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Los 3+1 Errores Más Comúnes en un Proceso de Investigación

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Diseñar un proyecto de investigación requiere tiempo, habilidad y conocimiento. Si comienzas este proceso sin un objetivo claro y una metodología adecuada es posible que los resultados que obtengas no sean los correctos para tomar decisiones de negocio.

Nosotros desde Izo trabajamos con nuestro partner Qualtrics para realizar encuestas a través de su potente software. Gracias a ello se facilita el proceso de creación de encuestas.

Si todavía tienes dudas o toda esta información es demasiado completa, te dejo los 4 errores más comunes a la hora de hacer preguntas y así puedas evitarlo para tus futuras encuestas:

1. Requisitos de la Muestra

Los errores de muestra de la población ocurren cuando el investigador no comprende a quién debe encuestar. Esto puede ser complicado porque hay varias personas que pueden consumir el producto, pero solo una que lo compra, o pueden perder un segmento que busca comprar en el futuro.

Ejemplo: Llos fabricantes de productos envasados suelen realizar encuestas a las amas de casa, porque es más fácil contactar con ellas y se supone que deciden qué se va a comprar y también hacen la compra real. En esta situación, a menudo existe un error de especificación de la población. El marido puede comprar una parte significativa de los productos y tener una influencia directa e indirecta significativa sobre lo que se compra. Por esta razón, excluir a los maridos de las muestras puede dar pie a errores.

Solución: comprende quién compra tu producto y por qué lo compra. Es importante encuestar a la persona que toma la decisión de compra para saber cómo llegar mejor a ella.

2. Errores de muestreo

El muestreo de la encuesta y los errores del marco muestral se producen cuando se utiliza la subpoblación incorrecta para seleccionar una muestra.

Ejemplo: supongamos que recopilamos una muestra aleatoria de 500 personas para medir sus preferencias de ocio. Tras el análisis, se encuentra que muestra estaba compuesto por un 70% de mujeres. Esta muestra no sería representativa de la población adulta general e influiría en los datos.

Solución: si bien esto no se puede evitar por completo, debes hacer que varias personas revisen la muestra para tener en cuenta una representación precisa de su población objetivo. También puedes aumentar el tamaño de su muestra para obtener más participantes en la encuesta.

3. Selección

El error de selección es el error de una muestra seleccionada mediante un método no probabilístico. Cuando los encuestados eligen participar por sí mismos en un estudio y solo los interesados ​​responden, puedes terminar con un error de selección porque ya puede haber un sesgo inherente.

Ejemplo: los entrevistadores que realizan un estudio de visita a centros comerciales tienen una tendencia natural a seleccionar a los encuestados que son más accesibles y agradables siempre que haya margen para hacerlo (amigos y familiares).

Solución: el error de selección se puede controlar haciendo esfuerzos adicionales para obtener participación. Un proceso de encuesta típico incluye iniciar un contacto previo a la encuesta solicitando cooperación, una encuesta real y un seguimiento posterior a la encuesta.

4. Medición

El error de medición es generado por el propio proceso de medición y representa la diferencia entre la información generada y la información deseada por el investigador. Generalmente, siempre hay un pequeño nivel de error de medición debido a factores incontrolables.

Ejemplo: una tienda minorista desea evaluar los comentarios de los clientes sobre las compras en el mostrador. La encuesta está desarrollada pero no se dirige a quienes compran en la tienda. En cambio, los resultados están sesgados por los clientes que compraron artículos en línea.

Solución: verifique todas las mediciones para verificar su precisión y asegúrese de que sus observadores y las tomas de medición estén bien capacitados y comprendan los parámetros del experimento.

Fuente: https://www.qualtrics.com/

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