ANÁLISIS DE DATOS CON R – Una aplicación a la investigación de mercados

Manual dirigido a estudiantes, docentes y profesionales que tengan interés en las aplicaciones de R al mundo del marketing y específicamente a la investigación de mercados.

El manual cubre de una forma divulgativa los principales tópicos de los cursos de investigación de mercados, tanto en grado como en posgrado, siguiendo un ejemplo contrastado durante años en el aula. Desde un punto de vista empresarial, aparte del uso directo del código aportado y su fácil adaptación a otros casos, permite una excelente expresión gráfica de los resultados, imposible de concebir con otros programas.

El enfoque del texto es el de «aprender haciendo» y se recomienda ir ejecutando el código en RStudio a la vez que se avanza a lo largo del libro. En éste, se recogen de manera sistemática los métodos más comunes usados en la realización de un informe de resultados de investigación de mercados profesional: métodos descriptivos, de análisis bivariante, análisis factorial, técnicas de segmentación o cluster y métodos de regresión, todos ellos realizados con código R, pero pensados para ser entendidos por personas, explicándose en detalle cada línea de código para su perfecta comprensión.

R es una herramienta de código abierto, cada vez más utilizada en universidades, escuelas de negocios e institutos de investigación, en la que colaboran para su desarrollo investigadores, programadores y docentes a nivel mundial, que además cuenta con una permanente actualización e incorporación de las técnicas científicas más actuales y adaptada a los principales sistemas operativos. Su gratuidad permite separar el uso de la herramienta de los espacios físicos, tanto en la empresa como en la academia, en este caso el alumnado no ha de estar ligado a aulas de informática para el trabajo tanto dentro como fuera de la clase.

Índice

PRÓLOGO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
Cuestionario y datos empleados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
Sobre R y RStudio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
Sobre la curva de aprendizaje de R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
Aplicaciones académicas y profesionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
Agradecimientos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
Capítulo 1. Objetivos de la investigación y pasos iniciales . . . . . . . . . . . . . 15
1.1. Objetivos de la investigación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.1.1. Estructura del cuestionario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1.1.1.1. Bloque 1: percepción sobre el supermercado . . . . . . . 18
1.1.1.2. Bloque 2: variables de clasificación . . . . . . . . . . . . . . . 21
1.2. Antes de empezar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
1.3. Carga de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
1.4. Preparación de los datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
1.5. Representación gráfica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
Capítulo 2. Top Two Box y Net Promoter Score . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
2.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
2.2. Top Two Box (T2B) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
2.3. Net Promoter Score (NPS) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
Capítulo 3. Análisis bivariante . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
3.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
3.2. Cálculo de las medias de las respuestas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
3.3. Comparación similitud de las respuestas por grupos . . . . . . . . . . . . 76

3.3.1. ANOVA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
3.3.2. Análisis Tukey . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
3.3.3. Chi cuadrado, x2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
3.3.4. Boxplot (gráfico de caja) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
3.3.5. Ejemplo comparación similitud de respuestas . . . . . . . . . . . . 84
3.4. Correlación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
Capítulo 4. Análisis factorial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
4.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
4.2. Análisis factorial, análisis de componentes principales . . . . . . . . . . 95
4.2.1. Análisis factorial y correlación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
4.3. Realización del análisis factorial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
4.4. Análisis factorial rotado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
4.5. Representación gráfica del análisis factorial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
4.6. Análisis individual de cada centro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
Capítulo 5. Análisis cluster o de conglomerado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
5.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
5.2. Análisis cluster o de conglomerado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
5.2.1. Cluster jerárquico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
5.2.2. K means cluster . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
5.3. Análisis exploratorio, cluster jerárquico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
5.4. Análisis con K means cluster . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124
5.5. Perfil en base a las medias de los resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
5.6. Análisis gráfico de los resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
5.7. Mapa factorial con los grupos de cada cluster . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
Capítulo 6. Análisis de regresión lineal múltiple . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
6.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
6.2. Regresión lineal múltiple . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
6.3. Satisfacción global . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
6.3.1. Análisis exploratorio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
6.3.2. Análisis por pasos usando el criterio de Akaike . . . . . . . . . . . 145
6.3.3. Importancia relativa de cada variable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148
6.3.4. Regresión con los factores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150
6.4. Importe medio de la compra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
6.4.1. Análisis exploratorio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
6.4.2. Importancia relativa de cada variable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
BIBLIOGRAFÍA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157