Una de las necesidades más comunes de los clientes de servicios de investigación de mercados es la explicación y pronóstico del comportamiento de los consumidores. Cuando se trata de estudios cuantitativos los análisis de correlación y regresión son un método eficaz para alcanzar este tipo de hallazgos siempre y cuando se tenga acceso a los insumos necesarios.
Para ello es necesario tener presentes algunos puntos sin los cuales la aplicación de este método no arrojará los elementos esperados y estadísticamente válidos con la finalidad de tomar decisiones aplicables y rentables. A continuación un listado de los aspectos más comunes que siempre deben estar en mente cuando se ejecutan análisis de correlación.
- El insumo principal es una base amplia de datos bivariados. Este listado debe obtenerse por los mecanismos más apropiados y deben representar todos los elementos del mercado bajo estudio. De otra manera los resultados obtenidos pueden resultar distintos a la realidad. Es indispensable que las bases de datos a utilizar contengan los datos de todos los registros válidos de un universo o muestra. Un insumo de uso común para este tipo de estudios son los resultados de los censos o estadísticas administrativas de organismos públicos y privados.
- La gráfica de puntos debe mostrar una tendencia clara. Cuando se grafican en un plano cartesiano los datos señalados arriba deben mostrar una clara configuración lineal, ya sea de forma aritmética o logarítmica. De otra manera estaríamos frente a un conjunto de pares de datos sin una relación entre sí. No obstante, se debe tener cuidado al hacer esta graficación porque hay situaciones en las que se pueden observar falsas correlaciones como es el caso de la paradoja Simpson.
- Son más comunes las correlaciones multivariadas que las bivariadas. El comportamiento humano casi nunca está influido por una sola circunstancia. Es común que al aplicar el análisis de correlación se descubra más de una variable independiente con fuerte peso en la explicación de la variable dependiente. Tampoco es extraño que se subestimen o ignoren otras variables no consideradas en la obtención de los resultados.
- Las predicciones con ecuaciones de regresión no son deterministas. A diferencia de los ejercicios en álgebra donde el valor de las variables independientes afectan sí o sí en una determinada proporción a la variable dependiente, en estudios de mercado se opta por abordar los análisis de regresión de forma probabilística.
- Es válido desestimar datos extremos. Cuando se revisan los datos de una base que será tratada con el método de correlación, es válido ignorar los registros extremos siempre que su número sea pequeño. De otra manera los hallazgos del análisis podrían estar fuertemente sesgados. Si el número de datos en esta situación es mayor de lo que la experiencia indica, será necesario correr métodos de imputación, revisar nuevamente la base original de datos o, si es posible, repetir el levantamiento de datos.
En Acertiva tenemos 18 años llevando a cabo, entre otras actividades, estudios cuantitativos de mercado en América Latina en los cuales apoyamos a nuestros clientes con su diseño y ejecución. Ponte en contacto con nosotros para compartirte de qué manera podemos sumar nuestra experiencia para la resolución de tus desafíos de obtención de datos e información.
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