Juan Carlos Pérez Briceño *
Alex Santiago Matute Morales**
Andrea Damaris Hernández Allauca***
Universidad Técnica de Ambato. Ecuador
jc.perez@uta.edu.ecRESUMEN
En la actualidad, los gerentes de pequeñas y medianas empresas (PYMES) afrontan situaciones complejas, como: el diseño de nuevos productos, en la racionalización de un proceso de producción o en la evaluación de los clientes actuales o prospectivos. Para llevar a cabo la ejecución de una empresa únicamente no es necesario tener sentido común. Para los empresarios, la estadística se ha convertido en un instrumento que los ayuda a enfrentar la incertidumbre, a pesar de la avalancha de información disponible, permitiéndoles tomar decisiones con procesamiento intelectual y con mayor rapidez; además les sirve de apoyo para mantener un liderazgo estable ante el personal que dependen de ellos.
Aplicar un análisis estadístico a una muestra representativa de consumidores proporciona tener información razonable y ajustada a las condiciones que necesita el mercado, sin descartar lo rápido y económico que resulta aplicar un cuestionario a un grupo de clientes. Además, la estadística proporciona un punto de vista imparcial sobre el liderazgo en el mercado y evita caer en conclusiones no corroboradas.
Palabras Claves: Estadística, Toma de decisiones, Empresas, Mediciones, Variabilidad, Oportunidades.
ABSTRACT
TITLE: “Statistics for decision making in PYMES"
Currently, managers of small and medium enterprises (PYMEs) face complex situations, such as: the design of new products, in the rationalization of a production process or in the evaluation of current or prospective customers. To carry out the execution of a company, it is not necessary to have common sense. For entrepreneurs, statistics has become an instrument that helps them face uncertainty, despite the avalanche of information available, allowing them to make decisions with intellectual processing and more quickly; it also serves as support to maintain a stable leadership before the personnel that depend on them.
Applying a statistical analysis to a representative sample of consumers provides reasonable information and adjusted to the conditions needed by the market, without ruling out how fast and economical it is to apply a questionnaire to a group of clients. In addition, statistics provide an unbiased view of market leadership and avoid falling into uncorroborated conclusions.
Key words: Statistics, decision making, companies, measurements, variability, opportunities.
Para citar este artículo puede utilizar el siguiente formato:
Juan Carlos Pérez Briceño, Alex Santiago Matute Morales y Andrea Damaris Hernández Allauca (2018): “La estadística para la toma de decisiones en las Pymes”, Revista Contribuciones a la Economía (octubre-diciembre 2018). En línea:
//eumed.net/2/rev/ce/2018/4/estadistica-decisiones-pymes.html
//hdl.handle.net/20.500.11763/ce184estadistica-decisiones-pymes
INTRODUCCIÓN
Los líderes empresariales pueden sentirse hostigados cuando tienden inducir a los clientes para que elijan una dirección determinada o toman un riesgo basado en sentencias sin fundamento. Mientras que, la estadística les suministra metas objetivas e independientes, pruebas decisivas para enfocarse con un nivel de seguridad acertada de las perspectivas que desean para la empresa.
La estadística apuesta a poner de manifiesto la relación existente entre las variables. Puesto que, un análisis exhaustivo de los datos puede indicar la correlación existente entre ellas, la profundización en el análisis de los datos puede suministrar la certeza sobre las conexiones de prueba; y así lograr transferir mayor control acerca la satisfacción del cliente, repetición de compras y el volumen de ventas posterior.
Cuando las empresas han evidenciado una mejora en su programa de garantía de calidad como Six Sigma o Lean Manufacturing, comprenderá lo beneficiosa que resulta la estadística. Pues, proporciona mecanismos para medir y controlar los procesos de producción para minimizar las variaciones que conducen a error o residuos y para garantizar la coherencia en el proceso. Esto ahorra dinero al reducir las cantidades de material utilizado para fabricar o rehacer productos, así como los materiales perdidos por exceso y desechos, más el costo por validez de las garantías debido al envío de productos defectuosos.
Antes de aplicar la estadística, es necesario tener claro lo que se desea cuestionar a los datos, también entender lo que cada herramienta estadística puede y no puede medir, y que la aplicación conjunta de varias herramientas provocan mayores beneficios. Por ejemplo, no busques sólo un nivel "medio", como sería una calificación promedio. Los empresarios que utilizan una escala de cinco puntos para encontrar la tasa de satisfacción nunca llegarán a un 3,25; esto puede indicar cómo el público se comporta mediante una muestra analizada por el método clúster. También es importante comprender la extensión aplicando el análisis llamado desviación estándar o de puntuación, que se puede aplicar en el análisis de una muestra mucho mayor. Por último, verifica los resultados estadísticos al leer los datos, en particular, su código y fuente, para tener una idea concisa de las respuestas obtenidas de la muestra analizada.