Analisis de varianza

Solo disponible en BuenasTareas
  • Páginas : 5 (1243 palabras )
  • Descarga(s) : 0
  • Publicado : 30 de septiembre de 2010
Leer documento completo
Vista previa del texto
[pic]

ESTADISTICA PARA LA TOMA DE DECISIONES EN EL SERVICIO AL CLIENTE

Autor: JOSÉ ORLANDO MORERA CRUZ

17 DE MARZO DE 2006

BOGOTÁ COLOMBIA

mcorland@hotmail.com
jmorera@unab.edu.co
morera@etb.net.co

El presente documento describe, de manera práctica, la aplicación de la estadística para la toma de decisiones en el servicio al cliente. Para desarrollar el ejercicio se seleccionoel servicio ofrecido por una entidad del estado colombiano que administra la información tributaria de sus ciudadanos.
Cabe anotar que en el tema del servicio al cliente no se han desarrollado ampliamente métodos que permitan su medición y control, y en general su gestión, dejando la mayoría de las veces la toma de decisiones de este tipo en cabeza de personas que no cuentan con el perfil nimenos con el bagaje de conocimientos que lleven a la toma de decisiones óptimas, en cambio se decide con base en el subjetivismo y de manera poco precisa sobre todo en lo que atañe a las predicciones y la administración de los datos.

1. Selección del proyecto:

Los datos observados fueron tomados durante un día típico entre Enero y Diciembre del 2005 entre usuarios que hacían el trámite desolicitud de liquidación del impuesto predial y del impuesto para vehículos, datos suministrados por uno de los miembros del equipo de trabajo quien tiene a cargo el diseño de estrategias para afrontar el servicio frente a incrementos inesperados de la demanda de información (específicamente tributaria).

No se ha planteado una teoría a demostrar pues lo que se requiere es analizar la informaciónpara proyectar la atención a una demanda de servicios.

2. Definir y justificar las variables de interés:
• NS = Nivel de satisfacción.
• CANT = Cantidad de servicios prestados
• ME = Minutos de espera
• MA = Minutos de atención
• TS = Tipo de servicio

3. Construir un diagrama que permita observar el tipo de relación entre las variables:

4. Clasificar lasvariables según la escala de medición a utilizar y las fuentes de datos:
• NS = Nivel de satisfacción. Los datos obtenidos permiten clasificar a NS como variable cuantitativa que usa una escala ordinal numérica con datos numéricos para asignar el nivel de satisfacción.
• CANT = Cantidad de servicios prestados. Es una variable cuantitativa usa una escala de intervalo y los datos sonordinales.
• ME = Minutos de espera. Es una variable cuantitativa usa una escala de intervalo y los datos son ordinales.
• MA = Minutos de atención. Es una variable cuantitativa usa una escala de intervalo y los datos son ordinales.
• TS = Tipo de servicio. Los datos obtenidos permiten clasificar a TS como una variable cuantitativa que usa una escala de intervalo.

Para nuestro estudiopodemos considerar las variables de estudio como cuantitativas.

5. Definir una variable principal la cual debe ser de tipo cuantitativo continuo:

La variable principal es NS = Nivel de Satisfacción

6. Obtener los datos para las variables definidas de las bases o fuentes seleccionadas:
Ver documento Excel “Muestra por servidor”

Para las variables relacionadas con el tiempo launidad se homologo a minutos, y en la variable de tipo de servicio se asignaron valores, 1 para vehículos y 2 para predial:

7. Detectar valores extremos o atípicos:

De acuerdo con las distribuciones de los datos en el punto 8 podemos tratar estos en su forma de distribución como de forma acampanada.

[pic]

Para averiguar si tenemos valores atípicos y/o extremos,construimos la tabla de los valores de z para identificar elementos con valores de z inferiores a -3 o superiores a +3 desviaciones estándares, de acuerdo con la regla empírica.

El valor de z=-1.5 para la variable ME y z=-1.12 para MA se encuentran dentro del criterio utilizado de -3 a +3 por lo consiguiente, los valores de z muestran que en los datos no hay valores atípicos.

Lo...
tracking img