La relación entre el análisis de correspondencias y otras técnicas multivariantes utilizadas en el área del análisis de mercados

Resumen

El análisis de correspondencias es una técnica estadística descriptiva que analiza datos de naturaleza categórica. Esta técnica ha sido utilizada en muy distintas áreas como la psicología, sociología y ecología pero no de forma extensiva en otras, como sería en el área de marketing, donde por otro lado, el análisis de datos de tipo categórico es muy común. Este trabajo de investigación muestra la utilidad de esta técnica en dicha área. El primer artículo que compone la tesis, tiene una motivación metodológica. En él comparamos los resultados obtenidos por la técnica conocida como análisis conjunto categórico (CCM) y una forma particular de análisis de correspondencias (CA). Ya en la literatura previa, encontramos la conexión entre el análisis de correspondencias de una tabla de contingencias y el análisis de correlación canónica (CC) de una matriz de variables ficticias, para el caso particular de dos variables categóricas, así como el enlace entre la correlación canónica y el análisis conjunto para datos categóricos. Nosotros establecemos el enlace: análisis de correspondencias- análisis conjunto, para el caso donde más de dos variables categóricas son incluidas. La parte empírica que corrobora los resultados analíticos se llevó a cabo con los datos que aparecen en el papel de Rao, (1977). A partir de aquí desarrollamos la parte analítica correspondiente a la introducción de efectos interacción para los distintos análisis, así como el estudio de la relación entre sus resultados. La motivación de este nuevo paso en el análisis, nos vino por doble partida. Por un lado, en la literatura ya existente, se apuntaba como posible investigación futura la introducción de efectos interacción que permitieran conocer si par determinadas combinaciones de atributos, el efecto total difería del estimado por le tradicional análisis conjunto. Por otro lado, tuvimos alcance a la forma preliminar de un estudio elaborado por una compañía aérea donde se pretendía conocer el ¿trade-off¿ existente entre los distintos niveles de distintos atributos. Llegamos a la conclusión de que la posible inclusión de efectos interacción en este estudio podría ser más rica que la forma tradicional de las técnicas anteriores, ya que permitiría estimar posibles nuevos efectos, que podrían suponer ofertas especiales (distintas combinaciones de atributos). El segundo artículo que compone la tesis, es consecuencia de la necesidad de analizar una matriz de preferencias. Una empresa de cervezas estaba interesada en adquirir la distribución de una marca de agua mineral. Para ello, encargan a una consultora(empresa que nos proporcionó los datos) un estudio con el fin de determinar la marca a comercializar. El estudio en sí, implicaba el conocer las características más importantes que los consumidores tienen en consideración a la hora de comprar el agua mineral y en función de eso, determinar la marca. La muestra se componía por cuatrocientas cincuenta personas que ordenaban seis características de agua minera (precio, marca, sabor, envase, composición y origen). La empresa disponía a su vez de información a cerca de variables categóricas de los encuestados, como sexo y edad. A partir de aquí, la motivación de nuestro trabajo vino a consecuencia de la falta de claridad en la literatura relevante, con relación a qué técnicas multivalentes podían ser más útiles para realizar tales datos. En otras palabras, qué ventaja podía ofrecer el análisis de correspondencias con relación a otro análisis conocido como ¿dual scaling¿ para el trato de este tipo de datos. Hasta el momento, el análisis de correspondencias había sido utilizado para analizar preferencias pero no de la misma forma que ¿dual scaling¿ ofrecía. Nosotros extendemos el análisis de correspondencias con el fin de tratar los datos de la misma forma que ¿dual scaling¿ y a su vez, demostrarnos la equivalencia entre ambos. Es importante añadir que, mientras ¿dual scaling¿ se limita a ofrecer las coordenadas resultantes, el análisis de correspondencias ofrece un mapa que permite entender de forma fácil las preferencias de los individuos así como las agrupaciones por sexo y edad. Finalmente, extendemos la equivalencia así como el trato del análisis de correspondencias para datos tipo comparaciones dos a dos así como también para casos donde la utilidad es medida a través de escalas. El tercer estudio resulta ser especialmente interesante en el área de Investigación de Mercados por intentar conseguir un poso más, en uno de los temas más actuales dentro de la literatura en el área, pero desde otro óptica distinta. El tema es la ¿Imagen de Marca¿. Mucha es la literatura existente hasta el momento, pero la mayoría es el tipo conceptual. Sin embargo, la vertiente metodológica esta sorprendentemente poco desarrollada. Un ejemplo es que, en la mayoría de los estudios se limitan a trabajar con matrices de correlaciones sin dar un paso más y representar la información de que se dispone. El primer objetivo es mostrar la utilidad del análisis de correspondencias simple (CA) para medir lo que se conoce como ¿brand dominance¿ y ¿attribute dominance¿En segundo lugar, ofrecemos una forma muy reciente de codificación del (CA) así como sugerimos el uso de una metodología alternativa. ¿Biplot of compositional data¿ para medir la asimetría en los análisis según la dirección de las preguntas. Tales asimetrías pueden resultar determinantes a la hora de tomar decisiones basadas en un estudio u otro sobre creaciones de nuevas marcas o bien creaciones de nuevas asociaciones entre las marcas ya existentes con otros atributos. La aplicación hace referencia a y una muestra de desodorantes (10 marcas) con 11 atributos donde se pretende determinar la imagen de cada una de las marcas.