Pasar de un programa a otro Para pasar

Pasar de un programa a otro Para pasar de un programa a otro pulse las teclas ALT y el Tabulador. Se pulsa ALT y, sin soltarla, se pulsa el tabulador. De esta forma obtenemos un recuadro en el centro de la pantalla con los iconos de todas las aplicaciones abiertas. Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

Diseño y procesamiento de encuestas APLICACIÓN CON SPSS: STATISTICAL PACKAGE FOR THE SOCIAL SCIENCES. Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

CARACTERÍSTICAS DE LOS NOMBRES DE LAS VARIABLES Los nombres de las variables deben cumplir los siguientes requisitos: • Máximo ocho caracteres. • Deben comenzar con una letra y no pueden acabar con un punto. • No puede contener espacios en blanco ni caracteres especiales (¡, ? , *, . . . ). • No puede haber dos nombres de variables repetidos. • El programa no distingue entre mayúsculas y minúsculas. • No se puede utilizar las palabras: ALL, LT, AND, NE, BY, NOT, EQ, OR, GE, TO, GT, WIDT, LE. Investigación comercial página 117 – Capítulo 5 Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

ESCALA NOMINAL Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

Procesamiento de la pregunta SEXO • Nombre: sexo (en letras minúsculas) • Tipo de variable: Numérica • Anchura: 2 • Decimales: 0 • Etiqueta: SEXO (en letras mayúsculas) VALORES • Valor = 1 • Etiqueta de valor = Hombre • Valor: 2 • Etiqueta de valor = Mujer • Perdidos: Ninguno • Columna: 8 (sexo = 4 caracteres más dos caracteres más) • Alineación: Derecha • Medida: Nominal Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

Ejemplo de escala ordinal Profesora: Martha Lucía Sanclemente

Procesar la escala ordinal Se deben crear 3 variables Nombre de las variables: Crisis, Politica y, pluri SE ESPECIFICA LA VARIABLE CRISIS Nombre de la variable: Crisis Tipo: Numérico Anchura: 2 Decimales: 0 Etiqueta: CRISIS ECONÓMICA ETIQUETAS DE VALOR Valor = 1 Etiqueta: Primer lugar Valor = 2 Etiqueta: Segundo lugar Valor = 3 Etiqueta: Tercer lugar Perdidos: Ninguno Columna: 8 Alineación : Derecha Medida: ORDINAL Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

Escala de Intervalo Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

PROCESAMIENTO ESCALA DE INTERVALO Se deben crear 3 variables: 1. vida, 2. sistema 3. futuro. SE EXPLICA LA VARIABLES VIDA. NOMBRE: vida TIPO: Numérica ANCHURA: 1 DECIMALES: 0 ETIQUETA: LA VIDA TIENE SENTIDO CON UNA CAUSA IDEAL ETIQUETAS DE VALOR: 1 VALOR: 4 ETIQUETA: Muy desacuerdo ETIQUETA: Muy de acuerdo VALOR: 2 VALOR: 5 ETIQUETA: Más bien desacuerdo ETIQUETA: NS/NC VALOR: 3 ETIQUETA: Más bien de acuerdo Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

Respuesta múltiples Profesora: Martha Lucía Sanclemente

PROCESAMIENTO DE PREGUNTAS MÚLTIPLES Se crean tres variables: 1. trabajo 1, 2. trabajo 2, 3. trabajo 3 SE EXPLICA LA PRIMERA VARIABLE NOMBRE: trabajo 1 TIPO: Numérica ANCHURA: 2 DECIMALES: 0 ETIQUETA: Aspectos más importantes de su trabajo 1 ra. Opción. ETIQUETAS DE VALOR: 1 VALOR: 2 ETIQUETA: Que sea seguro ETIQUETA: Una buena paga VALOR: 2 VALOR: 3 ETIQUETA: Buenas oportunidades para ascender. ETIQUETA: Que deje mucho tiempo libre ……………. Complete todas las opciones VALOR: 15 ETIQUETA: NS/NC PERDIDOS: 15 COLUMNA: 8 ALINEACIÓN: DERECHA MEDIDA: ORDINAL Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

PREGUNTA DE RELACIÓN (Pregunta abierta) Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

Procesamiento de preguntas de relación Nombre: edad Tipo: Numérica Anchura: 2 Decimales: 0 Etiqueta: Edad en años cumplidos Valor: ninguno Perdidos: ninguno Columna: 8 Medida: Escala Alineación: Derecha ESTADÍSTICAS PERMITIDAS Estadísticas descriptivas: Media, varianza, desviación típica, media geométrica y media armónica. Deductivas: Coeficiente de variación. Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

Medidas de dispersión Son aquellas que nos determinan cómo se agrupan o se dispersan los datos alrededor de un promedio. • Varianza. De todas las medidas de dispersión es la más importante, más conocida y usada, se define, como la media aritmética de los cuadrados de las desviaciones respecto a la media. • Desviación típica. La desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza, considerada siempre con signo positivo Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

Medidas de apuntamiento Una característica importante de la variación de algunas distribuciones es su grado de agudeza en la cima de la curva que las representa. • Kurtosis o curtosis. Es la agudeza que se observa en la región del modo, comparada con las condiciones halladas para el mismo sitio en la curva normal. Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

Medidas de deformación (asimetría) Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

ANÁLISIS BIVARIANTE El análisis bivariante es el que se realiza sobre dos variables de forma conjunta. La pretención de este tipo de análisis es la búsqueda de relaciones de asociación, dependencia o causaefecto. El análisis bivariante se puede clasificar teniendo en cuenta el tipo de variables consideradas. • Variables en métricas (Intervalo); • Variables no métricas (Nominales y ordinales); Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

INTERPRETACIÓN Y ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN En el CD ubique el archivo COMERCIO. SAV, que esta en la carpeta diapositivas Investigación de mercados. Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

Análisis Bivariado Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

ANÁLISIS BIVARIADO Es el análisis de dos variables de forma conjunta, para búsqueda de relaciones de asociación, dependencia, causa-efecto. Variable dependiente: Variedad (Métrica) Variable independiente: Sexo. Profesora: Martha Lucía Sanclemente

ANÁLISIS BIVARIADO Análisis de medias Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

ANÁLISIS BIVARIADO Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

ANÁLISIS BIVARIADO Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

ANÁLISIS BIVARIADO Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

ANÁLISIS BIVARIADO TEST F. Parte de la hipótesis nula de que la variabilidad de opiniones de los sujetos se debe principalmente a la pertenencia a uno de los grupos. Si F calculado es suficientemente grande >1 y con una significancia asociada inferior o igual a 0, 05. Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

ANÁLISIS BIVARIADO Tablas de Contingenica

ANÁLISIS BIVARIADO Si el valor de Chi cuadrado es alto y la significancia asociada es inferior a 0, 05 rechazamos la hipótesis nula. Es decir, que las variables están relacionadas.

PLAN DE MUESTREO El muestreo se refiere al conjunto de técnicas estadísticas que estudia la forma de seleccionar una muestra lo suficientemente representativa de una población y cuya información permita inferir las propiedades o características de toda la población cometiendo un error medible. INFERENCIA ESTADÍSTICA: Es la metodología que permite inferir resultados, predicciones y generalizaciones sobre la población estadística, basándose en la información contenida en las muestras representativas previamente elegidas por métodos de muestreo formales. Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

CONCEPTOS GENERALES ELEMENTO. Es la unidad acerca de la cual se solicita información. Los elementos mas comunes en la investigación de mercados son los individuos, almacenes, empresas, familias, etc. POBLACIÓN. Una población o universo, es el conjunto de todos los elementos definidos antes de seleccionar la muestra. UNIDAD DE MUESTREO. Es el elemento o los elementos disponibles para su selección en alguna etapa del proceso de muestreo. Muestreo de una etapa: Elemento: Hogares de Popayán Unidad de muestreo: Hogares Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

MUESTREO POLIETAPICA Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

CONCEPTOS DEL DANE Vivienda. • Es un lugar estructuralmente separado e independiente, ocupado o destinado a ser ocupado por una familia o grupo de personas que viven juntos, o por una persona que vive sola. La unidad de vivienda puede ser una casa, apartamento, cuarto, grupo de cuartos, choza, cueva, o cualquier refugio ocupado o disponible para ser utilizado como lugar de alojamiento y se caracteriza por: • Estar separado de otras viviendas, por paredes del piso al techo y cubiertas por un techo. • Tener acceso a la calle, por un pasaje o escalera sin pasar por áreas de uso exclusivo de otras viviendas. • Tener uso exclusivo sobre: sala comedor, lavadero, patio de ropas, cocina y baño. Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

CONCEPTOS DE DANE Hogar. • Es una persona o grupo de personas que ocupan la totalidad o parte de una vivienda y que se han asociado para compartir la comida y la dormida o la dormida. Pueden ser familiares o no entre si. • Los empleados del servicio doméstico y sus familiares forman parte del hogar siempre y cuando duerman en la misma vivienda. • En la vivienda se puede encontrar inquilinos o huéspedes: el inquilino es la persona que tiene en arriendo uno o varios cuartos de la vivienda y hace sus comidas por aparte, razón por la cual se debe considerar como hogar independiente. Los llamados huéspedes y pensionistas hacen parte del hogar. Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

MARCO MUESTRAL. Es una lista de todas la unidades de muestreo disponibles para su selección en una etapa del proceso de muestreo. POBLACIÓN DE ESTUDIO. La población de estudio es el conjunto de elementos del cual se saca la muestra. Profesora: Martha Lucía Sanclemente

NOMENCLATURA Símbolo de Población Símbolo Muestral Media o promedio X Varianza 2 S 2 Probabilidad de ocurrencia del fenómeno de estudio. p Probabilidad de no ocurrencia del fenómeno de estudios (1 - ) (1 -p) o q Parámetros / Estadísticos Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

FORMULAS UTILIZADAS Variables continuas Variables discretas Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

ESTIMACIÓN NIVELES DE CONFIANZA Nivel de confianza 99, 73% 99% 98% 96% 95, 45% 90% 80% 68, 27% 50% Z 3, 00 2, 58 2, 33 2, 05 2, 00 1, 96 1, 645 1, 28 1, 00 0, 4745 Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

DISTRIBUCIÓN NORMAL Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

DISTRIBUCIÓN NORMAL Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE: N= 50 tiendas de Popayán, discriminadas por el valor de activos, ingresos y propiedad del local. MUESTREO ESTRATIFICADO: ESTRATO I: (24)Tiendas con activos menores e iguales a $ 2. 000, oo ESTRATO II: (26) Tiendas con activos de mas de $2. 000. 001, oo Profesora: Martha Lucía Sanclemente Daza

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