Introducción
La empresa W ha desarrollado una nueva fórmula para uno de sus bocadillos que es más barato que la fórmula que usan actualmente. Quieren ver si sus consumidores pueden notar la diferencia en la antigua fórmula y la nueva fórmula. Para concluir sobre estos datos estadísticos, se debe recopilar de los consumidores en lo que respecta a las dos fórmulas de alimentos de bocadillos. Esta presentación enumerará algunos atributos cualitativos a los bocadillos que la compañía w puede querer preguntar a sus consumidores sobre las fórmulas de alimentos de bocadillos para que se pueda hacer una conclusión sobre las diferencias en los dos, y algunos atributos cualitativos para medir las diferencias en los dos Las fórmulas también serán detalladas. Se explicará la diferencia en los datos nominales y ordinales, y se discutirá la diferencia entre los datos de intervalo y relación. Además, se observará la diferencia entre una población y una muestra, así como se darán ejemplos en posibles poblaciones para probar las fórmulas de la comida.
Diapositiva 3
Atributos cualitativos
Los atributos cualitativos están asociados con la calidad sesgada de una cosa, como sentir, probar o ver una imagen de las dos fórmulas diferentes con respecto a la comida para que se pueda concluir sobre las diferencias en los dos. Los aspectos cualitativos son teóricos porque no requieren medición porque la realidad es que solo pueden tener una calificación aproximadamente (BusinessDictionary, n.d.). En lo que respecta a las preguntas cualitativas que la Compañía W puede hacer a sus consumidores con respecto a las fórmulas de los alimentos para la bocadillos, el primero se asociaría con el degustación de las dos fórmulas. La pregunta sería: “¿La muestra A (fórmula actual) sabe a muestra B (nueva fórmula)?” La siguiente pregunta se asociaría con sentir los dos bocadillos para ver si las texturas de las dos fórmulas son las mismas. Y lo último que hay que ver con los consumidores relacionados con las características cualitativas es mostrarles una imagen de las dos fórmulas diferentes para ver si los dos bocadillos difieren en apariencia. El conocimiento de los aspectos cualitativos de las fórmulas se logrará mediante la observación y la conexión de la comprensión de la comida fundamental para llegar a una conclusión en la que los consumidores prefieren la fórmula (BusinessDictionary, n.d.).
Diapositiva 4
datos nominales y ordinales
Los datos cualitativos pueden ser nominales u ordinales. Los datos nominales son cuando no hay un pedido natural de categorías relacionadas con las fórmulas de bocadillos; Ejemplos de esto podrían estar en relación con la cuestión de la fórmula de degustación A y la fórmula B para ver si difieren en el sabor. La compañía W podría clasificar esta pregunta preguntando aleatoriamente a los hombres y las mujeres si las fórmulas saben las mismas que tienen diferencias en el sabor, y luego se puede utilizar una escala de calificación para saber si la mayoría de los hombres o mujeres dicen que las fórmulas saben lo mismo o difieren . Por otro lado, los datos ordinales son categorías que se pueden ordenar con respecto a las fórmulas de comida. Un ejemplo de esto podría ser la cuestión de sentir o mirar la imagen de las dos fórmulas de alimentos de bocadillos y hacer que los consumidores califiquen su opinión sobre una escala de 1-5. Por ejemplo, los bocadillos se sienten diferentes (totalmente de acuerdo, de acuerdo, neutral, en desacuerdo y totalmente en desacuerdo), y lo mismo se puede hacer con la imagen de las dos fórmulas y calificaciones de alimentos de bocadillos diferentes se pueden hacer en un 1-5 Escala para que se pueda hacer una conclusión sobre si las dos fórmulas saben lo mismo. Los datos nominales y ordinales se pueden colocar en una escala de calificación preferida para que la Compañía W tenga conocimiento de qué fórmula los consumidores favorecen o si una fórmula sabe igual o difiere de la otra (CTU Online, 2011).
Diapositiva 5
Los atributos cuantitativos
Los atributos cuantitativos están asociados con una cualidad imparcial de una cosa que es medible, como la suavidad o la dureza en relación con los alimentos para la bocadillos al medir las dos fórmulas . Los datos relacionados con cuantitativo se miden numéricamente para concluir sobre un tema o pregunta determinada. Los datos cuantitativos que se dice que son discretos son mediciones de números enteros o cosas, como la cantidad de individuos en un hogar, sin embargo, si los datos cuantitativos son incesantes, las mediciones pueden tomar valores entre dos tasas dadas, como el peso de un elemento (Resumiendo y presentando datos, 2011). Algunos atributos cuantitativos que los científicos pueden querer medir con respecto a los bocadillos serían el peso de una fórmula de alimentos de bocadillo versus la otra fórmula de alimentos de bocadillos, y lo que el grupo de edad o el género prefiere una fórmula de alimentos de bocadillo sobre el otro.
> Diapositiva 6
Datos de intervalo y relación
Los datos de intervalo y relación son dos tipos de datos cuantitativos porque miden las cantidades de un elemento. Una variable de intervalo es una medida en la que la diferencia entre los dos valores que se comparan es importante. Los datos que son intervalo se calculan a lo largo de un nivel en el que el valor de cada variable es central entre sí, lo que permite que el espacio entre las dos variables sea igual entre sí de alguna manera. Por otro lado, una variable de relación tiene todas las propiedades de una variable de intervalo, pero también tiene una explicación simple de cero para garantizar que la escala de relación tenga significado. La medición de los datos de relación se realiza en una escala absoluta para que las cifras puedan evaluarse compuestas entre sí. Además, debido a que tanto los datos de intervalos como de relación se pueden medir en una escala, a veces se denominan datos de escala (Changing Minds, 2011).
Diapositiva 7
Diferencia de población y muestra </P >
Una población en estadísticas es el área completa del que el investigador está obteniendo información. Incluye todos los elementos de un grupo identificado del que se recopila información para tomar decisiones de hecho impulsadas sobre el tema en cuestión. Una muestra, por otro lado, es una proporción de la población que el investigador de hecho va a estudiar. En este sentido, para que se minimice la preconcepción, es importante que el investigador tenga una muestra que represente todo el área de la población. Dicho esto, la principal preocupación de un investigador que estudia una población es clasificar las características del sujeto que se examina, y la principal preocupación del investigador que estudia una muestra es hacer suposiciones con respecto a la singularidad de la población en la que se tomó la muestra. De (Carroll, n.d.). Algunas posibles poblaciones para probar la fórmula de los alimentos para bocadillos serían seleccionar a los consumidores que viven en diferentes regiones para llegar a una mejor conclusión sobre si las fórmulas saben lo mismo o son diferentes, y probar la población de edad entre los consumidores para ver si los diferentes grupos de edad piensan que las fórmulas saben lo mismo o saben diferentes.
Diapositiva 8
Conclusión
Es de vital importancia que un investigador evite completamente cualquier sesgo al realizar investigaciones. Esto se debe a que cuando un investigador permite que se incluya un sesgo en su investigación, solo muestra una opinión sobre el tema en cuestión. Además, evitar el sesgo al realizar investigaciones fomentará el objetivo real de la investigación, alentará los ideales que son cruciales para trabajar mutuamente, responsabilizar al investigador a la comunidad, ayudar a construir el apoyo de la comunidad y respaldar una mezcla de otras cosas significativas. Estándares éticos y comunitarios. Además, si se evita el sesgo al realizar investigaciones, los resultados del examen provocarán una sugerencia mejorada de lo que realmente sienten los participantes, y una conclusión sobre otra no será favorecida (Resnik, 2010).
Diapositiva 9
Referencias
BusinessDictionary. (Dakota del Norte.). Definición: cualitativa . Recuperado de http://www.businessdictionary.com/definition/qualitative.html
Carroll, S. (n.d.). ¿Cuál es la diferencia entre una población y una muestra? Recuperado de http://www.dissertation-statistics.com/pobulation-sample.html
Cambiar las mentes. (2011). Tipos de datos. Recuperado de http://changingminds.org/explanations/research/measurement/types_data.htm
CTU en línea. (2011). Toma de decisión gerencial aplicada . Fase 1 Material del curso [Texto]. Recuperado de https://campus.ctuonline.edu/pages/mainframe.aspx?contentframe=/home/pages/default.aspx
Resnik, D. (2010). ¿Qué es la ética en la investigación y por qué es importante? Recuperado de http://www.niehs.nih.gov/research/resources/bioethics/whatis.cfm
Resumen y presentación de datos. (2011). Tipos de variables. Recuperado de http://surfstat.anu.edu.au/surfstat-home/1-1-1.html
