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UNIVERSIDAD TÉCNICA FEDERICO SANTA MARÍA DEPARTAMENTO DE INDUSTRIAS
VALPARAÍSO - CHILE

" Manual del SPSS aplicado a métodos de Investigación de Mercados "

Profesor : Sr. Cristóbal Fernández. Ayudante : Sr. Fabián Córdova.

Enero 2000

RESUMEN. Este manual está orientado principalmente a facilitar el aprendizaje en el uso del SPSS, para aplicar este poderoso sistema de análisisestadístico al análisis de datos relacionados al mercadeo. Por lo tanto, se consideraron los métodos más frecuentemente utilizados en la investigación de mercados, los cuales son Análisis Factorial, Escalamiento Multimensional, Correspondencias. El contenido de este manual se centra tanto en los aspectos prácticos como en los teóricos de los métodos estadísticos aplicados en la investigación de mercados.Debido a esto, que la teoría es expuesta de manera somera y, a la vez, apoyada con una ilustración detallada de ejemplos resueltos para cada método, fomentando un estilo adecuado para la autoinstrucción. De esta forma, una persona con conocimientos elementales de estadística (distribuciones de probabilidades y métodos de docimasia) y de álgebra de matrices debería ser capaz de aprender los métodosy técnicas presentadas, con un estilo adecuado de texto. Análisis Discriminante, Análisis Conjunto y Análisis de

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I.- ANÁLISIS FACTORIAL. El análisis factorial es un método estructural, en cuanto a establecer relaciones descriptivas de las variables. Las variables utilizadas en el método deben ser cuantitativas; es decir, estar expresadas en unidades métricas. La extensión caso devariables no-métricas se analizan mediante el análisis de correspondencias. El interés del análisis factorial se centra en la descripción de datos más que en la inferencia estadística. La principal aplicación de este método es en la reducción de datos, identificando un pequeño numero de factores que expliquen la mayoría de la varianza observada en un numero mayor de variables manifestadas. El análisisfactorial también puede utilizarse en descubrir la estructura básica que sustenta un conjunto de medidas (variables observables); desarrollar una escala sobre la cual pueden compararse algunos temas; y servir como paso previo a técnicas de análisis de dependencia ya que permite transformar datos en factores que no están correlacionados entre sí (independientes), eliminando el problema demulticolinealidad. 1.- El modelo factorial. El análisis factorial es un método estadístico cuyo objetivo es representar un conjunto de variables en términos de un menor numero de variables hipotéticas o factores, los cuales conservan la mayor parte de la información del conjunto original de datos. Para esto, asume que cada variable original puede ser descompuesta en la suma de un pequeño numero de factorescomunes más un termino de error atribuible a las fluctuaciones muestrales de los valores individuales de cada variable. Este método se basa en la información contenida en la matriz de coeficiente de correlación, cuyos elementos representa el grado de asociación lineal entre las variables. El modelo de análisis factorial común expresa cada variable como una combinación lineal de los factores comunesa todas variables y un factor único a la variable:

zj = aj1 F1 + aj2 F2 + ... + ajm Fm + Uj
donde: zj = Fi = m = Uj = aij = la variable normalizada j-ésima. los factores comunes. el numero de factores comunes a todas las variables. el factor único a la variable zj. las cargas factoriales.

Las cargas factoriales representan la importancia que el i-ésimo factor (Fi) tiene en la definición dela de la j-ésima variable (zj). Aunque la función previa parece una ecuación de regresión, no es tal. Desde luego, debe saberse de antemano el numero de factores en el problema que se esta analizando, pero estos factores, al contrario que en el análisis de regresión, no se pueden observar

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directamente. La variable Uj si es análoga al residual en una regresión y representa las...
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