lunes, febrero 01, 2010

TURISMO GLOBAL: No. 21

La revista digital Turismo Global ya se puede leer en el enlace de arriba.

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domingo, enero 31, 2010

GESTION POLIS: donde se enseña marketing

En GESTION POLIS SE ENSEÑA LO BASICO DEL MARKETING y del POSICIONAMIENTO. Vale la pena hacer CLICK arriba.

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UNA CONFERENCIA INTERESANTE



Si hace CLICK en los subtitulos (que está en rojo) puede poner varios idiomas.

sábado, enero 30, 2010

FUNRACE 4 x4 : ACTIVIDAD DE AVENTURA


En el enlace de arriba aparece la actividad que realiza en Venezuela las competencias de autos 4 x 4. El grupo cumplirá 10 años y ellos nos dicen lo siguiente:

Dicho acto marcará el inicio de las actividades para celebrar nuestros primeros 10 años y en él compartiremos con los ganadores del 2009 y con nuestros amigos de los diferentes medios de comunicación. Pedimos disculpas a nuestros competidores, por el cambio imprevisto de fecha, pero nos hemos visto obligados a ello con el fin de brindar un mejor evento, una mayor cobertura de prensa, así como poder suministrar información detallada de las actividades y proyectos del 2010. Por otro lado ya se encuentran publicadas en nuestras páginas Web, las fechas de los diferentes campeonatos de la organización Fun Race 2010 por lo cual los invitamos a visitarlas pues venimos con muchos cambios e innovaciones en beneficio de toda la Gran Familia Fun Race.

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jueves, enero 14, 2010

Jerarquizar productos turísticos

Dos profesores de la Universidad George Washington, o sea: Roberto Dyer y Ernst Forman publicaron en el año 1991 una metodología para jerarquizar productos turístico según su potencial y entonces proceder a realizar una actividad de marketing. El análisis se basa en las preferencias relativas según los criterios seleccionados. Por ejemplo si tenemos 6 productos turísticos, cada uno de ellos puede presentar diferente número de sitios potenciales, un número determinado de atractivos, en el sitio se pueden realizar un número dado actividades y también existiría un número de servicio, además algunas condiciones para gozar del lugar. En cada lugar los turistas pueden pernoctar "X" número de días y deben pagar por noche una tarifa dada.

Entonces el planteamiento del problema es el siguiente : ¿ Si jerarquizamos esos 6 productos según sus características, cuál sería el producto ganador?

La metodología:

La metodología para el análisis consiste en:

(1) El primer paso consiste en comparar pares de productos para utilizando una escala de 6 asignaciones:

Extremadamente preferente ...9 puntos
Muy fuertemente preferente ...7 puntos
Fuertemente preferente......... 5 puntos
Moderadamente preferente.... 3 puntos
Igualmente preferente............ 1 punto

Si se comparan los productos según sus número de sitios turísticos entonces se obtiene una matriz con los valores asignados.

(2) El segundos paso se denomina: normalizar la matriz resultante del paso anterior. Normalizar consiste en sacar un porcentaje de cada uno de los resultados de la matriz con relación a la sumatoria tota de cada columna. Así se pasa de una matriz de números naturales a una matriz de porcentajes o preferencias relativas.

(3) El paso tres consiste en sacar un promedio de cada una de las líneas ya existente en porcentajes y obtener el promedio de un valor preferencial entre pares de productos y para el primer criterios o sea NUMERO DE SITIOS TURISTICOS.

El mismo procedimiento se realiza para los otros criterios como : no. de atractivos, no. de actividades, no. de servicios, condiciones especiales , estadía media en cada producto y precio-noche para pernoctar en cada producto. Esto se hace para obtener al final la jerarquía o importancia de cada producto turístico. Una vez que se llega a la jerarquía de los productos a comparar se identifican las limitaciones de competitividad y se puede establecer un PLAN de INCORPORACION de nuevas acciones para cada productos , es decir tomar decisiones de POlLITICA TURISTICA.

Es importante señalar que este Análisis se debe hacer no manualmente sino con un software que se llama : EXPERT CHOICE que se puede bajar de internet.

  • HACER CLICK AQUI
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    martes, enero 12, 2010

    Este enlace se llama E RURAL y viene de España


    El enlace E RURAL trata sobre el turismo en el medio rural donde incluso aparece un conjunto de CASAS DE LABRANZA (lo que en Venezuela se llama POSADAS) pues es el típico alojamiento que se utiliza en España cuando se viaja fuera de las grandes ciudades.

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    lunes, enero 11, 2010

    El Blog APUNTES DE VIAJES

    Quieren conocer los detalles que viajeros que se deciden a utilizar la bicicleta por ejemplo e la capital de Holanda, o los viajes especiales e lugares exóticos,entonces tienen qjue hacer CLICK arriba para conocer este nuevo BLOG que incorporamos en seguida.

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    jueves, enero 07, 2010

    ECOTURISMO


    Nos viene de España un enlace sobre ecoturismo que vale pana conocer...

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    miércoles, enero 06, 2010

    Una buena Carne al Estilo de Texas


    Si desean ver este excelente restaurante tienen que hacer CLICK arriba...

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    martes, enero 05, 2010

    Los Reyes Magos en Higuerote


    Este 6 de enero
    LOS REYES MAGOS ALEGRARÁN LAS CALLES DE HIGUEROTE

    Barlovento.- Melchor, Gaspar y Baltasar llegarán a Higuerote de Barlovento este miércoles 6 de enero, como lo han venido haciendo desde hace 59 años, para alegrar tanto a visitantes como lugareños con su tradicional recorrido a caballo por las calles de la población. Entregarán regalos y dulces a los más pequeños al son de los tambores, samba e instrumentos de vientos.

    El gobierno regional, a través de Turismo Miranda (Corpomitur) dispondrá de promotores turísticos para la atención de los asistentes. Entregarán material promocional e informativo del estado, además de 500 juguetes y golosinas que serán repartidos a los más pequeños para alegrar sus rostros en este día tan especial.

    Cuando el reloj marca las 12 del mediodía, los tres reyes magos montan sus caballos y parten desde la plaza Dolores Ribas con una caravana llena de color y ritmo. Muchos se suman al recorrido para acompañar la fiesta con bailes y alegría, mientras que otros se animan a presenciar el espectáculo desde las puertas y ventanas de las casas, hoteles y establecimientos. Pasan por la avenida Andrés Eloy Blanco y la calle Comercio, y culminan en la Concha Acústica de Higuerote.

    Su paso por la Iglesia Nuestra Señora del Carmen de Higuerote los lleva a entrar al templo para saludar a los Santos. Esta es una de las tradiciones más importantes de Higuerote y muy conocida por los visitantes. Se espera que a la fiesta acudan hasta 3mil personas.

    Historia

    Cuenta la leyenda que unos astrólogos provenientes de Oriente fueron guiados por la estrella que presagiaba la llegada del hijo de Dios, para llegar ante él, darle la bienvenida a la vida terrenal y rendirle honor con oro, incienso y mirra. Los llamaron reyes por sus bondadosos presentes, y magos porque en aquella época se les conocía así a aquellas personas sabias o con conocimientos en ciencia.

    Turismo Miranda invita a conocer esta manifestación muy querida y valorada por los barloventeños.

    Prensa Turismo Miranda / Maryori Lara Melle

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    viernes, enero 01, 2010

    Correo

    Veamos mi correo

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    La Hoja de Turismo Rural en América Latina

    Esta Hoja sobre Turismo Rural en América Latina ha sido diseñada por Tracy johnson.

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    Bueno...comencemos bien el nuevo año 2.010


    Bueno ya ha llegado el año 2.010. Dejamos atras los aciertos y los errores del año 2.009 para comenzar de nuevo con más brio y con más entusiasmo durante este nuevo año. Esperamos encontrar en Internet, al navegar por allí, algunas nuevas herramientas educativas o algunos artículos, revistas virtuales y todo los elementos que nos permitan alimentar este nuestro BLOG y el de ustedes también. Para comenzar entonces vamos aprender unas velas en una torta de nuevo cumple año.

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    jueves, diciembre 31, 2009

    BREEZES ES UN DESTINO EN BAHAMAS


    Breezes es el destino turístico más exclusivo en BAHAMAS. Aunque los paquetes turísticos se ubican entre 2000 y 3000 dólares, muchas parejas de la clase media profesional visitan este lugar durante sus días de vacaciones e incluso en LUNA DE MIEL.Pueden hacer CLIC arriba para ver este resort especialísimo.

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    miércoles, diciembre 30, 2009

    Un paseo por el Principado de Andorra


    El PRINCIPADO DE ANDORRA es un excelente lugar para pasar unas buenas vacaciones. Si quieres conocerlo entonces tienes que hacer CLIICK arriba.

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    UN PASEO POR LA CAPITAL DE SUECIA (STOCKHOLM)



    Si quieren dar un paseo VIRTUAL por la ciudad de Stockholm Capital de Suecia entonces tienen que hacer CLICK arriba. Que les aproveche este viaje de varios minutos.

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    martes, diciembre 29, 2009

    FELIZ NAVIDAD Y UN AÑO NUEVO MARAVILLOSO !!

    "
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  • jueves, diciembre 24, 2009

    EL BOLETIN TURISTICO ESPAÑOL


    En el enlace de arriba he colocado el Boletín Turístico elaborado en España. Vale la pena vistarlo y conocerlo.

    RED DE TURISMO RURAL


    La RED DE TURISMO RURAL aparece en el enlace de arriba.

    El enlace de Planeta


    He colocado en el enlace de arriba la Hoja Web de PLANETA. Allí Ron Mader nos indica sus actividades en el campo del turismo sustentable.

    Además Ron tiene su propio BLOG, como aparece en seguida:

  • EL BLOG DE RON
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    miércoles, diciembre 23, 2009

    SALUDOS HOY 24 de DICIEMBRE

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    martes, diciembre 22, 2009

    Felicitaciones en los dos idiomas más utilizados en este blog


    FELIZ NATAL A TODOS(AS) E UM EXCELENTE 2010!.MUITA PAZ, HARMONIA, SAÚDE, FELICIDADE NA VIDA DE CADA UM(A) E
    RESPECTIVA FAMÍLIA!;TUDO DE BOM E BOAS FESTAS!ABRAÇO GRANDE! :-)

    Feliz Navidad a todos y un excelente 2.010! .Armonía, salud, felicidad en la vida de cada uno (A) y su respectiva familia; todo para unas buenas fiestas! Un abrarzo grande ! :-)

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    lunes, diciembre 21, 2009

    LA SOBRINA DE JIMMIE ANGEL REIVINDICA SU NOMBRE


    La sobrina del aventurero estadounidense Jimmie Angel dijo sentirse entristecida de que el presidente venezolano Hugo Chávez haya decidido cambiar el nombre del Salto Angel, las cataratas más altas del mundo, por el apelativo indígena original.

    Foto: AFP / Thomas Coex

    Esa caída de agua recibió su nombre actual en honor al piloto norteamericano, que la descubrió para el resto del mundo desde su avioneta en 1933.

    Pero Chávez dijo el domingo que quiere rebautizarla con su nombre en idioma pemón, Kerepakupai-Merú, el cual significa salto del lugar más profundo.

    Karen Angel, la sobrina de Angel que está a cargo del Proyecto Histórico Jimmie Angel en Arcata, consideró que el nombre debería seguir siendo el mismo, porque él fue el que dio a conocer las cataratas al mundo.

    “Jimmie Angel amaba a Venezuela y su gente. Realizó misiones de ayuda para los indígenas pemón en el Valle Kamarata”, dijo Karen Angel en un correo electrónico. “Mi posición ha sido siempre que Jimmie Angel dio a conocer las cataratas al mundo, y por tanto las ‘descubrió’ en ese contexto”.

    La cascada, una de las principales atracciones turísticas del país, tiene 979 metros (3.212 pies) de altura y una caída ininterrumpida de 807 metros (2.648 pies).

    Chávez dijo: “Uno pudiera decir que fue el primero que lo vio desde una avioneta… pero cuántos millones de ojos indígenas lo vieron, y lo oraron”.

    Karen Angel dijo que los pemón que viven en el área no usan el nombre que Chávez ha seleccionado. Ella afirma que estudios recientes usan el nombre Salto Angel u otro nombre indígena, Churún-Vena.

    “(Chávez) debería querer que gente de afuera vaya a ver las cataratas”, escribió. “El turismo y las cataratas son las principales fuentes de ingresos de los pemones”.

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    Un saludo cordial

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    viernes, diciembre 18, 2009

    Una POSADA en Houston-Texas

    En el link therobin.com/ aparece una excelente posada en caso de que quieran viajar a Houston -Texas.

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    lunes, diciembre 14, 2009

    Estrategia Turistica de Valencia España



    Las acciones que se desarrollarán durante la presente legislatura reorientan su enfoque para adaptarse a la actual tesitura con la innovación como principal valor, la ampliación de productos turísticos con la publicación de diferentes guías sobre calas con encanto, senderismo, wellness o gastronomía y enología, precios más asequibles y una comercialización vinculada al cliente final. En este sentido, se adoptará una nueva estrategia on line para incidir en el cliente antes, durante y después del viaje.

    También existe una firme apuesta por convertir la Comunitat Valenciana en sede de congresos estratégicos, de hecho están programadas algunas citas relevantes en el calendario de 2010 como el I Congreso Internacional de Calidad Turística en marzo, la Conferencia Anual del Instituto de Viajes y Turismo (ITT) en junio y la International Golf Travel Market (IGTM) en noviembre.

    En cuanto al apoyo a empresas, se incrementará el presupuesto para la inversión y se revisarán las líneas de ayudas. Asimismo, la Conselleria de Turisme firmará nuevos convenios con campings, hosteleros y empresas de turismo de interior. Por lo que respecta al apoyo de municipios, se pondrá en marcha el Plan Especial de Apoyo a la Inversión Productiva en Municipios de la Comunitat Valenciana (PIP) con nueve municipios beneficiados y una partida de más de cinco millones de euros.

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    domingo, diciembre 13, 2009

    La inferencia estadística aplicada al turismo


    La inferencia estadística en la investigación turística

    The statistical inference in the tourist investigation

    Alfredo Ascanio,Ph.D
    Universidad Simón Bolívar
    Caracas-Venezuela


    RESUMEN: El objetivo de este artículo es demostrar que los hallazgos de estadísticos de la estadística descriptiva no se pueden trasladar intuitivamente a los parámetros de poblacionales o del universo, sin que antes se realicen pruebas o tests de significación estadística.

    PALABRAS CLAVES: Estadística descriptiva. Estadística evaluativa. Test de hipótesis.


    ABSTRACT: The objective of this article is to demonstrate that the findings of parameters of the descriptive statistic cannot be transferred very intuitively to the population findings or of the universe, without before tests of statistical meaning are made.

    KEY - WORDS: Descriptive statistic. Statistical evaluative. Test of hypothesis.


    Introducción

    El investigador en el área del turismo debe ir más allá de la simple descripción de sus hallazgos; es deseable hacer enunciados formulando una hipótesis nula que debe luego ser comprobada o no y contestar a la pregunta clave: ¿ es digna de confianza la aparente diferencia que se ha encontrado en el trabajo de investigación? Para contestar a esta pregunta sólo se puede lograr aplicando los criterios básicos de la estadística evaluativo o inferencial.

    Es imposible trabajar con los dato de una población o universo en su totalidad y además los parámetros poblacionales son raramente conocidos, entonces el investigador se ve en la necesidad de trabajar con una muestra representativa del universo; pero al extraer muestras de una población, los estadísticos que se obtienen (promedios, varianza, correlaciones) no necesariamente representan los parámetros de la población.

    La única manera de lograr que la muestra sea representativa del universo es utilizando el muestreo aleatorio simple de manera que cada muestra de un tamaño dado tenga exactamente la misma probabilidad de ser elegida y luego calcular la probabilidad de que el valor de cualquiera de sus estadísticos no rebase los límites establecidos que se obtiene en tablas numéricas ad-hoc.

    Como los investigadores están interesados en demostrar que existen determinadas relaciones entre variables, ello se debe hacer respecto a una población o universo.

    Como la población es muy grande, es necesario trabajar con las muestras, pero los estadísticos que se obtengan de allí sólo se pueden trasladar a los parámetros de la población, aplicando la estadística evaluativo para conocer la significación estadística o prueba de hipótesis. Es decir, sobre la base de algunas observaciones, debemos reconstruir el fenómeno en su totalidad y ello nos lleva entonces a los test estadísticos para saber si la reconstrucción es significativa o no (si es exacta o no lo es).

    La significacion estadística

    El término significación tiene una gran importancia en la estadística evaluativo y señala que la diferencia entre parámetros no puede deberse al azar, por ejemplo si admitimos que una probabilidad superior al 10% se debe al azar entonces no hay significación y tenemos que rechazar la hipótesis nula y si la probabilidad se ubica entre 10% y 5% es posible que exista significación estadística, aunque todavía podemos admitir que la hipótesis nula es dudosa, ya que para que exista significación y la hipótesis nula se puede rechazar sólo se lograría si la probabilidad aparece entre el 5% y el 1%, claro si es menos del 1% no hay duda que existe una muy alta significación y se admitiría rigurosamente que existen diferencias entre los parámetros analizados.

    Existe una cómoda convención que admite trabajar con un nivel de significación del 5%, pues es válido para la mayoría de los hallazgos en la investigación turística. Ahora bien, como toda probabilidad viene expresada en función del número de grados de libertad el cual tiene en cuenta la importancia de las observaciones o datos y funciona siempre como un coeficiente de ponderación, así obtenemos el número mínimo de datos que es necesario conocer para reconstruir los parámetros y en la práctica para un dato determinado el número de grados de libertad es igual al número de datos menos uno.

    Los parámetros más utilizados en el cálculo de los tests de significación son: la media, la desviación típica , la varianza y el coeficiente de correlación simple.

    Muchas veces el investigador después de correr un cuestionario a una muestra de turistas para saber, por ejemplo, el dato de la estadía media para un segmento y la estadía media para otro segmento; con la estadística descriptiva el investigador obtiene esos resultado, pero lo que interesa es saber si ese valor promedio obtenido de la muestra es un dato real o ficticio, y si esa media se puede utilizar realmente para fijar una determinada política turística promocional.

    Si el dato obtenido es digamos 10 noches, ese número 10 puede ser la media de: 9+ 10+11, pero puede ser también un valor promedio de la serie : 2 + 8+ 20; entonces: ¿se puede considerar que ese valor medio de 10 es representativo de las dos series anotadas arriba ?; lo anterior sólo lo podemos saber al aplicar un test de significación.

    Exemplos para ilustrar

    Supongamos que un investigador entrevista a dos mercados de turistas para evaluar el gasto medio diario probable sólo de alimentación en hoteles de 5 estrellas de dos muestras segmentadas (turistas de USA entrevistados en el hotel y turistas de USA entrevistados en el Aeropuerto), y que estaría interesado, como condición exigida, que el gasto promedio día sea superior de 27 dólares para poder tomar alguna decisión promocional para ese mercado.

    Para comprobarlo en un número pequeño de turistas obtiene 6 datos en cada lugar de la entrevista en A y en B, como sigue en la tabla 1:

    TABLA No. 1-Datos

    Turistas entrevistados sobre gasto promedio de alimentación
    Número ; A (USA) ; B (USA) A menos B = x
    1 31 29 +2
    2 27 27 0
    3 29 25 +4
    20 30 29 +1
    5 26 28 -2
    6 28 24 +4

    Totales 171 162 +9

    Promedios 28,5 27 +1,5

    Se observa que el gasto medio día obtenido para el turista de USA (en A) es de 28,5, mientras que el turista de USA ( en B) arroja un valor igual a 27. Resulta, que desde el punto de vista de la estadística descriptiva el dato de turista de USA entrevistado en el hotel sería el mejor que el dato del turista turista de USA entrevistado en el Aeropuerto pues este no cumple la condición exigida. Pero la pregunta importante es: ¿Se debe admitir que los resultados obtenidos de A y de B son diferentes, como parece indican los hallazgos, o son idénticos, tomando en consideración el universo?

    La única manera de dar una respuesta a esta importante pregunta es someter esos hallazgos a un test de significación adecuado. La Hipótesis Nula señalaría que: el gasto diario en A y en B son idénticos, o sea que la diferencia entre las entrevistas en A y en B no difiere de cero más que por razones accidentales debido al azar de muestreo.

    Así la media del conjunto e igual a + 1,5, pero necesitamos dos datos más para hacer un test como son, la desviación estándar y el número de grados de libertad, en este caso : 6- 1 = 5

    La desviación estándar o típica de todas las observaciones se calcula con la fórmula bien conocida.

    También la desviación estándar se puede estimar por el método simplificado; es decir, con la raíz cuadrada de la sumatoria al cuadrado de todas las diferencias encontradas en la última columna del cuadro anterior restado de la sumatoria de todas las diferencias al cuadrado entre 6 datos, y todo entre los grados de libertad igual a 6-1 = 5.

    s = Raíz 41 - (81 / 6) / 5

    s = Raíz de 27,5 / 5

    s = Raíz de 5,5

    s = 2,345

    Ahora tenemos que hacer un test de significación con el test “t” de Student y con su fórmula, o sea:

    t = 1,5 / 2,345 / Raíz de 6

    t = 1,5 / 0,959 = 1,564

    Recordemos que el número de grados de libertad es 6 menos 1 = 5. Ahora vamos a buscar en la tabla “t” el valor crítico con 5 grados de libertad y obtener el porcentaje de probabilidad para alcanzar o pasar la prueba con el valor encontrado en la tabla igual a : t=1,564, el cual arroja la probabilidad de 10% a 20%, pero no la probabilidad del 5% que era nuestro criterios de aceptabilidad o admitido como nivel de significación.

    Así pues el investigador no puede señalar que los resultados entre los dos segmentos de mercado entrevistados en los dos lugares sea diferente sea que el resultado de la entrevista en "A" es superior al resultado de su entrevista en "B".

    El resultado real para la población en su conjunto sería que es indiferente para una política promocional relativo al gasto turístico considerar el sitio donde se obtenga la información, pues la diferencias que aparecieron en las muestras pudieron ser accidentales.

    Pero qué hubiese pasado si al realizar la encuesta a las dos muestras obtenemos los hallazgos siguientes:

    TABLA No. 1-Datos

    Turistas entrevistados sobre gasto promedio de alimentación
    Número ; A (USA) ; B (USA) A menos B = x
    1 21 17 +4
    2 20 18 +2
    3 20 18 +2
    4 22 16+6
    5 16 14 +2
    6 21 13 +8

    Totales 120 96 +24

    Medias 20 16 + 4

    Al hallar la desviación típica o estándar de los aumentos del gasto diario de los dos segmentos de turistas, obtenemos:

    s = Raíz de 32 / 5

    s = Raíz de 6,4

    s = 2,53

    t = 4/2,53/Raíz de 6

    t = 4 /2,53/2,45

    t = 4/ 1,033 = 3,872

    El valor calculado de “t” es entonces 3,872, y este dato con el grado de libertad igual a 6 – 1 = 5, en la tabla “t” nos muestra que existe un 2% de probabilidad de que se logre la diferencia entre los gastos de los dos segmentos de turistas según el lugar de la entrevista.

    El investigador puede entonces si puede concluir que el gasto medio diario del turista que procede de USA y que es entrevistado en el hotel, es superior al turista de USA que es entrevistado en el aeropuerto, y entonces la política promocional se debe basar en los hallazgos encontrados en los hoteles como criterio básico y prioritario.

    Con esta introducción lo que queremos dejar bien sentado es la importancia de comprobar si los datos de la estadística descriptiva obtenidos de muestras son o no son significativos ( se pueden generalizar a la población) para poder tomar decisiones sin correr los riesgos innecesarios.

    Pero también muchas veces tenemos que comparar datos de segmentos de turistas que difieren de su lugar de origen para saber que segmento es superior uno del otro en base al criterio del gasto diario medio. Tomemos el ejemplo que nos permita comparar las propiedades de ese gasto medio día, para dos tipos de turistas: el que proviene de USA (A) y el que proviene de Europa (B):

    Gasto media día
    Para A = x ; Para B = z ; x al cuadrado ; z al cuadrado
    17 17 289 289
    19 18 361 324
    20 18 400 324
    24 16 576 256
    18 14 324 196
    22 13 484 169

    120 96 2434 1558
    20 16

    Hemos visto que los totales son : 120, 96, 2434 y 1558 y los valores medios del gasto día es de 20 y 16.

    Para determinar la estimación de la desviación típica de las dos muestras de datos, lo haremos de esta manera: 1) estimamos la varianza con el método simplificado, que nos arroja el valor de 5,6 y luego la desviación típica obteniendo la raíz de 5,6, como que es 2,366 aparece en seguida:

    s al cuadrado = 1/6 + 6 - 2x [ 2434 - 120 al cuadrado / 6 + 1558 - 96 al cuadrado / 6 ]

    s al cuadrado = 1 / 10 (56) = 5,6

    s = Raíz de 5,6 = 2,366

    Ahora bien, el valor calculado de “t” es igual a:

    t = 20 - 16 / 2,366 por Raíz de 6 por 6 / 6 + 6

    t = 4 / 2,366 por Raíz de 36 / 12

    t = 1,691 por Raíz de 3

    t = 1,691 por 1,732

    t = 2,929

    En este caso el número de grado de libertad es igual a = 6 + 6 – 2 = 10

    Entonces para 10 grados de libertad y un nivel de significación del 5% en la tabla “t” obtenemos el valor crítico o teórico de 2,228. Como en nuestro calculo hemos obtenido el valor de “t” igual a 2,929, o sea mayor que el dato de la tabla, entonces se debe concluir que la diferencia entre los dos valores medios es significativo, pues sólo existe el 2% de probabilidad de que las dos muestras pertenezcan a la misma población; entonces el segmento de turistas A (USA) es superior al segmento del turista B (Europa) en cuanto a las propiedades del gasto medio día.

    Otras pruebas de hipótesis

    La comparación de varianzas

    En la investigación turística a veces se necesita comparar los parámetros de dispersión como por ejemplo la varianza, o sea la desviación típica elevada al cuadrado. Dos series de muestras pueden presentar dispersiones y entonces se necesita conocer si son idénticas o diferentes. La prueba adecuada para realizar esto es el test de Fischer y además con el conociendo del grado de libertad par cada muestra (número de datos menos la unidad). La tabla de Fischer establece los valores para diferentes niveles de significación y para diversos grados de libertad.

    Supongamos que existen dos regiones turísticas con diferentes ventas de un mismo producto turístico de aventura y que según los datos recopilados para el primer semestre del año y sus variaciones son como se señala de inmediato. Lo que se desea saber es si la variabilidad de estas ventas es la misma en las dos regiones o si es más mayor en la Región A que en la Región B. Para simplificar el cálculo pongamos números reducidos para calcular con mayor facilidad las varianzas de cada región:

    Mes Región A ; Región B ; Datos al cuadrado de A; Datos al cuadrado de B
    Enero 30 42 900 1764
    Febrero 1 8 1 64
    Marzo 34 40 1156 1600
    Abril 17 36 289 1296
    Mayo 45 51 2025 2601
    Junio 22 43 484 1849
    Totales 149 220 4855 9174

    s al cuadrado para A = 4855 – 149 al cuadrado / 6 y entre 5 = 1155 / 5 = 231

    s al cuadrado para B = 9174 – 220 al cuadrado / 6 y entre 5 = 1107 / 5 = 221

    La relación de "F" se establece comparando los hallazgos del resultado mayor de “s” entre el menor, es decir : F = 231 / 221 = 1,045 y recordemos que el grado de libertad es 6-1=5 para las dos muestras.

    Si ahora vamos a la tabla “F” de Fischer para 5 grados de libertad, allí encontramos unos valores según sus porcentajes de probabilidad de 0,20; 0,10; 0,05; 0,01; 0,001 secuencialmente así : 2,2; 3,5; 5,1; 11,0; y 29,8.

    El valor calculado de "F" fue de 1,045, el cual corresponde según la Tabla de Fischer a un nivel de significación superior al 20% porque es menor que 2,2; entonces se infiere que no hay diferencias significativas entre las dos varianzas y que las variaciones de ventas entre las dos regiones se pueden considerar como las mismas en cuanto a los parámetros del universo total.

    La comparación global de frecuencias

    Aquí el investigador lo que desea conocer es si la frecuencia observada de un fenómeno es significativamente igual a la frecuencia teórica prevista, o si por el contrario estas dos frecuencias presentan una diferencia significativa para un nivel de significación dado.

    El test para estos cálculos se denomina Chi cuadrado y es muy utilizado en estudios de mercado en el campo del turismo y en especial al determinar preferencias de los turistas por algún lugar determinado. Los datos se presentan en tablas de 1 x 2 o en tablas de 2 x 2 o incluso en tablas de 2 x N veces. Veamos un ejemplo simple para ilustrar este test.

    Una estadística de problemas acontecidos a los turistas en dos alojamientos hoteleros (A y B) muestran que de 102 problemas, 59 problemas han tenido lugar en el Hotel A y 43 en el Hotel B. La hipótesis nula del investigador es que no existe relación entre el número de problemas por el hecho de que ocurran en el hotel A o en hotel B.

    Lo que sigue de inmediato es saber si esa hipótesis nula carece de fundamento y se puede rechazar. Este test se hace con la prueba Chi Cuadrado. Lo primero que parece lógico es que si no existe relación entre el número de problemas y los hoteles, deberían repartirse por igual los problemas entre los dos hoteles, digamos unas frecuencias esperadas o teórica igual a : 51 y 51 = 102 problemas. Veamos las frecuencias observadas (a y b) y las frecuencias esperadas (a prima y b prima):

    a = 59 ; b = 43
    a prima = 51 ; b prima = 51

    Con estos datos podemos estimar la prueba de Chi Cuadrado:

    X2 = [ (a - a prima ) – 0,5 ] al cuadrado / a prima + [ (b - b prima) – 0,50] al cuadrado / b prima.

    X2 = [ (59 – 51 ) – 0,5 ] al cuadrado / 51 + [ ( 43 – 51) - 0,5 ] al cuadrado / 51

    X2 = 7,5 al cuadrado / 51 + 7,5 al cuadrado / 51 = 1,103 + 1,103 = 2,206

    Los grados de libertad es igual a 2 lugares menos 1 = 1

    La tabla teórica Chi cuadrado, para diferentes niveles de significación y diversos grados de libertad, nos permite interceptar para 1 grado de libertad y para un nivel de significación del 5% y entonces encontrar el valor crítico de 3,841. Dado que en nuestro estimado el valor encontrado fue de 2,206, o sea menor que el dato crítico, podemos admitir que la hipótesis nula es correcta, o sea: que no existe razón para suponer que se produzcan más problemas en el hotel A que en el hotel B, si se conocieran los parámetros de la población.

    La comparación entre coeficientes de correlación lineal

    La correlación lineal entre dos variables se puede estimar recurriendo a las sugerencias de Student y Fischer cuando afirmaron que : “si el número de pares de datos es pequeño (menos de 20 pares de datos), se puede determinar la significación de la correlación lineal calculando el valor del índice “t”, según la siguiente fórmula : t = r / Raíz de 1 menos r al cuadrado x Raíz del número de grados de libertad.” En este caso el grado de libertad es igual al número de pares de datos que se comparan menos dos.

    Para ilustrar este estimado supongamos lo siguiente: el gerente de marketing de un hotel desea conocer si existe una relación directa entre los gastos anuales de publicidad y las pernoctaciones vendidas anualmente. Estos datos son como siguen en unidades reducidas para facilitar el cálculo:

    Pernoctaciones vendidas al año : 32; 54; 95 ; 15; 164 ; 180

    Gastos de publicidad: 8; 22; 17; 27; 36 ; 33

    Para determinar si el aumento de los gastos de publicidad provoca un aumento proporcional de las ventas, vamos a calcular el coeficiente de correlación lineal “r” como aparece en siguiente cuadro:

    Ventas (x) ; Gastos publicidad (y) ; x – x promedio; y – y promedio; x - x promedio al cuadrado; y - y promedio al cuadrado; y
    x - promedio por y menos y promedio

    32 8 -81,7 -15,8 6674, 9,6 +1290,0
    54 22 -59,7 -1,8 3564,1 3,2 +107,5
    95 17 -18,7 -6,8 349,7 46,2 -122,9
    157 27 +43,3 +3,2 1874,9 10,2 +138,8
    164 36 +50,3 +12,2 2530,1 148,8 +613,7
    180 33 +66,3 +9,2 4395,7 84,6 +610,0

    682 143 19389,4 542,6 +2883

    Los valores promedios fueron : 682 / 6 = 113,7 y 143 / 6 = 23,8

    Ahora con los valores de la tabla podemos calcular el coeficiente de correlación lineal “r” :

    r = Sumatoria de los valores elevados al cuadrado / Raíz de la multiplicación de los dos valores elevados

    r = 2.883,8 / Raíz de 19389,4 x 542,6

    r = 2883,8 / 3244 = 0,889

    Según la estadística descriptiva el coeficiente de correlación lineal es elevado (89 %), e incluso el coeficiente de determinación es aceptable o sea: igual a : 0,889 x 0,889 = 0,79 (79%). Pero no basta con este conocimiento, es necesario determinar la significación estadística de estos parámetros a nivel poblacional y según el número de grados de libertad que en este caso es igual a: 6 – 2 = 4.

    Si observamos en la tabla el test crítico del coeficiente de correlación para 4 grados de libertad, veremos que corresponde a: 0,889, y comprobaremos que se ubica entre el 1% y el 2% de probabilidad, es decir mucho más bajo que el nivel de significado aceptable del 5% y por ello podemos inferir que la correlación positiva entre los gastos de publicidad y las ventas es estadísticamente significativa, o sea que las ventas crecen proporcionalmente a los gastos de publicidad en la población como un todo.

    Consideraciones Finales

    Decía Sierra Bravo que: […] los resultados de las investigaciones sociales se refieren normalmente a muestras de la población investigada y no a la población misma. Si bien se suele hacer la generalización de que dichos resultados también son válidos para el universo o población de que se trate, siempre se plantea la duda fundamental de si es admisible esta generalización ( 1983, p. 531).

    Dijimos que la duda surge porque es posible que los resultados obtenidos en la muestra se puedan deber a un hecho fortuito o al azar y no al hecho de que los parámetros encontrados en la muestra se puedan trasladar al universo. Por eso mismo es necesario buscar la validez de los hallazgos, con el fin de saber si los estadísticos de una muestra se pueden generalizar hacia los parámetros de la población de donde la muestra se tomó. Esta búsqueda de la validez se denomina significación estadística y es un cálculo necesario y fundamental para no correr riesgos de hacer aseveraciones infundadas.

    Esto también la corroboró Guillermo Briones (1982, p. 187) al señalar que las pruebas de significación se deben emplear cuando se trabaja con datos que provienen de muestras probabilísticas, siempre que el marco muestral sea perfecto y el universo sea relevante o sea con las características apropiadas para someterlo a verificación de hipótesis.

    Es bueno señalar que los especialistas en la metodología cualitativa etnográfica señalan que en este campo se trabaja con mini-paradigmas y con sus propios presupuestos lógicos internos apoyados en valores, tradiciones, roles que se van regularizando para explicar la conducta individual y grupal de una manera adecuada (Martínez, 2000, p. 1).

    En este campo los eventos tienen el significado para quienes están en ese medio social o en ese contexto y la relación que consiguen es holística para ser interpretada de acuerdo a criterios vivénciales. Es decir, la pregunta básica es : ¿cuál es la cultura del grupo?, como lo hacen los antropólogos; o bien , ¿cuál es la filosofía o esencia del fenómeno?, como lo hacen los filósofos; o en todo caso, ¿cuál es el significado de la acción humana, según el contexto?, como lo hacen los analistas de contenidos con su hermenéutica; o también, ¿cuál es el procedimiento para superar la situación?, como lo hacen los psicólogos sociales e incluso la perspectiva etnometodológica, cuando el sociólogo trata de conocer de qué manera la gente le da sentido a sus actividades diarias, para comportarse de una manera socialmente aceptable.

    En esto estudios cualitativos se acepta una muestra intencional y el investigador tiene que ser muy agudo para poder lograr su evidencia racional o validez empírica, basándose en la coherencia interna y externa, en la comprensión, en la capacidad predictiva, en la precisión conceptual, originalidad, simplicidad, y en aplicación práctica cuando existen contrastes y potencia heurística. La validez aparece al tener una imagen clara y representativa de una realidad y si se pueden aplicar a grupos similares. Incluso, si el estudio se puede repetir con el mismo método sin alterar los resultados entonces surge la confiabilidad de lo investigado.

    Como hemos visto la manera de conocer con propiedad lo que se investiga es muy diferente si se trata de una abordaje cuantitativo o bien cualitativo. Cada investigador, según el planteamiento del problema y el marco teórico tendrá que tomar una decisión del método para realizar su trabajo.

    Referencias

    BRIONES, Guillermo. Métodos y técnicas de investigación para las ciencias sociales. México: Editorial Trillas, 1982.

    MARTÍNEZ , Miguel. Metodología cualitativa, Caracas: INESCO-USB, 2000.

    MENTHA, Gerald. Los tests estadísticos aplicados a la empresa, Bilbao: Deusto, 1964.

    RUNYON, Richard ; HABER Autrey. Estadística para las ciencias sociales. USA: Addison-Wesley Iberoamericana, 1992.

    SIERRA BRAVO, R. Técnicas de investigación social: teoría y ejercicios, Madrid: Paraninfo, 1983.

    NOTA:
    Un resumen del primer problema lo pueden ver en :

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