Trabajo de Investigación Comercial

Trabajo

de

Investigación

Comercial

ÍNDICE

EJERCICIO 1…………………………………Pág. 3 – 4 – 5 – 6

EJERCICIO 2…………………………………Pág. 7 – 8 – 9

EJERCICIO 3…………………………………Pág. 10 – 11 – 12

EJERCICIO 4…………………………………Pág. 13 – 14

EJERCICIO 5…………………………………Pág. 15 – 16 – 17

EJERCICIO 6…………………………………Pág. 18 – 19 – 20 – 21 – 22 – 23 – 24

CONCLUSIONES E INCIDENCIAS……….Pág. 25

1º) ¿Cuáles son las dimensiones de calidad de servicio que valoran los turistas de la base de datos, es decir, de la muestra realizada? Para ello, se debe tener en cuenta que la calidad del servicio ha de medirse obligatoriamente como diferencia entre cada ítem o pregunta que compara cada percepción con cada expectativa del servicio hotelero.

Para analizar las dimensiones de calidad hemos creado una nueva variable como la diferencia entre cada percepción y cada expectativa, la variable que surge de tal diferencia puede resultar de gran utilidad para nuestro análisis. A la nueva variable resultante le hemos decidido aplicar un análisis factorial de componentes principales (AFCP) para intentar resumir el número de variables, perdiendo algo de información pero ganando significación que es lo que nos interesa.

Para realizar un AFCP, lo primero de todo hemos comprobado los valores de los tests estadísticos necesarios para que el análisis factorial tenga sentido. Se debe cumplir:

Coeficiente de la matriz de correlaciones: Hay numerosas correlaciones superiores a 0,3

Determinante de la matriz de correlaciones: Próximo a cero, en este caso 0,004.

Medida de adecuación muestral Kaiser- Meyer- Olkin: varía entre 0 y 1 (debe superar 0.7). Nuestro caso es favorable, ya que este valor es 0.740 > 0.7.

Prueba de esferidad de Bartlett: Rechazar la hipótesis nula, en este caso se cumple este requisito.

Globalmente los valores de los test estadísticos realizados son bastante satisfactorios para proceder al análisis factorial de componentes principales (AFCP).

KMO y prueba de Bartlett

Medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin. ,740

Prueba de esfericidad de Bartlett Chi-cuadrado aproximado 1113,777

gl 231

Sig. ,000

Determinante = 0.004

En la tabla posterior vemos que las 22 variables objeto de análisis se me resumen en 7, es decir, hemos obtenido 7 factores que globalmente explican el 59,640% de la varianza total. Como ya señalábamos antes hemos perdido algo de información, ahora no explicamos toda la varianza, pero hemos ganado significación global. Los 7 factores obtenidos prácticamente me explican el 60% de la varianza total.

Varianza total explicada

Componente Suma de las saturaciones al cuadrado de la rotación

Total % de la varianza % acumulado

1 2,611 11,868 11,868

2 2,288 10,398 22,266

3 1,909 8,677 30,943

4 1,874 8,517 39,460

5 1,682 7,644 47,104

6 1,408 6,401 53,505

7 1,350 6,135 59,640

Método de extracción: Análisis de Componentes principales.

En la tabla siguiente hemos procedido a seleccionar aquellas variables que cargan más a cada uno de los 7 factores, para ello seleccionamos todos aquellos casos en los que la variable cargue a cada factor por encima de 0,3 para considerarlo importante estadísticamente.

Matriz de componentes rotados(a)

Componente

1 2 3 4 5 6 7

estado3 ,816 -,002 -,067 ,081 ,163 ,079 ,036

confort3 ,737 ,044 ,262 -,013 -,177 ,005 -,011

limpieza3 ,728 ,058 -,031 ,101 ,121 ,067 ,255

decor3 ,654 ,286 ,171 ,044 ,174 ,003 -,081

trato3 ,132 ,854 ,124 ,054 -,017 ,088 -,088

indiv3 ,110 ,844 ,156 -,040 ,044 ,018 ,007

negocio3 ,026 ,633 -,194 ,049 ,385 ,070 ,251

imagen3 ,098 -,007 ,629 -,004 ,248 ,032 ,144

gasto3 -,072 ,107 ,583 ,223 ,192 ,128 ,076

vida3 -,096 ,407 ,542 ,160 -,095 ,166 -,031

precios3 ,297 -,008 ,489 -,069 -,040 -,076 -,135

cultura3 ,173 ,139 ,427 ,215 -,159 ,148 ,268

depor3 ,030 ,014 -,102 ,846 -,063 -,035 ,098

ocio3 ,136 ,142 ,149 ,681 ,225 ,093 ,028

ferias3 ,029 -,086 ,336 ,663 ,163 ,026 -,129

comida3 ,077 ,123 ,135 ,105 ,689 -,138 ,085

parking3 ,123 -,026 ,054 ,095 ,626 ,383 -,068

...