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Disfrazar el propósito de la investigación se debe hacer de manera que no viole los derechos de los participantes. Una forma de manejar este dilema ético es informar a los encuestados, al principio, que el experimento se ha disfrazado. También se les debe dar una descripción de la tarea de investigación y decirles que pueden abandonar el experimento en cualquier momento.

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En diferentes sitios web pueden mostrarse distintos tratamientos experimentales. Después pueden reclutarse participantes para que visiten dichos sitios y respondan un cuestionario que consiga información acerca de las variables dependientes y extrañas.

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Investigación de mercados y redes sociales

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Investigación de mercados y redes sociales

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Comparada con los experimentos en el campo, la experimentación en las redes sociales ofrece las ventajas de facilidad de implementación y menor costo.

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Si los experimentos de campo son difíciles de realizar, el reto que plantean aumenta enormemente en la arena internacional.

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Aplicación de un experimento controlado realizado en mercados de prueba limitados pero cuidadosamente seleccionados. Involucra una réplica del programa de mercadeo nacional planeado para un producto en los mercados de prueba.

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Los experimentos pueden ser difíciles de aplicar. Puede ser imposible controlar los efectos de las variables extrañas, en particular dentro de un ambiente de campo.

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Los requisitos de grupo experimental, grupo de control y mediciones múltiples se suman significativamente al costo de la investigación.

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Los experimentos pueden consumir tiempo, en particular si el investigador está interesado en medir los efectos a largo plazo del experimento.

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Se usa para medir los efectos de dos o más variables independientes en varios niveles. permiten la interacción entre variables. Se dice que una interacción tiene lugar cuando el efecto simultáneo de dos o más variables es diferente de la suma de sus efectos separados.
Se puede conceptualizar en un cuadro, en un diseño de dos factores cada nivel de una variable representa una fila y cada nivel de otra variable una columna. Para tres o más factores se pueden usar cuadros multidimensionales. Se involucra una celda por cada posible combinación de variables de experimento.
La desventaja de éste diseño es que el número de combinaciones del experimento aumenta multiplicativamente con un incremento en el número de variables o niveles. Si se quiere sólo algunas interacciones o efectos principales se puede usar los diseños factoriales fraccionarios.

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Permite al investigador controlar estadísticamente dos variables externas que no interactúan, también manipular la variable independiente.
Cada variable externa o de bloque se divide en un número igual de bloques o niveles, como así también la variable indeopendiente.
Este diseño se conceptualiza como un cuadro donde las filas y columnas representan los bloques en las dos variables externas. Los niveles de la varaible independiente se asignan entonces a las celdas de cuadro. La regla es que cada nivel de la variable independiente debe aparecer sólo una vez por fila y columna.
Sus lmitaciones son que requiere una cantidad igal de filas, columnas y niveles de experimento. No permiten al investigador examinar interacciones de las variables externas entre sí o con la variable independiente.

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Es útil cuando sólo hay una variable externa principal, como ventas, tamaño de tienda o ingreso del encuestado, que puede influir la variable dependiente. Las unidades de prueba se agrupan en bloques con base en la variable externa. El investigador debe ser capaz de identificar y medir la variable de formación del bloque; al formar los bloques se asegura que los grupos experimentales y de control se relacionan estrechamente sobre la variable externa.
Estos diseños son más útiles que los diseños completamente aleatorizados. Su limitación es que el investigador puede controlar sólo una variable externa.

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Se agrega otro grupo de unidades de prueba para fungir como grupo de control.
Se simboliza como:
GE: O1 O2 O3 O4 O5  X  O6 O7 O8 O9 O10
GC: O11 O12 O13 O14 O15  X  O16 O17 O18 O19 O20
Si el grupo se selecciona cuidadosamnete, este diseño puede ser una mejora del anterior. El mejoramiento se encuentra en la capacidad para poner a prueba dos veces el efecto del expriemnto: contra las mediciones preexperimento en el GE y contra el GC.

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Involucra una serie de mediciones periódicas sobre la variable dependiente para un grupo de unidades de prueba.El investigador administra el tratamiento u ocurre de forma natural, luego se continúa periódicamente para determinar el efecto.
Se puede simbolizar:
O1 O2 O3 O4 O5  X  O6 O7 O8 O9 O10
Es un cuasi-experimento porque no hay aleatorización de las unidades de prueba para los experiementos, y la temporización de la presentación del tratamiento, así como cuáles unidades de prueba se exponen, puede no estar dentro del control del investigador.
Tomar una serie de mediciones antes y después del experimento ofrece al menos un control parcial. Si las unidades de prueba se seleccionan de manera aleatoria o por pareamiento, puede reducirse el sesgo de selección. La mortalidad plantea un problema, pero se puede controlar meidnate un incentivo. Las limitaciones son no poder controlar la historia, el experimento puede ser afectado por el efecto de prueba interactiva, pero estos diseños son útiles.

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Controla explícitamente el efecto de prueba interactiva, además de controlar todas las otras variables extrañas, Pero este diseño es costos y consume tiempo en su implementación, por lo que no se lo considera.

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No involucra medida previa alguna.
Se simboliza como:
GE:   R   X   O1
GC:   R        O2
El efecto se obtiene:
TE= O1 - O2
Su implementación es bastante simple. Por lo que no hay medición previa, los efectos de prueba son eliminados, pero el diseño es sensible al sesgo de selección y mortalidad. Debido a la asignación aleatoria de la unidades de prueba, se supone que losdos grupos son similares en términos de mediciones preexperimento sobre la variable dependiente, pero ya que no hay medición, esta suposición es incierta.
El diseño es sencible a la mortalidad y no permite al investigador examinar cambios en unidades de prueba individuales. Es posible controla el sesgo y la mostalidad a través de procedimientos experimentales cuidadosamente diseñados.
E·l diseño posse ventajas en tiempo, costo y tamaño de muestra, y este diseño es muy popular en la investigación de mercados debido a su simplicidad.

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Método para controlar variables extrañas que involucra el uso de diseños experimentales específicos.

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Método para controlar variables extrañas al medirlas y ajustar sus efectos por medio de métodos estadísticos.

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Involucra comparar unidades de prueba sobre un conjunto de variables antecedentes clave antes de asignarlas a las condiciones de tratamiento.

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Se refiere a la asignación aleatoria de las unidades de prueba a los grupos experimentales usando números aleatorios.

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Variable extraña atribuible a la pérdida de unidades de prueba mientras se realiza el experimento.

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Variable extraña atribuible a la asignación inadecuada de unidades de prueba a las condiciones de tratamiento.

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Variable extraña que ocurre cuando las unidades de prueba con puntajes extremos se acercan al puntaje promedio durante el curso del experimento.

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Variable extraña que involucra cambios en el instrumento de medición o en los observadores o las mismas puntuaciones.

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Causados por el proceso de experimentación. Se clasifican en dos:

Efecto de prueba principal: Efecto de las pruebas que ocurre cuando una observación previa afecta una observación posterior.

Efecto de prueba interactiva: Efecto en el que una medición previa afecta la respuesta de la unidad de prueba a la variable independiente.

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Variable extraña atribuible a cambios en las mismas unidades de prueba que ocurren con el paso del tiempo.

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Eventos específicos que son externos al experimento pero que ocurren al mismo tiempo que el experimento.

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Sinónimo de variables extrañas, utilizado para ilustrar que las variables extrañas pueden confundir los resultados al influir la variable dependiente.

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Determinación de si pueden generalizarse las relaciones causa y efecto encontradas en el experimento.

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Medida de exactitud de un experimento que determina si la manipulación de las variables independientes, o experimentales, realmente produjo los efectos sobre la(s) variable(s) dependiente(s).

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X=La exposición de un grupo a una variable independiente, tratamiento o evento, cuyos efectos se determinarán.

O=El proceso de observación o medición de la variable dependiente sobre las unidades de prueba o grupos de unidades.

R=La asignación aleatoria de las unidades de prueba o grupos a experimentos separados.

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Conjunto de procedimientos experimentales que especifican:

Las unidades de prueba y los procedimientos de muestreo.

Las variables independientes.

Las variables dependientes.

Cómo controlar las variables extrañas.

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Proceso de manipular una o más variables independientes y medir sus efectos sobre una o más variables dependientes, mientras se controlan las variables extrañas.

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Variables, distintas a las variables independientes, que influyen la respuesta de las unidades de prueba.

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Variables que miden el efecto de las variables independientes sobre las unidades de prueba.

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Paola Herbas
Fernanda Pocoata
Arturo Vargas

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Diseño de grupo de control pretest-postest

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Diseño de grupo de control pretest-postest

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Las unidades de prueba se asignan aleatoriamente al grupo experimental o de control, y se toma una medida preexperimento en cada grupo, luego el grupo experimental se espone al tratamiento X, y finalmente se toma una medida postexperimento en cada grupo, experimental y control.
Se simboliza con:
GE:    R   O1   X   O2
GC:    R   O3      O4
El efecto se mide:
(O2 - O1) - (O4 - O3)
Este diseño controla la mayoría de las variables extrañas.
El resultado experimental sería:
(O2 - O1) - (O4 - O3) = TE + TI
El efecto de prueba interactiva no está controlado.

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Individuos, organizaciones u otras entidades cuya respuesta a variables independientes o experimentos se estudiará.

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Variables que manipula el investigador y cuyos efectos se miden y comparan.

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Consisten en una serie de experimentos básicos que permiten el control estadístico y el análisis de variables externas. Sus ventajas son:

1. Pueden medirse los efecto0s de más de una variable independiente.

2. Pueden controlarse estadísticamente variables extrañas específicas.

3. Pueden formularse diseños económicos cuando cada unidad de prueba se mide más de una vez.

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El investigador puede controlar cuándo tomar las mediciones y sobre quién se toman.
El investigador carece de control sobre la programaciónde los experimentos y es incapaz de exponer las unidades de prueba a dichos experimentos de manera aleatoria.

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Tiene aleatorización. El investigador ejerce un alto grado de control, puede seleccionar al azar las unidades de prueba y exponerlas aleatoriamente a los experimentos.

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La evidencia acumulada de varias investigaciones aumenta la confianza de que existe una relación causal.

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Diseños experimentales y diseños no experimentales 

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Diseños experimentales y diseños no experimentales 

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Existen 3 tipos de investigación exploratoria, casual y descriptiva, de estas 3 solo los diseños casuales son adecuados para inferir relaciones causa-efecto. Aunque con frecuencia se utlicen encuestas descriptivas para proporcionar evidencia de relaciones causales, estos no cumplen con todos los requsiitos para la causalidad. El punto es que algunos autores han sugerido procedimientos para extraer inferencias causales a partir de datos descriptivos (no experimentales).

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CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS EXPERIMENTALES

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CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS EXPERIMENTALES

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Se simboliza:
Grupos experimental (GE):      X   O1
Grupo de control (GC):                  O2
El efecto se mide:      O1 - O2
Las mediciones en ambos se hacen sólo después del tratamiento, y las unidades de prueba no se asignan al azar.
Los dos grupos puede diferir antes del tratamiento y puede haber sesgo de selección.

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Ausencia de otros posibles factores causales

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Ausencia de otros posibles factores causales

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Es decir que el factor o variable a investigar debe ser la única posible explicación causal.

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Experimentos de laboratorio y experimentos de campo

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Experimentos de laboratorio y experimentos de campo

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Un ambiente de laboratorio es un entorno artificial que el investigador construye con las condiciones deseadas específicas para él.
El ambiente de campo es sinónimo de condiciones de mercado reales.
Los experimentos de laboratorio tienen algunas ventajas sobre los de campo, entre esto que tiene mayor control, el tiempo es corto y tiene mayor facilidad de implementación, además que el costo es mas bajo, sin embargo, también presentan desventajas, por ejemplo, la artificialidad del ambiente puede producir error reactivo y tiene menor validez externa que los de campo,
Los exerimentos de campo son menos comunes en la investigación de mercados, pero ambos dieños emplean papeles complementarios.

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Orden temporal de ocurrencia de variables

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Orden temporal de ocurrencia de variables

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El evento causante debe ocurrir antes o simultáneamente con el efecto, no puede ocurrir después.

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Se simboliza con:  O1   X   O2
El efecto de calcula: O2 - O1
Un grupo de unidades se mide dos veces. Primero se toma una medida preexperimento O1, luego se somete al tratamiento X y finalmente se toma una medida postexperimento O2. La validez es cuestionable porque no hay control.

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Es la condición para inferir causalidad que requiere que una causa X y un efecto Y ocurran o varíen juntos según lo predicho por la hipótesis bajo consideración.

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Se representa:  X O1
Un solo grupo se expone a un tratamiento X y luego se toma una sola medición de la variable dependiente O1. No se utiliza el símbolo R porque las unidades son autoseleccionadas o seleccionadas arbitrariamente por el investigador.
Este estudio es mas adecuado para una investigación exploratoria porque el nivel de O1 puede ser afectado por muchas variables y la validez de los resultados es dudosa.

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Cuando la ocurrencia de X aumenta la probabilidad de la ocurrencia de Y.

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Se caracterizan por la ausencia de aleatorización.