Reclamos Estadística

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL PERÚ
ESCUELA DE POSGRADO[pic 1]

[pic 2]

Trabajo Aplicativo Final de Estadística

 Análisis de los reclamos de Caja Trujillo

PRESENTADO POR

Bertha Bocanegra Alza

Roger Espinal Díaz

Leyda Montero Merino

Roger Reyes Luna Victoria

Docente: Miguel Patiño

Trujillo, junio 2018

RESUMEN EJECUTIVO:

En el presente trabajo se ha analizado la base de datos de los reclamos de la Institución Financiera Caja Municipal de Ahorro y Crédito de Trujillo S.A. en los períodos 2016-2017.

El área de Atención al Usuario ha solicitado a la Gerencia evalúen un incremento salarial debido a que la cantidad de reclamos en el año 2017 ha disminuido en comparación con el año 2016; no obstante, el Departamento de Asesoría Jurídica quien provisiona las denuncias provenientes de los reclamos, supone que la cantidad de denuncias se mantienen de un año al otro.

Con el fin de que la Gerencia pueda dar una respuesta objetiva a los colaboradores se ha utilizado la estadística inferencial, la que nos permite determinar la proporción de denuncias de un año frente al otro.

Utilizando dicha herramienta se determinó que la proporción de denuncias no ha variado a pesar de la disminución de reclamos; en consecuencia, no procede el incremento salarial; se recomienda brindar capacitación interna, contar con personal especializado y brindar herramientas necesarias para conseguir disminuir la proporción de denuncias y en consecuencia las provisiones de la Institución.

Finalmente, con esas recomendaciones y con los resultados obtenidos se podrá reevaluar el requerimiento del área de Atención al Usuario.

1) LA EMPRESA:

Hemos estudiado a la institución financiera Caja Municipal de Ahorro y Crédito de Trujillo S.A. (en adelante Caja Trujillo), en específico el área de Atención al Usuario.

2) PROBLEMÁTICA:

El área de Atención al Usuario en su exposición en el Comité de Gerencia, indicó que su eficiencia ha mejorado en el año 2017 en relación al año 2016, debido a que la cantidad de reclamos ha disminuido, por lo que está solicitando evalúen un incremento salarial.

No obstante, el área de Asesoría Jurídica supone que si bien es cierto la cantidad de reclamos ha disminuido, la proporción de denuncias se mantiene igual.

Consideremos que las denuncias que recibe el área de Asesoría Jurídica se provisionan por lo que se afecta la utilidad de la empresa.

3) HIPÓTESIS:

H0 La proporción de denuncias del año 2017 es igual a la del año 2016.

H1 La proporción de denuncias del año 2017 es diferente a la del año 2016.

4) ANÁLISIS:

Contamos con la base de datos en función a los reclamos presentados en el año 2016 y 2017.

A simple vista, podemos apreciar que los reclamos han disminuido en el año 2017 en comparación al año 2016:

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Sin embargo, debemos demostrar estadísticamente que también la proporción de denuncias ha disminuido, con lo cual se mediría la eficiencia del área de Atención al Usuario.

4.1 Estadística descriptiva:

Partimos de las siguientes premisas:

- Las variables de la base de datos son discretas por ser cualitativas.

- Se considera como éxito la denuncia que proviene del reclamo.

- No se calculó el Coeficiente de Variación, por ser variable discreta.

- Trabajamos con un nivel de confianza del 95% y un error de muestreo del 5%. Según la tabla de distribución normal, cuando el nivel de confianza es del 95%, la distribución normal (Z=1.96).

Para el año 2016:

- Se tiene una población finita de 1914 reclamos (N=1914).

- Error estándar del 0.5, debido a que no se tiene estudios anteriores en los que se haya realizado muestreo (p= 0.5).

- Restamos al 100% el error estándar (q=1 – p).

- Utilizando la siguiente fórmula, se obtuvo la muestra:

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- Reemplazando los datos, obtenemos n = 320; es decir el tamaño de la muestra que se va a analizar.

- Luego utilizamos el muestro aleatorio simple, ordenando los datos de la muestra de menor a mayor para determinar cuántos reclamos tienen denuncias.

- Finalmente se obtuvo la proporción en relación a la población y a la muestra, dividiendo el número de denuncias entre el número de reclamos, por lo que obtuvimos una proporción similar:

Para el año 2017:

- Se tiene una población finita de 1578 reclamos (N=1578).

- Error estándar del 0.5, debido a que no se tiene estudios anteriores en los que se haya realizado muestreo (p= 0.5).

- Restamos al 100% el error estándar (q=1 – p).

- Utilizando la siguiente fórmula, se obtuvo la muestra:

[pic 5]

- Reemplazando los datos, obtenemos n = 309; es decir el tamaño de la muestra que se va a analizar.

- Luego utilizamos el muestro aleatorio simple, ordenando los datos de la muestra de menor a mayor para determinar cuántos reclamos tienen denuncias.

- Finalmente se obtuvo la proporción en relación a la población y a la muestra, dividiendo el número de denuncias entre el número de reclamos, por lo que obtuvimos una proporción similar:

4.2 Estadística Inferencial:

La hipótesis nula es la siguiente:

Ho: La proporción de denuncias del año 2017 es igual a la del año 2016.

La hipótesis alterna es la siguiente:

H1: La proporción de denuncias del año 2017 es diferente a la del año 2016.

Se cuentan con los siguientes datos:

Donde:

n es el tamaño de la muestra.

x es el número de denuncias.

p^ es la proporción de la muestra.

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