CAPITULO 1. INTRODUCCION A LA INVESTIGACION DE MERCADOS
1.1 CONCEPTO
1.2 TIPOS DE ESTUDIOS EN LA INVESTIGACION DE MERCADOS
1.3 EL PROCESO DE LA INVESTIGACION DE MERCADOS
1.3.1 Definir el problema a investigar
1.3.2 Seleccionar y establecer el diseno de la investigacion
1.3.3 Recoleccion de datos y analisis
1.3.4 Formular hallazgos: Informes
CAPITULO 2. DISENO DE LA INVESTIGACION. ESCALAS Y RECOGIDA DE LA INFORMACION POR MUESTRAS
2.1 DISENO DE LA INVESTIGACION
2.2 MEDICION Y USO DE ESCALAS
2.3 FIABILIDAD DE ESCALAS
2.3.1 Modelos de fiabilidad
2.3.2 Estadisticos de fiabilidad
2.4 ANALISIS DE LA FIABILIDAD CON SPSS
2.5 MUESTREO EN LA INVESTIGACION DE MERCADOS
2.6 POBLACION, MARCO Y MUESTRA
2.7 LAS DISTINTAS FASES DE LA INVESTIGACION DE MERCADOS POR MUESTREO
2.7.1 Objetivos
2.7.2 Delimitacion de la poblacion objetivo y la poblacion investigada
2.7.3 Establecimiento del marco
2.7.4 Diseno de la muestra
2.7.5 Trabajo de campo
2.7.6 Encuesta piloto
2.7.7 Procesamiento de los datos
2.7.8 Evaluacion de resultados
2.7.9 Presentacion de resultados
2.7.10 Difusion de resultados
2.8 CONVENIENCIA Y LIMITACIONES DE LA INVESTIGACION POR MUESTREO
2.8.1 Conveniencia del muestreo en la investigacion de mercados
2.8.2 Limitaciones del muestreo en la investigacion de mercados
2.9 CARACTERISTICAS DESEABLES DE UNA INVESTIGACION POR MUESTREO
2.10 ERRORES
2.10.1 Errores de cobertura
2.10.2 Errores de respuesta
2.10.3 Falta de respuesta
CAPITULO 3. METODOS DE MUESTREO EN LA INVESTIGACION DE MERCADOS
3.1 CONCEPTOS INICIALES EN LA TEORIA DEL MUESTREO
3.2 MUESTREO Y ESTIMADORES
3.3 METODO DE MUESTREO
3.4 METODO DE ESTIMACION. ESTIMADORES PUNTUALES
3.5 ESTIMACION POR INTERVALOS
3.5.1 Intervalos de confianza cuando el estimador es insesgado
3.5.2 Intervalos de confianza en estimadores sesgados
3.6 PRECISION Y COMPARACION DE ESTIMADORES
3.6.1 Precision de los estimadores
3.6.2 Comparacion de los estimadores
3.7 MUESTREO ALEATORIO SIMPLE SIN REPOSICION. ESTIMADORES Y ERRORES
3.8 MUESTREO ALEATORIO SIMPLE CON REPOSICION. ESTIMADORES Y ERRORES
3.9 TAMANO DE LA MUESTRA EN M.A.S
3.9.1 Muestreo aleatorio simple sin reposicion
3.9.2 Muestreo aleatorio simple con reposicion
3.10 EJEMPLOS EN MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
3.11 MUESTREO ESTRATIFICADO. ESTIMADORES Y ERRORES
3.11.1 Estimadores y errores
3.11.2 Afijacion de la muestra. Varianzas y su estimacion sin reposicion
3.11.3 Afijacion de la muestra. Varianzas y su estimacion con reposicion
3.11.4 Tamano de la muestra en muestreo estratificado sin reposicion
3.11.5 Tamano de la muestra en muestreo estratificado con reposicion
3.12 EJEMPLOS EN MUESTREO ESTRATIFICADO
3.13 MUESTREO SISTEMATICO. ESTIMADORES Y ERRORES
3.14 EJEMPLOS EN MUESTREO SISTEMATICO.
3.15 MUESTREO POR METODOS INDIRECTOS. RAZON, REGRESION Y DIFERENCIA.
3.15.1 Estimaciones de los parametros poblacionales basadas en la razon y errores
3.15.2 Estimaciones por regresion y errores
3.15.3 Estimaciones por diferencia y errores
3.16 EJEMPLOS EN MUESTREO INDIRECTO
3.17 MUESTREO UNIETAPICO DE CONGLOMERADOS
3.18 EJEMPLOS EN MUESTREO UNIETAPICO DE CONGLOMERADOS
3.19 MUESTREO BIETAPICO DE CONGLOMERADOS
3.20 EJEMPLOS EN MUESTREO BIIETAPICO DE CONGLOMERADOS
3.21 MUESTREO POLIETAPICO DE CONGLOMERADOS Y DISENOS
COMPLEJOS. EJEMPLO
CAPITULO 4. RECOPILACION Y PREPARACION DE LOS DATOS.EXPLORATORIO, DEPURACION, TABULACION Y TEST
4.1 EXPLORATORIO
4.1.1 Hostogramas
4.1.2 Diagrama de tallo y hojas
4.1.3 Grafico de caja y bigotes
4.1.4 Grafico de simetria
4.1.5 Normalidad
4.2 ANALISIS EXPLORATORIO DE DATOS CON SPSS
4.3 DEPURACION
4.3.1 Analisis y deteccion de valores atipicos
4.3.2 Deteccion de valores atipicos en SPSS mediante graficos de control
4.3.3 Deteccion de valores atipicos en SPSS mediante graficos de caja y
bigotes
4.3.4 Analisis de datos ausentes
4.3.5 Tratamiento de datos ausentes. Imputacion
4.3.6 Tratamiento de los datos ausentes con SPSS
4.4 RELACION ENTRE VARIABLES. TABULACION
4.4.1 SPSS y el analisis de correlaciones
4.4.2 SPSS y las tablas de contingencia
4.5 CONTRASTES DE HIPOTESIS
4.5.1 Contrastes parametricos para poblaciones normales
4.5.2 Comparacion de poblaciones normales con datos apareados
4.5.3 Contrastes no parametricos para la bondad de ajuste a una distribucion
4.6 SPSS Y LOS CONTRASTES DE HIPOTESIS
4.6.1 Prueba T para una muestra
4.6.2 Prueba T para muestras independientes
4.6.3 Prueba T para muestras relacionadas. Datos apareados
4.6.4 SPSS y el contraste de ajuste a una distribucion de Kolmogorov-Smirnov
CAPITULO 5. ANALISIS DE DATOS: TECNICAS DE LA DEPENDENCIA
5.1 CLASIFICACION DE LAS TECNICAS DE LA DEPENDENCIA
5.2 MODELO DE REGRESION LINEAL MULTIPLE
5.2.1 Estimacion del modelo, contrastes e intervalos de confianza
5.2.2 El analisis de los residuos
5.2.3 Autocorrelacion, multocolinealidad y heteroscedasticidad
5.2.4 SPSS y la regresion lineal
5.3 ANALISIS DE LA VARIANZA SIMPLE ANOVA
5.3.1 ANOVA con un factor. Efectos fijos y aleatorios
5.3.2 ANOVA con dos factores. Efectos fijos, aleatorios y mixtos
5.3.3 ANOVA con tres factores
5.3.4 Modelo en cuadrado latino
5.4 ANALISIS DE LA COVARIANZA SIMPLE ANCOVA
5.4.1 Modelo con un factor y un covariante
5.4.2 Modelos con dos factores y un covariante
5.4.3 Modelo con dos factores y dos covariantes
5.5 REGRESION, ANOVA Y ANCOVA UNIVARIANTES DE UNO Y VARIOS
FACTORES CON MLG EN SPSS
5.6 EL MODELO DE ANALISIS DISCRIMINANTE
5.6.1 Estimacion del modelo discriminante
5.4.2 Contrastes en el modelo discriminante
5.4.3 Clasisficacion de los individuos mediante funciones discriminantes
5.7 ANALISIS DISCRIMINANTE CON SPSS
CAPITULO 6. ANALISIS DE DATOS: TECNICAS DE LA INTERDEPENDENCIA
6.1 CLASIFICACION DE LAS TECNICAS DE LA INTERDEPENDENCIA
6.2 ANALISIS FACTORIAL Y COMPONENTES PRINCIPALES
6.2.1 Contrastes en el modelo factorial
6.2.2 Rotacion de los factores
6.2.3 Interpretacion grafica de los factores y puntuaciones factoriales
6.3 ANALISIS FACTORIAL Y COMPONENTES PRINCIPALES EN SPSS
6.4 ANALISIS CLUSTER
6.4.1 Tecnicas en el analisis cluster
6.4.2 Conglomerados jerarquicos
6.4.3 Conglomerados no jerarquicos
6.5 ANALISIS CLUSTER JERARQUICO CON SPSS
6.6 ANALISIS CLUSTER NO JERARQUICO CON SPSS
6.7 ESCALAMIENTO MULTIDIMENSIONAL
6.7.1 Modelo INDSCAL con SPSS
6.7.2 Modelo PROXCAL con SPSS
INDICE ALFABETICO
La investigación de mercados es el proceso de recopilación, procesamiento y análisis de información, respecto a temas relacionados con la mercadotecnia. Precisamente el contenido de este libro se adapta a la propia definición sobre la investigación de mercados.
Los primeros capítulos están enfocados hacia el proceso de recopilación de la información comenzando por el diseño de la investigación, uso de escalas y recogida de la información por muestras profundizando en los métodos de muestreo en la investigación de mercados.
Una vez recogida la información, se procesa la misma, somentiéndose al análisis exploratorio de datos, depuración, tabulación y contrastes, temas que son tratados en el texto de modo exhaustivo.
Recopilada y procesada la información se lleva a cabo su análisis a partir de las técnicas adecuadas de análisis de datos. Con esta finalidad de análisis se incluyen en el texto las técnicas de la dependencia (regresión, análisis de la varianza y la covarianza y el análisis discriminante) y las técnicas de la interdependencia (componentes principales, análisis factorial y análisis cluster). Por último, se tratan las técnicas de escalamiento multidimensional.
En cada capítulo se recoge una exposición teórica sencilla de los conceptos ilustrándose los mismos con variedad de ejemplos para poner de relieve las técnicas de un modo más claro y preciso. Los ejemplos prácticos se realizan con el apoyo del software SPSS, ampliamente utilizado en la investigación de mercados.
