La medición es un cimiento estructural de la investigación de mercados, sin ella la toma de decisiones de manera efectiva y eficiente 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 medición correcta es responsabilidad del especialista de investigación. Para ello debe controlar factores claves como el error muestra y el error de medición. Obviamente, se necesita estar seguro de que la técnica escogida 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 sistema de 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 realización de la medición. Su valor no afecta al valor real ni al promedio. Se representa mediante la letra “r”.

• SISTEMÁTICO:

No es constante, es el error de redondeo que se lleva a cabo en cada una de las mediciones que se efectúan. Es el llamado sesgo y se escribe b (bias).

LOS DOS TIPOS DE ERRORES PUEDEN DARSE CONJUNTAMENTE. ES MUY IMPORTANTE CONOCER LA CANTIDAD DE ERROR QUE SE ESTÁ COMETIENDO.

“A MAYOR NÚMERO DE OBSERVACIONES CONTROLAMOS EL ERROR DEL AZAR (ALEATORIO), PERO NO EL SESGO (ERROR SISTEMÁTICO)”.

• 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 de marketing, bajo investigación.

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

El proceso de medición puede definirse como aquel que permite desarrollar una relación entre el sistema empírico (compuesto por las ciencias físicas, el estudio de las cosas físicas; y las ciencias sociales, estudios de las personas y el sistema abstracto. EL MARKETING FORMA PARTE DE LAS CIENCIAS SOCIALES PUESTO QUE COMPRENDE LA ACTIVIDAD HUMANA DIRIGIDA 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 valor o 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 que ocupa una marca, un lugar, un producto, un sabor; o cualquier otro evento respecto a otros.

TIPOS DE ESCALAS

Las escalas se han clasificado en términos de las cuatro características del sistema numérico. 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 o clasificar por categorías objetivos o eventos.

Estas escalas se utilizan en las formas más simples de medición, principalmente para clasificación e identificación. Son pocas las restricciones que se imponen en la asignación de numerales a los objetos o eventos. El sistema numérico utilizado en esta escala tiene una 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, mujeres que trabajan versus mujeres que no trabajan, y conocimiento de marca versus desconocimiento de marca. Es raro un estudio de investigación de mercados que no incluya 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 escalas ordinales miden si un objeto o evento tiene, o no, más o menos de una característica que algún otro objeto o evento. Sin embargo, esta escala no suministra información sobre cuánto más o cuánto menos de la característica poseen los diversos objetos o eventos.

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

La regla de la escala ordinal consiste en que puede asignarse cualquier serie de números que preserve las relaciones ordenadas presentes en el sistema empírico. Esta restricción de que los números se ordenan en forma serial elimina sustancialmente muchas series numéricas. Sin embargo, también es cierto que existe mucha libertad con respecto a qué conjunto numérico puede utilizarse.

Escala de Intervalos

Comprende el uso de números para clasificar objetos o eventos de manera que las distancias entre los numerales corresponda a las distancias entre los objetos o eventos, con relación a las características que se están midiendo. Las escalas de intervalos poseen todos los requisitos de una escala ordinal, más la característica de “igualdad de diferencia” del sistema numérico. La libertad restante en la asignación de números se reduce a la selección arbitraria de una unidad de medición (distancia) y un origen (punto cero). Los ejemplos más comunes de escalas de intervalos 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 la investigación cuando se utilizan técnicas estadísticas apropiadas. La mayoría de estas técnicas pueden utilizarse para analizar los datos de intervalos; éstas incluyen el rango, la media aritmética, la desviación estándar, la correlación producto - etapa, etc. Sólo unas pocas técnicas estadísticas (como la media geométrica, la media armónica y el creciente de variación) 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 son ordinales.

En el análisis final, es responsabilidad del investigador determinar:

• Qué tan aproximadas a una escala de intervalos son las relaciones 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, la unidad de medición o distancia.

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

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

Una escala de razón indica que razones iguales entre los valores de la escala corresponden a una 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 de un producto Y es perfectamente legítima con datos de escala de razón. Las transformaciones de escala para una escala de razón comprenden una transformación proporcional positiva de tal forma y = cx; c>0.

Un gran número de fenómenos de marketing muy importantes poseen las propiedades de una escala de razón. Estos incluyen ventas, participación de mercado, costos, edades y cantidad de clientes. 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 de datos en escalas de intervalos.

DIFICULTAD EN LA MEDICIÓN

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

¿Por qué es tan difícil la medición en marketing? Un área problema clave se relaciona con el campo de acción de los fenómenos estudiados, es decir, con el comportamiento de las personas. El mecanismo de medición típico es hacer preguntas a las personas con respecto a su comportamiento. El uso de cuestionarios es una técnica relativamente imperfecta que está sujeta a errores de medición sustanciales.

La tarea de medición en marketing se complica por muchos conceptos o constructos que invaden el ámbito de marketing. Estos conceptos deben definirse de manera precisa y medirse en un proyecto de investigación de mercados si se desea suministrar información útil para la toma de decisiones gerenciales.

En marketing hay muchos conceptos que no tienen referencias físicas observables. Entre los ejemplos se incluyen conceptos como predisposición, actitud, preferencia e imagen. Estos conceptos 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 con exactitud. 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 debe identificar las características principales del concepto, de tal manera que se diferencien claramente de otros conceptos.

2. Una definición operacional

Especifica la forma en que debe medirse un concepto. La definición operacional es una especie de manual de instrucciones para el investigador. Es decir, define o le da significado a una 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 los proyectos de investigación de mercados lo que refleja en gran parte la dificultad del proceso de medición en este campo de estudio.