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PROYECTO DE ESTADISTICA DESCRIPTIVA.
ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE LA SITUACIÓN ECONÓMICA FAMILIAR DEL
BARRIO 7 DE AGOSTO SABANALARGA
Carlos Cuentas E.-Hernan Noriega B.-Orlando Marbello O. –Cristian Rodríguez P.
UNIVERSIDAD DEL ATLANTICO.
Barranquilla Atlántico, 25 de Noviembre del 2014.
RESUMEN
Para la realización de esta investigación, se realizó una encuesta a 25 hogares del barrio 7 de
Agosto de Sabanalarga; teniendo en cuenta aspectos como los ingresos de un hogar, los gas-
tos que se realizan para la supervivencia y algunos planteamientos de qué acciones se deben
llevar a cabo para transformar la forma como se regula la economía de un hogar. Ya con los
datos obtenidos se procede a realizar un análisis estadístico mediante tablas de datos, grafi-
cas que describen el comportamiento de algunas variables; apoyándose en modelos teóricos
como lo son las medidas de tendencia central, las medidas de variabilidad, entre otras.
ABSTRACT
To carry out this research, a survey was conducted at 25 homes in the neighborhood
Sabanalarga August 7; taking into account aspects such as household income, expenditures
that are made for survival and some approaches to what actions should be performed to
transform the way the economy is regulated home. Sincé the data obtained we proceed to
perform a statistical analysis using data tables, graphs that descriden the behavior of some
variables; relying on theoretical models such as measures of central tendency, measures of
variability, among others.
INTRODUCCIÓN.
Ya que el ser humano necesita ciertas condiciones mínimas para una vida digna y conside-
rando la economía nacional; la economía de las familias es la más afectada. Pero esta baja
capacidad económica es en función a sus niveles de gastos. En este trabajo se llevará a cabo
una descripción acerca de la situación económica de una muestra de familias del barrio 7 de
Agosto del municipio del Sabanalarga, Atlántico. Para esto se realizo una encuesta para la
recopilación de datos y posteriormente realizar un análisis estadístico teniendo en cuenta
ciertos parámetros para la medición.
Autor principal et al.: Título
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2. Métodos Y Materiales
CONCEPTO DE ESTADÍSTICA
La estadística es una ciencia que estudia la
recolección, análisis e interpretación de
datos, ya sea para ayudar en la toma de
decisiones o para explicar condiciones
regulares o irregulares de algún fenómeno
o estudio aplicado, de ocurrencia en forma
aleatoria o condicional.
De manera específica, el conocimiento de
la estadística puede constituirse en una
herramienta poderosa para ayudar a dise-
ñar nuevos productos y sistemas, a perfec-
cionar los existentes, a diseñar, desarrollar
y mejorar procesos de producción y a des-
arrollar investigaciones de mercado.
CLASIFICACIÓN DE LA ESTADÍSTI-
CA.
La estadística se divide en dos grandes
áreas:
La estadística descriptiva.- Se dedica a la
descripción, visualización y resumen de
datos originados a partir de los fenómenos
de estudio. Los datos pueden ser resumi-
dos numérica o gráficamente.
La estadística inferencial.- Es el proceso
por el cual se deducen (infieren) propieda-
des o características de una población a
partir de una muestra significativa. Uno de
los aspectos principales de la inferencia es
la estimación de parámetros estadísticos.
Se usa para modelar patrones en los datos
y extraer inferencias acerca de la población
bajo estudio.
POBLACIÓN
También llamada universo o colectivo, es
el conjunto de elementos de referencia
sobre el que se realizan las observaciones,
está formada por la totalidad de las obser-
vaciones en las cuales se tiene cierto in-
terés.
MUESTRA
Una muestra es un subconjunto de obser-
vaciones seleccionadas de una población,
también llamada muestra aleatoria o sim-
plemente muestra. Las muestras se obtie-
nen con la intención de inferir propiedades
de la totalidad de la población, para lo cual
deben ser representativas de la misma.
Para cumplir esta característica la inclu-
sión de sujetos en la muestra debe seguir
una técnica de muestreo. En tales casos,
puede obtenerse una información similar a
la de un estudio exhaustivo con mayor
rapidez y menor costo.
VARIABLES ESTADÍSTICAS.
Una variable es cada una de las caracterís-
ticas o cualidades que poseen los indivi-
duos de una población.
TIPOS DE VARIABLES ESTADÍSTICAS:
Variable cualitativa.
Las variables cualitativas se refieren a ca-
racterísticas o cualidades que no pueden
ser medidas con números. Podemos distin-
guir dos tipos:
Autor principal et al.: Título
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Variable cualitativa nominal.-Esta variable
presenta modalidades no numéricas que no
admiten criterio de orden.
Por ejemplo: El estado civil, con las si-
guientes modalidades: soltero, casado,
separado, divorciado y viudo.
Variable cualitativa ordinal. - Presenta
modalidades no numéricas, en las que
existe un orden. Por ejemplo: Medallas de
una prueba deportiva: oro, plata, bronce.
Variable cuantitativa
Una variable cuantitativa es la que se ex-
presa mediante un número, por tanto se
pueden realizar operaciones aritméticas
con ella.
Podemos distinguir dos tipos:
Variable discreta.- Es aquella que toma
valores aislados, es decir no admite valores
intermedios entre dos valores específicos.
Por ejemplo: El número de hijos (1, 2, 3, 4,
5).
Variable continua.- Es la variable que
puede adquirir cualquier valor dentro de un
intervalo especificado de valores. Por
ejemplo la masa (2,3 kg, 2,4 kg, 2,5 kg,...)
o la altura (1,64 m, 1,65 m, 1,66 m,...), que
solamente está limitado por la precisión
del aparato medidor, en teoría permiten
que siempre exista un valor entre dos va-
riables, también puede ser el dinero o un
salario dado.
CUESTIONARIO
El cuestionario es un instrumento utilizado
para la recogida de información, diseñado
para poder cuantificar y universalizar la
Información, estandarizando el procedi-
miento de la entrevista.
Cuestionario cerrado.- El cuestionario ce-
rrado limita las respuestas posibles del
interrogado. Por medio de un cuidadoso
estilo en la pregunta, el analista puede con-
trolar el marco de referencia. Este formato
es el método para obtener información
sobre los hechos. Cuestionario abierto.- se
aplican cuando se quieren conocer las opi-
niones y experiencias generales. El forma-
to abierto proporciona una amplia oportu-
nidad para quienes respondan escriba las
razones de sus ideas. Algunas personas sin
embargo, encuentran más fácil escoger una
de un conjunto de respuestas preparadas
que pensar por sí mismas.
ENCUESTAS
Una encuesta es un estudio observacional
en el cual el investigador no modifica el
entorno ni controla el proceso que está en
observación (como sí lo hace en un expe-
rimento). Los datos se obtienen a partir de
realizar un conjunto de preguntas normali-
zadas dirigidas a una muestra representati-
va o al conjunto total de la población es-
tadística en estudio, formada a menudo por
personas, empresas o entes institucionales,
con el fin de conocer estados de opinión,
características o hechos específicos. El
investigador debe seleccionar las preguntas
más convenientes, de acuerdo con la natu-
raleza de la investigación.
DATOS EN BRUTO
Los datos en bruto son los datos recolecta-
dos que aún no se han organizado. Por
Autor principal et al.: Título
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ejemplo, las estaturas de 100 estudiantes
tomados de la lista alfabética de una uni-
versidad.
ORDENACIONES
Ordenación se le llama a los datos numéri-
cos en bruto dispuestos en orden creciente
o decreciente de magnitud. A la diferencia
entre el número mayor y el número menor
se le conoce como el rango de los datos.
Por ejemplo, si la estatura mayor en los
100 estudiantes es 74 pulgadas (in) y la
menor es 60 in, el rango es 74 − 60 = 14
pulgadas (in).
DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIA
Al organizar una gran cantidad de datos en
bruto, suele resultar útil distribuirlos en
clases o categorías y determinar la canti-
dad de datos que pertenece a cada clase;
esta cantidad se conoce como la frecuencia
de clase. A la disposición tabular de los
datos en clases con sus respectivas fre-
cuencias de clase se le conoce como distri-
bución de frecuencias o tabla de frecuen-
cias.
A la hora de crear una tabla de frecuencia
se debe tener en cuenta lo siguiente:
Diagrama Tallo y Hoja
El diagrama de tallo y hoja es una buena
manera de obtener una presentación visual
informativa del conjunto de datos
donde cada número está
formado al menos por dos dígitos. Para
construir un diagrama de este tipo, los
números x, se dividen en dos partes: un
tallo, formada por uno o más de los dígitos
principales, y una hoja, la cual contiene el
resto de los dígitos.
.
.
.
Autor principal et al.: Título
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MEDIDAS DE LOCALIZACIÓN
Del mismo modo que las gráficas pueden
mejorar la presentación de los datos, las
descripciones numéricas también tienen
gran valor. En esta sección y en la siguien-
te, se presentan varias medidas numéricas
importantes para describir las característi-
cas de los datos. Supóngase que los datos
son donde cada es un
número. Una característica importante de
un conjunto de números es su localización
o tendencia central. A continuación se pre-
sentaran varios métodos para describir la
localización o centro de un conjunto de
datos.
La medida más común de localización o
centro de un grupo de datos es el promedio
aritmético o media. Ya que casi siempre se
considera como una muestra, la media
aritmética se conoce como media muestral.
Otra medida de tendencia central es la me-
diana, o punto donde la muestra se divide
en dos partes iguales. La palabra “media-
na” es sinónimo de parte media.
La moda es la observación que se presenta
con mayor frecuencia en la muestra.
OTRA MEDIDA DE TENDENCIA
CENTRAL
Cuantiles O Fractiles
Son estadísticos que marcan puntos de
distribución de las frecuencias de una va-
riable. Nos permite determinar el promedio
aritmético de fluctuación de los datos res-
pecto a su punto central o media.
Cuantiles (Q1, Q2, Q3)
Q1 = Es el valor de la distribución que
deja por debajo el 25 % de los datos de la
variable.
Q2 = Es el valor de la distribución que
deja por debajo el 50 % de los datos de la
variable.
Q3 = Es el valor de la distribución que
deja por debajo el 75 % de los datos de la
variable.
Todos son valores de la variable que mar-
can puntos de la distribución de frecuen-
cias si la dividiéramos en cuatro partes.
Deciles (d1, d2... D10)
Son valores de la variable que marcan pun-
tos de la distribución de frecuencias si la
dividiéramos en diez partes.
Percentiles (P1, P2... P100)
Son valores de la variable que marcan pun-
tos de la distribución de frecuencias si la
dividiéramos en cien partes.
Autor principal et al.: Título
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MEDIDAS DE DISPERSIÓN
Explican por qué varían los datos de cierta
forma. También llamadas medidas de va-
riabilidad, muestran la variabilidad de una
distribución, indicando por medio de un
número, si las diferentes puntuaciones de
una variable están muy alejadas de la me-
diana media. Cuanto mayor sea ese valor,
mayor será la variabilidad, cuanto menor
sea, más homogénea será a la mediana
media. Así se sabe si todos los casos son
parecidos o varían mucho entre ellos.
DESVIACIÓN TÍPICA O ESTÁNDAR
La desviación estándar o desviación típica
es una medida de centralización o disper-
sión para variables de razón (ratio o co-
ciente) y de intervalo, de gran utilidad en
la estadística descriptiva.
Se define como la raíz cuadrada de la va-
rianza. Junto con este valor, la desviación
típica es una medida (cuadrática) que in-
forma de la media de distancias que tienen
los datos respecto de su media aritmética,
expresada en las mismas unidades que la
variable.
Para conocer con detalle un conjunto de
datos, no basta con conocer las medidas de
tendencia central, sino que necesitamos
conocer también la desviación que presen-
tan los datos en su distribución respecto de
la media aritmética de dicha distribución,
con objeto de tener una visión de los mis-
mos más acorde con la realidad al momen-
to de describirlos e interpretarlos para la
toma de decisiones.
3. RESULTADOS Diagrama de Tallo y Hoja para Edades 2|4589
3|244457
4|00056778
5|22567
6|1
7|0
En este caso, no hay puntos alejados. Los
puntos alejados se muestran gráficamente
en la gráfica de caja y bigote.
Rango R=70- 24=46
Numero de clase
Amplitud
Unidad de medida
Frontera inferior
Tabla 1. Edades de los Encuestados
clase yi-1 yi+1 fi Fi fr % Fr% M.C
1 23.5 33 5 5 20% 20% 28.25
2 33 42.5 8 13 32% 52% 37.75
3 42.5 52 7 20 28% 80% 47.25
4 52 61.5 4 24 16% 96% 56.75
5 61.5 71 1 25 4% 100% 66.25
total 25 100%
Autor principal et al.: Título
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HISTOGRAMA
En esta grafica de histograma ob-
servamos que tiene una distribu-
ción de peine y la moda esta en
el intervalo de 31 a 41 años.
CUANTILES
DISPERCION
En esta grafica de dispercion ob-
servamos una pronunciada sepa-
ración de los datos ya que son
edades de una muestra al azar.
CAJA Y BIGOTE.
Dado que el diagrama cubre los
límites es posible trabajar con es-
tos datos.
Histograma
21 31 41 51 61 71 81
Edades
0
2
4
6
8
10
frec
uenc
ia
Gráfico de Cuantiles
24 34 44 54 64 74
Edades
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
pro
po
rc
ión
Gráfico de Dispersión
24 34 44 54 64 74
Edades
Gráfico de Caja y Bigotes
24 34 44 54 64 74
Edades
Autor principal et al.: Título
7
Calculamos las medidas de ten-
dencia central
Moda
Calculamos la medida de distribución
central.
GASTOS-INGRESOS.
En este caso la moda se presenta en
la alimentación y en otros ya que son
los datos que más se repiten pode-
mos apreciar que la gente gasta más
en alimentación y otros aspectos pe-
ro también se puede ver que se gasta
en menor magnitud en salud y edu-
cación
CAPACIDAD DE AHORRO
Tabla 3. Capacidad de ahorro.
Clase valor fi Fi fr% Fr%
1 Si 15 15 60% 60%
2 No 10 25 40% 100%
Total 25 100%
GASTO DE LOS INGRESOS
alimentacion
salud
servicios
CAPACIDAD DE AHORRO
Si
No
Tabla 2. Gasto-Ingresos
Clase valor fi Fi fr% Fr%
1 alimentación 8 8 32% 32%
2 salud 0 8 0% 32%
3 servicios 4 12 16% 48%
4 educación 1 13 4% 52%
5 alquiler 2 15 8% 60%
6 vestimenta 2 17 8% 68%
7 otros 8 25 32% 100%
Total 25 100%
Autor principal et al.: Título
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Podemos observar en esta tabla que
más de la mayoría de la población en
estudio tiene la capacidad de ahorrar
esto tomando en cuenta sus probabi-
lidad con el 60% se da en mayoría
que el 40% de los que no pueden
ahorrar
COMO EDUCARIA A SUS HIJOS
FINANCIERAMENTE.
En esta tabla la moda se presenta en
que la mayoría de las personas en-
cuestadas educaría financieramente a
sus hijos trabajando y que ninguno
lo haría a través de una mesada lo
cual se observa en las probabilidades
ya que la parte que haría esto traba-
jando son 15 de 25 lo cual equivale
al 60% de la población encuestada.
IMPACTO AUMENTO DE LA CA-
NASTA FAMILIAR.
Tabla 5. Impacto aumento de la canasta familiar.
clase valor Fi Fi fr% Fr%
1 Si 25 25 100% 100%
2 No 0 25 0% 100%
Total 25 100%
Para esta tabla podemos analizar que
la totalidad de la población encues-
tada siente o tiene aflicción por el
alza en los productos de la canasta
familiar lo cual indica que esto lo
constituye el 100% de la población
en estudio tal como se aprecia en la
tabla
4. DISCUSIÓN.
Esta investigación se hizo para co-
nocer el nivel de ingreso familiar en
COMO EDUCARIA A SUS HIJOS.
Ahorando
Mesada
Trabajando
IMPACTO CANASTA FAMILIAR.
Si
No
Tabla 4. Como educaría a sus hijos financie-ramente
Clase Valor fI Fi fr% Fr%
1 Ahorrando 10 10 40% 40%
2 Mesada 0 10 0% 40%
3 Trabajando 15 25 60% 100%
Total 25 100%
Autor principal et al.: Título
9
la actualidad y estudiar todos los
problemas económicos familiares
relacionados con el consumo de los
bienes y servicios, ahorro, pagos de
alquiler, alimentación, gastos en
educación y salud, etc. Después de
culminarla podemos concluir que la
mayoría de los encuestados buscan
alternativas para facilitar la vida en
el aspecto financiero lo cual se ve
reflejado en las tablas
Usando alternativas como a educa-
ción de sus hijos en este ámbito al
igual inculcando y aplicando las
técnicas como el ahorro esto para
que no sea tanto el impacto por el
alza de los productos ya que se pue-
de decir que todo esto guarda rela-
ción. Es decir el trabajo de cada
quien, la cantidad de ingresos, la
cantidad de gastos, la capacidad de
ahorrar y otros aspectos que se pue-
den presentar.
Además determinamos que es nece-
sario que las personas frecuentemen-
te revisen su patrimonio, aprendan a
organizarse, reserven una parte de su
dinero para emergencias, usen ade-
cuadamente sus tarjetas de crédito y
siempre estén preparados para en-
frentar cualquier situación.
5. BIBLIOGRAFÍA.
www.mitecnologico.com/iem/
Main/EstadisticaInferencial
GUIA MAAP – Estadística
descriptiva.
Probabilidad y estadística –
Douglas C. Montgomety.
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