INVESTIGACIÓN DE MERCADOS II

En el programa SPSS ¿Cuál es la opción correcta, según esta definición? *Puede asignar etiquetas de valor descriptivas a cada valor de una variable*. Medida. Tipo. Valores. Nombre.

En el programa SPSS ¿Qué es el editor de datos?. Es la ventana que se abre automáticamente cuando se inicia una sesión de SPSS. Muestra el contenido del archivo de datos actual. Esta ventana se abre automáticamente la primera vez que se ejecuta un procedimiento. Recoge las denominaciones de los menús de SPSS a través de los cuales se pueden ejecutar todos los posibles comandos que proporciona el paquete. Proporciona un acceso rápido y fácil a las tareas más comunes de cada ventana de SPSS.

¿Qué menú del SPSS te permite: calcular la variable, contar sus valores, recodificar, agrupar variables, ¿definir intervalos óptimos… etc?. Analizar. Datos. Transformar. Editar.

¿A qué corresponde esta definición: nº de observaciones por categoría?. Frecuencia acumulada. Frecuencia relativa. Frecuencia absoluta. Frecuencia relativa válida.

¿A qué corresponde esta definición: ¿Si se dispone de forma ordenada un conjunto de observaciones, es el valor situado en medio?. Media. Mediana. Media recortada. Moda.

¿Cuál de estas opciones es una medida de posición?. Media. Frecuencia absoluta. Asimetría. Desviación típica.

¿A qué corresponde esta definición?: “Es el promedio de la desviación de los casos con respecto a la media?. Rango intercuartílico. Media. Desviación típica. Curtosis.

¿Cuándo utilizamos el contraste Chi cuadrado?. 1 variable dicotómica 1 variable cualitativa no dicotómica. 2 variables cualitativas no dicotómicas. 2 variables dicotómicas. 2 variables cuantitativas.

¿Cuándo aceptamos la hipótesis ALTERNATIVA?. A) Cuando el valor de la significación es menor que 0,05. B) Cuando el valor de la significación es mayor que 0,05. C) Cuando rechazamos la hipótesis nula. D) A y C son correctas.

¿Para qué sirve el análisis de residuos?. Para determinar si existe relación entre dos variables y es significativa. Para cuantificar el grado de dependencia de las variables. Para determinar el sentido de la relación. Ninguna es correcta.

¿Cuál es el dato que se observa al analizar los residuos?. Residuo tipificado. Residuo (tipificado) corregido. Residuo. Residuo acumulado.

Si la base de datos consta de 25 casos, ¿Qué test de normalidad de la variable se debe realizar?. Kolgomorov-Smirnov. Shapiro-Wilk. Test de Levene. Ninguno de ellos.

¿Cuál es la hipótesis NULA que se realiza en un contraste de chi cuadrado?. Las medias de los subgrupos de población son iguales. Las variables están relacionadas. Las variables son independientes. Las medianas de los subgrupos de población son iguales.

¿Cuándo utilizamos el contraste de Yates?. 1 variable dicotómica 1 variable cualitativa no dicotómica. 2 variables cualitativas no dicotómicas. 2 variables dicotómicas. 2 variables cuantitativas.

Si la variable dependiente es numérica y la variable independiente es dicotómica ¿Qué contraste es apropiado?. Test T de muestras relacionadas. Test T de muestras independientes. Test T para una muestra. ANOVA.

¿Qué test se utiliza si la variable métrica no se comporta como una distribución normal, a la hora de realizar el contraste de medias con una variable dicotómica?. U de Mann-Whitney. ANOVA. Test T de muestras relacionadas. Test T para una muestra.

Seleccione a qué contraste pertenece esta hipótesis nula: “La distribución de la variable métrica se comporta como una distribución normal”. Test de Levene. Kosmogorov-Smirnov. ANOVA. Test T para una muestra.

Se desea realizar un estudio URJC a toda la comunidad universitaria. ¿Qué tipo de muestreo no probabilístico?. Muestreo por cuotas. Muestreo sistemático. Muestreo estratificado. Muestreo discrecional. Muestreo por conglomerados.

En esta pregunta marque la respuesta que considere correcta donde 5 es la opción más cercana a la característica indicada y -5 es la que más se aleja de la característica de acuerdo a su preferencia de compra. Escala de Stapel. Escala de disfuncionalidades. Escala de elección matricial. Escala de Likert. Escala de diferencial semántico.

Si deseamos conocer la evolución del comportamiento de compra de un segmento de clientes de un producto. ¿Qué técnica deberíamos utilizar?. Panel. Encuesta. Eye tracking. Ómnibus. Focus group.

Si deseamos conocer la afluencia de clientes en las distintas franjas horarias a un CC. ¿Qué técnica de investigación deberíamos utilizar?. Panel de distribuidores. Encuestas ómnibus. Encuestas a pie de centro comercial. Panel de consumidores. Observación.

Las técnicas de muestreo no probabilístico: Muestreo aleatorio simple, sistemático, discrecional y por conveniencia. Muestreo por cuotas, discrecional, por conveniencia y ‘’bola de nieve’’. ‘’Bola de nieve’’, por cuotas, discrecional y por conglomerados. Muestreo aleatorio simple, sistemático, discrecional y por ‘’bola de nieve’’. Todas las anteriores.

Si deseamos conocer posibles frenos ocultos de un segmento de clientes potenciales hacia un producto. ¿Qué técnica de investigación deberíamos usar?. Encuesta. Panel. Focus group. Eye tracking. Técnicas proyectivas.

Con respecto a la forma de la distribución de una variable: La curtosis mide la forma de la distribución de la variable con respecto a la mediana. La curtosis mide el grado de simetría de la distribución de frecuencias. La curtosis mide la similitud de la distribución de la variable con respecto a la curva normal. Mide el grado de dispersión de la variable con respecto a la mediana. Ninguna de las anteriores.

Las técnicas de análisis multivariable. Tienen toda la misma finalidad: analizar relaciones causa-efecto entre las variables estudiadas. Tienen toda la misma finalidad: crear modelos que permitan predecir la realidad. Tienen toda la misma finalidad: describir las relaciones entre variables. Se agrupan fundamentalmente en dos familias: métodos de dependencia y de independencia. Ninguna es correcta.

El análisis univariable: La varianza divide los resultados de una variable ordenada en dos partes iguales. El recorrido es el valor que se repite con mayor frecuencia. La desviación típica se calcula a partir de la varianza. La curtosis mide el grado de aleatoriedad de una variable. Ninguna de las anteriores.

Las técnicas de análisis multivariable: El análisis factorial tiene la misión de crear grupos de clientes. El análisis factorial busca poner de relieve las relaciones causa-efecto entre variables. El análisis factorial permite la posibilidad de prever el comportamiento de las variables en el futuro. El análisis cluster facilita la posibilidad de resumir variables. Ninguna es correcta.

El análisis de frecuencias: El recorrido intercuartilico determina el rango de los valores relativos de la variable. Las frecuencias absolutas son aquellas en las que se observa qué cantidad de encuestados responden a cada ítem en porcentaje. Las frecuencias relativas miden la dispersión de los valores de una variable. Las frecuencias absolutas identifican la cantidad de encuestados que eligen cada una de las opciones que se les presentan en un cuestionario. Ninguna es correcta.

Si al cruzar en SPSS las variables: - Estudios finalizados por el entrevistado (8 valores posibles) - Escala de satisfacción con la vida (11 valores posibles) Obtenemos esta salida del programa. ¿Qué principal conclusión podemos sacar?. Las variables son independientes porque el sig. Menor que 0,05. Se acepta la hipótesis nula de independencia. No se puede saber si son dependientes o no. No arroja un resultado claro. Las variables son dependientes porque el sig menor que 0,05, se rechaza la hipótesis nula de independencia. Para este tipo de variables no es correcto chi-cuadrado.

Con respecto a la forma de distribución de una variable: La simetría mide la forma de la distribución de la variable con respecto a la mediana. La simetría mide la forma de la distribución con respecto a la moda. La simetría con respecto a la media. La simetría mide la distribución con respecto a la desviación típica. Ninguna de las anteriores.

Si quisiéramos ver si existe relación de dependencia entre la satisfacion del cliente (de nada satisfecho a muy satisfecho) y la cantidad de unidades compradas de un producto A. ¿Qué tecncia de análisis bivariable utilizaremos?. Tablas de contingencia y chi-cuadrado. Análisis de medias anova. Correlación lineal. Análisis de correlaciones lineales. Análisis factorial.

Si deseamos conocer cuales son los elementos que llaman mas la atención del consumidor en un lineal de supermercado. ¿Qué técnica deberíamos utilizar?. Focus group. Ómnibus. Panel. Encuesta. Eye tracking.

Se realiza una selección de estudiantes del censo de la URJC para participar en un estudio para la Universidad. Se divide el censo URJC por campos y se extrae una muestra aleatoria de estudiantes de cada uno de los campos. ¿cómo se denomina este proceso?. Muestreo aleatorio discrecional. Muestreo aleatorio por conveniencia. Muestreo aleatorio ‘’bola de nieve’’. Muestreo aleatorio sistemático. Muestreo aleatorio estatificado.

Identifica el siguiente tipo de escala empleada en la realización de una encuesta (*No hay imagen* sería uno de Cáritas). Escala de elección matricial. Escala stapel. Escala de diferencial semántico. Escala Likert. Escala de disfuncionalidades.

Se realiza una selección de estudios del censo de la URJC para participar en un estudio para la Universidad. En el se elige un primer estudiante al azar y después sucesivamente el que ocupa la vigésima posición detrás del anterior. Este procedimiento de muestreo se denomina: Equisistante. Por conglomerados. Correlativo. Consecutivo. Sistemático.

Indique el tipo de escala empleada en la realización de una encuesta. Califique en la siguiente escala entre elementos opuestos su opinión sobre la excursión realizada. Escala de elección matricial. Escala de disfuncionalidades. Escala Likert. Escala stapel. Escala de diferencial semántico.

Si al cruzar en SPSS las variables: - Edad exacta del encuestado. - Edad ideal para tener el primer hijo. Observamos esta salida del programa. ¿Qué principal conclusión podemos sacar?. Las variables son independientes porque el sig (Bilateral) menor que 0,05. Se acepta la hipótesis nula de independencia. Para este tipo de variables no es correto usar el uso de correlacion de Pearson. No se puede saber si son dependientes o no. No arroja un resultado claro. Las variables son independientes porque el sig (bilateral) menor que 0,05. Se rechaza la hipótesis nula de independencia.

Según esta tabla, ¿Cuál es la lectura apropiada de la curtosis de la variable limpieza?. Mayor concentración en torno a la media que en la distribución normal. Es una distribución platicúrtica. Es una curtosis negativa, lo que significa mayor dispersión de los datos.