El estudio cuasi experimental es una metodología de investigación ampliamente utilizada en ciencias sociales, marketing y negocios cuando no es posible realizar un experimento completamente controlado. A través de este enfoque, se pueden analizar relaciones de causa y efecto sin la necesidad de una asignación aleatoria estricta, lo que lo hace ideal en escenarios del mundo real donde el control total no es viable.
En Netquest, aplicamos este tipo de estudios para obtener insights basados en datos reales, permitiendo a las empresas entender mejor el comportamiento del consumidor y mejorar sus estrategias de mercado.
¿Qué es un estudio cuasi experimental?
Un estudio cuasi experimental es un método de investigación que busca evaluar el impacto de una variable independiente sobre una variable dependiente, pero sin la asignación aleatoria de los participantes a los grupos de estudio y control.
A diferencia de un experimento tradicional, donde se asignan sujetos al azar para evitar sesgos, en un estudio cuasi experimental los grupos ya están predefinidos o se forman de manera natural.
Este tipo de estudio es útil cuando:
- No es posible asignar participantes al azar debido a restricciones éticas o logísticas.
- Se estudian fenómenos en entornos naturales donde el control total no es viable.
- Se requiere evaluar el impacto de una intervención o política en un contexto real.
Por ejemplo, si una empresa lanza una nueva estrategia de precios en una región específica y quiere evaluar su impacto en las ventas, puede comparar los resultados con otra región similar sin implementar la nueva estrategia, realizando un estudio cuasi experimental.
Diferencias entre un estudio experimental y un estudio cuasi experimental
Aunque ambos métodos buscan identificar relaciones de causa y efecto, existen diferencias clave:
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Característica |
Estudio |
Estudio Cuasi Experimental |
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Asignación aleatoria |
Sí, los participantes se asignan al azar. |
No, los grupos están predefinidos. |
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Control de variables |
Alto, se controlan todos los factores externos. |
Moderado, puede haber variables no controladas. |
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Aplicación |
Laboratorios o entornos controlados. |
Escenarios del mundo real. |
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Ejemplo |
Pruebas clínicas con placebo. |
Evaluación de políticas públicas en diferentes ciudades. |
El estudio cuasi experimental se usa cuando no es posible aplicar un diseño experimental estricto, pero se busca comprender los efectos de una variable en un contexto práctico.
Tipos de estudios cuasi experimentales
Existen varios diseños dentro de los estudios cuasi experimentales, dependiendo del nivel de control y la estructura del análisis.
1. Diseños de series temporales interrumpidas
Este método analiza los cambios en una variable antes y después de una intervención. Se utiliza cuando se tiene acceso a datos históricos y se quiere evaluar el impacto de una acción específica.
📌 Ejemplo: Un supermercado introduce una nueva estrategia de precios en junio y analiza las ventas de los seis meses anteriores y los seis meses posteriores para ver si hubo un cambio significativo.
2. Diseños de grupo de control no equivalente
Se comparan dos grupos similares, donde uno recibe la intervención y el otro no. Aunque no hay asignación aleatoria, los investigadores intentan que los grupos sean lo más parecidos posible en sus características.
📌 Ejemplo: Una marca de cosméticos lanza una nueva campaña publicitaria en una ciudad y la compara con otra ciudad similar donde no se realizó la campaña para medir su impacto.
3. Diseños de cohortes
Se estudian grupos de personas con características similares a lo largo del tiempo para evaluar el efecto de una variable. Este método es útil en estudios de salud y comportamiento del consumidor.
📌 Ejemplo: Un análisis del impacto de un programa de fidelización en clientes recurrentes frente a nuevos clientes sin acceso a dicho programa.
Cómo aplicamos los estudios cuasi experimentales en Netquest
En Netquest, utilizamos metodologías cuasi experimentales para ayudar a las empresas a analizar cambios en el comportamiento del consumidor y evaluar el impacto de campañas o estrategias de negocio.
A través de nuestros paneles de consumidores, podemos:
- Medir el efecto de una nueva estrategia de precios en diferentes segmentos de clientes.
- Evaluar el impacto de una campaña publicitaria comparando audiencias expuestas vs. no expuestas.
- Analizar cómo los cambios en la experiencia del cliente afectan la retención y fidelización.
- Aplicar análisis de cohortes para estudiar el comportamiento de usuarios recurrentes.
Gracias a la recopilación de datos de alta calidad, podemos ofrecer insights precisos para mejorar la toma de decisiones estratégicas.
