Toma De Decisiones

INTRODUCCIÓN

La interpretación de las decisiones gerenciales bajo incertidumbre y, en general, de las distintas ciencias, dependen en gran parte de los métodos estadísticos. Por ello, es fundamental que los gerentes se familiaricen con los razonamientos estadísticos como una herramienta más de marketing, de diferenciación respecto de la competencia.

La calidad en los productos y servicios emplea la estadística para mejorar y optimizar los procesos de producción y, de esta manera, ahorrar tiempo y dinero.

La estadística ayuda a corroborar hipótesis proporcionando un soporte matemático a las observaciones realizadas. Es una ciencia probabilística, por lo que no hay lugar para las afirmaciones categóricas o negaciones rotundas, que siempre deben estar enmarcadas en un nivel de significación o dentro de un margen de error.

Este texto responde a la necesidad de justificar las decisiones gerenciales en base a la información proporcionada por datos que, con demasiada frecuencia, resultan escasos. Se trata pues de un compendio de técnicas para la recopilación y presentación de información, intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.

Los pasos a seguir para realizar un experimento son:

• Planteamiento de la hipótesis que se pretende demostrar.

• Definición de las variables a estudiar.

• Recogida y recopilación de datos (tipos de muestreo).

• Elección del método estadístico más apropiado para demostrar la hipótesis de trabajo de la mejor forma posible.

CRITERIO ESTADÍSTICO PARA LA TOMA DE DECISIONES:

En todo proceso de decisión se necesita recabar información que sea capaz de responder a nuestras indagaciones. Para que los resultados sean fiables, tanto la recogida de datos como su análisis deben ser realizados con criterio y de forma objetiva.

Las herramientas estadísticas permiten recolectar, analizar e interpretar de forma inteligente los datos relevantes en el proceso de toma de decisión. De esta manera, para que la utilización de los resultados estadísticos se haga de una forma correcta, resulta necesario que el gerente conozca los principios básicos de las técnicas usadas.

Los gerentes y profesionales, en general, necesitan justificar sus decisiones basándose en la información proporcionada por los datos.

La estadística ayuda a tomar decisiones económicas bajo incertidumbre, a predecir con eficacia pautas de comportamiento de las variables, en definitiva, a crear modelos sobre los que basar dichas decisiones.

Los modelos estadísticos (p.e. el análisis de regresión) se emplean actualmente en varios campos de negocio y de la ciencia, permiten predecir o identificar los factores más influyentes, además de estudiar el impacto sobre las variables dependientes para cualquier cambio en sus valores actuales.

A diferencia del modelo determinista, en los procesos de toma de decisiones bajo incertidumbre, las variables son más numerosas y más difíciles de medir y controlar, por lo que las nuevas tecnologías resultan hoy día imprescindibles para encontrar un modelo que responda a nuestras necesidades como gerentes.

En este sentido, la utilidad de la estadística de negocio puede reflejarse en numerosos campos y aplicaciones:

- Empleo de técnicas de muestreo aleatorio en el ámbito de la auditoría.

- Aseguramiento de la calidad de los productos, gracias al empleo de técnicas estadísticas de control de la calidad.

- Empleo de métodos de regresión y correlación para entender las relaciones entre variables y predecir comportamientos.

- Utilización de pruebas de significancia para aceptar o rechazar una hipótesis.

- Empleo de técnicas estadísticas para la predicción, por ejemplo, en el ámbito de las ventas.

En definitiva, se trata de utilizar la estadística como una herramienta diferenciadora respecto de la competencia para aproximarse a la solución que satisfaga las necesidades de empresa, y así crear una oportunidad de negocio que nos permita posicionarnos en el mercado de manera estratégica.

La Estadística para la toma de decisiones puede dividirse en:

- Estadística Descriptiva. Aquella que describe las características de una serie de datos pertenecientes a una población o a una muestra (recogida, descripción, análisis y sumatorio de datos).

- Estadística Inferencial. Dado el desconocimiento de la población, en la práctica, el profesional buscará hacer inferencias para la toma de decisiones, es decir, predicciones sobre ciertas características de la población, basándose en la información contenida en una muestra al azar1 (o aleatoria) de la población entera.

La estadística inferencial puede utilizarse para explicar un fenómeno o para comprobar la validez de una proposición. En el primer caso, se denomina análisis exploratorio de datos y, en el segundo, análisis confirmatorio de datos.

La Estadística Descriptiva es la base de la Estadística Inferencial.

POBLACIÓN Y MUESTRA:

La población se podría definir como el conjunto de todos los individuos (personas, animales, plantas, cosas) de los que nos interesa estudiar ciertos datos. Algunos ejemplos de población son: la edad de los habitantes de un país o región, la vida media de las bombillas, el número de alumnos que cursa primaria, entre otros.

Debido a la práctica imposibilidad de estudiar todos los individuos que componen una población por su coste en tiempo y dinero, en la práctica, se recurre a utilizar una muestra aleatoria, que no es más que un subconjunto de la población, y que nos servirá para hacer inferencias sobre la misma.

A partir de una muestra escogida al azar de una población, pueden sacarse conclusiones sobre sus características particulares. La muestra debería ser representativa de la población.

Generalmente, se asocia la palabra "parámetro" a las medidas que provienen de la población y "estadístico" a las originarias de la muestra. De esta manera, nos referimos a la media poblacional como el parámetro (µ) y a la desviación tipo o estándar como el parámetro (s). Análogamente, se hablaría de la media muestra como el estadístico X y de la desviación tipo de la muestra como el estadístico S.

Las letras griegas representan parámetros y las latinas simbolizan estadísticos.

En resumen, la media (desviación tipo) muestra es una

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