S10 s10 01 - Material de la Clase

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Investigación de Mercados
MBA José Antonio Escalante Cateriano
Inicio
Semana 10 Sesión 10.1
Distribución de frecuencias 
Investigación de Mercados
Unidad 3
Recopilación, preparación,
análisis e informe de datos
¿Qué aprendimos la 
Clase pasada?
¿Qué aprendimos la 
clase pasada?
Aprendimos sobre como se debe
depurar:
1. Sustituir con un valor neutro
2. Sustituir con una respuesta
atribuida
3. Eliminación por casos
4. Eliminación por pares
Logro de la Sesión
Al finalizar la sesión, el estudiante será capaz de
entender el proceso de distribución de frecuencias,
en una investigación de mercados.
¿Cómo medir los datos?
Utilidad
Utilidad/Importancia
• Examinar el análisis de datos relacionado con las
frecuencias
Utilidad
Transformación
Distribución De Frecuencias
A menudo los investigadores de mercado necesitan
responder preguntas sobre una sola variable.
Por ejemplo:
• ¿Cuántos usuarios de la marca pueden considerarse leales
a ésta?
• ¿Qué porcentaje del mercado consiste en usuarios
frecuentes, usuarios medios, usuarios esporádicos y no
usuarios?
• ¿Cuántos clientes están muy familiarizados con la oferta de un nuevo producto?
¿Cuántos están familiarizados, un poco familiarizados y no familiarizados con la
marca? ¿Cuál es la puntuación promedio de familiaridad? ¿Hay mucha varianza en el
grado de familiarización de los clientes con el nuevo producto?
• ¿Cuál es la distribución del ingreso en los usuarios de la marca? ¿La distribución está
sesgada hacia el grupo de bajo ingreso?
Transformación
Distribución De Frecuencias
Distribución matemática cuyo objetivo es obtener un conteo del
número de respuestas asociadas con distintos valores de una
variable, y expresar esos conteos en términos de porcentajes.
Transformación
Distribución De Frecuencias
Transformación
Distribución De Frecuencias
Transformación
Los estadísticos más utilizados que se asocian con las frecuencias
son las medidas de localización (media, moda y mediana), las
medidas de variación (rango, rango intercuartílico, desviación
estándar y coeficiente de variación), y las medidas de la forma
(asimetría y curtosis)
Medidas de Localización
Media. La media, o valor promedio, es la medida de tendencia
central más utilizada. Sirve para estimar el promedio cuando los datos
se recolectaron utilizando una escala de intervalo o de razón. Los
datos deberían mostrar cierta tendencia central, ya que la
mayoría de las respuestas se distribuyen alrededor de la media.
Estadísticos Asociados Con La Distribución De Frecuencias
Transformación
Estadísticos Asociados Con La Distribución De Frecuencias
La media, X, está dada por
Transformación
Moda. La moda es el valor que ocurre con mayor frecuencia y
representa el pico más alto de la distribución. La moda es una buena
medida de localización cuando la variable es categórica o se ha agrupado
en categorías. En el ejemplo inicial la moda de los datos es 6
Mediana. La mediana de una muestra es el valor intermedio cuando los
datos están acomodados en orden ascendente o descendente. Cuando
el número de datos es par, la mediana se calcula como el punto medio
entre los dos valores intermedios: al sumar los dos valores intermedios y
dividir la suma entre 2. La mediana es el percentil 50, y es una medida de
tendencia central adecuada para datos ordinales. En el ejemplo inicial la
mediana es 5
Cuando el número de datos es impar la mediana se calcula como el valor
que está en la posición (n datos +1)/2
https://www.youtube.com/watch?v=ZyKIY2ipE_U
Estadísticos Asociados Con La Distribución De Frecuencias
https://www.youtube.com/watch?v=ZyKIY2ipE_U
Transformación
Estadísticos Asociados Con La Distribución De Frecuencias
Medidas de Variación
Las medidas de variación, que se calculan con datos de
intervalo o de razón, incluyen el rango, el rango intercuartílico, la
varianza o la desviación estándar y el coeficiente de variación.
Rango. El rango mide la dispersión de los datos, y se define
simplemente como la diferencia entre el valor más grande y el
valor más pequeño en la muestra. Debido a esto, el rango se ve
directamente afectado por los valores extremos. Ejemplo 7-2=5
Transformación
Estadísticos Asociados Con La Distribución De Frecuencias
Rango intercuartílico. El rango intercuartílico es la diferencia
entre el percentil 75 y el percentil 25. Para un conjunto de
datos presentados en orden de magnitud, el percentil p-ésimo es
el valor que deja por debajo al porcentaje p de los datos y al
porcentaje (100 - p) por arriba de él. Si todos los datos se
multiplican por una constante, el rango intercuartílico se
multiplica por la misma constante, ejemplo 6-3=3
Tema propuesto por el profesor
Práctica
Cierre
Conclusiones
Examinar el análisis de datos relacionado con las
frecuencias, permite determinar la moda, media y
mediana de los datos
Gracias