Medir implica el asignar números o símbolos a características de objetos, acorde a reglas preestablecidas (Malhotra, 2008). No es que se mida el objeto en sí, sino sus características. De esta manera, no se mide a los consumidores sino sus actitudes, preferencias, percepciones o cualquier otra característica.
En investigación de mercados, la asignación de números a dichas características es fundamental por dos razones básicas
1. Los números permiten que se lleven a cabo análisis estadísticos con los datos obtenidos.
2. Los números hacen que sea más sencilla la comunicación de las reglas y resultados que se obtienen al medir.
Un aspecto muy importante de la medición es ser específico en las reglas bajo las cuales los números son asignados a las características. El proceso de asignación debe hacerse con una correspondencia uno a uno entre los números y cada una de las características medidas, lo que es llamado isomorfo (Malhotra, 2008). Por ejemplo, a las familias que compran vehículos del mismo precio se les deben asignar las mismas cifras monetarias. De esta manera, es posible asociar los números con las características específicas del objeto medido y viceversa. De la misma manera, las reglas de asignación de números deben estar estandarizadas y ser aplicadas uniformemente, tampoco deben cambiar con los objetos ni con el tiempo.
El escalamiento puede ser considerado una extensión de la medición. El escalamiento implica la creación de un continuo sobre el que se localizarán los objetos medidos (Malhotra, 2008). Dicho de otra manera, sería como la regla física en la que se acomodan los objetos acorde a su medición. Un ejemplo podría ser considerando una escala de 1 al 5 para ubicar a los clientes de una tienda de comida, de acuerdo a su “actitud hacia la calidad de los alimentos”. A cada encuestado se le asigna un número entre el 1 y el 5, acorde a lo favorable o desfavorable de su actitud. La medición vendría siendo la asignación real del número entre 1 y 5 a cada encuestado. El escalamiento es el proceso de colocarlos en el continuo con respecto a su actitud hacia la tienda.
Escalas de medición básicas
Hay 4 escalas de medición básicas: nominal, ordinal, de intervalo y de razón (Malhotra, 2008; Zikmund, 2014).
La escala nominal implica un etiquetado figurativo, en el cual los números sirven únicamente como etiquetas o rótulos para identificar y clasificar objetos. Sirve con propósitos de identificación, como etiquetas de clases o categorías. Como ejemplo podrían ser los números que traen los jugadores de un equipo de fútbol en las camisetas.
Otro ejemplo en investigación de mercados podría darse al clasificar un grupo de control como grupo 1 y a un grupo experimental como el 2. Cada grupo es mutuamente excluyente y colectivamente exhaustivo y cada objeto en cada clase es considerado equivalente respecto a la característica representada por el número nominal. Todos los objetos de la misma clase tienen el mismo número y no hay dos clases que puedan tener el mismo número.
Debido a las limitaciones estadísticas que esta escala representa (basadas en conteos de frecuencias), el uso de símbolos o letras del alfabeto para este tipo de escala es bien aceptado.
La escala ordinal es aquella en la que se asignan números a objetos e indican la magnitud relativa en la cual el objeto posee dicha característica. En este caso, se permite determinar si un objeto posee más o menos de una característica que otro, pero no es posible saber cuánto más o menos. Así, la escala ordinal representa una posición relativa, pero no la magnitud de las diferencias.
Un objeto que es clasificado como número uno tiene más de esa característica que el objeto clasificado en segundo término, pero no es posible saber cuánto más posee.
En la investigación de mercados, es muy usual utilizar esta escala para medir actitudes, opiniones, percepciones y preferencias relativas, a través del ordenamiento por rangos. A semejanza de la escala nominal, los objetos que tienen el mismo número asignado, son vistos como poseedores de la misma característica.
Estadísticamente, la escala puede ser transformada en cualquier otra que mantenga el orden de los objetos y permite el cálculo de percentiles, cuartiles, mediana, correlación por rangos ordenados y algunas otras estadísticas resumidas.
La escala de intervalo indica que distancias numéricas similares representan valores iguales en la característica medida. La escala de intervalo posee todas las características de la ordinal, agregando ahora comparar diferencias entre objetos. La diferencia entre dos valores adyacentes en la escala es idéntica a la diferencia entre cualquier otro par de valores adyacentes en dicha escala, ya que existe un intervalo constante e igual entre los valores de la escala.
Dicho de otra forma, la distancia entre 1 y 2 es la misma que entre 2 y 3, que también es igual a la que existe entre 5 y 6. En esta escala, la ubicación del cero no es fija. Tanto el punto cero como las unidades de medición son arbitrarias. En la vida cotidiana podemos verlo con la temperatura, que puede ser medida en grados Celcius o Farenheit.
Estadísticamente, la escala de intervalo puede utilizar todas las estadísticas de las escalas nominales y ordinales, agregando los cálculos de mida aritmética, desviación estándar, correlaciones producto – momento y otras específicas.
Por último, tenemos la escala de razón que posee todas las propiedades de las tres anteriores, pero ahora el punto cero es absoluto. De esta forma, la diferencia entre 3 y 6 no es únicamente la misma diferencia que entre 15 y 18, sino que 16 es ocho veces mayor que 2 en un sentido absoluto.
En la vida cotidiana la estatura, el peso, la edad y el dinero son medidos en escala de razón. Para cuestiones de mercadotecnia, las ventas, los costos, la participación de mercado y el número de clientes se miden en esta escala.
6.1 Técnicas comparativas y no comparativas de escalamiento
En investigación de mercados, las técnicas de escalamiento son clasificadas como escalas comparativas y no comparativas (Malhotra, 2008; Zikmund, 2014).
Escalas comparativas
Las escalas comparativas implican la comparación directa de los objetos llamados estímulo. De esta manera pueden compararse directamente marcas contra otras. Los datos de las escalas comparativas se deben interpretar de manera relativa ya que sólo poseen propiedades ordinales. Debido a esto, las escalas comparativas son también llamadas escalamientos no métricos.
Escalas no comparativas
Las escalas no comparativas se conocen también con el nombre de monádicas o métricas. En ellas, cada objeto es clasificado de manera independiente de los demás por lo que los resultados están en una escala de intervalo o razón. Este tipo de escalas son las más utilizadas en investigación avanzada de mercados.
Una de las principales ventajas del escalamiento comparativo es que detectar diferencias, aunque sean pequeñas, entre los objetos estímulo. También, es sencillo entender y aplicar estas escalas. Una ventaja más es que tienen menos suposiciones teóricas y permite reducir los efectos de halo entre un juicio y los sucesivos.
Como desventaja está el hecho de que su naturaleza es ordinal y es imposible generalizar más allá de los objetos estimulo.
Haz clic en cada tipo de escala para ver a detalle.
En esta escala se muestran al encuestado dos objetos a la vez y se pide que elija uno de ellos acorde a ciertos criterios. En este tipo de escala se da la transitividad de la preferencia que implica que si la marca X se prefiere sobre la marca Y y ésta sobre Z, entonces la marca X se prefiere sobre la marca Z también.
En esta, se presentan varios objetos al mismo tiempo al encuestado y se pide que los ordene o clasifique acorde a ciertos criterios. Por ejemplo, se le dan 5 objetos (marcas) y se pide que las acomode en orden de preferencia del 1 al 5. Este resultado generará datos ordinales. Para el encuestado, implica tomar menos decisiones y las instrucciones son sencillas. Sin embargo, hay ocasiones en que les resulta complicado poder clasificar todas las marcas.
Aquí a los encuestados se les da una cantidad (puntos, pesos o fichas) que deben separar entre el conjunto de objetos estímulo acorde a un criterio específico, de tal manera que la suma de las unidades sea constante. Dicho de otra manera, si se les dan 100 fichas deberán repartirlas de acuerdo a la importancia del atributo marcado; si un estímulo no lo posee, se le dan 0 fichas; si un estímulo posee dos veces más que otro, le debe asignar el doble de fichas. La suma total de fichas siempre deberá ser 100 (sumar el total de las fichas). Esta escala genera resultados en escala de intervalo.
La clasificación Q fue desarrollada cuando la cantidad a considerar era un número grande de objetos. En ésta, los objetos se clasifican primeramente en filas acorde a su similitud en cierto criterio. Por ejemplo. Se entregan 100 cartas con afirmaciones o actitudes respecto de algo. El encuestado deberá clasificarlas en 5 filas acorde a si está “completamente de acuerdo” hasta “completamente en desacuerdo” con las mismas.
Por lo general, la clasificación Q pide un mínimo de 60 objetos y un máximo de 120.
La estimación de magnitud es otro tipo de escala en la que se asignan números a objetos, de tal forma que las razones entre los números asignados reflejen razones en el criterio establecido. Posteriormente, se pide que asignen un número en otra escala (de 0 a 10, por ejemplo) para indicar la magnitud de su acuerdo o desacuerdo.
El escalamiento de Guttman o análisis de escalograma se utiliza para determinar si un conjunto de objetos puede ordenarse en una escala consistente unidimensional e interna.
Técnicas no comparativas de escalamiento
Haz clic en cada técnica para ver a detalle.
En ella los encuestados clasifican los objetos poniendo una marca en la posición adecuada sobre una línea que corre de un extremo al otro de la variable criterio. La línea puede ser vertical u horizontal, los puntos de la escala pueden ser números o descripciones breves, dentro de la misma, los puntos pueden ser mucho o pocos. Son muy sencillas de construir, pero complicadas de analizar y poco confiables.
En ellas se presenta a los encuestados una escala que asocia números o descripciones breves con cada categoría, mismas que están ordenadas en términos de la posición de la escala.
Lleva el nombre de su creador, Rensis Likert, y es una de las más comunes en mercadotecnia. En ella se pide a los encuestados indicar el grado de acuerdo o desacuerdo en que están respecto a un objeto estímulo. Por lo general, la escala tiene 5 categorías o puntos de respuesta, que van de un totalmente de acuerdo, de acuerdo, indiferente, en desacuerdo y hasta totalmente en desacuerdo. Para el análisis, cada afirmación puede ser clasificada desde un +2 hasta un -2 o bien del 1 al 5.
Esta es una escala de clasificación de 7 puntos en cuyos extremos se encuentran etiquetas bipolares u opuestas, de carácter semántico. Por ejemplo, en un extremo de la escala se escribe la palabra “frío” y en el otro extremo “caliente”. El encuestado marca el espacio que mejor indica su descripción del objeto clasificado. La frase o adjetivo negativo puede aparecer en ocasiones a la derecha y en ocasiones a la izquierda.
Esta escala también lleva el nombre de su creador, Jan Stapel. Es una escala de clasificación unipolar con 10 categorías numeradas del -5 al +5, sin un punto neutro o cero. Por lo general se representa de manera vertical y el adjetivo descriptor se inserta en el punto donde iría el cero. El encuestado debe indicar que tan precisa o imprecisa es la descripción que se hace del objeto seleccionando una respuesta numérica.
6.2 Decisiones sobre técnicas de escalamiento
El uso de las escalas descritas anteriormente no es exclusivo en la manera en que se detalló, sino que pueden adoptar diversas otras formas o variedades. Sin importar cuál sea, los investigadores deben considerar estas 6 decisiones como importantes al elaborarlas, basándose en los siguientes factores (Malhotra, 2008):
6.3 Evaluación del escalamiento
Sea cual sea la escala utilizada, debe ser evaluada respecto de su exactitud y aplicabilidad en una escala de reactivos múltiples. Esto significa evaluar la confiabilidad, validez y capacidad de generalización de la escala (Malhotra, 2008).
La medición no es un valor real de la característica de interés, sino la observación de la misma. Un error de medición pude ser provocado por diversas cuestiones haciendo que la medición o puntuación observada sea diferente de la verdadera puntuación de la característica que se mide.
Puede definirse como el grado en el que la medición está libre del error aleatorio, XA. Si XA = 0, la medición es perfectamente confiable. En la confiabilidad de test-retest, se aplican conjuntos idénticos de reactivos en dos momentos diferentes y se determina el grado de similitud entre las dos mediciones.
En la confiabilidad de formas alternativas se construyen dos formas equivalentes de la escala y se mide a los mismos encuestados en dos momentos distintos, y en cada ocasión se aplica una forma diferente. La confiabilidad de consistencia interna determina el grado en el que son consistentes las diferentes partes de una escala sumatoria donde se indica la característica que se está midiendo. En la confiabilidad de división por mitades, los reactivos de la escala se dividen en dos mitades y se correlacionan las puntuaciones resultantes de cada mitad. El coeficiente alfa o alfa de Cronbach, es el promedio de todos los coeficientes posibles de la división por mitades que resultan de las diferentes maneras de dividir los reactivos de la escala. Este coeficiente varía entre 0 y 1, y un valor igual o menor a 0.6, por lo general, indica una confiabilidad no satisfactoria de consistencia interna.
La validez de una escala se define como el grado en que las diferencias en las puntuaciones obtenidas con la escala reflejan diferencias verdaderas entre los objetos en la característica medida, en lugar del error sistemático o aleatorio. La validez perfecta requiere que no haya error de medición (XO = XV, XA = 0, XS = 0).
La validez del contenido es una evaluación subjetiva pero sistemática de qué tan bien representa el contenido de la escala la tarea de medición en cuestión. La validez de criterio refleja si una escala se comporta como se esperaba en relación con otras variables seleccionadas como criterios significativos (variables de criterio). La validez de constructo se refiere a la cuestión de qué constructo o característica mide la escala. La validez de constructo incluye la validez convergente, discriminante y nomológica. La validez convergente es el grado donde la escala se correlaciona positivamente con otras medidas del mismo constructo. La validez discriminante es el grado en que una medida no se correlaciona con otros constructos de los que se supone debe diferir. La validez nomológica es el grado donde la escala se correlaciona del modo pronosticado por la teoría con las medidas de constructos diferentes, pero relacionados.
Si una medida es perfectamente válida, también es perfectamente confiable. En este caso XO = XV, XA = 0, y XS = 0.
Si una medida no es confiable, tampoco es perfectamente válida, debido a un mínimo XO = XV + XA. Además, también podría estar presente el error sistemático, es decir, XS≠0. Por eso la falta de confiabilidad implica falta de validez.
Si una medida es perfectamente confiable, puede ser o no ser perfectamente válida porque el error sistemático tal vez siga presente (XO = XV + XS). La confiabilidad es necesaria, pero no suficiente para la validez.
Se refiere al grado en que las observaciones obtenidas son aplicables al universo. El conjunto de todas las condiciones de medición sobre las que el investigador busca generalizar son el universo de generalización.
