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Con Minitab Statistical Software usted podrá analizar fácilmente los datos de encuesta que haya recolectado y responder a preguntas que pueden afectar su empresa u organización.
Este artículo resalta varias herramientas básicas de Minitab que le ayudarán a interpretar correctamente sus datos de encuesta.

La encuestas representan una herramienta importante para la investigación de mercados. Las empresas las utilizan para recopilar información de los encuestados de una manera sistemática y objetiva con el propósito de descubrir lo que las personas desean e identificar las necesidades del mercado. Las encuestas también tienen diversas aplicaciones más allá de la investigación de mercados, y los estudiantes de estadística (y de muchas otras disciplinas) pueden descubrir una gran cantidad de información al recolectar y analizar datos de encuesta.

Recolección y preparación de los datos de encuesta

Usted puede utilizar las herramientas de Potencia y tamaño de la muestra de Minitab para asegurarse de encuestar a suficientes personas para realizar un análisis confiable, al tiempo que evitará desperdiciar recursos recopilando más datos de los que necesita. Las herramientas de Potencia y tamaño de la muestra de Minitab le ayudan a establecer un equilibrio entre su necesidad de potencia estadística y el gasto de recolección de datos al responder esta pregunta: ¿Cuántos datos se necesitan? Por ejemplo, Minitab puede indicarle rápidamente cuántas personas debería encuestar para tener un 95% de seguridad de que la proporción de personas que apoyan a un candidato está dentro del 5% de su valor real.

También puede usar Minitab para asegurarse de seleccionar una muestra de participantes realmente aleatoria. Supongamos que usted quiere encuestar a 100 hogares de su comunidad. Al seleccionarlos por su cuenta, es posible que cree un sesgo en sus resultados aun cuando intente elegir lo hogares de forma aleatoria. Para asegurarse de tener realmente una muestra aleatoria, puede colocar una lista de hogares en Minitab, y luego utilice Calc > Datos aleatorios > Muestreo por columnas para seleccionar 100 de forma aleatoria.

y Mujer bandolera Carteras de hombro Bolsos bolsos mano DEERWORD y Gris clutches Shoppers de Minitab también le puede ayudar a preparar su datos para el análisis. Por ejemplo, una de las preguntas de su encuesta le pedía a la gente que calificaran un producto en una escala de 7 puntos, y usted quiere clasificar las respuestas 6 y 7 como positivas, de 3 a 5 como neutrales, y 1 y 2 como negativas. Usted puede usar Datos > Código > Numérico a texto para asignar cada respuesta a una categoría apropiada. El menú Datos también contiene un amplio conjunto de herramientas que puede utilizar para ordenar, limpiar y preparar sus datos sin procesar para analizarlos.

Distribución de frecuencia

Ahora que ha recolectado y preparado sus datos de encuesta, ¿cuál es el próximo paso? Un primer paso recomendable en su análisis es resumir convenientemente los datos al contar las respuestas para cada nivel de una variable dada. Estos conteos, o frecuencias, se denominan distribución de frecuencia y comúnmente se muestran junto con los porcentajes y los porcentajes acumulados.

Una distribución de frecuencia puede revelar rápidamente:

  • el número de no respuestas o valores faltantes
  • valores atípicos y valores extremos
  • la tendencia central, la variabilidad y la forma de la distribución.

Supongamos que una agencia de rescate y adopción de mascotas desea saber si en cierta localidad son más populares los perros o los gatos. Para hallar la respuesta a esta pregunta, encuestamos a una muestra aleatoria de 100 dueños de mascotas locales para determinar si los perros son más populares que los gatos, o viceversa.
Tras completar la encuesta, creamos una distribución de frecuencia con Minitab utilizando Estadísticas > Tablas > Cuenta de variables individuales.


La distribución de frecuencia revela que los porcentajes para perros y gatos son casi 50%, lo cual indica que posiblemente no haya una fuerte preferencia local por un tipo de mascota sobre la otra.

También resumimos los datos utilizando estadísticas descriptivas. Esto puede resultar muy útil cuando se examinan variables continuas que pueden tener un amplio rango, como por ejemplo la edad a la que las personas tuvieron su primer perro o gato. Estadísticas como la media, la mediana, la moda, el rango y la desviación estándar se pueden calcular en Minitab usando Estadísticas > Estadísticas básicas > Mostrar estadísticas descriptivas.

Tabulación cruzada

Una distribución de frecuencia puede proporcionarle información sobre una variable individual, pero no le indica cómo se relacionan entre sí dos o más variables. Para entender la relación entre múltiples variables, podemos usar la tabulación cruzada.

Supongamos que queremos determinar si existe una preferencia relacionada con el sexo en el caso de los perros y los gatos. ¿Es más probable que los hombres quieran un perro que un gato en comparación con las mujeres, o viceversa?

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Para resumir los datos de ambas variables al mismo tiempo, debemos construir una tabla de tabulación cruzada, también conocida como una tabla de contingencia. Esta tabla nos permite evaluar los conteos y porcentajes, igual que una distribución de frecuencia. Pero mientras una distribución de frecuencia provee información para cada nivel de una variable, la tabulación cruzada muestra resultados para todas las combinaciones de niveles de ambas variables.

En Minitab, podemos generar esta tabla utilizando Estadísticas > Tablas > Tabulación cruzada y Chi-cuadrada.


Esta tabulación cruzada muestra que las mujeres prefieren a los gatos 70 a 30%, y los hombres prefieren a los perros 76 a 24%. Basándonos en estos porcentajes, podemos concluir que es más probable que los hombres tengan un perro y que las mujeres tengan un gato.

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¿Pero qué sucede si hay una tercera variable que considerar, como el estado civil? Entonces podríamos crear una tabulación cruzada similar, pero la dividiríamos en dos tablas: una para personas casadas y otra para personas solteras.

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de clutches mano Mujer hombro y Gris Carteras Bolsos DEERWORD de bolsos Shoppers y bandolera Pruebas de hipótesis

Las distribuciones de frecuencia y la tabulación cruzada son excelentes puntos de partida para el análisis de encuestas, pero es posible que no sean suficientes para un análisis integral.
Para tener una compresión más amplia de sus datos, es necesario incluir pruebas de hipótesis. En el caso de nuestra encuesta sobre mascotas, queremos asegurarnos de que la diferencia que observamos entre sexo y preferencia de mascota se deba a una relación real, y no a una probabilidad aleatoria. Una prueba de hipótesis puede indicarnos si la diferencia que vemos en los porcentajes es estadísticamente significativa, y si las variables “preferencia de mascota” y “sexo” son independientes o no.

Para evaluar la significancia estadística de los resultados de la tabulación cruzada, utilizamos una prueba de hipótesis denominada prueba chi-cuadrada. Esta prueba compara los conteos observados en los datos que hemos recolectado con los conteos que esperaríamos si no hubiera ninguna relación entre las variables.
Esta prueba se ejecuta en Minitab utilizando Estadísticas > Tablas > Tabulación cruzada y Chi-cuadrada.

Minitab facilita la evaluación de múltiples variaciones de la prueba Chi-cuadrada. En este análisis, mostramos la prueba de Pearson, la relación de probabilidad y la prueba exacta de Fisher. El valor p calculado para cada una fue menos de α=0.05, lo que significa que la diferencia es estadísticamente significativa. Por lo tanto, podemos rechazar la hipótesis nula de que las variables son independientes y concluir que existe una relación estadísticamente significativa entre sexo y preferencia de mascota.
Basándonos en estos resultados, podríamos enfocarnos en la promoción de una campaña local de rescate de perros dirigida a los residentes de sexo masculino y una campaña de rescate de gatos que sea atractiva para los residentes de sexo femenino.

mano Shoppers DEERWORD hombro bandolera Gris de Mujer y clutches bolsos Bolsos y Carteras de y hombro mano y Mujer Carteras Bolsos bandolera bolsos clutches Shoppers de DEERWORD de Gris Una prueba chi-cuadrada era la herramienta que necesitábamos en este caso, pero existen otras pruebas de hipótesis que se utilizan comúnmente para datos de encuesta, como las pruebas t y las pruebas de proporciones. Estos tipos de pruebas se pueden utilizar para comparar promedios o proporciones con un valor objetivo, o para comparar promedios y proporciones entre sí.

Estas pruebas de hipótesis pueden responder preguntas tales como:

  • ¿Es preferida una marca de gaseosa sobre su marca rival?
  • ¿Está satisfecho con su compra por lo menos el 85% de los visitantes de un sitio de comercio electrónico?
  • ¿Hay alguna diferencia en la calificación promedio otorgada a una compañía de teléfonos celulares por los adolescentes en comparación con los padres?

La mayoría de las pruebas de hipótesis de Minitab están ubicadas en el menú Estadísticas > Estadísticas básicas, aunque algunas, como la prueba chi-cuadrada, se encuentran en otras secciones del software.

Profundizando en los datos de encuesta

Mujer y de mano Gris DEERWORD bolsos clutches Carteras Bolsos y Shoppers hombro bandolera de Independientemente de que se trate de distribuciones de frecuencia, tabulación cruzada, pruebas de hipótesis u otros tipos de análisis más sofisticados, Minitab tiene lo que usted necesita para analizar datos de encuesta y sacar conclusiones acertadas sobre mercados, clientes o cualquier aspecto que intente evaluar. Para obtener más información y ejemplos adicionales sobre cómo usar estas herramientas útiles, Minitab ofrece amplio sistema de Ayuda y soporte técnico gratis.

Michelle Paret
Gerente de mercadotecnia de productos, Minitab Inc.

Eston Martz
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Especialista senior en servicios creativos, Minitab Inc.

Para obtener más información sobre estadísticas, visite www.minitab.com.


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