CURSO - gideca.net · Descriptiva aplicas la Estadística Inferencial. Ahora veremos una serie de definiciones antes de comenzar a estudiar el Arte de las Estadísticas. 1. Conceptos

GIDE

CURSO:

PROSPECTIVA EMPRESARIAL

(Material de Apoyo)

Facilitador:

Msc (pa) - Esp. Jesús Monascal

Integrantes:

Duarte Ferreira / Jesús Monascal

1

INTRODUCIÓN

El enfoque Prospectivo se fundamenta en el largo plazo. Lo anterior supone la visión de un futuro deseado donde el pasado, el presente y el futuro soporten de manera indivisible el proceso de la planificación. También responde a la necesidad de observar globalmente una situación, evaluar sus posibilidades de evolución e identificar los medios para su transformación y gerencia en el tiempo.

Según Phillipe Barret plantea que la prospectiva “Es la

ciencia social orientada hacia el estudio del futuro, con vista a la acción. Se considera el movimiento histórico de las sociedades siendo el fin de la prospectiva la identificación de códigos de la realidad social para su ruptura o mutación”.

La Prospectiva es la capacidad que tiene las personas para

predecir de forma precisa el futuro dependiendo de cómo se interpreta y entienda el presente y el pasado.

Integrantes:


2

ANTECEDENTES

FORMAS DE PREDICCIÓN (BREVE HISTORIA): Prospicere (Mirar a lo lejos, Mirar desde Lejos). Es un

término rescatado del latín por el francés Gastón Berger en el año 1957, que se según Godet “nació de una rebelión del espíritu contra el yugo del determinismo y el juego a la azar”

La humanidad siempre ha estado interesada en predecir el

futuro. A lo largo de los años, las sociedades han desarrollado diversas maneras de “adivinar” el futuro. Algunos grupos lo intentaron y lo siguen intentando mediante la magia o el contacto con lo sobrenatural. Por ejemplo, en la antigua Roma, los generales utilizaban estos métodos para calcular sus probabilidades de éxito en la inminente batalla.

Otros métodos para predecir el futuro tienen que ver con la

información que suministran las estrellas, el estudio de la correlación entre lo sucedido en la tierra y la posición y los movimientos de los astros. Estos acontecimientos fueron estudiados en la China, Grecia y Roma, A finales del siglo XVII muchos europeos consultaban a los astrólogos para calcular el futuro de una boda inminente o un síntoma de enfermedad.

Sin embargo, las sociedades han desarrollado formas de

pensar en el futuro con una relación mayor con el tiempo histórico. Es decir, se dieron cuenta de que sus sociedades tenían pasado e intentaron relacionarlos con el futuro. La mayoría de los pronósticos con los que contamos hoy en día, como los que se relacionan con la política económica o militar, utilizan la historia, debido a que quienes predicen asumen la conexión entre hechos pasados, presentes y futuros.

Existen tres grandes tipos de formas de predicción, o

pensamiento histórico del futuro:

Integrantes:


3

El primer método predictivo, “Se basa en presunciones

sobre la repetición de los hechos y patrones históricos”. Los estudiosos asumen que ciertos tipos de hechos pasados sucederán nuevamente, y que entendiendo la historia, se pueden explicar mejor futuras repeticiones. Este pensamiento es el que subyace tras la conocida frase: “Quienes no conocen el pasado, están condenados a repetirlo”.

El segundo método predictivo, implica la asunción de un

fenómeno conocido como discontinuidad histórica. Según este modelo, “la predicción se basa en la creencia de que irrumpirá algún tipo de fuerza que cambiará radicalmente el curso de la historia, y por tanto el propio futuro”.

El tercer método predictivo, “Incluye una mirada sobre la

historia reciente en busca de las tendencias que podrían continuar en el futuro. Aunque es la utilización más conservadora de la historia para predecir el futuro, es a menudo la más segura. DEFINICIONES: Ontología: Según Anselmo Del Moral y otros “Etimológicamente Ontología (del griego óntos: Ser; y lógos: tratado o estudio). Es el estudio del Ser y sus propiedades esenciales. O si se quiere la naturaleza de la existencia o la noción de presencia.” Según Swartout la Ontología “Es un conjunto jerárquico estructurado de términos para descubrir un dominio que puede usarse como un esqueleto que sirva como base del conocimiento”.

La Ontología investiga las divisiones y los elementos que componen el Universo que están más relacionado con la experiencia humana.

Integrantes:


4

Epistemología:

Según Encarta 2009 “Epistemología (del griego: episteme: conocimiento; logos: teoría), rama de la filosofía que trata de los problemas filosóficos que rodean a la denominada teoría del conocimiento”.

La Epistemología se ocupa de la definición del saber y que tan cierto resulta su grado de validez mediante la relación exacta entre lo que se conoce y el objeto conocido. En resumen, ¿Qué tanto sabemos de las cosas?. Pedagogía:

Según Microsoft Encarta 2009 La Pedagogía “Es un conjunto de saberes que se ocupan de la educación como fenómeno típicamente social y específicamente humano. Es una ciencia de carácter Psicosocial que tiene por objeto el estudio de la educación con la finalidad de conocerlo y perfeccionarlo. A su vez, es una ciencia de carácter normativo, porque se dedica a establecer las pautas o normas que hemos de seguir para llevar a buen término el fenómeno educacional.

La Pedagogía estudia el diagnóstico, los contenidos, la

evaluación y la forma de cómo deben relacionarse estas tres estrategias entre si para generar conocimientos y aprendizaje los cuales tiene características normativas sociales y culturales.

Curso: Prospectiva Empresarial

5 Msc (pa) - Esp. Jesús Monascal

EL CARÁCTER DE LA PROSPECTIVA

ES ONTOLÓGICO, EPISTEMOLÓGICO Y PEDAGÓGICO

ONTOLÓGICO EPISTEMOLÓGICO PEDAGÓGICO La Analogía es una herramienta

fundamental para la predicción del futuro de

la cual se vale la Prospectiva ya que el investigador se remonta

a una situación del pasado o relativamente

parecida a la que está experimentando o quiere proyectar, esperando de

esta forma que la situación estudiada le

proporcione una idea aproximada de la situación futura para

modificar lo ocurrido. Es decir, hemos pasado por una situación positiva o

negativa en el pasado y podemos suponer que

va a suceder de la misma forma lo cual nos coloca en la situación de

decidir; el futuro deseable o evitar, la

repetición de la acción pasada. Para la Prospectiva

relacionar adecuadamente el

pasado con el presente para llegar al futuro deseable, es uno de los

aspectos más difíciles de resolver.

La Prospectiva tiene su base sobre dos modelos

Epistemológicos. En el primero de ellos se hace

referencia al conocimiento “A Priori” el cual es adquirido sin contar con la

experiencia, es decir, aquel que se adquiere mediante el

razonamiento deductivo (de lo general a lo específico). El conocimiento a priori es

básico en algunas ramas de la Epistemología, sobre todo

cuando se estudian las teorías racionalistas. El segundo modelo” A

Posteriori” se les asocia a que todo cuanto podemos conocer nos llega a través

de la experiencia, en particular a través de la

percepción sensorial. Para ello uti lizamos diferentes métodos: El Inductivo (de lo

específico a lo general, Algorítmico (paso a paso),

holístico (todas las partes involucradas), etc. A quienes sostienen que el

conocimiento a posteriori es el único real y verdadero.

La Pedagogía le proporciona a la

Prospectiva información, herramientas y

experiencias que permiten el desarrollo de estrategias para la

evaluación de los aprendizajes. Por

consiguiente, la Pedagogía permite desarrollar habilidades,

destrezas, actitudes y valores para el

desarrollo efectivo de las estrategias de aprendizaje.

Es así como la Prospectiva se plantea como modelo

metodológico las siguientes etapas:

1.- La Anticipación: para organizar las imágenes de futuro.

2.- La Socialización: para identificar los

diferentes futuros posibles 3.- La acción: para

realizar o poner en marcha los proyectos

futuros. 4.- El Aprendizaje: propiamente dicho para

el análisis permanente de la experiencia y por

último 5.- Retroalimentación y control: para mantener la

continuidad.



LA SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO:

Según Alselmo del Morral y Otros (2007) en su libro Gestión del Conocimiento define:

Gestión del Conocimiento: como el proceso de administrar continuamente conocimiento de todo tipo para satisfacer necesidades presentes y futuras, para identificar y explotar recursos de conocimiento tanto existentes como adquiridos y para desarrollar nuevas oportunidades.

La Gestión del Conocimiento tiene que ver con el “Conocimiento Dinámico” y las Ontologías con los “Conocimientos Estáticos”.

El Conocimiento, se ocupa de la definición del saber y de los conceptos relacionados, de las fuentes, de los criterios, de los tipos de conocimiento posible y del grado con el que cada uno resulta cierto; así como de la relación exacta entre el que conoce y el objeto conocido.

SOCIEDAD

PRIMITIVA

SOCIEDAD

PRIMITIVASOCIEDAD

PRIMITIVA

SOCIEDAD

PRIMITIVA

SOCIEDAD

INDUSTRIAL

SOCIEDAD

INDUSTRIAL

2da. Ola (desde: 1776-1800)

Revolución Industrial

SOCIEDAD

INDUSTRIAL

SOCIEDAD

INDUSTRIAL

2da. Ola (desde: 1776-1800)

Revolución Industrial

SOCIEDAD

AGRARIA

SOCIEDAD

AGRARIA

1era. Ola

Aparición del Estado (El Rey)

SOCIEDAD

AGRARIA

SOCIEDAD

AGRARIA

1era. Ola

Aparición del Estado (El Rey)

SOCIEDAD

DE LA

INFORMACIÓN

SOCIEDAD

DE LA

INFORMACIÓN

3da. Ola (desde: 1995-2000)

Necesidades Humanas y

Tecnológicas

SOCIEDAD

DE LA

INFORMACIÓN

SOCIEDAD

DE LA

INFORMACIÓN

3da. Ola (desde: 1995-2000)

Necesidades Humanas y

Tecnológicas

SOCIEDAD

DEL

CONOCIMIENTO

SOCIEDAD

DEL

CONOCIMIENTO

4ta. Ola (desde: 2007-2008)

Gestión del Conocimiento

Ontologías / Prospectivas

2009 Coolhunting

SOCIEDAD

DEL

CONOCIMIENTO

SOCIEDAD

DEL

CONOCIMIENTO

4ta. Ola (desde: 2007-2008)

Gestión del Conocimiento

Ontologías / Prospectivas

2009 Coolhunting



Clave para la supervivencia de su organización: Son estrategias decisivas en la gestión moderna gerencial para ser frente a la incertidumbre, al riesgo del entorno y a la cada vez madura competencias. Dr. Edwards Deming.

CONOCIMIENTO

TOTAL =

Inicialmente

disponible

Desarrollado

Adquirido y

asimilado

CONOCIMIENTO

RESIDENTE

+

+

Conocimiento NO

incorporado

Conocimiento

incorporado

CONOCIMIENTO

IMPORTADO

++CONOCIMIENTO

TOTAL =CONOCIMIENTO

TOTAL =

Inicialmente

disponible

Desarrollado

Adquirido y

asimilado

CONOCIMIENTO

RESIDENTE

+

+

Inicialmente

disponible

Desarrollado

Adquirido y

asimilado

CONOCIMIENTO

RESIDENTE

+

+

Conocimiento NO

incorporado

Conocimiento

incorporado

CONOCIMIENTO

IMPORTADO

+

Conocimiento NO

incorporado

Conocimiento

incorporado

CONOCIMIENTO

IMPORTADO

++

Supervivencia de las organizaciones

Cambios

ExternosLos proveedores

Los clientes

Medio Ambiente

Cambios

InternosLa dirección.

Los ejecutivos.

El personal.

Supervivencia de las organizaciones

Cambios


Los clientes

Cambios


Los clientes

Medio Ambiente

Cambios

InternosLa dirección.

Los ejecutivos.

El personal.



¿CÓMO LLEGAR AL FUTURO DESEADO?





¿QUÉ ES PROSPECTIVA?

Ciencia que estudia el futuro para comprenderlo y poder influir en él. Gastón Berger.

Conjunto de análisis y estudios realizados con el fin de explorar o

de predecir el futuro en una determinada materia. Real Academia de la Lengua Española.

Según el instituto de prospectiva estratégica define la

prospectiva como:

“Una disciplina con visión global, sistémica, dinámica y abierta que explica los posibles futuros, no sólo por los datos del pasado sino fundamentalmente teniendo en cuenta las evoluciones futuras de las variables (cuantitativas y sobretodo cualitativas) así como los comportamientos de los actores implicados, de manera que reduce la incertidumbre, ilumina la acción presente y aporta mecanismos que conducen al futuro aceptable, conveniente o deseado”.

DIFERENTES ENFOQUES EN LOS ESTUDIOS DEL FUTURO

Nivel 1: Predicción



¿QUÉ ES LA ESTADÍSTICA?

Para comenzar a entender la estadística, como ciencia, se requiere de un cambio de mentalidad, no difícil, pero sí fundamental.

Las Estadísticas analizan fenómenos que implican cierta

incertidumbre, cierta probabilidad. El primer paso para comprender la utilidad de la estadística es admitir que los sucesos no son siempre los mismos (varían). Existen dos tipos de Estadísticas, que son las que a continuación veremos:

ESTADÍSTICA

Estadística Descriptiva:

La estadística descriptiva es la parte de la estadística encargada de:

1° Recolectar los datos con un adecuado muestreo.

2° Organizar los datos mediante tablas o gráficos.

3° Describir e interpretar los datos

numéricamente a través de las medidas de tendencia central,

de posición no central, o de dispersión.

y extraer conclusiones sobre el

comportamiento de los datos la Estadística Descriptiva será la de mayor utilidad.

Estadística Inferencial:

Se utiliza para inferir conclusiones sobre un conjunto de datos, en donde

puedes: 1° Comparar los resultados

obtenidos en la Estadística

valores, o bien, con otro set de datos mediante Contrastes de

Hipótesis 2° Relacionar dos o más

características evaluadas por la Estadística Descriptiva a través de

Medidas de Asociación, y luego ver con que fuerza se asocian mediante Medidas de

Correlación. 3° Predecir valores o características

que sean de interés para ti, mediante una regresión adecuada.



Aquí están presentes los dos tipos de Estadística, y su aplicación. Debes tener presente que en estadística se trabaja de manera secuencial, ya que cuando realices un análisis estadístico lo que primero debes realizar es “observar los datos” mediante la Estadística Descriptiva aplicas la Estadística Inferencial.

Ahora veremos una serie de definiciones antes de comenzar a estudiar el Arte de las Estadísticas.

1. Conceptos básicos Generales

1.1 Unidad de Estudio: Es cada elemento que será estudiado, por ejemplo:

1- Los clientes de nuestra empresa 2- Los modelos de equipos que prefieren los clientes por segmento 3- Las ventas que se realizaron el mes pasado, etc.

Estos ejemplos indican que la unidad de estudio, o unidad de muestreo, puede referirse a individuos, objetos o sucesos. 1.2 Población:

Es el total de individuos, objetos o sucesos, cuyas propiedades

serán analizadas. El tamaño poblacional es denotado con la letra N. 1.3 Muestra:

Es un subconjunto o porción de la Población. Para calcular el tamaño de muestra, se utilizan métodos específicos de cálculo y cuando se seleccionan los integrantes de la muestra, se deben elegir de manera aleatoria (al azar) y representativa (matemáticamente el tamaño sea adecuado). El tamaño muestral es denotado con la letra n.



1.4 Variable: Es cualquier característica medida, registrada o cuantificada sobre la unidad en estudio de la población o muestra, por ejemplo, el sexo de los clientes, el modelo del celular, etc. Las variables según su naturaleza se pueden clasificar en:

Continuas

Discretas

Cuantitativas

Ordinales Nominales

Atributos

Variables



I. Variables Cuantitativas:

Como su nombre lo dice indican cantidad, es decir, tienen un valor numérico. Las variables cuantitativas se pueden dividir en dos tipos a su

vez:

Variables cuantitativas discretas:

Sólo pueden tomar valores enteros

(1, 2, 8, 4, etc.). Por ejemplo: número de celulares que poseen

los clientes (puede ser 1, 2, 3,....,etc. pero nunca podrá ser 2,5

celulares).

Variables cuantitativas

continuas: También es un valor numérico,

pero a diferencia de las variables discretas, pueden ser

subdivididas infinitas veces. Por ejemplo, el tráfico de consumo

de nuestros clientes, el cuál está medido en segundos.

Nuestros clientes pueden tener un tráfico medido en horas, minutos,

segundos, etc. (el tiempo puede ser subdividido infinitas veces)



II. Variables Cualitativas o de Atributo:

Como su nombre lo dice indican cualidad, clasifican o describen un elemento de la población y no se pueden medir numéricamente.

A su vez se dividen en 2 categorías:

Variables cualitativas nominales: Estas variables nominan, es decir, los elementos sólo pueden ser clasificados en categorías y no existe orden o jerarquía. Por

ejemplo, sexo de los clientes, sucursales de la compañía, entre otros.

Variables cualitativas ordinales:

Estas variables ordenan. Los elementos son clasificados en categorías que tienen un orden, por ejemplo: el grado de

satisfacción de los clientes luego de ser atendidos: Excelente, Bueno, Malo.

1.5 Dato:

Es cada uno de los registros de las unidades de estudio, es decir, es el valor individual que toma la variable que se ha medido, este valor puede ser numérico, una palabra o un símbolo. Femenino (sexo de los

clientes), 3320 (modelo del equipo),etc.

Estamos ya en condiciones de realizar un resumen y para ello traduciremos lo aprendido en términos de analizar un proceso. En este

caso los pasos que deberíamos seguir son:

1° Definir el proceso que describir o analizar.

2° Escoger el tamaño de la muestra de la población, (recuerda que la población es el total de datos y la

muestra es una porción), esta debe ser representativa y aleatoria.

3° Recolectar los datos de la muestra o sea medir la

variable de interés. 4° Identificar el tipo de variables del que se dispone,

para prepararte para analizar los datos.



Luego de extraídos los datos que serán de utilidad para tu estudio, es necesario que los representes de una forma fácil para ver qué es lo que estos datos te quieren decir; porque algo deben comunicar, ese es el “mensaje oculto de los datos”. Como un segundo paso, debes encontrar una forma de cómo contárselo a los demás, para que lo entiendan.

Distribución de frecuencias:

En el eje horizontal de la gráfica se representan los diferentes valores que puede tomar la variable, y en el eje vertical se representan el número de veces (o sea, la frecuencia) que se ha obtenido. Las barras están pegadas unas a otras para indicar el carácter continuo de la variable. Ejemplo:

Una empresa de Telecomunicaciones vende, entre otros, tres marcas de equipos, Samsung, Nokia y Motorola. La inversión de la compañía en estos productos durante los últimos tres años se tabula según lo demostrado abajo. El encargado de compañía desea comparar los

costes de estos productos.

Distribución de frecuencias del tráfico medio de

nuestros clientes

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

Tráfico de los clientes

Fre

cu

en

cia

60 min

120 min

400 min

550 min

más de 1000 min



Hay diversas maneras de representar estos datos. Algunas de estas maneras se demuestran a continuación:

Gráfico 1

Esta figura se llama Gráfico de barra, la cual se utiliza para

representar las variables discretas, ordinales y de atributos, y se

diferencia de una distribución de frecuencias porque las barras están

separadas entre sí , esto indica el carácter discreto de la variable. En

la gráfica 1 cada producto (variable de atributo) es representado por

diverso color y las inversiones en los tres productos se comparan por

cada año. En este gráfico se puede observar que el modelo Motorola

es aquel que produjo menos costos para nuestra compañía durante

los últimos tres años, siendo el modelo Samsung aquel que hizo lo

contrario en dos de los tres años estudiados.

Gráficos 2

Año Samsung Nokia Motorola

2001 500000 200000 100000

2002 1000000 1500000 250000

2003 1700000 1100000 80000

0

500000

1000000

1500000

2000000

2001 2002 2003

Años

Co

sto

en

dó

lare

s

Samsung

Nokia

Motorola

Año 2001

62%

25%

13%

Samsung

Nokia

Motorola

Año 2002

36%

55%

9%

Samsung

Nokia

Motorola



Estos diagramas se llaman gráficos de torta y son otra manera de

representar las variables de atributo. En las gráficas 2 el círculo

representa la inversión total en el año y cada color representa el

porcentaje de la inversión total en el modelo de celular particular.

Veamos el gráfico de torta concerniente al año 2003. Aquí puedes

apreciar que fue en el modelo Samsung en el que más se invirtió,

atribuyéndose el 59% de la inversión total, por otro lado, la compañía

tuvo un mínimo coste en el modelo Motorola, con un porcentaje del

3%.

Medidas de tendencia Central

Puedes además caracterizar un conjunto de datos a través de un solo valor. Estas medidas son tres: 1- Media o promedio: para hacer más fácil su entendimiento veamos un ejemplo: Si deseas saber la nota promedio del desempeño de los funcionarios del área de atención clientes de la sucursal El Bosque, suma las notas de estos y divide por la cantidad de funcionarios que en ella trabajan, y listo. Esa cifra te indicará que las notas de desempeño de los funcionarios de esta área del Bosque fluctúa alrededor de dicho valor. Es decir,

osfuncionari los de promedio Nota sucursal esaen osfuncionari de Número

ofuncionari último del Nota...ofuncionari2 del Notaofuncionari1 del Nota er

Año 2003

59%

38%

3%

Samsung

Nokia

Motorola



Supongamos que los funcionarios son 10, y sus notas son:

43.310

0.35.33.45.35.27.34.39.25.30.4

La nota media (promedio) que obtuvieron los funcionarios en su desempeño en el área de atención clientes fue de un 3.43 2- Mediana: es el punto medio de un set de datos, los cuales deben

primero ser ordenados de manera creciente. Veamos el ejemplo de las notas de los funcionarios del área de atención clientes de la sucursal El Bosque. Las notas ordenadas en forma creciente son:

De este set de notas dividimos el n en 2 partes. Cómo nuestro n es igual a 10 (número par) ¿cuál será la mediana, la 5° ó la 6° nota?. Para

resolver esto nos quedamos con el promedio de las dos, o sea, con

5.32

5.35.3, esta es la mediana.

NOTA: SI la muestra es impar se toma el valor medio de los datos.

3- Moda: es el valor que más se repite dentro del conjunto de datos y es aplicable tanto a datos cualitativos como cuantitativos, y esta es la única medida a utilizar si mis datos son del tipo cualitativo.

Sigamos con el ejemplo de las notas:

La moda es 3.5 por que se repite 3 veces. Esto quiere decir que el 30% de los funcionarios del área de atención clientes tuvieron nota 3.5

4 3,5 2,9 3,4 3,7 2,5 3,5 4,3 3,5 3

Notas

2,5 2,9 3 3,4 3,5 3,5 3,5 3,7 4 4,3

1° 2° 3° 4° 5° 6° 7° 8° 9° 10°

Notas

4 3,5 2,9 3,4 3,7 2,5 3,5 4,3 3,5 3

Notas



Medidas de posición no centrales

Las medidas de posición no centrales son aquellas que dividen a

la muestra en tramos iguales y a partir de su análisis nos es simple interpretar o describir como están distribuidos los datos. Cuartiles: estos determinan 4 intervalos, los cuales contienen cada uno aproximadamente la cuarta parte de los datos.

Q1= Valor por debajo del cual se encuentra un 25% de los datos. Q2= Valor por debajo del cual se encuentra un 50% de los datos,

el cual es igual a la mediana. Q3= Valor por debajo del cual se encuentra un 75% de los datos.

Estudiemos esto de una manera más sencilla mediante un ejemplo:

La distribución de las ventas que realizan las sucursales al mes es la siguiente:

Deciles: Medida de localización que divide la población o muestra en

10 partes iguales. Percentiles: Medida de localización que divide la población o muestra

en 100 partes iguales.



3.3 Medidas de Dispersión

A veces el promedio es mentiroso… puede ser que dos sets de datos en promedio sean iguales, pero muy diferentes en su variación. Si mides la misma variable a distintos individuos, objetos o eventos, lo más probable es que tus resultados sean por lo general diferentes y una manera de resumir esa información son las Medidas de dispersión, las cuales tienen como propósito estudiar qué tan concentrados están los datos en torno a algún promedio (a la media). Las cuatro medidas de dispersión más comunes son las que veremos continuación: 1.- Rango:

Volvamos a nuestro ejemplo anterior: si la máxima nota que obtuvieron los funcionarios de la sección de atención clientes del Bosque fue de un 4.3 y el funcionario con menor nota fue un 2.5, el rango de las notas de los funcionarios será de 4.3-2.5=1.8 puntos. La principal ventaja del rango, o también llamado recorrido, es la de proporcionar una medida de la dispersión de los datos fácil y rápida de calcular. 2.- Varianza:

Este valor mide la distancia existente entre los valores de la serie y la media. El entendimiento de este concepto se te hará más fácil con la ayuda del ejemplo de las notas de los funcionarios: (recuerda que la nota promedio de los funcionarios era un 3.43)



Notas

Nota – Promedio de notas

Cuadrado(Nota – Promedio de notas)

4.0 4.0-3.43= 0.57 (0.57)2 = 0.3249

3.5 3.5-3.43= 0.07 (0.07)2 = 0.0049

2.9 2.9-3.43= -0.53 (-0.53)2 = 0.2809

3.4 3.4-3.43= -0.03 (-0.03)2 = 0.0009

3.7 3.7-3.43= 0.27 (0.27)2 = 0.0729

2.5 2.5-3.43= -0.93 (-0.93)2 = 0.8649

3.5 3.5-3.43= 0.07 (0.07)2 = 0.0049

4.3 4.3-3.43= 0.87 (0.87)2 = 0.7549

3.5 3.5-3.43= 0.07 (0.07)2 = 0.0049

3.0 3.0-3.43= -0.43 (-0.43)2 = 0.1849

La suma de Cuadrado (Nota-Promedio de notas) = 2.501

0,27781-10

2.501

1 - estudiados osfuncionari den

notas) de Promedio-(Nota Cuadrado de SumaVarianza

Este valor indica que la distancia existente entre las notas y el promedio de ellas (3.43) es de 0.27 puntos.

Observación: La varianza siempre debe ser mayor que cero. Mientras más se aproxima a cero, más concentrados están los valores de la serie alrededor de la media. Por el contrario, mientras mayor sea la varianza, más dispersos están. En nuestro ejemplo la varianza no es tan grande, las notas de los funcionarios se alejan hasta 0.27 centésimas.

3.- Desviación estándar o típica o dispersión (las 3 son lo mismo):

Son la raíz cuadrada de la Varianza. Nos permiten obtener un número más chico, es decir, más manejable.



4.- Coeficiente de Variación:

El interés de este coeficiente es que al ser un porcentaje permite comparar el nivel de dispersión de dos muestras. Esto no ocurre con la desviación típica, ya que viene expresada en las mismas unidas que los datos de la serie.

Recapitulemos:

Hemos definido el problema, seleccionado la muestra, tomado los

datos y habíamos hecho una interpretación gráfica. Con lo que

aprendimos en esta sesión, estamos en condiciones de saber numéricamente como se comportan los datos, ya sea con:

El promedio, si deseas describir el comportamiento de los datos a través de un solo valor.

La mediana, si deseas describir el comportamiento de los datos a

través de un solo valor, pero estando los valores muy alejados entre

sí.

La moda, si quieres saber cuál es el dato que más se repite dentro del set.

Las medidas de posición no centrales, si deseas encontrar valores

en los cuales se acumulen hacia la izquierda de éstos un determinado porcentaje de datos.

El rango, cuando desees conocer la dispersión general de los datos, pero solo se puede utilizar cuando tengas pocos datos.

La varianza, cuando quieras saber la variabilidad exacta de tus datos

(independientemente si son muchos o pocos).

El coeficiente de Variación, cuando quieras encontrar la variabilidad expresada en porcentaje, y así poder compararla con otras variabilidades de muestras medidas en escalas diferentes.



Nivel 2: Proyección

El concepto de Tendencia es absolutamente esencial para el enfoque técnico del análisis de mercados. Todas las herramientas usadas por el analista tienen un sólo propósito: detectar y medir las tendencias para establecer y manejar operaciones de compra-venta dentro de un cierto mercado.

Clasificación de Tendencias. La tendencia principal (1-2-3-4) es claramente alcista. La

tendencia intermedia (2-3), que puede ser considerada un retroceso de la tendencia

principal, está formada a su vez por tendencias de corto plazo (A, B, C)

Línea de Tendencia alcista. Los puntos 1 y 3 permiten trazar una línea de tendencia

tentativa. La confirmación del punto 5 la convierte en una línea de tendencia válida.

Se genera una señal de compra en el punto 7.



Línea de tendencia bajista. Los puntos 1 y 3 permiten proponer una línea de tendencia

tentativa. El punto 5 confirma una línea de tendencia válida. El punto 7 es señal de

venta, y el punto 9 es indicativo de que la tendencia bajista está terminando,

generando por lo tanto una señal de compra.

ECUACIÓN LINEAL

Fórmula: yc = a(x) + b

yc (tiempo) = F(x) donde (x) son variables o atributos a = Variable Dependiente / Salida / Defectos / Síntoma / Monitor b = Independiente / Entrada / Causa / Problema / Control Ejercicio 1: En las 10 primeras semanas de cultivo de una planta, que medía 2 cm, se ha observado que su crecimiento es directamente proporcional al tiempo, viendo que en la primera semana ha pasado a medir 2.5 cm. Establecer una función a fin que dé la altura de la planta en función del tiempo. Datos: Altura inicial = 2cm Crecimiento semanal = 2.5 - 2 = 0.5 Ecuación Resultante: yc = 0.5 x + 2



¿Cuál es el crecimiento de la planta en la semana 18?. Representar gráficamente. Respuesta: Se debe considerar que la planta tiene 10 semanas de cultivada 18 – 10 = 8 yc = (0,5 x 8) + 2 yc = (4) + 2 = 6 Gráfica: Ejercicio 2: Por el alquiler de un vehículo cobran 100 Bs diarios más 0,30 Bs por kilómetro.

• Encuentra la ecuación de la recta. • Si en un día se ha hecho un total de 300 km, ¿qué cantidad de

dinero debemos pagar al concesionario?. • Verifica la ecuación lineal si en una segunda oportunidad usted

ha tenido que cancelar 250 Bs al concesionario. • Representa el resultado con un gráfico.



Respuesta: Encuentra la ecuación de la recta. yc = 0.3 x + 100 Si en un día se ha hecho un total de 300 km, ¿qué cantidad de dinero debemos pagar al concesionario?. yc = (0.3 x 300) + 100 = 190 Bs Verifica la ecuación lineal si en una segunda oportunidad usted ha tenido que cancelar 250 Bs al concesionario. 250 = 0.3 x + 100 x = 250 - 100 0,3 X = 500 Km. Representa el resultado con un gráfico.

Bs.Bs.



Nivel 3: Prognosis

Luego de definido nuestro problema, ya fuimos capaces de seleccionar una muestra, tomar los datos y hacer una interpretación del tipo gráfica y numérica. Ahora, si deseamos realizar una comparación de nuestras conclusiones con un valor histórico o con las mediciones de otras muestras, debemos realizar los siguientes pasos de un contraste de hipótesis: 1- Plantear las Hipótesis nula y alternativa de acuerdo a lo que tú

crees, a tus motivos, ideas, etc.

H0: No existe diferencia significativa entre …. y ….

HA: Existe diferencia significativa entre …. y …. Medidas de asociación: relación entre variables. Seguro que más de alguna vez te has preguntado si es que tú rendimiento en el trabajo disminuye a medida que pasa la hora, o si aumentan las ventas de nuestra compañía a medida que aumenta la publicidad de nuestros productos, etc. Como ves muchas cuestiones que te planteas requieren establecer la existencia de relaciones entre dos o más variables. La manera más rápida de estudiar si es que realmente están asociadas ambas variables, es analizarlas a partir de un gráfico de puntos, en el cual el eje y será una de las variables a estudiar, y el eje x será la otra. En estos gráficos se pueden dar los siguientes casos:



1. Los puntos graficados me indicarán la existencia de una

relación positiva si comienzan a ascender hacia la derecha desde el origen.


relación negativa si comienzan a descender de izquierda a derecha.


relación ausente si estos no presentan ningún patrón, ninguna tendencia, es decir, forman una especie de nube de puntos.

Veamos los siguientes ejemplos de interpretación gráfica y las soluciones que se dán:

1. Relación Positiva:

N° de ventas mensuales y cantidad de publicidades al día están relacionados

en forma positiva, puesto que a medida que aumenta la publicidad por

televisión las ventas de nuestros productos también lo hacen.

2. Relación Negativa:

Rendimiento de los funcionarios y

cantidad de horas trabajadas al día están relacionas en forma

inversamente proporcional (negativa); es decir, a medida que aumenta el período de trabajo de los funcionarios,

tienden a bajar su rendimiento (cabe destacar que es sólo un ejemplo, y que

la escala de medición del rendimiento laboral es simulada).



Ya viste de qué forma puedes estudiar si las variables que a ti te parecen de interés se relacionan, pero ¿te gustaría saber en que grado o fuerza? Esto puede estudiarse el procedimientos: de correlación.

Debes tener muy presente que la correlación sólo te dice si existe una asociación real entre dos variables y mide el grado de asociación utilizando el coeficiente de correlación (r), el cual es un valor que varía entre –1 (asociación negativa perfecta) y 1 (asociación positiva perfecta). SIX SIGMA Concepto Six Sigma: Es una metodología estructurada de resolución de problemas. Es una filosofía comercial de mejoramiento de procesos, una medida de comparación (benchmarking) y un sistema de medición de defectos. La letra griega “Sigma” es utilizada para representar la medida estadística desviación estándar. Provee medición, objetivos, visión comunes / trabajo en equipo / Combina objetivos agresivos con un set de herramientas.

3. Relación Ausente:

Por último, en el tercer diagrama se observa que existe una especie de “nube de puntos”, esto quiere decir

que hay una ausencia de asociación entre ambas variables; o sea, el

número de horas trabajadas al día no está asociada con la cantidad de publicidad diaria.



2 308,537 x millón 30,8% defectos 3 66,807 6,6% 4 6,210 0,6% 5 233 0,02% 6 <4



Filosofía Six Sigma: No sabemos lo que no sabemos / Si no podemos expresar lo que sabemos en forma de números, realmente no sabemos mucho al respecto / si no sabemos mucho no podemos controlarlo / si no podemos controlarlo nos encontramos a merced de la suerte. Estructura de Six-Sigma: Master Black Belt: Capacitación y administrador de proyectos Black Belt: Controla y ejecuta el proyecto y coaching de los Green Belts Green Belt: toma datos, elaboración de matrices, aplicar herramientas six-sigma Equipo de Trabajo: Equipo Multidisciplinario - Toda la Empresa Clave de Six Sigma: Reducir la variabilidad. La variación es el enemigo de la satisfacción de nuestros Clientes. Cada actividad humana tiene variabilidad donde el objetivo es mantenerse dentro de un promedio. Todo evento fuera de las especificaciones son defectos. Lo que se persigue es reducir la variabilidad del proceso en función al objetivo (centramiento)

9.58.57.5

100

50

0

D1

Fre

quen

cy

9.58.57.5

70

60

50

40

30

20

10

0

D2

Fre

qu

en

cy

+/- 1 , 68%

+/- 2 95%

+/- 3

pequeña dispersión gran dispersión

9.58.57.5

100

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D1

Fre

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Fre

qu

en

cy

+/- 1 , 68%

+/- 2 95%

+/- 3

pequeña dispersión gran dispersión



Resumen de Herramientas Gráficas: Metodología: DMAIC Definir: Identificar el proyecto. Medir: Magnitud del problema / indicadores potenciales / Causas y Efectos. Analizar: Recoger los datos “x” vitales homogeneidad / varianza / correlación. Mejorar (improve): experimentos / prueba piloto determinar matemáticamente causa – efecto. Controlar: Implantación y monitoreo del proceso (mantener ganancias)



Flujo de Proceso:



Nivel 4: Utopía Pensamiento Dimensional: Uno de los Precursores de esta forma de pensar fue de De Bono con su “Pensamiento Lateral” y “Pensamiento Vertical” Pensamiento Vertical o Sistémico: Consiste en proceder sistemáticamente a partir de una única noción o definición. Pensamiento Lateral: Consiste en buscar alternativas a la definición o interpretación de un problema. Dice De Bono: “… Si el hoyo ha sido excavado en mal lugar, por mucho que se perfeccione, no quedará situado en el lugar debido. El Pensamiento vertical (sistémico) consiste en hacer más profundo el mismo hoyo y el pensamiento lateral es tantear otra vez en otro sitio” “SE PUEDE ANALIZAR EL PASADO PERO HAY QUE DISEÑAR EL FUTURO”



Filosofía del Pensamiento Lateral ALTERNATIVAS: cualquier método para valorar la situación es sólo una de las muchas opciones posibles. IDEAS DOMINANTES: reestructurar modelos establecidos. RETOS Y DESAFÍOS: escapar de los límites establecidos por el pensamiento tradicional.

PENSAMIENTO

VERTICAL

PENSAMIENTO

LATERAL

Es selectivo Es creativo

Sólo se mueve si hay

una dirección en qué

moverse

Se mueve para crear

una dirección

PENSAMIENTO

VERTICAL

PENSAMIENTO

LATERAL

Es selectivo Es creativo

Sólo se mueve si hay

una dirección en qué

moverse

Se mueve para crear

una dirección

Es analítico Es provocativo

Cada paso ha de ser correcto No hace falta que los pasos

sean correctos

Se basa en el juicio y en la

valoración

Prescinde de toda forma de

juicio o de valoración

Se utiliza la navegación para

bloquear bifurcaciones y

desviaciones laterales

No se rechaza ningún camino

Es analítico Es provocativo

Cada paso ha de ser correcto No hace falta que los pasos

sean correctos

Se basa en el juicio y en la

valoración

Prescinde de toda forma de

juicio o de valoración

Se utiliza la navegación para

bloquear bifurcaciones y

desviaciones laterales

No se rechaza ningún camino



ENTRADAS ALEATORIAS: utilizar ideas no relacionadas con el tema para abrir nuevas líneas de pensamiento. PROVOCACIÓN: transformar una idea provocativa en una potencialmente operacional.

Este pensamiento consiste simplemente en colocar las ideas unas al lado de otras, numerosas y variadas, operativas y provocadoras. Se basa en el pensamiento fluido del método de la creatividad; en el pensamiento para el diseño de la acción y para crear oportunidades de cambio. Citas de Dr. De Bono: “La percepción es real aunque no se ajuste a la realidad”.

“Si no diseñas el futuro las circunstancias u otro lo hará por ti”.

“No siempre es posible eliminar la causa de un problema, por lo

que hay que resolverlo diseñando el camino hacía adelante, aunque la causa permanezca en su sitio”.

“El pensamiento tradicional trata "lo que es". El pensamiento de

futuro deberá tratar "lo que podría ser". “La efectividad sin valores es como una herramienta sin

propósito”. Método Delphi:

El método Delphi o Delfos fue creado alrededor de los años 1963-1964 por la Ran Corporation, específicamente por Olaf Helmer y Dalkey Gordon, con el objetivo de elaborar pronósticos a largo plazo: consiste en la utilización sistemática del juicio intuitivo de un grupo de expertos para obtener un consenso de opiniones informadas. De aquí que este método también se conozca con el nombre de Criterio de expertos.



El Método Delphi es un programa cuidadosamente elaborado,

que sigue una secuencia de interrogaciones individuales a través de cuestionarios, de los cuales se obtiene la información que constituirá la retroalimentación para los cuestionarios siguientes.

Cualquiera sean los tipos Delphi se pueden distinguir cuatro (4)

fases: La primera fase se caracteriza por la exploración del tema en

discusión. Cada individuo contribuye con la información adicional que considera pertinente.

La segunda fase comprende el proceso en el cual el grupo logra

una comprensión del tema. Salen a la luz los acuerdos y desacuerdos que existen entre los participantes con respecto al tema.

La tercera fase explora los desacuerdos, se extraen las razones

de las diferencias y se hace una evaluación de todas ellas. La cuarta fase es la evaluación final. Esto ocurre cuando toda la

Información previamente reunida ha sido analizada y los resultados obtenidos han sido enviados como retroalimentación para nuevas consideraciones.

Como una forma de superar los problemas que surgen en los

encuentros cara a cara, una de las características del método Delphi es el anonimato de los distintos miembros del grupo y la absoluta reserva sobre las respuestas individuales; esto está garantizado por la forma que se evalúan los cuestionarios, ya que se considera el conjunto de las respuestas de los participantes (incluyendo las minorías) en los resultados del ejercicio.

Este método es apropiado para el estudio de temas en los cuales

la información, tanto del pasado como del futuro no se encuentra disponible en forma sistemática y refinada; cuando esto ocurre, el método Delphi permite obtener dicha información y hacer uso de ella en forma más rápida y eficiente que los métodos tradicionales.



Formulación del Problema Se trata de una etapa fundamental en la realización de un

Modelo Delphi. En un método de expertos, la importancia de definir con precisión el campo de investigación es muy grande por cuanto que es preciso estar muy seguros de que los expertos reclutados y consultados poseen todas las mismas nociones de este campo. Confiabilidad del Peritaje:

La confiabilidad del peritaje depende de la cantidad y calidad de los expertos. En la solución de problemas complejos el aumento de la cantidad de expertos en el grupo conduce a un incremento de la confiabilidad del peritaje. Para ello se debe:

1.- Determinación de las personas (especialistas) que son

candidatos a expertos (número mínimo y máximo). 2.- Confección del listado de expertos: parte del análisis de la

calidad de los expertos y posibilidad real de participación. 3.- Haber obtenido el consentimiento del experto en cuanto a su

participación. Tomando como base lo indicado por Armín González Almaguer

en su trabajo de investigación El Método Delphi y el Procesamiento Estadístico de los datos obtenidos de la consulta a los expertos, se obtuvo la siguiente fórmula para determinar el Coeficiente de Competencia.

)(2

1ac KKK

En donde: K = Coeficiente de Competencia ½ =Constante Kc = Coeficiente de Conocimiento o información que posee la persona acerca del problema. Ka = Coeficiente de Argumentación o fundamentación de los criterios del experto.



La Elaboración del Cuestionario

Para la elaboración del cuestionario hay que tener en cuenta los

principios de la comunicación y los crear mecanismos que reduzcan los sesgos de las respuestas de los expertos.

En tal sentido, se debe facilitar que el experto valore sus

respuestas y solicitarle que exprese sus argumentos.

Al experto seleccionado se le presenta el primer cuestionario y se le pide que marque con una cruz (X) cuál es el nivel de influencia en su conocimiento de acuerdo al grado (escala del 1 al 10)



Modelo Cuestionario No. 1: Nivel de Conocimiento Planteamiento del Problema

- Nivel de Conocimiento + 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

¿Qué conocimientos tiene

usted sobre los Modelos Prospectivos en función del Método Delphi para (el

problema planteado)

Al experto seleccionado se le presenta el Cuestionario No. 1 y se

le pide que marque con una cruz (X) cuál es el nivel de Conocimiento que tiene sobre el Planteamiento del Problema. Análisis del Resultado:

El cero indica que la persona no posee absolutamente ningún

conocimiento de la problemática en estudio, mientras que el 10 expresa pleno conocimiento. Así, al experto se le solicitará que marque con una equis (X) la casilla que estime pertinente.

El valor propuesto por el posible experto, se multiplica por 0,1 y se obtiene una puntuación.

Ejemplo: Si el posible experto marcó el número 8, (en el

cuestionario 1), este valor se multiplica por 0,1 y se obtiene 0,8; luego, Kc = 0,8.



Modelo de Cuestionario No. 2: Nivel de Argumentación

Criterios Seleccionados

Grado de Argumentación

A

(Alto)

M

(Medio)

B

(Bajo)

1.- Análisis teóricos sobre los Modelos Prospectivos.

X

2.- Experiencia en el uso del método Delphi. X

3.- Experiencia en:___________________

___________________________________

X

4.- Conocimientos previos en:________________________________

X

5.- Su intuición sobre el futuro sobre (planteamiento del problema)

X

Argumente su respuesta:

Pregunta No.1:

Pregunta No.2:

Pregunta No.3:

Pregunta No.4:

Pregunta No.5:

Al experto seleccionado se le presenta el Cuestionario No. 2 y se

le pide que marque con una cruz (X) cuál es el nivel de Argumentación de acuerdo con el grado A (alto), M (medio) o B (bajo).



Análisis de Resultado:

Cada renglón tiene asignado un valor estadístico

predeterminado. En tal sentido, Se suman los valores en donde el experto colocó la equis (x)

Valores para calcular el Coeficiente ka

Criterios Seleccionados

Grado de Argumentación

A

(Alto)

M

(Medio)

B

(Bajo)

1.- Análisis teóricos sobre los Modelos

Prospectivos y los Sistemas de Información. (0,4) (0,3) (0,2)

2.- Experiencia en la evaluación de los Sistemas de Información

(0,5) (0,4) (0,2)

3.-. Experiencia en el uso del método

Delphi. (0,025) (0,024) (0,022)

4.- Conocimientos previos de los Sistema de Información en Venezuela (periodo

1998.2008)

(0,025) (0,024) (0,022)

5.- Su intuición sobre el futuro de los Sistemas de Información en Venezuela.

(0,025) (0,024) (0,022)

Fuente: Datos Estadísticos tomados de Campistrous, 1998.

Análisis de Resultado:

Se suman los valores en donde el experto colocó la equis (x)

Ejemplo: En todos los renglones el experto colocó grado de argumentación medio) Ka = (0,3) + (0,4) + (0,024) + (0,024) + (0,024) Ka = 0.772



Resultado Final:

El Coeficiente de Competencia del experto estará dado por: K = ½ (0,8 + 0,772) = 0, 786 ≈ 0,8 K = 0,8

Si el Coeficiente de Competencia es igual a uno (1) el grado de

influencia de todas las fuentes es alto; si es cero coma ocho (0,8) este grado es medio y si es cero coma cinco (0,5) se considera bajo. Nivel 5: Prospectiva Coulhunting:



El Coolhunting es una nueva función de las organizaciones que se posiciona en la intersección de las cuatro funciones: estrategias Marketing, Investigación de Consumidor e I+D.

El Coolhunting tiene como misión principal proveer información válida y relevante sobre innovaciones y tendencias que pueden tener un impacto positivo (oportunidades) o negativo (amenazas) sobre el negocio actual o potencial de la organización.



Hacer Coolhunting es saber detectar precozmente la concurrencia de determinados cambios en la esfera social que pueden suponer nuevas necesidades de los consumidores; necesidades que, con toda probabilidad, ni siquiera hayan sido formuladas explícitamente por éstos y que, por lo tanto, difícilmente van a ser detectadas a través de los mecanismos tradicionales de investigación del consumidor.



Eyetracking: Es una tendencia que los investigadores de experiencia de usuario utilizan con profusión para mejorar la arquitectura de la información y en funcionamiento de las páginas Web. Se debe analizar el impacto de tres tipos de mensajes: “nuevo”, “Gratis” y “Líder en Ventas” sobre la atención y la intención de compra. Netnografía http://en.wikipedia.org/wiki/network_effect http://www.flickr.com/ http://meneame.net/ http://news.google.es/ http://www.bcv.org.ve Tweetmeme The Archivist http://cooltrends.tendencias.tv/ http://trends.google.com/websites/ http://www.alexa.com http://www.compete.com/ Bibliografía:

http://en.wikipedia.org/wiki/network_effect

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http://meneame.net/

http://news.google.es/

http://www.bcv.org.ve/

http://tweetmeme.com/

http://visitmix.com/labs/archivist-desktop/

http://cooltrends.tendencias.tv/

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http://www.alexa.com/

http://www.compete.com/

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CURSO - gideca.net · Descriptiva aplicas la Estadística Inferencial. Ahora veremos una serie de definiciones antes de comenzar a estudiar el Arte de las Estadísticas. 1. Conceptos