PRACTICUM 3: Finanzas y Contabilidad Pública

Transcripción

1 PRACTICUM 3: Finanzas y Contabilidad Pública

2 archivo 11 Investigación de mercados Causal Christian Cruz Castro

3 1. Recapitulación aportación Lean Startup Customer = CANVAS + + Development Produccción Ágil FOCO: EXTERNO Método científico Experimentación Hipótesis Fit: > Problema > Solución Prototyping Pivotes / iteraciones Validación Hipótesis Producción Diseño organización Finanzas enfoque típico

4 2. Investigación de mercados vs Lean Startup Investigación de mercados Lean Startup 1 Definición del problema 2 Elaboración de un método 3 Diseño de la investigación 1 Diseño de la investigación 4 Trabajo de campo 2 Trabajo de campo 5 Preparación y análisis de datos 3 Preparación y análisis de datos 6 Preparación del informe

5 3. Diseño de la investigación CLASIFICACIÓN EXPLORATORIA CONCLUSIVA? (lenguaje) (datos)

6 CLASIFICACIÓN EXPLORATORIA Objetivo: Proporcionar conocimiento y entendimiento Características: Se define vagamente la info. requerida Flexible y no estructurada n es pequeña y no representativa Resultados: Tentativos Consecuencia: Seguida por investigación exploratoria o conclusiva adicional CONCLUSIVA Objetivo: Comprobar hipótesis y examinar relaciones Características: Se define claramente la info. requerida Formal y estructurado n es grande y representativa Resultados: Conclusivos Consecuencia: Los resultados se utilizan como entrada para toma de decisiones CUALITATIVA CUANTITATIVA LEAN STARTUP

7 CONCLUSIVA DESCRIPTIVA Objetivo: Describir las características o funciones del mercado. CAUSAL Objetivo: Buscar asociaciones entre variables que expliquen los fenómenos de interés. ENCUESTA EXPERIMENTO LEAN STARTUP

8 DISEÑOS EXPERIMENTALES O CAUSALES Preexperimentales Experimentales Verdaderos Cuasi Experimentales Estadísticos 1) Estudio de caso único 2) Prueba Previa y Posterior a un grupo 3) Grupo Estático 1) Prueba Previa y Posterior con Grupo de Control 2) Prueba Posterior con Grupo de Control 3) Diseño de 4 grupos de Solomon 1) Series temporales 2) Series temporales múltiples 1) Bloques aleatorios 2) Cuadro latino 3) Factorial

9 1) Diseños pre-experimentales No controlan los factores externos mediante la aleatoriedad 2) Diseños experimentales verdaderos El investigador puede asignar de manera aleatoria unidades de prueba y tratamientos a grupos experimentales. 3) Diseños cuasi experimentales Aplican parte de los procedimientos de la experimentación verdadera pero les falta control experimental. 4) Diseños estadísticos Permite el control estadístico y el análisis de variables externas.

10 4. Investigación causal o experimental 1) Variables Independientes o tratamientos: Son las variables o alternativas manipuladas (es decir los niveles de estas variables son cambiados por el investigador) y sus efectos son medidos y comparados. Ejemplos: niveles de precios, empaques, y temas publicitarios.

11 2) Unidades de prueba: Son individuos, organizaciones u otras entidades cuyas respuestas a las variables independientes o tratamientos son examinados. Ejemplos: consumidores, tiendas o zonas geográficas.

12 3) Variables dependientes: Son las que miden el efecto de las variables independientes en las unidades de prueba. Ejemplos: ventas, utilidades y participación de mercados.

13 4) Variables externas (o extrañas): Son todas las que no son variables independientes y que afectan la respuesta de las unidades de prueba. Estas variables pueden confundir las mediciones de variables dependientes, de manera que debilitan o invalidan los resultados del experimento. Ejemplos: el tamaño de la tienda, la ubicación geográfica, el flujo de tráfico de la tienda, la antigüedad de la tienda y el esfuerzo competitivo.

14 5) Experimento: Se forma cuando el investigador manipula una o más variables independientes y mide sus efectos en una o más variables dependientes, mientras controla el efecto de las variables extrañas.

15 6) Diseño experimental: Conjunto de procedimientos que especifican: 1) Las unidades de prueba y cómo éstas unidades se dividirán en submuestras homogéneas; 2) qué variables independientes o tratamientos se manipularán; 3) qué variables dependientes se medirán; 4) cómo se controlarán las variables externas.

16 X O R = = = la exposición de un grupo a una variable independiente o tratamiento, cuyos efectos deben medirse. el proceso de observación o medición de la variable dependiente sobre las unidades o grupos de prueba de unidades. asignación aleatoria de unidades o grupos de prueba para separar los tratamientos (con el objeto de ganar validez estadística). Diseño de prueba previa y posterior con grupo de control:

17 1) Validez Interna: Examina si los efectos observados en las unidades de prueba pueden haber sido causados por otras variables distintas al tratamiento. Es el mínimo básico que debe estar presente en un experimento antes de hacer cualquier conclusión acerca de los efectos del tratamiento. 2) Validez Externa: Se refiere a si las relaciones de causa y efecto encontradas en el experimento se pueden generalizar. Nos permite deducir a qué poblaciones, entornos, tiempos, variables independientes y variables dependientes pueden proyectarse los resultados.

18 Anexo: Investigación de mercados

19 1 Definición del Problema Discusión tomadores de decisión Entrevistas con expertos Análisis de datos secundarios Investigación cualitativa Contexto del problema Información Histórica y Pronósticos Recursos y restricciones Objetivos Conducta de compra Entorno legal Entorno económico Capacidades tecnológicas y de marketing Problema de decisión gerencial Problema de investigación de mercados

20 2 Elaboración de un método Bases teóricas objetivas Modelo analítico: verbal, gráfico, matemático Enunciado General y Preguntas de Investigación Hipótesis Especificación de la Información necesaria Elaboración de un Método

21 3 Diseño de la investigación Grupos enfoque 1 exploratorio directo indirecto Entrevistas Proyectivas 1. Asociación 2. Complementación 3. Construcción 4. Expresión conclusivo descriptivo causal transversal longitudinal pre-experimental experimental Cuasi experimental estadístico 1. Simple 2. Múltiple 1. Caso único 2. Prueba previa y posterior a 1 grupo 3. Grupo estadístico 1. previa y post. + grupo de control 2. post. + grupo de control 3. 4 group Solomon 1. Series temporales 2. Series temporales múltiples 1. Bloques aleatorios 2. Cuadro latino 3. Factorial 2 Selección escala: Selección escala de medición: 1. Nominal 2. Ordinal 3. Intervalo 4. Razón comparativa no comparativa 3 Encuesta piloto Encuesta definitiva

22 4 Población objetivo a) Elementos b) Unidad de muestreo c) Extensión d) Tiempo Marco de muestreo Técnica de muestreo No Probabilístico 1. Muestreo por conveniencia 2. Muestreo por juicio 3. Muestreo por cuota 4. Muestreo bola de nieve medias proporciones Tamaño de muestra Probabilístico 1. Muestreo aleatorio simple 2. Muestreo sistemático 3. Muestreo estratificado 4. Muestreo por agrupamientos Ejecución Abreviaturas: 1 = Selección del diseño de investigación. 2 = Procedimientos de medición y preparación de escalas. 3 = Redacción del cuestionario. 4 = Muestreo y tamaño de la muestra

23 4 Trabajo de campo Selección de los trabajadores de campo Capacitación de los trabajadores de campo Supervisión de los trabajadores de campo Validación del trabajo del campo Evaluación de los trabajadores de campo

24 5 Preparación y análisis de datos Preparación de los datos Técnicas univariadas Datos métricos Datos no métricos Verificación de cuestionarios Revisión 1 muestra 2 o + muestras 1 muestra 2 o + muestras prueba t prueba z frecuencia chi cuadrada K-S corridas binomial Codificación Transcripción Independientes prueba t 2 grupos prueba z varianza Relacionadas prueba t pareada Independientes chi cuadrada Mann-Whitney mediana K-S varianza K - W Relacionadas signos wilcoxon McNemar chi cuadrada Técnicas multivariadas Depuración de los datos Dependencia Interdependencia Ajuste estadístico de datos 1 var dependiente +2 var dependiente Interdependencia de variables semejanza entre objetos Elección de técnica análisis tabulación cruzada anova y ancova regresión múltiple análisis de discriminantes análisis conjunto análisis multivariado de anova y ancova correlación canónica análisis de discriminantes múltiples análisis factorial análisis de agrupamientos escalas multidimensionales

25 6 Preparación y presentación del informe Definición del problema, método, diseño de la investigación y trabajo de campo Análisis de datos Interpretación, conclusiones y recomendaciones Preparación del informe Presentación oral Lectura del informe por parte del cliente Seguimiento de la investigación

26 Fuentes: Investigación de Mercados / Naresh K. Malhotra Investigación de Mercados./ kinnear y Taylor