EXAMEN FINAL SPSS

a)-

Análisis Descriptivo de las variables de las variables de la base de Data_Ventas.sav

Variable Sexo

De este grafico podemos concluir que la empresa ABC tiene 692 empleados de los cuales 310 son de sexo femenino y representa el 44.8% del total de empleados, de la misma forma 382 son de sexo masculino y representa el 55.2% del total de empleados.

Variable Local

Se puede observar que los locales donde se realizan ventas son más frecuentes en Santa Fe con 531 ventas le sigue San Francisco con 153 ventas que representa más del 99% del total de ventas en este periodo, por otra parte los dos locales restantes están muy alejados con San Isidro con 5 ventas y San Gabriel con 3 ventas y representa casi el 1% del total, lo que indica que tienen un déficit de ventas y necesita un cambio de estrategia de ventas.

Variable Edad

De la variable edad se puede observar que la media de la edad de los empleados es 36.1 a su vez que la edad más común es 29 años, el más joven tiene 20 años y el más antiguo tiene 78 años. La desviación estándar de la edad es 11.679 y la edad que separa la mitad de empleados según su edad es 33 años. Por último de los cuartiles se puede observar que el 75% de empleados está por debajo de los 44 años.

Variable Antigüedad del Vendedor

Se puede observar que los empleados tienen una media de 40 meses de antigüedad en la empresa, el tiempo de antigüedad que separa a los empleados según su tiempo en la empresa es 29.13 meses además el empleado con menos tiempo en la empresa tiene 6 meses y el más antiguo en la empresa tiene 135 meses. Por último el 75% de empleados tiene una antigüedad por debajo de 54 meses.

Variable Total de Comisión por Ventas

Se observa que la media de la comisión de ventas para los empleados es 272.94 soles la mayoría de estos reciben una comisión de 125 soles. El empleado con menor comisión recibe 18 soles y la comisión máxima que recibió un empleado es de 3800 soles. Además que el 75% de empleados recibe una comisión por debajo de 250 soles y la comisión que separa el 50% de empleados respecto de la misma es 156.25 soles. La desviación estándar de la comisión por ventas es 362.252 soles.

Variable Ventas Acumuladas

Se muestra el análisis descriptivo de las ventas acumuladas donde la media de las ventas acumuladas es 1343.8722 soles, las mayorías de las ventas totales tiene un monto de 526.37 soles. En el periodo se observó que la mínima venta fue de 136.97 soles y la máxima venta fue de 35942.97 soles. Por último se tiene que el 75% de las ventas totales por empleado es de 1184.5425 soles además que la venta total por empleado que separa el 50% de estos respecto a la misma es de 707.4050 soles.

b)-

Se desea analizar si existe diferencia significativa entre los promedios de ventas por local, para eso realizaremos la prueba de comparación de medias. Primero veremos si cumple con los supuestos que permiten realizar esta prueba, por lo que será necesario probar la normalidad de las muestras.

Se observa que según kolmogorov-smirnov y shapiro-wilk la Ho=la muestra no se distribuye como una normal y Ha=la muestra se distribuye como una normal a un nivel de significancia de 0.05. De esa manera veremos que los locales Santa Fe y San Francisco se rechazan el Ho (Kolmogorov-Smirnov) concluyendo que no se distribuyen con una distribución normal, y los locales San Isidro y San Gabriel no se rechazan el Ho (Shapiro-Wilk) por que se concluye que se distribuyen normalmente.Entonces realizaremos la comparación de medias con los dos últimos locales, en este caso usaremos la prueba T para muestras.

De la prueba T podemos observar que según la prueba de Levene las varianzas no son homogéneas por la Ho=la varianza del primer grupo es igual a la del segundo grupo y Ha=la varianza del primer grupo no es igual a la varianza del segundo grupo, como α=0.042 <0.05 entonces se rechaza la Ho y se concluye que las varianzas de los grupos no son iguales.

Entonces no se asume varianzas iguales y observamos la prueba T para igualdad de medias con las hipótesis (Ho=no existe diferencia significativa entre los promedios de venta acumulados para los locales de san isidro y san Gabriel, Ha= existe diferencia significativa entre los promedios de venta acumulados para los locales de san isidro y san Gabriel) como α=0.451 > 0.05 entonces no se rechaza Ho y se concluye que no existe diferencia significativa entre los promedios de venta acumulados para los locales de san isidro y san Gabriel.

c)-

Se construye el modelo y se tiene un R2 = 82.7% y sabemos que si R>80% entonces el modelo es eficiente y se explica el 82.7% de la variación del modelo con las variables dadas.Además según Durbin-Watson que da el valor de 1.387 que no está en el rango de 1.5 y 2.5 con la (Ho=no existe correlación positiva en la serie y Ha=existe correlación positiva en la serie) por lo tanto se rechaza la Ho y se concluye que existe correlación positiva o multicolinealidad entre las variables.

Se observa el modelo de regresión y veremos las pruebas individuales con las (hipótesis Ho: β=0; Ha: β<>0) según lo mostrado vemos que las variable Edad del Vendedor tienen un significante mayor que α=0.05 por lo tanto no se rechaza Ho y se concluye que su respectivo β=0 y no en el modelo mas no las variables Antigüedad del Vendedor y Total de comisión por ventas de periodo que tienen un significante menor que α=0.05 y se rechaza Ho por lo tanto se concluye que estas dos variables tienen sus respectivos β<>0 y explican el modelo.

Modelo

Total de ventas por periodo= -7.606 -4.991(Edad) -4.681(Antigüedad del vendedor) +6.304(Total de comisión por ventas en el periodo)

d)-

Según la tabla anova podemos observar la bondad de ajuste con las siguientes hipótesis Ho: El modelo no es adecuado y Ha: El modelo es adecuado, resulta α=0.000<0.05 entonces se rechaza Ho y podemos concluir que el modelo es adecuado.De los anterior el rendimiento del modelo lo da el R2 =82.7% lo que indica que es un buen modelo.

Según los supuestos

Los errores tienen una distribución normal e – N (0.000, 0.996004)Los errores tienen una media cercana a 0 y varianza = 0.0996004

Acá podemos observas que las varianzas no son homogéneas y no se cumple la homocedasticidad por que según el grafico las varianzas tienden a variar.

Acá observamos que las variables no son totalmente independientes sino más bien tienen cierta asociación una más fuerte que con otra según las Hipótesis Ho: p=0 y Ha: p<>0 de lo mostrado la variables Antigüedad del vendedor y comisión por vendedor tienen un correlación de 0.413 casi el doble que la correlación entre edad y antigüedad del vendedor de 0.268.Más aún podemos ver que el nivel de significancia α=0.000 para todos los cruces lo que rechaza Ho y demuestras que las variables no son totalmente independientes si no que están asociadas. Eso también se puede corroborar con la prueba de Durbin- Watson que muestra un valor de 1.387 que indica que existe colinealidad entre las variables regresoras.