DIRECCIN ESTRATGICA Y POLTICA DE LA EMPRESA 1 CURSO 2010-2011

APLICACIN PRCTICA 1

Qu:Voy a proceder a posicionar La Factora como una nueva empresa dedicada a la venta de ropa del sector de la moda con taras o pequeos desperfectos y prendas outlet, es decir, prendas que temporadas pasadas que se comercializaron en las tiendas de ropa comunes y que por comercializarse ahora poseen un precio de venta menor. As, estos establecimientos son los lugares elegidos por aquellas personas en busca de oportunidades de prendas de marca o de temporada a menor costo. Se trata de material de calidad, que ha sido revisado y se encuentra "casi" en perfecto estado.

Dnde:Los consumidores de toda Europa recortan su gasto y los comerciantes disminuyen sus cuentas de resultados. Pero no todas las empresas se estn viendo perjudicadas por este cambio de tendencia en el consumo: los centros outlet ganan actividad a pasos agigantados. En conjunto, el 75% de los centros outlet de Europa registraron resultados positivos o muy positivos a lo largo de 2009. En conclusin, esto hace que la demanda del tipo de negocio que se estudia en este proyecto sea bastante considerable y deba ser tenida en cuenta.

Cmo: Ubicacin: La ubicacin se convierte para este negocio en un elemento estratgico puesto que puede ser el elemento competitivo que lo diferencie de los dems. La mayora de las tiendas de taras y outlet se ubican fuera de las ciudades en grandes naves y junto con otras tiendas similares pero de otras marcas. La clave de este negocio puede consistir en su ubicacin en calles comerciales de la ciudad o barrios muy poblados que haran que los clientes no tuvieran que desplazarse fuera. Es fundamental para un negocio diferenciarse y la ubicacin puede ser imprescindible en este caso. Cuidar la imagen del negocio: Es necesario seguir unos criterios de interiorismo, imagen y exposicin de los artculos para asegurar una buena imagen y lograr un ambiente agradable que favorezca la compra. Es importante que el negocio sepa transmitir qu es lo que ofrece. En este sentido es necesario no slo cuidar la imagen interna del establecimiento sino tambin contar con un buen escaparate que sirva tanto de carta de presentacin como de reclamo. Debe cuidarse la accesibilidad de todos los elementos del local de modo que ste sea accesible para cualquier persona. Para ello deben evitarse todo tipo de barreras como escaleras, puertas estrechas... Preparacin del personal: La atencin a los clientes es un aspecto clave para el xito de cualquier negocio, pero adems, en los negocios de moda, se convierte en un elemento imprescindible para lograr un buen nivel de ventas. Es muy importante que las personas implicadas estn motivadas y sean flexibles y capaces de adaptarse a los cambios intentando mejorar cada da la calidad y el servicio. Uso de las tcnicas de marketing: Para asegurar las ventas de los distintos artculos se hace necesario desarrollar determinadas acciones de marketing destinadas a dar a conocer el establecimiento as como los distintos artculos que componen la oferta.

Para ello se pueden usar distintas herramientas de marketing como pueden ser anuncios, folletos... aunque la mejor de ellas consiste en la atencin y el asesoramiento personalizado sobre las distintas prendas y las combinaciones de colores, complementos... Diversificar la oferta en funcin de los diferentes tipos de clientes: Un aspecto importante a tener en cuenta es la segmentacin que se puede hacer del mercado y, por tanto, de la oferta. Es decir, el negocio puede dirigirse a ropa infantil, juvenil, caballero y seora.

Tras analizar el Qu, Dnde y Cmo de mi empresa, pasemos a continuacin a realizar el pertinente ANLISIS ESTADSTICO y para ello har uso del programa informtico Statgraphics-Centurion Pro.

Analizar cinco empresas de mi sector textil y usar seis variables diferentes, lo cual recojo en la siguiente tabla:

En primer lugar, realizar un anlisis univariante de las distintas variables escogidas:

Resumen Estadstico para Aos de antiguedad

S napStat: Anlisis de Una M uestra Datos/Variable: Nm ero de trabajadores Recuento = 5 P rom edio = 22,6 Desviacin Estndar = 19,4756 Coeficiente de Vari aci n = 86,1753% M nim o = 1,0 M xim o = 50,0 Rango = 49,0 S esgo Estandarizado = 0,467786 Curtosis Estandarizada = -0,370737 2 1,6 frecuencia 1,2 0,8 0,4 0 -2

Histogram a

18 38 58 78 Nm ero de trabajadores

Grfico de Caj a y Bigotes

Intervalos de confianza del 95% M edia: 22,6 +/- 24,1823 [-1,58226; 46,7823] Sigm a: [11,6685; 55,9643] Diagnsticos Val or-P de Shapiro-Wilks = 0,8665 Autocorrelacin en Retraso 1 = 0,0846559 +/- 0,876524

0

10 20 30 40 50 Nm ero de trabajadores

Grfico Secuencias Cronolgicas 50 Nmero de trabajadores 40 porcentaje 30 20 10 0 0 1 2 Fil a 3 4 5 99,9 99 95 80 50 20 5 1 0,1 0

Grfico de Probabili dad Norm al

10 20 30 40 50 Nm ero de trabajadores

Los 5 valores de Aos de antiguedad tienen una media de 3,2 y una desviacin estndar de 3,49285. Tambin se muestran intervalos de confianza del 95,0% para la media y la desviacin estndar de Aos de antiguedad. La interpretacin clsica de estos intervalos es que, en muestreos repetidos, estos intervalos contendrn la media verdadera la desviacin estndar verdadera de la poblacin de la que fueron extradas las muestras, el 95,0% de las veces. En trminos prcticos, puede establecerse con 95,0% de confianza, que la media verdadera de Aos de antiguedad se encuentra en algn lugar entre -1,13696 y 7,53696, en tanto que la desviacin estndar verdadera est en algn lugar entre 2,09268 y 10,0369. Ambos intervalos asumen que la poblacin de la cual proviene la muestra puede representarse por la distribucin normal. Mientras que el intervalo de confianza para la media es bastante robusto y no muy sensible a violaciones de este supuesto, los intervalos de confianza para la desviacin estndar son muy sensibles. Si los datos no provienen de una distribucin normal, el intervalo para la desviacin estndar puede ser incorrecto. En este caso, el valor-P para la prueba de Shapiro-Wilk es menor que 0,05 indicando una desviacin significativa de la normalidad con un nivel de significancia del 5. El coeficiente de autocorrelacin lag 1, que es igual a -0,103279, mide la correlacin entre valores adyacentes de los datos en la muestra. Puesto que el intervalo del intervalos de confianza del 95,0 contiene el 0, la correlacin no es estadsticamente significativa con un 5,0% de nivel de significancia. La salida tambin incluye un grfico de caja y bigote para Aos de antiguedad. Un grfico de caja y bigotes es un buen instrumento para mostrar varias caractersticas de una muestra de datos. La parte rectangular del diagrama se extiende desde el cuartil inferior hasta el cuartil superior, cubriendo la mitad central de la muestra. La lnea del centro dentro de la caja indica la localizacin de la mediana de la muestra. El signo ms indica la localizacin de la media muestral. Los bigotes se extienden desde la caja hasta los valores mnimo y mximo en la muestra, excepto por cualquier punto alejado muy alejado, los cuales sern graficados por separado. Puntos alejados son aquellos que se encuentran a ms de 1,5 veces el rango intercuartlico por arriba por debajo de la caja y se muestran como pequeos cuadrados. Los puntos muy alejados se encuentran a ms de 3,0 veces el rango intercuartlico por arriba por abajo de la caja y se muestran como pequeos cuadrados con un signo ms dentro de ellos. En este caso, hay 1 punto alejado, pero no hay puntos muy alejados.

Resumen Estadstico para Nmero de trabajadores

SnapStat: Anlisis de Una M uestra Datos/Variable: Nm ero de trabajadores Recuento = 5 Prom edio = 22,6 Desviacin Estndar = 19,4756 Coeficiente de Variacin = 86,1753% M nim o = 1,0 M xim o = 50,0 Rango = 49,0 Sesgo Estandarizado = 0,467786 Curtosis Estandarizada = -0,370737 2 1,6 frecuencia 1,2 0,8 0,4 0 -2

Histogram a

18 38 58 78 Nm ero de trabajadores

Grfico de Caj a y Bigotes

Intervalos de confi anza del 95% M edia: 22,6 +/- 24,1823 [-1,58226; 46,7823] Sigm a: [11,6685; 55,9643] Diagnsticos Valor-P de Shapiro-Wilks = 0,8665 Autocorrelacin en Retraso 1 = 0,0846559 +/- 0,876524

0

10 20 30 40 50 Nm ero de trabajadores

Grfico Secuencias Cronolgicas 50 Nmero de trabajadores 40 porcentaje 30 20 10 0 0 1 2 Fila 3 4 5 99,9 99 95 80 50 20 5 1 0,1 0

Grfico de Probabilidad Norm al

10 20 30 40 50 Nm ero de trabajadores

Los 5 valores de Nmero de trabajadores tienen una media de 22,6 y una desviacin estndar de 19,4756. Tambin se muestran intervalos de confianza del 95,0% para la media y la desviacin estndar de Nmero de trabajadores. La interpretacin clsica de estos intervalos es que, en muestreos repetidos, estos intervalos contendrn la media verdadera la desviacin estndar verdadera de la poblacin de la que fueron extradas las muestras, el 95,0% de las veces. En trminos prcticos, puede establecerse con 95,0% de confianza, que la media verdadera de Nmero de trabajadores se encuentra en algn lugar entre -1,58226 y 46,7823, en tanto que la desviacin estndar verdadera est en algn lugar entre 11,6685 y 55,9643. Ambos intervalos asumen que la poblacin de la cual proviene la muestra puede representarse por la distribucin normal. Mientras que el intervalo de confianza para la media es bastante robusto y no muy sensible a violaciones de este supuesto, los intervalos de confianza para la desviacin estndar son muy sensibles. Si los datos no provienen de una distribucin normal, el intervalo para la desviacin estndar puede ser incorrecto. En este caso, el valor-P para la prueba de Shapiro-Wilk no es menor que 0,05 indicando que no hay una desviacin significativa de la normalidad con un nivel de significancia del 5%. El coeficiente de autocorrelacin lag 1, que es igual a 0,0846559, mide la correlacin entre valores adyacentes de los datos en la muestra. Puesto que el intervalo del intervalos de confianza del 95,0 contiene el 0, la correlacin no es estadsticamente significativa con un 5,0% de nivel de significancia. La salida tambin incluye un grfico de caja y bigote para Nmero de trabajadores. Un grfico de caja y bigotes es un buen instrumento para mostrar varias caractersticas de una muestra de datos. La parte rectangular del diagrama se extiende desde el cuartil inferior hasta el cuartil superior, cubriendo la mitad central de la muestra. La lnea del centro dentro de la caja indica la localizacin de la mediana de la muestra. El signo ms indica la localizacin de la media muestral. Los bigotes se extienden desde la caja hasta los valores mnimo y mximo en la muestra, excepto por cualquier punto alejado muy alejado, los cuales sern graficados por separado. Puntos alejados son aquellos que se encuentran a ms de 1,5 veces el rango intercuartlico por arriba por debajo de la caja y se muestran como pequeos cuadrados. Los puntos muy alejados se encuentran a ms de 3,0 veces el rango intercuartlico por arriba por abajo de la caja y se muestran como pequeos cuadrados con un signo ms dentro de ellos. En este caso, no hay puntos alejados ni puntos muy alejados.

Resumen Estadstico para Capital social ltimo ao

S nap Stat: An lisis d e Una M ue stra Dato s/V ari a bl e : Cap i ta l S oci al ltim o a o Recu en to = 5 P rom e d io = 5 070 0,8 Desvia cin Estn da r = 10 60 6 4, Coeficie nte d e V ari a ci n = 2 09 ,1 9 7% M ni m o = 1 00 0,0 M xi m o = 24 0 40 4, Rang o = 2 394 04 , S esg o E sta nd arizad o = 2,039 6 Curto sis Estan da riza d a = 2 ,2 79 2 3 4 3 frecuencia 2 1 0 -2

Histog ram a

3 8 13 1 8 2 3 2 8 Ca pita l S ocial ltim o(X 1o 00 0 ,0 ) a 0

G rfico d e Caj a y Bi gotes

Inte rva lo s de co nfi an za d el 95 % M e di a : 50 70 0,8 +/- 1 316 97 [-80 99 6; 1 82 39 8] S ig m a : [6 35 46,7; 304 78 2 ] Dia gn sti co s V al or-P d e S ha piro -Wilks = 0,0 0 0 0 A utoco rre lacin en Retra so 1 = -0 ,2 9 13 17 +/- 0,8 76 52 4

0

5 10 1 5 20 25 Ca p ital So ci a l ltim o(X 1 0 0 00 ,0) ao

G rfi co Secu enci as Cro no lg ica s (X 10 0 0 0,0 ) 25 Capital Social ltimo ao 20 porcentaje 15 10 5 0 0 1 2 Fil a 3 4 5

G rfi co d e Pro b a bili da d Norm a l 9 9 ,9 99 95 80 50 20 5 1 0,1 0 5 1 0 15 20 25 Ca pita l S ocial ltim o(X 1o 00 0 ,0 ) a 0

Los 5 valores de Capital Social ltimo ao tienen una media de 50700,8 y una desviacin estndar de 106064. Tambin se muestran intervalos de confianza del 95,0% para la

media y la desviacin estndar de Capital Social ltimo ao. La interpretacin clsica de estos intervalos es que, en muestreos repetidos, estos intervalos contendrn la media verdadera la desviacin estndar verdadera de la poblacin de la que fueron extradas las muestras, el 95,0% de las veces. En trminos prcticos, puede establecerse con 95,0% de confianza, que la media verdadera de Capital Social ltimo ao se encuentra en algn lugar entre -80996 y 182398, en tanto que la desviacin estndar verdadera est en algn lugar entre 63546,7 y 304782. Ambos intervalos asumen que la poblacin de la cual proviene la muestra puede representarse por la distribucin normal. Mientras que el intervalo de confianza para la media es bastante robusto y no muy sensible a violaciones de este supuesto, los intervalos de confianza para la desviacin estndar son muy sensibles. Si los datos no provienen de una distribucin normal, el intervalo para la desviacin estndar puede ser incorrecto. En este caso, el valor-P para la prueba de Shapiro-Wilk es menor que 0,05 indicando una desviacin significativa de la normalidad con un nivel de significancia del 5. El coeficiente de autocorrelacin lag 1, que es igual a -0,291317, mide la correlacin entre valores adyacentes de los datos en la muestra. Puesto que el intervalo del intervalos de confianza del 95,0 contiene el 0, la correlacin no es estadsticamente significativa con un 5,0% de nivel de significancia. La salida tambin incluye un grfico de caja y bigote para Capital Social ltimo ao. Un grfico de caja y bigotes es un buen instrumento para mostrar varias caractersticas de una muestra de datos. La parte rectangular del diagrama se extiende desde el cuartil inferior hasta el cuartil superior, cubriendo la mitad central de la muestra. La lnea del centro dentro de la caja indica la localizacin de la mediana de la muestra. El signo ms indica la localizacin de la media muestral. Los bigotes se extienden desde la caja hasta los valores mnimo y mximo en la muestra, excepto por cualquier punto alejado muy alejado, los cuales sern graficados por separado. Puntos alejados son aquellos que se encuentran a ms de 1,5 veces el rango intercuartlico por arriba por debajo de la caja y se muestran como pequeos cuadrados. Los puntos muy alejados se encuentran a ms de 3,0 veces el rango intercuartlico por arriba por abajo de la caja y se muestran como pequeos cuadrados con un signo ms dentro de ellos. En este caso, no hay puntos alejados, pero hay 1 punto muy alejado. La presencia de puntos muy alejados puede indicar la presencia de valores aberrantes una distribucin muy sesgada.

Resumen Estadstico para Ventas ltimo ao

S nap Stat: An lisis d e Una M ue stra Dato s/V ari a bl e : V en tas l tim o a o Recu en to = 5 P rom e d io = 5 ,83 82 2 E6 Desvia cin Estn da r = 9,8 8 1 57E 6 Coeficie nte d e V ari a ci n = 1 69 ,2 5 6% M ni m o = 5 03 15 ,7 M xi m o = 2,2 98 1 5E 7 Rang o = 2 ,29 312 E7 S esg o E sta nd arizad o = 1,769 6 Curto sis Estan da riza d a = 1 ,7 03 8 8 3 2,5 2 frecuencia 1,5 1 0,5 0 -2 3

Histog ram a

8 13 1 8 2 3 2 8 Ven ta s l tim o a o (X 1 ,E6 )

G rfico d e Caj a y Bi gotes

Inte rva lo s de co nfi an za d el 95 % M e di a : 5,83 82 2 E6 +/- 1 ,2 2 696 E7 [-6,43 1 4E 6; 1,8 1 0 78E 7 ] S ig m a : [5 ,9 2 03 7E 6; 2 ,8 395 2E 7] Dia gn sti co s V al or-P d e S ha piro -Wilks = 0,0 1 2 6 A utoco rre lacin en Retra so 1 = -0 ,1 7 08 68 +/- 0,8 76 52 4

0

4

8 12 16 20 24 V e ntas l ti m o a o (X 1,E 6)

G rfi co Secu enci as Cro no lg ica s (X 1 ,E6 ) 24 20 Ventas ltimo ao 16 12 8 4 0 0 1 2 Fil a 3 4 5 porcentaje 9 9 ,9 99 95 80 50 20 5 1 0,1 0

G rfi co d e Pro b a bili da d Norm a l

4

8 12 1 6 2 0 2 4 Ven ta s l tim o a o (X 1 ,E6 )

Los 5 valores de Ventas ltimo ao tienen una media de 5,83822E6 y una desviacin estndar de 9,88157E6. Tambin se muestran intervalos de confianza del 95,0% para la

media y la desviacin estndar de Ventas ltimo ao. La interpretacin clsica de estos intervalos es que, en muestreos repetidos, estos intervalos contendrn la media verdadera la desviacin estndar verdadera de la poblacin de la que fueron extradas las muestras, el 95,0% de las veces. En trminos prcticos, puede establecerse con 95,0% de confianza, que la media verdadera de Ventas ltimo ao se encuentra en algn lugar entre -6,4314E6 y 1,81078E7, en tanto que la desviacin estndar verdadera est en algn lugar entre 5,92037E6 y 2,83952E7. Ambos intervalos asumen que la poblacin de la cual proviene la muestra puede representarse por la distribucin normal. Mientras que el intervalo de confianza para la media es bastante robusto y no muy sensible a violaciones de este supuesto, los intervalos de confianza para la desviacin estndar son muy sensibles. Si los datos no provienen de una distribucin normal, el intervalo para la desviacin estndar puede ser incorrecto. En este caso, el valor-P para la prueba de Shapiro-Wilk es menor que 0,05 indicando una desviacin significativa de la normalidad con un nivel de significancia del 5. El coeficiente de autocorrelacin lag 1, que es igual a -0,170868, mide la correlacin entre valores adyacentes de los datos en la muestra. Puesto que el intervalo del intervalos de confianza del 95,0 contiene el 0, la correlacin no es estadsticamente significativa con un 5,0% de nivel de significancia. La salida tambin incluye un grfico de caja y bigote para Ventas ltimo ao. Un grfico de caja y bigotes es un buen instrumento para mostrar varias caractersticas de una muestra de datos. La parte rectangular del diagrama se extiende desde el cuartil inferior hasta el cuartil superior, cubriendo la mitad central de la muestra. La lnea del centro dentro de la caja indica la localizacin de la mediana de la muestra. El signo ms indica la localizacin de la media muestral. Los bigotes se extienden desde la caja hasta los valores mnimo y mximo en la muestra, excepto por cualquier punto alejado muy alejado, los cuales sern graficados por separado. Puntos alejados son aquellos que se encuentran a ms de 1,5 veces el rango intercuartlico por arriba por debajo de la caja y se muestran como pequeos cuadrados. Los puntos muy alejados se encuentran a ms de 3,0 veces el rango intercuartlico por arriba por abajo de la caja y se muestran como pequeos cuadrados con un signo ms dentro de ellos. En este caso, no hay puntos alejados, pero hay 1 punto muy alejado. La presencia de puntos muy alejados puede indicar la presencia de valores aberrantes una distribucin muy sesgada.

Resumen Estadstico para Total activo ltimo ao

Snap Stat: Anlisis de Una M ue stra Dato s/Varia bl e: T otal a cti vo lti m o a o Recuento = 5 Prom ed io = 5 ,86 27 3E6 Desviacin Estnda r = 1,16493E 7 Coeficie nte de Vari aci n = 1 98 ,70 2% M ni m o = 8 76 53,0 M xi m o = 2,6 62 54E7 Rang o = 2 ,65 377 E7 Sesg o Esta nd arizad o = 2,005 14 Curto sis Estan da riza da = 2,2 1298 4 3 frecuencia 2 1 0 -2

Histogram a

3 8 13 18 23 2 8 (X T o tal activo l tim o a o 1,E6 )

Grfico de Caj a y Bi gotes

Interva los de confian za del 95 % M e dia: 5,86273 E6 +/- 1 ,44 646E7 [-8,601 88 E6 ; 2,03 273E7 ] S ig m a : [6 ,97 95 E6; 3 ,3475E 7] Dia gn sti cos V al or-P d e Shapiro -Wilks = 0,0007 A utoco rrelacin en Retra so 1 = -0,254945 +/- 0,8 76 524

0

0,5 1 1,5 2 2,5 3 T ota l activo ltim o a(X 1,E7) o

Grfi co Secuenci as Cro no lg ica s (X 1 ,E7) 3 2,5 Total activo ltimo ao 2 1,5 1 0,5 0 0 1 2 Fil a 3 4 5 porcentaje 99,9 99 95 80 50 20 5 1 0,1 0

Grfi co de Probabili dad Norm al

0,5 1 1,5 2 2,5 3 (X T o tal activo l tim o a o 1,E7 )

Los 5 valores de Total activo ltimo ao tienen una media de 5,86273E6 y una desviacin estndar de 1,16493E7. Tambin se muestran intervalos de confianza del 95,0% para la media y la desviacin estndar de Total activo ltimo ao. La interpretacin clsica de estos intervalos es que, en muestreos repetidos, estos intervalos contendrn la media verdadera la desviacin estndar verdadera de la poblacin de la que fueron extradas las muestras, el 95,0% de las veces. En trminos prcticos, puede establecerse con 95,0% de confianza, que la media verdadera de Total activo ltimo ao se encuentra en algn lugar entre -8,60188E6 y 2,03273E7, en tanto que la desviacin estndar verdadera est en algn lugar entre 6,9795E6 y 3,3475E7. Ambos intervalos asumen que la poblacin de la cual proviene la muestra puede representarse por la distribucin normal. Mientras que el intervalo de confianza para la media es bastante robusto y no muy sensible a violaciones de este supuesto, los intervalos de confianza para la desviacin estndar son muy sensibles. Si los datos no provienen de una distribucin normal, el intervalo para la desviacin estndar puede ser incorrecto. En este caso, el valor-P para la prueba de Shapiro-Wilk es menor que 0,05 indicando una desviacin significativa de la normalidad con un nivel de significancia del 5. El coeficiente de autocorrelacin lag 1, que es igual a -0,254945, mide la correlacin entre valores adyacentes de los datos en la muestra. Puesto que el intervalo del intervalos de confianza del 95,0 contiene el 0, la correlacin no es estadsticamente significativa con un 5,0% de nivel de significancia. La salida tambin incluye un grfico de caja y bigote para Total activo ltimo ao. Un grfico de caja y bigotes es un buen instrumento para mostrar varias caractersticas de una muestra de datos. La parte rectangular del diagrama se extiende desde el cuartil inferior hasta el cuartil superior, cubriendo la mitad central de la muestra. La lnea del centro dentro de la caja indica la localizacin de la mediana de la muestra. El signo ms indica la localizacin de la media muestral. Los bigotes se extienden desde la caja hasta los valores mnimo y mximo en la muestra, excepto por cualquier punto alejado muy alejado, los cuales sern graficados por separado. Puntos alejados son aquellos que se encuentran a ms de 1,5 veces el rango intercuartlico por arriba por debajo de la caja y se muestran como pequeos cuadrados. Los puntos muy alejados se encuentran a ms de 3,0 veces el rango intercuartlico por arriba por abajo de la caja y se muestran como pequeos cuadrados con un signo ms dentro de ellos. En este caso, no hay puntos alejados, pero hay 1 punto muy alejado. La presencia de puntos muy alejados puede indicar la presencia de valores aberrantes una distribucin muy sesgada.

Resumen Estadstico para Resultados ltimo ao

Snap Stat: Anlisis de Una M ue stra Dato s/Varia bl e: Resulta dos ltim o ao Recuento = 5 Prom ed io = 3 653 2,4 Desviacin Estnda r = 48 768 ,0 Coeficie nte de Vari aci n = 1 33 ,49 3% M ni m o = 6 06 ,9 M xi m o = 92831,5 Rang o = 9 222 4,6 Sesg o Esta nd arizad o = 0,562 93 2 Curto sis Estan da riza da = -1,4 99 51 3 2,5 frecuencia 2 1,5 1 0,5 0 -1 1

Histogram a

3 5 7 9 11 Resu ltados ltim o a(X 10 000,0 ) o

Grfico de Caj a y Bi gotes

Interva los de confian za del 95 % M e dia: 36 53 2,4 +/- 6055 3,7 [-24 02 1,3 ; 9 70 86,1] S ig m a : [2 92 18,5; 14013 8] Dia gn sti cos V al or-P d e Shapiro -Wilks = 0,0132 A utoco rrelacin en Retra so 1 = 0 ,03 555 7 +/- 0,876524

0

2 4 6 8 10 (X Re sul tad os lti m o ao 1 00 00 ,0)

Grfi co Secuenci as Cro no lg ica s (X 10 000,0 ) 10 8 porcentaje 6 4 2 0 0 1 2 Fil a 3 4 5 99,9 99 95 80 50 20 5 1 0,1 0

Grfi co de Probabili dad Norm al

Resultados ltimo ao

2 4 6 8 10 Resu ltados ltim o a(X 10 000,0 ) o

Los 5 valores de Resultados ltimo ao tienen una media de 36532,4 y una desviacin estndar de 48768. Tambin se muestran intervalos de confianza del 95,0% para la media y la desviacin estndar de Resultados ltimo ao. La interpretacin clsica de estos intervalos es que, en muestreos repetidos, estos intervalos contendrn la media verdadera la desviacin estndar verdadera de la poblacin de la que fueron extradas las muestras, el 95,0% de las veces. En trminos prcticos, puede establecerse con 95,0% de confianza, que la media verdadera de Resultados ltimo ao se encuentra en algn lugar entre -24021,3 y 97086,1, en tanto que la desviacin estndar verdadera est en algn lugar entre 29218,5 y 140138. Ambos intervalos asumen que la poblacin de la cual proviene la muestra puede representarse por la distribucin normal. Mientras que el intervalo de confianza para la media es bastante robusto y no muy sensible a violaciones de este supuesto, los intervalos de confianza para la desviacin estndar son muy sensibles. Si los datos no provienen de una distribucin normal, el intervalo para la desviacin estndar puede ser incorrecto. En este caso, el valor-P para la prueba de Shapiro-Wilk es menor que 0,05 indicando una desviacin significativa de la normalidad con un nivel de significancia del 5. El coeficiente de autocorrelacin lag 1, que es igual a 0,035557, mide la correlacin entre valores adyacentes de los datos en la muestra. Puesto que el intervalo del intervalos de confianza del 95,0 contiene el 0, la correlacin no es estadsticamente significativa con un 5,0% de nivel de significancia. La salida tambin incluye un grfico de caja y bigote para Resultados ltimo ao. Un grfico de caja y bigotes es un buen instrumento para mostrar varias caractersticas de una muestra de datos. La parte rectangular del diagrama se extiende desde el cuartil inferior hasta el cuartil superior, cubriendo la mitad central de la muestra. La lnea del centro dentro de la caja indica la localizacin de la mediana de la muestra. El signo ms indica la localizacin de la media muestral. Los bigotes se extienden desde la caja hasta los valores mnimo y mximo en la muestra, excepto por cualquier punto alejado muy alejado, los cuales sern graficados por separado. Puntos alejados son aquellos que se encuentran a ms de 1,5 veces el rango intercuartlico por arriba por debajo de la caja y se muestran como pequeos cuadrados. Los puntos muy alejados se encuentran a ms de 3,0 veces el rango intercuartlico por arriba por abajo de la caja y se muestran como pequeos cuadrados con un signo ms dentro de ellos. En este caso, no hay puntos alejados ni puntos muy alejados.

A continuacin, analizaremos la matriz BCG de los distintos negocios:Ventas Ao Ventas Ao CUOTA RELATIVA TASA DE CRECIMIENTO 2009 2010 DE MERCADO DEL MERCADO 40997,76 50315,67 0,017236641 22,72785147 80080,7 82525,6 0,028270799 3,053045241 19976543 22981539,43 5086295,09 5719939,82 350001,7 356789,87 25533918,25 29191110,39 7,872786997 1,959480042 0,122225522 10 15,04262489 12,45788376 1,939467723

Empresa LA FACTORA HOT-OUTLET CHARANGA OUTLET MULTIMARCA FACTORY POP-OUT TOTALES

M A T R IZ B C G30 25 Tasa de crecimiento de mercado 20 15 10 5 0 -5 10 -1 0L A F A C T O R A H O T -O U T L E T C H AR AN G A O U T LET M U L T IM A R C A F A C T O R Y P O P -O U T

1

0

C u o ta r e la tiv a d e m e r c a d o

Podemos comprobar que Charanga Outlet y Multimarca Factory son Estrellas, con una elevada cuota de mercado en un mercado en crecimiento. Peor suerte les depara a Hot Outlet y Pop Up que como Perros tienen una cuota muy pequea en mercados en declive, pudiendo constituir una fuente de absorcin de fondos y emplear una cantidad desproporcionada de tiempo y recursos de la empresa. En cuanto a mi empresa, La Factora, se sita como Interrogante pues se encuentra en un mercado en crecimiento pero no tiene una cuota de mercado elevada.

Por ltimo, realizar un anlisis cluster para determinar los grupos estratgicos:

Anlisis de Conglomerados Datos/Variables: Nmero de trabajadores Capital Social ltimo ao Ventas ltimo ao Total activo ltimo ao Resultados ltimo ao Aos de antigedad Nmero de casos completos: 5 Mtodo de Conglomeracin: Ward Mtrica de Distancia: Euclideana Cuadrada Conglomeracin: observaciones Estandarizar: s Resumen de Conglomeracin Conglomera Miembro Porcentaj do s e 1 3 60,00 2 1 20,00 3 1 20,00 Centroides Conglomera do 1 2 3 Conglomera do 1 2 3 Nmero de trabajadores 10,0 50,0 33,0 Resultados ltimo ao 949,793 92831,5 86981,1 Capital Social ltimo ao 3666,67 2100,0 240404, Aos de antigedad 1,0 9,0 4,0 Ventas ltimo ao 163210, 2,29815E7 5,71994E6 Total activo ltimo ao 97081,5 2,66254E7 2,39698E6

El StatAdvisor Este procedimiento ha creado 3 conglomerados a partir de 5 observaciones proporcionadas. Los conglomerados son grupos de observaciones con caractersticas similares. Para formar los conglomerados, el procedimiento comienza con cada observacin en grupos separados. Despus, combina los dos observaciones que fueron los ms cercanos para formar un nuevo grupo. Despus de recalcular la distancia entre grupos, se combinan los dos grupos ahora ms cercanos. Este proceso se repite hasta que quedan solamente 3 grupos. Para especificar el nmero total de conglomerados finales, pulse el botn secundario del ratn y seleccione Opciones de Anlisis. Para determinar un valor razonable para el nmero de conglomerados, consulte la Grfica de Distancia de Aglomeracin disponible de a lista de Opciones Grficas.

Dendograma Mtodod de Ward,Euclideana Cuadrada 0,5 0,4 Distancia 0,3 0,2 0,1 0 1 5 2 3 4

Veamos en un grfico de burbujas estos grupos estratgicos: Grfico de Burbujas - Resultados ltimo ao vs. Ventas ltimo ao Variable Y: Resultados ltimo ao Variable X: Ventas ltimo ao Tamao de burbuja: Aos de antiguedad Cdigos: Empresa Nmero de observaciones: 5 Nmero de niveles: 5 El StatAdvisor Este procedimiento genera un grfico de burbujas para los datos en Ventas ltimo ao y Resultados ltimo ao. El rea de cada burbuja representa el valor de Aos de antiguedad.Resultados ltimo ao

Gfc d B bj s a A s e ngea r i o e u u pr d at udd r a a o i ( 100 ) X 00, 0 1 0 8 6 4 2 0 0 4 8 1 2 1 6 2 0 V t s li o e a mao n t 2 4 ( 16 X, ) E

Ep s mea r CAAG O L T H NA U E R T HT U E OOT T L L FC R A AT OA M T AC FC R U I RA AT Y LM O PP U O OT -

A raiz del grfico podemos observar que existen tres grupos estratgicos bien diferenciados: por un lado, la empresa Charanga, que posee un mayor volumen de ventas y mejores resultados; por otro, la empresa Multimarca Factory, que a pesar de presentar menores ventas que Charanga tambin posee unos resultados satisfactorios; y en tercer lugar, el grupo formado por Pop-Out, Hot-Outlet y La Factora, que poseen unas ventas y unos resultados muy similares y mucho menores a los dos grupos anteriores.

APLICACIN PRCTICA 2

En relacin a los factores economicos del anlisis PEST veamos la evolucin del comercio exterior textil en Espaa en los ltimos aos: Balanza comercial del sector textil (miles de ) Ao Exportaciones Importaciones Saldo Cobertura (%) Fuente: ICEX Nota: Los datos se han obtenido siguiendo la codificacin TARIC (TA41, TA42, TA43, y desde TA50 a TA64) *Datos hasta julio 1999 7.503.630,28 8.448.080,74 -944.450,46 88,82 2000 8.598.328,08 9.971.672,53 -1.373.344,44 86,23 2001 9.388.822,11 10.854.363,03 -1.465.540,92 86,5 2002 9.945.272,49 11.350.651,85 -1.405.379,36 87,62 2003 9.547.679,59 12.034.205,85 -2.486.526,26 79,34 2004 9.391.484,18 12.744.568,56 -3.353.084,39 73,69 2005 9.420.940,80 14.019.691,14 -4.598.750,34 67,2 2006 10.240.790,44 15.758.082,03 -5.517.291,59 64,99 2007 10.823.981,06 17.010.227,56 -6.186.246,50 63,63 2008 11.060.176,88 16.884.328,64 -5.824.151,76 65,51 2009 10.597.728,27 14.993.300,75 -4.395.572,48 70,68 2010* 6.507.351,30 9.402.068,33 -2.894.717,04 69,21

Por lo que respecta al destino de las exportaciones de Espaa en el sector textil, los principales pases receptores son: Francia, Portugal e Italia. Ranking de los 10 principales pases destino de las exportaciones de Espaa en el sector textil (miles de ) Pas Ao 2009 Fuente: ICEX Francia 1.821.823,42 Portugal 1.385.358,71 Italia 1.114.895,86

Ranking de los 10 principales pases destino de las exportaciones de Espaa en el sector textil (miles de ) Pas Ao 2009 Alemania 660.575,56 Marruecos 569.450,25 Reino Unido 568.990,63 Grecia 361.065,81 Blgica 335.549,10 Mxico 271.900,49 Turqua 240.666,83 Subtotal 8.793.971,36 Total 10.597.728,27 Por lo que respecta al origen de las importaciones del sector textil, los principales pases origen son: China, Italia y Turqua. Ranking de los 10 principales pases origen de las importaciones de Espaa en el sector textil (miles de ) Pas Ao 2009 Fuente: ICEX China 4.127.213,81 Italia 1.648.404,86 Turqua 1.044.160,94 Portugal 1.004.831,71 Marruecos 961.093,12 India 847.465,48 Francia 778.375,62 Bangladesh 588.775,19 Vietnam 532.092,54 Alemania 437.684,42 Subtotal 13.954.147,21 Total 14.993.300,75 En cuanto a los productos textiles exportados, destacan las prendas de vestir, que representan casi un 28% del total. Ranking de los principales productos exportados por Espaa en el sector textil (miles de ) Producto Ao 2009 Fuente: ICEX Prendas de vestir (excepto las de punto) 2.936.251,64 Prendas de vestir de punto 2.225.626,14 Calzado 1.784.101,84

Ranking de los principales productos exportados por Espaa en el sector textil (miles de ) Producto Ao 2009 Algodn 527.862,73 Manufacturas de cuero, marroquinera 509.395,53 Filamentos sintticos o artificiales 476.316,06 Pieles (excepto peletera) y cueros 403.014,80 Artculos textil hogar, prendera 359.379,46 Fibras sintticas o artificiales discontinuas 315.917,96 Fieltro, tela sin tejer, cordelera 247.161,17 Subtotal 9.785.027,33 Total 10.597.728,27 Del mismo modo, son las prendas de vestir el principal producto de las importaciones textiles, copando en este caso un 33%. Ranking de los principales productos importados por Espaa en el sector textil (miles de ) Producto Ao 2009 Fuente: ICEX Prendas de vestir (excepto las de punto) 4.886.914,40 Prendas de vestir de punto 4.078.359,12 Calzado 1.832.686,09 Manufacturas de cuero, marroquinera 985.971,89 Artculos textil hogar, prendera 778.284,46 Algodn 365.751,87 Filamentos sintticos o artificiales 364.681,21 Fibras sintticas o artificiales discontinuas 352.670,89 Pieles (excepto peletera) y cueros 346.040,78 Fieltro, tela sin tejer, cordelera 267.044,71 Subtotal 14.238.405,42 Total 14.993.300,75

APLICACIN PRCTICA 3Para la adaptacin de La Factora al entorno virtual Internet me he decantado por la introduccin de mis productos en un Consumer Marketplace, caracterizado por ser un modelo de negocio donde se venden todo tipo de productos para el consumidor final. He querido introducirme aqu porque considero que un Consumer Marketplace, al no estar

ceido a un solo sector ni a un solo tipo de consumidor, permite ampliar el alcance de tu oferta, de manera que no slo aquellos clientes que a priori deseaban comprar mis productos lo haran, sino que tambin, a traves de los anuncios y publicidad que el portal pone a mi disposicin podr captar a clientes que han accedido a la web para comprar otro tipo producto y, finalmente, decidan tambin comprar algo mo. El Consumer Marketplace que he elegido es Ebay (http://ropacomplementos.shop.ebay.es/). Miles de pequeas y medianas empresas usan eBay como canal adicional de ventas o para liquidar sus excesos de existencias. Con eBay puedes alcanzar millones de potenciales nuevos compradores. Los beneficios de vender en Ebay pueden ser: Puedes eliminar tu exceso de existencias a travs de internet mejorando tus mrgenes de beneficios. Alcanza ms de 180 millones de potenciales compradores registrados en eBay, tanto, en Espaa como en otros 30 pases del mundo Es una solucin de comercio electrnico para cualquier empresa que empiece a vender a travs de internet con un mnimo coste. Solamente necesitars un ordenador desde el que trabajar, acceso a Internet y una cmara fotogrfica digital. Abre tu propia tienda en eBay y recibe tus pagos cmodamente con PayPal. eBay es el canal ms efectivo para llegar a un amplio mercado. No necesitas invertir grandes cantidades en marketing para crear tu propio sitio web. eBay es el mayor mercado de comercio electrnico. Las tiendas de eBay aparecen en los diferentes buscadores de Internet sin coste para ti. Exporta tus productos a mercados internacionales de la manera ms sencilla, sin necesidad de tener operaciones internacionales o personal especializado. No necesitas ningn coste fijo para empezar a vender. Puedes empezar listando un artculo y luego evolucionar a tu propio ritmo. En cuanto a la Inversin, en Ebay existe una amplia gama de modalidades que a continuacin destaco: (informacin directamente extraida de la pgina web)

Tarifas de suscripcinComo propietario de una tienda eBay tendrs que pagar la tarifa de suscripcin mensual correspondiente a tu nivel de tienda. Cada vez que pones en venta un artculo tienes que pagar tarifas de publicacin y comisiones sobre el valor final (cuando el artculo se vende). Las tarifas de publicacin dependern del nivel de tienda. Tarifas

Nivel de tienda

Tarifa de suscripcin

Tarifas de publicacin de un anuncio en formato de precio fjo subasta (para todos los precios de venta) Categorias de entretenimiento*

Tarifas de publicacin de un anuncio en formato de precio fjo subasta (para todos los precios de venta) Otras categorias

Ninguna tienda Bsica

14,95 / mes

0,15 EUR 0,10 EUR 0,02 EUR

0,35 EUR 0,15 EUR 0,05 EUR

En portada 39,95 / (solo mes empresa) Premium (solo empresa) Nota:

99,95 / mes

0,01 EUR

0,01 EUR

El precio de los artculos vendidos debe ser superior a 1 EUR. Si el artculo no se vende, desgraciadamente las tarifas de publicacin no son reembolsadas. Cuando vendes ms de 1 artculo en un anuncio, pagas slo una vez la tarifa de publicacin. Las tarifas correspondientes a los anuncios abiertos se cargarn cada 30 das.

Cuando cambies tu tienda a un nivel superior, el nuevo nivel de suscripcin entrar en vigor inmediatamente y se te aplicar su tarifa desde el da en que lo actives. Ten en cuenta que si ests en el perodo mnimo de suscripcin a tienda (30 das), no recibirs ningn reintegro por el tiempo que no vayas a usar. Las suscripciones a tiendas tienen una duracin mnima de 30 das. Si reduces el nivel de tu tienda durante ese perodo, se te facturarn los 30 das completos. Si reduces el nivel de tu tienda transcurridos 30 das, la suscripcin que debas por el perodo posterior se prorratear, y si pagas en exceso la cantidad se reflejar en la factura siguiente. Novedad: Ms visibilidad para tus anuncios de inventario Los anuncios de inventario de tienda ahora aparecern tambin en los resultados de una bsqueda normal. Adems segurirn apareciendo en tu tienda eBay; en los resultados de bsquedas en tiendas; y en la pgina Otros artculos del vendedor.

Tarifas de mejoras de anuncios Opcin Galera Galera ampliada 3,5,7,10 das para formato subasta 30 das slo para formato y Cmpralo ya! Cmpralo ya! Primera imagen gratuita 0,15 Primera imagen gratuita 0,45

Diseador de anuncios *1 Las mejores oportunidades

0,10 6,95 EUR (1) 8,95 EUR (2) 10,95 (3)

0,30 20,95 EUR (1) 26,95 EUR (2) 32,95 EUR (3) 34,95 EUR (1) 44,95 EUR (2) 54,95 EUR (3) 0,75 EUR 46,95 EUR (1) 56,95 EUR (2) 67,95 EUR (3) Gratis

!! Nuevo !! Las estrellas de la Galera Pack Ahorro Pack Pro Plus

11,95 EUR (1) 14,95 EUR (2) 17,95 EUR (3) 0,25 EUR 15,95 EUR (1) 18,95 EUR (2) 22,95 EUR (3)

Anuncios programados **2 Puesta en venta de dos categoras

Gratis

La tarifa de insercin para la segunda categora se reduce en un 50%. Las tarifas de las opciones de destacados para la segunda categora no se reducen (excepto la tarifa de artculos "En portada", que slo se paga una vez). 0,15 1,50 0,60 1,20 0,05

La tarifa de insercin para la segunda categora se reduce en un 50%. Las tarifas de las opciones de destacados para la segunda categora no se reducen (excepto la tarifa de artculos "En portada", que slo se paga una vez). 0,45 4,50 1,80 3,60 No procede

Subttulo Contorno Negrita Resaltado Cmpralo ya!

(solo para las subastas) *1 El Diseador de anuncios es gratuito si se publican los anuncios con Turbo Lister o con el Gestor de ventas. Si se vuelven a poner en venta artculos utilizando Mi eBay, se cobran tarifas. **2 La programacin de artculos es gratuita si se utiliza el Gestor de ventas Pro. (1) Categorias : Arte y Antigedades, Monedas y Billetes, Coleccionismo Casa, Jardn y Bricolaje, Deportes, Instrumentos musicales, Belleza y Salud, Viajes, Equipamiento y Maquinaria. (2) Categorias : Libros, Revistas y Comics, Informtica y PDAs, Msica, CD y Vinilos, Audio, TV y Reproductores, Cine, DVD y Peliculas, Fotografa y Videocmaras, Sellos, Juguetes, Mviles y Accesorios, Coches, Motos y Recambios, Consolas y Videojuegos, Otras categoras. (3) Categorias : Bebs y Nios, Ropa, Zapatos y Complementos, Relojes y Joyas

Tarifas de servicios de fotos en eBay classic

Herramientas para vendedores

Herramienta Turbo Lister Gestor de ventas Informes de ventas

Tarifas Gratis Gratis Gratis

Gestor de ventas Pro 2,95 EUR / mes (gratis para el primer mes)

APLICACIN PRCTICA 7A continuacin, veamos el razonamiento de cada valoracin del entorno especfico: 1) RIVALIDAD ENTRE LOS COMPETIDORES

Crecimiento del mercado: 3 Supone una buena oportunidad para operar en el mercado. Numero de competidores:1 Es muy alto, el ser un sector tan rentable. Activos caros y especializados: 3 Son productos baratos para un pblico en concreto de clase media-baja. Exceso de capacidad de produccin: 3 Porque todo depender de lo que nos donen las personas. Rentabilidad media del sector: 2 Es un sector maduro que ofrece una rentabilidad estable. Diferenciacin del producto: 4 Producto diferenciado por su gran calidad y bajo precio. Barreras de salida: 1 Supone una amenaza, ya que salir del sector no genera gran coste, lo que es atractivo para un competidor. 2) BARRERAS DE ENTRADA Economas de escala: 2 No se aprecian economias de escala. Acceso a canales de distribucin: 3 Es relativamente facil acceder a canales de distribucin (aunque en nuestro caso no es necesario puesto que vendemos directamente, pero de ser necesario no lo tendriamos coplicado). Necesidad de capital: 2 Representa una amenaza para cualquier negocio. Acceso a la tecnologa: 3 No tenemos grandes avances tecnolgicos en nuestra pequea empresa, por lo que podemos llevar a cabo nuestra actividad sin grandes inversiones en tecnologa. Reglamento o leyes limitativas: 1 No encontramos leyes limitativas y estrictas en nuestro mbito. Tramites burocrticos: 1 No hay abruptos trmites burocrticos. Reaccin esperada de los competidores: 2 Ser rpida dada la rentabilidad que genera este tipo de negocio.

3) PODER DE NEGOCIACION DE LOS PROVEEDORES Numero de proveedores: 4 Al tener bastantes es bueno debido a que tendr ms opciones donde elegir mi mercanca. Coste de cambio del proveedor: 3 No supone coste ya que cambiamos continuamente de proveedores al ser donaciones de nuestros mismos clientes. Posibilidad integracin aguas abajo:3 Es complicado adentrarnos en los temas de produccin, nuestra empresa se dedica a la venta directa de ropa.

Importancia del sector para los proveedores: 3 Es una oportunidad debido a que si para estos el sector es importante prestaran ms atencin y nos ofrecern ms oportunidades.

4) PODER DE NEGOCIACION DE LOS CLIENTES Numero de clientes: 3 Es un producto muy atractivo para el pblico al que me dirijo. Posibilidad integracin aguas arriba: 3 Aunque en principio no lo plantearamos como opcin, no sera complicado adentrarnos en temas de distribucin. Rentabilidad de los clientes: 3 Los clientes obtienen una alta rentabilidad con estos productos a tan buen precio y de calidad. Coste de cambio del proveedor para el cliente: 4 Al haber tanta competencia el cliente no tiene mucho coste de cambio del proveedor, lo que har que su demanda sea ms elstica y eso nos beneficie. Peso de suministro sobre las ventas del cliente: 4 Porque el coste de las compras no se sobrevalora excesivamente en las ventas.

5) PRODUCTOS SUSTITUTOS Disponibilidad de productos sustitutos: 1 En nuestro caso llega a ser una amenaza porque hay muchos productos sustitutos. Rentabilidad y agresividad del suministrador: 3 El gran nmero de proveedores hace que su agresividad se vea aminorada.

APLICACIN PRCTICA 8A continuacin, expongo la ENCUESTA realizada a 120 personas del barrio de Teatinos (Mlaga) mediante entrevistas personales para llevar a cabo la investigacin de mercado:

ENCUESTA N____

Encuesta: Tienda de ropa de segunda mano 2M

1. Es usted mujer? 1. Si 0. No

2. Ha comprado alguna vez en tiendas de ropa de segunda mano? 1. S 0. No 3. Conoce fsicamente alguna tienda de ropa de segunda mano? 1. S 0. No

4. Tiene usted ropa que no utilice y est dispuesto a donar a tiendas de segunda mano? 1. S 0. No 5. Valora ms el precio que la calidad de las prendas ante la actual coyuntura econmica? 1. S 0. NoTodos los datos recogidos en las encuestas los he reunido en una hoja de Excel:

ENCUESTA SEXO 1 1 2 1 3 1

COMPRA T.S.M. 0 1 1

CONOCE T.S.M. 1 0 0

ROPA SIN USAR 1 1 1

PRECIO MS QUE CALIDAD 1 1 1

4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58

0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1

1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0

0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0

1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113

1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0

0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0

0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0

0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1

114 115 116 117 118 119 120

1 0 1 1 1 1 1

1 1 0 1 0 1 1

0 1 0 1 0 1 1

0 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 0 0 0

NOTA 1=SI 0=NO

Estos datos los ir insertando en el programa Statgraphics para realizar un ANLISIS UNIVARIANTE:

Compra?

Resumen Estadstico para COMPRA? Recuento 120 Promedio 0,558333 Desviacin Estndar 0,498668 Coeficiente de 89,3136% Variacin Mnimo 0,0 Mximo 1,0 Rango 1,0 Sesgo Estandarizado -1,06402 Curtosis -4,41986 Estandarizada

Tabla de Frecuencias para COMPRA? Lmite Lmite Clase Inferior menor o igual -0,1 0,05 0,2 0,35 Superio Punto r Medio -0,1 0,05 0,2 0,35 0,5 -0,025 0,125 0,275 0,425

Frecuenc Frecuenci Frecuenci ia a a Frecuenc Relativa Acumulad Rel. ia a Acum. 0 0,0000 0 0,0000 53 0 0 0 0,4417 0,0000 0,0000 0,0000 53 53 53 53 0,4417 0,4417 0,4417 0,4417

1 2 3 4

0,5 0,65 0,8 0,95 mayor de Media = 0,558333

5 6 7 8

0,65 0,575 0 0,8 0,725 0 0,95 0,875 0 1,1 1,025 67 1,1 0 Desviacin Estndar = 0,498668

0,0000 0,0000 0,0000 0,5583 0,0000

53 53 53 120 120

0,4417 0,4417 0,4417 1,0000 1,0000

El StatAdvisor Esta opcin ejecuta una tabulacin de frecuencias dividiendo el rango de COMPRA? en intervalos del mismo ancho, y contando el nmero de datos en cada intervalo. Las frecuencias muestran el nmero de datos en cada intervalo, mientras que las frecuencias relativas muestran las proporciones en cada intervalo.Histograma 80

60 frecuencia

40

20

0 -0,1 0,1 0,3 0,5 COMPRA? 0,7 0,9 1,1

Grfico de Cuantiles 1 0,8 proporcin 0,6 0,4 0,2 0 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 COMPRA?

Tabulacin - COMPRA? Datos/Variable: COMPRA? (1=SI; O=NO) Nmero de observaciones: 120 Nmero de valores distintos: 2

El StatAdvisor Este procedimiento cuenta el nmero de veces que se presentan cada uno de los 2 valores nicos de COMPRA?. A continuacin despliega tablas y grficas de la tabulacin.Diagrama de Barras de COMPRA?

0

1

0

20

40 frecuencia

60

80

Tabla de Frecuencia para COMPRA? Frecuenci Frecuenci a a Clase Valor Frecuenc Relativa Acumulad ia a 1 0 53 0,4417 53 2 1 67 0,5583 120

Frecuenci a Rel. acum. 0,4417 1,0000

El StatAdvisor {[} Esta tabla muestra el nmero de veces que se ha presentado cada valor de {\} COMPRA? as {]} como porcentajes y estadsticas acumuladas. Por ejemplo, en 53 filas del archivo de {^} datos, COMPRA? es igual a 0. Esto representa 44,1667% de los 120 valores en el {_} archivo. Las dos columnas de la extrema derecha dan los recuentos y porcentajes {`} acumulados, desde el inicio de la tabla hacia abajo.

Diagrama de Sectores de COMPRA? COMPRA? 0 1 44,17% 55,83%

Conclusin: El 55,83% de los encuestados ha comprado alguna vez ropa de segunda mano. Es un buen dato para nosotros.

Conoce?

Resumen Estadstico para CONOCE? Recuento 120 Promedio 0,483333 Desviacin Estndar 0,501817 Coeficiente de 103,824% Variacin Mnimo 0,0 Mximo 1,0 Rango 1,0 Sesgo Estandarizado 0,302098 Curtosis -4,53821 Estandarizada Tabla de Frecuencias para CONOCE? Lmite Lmite Clase Inferior menor o igual 1 -0,1 2 0,05 3 0,2 4 0,35 5 0,5 6 0,65 7 0,8 8 0,95 mayor de Media = 0,483333 Superio Punto r Medio -0,1

Frecuenc Frecuenci Frecuenci ia a a Frecuenc Relativa Acumulad Rel. ia a Acum. 0 0,0000 0 0,0000 0,5167 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,4833 0,0000 62 62 62 62 62 62 62 120 120 0,5167 0,5167 0,5167 0,5167 0,5167 0,5167 0,5167 1,0000 1,0000

0,05 -0,025 62 0,2 0,125 0 0,35 0,275 0 0,5 0,425 0 0,65 0,575 0 0,8 0,725 0 0,95 0,875 0 1,1 1,025 58 1,1 0 Desviacin Estndar = 0,501817

El StatAdvisor Esta opcin ejecuta una tabulacin de frecuencias dividiendo el rango de CONOCE? en intervalos del mismo ancho, y contando el nmero de datos en cada intervalo. Las frecuencias muestran el nmero de datos en cada intervalo, mientras que las frecuencias

relativas muestran las proporciones en cada intervalo.Histograma 80

60 frecuencia

40

20

0 -0,1 0,1 0,3 0,5 CONOCE? 0,7 0,9 1,1

Grfico de Cuantiles 1 0,8 proporcin 0,6 0,4 0,2 0 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 CONOCE?

Tabulacin - CONOCE? Datos/Variable: CONOCE? (1=SI; O=NO) Nmero de observaciones: 120 Nmero de valores distintos: 2 El StatAdvisor Este procedimiento cuenta el nmero de veces que se presentan cada uno de los 2 valores nicos de CONOCE?. A continuacin despliega tablas y grficas de la tabulacin.

Diagrama de Barras de CONOCE?

0

1

0

20

40 frecuencia

60

80

Tabla de Frecuencia para CONOCE? Frecuenci Frecuenci a a Clase Valor Frecuenc Relativa Acumulad ia a 1 0 62 0,5167 62 2 1 58 0,4833 120

Frecuenci a Rel. acum. 0,5167 1,0000

El StatAdvisor {[} Esta tabla muestra el nmero de veces que se ha presentado cada valor de {\} CONOCE? as {]} como porcentajes y estadsticas acumuladas. Por ejemplo, en 62 filas del archivo de {^} datos, CONOCE? es igual a 0. Esto representa 51,6667% de los 120 valores en el {_} archivo. Las dos columnas de la extrema derecha dan los recuentos y porcentajes {`} acumulados, desde el inicio de la tabla hacia abajo.

Diagrama de Sectores de CONOCE? CONOCE? 0 1

48,33%

51,67%

Conclusin: El 51,67% de los encuestados no conocen en fsicamente niguna tienda de ropa de segunda mano. Esto podra darnos a pensar que quizs el medio online sea

atractivo para comprar este tipo de ropa, de hecho, son muchas las empresas de segunda mano que ofertan sus productos va internet. Dona?

Resumen Estadstico para DONA? Recuento 120 Promedio 0,741667 Desviacin Estndar 0,439554 Coeficiente de 59,2656% Variacin Mnimo 0,0 Mximo 1,0 Rango 1,0 Sesgo Estandarizado -5,00091 Curtosis -1,70508 Estandarizada Tabla de Frecuencias para DONA? Lmite Lmite Clase Inferior menor o igual 1 -0,1 2 0,05 3 0,2 4 0,35 5 0,5 6 0,65 7 0,8 8 0,95 mayor de Media = 0,741667 Superio Punto r Medio -0,1 Frecuenc Frecuenci Frecuenci ia a a Frecuenc Relativa Acumulad Rel. ia a Acum. 0 0,0000 0 0,0000 0,2583 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,7417 0,0000 31 31 31 31 31 31 31 120 120 0,2583 0,2583 0,2583 0,2583 0,2583 0,2583 0,2583 1,0000 1,0000

0,05 -0,025 31 0,2 0,125 0 0,35 0,275 0 0,5 0,425 0 0,65 0,575 0 0,8 0,725 0 0,95 0,875 0 1,1 1,025 89 1,1 0 Desviacin Estndar = 0,439554

El StatAdvisor Esta opcin ejecuta una tabulacin de frecuencias dividiendo el rango de DONA? en intervalos del mismo ancho, y contando el nmero de datos en cada intervalo. Las frecuencias muestran el nmero de datos en cada intervalo, mientras que las frecuencias relativas muestran las proporciones en cada intervalo.

Histograma 100 80 frecuencia 60 40 20 0 -0,1 0,1 0,3 0,5 DONA? 0,7 0,9 1,1

Grfico de Cuantiles 1 0,8 proporcin 0,6 0,4 0,2 0 0 0,2 0,4 DONA? 0,6 0,8 1

Tabulacin - DONA? Datos/Variable: DONA? (1=SI; O=NO) Nmero de observaciones: 120 Nmero de valores distintos: 2 El StatAdvisor Este procedimiento cuenta el nmero de veces que se presentan cada uno de los 2 valores nicos de DONA?. A continuacin despliega tablas y grficas de la tabulacin.

Diagrama de Barras de DONA?

0

1

0

20

40

60

80

100

frecuencia

Tabla de Frecuencia para DONA? Frecuenci Frecuenci a a Clase Valor Frecuenc Relativa Acumulad ia a 1 0 31 0,2583 31 2 1 89 0,7417 120

Frecuenci a Rel. acum. 0,2583 1,0000

El StatAdvisor {[} Esta tabla muestra el nmero de veces que se ha presentado cada valor de {\} DONA? as {]} como porcentajes y estadsticas acumuladas. Por ejemplo, en 31 filas del archivo de {^} datos, DONA? es igual a 0. Esto representa 25,8333% de los 120 valores en el archivo. {_} Las dos columnas de la extrema derecha dan los recuentos y porcentajes acumulados, {`} desde el inicio de la tabla hacia abajo.

Diagrama de Sectores de DONA? DONA? 0 25,83% 1

74,17%

Conclusin: El 74,17% de los encuestados estara dispuesto a donar su ropa que no usase. Esto nos es harto beneficioso puesto que 2M se provee de prendas que las personas le regalan, en consecucin de la labor social perseguida por la empresa.

Precio vs calidad?

Resumen Estadstico para PRECIO VS CALIDAD? Recuento 120 Promedio 0,641667 Desviacin Estndar 0,481521 Coeficiente de 75,0423% Variacin Mnimo 0,0 Mximo 1,0 Rango 1,0 Sesgo Estandarizado -2,67606 Curtosis -3,73435 Estandarizada

Tabla de Frecuencias para PRECIO VS CALIDAD? Lmite Lmite Frecuenc ia Clase Inferior Superio Punto Frecuenc Relativa r Medio ia menor o -0,1 0 0,0000 igual 1 -0,1 0,05 -0,025 43 0,3583 2 0,05 0,2 0,125 0 0,0000 3 0,2 0,35 0,275 0 0,0000 4 0,35 0,5 0,425 0 0,0000 5 0,5 0,65 0,575 0 0,0000 6 0,65 0,8 0,725 0 0,0000 7 0,8 0,95 0,875 0 0,0000 8 0,95 1,1 1,025 77 0,6417 mayor de 1,1 0 0,0000 Media = 0,641667 Desviacin Estndar = 0,481521

Frecuenci a Acumulad a 0 43 43 43 43 43 43 43 120 120

Frecuenci a Rel. Acum. 0,0000 0,3583 0,3583 0,3583 0,3583 0,3583 0,3583 0,3583 1,0000 1,0000

Histograma 80

60 frecuencia

40

20

0 -0,1 0,1 0,3 0,5 0,7 0,9 1,1 PRECIO VS CALIDAD?

Grfico de Cuantiles 1 0,8 proporcin 0,6 0,4 0,2 0 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 PRECIO VS CALIDAD?

Tabulacin - PRECIO VS CALIDAD? Datos/Variable: PRECIO VS CALIDAD? (1=SI; O=NO) Nmero de observaciones: 120 Nmero de valores distintos: 2 El StatAdvisor Este procedimiento cuenta el nmero de veces que se presentan cada uno de los 2 valores nicos de PRECIO VS CALIDAD?. A continuacin despliega tablas y grficas de la tabulacin.

Diagrama de Barras de PRECIO VS CALIDAD?

0

1

0

20

40 frecuencia

60

80

Tabla de Frecuencia para PRECIO VS CALIDAD? Frecuenci Frecuenci Frecuenci a a a Clase Valor Frecuenc Relativa Acumulad Rel. ia a acum. 1 0 43 0,3583 43 0,3583 2 1 77 0,6417 120 1,0000 El StatAdvisor {[} Esta tabla muestra el nmero de veces que se ha presentado cada valor de {\} PRECIO VS {]} CALIDAD? as como porcentajes y estadsticas acumuladas. Por ejemplo, en 43 filas del archivo de datos, PRECIO VS CALIDAD? es igual a 0. Esto representa {^} 35,8333% de {_} los 120 valores en el archivo. Las dos columnas de la extrema derecha dan los recuentos {`} y porcentajes acumulados, desde el inicio de la tabla hacia abajo.

Diagrama de Sectores de PRECIO VS CALIDAD? PRECIO VS CALIDAD? 0 1 35,83%

64,17%

Conclusin: El 64,17% de los encuestados valoran ms el precio que la calidad ante la actual coyuntura econmica. Esto nos vendr bien, puesto que nuestros productos sern muy competitivos en precio.

A continuacin, pasemos a desarrollar un ANLISIS BIVARIANTE:

Mujer y compra:

Anlisis Multivariado Datos/Variables: MUJER? (1=SI; O=NO) COMPRA? (1=SI; O=NO) Existen 120 casos completos a utilizarse en los clculos. El StatAdvisor Este procedimiento est diseado para resumir varias columnas de datos cuantitativos. Calcular varios estadsticos, incluyendo correlaciones, covarianzas y correlaciones parciales. En el procedimiento tambin estn incluidas una serie de grficas multivariadas, que proporcionan vistas interesantes de los datos. Use los conos de Opciones Tabulares y de Opciones Grficas en la barra de herramientas para anlisis, para acceder a estos diferentes procedimientos. Despus de este procedimiento, tal vez quiera seleccionar otro para construir un modelo estadstico de sus datos. Dependiendo de sus objetivos, uno de varios procedimientos podra ser apropiado. A continuacin se presenta una lista de objetivos con una indicacin del procedimiento que podra ser apropiado: OBJETIVO: Construir un modelo para predecir una variable dados los valores de una ms variables. PROCEDIMIENTO: Relacionar - Varios Factores - Regresin Mltiple OBJETIVO: Agrupar filas de datos con caractersticas similares. PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Anlisis de Conglomerados OBJETIVO: Desarrollar un mtodos para predecir a cul de varios grupos pertenencen nuevas filas. PROCEDIMIENTO: Relacionar - Mtodos de Clasificacin - Anlisis Discriminante OBJETIVO: Reducir el nmero de columnas a un conjunto ms pequeo de medidas significativas. PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Anlisis Factorial OBJETIVO: Determina que combinacin de columnas contribuyen con la mayor variabilidad en los datos. PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Componentes Principales OBJETIVO: Encontrar combinaciones de las columnas que estn fuertemente asociadas entre s.

PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Correlaciones Cannicas

MUJER?

COMPRA?

Resumen Estadstico MUJER ? Recuento 120 Promedio 0,5 Desviacin Estndar 0,502096 Coeficiente de 100,419% Variacin Mnimo 0,0 Mximo 1,0 Rango 1,0 Sesgo Estandarizado 0,0 Curtosis -4,54858 Estandarizada COMPRA ? 120 0,558333 0,498668 89,3136% 0,0 1,0 1,0 -1,06402 -4,41986

Tabulacin Cruzada - COMPRA? por MUJER? Variable para Filas: COMPRA? (1=SI; O=NO) Variable para Columnas: MUJER? (1=SI; O=NO) Nmero de Observaciones: 120 Nmero de filas: 2 Nmero de columnas: 2 El StatAdvisor Este procedimiento construye una tabla de dos entradas mostrando la frecuencia de ocurrencia de los pares de valores nicos de COMPRA? y MUJER?. Construye una tabla de contingencia de 2 por 2 para los datos, y despliega los resultados en diferentes

formas. De particular inters son las pruebas de independencia entre filas y columnas, las cuales pueden seleccionarse de la lista de Opciones Tabulares.

Diagrama de Barras para COMPRA? segn MUJER? MUJER? 0 1

0 COMPRA? 1 0

10

20 frecuencia

30

40

Tabla de Frecuencias para COMPRA? por MUJER? 0 1 Total por Fila 0 28 25 53 23,33% 20,83 44,17% % 1 32 35 67 26,67% 29,17 55,83% % Total por 60 60 120 Columna 50,00% 50,00 100,00% % Contenido de las celdas: Frecuencia Observada Porcentaje de la Tabla El StatAdvisor Esta tabla muestra con qu frecuencia se presentan los 2 valores de COMPRA? junto con cada uno de los 2 valores de MUJER?. El primer nmero de cada celda en la tabla es el recuento o frecuencia. El segundo nmero muestra el porcentaje de toda la tabla que representa esa celda. Por ejemplo, hubo 28 veces en las que COMPRA? es igual a 0 y MUJER? es igual a 0. Esto representa el 23,3333% del total de las 120 observaciones.

Grfico de Mosaico para COMPRA? segn MUJER? MUJER? 0 1

0

1

Concusin: La mayora de los encuestados que realizan compras de ropa de segunda mano son mujeres. Esto nos indicar que son ellas nuestro principal cliente objetivo.

Mujer y conoce?

Anlisis Multivariado Datos/Variables: MUJER? (1=SI; O=NO) CONOCE? (1=SI; O=NO) Existen 120 casos completos a utilizarse en los clculos. El StatAdvisor Este procedimiento est diseado para resumir varias columnas de datos cuantitativos. Calcular varios estadsticos, incluyendo correlaciones, covarianzas y correlaciones parciales. En el procedimiento tambin estn incluidas una serie de grficas multivariadas, que proporcionan vistas interesantes de los datos. Use los conos de Opciones Tabulares y de Opciones Grficas en la barra de herramientas para anlisis, para acceder a estos diferentes procedimientos. Despus de este procedimiento, tal vez quiera seleccionar otro para construir un modelo estadstico de sus datos. Dependiendo de sus objetivos, uno de varios procedimientos podra ser apropiado. A continuacin se presenta una lista de objetivos con una indicacin del procedimiento que podra ser apropiado: OBJETIVO: Construir un modelo para predecir una variable dados los valores de una ms variables. PROCEDIMIENTO: Relacionar - Varios Factores - Regresin Mltiple OBJETIVO: Agrupar filas de datos con caractersticas similares. PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Anlisis de Conglomerados

OBJETIVO: Desarrollar un mtodos para predecir a cul de varios grupos pertenencen nuevas filas. PROCEDIMIENTO: Relacionar - Mtodos de Clasificacin - Anlisis Discriminante OBJETIVO: Reducir el nmero de columnas a un conjunto ms pequeo de medidas significativas. PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Anlisis Factorial OBJETIVO: Determina que combinacin de columnas contribuyen con la mayor variabilidad en los datos. PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Componentes Principales OBJETIVO: Encontrar combinaciones de las columnas que estn fuertemente asociadas entre s. PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Correlaciones Cannicas

MUJER?

CONOCE?

Resumen Estadstico MUJER ? Recuento 120 Promedio 0,5 Desviacin Estndar 0,502096 Coeficiente de 100,419% Variacin Mnimo 0,0 Mximo 1,0 Rango 1,0 Sesgo Estandarizado 0,0 Curtosis -4,54858 Estandarizada CONOCE ? 120 0,483333 0,501817 103,824% 0,0 1,0 1,0 0,302098 -4,53821

Tabulacin Cruzada - CONOCE? por MUJER? Variable para Filas: CONOCE? (1=SI; O=NO)

Variable para Columnas: MUJER? (1=SI; O=NO) Nmero de Observaciones: 120 Nmero de filas: 2 Nmero de columnas: 2 El StatAdvisor Este procedimiento construye una tabla de dos entradas mostrando la frecuencia de ocurrencia de los pares de valores nicos de CONOCE? y MUJER?. Construye una tabla de contingencia de 2 por 2 para los datos, y despliega los resultados en diferentes formas. De particular inters son las pruebas de independencia entre filas y columnas, las cuales pueden seleccionarse de la lista de Opciones Tabulares.

Diagrama de Barras para CONOCE? segn MUJER? MUJER? 0 1

0 CONOCE? 1 0

10

20 frecuencia

30

40

Tabla de Frecuencias para CONOCE? por MUJER? 0 1 Total por Fila 0 26 36 62 21,67% 30,00 51,67% % 1 34 24 58 28,33% 20,00 48,33% % Total por 60 60 120 Columna 50,00% 50,00 100,00% % Contenido de las celdas: Frecuencia Observada Porcentaje de la Tabla El StatAdvisor Esta tabla muestra con qu frecuencia se presentan los 2 valores de CONOCE? junto con cada uno de los 2 valores de MUJER?. El primer nmero de cada celda en la tabla es el recuento o frecuencia. El segundo nmero muestra el porcentaje de toda la tabla que

representa esa celda. Por ejemplo, hubo 26 veces en las que CONOCE? es igual a 0 y MUJER? es igual a 0. Esto representa el 21,6667% del total de las 120 observaciones.

Grfico de Mosaico para CONOCE? segn MUJER? MUJER? 0 1 0

1

Conclusin: Los hombres son los que ms tiendas de ropa de segunda mano conocen. Este dato no nos beneficia, a priori, por que son las mujeres nuestro principal cliente objetivo, pero tambin es importante saber que ellos son conocedores de estos establecimientos.

Mujer y dona?

Anlisis Multivariado Datos/Variables: MUJER? (1=SI; O=NO) DONA? (1=SI; O=NO) Existen 120 casos completos a utilizarse en los clculos. El StatAdvisor Este procedimiento est diseado para resumir varias columnas de datos cuantitativos. Calcular varios estadsticos, incluyendo correlaciones, covarianzas y correlaciones parciales. En el procedimiento tambin estn incluidas una serie de grficas multivariadas, que proporcionan vistas interesantes de los datos. Use los conos de Opciones Tabulares y de Opciones Grficas en la barra de herramientas para anlisis, para acceder a estos diferentes procedimientos. Despus de este procedimiento, tal vez quiera seleccionar otro para construir un modelo estadstico de sus datos. Dependiendo de sus objetivos, uno de varios procedimientos podra ser apropiado. A continuacin se presenta una lista de objetivos con una indicacin del procedimiento que podra ser apropiado:

OBJETIVO: Construir un modelo para predecir una variable dados los valores de una ms variables. PROCEDIMIENTO: Relacionar - Varios Factores - Regresin Mltiple OBJETIVO: Agrupar filas de datos con caractersticas similares. PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Anlisis de Conglomerados OBJETIVO: Desarrollar un mtodos para predecir a cul de varios grupos pertenencen nuevas filas. PROCEDIMIENTO: Relacionar - Mtodos de Clasificacin - Anlisis Discriminante OBJETIVO: Reducir el nmero de columnas a un conjunto ms pequeo de medidas significativas. PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Anlisis Factorial OBJETIVO: Determina que combinacin de columnas contribuyen con la mayor variabilidad en los datos. PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Componentes Principales OBJETIVO: Encontrar combinaciones de las columnas que estn fuertemente asociadas entre s. PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Correlaciones Cannicas

MUJER?

DONA?

Resumen Estadstico MUJER ? Recuento 120 Promedio 0,5 Desviacin Estndar 0,502096 Coeficiente de 100,419% Variacin Mnimo 0,0 Mximo 1,0 DONA? 120 0,741667 0,439554 59,2656% 0,0 1,0

Rango 1,0 1,0 Sesgo Estandarizado 0,0 -5,00091 Curtosis -4,54858 -1,70508 Estandarizada Tabulacin Cruzada - DONA? por MUJER? Variable para Filas: DONA? (1=SI; O=NO) Variable para Columnas: MUJER? (1=SI; O=NO) Nmero de Observaciones: 120 Nmero de filas: 2 Nmero de columnas: 2 El StatAdvisor Este procedimiento construye una tabla de dos entradas mostrando la frecuencia de ocurrencia de los pares de valores nicos de DONA? y MUJER?. Construye una tabla de contingencia de 2 por 2 para los datos, y despliega los resultados en diferentes formas. De particular inters son las pruebas de independencia entre filas y columnas, las cuales pueden seleccionarse de la lista de Opciones Tabulares.

Diagrama de Barras para DONA? segn MUJER? MUJER? 0 1

0 DONA? 1 0

10

20

30

40

50

frecuencia

Tabla de Frecuencias para DONA? por MUJER? 0 1 Total por Fila 0 18 13 31 15,00% 10,83 25,83% % 1 42 47 89 35,00% 39,17 74,17% % Total por 60 60 120 Columna 50,00% 50,00 100,00% % Contenido de las celdas:

Frecuencia Observada Porcentaje de la Tabla El StatAdvisor Esta tabla muestra con qu frecuencia se presentan los 2 valores de DONA? junto con cada uno de los 2 valores de MUJER?. El primer nmero de cada celda en la tabla es el recuento o frecuencia. El segundo nmero muestra el porcentaje de toda la tabla que representa esa celda. Por ejemplo, hubo 18 veces en las que DONA? es igual a 0 y MUJER? es igual a 0. Esto representa el 15,0% del total de las 120 observaciones.

Grfico de Mosaico para DONA? segn MUJER? MUJER? 0 1

0

1

Conclusin: La mayora de las prendas las donan las mujeres, lo cual nos vendr de maravilla dado que ellas son nuestro principal cliente objetivo y as tendremos suficientes mercancias. Mujer y precio?

Anlisis Multivariado Datos/Variables: MUJER? (1=SI; O=NO) PRECIO VS CALIDAD? (1=SI; O=NO) Existen 120 casos completos a utilizarse en los clculos. El StatAdvisor Este procedimiento est diseado para resumir varias columnas de datos cuantitativos. Calcular varios estadsticos, incluyendo correlaciones, covarianzas y correlaciones parciales. En el procedimiento tambin estn incluidas una serie de grficas multivariadas, que proporcionan vistas interesantes de los datos. Use los conos de Opciones Tabulares y de Opciones Grficas en la barra de herramientas para anlisis, para acceder a estos diferentes procedimientos.

Despus de este procedimiento, tal vez quiera seleccionar otro para construir un modelo estadstico de sus datos. Dependiendo de sus objetivos, uno de varios procedimientos podra ser apropiado. A continuacin se presenta una lista de objetivos con una indicacin del procedimiento que podra ser apropiado: OBJETIVO: Construir un modelo para predecir una variable dados los valores de una ms variables. PROCEDIMIENTO: Relacionar - Varios Factores - Regresin Mltiple OBJETIVO: Agrupar filas de datos con caractersticas similares. PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Anlisis de Conglomerados OBJETIVO: Desarrollar un mtodos para predecir a cul de varios grupos pertenencen nuevas filas. PROCEDIMIENTO: Relacionar - Mtodos de Clasificacin - Anlisis Discriminante OBJETIVO: Reducir el nmero de columnas a un conjunto ms pequeo de medidas significativas. PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Anlisis Factorial OBJETIVO: Determina que combinacin de columnas contribuyen con la mayor variabilidad en los datos. PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Componentes Principales OBJETIVO: Encontrar combinaciones de las columnas que estn fuertemente asociadas entre s. PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Correlaciones Cannicas

MUJER?

PRECIO VS CALIDAD?

Resumen Estadstico MUJER ? Recuento 120 Promedio 0,5 Desviacin Estndar 0,502096 PRECIO VS CALIDAD? 120 0,641667 0,481521

Coeficiente de Variacin Mnimo Mximo Rango Sesgo Estandarizado Curtosis Estandarizada

100,419% 75,0423% 0,0 1,0 1,0 0,0 -4,54858 0,0 1,0 1,0 -2,67606 -3,73435

Tabulacin Cruzada - PRECIO VS CALIDAD? por MUJER? Variable para Filas: PRECIO VS CALIDAD? (1=SI; O=NO) Variable para Columnas: MUJER? (1=SI; O=NO) Nmero de Observaciones: 120 Nmero de filas: 2 Nmero de columnas: 2 El StatAdvisor Este procedimiento construye una tabla de dos entradas mostrando la frecuencia de ocurrencia de los pares de valores nicos de PRECIO VS CALIDAD? y MUJER?. Construye una tabla de contingencia de 2 por 2 para los datos, y despliega los resultados en diferentes formas. De particular inters son las pruebas de independencia entre filas y columnas, las cuales pueden seleccionarse de la lista de Opciones Tabulares.

Diagrama de Barras para PRECIO VS CALIDAD? segn MUJER? MUJER? 0 1

PRECIO VS CALIDAD?

0

1

0

10

20 frecuencia

30

40

Tabla de Frecuencias para PRECIO VS CALIDAD? por MUJER? 0 1 Total por Fila 0 22 21 43 18,33% 17,50 35,83% % 1 38 39 77 31,67% 32,50 64,17% % Total por 60 60 120

Columna 50,00% Contenido de las celdas: Frecuencia Observada Porcentaje de la Tabla El StatAdvisor Esta tabla muestra con qu frecuencia se presentan los 2 valores de PRECIO VS CALIDAD? junto con cada uno de los 2 valores de MUJER?. El primer nmero de cada celda en la tabla es el recuento o frecuencia. El segundo nmero muestra el porcentaje de toda la tabla que representa esa celda. Por ejemplo, hubo 22 veces en las que PRECIO VS CALIDAD? es igual a 0 y MUJER? es igual a 0. Esto representa el 18,3333% del total de las 120 observaciones. 50,00 % 100,00%

Grfico de Mosaico para PRECIO VS CALIDAD? segn MUJER? MUJER? 0 1

0

1

Conclusin: La mayora de las mujeres le han dado ms valor que los hombres al precio respecto a la calidad de las prendas como consecuencia irremisible de la crisis actual. Este tambin es un dato que nos beneficia, puesto que si ellas son nuestro cliente objetivo y nuestra empresa se caracteriza por sus precios bajos, les ser muy atractivo consumir nuestros productos.

Por ultimo, realicemos un ANLISIS MULTIVARIANTE:

Mujer, compra y dona?

Anlisis Multivariado Datos/Variables: MUJER? (1=SI; O=NO) COMPRA? (1=SI; O=NO) DONA? (1=SI; O=NO)

Existen 120 casos completos a utilizarse en los clculos. El StatAdvisor Este procedimiento est diseado para resumir varias columnas de datos cuantitativos. Calcular varios estadsticos, incluyendo correlaciones, covarianzas y correlaciones parciales. En el procedimiento tambin estn incluidas una serie de grficas multivariadas, que proporcionan vistas interesantes de los datos. Use los conos de Opciones Tabulares y de Opciones Grficas en la barra de herramientas para anlisis, para acceder a estos diferentes procedimientos. Despus de este procedimiento, tal vez quiera seleccionar otro para construir un modelo estadstico de sus datos. Dependiendo de sus objetivos, uno de varios procedimientos podra ser apropiado. A continuacin se presenta una lista de objetivos con una indicacin del procedimiento que podra ser apropiado: OBJETIVO: Construir un modelo para predecir una variable dados los valores de una ms variables. PROCEDIMIENTO: Relacionar - Varios Factores - Regresin Mltiple OBJETIVO: Agrupar filas de datos con caractersticas similares. PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Anlisis de Conglomerados OBJETIVO: Desarrollar un mtodos para predecir a cul de varios grupos pertenencen nuevas filas. PROCEDIMIENTO: Relacionar - Mtodos de Clasificacin - Anlisis Discriminante OBJETIVO: Reducir el nmero de columnas a un conjunto ms pequeo de medidas significativas. PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Anlisis Factorial OBJETIVO: Determina que combinacin de columnas contribuyen con la mayor variabilidad en los datos. PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Componentes Principales OBJETIVO: Encontrar combinaciones de las columnas que estn fuertemente asociadas entre s. PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Correlaciones Cannicas

MUJER?

COMPRA?

DONA?

Resumen Estadstico MUJER ? Recuento 120 Promedio 0,5 Desviacin Estndar 0,502096 Coeficiente de 100,419% Variacin Mnimo 0,0 Mximo 1,0 Rango 1,0 Sesgo Estandarizado 0,0 Curtosis -4,54858 Estandarizada COMPRA ? 120 0,558333 0,498668 89,3136% 0,0 1,0 1,0 -1,06402 -4,41986 DONA? 120 0,741667 0,439554 59,2656% 0,0 1,0 1,0 -5,00091 -1,70508

El StatAdvisor Esta tabla muestra varios estadsticos para cada una de las 3 columnas de datos. Para probar diferencias significativas entre las medias de las columnas, seleccione Tabla ANOVA de la lista de Opciones Tabulares. Selecciones Grfico de Medias de la lista de Opciones Grficas para mostrar grficamente las medias. ADVERTENCIA: El sesgo estandarizado y la curtosis estandarizada se encuentran fuera del rango de -2 a +2 para 3 columnas. Esto indica algo de no normalidad significativa en los datos, lo cual viola el supuesto de que los datos provienen de distribuciones normales. Tal vez quisiera transformar los datos, utilizar la prueba de Kruskal-Wallis para comparar las medianas en lugar de las medias.

Dispersin segn Muestra 1 0,8 respuesta 0,6 0,4 0,2 0 MUJER? COMPRA? DONA?

Tabla ANOVA Fuente Suma de Cuadrados Entre 3,81667 grupos Intra 82,5833 grupos Total 86,4 (Corr.)

Gl 2

Cuadrado Medio 1,90833

Razn-F 8,25

Valor-P 0,0003

357 0,231326 359

El StatAdvisor La tabla ANOVA descompone la varianza de los datos en dos componentes: un componente entre-grupos y un componente dentro-de-grupos. La razn-F, que en este caso es igual a 8,24955, es el cociente entre el estimado entre-grupos y el estimado dentro-de-grupos. Puesto que el valor-P de la prueba-F es menor que 0,05, existe una diferencia estadsticamente significativa entre las medias de las 3 variables con un nivel del 95,0% de confianza. Para determinar cules medias son significativamente diferentes de otras, seleccione Pruebas de Mltiples Rangos, de la lista de Opciones Tabulares.

ANOVA Grfico para MUJER?

MUJER? COMPRA? Grupos

DONA?

P = 0,0003

Residuos -1,4 -0,4 0,6 1,6 2,6

Pruebas de Mltiple Rangos Mtodo: 95,0 porcentaje LSD Casos Media Grupos Homogneos X MUJER? 120 0,5 COMPRA 120 0,55833 X ? 3 DONA? 120 0,74166 X 7 Contraste Sig. Diferencia +/Lmites -0,0583333 0,122113

MUJER? COMPRA? MUJER? - DONA? * -0,241667 0,122113 COMPRA? * -0,183333 0,122113 DONA? * indica una diferencia significativa. El StatAdvisor Esta tabla aplica un procedimiento de comparacin multiple para determinar cules medias son significativamente diferentes de otras. La mitad inferior de la salida muestra las diferencias estimadas entre cada par de medias. El asterisco que se encuentra al lado de los 2 pares indica que estos pares muestran diferencias estadsticamente significativas con un nivel del 95,0% de confianza. En la parte superior de la pgina, se han identificado 2 grupos homogneos segn la alineacin de las X's en columnas. No existen diferencias estadsticamente significativas entre aquellos niveles que compartan una misma columna de X's. El mtodo empleado actualmente para discriminar entre las medias es el procedimiento de diferencia mnima significativa (LSD) de Fisher. Con este mtodo hay un riesgo del 5,0% al decir que cada par de medias es significativamente diferente, cuando la diferencia real es igual a 0.

Medias y 95,0% de Fisher LSD 0,83

0,73 Media

0,63

0,53

0,43 MUJER? COMPRA? DONA?

Mujer, compra y precio?

Anlisis Multivariado Datos/Variables: MUJER? (1=SI; O=NO) COMPRA? (1=SI; O=NO) PRECIO VS CALIDAD? (1=SI; O=NO) Existen 120 casos completos a utilizarse en los clculos. El StatAdvisor Este procedimiento est diseado para resumir varias columnas de datos cuantitativos. Calcular varios estadsticos, incluyendo correlaciones, covarianzas y correlaciones parciales. En el procedimiento tambin estn incluidas una serie de grficas multivariadas, que proporcionan vistas interesantes de los datos. Use los conos de Opciones Tabulares y de Opciones Grficas en la barra de herramientas para anlisis, para acceder a estos diferentes procedimientos. Despus de este procedimiento, tal vez quiera seleccionar otro para construir un modelo estadstico de sus datos. Dependiendo de sus objetivos, uno de varios procedimientos podra ser apropiado. A continuacin se presenta una lista de objetivos con una indicacin del procedimiento que podra ser apropiado: OBJETIVO: Construir un modelo para predecir una variable dados los valores de una ms variables. PROCEDIMIENTO: Relacionar - Varios Factores - Regresin Mltiple OBJETIVO: Agrupar filas de datos con caractersticas similares. PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Anlisis de Conglomerados

OBJETIVO: Desarrollar un mtodos para predecir a cul de varios grupos pertenencen nuevas filas. PROCEDIMIENTO: Relacionar - Mtodos de Clasificacin - Anlisis Discriminante OBJETIVO: Reducir el nmero de columnas a un conjunto ms pequeo de medidas significativas. PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Anlisis Factorial OBJETIVO: Determina que combinacin de columnas contribuyen con la mayor variabilidad en los datos. PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Componentes Principales OBJETIVO: Encontrar combinaciones de las columnas que estn fuertemente asociadas entre s. PROCEDIMIENTO: Describir - Mtodos Multivariados - Correlaciones Cannicas

MUJER?

COMPRA?

PRECIO VS CALIDAD?

Resumen Estadstico MUJER ? Recuento 120 Promedio 0,5 Desviacin Estndar 0,502096 Coeficiente de 100,419% Variacin Mnimo 0,0 Mximo 1,0 Rango 1,0 Sesgo Estandarizado 0,0 Curtosis -4,54858 Estandarizada Tabla ANOVA Fuente Suma de COMPRA ? 120 0,558333 0,498668 89,3136% 0,0 1,0 1,0 -1,06402 -4,41986 PRECIO VS CALIDAD? 120 0,641667 0,481521 75,0423% 0,0 1,0 1,0 -2,67606 -3,73435

Gl

Cuadrado

Razn-F

Valor-P

Entre grupos Intra grupos Total (Corr.)

Cuadrados 1,21667 87,1833 88,4

2

Medio 0,608333

2,49

0,0843

357 0,244211 359

El StatAdvisor La tabla ANOVA descompone la varianza de los datos en dos componentes: un componente entre-grupos y un componente dentro-de-grupos. La razn-F, que en este caso es igual a 2,49102, es el cociente entre el estimado entre-grupos y el estimado dentro-de-grupos. Puesto que el valor-P de la razn-F es mayor o igual que 0,05, no existe una diferencia estadsticamente significativa entre las medias de las 3 variables con un nivel del 95,0% de confianza.

ANOVA Grfico para COMPRA?

MUJER? Grupos

COMPRA?

PRECIO VS CALIDAD? P = 0,0843

Residuos -0,9 -0,5 -0,1 0,3 0,7 1,1

Pruebas de Mltiple Rangos Mtodo: 95,0 porcentaje LSD Casos Media MUJER? COMPRA? PRECIO VS CALIDAD? Contraste COMPRA? - MUJER? COMPRA? - PRECIO VS CALIDAD? MUJER? - PRECIO VS CALIDAD? 120 120 120 Grupos Homogneos X 0,5 0,55833 XX 3 0,64166 X 7 Sig. Diferencia +/Lmites 0,0583333 0,125467 -0,0833333 0,125467 * -0,141667 0,125467

* indica una diferencia significativa. El StatAdvisor Esta tabla aplica un procedimiento de comparacin multiple para determinar cules medias son significativamente diferentes de otras. La mitad inferior de la salida muestra las diferencias estimadas entre cada par de medias. Se ha colocado un asterisco junto a 1 par, indicando que este par muestra diferencias estadsticamente significativas con un nivel del 95,0% de confianza. En la parte superior de la pgina, se han identificado 2 grupos homogneos segn la alineacin de las X's en columnas. No existen diferencias estadsticamente significativas entre aquellos niveles que compartan una misma columna de X's. El mtodo empleado actualmente para discriminar entre las medias es el procedimiento de diferencia mnima significativa (LSD) de Fisher. Con este mtodo hay un riesgo del 5,0% al decir que cada par de medias es significativamente diferente, cuando la diferencia real es igual a 0.

Medias y 95,0% de Fisher LSD 0,73 0,68 0,63 Media 0,58 0,53 0,48 0,43 COMPRA? MUJER? PRECIO VS CALIDAD?

APLICACIN PRCTICA 12Para comenzar la actividad del nuevo negocio debemos, previamente, realizar una serie de trmites con sus respectivos documentos legales. Para el caso que nos ocupa, una sociedad limitada, los pasos sera los cuatro siguientes:

1.-TRMITES DE CONSTITUCIN DE LA SOCIEDAD - Certificado Negativo del Nombre Es una certificacin acreditativa de que el nombre elegido para la sociedad no coincide con el de otra existente. Documentos a presentar: Instancia oficial con los nombres elegidos (un mximo de tres por orden de preferencia). Plazo: Antes de ir al notario. La Validez del nombre concedido es de 3 meses (Real Decreto 158/2008). Pasado este plazo debe renovarse, siempre que no hayan transcurrido ms de 6 meses, ya que entonces habr caducado definitivamente. Lugar: Registro Mercantil Central (C/Prncipe de Vergara 94 - Madrid). - Apertura de cuenta bancaria a nombre de la sociedad Una vez tenga el certificado de denominacin, debe acudir a una entidad bancaria para abrir una cuenta a nombre de la "sociedad en constitucin", ingresando el capital mnimo inicial de la sociedad (3.006 Euros para la Sociedad Limitada -ntegramente desembolsado- y 60.101 Euros para la Sociedad Annima -desembolsado al menos el 25%-). El banco entregar un certificado que habr que presentar al Notario. Con posterioridad, puede utilizarse el dinero ingresado. - Elaboracin de los Estatutos y Escritura de Constitucin Los estatutos son las normas que van a regir la sociedad (nombre, objeto social, capital social, domicilio social, rgimen de participacin de cada socio...). Es recomendable ponerse en manos de un abogado para que los redacte, o bien contactar con la Notaria. A continuacin tenis que pasar por el notario para firmar la escritura de constitucin de la sociedad, es tal vez el trmite ms caro pero sin el no es posible inscribir la sociedad en el Registro Mercantil. Es necesario presentar: El certificado de denominacin del Registro Mercantil Central El certificado bancario Los Estatutos Sociales, si los llevamos nosotros y no los hace la Notara D.N.I de todos los socios

- Liquidacin del Impuesto de Transmisiones Patrimoniales Es un impuesto que grava la constitucin, aumento de capital, fusin, transformacin o disolucin de una sociedad. Tendris que pagar el 1% del capital inicial que pongis en los estatutos. Documentos a presentar: Impreso modelo 600, primera copia y copia simple de la escritura de constitucin, fotocopia del CIF provisional (por lo que antes has debido pasarte por hacienda a solicitar el CIF provisional).

Lugar: Consejera de Hacienda de la Comunidad Autnoma correspondiente. Plazo: 30 das hbiles a partir del otorgamiento de la escritura. -Inscripcin en el Registro Mercantil La Sociedad Annima debe presentarse a inscripcin en el plazo de 1 mes desde el otorgamiento de la escritura de constitucin por el notario, y la Sociedad Limitada en el de 2 meses. El Registro Mercantil ser el correspondiente al domicilio social que se hayan fijado en los Estatutos. Para realizar la inscripcin, hay que presentar:

Certificado de denominacin del Registro Mercantil Central Primera copia de la Escritura Ejemplares del modelo 600 (ITP) abonado anteriormente

Habr que pagar una provisin de fondos al hacer la entrega, y el resto cuando se retire. Lo normal es que soliciten un telfono o fax para comunicar cuando se puede retirar (depender del Registro). Una vez inscrita, la sociedad adquiere personalidad jurdica.

2.-TRMITES EN HACIENDA -Solicitud del Cdigo de Identificacin Fiscal (CIF) Sirve para identificar a la sociedad a efectos fiscales, a diferencia del empresario individual que se identifica con su NIF. En un principio se otorga un CIF provisional para empezar a funcionar, debiendo canjearlo por el definitivo en un plazo de 6 meses. Documentos a presentar: Impreso modelo 036, original y copia simple de la escritura de constitucin, fotocopia del DNI del solicitante si es un socio o fotocopia del poder notarial si es un apoderado. Plazo: 30 das a partir del otorgamiento de la escritura. Luego hay 6 meses para retirar el CIF definitivo. Lugar: Administracin o Delegacin de la Agencia Estatal de la Admn. Tributaria correspondiente al domicilio fiscal de la sociedad. -Alta en el Impuesto de Actividades Econmicas (IAE) Es un tributo de carcter local, que grava el ejercicio de actividades empresariales, profesionales o artsticas, se ejerzan o no en local. Es obligatorio para toda sociedad, empresario o profesional. Se presentarn tantas altas como actividades se vayan a ejercer. A partir del 1 de enero de 2003, estn exentos del pago de este impuesto, las personas fsicas, las sociedades civiles y sociedades mercantiles, que tengan un importe neto de la cifra de negocios inferior a 1.000.000 de euros. La declaracin de alta, modificacin y

baja del IAE, en caso de sujetos pasivos que estn exentos del mismo por todas las actividades que desarrollen, se llevar a cabo a travs del modelo 036 (Declaracin Censal). En caso de que cualquiera de sus actividades tribute en el IAE presentar el modelo 840. Documentos a presentar: Si est exento de pago, se har a travs del modelo 036 de Declaracin Censal. En otro caso, debe presentarse el Modelo oficial 840 debidamente cumplimentado, DNI para el empresario individual, CIF para Sociedades, NIF para el apoderado Plazo: 10 das hbiles antes del inicio de la actividad Lugar: Administracin o Delegacin de la Agencia Estatal de la Administracin Tributaria correspondiente al lugar en que se ejerza la actividad. Gastos: Dependen de la actividad a realizar. Las tarifas se aprobaron por Reales Decretos Legislativos 1175/1990, de 28 de Septiembre y 1259/1991, de 2 de agosto. -Declaracin censal (IVA) Es la declaracin de comienzo, modificacin o cese de actividad, que han de presentar a efectos fiscales los empresarios, los profesionales y otros obligados tributarios Documentos a presentar: Modelo oficial 036, NIF o CIF (para sociedades) y Alta en el IAE Plazo: Antes del inicio de la actividad. Lugar: Administracin de Hacienda