos o eventos.

Estas escalas se utilizan en las formas más simples de medición, principalmente paraclasificación e identificación. Son pocas las restricciones que se imponen en la asignaciónde numerales a los objetos o eventos. El sistema numérico utilizado en esta escala tieneuna definición única de numerales (0, 1, 2, . . . . . . 9)

La identificación a nivel nominal es necesaria para medir marcas, tipos de almacenes,territorios de ventas, ubicaciones geográficas, usuarios grandes versus pequeños, mujeresque trabajan versus mujeres que no trabajan, y conocimiento de marca versusdesconocimiento de marca. Es raro un estudio de investigación de mercados que noincluya datos de marketing de esta naturaleza.

Escala Ordinal

Una escala ordinal define la relación ordenada entre objetos o acontecimientos.

Comprende la característica del sistema numérico del orden de los numerales. Las escalasordinales miden si un objeto o evento tiene, o no, más o menos de una característica quealgún otro objeto o evento. Sin embargo, esta escala no suministra información sobrecuánto más o cuánto menos de la característica poseen los diversos objetos o eventos.

Puede desarrollarse una escala ordinal asignando numerales a los juicios de preferenciade primer, segundo y tercer orden. Esto comprende la asignación de numerales de talforma que la serie númerica resultante conserve, de manera apropiada, la relaciónordenada de los juicios de preferencia.

La regla de la escala ordinal consiste en que puede asignarse cualquier serie de númerosque preserve las relaciones ordenadas presentes en el sistema empírico. Esta restricción de

que los números se ordenan en forma serial elimina sustancialmente muchas seriesnuméricas. Sin embargo, también es cierto que existe mucha libertad con respecto a quéconjunto numérico puede utilizarse.

Escala de Intervalos

Comprende el uso de números para clasificar objetos o eventos de manera que las distanciasentre los numerales corresponda a las distancias entre los objetos o eventos, con relación a lascaracterísticas que se están midiendo. Las escalas de intervalos poseen todos los requisitos deuna escala ordinal, más la característica de “igualdad de diferencia” del sistema numérico. Lalibertad restante en la asignación de números se reduce a la selección arbitraria de una unidadde medición (distancia) y un origen (punto cero). Los ejemplos más comunes de escalas deintervalos son las escalas Fahrenheit y Celsius que se utilizan para medir la temperatura.

Una transformación lineal positiva de una escala de intervalos no cambiará los hallazgos de lainvestigación cuando se utilizan técnicas estadísticas apropiadas. La mayoría de estas técnicaspueden utilizarse para analizar los datos de intervalos; éstas incluyen el rango, la mediaaritmética, la desviación estándar, la correlación producto - etapa, etc. Sólo unas pocastécnicas estadísticas (como la media geométrica, la media armónica y el creciente devariación) podría suministrar resultados equivocados si se aplican a datos de intervalos.

En marketing es muy común que los juicios sobre actitudes, opiniones y predisposición se

manejen como datos de intervalos. Para que sea técnicamente acertado, estos juicios sonordinales.

En el análisis final, es responsabilidad del investigador determinar:

• Qué tan aproximadas a una escala de intervalos son lasrelaciones que existen en los fenómenos de marketing bajo estudio.

• Qué tan apropiado es tratar los datos como escala de intervalos.

Escala de Razón

Tiene todas las propiedades de una escala de intervalos más un punto cero absoluto.En la medición de razón, sólo es posible asignar arbitrariamente un número, es decir, launidad de medición o distancia.

Una vez determinado este número, las asignaciones numéricas restantes están porcompleto determinadas.

El punto cero absoluto o natural se refiere a la asignación del número cero a laausencia de la característica que se está midiendo.

Una escala de razón indica que razones iguales entre los valores de la escala corresponden auna razón igual entre los fenómenos de marketing que se están midiendo.

La afirmación de que las ventas de un producto X son dos veces más grandes que las ventas deun producto Y es perfectamente legítima con datos de escala de razón. Las transformacionesde escala para una escala de razón comprenden una transformación proporcional positiva detal forma y = cx; c>0.

Un gran número de fenómenos de marketing muy importantes poseen las propiedades de unaescala de razón. Estos incluyen ventas, participación de mercado, costos, edades y cantidad declientes. En cada caso existe un cero natural o absoluto.

Toda la gama de técnicas estadísticas puede aplicarse al análisis de datos en escalas de razón.Sin embargo, la importancia de las técnicas de análisis de datos obtenidas mediante una

escala de razón no es significativa, si se compara con aquellas disponibles para el análisis dedatos en escalas de intervalos.

DIFICULTAD EN LA MEDICIÓN

La tarea de medición en el marketing, es difícil ycomprende escalas de medición más bajas que aquellasque se encuentran en las ciencias físicas.

¿Por qué es tan difícil la medición en marketing? Un áreaproblema clave se relaciona con el campo de acción delos fenómenos estudiados, es decir, con elcomportamiento de las personas. El mecanismo demedición típico es hacer preguntas a las personas conrespecto a su comportamiento. El uso de cuestionarios esuna técnica relativamente imperfecta que está sujeta a

errores de medición sustanciales.

La tarea de medición en marketing se complica pormuchos conceptos o constructos que invaden el ámbitode marketing. Estos conceptos deben definirse de maneraprecisa y medirse en un proyecto de investigación demercados si se desea suministrar información útil para la

toma de decisiones gerenciales.

En marketing hay muchos conceptos que no tienen referencias físicas observables. Entre losejemplos se incluyen conceptos como predisposición, actitud, preferencia e imagen. Estosconceptos existen en la mente de los individuos y no son directamente observables.

Para una investigación de mercados eficaz es necesario que los conceptos se definan conexactitud. Esto generalmente puede hacerse de dos maneras, por medio de:

1. Una definición constitutiva

Da el significado de un concepto mediante otros conceptos. Una definición constructiva debeidentificar las características principales del concepto, de tal manera que se diferencienclaramente de otros conceptos.

2. Una definición operacional

Especifica la forma en que debe medirse un concepto. La definición operacional es unaespecie de manual de instrucciones para el investigador. Es decir, define o le da significado auna variable al explicar detalladamente lo que el investigador debe hacer para medirla.

3. Una definición constructiva orienta el desarrollo de una definición operacional.

En marketing se tienen pocos ejemplos de definiciones constructivas y operacionales

estandarizadas de conceptos. Este ha sido un serio problema para la efectividad de losproyectos de investigación de mercados lo que refleja en gran parte la dificultad del procesode medición en este campo de estudio.