Solución Taller: Simplificación de estructuras de datos 1.) Variable

Solución Taller: Simplificación de estructuras de datos
1.) Variable dummy.
Con la variable cualidad del producto, (x7 que se encuentra en una escala de cero a 10), usted
deberá construir una variable dummy “dummyx7”, en tres rangos, 1= malo, 2= regular y
3=excelente; según la regla: x7<5,0 “malo”; x7<7,5 “regular” y el resto excelente
Fracuencias
Estadísticos
variable dumy
N
Válidos
Perdidos
100
0
variable dumy
Frecuencia
Válidos
Porcentaje
Porcentaje
Porcentaje
válido
acumulado
malo
14
14,0
14,0
14,0
bueno
45
45,0
45,0
59,0
excelente
41
41,0
41,0
100,0
100
100,0
100,0
Total
2. variable fidelidaddummy
Como observamos, el rango es de 13.97, para sacar las categorías, lo dividimos en 3 pues son
3 categorías, dando un valor de: 4.6.
Quedando las categorías de la siguiente manera:
1 = 12.27 – 16.96
2 = 16.97 – 21.66
3 = 61.67 – 26.37
Estadísticos
fidelidaddumy
N
Válidos
Perdidos
100
0
Rango
13,97
Mínimo
12,27
Máximo
26,23
fidelidaad
Válidos
Frecuenci
Porcentaj
Porcentaje
Porcentaje
a
e
válido
acumulado
poco probable
25
25,0
25,3
25,3
medianamente
48
48,0
48,5
73,7
muy probable
26
26,0
26,3
100,0
Total
99
99,0
100,0
1
1,0
100
100,0
probable
Perdidos Sistema
Total
El grafico de barras de la nueva variable fidelidaddummy donde se muestra el mayor
puntaje acumulado en medianamente probable
3) Análisis de componentes principales





Matriz de correlaciones: Mediante la matriz de correlaciones, nos permitió analizar
cuáles eran las variables mas correlacionadas, para así determinar si estas presentan
factores en común y poder realizar el ACP. Se pudo observar, que las variables que
más se correlacionaban fueron: tamaño de la empresa con compra detallada y
estructura de adquisición, y tipo de situación de compra con La cantidad de producto
total de la empresa que se compra a HATCO.
Comunalidades: Luego de haber realizado la extracción de datos de las variables,
podemos observar en la tabla de comunalidades de extracción, que las variables tiene
una comunalidad alta, lo cual me dice que todas las variables, están muy bien
representadas en el espacio de los factores, como la variable estructura de la
adquisición con un coeficiente de 0.907, tipo de industria con 0.912.
Varianza total explicada: Se extraen los factores que explican en mayor proporción el
total de la variable explicada, cuando estos son mayores que 1. En nuestro caso,
tenemos cuatro componentes que cumplen la condición y que nos explican 82.008%
de la varianza total, pero adicionalmente observamos el componente 5, que con un
coeficiente de 0.906, muy cercano a 1, que explica un 6.038% y que se podría incluir en
la estructura factorial.
Grafico de sedimentación: Mediante la observación de este grafico, nos permite
analizar con mayor rapidez y claridad, los componentes que explican en mayor
proporción la varianza total y se concluye que los 4 primeros componentes al cumplir
la condición de tener un coeficiente mayor a uno, explican mejor la varianza total.
Matriz de componentes: Comparando las saturación relativa de cada variable con los
cuatro factores podemos apreciar que el primer factor está constituido por las
variables Velocidad de entrega, cantidad comprada de productos a Hacto, satisfacción
de la compra de productos a Hatco y Compra detallada, tipo de situación de compra
estas variables son explicadas con mayor proporción por este componente, tomados
con el criterio de que sus coeficientes son mayores de 0.6. El segundo factor, esta
constituidos por las variables nivel de precio, servicios conjuntos. El tercer componente
esta constituido por la variable Imagen de la fuerza de venta. Por último el cuarto
factor está conformado por la variable Tipo de industria con un coeficiente de 0.910
que es independiente del factor 1
Mediante el análisis de componentes principales, se obtuvieron 4 nuevas variables, que no
están correlacionadas y me explican un 82.008% todas las variables.
Matriz de componentesa
Componente
1
Velocidad de entrega -
2
3
4
,857
,025
-,087
,068
-,325
,726
-,288
,184
Flexibilidad de precio
,771
-,264
,007
-,097
Imagen del fabricante
,111
,713
,587
-,212
Servicios conjuntos
,520
,644
-,307
,215
Imagen de la fuerza de
,134
,609
,702
-,070
Calidad del producto
-,604
,507
-,061
,062
Tamaño de la empresa
-,816
,350
-,236
-,104
La cantidad de producto
,783
,457
-,266
-,037
,779
,419
,071
-,100
,816
-,350
,236
,104
Estructura de la adquisición
-,823
,476
-,059
-,010
Tipo de industria
-,059
,054
,278
,910
Tipo de situación de compra
,866
,177
-,221
,136
FIDELIDADDUMMY
,706
,506
-,189
-,145
tiempo que transcurre hasta
que se entrega el producto,
una vez que se hubo
confirmado el pedido.
Nivel de precio
venta
total de la empresa que se
compra a HATCO, medido
en una escala porcentual de
100 puntos, que van de 0 a
100 por ciento
La cantidad de producto
total de la empresa que se
compra a HATCO, medido
en una escala porcentual de
100 puntos, que van de 0 a
100 por ciento
Compra detallada
Método de extracción: Análisis de componentes principales.
a. 4 componentes extraídos
Matriz de componentesa
Componente
1
Velocidad de entrega -
2
3
4
,857
,025
-,087
,068
-,325
,726
-,288
,184
Flexibilidad de precio
,771
-,264
,007
-,097
Imagen del fabricante
,111
,713
,587
-,212
Servicios conjuntos
,520
,644
-,307
,215
Imagen de la fuerza de
,134
,609
,702
-,070
Calidad del producto
-,604
,507
-,061
,062
Tamaño de la empresa
-,816
,350
-,236
-,104
La cantidad de producto
,783
,457
-,266
-,037
,779
,419
,071
-,100
,816
-,350
,236
,104
Estructura de la adquisición
-,823
,476
-,059
-,010
Tipo de industria
-,059
,054
,278
,910
Tipo de situación de compra
,866
,177
-,221
,136
FIDELIDADDUMMY
,706
,506
-,189
-,145
tiempo que transcurre hasta
que se entrega el producto,
una vez que se hubo
confirmado el pedido.
Nivel de precio
venta
total de la empresa que se
compra a HATCO, medido
en una escala porcentual de
100 puntos, que van de 0 a
100 por ciento
La cantidad de producto
total de la empresa que se
compra a HATCO, medido
en una escala porcentual de
100 puntos, que van de 0 a
100 por ciento
Compra detallada
Método de extracción: Análisis de componentes principales.
Varianza total explicada
Sumas de las saturaciones al cuadrado de la
Autovalores iniciales
Compo
nente
Total
% de la varianza
extracción
% acumulado
Total
% de la varianza
Suma de las saturaciones al cuadrado de la rotación
% acumulado
Total
% de la varianza
% acumulado
1
6,578
43,853
43,853
6,578
43,853
43,853
4,826
32,171
32,171
2
3,296
21,974
65,827
3,296
21,974
65,827
4,439
29,592
61,762
3
1,378
9,189
75,016
1,378
9,189
75,016
1,965
13,097
74,859
4
1,049
6,991
82,008
1,049
6,991
82,008
1,072
7,148
82,008
5
,906
6,038
88,045
6
,528
3,518
91,563
7
,380
2,533
94,096
8
,323
2,151
96,247
9
,254
1,691
97,938
10
,117
,778
98,717
11
,092
,612
99,328
12
,060
,399
99,728
13
,032
,214
99,941
14
,009
,059
100,000
15
1,758E-17
1,172E-16
100,000
Método de extracción: Análisis de Componentes principales.
Matriz de correlaciones
Velocidad de
L
entrega -
p
tiempo que
d
transcurre
q
hasta que se
entrega el
m
producto, una
vez que se
p
hubo
10
confirmado el
pedido.
Correlación
Velocidad de entrega -
Nivel de precio
Flexibilidad de
Imagen del
Servicios
Imagen de la
Calidad del
Tamaño de la
precio
fabricante
conjuntos
fuerza de venta
producto
empresa
1,000
-,349
,509
,050
,612
,077
-,483
-,631
-,349
1,000
-,487
,272
,513
,186
,470
,428
Flexibilidad de precio
,509
-,487
1,000
-,116
,067
-,034
-,448
-,646
Imagen del fabricante
,050
,272
-,116
1,000
,299
,788
,200
,038
Servicios conjuntos
,612
,513
,067
,299
1,000
,241
-,055
-,220
Imagen de la fuerza de
,077
,186
-,034
,788
,241
1,000
,177
-,043
-,483
,470
-,448
,200
-,055
,177
1,000
,684
tiempo que transcurre hasta
que se entrega el producto,
una vez que se hubo
confirmado el pedido.
Nivel de precio
venta
Calidad del producto
v
Tamaño de la empresa
-,631
,428
-,646
,038
-,220
-,043
,684
1,000
La cantidad de producto
,676
,082
,559
,224
,701
,256
-,192
-,365
,651
,028
,525
,476
,631
,341
-,283
-,457
,631
-,428
,646
-,038
,220
,043
-,684
-1,000
Estructura de la adquisición
-,715
,646
-,758
,240
-,112
,116
,689
,816
Tipo de industria
-,028
,040
-,049
,005
,016
,145
,149
,000
Tipo de situación de compra
,676
-,080
,621
,102
,566
,030
-,421
-,594
FIDELIDADDUMMY
,584
,051
,501
,341
,588
,291
-,062
-,283
total de la empresa que se
compra a HATCO, medido
en una escala porcentual de
100 puntos, que van de 0 a
100 por ciento
La cantidad de producto
total de la empresa que se
compra a HATCO, medido
en una escala porcentual de
100 puntos, que van de 0 a
100 por ciento
Compra detallada
Comunalidades
Inicial
Velocidad de entrega -
Extracción
1,000
,748
Nivel de precio
1,000
,749
Flexibilidad de precio
1,000
,674
Imagen del fabricante
1,000
,911
Servicios conjuntos
1,000
,826
Imagen de la fuerza de
1,000
,887
Calidad del producto
1,000
,629
Tamaño de la empresa
1,000
,854
La cantidad de producto
1,000
,894
tiempo que transcurre hasta
que se entrega el producto,
una vez que se hubo
confirmado el pedido.
venta
total de la empresa que se
compra a HATCO, medido
en una escala porcentual de
100 puntos, que van de 0 a
100 por ciento
La cantidad de producto
1,000
,797
Compra detallada
1,000
,854
Estructura de la adquisición
1,000
,907
Tipo de industria
1,000
,912
Tipo de situación de compra
1,000
,848
FIDELIDADDUMMY
1,000
,811
total de la empresa que se
compra a HATCO, medido
en una escala porcentual de
100 puntos, que van de 0 a
100 por ciento
Método de extracción: Análisis de Componentes
principales.
4). Calcular el CP1. Variable dummy, Calcular el CP2. Variable dummy
Luego de realizar el análisis de componentes principales se concluyo que se debían crear dos variables nuevas, que me
englobaran todas las variables, por ello se crearon las variables Cp1 y Cp2. La primera variable Cp1 me explica mejor las variables
Industria, comercio, servicios, otras actividades económicas, Unidades auxiliares tipo de gerencia, Unidades auxiliares diferentes
de gerencia y Población. La segunda variables Cp2 me explica en mayor proporción la variables %NBI.
La variable Cp1 está conformada por comercio del cual me explica un 0.984, población con un coeficiente 0.970, servicio con un
coeficiente de 0.96, industria, otras actividades económicas con un coeficiente un 0.955, unidades auxiliares tipo de gerencia con
un coeficiente de 0.949, unidades auxiliares diferentes de gerencia con un coeficiente de 0.938, NBI con un coeficiente de -0.675,
desocupados
con
un
coeficiente
de
0.552
y
alfabetización
con
un
coeficiente
de
0.520
La variable Cp2, constituida de la siguiente manera: por la variable comercio y de ella me explica un 0.097, población con un
coeficiente de 0.115, servicios con un coeficiente de 0.135, industria con un coeficiente de 0.098, otras actividades económicas con
un coeficiente de 0.146, unidades auxiliares tipo de gerencia con un coeficiente de 0.120, Unidades auxiliares diferente de gerencia
con un coeficiente de 0.164, NBI con un coeficiente de 0.663, desocupados con un coeficiente de 0.058 y población con un
coeficiente de -0.807.