INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS CUANTITATIVO

¿Qué es el análisis cuantitativo?

Enfoque científico para la toma de decisiones administrativas. Este debe iniciar con los datos.Los datos deben ser procesados, manipulados y transformados en información valiosa para laspersonas a cargo de la toma de decisiones. Este proceso representa el corazón del AnálisisCuantitativo.

Cuando nos involucramos en la resolución de unproblema, se deben considerar los factores cuantitativos(datos numéricos) y los cualitativos (atributos,cualidades) ya que de acuerdo a la importancia de ambosel papel del análisis cuantitativo en el proceso de toma dedecisiones podrían experimentarse variaciones.

MsC. Oscar Cruz M.

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Enfoque del Análisis Cuantitativo:

El enfoque consiste en definir un problema, desarrollar un modelo, adquirir datos de entrada,desarrollar una solución, probar la solución, analizar los resultados e implementarlos.

Definición del problema: el desarrollo de un planteamiento claro y conciso del problema, darádirección y significados a las siguientes fases del enfoque cuantitativo.Es esencial ir más allá de los síntomas e identificar las causas verdaderas. Aunque exista unaserie de problemas, no es recomendable manejar de forma simultánea las dificultades, así queen forma general se debe concentrar solo en aquellas que su resultado incremente utilidades oreduzca costos.

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Desarrollo del Modelo:

Luego de seleccionar el problema, se debe desarrollar un modelo (representación generalmentede tipo matemático) de la situación.

Modelo Matemático: es un grupo de relaciones matemáticas, en la mayor parte de los casosexpresadas en forma de ecuaciones y desigualdades. Todos los modelos deben ser realistas ypoder solucionarse, de fácil comprensión y modificación, además los datos de entrada debenestar disponibles.

Variable: corresponde a una cantidad medible que puede variar o se encuentra sujeta acambios.Las variables pueden ser controlables o no, las variables controlables se conocen tambiéncomo variables de decisión.

Parámetro: es una cantidad medible que es inherente al problema.

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Adquisición de Datos de Entrada:

Una vez desarrollado el modelo, se procede a la búsqueda de los datos que lo alimentarán

Datos: Un dato es una representación simbólica (numérica, alfabética, algorítmica, espacial,entre otros) de un atributo o variable cuantitativa o cualitativa. Describen hechos empíricos,sucesos y entidades.

Un dato por sí mismo no constituye información, es el procesamiento de los datos lo que nosproporciona información.

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Desarrollo de la Solución:

Este proceso implica manipular el modelo para llegar a solución optima para dicho problema.

Esta fase requiere se resuelva una ecuación para tomar la mejor decisión, en otros se utiliza elmétodo de prueba error, es decir probar varios enfoques y seleccionar el que proporciones lamejor decisión.

Enumeración Completa: consiste en probar todos los valores posibles de las variables delmodelo para llegar a la decisión óptima.

Algoritmo: es una serie de procedimientos repetitivos. La precisión de la solución depende dela exactitud de los datos de entrada y del modelo.

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Prueba de la Solución:

Debido a que la solución depende de los datos de entrada y del modelo, es necesario queambos sean probados.

Datos imprecisos conducen a una solución imprecisa. Cuando existen dudas en los resultadoses recomendable recopilar datos adicionales de una fuente diferente. Si los datos son precisospero los resultados son incongruentes con las premisas del problema, puede ser que el modelono es el apropiado.

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Análisis de los Resultados y Análisis de Sensibilidad:

Este análisis inicia con la determinación de la aplicaciones de la solución, se espera que de esteresulte la introducción de algún tipo de acción o cambio en la forma de operar en unaorganización. Sus implicaciones deben determinarse y analizarse antes de implementar losresultados.

Si se toma en cuanta que un modelo es sólo una aproximación a la realidad, la sensibilidad dela solución a los cambios en el modelo y datos de entrada es una parte muy importante delanálisis de los resultados.

Análisis de sensibilidad o de postoptimalidad: permite determinar cuando se cambia la soluciónse introducen cambios en el modelo o en los datos de entrada. No se debe olvidar que si elmodelo o los datos son erróneos , la solución podría estar equivocada y provocar pérdidasfinancieras o reducción en la utilidades.

Definición del Problema

Desarrollo del Modelo

Adquisición de datos de Entrada

Desarrollo de la Solución

Prueba de la Solución

Análisis de Resultados

Implementación de los Resultados

Enfoque del Análisis Cuantitativo

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Bibliografía

Render, Barry; Stair, M. Ralph y Michael E. Hanna (2006) Métodos Cuantitativos para los Negocios. México, Pearson Educación.