Certificado de montaje

MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN COMERCIAL II

PREGUNTAS DE LOS TEMAS 4-5-6

Modelo 1

1.- Las denominadas Técnicas de Dependencia, en el Análisis Multivariable, se
caracterizan por:

a) Aplicarse a varias variables dependientes e independientes
simultáneamente.
b) Aplicarse a un mismo número de variables independientes y dependientes.
c) Aplicarse a varias variables conun tratamiento equivalente: Por ejemplo el
Análisis Discriminante.
d) Aplicarse a varias variables con un tratamiento equivalente: Por ejemplo el
Análisis Cluster.
e) Ninguna de las anteriores.

2.- Si en un análisis multivariable se pretende explicar una variable nominal (dependiente) mediante una combinación lineal de otras variables métricas (independientes), la técnica aemplear es el:

a) Análisis Multivariante de la Varianza.
b) Análisis Factorial.
c) Análisis Discriminante.
d) Análisis de Medias Múltiples.
e) Ninguna de las anteriores.

3.- En la aplicación de un Análisis Discriminante a una variable G que puede tomar dos valores, 1 y 2, sobre la muestra siguiente:

se ha obtenido, en relación a la función discriminante, elresultado siguiente:

De acuerdo con los datos recogidos:

a) El valor previsto de G para los valores x1=2 y x2=-1 es G=2.
b) El valor previsto de G para los valores x1=2 y x2=3 es G=2.
c) El valor previsto de G para los valores x1=-3 y x2=2 es G=2.
d) El valor previsto de G para los valores x1=1 y x2=2 es G=2.
e) Ninguna de las anteriores.

4.- En la aplicación del algoritmoAID (Automatic Interaction Detector) a una variable dicotómica (con valores 0= No Usuario y 1=Usuario) en uno de los nudos del árbol jerárquico se ofrece la siguiente información: Media= 0,25 ; N=400. Si el tamaño de la muestra total fue de 5000 individuos, entonces:

a) El número de “usuarios” de dicho grupo es de 1250.
b) El número de “no usuarios” de dicho grupo es del 8%.c) El tamaño del nudo anterior en el árbol podría tener un número de “no
usuarios” del 25%.
d) Podría existir un nudo posterior en el árbol con 400 elementos.
e) Ninguna de las anteriores.

5.- En una aplicación del Análisis Factorial se pretende reducir cinco variables A1, A2, A3, A4 y A5, a dos Factores, mediante el Análisis Factorial. De la aplicación del métodose genera la siguiente matriz factorial:

Con relación a los datos anteriores, la parte de la varianza total de la variable A5 estandarizada (comunalidad) explicada por los Factores (Componentes) 1 y 2 sería aproximadamente la siguiente:

a) 0,4329.
b) 0,711.
c) 0,843.
d) 0,6025.
e) Ninguna de las anteriores.

6.- De acuerdo a la tabla de datos presentados en lapregunta anterior:

a) La variable peor representada por un solo Factor es la A5.
b) La variable A3 está mejor representada por el Factor 1 que la A2.
c) El Factor 1 representa mejor a la variable A2 que el Factor 2.
d) El Factor 2 representa mejor a la variable A4 que el Factor 1.
e) Ninguna de las anteriores.

7.- Los métodos de Segmentación Jerárquica se caracterizanporque:

a) Si se puede establecer la “optimalidad” de los “clusters” obtenidos.
b) El número de “clusters” no está dado de antemano.
c) La determinación de los “clusters” se produce siempre por “desagregación”.
d) Se pueden intercambiar sujetos entre los clusters en el proceso de formación
de éstos.
e) Ninguna de las anteriores.

8.- De acuerdo al siguiente“diagrama de témpanos”,

En una formación con 4 clusters:

a) El caso 2 y el caso 3 NO están en el mismo cluster.
b) El caso 4 y el caso 5 NO están en el mismo cluster.
c) El caso 1 y el caso 8 SI están en el mismo cluster.
d) El caso 1 y el caso 6 SI están en el mismo cluster.
e) Ninguna de las anteriores.
9.- De acuerdo al siguiente “dendograma”,

entonces:

a) En...