Experimentos, metodología para analizar el comportamiento del

consumidor

José Ignacio Azuela

Preliminares

Los diseños experimentales son una metodología idónea para analizar el comportamiento del consumidor.

Si bien, existen otros métodos que nos permiten analizar el comportamiento, los experimentos son los únicos que nos permiten manipular las variables.

Preliminares

Estos suponen una poderosa herramienta que nos permite identificar las relaciones causales entre una variable independiente y una dependiente.

Por ejemplo, podríamos preguntarnos si la motivación afecta al rendimiento académico.

Tipos de Variables

Típicamente tenemos: variables independientes, variables dependientes, variables de control. Variables independientes. Aquellas que son manipuladas directamente por quien hace la investigación. En el caso de nuestro ejemplo anterior sería: motivación. Variables dependientes. Son las que registran el efecto (o resultado) que se produce durante el experimento, éstas registran los cambios que hacemos en las variables independientes. Siguiendo con el ejemplo sería: rendimiento académico.

Tipos de Variables

Variables de Control. Son las condiciones o elementos que hacen del diseño de investigación un experimento. En otras palabras, éstas son las variables que controlamos o que no permitimos que varíen.

Tipos de Escalas

Aunque en los experimentos podemos emplear distintos tipos de escalas de medida, las especificaciones más básicas contemplan dos distintas:

Escalas de Razón (continuo). Estas escalas son aquellas que registran valores absolutos. Están asociadas a variables del tipo cuantitativo, por ejemplo: edad, peso, rendimiento académico, etc. Esta es la escala más apropiada para registrar la variable dependiente.

Escala Nominal (concretamente dicotómicas). Las dicotómicas registran valores 0 y 1. Están asociadas principalmente a variables cualitativas por ejemplo: género, estado civil, motivación, etc. Esta es la escala más apropiada para registrar la variable independiente.

Tipos de Escalas

Motivación (dicotómica)

Rendimiento Académico (continuo)

1, 2, 3, 4, 5,… n 1 0

Tipos de Escalas

Motivar = 1 V. independiente G. Experimental

Motivar = 0 V. independiente

G. control

Rendimiento Académico

V. dependiente

Estímulos

Esta es quizá la parte más interesante y en la que se puede proponer cosas nuevas en la investigación.

Sabemos que el propósito es medir la relación causal entre variables. En este caso, los efectos de la motivación sobre el rendimiento académico. También sabemos que tipos de escalas emplear. Sin embargo, aún no hemos determinado la forma en la registraremos la motivación ni el rendimiento académico.

Posibilidades hay muchas, y éstas tendrán que ser consistentes con las definiciones que adoptemos de cada uno de los conceptos. A modo de ejemplo:

Estímulos

Motivación Rendimiento Académico

Examen Estandarizado

Refuerzo verbal

Ausencia de refuerzo

Estímulos

No obstante, posibilidades hay muchas, a continuación algunos ejemplos míticos de estímulos en la investigación:

El Gorila Invisible: Simons and Chabris (1999).

Donas y Bagels: Levitt (2006).

Suma tres dígitos: Kahneman (2002)

Es importante que sea sutil en la selección de estímulos y, en general, en el diseño del experimento pues si éstos son obvios, se condiciona a los participantes.

Métodos de Recolección de Datos

Cuando se colectan datos para un experimento, es posible elegir entre dos metodologías de recolección:

1. Manipulando la variable independiente usando diferentes entidades. Bajo este método, diferentes grupos de entidades (participantes) toman parte de la condición experimental. Siguiendo con nuestro ejemplo, en los diseños independientes, a un grupo se le motiva y a otro no.

2. Manipulando la variable independiente usando las mismas entidades. Bajo este método, el mismo grupo de participantes toma parte en la condición experimental y de control. Siguiendo con nuestro ejemplo, en los diseños de medidas repetidas, a un grupo se le motiva y se evalúa su desempeño, posteriormente, al mismo grupo se le evalúa pero sin hacer la motivación.

Muestras Homogéneas

Con la finalidad de evitar sesgos y efectos no atribuibles al “estímulo”, en los experimentos es muy importante contar con muestras homogéneas:

1. Características Socio-demográficas (en los escenarios más simples).

2. Características Psicográficas (en escenarios más complejos).

Muestras Homogéneas

Ejemplo de muestra homogénea:

Edad: deberíamos centrarnos en un segmento bien delimitado.

NSE: Deberíamos trabajar con uno de los diferentes Niveles Socio-económicos.

Estudios: …

Problemas potenciales: validez interna (ejemplo, si desea saber los efectos de estímulos caritativos sobre la intensión de donar. Si se cuenta con una muestra heterogénea, donde pueda haber personas caritativas y no-caritativas que no hayan sido previamente identificadas, entonces no sabrá si el efecto se debe al estímulo o la característica personal)

Asignación Aleatoria de Participantes

Aún y con muestras homogéneas, podemos encontrar diferencias dentro de los participantes analizados. Por mencionar ejemplos: estado de ánimo, predisposición, entre otras.

Estas diferencias pueden traducirse en variables no controladas (variables extrínsecas) y conducir a sesgos (problemas de validez externa).

Para reducir este problema, lo propio es realizar una asignación aleatoria de los participantes a cada uno de los grupos: experimental y de control.

Comparación de dos medias Caso de Estudio

La forma más simple de realizar un experimento es empleando una única variable independiente que ha de ser manipulada de dos formas (variable dicotómica) y sólo un resultado es medido.

En otras palabras, la forma más simple es a través de una única variable independiente y contando con dos grupos; el experimental y el de control (diseños independientes).

Comparación de dos medias Caso de Estudio

En este escenario, en donde sólo se tienen dos grupos (experimental y de control), el procedimiento estadístico apropiado es el de comparación de medias.

Un ejemplo: El objetivo es evaluar los efectos de la aprobación social (el deseo de ser bien vistos por los demás), sobre las disposiciones de pago de los individuos.

Comparación de dos medias Caso de Estudio

Concretamente, se desea evaluar sus efectos sobre una estrategia de precios llamada “Paga lo que tu quieras”.

Pay What You Want o paga lo que tú quieras, es una estrategia en la que el consumidor establece el monto que desea pagar por un determinado bien o servicio. En este mecanismo el vendedor no puede rechazar la oferta, está obligado a aceptar el precio que el consumidor establezca (Kim, Natter & Spann, 2009).

Nuestra hipótesis sugiere que aún y cuando el consumidor puede realizar pagos $0, éste tenderá a hacer pagos positivos por el deseo de obtener la aprobación social

Comparación de dos medias Caso de Estudio

Muestra: Nuestro experimento se llevó a cabo en las instalaciones de la Facultad de Comercio y Administración de Tampico de la Universidad Autónoma de Tamaulipas durante el mes de julio de 2014. Al tratarse de un experimento de campo, cualquier individuo podía participar en él. Sin embargo, filtramos y seleccionamos sólo aquellas observaciones pertenecientes a empleados de la Universidad (profesores, intendentes y administrativos), quedándonos con una muestra final de 49 participantes. Lo anterior se hizo con la intención de constituir una muestra homogénea que, ofrezcan una predicción más exacta que si se realizase con muestras heterogéneas (Calder et al. 1981).

Comparación de dos medias Caso de Estudio

Procedimiento: Con la finalidad de identificar los efectos de la aprobación social, se diseñaron dos escenarios: pagos privados y pagos públicos. La selección del escenario (público o privado) se realizó a través de un dado electrónico, de tal modo que cada participante era conducido aleatoriamente a una u otra situación de compra. A continuación se describen los escenarios: Pago en punto de venta. En este escenario se simuló el pago público pues el individuo paga su cup cake al tiempo que lo recibe y frente a quien lo vende. Pago fuera del punto de venta. En este escenario se simuló el pago privado, aquí el participante recibía su cup cake y se le invitaba a realizar su pago en la papelería de la Facultad. Aunque en las investigaciones previas la evaluación del pago privado suponía la ausencia de una persona que realice el cobro (por ejemplo pagos electrónicos). En este caso, aunque no evitamos la figura del cobrador (por así llamar a la persona que recibe el pago), des-localizamos la adquisición del producto del pago. Asimismo, no se exige al participante entregar un comprobante que testifique haber realizado el pago. Con lo cual, creemos que el pago mantiene los principios de uno privado.

Prueba t para muestras independientes

Prueba t para muestras independientes

Prueba t para muestras independientes

Es para identificar si las varianzas son diferentes entre los grupos. p < .05

Es para probar que los grupos son significativamente diferentes. p < .05

Prueba t para muestras independientes

¿Cómo interpretamos estos resultados? Los individuos, aún y teniendo la oportunidad de pagar cero, ofrecen pagos positivos. De hecho, la mayor parte (el 59.2%) paga MX$ 10 por cada cup cake, un valor que se aproxima sensiblemente al precio de mercado (MX$ 15) y que supera el coste de producirlo (se estima que el costo de cada cup cake ronda entre los MX$ 7 y MX$ 7.50). En los extremos, encontramos que una proporción muy pequeña de los individuos (tan sólo el 6.1%) decidió aprovecharse de la estrategia de precios y pagó MX$ 0. Por oposición una proporción aún más pequeña (2%) manifestó un comportamiento compensatorio pagando incluso por arriba del valor de mercado (MX$ 20). Cabe mencionar que ese 6.1% de la muestra, realizó su pago de forma privada. Con lo cual, era esperado que hubiera pagos próximos al cero.

Prueba t para muestras independientes

En el cuadro 3 se muestran los estadísticos descriptivos por grupos de individuos, en él se observa que, y como era esperado, el pago medio es mayor en el grupo de individuos que hicieron su pago público (MX$ 8.52 frente a un MX$ 7.70 del pago privado). De hecho, el pago medio de éste grupo es incluso superior al pago medio del total de individuos (MX$ 8.18). En ambos grupos (pagos público y pagos privados) se observa que el pago promedio se sitúa por encima de los costes de producción del cup cake (entre MX$ 7 y MX$ 7.50 el costo estimado).

Prueba t para muestras independientes

Lamentablemente, y aunque encontramos diferencias en los pagos promedio entre un grupo y otro, nuestros resultados no apoyan la hipótesis que sugería diferencias significativas entre aquellos que lo realizaban en público frente a quienes hacían el pago privado. La prueba Levene para la igualdad de varianzas muestra una significatividad de .128, que es mayor que .05, con lo cual la varianza entre ambos grupos es muy similar. Lo mismo ocurre con la significatividad bilateral de t (46 grados de libertad)= .952, p= .346. Así pues, no podemos inferir que la introducción del pago privado afecte en la disposición de pago de los individuos (véase cuadro 4).

Preguntas

¿Se pueden comparar más de dos medias? • Sí, es posible comparar más de dos medias. De hecho es una práctica común, para

hacerlo es necesario prestar atención a las variables independientes que utiliza pues, por decir un ejemplo, requerimos tres grupos (Estímulo A, Estímulo B y Control). Si seguimos el ejemplo que hemos analizado, diríamos que a un grupo se le motiva positivamente, a otro grupo se le (des) motiva y a un tercer grupo no se le presente estímulo.

• En estos casos se requiere de otro tipo de análisis estadístico: ANOVA (Análisis de la Varianza) o ANCOVA (Análisis de la Covarianza), dependiendo del tipo de escalas que utilice.

NOTA: otros experimentos, especialmente aquellos que relativos a la elección de consumo, emplean Modelos Probit.

Preguntas

¿Se puede tener más de una variable independiente? • Sí es posible, éstos modelos son más complejos, en ellos puede haber más de una

variable independiente dentro del grupo experimental.

¿La variable dependiente puede ser dicotómica o nominal? • Sí es posible, en los experimentos que se interesan por la elección de consumo,

donde la dependiente puede ser: Opción A, Opción B u Opción C, la variable dependiente es una nominal (Modelos Probit).