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41 resultados
  1. MSC-P-001¿Cómo transformar una afirmación de marketing en una pregunta comprobable?Ciencia de la decisión↗
  2. MSC-P-002Correlación o causalidad: ¿qué permite afirmar realmente un análisis?Medición de marketing↗
  3. MSC-P-003¿Cómo expresar la incertidumbre de un resultado de marketing?Ciencia de la decisión↗
  4. MSC-P-004Significación o tamaño del efecto: ¿qué resultado debe interpretarse?Ciencia de la decisión↗
  5. MSC-P-005¿Cómo medir un constructo de marketing que no es directamente observable?Investigación de mercados↗
  6. MSC-P-006¿Cómo diseñar y validar una escala de medición?Investigación de mercados↗
  7. MSC-P-007Alfa u omega: ¿cómo evaluar la fiabilidad de una escala?Investigación de mercados↗
  8. MSC-P-009ACP, AFE o AFC: ¿qué método elegir?Investigación de mercados↗
  9. MSC-P-010¿Cuándo debe realizarse un experimento de marketing?Medición de marketing↗
  10. MSC-P-011¿Cómo diseñar una prueba A/B que estime realmente un efecto?Medición de marketing↗
  11. MSC-P-012¿Cuántas observaciones necesita un experimento?Ciencia de la decisión↗
  12. MSC-P-013¿Cómo medir el efecto incremental de una campaña con un grupo de control?Medición de marketing↗
  13. MSC-P-017¿Cómo detectar selección, contaminación y pérdida en un experimento?Medición de marketing↗
  14. MSC-P-018Regresión predictiva o causal: ¿qué se intenta estimar?Modelos de marketing↗
  15. MSC-P-019¿Cómo diagnosticar una regresión de marketing antes de interpretarla?Modelos de marketing↗
  16. MSC-P-022¿Cómo estimar la elasticidad-precio y su incertidumbre?Ciencia de precios↗
  17. MSC-P-026Logit vs Probit: ¿cómo elegir para una probabilidad de compra?Ciencia del cliente↗
  18. MSC-P-029¿Qué clientes presentan la mayor probabilidad de abandono?Ciencia del cliente↗
  19. MSC-P-027TAM, UTAUT o UTAUT2: ¿qué marco usar para estudiar la aceptación tecnológica?Investigación de mercados↗
  20. MSC-H-001Medición y causalidad: ¿cómo establecer un efecto de marketing?Medición de marketing↗
  21. MSC-H-002Modelos de respuesta de marketing: forma, retardo y saturaciónModelos de marketing↗
  22. MSC-H-003Ciencia de precios: conectar precio, demanda y contribuciónCiencia de precios↗
  23. MSC-H-004Ciencia del cliente y elección: comportamiento, valor y heterogeneidadCiencia del cliente↗
  24. MSC-H-005Ciencia de la medición: construir indicadores válidosInvestigación de mercados↗
  25. MSC-H-006Métodos estadísticos de decisión: elegir, cuantificar, validarCiencia de la decisión↗
  26. MSC-P-008¿Cómo validar una escala de medición de marketing?Investigación de mercados↗
  27. MSC-P-014¿Cómo diseñar un experimento geográfico de marketing?Medición de marketing↗
  28. MSC-P-015¿Cómo estimar un efecto con diferencias en diferencias?Medición de marketing↗
  29. MSC-P-020¿Cómo tratar la endogeneidad del precio?Ciencia de precios↗
  30. MSC-P-021Efectos fijos o aleatorios: ¿qué modelo de panel elegir?Modelos de marketing↗
  31. MSC-P-023¿Cómo estimar una función de demanda?Ciencia de precios↗
  32. MSC-P-024¿Cómo simular un escenario precio-volumen-margen?Ciencia de precios↗
  33. MSC-P-028¿Cómo estimar la CLV con BG/NBD y Gamma-Gamma?Ciencia del cliente↗
  34. MSC-P-030¿Cómo analizar la retención con un modelo de supervivencia?Ciencia del cliente↗
  35. MSC-P-043¿Cuánto vale un suscriptor con solo seis meses de retención observada?Ciencia del cliente↗
  36. MSC-P-031¿Cómo construir una segmentación de clientes útil?Ciencia del cliente↗
  37. MSC-P-032¿Cómo probar la estabilidad de una segmentación?Ciencia del cliente↗
  38. MSC-P-033¿Cómo validar un pronóstico de marketing?Ciencia de la decisión↗
  39. MSC-P-034¿Cómo construir una simulación Monte Carlo para una decisión de marketing?Ciencia de la decisión↗
  40. MSC-P-035¿Cómo modelar saturación y adstock?Modelos de marketing↗
  41. MSC-P-039¿Qué prueba estadística elegir?Ciencia de la decisión↗
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MSC-H-005Ciencia de la mediciónTerritorio científico

Ciencia de la medición: construir indicadores válidos

Este territorio parte del constructo y de su uso antes del cuestionario. Fiabilidad, validez convergente, discriminante e invariancia responden a preguntas diferentes.

Redacción científica: Marketing Science Center

Respuesta directa

Documentar si una escala mide de forma coherente el constructo previsto en la población objetivo.

Este territorio parte del constructo y de su uso antes del cuestionario. Fiabilidad, validez convergente, discriminante e invariancia responden a preguntas diferentes.

Modelo o resultadoPregunta → diseño → estimando → incertidumbre → frontera de decisión

Fornell & Larcker, 1981Cronbach & Meehl, 1955

ESTIMAND

Perfil de la estimación

Unidad de análisis
Decisión × población × horizonte
Estimando exacto
Una cadena defendible desde la pregunta hasta la evidencia
Modelo o resultado
Pregunta → diseño → estimando → incertidumbre → frontera de decisión

01—06

Recorrido del territorio

01 · MSC-P-005¿Cómo medir un constructo de marketing que no es directamente observable?→02 · MSC-P-006¿Cómo diseñar y validar una escala de medición?→03 · MSC-P-007Alfa u omega: ¿cómo evaluar la fiabilidad de una escala?→04 · MSC-P-008¿Cómo validar una escala de medición de marketing?→05 · MSC-P-009ACP, AFE o AFC: ¿qué método elegir?→06 · MSC-P-003¿Cómo expresar la incertidumbre de un resultado de marketing?→

01—08

Marco de análisis verificable

  1. 01
    Pregunta

    Ciencia de la medición: construir indicadores válidos

  2. 02
    Estimando

    Una cadena defendible desde la pregunta hasta la evidencia · Decisión × población × horizonte

  3. 03
    Datos

    población · unidad_análisis · horizonte_decisión · resultado · supuestos

  4. 04
    Modelo o resultado

    Pregunta → diseño → estimando → incertidumbre → frontera de decisión

  5. 05
    Cálculo declarado

    Pregunta → diseño → estimando → incertidumbre → frontera de decisión → Una cadena defendible desde la pregunta hasta la evidencia

  6. 06
    Controles de incertidumbre

    Intención decisional única · Supuestos de identificación explícitos · Trazabilidad reproducible de la evidencia

  7. 07
    Validación específica

    Comprobar datos, estabilidad de la estimación y límites de interpretación. Intención decisional única · Supuestos de identificación explícitos · Trazabilidad reproducible de la evidencia

  8. 08
    Límites

    Deducir la validez de una puntuación solo a partir del alfa de Cronbach.

Variables necesarias

  • población
  • unidad_análisis
  • horizonte_decisión
  • resultado
  • supuestos

Controles

  • Intención decisional única
  • Supuestos de identificación explícitos
  • Trazabilidad reproducible de la evidencia
Decisión posible

Documentar si una escala mide de forma coherente el constructo previsto en la población objetivo.

Decisión no sustentada

Deducir la validez de una puntuación solo a partir del alfa de Cronbach.

Fuentes científicas

2 fuentes

  1. Fornell & Larcker, 1981
  2. Cronbach & Meehl, 1955

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