Algunos investigadores adoptan un enfoque difícil de los datos, ya sea que caen directamente del lado de los números (datos cuantitativos) o del otro lado, uno de los grupos focales y la retroalimentación individual del consumidor (datos cualitativos).
Pero las ideas más ricas provienen de un enfoque emparejado para la investigación, uno que busca hallazgos estadísticamente significativos para definir el lugar de nuestro producto en el mercado, así como una comprensión profunda de cómo nuestro producto encaja en la vida de un solo consumidor.
¿Por qué necesita alguno de estos tipos de investigación? Aprender sobre sus clientes significa que puede responder de manera más eficiente sus necesidades. Una imagen clara de quién es su consumidor y por qué necesita su producto no solo refinar su producto, sino también idear mejores soluciones para los problemas de sus consumidores.
Los métodos de investigación cuantitativos más comunes son las encuestas de clientes y cuestionarios. Si tiene preguntas que profundizan en detalles sobre su empresa, su mercado o su población de clientes objetivo, está buscando investigación cuantitativa. Responde preguntas como quién, cuándo, dónde, cuántos, ¿con qué frecuencia? Estas no son preguntas generales y exploratorias; Son preguntas que buscan datos transaccionales y numéricos.
- Si los clientes buscan o necesitan un producto como el suyo
- Quién debe ser su población objetivo y qué los convence de comprar
- ¿Qué, en todo caso, su población objetivo sabe sobre su mercado o su producto?
- Si la actitud o percepción de su mercado objetivo está cambiando, lo que puede dar información sobre cómo debe responder
Si bien los dos grandes métodos para recopilar datos son encuestas y cuestionarios, hay muchas maneras de llevar a cabo estos métodos.
¿Qué es cuantitativa y sus ejemplos?
Los pasos para llevar a cabo una investigación cuantitativa son muy similares a los realizados en otros como descriptivos. Sin embargo, difieren de este último a medida que van más allá y no solo están satisfechos con la descripción.
- Defina el problema: primero debe definir el problema. Lo que queremos saber, las razones por las que necesitamos esta información o cuáles son los estudios anteriores sobre el tema.
- Metodología: En segundo lugar, debe elegir la metodología. Según lo anterior, debemos elegir las técnicas que se utilizarán. Entonces, podemos realizar una regresión, si queremos saber el movimiento de una variable en comparación con las otras, o una prueba de hipótesis, si queremos extrapolar los resultados a través de la inferencia estadística.
- Análisis: Tercero, debe realizar el análisis. En este caso, el software estadístico, como SPSS o similares, será de gran ayuda. Debe realizar cálculos y obtener los indicadores de bondad de adaptación, intervalos de confianza, importancia o cualquier otra necesaria.
- Interpretación de los resultados: finalmente, debe interpretar esos resultados. La bondad de la adaptación, siendo la R a la plaza la más conocida, nos informa del poder predictivo de la regresión. Intervalos de confianza e importancia de la validez de la prueba de hipótesis
Imagine una investigación sobre el crecimiento económico (PIB) de un país y en el nivel de desempleo. Queremos saber si hay una relación entre las dos variables. Además, estudios previos muestran una posible correlación inversa entre ambas variables. Por lo tanto, realizamos una regresión para confirmarlo.
En la imagen a continuación, mostramos el proceso a seguir:
Teniendo en cuenta esta imagen, debemos subrayar que la investigación cuantitativa generalmente tiene cuatro pasos:
- Defina el problema: primero debe definir el problema. Lo que queremos saber, las razones por las que necesitamos esta información o cuáles son los estudios anteriores sobre el tema.
- Metodología: En segundo lugar, debe elegir la metodología. Según lo anterior, debemos elegir las técnicas que se utilizarán. Entonces, podemos realizar una regresión, si queremos saber el movimiento de una variable en comparación con las otras, o una prueba de hipótesis, si queremos extrapolar los resultados a través de la inferencia estadística.
- Análisis: Tercero, debe realizar el análisis. En este caso, el software estadístico, como SPSS o similares, será de gran ayuda. Debe realizar cálculos y obtener los indicadores de bondad de adaptación, intervalos de confianza, importancia o cualquier otra necesaria.
- Interpretación de los resultados: finalmente, debe interpretar esos resultados. La bondad de la adaptación, siendo la R a la plaza la más conocida, nos informa del poder predictivo de la regresión. Intervalos de confianza e importancia de la validez de la prueba de hipótesis
¿Qué es la variable cuantitativa continua doy 5 ejemplos?
Las variables numéricas, como recuentos, porcentajes, números, etc. son variables cuantitativas. Si las observaciones sobre una variable toman valores numéricos que representan magnitudes distintas de la variable, se llama variable cuantitativa. En otras palabras, una variable cuantitativa es una variable que difiere en cantidad. Para una variable cuantitativa, cada valor que puede tomar es un número, por lo que las variables cuantitativas se clasifican como variables discretas o continuas.
Ejemplos de variables cuantitativas o variables numéricas:
La alta temperatura diaria, el número de días lluviosos, la edad, el ingreso anual, el número de años de educación completados, el número de miembros de la familia, etc. son ejemplos de variables cuantitativas. Los siguientes ejemplos también son variables cuantitativas.
- GPA (promedio de calificaciones) en la escuela secundaria (por ejemplo, 5.0, 4.2, 1.1).
- El número de mascotas que posee (por ejemplo, 1, 3, 5).
- El número de primos que tiene (por ejemplo, 0, 8, 18).
- El número de estrellas en una galaxia (por ejemplo, 200, 1301, o un billón).
- El número de boletos de lotería vendidos en promedio (por ejemplo, 45, 989, 4 millones).
- El saldo de su cuenta bancaria (por ejemplo, $ 200, $ 967 y $ 52).
- La cantidad de dinero en sus ingresos (por ejemplo, $ 500, $ 5357 o $ 4222).
Regla general para variables cuantitativas o variables numéricas:
Está trabajando con una variable cuantitativa, si puede agregar estas variables, o si puede obtener un resultado significativo restando los valores de dos variables.
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