Estadística Aplicada al Consumo: Interpretación de ANOVA y Chi-Cuadrado

Relación entre Gasto en Cosméticos y Estado Civil

Observando la tabla de ANOVA, podemos ver que el valor de F no es lo suficientemente grande y su significatividad es bastante mayor a 0,05. Por lo tanto, no existe relación entre el dinero destinado a la compra de cosméticos y el estado civil.

Fuentes de Confianza y Publicidad

Observando la tabla de ANOVA, podemos ver que los mayores valores para la F se presentan en las siguientes fuentes:

• Revistas especializadas
• Prescriptores
• Merchandising

Estas fuentes tienen una significatividad menor que 0,05, por lo que sí que existen diferencias significativas en la confianza que aportan estos elementos al consumidor cuando presta atención a un anuncio publicitario.

Conclusión Adicional: La respuesta correcta indica que los solteros son más propensos a enfocar la publicidad en ellos.

Datos Generales de la Muestra

El total de encuestados es de 105 personas, de las cuales 95 son válidas y 10 son perdidas.

Tendencia Central y Dispersión del Consumo

Según los datos obtenidos, la media de consumo de cosméticos (tiempo que lleva consumiendo cosméticos) se sitúa aproximadamente entre 5 y 10 años. La mediana también se sitúa en esa franja, con un 80% de porcentaje acumulado, al igual que la moda, con 41 personas que llevan consumiendo cosméticos entre 5 y 10 años.

Análisis de Homogeneidad y Forma de la Distribución

• Desviación Típica: Es menor que 1, pero está muy próxima a esta cifra (0,943), por lo que los datos son homogéneos y la media es representativa, aunque no es muy fiable. Esto se debe a que la concentración de datos se sitúa entre dos puntos (menos de 5 años y entre 5 y 10) debido a la edad de los encuestados (muestra joven) que llevan menos tiempo consumiendo cosméticos.

• Asimetría: Es superior a 0 (0,905), por lo que es asimétrica pero positiva, lo cual indica que los datos se agrupan en torno a la media, aunque estén dispersos.

• Curtosis: Es positiva (leptocúrtica), lo que indica concentración en torno a la media, haciendo que la media sea muy representativa.

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Atención Publicitaria Cruzada con Renta

En esta sección, analizamos la atención a los anuncios publicitarios cruzada con la renta del encuestado con el fin de observar dependencias. El dato más relevante se encuentra en la renta de menos de 600 euros, donde el 27% del total sí presta atención a los anuncios publicitarios. Aquellos que no tienen ingresos representan un 20% del total. Por lo tanto, podríamos decir que quienes más prestan atención son los que tienen menos ingresos.

Interpretación del Chi-Cuadrado

Lo primero en lo que tenemos que fijarnos al analizar el Chi-Cuadrado es la falta de datos en las diferentes casillas, lo que puede afectar y sesgar los resultados obtenidos. El porcentaje de casillas con frecuencias esperadas menores a 5 debería ser menor o igual al 20%, y en este caso es del 40%. Por lo tanto, no es posible concluir si las variables son dependientes o independientes debido a la falta de datos.

Si la prueba de falta de datos hubiera sido satisfactoria, deberíamos analizar la significatividad del Chi-Cuadrado, que tiene que ser menor a 0,05 para un error del 95%. En este caso, el valor es 0,305. Dado que el Chi-Cuadrado es bajo y la significatividad es alta, aceptamos la hipótesis nula, lo que implicaría que las variables no estarían relacionadas.