Trabajo Colaborativo Estadistica Descriptiva - Luz Elena Sanchez.docx

Unidad 1: Paso 2 - Organización y Presentación

Por Luz Elena Sánchez Saavedra Código: 1045510038

Curso Estadística descriptiva -Código del curso 100105

Presentado a Milton Eduardo Salgado

Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD CEAD Turbo Administración de Empresas Octubre 2018

INTRODUCCIÓN El presente trabajo permite ver con detalle cómo llevar a cabo la estadística bajo un buen control con registros, bajo tabulaciones y relacionar nociones básicas, saber clasificar y presentar la información y descripción de la problemática.

JUSTIFICACIÓN El presente desarrollo de esta fase se enfocará en estudiar etapas de una investigación estadística, Caracterización de variables cualitativas, clasificar, tabular, Relacionar nociones básicas, presentar la información y describir la problemática; todo esto aborda una fase básica e inicial ya que en la actualidad existe mucha competencia cuyo propósito es facilitar y garantizar un orden con exactitud de datos para lograr excelentes resultados.

OBJETIVOS

  

Relacionar nociones básicas, clasificar, tabular, presentar la información y detallar la problemática. Describir la situación y posteriormente plantear posibles alternativas de solución a la problemática objeto de estudio Comprender conceptos básicos, etapas de una Investigación estadística, caracterización de variables cualitativas.

MARCO REFERENCIAL (GENERALIDADES DE LA ESTADÍSTICA Y DEL PROBLEMA DE ESTUDIO)

La estadística, de acuerdo con Monroy (2008), es la rama de la ciencia matemática que se encarga de organizar, resumir y analizar datos y, partiendo de ese análisis, realiza inferencias (deducciones) de una población a partir de la información contenida en una muestra. Estadística descriptiva: se encarga solamente de describir y analizar un conjunto determinado de datos, sin obtener conclusiones; para lo cual se auxilia de tablas, gráficos y cuadros para el manejo de datos ordenados o individuales tanto cuantitativos como cualitativos. Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos distinguir dos tipos: nominal y ordinal. Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto, se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos: discreta y continua. En un servicio de urgencia la calidad del mismo es de vital importancia, entorno a este servicio existen una serie de variable que sirven para medir el desempeño, frecuencias de consulta y numero de pacientes atendidos, en donde las necesidades arrojan un grado de satisfacción y que aspectos de la calidad permiten mejorar los desempeños del servicio.

DEFINICIÓN DE CONCEPTOS E IDENTIFICACIÓN EN LA PROBLEMÁTICA ESTUDIADA: CALIDAD EN EL SERVICIO DE URGENCIAS. - La Población: Es la totalidad de los elementos que conforman el universo de estudio. Es el conjunto de valores de una variable por el cual existe algún interés. - El tamaño de la muestra: Es el número de sujetos que componen la muestra extraída de una población, necesarios para que los datos obtenidos sean representativos de la población. - Instrumento de Recolección de la Información: Los instrumentos de recolección de información pueden ser el cuestionario, guion de entrevista, escalas de estimación, registros anecdóticos, hojas de observación, diario de campo, cámara fotográfica y de video. -La Ubicación Espacio Temporal del Estudio: Hace referencia a el lugar donde se esta realizando el estudio o donde se está recolectando la información. - La Unidad Estadística: Podemos decir que las unidades estadísticas son los componentes de una determinada población de datos o centro del estudio estadístico. En otras palabras, Cada uno de los individuos de la población que pueden describirse según uno o varios caracteres. IDENTIFICACIÓN EN LA PROBLEMÁTICA ESTUDIADA. Población Tamaño de la Muestra Instrumento de Recolección de Información Ubicación del Espacio Temporal Unidad Estadística

Concepto Pacientes 120 Encuesta, Software de Caja de Ingreso de pacientes. Servicio de Urgencias Pacientes

CARACTERIZACIÓN DE VARIABLES CUALITATIVAS CUALITATIVAS

CUANTITATIVAS

Nominales

Ordinales

Discretas

Continuas

ESTADO CIVIL

ENFERMEDAD

EDAD

Peso (kg)

GENERO

DIA

No. DE HIJOS

ESTATURA (M)

TIPO DE SANGRE

CALIDAD DE LA INFORMACIÓN SUMINISTRADA A PACIENTES Y/O FAMILIARES

Nº VISITAS ULTIMO TRIMESTRE

TIEMPO ESPERA PARA TRIAGE (MINUTOS)

TIPO AFILIACION

CALIFICACION DEL SERVICIO PRESTADO

EPS

FECHA DE INGRESO HORA INGRESO HORA DE SALIDA

CONCLUSIONES Se puede concluir que al terminar este trabajo se logró concebir cómo se desarrolla una taba de doble entrada, la clasificación y tipos de variables, observándose a través de graficas de barras y diagramas circulares, así como también como hallar la moda de un interrogante, bajo de unas buenas y estrictas orientaciones dadas.

BIBLIOGRAFIA 

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Monroy, S. S. (2005). Estadística descriptiva. México, D.F., MX: Instituto Politécnico Nacional. Recuperado de: http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action?ppg=1&docID=1 0436604&tm=1489456194304 Montero, J. M. (2007). Características de Una Distribución de Frecuencias. Statistical Descriptive. Cengage Learning Paraninfo, S.A.(pp.18-57). Recuperado de: http://go.galegroup.com/ps/i.do?id=GALE%7CCX4052100008&v=2.1&u=unad&it =r&p=GVRL&sw=w&asid=99feba20c3312cbea60961107ffc27a0 Pacheco, P. N., Vergara, S .C (2013).Universidad Nacional de Colombia. Bogotá. Estadística Fundamental. Recuperado de:http://168.176.60.11/cursos/ciencias/1000012/un2/html/leccion1.html Matus, R., Hernández, Martha, and García, E (2010). Estadística. México, D.F., MX: Instituto Politécnico Nacional, (2010). ProQuest ebrary. Recuperado de: http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action?ppg=1&docID=1 0365616&tm=1489456296586

ANEXO. LAB DIAGRAMAS DE ESTADISTICOS

Ejercicio 1 1.1 Revolución T. En una encuesta se preguntó a 180 empresarios cual creían que sería la próxima revolución tecnológica. Los resultados fueron los siguientes:

Razón Nuevas formas de producción energética Inteligencia artificial Relacionada con la ciencia de la mente humana Biotecnología, medicina o genética Nanotecnología y/o nuevos materiales Una nueva oleada de la revolución informática Otras razones

70 60 50 40 30 20 10 0

Gráfica de barras

40 32 11 7 66 21 3

Diagrama circular 2%

Nuevas formas de producción energética

12%

Inteligencia artificial

22%

Relacionada con la ciencia de la mente humana Biotecnología, medicina o genética 18%

36%

4%

6%

Nanotecnología y/o nuevos materiales Una nueva oleada de la revolución informática

Otras razones

c. ¿A qué tipo de variable corresponden los datos?

Es una variable cualitativa por sus atributos y su forma de expresarse, ya que cada dato no es más que la información de un determinado elemento de la muestra. d. Mencione dos conclusiones a partir del gráfico. 1 conclusión:

A partir del grafico podemos observar que las personas se inclinaron más en la nanotecnología y/o nuevos materiales en un 36%

2 conclusión: En el grafico también se observa que los 180 empresarios no se decidieron por otras razones, solo se inclinaron un 1.66%

Ejercicio2 2.2. Salario I. En EEUU los salarios por día en dólares, de los operarios de una industria metalúrgica son:

DESARROLLO DE TABLA DE DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS

62,5 94,7 54,3 90,1 89,1 51,8 71,6 90,3 93,4 96,1

73,4 96,1 89,6 60,4 91,6 80,7 58,6 88,3 64,2 85,3

51,1 70,5 80,3 87,6 62,7 77,9 53 94,4 60,4 91,2

73,2 68,6 58,7 90,7 89,3 61 57,5 77,8 58,3 89,2

71,1 66,7 85,7 93,3 87,4 52,2 66,5 44,3 62,3 88,9

61,6 90,7 88,6 58,3 59,8 72,7 63,3 86,7 79,6 90,4

91,1 62,2 83,4 59,1 82,6 71 87,7 58,5 90,1 79,3

50,8 80,1 61,8 88,4 69,9 51,8 42,2 68,2 86,7 74,2

n 80 Limite Sup. 96,1 Limite Inf. 42,2 R(Rango) 53,9 diferencia entre el dato mayor y menor K 7,322064937 8 A 6,7375 7 R* 56 Este residuo se distribuye en el límite inferior o en el límite R-R* 2 superior de mis datos A-1 6

Frecuencia Absoluta

Intervalo 40,7 47,7 54,7 61,7

47,7 54,7 61,7 68,7

2 7 12 11

Frecuencia Relativa 2,5 8,75 15 13,75

Frecuencia Frecuencia Marca de Absoluta Relativa Clase (xi) Acumulada Acumulada 2 9 21 32

2,5 11,25 26,25 40

44,2 51,2 58,2 65,2

68,7 75,7 82,7 89,7

75,7 82,7 89,7 96,7

9 8 16 15 80

11,25 10 20 18,75 100

41 49 65 80

51,25 61,25 81,25 100

HISTOGRAMA DE FRECUENCIA 40 35 30 25 20 15 10 5 0 42,2

60,16666667

78,13333333

y mayor...

POLIGONO DE FRECUENCIA 40 35 30 25 20 15 10 5 0 1

2

3

4

Conclusión1: se tiene que hay una tendencia en la industria metalúrgica que gran parte de las personas, es decir más del 50% tienen salarios superiores al 78,1

Conclusión2: También se puede concluir que solo una persona gana el 42,2

72,2 79,2 86,2 93,2

3.1.

Peso P. Considere la siguiente distribución de frecuencia, que proporciona el peso ideal de cierto producto alimenticio.

Categoría

Frecuencia Frecuencia absoluta relativa (hi) (fi)

Peso insuficiente Peso aceptable Peso excesivo Totales

5

0,1667

22

0,7333

3

0,1000

30

1.000

POLIGONO DE FRECUENCIA 25 20 15 10 5 0 Peso insuficiente

Peso aceptable

Frecuencia absoluta (fi)

Peso excesivo

Frecuencia relativa (hi)

Conclusión1: se puede observar que el peso aceptable tiene una inclinación mayor, de más del 70%, respecto a el peso insuficiente y el excesivo.

Conclusión2: el 10% de las personas asegura que el peso excesivo del producto alimenticio es aceptable, siendo este la menor cantidad de personas que se inclinan con esta preferencia.