ESTADÍSTICA GENERAL

TRABAJO PRÁCTICO.

Realizado por: Rita M. Rojas C.

C.I.V.: 6.318.043

Asignatura: Estadística General (746).

Semestre: 2009-2.

12 de Enero del 2010.

RESUMEN.

En el siguiente trabajo, se procede a realizar el estudio de tres modelos propuestos de regresión múltiple, con la finalidad de determinar cuál de ellos explica mejor la variable dependiente Nivel de Fidelidad (X9), que permita a la distribuidora industrial Casal C.A., establecer una política de mercadeo eficiente. Para ello se estudio la percepción de los clientes de Casal clasificados en dos tipos de industrias, conformando una muestra de 100 observaciones de diez (10) variables. Se evaluó el conjunto de datos mediante herramientas estadísticas de Excel tales como Análisis de Datos (Regresión), que proporciono información importante en las tablas Estadísticas de la Regresión, Análisis de Varianza y Estimaciones. También se utilizaron Tablas de Frecuencia y Representaciones Gráficas. En base a los resultados obtenidos, se procede a realizar el respectivo análisis que permite concluir cual es el modelo más conveniente a utilizar para cubrir las expectativas de Casal C.A.

INDICE.

Página.

RESUMEN 1

INTRODUCCION 3

METODOLOGIA 5

RESULTADOS 6

DISCUSION 11

CONCLUSIONES 27

REFERENCIAS 28

APENDICES 28

INTRODUCCIÓN.

Dadas 100 observaciones efectuadas por la compañía Mercachek C.A. a los clientes de la distribuidora industrial Casal C.A., se procede a estudiar la correlación existente entre nueve (9) variables independientes, un coeficiente de intercepción y una variable dependiente la cual representa el “Nivel de Fidelidad”.

Para efectos de este estudio se suministran tres modelos:

• Modelo 1

X9 = b0 + b1X1 + b2Log(X2) + b3X3 + b4Log(X4) + b5X5 + b6Log(X6) + b7X7

• Modelo 2

X9 = b0 + b1X3 + b2X5 + b3X6

• Modelo 3

X9 = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + b5X5 + b6X6 + b7X7

Donde:

• X1 (Velocidad de Entrega): Tiempo que transcurre entre la confirmación del pedido y la entrega del producto. Variable independiente no categórica.

• X2 (Nivel de Precio): Percepción de los clientes en cuanto al precio del producto. Variable independiente no categórica.

• X3 (Flexibilidad de Precios): Percepción de los clientes en cuanto a la disposición de los representantes de Casal, C.A para negociar el precio total de las compras. Variable independiente no categórica.

• X4 (Imagen del Fabricante): Imagen conjunta del fabricante y del distribuidor. Variable independiente no categórica.

• X5 (Servicio): Nivel conjunto del fabricante y distribuidor con relación al servicio postventa. Variable independiente no categórica.

• X6 (Imagen de la Fuerza de Venta): Percepción del cliente sobre el impacto publicitario conjunto del fabricante y distribuidor. Variable independiente no categórica.

• X7 (Calidad del Producto): Nivel de calidad percibido de los productos en cuanto al rendimiento, acabado, etc. Variable independiente no categórica.

• X8 (Tipo de Industria): Clasificación de la industria al que pertenece el comprador del producto. Esta variable tiene dos categorías: (1) Industria tipo A, y (0) Otro Tipo de Industria. Variable independiente dummy.

• X9 (Nivel de Fidelidad): Cuánto se compra a Casal, C.A del total del producto de la empresa, medido en una escala porcentual. Variable dependiente no categórica.

• X10 (Método de Compra): Habitualmente la empresa realiza sus compras: (0) detalladas, (1) sin detallar. Variable independiente dummy.

Se requiere:

 Inferir sobre los parámetros poblacionales para cada uno de los modelos.

 Realizar un análisis de los residuos para cada uno de los modelos propuestos.

 Determinar cuál de los modelos propuestos explica mejor la variable dependiente.

Para analizar los parámetros poblacionales de los modelos se utilizará el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). Al analizar los Coeficientes de Determinación (R2) se podrá determinar cuál de los modelos explica mejor los valores presentes de la variable dependiente. De igual manera al analizar el Error Estándar de Estimación se podrá determinar cuál de los modelos es mejor para predecir valores futuros.

El objetivo del trabajo es analizar los tres modelos y establecer cuál de ellos explica mejor la variable dependiente.

METODOLOGÍA.

Para la realización del estudio estadístico se analizará la fuente de información ofrecida por la compañía Mercachek C.A., especialista en estudio de mercadeos. La cual es contratada por la distribuidora industrial Casal C.A a fin de establecer una eficiente política de mercadeo.

Población: La compañía Mercachek, basada en estudios anteriores, obtiene una muestra aleatoria de 100 clientes de la distribuidora industrial Casal C.A.

Instrumentos/Materiales: Se utilizaran para este estudio tablas de distribución, de contingencia y herramientas estadísticas descriptivas de los datos para crear grupos, pruebas de hipótesis, etc., utilizando para ello el Programa Computacional EXCEL de Microsoft Office 2007, bajo sistema operativo Windows 7, con la ayuda de la “Guía de Excel de Estadística Aplicada” publicada en http://www.ciberesquina.una.edu.ve:8080 ).

Procedimiento:

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