DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN CAUSAL: EXPERIMENTACIÓN

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Mindmap am DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN CAUSAL: EXPERIMENTACIÓN, erstellt von I A am 21/02/2015.
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DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN CAUSAL: EXPERIMENTACIÓN
  1. Se utiliza la experimentación para inferir relaciones causales. ( Cuando la ocurrencia de X aumenta la probabilidad de la ocurrencia Y) En efectos de marketing solo podemos inferir una relación de causa y efecto.
    1. Los dilemas éticos en una investigación causal incluyen el ocultar el propósito del experimento. Después de obtener los datos se debe realizar una sesión de información donde se de a conocer el uso real y la oportunidad de retirar o no los datos.
      1. En muchos países, los ambientes de marketing, económico, estructural, informativo y tecnológico no están desarrollados en la misma medida que en EUA. Las restricciones ambientales pueden hacer que este diseño no resulte viable; no se afirma que eso determine que se realice o no.
      2. CONDICIONES PARA LA CAUSALIDAD
        1. 1.VARIACIÓN CONCOMITANTE: Requiere que la hipótesis considerada prediga el grado en que una causa y un efecto ocurran o varíen juntos.
          1. 3.AUSENCIA DE OTROS FACTOES CAUSALES: POSIBLES: El factor o variable que se investiga debería ser la única explicación posible.
            1. 2. ORDEN TEMPORAL DE LA OCURRENCIA DE LAS VARIABLES: El evento causante debe ocurrir antes a al mismo tiempo que el efecto (no después)
              1. No bastan para demostrar de forma concluyente que haya una relación causal. Si la evidencia es sólida y consistente sería razonable concluir que existe una relación causal. La evidencia que se repite aumenta la confianza de la relación y aumenta aún más si se interpreta a la luz del conocimiento conceptual de la situación problemática.
              2. CONCEPTOS
                1. VARIABLES ( TRATAMENTOS) O ALTERNATIVAS INDEPENDIENTES: Son manipuladas por el investigador y cuyos efectos se miden y compraran. ( P/E: nivel de precio, diseño de empaque, tema de publicidad)
                  1. UNIDADES DE PRUEBA: Individuos, organizaciones u otras entidades cuya respuesta a las variables independientes o tratamientos se examina (P/E: consumidores, tiendas o áreas geográficas)
                    1. VARIABLES DEPENDIENTES: Miden el efecto de las variables independientes sobre las unidades de prueba ( P/E: ventas, ganancias y participación en el mercado)
                      1. VARIABLES EXTRAÑAS / VARIABLES DE CONFUSIÓN: Son distintas variables independientes que influyen a la respuesta de las unidades de prueba. Pueden confundir las medidas de la variable dependiente de una forma que debilita o invalida los resultados del experimento.Representan explicaciones alternativas de los resultados experimentales. Son una amenaza a la validez interna y externa. (P/E: tamaño de la tienda, ubicación, esfuerzo de la competencia)
                        1. CATEGORÍAS
                          1. HISTORIA (H): Eventos específicos que son externos al experimento, pero ocurren al mismo tiempo que éste
                            1. MADURACIÓN (MA): Variable extraña atribuible a los cambios en las unidades de prueba que ocurren con el paso del tiempo
                              1. EFECTOS DE LA PRUEBA: Efectos sobre el experimento de hacer una medición de la variable dependiente, antes y después de la presentación del tratamiento.
                                1. EFECTO PRINCIPAL DE LA PRUEBA (EP): Efecto de la prueba que ocurre cuando una observación previa afecta una observación posterior.
                                  1. EFECTO INTERACTIVO DE LA PRUEBA (EI): Efecto en el que una medición previa influye ne la respuesta de las unidades de prueba a la variable independiente. Afectan la validez externa del experimento.
                                  2. SESGO DE SELECCIÓN (SS): Asignación inadecuada de las unidades de prueba a las condiciones de tratamiento. La selección o asignación de las unidades de prueba resulta en grupos de tratamiento que diferían en la variable dependiente, antes de ser expuestos a la condición del tratamiento. Se da cuando las unidades de prueba seleccionan sus propios grupos o son asignadas a los grupos con base en el juicio de los investigadores.
                                    1. MORTALIDAD (MO): Pérdida de unidades de prueba mientras el experimento está en progreso.
                                      1. REGRESIÓN ESTADÍSTICA (RE): Ocurre cuando las unidades de prueba con puntuaciones extremas se acercan a la puntación promedio en el curso del experimento.
                                        1. INSTRUMENTACIÓN (I): Cambios en el instrumento de medición, en los observadores o en las puntuaciones mismas. A veces se modifican en el curso del experimiento.
                                        2. CONTROL
                                          1. ALEATORIZACIÓN: Asignación al azar de las unidades de prueba a los grupos experimentales mediante el uso de números aleatorios. Las condiciones de tratamiento también se asignan de forma aleatoria a los grupos experimentales
                                            1. PAREAMIENTO: Implica parear las unidades de prueba en un conjunto de variables antecedentes claves antes de asignarlas a las condiciones del tratamiento. Solo es posible parear en unas cuantas características similares en las variables elegidas pero diferentes en otras. Si las características pareadas son irrelevantes para la variable dependiente, el esfuerzo es inútil.
                                              1. CONTROL ESTADÍSTICO: Medir las variables y ajustar sus efectos con métodos estadísticos.
                                                1. DISEÑO DE CONTROL: Implica el uso de instrumentos experimentales específicos.
                                        3. EXPERIMENTO: Cuando el investigador manipula una o dos variables independientes y mide su efecto sobre una o más variables dependientes, a la vez que controla las variables extrañas.
                                          1. DISEÑO EXPERIMENTAL: Conjunto de procedimientos que especifican: 1. Las unidades de prueba y los procedimientos de muestreo. 2. Las variables independientes 3. Las variables dependientes 4. La manera de controlar las variables extrañas
                                          2. SIMBOLOS
                                            1. X : la exposición de un grupo a una variable independiente, tratamiento o evento, cuyos efectos deben determinarse
                                              1. O : proceso de observación o medición de la variable dependiente en las unidades de prueba o el grupo de unidades
                                                1. A : asignación aleatoria de las unidades o los grupos de prueba a tratamientos separados.
                                                  1. * El movimiento de izquierda a derecha indica movimiento a lo largo del tiempo * La alineación horizontal de los símbolos implica que todos ellos se refieren a un grupo de tratamiento específico. *La alineación vertical de los símbolos implica que éstos se refieren a actividades o eventos que ocurren al mismo tiempo. * El arreglo simbólico significa que un determinado grupo de unidades de prueba fue expuesto a la variable de tratamiento X y que la respuesta se midió en dos momentos diferentes O1 O2. * El arreglo simbólico significa que dos grupos de unidades de prueba fueron asignados al azar a dos grupos de tratamiento diferentes al mismo tiempo, y que la variable dependiente se midió de forma simultánea en ambos grupos.
                                                  2. METAS AL REALIZAR UN EXPERIMENTO
                                                    1. VALIDEZ INTERNA: Medición de la precisión de un experimento. Mide si el manejo de las variables independientes, o tratamientos, en realidad causó los efectos en las variables dependientes. (Sacar conclusiones válidas acerca de los efectos de las variables independientes en el grupo de estudio)
                                                      1. VALIDEZ EXTERNA: Determinación de si es posible generalizar las relaciones causales encontradas en el experimento. (Hacer generalizaciones válidas a la población mayor de interés)
                                                      2. DISEÑOS EXPERIMENTALES
                                                        1. PREEXPERIMENTALES: No controlan los factores extraños mediante la aleatorización.
                                                          1. ESTUDIO DE CASO ÚNICO
                                                            1. DISEÑO SÓLO - DESPUÉS. UN SOLO GRUPO DE UNIDADES DE PRUEBA SE EXPONE A UN TRAZAMIENTO X Y LUEGO SE REALIZA UNA SOLA MEDICIÓN DE LA VARIABLE DEPENDIENTE
                                                            2. PRETEST-POSTEST CON UN GRUPO
                                                              1. UN GRUPO DE UNIDADES DE PRUEBA SE MIDE DOS VECES
                                                              2. GRUPO ESTÁTICO
                                                                1. EXISTEN DOS GRUPOS: EL GRUPO EXPERIMENTAL (GE) QUE SE EXPONE AL TRATAMIENTO Y EL GRUPO DE CONTROL (GC). SE HACEN MEDICIONES DESPUÉS DEL TRATAMIENTO Y LAS UNIDADES DE PRUEBA NO SE ASIGNAN AL AZAR
                                                              3. EXPERIMENTALES VERDADEROS: El investigador puede asignar de forma aleatoria las unidades de prueba y los tratamientos a los grupos experimentales.
                                                                1. PRETEST-POSTEST CON GRUPO DE CONTROL
                                                                  1. EL GRUPO EXPERIMENTAL SE EXPONE AL TRATAMIENTO, PERO EL GRUPO DE CONTROL NO. SE REALIZAN MEDIDAS DE PRETEST Y POSTEST
                                                                  2. SOLO POSTEST CON GRUPO DE CONTROL
                                                                    1. EL GRUPO EXPERIMENTAL SE EXPONE AL TRATAMIENTO PERO EL GRUPO DE CONTROL NO, Y NO SE REALIZA MEDIDA DE PRETEST
                                                                    2. CUATRO GRUPOS DE SOLOMON
                                                                      1. CONTROLA EXPLÍCITAMENTE LOS EFECTOS INTERATIVOS DE LA PRUEBA, ASÍ COMO TODAS LAS OTRAS VARIABLES EXTRAÑAS
                                                                    3. CUASIEXPERIMENTALES: Aplican parte de los procedimientos de los experimentos verdaderos, pero que carecen de un control experimental completo.
                                                                      1. SERIES DE TIEMPO
                                                                        1. IMPLICA MEDICIONES PERIÓDICAS DE LA VARIABLE DEPENDIENE PARA UN GRUPO DE UNIDADES DE PRUEBA. EL TRATAMIENTO ES ADMINISTRADO POR EL INVESTIGADOR U OCURRE DE MANERA NATURAL. DESPUÉS CONTINÚAN LAS MEDICIONES PERIÓDICAS PARA DETERMINAR SU EFECTO
                                                                        2. SERIES DE TIEMPO MÚLTIPLES
                                                                          1. INCLUYE OTRO GRUPO DE UNIDADES DE PRUEBA QUE FUNGE COMO GRUPO DE CONTROL
                                                                        3. ESTADÍSTICO: Diseños de experimentos básicos que permiten el control y análisis de las variables externas. ( Incluyen el experimental, experimental verdadero y el cuasiexperimental)
                                                                          1. BLOQUES ALEATROIZADOS
                                                                            1. LAS UNIDADES DE PRUEBA SE DISPONEN EN UN BLOQUE CON BASE EN UNA VARIABLE EXTERNA PARA ASEGURAR QUE LOS GRUPOS EXPERIMENTAL Y DE CONTROL ESTÉN CERCANAMENTE IGUALADOS EN ESA VARIABLE
                                                                            2. CUADRADO LATINO
                                                                              1. PERMITE EL MANEJO DE VARIABLE INDEPENDIENTE, ADMITE EL CONTROL ESTADÍSTICO DE DOS VARIABLES EXTERNAS QUE NO INTERACTÚAN
                                                                              2. FACTORIAL
                                                                                1. MIDE LOS EFECTOS DE DOS O MÁS VARIABLES INDEPENDIENTES EN VARIOS NIVELES, Y PARA PERMITIR INTERACCIONES ENTRE LAS VARIABLES
                                                                            3. EXPERIMENTOS
                                                                              1. AMBIENTE DE LABORATORIO ( ESCENARIO ARTIFICIAL PARA LA EXPERIMENTACIÓN DONDE EL INVESTIGADOR CONSTRUYE LAS CONDICIONES DESEADAS
                                                                                1. PUEDE CAUSAR UN ERROR REACTIVO, YA QUE LOS ENCUESTADOS REACCIONAN AL A SITUACIÓN EN SÍ MÁS QUE LA VARIABLE INDEPENDIENTE. EL AMBIENTE PUEDE CAUSAR DIFERENTES ESCENARIOS DE LA DEMANDA (LOS PARTICIPANTES TRATAN DE ADIVINAR EL PROPÓSITO DEL EXPERIMENTO Y RESPONDEN DE ACUERDO CON ELLO. ORIGINA MENOR VALIDEZ EXTERNA
                                                                                2. AMBIENTE DE CAMPO (SITUACIÓN EXPERIMENTAL EN CONDICIONES DE MERCADO REALES)
                                                                                  1. LIMITACIONES DE LA EXPERIMENTACIÓN
                                                                                    1. COSTO: Los requisitos de grupo experimental, grupo de control y las mediciones aumentan el costo significativamente
                                                                                      1. TIEMPO: Deben durar los suficiente para incluir la mayoría o la totalidad de los efectos de las variables independientes
                                                                                        1. ADMINISTRACIÓN: Puede ser difícil. Es casi imposible controlar los efectos de las variables extrañas. Los competidores pueden contaminar deliberadamente los resultados de un experimento de campo.
                                                                                      2. PRUEBA DE MERCADO. Aplicación de un experimento controlado, realizado en partes limitadas y cuidadosamente seleccionadas del mercado llamadas MERCADOS DE PRUEBA
                                                                                        1. PROCEDIMIENTOS
                                                                                          1. PRUEBA DE MERCADO CONTROLADA: Realizado por una compañía externa de investigación en la experimentación de campo, quien garantiza la distribución del producto en tiendas detallistas que representan un porcentaje predeterminado del mercado
                                                                                            1. MERCADO ESTÁNDAR DE PRUEBA: El producto se vende a través de los canales de distribución regulares.
                                                                                              1. PRUEBA DE MERCADO SIMULADA: Mercado casi de prueba donde se preselecciona a los encuestados y luego se les entrevista y se observan sus compras y sus actitudes hacia el producto.
                                                                                              2. OBJETVIOS
                                                                                                1. DETERMINAR LA ACEPTACIÓN DEL PRODUCTO EN EL MERCADO
                                                                                                  1. PROBAR NIVELES ALTERNATIVOS DE VARIABLES DE LA MEZCLA DE MARKETING
                                                                                                2. LOS DISEÑOS CAUSALES SON ADECUADOS PARA INFERIR RELACIONES DE CAUSA Y EFECTO.. A MENUDO SE UTILIZAN DATOS DESCRIPTIVOS DE ENCUESTAS PARA PROPORCIONAR EVIDENCIA DE RELACIONES CAUSALES, TALES ESTUDIOS NO SATISFACEN TODAS LAS CONDICIONES REQUERIDAS PARA LA CAUSALIDAD. LA INVESTIGACIÓN DESCRIPTIVA CONSTITUYE EL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN MÁS POPULAR EN LOS ESTUDIOS DE MERCADOS, Y NO SE PRETENDE ESTABLECER QUE NO DEBERÍA USARSE PARA EXAMINAR RELACIONES CAUSALES.
                                                                                                  Zusammenfassung anzeigen Zusammenfassung ausblenden

                                                                                                  ähnlicher Inhalt

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                                                                                                  2D alte Klausurfragen
                                                                                                  Anni T-Pünktchen
                                                                                                  PuKW STEP 4 (mögliche Prüfungsfragen/Prüfungsvorbereitung)
                                                                                                  frau planlos
                                                                                                  IKA-Theoriefragen Serie 01 (15 Fragen)
                                                                                                  IKA ON ICT GmbH
                                                                                                  Grundlagen der Stochastik - Zusammenfassung
                                                                                                  Flo Rian
                                                                                                  Vetie - Pharma 2018
                                                                                                  Fioras Hu
                                                                                                  Vetie - Innere Medizin 2013
                                                                                                  Fioras Hu
                                                                                                  Vetie - AVO 2018
                                                                                                  Schmolli Schmoll
                                                                                                  Vetie Repro Allgemein
                                                                                                  Julia Ka
                                                                                                  Vetie - Geflügelkrankheiten 2016
                                                                                                  Fioras Hu
                                                                                                  Vetie Spezielle Patho 2018
                                                                                                  Fioras Hu