En primer lugar, debemos mencionar que se ajustaron dos regresiones a la encuesta realizada debido a que el estudio realizado contempla el análisis de la disposición a pagar según variables independientes para cerámicas de interior y exterior, por lo

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Modelo interior:

Se realizó el mismo procedimiento que para este caso, por lo que también en primer lugar, se realizó una regresión lineal por pasos con una probabilidad F de entre 0.2 y 0.25 y luego se repitió el mismo procedimiento, pero con una probabilidad F de entre 0.25 y 0.3, en este caso también en ambos casos se consideraron todas las variables independientes con el fin de que spss nos entregue los modelos sugeridos y a partir de esto escoger el más adecuado según nuestro análisis, la razón para realizar dos regresiones con probabilidades F distintas es para comprobar que los modelos entregados por spss ya se habían estabilizados y no entregaría modelos adicionales que no fueran significativos para nosotros. Los modelos sugeridos por spss para ambos casos se muestran a continuación:

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Regresión por pasos para interiores con probabilidad F entre 0,2 y 0,25:

[pic 9]

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Regresión por pasos para interiores con probabilidad F entre 0,25 y 0,3:

[pic 10]

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A partir de las tablas anteriores podemos observar que los modelos entregados por spss ya se han estabilizados y a partir del nivel de significancia de dichos modelos nos quedamos con el modelo 3, ya que a partir del 4 se comienzan a agregar variables que no son significantes para el modelo.

Dado esto, corremos una regresión lineal tomando solo las variables independientes que comprenden el modelo 3, los resultados se presentan a continuación:

[pic 11]

[pic 12]

[pic 13]

A partir de esto, el modelo entregado es el siguiente:

Y=1,421 + (0,959*mantención del calor) + (0,357*anticorrosión) + (0,519*Resistencia al calor)

A través de la tabla de resumen de modelo podemos ver que el coeficiente de correlación múltiple R es 0,796, lo cual es un valor alto y por lo tanto la relación entre el “Y” estimado y el Y observado es alto. Por otro lado, podemos ver que el coeficiente de determinación múltiple nos indica que existe un 63,4% de la variabilidad que es explicada por el modelo. Por último, esta tabla nos indica a través del R cuadrado ajustado que la calidad del modelo es aceptable (0,614) y con un error típico de estimación de 0,748.

A través de la tabla ANOVA podemos ver que el modelo si es significativo para todos los niveles de alfa.

En el caso de la tabla de coeficientes podemos notar que todas las variables son significativas a un nivel del 5%, además a través de los valores del FIV podemos notar que no existe multicolinealidad en el modelo y además no hay ninguna variable que posea tolerancia menor a 0,0001 por lo que no es necesario eliminar ninguna variable debido a una baja variabilidad propia. A través de los valores de beta podemos notar que la variable de mayor importancia en el modelo es la mantención del color y por lo tanto es lo que más afecta la disposición a pagar del consumidor.

Interpretación del modelo:

Podemos decir que la disposición a pagar de los consumidores por cerámicas de interior se ve afectado significativamente por 3 variables de forma positiva, estas variables son la mantención del calor, la anticorrosión y la resistencia al calor.

Dado que el problema gerencial es “Cómo posicionarse en el mercado, y dar a conocer la marca, redefiniendo la propuesta de valor de Alfa según las características del consumidor y la industria de pisos en Chile”, los hallazgos encontrados en esta investigación entregan una solución a este problema, ya que se le entrega a la marca las tres variables que aumentan de mayor manera la disposición a pagar y, a partir de esto, podría solucionar su decisión de posicionamiento estratégico basándose en alguno de ellos. Vale mencionar que se recomienda enfocarse en las variables con mayor influencia, es decir, la mantención y resistencia del calor.

CHECKLIST PPT FINAL

INTRODUCCIÓN:

OK - Contexto; OK

OK - problema/oportunidad gerencial

- problema de investigación con sus objetivos y preguntas de investigación

- resultados relevantes de la investigación secundaria, si los hay;

- el diseño de la investigación elegido;

- las fases desarrolladas (exploratoria y/o concluyente; las que se aplicaron) y los principales resultados en cada una de estas fases

( 8 a 10 SLIDES).

Se evalúa el poder de síntesis y la claridad de la presentación.

AJUSTE DEL MODELO: Presentación del ajuste realizado: modelo y sus requerimientos; las variables utilizadas; el modelo ajustado y sus principales características (validación principalmente interna del ajuste: aquí tiene sentido mostrar tablas, números, valores P, etc.); conclusiones que se obtienen del modelo ajustado en relación al problema de investigación y al problema gerencial. Un juicio objetivo de la relevancia del ajuste realizado, desde la perspectiva de las conclusiones y su impacto en el problema gerencial (en promedio, 8 a 10 transparencias).

Se evalúa el ajuste del modelo, el cuidado en la manipulación de los datos y la asertividad de las conclusiones