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1. Investigación exploratoria: Diseño que busca descubrir ideas y percepciones preliminares sobre un problema. Se caracteriza por su flexibilidad y versatilidad para examinar un problema cuando no se tiene mucha información previa.

2. Investigación descriptiva: Tipo de diseño que se enfoca en describir características o funciones del mercado. A diferencia de la exploratoria, requiere una especificación clara de quién, qué, cuándo, dónde, por qué y cómo.

3. Investigación causal: Diseño que determina relaciones de causa y efecto entre variables, utilizando experimentos para aislar causas y medir efectos específicos.

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4. Datos primarios: Información originada específicamente para abordar el problema de investigación actual. Son recolectados por primera vez para el estudio en cuestión.

5. Datos secundarios: Información ya recopilada para propósitos diferentes al problema en estudio. Presentan ventajas como rapidez y menor costo.

6. Criterios para evaluar datos secundarios: Conjunto de parámetros que incluyen especificaciones metodológicas, exactitud, actualidad, objetivo, naturaleza y confiabilidad.

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7. Especificación de la información necesaria: Determinación clara y precisa de qué información se requiere para resolver el problema de investigación.

8. Marco objetivo/teórico: Base conceptual que sustenta la investigación, apoyada en evidencia objetiva de fuentes secundarias y teoría académica relevante.

9. Modelo analítico: Representación de variables y sus interrelaciones, diseñado para representar total o parcialmente un sistema o proceso real.

10. Preguntas de investigación: Planteamientos refinados de los componentes específicos del problema que guían la recolección de datos.

11. Hipótesis: Proposiciones no comprobadas que sugieren relaciones entre variables y proporcionan directrices sobre recopilación y análisis de datos.

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12. Técnicas para obtención de datos cuantitativos: Métodos estructurados de recolección que incluyen encuestas, observaciones y experimentos.

13. Procedimiento de medición: Asignación de números u otros símbolos a características de objetos según reglas específicas.

14. Escalamiento: Generación de un continuo sobre el cual se sitúan los objetos medidos.

15. Diseño de cuestionarios: Proceso sistemático de creación de instrumentos de medición que traducen la información necesaria en preguntas que los encuestados pueden y quieren responder.

16. Proceso de muestreo: Selección de unidades representativas de una población para estudiar sus características e inferir propiedades de toda la población.

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Trabajo de Campo y Procesamiento de Datos

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Trabajo de Campo y Procesamiento de Datos

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17. Trabajo de campo: Fase donde se contacta a los encuestados, se administran cuestionarios o formularios de observación, y se registran datos.

18. Selección de trabajadores de campo: Proceso para identificar a las personas apropiadas para recopilar datos según los requisitos del estudio.

19. Capacitación de trabajadores de campo: Entrenamiento para asegurar que todos los encuestadores apliquen procedimientos estandarizados.

20. Supervisión del trabajo de campo: Monitoreo para garantizar calidad y adherencia a los procedimientos establecidos.

21. Validación del trabajo de campo: Verificación de que las entrevistas fueron realizadas con las personas correctas y siguiendo los protocolos.

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22. Preparación de datos: Proceso para convertir datos brutos en información significativa, que incluye revisión, edición, codificación y transcripción.

23. Revisión de cuestionarios: Examen para verificar que todas las preguntas fueron respondidas correctamente.

24. Edición: Revisión de los cuestionarios para aumentar precisión y exactitud.

25. Codificación: Asignación de códigos numéricos para representar respuestas específicas.

26. Transcripción: Transferencia de datos codificados a computadoras para su análisis.

27. Depuración de datos: Comprobaciones de consistencia y tratamiento de respuestas faltantes.

28. Tratamiento de respuestas faltantes: Asignación de valores a respuestas ausentes según metodologías establecidas.

29. Ajuste estadístico de datos: Ponderación y transformación de variables para mejorar la precisión del análisis.

30. Estrategia de análisis de datos: Plan general que guía qué técnicas estadísticas aplicar según los objetivos del estudio.

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El diseño de investigación representa la columna vertebral de todo estudio de mercado, determinando su rigor metodológico y la validez de sus resultados. Los conceptos presentados constituyen un marco fundamental para comprender cómo estructurar investigaciones que generen información valiosa para la toma de decisiones empresariales. La correcta implementación de estos conceptos en la práctica investigativa asegura que los hallazgos sean confiables, relevantes y aplicables a los problemas específicos de marketing que se busca resolver.