1. UNIVERSIDAD DE PANAMÁ
FACULTAD DE CIENCIAS AGROPECUARIAS
INGENIERÍA EN AGRONEGOCIOS Y DESARROLLO AGROPECUARIO
MERCADOTECNIA AGROPECUARIA
TEMA: ANÁLISIS DE DATOS E INFORME DE LOS HALLAZGOS
DE LA INVESTIGACIÓN.
PROFESOR: JAVIER MACRE.
POR: NANCY RODRÍGUEZ AIZPRÚA.
8-851-682
22 DE ABRIL DE 2013

2. DATOS.
 Es el valor que se obtiene al realizar la medición de la
característica de la variable en estudio. Puede ser invariados,
bivariados o multivariados.
 La naturaleza de los datos pueden ser:
* Cuantitativos (números): valores
obtenidos al medir peso, estatura,
temperatura y numero de hijos.
* Cualitativos (categorías): se obtiene al
calificar la característica en cuestión como
el sexo, estado civil, color, etc.

3. ANÁLISIS DE DATOS.
 Es la ciencia o técnica que consiste en el estudio de los
hechos y el uso de sus expresiones en cifras para
lograr u obtener información válida y confiable.
 Tiene múltiples facetas y enfoques, que abarca diversas técnicas en
una variedad de nombres, en diferentes negocios, la ciencia, y los
dominios de las ciencias sociales.
 De este Análisis depende el rumbo de la economía y las tendencias
de consumo en la sociedad, así como la medición de la rentabilidad,
costos y competitividad de las empresas comerciales en el mercado.

4. Procesamiento de Datos.
 Es el conjunto de métodos y técnicas que se emplean en la:
*Tabulación: es la concentración de los datos de una investigación de
campo en cédulas diseñadas para tal efecto. Debe de procederse a las fichas
de campo, cuestionarios abiertos, entrevistas abiertas, experimentos, etc.
*Medición: en una investigación es la apreciación de las diferencias
que arrojan los fenómenos en estudio, con el fin de llegar a una
interpretación objetiva sobre la información obtenida.
Una escala de medición constituye un instrumento en el cual los datos
que van adquiriendo diferente lugar o valor, según el sitio que ocupan en la
investigación.
a) Escala Nominal: ejemplo sexo, código postal, estado
civil, carrera a estudiar, etc.

5. b) Escala ordinal: ejemplo pésimo, malo, bueno,
regular, excelente, primaria, secundaria, etc.
c) Escala de intervalo: ejemplo escalas de temperaturas, la
edad de la tierra, etc.
d) Escala de razón: ejemplo peso, estatura, edad,
distancia, dinero, etc.
* Síntesis de los datos: es la presentación ordenada y
resumida de los elementos recopilados durante la investigación.
Es necesario sintetizar la información fuente, esto es, reunir,
clasificar, organizar y presentar la información en cuadros
estadísticos, gráficas o relaciones de datos, con el fin de facilitar su
análisis e interpretación.

6. Para su estudio nos referiremos a las siguientes:
 Tabla de Frecuencia: constituye un cuadro numérico
que muestra la incidencia de uno o varios eventos
detectada durante la investigación.
 Gráfica de barras o histograma: Constituye un esquema
en el que, por medio de líneas verticales de diferente
altura y de conformidad con una escala preestablecida,
se señala la magnitud de los fenómenos en estudio.
 Graficas circulares y cartesianas.

7.  Pueden procesarse por medio de los procedimientos:
* Manual: único apoyo, la calculadora. Es adecuado cuando
la muestra investigada es pequeña, o bien,
cuando no existe la posibilidad de recurrir a otros medios de
procesamiento.
*Mecánico: recurre a máquinas eléctricas de registro
directo, aunque no es muy usual este tipo de procesador en
el campo de la investigación Constituye un recurso intermedio
entre el procesamiento manual y el procesamiento
electrónico.
*Electrónico: evidentemente el más avanzado, se
sirve de la computadora para el procesamiento de
datos.

8. Análisis Univariado de Datos
 Consiste en el análisis de cada una de las variables
estudiadas por separado, es decir, el análisis esta basado en
una sola variable. Las técnicas más frecuentes de análisis
univariado son la distribución de frecuencias para una tabla
univariada y el análisis de las medidas de tendencia central
de la variable.
 Se utiliza únicamente en aquellas variables que se midieron a
nivel de intervalo o de razón La distribución de frecuencias de
la variable requiere de ver como están distribuidas las
categorías de la variable, pudiendo presentarse en función
del número de casos o en términos porcentuales.

9. TIPOS DE MEDIDAS.
Medidas Definición Fórmula Interpretación
Medidas de
tendencia
central
Promedio
Se puede definir como aquel
valor que representa de
forma clara el “centro de
gravedad” de la distribución.
n
x
x
i
Mediana
Se define como aquel valor
de la variable que deja a su
derecha y a su izquierda
exactamente el mismo
número de individuos. En
otras palabras, es aquella
medida de tendencia
central que divide la serie de
datos en dos mitades o
partes iguales.
I
n
NN
LMd
c
d
i
2/ Se compara con el
promedio para ver
si están próximas.
Si se encuentran
alejadas indica
asimetría en la
distribución
Moda
La moda es aquel valor de la
variable que más veces se
repite en la serie estadística;
es decir, que tiene una
mayor frecuencia simple.
Dicha medida se puede
calcular para todo tipo de
variable y también en
cualquier escala de medida.
Según la moda, las
distribuciones de las
variables se pueden
clasificar en unimodales y
multimodales1.

10. Medidas de
variabilidad
Máximo
Es el valor extremo
más grande de la serie
Se utiliza para
compararlo con el
menor valor,
obtener el rango y
observar la
variabilidad de la
variable.
Mínimo
Es el valor extremo
más pequeño de la serie
Se utiliza para
compararlo con el
mayor valor,
obtener el rango y
observar la
variabilidad de la
variable.
Rango
Esta medida de
dispersión se define
como la distancia entre
el valor más pequeño y
el más grande de la
variable una vez han
sido ordenados; es
decir, entre los valores
extremos de la serie
Rango = xn - xi Esta medida de
dispersión es la
que menos
información
proporciona sobre
la mayor o menor
agrupación de los
valores de la
variable alrededor
de las medidas de
tendencia central,
ya que sólo indica
el “campo de
variabilidad” de
dicha variable.
Desviación
media
Esta medida de
dispersión se define
como la media
aritmética en valor
absoluto de todas las
diferencias entre cada
valor de la variable y su
media aritmética.
n
xx
DM
i ||
Se utiliza como
medida de
dispersión de los
datos.
Varianza
Se define como la media
aritmética de las
desviaciones al
cuadrado entre cada
valor de la variable y la
media aritmética.
1
2
n
xx
S
i
x
Se analiza respecto
al valor de la
media.

11. Coeficiente de
variación
Este coeficiente se define
como el porcentaje que la
desviación estándar
representa de la media
aritmética.
CV=
x
S
x 100
El coeficiente de
variación es una
medida de la
dispersión relativa;
Además de no tener
unidades de
medida, permite
realizar
comparaciones
entre variables y/o
muestras
diferentes1. Esta
dado en porcentaje.
Error típico o
estándar
El error estándar de una
estadística es la
desviación estándar de su
distribución de muestreo.
SE =
n
s2
=
n
S Entre más cercano
a 0, hay menos
error, pero depende
de la media de los
datos tomados.
Curtosis = K
Es una medida de
apuntalamiento de la
distribución de
probabilidad.
n
i j
jij
j
ns
xx
K
1
4
4 Leptocurtica: Si
CK> 0
Platicúrtica: Si
CK< 0
Mesocúrtica: Si CK
= 0
Coeficiente de
asimetría
Representa la simetría
de los datos respecto a su
centro.
3
1
j
jij
j
s
xx
n
A
Asimétrica positiva:
con cola a la
derecha
Asimétrica
negativa: con cola a
la izquierda
Simétrica: cercana
a 0.

12. Medidas de posición
relativa
Mediana
Aunque está definida como una
medida de tendencia central,
también se interpreta como una
medida de posición, pues, divide la
distribución de la variable en dos
partes iguales. La mediana es el
percentil 50.
Cuartiles
Los cuartiles dividen la distribución
en cuatro partes iguales. Así, el
primer quartil (Q1) deja por debajo
de él una cuarta parte de individuos
y tres cuartas partes por encima, es
decir es el percentil 25, mientras
que el tercer cuartil (Q3) deja por
debajo de este valor las tres cuartas
partes de individuos y una cuarta
parte por encima, es decir es el
percentil 751
Q1=1/4(n+1)
Q3=3/4(n+1)
Deciles
Es dividir la distribución de la
variable en diez partes iguales en el
número de individuos.
Centiles
En este caso será dividir la
distribución de la variable en 100
partes; así, el centil 78 (C78) es aquel
valor de la variable que deja el
78/100 individuos por debajo de él y
22/100 individuos por encima.
Percentiles
El 100p-ésimo percentil, es asignar
a un valor de la variable el
porcentaje de individuos que deja
por debajo de él. En la práctica,
todas las anteriores medidas se
resumen en ésta. Así, el percentil
k(P1) es el valor de la variable que
deja el k/100 de los individuos por
debajo de él y el (100-k)/100 por
encima.
1. P3=3(n+1)/100,
P10=10(n+1)/100,
P25=25(n+1)/100,
P50=50(n+1)/100,
1. P75=75(n+1)/100,
P90=90(n+1)/100.
Box-Plot
El gráfico de caja, conocido con el
nombre de box plot o box and
whisker plot es una representación
basada en un rectángulo, la caja, en
cuyos extremos se añaden unas
líneas o bigotes. Esta gráfica
informa sobre la tendencia central,
forma y asimetría y existencia de
valores atípicos1,3.

13.  Estas medidas tiene como objetivo el responder a
las preguntas que se hicieron los investigadores,
pero para llegar a ese punto primero se debe
describir las variables o datos que se recogieron en
el estudio.

14. Análisis Bivariados de Datos.
Implica el análisis comparativos de dos variables una de las
cuales modifica a la otra.
Al considerar dos variables, la construcción de las tablas de
distribución de frecuencias Bivariadas, se realizará
considerando la siguiente estructura:
a) Llamaremos a cada una de las variables con, niveles o
intervalos o clases para la variable X (v. independiente),
y niveles o intervalos o clases para la variable Y (v.
dependiente).
b) La variable X se puede disponer en las filas y la variable Y en
las columnas, registrándose para ellas la información conjunta,
de los pares ordenados en el centro de la tabla.

15. TÉCNICAS ESTADÍSTICAS
*Tabla de contingencia: se emplean para registrar y analizar la
relación entre dos o más variables, habitualmente de naturaleza
cualitativa (nominales u ordinales)
*Proporciones: hay probabilidades de éxito cercanas al cero o del
uno en donde las proporciones pueden ser poco representativas
sobre el comportamiento dentro de los grupos.
*Gráficos: Existen diversos gráficos utilizados para la presentación
de tablas de contingencia, como:
a) G. de Pastel
b) G. de barras

16. *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.
*ANOVA: prueba la hipótesis nula de que las medias
son iguales (X no influye Y).
*Regresión :es la tendencia de una medición extrema a
presentarse más cercana a la media en una segunda
medición. La regresión se utiliza para predecir una medida
basándonos en el conocimiento de otra
*Correlación: indica la fuerza y la dirección de una relación
lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas.

17. Análisis Multivariados de Datos
 Es el conjunto de métodos estadísticos cuya
finalidad es analizar simultáneamente conjunto de
datos multivariantes en el sentido de que hay
varias variables medidas para cada individuo u
objeto estudiado. Su razón de ser radica en un
mejor entendimiento del fenómeno objeto de
estudio o teniendo información que los métodos
estadísticos univariantes y bivariantes son
incapaces de conseguir.

18.  Son aquellos en que se analiza la relación entre diversas
variables independientes y al menos una dependiente. Son
métodos más complejos que requieren del uso de
computadoras para efectuar los cálculos necesarios

19. TÉCNICAS DE ANÁLISIS.

20. ETAPAS DE UN ÁNALISIS MULTIVARIANTE
1) Objetivos del análisis: Se define el problema especificando los
objetivos y las técnicas multivariantes que se van a utilizar
2) Diseño del análisis: Se determina el tamaño muestral, las
ecuaciones a estimar las distancias a calcular y las técnicas de
estimación a emplear.
3) Hipótesis del análisis: Se evaluan las hipótesis, pueden ser de
normalidad, linealidad, independencia, homocedasticidad, etc.
4) Realización del análisis: Se estima el modelo y se evalúa el ajuste a
los datos.

21. 5) Interpretación de los resultados: pueden llevar a
reespecificaciones adicionales de las variables o
del modelo con lo cual se puede volver de nuevo a
los pasos 3) y 4)
6) Validación del análisis: consiste en establecer la
validez de los resultados obtenidos analizando sí
los resultados obtenidos con la muestra se
generalizar a la población de la que procede

22. Hallazgos de la Investigación.
 Nos puede ayudar a crear el plan estratégico de la empresa,
preparar el lanzamiento de un producto o facilitar el desarrollo
de los productos lanzados dependiendo del ciclo de vida.
 La investigación de mercados busca garantizar a la empresa,
la adecuada orientación de sus acciones y estrategias, para
satisfacer las necesidades de los consumidores y obtener la
posibilidad de generar productos con un ciclo de vida
duradero que permita el éxito y avance de la empresa,
además brinda a las compañías la posibilidad de aprender y
conocer más sobre los actuales y potenciales clientes.

23.  También ayuda a las compañías en la toma de
decisiones sobre el desarrollo y la mercadotecnia
de los diferentes productos.
 La investigación de mercados representa la voz del
consumidor al interior de una compañía.

24. CITA DE TEORIZANTES EN LA MATERIA.
 El término regresión fue introducido por Francis Galton y fue confirmada
por su amigo Karl Pearson, su trabajo se centró en la descripción de los
rasgos físicos de los descendientes (variable A) a partir de los de sus padres
(variable B). Estudiando la altura de padres e hijos a partir de más de mil
registros de grupos familiares, se llegó a la conclusión de que los padres
muy altos tenían una tendencia a tener hijos que heredaban parte de esta
altura, pero que revelaban también una tendencia a regresar a la media.
Galton generalizó esta tendencia bajo la "ley de la regresión universal":
«Cada peculiaridad en un hombre es compartida por sus descendientes, pero
en media, en un grado menor.»

26.  Para tener una base de datos sobre producción,
consumo y precios de fertilizantes por países.
 Conocer el nivel de explotación de cualquier rubro
ya sea agrícola o pecuario.
 Conocer el porcentaje de siembra, cosecha,
animales nacidos, etc. de una región o país.

27. GRACIAS.