Técnicas multivariables en los negocios.

Para que sean significativas, las preguntas de la encuesta de mercado a menudo deben ser complejas y de múltiples capas y las respuestas pueden variar según una serie de condiciones y factores. La gente de negocios utiliza técnicas multivariadas para analizar las respuestas de los consumidores al agrupar las diferentes respuestas de los consumidores en categorías o grupos de información significativos para determinar las relaciones relevantes entre las respuestas y el producto o servicio que se estudia.

Tipos de datos

Las respuestas de los consumidores se pueden clasificar como independientes, dependientes e interdependientes. Las respuestas independientes, como la edad o el sexo de una persona, no se ven afectadas por otras variables o condiciones. Una respuesta dependiente está condicionada por algún otro factor independiente, como por ejemplo, cómo la preferencia de una persona por un determinado videojuego está directamente relacionada con su edad. Una respuesta interdependiente es aquella en la que ningún factor o grupo de factores puede definirse como dependiente o independiente. Las preferencias de una persona relacionadas con las computadoras son de varias capas y no se vinculan fácilmente a factores aislados. La técnica multivariable utilizada para analizar los datos de las encuestas de mercado depende de la relación entre los factores.

Métodos de agrupación

Las tres técnicas multivariadas más comunes utilizadas para analizar las respuestas dependientes se conocen como análisis de regresión múltiple, análisis discriminante y análisis conjunto. Las tres técnicas más comunes utilizadas para las respuestas interdependientes son el análisis de grupos, el análisis factorial y el escalamiento multidimensional. Las respuestas independientes pueden ser componentes en cada grupo.

Análisis de regresión multiple

El análisis de regresión múltiple es la técnica multivariable más utilizada. Se utiliza como herramienta de pronóstico para analizar la relación entre una respuesta dependiente única, por ejemplo, si el consumidor prefiere un determinado producto, como una marca de helado, y dos o más respuestas independientes, como la edad y los ingresos de la persona.

Análisis discriminante

El análisis discriminante se usa para crear clasificaciones de personas en función de una variedad de características, por ejemplo, si la persona es una persona "al aire libre" o "hazlo tú mismo", y luego determina en qué clasificación encaja la persona que se está encuestando según cómo responda emparejar.

Análisis conjunto

El análisis conjunto busca una preferencia por una combinación de características del producto para predecir las preferencias individuales. A menudo se lo conoce como "análisis de compensación". Por ejemplo, si un consumidor afirma que sus prioridades al comprar zapatos es la comodidad, el estilo, el precio y la disponibilidad, el profesional del marketing podría concluir que la comodidad y el estilo son los más importantes. Pero los otros factores del precio y la disponibilidad pueden ser más altos si se consideran juntos, por lo que el precio y la disponibilidad juntos pueden ser más importantes que el estilo.

Análisis factorial

Cuando hay muchas respuestas interdependientes de la encuesta para correlacionar y analizar, los datos deben reducirse a conjuntos más pequeños de tres a cinco factores. Por ejemplo, al estudiar a un grupo de mujeres, sus características podrían incluir altura, peso, pasatiempos, intereses y actividades. El análisis factorial reduciría las cinco características en dos: tamaño, combinando altura y peso y estilo de vida, combinando pasatiempos, intereses y actividades.

Análisis de clusters y escalamiento multidimensional

El análisis de conglomerados también reduce una gran población en un pequeño número de grupos mutuamente exclusivos basados ​​en características similares. Los ejemplos serían "baby boomers", "geeks" o "yuppies". El escalamiento multidimensional asigna las respuestas de los consumidores en un gráfico de acuerdo con la similitud, de modo que se puedan analizar diferentes respuestas según su proximidad a otras respuestas.

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