Clase 03.04 — Diseño de encuestas#
Clase 4 de 14 de la parte 03 — Investigación de mercados e inteligencia competitiva, de nivel Fundamentos. Dura unos 150 minutos.
🚦 Antes de empezar#
Vienes de la clase 03.03, Diseño de entrevistas: ten a mano su entregable, porque esta sesión lo retoma y lo lleva más lejos.
Trabajarás sobre el caso de la clase. Si prefieres usar datos de tu organización, lo mínimo que necesitas es una serie histórica de tasa de respuesta con la que calcular una línea base: sin ella podrás discutir el concepto, pero no comprobar si tu decisión mejora algo. Ten también dónde escribir —planilla o cuaderno— y, de la lectura comparada, al menos el índice y los capítulos que se indican al pie.
Calcula 150 minutos de trabajo dirigido más una hora de lectura selectiva. Sabrás que terminaste cuando exista el entregable y puedas responder las seis preguntas de comprobación sin volver al texto; si tienes el entregable pero no las respuestas, lo que produjiste es un documento, no un criterio.
Lee el propósito y la agenda antes que el desarrollo. La agenda dice qué debe salir de cada tramo, y el desarrollo se entiende mejor cuando ya sabes qué artefacto tiene que producir. No avances de sección sin escribir algo: este material está hecho para dejar decisiones documentadas, no notas de lectura.
La idea que ordena la sesión. El diseño del cuestionario: orden, formulación y sesgo de respuesta — Naresh K. Malhotra. Todo lo demás en esta clase existe para poner esa idea a prueba contra un caso concreto.
🎯 Propósito#
Una encuesta traduce un concepto en preguntas y una escala en un número. Cada traducción introduce error: preguntas que sugieren respuesta, escalas sin punto medio claro, opciones que no cubren todos los casos, orden que arrastra. La encuesta sirve para medir prevalencia una vez que el vocabulario y las categorías fueron descubiertos cualitativamente; usarla antes produce números precisos sobre preguntas equivocadas.
El material se ordena alrededor de una pregunta que un comité comercial haría en voz alta. La parte 03 busca producir investigación que cambie una decisión y resista una auditoría metodológica; en esta clase esa progresión se concreta exigiendo que toda afirmación sobre diseño de encuestas termine en una definición operacional, una señal observable, una decisión y una condición de revisión.
Pregunta rectora de la parte: ¿Qué evidencia mínima necesito para decidir, y qué sesgo podría estar produciéndola?
Los conceptos que estructuran la sesión son validez de constructo, pregunta sesgada, escala y tasa de respuesta. No se estudian como lista de vocabulario: cada uno debe producir una predicción distinta sobre lo que ocurriría en la operación.
📚 Resultados de aprendizaje#
Al terminar esta clase serás capaz de:
- Distinguir
validez de constructo,pregunta sesgada,escalaytasa de respuestapor sus observables y no por su definición memorizada. - Explicar por qué esas distinciones cambian una decisión concreta dentro de Investigación de mercados e inteligencia competitiva.
- Aplicar la secuencia definir el concepto a medir y su definición operacional → redactar preguntas neutras y probarlas con cinco personas → elegir escalas consistentes y evitar preguntas dobles → pilotear y depurar antes de terreno → documentar tasa de respuesta y perfil de quienes no respondieron conservando supuestos, alternativas descartadas y trazabilidad.
- Operacionalizar tasa de respuesta, tasa de abandono por pregunta y consistencia interna indicando numerador, denominador, ventana, fuente y uso permitido.
- Resolver el caso con al menos dos opciones defendibles y un criterio explícito de detención.
- Contrastar dos obras de la lectura comparada y señalar dónde entregan recomendaciones distintas.
🧭 Agenda sugerida (150 minutos)#
| Tramo | Foco | Evidencia de avance |
|---|---|---|
| 0–15 min | Recuperación | Define validez de constructo y pregunta sesgada sin mirar el material; corrige después con la tabla de conceptos. |
| 15–45 min | Núcleo conceptual | Lectura del desarrollo y construcción de la tabla hecho / inferencia / supuesto. |
| 45–75 min | Medición | Ficha de la señal tasa de respuesta: fórmula, fuente, ventana y lectura prohibida. |
| 75–110 min | Ejemplo trabajado | Recorrido de los 5 pasos del método sobre el caso de la clase. |
| 110–140 min | Caso ejecutivo | Dos alternativas, trade-offs, recomendación y señal de detención. |
| 140–150 min | Cierre | Entregable, preguntas de comprobación y registro de lo que aún no sabes. |
🧩 Conceptos centrales#
| Concepto | Definición operacional | Cómo demostrar que lo entendiste |
|---|---|---|
| validez de constructo | grado en que la pregunta mide efectivamente el concepto que dice medir | Indica qué dato tendrías que ver para afirmarlo en una reunión de comité. |
| pregunta sesgada | formulación que orienta la respuesta por su redacción, orden u opciones | Traduce el concepto en una pregunta que puedas hacerle a un cliente real. |
| escala | conjunto ordenado de opciones con significado uniforme para todos los respondentes | Da un hecho compatible con la definición y otro que la refute. |
| tasa de respuesta | proporción de personas invitadas que completaron el instrumento | Explica qué decisión cambiaría si el concepto estuviera ausente. |
Una definición que no produce predicciones observables sigue siendo demasiado vaga para dirigir. Si dos personas del equipo aplican la misma definición a un caso y clasifican distinto, la definición todavía no es operacional.
🧠 Modelo mental#
1. definir el concepto a medir y su definición operacional → 2. redactar preguntas neutras y probarlas con cinco personas → 3. elegir escalas consistentes y evitar preguntas dobles → 4. pilotear y depurar antes de terreno → 5. documentar tasa de respuesta y perfil de quienes no respondieronLa secuencia no es un ritual: cada paso reduce una incertidumbre distinta y produce un artefacto revisable. Saltarse un paso no acelera la decisión, sólo traslada el error a una etapa donde corregirlo cuesta más caro.
Frontera de aplicación. Una encuesta bien diseñada con muestra sesgada sigue siendo inútil. El diseño del instrumento no compensa un problema de muestreo.
📖 Desarrollo#
1. Validez de constructo: mecanismo central#
Validez de constructo se entiende aquí como grado en que la pregunta mide efectivamente el concepto que dice medir.
Una encuesta es un instrumento de medición y como todo instrumento puede estar mal calibrado. El problema no es la muestra, que es lo que todos revisan, sino la validez del constructo: si la pregunta mide lo que dice medir. Preguntar «¿qué tan satisfecho está?» y usar la respuesta como predictor de renovación supone una relación que hay que demostrar, y que en muchas operaciones simplemente no existe.
De dónde viene esta afirmación. Naresh K. Malhotra — Marketing Research: An Applied Orientation (2019, 7.ª ed.) aporta la idea que sostiene este bloque: el diseño del cuestionario: orden, formulación y sesgo de respuesta. Búscala en el capítulo sobre diseño de cuestionarios. Aplicada a esta clase, esa idea predice algo verificable: si es correcta, «tasa de respuesta» debería moverse cuando cambie validez de constructo, y no debería moverse cuando cambie el resto. Ese es el contraste que tienes que montar antes de recomendar nada.
Relaciona el mecanismo con pregunta sesgada. Si ambos se mueven juntos no concluyas causalidad: nombra una tercera variable capaz de explicar el mismo patrón. El resultado de este bloque debe ser una hipótesis refutable, no una recomendación anticipada.
2. Pregunta sesgada: frontera conceptual y error de clasificación#
Definición operacional: formulación que orienta la respuesta por su redacción, orden u opciones. Su valor está en distinguirlo de validez de constructo.
Una pregunta sesgada es la que sugiere su respuesta, y el sesgo suele estar en el adjetivo. «¿Cuánto valoraría un sistema que le ahorre tiempo?» ya afirmó que ahorra tiempo. La versión neutra obliga a más trabajo de redacción y produce datos utilizables. La prueba de control es leer cada pregunta preguntándose qué respuesta esperaría alguien que quisiera quedar bien; si hay una evidente, la pregunta está sesgada.
Contraste bibliográfico. Douglas W. Hubbard — How to Measure Anything (2014, 3.ª ed.) aporta aquí una distinción concreta: la calibración de estimaciones subjetivas como habilidad entrenable (los capítulos sobre estimación calibrada). Formula dos mini-casos: uno que satisface la definición de pregunta sesgada y otro que sólo se le parece en la superficie; después decide cuál de los dos describiría esa obra con su propio vocabulario. Si la obra no permite separarlos, la distinción es tuya y tienes que sostenerla con evidencia del caso, no con la cita.
Antes de pasar a «redactar preguntas neutras y probarlas con cinco personas», registra explícitamente qué decisión sería errónea si esta frontera se ignora. Esa frase convierte el vocabulario en criterio de gestión.
3. Escala: operacionalización y medición#
Escala significa conjunto ordenado de opciones con significado uniforme para todos los respondentes.
La tasa de respuesta importa menos por su nivel que por quién quedó fuera. Una encuesta con 15 % de respuesta puede ser útil si los que respondieron se parecen a los que no, y puede ser engañosa con 60 % si respondieron sólo los muy satisfechos y los muy molestos. La ficha registra la tasa y, cuando es posible, compara a los respondientes con la base total en dos o tres atributos conocidos.
Ficha de medición obligatoria para tasa de respuesta: cuestionarios completos, sobre invitaciones enviadas, por canal. Registra además fuente del dato, frecuencia, responsable, interpretación permitida e interpretación prohibida. Si no existe un dato confiable, la salida correcta no es inventar precisión: es diseñar el mecanismo de captura y declarar la incertidumbre.
Control de lectura. Foster Provost y Tom Fawcett — Data Science for Business (2013) pone una condición sobre la medición: la evaluación contra una línea base y no contra la nada (los capítulos sobre evaluación de modelos). Contrasta tu ficha con ella: si la métrica que acabas de definir cae dentro de lo que esa obra considera un error de medición, corrígela antes de usarla para decidir.
4. Tasa de respuesta: trade-offs y efectos de segundo orden#
Definición: proporción de personas invitadas que completaron el instrumento.
Encuestas más largas obtienen más información por contacto y aumentan el abandono y las respuestas descuidadas del final. Encuestas breves consiguen mejor calidad y exigen elegir. La decisión debe hacerse desde la decisión pendiente: cada pregunta que no cambia ninguna acción se elimina, y ese criterio suele reducir a la mitad el cuestionario que el equipo redactó.
Lo que aporta la fuente. Avinash Kaushik — Web Analytics 2.0 (2009) aporta el criterio para pesar el intercambio: el plan de medición que va de la decisión a la métrica y no al revés (los capítulos sobre estrategia de medición). Úsalo para construir una matriz beneficio esperado / costo / reversibilidad / afectado / señal temprana. La evidencia consistencia interna ayuda a detectar si el intercambio está ocurriendo como se esperaba, pero no elimina la obligación de observar efectos laterales fuera del indicador principal.
Haz un pre-mortem: supón que la opción recomendada fracasó a los seis meses y enumera tres mecanismos que lo expliquen. Al menos uno debe provenir de un efecto de segundo orden asociado a tasa de respuesta y otro de un supuesto del caso que nunca fue validado.
5. Gobernanza, límites y responsabilidad#
La pregunta ejecutiva es siempre la misma: quién decide, quién ejecuta, a quién hay que consultar, qué evidencia queda registrada y qué condición obliga a detener, corregir o escalar. Al ejecutar «documentar tasa de respuesta y perfil de quienes no respondieron», deja una traza que permita a otra persona reconstruir por qué la decisión parecía razonable con la información disponible en ese momento.
Una encuesta mide declaraciones, no conductas. Sirve para conocer percepciones, prioridades declaradas y grados de acuerdo; no sirve para estimar qué hará la gente ni cuánto pagará. Cuando la decisión depende de conducta futura, la encuesta se complementa con evidencia de comportamiento real, y esa combinación se declara en el informe.
Frontera declarada. Una encuesta bien diseñada con muestra sesgada sigue siendo inútil. El diseño del instrumento no compensa un problema de muestreo. Conviértela en una regla operativa con el formato si ocurre X → no aplicar automáticamente → consultar, escalar o revalidar.
Esta parte vigila además un riesgo que es obligatorio declarar: Investigar para confirmar una decisión ya tomada y presentar el resultado como hallazgo. Se documenta en el entregable con su mitigación y su responsable; no se resuelve en la conversación.
6. Integración: de conceptos a una decisión defendible#
Sintetizar diseño de encuestas no consiste en sumar definiciones. Empieza por validez de constructo, contrasta pregunta sesgada con escala, incorpora tasa de respuesta como restricción y cierra con la medición. Aplica entonces la secuencia completa conservando tres columnas por paso: evidencia utilizada, alternativa descartada y razón del descarte.
Esa disciplina permite que una revisión posterior distinga una mala decisión de un mal resultado. Sin ella, el equipo reescribe la historia después de conocer el desenlace y no aprende nada transferible. Cuando la integración funciona, cualquier persona del equipo puede reconstruir el razonamiento sin el autor presente.
📚 Lectura comparada#
No se pide leer las obras completas. Para cada una se indica qué idea concreta sostiene esta clase, dónde buscarla y qué pregunta esa idea le hace a tu propio diagnóstico. La lectura termina cuando puedes responder esa pregunta con evidencia del caso.
| Obra | Idea que sostiene esta clase | Dónde buscarla | Pregunta que le hace a tu diagnóstico |
|---|---|---|---|
| Naresh K. Malhotra — Marketing Research: An Applied Orientation (2019, 7.ª ed.) | El diseño del cuestionario: orden, formulación y sesgo de respuesta | El capítulo sobre diseño de cuestionarios | ¿Qué debería observarse en validez de constructo si aquí opera «el diseño del cuestionario: orden, formulación y sesgo de respuesta»? ¿Y qué observación lo desmentiría en este caso? |
| Douglas W. Hubbard — How to Measure Anything (2014, 3.ª ed.) | La calibración de estimaciones subjetivas como habilidad entrenable | Los capítulos sobre estimación calibrada | ¿Qué debería observarse en pregunta sesgada si aquí opera «la calibración de estimaciones subjetivas como habilidad entrenable»? ¿Y qué observación lo desmentiría en este caso? |
| Foster Provost y Tom Fawcett — Data Science for Business (2013) | La evaluación contra una línea base y no contra la nada | Los capítulos sobre evaluación de modelos | ¿Qué debería observarse en escala si aquí opera «la evaluación contra una línea base y no contra la nada»? ¿Y qué observación lo desmentiría en este caso? |
| Avinash Kaushik — Web Analytics 2.0 (2009) | El plan de medición que va de la decisión a la métrica y no al revés | Los capítulos sobre estrategia de medición | ¿Qué debería observarse en tasa de respuesta si aquí opera «el plan de medición que va de la decisión a la métrica y no al revés»? ¿Y qué observación lo desmentiría en este caso? |
Después de leer, escribe una discrepancia real. Al menos dos de estas obras entregan recomendaciones que no coinciden cuando se aplican al mismo caso; identifica cuáles y qué condición del caso decide a favor de una. Si no encuentras la discrepancia, es señal de que leíste buscando confirmación.
La lectura se evalúa por uso, no por cantidad de páginas. La nota de lectura debe indicar qué tesis modifica tu diagnóstico, qué evidencia del caso la tensiona y qué decisión concreta cambiarías después del contraste.
🧮 Ejemplo trabajado#
Situación. La encuesta de satisfacción de Ruta Andina pregunta «¿qué tan satisfecho estás con nuestra excelente atención?». El 92 % responde positivamente y el churn no baja.
Paso 1 — Definir el concepto a medir y su definición operacional. El equipo escribe primero el supuesto asociado a validez de constructo y se prohíbe tratarlo como hecho. Contrasta ese supuesto con tasa de respuesta y anota qué parte del dato todavía no existe. Del paso sale un artefacto revisable y una frase explícita: «cambiaríamos de rumbo si…».
Paso 2 — Redactar preguntas neutras y probarlas con cinco personas. El trabajo aquí es separar lo observado de lo inferido sobre pregunta sesgada. La evidencia que ordena la discusión es tasa de abandono por pregunta; si su definición no está escrita, escribirla es parte del paso. Nada avanza mientras el equipo no acuerde qué contaría como refutación.
Paso 3 — Elegir escalas consistentes y evitar preguntas dobles. El riesgo de este paso es cerrar demasiado rápido alrededor de escala. Antes de concluir, el equipo enumera dos explicaciones alternativas del mismo patrón y revisa si consistencia interna logra distinguirlas. Si no lo logra, hace falta otra evidencia y así debe quedar registrado.
Paso 4 — Pilotear y depurar antes de terreno. Con tasa de respuesta ya delimitado, la pregunta pasa a ser de consecuencia: qué cambia en la operación, en la caja y en la carga del equipo. tasa de respuesta entrega la lectura cuantitativa; el juicio sobre el costo de oportunidad sigue siendo humano y debe quedar firmado.
Paso 5 — Documentar tasa de respuesta y perfil de quienes no respondieron. El cierre exige compromiso: responsable, fecha, umbral de éxito y condición de detención asociados a validez de constructo. tasa de abandono por pregunta se convierte en la señal de seguimiento y se acuerda con qué frecuencia se revisa y quién puede declarar el fracaso sin costo político.
Síntesis. La recomendación termina con responsable, fecha, evidencia de éxito y señal de detención. Omitir cualquiera de esas cuatro piezas convierte el análisis en opinión difícil de auditar.
🔀 Comparación de caminos y límites#
| Camino | Qué privilegia | Cuándo elegirlo | Riesgo principal |
|---|---|---|---|
| Actuar sobre validez de constructo | Grado en que la pregunta mide efectivamente el concepto que dice medir | Cuando tasa de respuesta es observable y accionable en el plazo de la decisión. | Sobrerreaccionar a una señal parcial. |
| Actuar sobre pregunta sesgada | Formulación que orienta la respuesta por su redacción, orden u opciones | Cuando la primera explicación no distingue mecanismo ni responsable. | Convertir el concepto en etiqueta y no en intervención. |
| Experimentar antes de decidir | Aprender antes de comprometer recursos mayores | Cuando la decisión es reversible y la incertidumbre es alta. | Experimentar indefinidamente y no decidir. |
| Escalar la decisión | Elevar autoridad, especialidad o control legal | Cuando hay compromisos contractuales, datos personales, regulación o irreversibilidad. | Delegar hacia arriba lo que sí correspondía decidir. |
Frontera de aplicación. Una encuesta bien diseñada con muestra sesgada sigue siendo inútil. El diseño del instrumento no compensa un problema de muestreo.
🪜 El mismo tema según el rol#
| Nivel | Responsabilidad sobre diseño de encuestas |
|---|---|
| Analista / especialista | Produce la evidencia, documenta el método y declara los límites del dato. |
| Jefatura de equipo | Convierte el análisis en prioridad, carga de trabajo y criterio compartido. |
| Gerencia comercial | Conecta la decisión con presupuesto, capacidad, dependencias y riesgo interáreas; es el nivel donde operan perfiles como Market researcher, Product marketing y Consultor comercial. |
| Dirección comercial (CRO/CMO) | Decide si esto cambia la estrategia de ingresos y qué llega al directorio. |
| Founder / dueño | Pregunta si la solución reduce dependencia de personas, preserva caja y puede operar como sistema repetible. |
Al subir de nivel aumentan las personas, el dinero y las consecuencias que quedan dentro de la decisión. La misma herramienta debe volverse más explícita en evidencia, gobierno y revisión a medida que crece el alcance.
🏢 Caso ejecutivo#
La encuesta de satisfacción de Ruta Andina pregunta «¿qué tan satisfecho estás con nuestra excelente atención?». El 92 % responde positivamente y el churn no baja.
Entrega un decision brief que contenga: (a) hechos y fuentes; (b) hipótesis; (c) dos opciones realmente defendibles; (d) efecto sobre cliente, operación, caja y riesgo; (e) recomendación; (f) la condición que la haría cambiar; (g) responsable y fecha de revisión. Usa al menos dos fuentes de la lectura comparada para desafiar tu primera respuesta.
🧪 Práctica guiada#
Cada paso indica qué hacer, con qué material y cómo saber que está terminado. No avances si la última columna todavía no se cumple: los pasos siguientes suponen el anterior resuelto.
| # | Paso | Qué haces | Con qué | Criterio de término |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Reconstruir los hechos | Vuelca el caso en una tabla hecho / inferencia / supuesto / decisión sin agregar información que no esté en el enunciado. | El caso y nada más | Ninguna fila de la columna «hecho» contiene un juicio; cada supuesto tiene un responsable de verificarlo. |
| 2 | Ejecutar el método | Recorre la secuencia definir el concepto a medir y su definición operacional → redactar preguntas neutras y probarlas con cinco personas → elegir escalas consistentes y evitar preguntas dobles → pilotear y depurar antes de terreno → documentar tasa de respuesta y perfil de quienes no respondieron y adjunta la evidencia usada en cada transición. | La tabla del paso 1 | Cada paso deja un artefacto revisable y una alternativa descartada con su razón. |
| 3 | Operacionalizar la señal | Construye la ficha de medición de tasa de respuesta; si el dato no existe, diseña cómo obtenerlo y estima cuánto costaría. | Fuentes de datos reales o el diseño de captura | Dos personas del equipo calculan el mismo número con la ficha y llegan al mismo resultado. |
| 4 | Atacar tu propia respuesta | Escribe la alternativa que contradice tu preferencia inicial y hazle un pre-mortem a seis meses. | Tu borrador de recomendación | Puedes nombrar el dato concreto que te haría cambiar de opinión. |
| 5 | Contrastar con la fuente | Lee la idea anclada de Marketing Research: An Applied Orientation y la de How to Measure Anything, y registra una coincidencia y una tensión con tu diagnóstico. | La tabla de lectura comparada | La nota de lectura cita qué idea usaste y qué decisión cambió por ella, o declara que ninguna cambió y por qué. |
| 6 | Subir de nivel | Rehaz la decisión desde la dirección comercial: qué cambia al aumentar alcance, dinero e irreversibilidad. | El brief completo | El brief indica qué parte de la decisión ya no corresponde al analista y a quién pasa. |
Si te atascas. El bloqueo más común no es de método sino de definición: vuelve a la tabla de conceptos y comprueba que puedes clasificar un caso límite sin dudar. Si dudas, el problema está ahí y no en el paso que estabas ejecutando.
⚠️ Errores frecuentes#
| Síntoma | Causa probable | Corrección |
|---|---|---|
| Usar validez de constructo y pregunta sesgada como sinónimos | Se perdió la distinción entre «grado en que la pregunta mide efectivamente el concepto que dice medir» y «formulación que orienta la respuesta por su redacción, orden u opciones» | Vuelve a los observables y exige una señal distinta para cada concepto. |
| Empezar por «documentar tasa de respuesta y perfil de quienes no respondieron» | Se saltó «definir el concepto a medir y su definición operacional»: la solución llegó antes que el diagnóstico | Reconstruye la cadena completa y marca el primer supuesto no demostrado. |
| Optimizar sólo tasa de respuesta | La métrica local reemplazó al resultado del sistema | Contrástala con consistencia interna y explicita el costo de oportunidad. |
| Preguntar y medir sin haber descubierto las categorías | Error específico de esta clase | Ejecuta entrevistas cualitativas antes de fijar las opciones de respuesta de la encuesta. |
| No fijar revisión | La decisión se vuelve permanente por inercia | Define responsable, fecha, señal de éxito y condición de detención. |
❓ Preguntas de comprobación#
- Explica la diferencia entre validez de constructo y pregunta sesgada con un ejemplo donde elegir mal cambie la decisión.
- ¿Qué observarías para validar escala y qué observación te obligaría a rechazar tu interpretación?
- Aplica «definir el concepto a medir y su definición operacional» al caso de la clase. ¿Qué dato sigue faltando?
- ¿Por qué tasa de respuesta no basta por sí sola para atribuir causalidad?
- Compara dos fuentes de la lectura comparada: ¿dónde llevarían a recomendaciones distintas?
- ¿Qué decisión equivocada se produciría si se ignora este límite: «Una encuesta bien diseñada con muestra sesgada sigue siendo inútil. El diseño del instrumento no compensa un problema de muestreo»?
🗝️ Respuestas orientadoras#
No encontrarás aquí las respuestas: encontrarás qué tiene que contener una respuesta suficiente. Úsalo para autoevaluarte antes de entregar y para corregir a un par.
| Pregunta | Una respuesta suficiente contiene |
|---|---|
| 1 | Nombra un caso real donde la clasificación cambie la intervención, no sólo la etiqueta. Si el ejemplo funciona igual con los dos conceptos intercambiados, la distinción todavía no está entendida. |
| 2 | Dos observaciones concretas: una que confirmaría escala y otra que te obligaría a abandonarlo. Una respuesta sin condición de refutación no es suficiente. |
| 3 | El dato faltante debe ser nombrable y obtenible: qué se mide, quién lo tiene y en cuánto tiempo. «Faltan datos» no cuenta como respuesta. |
| 4 | Debes distinguir asociación de causa y proponer al menos una explicación alternativa del mismo movimiento de tasa de respuesta. |
| 5 | Identifica la condición del caso que decide entre ambas obras. Basta con que sea una: la respuesta correcta no es «depende», sino «depende de esto, y aquí ocurre así». Ancla el contraste en Marketing Research: An Applied Orientation y Web Analytics 2.0. |
| 6 | Describe la decisión equivocada concreta —qué se haría de más o de menos— y quién pagaría el costo. Un límite que no produce una decisión distinta no está operando como límite. |
Si tres o más respuestas no alcanzan el criterio, no sigas a la clase siguiente: repite el desarrollo con el caso en la mano. Avanzar con la definición floja es lo que produce, más adelante, decisiones que nadie puede auditar.
🇨🇱 Contexto chileno y cumplimiento#
Riesgo asociado a esta parte: Investigar para confirmar una decisión ya tomada y presentar el resultado como hallazgo. Antes de ejecutar cualquier recomendación de esta clase en una operación real, comprueba la norma en su texto vigente. Los enlaces van al texto completo publicado por la Biblioteca del Congreso Nacional; son gratuitos y no hace falta creerle a este material.
- Consumo y comercio. Ley 19.496 — Establece normas sobre protección de los derechos de los consumidores (Ministerio de Economía, Fomento y Reconstrucción), y su reglamento de comercio electrónico, Decreto 6/2021 — Aprueba reglamento de comercio electrónico (Ministerio de Economía, Fomento y Turismo).
- Datos personales. Ley 21.719 — Regula la protección y el tratamiento de los datos personales y crea la Agencia de Protección de Datos Personales (Ministerio Secretaría General de la Presidencia), que sustituye progresivamente a Ley 19.628 — Sobre protección de la vida privada (Ministerio Secretaría General de la Presidencia).
- Derecho a retracto. Decreto 52/2024 — Aprueba reglamento que regula la forma y condiciones en que los proveedores deberán comunicar la exclusión del derecho a retracto y los bienes en que excepcionalmente y por su naturaleza procederá tal exclusión (Ministerio de Economía, Fomento y Turismo).
Dentro del repositorio, el mapa regulatorio ordena qué norma aplica a cada decisión comercial, datos personales y ética desarrolla el tratamiento de datos y fuentes oficiales lista los organismos con su fecha de consulta. Ninguno de esos documentos reemplaza al texto legal.
La regla del programa es simple: la fuente oficial manda sobre el material pedagógico. Si la norma cambió después de la fecha de esta clase, gana la norma.
📥 Entregable#
Guarda en evidence/P03-C04-diseno-de-encuestas/:
decision-brief.md— problema, evidencia, alternativas, recomendación y gobierno.ficha-metricas.md— definición operacional de tasa de respuesta, tasa de abandono por pregunta y consistencia interna con fuente, ventana y lectura prohibida.nota-de-lectura.md— dos fuentes contrastadas con edición y páginas consultadas.red-team.md— la objeción más fuerte a tu recomendación y el dato que la invalidaría.
Este entregable alimenta el artefacto de la parte: informe de oportunidad de mercado con método, muestra, límites y decisión recomendada.
✅ Evaluación de la clase#
| Criterio | Peso | Evidencia esperada |
|---|---|---|
| Precisión conceptual | 25 % | Distinciones correctas y observables entre los conceptos de la clase. |
| Diagnóstico y evidencia | 30 % | Datos pertinentes, línea base, supuestos explícitos y límites del dato. |
| Decisión y trade-offs | 30 % | Dos opciones defendibles, costo de oportunidad y condición de revisión. |
| Fuentes y comunicación | 15 % | Dos lecturas realmente utilizadas y argumento ejecutivo trazable. |
Aprobación: 80/100 y ningún criterio bajo 60 %. Una respuesta que podría copiarse sin cambios a otra clase se considera insuficiente.
📗 Fuentes y verificación#
Aquí conviene separar dos cosas que suelen ir juntas y no son lo mismo.
Lo que está comprobado. Que cada obra existe y cuál es exactamente la edición: el enlace resuelve su ISBN contra el catálogo de OpenLibrary, y eso se revalida periódicamente. Las normas chilenas citadas más arriba enlazan su texto completo y gratuito.
Lo que es atribución del programa. Que la idea señalada esté en el capítulo que se indica. Eso es la lectura que este material hace de cada obra, no una cita textual cotejada frase por frase, y se declara así de explícito para que puedas contrastarlo: si abres la obra y no encuentras la idea donde se dice, la cita está mal puesta y corresponde reportarlo como error del material. No se citan números de página porque cambian entre ediciones.
- Naresh K. Malhotra — Marketing Research: An Applied Orientation (2019, 7.ª ed.) · ISBN 9781292265636 — aporta a esta clase: el diseño del cuestionario: orden, formulación y sesgo de respuesta. Dónde buscarlo: el capítulo sobre diseño de cuestionarios. Acceso: comprar o biblioteca. Registra edición y páginas consultadas en tu nota de lectura.
- Douglas W. Hubbard — How to Measure Anything (2014, 3.ª ed.) · ISBN 9781118836446 — aporta a esta clase: la calibración de estimaciones subjetivas como habilidad entrenable. Dónde buscarlo: los capítulos sobre estimación calibrada. Acceso: comprar o biblioteca. Registra edición y páginas consultadas en tu nota de lectura.
- Foster Provost y Tom Fawcett — Data Science for Business (2013) · ISBN 9781449374280 — aporta a esta clase: la evaluación contra una línea base y no contra la nada. Dónde buscarlo: los capítulos sobre evaluación de modelos. Acceso: comprar o biblioteca. Registra edición y páginas consultadas en tu nota de lectura.
- Avinash Kaushik — Web Analytics 2.0 (2009) · ISBN 9780470596425 — aporta a esta clase: el plan de medición que va de la decisión a la métrica y no al revés. Dónde buscarlo: los capítulos sobre estrategia de medición. Acceso: comprar o biblioteca. Registra edición y páginas consultadas en tu nota de lectura.
Estándar pedagógico del programa: Susan A. Ambrose et al. — How Learning Works (2010); Peter C. Brown, Henry L. Roediger III y Mark A. McDaniel — Make It Stick (2014); Grant Wiggins y Jay McTighe — Understanding by Design (2005, 2.ª ed.); Anders Ericsson y Robert Pool — Peak (2016); William Ellet — The Case Study Handbook (2018, ed. revisada).
Regla de fuentes. Las obras anteriores estructuran las perspectivas de esta materia. Cualquier norma, impuesto, tarifa, política de plataforma o estándar vivo mencionado debe comprobarse nuevamente en su fuente primaria vigente antes de usarse en una operación real. El desarrollo de esta clase es original y no reproduce capítulos protegidos por derechos de autor.
Sobre la edición. No busques estas obras sólo por el título: distintas ediciones cambian capítulos y ejemplos, y los anclajes de arriba están hechos sobre la que declara el registro de fuentes. La bibliografía completa de la parte, con todas sus obras, está en su índice.
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