Transcript Tema 9. Análisis multivariante (I). Métodos de
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Tema 9.
Análisis multivariante (I).
Métodos de dependencia
I. Grande y E. Abascal. Fundamentos y Técnicas. 12 ª Ed. Esic Editorial.
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Objetivos de conocimiento
• Qué es la regresión minimocuadrática y cuál es
su utilidad.
• Qué es el análisis conjunto y qué aplicaciones
tiene en marketing.
• Qué son modelos logit y para qué sirven.
• Qué son las técnicas de segmentación y cuál es
su utilidad en marketing.
• Qué es el análisis discriminante y qué utilidad
tiene.
I. Grande y E. Abascal. Fundamentos y Técnicas. 12 ª Ed. Esic Editorial.
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Tema 9. Análisis multivariante (I).
Métodos de dependencia
Selecciona apartado
1. Regresión mínimocuadrática
2. Análisis conjunto
3. Modelos logit
4. Técnicas de segmentación
I. Grande y E. Abascal. Fundamentos y Técnicas. 12 ª Ed. Esic Editorial.
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1. Regresión minimocuadrática
• Modelos lineales
Y = α + βX
• Modelos no lineales
Y=αX
-β
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Algunos problemas
• Colinealidad; variables correlacionadas.
Y=a+b
+c
• Heterocedasticidad; valores muy dispares.
• Relaciones causales.
?
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2. Análisis conjunto
• El consumidor debe elegir entre opciones
imperfectas.
• Deben sacrificarse unas cualidades por otras.
• No existe lo “bueno, bonito y barato”.
• El AC mide la importancia de los atributos que
se adquieren conjuntamente.
• Sirve para diseñar bienes y servicios.
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Diseño de una pizza.
Atributos; precio, base, cobertura y tamaño
•
•
•
•
Dentro de cada uno de estos atributos caben varias posibilidades o
alternativas. Las pizzas pueden tener un precio bajo, medio o alto. Los
precios correspondientes para estos tres niveles del atributo precio son,
respectivamente, 4 €, 5€ y 6€.
La base puede ser fina y crujiente, de un cm. de espesor , o por el
contrario, gruesa, de 2,5 cm. de grosor.
La cobertura de las pizzas puede ser fija; el cliente elige una clase de
pizza determinada dentro de una lista, como Margarita, Boloñesa, Calzone,
etc. o, por el contrario, el consumidor puede elegir a su gusto la
naturaleza de los ingredientes que quiera combinar, con máximo de cinco,
de la siguiente lista; salsa de tomate, queso gorgonzola, anchoas, carne
picada, jamón, pimientos, champiñón, aceitunas y huevo.
El tamaño de la pizza puede ser de 14 cm. de diámetro, de 16 cm. y de 18
cm. correpondientes a los tamaños pequeño, mediano y grande. Son tres
los niveles de este atributo.
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Diseño ortogonal unas pizzas
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Valoraciones de los conceptos T1 a T9
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Pesos y utilidades
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Matriz de utilidades
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Análisis conjunto. Ejemplo de cómo se presentan las
tarjetas que explican atributos y sus niveles.
3,2 €
3€
2€
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Aplicaciones
• Medir la importancia de los atributos de
los productos.
• Evaluar conceptos nuevos, sin necesidad
de que existan hasta ahora.
• Cuantificar evaluaciones sensoriales.
• Segmentar mercados en función de las
utilidades encontradas.
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Ejemplo: diseño de un préstamo personal.
Atributos y niveles,
• Interés: 0 % de interés con comisión de
apertura del 5%, 6 % de interés con
comisión del 2,5 % o del 12 % de interés
sin comisión de apertura.
• Plazo de amortización; 12, 36 o 60 meses.
• Con avales o sin avales
• Con comisión de cancelación o sin ella.
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Utilidades de los diferentes atributos de un préstamo personal
Mínimo
Máximo
Media
Desv.
típ.
N
Constante
2,17
8,11
5,09
1,01
318
0 % + 5 %
-30,00
3,78
0,63
1,23
318
6 % + 2,5 %
-2,67
2,67
-0,07
0,78
318
12 % + 0 %
-40,00
30,00
-0,56
1,11
318
12 meses
-30,00
2,44
-0,04
0,62
318
36 meses
-2,22
1,67
-0,14
0,56
318
60 meses
-1,10
30,00
0,18
0,52
318
Sin avales
-1,50
2,50
0,13
0,51
318
Con avales
-2,50
1,50
-0,13
0,51
318
Sin comisión cancelación
-1,25
1,58
0,20
0,48
318
Con comisión cancelación
-1,58
1,25
-0,12
0,48
318
Atributo / nivel
I. Grande y E. Abascal. Fundamentos y Técnicas. 12 ª Ed. Esic Editorial.
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• De acuerdo con los resultados, el producto más
interesante es un préstamo sin interés pero con
una comisión de apertura del 5 % (0,63), sin
comisiones de cancelación (0,20), a 60 meses
(0,18) y sin exigencia de avales (0,13).
• Combinado atributos se puede medir la utilidad
del producto. El que acaba de exponerse tiene
una utilidad de,
5,09 + 0,63 + 0,20 +0,18 + 0,13 = 6,13
la mayor que se puede proporcionar
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3. Modelos logit
• Son formas especiales de
regresión.
• La variable dependiente es
nominal; 0, 1, Sí, No …
• Sirven para hacer predicciones en
términos de probabilidades.
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Un ejemplo
• Supongamos que la renta media de una
determinada zona es de x=12.000 € y que la
desviación es de 1.000 €.
• Se puede deducir que cuando la renta de una
persona sea de 15.000 € (x+3σ) la probabilidad
de comprar un coche será alta.
• Por el contrario, cuando la renta sea menor de
9.000 €, (x - 3σ), dicha probabilidad será
baja.
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Probabilidad de compra
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A mayor renta, mayor
probabilidad de
compra
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Un ejemplo numérico
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Utilidad de los modelos logit
• Encontrar tipologías de comportamiento; es decir, qué
características tienen los consumidores, cuál es su
perfil; edad, género, renta, hábitat, estructura
familiar, etc.
• Calcular las probabilidades de sus comportamientos en
función de las características de los consumidores.
• Conocida la magnitud de la población, el tamaño de un
segmento identificado es la esperanza matemática
resultado de multiplicar el tamaño del universo por la
probabilidad de comportamiento.
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4. Técnicas de segmentación
• Regresión por árbol de
decisión binario.
• Discriminante por árbol de
decisión binario.
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Regresión por árbol de decisión
• La segmentación mediante regresión por árbol de
decisión binario se aplica cuando se trata de segmentar
un comportamiento medido a través de una variable
cuantitativa, al margen de la naturaleza de las variables
explicativas.
• Cuando un segmento ya no se puede dividir, porque sean
tan homogéneo que no existen variables que permitan
su escisión, se obtiene lo que se denomina segmento
final o terminal.
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Discriminante por árbol de decisión
• La segmentación mediante discriminante por árbol de
decisión binario se aplica cuando se trata de segmentar
un comportamiento medido a través de una variable
cualitativa, al margen de la naturaleza de las variables
explicativas.
• Cuando un segmento ya no se puede dividir, porque sean
tan homogéneo que no existen variables que permitan
su escisión, se obtiene lo que se denomina segmento
final o terminal.
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Ejemplo. Posibles variables discriminantes para
explicar el gasto en vacaciones
•Región geográfica
•Situación socioeconómica
•Ingresos anuales netos en €
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Vacaciones todo incluído
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Segmentación vacaciones todo incluído
100 %
134,61 €
1
21.169 €
2
90,52 €
84,83 %
381,22 €
15,17 %
3
15.287 €
67,88 €
64,60 %
4
162,80 €
20,23 %
5
10.098 €
45,73 €
34,94 %
8
93,99 €
29,66 €
9
10
Parado
Jubilado
No manual
212,26 €
11,73 %
Manual
Indep.
94,52 €
8,50
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Tema 9.
Análisis multivariante (I).
Métodos de dependencia
I. Grande y E. Abascal. Fundamentos y Técnicas. 12 ª Ed. Esic Editorial.
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Objetivos de conocimiento
• Qué es la regresión minimocuadrática y cuál es
su utilidad.
• Qué es el análisis conjunto y qué aplicaciones
tiene en marketing.
• Qué son modelos logit y para qué sirven.
• Qué son las técnicas de segmentación y cuál es
su utilidad en marketing.
• Qué es el análisis discriminante y qué utilidad
tiene.
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Tema 9. Análisis multivariante (I).
Métodos de dependencia
Selecciona apartado
1. Regresión mínimocuadrática
2. Análisis conjunto
3. Modelos logit
4. Técnicas de segmentación
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1. Regresión minimocuadrática
• Modelos lineales
Y = α + βX
• Modelos no lineales
Y=αX
-β
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Algunos problemas
• Colinealidad; variables correlacionadas.
Y=a+b
+c
• Heterocedasticidad; valores muy dispares.
• Relaciones causales.
?
I. Grande y E. Abascal. Fundamentos y Técnicas. 12 ª Ed. Esic Editorial.
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2. Análisis conjunto
• El consumidor debe elegir entre opciones
imperfectas.
• Deben sacrificarse unas cualidades por otras.
• No existe lo “bueno, bonito y barato”.
• El AC mide la importancia de los atributos que
se adquieren conjuntamente.
• Sirve para diseñar bienes y servicios.
I. Grande y E. Abascal. Fundamentos y Técnicas. 12 ª Ed. Esic Editorial.
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Diseño de una pizza.
Atributos; precio, base, cobertura y tamaño
•
•
•
•
Dentro de cada uno de estos atributos caben varias posibilidades o
alternativas. Las pizzas pueden tener un precio bajo, medio o alto. Los
precios correspondientes para estos tres niveles del atributo precio son,
respectivamente, 4 €, 5€ y 6€.
La base puede ser fina y crujiente, de un cm. de espesor , o por el
contrario, gruesa, de 2,5 cm. de grosor.
La cobertura de las pizzas puede ser fija; el cliente elige una clase de
pizza determinada dentro de una lista, como Margarita, Boloñesa, Calzone,
etc. o, por el contrario, el consumidor puede elegir a su gusto la
naturaleza de los ingredientes que quiera combinar, con máximo de cinco,
de la siguiente lista; salsa de tomate, queso gorgonzola, anchoas, carne
picada, jamón, pimientos, champiñón, aceitunas y huevo.
El tamaño de la pizza puede ser de 14 cm. de diámetro, de 16 cm. y de 18
cm. correpondientes a los tamaños pequeño, mediano y grande. Son tres
los niveles de este atributo.
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Diseño ortogonal unas pizzas
I. Grande y E. Abascal. Fundamentos y Técnicas. 12 ª Ed. Esic Editorial.
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Valoraciones de los conceptos T1 a T9
I. Grande y E. Abascal. Fundamentos y Técnicas. 12 ª Ed. Esic Editorial.
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Pesos y utilidades
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Matriz de utilidades
I. Grande y E. Abascal. Fundamentos y Técnicas. 12 ª Ed. Esic Editorial.
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Análisis conjunto. Ejemplo de cómo se presentan las
tarjetas que explican atributos y sus niveles.
3,2 €
3€
2€
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Aplicaciones
• Medir la importancia de los atributos de
los productos.
• Evaluar conceptos nuevos, sin necesidad
de que existan hasta ahora.
• Cuantificar evaluaciones sensoriales.
• Segmentar mercados en función de las
utilidades encontradas.
I. Grande y E. Abascal. Fundamentos y Técnicas. 12 ª Ed. Esic Editorial.
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Ejemplo: diseño de un préstamo personal.
Atributos y niveles,
• Interés: 0 % de interés con comisión de
apertura del 5%, 6 % de interés con
comisión del 2,5 % o del 12 % de interés
sin comisión de apertura.
• Plazo de amortización; 12, 36 o 60 meses.
• Con avales o sin avales
• Con comisión de cancelación o sin ella.
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Utilidades de los diferentes atributos de un préstamo personal
Mínimo
Máximo
Media
Desv.
típ.
N
Constante
2,17
8,11
5,09
1,01
318
0 % + 5 %
-30,00
3,78
0,63
1,23
318
6 % + 2,5 %
-2,67
2,67
-0,07
0,78
318
12 % + 0 %
-40,00
30,00
-0,56
1,11
318
12 meses
-30,00
2,44
-0,04
0,62
318
36 meses
-2,22
1,67
-0,14
0,56
318
60 meses
-1,10
30,00
0,18
0,52
318
Sin avales
-1,50
2,50
0,13
0,51
318
Con avales
-2,50
1,50
-0,13
0,51
318
Sin comisión cancelación
-1,25
1,58
0,20
0,48
318
Con comisión cancelación
-1,58
1,25
-0,12
0,48
318
Atributo / nivel
I. Grande y E. Abascal. Fundamentos y Técnicas. 12 ª Ed. Esic Editorial.
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• De acuerdo con los resultados, el producto más
interesante es un préstamo sin interés pero con
una comisión de apertura del 5 % (0,63), sin
comisiones de cancelación (0,20), a 60 meses
(0,18) y sin exigencia de avales (0,13).
• Combinado atributos se puede medir la utilidad
del producto. El que acaba de exponerse tiene
una utilidad de,
5,09 + 0,63 + 0,20 +0,18 + 0,13 = 6,13
la mayor que se puede proporcionar
I. Grande y E. Abascal. Fundamentos y Técnicas. 12 ª Ed. Esic Editorial.
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3. Modelos logit
• Son formas especiales de
regresión.
• La variable dependiente es
nominal; 0, 1, Sí, No …
• Sirven para hacer predicciones en
términos de probabilidades.
I. Grande y E. Abascal. Fundamentos y Técnicas. 12 ª Ed. Esic Editorial.
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Un ejemplo
• Supongamos que la renta media de una
determinada zona es de x=12.000 € y que la
desviación es de 1.000 €.
• Se puede deducir que cuando la renta de una
persona sea de 15.000 € (x+3σ) la probabilidad
de comprar un coche será alta.
• Por el contrario, cuando la renta sea menor de
9.000 €, (x - 3σ), dicha probabilidad será
baja.
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Probabilidad de compra
I. Grande y E. Abascal. Fundamentos y Técnicas. 12 ª Ed. Esic Editorial.
A mayor renta, mayor
probabilidad de
compra
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Un ejemplo numérico
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I. Grande y E. Abascal. Fundamentos y Técnicas. 12 ª Ed. Esic Editorial.
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Utilidad de los modelos logit
• Encontrar tipologías de comportamiento; es decir, qué
características tienen los consumidores, cuál es su
perfil; edad, género, renta, hábitat, estructura
familiar, etc.
• Calcular las probabilidades de sus comportamientos en
función de las características de los consumidores.
• Conocida la magnitud de la población, el tamaño de un
segmento identificado es la esperanza matemática
resultado de multiplicar el tamaño del universo por la
probabilidad de comportamiento.
I. Grande y E. Abascal. Fundamentos y Técnicas. 12 ª Ed. Esic Editorial.
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4. Técnicas de segmentación
• Regresión por árbol de
decisión binario.
• Discriminante por árbol de
decisión binario.
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Regresión por árbol de decisión
• La segmentación mediante regresión por árbol de
decisión binario se aplica cuando se trata de segmentar
un comportamiento medido a través de una variable
cuantitativa, al margen de la naturaleza de las variables
explicativas.
• Cuando un segmento ya no se puede dividir, porque sean
tan homogéneo que no existen variables que permitan
su escisión, se obtiene lo que se denomina segmento
final o terminal.
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Discriminante por árbol de decisión
• La segmentación mediante discriminante por árbol de
decisión binario se aplica cuando se trata de segmentar
un comportamiento medido a través de una variable
cualitativa, al margen de la naturaleza de las variables
explicativas.
• Cuando un segmento ya no se puede dividir, porque sean
tan homogéneo que no existen variables que permitan
su escisión, se obtiene lo que se denomina segmento
final o terminal.
I. Grande y E. Abascal. Fundamentos y Técnicas. 12 ª Ed. Esic Editorial.
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Ejemplo. Posibles variables discriminantes para
explicar el gasto en vacaciones
•Región geográfica
•Situación socioeconómica
•Ingresos anuales netos en €
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Vacaciones todo incluído
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Segmentación vacaciones todo incluído
100 %
134,61 €
1
21.169 €
2
90,52 €
84,83 %
381,22 €
15,17 %
3
15.287 €
67,88 €
64,60 %
4
162,80 €
20,23 %
5
10.098 €
45,73 €
34,94 %
8
93,99 €
29,66 €
9
10
Parado
Jubilado
No manual
212,26 €
11,73 %
Manual
Indep.
94,52 €
8,50
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