Experimentos, metodología para analizar el comportamiento del

Experimentos, metodología para
analizar el comportamiento del
consumidor
José Ignacio Azuela
Preliminares
Los
diseños
experimentales
son
una
metodología
idónea
para
analizar
el
comportamiento del consumidor.
Si bien, existen otros métodos que nos permiten
analizar el comportamiento, los experimentos
son los únicos que nos permiten manipular las
variables.
Preliminares
Estos suponen una poderosa herramienta que
nos permite identificar las relaciones causales
entre una variable independiente y una
dependiente.
Por ejemplo, podríamos preguntarnos si la
motivación afecta al rendimiento académico.
Tipos de Variables
Típicamente tenemos: variables independientes, variables
dependientes, variables de control.
Variables independientes. Aquellas que son manipuladas
directamente por quien hace la investigación. En el caso
de nuestro ejemplo anterior sería: motivación.
Variables dependientes. Son las que registran el efecto (o
resultado) que se produce durante el experimento, éstas
registran los cambios que hacemos en las variables
independientes. Siguiendo con el ejemplo sería:
rendimiento académico.
Tipos de Variables
Variables de Control. Son las condiciones o elementos
que hacen del diseño de investigación un experimento.
En otras palabras, éstas son las variables que controlamos
o que no permitimos que varíen.
Tipos de Escalas
Aunque en los experimentos podemos emplear distintos tipos de escalas
de medida, las especificaciones más básicas contemplan dos distintas:
Escalas de Razón (continuo). Estas escalas son aquellas que registran
valores absolutos. Están asociadas a variables del tipo cuantitativo, por
ejemplo: edad, peso, rendimiento académico, etc. Esta es la escala más
apropiada para registrar la variable dependiente.
Escala Nominal (concretamente dicotómicas). Las dicotómicas registran
valores 0 y 1. Están asociadas principalmente a variables cualitativas por
ejemplo: género, estado civil, motivación, etc. Esta es la escala más
apropiada para registrar la variable independiente.
Tipos de Escalas
Rendimiento
Académico
(continuo)
Motivación
(dicotómica)
1
0
1, 2, 3, 4, 5,… n
Tipos de Escalas
Motivar = 1
V. independiente
G. Experimental
Rendimiento
Académico
V. dependiente
Motivar = 0
V. independiente
G. control
Estímulos
Esta es quizá la parte más interesante y en la que se puede proponer
cosas nuevas en la investigación.
Sabemos que el propósito es medir la relación causal entre variables. En
este caso, los efectos de la motivación sobre el rendimiento académico.
También sabemos que tipos de escalas emplear. Sin embargo, aún no
hemos determinado la forma en la registraremos la motivación ni el
rendimiento académico.
Posibilidades hay muchas, y éstas tendrán que ser consistentes con las
definiciones que adoptemos de cada uno de los conceptos. A modo de
ejemplo:
Estímulos
Motivación
Refuerzo
verbal
Ausencia
de refuerzo
Rendimiento
Académico
Examen
Estandarizado
Estímulos
No obstante, posibilidades hay muchas, a continuación algunos ejemplos
míticos de estímulos en la investigación:
El Gorila Invisible: Simons and Chabris (1999).
Donas y Bagels: Levitt (2006).
Suma tres dígitos: Kahneman (2002)
Es importante que sea sutil en la selección de estímulos y, en general, en
el diseño del experimento pues si éstos son obvios, se condiciona a los
participantes.
Métodos de Recolección de Datos
Cuando se colectan datos para un experimento, es posible elegir entre dos
metodologías de recolección:
1. Manipulando la variable independiente usando diferentes entidades.
Bajo este método, diferentes grupos de entidades (participantes) toman
parte de la condición experimental. Siguiendo con nuestro ejemplo, en los
diseños independientes, a un grupo se le motiva y a otro no.
2. Manipulando la variable independiente usando las mismas entidades.
Bajo este método, el mismo grupo de participantes toma parte en la
condición experimental y de control. Siguiendo con nuestro ejemplo, en los
diseños de medidas repetidas, a un grupo se le motiva y se evalúa su
desempeño, posteriormente, al mismo grupo se le evalúa pero sin hacer la
motivación.
Muestras Homogéneas
Con la finalidad de evitar sesgos y efectos no
atribuibles al “estímulo”, en los experimentos es
muy importante contar con muestras homogéneas:
1. Características Socio-demográficas
escenarios más simples).
(en
los
2. Características Psicográficas (en escenarios más
complejos).
Muestras Homogéneas
Ejemplo de muestra homogénea:
Edad: deberíamos centrarnos en un segmento bien delimitado.
NSE: Deberíamos trabajar con uno de los diferentes Niveles Socioeconómicos.
Estudios: …
Problemas potenciales: validez interna (ejemplo, si desea saber los
efectos de estímulos caritativos sobre la intensión de donar. Si se
cuenta con una muestra heterogénea, donde pueda haber personas
caritativas y no-caritativas que no hayan sido previamente
identificadas, entonces no sabrá si el efecto se debe al estímulo o la
característica personal)
Asignación Aleatoria de Participantes
Aún y con muestras homogéneas, podemos encontrar
diferencias dentro de los participantes analizados. Por
mencionar ejemplos: estado de ánimo, predisposición, entre
otras.
Estas diferencias pueden traducirse en variables no controladas
(variables extrínsecas) y conducir a sesgos (problemas de
validez externa).
Para reducir este problema, lo propio es realizar una asignación
aleatoria de los participantes a cada uno de los grupos:
experimental y de control.
Comparación de dos medias
Caso de Estudio
La forma más simple de realizar un experimento es
empleando una única variable independiente que
ha de ser manipulada de dos formas (variable
dicotómica) y sólo un resultado es medido.
En otras palabras, la forma más simple es a través
de una única variable independiente y contando
con dos grupos; el experimental y el de control
(diseños independientes).
Comparación de dos medias
Caso de Estudio
En este escenario, en donde sólo se tienen dos
grupos (experimental y de control), el
procedimiento estadístico apropiado es el de
comparación de medias.
Un ejemplo:
El objetivo es evaluar los efectos de la aprobación social (el
deseo de ser bien vistos por los demás), sobre las disposiciones
de pago de los individuos.
Comparación de dos medias
Caso de Estudio
Concretamente, se desea evaluar sus efectos sobre una
estrategia de precios llamada “Paga lo que tu quieras”.
Pay What You Want o paga lo que tú quieras, es una estrategia
en la que el consumidor establece el monto que desea pagar por
un determinado bien o servicio. En este mecanismo el vendedor
no puede rechazar la oferta, está obligado a aceptar el precio
que el consumidor establezca (Kim, Natter & Spann, 2009).
Nuestra hipótesis sugiere que aún y cuando el consumidor puede
realizar pagos $0, éste tenderá a hacer pagos positivos por el
deseo de obtener la aprobación social
Comparación de dos medias
Caso de Estudio
Muestra:
Nuestro experimento se llevó a cabo en las instalaciones de la Facultad
de Comercio y Administración de Tampico de la Universidad Autónoma
de Tamaulipas durante el mes de julio de 2014.
Al tratarse de un experimento de campo, cualquier individuo podía
participar en él. Sin embargo, filtramos y seleccionamos sólo aquellas
observaciones pertenecientes a empleados de la Universidad
(profesores, intendentes y administrativos), quedándonos con una
muestra final de 49 participantes. Lo anterior se hizo con la intención
de constituir una muestra homogénea que, ofrezcan una predicción
más exacta que si se realizase con muestras heterogéneas (Calder et al.
1981).
Comparación de dos medias
Caso de Estudio
Procedimiento:
Con la finalidad de identificar los efectos de la aprobación social, se diseñaron dos
escenarios: pagos privados y pagos públicos. La selección del escenario (público o privado)
se realizó a través de un dado electrónico, de tal modo que cada participante era conducido
aleatoriamente a una u otra situación de compra. A continuación se describen los
escenarios:
Pago en punto de venta. En este escenario se simuló el pago público pues el individuo paga
su cup cake al tiempo que lo recibe y frente a quien lo vende.
Pago fuera del punto de venta. En este escenario se simuló el pago privado, aquí el
participante recibía su cup cake y se le invitaba a realizar su pago en la papelería de la
Facultad. Aunque en las investigaciones previas la evaluación del pago privado suponía la
ausencia de una persona que realice el cobro (por ejemplo pagos electrónicos). En este
caso, aunque no evitamos la figura del cobrador (por así llamar a la persona que recibe el
pago), des-localizamos la adquisición del producto del pago. Asimismo, no se exige al
participante entregar un comprobante que testifique haber realizado el pago. Con lo cual,
creemos que el pago mantiene los principios de uno privado.
Prueba t para muestras
independientes
Prueba t para muestras
independientes
Prueba t para muestras
independientes
Es para identificar si las varianzas
son diferentes entre los grupos. p <
.05
Es para probar que los grupos son
significativamente diferentes.
p < .05
Prueba t para muestras
independientes
¿Cómo interpretamos estos resultados?
Los individuos, aún y teniendo la oportunidad de pagar
cero, ofrecen pagos positivos. De hecho, la mayor
parte (el 59.2%) paga MX$ 10 por cada cup cake, un
valor que se aproxima sensiblemente al precio de
mercado (MX$ 15) y que supera el coste de producirlo
(se estima que el costo de cada cup cake ronda entre
los MX$ 7 y MX$ 7.50). En los extremos, encontramos
que una proporción muy pequeña de los individuos
(tan sólo el 6.1%) decidió aprovecharse de la estrategia
de precios y pagó MX$ 0. Por oposición una proporción
aún más pequeña (2%) manifestó un comportamiento
compensatorio pagando incluso por arriba del valor de
mercado (MX$ 20). Cabe mencionar que ese 6.1% de la
muestra, realizó su pago de forma privada. Con lo cual,
era esperado que hubiera pagos próximos al cero.
Prueba t para muestras
independientes
En el cuadro 3 se muestran los estadísticos descriptivos por grupos de individuos, en él se
observa que, y como era esperado, el pago medio es mayor en el grupo de individuos que
hicieron su pago público (MX$ 8.52 frente a un MX$ 7.70 del pago privado). De hecho, el pago
medio de éste grupo es incluso superior al pago medio del total de individuos (MX$ 8.18).
En ambos grupos (pagos público y pagos privados) se observa que el pago promedio se sitúa por
encima de los costes de producción del cup cake (entre MX$ 7 y MX$ 7.50 el costo estimado).
Prueba t para muestras
independientes
Lamentablemente, y aunque encontramos diferencias en los pagos promedio entre un grupo y
otro, nuestros resultados no apoyan la hipótesis que sugería diferencias significativas entre
aquellos que lo realizaban en público frente a quienes hacían el pago privado.
La prueba Levene para la igualdad de varianzas muestra una significatividad de .128, que es
mayor que .05, con lo cual la varianza entre ambos grupos es muy similar. Lo mismo ocurre con la
significatividad bilateral de t (46 grados de libertad)= .952, p= .346. Así pues, no podemos inferir
que la introducción del pago privado afecte en la disposición de pago de los individuos (véase
cuadro 4).
Preguntas
¿Se pueden comparar más de dos medias?
• Sí, es posible comparar más de dos medias. De hecho es una práctica común, para
hacerlo es necesario prestar atención a las variables independientes que utiliza
pues, por decir un ejemplo, requerimos tres grupos (Estímulo A, Estímulo B y
Control). Si seguimos el ejemplo que hemos analizado, diríamos que a un grupo se
le motiva positivamente, a otro grupo se le (des) motiva y a un tercer grupo no se
le presente estímulo.
• En estos casos se requiere de otro tipo de análisis estadístico: ANOVA (Análisis de
la Varianza) o ANCOVA (Análisis de la Covarianza), dependiendo del tipo de escalas
que utilice.
NOTA: otros experimentos, especialmente aquellos que relativos a la elección de
consumo, emplean Modelos Probit.
Preguntas
¿Se puede tener más de una variable independiente?
• Sí es posible, éstos modelos son más complejos, en ellos puede haber más de una
variable independiente dentro del grupo experimental.
¿La variable dependiente puede ser dicotómica o nominal?
• Sí es posible, en los experimentos que se interesan por la elección de consumo,
donde la dependiente puede ser: Opción A, Opción B u Opción C, la variable
dependiente es una nominal (Modelos Probit).