La componente estacional ek nos explicita el comportamiento por períodos en valores absolutos, indicándonos signo y cantidad en las mismas unidades que los datos originales (miles de euros). Así, diremos que durante el primer cuatrimestre los gastos del departamento de nuestra empresa tienen un valor por encima de la la media de 3850 euros, mientras que los gastos del segundo cuatrimestre son de 4500 euros por debajo de la media y el tercer cuatrimestre son superiores solo en 650 euros a dicha media. El valor de la media de referencia sería M = 19.150 euros que podría representar un promedio de gastos cuatrimestrales global. Otra interpretación de estos datos se puede dar con los índices estacionales y' I k = k ·100 que calculamos en la siguiente columna, donde se indica en forma M de porcentaje (valor relativo, donde M representa el 100 %) la misma información que la componente estacional, pero que al tener carácter porcentual es más fácil de presentar sin particularizar y dar el valor de M. I1 = I2 = I3 =
y1' 23 ·100 = ·100 = 120,10% 120,10 % M 19,15 y2' 14,65 ·100 = ·100 = 76,50 76,50% % 19,15 M
y3' 19,8 ·100 = ·100 = 103,39% 103,39 % 19,15 M
Esta componente estacional expresada en términos de porcentaje, los índices estacionales, nos permite analizar e interpretar el comportamiento de los datos de la serie, es decir, los valores de los gastos del departamento por cuatrimestres. Podremos afirmar que los gastos eran mayores en el primer cuatrimestre, con valores un 20,10 % superiores a la media anual, mientras que los valores del tercer cuatrimestre siquiera superan dicho valor en un 3,39 %. Cabe destacar que los gastos disminuyen el segundo cuatrimestre con valores que están alrededor del 76,50 % del valor de dicha media anual global, que podríamos considerar el valor de M = 19,15 miles de euros. Cálculo de la componente residual o errática En tercer lugar, hay que calcular la componente errática o residual que denotamos por rik, que nos permite destacar el comportamiento de algún dato yik, el valor del cual no se pueda explicar por las anteriores componentes, lo que permitirá inferir que por cualquier causa por identificar (motivos extraordinarios) este valor no está dentro del patrón de comportamiento que hemos encontrado y con el que hemos interpretado los datos originales para explicar el fenómeno. Los valores de esta componente errática deben ser pequeños en valor, variados en signo y sin regularidad ni patrón. Nos permiten ver que los datos reales no se ajustan completamente
P. Juan Verdoy / M. J. Beltrán / M. J. Peris - ISBN: 978-84-15444-38-1
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Problemas resueltos de estadística aplicada a las ciencias sociales - UJI - DOI: http://dx.doi.org/10.6035/Sapientia100