UD6. Tratamiento estadístico de los datos en la Investigación Comercial
Investigación Comercial Profesora: María Arroyo Martín Email: mariaarroyomartin@colegioelpinar.com
¿Por qué es esencial el análisis de datos?
El tratamiento de datos constituye la fase crítica donde la información bruta, tanto cuantitativa como cualitativa, se transforma en conocimiento estratégico accionable. Sin un tratamiento riguroso y metodológico, los resultados pueden distorsionarse significativamente, conduciendo a decisiones empresariales erróneas con consecuencias potencialmente graves para la organización.
+ INFO
Las Siete Fases del Proceso de Análisis
Análisis específico por pregunta
Análisis por subgrupos
Codificación y Clasificación
Revisión de datos
+ INFO
+ INFO
+ INFO
+ INFO
Las Siete Fases del Proceso de Análisis
Interpretación y Conclusiones
Análisis multivariable
Evaluación de relaciones entre pares
+ INFO
+ INFO
+ INFO
Codificación y Tabulación de los Datos
Tipología de Variables y Escalas de Medida
Escalas Likert:
Variables Nominales
+ INFO
+ INFO
Variables de Intervalo/Razón
Variables Ordinales
+ INFO
+ INFO
+ INFO
La Tabulación Consiste en organizar los datos en una matriz de datos donde: - Cada fila es un cuestionario (caso). - Cada columna es una variable (pregunta).
Procedimientos Especiales - Preguntas de respuesta múltiple: Se descomponen en tantas variables dicotómicas ($Sí=1 / No=0$) como opciones existan. - Preguntas abiertas: Son las más complejas. Requieren un análisis previo de todas las respuestas para crear categorías a posteriori y luego codificarlas.
Parámetros Estadísticos de la Tabla de Frecuencias
parámetros Estadísticos de la Tabla de Frecuencias
Número de veces que se repite un valor.
Frecuencia absoluta (ni)
Proporción respecto al total (fi = ni / n).
Frecuencia relativa (fi)
Suma de las frecuencias absolutas hasta ese valor.
Frecuencia absoluta acumulada (Ni)
Suma de las frecuencias relativas.
Frecuencia relativa acumulada (Fi)
Actividad 1.
Escribe un subtítulo genial aquí
Representación Gráfica de los Datos
Representación Gráfica de los Datos
Diagrama de barras
Histograma
Diagrama de sectores (Ciclograma)
ACtividad 2.
Representación gráfica a través de histogramas de los datos observados en una encuesta sobre la edad de las personas usuarias de un servicio de hostelería. Supongamos que queremos obtener información sobre la edad de las personas usuarias del servicio de hostelería que nuestra empresa lleva a cabo en distintas ciudades del territorio estatal. En este caso, los datos acumulados obtenidos en el total de establecimientos hoteleros distribuidos por intervalos de edades, sobre una muestra de 560 personas usuarias, han sido los que se reflejan en la siguiente tabla:
Informe Comercial
PARTES DEL INFORME COMERCIAL
Conclusiones: La parte más importante; debe evitar suposiciones y basarse solo en datos.Resumen Ejecutivo: Una síntesis rápida para directivos que no tienen tiempo de leer todo el informe.
Un informe profesional debe contener: Ficha técnica: Población, tamaño de muestra, error muestral, nivel de confianza y fechas del campo. Resultados: Presentación ordenada con apoyo visual (tablas y gráficos).
ACTIVIDAD 3: La Auditoría de Basura
En investigación comercial, la calidad del análisis depende de la calidad de los datos.En esta actividad trabajaréis con una base de datos de una encuesta a consumidores que contiene errores intencionados (valores imposibles, datos faltantes e incoherencias). Objetivo: auditar, limpiar y codificar correctamente los datos antes de realizar cualquier análisis o representación gráfica, justificando las decisiones adoptadas.
ACtividad final
Resolver un problema real del centro mediante el análisis de datos estadísticos.
Entrega y evaluación
Rigor técnico: Tablas y gráficos bien calculados. Capacidad de análisis: ¿Qué significan realmente esos números? Propuestas: Soluciones creativas y realistas al problema planteado.
Fase 1: Investigación. Elegir un tema (vending, instalaciones, hábitos) y lanzar un cuestionario (8-10 preguntas) que combine variables nominales, ordinales y una pregunta abierta. Fase 2: Laboratorio de Datos. Limpiar las respuestas en Excel, asignar códigos numéricos a las palabras y realizar la tabulación (frecuencias absolutas y relativas). Fase 3: Análisis Visual. Crear los gráficos adecuados (Sectores para % y Barras/Histogramas para cantidades). Fase 4: Informe Final. Redactar un documento con Ficha Técnica, Gráficos comentados y, lo más importante: Recomendaciones estratégicas. Fase 5: Presentación Final en el aula. Presentación de conclusiones y gráficos mediante una presentación o infografía
¿Preguntas?
Síntesis eficaz: Interpretación de grandes volúmenes de datos imposibles de comprender a simple vista. Validación rigurosa: Evaluación de la representatividad y fiabilidad de los resultados obtenidos. Ajuste estratégico: Comparación entre resultados y objetivos inicialmente planteados.
Examen individualizado de cada variable.
TAREAS A REALIZAR
Auditoría inicial de datos - Identificar errores, incoherencias y problemas presentes en la base de datos. - Detectar valores imposibles, faltantes y fuera de rango. Limpieza de la base de datos - Corregir errores tipográficos cuando sea posible. - Decidir qué hacer con valores erróneos o extremos (corregir, recodificar o eliminar). - Justificar claramente todas las decisiones tomadas. Codificación de variables - Unificar categorías (por ejemplo, género, frecuencia de compra). - Asegurar que las variables numéricas tengan rangos lógicos y coherentes.
Análisis descriptivo básico- Elaborar al menos 3 gráficos relevantes (ej. distribución de edades, frecuencia de compra, satisfacción). - Los gráficos deben realizarse únicamente con los datos ya limpios. Conclusiones - Breve interpretación de los resultados obtenidos. - Reflexión final sobre la importancia de la calidad de los datos.
Análisis simultáneo de todas las variables mediante estadística avanzada.
Verificación y limpieza de cuestionarios para identificar errores de interpretación, ambigüedades o incoherencias.
Existe un orden jerárquico (Ej: Nivel de estudios: Primarios=1, Secundarios=2, Universitarios=3).
Muy comunes en investigación comercial para medir actitudes (Ej: De 1 "Muy en desacuerdo" a 5 "Muy de acuerdo").
Histograma
Para variables continuas agrupadas en intervalos. A diferencia de las barras, aquí las columnas están juntas. Nota técnica: Si los intervalos tienen distinta amplitud, se debe calcular la densidad de frecuencia (alpha = ni / ai) para que el área del rectángulo sea proporcional a la frecuencia.
Integración lógica de los resultados para formular recomendaciones.
Clasifican por categorías sin orden (Ej: Sexo: Varón=1, Mujer=2).
Identificar cómo una variable influye en otra (ej. cómo la edad influye en la satisfacción).
Transformación de respuestas en códigos numéricos para su tratamiento informático.
Diagrama de barras
Para variables discretas o nominales. Las barras están separadas.
Segmentación de respuestas según variables de identificación (sexo, edad, nivel de estudios).
Diagrama de sectores (Ciclograma)
Ideal para mostrar proporciones (frecuencias relativas).
Tienen una distancia medible entre valores y un punto cero (Ej: Edad exacta, temperatura, velocidad).
UD6. Tratamiento estadístico de los datos en la Investigación Comercial
Maria Arroyo Martin
Created on February 2, 2026
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UD6. Tratamiento estadístico de los datos en la Investigación Comercial
Investigación Comercial Profesora: María Arroyo Martín Email: mariaarroyomartin@colegioelpinar.com
¿Por qué es esencial el análisis de datos?
El tratamiento de datos constituye la fase crítica donde la información bruta, tanto cuantitativa como cualitativa, se transforma en conocimiento estratégico accionable. Sin un tratamiento riguroso y metodológico, los resultados pueden distorsionarse significativamente, conduciendo a decisiones empresariales erróneas con consecuencias potencialmente graves para la organización.
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Las Siete Fases del Proceso de Análisis
Análisis específico por pregunta
Análisis por subgrupos
Codificación y Clasificación
Revisión de datos
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Las Siete Fases del Proceso de Análisis
Interpretación y Conclusiones
Análisis multivariable
Evaluación de relaciones entre pares
+ INFO
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Codificación y Tabulación de los Datos
Tipología de Variables y Escalas de Medida
Escalas Likert:
Variables Nominales
+ INFO
+ INFO
Variables de Intervalo/Razón
Variables Ordinales
+ INFO
+ INFO
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La Tabulación Consiste en organizar los datos en una matriz de datos donde: - Cada fila es un cuestionario (caso). - Cada columna es una variable (pregunta).
Procedimientos Especiales - Preguntas de respuesta múltiple: Se descomponen en tantas variables dicotómicas ($Sí=1 / No=0$) como opciones existan. - Preguntas abiertas: Son las más complejas. Requieren un análisis previo de todas las respuestas para crear categorías a posteriori y luego codificarlas.
Parámetros Estadísticos de la Tabla de Frecuencias
parámetros Estadísticos de la Tabla de Frecuencias
Número de veces que se repite un valor.
Frecuencia absoluta (ni)
Proporción respecto al total (fi = ni / n).
Frecuencia relativa (fi)
Suma de las frecuencias absolutas hasta ese valor.
Frecuencia absoluta acumulada (Ni)
Suma de las frecuencias relativas.
Frecuencia relativa acumulada (Fi)
Actividad 1.
Escribe un subtítulo genial aquí
Representación Gráfica de los Datos
Representación Gráfica de los Datos
Diagrama de barras
Histograma
Diagrama de sectores (Ciclograma)
ACtividad 2.
Representación gráfica a través de histogramas de los datos observados en una encuesta sobre la edad de las personas usuarias de un servicio de hostelería. Supongamos que queremos obtener información sobre la edad de las personas usuarias del servicio de hostelería que nuestra empresa lleva a cabo en distintas ciudades del territorio estatal. En este caso, los datos acumulados obtenidos en el total de establecimientos hoteleros distribuidos por intervalos de edades, sobre una muestra de 560 personas usuarias, han sido los que se reflejan en la siguiente tabla:
Informe Comercial
PARTES DEL INFORME COMERCIAL
Conclusiones: La parte más importante; debe evitar suposiciones y basarse solo en datos.Resumen Ejecutivo: Una síntesis rápida para directivos que no tienen tiempo de leer todo el informe.
Un informe profesional debe contener: Ficha técnica: Población, tamaño de muestra, error muestral, nivel de confianza y fechas del campo. Resultados: Presentación ordenada con apoyo visual (tablas y gráficos).
ACTIVIDAD 3: La Auditoría de Basura
En investigación comercial, la calidad del análisis depende de la calidad de los datos.En esta actividad trabajaréis con una base de datos de una encuesta a consumidores que contiene errores intencionados (valores imposibles, datos faltantes e incoherencias). Objetivo: auditar, limpiar y codificar correctamente los datos antes de realizar cualquier análisis o representación gráfica, justificando las decisiones adoptadas.
ACtividad final
Resolver un problema real del centro mediante el análisis de datos estadísticos.
Entrega y evaluación
Rigor técnico: Tablas y gráficos bien calculados. Capacidad de análisis: ¿Qué significan realmente esos números? Propuestas: Soluciones creativas y realistas al problema planteado.
Fase 1: Investigación. Elegir un tema (vending, instalaciones, hábitos) y lanzar un cuestionario (8-10 preguntas) que combine variables nominales, ordinales y una pregunta abierta. Fase 2: Laboratorio de Datos. Limpiar las respuestas en Excel, asignar códigos numéricos a las palabras y realizar la tabulación (frecuencias absolutas y relativas). Fase 3: Análisis Visual. Crear los gráficos adecuados (Sectores para % y Barras/Histogramas para cantidades). Fase 4: Informe Final. Redactar un documento con Ficha Técnica, Gráficos comentados y, lo más importante: Recomendaciones estratégicas. Fase 5: Presentación Final en el aula. Presentación de conclusiones y gráficos mediante una presentación o infografía
¿Preguntas?
Síntesis eficaz: Interpretación de grandes volúmenes de datos imposibles de comprender a simple vista. Validación rigurosa: Evaluación de la representatividad y fiabilidad de los resultados obtenidos. Ajuste estratégico: Comparación entre resultados y objetivos inicialmente planteados.
Examen individualizado de cada variable.
TAREAS A REALIZAR
Auditoría inicial de datos - Identificar errores, incoherencias y problemas presentes en la base de datos. - Detectar valores imposibles, faltantes y fuera de rango. Limpieza de la base de datos - Corregir errores tipográficos cuando sea posible. - Decidir qué hacer con valores erróneos o extremos (corregir, recodificar o eliminar). - Justificar claramente todas las decisiones tomadas. Codificación de variables - Unificar categorías (por ejemplo, género, frecuencia de compra). - Asegurar que las variables numéricas tengan rangos lógicos y coherentes.
Análisis descriptivo básico- Elaborar al menos 3 gráficos relevantes (ej. distribución de edades, frecuencia de compra, satisfacción). - Los gráficos deben realizarse únicamente con los datos ya limpios. Conclusiones - Breve interpretación de los resultados obtenidos. - Reflexión final sobre la importancia de la calidad de los datos.
Análisis simultáneo de todas las variables mediante estadística avanzada.
Verificación y limpieza de cuestionarios para identificar errores de interpretación, ambigüedades o incoherencias.
Existe un orden jerárquico (Ej: Nivel de estudios: Primarios=1, Secundarios=2, Universitarios=3).
Muy comunes en investigación comercial para medir actitudes (Ej: De 1 "Muy en desacuerdo" a 5 "Muy de acuerdo").
Histograma
Para variables continuas agrupadas en intervalos. A diferencia de las barras, aquí las columnas están juntas. Nota técnica: Si los intervalos tienen distinta amplitud, se debe calcular la densidad de frecuencia (alpha = ni / ai) para que el área del rectángulo sea proporcional a la frecuencia.
Integración lógica de los resultados para formular recomendaciones.
Clasifican por categorías sin orden (Ej: Sexo: Varón=1, Mujer=2).
Identificar cómo una variable influye en otra (ej. cómo la edad influye en la satisfacción).
Transformación de respuestas en códigos numéricos para su tratamiento informático.
Diagrama de barras
Para variables discretas o nominales. Las barras están separadas.
Segmentación de respuestas según variables de identificación (sexo, edad, nivel de estudios).
Diagrama de sectores (Ciclograma)
Ideal para mostrar proporciones (frecuencias relativas).
Tienen una distancia medible entre valores y un punto cero (Ej: Edad exacta, temperatura, velocidad).