ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS ¡COSA DE CONTAR LOS DULCES!

Jorge AndradeMODELOS Y TECNICAS5 Comments

Mira a un niño pequeño que aún no ha aprendido a contar y te darás cuenta que su forma de analizar las cosas se basa en clasificarlas (categorizarlas). Por ejemplo, si le das una bolsa de dulces, juntará los bombones en un lugar, los chicles en otro, los tamarindos en otro, las paletas en otro más y así por el estilo. Por ejemplo, en México existe la tradición del día de muertos en la cual los niños grandes y chicos salen a la calle a pedir dulces a los transeúntes o casa por casa (es muy parecido a la tradición del Halloween en los Estados Unidos), cuando regresan a casa lo primero que hacen es clasificar los dulces y luego contarlos. Resulta que esta forma de analizar las cosas no se pierde, no importa qué tan grande o viejo seas o qué tan bueno te hayas vuelto para contar.

Siguiendo con el ejemplo, supón que cinco niños regresan de pedir para su calaberita (así se dice en México para pedir los dulces) y cada uno de ellos clasifica y cuenta sus dulces. En la tabla de abajo puedes ver como les fue. ¡Claro! según sus propias cuentas.

tabla dulces

Antes de continuar, es necesario que hagamos un par de observaciones de lo anteriormente dicho:

1. La forma más fácil de familiarizarnos con las marcas o conceptos es clasificándoles. Por eso es tan básico e importante para los mercadólogos medir el conocimiento ayudado y “share of mind” (véase el artículo sobre conocimiento de marca).

2. Aunque el nivel de medición nominal (clasificar las cosas por categorías) es el patito feo de la investigación debido a que es el más básico, tiene la misma fuerza estadística o incluso más que los otros 2 niveles de medición: el ordinal o de intervalo y el de razón; es decir, el que usa escalas convencionales para medir las actitudes o conceptos (Totalmente de acuerdo-Totalmente en desacuerdo, Nada importante-Muy importante, Nada satisfecho-Totalmente satisfecho, etc.) y el que usa universales (peso, edad, kilómetros, tiempo, dinero, etc.), respectivamente.

Debido a lo que acabamos de decir y a la necesidad de ver como les fue a Salvador, Sandra, Carlitos, Juan e Isabel es que surgió el análisis de correspondencias, el cual ya es un viejo conocido de los investigadores de mercados. En pocas palabras, el análisis de correspondencias es un mapa perceptual en el cual puedes ver que tipo de dulces le tocó a cada quien lo que a su ves te ayuda a saber que niños se parecen más por el tipo de dulces que tienen (advertencia: no se refiere a quién tiene más dulces). Por supuesto, que esta técnica además de analizar dulces y niños sirve pa’ otras cosas. ¿Analizar marcas, conceptos, atributos? Sí o cualquier otra cosa que tengas clasificada en una tabla de contingencia. Antes de continuar y para que nos vayamos entendiendo te presento el mapa perceptual de estos singulares niños, hecho con el paquete CA de R.

mapa correspondencias de dulcesY sí, nuevamente. Este post es para explicarte las cuestiones esenciales del análisis de correspondencias y como elaborarlo con el paquete anteriormente mencionado. En general, las estadísticas que hay detrás de él son muy sencillas pero demasiado elaboradas para poderlas hacer a mano, por lo cual no voy a entrar en detalles estadísticos; sin embargo, si quieres una lectura sencilla y que te lleve de la mano acerca de cómo se elabora este mapa puedes leer el libro de (Michael Greenacre: “La Práctica del Análisis de Correspondencias”).

Casi todos los investigadores cuantitativos tenemos nuestro primer contacto con los datos de una investigación a través de una tabla de contingencia o banner, como también se le llama en el mundo de la investigación, y es casi seguro que también todos experimentamos nuestro primer ataque de ansiedad con ella por las siguientes 4 razones:

1. La tabla parece una sopa de letras, de tanto numerito que trae no más no sabemos qué buscar o ver. Para el investigador es tan básico e importante saber leer estas tablas que hay un libro, (“Dígalo con números” de Hans Zeisel) que data de mediados del siglo pasado, cuyo único propósito es explicar como interpretar estas tablas de contingencia.

2. Nos damos cuenta que hay todo un conjunto de conceptos estadísticos que medio conocemos o de plano no sabemos ni jota de ellos, como neto, diferencia significativa, multiplicidad, desviación estándar, entre una veintena de otros más. Y eso sin contar los conceptos mercadólogicos como “top of mind”, “share of mind”, “banner”, “NPS (Net Promoter Score”), etc.

3. Con tantos números que hay en la tabla o banner y nuestro desconocimiento de algunos conceptos estadísticos nos resulta muy difícil ver las relaciones que hay entre las marcas y sus atributos.

4. No está el Chapulín Colorado para que venga a ayudarnos.

Gracias a Dios y a los matemáticos existe el análisis de correspondencias para resolver esos pequeños inconvenientes, sobre todo si queremos mostrarle los datos a los gerentes o personas que no están muy familiarizadas con las tablas de contingencia.

Ahora que ya conocemos el “input” (la tabla que se usa para hacer el mapa) y el “output” (el mapa que resulta de esos datos), así como las razones para usarlo, vamos contestando algunas preguntas:

Pregunta 1. ¿Puedo usar una tabla de frecuencias o porcentajes para hacer el mapa de correspondencias? Sí, es indistinto si usas frecuencias o porcentajes y también si éstos son por renglón o por columna debido a una característica del análisis de correspondencias que analiza de forma simétrica las columnas y renglones de la tabla. Es decir, no importa si caminas parado de manos o de forma normal de todas formas caminas la misma distancia en el mismo tiempo, está chido ¿verdad? Pero eso sí, todos los datos deben estar en porcentajes o en frecuencias, nada de que unos coludos y otros rabones.

Pregunta 2. ¿Cuando debo usar este tipo de mapas? ¡Ah! esa es una excelente pregunta. La mayoría los emplea cuando tiene datos categóricos (frecuencias o porcentajes) porque piensa que es el mapa adecuado para el tipo de datos pero se olvidan que el resultado del mapa no es cuantitativo sino cualitativo; es decir, el mapa no dice qué marca es la más chipocluda sino que solamente señala que marca se distingue por qué atributo. En otras palabras, señala un posicionamiento y no un apalancamiento; debido a esto nosotros sólo lo usamos cuando las marcas ya han estado en el mercado y no para evaluar conceptos nuevos, en ese caso es mejor usar un biplot.

Pregunta 3. ¿Na’ más se puede hacer con el programa R, parece muy difícil? ¡Nelson! También se puede hacer con casi todos los programas estadísticos que conoces: SPSS, SAS, MINITAB, etc. ya que como lo comenté es un viejo conocido de los mercadólogos y es casi obligado para los desarrolladores de software tenerlo entre sus algoritmos básicos; y tampoco es difícil hacerlo en R.

Pregunta 4. ¿Y cómo se hace? Pos fácil. El siguiente video te dice cómo.

Pregunta 5. ¿Cómo se interpreta el mapa? Muy bien, si observas el mapa de arriba te darás cuenta que Sandra se asocia mucho con Bombones, esto no significa que haya recibido más bombones que otro niño, aunque podría ser, sino más bien que es el dulce que más recibió ella en su propio promedio. Por ejemplo, la misma Sandra e Isabel son las que más paletas recibieron y coincidentemente obtuvieron el mismo número de paletas (17) pero Carlitos está más cerca de las paletas que la propia Sandra, esto se debe a que en promedio a Charly le fue mejor en las paletas. En pocas palabras, donde mejor se desempeñe alguien allí es donde va a aparecer.

Pregunta 6. ¿Por qué el mapa se extiende más de manera horizontal que vertical? Debido a que entre los tamarindos y las paletas fue donde se encontraron las mayores diferencias entre los niños. Ojo no son los dulces que más se repartieron pero si los que lo hicieron de manera más inequitativa; de hecho se repartieron más bombones (66) que tamarindos (65) y paletas (60).

Pregunta 7. ¿Esa “inequitatividad” es lo que se llama varianza? !Exacto¡ Si un mapa explica el 100% de varianza quiere decir que las diferencias observadas son idénticas a las que hay en la tabla. En otras palabras, es una foto con una definición HD de los datos que se pueden ver en la tabla; lo que significa que si en el mapa te reportan que la varianza explicada es menor a 70% tal vez el mapa no se relaciona mucho con tu tabla de datos. En el caso del mapa de los dulces la varianza total explicada entre en eje “X” (86.34%) y el “Y” (13.53%) fue de 99.87% o sea que el mapa es todo un “hit”. Por cierto, la varianza va de 0 a 100% siempre, no puede salirse de esos valores.

Pregunta 8. ¿Por qué unos mapas explican mucha diferencia entre marcas y otras poca? Bueno, algunos datos se ajustan a un patrón muy identificable mientras que otros no por lo que se deben usar más dimensiones para explicarlos. Sin embargo, los mapas de correspondencias se presentan, usualmente, en las dimensiones “X” (horizontal) y “Y” (vertical) y se reporta la varianza que explica cada eje o dimensión que sumadas nos da la varianza total explicada. Por eso el mapa se abre más horizontalmente cuando la varianza que explica el eje “X” es mayor que la del eje “Y” y a la inversa, se abre más de forma vertical que horizontal cuando el eje “Y” explica más que “X”. Sé que este tema de varianza es complicado pero es necesario para cualquier investigador por lo que te recomiendo que leas el artículo “Varianza y Covarianza” del libro de Fred N. Kerlinger titulado “Investigación del Comportamiento” o si te da hueva por lo menos échate nuestro artículo de Varianza y el Perico Jefe.

Eso…eso…eso es, toto, toto, toto, todo amigos.

¡Compártelo a tus amigos(as)!...Tweet about this on TwitterShare on LinkedInShare on FacebookShare on Google+Email this to someone
Jorge AndradeANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS ¡COSA DE CONTAR LOS DULCES!

5 Comments on “ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS ¡COSA DE CONTAR LOS DULCES!”

  1. lulu hernandez

    saludos
    gracias por el articulo y por el sw doy cases y mis alumnos empezarán a usarlo muchas gracias

  2. Jesús E. Vázquez

    ¡Excelente página! Explica temas estadísticos de gran complejidad (como el análisis de correspondencias) de una forma amena y digerible.

    El que se pueda dar a conocer ésta técnica con dulces habla del dominio que se tiene en la materia.

    Saludos.

  3. arquestil

    Interesante . Aprendo algo con cada web todos los días. Siempre es estimulante poder devorar el contenido de otros escritores. Me gustaría usar algo de tu articulo en mi web, naturalmente dejare un enlace , si no te importa. Gracias por compartir.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *