Investigación Comercial

Es importante evaluar el nivel de conocimientos de los interlocutores en la empresa, que van a leer el informe, antes de elaborar un informe técnico comercial. Verdadero. Falso.

Los gráficos circulares son los mas adecuados para representar los resultados de las variables: Seleccione una: Nominales. Intervalos. Ordinales. Métricas.

Para una variable nominal se utilizará como medida de tendencia central: Seleccione una: A. La Moda. B. El Rango. c. La Media. d. La Mediana.

¿Cuáles son los componentes de una serie temporal? Seleccione una: A. Tendencia, estacionalidad, variación cíclica y variación aleatoria. B. Tendencia, variación cíclica, alisado exponencial y residuo aleatorio. C. Tendencia, variación estacional, ciclo y secuencia temporal. D. Tendencia secular, variación cíclica y media móvil.

El procedimiento para editar el informe comercial se denomina: Seleccione una: A. Autoedición. B. Programas de análisis. C. Base de datos. D. Gráficos estadísticos.

Son estadísticos descriptivos de interrelación mutua entre dos variables: Seleccione una o mas de una: El coeficiente de correlación lineal. El coeficiente de variables nominales. El coeficiente de regresión simple. El coeficiente de correlación paramétrico.

Para estudiar relaciones causales entre variables lo mas adecuado es utilizar: Seleccione una: El análisis Cluster. El análisis de la varianza o Anova. La correlación Conónica. El análisis factorial.

El coeficiente de variación es igual a: Seleccione una: El coeficiente entre la desviación típica y la media aritmética. La raíz cuadrada de la desviación típica. El coeficiente entre la desviación típica y la varianza. El coeficiente entre la desviación típica y la moda.

Entre los componentes de una serie temporal están: Seleccione una o más de una: El Ciclo. La Tendencia. La Estacionalidad. El Alisado exponencial.

Los gráficos de dispersión sirven para representar: Seleccione una: Las variables nominales. Los porcentajes de la variable en estudio. Las relaciones multivariables. La relación entre dos variables numéricas.

La desviación típica se calcula como: Seleccione una: La raíz cuadrada de la varianza. La raíz cuadrada del coeficiente de determinación. El cuadrado de la varianza. El cuadrado del coeficiente de variación.

El tratamiento de los datos se desarrolla en varias fases, algunas de ellas son: Seleccione una o mas de una: Codificación de los datos. Control de los datos. Grabación de la información. Tabulación de datos.

La varianza (efecto) provocada por la acción de cada uno de los tratamientos, en el Método Anova, se denomina: Seleccione una: Dispersión Residual. Dispersión Total. Dispersión del Bloque. Dispersión Factorial.

El programa Scribus es un paquete informático útil para: Seleccione una: Creación de gráficos estadísticos. Maquetación. Procesamiento estadístico de datos. Análisis de la información.

¿Cuáles de los siguientes estadísticos miden la dispersión de los valores de una variable? Seleccione una o mas de una: El Rango. La Varianza. La Curtosis. La Desviación Típica.

Los números índices se utilizan en el análisis de series temporales. Seleccione una: Verdadero. Falso.

El cierre de las preguntas abiertas se realiza en la fase de: Seleccione una: Codificación. Tabulación. Grabación. Edición.

Entre las principales utilidades del Análisis Factorial están: Seleccione una o mas de una: Resumir la información y facilitar su manejo. Identificar estructuras. Crear mapas de posicionamiento. Formar segmentos de mercado.

Relaciona cada uno de los estadísticos que se indican con el tipo o grupo de medidas estadísticas al que pertenecen. Coeficiente de curtosis. Índice de asimetría. Varianza. Mediana. Percentil 30. Coeficiente de variación.

Relaciona cada tipo de análisis multivariable con su utilidad principal: Estudio de las percepciones de los individuos con relación a un conjunto de marcas de un producto. Formación de grupos de indidivduos o segmentos de mercado para explicar las diferencias de comportamiento entre ellos. Segmentación de mercados. Creación de mapas de posicionamiento.

Relaciona cada uno de los estadísticos con el tipo de análisis en el que se utiliza. Coeficiente de Curtosis. Coeficiente de variación. Cluster. Anova. Coeficiente de correlación. Regresión simple.

Los principales estadísticos de inferencia bivariable son: Seleccione una o mas de una: Coeficiente de correlación de Rangos. Prueba Chi. Prueba t. Coeficiente de Correlación Lineal.

El informe que va dirigido a directores comerciales y jefes de venta de la empresa cliente es el: Seleccione una: Informe de Prensa. Informe Especifico. Informe Especial. Informe Divulgativo.

La codificación se divide en dos fases que son: Seleccione una o mas de una: La codificación de la base de datos. La codificación de los encuestados. La codificación del cuestionario. La codificación y grabación de las respuestas.

El estadístico que mide la capacidad explicativa de una Regresión o bondad del ajuste, se denomina: Seleccione una: Coeficiente de determinación. Coeficiente de Integración. Coeficiente de Correlación. Coeficiente de Regresión.

Uno de los métodos de análisis multivariable de interdependencia entre un conjunto de variable es: Seleccione una: Análisis discriminante. Anova. Análisis Factorial. Análisis de Regresión múltiple.

El sistema de pares disjuntos se utiliza para recoger información en la encuesta para el desarrollo de: Seleccione una: Análisis Discriminante. Escala Multidimensional. Análisis Factorial. Análisis Cluster.

Entre los estadísticos adecuados para evaluar la bondad de un análisis discriminante están: Seleccione una o mas de una: El porcentaje de casos correctamente agrupados. La Lambda de Wilks. El coeficiente de correlación Canónica. El coeficiente de correlación de Rangos.

El análisis Cluster sirve para explicar la relación entre una variable dependiente y otra variable independiente. Verdadero. Falso.

La tabulación es importante para: Seleccione una o mas de una: Generalizar los resultados. Determinar el tamaño de las submuestras. Corregir la base de datos. Determinar la distribución de la escala de cada variable.