Ejemplo de analisis bivariado

Texto base para uso exclusivo de la materia de Investigación de Mercados II Universidad Católica Boliviana “San Pablo”-Unidad Académica Tarija Profesor: José Loaiza Torres

3.2. ANALISIS BIVARIADO

Con el fin de encontrar relaciones entre dos variables se aplicará las siguientes técnicas estadísticas en el análisis de datos.

- Tabla de contingencia, proporciones y gráficos

- Chi-cuadrada

- ANOVA de un factor

- Regresión y correlación

• Genero Vs frecuencia de consumo de productos de pastelería

La mayor frecuencia de compra es “un día a la semana”, representando un 41,5% en relación al total de encuestados, siendo mayormente mujeres según el 63% del total que compra un día a la semana. Por otro lado, del total de mujeres, el 50,9% compra también un día a la semana; mientras que del total de hombres el 37,3% compra dos veces a la semana. Donde se observa mayor desproporción mujeres Vs hombres es en la compra de una vez al mes, siendo los hombres quienes practican mas esta frecuencia de compra. Para confirmar estas relaciones de asociación entre el género y la frecuencia de compra, se aplica la prueba de hipótesis de la chi-cuadrada1 y se obtiene un nivel de significancia observado de 0,14 comparado con el nivel de significancia asumido que es de 0,05 cae en el área de aceptación, en consecuencia, se acepta la hipótesis nula y se dice que las variables género y frecuencia de compra son independientes, o también podríamos afirmar de que el género no es una variable significativa para segmentar el mercado.

• Género Vs. Gasto en productos de pastelería

Para determinar si el género influye en la cuantía de recursos que se destina al gasto en productos de pastelería, se aplicó el Análisis de varianza de un factor2, cuyo resultado observado es 0,666 mayor a 0,05(asumido por defecto) por lo que puede decirse que no hay relación entre las variables, es decir se acepta la hipótesis nula; ratificado por el coeficiente Eta3 que tiene un valor de 0,042 indicando una relación prácticamente nula.

• Número de miembros por familia Vs gasto en productos de pastelería

Realizando el cruzamiento de estas variables y aplicando el análisis de regresión y correlación se puede llegar a las siguientes conclusiones:

- La ecuación de regresión es: Y = 61,99 + 9,864 X

1 La prueba de independencia de la 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.2 La prueba ANOVA, prueba la hipótesis nula de que las medias son iguales (X no influye Y).3 ETA varía entre 0 y 1. Si toma un valor de 0 se dice que X no influye en Y y si toma un valor de 1 X

tiene total influencia en Y.


Donde: “X” es el número de miembros por familia y “Y” el gasto expresado en Bs.

- El coeficiente de regresión (r) es igual a 0,192 si bien hay correlación positiva, esta es baja o débil; mientras que el coeficiente de determinación (r2) es igual a 0,037 o 3,7%, indicando que la variabilidad en el gasto se explica en un 3,7% por la variabilidad del número de miembros por familia.

De esta manera, se puede decir que el número de miembros por familia no es una variable determinante en el gasto en productos de pastelería y no podría considerarse para segmentar el mercado.


ANEXO DE RESULTADOS


REGRESIÓN Y CORRELACIÓN

Ejemplo de analisis bivariado

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