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MESTRÍA EN MARKETING CON
MENCIÓN EN ESTUDIOS DEL
CONSUMIDOR
(SEGUNDA PROMOCÍON)
MÓDULO: ANÁLISIS DE DATOS – UIDE
ELABORACIÓN: Pablo Mejía - Mónica
Proaño
ECUADOR – MARZO 2012
Profesor: Ing. CarlosEduardo Zambrano
Brandt
• 1.
•
• SECCIONES
•
• SECCIÓN I.- USO DEL INEC UBICACIÓN CENSAL
• Esta sección permite tener información sobre la ubicación del establecimiento, la que está relacionada con la División Política Administrativa y de acuerdo con laasignación de cargas de trabajo.
•
• SECCIÓN II.- IDENTIFICACIÓN Y UBICACIÓN DEL ESTABLECIMIENTO
• El objetivo de esta sección es recoger información básica que identifica y caracteriza al establecimiento como unidad institucional.
•
• SECCIÓN III.- PERSONAL OCUPADO Y GASTO EN REMUNERACIONES
• Esta sección contiene, número de personal ocupado (remunerado y no remunerado), desglosado por género y el valor de los gastos realizados por el establecimientoen remuneraciones.
•
• SECCIÓN IV.- CLASIFICACIÓN DE LA ACTIVIDAD ECONÓMICA DEL ESTABLECIMIENTO.
• El objetivo de esta Sección es registrar la actividad, tanto principal como secundaria del establecimiento; el principal bien o servicio producido o comercializado; lafecha de inicio de la actividad, el tipo de comercio (al por mayor o al por menor) y el principal cliente.
•
•
• SECCIÓN V.- COSTOS, GASTOS, INGRESOS, EXISTENCIAS Y ACTIVOS FIJOS TOTALES DEL ESTABLECIMIENTO.
• En esta sección se investigan los ingresos, costos, gastos, existencias y activos fijos totales del establecimiento, referentes al año 2009.
•
• SECCIÓN VI.- DATOS DEL ESTABLECIMIENTO (MATRIZ) SOLO ÚNICO Y MATRIZ.
• En esta sección se investigan los registros pertinentes para la conformación de los establecimientos como instituciones legalmente constituidas.
•
• SECCIÓN VII.- UBICACIÓN DE LA MATRIZ – SOLO ESTABLECIMIENTO SUCURSALES Y AUXILIARES
• En esta Sección se consignarán los datos que corresponden al Establecimiento (Matriz), es decir aquella que controla a otros establecimientos y con los cualescomparte la Razón Social.
•
• SECCIÓN VIII.- DATOS DEL INFORMANTE
• En esta Sección se solicita información de la persona responsable de proveer los datos solicitados en el Formulario.
•
• SECCIÓN IX.- LISTADO DE SUCURSALES DEL ESTABLECIMIENTO MATRIZ
• Esta Sección llenará únicamente si en el numeral 8 de la Sección II se marcó la alternativa 2 (Matriz o Administración Central) y corresponderá al Listado de todas lasSucursales que posee.
•
• SECCIÓN X.- PARA USO INTERNO DDEL INEC
• Esta secciones para uso y control interno del INEC. Una vez concluido el diligenciamiento del Formulario censal proceda con el llenado de esta Sección.
PEQUEÑOS y MICROS
Algo más 1 de cada 5establecimientos pequeñosse encuentran en laprovincia del Guayas, 1 decada 5 en la provincia dePichincha; menos de 1 decada 10 en las provinciasdel Azuay, Manabí yTungurahua
MEDIANOS
Algo menos de 1 de cada 3establecimientos seencuentran en la provinciade Pichincha, un poco másde 1 de cada 4 en laprovincia delGuayas, menos de 1 decada 10 en las provinciasde Azuay Manabí yTungurahua
GRANDES
Algo menos de 2 de cada 5establecimientos seencuentran en la provinciade Pichincha, un pocomenos de 1 de cada 3 en laprovincia delGuayas, menos de 1 decada 10 en la provincias deAzuay Manabí y el Oro
Explorar
Categorizar a los establecimientos por sus gastos mensuales
• Categoría establecimientos por sus ingresos Stem-and-Leaf Plot for
• Categmensualesquintiles= 1
• Frequency Stem & Leaf
• 41794,00
• 1 . 000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
• 391,00 Extremes (>=2,0)
• Stem width: 1
• Each leaf: 410 case(s)
• Categoría establecimientos por sus ingresos Stem-and-Leaf Plot for
• Categmensualesquintiles= 2
• Frequency Stem & Leaf
• 23102,00
• 1 . 000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
• 497,00 Extremes (>=2,0)
• Stem width: 1
• Each leaf: 227 case(s)
• Categoaría establecimientos por sus ingresos Stem-and-Leaf Plot for
• Categmensualesquintiles= 3
• Frequency Stem & Leaf
• 26596,00
• 1 . 000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
• 1105,00 Extremes (>=2,0)
• Stem width: 1
• Each leaf: 261 case(s)
• Categoría establecimientos por sus ingresos Stem-and-Leaf Plot for
• Categmensualesquintiles= 4
• Frequency Stem & Leaf
• 25178,00
• 1 . 000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
• 2752,00 Extremes (>=2,0)
• Stem width: 1
• Each leaf: 247 case(s)
• Categoría establecimientos por sus ingresos Stem-and-Leaf Plot for
• Categmensualesquintiles= 5
• Frequency Stem & Leaf• 15989,00
• 10 . 000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
• ,00 11 .
• ,00 12 .
• ,00 13 .
• ,00 14 .
• ,00 15 .
• ,00 16 .
• ,00 17 .
• ,00 18 .
• ,00 19 .
• 11644,00 20 . 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
• ,00 21 .
• ,00 22 .
• ,00 23 .
• ,00 24 .
• ,00 25 .
• ,00 26 .
• ,00 27 .
• ,00 28 .
• ,00 29 .
• 899,00 30 . 000000
• Stem width: 0
• Each leaf: 157 case(s)
• IF (rgnatu = 1) region=1.
• EXECUTE.
• IF (rgnatu = 2) region=2.
• EXECUTE.
• IF (rgnatu >= 3) region=3.
• EXECUTE.
•Tamaño Vs Numero de
Mujeres Ocupadas .
•Intervalo de gastos Vs Numero de
Mujeres Ocupadass. •Región Vs Numero de Mujeres Ocupadas.
•Tamaño Vs Sexo del
gerente propietario.
•Intervalo de gastos Vs Sexo del
gerente propietario. •Región Vs Sexo del gerente propietario.
•Tamaño Vs Tipo del
establecimiento.
•Intervalo de gastos Vs Tipo del
establecimiento. •Región Vs Tipo del establecimiento.
•Región Vs Sectores. •Intervalo de gastos Vs Sectores. •Región Vs Sectores.
•Tamaño Vs Principal cliente
nivel local.
•Intervalo de gastos Vs Principal
cliente nivel local. •Región Vs Principal cliente nivel local.
•Tamaño Vs Registro
contable.
•Intervalo de gastos Vs Registro
contable. •Región Vs Registro contable.
•Tamaño Vs. Afiliación a un
gremio.
•Intervalo de gastos Vs. Afiliación
a un gremio. •Región Vs. Afiliación a un gremio.
Las variables que se van a comparar en la prueba de independencia estadística
son las siguientes:
Tamaño vs Número de Mujeres Ocupadas
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables de Tamaño y Mujeres ocupadas es perfecta y
positiva, lo que demuestra que a mayor tamaño del
establecimiento mayor número de mujeres ocupadas.
NOTA: Siempre debe verse este valor, si el 25% o mas de celdas tiene valor
esperado menor que 5, no debe sacarse conclusiones, pues hay mucha
posibilidad que la conclusión sea errónea, en este caso solo se presenta la tabla
pero no se concluye
En ocasiones es necesario agrupar categorías para evitar este problema y es
conveniente que no haya muchas categorías
Tamaño vs Sexo del Representante Legal
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.100
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables de Tamaño y Sexo del representante legal es
perfecta y negativa, lo que demuestra que a mayor tamaño
del establecimiento menor número de mujeres como
representantes legales y viceversa.
Tamaño vs Tipo de Establecimiento
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.229
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables de Tamaño y Tipo de Establecimiento legal es
perfecta y positiva, lo que demuestra que a mayor tamaño
del establecimiento mayor número de casas matrices
Tamaño vs Sector al que pertenece
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.064
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables de Tamaño y Sector es perfecta y positiva, lo que
demuestra que a mayor tamaño (ingresos) del
establecimiento es más grande al sector que pertenece
Tamaño vs Principal Cliente a Nivel Local
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.273
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las variables
de Tamaño y Principal Cliente Nivel Nacional, es positiva
y perfecta, lo que demuestra que a mayor tamaño del
establecimiento son más importantes y grandes los clientes locales
con los que se relacionan.
Tamaño vs Registro Contable
La prueba de Chi cuadrado demuestra una significancia
asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en zona de
rechazo, por lo tanto se comprueba que son dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que el
coeficiente de contingencia es 0.393
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las variables de
Tamaño y Registro Contable, es negativa y perfecta, lo que
demuestra que a mayor tamaño del establecimiento es menor el
número de empresas que dejan de llevar contabilidad es menos y
viceversa.
Tamaño vs Afiliación a un Gremio
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.203
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las variables
de Tamaño y Afiliación a un Gremio, es negativa y perfecta, lo que
demuestra que a mayor tamaño del establecimiento es menor el
número de empresas que dejan de estar afiliadas a un gremio y
viceversa.
Intervalos de Gastos vs Número de Mujeres
Ocupadas
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables Intervalo de Gastos y Mujeres ocupadas es
perfecta y positiva, lo que demuestra que a mayor
Intervalo de Gastos mayor número de mujeres ocupadas.
NOTA: Siempre debe verse este valor, si el 25% o mas de celdas tiene valor
esperado menor que 5, no debe sacarse conclusiones, pues hay mucha
posibilidad que la conclusión sea errónea, en este caso solo se presenta la
tabla pero no se concluye
En ocasiones es necesario agrupar categorías para evitar este problema y es
conveniente que no haya muchas categorías
Intervalos de Gastos vs Sexo del
Representante Legal
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.110
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables Intervalos de Gastos y Sexo del representante legal
es perfecta y negativa, lo que demuestra que las empresas
con mayores gastos tienen como representante legal a un
mayor número de hombres y viceversa.
Intervalos de Gastos vs Tipo de
Establecimiento
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.196
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables Intervalo de Gastos y Tipo de Establecimiento
es perfecta y positiva, lo que demuestra que a Mayor
Intervalo de gastos mayor Tipo de Establecimientos
Intervalos de Gastos vs Sector al que
pertenece
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.064
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables Intervalos de Gastos y Sector, es positiva y
perfecta, lo que demuestra que las empresas con mayor
intervalo de gasto tienen como sus clientes principales en
las áreas de Servicio y Comercio
Intervalos de Gastos vs Principal Cliente a
Nivel Local
La prueba de Chi cuadrado demuestra una significancia
asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en zona de
rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.264
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las variables
Intervalos de Gastos y Principal Cliente a Nivel Local, es positiva y
perfecta, lo que demuestra que las empresas con mayor intervalo de
gasto tienen como sus principales clientes al Público en General
Intervalos de Gastos vs Registro Contable
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.496
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las variables
Intervalos de Gastos y Registro Contable, es negativa y perfecta,
lo que demuestra que a mayor Intervalo de Gastos el número de
empresas que dejan de llevar contabilidad es menor y viceversa.
Intervalos de Gastos vs Afiliación a un
Gremio
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.238
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las variables
Intervalo de Gastos y Afiliación a un Gremio, es negativa y perfecta, lo
que demuestra que a mayor Intervalo de Gastos es menor el número
de empresas que dejan de estar afiliadas a un gremio y viceversa.
Región vs Número de Mujeres Ocupadas
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables Región y Mujeres ocupadas es perfecta y
negativa, lo que demuestra que en las regiones de mayor
población de mujeres hay menor número de mujeres
ocupadas.
NOTA: Siempre debe verse este valor, si el 25% o mas de celdas tiene valor
esperado menor que 5, no debe sacarse conclusiones, pues hay mucha
posibilidad que la conclusión sea errónea, en este caso solo se presenta la tabla
pero no se concluye
En ocasiones es necesario agrupar categorías para evitar este problema y es
conveniente que no haya muchas categorías
Región vs Sexo del Representante Legal
La prueba de Chi cuadrado demuestra una significancia
asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en zona de rechazo, por
lo tanto se comprueba que son dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que el
coeficiente de contingencia es 0.044
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables Región y Sexo del representante legal es perfecta y
negativa, lo que demuestra que a mayor tamaño de Regiones
menor número de representantes mujeres y viceversa.
Región vs Tipo de Establecimiento
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.039
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables Región y Tipo de Establecimiento es perfecta y
negativa, lo que demuestra que a mayor tamaño de la
tegíon menor Tipo de Establecimientos
Región vs Sector al que pertenece
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.067
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables Región y Sector, es positiva y perfecta, lo que
demuestra que las empresas en las tres Regiones tienen
más desarrolladas sus áreas de Servicio y Comercio
Región vs Principal Cliente a Nivel Local
La prueba de Chi cuadrado demuestra una significancia
asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en zona de
rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.044
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las variables
Regíon y Principal Cliente a Nivel Local, es negativa y perfecta, lo
que demuestra que en las tres Regiones no tienen como sus
principales clientes a una empresa específica sino al Público en
General
Región vs Registro Contable
La prueba de Chi cuadrado demuestra una significancia
asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en zona de
rechazo, por lo tanto se comprueba que son dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que el
coeficiente de contingencia es 0.035
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las variables
Región y Registro Contable, es positiva y perfecta, lo que
demuestra en las tres Regiones las empresas llevan sus registros
de contabilidad
Región vs Afiliación a un Gremio
La prueba de Chi cuadrado demuestra una significancia
asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en zona de
rechazo, por lo tanto se comprueba que son dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que el
coeficiente de contingencia es 0.089
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las variables
Región y Afiliación a un Gremio, es positiva y perfecta, lo que
demuestra que en las tres regiones existen empresasas afiliadas
a un gremio
Pequeños y
micros Medianos Grandes Promedio
Desviación
estandar
Pequeños y
micros Medianos Grandes
1 31,50% 2,37% 0,42% 28,13% 11,43% 0,17412552 1,152879 -0,5203 -0,632582 17,41% 3,00% 0,73% 15,74% 7,05% 0,09049755 1,145546 -0,4471 -0,698453 20,05% 6,70% 1,25% 18,47% 9,33% 0,09674069 1,10796 -0,27234 -0,835624 18,98% 16,61% 4,26% 18,63% 13,28% 0,07904249 0,720921 0,420696 -1,141625 12,05% 71,33% 93,35% 19,03% 58,91% 0,42048566 -1,11439 0,295258 0,819127
100,00% 100,00% 100,00% 100,00%
% dentro de Categoaría establecimientos por sus ingresos
Categoaría establecimientos por sus
ingresos
Total
Categorizar a los
establecimientos
por sus gastos
mensuales
Total
Tabla de contingencia Categorizar a los establecimientos por sus gastos mensuales * Categoaría establecimientos por sus ingresos
• BIBLIOGRAFÍA• http://es.wikipedia.org/wiki/Escalamiento_multidimensional
• http://rev-inv-ope.univ-paris1.fr/files/22201/IO-22201-10.pdf
• http://www.uv.es/asepuma/X/K11C.pdf
• http://redalyc.uaemex.mx/pdf/778/77812441005.pdf
• http://www.google.com.ec/search?q=ESCALA+MULTIDIMENSIONAL&hl=es&prmd=imvns&tbm=isch&tbo=u&source=univ&sa=X&ei=I7Z0T5rTM4vnggfriu0n&ved=0CGwQsAQ&biw=1440&bih=805
• http://reme.uji.es/articulos/numero23/article4/article4.pdf
Iteration history for the 2 dimensional solution (in squared distances)
Young's S-stress formula 1 is used.
Iteration S-stress Improvement
1 ,15969
2 ,14689 ,01280
3 ,14598 ,00091
Iterations stopped because
S-stress improvement is less than ,001000
Stress and squared correlation (RSQ) in distances
RSQ values are the proportion of variance of the scaled data (disparities)
in the partition (row, matrix, or entire data) which
is accounted for by their corresponding distances.
Stress values are Kruskal's stress formula 1.
For matrix
Stress = ,10329 RSQ = ,89969
Configuration derived in 2 dimensions
Stimulus Coordinates
Dimension
Stimulus Stimulus 1 2
Number Name
1 UIDE -1,3920 ,3857
2 PUCE ,8736 -,9291
3 USFQ ,9282 1,4014
4 UTE -1,2613 -,8684
5 UDLA 1,4507 -,5663
6 SEK -,5991 ,5767
UIDE UIDE PUCE USFQ UTE UDLA SEK
UIDE 0
PUCE 8 0
USFQ 8 8 0
UTE 6 8 9 0
UDLA 9 6 7 8 0
SEK 5 7 7 7 8 0
MATRIZ DE UNIVERSIDADES PRIVADAS QUITO & PREFERENCIAS
UIDE -1,392 0,3857
PUCE 0,8736 -0,9291
USFQ 0,9282 1,4014
UTE -1,2613 -0,8684
UDLA 1,4507 -0,5663
SEK -0,5991 0,5767
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2
Series1
•GRACIAS