HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS PARA LA TOMA DE DECISIONES FACULTAD DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y TURISMO DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS PARA LA TOMA DE DECISIONES Ing. Leudis Orlando Vega de la Cruz Uho, 2015 E-mail: leudis.vega@facii.uho.edu.cu

Tema III: Procesamiento de la información(16h) Estadística Univariada Estadística Bivariada (Correlación, inferencia) Estadística Multivariada (Cluster, Factorial, Varianza, discriminante, centralidad)

Paquetes estadísticos IBM SPSS Statistics 20 Minitab 16 Paquetes estadísticos STATGRAPHICS Plus 5.1 Ucinet 6 5.45 Microsoft Excel 2013

Análisis univariado

Procedimiento Univariado Continua ¿Cuál es el nivel de escala de las variables? Nominales Ordinales A) Media B) Desviación estándar A) Mediana B) Rango Intercuartico A) Moda B) Frecuencia relativa y absoluta por categoría. 1-Descriptivo Prueba t Prueba Z Prueba de Kolmogorov-Smirnov Prueba chi-cuadrado ( 2 ) 2- Inferencial

Estadística Descriptiva Medidas de tendencia central: media, moda y mediana Medidas de dispersión: desviación estándar, coeficiente de variación, frecuencias relativas y absolutas Estadística Inferencial Prueba Z para la media y para la proporción Prueba t para la media Prueba chicuadrado 2

Prueba de Kolmogorov-Smirnov En el departamento de Ingeniería Industrial se cuenta con la evaluación anual del desempeño de dos de las disciplina de esta prestigiosa carrera LOGESPRO y IFH, se desea conocer si entre estas dos disciplinas existen diferencias significativas. Profesores LoGESPRO Evaluación Profesores IFH Hidelvis 4 Lilisbeth 5 Yisel Marian Lisandra Gretel Leudis Lisney Franger Ivis Yolayne Alberto

No existen diferencias significativas

Prueba chi-cuadrado ( 2 ) La Facultad de Ingeniería Industrial y Turismo (FACIIT)desea constatar la hipótesis de que los estudios no se ven favorecidos por las ofertas de sección en la Universidad de Holguín. Para comprobar esta hipótesis, el Dpto. de Ingeniería Industrial realiza un estudio en la facultad. Determine si la hipótesis de la facultad es verdadera o falsa a un nivel de significación de 0.05 si los resultados encontrados son los que siguen: Especialidad Sección Mañana Sección Tarde Ing. Industrial 240 40 Lic. Turismo 47 10

Existen diferencias significativas, por lo que los estudios se ven afectados por las diferentes sesiones

Análisis Bivariado

Estadística Inferencial Prueba Z para la media y para la proporción Prueba t para la media Dos poblaciones Prueba chicuadrado 2

Análisis de correlación R2: Correlación de Pearson (variables continuas) Rs: Correlación de Spearman (variables ordinales, no pueden haber empates) Tau de Kendall (variables ordinales, pueden haber empates)

Se desea conocer si existe correlación entre el gasto promedio diario en alimentación de los estudiantes entre las universidades UHO ¨Oscar Lucero Moya¨ y la Universidad de Oriente. La correlación es fuertes y positivas superior a 0,8

Se desea evaluar la correlación entre los grados de importancia otorgados a 3 atributos, donde los mismos pueden poseer igual importancia. La correlaciones son fuertes y positivas superiores a 0,8

Se desea evaluar la correlación entre los grados de importancia otorgados a 3 atributos, donde los mismos no pueden poseer igual importancia. La correlaciones son fuertes y positivas superiores a 0,8

Análisis Multivariado

Análisis Factorial Según el estudio realizado por Vega de la Cruz, 2014, en su tesis en opción al título de Ingeniero Industrial, las variables mas destacadas en la concepción de más de 80 autores en el ámbito nacional e internacional, con relación a la Modelación Matemática fueron: Modelo de sistema Fenómenos complejos Predicción de procesos Resolución de problemas Lenguaje matemático Toma de decisiones Interrelación de variables Detección de esquemas Conceptualización realidad Elaboración de modelos

Para valores menores que 0,6 de KMO se consideran mediocres los resultados P-valor < 5%

La comunalidad de una variable es la proporción de su varianza que puede ser explicada por el modelo factorial obtenido Variable peor explicada Es el método que actúa por defecto

Gráfico de Sedimentación 3 factores

Relación variable vs variable

F1 F2 F3

Resolución de problemas decisionales Actividad de construir modelos de sistemas complejos que permitan la predicción de procesos mediante un lenguaje matemático, para resolver a través de la práctica los problemas decisionales. Sistema complejo Lenguaje matemático

Análisis de Conglomerado Conglomerado Jerárquico

Cuba Resto del mundo CI CI Salud

Conglomerado K-Medias

Análisis de redes sociales El análisis de las redes sociales nos permite conocer las interacciones entre individuos o variables, partiendo de datos de tipo cualitativo mas que cuantitativo Indicadores de redes Densidad Grado de centralidad Índice de centralización Grado de intermediación Grado de Cercanía

Densidad (Density)    

Grado de centralidad (Centrality Degree) El grado de centralidad es el número de actores a los cuales un actor esta directamente unido Grado de entrada: es la suma de las relaciones referidas hacia un actor por otros Grado de salida: es la suma de las relaciones que los actores dicen tener con el resto

Índice de centralización (centralization index) Es una condición especial en la que un actor ejerce un papel claramente central al estar conectado con todos los nodos, los cuales necesitan pasar por el nodo central, para conectarse con otros. Red estrella: grafo de centralización=100%, de lo contrario significaría una ausencia de actores claramente centrales

Grado de intermediación (betweenness) La posibilidad que tiene un nodo o un actor para intermediar las comunicaciones entre pares de nodos, se relacionan con los mas centrales y la red estrella. Grado de Cercanía (closenness) Es la capacidad de un nodo de llegar a todos los actores

Centralidad (grado) proporcional al tamaño Menor cercanía

Bibliografía Metodología de la Investigación. Roberto Hernández Sampier. 2010 Folleto de investigación de mercado. García Vidal. 2004 (Moodle) Investigación de mercados. Kinnear y Taylor. 1993

HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS PARA LA TOMA DE DECISIONES FACULTAD DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y TURISMO DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS PARA LA TOMA DE DECISIONES Ing. Leudis Orlando Vega de la Cruz Uho, 2015 E-mail: leudis.vega@facii.uho.edu.cu