UNIVERSIDAD DE PANAMÁ

FACULTAD DE CIENCIAS AGROPECUARIAS

INGENIERÍA EN AGRONEGOCIOS Y DESARROLLO AGROPECUARIO

MERCADOTECNIA AGROPECUARIA

TEMA: ANÁLISIS DE DATOS E INFORME DE LOS HALLAZGOS

DE LA INVESTIGACIÓN.

PROFESOR: JAVIER MACRE.

POR: NANCY RODRÍGUEZ AIZPRÚA.

8-851-682

22 DE ABRIL DE 2013

DATOS.

Es el valor que se obtiene al realizar la medición de la

característica de la variable en estudio. Puede ser invariados,

bivariados o multivariados.

La naturaleza de los datos pueden ser:

* Cuantitativos (números): valores

obtenidos al medir peso, estatura,

temperatura y numero de hijos.

* Cualitativos (categorías): se obtiene al

calificar la característica en cuestión como

el sexo, estado civil, color, etc.

ANÁLISIS DE DATOS.

Es la ciencia o técnica que consiste en el estudio de los

hechos y el uso de sus expresiones en cifras para

lograr u obtener información válida y confiable.

Tiene múltiples facetas y enfoques, que abarca diversas técnicas en

una variedad de nombres, en diferentes negocios, la ciencia, y los

dominios de las ciencias sociales.

De este Análisis depende el rumbo de la economía y las tendencias

de consumo en la sociedad, así como la medición de la rentabilidad,

costos y competitividad de las empresas comerciales en el mercado.

Procesamiento de Datos.

Es el conjunto de métodos y técnicas que se emplean en la:

*Tabulación: es la concentración de los datos de una investigación decampo en cédulas diseñadas para tal efecto. Debe de procederse a las fichasde campo, cuestionarios abiertos, entrevistas abiertas, experimentos, etc.

*Medición: en una investigación es la apreciación de las diferenciasque arrojan los fenómenos en estudio, con el fin de llegar a unainterpretación objetiva sobre la información obtenida.

Una escala de medición constituye un instrumento en el cual los datosque van adquiriendo diferente lugar o valor, según el sitio que ocupan en lainvestigación.

a) Escala Nominal: ejemplo sexo, código postal, estado civil, carrera a estudiar, etc.

b) Escala ordinal: ejemplo pésimo, malo, bueno,

regular, excelente, primaria, secundaria, etc.

c) Escala de intervalo: ejemplo escalas de temperaturas, la edad de la tierra, etc.

d) Escala de razón: ejemplo peso, estatura, edad,

distancia, dinero, etc.

* Síntesis de los datos: es la presentación ordenada yresumida de los elementos recopilados durante la investigación.

Es necesario sintetizar la información fuente, esto es, reunir,clasificar, organizar y presentar la información en cuadrosestadísticos, gráficas o relaciones de datos, con el fin de facilitar suanálisis e interpretación.

Para su estudio nos referiremos a las siguientes:

Tabla de Frecuencia: constituye un cuadro numérico

que muestra la incidencia de uno o varios eventos

detectada durante la investigación.

Gráfica de barras o histograma: Constituye un esquema

en el que, por medio de líneas verticales de diferente

altura y de conformidad con una escala preestablecida,

se señala la magnitud de los fenómenos en estudio.

Graficas circulares y cartesianas.

Pueden procesarse por medio de los procedimientos:

* Manual: único apoyo, la calculadora. Es adecuado cuando

la muestra investigada es pequeña, o bien,

cuando no existe la posibilidad de recurrir a otros medios de

procesamiento.

*Mecánico: recurre a máquinas eléctricas de registro

directo, aunque no es muy usual este tipo de procesador en

el campo de la investigación Constituye un recurso intermedio

entre el procesamiento manual y el procesamiento

electrónico.

*Electrónico: evidentemente el más avanzado, se

sirve de la computadora para el procesamiento de

datos.

Análisis Univariado de Datos

Consiste en el análisis de cada una de las variables

estudiadas por separado, es decir, el análisis esta basado en

una sola variable. Las técnicas más frecuentes de análisis

univariado son la distribución de frecuencias para una tabla

univariada y el análisis de las medidas de tendencia central

de la variable.

Se utiliza únicamente en aquellas variables que se midieron a

nivel de intervalo o de razón La distribución de frecuencias de

la variable requiere de ver como están distribuidas las

categorías de la variable, pudiendo presentarse en función

del número de casos o en términos porcentuales.

TIPOS DE MEDIDAS.

Medidas Definición Fórmula Interpretación Medidas de tendencia

central

Promedio

Se puede definir como aquel

valor que representa de

forma clara el “centro de

gravedad” de la distribución. n

xx

i

Mediana

Se define como aquel valor

de la variable que deja a su

derecha y a su izquierda

exactamente el mismo

número de individuos. En

otras palabras, es aquella

medida de tendencia

central que divide la serie de

datos en dos mitades o

partes iguales.

In

NNLMd

c

d

i

2/

Se compara con el

promedio para ver

si están próximas.

Si se encuentran

alejadas indica

asimetría en la

distribución

Moda

La moda es aquel valor de la

variable que más veces se

repite en la serie estadística;

es decir, que tiene una

mayor frecuencia simple.

Dicha medida se puede

calcular para todo tipo de

variable y también en

cualquier escala de medida.

Según la moda, las

distribuciones de las

variables se pueden

clasificar en unimodales y

multimodales1.

Medidas de variabilidad

Máximo

Es el valor extremo

más grande de la serie

Se ut iliza para

compararlo con el

menor valor,

obtener el rango y

observar la

variabilidad de la

variable.

Mínimo

Es el valor extremo

más pequeño de la serie

Se ut iliza para

compararlo con el

mayor valor,

obtener el rango y

observar la

variabilidad de la

variable.

Rango

Esta medida de

dispersión se define

como la distancia entre

el valor más pequeño y

el más grande de la

variable una vez han

sido ordenados; es

decir, entre los valores

extremos de la serie

Rango = xn - xi

Esta medida de

dispersión es la

que menos

información

proporciona sobre

la mayor o menor

agrupación de los

valores de la

variable alrededor

de las medidas de

tendencia central,

ya que sólo indica

el “campo de

variabilidad” de

dicha variable.

Desviación media

Esta medida de

dispersión se define

como la media

aritmét ica en valor

absoluto de todas las

diferencias entre cada

valor de la variable y su

media aritmét ica.

n

xxDM

i ||

Se ut iliza como

medida de

dispersión de los

datos.

Varianza

Se define como la media

aritmét ica de las

desviaciones al

cuadrado entre cada

valor de la variable y la

media aritmét ica.

1

2

n

xxS

i

x

Se analiza respecto

al valor de la

media.

Coeficiente de

variación

Este coeficiente se define

como el porcentaje que la

desviación estándar

representa de la media

aritmét ica.

CV=x

S x 100

El coeficiente de

variación es una

medida de la

dispersión relativa;

Además de no tener

unidades de

medida, permite

realizar

comparaciones

entre variables y/o

muestras

diferentes1. Esta

dado en porcentaje.

Error típico o

estándar

El error estándar de una

estadística es la

desviación estándar de su

distribución de muestreo.

SE =n

s 2

=n

S

Entre más cercano

a 0, hay menos

error, pero depende

de la media de los

datos tomados.

Curtosis = K

Es una medida de

apuntalamiento de la

distribución de

probabilidad.

n

i j

jij

jns

xxK

14

4

Leptocurt ica: Si

CK> 0

Platicúrt ica: Si

CK< 0

Mesocúrt ica: Si CK

= 0

Coeficiente de

asimetría

Representa la simetría

de los datos respecto a su

centro.

3

1

j

jij

js

xx

nA

Asimétrica positiva:

con cola a la

derecha

Asimétrica

negat iva: con cola a

la izquierda

Simétrica: cercana

a 0.

Medidas de posición

relativa

Mediana

Aunque está definida como una

medida de tendencia central,

también se interpreta como una

medida de posición, pues, divide la

distribución de la variable en dos

partes iguales. La mediana es el

percentil 50.

Cuartiles

Los cuartiles dividen la dist ribución

en cuatro partes iguales. Así, el

primer quartil (Q1) deja por debajo

de él una cuarta parte de individuos

y t res cuartas partes por encima, es

decir es el percentil 25, mientras

que el tercer cuartil (Q3) deja por

debajo de este valor las t res cuartas

partes de individuos y una cuarta

parte por encima, es decir es el

percentil 751

Q1=1/4(n+1)

Q3=3/4(n+1)

Deciles

Es dividir la dist ribución de la

variable en diez partes iguales en el

número de individuos.

Centiles

En este caso será dividir la

distribución de la variable en 100

partes; así, el centil 78 (C78) es aquel

valor de la variable que deja el

78/100 individuos por debajo de él y

22/100 individuos por encima.

Percentiles

El 100p-ésimo percentil, es asignar

a un valor de la variable el

porcentaje de individuos que deja

por debajo de él. En la práct ica,

todas las anteriores medidas se

resumen en ésta. Así, el percentil

k(P 1) es el valor de la variable que

deja el k/100 de los individuos por

debajo de él y el (100-k)/100 por

encima.

1. P 3=3(n+1)/100,

P 10=10(n+1)/100,

P 25=25(n+1)/100,

P 50=50(n+1)/100,

1. P 75=75(n+1)/100,

P 90=90(n+1)/100.

Box-Plot

El gráfico de caja, conocido con el

nombre de box plot o box and

whisker plot es una representación

basada en un rectángulo, la caja, en

cuyos extremos se añaden unas

líneas o bigotes. Esta gráfica

informa sobre la tendencia central,

forma y asimetría y existencia de

valores at ípicos1,3.

Estas medidas tiene como objetivo el responder a

las preguntas que se hicieron los investigadores,

pero para llegar a ese punto primero se debe

describir las variables o datos que se recogieron en

el estudio.

Análisis Bivariados de Datos.

Implica el análisis comparativos de dos variables una de las

cuales modifica a la otra.

Al considerar dos variables, la construcción de las tablas de

distribución de frecuencias Bivariadas, se realizará

considerando la siguiente estructura:

a) Llamaremos a cada una de las variables con, niveles o

intervalos o clases para la variable X (v. independiente),

y niveles o intervalos o clases para la variable Y (v.

dependiente).

b) La variable X se puede disponer en las filas y la variable Y en

las columnas, registrándose para ellas la información conjunta,

de los pares ordenados en el centro de la tabla.

TÉCNICAS ESTADÍSTICAS

*Tabla de contingencia: se emplean para registrar y analizar la

relación entre dos o más variables, habitualmente de naturaleza

cualitativa (nominales u ordinales)

*Proporciones: hay probabilidades de éxito cercanas al cero o del

uno en donde las proporciones pueden ser poco representativas

sobre el comportamiento dentro de los grupos.

*Gráficos: Existen diversos gráficos utilizados para la presentación

de tablas de contingencia, como:

a) G. de Pastel

b) G. de barras

*Chi-cuadrada: permite valorar si dos variables

están relacionadas o son independientes, y la hipótesis nula

es de que las variables son Independientes o no tienen

relación.

*ANOVA: prueba la hipótesis nula de que las medias

son iguales (X no influye Y).

*Regresión :es la tendencia de una medición extrema a

presentarse más cercana a la media en una segunda

medición. La regresión se utiliza para predecir una medida

basándonos en el conocimiento de otra

*Correlación: indica la fuerza y la dirección de una relación

lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas.

Análisis Multivariados de Datos

Es el conjunto de métodos estadísticos cuya

finalidad es analizar simultáneamente conjunto de

datos multivariantes en el sentido de que hay

varias variables medidas para cada individuo u

objeto estudiado. Su razón de ser radica en un

mejor entendimiento del fenómeno objeto de

estudio o teniendo información que los métodos

estadísticos univariantes y bivariantes son

incapaces de conseguir.

Son aquellos en que se analiza la relación entre diversas

variables independientes y al menos una dependiente. Son

métodos más complejos que requieren del uso de

computadoras para efectuar los cálculos necesarios

TÉCNICAS DE ANÁLISIS.

ETAPAS DE UN ÁNALISIS MULTIVARIANTE

1) Objetivos del análisis: Se define el problema especificando los

objetivos y las técnicas multivariantes que se van a utilizar

2) Diseño del análisis: Se determina el tamaño muestral, las

ecuaciones a estimar las distancias a calcular y las técnicas de

estimación a emplear.

3) Hipótesis del análisis: Se evaluan las hipótesis, pueden ser de

normalidad, linealidad, independencia, homocedasticidad, etc.

4) Realización del análisis: Se estima el modelo y se evalúa el ajuste a

los datos.

5) Interpretación de los resultados: pueden llevar a

reespecificaciones adicionales de las variables o

del modelo con lo cual se puede volver de nuevo a

los pasos 3) y 4)

6) Validación del análisis: consiste en establecer la

validez de los resultados obtenidos analizando sí

los resultados obtenidos con la muestra se

generalizar a la población de la que procede

Hallazgos de la Investigación.

Nos puede ayudar a crear el plan estratégico de la empresa,

preparar el lanzamiento de un producto o facilitar el desarrollo

de los productos lanzados dependiendo del ciclo de vida.

La investigación de mercados busca garantizar a la empresa,

la adecuada orientación de sus acciones y estrategias, para

satisfacer las necesidades de los consumidores y obtener la

posibilidad de generar productos con un ciclo de vida

duradero que permita el éxito y avance de la empresa,

además brinda a las compañías la posibilidad de aprender y

conocer más sobre los actuales y potenciales clientes.

También ayuda a las compañías en la toma de

decisiones sobre el desarrollo y la mercadotecnia

de los diferentes productos.

La investigación de mercados representa la voz del

consumidor al interior de una compañía.

CITA DE TEORIZANTES EN LA MATERIA.

El término regresión fue introducido por Francis Galton y fue confirmadapor su amigo Karl Pearson, su trabajo se centró en la descripción de losrasgos físicos de los descendientes (variable A) a partir de los de sus padres(variable B). Estudiando la altura de padres e hijos a partir de más de milregistros de grupos familiares, se llegó a la conclusión de que los padresmuy altos tenían una tendencia a tener hijos que heredaban parte de estaaltura, pero que revelaban también una tendencia a regresar a la media.Galton generalizó esta tendencia bajo la "ley de la regresión universal":«Cada peculiaridad en un hombre es compartida por sus descendientes, peroen media, en un grado menor.»

Para tener una base de datos sobre producción,

consumo y precios de fertilizantes por países.

Conocer el nivel de explotación de cualquier rubro

ya sea agrícola o pecuario.

Conocer el porcentaje de siembra, cosecha,

animales nacidos, etc. de una región o país.

GRACIAS.