Técnicas de comunicación eficaz

30 mayo, 2018 La comunicación es un herramienta estratégica del Marketing que se está convirtiendo, cada día más, en una herramienta fundamental para el mundo empresarial.  Aunque  cuesta conseguir un cambio de mentalidad en los altos ejecutivos y empresarios, que después de aceptar la publicidad, ahora tienen que seguir invirtiendo en algo tan efímero y en ocasiones poco fiable para ellos como la comunicación.

Debemos conocer las mejores técnicas de comunicación, aprender a hablar en público, saber mover la información de forma beneficiosa para su empresa, o  simplemente  hacer llegar sus mensajes de la forma más eficaz es sólo una ínfima parte de lo que nos ofrecen las multiples técnicas de comunicación.

Técnicas de Comunicación Eficaz

1º. Comunicar con uno, no a uno.

Para que exista realmente la comunicación debe existir forzosamente interlocutores. Dos o más personas que participen del tema. Lo contrario se llama monólogo. Tú hablas y los demás escuchan sin derecho a réplica.

2º. Preguntar.

La mejor forma que conozco de comunicarse es preguntando. Al hacerlo se produce en el Cliente un hecho positivo a nuestro favor, nota que alguien se interesa por él y sus problemas. Parece algo muy básico, pero es una técnica de comunicación oral fundamental y que muchas veces obviamos por completo.

Por qué preguntar.

Una buena pregunta es como un faro en la noche. Nos permite saber dónde estamos exactamente. Es el control de la comunicación (¿estoy en el buen camino con mi interlocutor, ¿ha comprendido bien lo que quería decirle?). Plantear preguntas es un método comprobado que facilita la comunicación entre los seres humanos. Hacer las preguntas adecuadas presenta las siguientes ventajas:

1º.- Permite informarse sobre:
– el cliente
– las demás personas, clientes potenciales
– el mercado, la situación
– la competencia
– nosotros mismos, nuestra firma, nuestros productos

2º.- Nos sirve de ayuda para:
– conocer las necesidades y sus soluciones
– orientar al cliente hacia dichas soluciones
– incitar a la reflexión
– ayudar al cliente a determinar sus necesidades
– ayudar al cliente a decidirse
– presentar nuestros argumentos
– sugerir soluciones
– verificar el grado de persuasión
– confirmar nuestra opinión
– controlar el grado de comprensión

3º.- Permiten ganar:
– la confianza, dando al cliente un grado de importancia
– tiempo
– eficacia, por los resultados y acuerdos

4º.- Permiten evitar:
– las discusiones estériles e inútiles
– hablar demasiado, con el peligro de no vender
– ser negativos con demasiada frecuencia
– suscitar objeciones

Tipos de preguntas.

Dependiendo de las circunstancias, las preguntas que hagamos podrán ser de varios tipos dependiendo de cuál sea la intención de las mismas:

A) Preguntas abiertas, por el contrario, invitan a dar una respuesta mucho más amplia. Suelen plantearse al principio de la entrevista, ya que lo que se persigue es obtener el máximo de información. Suelen comenzar con adverbios o pronombres interrogativos. Por ejemplo: “¿Qué medida de cama desea?”, “¿Dónde piensa colocarla?”, “¿Porqué elige este color?”.
B) Preguntas cerradas son aquellas que inducen a responder con un SI o con un NO. Dependiendo del momento en el que se hagan, pueden denominarse con otros nombres.

– Al principio de la entrevista, cerrada generalizada, y sirve para aclarar algunas situaciones.

“El dormitorio juvenil es para la srta. que le acompaña?”

– A la mitad de la entrevista, cerrada de control, de prueba o de sondeo.

“Entonces la cama la prefiere de 135cm.?”

– Al final de la entrevista, cerrada recapitulativa.

“¿Apunto, entonces, el verde?”

C) Preguntas alternativas. Es un tipo de pregunta que da la sensación al cliente de ser él quien elige libremente.
– ¿Prefiere el verde o el rojo?
– ¿El armario de 4 o 5 puertas?
– ¿Se lo entregamos el lunes o el martes?

Este tipo de preguntas son muy útiles durante la segunda etapa de la entrevista, para ayudar al cliente a cerrar la venta.

D) Preguntas de control. Son preguntas de sondeo, que inducen al cliente a precisar su necesidad, o incluso a aclarar una situación algo confusa. En ocasiones he atendido a la Sra. que se hace acompañar por la clásica amiga para que la asesore, y en lugar de limitarse a hacer sugerencias, asume el papel de decisión, es decir, quien va a decir si o no. ¿Te ha pasado alguna vez?. En estos casos solo permito que la persona que asesora actúe dos veces, porque a la tercera pregunto . . .

– Sólo para aclararme un poco, ¿para quién es el dormitorio, para Vd. o para Vd.?.

Los resultados que obtengo con esta técnica son fulminantes. Generalmente la persona acompañante capta perfectamente la mala leche de esta pregunta y opta por pasar a un segundo plano. Al principio me costó hacerme con esta técnica de comunicación oral, pero lo cierto es que estaba cansado de perder ventas porque lo que había elegido el cliente no le gustara a la persona acompañante.

También pueden hacerse preguntas de control para tomar el pulso a la entrevista de ventas. Como por ejemplo:

– Si he entendido bien, lo que Vd. valora más en un dormitorio es que tenga marquetería ¿cierto?.

E) Preguntas indirectas. Conocida también como técnica del colador, porque filtra hasta que queda la nata, es decir, lo que nosotros queremos. Se trata de desviar la atención del cliente del objetivo que nosotros perseguimos. Yo usaba este tipo de preguntas de la siguiente forma. Si después de haber enseñado varios dormitorios clásicos no les gustaba ninguno y sólo me quedaba uno por enseñarles, les conducía a él de la siguiente forma . . .

– Entonces lo que quieren es un dormitorio clásico ¿cierto?
– Si
– Y que se pueda hacer con armario de 5 puertas ¿cierto?
– Si
– y que la cama sea de 150×190
– Si
– Y que esté entre las 1.000 euros y 1.200 euros. ¿es así?
– Sí
– Pues les voy a enseñar lo que están buscando.

En lugar de anticiparles todas las características del último dormitorio que me quedaba por enseñarles, lo que hacía era que ellos mismo me confirmases que ese era el dormitorio que estaban buscando. No les dejaba escapatoria alguna cuando se lo enseñaba, porque previamente había conseguido que me confirmaran que eso era lo que querían comprar.

F) Preguntas de rebote. Esta técnica de comunicación suele utilizarse para sacar el máximo de información del cliente cuando la respuesta que nos ha dado es un tanto ambigua o escasa. Se trata de invitarle a que prosiga con sus explicaciones, que nos amplíe la información. Por ejemplo . . .

– ¿Y aparte de eso. . .?
– ¿Y qué más . . .?
– ¿Es decir . . ?

Esquemáticamente podríamos representar esta técnica de la siguiente forma . . .

Pregunta – Respuesta 1 – Rebote 1 – Respuesta 2 – Rebote 2 – Respuesta 3

Si pudiésemos pesar las respuestas, la última (respuesta 3), tendría más información que la respuesta 2 y ésta más que la 1ª.

G) Preguntas negativas. Imprescindible evitar preguntas que dan la respuesta al mismo tiempo que se hace la pregunta, porque conducen casi sistemáticamente a un no como respuesta.

No preguntes . . .
– ¿Hoy no se decidirá . . .?
– ¿No le corre prisa comprarlo . . .?

En su lugar . . .
– ¿Cuándo tomarán la decisión?
– ¿Cuándo quiere que se lo entreguen?

Recuerda que tu misión es vender y no hacer que el cliente se vaya sin comprar.

Recuerda que tu misión es vender y no hacer que el cliente se vaya sin comprar.CLIC PARA TUITEAR

3º. Escuchar.

Cuando se hacen las preguntas adecuadas, el Cliente, y la gente en general, va más allá de la respuesta esperada. Escucha atentamente y observa que recibirás más información de la que realmente esperabas.

DEFINICIÓN DEINVESTIGACIÓN

De acuerdo a las definiciones que presenta la Real Academia Española (RAE) sobre la palabra investigar (vocablo que tiene su origen en el latín investigare), este verbo se refiere al acto de llevar a cabo estrategias para descubrir algo. También permite hacer mención al conjunto de actividades de índole intelectual y experimental de carácter sistemático, con la intención de incrementar los conocimientos sobre un determinado asunto.

En ese sentido, puede decirse que una investigación está determinada por la averiguación de datos o la búsqueda de soluciones para ciertos inconvenientes. Cabe destacar que una investigación, en especial en el plano científico, es un proceso sistemático (se obtiene información a partir de un plan preestablecido que, una vez asimilada y examinada, modificará o añadirá conocimientos a los ya existentes), organizado (es necesario especificar los detalles vinculados al estudio) y objetivo (sus conclusiones no se amparan en un parecer subjetivo, sino en episodios que previamente han sido observados y evaluados).

Algunos sinónimos de la palabra investigar son: indagar, inspeccionar, explorar, examinar y rastrear. En su sentido más preciso implica una búsqueda de algo preciso a través de un exhaustivo análisis basado en un determinado método.

Con un rigor científico investigación es una serie de procedimientos que se llevan a cabo con el fin de alcanzar nuevos conocimientos fehacientes sobre un hecho o fenómeno que, una vez encontrados nos puedan ayudar a establecer conclusiones y soluciones a circunstancias causadas por ellos.

Las tareas que se realizan en el marco de un procedimiento investigativoincluyen la medición de fenómenos, el cotejo de los resultados obtenidos y la interpretación de éstos en base a los conocimientos que se poseen. También se pueden efectuar encuestas o sondeos para cumplir el objetivo propuesto.

Cabe aclarar que en un proceso de investigación intervienen varios aspectos, tales como la naturaleza del fenómeno de estudio, las preguntas que se formulen los científicos o investigadores, las hipótesis o paradigmas que se hayan establecido previamente y la metodología que se emplea para el análisis.

A la hora de plantear un problema de investigación, es necesario disponer de argumentos interesantes que conviertan el trabajo en necesario, a fin de que esta contribuya a ampliar los conocimientos universales que se tienen sobre ese tema o a alcanzar posibles soluciones a problemas que el fenómeno estudiado presente. Para eso es necesario argumentar convincentemente y luego realizar el estudio intentando corroborar o dilucidar los baches que las hipótesis presentan.

En esta argumentación debe tenerse en cuenta los siguientes cuestiones:
*Elegir la pregunta exacta acerca de lo que investigaremos;
*Elegir el tipo de análisis que se utilizará;
*Realizar un análisis sobre las tendencias científicas, éticas y socialesque hay en torno a la problemática;
*Prevenir las posibles dificultades;
*Crear un documento de tipo protocolar donde explayemos nuestra investigación;
*Realizar una fehaciente investigación con su consecuente resultado escrito.

Se trata de un procedimiento sistemático, reflexivo, y crítico cuya finalidad es interpretar los fenómenos y sus relaciones con una realidad puntual.

Algunos pensadores frente al término

Según Kerlinger, es un investigación crítica, empírica y controlada sobre fenómenos naturales que se desarrolla a partir de una teoría e hipótesis sobre las supuestas relaciones entre fenómenos y consecuencias.

Por su parte, Arias, dice que debe definirse como investigación al conjunto de métodos que se utilizan para resolver problemas llevando a cabo operaciones lógicas que parten desde objetivos puntuales y se sirven del análisis científico para dar respuestas.

Esto nos lleva a decir que desde el punto de vista del pensamiento teórico, la investigación consiste en un proceso formal que se realiza de sistemática e intensivamente y que busca controlar hechos que son consecuencia de una acción o causa específica y que utiliza para ello un método de análisis científico.

Por último resta decir que existen dos grandes modos de catalogar una investigación: uno es el de la investigación básica (también conocida como pura o fundamental), que suele tener a un laboratorio como lugar de trabajo y permite la ampliación del conocimiento científico gracias al impulso y/o a la modificación de teorías; y el otro es el de la investigación aplicada, el cual se caracteriza por aprovechar el saber acumulado para cuestiones concretas surgidas en la práctica.

Las investigaciones también pueden clasificarse de acuerdo al grado de interacción entre las disciplinas involucradas (multidisciplinaria, interdisciplinaria o transdisciplinaria).

Historia[editar]

Origen[editar]

El término alemán Statistik, introducido originalmente por Gottfried Achenwall en 1749, se refería al análisis de datos del Estado, es decir, la «ciencia del Estado» (o más bien, de la ciudad-estado). También se llamó aritmética política de acuerdo con la traducción literal del inglés. No fue hasta el siglo XIX cuando el término estadística adquirió el significado de recolectar y clasificar datos. Este concepto fue introducido por el militar británico sir John Sinclair (1754-1835).

En su origen, por tanto, la estadística estuvo asociada a los Estados o ciudades libres, para ser utilizados por el gobierno y cuerpos administrativos (a menudo centralizados). La colección de datos acerca de estados y localidades continúa ampliamente a través de los servicios de estadística nacionales e internacionales. En particular, los censos comenzaron a suministrar información regular acerca de la población de cada país. Así pues, los datos estadísticos se referían originalmente a los datos demográficos de una ciudad o Estado determinados. Y es por ello que en la clasificación decimal de Melvil Dewey, empleada en las bibliotecas, todas las obras sobre estadística se encuentran ubicadas al lado de las obras de o sobre la demografía.

Ya se utilizaban representaciones gráficas y otras medidas en pieles, rocas, palos de madera y paredes de cuevas para controlar el número de personas, animales o ciertas mercancías. Hacia el año 3000 a. C. los babilonios usaban ya pequeños envases moldeados de arcilla para recopilar datos sobre la producción agrícola y de los géneros vendidos o cambiados. Los egipcios analizaban los datos de la población y la renta del país mucho antes de construir las pirámides en el siglo XI a. C. Los libros bíblicos de Números y Crónicasincluyen en algunas partes trabajos de estadística. El primero contiene dos censos de la población de la Tierra de Israel y el segundo describe el bienestar material de las diversas tribus judías. En China existían registros numéricos similares con anterioridad al año 2000 a. C. Los antiguos griegos realizaban censos cuya información se utilizaba hacia el 594 a. C. para cobrar impuestos.

Empleo de la estadística en las antiguas civilizaciones[editar]

Artículo principal: Edad Antigua

En la Edad Antigua, la estadística consistía en elaborar censos (de población y tierras). Su objetivo era facilitar la gestión de las labores tributarias, obtener datos sobre el número de personas que podrían servir en el ejército o establecer repartos de tierras o de otros bienes.

• En Egipto: La estadística comienza con la Dinastía I, en el año 3050 a. C. Los faraones ordenaban la realización de censos con la finalidad de obtener los datos sobre tierras y riquezas para poder planificar la construcción de las pirámides.
• En China: Año 2238 a. C. el emperador Yao elabora un censo general sobre la actividad agrícola, industrial y comercial.
• En la Antigua Grecia: Se realizaron censos para cuantificar la distribución y posesión de la tierra y otras riquezas, organizar el servicio militar y determinar el derecho al voto.
• En la Antigua Roma: Durante el Imperio romano se establecieron registros de nacimientos y defunciones, y se elaboraron estudios sobre los ciudadanos, sus tierras y sus riquezas.
• En México: Año 1116, durante la segunda migración de las tribus chichimecas, el rey Xólotl ordenó que fueran censados los súbditos.
• En el Oriente Medio, bajo el dominio sumerio, Babilonia tenía casi 6000 habitantes. Se encontraron en ella tablillas de arcilla que registraban los negocios y asuntos legales de la ciudad.
• El censo en el pueblo judío sirvió, además de propósitos militares, para calcular el monto de los ingresos del templo.

En la Edad Media[editar]

Artículo principal: Edad Media

Durante la Edad Media, la estadística no presentó grandes avances, pero destaca el trabajo de Isidoro de Sevilla, quien recopiló y clasificó datos de diversa naturaleza cuyos resultados se publicaron en la obra Originum sive Etymologiarum.

En la Edad Moderna[editar]

Artículo principal: Edad Moderna

• En España, destacan: el censo de Pecheros (1528), el de los Obispos (1587), el Censo de los Millones (1591) y el Censo del conde de Aranda (1768).
• En Inglaterra, la peste de la década de 1500 provocó un aumento en la contabilización de los datos sobre defunciones y nacimientos.

Orígenes en probabilidad[editar]

Los métodos estadístico-matemáticos emergieron desde la teoría de probabilidad, la cual data desde la correspondencia entre Pascal y Pierre de Fermat (1654). Christian Huygens (1657) da el primer tratamiento científico que se conoce a la materia. El Ars coniectandi(póstumo, 1713) de Jakob Bernoulli y la Doctrina de posibilidades (1718) de Abraham de Moivre estudiaron la materia como una rama de las matemáticas.²​ En la era moderna, el trabajo de Kolmogórov ha sido un pilar en la formulación del modelo fundamental de la Teoría de Probabilidades, el cual es usado a través de la estadística.

La teoría de errores se puede remontar a la Ópera miscellánea (póstuma, 1722) de Roger Cotes y al trabajo preparado por Thomas Simpson en 1755 (impreso en 1756) el cual aplica por primera vez la teoría de la discusión de errores de observación. La reimpresión (1757) de este trabajo incluye el axioma de que errores positivos y negativos son igualmente probables y que hay unos ciertos límites asignables dentro de los cuales se encuentran todos los errores; se describen errores continuos y una curva de probabilidad.

Pierre-Simon Laplace (1774) hace el primer intento de deducir una regla para la combinación de observaciones desde los principios de la teoría de probabilidades. Laplace representó la Ley de probabilidades de errores mediante una curva y dedujo una fórmula para la media de tres observaciones. También, en 1871, obtiene la fórmula para la ley de facilidad del error (término introducido por Lagrange, 1744) pero con ecuaciones inmanejables. Daniel Bernoulli (1778) introduce el principio del máximo producto de las probabilidades de un sistema de errores concurrentes.

Fotografía de Ceres por el telescopio espacial Hubble. La posición fue estimada por Gauss mediante el método de mínimos cuadrados.

El método de mínimos cuadrados, el cual fue usado para minimizar los errores en mediciones, fue publicado independientemente por Adrien-Marie Legendre (1805), Robert Adrain (1808), y Carl Friedrich Gauss (1809). Gauss había usado el método en su famosa predicción de la localización del planeta enano Ceres en 1801. Pruebas adicionales fueron escritas por Laplace (1810, 1812), Gauss (1823), James Ivory (1825, 1826), Hagen (1837), Friedrich Bessel(1838), W. F. Donkin (1844, 1856), John Herschel (1850) y Morgan Crofton (1870). Otros contribuidores fueron Ellis (1844), Augustus De Morgan (1864), Glaisher (1872) y Giovanni Schiaparelli (1875). La fórmula de Peters para ${\displaystyle r}$, el probable error de una observación simple es bien conocido.

El siglo XIX incluye autores como Laplace, Silvestre Lacroix (1816), Littrow (1833), Richard Dedekind (1860), Helmert (1872), Hermann Laurent (1873), Liagre y Didion. Augustus De Morgan y George Boole mejoraron la presentación de la teoría. Adolphe Quetelet (1796-1874), fue otro importante fundador de la estadística y quien introdujo la noción del «hombre promedio» (l’homme moyen) como un medio de entender los fenómenos sociales complejos tales como tasas de criminalidad, tasas de matrimonio o tasas de suicidios.

Siglo XX[editar]

Karl Pearson, un fundador de la estadística matemática.

El campo moderno de la estadística se emergió a los principios del siglo XX dirigida por la obra de Francis Galton y Karl Pearson, quienes transformaron la estadística a convertirse en una disciplina matemática rigurosa usada por análisis, no solamente en la ciencia sino en la manufactura y la política. Las contribuciones de Galton incluyen los conceptos de desviación típica, correlación, análisis de la regresión y la aplicación de estos métodos al estudio de la variedad de características —la altura, el peso entre otros—.³​ Pearson desarrolló el coeficiente de correlación de Pearson, definió como un momento-producto,⁴​ el método de momentos por caber las distribuciones a las muestras y la distribuciones de Pearson, entre otras cosas.⁵​ Galton y Pearson se fundaron Biometrika como su primera revista de la estadística matemática y la bioestadística (en aquel entonces conocida como la biometría). Pearson también fundó el primer departamento de estadística en University College de Londres.⁶​

Durante el siglo XX, la creación de instrumentos precisos para asuntos de salud pública (epidemiología, bioestadística, etc.) y propósitos económicos y sociales (tasa de desempleo, econometría, etc.) necesitó de avances sustanciales en las prácticas estadísticas.

La segunda ola de los años 1910 y 1920 se inició William Gosset, y se culminó en la obra de Ronald Fisher, quién escribió los libros de texto que iban a definir la disciplina académica en universidades en todos lados del mundo. Sus publicaciones más importantes fueron su papel de 1918 The Correlation between Relatives on the Supposition of Mendelian Inheritance, lo cual era el primero en usar el término estadístico varianza, su obra clásica de 1925 Statistical Methods for Research Workers y su 1935 The Design of Experiments,⁷​⁸​⁹​¹⁰​ donde desarrolló los modelos rigurosos de diseño experimental. Originó el concepto de suficiencia y la información de Fisher.¹¹​ En su libro de 1930 The Genetical Theory of Natural Selection aplicó la estadística a varios conceptos en la biología como el Principio de Fisher¹²​ (sobre el ratio de sexo), el Fisherian runaway,¹³​¹⁴​¹⁵​¹⁶​¹⁷​¹⁸​ un concepto en la selección sexual sobre una realimentación positiva efecto hallado en la evolución.

Estado actual[editar]

Hoy el uso de la estadística se ha extendido más allá de sus orígenes como un servicio al Estado o al gobierno. Personas y organizaciones usan la estadística para entender datos y tomar decisiones en ciencias naturales y sociales, medicina, negocios y otras áreas. La estadística es entendida generalmente no como un sub-área de las matemáticas sino como una ciencia diferente «aliada». Muchas universidades tienen departamentos académicos de matemáticas y estadística separadamente. La estadística se enseña en departamentos tan diversos como psicología, sociología, educación y salud pública.¹⁹​

Regresión lineal – gráficos de dispersión en estadística.

Al aplicar la estadística a un problema científico, industrial o social, se comienza con un proceso o población a ser estudiado. Esta puede ser la población de un país, de granos cristalizados en una roca o de bienes manufacturados por una fábrica en particular durante un periodo dado. También podría ser un proceso observado en varios instantes y los datos recogidos de esta manera constituyen una serie de tiempo.

Por razones prácticas, en lugar de compilar datos de una población entera, usualmente se estudia un subconjunto seleccionado de la población, llamado muestra. Datos acerca de la muestra son recogidos de manera observacional o experimental. Los datos son entonces analizados estadísticamente lo cual sigue dos propósitos: descripción e inferencia.

El concepto de correlación es particularmente valioso. Análisis estadísticos de un conjunto de datos puede revelar que dos variables (esto es, dos propiedades de la población bajo consideración) tienden a variar conjuntamente, como si hubiera una conexión entre ellas. Por ejemplo, un estudio del ingreso anual y la edad de muerte podría resultar en que personas pobres tienden a tener vidas más cortas que personas de mayor ingreso. Las dos variables se dice que están correlacionadas. Sin embargo, no se puede inferir inmediatamente la existencia de una relación de causalidad entre las dos variables. El fenómeno correlacionado podría ser la causa de una tercera, previamente no considerada, llamada variable confusora.

Si la muestra es representativa de la población, inferencias y conclusiones hechas en la muestra pueden ser extendidas a la población completa. Un problema mayor es el de determinar cuán representativa es la muestra extraída. La estadística ofrece medidas para estimar y corregir por aleatoriedad en la muestra y en el proceso de recolección de los datos, así como métodos para diseñar experimentos robustos como primera medida, ver diseño experimental.

El concepto matemático fundamental empleado para entender la aleatoriedad es el de probabilidad. La estadística matemática (también llamada teoría estadística) es la rama de las matemáticas aplicadas que usa la teoría de probabilidades y el análisis matemático para examinar las bases teóricas de la estadística.

El uso de cualquier método estadístico es válido solo cuando el sistema o población bajo consideración satisface los supuestos matemáticos del método. El mal uso de la estadística puede producir serios errores en la descripción e interpretación, lo cual podría llegar a afectar políticas sociales, la práctica médica y la calidad de estructuras tales como puentes y plantas de reacción nuclear.

Incluso cuando la estadística es correctamente aplicada, los resultados pueden ser difíciles de interpretar por un inexperto. Por ejemplo, el significado estadístico de una tendencia en los datos, que mide el grado al cual la tendencia puede ser causada por una variación aleatoria en la muestra, puede no estar de acuerdo con el sentido intuitivo. El conjunto de habilidades estadísticas básicas (y el escepticismo) que una persona necesita para manejar información en el día a día se refiere como «cultura estadística».

Métodos estadísticos[editar]

Estudios experimentales y observacionales[editar]

Un objetivo común para un proyecto de investigación estadística es investigar la causalidad, y en particular extraer una conclusión en el efecto que algunos cambios en los valores de predictores o variables independientes tienen sobre una respuesta o variables dependientes. Hay dos grandes tipos de estudios estadísticos para estudiar causalidad: estudios experimentales y observacionales. En ambos tipos de estudios, el efecto de las diferencias de una variable independiente (o variables) en el comportamiento de una variable dependiente es observado. La diferencia entre los dos tipos es la forma en que el estudio es conducido. Cada uno de ellos puede ser muy efectivo.

Niveles de medición[editar]

Hay cuatro tipos de mediciones o escalas de medición en estadística: niveles de medición (nominal, ordinal, intervalo y razón). Tienen diferentes grados de uso en la investigación estadística. Las medidas de razón, en donde un valor cero y distancias entre diferentes mediciones son definidas, dan la mayor flexibilidad en métodos estadísticos que pueden ser usados para analizar los datos. Las medidas de intervalo tienen distancias interpretables entre mediciones, pero un valor cero sin significado (como las mediciones de coeficiente intelectual o temperatura en grados Celsius). Las medidas ordinales tienen imprecisas diferencias entre valores consecutivos, pero un orden interpretable para sus valores. Las medidas nominales no tienen ningún rango interpretable entre sus valores.

La escala de medida nominal, puede considerarse la escala de nivel más bajo. Se trata de agrupar objetos en clases. La escala ordinal, por su parte, recurre a la propiedad de «orden» de los números. La escala de intervalos iguales está caracterizada por una unidad de medida común y constante. Es importante destacar que el punto cero en las escalas de intervalos iguales es arbitrario, y no refleja en ningún momento ausencia de la magnitud que estamos midiendo. Esta escala, además de poseer las características de la escala ordinal, permite determinar la magnitud de los intervalos (distancia) entre todos los elementos de la escala. La escala de coeficientes o Razones es el nivel de medida más elevado y se diferencia de las escalas de intervalos iguales únicamente por poseer un punto cero propio como origen; es decir que el valor cero de esta escala significa ausencia de la magnitud que estamos midiendo. Si se observa una carencia total de propiedad, se dispone de una unidad de medida para el efecto. A iguales diferencias entre los números asignados corresponden iguales diferencias en el grado de atributo presente en el objeto de estudio