Los paneles online escoceses ya lo sabían

Escrito por Ruth Alonso el 19 de septiembre 2014

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Despu√©s de tantas idas y venidas, tantas predicciones, especulaciones, interpretaciones‚Ķ ayer lleg√≥ la hora de la verdad. Los escoceses ten√≠an que votar si quer√≠an que su pa√≠s siguiera formando parte del Reino Unido o no. Con m√°s de 10 puntos de diferencia entre las dos opciones de respuesta, Escocia ha dejado claro que NO quiere la independencia (S√≠ 44,70% – No 55,30%). Y este resultado, adquiere a√ļn m√°s valor, cuando leemos que la participaci√≥n fue del 84,59%, un porcentaje de participaci√≥n inusualmente elevado.

 

Pero, ¬Ņqu√© dec√≠an las predicciones de los paneles online?

En 2011 se empezaron a realizar los primeros sondeos para averiguar qué preferían los ciudadanos escoceses, sondeos que no han dejado de realizarse hasta pocos días antes del referéndum de ayer (podéis consultar el listado de los estudios realizados en Wikipedia).

La mayoría de estos sondeos se han realizado mediante paneles online de empresas especializadas en investigación de mercados. Los resultados obtenidos, en su mayoría, se han acercado mucho al dato final, y es que la penetración de Internet en Escocia es superior al 80%.

A este factor se suma la existencia de unos paneles de acceso maduros y representativos de la sociedad. Y, por √ļltimo, debemos tener en cuenta que el online elimina el sesgo del entrevistador. Todo ello hace que la metodolog√≠a online sea ya un canal perfectamente v√°lido para conocer las preferencias reales de los electores.

 

Fuentes consultadas:

http://www.lavanguardia.com/internacional/referendum-escocia/20140919/54415193418/escocia-indepencia.html

http://www.scotland.gov.uk/About/Performance/scotPerforms/indicator/internet

http://en.wikipedia.org/wiki/Opinion_polling_for_the_Scottish_independence_referendum,_2014

 

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Conclusiones del Chilescopio 2014

Escrito por Ruth Alonso el 12 de septiembre 2014

El pasado 27 de agosto de 2014 Netquest tuvo la oportunidad de asistir al evento de Chilescopio y en este post queremos compartir con vosotros esta experiencia.

Fruto de nuestra colaboración con Chilescopio 2014, en esta edición se ha ampliado el enfoque ofreciendo una comparativa de las actitudes de los chilenos hacia las marcas, junto con las de argentinos, peruanos y colombianos.

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El estudio de Chilescopio presenta en esta edici√≥n c√≥mo son los chilenos con respecto a otros pa√≠ses a trav√©s de una serie de encuestas realizadas a miembros del panel Netquest en Chile, Argentina, Colombia y Per√ļ. Los resultados generan una idea sobre las tendencias de estilos de vida y consumo en estos pa√≠ses.

Algunas de las conclusiones del estudio son:

  • Chile se destaca en el grado de satisfacci√≥n en desarrollo econ√≥mico por sobre de Argentina Colombia y Per√ļ.
  • Las tem√°ticas que m√°s insatisfacci√≥n generan en los chilenos son: salud, transporte y respeto por los derechos de los trabajadores.
  • A√ļn perteneciendo a un mismo continente, cada pa√≠s de Latinoam√©rica tiene sus particularidades y debe ser estudiado individualmente.

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Para Netquest fue un placer colaborar y agradecemos la entusiasta recepción por parte de las empresas.

Puedes consultar el documento ‚ÄúC√≥mo son los chilenos respeto a otros pa√≠ses‚ÄĚ aqu√≠.

 

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Correlación no es causalidad

Escrito por Carlos Ochoa el 13 de agosto 2014

Me ha parecido muy oportuno el post publicado en Xataka Ciencia,  en un momento en el que tanto se habla de BIG DATA como la herramienta que debe gobernar la investigación y el desarrollo del conocimiento. En este post Sergio Parra nos recuerda una máxima que un investigador no debe olvidar: correlación no implica causalidad. Dicho en otras palabras, que dos hechos sucedan al mismo tiempo no significa que necesariamente uno sea causa del otro. Olvidar esta máxima, conocida como CINAC (Correlation is not a cause) nos puede conducir a conclusiones erróneas de consecuencias a menudo dramáticas.

Existen muchos ejemplos de este fen√≥meno. En Xataka mencionan ¬†el pol√©mico asunto de la homeopat√≠a. Los consumidores de este tipo de productos perciben una mejor√≠a en su patolog√≠a y la atribuyen al producto ingerido, cuando la mejora podr√≠a deberse a una simple remisi√≥n espont√°nea o a un efecto sugestivo indirecto (aunque tambi√©n podr√≠a argumentarse que eso puede considerarse una causa de curaci√≥n). Desde la web de¬†Spurious Correlations¬†nos ofrecen curiosos ejemplos de hasta qu√© punto podemos llegar a conclusiones absurdas si establecemos esta clase de relaciones con datos estad√≠sticos… por ejemplo, podr√≠amos llegar a decir que la inversi√≥n de USA en ciencia, espacio y tecnolog√≠a es la causa de los suicidios por estrangulamiento. En realidad, ambos hechos tienen una correlaci√≥n enorme (0,99), pero eso, en s√≠ mismo, no significa gran cosa.

 

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Sin duda la b√ļsqueda de correlaciones est√° en el coraz√≥n de la revoluci√≥n del conocimiento que estamos viviendo hoy en d√≠a. Sin ir m√°s lejos, es la clave del √©xito de Google. La prodigiosa capacidad del buscador para mostrar el contenido que est√°s buscando, corrigiendo incluso el t√©rmino de b√ļsqueda empleado, se basa en el an√°lisis de coincidencias. En una entrevista publicada recientemente en Research World,¬†Kenn Cukier (Data Editor en The Economist y coautor de ‚ÄúBig Data: Una revoluci√≥n que transformar√° el modo en el que vivimos, trabajamos y pensamos‚ÄĚ), afirmaba lo siguiente:

La causalidad es genial, pero a menudo es muy dif√≠cil de lograr, o si la conseguimos puede que sea demasiado tarde. Si s√≥lo nos fijamos en la correlaci√≥n, a menudo es suficiente.¬†Imaginemos por un momento que somos una gran empresa de productos de consumo. Tenemos una gran variedad de productos y diferentes perfiles de consumidores, y queremos hacer un env√≠o de cupones ofreciendo lo que es m√°s probablemente que compre cada persona y que actualmente no compra, bas√°ndonos en la informaci√≥n de su cesta de la compra habitual. Podr√≠amos hacer estudios y test a ciegas, para descubrir qu√© hay detr√°s de sus decisiones ‚Äď y en muchas ocasiones querremos descubrirlo – pero la correlaci√≥n nos ayudar√° a conseguir lo mismo. Podemos abandonar nuestra devoci√≥n por la causalidad y simplemente confiar en la correlaci√≥n, porque para muchas cosas, es lo √ļnico que verdaderamente necesitamos.¬†

Probablemente buscar correlaciones entre sucesos sea la √ļnica manera razonable de navegar¬†entre la gigantesca mara√Īa de informaci√≥n que generamos hoy en d√≠a. Douglas Edwards, empleado n√ļmero 59 de Google, nos proporciona una ilustrativa historia sobre esta aproximaci√≥n al problema. Douglas, en los inicios de Google, recibi√≥ el encargo de lanzar una campa√Īa de banners para obtener usuarios. Para ello, planific√≥ una investigaci√≥n de mercados, una fase de an√°lisis, contrataci√≥n de agencia publicitaria, pilotos… El lanzamiento requer√≠a 7 semanas. Cuando present√≥ su plan a Sergey Brin, uno de los fundadores, √©ste lo escuch√≥ atentamente y finalmente le dijo “ven ma√Īana con 100 banners diferentes. Eso nos deber√≠a dar suficiente diversidad gen√©tica para ver cu√°les son efectivos. Abandona los anuncios perdedores y vuelve con otros 100 banners el d√≠a siguiente”.

Esta an√©cdota de Google nos lleva al coraz√≥n del debate. En un entorno en el que el coste de experimentar y observar es tan bajo, no necesitamos una comprensi√≥n profunda de cu√°l es la causa de que un cliente haga clic en un banner. Seguramente s√≥lo necesitamos observar qu√© elementos presentes en ese banner correlacionan con el √©xito. Pero, ¬Ņpuede la correlaci√≥n darnos todas las respuestas que necesitamos?, ¬Ņno estaremos renunciando a una parte esencial del problema que podr√≠a conducirnos a nuevos caminos inexplorados?

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Preguntar es un arte (o m√°s bien una ciencia)

Escrito por Ruth Alonso el 4 de julio 2014

De todos es sabido que preguntar es de sabios, pero m√°s sabio es aquel que sabe c√≥mo preguntar, aquel que tiene “arte para preguntar”. Aunque, como ver√©is en el art√≠culo [ENG] que os presentamos hoy, a veces preguntar es m√°s una ciencia que un arte…

Carlos Ochoa, Director de Marketing e I+D de Netquest, y Melanie Revilla, Postdoctorada de la Universidad Pompeu Fabra – RECSM, han trabajado conjuntament bajo el paraguas del grupo de investigaci√≥n R2Online, para llevar a cabo un estudio que averiguar√° hasta qu√© punto es importante el dise√Īo de un cuestionario para obtener datos de calidad.

La manera en que preguntamos por un dato o una opini√≥n a una persona, determina los resultados que obtenemos. Esta es la raz√≥n por la cual un cuestionario debe ser creado por un investigador experto, poniendo atenci√≥n a los efectos que el dise√Īo de las preguntas tendr√° sobre los resultados del estudio.

Los resultados del estudio, presentados en este art√≠culo bajo el t√≠tulo ‚ÄúDifferent scales, different results” (Escalas diferentes, resultados distintos), se han obtenido a trav√©s de un experimento realizado a los paneles de Netquest en Espa√Īa, M√©xico y Colombia. El proyecto consisti√≥ en preguntar sobre los ingresos y el tama√Īo del hogar de tres maneras distintas…

¡Lee el artículo entero aquí! [ENG]

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√öltimas plazas para el Summer School in Survey Methodology

Escrito por Ruth Alonso el 2 de julio 2014

¡Hoy os presentamos la Summer School de la Universidad Pompeu Fabra!

A través del RECSM (Centro de Investigación y Especialización en Metodología de la Encuesta), la UPF pone en marcha una escuela de verano con una serie de 4 cursos intensivos sobre la metodología de encuesta.

El programa se realizará a lo largo de una semana, del 7 al 11 de julio, y se impartirá en Barcelona. Esta Summer School tiene como objetivo dar a conocer procedimientos para la aplicación de cuestionarios y técnicas estadísticas sofisticadas para examinar los datos.

Cada uno de los 4 cursos del RECSM tendrá una duración determinada y constará de profesores de prestigio internacional:

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Curso A:  Survey nonresponse

Fecha: del 7 al 9 de julio

Profesor: Ineke Stoop

 

Curso B: Designing and Conducting Business Surveys

Fecha: del 9 al 11 de julio

Profesor: Diane K. Willimack and Jacqui Jones

Curso C: Spatial data analysis

Fecha: del 7 al 9 de julio

Profesor: Albert Esteve y Antonio López-Gay

 

Curso D: Multilevel Modeling

Fecha: del 9 al 11 de julio

Profesor: Leonardo Grilli

 

Estos cursos van dirigidos a aquellos profesionales que desarrollen tareas de dise√Īo e implementaci√≥n de cuestionarios, as√≠ como a profesores, investigadores y estudiantes de la materia.

Ap√ļntate a alguno de estos cursos y adquirir√°s conocimientos sobre las principales cuestiones relacionadas con la aplicaci√≥n de encuestas en los estudios de investigaci√≥n y la mejor manera de lidiar con ellos y con los resultados obtenidos.

¡Para más información entra en la web del Summer School in Survey Methodology!

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CATI y CAWI ¬Ņla pareja perfecta?

Escrito por Ruth Alonso el 25 de junio 2014

Hoy os queremos presentar los resultados de un experimento metodológico que hemos realizado junto a GESOP. El estudio tenía el objetivo de ver hasta qué punto es viable llevar a cabo un proyecto de investigación utilizando dos métodos de recolección de datos simultáneos: CATI y CAWI.

Os dejamos ahora con el artículo que GESOP ha publicado en su blog para presentar las conclusiones de este experimento:

En las pr√≥ximas l√≠neas nos proponemos compartir el experimento metodol√≥gico realizado por GESOP, en colaboraci√≥n con¬†Netquest, con el objetivo de¬†evaluar la viabilidad de utilizar simult√°neamente¬†m√°s de un m√©todo de recogida de la informaci√≥n en estudios cuantitativos de car√°cter social y/o pol√≠tico. En concreto, hemos querido comprobar la viabilidad de combinar¬†la metodolog√≠a on-line y la telef√≥nica¬†para la obtenci√≥n de una √ļnica muestra representativa de la poblaci√≥n, manteniendo en todo momento la calidad de los resultados obtenidos. [...]

Desde hace tiempo, GESOP viene observando una dificultad creciente para contactar con determinados segmentos de poblaci√≥n a trav√©s del tel√©fono fijo, como consecuencia del lento pero progresivo descenso de la presencia de este dispositivo en los hogares de nuestro pa√≠s. Esta tendencia a la baja del tel√©fono fijo se est√° produciendo a la vez que crece de forma imparable el uso de Internet. Todo parece indicar, adem√°s, que ambas tendencias se dan a velocidades diferentes seg√ļn la edad de los individuos. As√≠, muchos j√≥venes se desprenden del fijo cuando se independizan, pero pr√°cticamente todos ellos disponen de acceso a Internet y utilizan la red con frecuencia. En cambio, entre los individuos de m√°s edad se sigue manteniendo el tel√©fono fijo en el hogar, pero el uso de Internet todav√≠a no es general, sobre todo a partir de los 65 a√Īos. De hecho, entre los mayores, el acceso a la red todav√≠a est√° muy determinado por la capacidad econ√≥mica y el nivel de estudios de los individuos.

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As√≠ pues, a partir de la experiencia adquirida a lo largo de los a√Īos por GESOP en la planificaci√≥n y realizaci√≥n de trabajo de campo a trav√©s de diferentes m√©todos, se ha formulado la hip√≥tesis de que la combinaci√≥n del tel√©fono e Internet para la realizaci√≥n de encuestas de opini√≥n permitir√≠a un acceso m√°s f√°cil, m√°s r√°pido e igual o m√°s representativo que el uso exclusivo de uno de los dos m√©todos en solitario. Se tratar√≠a, pues, de realizar encuestas por Internet para llegar a los segmentos de poblaci√≥n m√°s j√≥venes, entre los que el fijo cada vez est√° menos generalizado, y continuar utilizando el tel√©fono para aquellos segmentos de poblaci√≥n de m√°s edad, entre los que la disponibilidad de fijo en el hogar todav√≠a es habitual. En definitiva, el objetivo es¬†acercarnos a cada segmento de poblaci√≥n a trav√©s del m√©todo que nos garantice un mejor acceso al mismo.

El experimento ha consistido, pues, en la realización de un mismo estudio por dos vías diferentes, para terminar comparando los resultados de las dos muestras recogidas: una totalmente realizada por teléfono y la otra obtenida en parte por teléfono y en parte por internet. Puede verse el detalle del análisis realizado en este documento, que explica la metodología desarrollada, así como el detalle de los resultados obtenidos en cada una de las variables tanto por una vía como por la otra.

La prueba realizada permite concluir que la combinaci√≥n de ambas metodolog√≠as en estudios de car√°cter pol√≠tico o de opini√≥n es factible. Pr√°cticamente no se observan diferencias significativas entre los resultados obtenidos a trav√©s de una t√©cnica y de la otra y las existentes no son estrictamente atribuibles al m√©todo de recogida de la informaci√≥n utilizado. Adem√°s, se ha conseguido llegar de forma m√°s eficaz y eficiente a los diferentes segmentos de la poblaci√≥n objeto de estudio, utilizando en cada caso la metodolog√≠a que asegura un menor sesgo en la muestra resultante. Evidentemente, las conclusiones de esta primera prueba deben ser confirmadas en futuras investigaciones, pero se√Īalan¬†la viabilidad de ir introduciendo la metodolog√≠a online en el √°mbito de los estudios sociales y de opini√≥n p√ļblica, manteniendo el rigor y la calidad de los resultados obtenidos.

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6 factores clave de la investigación de mercados en 2014

Escrito por Ruth Alonso el 19 de marzo 2014

Hoy os presentamos un resumen del¬†GRIT Report, para aquellos que no lo conozcan, se trata de un informe trimestral que realiza el portal GreenBook y que re√ļne las tendencias de la industria de la¬†investigaci√≥n de mercados.

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El GRIT extrae datos encuestando a profesionales del sector que, al fin y al cabo, son los que conocen de primera mano las novedades, cambios y creencias de la investigación de mercados.

En este √ļltimo informe,¬†que pertenece al √ļltimo trimestre de 2013, participaron 2.229 encuestados, 1.786 de los cu√°les fueron proveedores y el 443 fueron clientes, de todo el mundo.¬†A continuaci√≥n, vamos a exponer un resumen realizado por Vision Critical que re√ļne en 6 puntos clave los ejes principales del estudio:

 

1. Técnicas y tecnología no son los factores principales por los cuáles los clientes escogen a sus proveedores

Mientras que hay clientes que sienten que cosas como el √ļltimo paquete estad√≠stico, el √ļltimo m√©todo de recogida de datos o las tecnolog√≠as sofisticadas son lo m√°s importante; los temas m√°s importantes para la mayor√≠a de ellos son realmente las ‚Äúhabilidades blandas‚ÄĚ tales como escuchar, tener personal capacitado y conocimiento de las necesidades del cliente.

Los proveedores est√°n m√°s interesados en herramientas y t√©cnicas, porque gracias a ellas pueden entregar sus resultados. Los clientes, sin embargo, necesitan centrarse en los resultados. Para las agencias asuntos como ‚Äúproyectos finalizados a tiempo‚ÄĚ y ‚Äúr√°pidas respuestas a peticiones‚ÄĚ figuran m√°s arriba de la lista de prioridades de los clientes, cuyas prioridades, por otro lado, son ‚Äúentendimiento de los nuevos canales comunicativos de los clientes‚ÄĚ o ‚Äútener m√©todos √ļnicos‚ÄĚ.

 

2. Los eventos y webinars son clave para mantener a las personas informadas

La lista de clientes y proveedores asistentes a seminarios, conferencias y ferias es un método clave para mantenerse al día, así como los webinars y eventos virtuales. Si no acudes a este tipo de eventos, es probable que te estés quedando atrás, por mucho que leas con asiduidad artículos escritos por profesionales del sector, blogs y prensa especializada.

 

3. El motor de cambio principal del cliente es el presupuesto

Los proveedores parecen estar motivados por una mezcla de necesidades de presupuesto y opciones tecnol√≥gicas, pero los clientes tienen claro cu√°l es su problema n√ļmero uno: las limitaciones presupuestarias.

 

4. Lo viejo es demasiado caro, lo nuevo es desafiante y lo atractivo no est√° probado

Los métodos antiguos, tales como el cara a cara, el CATI y los focus group se perciben como demasiado caros y, en general, demasiado lentos. Nuevos métodos como el análisis de texto y las encuestas vía móvil son vistas como tecnológicamente desafiantes. Las nuevas y atractivas herramientas como la gamification, el crowdsourcing e incluso la monitorización del social media son vistas como técnicas cuya fiabilidad todavía no se ha validado.

 

5. Las comunidades online y la encuestación móvil son las áreas de mayor crecimiento

En t√©rminos de lo que la gente est√° usando y de lo que est√° planeando, las comunidades online sigue siendo el m√©todo de ‚Äúnueva investigaci√≥n‚ÄĚ m√°s destacado, seguido por las encuestas v√≠a m√≥vil. Al otro lado, otras t√©cnicas como el an√°lisis facial, el neuromarketing y las biom√©tricas se mantienen en un papel m√°s secundario.

 

6. Los mensajes clave

> Las nuevas técnicas que están funcionando son las escalables, tales como las comunidades online y la tecnología móvil.

> La manera de hacer investigación es más importante para proveedores que para clientes, mientras los resultados importan más a los clientes.

> Las limitaciones de presupuesto es en la mayoría de casos uno de los factores más influyentes para el cliente en el momento de dar forma al proyecto.

> El punto que diferencia a los proveedores, a ojos de los clientes, es su habilidad por escuchar, pensar y entregar respuestas centradas en el negocio.

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¬ŅQu√© tama√Īo de muestra necesito?

Escrito por Carlos Ochoa el 11 de noviembre 2013

Una de las secciones de nuestra web m√°s visitadas es la CALCULADORA DE MUESTRAS. Gracias a esta aplicaci√≥n, indicando unos datos b√°sicos sobre la poblaci√≥n que deseas investigar y el m√°ximo error que est√°s dispuesto a tolerar, obtienes una estimaci√≥n del tama√Īo de muestra que necesitas para tu encuesta.

A menudo recibimos consultas relativas a esta calculadora: qu√© f√≥rmulas emplea, qu√© significa margen de error, nivel de confianza… Hoy nos proponemos explicar c√≥mo funciona exactamente.

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El problema

El problema a resolver es el siguiente: queremos estudiar un universo de personas (por ejemplo, personas de Brasil entre 15 y 65 a√Īos, un total de 136 millones de personas) mediante una encuesta a una muestra de este universo. Por el hecho de que la muestra es de un tama√Īo inferior al total del universo, vamos a cometer cierto error en los datos que observemos. Si estamos dispuestos a aceptar un % de error determinado, ¬Ņcu√°l es el tama√Īo de muestra m√≠nimo que necesito encuestar?

La forma en que mido el error

Cuando quiero fijar el m√°ximo error que estoy dispuesto a aceptar en una encuesta, lo habitual es referirnos a dos par√°metros: el margen de error y el nivel de confianza. ¬ŅQu√© significa cada cosa?

El margen de error es el intervalo en el cu√°l espero encontrar el dato que quiero medir de mi universo. El dato puede ser en general de dos tipos: una media o una proporci√≥n. Por ejemplo, si quiero calcular la media de hijos que tienen los habitantes de Brasil entre 15 y 65 a√Īos, me gustar√≠a poder decir que la media es 2,1 hijos/persona con un margen de error del 5%. Eso significar√≠a que espero que la media est√© entre 2,1 – 5% y 2,1 + 5%, lo que da un intervalo de 2,00 <-> 2,21.

Si quisiera definir un margen de error para una proporci√≥n, proceder√≠a de forma similar.¬†Por ejemplo, me gustar√≠a poder estimar el n√ļmero de personas de Brasil entre 15 y 65 a√Īos que viven en un piso de propiedad, afirmando que son un total de 61.35 millonres personas (45% de la poblaci√≥n) con un margen del 5% de error, lo que significar√≠a que la realidad est√° entre 64.42 millones (47,25%) y 58.28 millones (42,75%).

El nivel de confianza expresa la certeza de que realmente el dato que buscamos est√© dentro del margen de error. Por ejemplo, siguiendo con el caso anterior, si obtenemos un nivel de confianza del 95%, podr√≠amos decir que el porcentaje de personas de mi universo que viven en un piso de propiedad, en el 95% de los casos se encontrar√° entre el 42,75% y el 47,25%. O dicho de otra manera, si repitiese 100 veces mi encuesta seleccionando muestras aleatorias del mismo tama√Īo, 95 veces la proporci√≥n que busco estar√≠a dentro del intervalo y 5 veces fuera.

Relaci√≥n entre error y tama√Īo de muestra

Margen de error, nivel de confianza y tama√Īo de la muestra siempre van de la mano. Si quiero obtener un margen de error y un nivel de confianza determinado (por ejemplo, error del 5% con confianza 95%) necesitar√© un tama√Īo de muestra m√≠nimo correspondiente. Modificar cualquiera de los 3 par√°metros, altera los restantes:

1. Reducir el margen de error obliga a aumentar el tama√Īo de la muestra.

2. Aumentar el nivel de confianza obliga a aumentar el tama√Īo de la muestra.

3. Si aumenta el tama√Īo de mi muestra, puedo reducir el margen de error o incrementar el nivel de confianza.

Pero, ¬Ņqu√© f√≥rmulas gobiernan la relaci√≥n entre los par√°metros anteriores? El conjunto de teoremas que se conocen como LEY DE LOS GRANDES N√öMEROS viene a nuestro rescate. Estos teoremas son los que dan soporte matem√°tico a la idea de que¬†el promedio de una muestra al azar de una poblaci√≥n¬†de gran tama√Īo tender√° a estar cerca de la media de la poblaci√≥n completa. En concreto, el¬†teorema del l√≠mite central¬†demuestra que, en condiciones muy generales, la suma de muchas¬†variables aleatorias¬†independientes (en el ejemplo, los habitantes de Brasil que tienen piso de propiedad) ¬ęse aproxima bien¬Ľ a una distribuci√≥n normal¬†(tambi√©n llamada¬†campana de Gauss).

Gracias al teorema del l√≠mite central, cuando calculamos una media (p.e. hijos por persona) o una proporci√≥n (p.e. % de personas con piso de propiedad) sobre una muestra, podemos saber cu√°l es la probabilidad de que el universo tenga ese mismo valor o un valor parecido. ¬†El valor que calculemos en la muestra ser√° el m√°s probable para nuestro universo y a medida que nos alejamos de este valor (por arriba o por abajo) cada vez ser√°n valores menos probables. En mi ejemplo, si el 45% de mi muestra de brasile√Īos tiene piso de propiedad, puedo afirmar que 45% es el valor m√°s probable del universo estudiado. Un porcentaje de 44% ser√° algo menos probable, 43% a√ļn menos, etc… Lo mismo sucede para valores superiores: 46% es menos probable que 45%.

La forma en que disminuye la probabilidad a medida que me alejo de la media corresponde a una distribución gaussiana. Podemos fijar un intervalo alrededor del valor más probable, de manera que englobemos el 95% de la probabilidad (nivel de confianza). La distancia a la que me tengo que alejar del valor más probable para englobar este 95% determina el margen de error.

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Seg√ļn el gr√°fico anterior, para una distribuci√≥n normalizada (media 0, desviaci√≥n 1) si queremos englobar los valores que cubren el 95% de los casos, tengo que definir un margen de error entre -1,96 y +1,96 de la media. Si quiero cubrir el 99% de los casos, el margen debe alejarse hasta +-2,58.

Y entonces, ¬Ņqu√© est√° haciendo la calculadora?

Conociendo la propiedad anterior, es muy fácil adaptar las fórmulas de la distribución gaussiana a cualquier caso (sea cuál sea la media y desviación). Vamos a ver con detalle el caso de la estimación de una proporción. Para ello usamos la siguiente fórmula:

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Donde:

n = El tama√Īo de la muestra que queremos calcular

N = Tama√Īo del universo (p.e. 136 millones de brasile√Īos entre 15 y 65 a√Īos)

Z = Es la desviación del valor medio que aceptamos para lograr el nivel de confianza deseado. En función del nivel de confianza que busquemos, usaremos un valor determinado que viene dado por la forma que tiene la distribución de Gauss. Los valores más frecuentes son:

Nivel de confianza 90% -> Z=1,645

Nivel de confianza 95% -> Z=1,96

Nivel de confianza 99% -> Z=2,575

e = Es el margen de error máximo que admito (p.e. 5%)

p = Es la proporci√≥n que esperamos encontrar. Este par√°metro suele confundir bastante a primera vista: ¬Ņc√≥mo voy a saber qu√© proporci√≥n espero, si justamente estamos haciendo una encuesta para conocer esta proporci√≥n?

La raz√≥n de que esta p aparezca en la f√≥rmula es que cuando una poblaci√≥n es muy uniforme, la convergencia a una poblaci√≥n normal es m√°s precisa, lo que permite reducir el tama√Īo de muestra. Si en mi ejemplo, yo espero que como m√°ximo el % de personas que tengan un piso de propiedad sea un 5%, podr√≠a usar este valor como p y el tama√Īo de mi muestra se reducir√≠a. Si por el contrario, desconozco completamente qu√© puedo esperar, la opci√≥n m√°s prudente ser√≠a usar el peor caso: la poblaci√≥n se distribuye a partes iguales entre propietarios y no propietarios, por lo que p=50%.

Como regla general, usaremos p=50% si no tengo ninguna información sobre el valor que espero encontrar. Si tengo alguna información, usaré el valor aproximado que espero (ajustando hacia el 50% ante la duda).

 

La f√≥rmula anterior podemos simplificarla cuando trabajamos con universos de tama√Īo muy grande (se considera muy grande a partir de 100.000 individuos), resultando lo siguiente:

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Ejemplo: Retomamos nuestro caso anterior. Tenemos una poblaci√≥n de 136 millones de brasile√Īos entre 15 y 65 a√Īos, queremos saber qu√© % de ellos vive en un piso de propiedad, con un margen de error del 5% y un nivel de confianza del 95%. Supondremos que no tenemos ninguna informaci√≥n previa sobre cu√°l puede ser el % de propietarios que podemos obtener en la encuesta. En este caso puedo usar la f√≥rmula simplificada pues 136 millones > 100.000, y usaremos p=50% pues no tengo informaci√≥n previa sobre el resultado esperado:

n = 1,96^2 * 0,5 * (1 – 0,5) / 0,05^2 = 384,16 -> 384

Debo encuestar por lo tanto a 384 personas para mantenerme dentro de los niveles de error definidos.

Si a ra√≠z de un estudio realizado el a√Īo anterior obtuvimos que el % de brasile√Īos propietarios de su vivienda era del 20%, y se espera que el dato de este a√Īo no haya variado en m√°s de 5 puntos (entre 15% y 25%), podr√≠amos reemplazar p por el peor caso esperado = 25%. El resultado ser√≠a:

n = 1,96^2 * 0,25 * (1 – 0,25) / 0,05^2 = 288,12 -> 288

 

¬ŅNecesito hacer estos c√°lculos?

No, por eso disponemos de una calculadora que hace todo el trabajo por ti. S√≥lo debes saber que el par√°metro “nivel de heterogeneidad” es esta proporci√≥n esperada y, que en ausencia de informaci√≥n, deber√°s indicar un valor de 50%.

Esperamos que os hayamos ayudado a interpretar su uso.

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Latinoamérica, la región que más crece en 2012

Escrito por Ruth Alonso el 14 de octubre 2013

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ESOMAR ha publicado el informe sobre la situaci√≥n de la investigaci√≥n de mercado en el mundo (Global Market Research 2013), alcanzando este a√Īo su vig√©sima quinta edici√≥n. Este estudio pretende ‚Äúsubrayar y priorizar varios de los retos clave que nosotros, como industria, hemos intentado abordar local, regional y globalmente‚ÄĚ tal y como manifiesta Finn Raben, Director General de ESOMAR.

El principal hecho destacable del informe es que Am√©rica Latina ha sido la regi√≥n que m√°s creci√≥ en el pasado a√Īo con un crecimiento del 5,6%, seguida por ¬†Asia-Pac√≠fico con un 4,8% y √Āfrica con un 3,9%. Cabe destacar que Norte Am√©rica se sigue recuperando (+0,4%), mientras que Europa no acaba de salir del bache, con la mayor√≠a de sus 15 mayores mercados registrando p√©rdidas.

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Am√©rica Latina recupera de esta forma en 2012 el t√≠tulo de la regi√≥n que crece m√°s r√°pido, gan√°ndole la partida a Asia-Pac√≠fico, con un volumen de negocio total de 1.943$ millones que representa un 5% del mercado global. Brasil sube hasta el s√©ptimo escal√≥n del top 10 de grandes mercados de investigaci√≥n (+11,1%). Durante 2012 el pa√≠s vio impulsado su negocio gracias a las encuestas pol√≠ticas y a la investigaci√≥n en torno a los Juegos Ol√≠mpicos (2016) y a la Copa Mundial de Futbol (2014). En buena posici√≥n tambi√©n nos encontramos con Argentina que obtuvo un crecimiento del 11,1%. En t√©rminos generales, 13 de los 18 mercados de la regi√≥n han visto aumentar su volumen de negocio, principalmente gracias a la capacidad de atraer inversi√≥n extranjera de pa√≠ses con una econom√≠a estable como Ecuador, Per√ļ y Nicaragua. Por otro lado, M√©xico y Venezuela siguen con la progresi√≥n de los √ļltimos a√Īos, mientras que los peque√Īos mercados de Guatemala, El Salvador y Paraguay han experimentado un a√Īo dif√≠cil con presupuestos de investigaci√≥n recortados.

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Si nos centramos en Europa, los mercados del sur siguen experimentando dificultades para reactivar el negocio; Italia, Espa√Īa, Portugal y Grecia tuvieron en 2012 p√©rdidas netas. Destaca la fuerte disminuci√≥n del negocio en Espa√Īa, en torno al -11,4%, una disminuci√≥n que sit√ļa el volumen total del mercado espa√Īol en niveles del a√Īo 2005. ¬†Por su parte, Portugal ha experimentado una reducci√≥n del negocio de -5,7% en el √ļltimo a√Īo.

Las regiones de Oriente Medio y √Āfrica han sido analizadas independientemente por primera vez en el informe ESOMAR, alterando as√≠ el balance global. Por su parte, √Āfrica ha alcanzado unos beneficios de $399 millones, siendo Sud√°frica el pa√≠s que m√°s aporta al continente con un 62% del total del mercado. Contrariamente, Oriente Medio ha visto decrecer su negocio en -4,3%, en gran parte, debido a los conflictos pol√≠ticos que se produjeron durante el pasado a√Īo en algunos pa√≠ses de la regi√≥n, como Israel y Egipto.

Norteam√©rica, constituida por Canad√° y Estados Unidos, con un 37% del total de mercado a nivel global y un 0,4% de crecimiento neto, progresa por tercer a√Īo consecutivo pero con un aumento menor, ya que no acaba de recuperarse de la crisis econ√≥mica de estos √ļltimos a√Īos.

Por √ļltimo, Asia-Pac√≠fico ha experimentado un crecimiento de +4,8%, que representan $6.314 millones. A la cabeza de la regi√≥n se encuentra Jap√≥n con un 35% del volumen de negocio, que vuelve al crecimiento despu√©s de dos a√Īos de declive debido a la crisis econ√≥mica, al gran terremoto del este de Jap√≥n y el desastre de la central nuclear de Fukushima. En total, la regi√≥n presenta 7 mercados m√°s que han crecido llegando a cifras de dos d√≠gitos: Birmania (+88,5%), Laos (+29%), Pakist√°n (+19,4%), Indonesia (+13,8%), China (+11,1%), Cambodja (+10,9%) y Malasia (+10,1%).

Desde Netquest organizamos, junto a ESOMAR, un webinar especialmente orientado al investigador latinoamericano que realizamos el pasado 8 de octubre. Este webinar titulado ‚ÄúCuestionarios buenos, datos √≥ptimos; Consejos para dise√Īar encuestas online de calidad‚ÄĚ, consisti√≥ en un curso pr√°ctico sobre c√≥mo dise√Īar buenos cuestionarios online y fue llevado a cabo por Carlos Ochoa, Director de Marketing¬† de Netquest. Puedes visualizar el webinar completo aqu√≠ y desc√°rgarte la presentaci√≥n desde Slideshare.


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1er Estudio de Tendencias de la Industria de Investigación de Mercados en Argentina

Escrito por Ruth Alonso el 24 de julio 2013

¡Participa en el 1er Estudio de Tendencias de la Industria de Investigación de Mercados en Argentina!

The GreenBook, perteneciente a la American Marketing Association, ha realizado ya doce estudios sobre la tendencia del sector a nivel internacional y este a√Īo pretende sacar el primer estudio centrado en Argentina, junto con la organizaci√≥n del 1er. Congreso de Investigaci√≥n de Mercados SAIMO-CEIM promotores del mismo.

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Para participar en el estudio como profesional de la investigación de mercados clicke aquí

Los resultados de este proyecto contribuirán a conocer las principales necesidades y tendencias en la industria de la investigación de mercados y los mismos serán presentados en dicho evento en Buenos Aires los próximos días 14 y 15 de agosto.

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Este congreso se trata del 5to Congreso SAIMO, pero del primero en colaboraci√≥n con CEIM, en el que SAIMO y CEIM ‚Äúse unen para convocar a todos los actores de la industria a discutir sobre el valor que tiene la investigaci√≥n de mercado y opini√≥n en las decisiones de los negocios y pol√≠ticas p√ļblicas‚ÄĚ. En √©l Netquest participa como Main Sponsor y representante de la investigaci√≥n de mercados en la regi√≥n. Desde Netquest tenemos como speakers a Enric Cid, Managing Director de Cono Sur, y Carlos Ochoa, Director de Marketing, que van a dar su punto de vista sobre c√≥mo se encuentra el sector actualmente en la regi√≥n y qu√© se puede hacer como profesional para seguir avanzando en la investigaci√≥n de mercados online, seg√ļn sus propias experiencias en el sector.

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