Introducción
Se dispone de una muestra de 48 vendedores de una
tienda por departamentos las que se midieron evaluando diferentes
capacidades de vender.
Utilizando el modelo multivariado más
apropiado pasaremos a identificar las características
más relevantes en la persona que tiene más
capacidad para realizar ventas.
El análisis factorial es una
técnica que nos permite identificar un número
relativamente pequeño de factores que pueden ser utilizados
para representar la relación existente entre un conjunto de
variables
intercorrelacionadas.
OBJETIVO
Identificar las características más
relevantes de los vendedores que tienen más capacidad
para vender de una tienda por departamentos.Reducir el número de capacidades para vender
para lograr un mejor conocimiento sobre un
fenómeno por la interpretación de los
conceptos que subyacen entre las variables
observadas.
VARIABLES (Capacidades de vender)
1. Letra.
2. Aspecto.
3. Académica.
4. Amabilidad.
5. Autoconfianza.
6. Lucidez.
7. Honestidad.
8. Vender.
9. Experiencia.
10. Empuje.
11. Ambición.
12. Conceptos.
13. Potencial.
14. Equipo.
15. Conveniencia
Conclusiones
Se puede identificar grupos de individuos con
características comunes y resaltantes, como por
ejemplo:
Grupo azul: Conformado por los individuos etiquetados
como 7, 8 y 16.
Grupo rojo: Conformado por los individuos etiquetados
como 22, 23 y 24.
Grupo anaranjado: Conformado por los individuos
etiquetados como 41 y 42.
Grupo lavanda: Conformado por los individuos etiquetados
como 39 y 40.
Grupo turquesa: Conformado por los individuos
etiquetados como 47 y 48.
(Ver gráfico N°1)
Se aprecia que las variables:
Autoconfianza con lucidez, vender, empuje,
ambición y concepto.Lucidez con vender, ambición, concepto y
potencial.Vender con empuje, ambición, concepto y
potencial.Empuje con ambición, concepto y
potencial.Ambición con concepto y potencial.
Concepto con potencial.
Tiene correlaciones mayores o iguales a 0.7 (en color rojo) lo cual significa que
las variables tiene una fuerte asociación positiva por
pares. O también que a mayor aumento de una capacidad de
vender mayor será el aumento en otra. Luego se espera que
esta variable se correlaciones con el mismo conjunto de factores.
(Ver Tablas N°1 y 2).
Como el determinante de la matriz de correlaciones es
próximo a cero, indica la existencia de intercorrelaciones
muy elevadas. (Ver cuadro N°1)
Realizando la medida de adecuación de la muestra de
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) y la prueba de esfericidad de
Bartlett.
Hipótesis:
Ho: La matriz de correlación de la
población es una matriz
identidad.
H1: La matriz de correlación de la
población no es una matriz identidad.
Se aprecia que:
Se rechaza H0, significa que si se puede
hacer una análisis multivariado.
El índice de KMO es 0.78 < 0.8, medio o
normal.
Luego el análisis factorial se considera una
técnica apropiada para analizar la matriz de
correlación. O también que es pertinente el AFC.
(Ver cuadro N°2).
Además de los resultados comentados se observan
valores muy bajos por encima y
por debajo de la diagonal de la matrices anti-imagen, y los valores de la diagonal
llamados también MSA (Measures of Sampling Adequacy) son
bastante altos (resaltado con amarillo) a excepto de capacidad
académica, lo que nos lleva a decidir a eliminar esta
variable y a realizar de nuevo el análisis desde el
comienzo. (Resaltado con verde) (Ver tablas N°3 y
4).
Se puede identificar grupos de individuos con
características comunes y resaltantes, como por
ejemplo:
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