UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE CONTADURÍA Y ADMINISTRACIÓN

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO
FACULTAD DE CONTADURÍA Y ADMINISTRACIÓN
MÉTODOS CUANTITATIVOS APLICADOS A LA ADMINISTRACIÓN
Caso N° 1 Estadística Descriptiva
Caso modificado para fines didácticos. Fuente: Anderson, Sweeney y Williams, Estadística para Administración y Economía 8ª. ed.
México, Thomson, 2004
“El Corte Inglés, S.A.”
Esta empresa opera una cadena de supermercados en Madrid, Barcelona y Sevilla. Una
campaña de promoción ha anunciado la política de ofrecer una nueva tarjeta de crédito con
la cual los clientes de El Corte Inglés tienen la opción de pagar sus compras con tarjetas de
crédito como Visa y Master Card, además de las opciones normales de contado y cheque
personal. La política se está implementando en forma tentativa, con la esperanza de que la
opción de tarjeta de crédito anime a los clientes a comprar más.
Después del primer mes de funcionamiento, se seleccionó una muestra de 100 clientes
durante un periodo de una semana. Se reunieron datos sobre el método de pago y sobre
cuánto gastó cada uno de los clientes. Antes de la nueva política de tarjeta de crédito, más o
menos 50% de los clientes pagaban al contado y el resto con cheque.
FASE 1:
Emplear los métodos tabulares y gráficos de la estadística descriptiva para resumir los datos
de la muestra de la siguiente tabla. Con dicha información, redactar un informe gerencial
que deberá contener los siguientes puntos:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Una distribución de frecuencias para el método de pago.
Un histograma absoluto y otro relativo para la forma de pago.
La gráfica sectorial (de pastel) para la forma de pago.
Una distribución de frecuencias para la cantidad gastada con cada forma de pago.
Gráficas ojivas (ambas) para la cantidad gastada con cada método de pago.
Una tabulación cruzada para las variables método de pago y cantidad gastada.
N°
Monto Forma de Pago
Cliente
($)
1 28.58 Cheque
2 52.04 Cheque
3
7.41 Efectivo
4 11.17 Efectivo
Tarjeta de
5 43.79 Crédito
6 48.95 Cheque
7 57.59 Cheque
8 27.60 Cheque
Tarjeta de
9 26.91 Crédito
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
9.00 Efectivo
12.07 Efectivo
Tarjeta de
54.19 Crédito
58.11 Cheque
58.64 Cheque
7.22 Efectivo
16.69 Efectivo
Tarjeta de
48.11 Crédito
58.75 Cheque
Tarjeta de
25.57 Crédito
42.69 Cheque
14.28 Efectivo
16.28 Efectivo
11.77 Efectivo
15.07 Efectivo
36.48 Cheque
31.07 Cheque
18.77 Cheque
Tarjeta de
57.55 Crédito
4.34 Efectivo
30.60 Cheque
55.40 Cheque
35.38 Cheque
7.02 Efectivo
Tarjeta de
27.66 Crédito
Tarjeta de
44.53 Crédito
40.51 Cheque
1.09 Efectivo
59.78 Cheque
21.11 Cheque
2.87 Efectivo
52.87 Cheque
Tarjeta de
55.21 Crédito
20.48 Efectivo
Tarjeta de
19.78 Crédito
45
46
47
48
49
50
8.81 Efectivo
2.67 Cheque
16.38 Efectivo
Tarjeta de
46.24 Crédito
72.46 Cheque
31.74 Cheque
FASE 2:
Incluir dentro del resumen ejecutivo, la siguiente información, analizando los pagos en
efectivo, con cheque y con tarjeta por separado.
1. Una comparación e interpretación de las medidas de tendencia central
2. Una comparación e interpretación de las medidas de dispersión.
3. Describir la conclusión a la que se puede llegar en base al análisis completo que se
realizó.
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MÉTODOS CUANTITATIVOS APLICADOS A LA ADMINISTRACIÓN
Caso N° 2 Inferencia Estadística: “Starbucks Coffe”
Starbucks es un caso de resonante éxito de restaurantes. Comenzando con su primer
cafetería en 1971, creció a más de 5,200 locales con proyección para llegar a 10,000 en
2005, en los Estados Unidos. Al abrir su primer tienda internacional, a mediados de 1990,
Starbucks ahora opera en más de 22 países (900 cafeterías) fuera de Estados Unidos.
Además de vender bebidas y pasteles, también compra y tuesta granos de café de alta
calidad en varios locales. El objetivo de la compañía es convertirse en la marca más
reconocida y respetada del mundo.
En noviembre de 2001, Starbucks lanzó su tarjeta prepagada. La tarjeta, que tiene entre $5
y $500 dólares, puede usarse en prácticamente cualquier local de Starbucks. La tarjeta fue
tan popular cuando se puso a la venta por primera vez, que a muchas tiendas se les agotó.
Para mediados de 2002, se activaron más de 5’000,000 de éstas tarjetas. Se piensa que la
tarjeta constituyó gran parte del aumento de 7% en ventas de la compañía a principios de
2002, y que atrajo numerosos nuevos clientes a la tienda. Cuando los clientes recargan las
tarjetas, parece que están poniendo más dinero en ellas que el valor inicial de las tarjetas.
Suponiendo que la gerencia de la tienda desea estudiar las razones por las cuales algunas
personas compran éstas tarjetas con cantidades prepagadas más altas que otras personas.
Supongamos que la compañía realiza un estudio de 25 compradores seleccionados
aleatoriamente, contemplando las variables: cantidad del recargo en la tarjeta, edad del
cliente, número de días al mes que el cliente hace una compra en Starbucks, número de
tasas de café que el cliente toma por día e ingresos del cliente:
Cantidad
de tarjeta
prepagada
($)
5
25
10
5
15
50
10
15
5
5
20
35
40
15
200
Días por
mes en
Starbucks
Edad
25
30
27
42
29
25
50
45
32
23
40
35
28
33
40
4
12
10
8
11
12
8
6
16
10
18
12
10
12
15
Tazas de
café por
día
1
5
4
5
8
5
3
5
7
1
5
3
3
2
5
Ingresos
(en miles
de $)
20
35
30
30
25
60
30
35
25
20
40
40
50
30
80
15
40
5
30
100
30
25
25
50
15
37
51
20
26
38
27
29
34
30
22
3
10
8
15
19
12
14
10
6
8
7
8
4
5
10
3
6
4
3
5
30
35
25
35
45
35
35
45
55
30
Se pide: Elabore un informe ejecutivo en donde se incluya:
a) Un análisis descriptivo sobre las variables antes señaladas.
b) Un modelo de regresión múltiple para analizar qué tan bien se puede pronosticar la
cantidad de la tarjeta prepagada, por medio de las otras variables, y cuáles parecen
ser más promisorias al hacer el pronóstico. ¿Qué implicaciones de venta podrían ser
evidentes a partir de éste análisis?
c) Suponga que el departamento de mercadotecnia desea hacer un perfil de los
visitantes frecuentes a una de las tiendas. Con los mismos datos, desarrolle un
modelo de regresión múltiple para pronosticar los días por mes en Starbucks por
edad, ingreso y número de tazas de café por día. ¿Qué tan fuerte es el modelo? ¿Qué
variables independientes particulares parecen tener más esperanza para pronosticar
cuántos días por mes un cliente visita Starbucks? ¿Qué implicaciones comerciales
podrían ser evidentes a partir de éste análisis?
En la última década, Starbucks creció rápidamente. A medida que suman más tiendas y
aumenta el número de bebidas, también lo hacen sus ingresos por ventas. Al reflexionar
sobre este crecimiento, piense en otras variables que podrían estar relacionadas con el
aumento de ingresos por ventas en Starbucks. Con algunos de los datos de los últimos 7
años, acerca del número de tiendas en todo el mundo, ingresos aproximados por ventas (en
millones de dólares), número de diferentes bebidas vendidas y promedio semanal de
ingresos de trabajadores por producción de Estados Unidos. Casi todas las cantidades son
aproximadas:
Año de
Ventas
1
2
3
4
5
6
7
Ingresos
400
700
1000
1350
1650
2200
2600
Utilidades
Número de Número de
semanales
tiendas
bebidas
promedio
676
1015
1412
1886
2135
3300
4709
15
15
18
22
27
27
30
386
394
407
425
442
457
474
Desarrolle un modelo de regresión múltiple para pronosticar ingresos por número de
bebidas vendidas, número de tiendas y promedio de utilidades semanales. ¿Qué tan fuerte
es el modelo? ¿Cuáles son sus pronosticadores clave, si es que los hay? De acuerdo a las
tendencias en éstas variables independientes, ¿cuál sería el ingreso pronosticado con el
modelo de regresión, para los siguientes 3 años?