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Investigación comercial (Mkt) - Coggle Diagram

- - - - Tareas del diseño de investigación
        -Definición de la información necesaria.
        -Planificar la fase exploratoria, descriptiva y causal.
        -Especificar los procedimientos de medida.
        -Elaborar y probar un cuestionario.
        -Especificar la muestra y el proceso de muestreo
        -Desarrollar un plan de análisis de datos
- - - - Medidas de tendencia central
        También son conocidas como medidas de posición, resumen la información en un valor central
        
        Media Resume la información obtenida. No conviene cando aparecen valores extremos de la variable.
        
        Moda Es una medida definitiva por el valor que ocurre con mayor frecuencia en la distribución.
        La moda es una buena medida de localización cuando la variable es nominal o categórica, siendo la única medida aplicable para este tipo de escala.
        
        Mediana es el valor de la variable que divide a una distribución de freceunciaendos partes iguales, dejando por ariba y por debajo a la mitad de los datos.
      - Medidas de dispersión
        Son complementarias a las de tendencia central y ofrecen información sobre la desviación de los datos de la distribución. Algunas son rango, rango intercuartílico, varianza, desviación típica y el coeficiente de variación.
        
        Rango Mide la dispersión de las escalas métricas y es la diferencia de la magnitud entre el mayor y el menor valor de la variable.
        
        Rango intercuartílico
        Es el recorrido de una distribución que abarca el 50% central de las observaciones. Se define como la diferencia entre el percentil 75 y el percentil 25.
        
        Varianza
        Es la desvación promedio al cuadrado de todos los valores a partir de la media. Cunado los datos se agrupan alrededor de la media, la varianza es pequeña.
        
        La desviación típica Es la distancia de los valores de la variable a la media o la raíz cuadrada de la varianza.
        
        El coeficiente de variación Es el cociente enre la desviación típica y l amedia.
      - Medidas de deformación
        Se relacionan con la distribución de la
        
        Asimetría
        Es la característica de la distribución que determina su sesgo con respecto a la media.
        En una distribución simétrica, la distribución toma el valor de cero, es decir, los valores que se ubican a ambos lados del centro de la distribución son iguales. La media, moda y mediana son iguales.
        En una distribución asimétrica, las desviaciones positivas y negativas a partir de la media son diferentes.
        
        Curtosis
        Mise el apuntalamiento de la representación gráfica de la curva de distribución de frecuencias. La curtosis trata de valorar la presencia de gran cantidad de observaciones próximas a la media y moda.
    - - Proceso de verificación de hipotesis
        
        Formulación de hopotesos nula e hipótesis alternativa
        
        Elegir una técnica estadística adecuada y su estadístico de prueba.
        
        Selección del nivel de confianza.
        
        Determinación del tamaño de la muestra y calcular el valor estadístico de la prueba.
        
        Determinar la probabilidad asociada con el estadístico de prueba.
        
        Comparar la probabilidad asociada con el estadístico de prueba.
        
        Tomar la decisión de rechazar o no la hipótesis nula.
        
        Expresar la decisión estadística en términos del problema de investigación de mercados.
      - Técnicas de análisis bivariabte
        
        Tabla de contingencia: prueba chi cuadrada también conocida como tabulación crizada es una tecnica estadistica que describe dos o más variables categóricas de manera sumultánea.
        
        Correlación de spearman (variables no métricas)
        Se puede calcular entre dos variables categóricas o no métricas. Emplea rangos en vez de valores absolutos de las variables. Estos oscilan entre 1 y, para una coincidencia perfedcta entre as ordenaciones efectuadas, y -1. si las ordenaciones son exactamente opuestas.
        
        Prueba T de diferencias de mediasSe utiliza para comparar la media de dos sbgrupos de la muestra para saber si hay indicios suficienes de la existencial de diferencias poblacionales en el mismos sentido o si, por el contrario, son solamente productos del error muestral.
        
        ANOVA (Análisis de varianza)
        Es muy útil para datos con relaciones causales (experimentos comerciales). Es una técnica de dependencia que permite medir la influencia de una o varias variables independientes (categóricas) sobre una variable dependiente (métrica)
        
        Correlación de Pesrson (variables métricas)
        El coeficiente de correlación de Pearson ofrece información sobre la relación entre dos variables métricas.Varía ente 1 y -1 e indica la intencidad y el sentido de relación entre las dos variables.
    - - Método de dependencia o interdependencia
        Los métodos de dependencia diferencias entre variables explicativas, independientes predictivas y variables a explicar o dependientes. Los de interdependencia no realizan una distinción entre variables dependientes e interdependientes.
        estas técnicas son descriptivas y ayudan a sintetizar información o establecer clasificaciones o grupos. Sería el análisis factorial o el análisis cluster.
      - Variables con escala métrica
        y análisis donde las variables son categóricas o incluso de ambos tipos.
      - El número de variables que se analizan simultáneamente.
      - Técnicas de análisis multivariable
        Análissi factorial: Permite resumir y agrupar la información de un conjunto de variables en un número menor de dimensiones.
        Análisis cluster: También conocido como análisis de conglomerados , se utiliza para identificar perfiles de comportamiento o grupos consumidores con características afines.
        Análisis de regresión: Es una técnica que permite analizar las relaciones entre una variable dependiente métrica y dos o más variables independientes.
      - Análisis discriminante Es una técnica de dependencia que aplica cuando la variable dependiente es categórica y las variables independientes son métricas.