CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN A LA INVESTIGACIÓN COMERCIAL
1.1 CONCEPTO
1.2 EL PROCESO DE LA INVESTIGACIÓN COMERCIAL
1.3 APLICACIONES DE LA INVESTIGACIÓN COMERCIAL
CAPÍTULO 2. APLICACIONES DEL MUESTREO A LA INVESTIGACIÓN COMERCIAL. PLAN DE MUESTREO
2.1 EL MUESTREO EN LA INVESTIGACIÓN COMERCIAL
2.2 TÉCNICAS DE MUESTREO CON SPSS
2.2.1 Diseños complejos y el asistente de muestreo. Creación de un nuevo plan de muestreo
2.2.2 Asistente de muestreo: modificar un plan
2.2.3 Asistente de muestreo: ejecutar un plan
2.2.4 Preparación de una muestra compleja para su análisis: creación de un plan de análisis
2.2.5 Preparación de una muestra compleja para su análisis: modificación de un plan de análisis
2.2.6 Cálculos en muestras complejas: frecuencias, descriptivos, tablas de contingencia y razones
2.3 SELECCIÓN DE CASOS CON SPSS
2.3.1 Selección de casos con criterios condicionales
2.3.2 Selección de fechas, horas y filas
2.3.3 Selección de una muestra aleatoria simple
2.3.4 Semilla de aleatorización
CAPÍTULO 3. ANÁLISIS DE LA VARIANZA Y DISEÑO DE EXPERIMENTOS EN INVESTIGACIÓN COMERCIAL
3.1 INTRODUCCIÓN
3.2 ANÁLISIS DE LA VARIANZA SIMPLE ANOVA
3.2.1 ANOVA con un factor. Efectos fijos y aleatorios
3.2.2 ANOVA con dos factores. Efectos fijos, aleatorios y mixtos
3.2.3 Modelo en bloques aleatorizados
3.2.4 ANOVA con tres factores
3.2.5 Modelo en cuadrado latino
3.2.6 Modelo en cuadrado grecolatino
3.2.7 Diseño en parcelas divididas (split-splot)
3.3 ANÁLISIS DE LA COVARIANZA SIMPLE ANCOVA
3.3.1 Modelo con un factor y una covariante
3.3.2 Modelos con dos factores y una covariante
3.3.3 Modelo con dos factores y dos covariantes
3.4 DISEÑO DE EXPERIMENTOS
3.4.1 Diseño factorial
3.4.2 Diseños factoriales 2k, 3k y pk
3.4.3 Diseños factoriales en bloques (confusión)
3.4.4 Diseños factoriales fraccionarios
3.4.5 Diseños jerárquicos
3.4.6 Diseños de superficies de respuesta
3.5 MODELO DE REGRESIÓN LINEAL GENERAL (GLM)
3.6 MODELOS LINEALES MIXTOS
3.7 ANOVA DE UN FACTOR CON SPSS
3.8 REGRESIÓN, ANOVA Y ANCOVA UNIVARIANTES DE UNO Y VARIOS FACTORES CON MLG EN SPSS
3.9 COMPONENTES DE LA VARIANZA EN MODELOS ANOVA Y ANCOVA DE EFECTOS MIXTOS EN SPSS
3.10 ANOVA Y ANCOVA CON MEDIDAS REPETIDAS EN SPSS
3.11 MODELOS LINEALES MIXTOS EN SPSS. DATOS DE PANEL
3.12 ANÁLISIS MULTIVARIANTE DE LA VARIANZA (MANOVA) Y DE LA COVARIANZA (MANCOVA)
3.12.1 Análisis multivariante de la varianza con un factor
3.12.2 Análisis multivariante de la varianza con dos factores
3.12.3 Análisis multivariante de la covarianza
3.13 SPSS Y LOS MODELOS MANOVA Y MANCOVA MULTIVARIANTES DE UNO Y VARIOS FACTORES
CAPÍTULO 4. ANÁLISIS FACTORIAL Y DE CORRESPONDENCIAS EN INVESTIGACIÓN COMERCIAL
4.1 TÉCNICAS DE REDUCCIÓN DE LA DIMENSIÓN EN INVESTIGACIÓN COMERCIAL
4.1.1 Análisis en componentes principales
4.1.2 Análisis factorial
4.1.3 Análisis de correspondencias
4.2 SPSS Y COMPONENTES PRINCIPALES
4.3 SPSS Y ANÁLISIS FACTORIAL
4.4 SPSS Y EL ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS SIMPLE
4.5 SPSS Y EL ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS MÚLTIPLE
CAPÍTULO 5. ANÁLISIS MULTIDIMENSIONAL Y ANÁLISIS CONJUNTO EN INVESTIGACIÓN COMERCIAL
5.1 ESCALAMIENTO MULTIDIMENSIONAL
5.2 SPSS Y EL ESCALAMIENTO MULTIDIMENSIONAL
5.3 ANÁLISIS CONJUNTO
5.4 SPSS Y EL ANÁLISIS CONJUNTO
CAPÍTULO 6. TÉCNICAS DE SEGMENTACIÓN EN INVESTIGACIÓN COMERCIAL
6.1 SEGMENTACIÓN CON ANÁLISIS DISCRIMINANTE
6.2 SPSS Y EL ANÁLISIS DISCRIMINANTE
6.3 SEGMENTACIÓN JERÁRQUICA
6.3.1 Algoritmo CHAID y su tratamiento con SPSS
6.3.2 Análisis cluster jerárquico y su tratamiento con SPSS
ÍNDICE ALFABÉTICO
En este libro se presentan las técnicas de investigación comercial desde un punto de vista eminentemente práctico. Cada capítulo comienza con notas teóricas básicas sobre los conceptos técnicas a tratar que posteriormente se enriquecen con ejemplos significativos. Por tanto, este texto ilustra los métodos para la investigación comercial con aplicaciones que simulan los procesos reales.
En cuanto al contenido se comienza con una introducción a la investigación comercial seguida de las aplicaciones que tienen en esta materia las técnicas modernas de muestreo. A continuación se tratan los modelos del análisis de la varianza y de diseño de experimentos enfocados al campo de la investigación comercial. Así mismo, se presentan los métodos de reducción de la dimensión, incluyendo el análisis factorial y el análisis de correspondencias simples y múltiples.
El siguiente bloque de contenido incluye el análisis multidimensional y el análisis conjunto, técnicas muy habituales en esta materia en la actualidad. Finalmente, se desarrollan las técnicas de segmentación en investigación comercial incluyendo el análisis discriminante y la segmentación jerárquica a través del análisis cluster y los árboles de decisión.
Todos los ejemplos del libro se resuelven con el software SPSS, my adecuado para el trabajo práctico en la investigación comercial.
