1. MESTRÍA EN MARKETING CON
MENCIÓN EN ESTUDIOS DEL
CONSUMIDOR
(SEGUNDA PROMOCÍON)
MÓDULO: ANÁLISIS DE DATOS – UIDE
ELABORACIÓN: Pablo Mejía - Mónica
Proaño
ECUADOR – MARZO 2012
Profesor: Ing. CarlosEduardo Zambrano
Brandt
6. • SECCIONES
•
• SECCIÓN I.- USO DEL INEC UBICACIÓN CENSAL
• Esta sección permite tener información sobre la ubicación del establecimiento, la que está relacionada con la División Política Administrativa y de acuerdo con la
asignación de cargas de trabajo.
•
• SECCIÓN II.- IDENTIFICACIÓN Y UBICACIÓN DEL ESTABLECIMIENTO
• El objetivo de esta sección es recoger información básica que identifica y caracteriza al establecimiento como unidad institucional.
•
• SECCIÓN III.- PERSONAL OCUPADO Y GASTO EN REMUNERACIONES
• Esta sección contiene, número de personal ocupado (remunerado y no remunerado), desglosado por género y el valor de los gastos realizados por el establecimiento
en remuneraciones.
•
• SECCIÓN IV.- CLASIFICACIÓN DE LA ACTIVIDAD ECONÓMICA DEL ESTABLECIMIENTO.
• El objetivo de esta Sección es registrar la actividad, tanto principal como secundaria del establecimiento; el principal bien o servicio producido o comercializado; la
fecha de inicio de la actividad, el tipo de comercio (al por mayor o al por menor) y el principal cliente.
•
•
• SECCIÓN V.- COSTOS, GASTOS, INGRESOS, EXISTENCIAS Y ACTIVOS FIJOS TOTALES DEL ESTABLECIMIENTO.
• En esta sección se investigan los ingresos, costos, gastos, existencias y activos fijos totales del establecimiento, referentes al año 2009.
•
• SECCIÓN VI.- DATOS DEL ESTABLECIMIENTO (MATRIZ) SOLO ÚNICO Y MATRIZ.
• En esta sección se investigan los registros pertinentes para la conformación de los establecimientos como instituciones legalmente constituidas.
•
• SECCIÓN VII.- UBICACIÓN DE LA MATRIZ – SOLO ESTABLECIMIENTO SUCURSALES Y AUXILIARES
• En esta Sección se consignarán los datos que corresponden al Establecimiento (Matriz), es decir aquella que controla a otros establecimientos y con los cuales
comparte la Razón Social.
•
• SECCIÓN VIII.- DATOS DEL INFORMANTE
• En esta Sección se solicita información de la persona responsable de proveer los datos solicitados en el Formulario.
•
• SECCIÓN IX.- LISTADO DE SUCURSALES DEL ESTABLECIMIENTO MATRIZ
• Esta Sección llenará únicamente si en el numeral 8 de la Sección II se marcó la alternativa 2 (Matriz o Administración Central) y corresponderá al Listado de todas las
Sucursales que posee.
•
• SECCIÓN X.- PARA USO INTERNO DDEL INEC
• Esta secciones para uso y control interno del INEC. Una vez concluido el diligenciamiento del Formulario censal proceda con el llenado de esta Sección.
7. PEQUEÑOS y MICROS MEDIANOS GRANDES
Algo más 1 de cada 5 Algo menos de 1 de cada Algo menos de 2 de cada
establecimientos 3 establecimientos se 5 establecimientos se
pequeños se encuentran encuentran en la encuentran en la
en la provincia del provincia de Pichincha, provincia de Pichincha,
Guayas, 1 de cada 5 en un poco más de 1 de un poco menos de 1 de
la provincia de Pichincha; cada 4 en la provincia del cada 3 en la provincia del
menos de 1 de cada 10 Guayas, menos de 1 de Guayas, menos de 1 de
en las provincias del cada 10 en las provincias cada 10 en la provincias
Azuay, Manabí y de Azuay Manabí y de Azuay Manabí y el Oro
Tungurahua Tungurahua
15. • IF (rgnatu = 1) region=1.
• EXECUTE.
• IF (rgnatu = 2) region=2.
• EXECUTE.
• IF (rgnatu >= 3) region=3.
• EXECUTE.
16. Las variables que se van a comparar en la prueba de independencia estadística
son las siguientes:
•Tamaño Vs Numero de •Intervalo de gastos Vs Numero de
Mujeres Ocupadas . Mujeres Ocupadass. •Región Vs Numero de Mujeres Ocupadas.
•Tamaño Vs Sexo del •Intervalo de gastos Vs Sexo del
gerente propietario. gerente propietario. •Región Vs Sexo del gerente propietario.
•Tamaño Vs Tipo del •Intervalo de gastos Vs Tipo del
establecimiento. establecimiento. •Región Vs Tipo del establecimiento.
•Región Vs Sectores. •Intervalo de gastos Vs Sectores. •Región Vs Sectores.
•Tamaño Vs Principal cliente •Intervalo de gastos Vs Principal
nivel local. cliente nivel local. •Región Vs Principal cliente nivel local.
•Tamaño Vs Registro •Intervalo de gastos Vs Registro
contable. contable. •Región Vs Registro contable.
•Tamaño Vs. Afiliación a un •Intervalo de gastos Vs. Afiliación
gremio. a un gremio. •Región Vs. Afiliación a un gremio.
17. Tamaño vs Número de Mujeres Ocupadas
NOTA: Siempre debe verse este valor, si el 25% o mas de celdas tiene valor
esperado menor que 5, no debe sacarse conclusiones, pues hay mucha
posibilidad que la conclusión sea errónea, en este caso solo se presenta la tabla
pero no se concluye
En ocasiones es necesario agrupar categorías para evitar este problema y es
conveniente que no haya muchas categorías
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables de Tamaño y Mujeres ocupadas es perfecta y
positiva, lo que demuestra que a mayor tamaño del
establecimiento mayor número de mujeres ocupadas.
18. Tamaño vs Sexo del Representante Legal
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.100
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables de Tamaño y Sexo del representante legal es
perfecta y negativa, lo que demuestra que a mayor tamaño
del establecimiento menor número de mujeres como
representantes legales y viceversa.
19. Tamaño vs Tipo de Establecimiento
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.229
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables de Tamaño y Tipo de Establecimiento legal es
perfecta y positiva, lo que demuestra que a mayor tamaño
del establecimiento mayor número de casas matrices
20. Tamaño vs Sector al que pertenece
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.064
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables de Tamaño y Sector es perfecta y positiva, lo que
demuestra que a mayor tamaño (ingresos) del
establecimiento es más grande al sector que pertenece
21. Tamaño vs Principal Cliente a Nivel Local
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.273
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las variables
de Tamaño y Principal Cliente Nivel Nacional, es positiva
y perfecta, lo que demuestra que a mayor tamaño del
establecimiento son más importantes y grandes los clientes locales
con los que se relacionan.
22. Tamaño vs Registro Contable
La prueba de Chi cuadrado demuestra una significancia
asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en zona de rechazo,
por lo tanto se comprueba que son dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que el
coeficiente de contingencia es 0.393
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las variables de
Tamaño y Registro Contable, es negativa y perfecta, lo que
demuestra que a mayor tamaño del establecimiento es menor el
número de empresas que dejan de llevar contabilidad es menos y
viceversa.
23. Tamaño vs Afiliación a un Gremio
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.203
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las variables
de Tamaño y Afiliación a un Gremio, es negativa y perfecta, lo que
demuestra que a mayor tamaño del establecimiento es menor el
número de empresas que dejan de estar afiliadas a un gremio y
viceversa.
24. Intervalos de Gastos vs Número de Mujeres
Ocupadas
NOTA: Siempre debe verse este valor, si el 25% o mas de celdas tiene valor
esperado menor que 5, no debe sacarse conclusiones, pues hay mucha
posibilidad que la conclusión sea errónea, en este caso solo se presenta la
tabla pero no se concluye
En ocasiones es necesario agrupar categorías para evitar este problema y es
conveniente que no haya muchas categorías
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables Intervalo de Gastos y Mujeres ocupadas es
perfecta y positiva, lo que demuestra que a mayor
Intervalo de Gastos mayor número de mujeres ocupadas.
25. Intervalos de Gastos vs Sexo del
Representante Legal
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.110
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables Intervalos de Gastos y Sexo del representante legal
es perfecta y negativa, lo que demuestra que las empresas
con mayores gastos tienen como representante legal a un
mayor número de hombres y viceversa.
26. Intervalos de Gastos vs Tipo de
Establecimiento
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.196
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables Intervalo de Gastos y Tipo de Establecimiento
es perfecta y positiva, lo que demuestra que a Mayor
Intervalo de gastos mayor Tipo de Establecimientos
27. Intervalos de Gastos vs Sector al que
pertenece
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.064
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables Intervalos de Gastos y Sector, es positiva y
perfecta, lo que demuestra que las empresas con mayor
intervalo de gasto tienen como sus clientes principales en
las áreas de Servicio y Comercio
28. Intervalos de Gastos vs Principal Cliente a
Nivel Local
La prueba de Chi cuadrado demuestra una significancia
asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en zona de
rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.264
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las variables
Intervalos de Gastos y Principal Cliente a Nivel Local, es positiva y
perfecta, lo que demuestra que las empresas con mayor intervalo de
gasto tienen como sus principales clientes al Público en General
29. Intervalos de Gastos vs Registro Contable
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.496
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las variables
Intervalos de Gastos y Registro Contable, es negativa y perfecta,
lo que demuestra que a mayor Intervalo de Gastos el número de
empresas que dejan de llevar contabilidad es menor y viceversa.
30. Intervalos de Gastos vs Afiliación a un
Gremio
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.238
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las variables
Intervalo de Gastos y Afiliación a un Gremio, es negativa y perfecta, lo
que demuestra que a mayor Intervalo de Gastos es menor el número
de empresas que dejan de estar afiliadas a un gremio y viceversa.
31. Región vs Número de Mujeres Ocupadas
NOTA: Siempre debe verse este valor, si el 25% o mas de celdas tiene valor
esperado menor que 5, no debe sacarse conclusiones, pues hay mucha
posibilidad que la conclusión sea errónea, en este caso solo se presenta la tabla
pero no se concluye
En ocasiones es necesario agrupar categorías para evitar este problema y es
conveniente que no haya muchas categorías
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables Región y Mujeres ocupadas es perfecta y
negativa, lo que demuestra que en las regiones de mayor
población de mujeres hay menor número de mujeres
ocupadas.
32. Región vs Sexo del Representante Legal
La prueba de Chi cuadrado demuestra una significancia
asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en zona de rechazo, por
lo tanto se comprueba que son dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que el
coeficiente de contingencia es 0.044
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables Región y Sexo del representante legal es perfecta y
negativa, lo que demuestra que a mayor tamaño de Regiones
menor número de representantes mujeres y viceversa.
33. Región vs Tipo de Establecimiento
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.039
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables Región y Tipo de Establecimiento es perfecta y
negativa, lo que demuestra que a mayor tamaño de la
tegíon menor Tipo de Establecimientos
34. Región vs Sector al que pertenece
La prueba de Chi cuadrado demuestra una
significancia asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en
zona de rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.067
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las
variables Región y Sector, es positiva y perfecta, lo que
demuestra que las empresas en las tres Regiones tienen
más desarrolladas sus áreas de Servicio y Comercio
35. Región vs Principal Cliente a Nivel Local
La prueba de Chi cuadrado demuestra una significancia
asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en zona de
rechazo, por lo tanto se comprueba que son
dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que
el coeficiente de contingencia es 0.044
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las variables
Regíon y Principal Cliente a Nivel Local, es negativa y perfecta, lo
que demuestra que en las tres Regiones no tienen como sus
principales clientes a una empresa específica sino al Público en
General
36. Región vs Registro Contable
La prueba de Chi cuadrado demuestra una significancia
asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en zona de rechazo,
por lo tanto se comprueba que son dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que el
coeficiente de contingencia es 0.035
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las variables
Región y Registro Contable, es positiva y perfecta, lo que
demuestra en las tres Regiones las empresas llevan sus registros
de contabilidad
37. Región vs Afiliación a un Gremio
La prueba de Chi cuadrado demuestra una significancia
asintótica 0,000 (menor 0,05) que cae en zona de rechazo,
por lo tanto se comprueba que son dependientes.
Esta dependencia tiene una asociación perfecta ya que el
coeficiente de contingencia es 0.089
El Coeficiente Gamma indica que la relación entre las variables
Región y Afiliación a un Gremio, es positiva y perfecta, lo que
demuestra que en las tres regiones existen empresasas afiliadas
a un gremio
38.
39. Tabla de contingencia Categorizar a los establecimientos por sus gastos mensuales * Categoaría establecimientos por sus ingresos
Categoaría establecimientos por sus establecimientos por sus ingresos
% dentro de Categoaría
ingresos
Pequeños y Desviación Pequeños y
micros Medianos Grandes Total Promedio estandar micros Medianos Grandes
Categorizar a los 1 31,50% 2,37% 0,42% 28,13% 11,43% 0,17412552 1,152879 -0,5203 -0,63258
establecimientos 2 17,41% 3,00% 0,73% 15,74% 7,05% 0,09049755 1,145546 -0,4471 -0,69845
por sus gastos
3 20,05% 6,70% 1,25% 18,47% 9,33% 0,09674069 1,10796 -0,27234 -0,83562
mensuales
4 18,98% 16,61% 4,26% 18,63% 13,28% 0,07904249 0,720921 0,420696 -1,14162
5 12,05% 71,33% 93,35% 19,03% 58,91% 0,42048566 -1,11439 0,295258 0,819127
Total 100,00% 100,00% 100,00% 100,00%
41. Iteration history for the 2 dimensional solution (in squared distances)
Young's S-stress formula 1 is used.
Iteration S-stress Improvement
1 ,15969
2 ,14689 ,01280
3 ,14598 ,00091
Iterations stopped because
S-stress improvement is less than ,001000
Stress and squared correlation (RSQ) in distances
RSQ values are the proportion of variance of the scaled data (disparities)
in the partition (row, matrix, or entire data) which
is accounted for by their corresponding distances.
Stress values are Kruskal's stress formula 1.
