Introducción. Estadística aplic. A la Mercadotecnia. I.- Introducción y generalidades. Aplicaciones en los negocios y en la economía.

Transcripción

1 Estadística aplic. A la Mercadotecnia Introducción Con frecuencia leemos o escuchamos el siguiente tipo información: de I.- Introducción y generalidades M. en C. Jesús Ocaña Zúñiga a)la asociación de agentes inmobiliario informó que la mediana del precio de venta de una casa en estados unidos es de $ b)durante el Super Bowl de 2006 el costo promedio de un spot publicitario de 30 segundos en televisión de $ 2.5 millones. Universidad del Sur Maestría en Mercadotecnia c)gm, uno de los líderes automotrices del mercado, da en promedio $4300 de incentivo en efectivo por vehículo. 1 2 Introducción Aplicaciones en los negocios y en la economía De manera coloquial, a los datos numéricos de las frases anteriores se les llama ESTADÍSTICAS. Contaduría: Auditorías, Seleccionar solo un segmento de cuentas. Ayudan a entender sucesos y fenómenos asociados a los negocios y economía. Finanzas: Recomendaciones de Inversión Definición: Marketing: Investigaciones de Mercados. La Estadística se ocupa de los métodos y procedimientos para recoger, clasificar, resumir, hallar regularidades y analizar los datos, siempre y cuando la variabilidad e incertidumbre sea una causa intrínseca delosmismosasí como de realizar inferencias a partir de ellos, con la finalidad de ayudar a la toma de decisiones y en su caso formular predicciones. Producción: Control de Calidad Economía: Pronósticos de Indicadores 3 4 1

2 Población y Muestra Parámetro y Estadígrafo Población: Conjunto de individuos o elementos que cumplen ciertas propiedades comunes o características. Normalmente es demasiado grande para poder abarcarlo. Las hay finitas e infinitas ( ) La obtención de datos de una población se llama censo. Muestra: Es un subconjunto de la población al que tenemos acceso para un experimento y sobre el que realmente hacemos las observaciones (mediciones) Debería ser representativo. (Que reproduzca lo más fielmente posible a la población de la que procede) Esta formada por miembros seleccionados de la población (individuos, unidades experimentales, sujetos de estudio). Parámetro: Medida descriptiva de la población total de todas las observaciones del interés del investigador. Estadígrafo: Métricas que describen una muestra y que sirven como una estimación del parámetro de la población correspondiente. Error de muestreo: Diferencia entre el parámetro desconocido de la población y el estadístico de la muestra utilizado para aproximar el parámetro. 5 6 Población y Muestra Ramas de la estadística Ejemplo de población y muestra: 1. Estadística descriptiva: Describe, analiza y representa un grupo de datos utilizando métodos numéricos y gráficos que resumen y presentan la información contenida en ellos. Los resultados del análisis no pretenden ir más allá del conjunto de datos 2. Estadística inferencial: Apoyándose en el cálculo de probabilidades y a partir de datos muestrales, efectúa estimaciones, decisiones, predicciones u otras generalizaciones sobre un conjunto mayor de datos. El objetivo del estudio es derivar las conclusiones obtenidas a un conjunto de datos más amplio

3 El metodo estadístico El método estadístico El método estadístico es un conjunto de procedimientos que se emplean para describir y determinar las características de las series de datos, relativas a los fenómenos reales. El método estadístico contempla, en términos generales, las siguientes i etapas: Lo va a determinar el tipo de estudio a realizar 1. Planteamiento del problema. 2. Fijación de los objetivos. 3. Formulación de la hipótesis. 4. Definición de la unidad de observación y de la unidad de medida. 5. Determinación de la población y de la muestra. 6. La recolección. (muestreo) 7. Organización: Clasificación y Se puede realizar utilizando ordenación. herramientas informáticas 7. Análisis de los datos (software de aplicación) 8. Presentación. 9. Interpretación 10. Publicación, ió formulación de conclusiones. Tarea delegada a investigador, de acuerdo a sus conocimientos y experiencia La investigación de mercados Organización de los datos: Variables Variable: Una variable es una característica observable de ínteres entre los diferentes individuos de una población en un estudio estadístico. La información que disponemos de cada individuo es resumida en variables. Se representan mediante un símbolo (A, B, X, Y, ) Al conjunto determinado y finito de posibles valores que puede tomar una variable se le llama dominio de la variable o modalidades de la variable. RECOLECCIÓN, CLASIFICACION Y RESUMEN DE DATOS Dependiendo el tipo de dominio las variables las clasificamos de la siguiente manera:

4 Clasificación de las variables Variables cualitativas: Cuando los valores posibles son de tipo nominal. Por ejemplo, en un estudio de preferencia de bancos, la variable Banco Preferido podría tomar los siguientes valores: HSBC, Banamex, Bancomer, Santander, Otro.. Sus valores no se pueden asociar naturalmente a un número No se pueden hacer operaciones algebraicas con ellos Son meramente descriptivas. Pueden implementarse mediante categorías mutuamente excluyentes. Variables cuasicuantitativas u ordinales: Son las que, aunque sus valores son de tipo nominal, es posible establecer un orden entre ellas. Por ejemplo, en una encuesta de Servicio a cliente, la percepción general del cliente podría tomar los valores: Malo, Regular, Bueno, Excelente. Clasificación de las variables Variables cuantitativas o numéricas: Son las que tienen por valores cantidades numéricas con las que podemos hacer operaciones aritméticas. Estas variables regularmente implican una medición. Dentro de este tipo de variables podemos distinguir dos grupos: Discretas: cuando no admiten siempre un valor intermedio entre dos cualesquiera de sus valores. Un ejemplo es el numero de unidades disponibles a la venta en un inventario: Número de autos vendidos en el mes : 0, 1, 2, 3, 4, 5,... Se utilizan valores enteros Continuas: cuando admiten un valor intermedia entre dos cualesquiera de sus valores, Ejemplo: Salario Diario pesos Se utilizan valores reales (decimales) Ejercicios: Clases de variables Ejercicios: Clases de variables Identificar a la clase a la que corresponde cada una de las siguientes variables: Identificar a la clase a la que corresponde cada una de las siguientes variables: 1. Índice de masa corporal de una persona 2. Raza Étnica de una persona 3. Estatura de una persona 4. Código de barras de un producto 5. Edad de una persona (por cumpleaños) 6. Crédito Límite de un cliente 7. Tasa de interés de una operación crediticia 8. Núm. De Seguridad social de un empleado 9. Sexo de un empleado 10. Cigarros que fuma una persona al día 11. Actividad profesional de una persona 12. Ingreso mensual de una persona 13. Estado civil de una persona 14. Índice de crecimiento del PIB de un País 15. Estrato Socioeconómico de una persona 16. Nivel de desarrollo humano (nivel de pobreza) 17. Sumatoria de Cuentas por pagar 18. No. De Cheques rebotados 19. Numero de Pedidos Realizados en un periodo 20. Teléfono de un cliente

5 Codificación y Transformación de variables A menudo puede llegar a ser util codificar las variables cualitativas y cuasi cuantitativas como números para poder procesarlas con facilidad en una computadora, sin que pierdan su naturaleza nominal u ordinal. Para ello, es conveniente asignar etiquetas a los valores de las variables para recordar qué significan los códigos numéricos. Ejemplos: Sexo (Cualit: Códigos arbitrarios) 1=Hombre 2=Mujer Raza (Cualit: Códigos arbitrarios) 1 = Blanca 2 = Negra,... Felicidad (Ordinal: Respetar un orden al codificar) 1 = Muy feliz 2 = Bastante feliz 3 = No demasiado feliz 17 Codificación y Transformación de variables Por otra parte, Las variables cuantitativas pueden ser transformadas en cualitativas, dicotómicas o no, con una pérdida en la calidad de la medida, que a veces se asume si mejora la información. Por ejemplo: La Estatura podemos medirla en alta-normal-baja. Los valores de salario en > 6000 $/mes, y <= 6000 %/mes. Como la variable cualitativa proporciona más información que la cualitativa debe ser usada siempre que no sea más conveniente hacerlo de forma cualitativa. Independientemente de las codificaciones y transformaciones, siempre se debe recordar el verdadero tipo de las variables y su significado cuando se realicen análisis estadísticos, ya que No todo está permitido con cualquier tipo de variable. 18 Modalidades y Clases Como mencionamos anteriormente a los posibles valores de una variable suelen denominarse modalidades o dominio de la variable. Las modalidades pueden agruparse en clases (intervalos): Por ejemplo: Edades: Menos de 20 años, de 20 a 50 años, más de 50 años Hijos: Menos de 3 hijos, De 3 a 5, 6 o más hijos Clases: Conjunto de una o mas modalidades en el que se verifica que cada modalidad pertenece a una y solo una de las clases. Tabulación de Datos Una vez medida la variable en los diversos individuos se tiene una serie de datos, métricos o categóricos, los llamados DATOS ORIGINALES o DATOS AISLADOS, que sin más elaboración suelen ser poco útiles. Es necesario estructurarlos y resumirlos para que proporcionen la máxima información de la forma más sencilla posible. La manera mas sencilla de realizar esta tarea es organizar los datos en forma de tablas. A esta primera actividad de estructurar los datos se le llama Tabulación. Las principales herramientas de software para análisis estadístico (excel, statgraphics, spss, minitab, etc) estructuran los datos en forma tabular

6 Tabulación de Datos Tenemos entonces que: Tabla: Es una colección de registros homogéneos con la misma estructura. Campo (Variable): Es cada una de las columnas de la tabla y el nombre de la columna es el nombre del campo. Representa a un tipo de característica específica que va a ser uniforme para todos los registros de la tabla. Registro: Es cada una de las filas de la tabla, y está formado por el conjunto de datos correspondiente a cada uno de los campos almacenados para dicha fila. Representa a cada sujeto de estudio o elementos. Tabulación de Datos Tabla: Estudio Tiendas Pelican (Archivo PelicanStores.xls) Type of Method of Marital Customer Customer Items Net Sales Payment Gender Status Age 1 Regular Discover Male Married 32 2 Promotional Proprietary Card Female Married 36 3 Regular Proprietary Card Female Married 32 4 Promotional Proprietary Card Female Married 28 5 Regular MasterCard Female Married 34 6 Regular MasterCard Female Married 44 7 Promotional Proprietary Card Female Married id 30 8 Regular Visa Female Married 40 9 Promotional Proprietary Card Female Married Regular Proprietary Card Female Married Regular Proprietary Card Female Married Promotional Proprietary Card Female Married Promotional Visa Female Married Promotional Visa Female Married Regular Visa Male Single Promotional Proprietary Card Male Single Promotional Proprietary Card Female Single Regular Discover Female Married Promotional MasterCard Female Married 32 Estadística U. del Sur Proprietary J.O.Z Female Married 20 Promotional 6 Card