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Distrito Capital

CENTRO DE GESTION DE MERCADOS, LOGISTICA YTECNOLOGIAS DE LA INFORMACION

GUA DE APRENDIZAJE PARA EL PROGRAMA DEFORMACIN ANLISIS Y DESARROLLO DE SISTEMAS

DE INFORMACINGUIA 3

Versin: 128 de febrero de

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1. IDENTIFICACIN CURRICULAR

PROGRAMA DE FORMACION: Anlisis Y Desarrollo De Sistemas De Informacin

COMPETENCIA:Aplicarbuenasprcticasdecalidadenelprocesodedesarrollodesoftware,deacuerdoconelreferenteadoptado enlaempresa

Actividad de Aprendizaje: Identificar Mtricas de Calidad

2.

RESULTADOS DE APRENDIZAJE Identificar los puntos crticos de control en los procesos de desarrollo de

software, para establecer las acciones a seguir, garantizando elcumplimiento de los estndares de calidad, siguiendo los lineamientosestablecidos por la organizacin.

3. DESARROLLOTEMA: Estadstica aplicada a la interpretacin de datos recolectados

La Estadstica Descriptiva (2)(Organizacin de la Informacin)

ORGANIZACIN DE LA INFORMACIN.

VARIABLE

Las Variables son factores que bajo estudio pueden tomar diferentes valores oresultados. Toda clase de variaciones que en sus atributos presente un fenmeno.La funcin que cumplen las variables de estudio en una investigacin consiste enestablecer una forma para clasificar la informacin (intervalos, puntos) con el fin de

tener una idea de las mediciones que se efectuaron.Despus de analizar la variable de estudio, se procede a identificar una serieestadstica en cuanto a tiempo, espacio y dems atributos.

Las variables pueden clasificarse en tipos como los siguientes:

Variable Continua: Aquella cuyo intervalo est definido por un intervalo. Ejemplos:ingresos entre $3000 y $5000, tiempo empleado por un trabajador para efectuaruna operacin.


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Variable Discreta: Aquella cuyo recorrido est definido por un conjunto de nmerosnaturales. Ejemplos: el nmero de artculos defectuosos producidos por unamquina y el nmero de miembros que componen una familia.

SERIE ESTADSTICA

Sucesin de datos estadsticos referentes a un fenmeno observado a travs deltiempo y del espacio. Se pueden considerar los siguientes tipos de series:

Serie Cronolgica: Es aquella donde se analiza un fenmeno a travs del tiempoen un espacio determinado. Ejemplo: exportaciones de caf colombiano en sacosde 60 kilos por el puerto de Barranquilla en el periodo 2009-2013

Serie Espacial: Aquella donde se estudia un fenmeno a travs del espacio en untiempo determinado. Ejemplo: ventas de fertilizantes realizadas por la Federacinde Cafeteros (toneladas mtricas) en la zona cafetera colombiana durante el aode 2009.

Serie Cualitativa: Es aquella serie estadstica donde se estudia un atributo ocaracterstica de la poblacin investigada, independiente del tiempo y delespacio. Ejemplo: posicin ocupacional de un sector en Bogot en el 2000

Serie Cuantitativa: Es la serie donde se cuantifica (mide) un atributo o caractersticade la poblacin en estudio, independiente del tiempo y del espacio. Ejemplo:niveles de ingreso mensual de una serie de trabajadores, en la fbrica X de Bogoten 1982

La estadstica trabaja bsicamente con series de tipo cuantitativo, es decir, todo loque sea medible.

TABULACIN DE LA INFORMACIN

Una vez analizado el tipo de serie estadstica que corresponde a una investigacin,se pasa a la etapa de tabulacin (clasificacin) de la informacin, la cual consisteen presentar de manera resumida un grupo de elementos obtenidos para unacaracterstica cuantitativa determinada.

Problema: La empresa SOFTNEW recopil la informacin resultante de 60desarrolladores para estudiar el tiempo invertido en el desarrollo individual de unmismo aplicativo como prueba.Los resultados en horas fueron:


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40 22 28 19 24 28 11 2031 34 39 29 28 22 20 1015 29 14 21 18 30 29 3416 29 21 16 20 34 18 2435 28 33 17 26 24 33 2326 28 25 22 18 10 25 1911 17 21 23 13 29 25 2726 32 37 38

Estos son los datos obtenidos por la empresa pero los analistas estn interesados en

presentar la informacin resumida, para esto, deciden clasificar los datos en seis (6)clases de la misma amplitud con base en su conocimiento acerca del proceso.Cada clase es un grupo que presenta una caracterstica comn cuantificable.Para determinar las clases, se tiene en cuenta el criterio que el investigador tomeen relacin con la variable de estudio. La variable de estudio (en este casorepresentada por la letra Y ) que se considera son las horas invertidas en eldesarrollo del aplicativo como prueba.

En cuanto al nmero de clases no hay una regla que indique el mximo o elmnimo de grupos, aunque en algunas circunstancias se utiliza la formula nm 2

donde n es cantidad de datos en la muestra y m el nmero de clases;generalmente depende del tipo de investigacin, para este caso (ejercicio)particular ser 6. Se expresa con el smbolo:

m = nmero de clases.

Recorrido de una Serie: Una vez determinado el nmero de grupos, se toma elrecorrido de la serie, es decir, la distancia existente entre los dos datos originalesextremos: el mayor y el menor de la serie.

10 10 11 11 13 14 15 1616 17 17 18 18 18 19 1920 20 20 21 21 21 22 2222 23 23 24 24 24 25 2525 26 26 26 27 28 28 2828 28 29 29 29 29 29 3031 32 33 33 34 34 34 3537 38 39 40


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En la tabla anterior se muestran los mismos datos originales pero ya ordenados parafacilitarnos encontrar el menor y el mayor dato de la serie.

El recorrido se expresa como:

R = DmdmDonde:R = Recorrido.Dm= Dato mayordm=Dato menor

En este ejercicio el dato mayor es 40 y el menor es 10. Por lo tanto el recorrido ser:

R=40-10R= 30 horasEl recorrido nos ayuda a determinar la amplitud o tamao de cada clase. En estecaso la amplitud ser constante:

Amplitud:

A = R/m

A = 30/6 = 5 Horas.La amplitud indica la distancia que debe tener cada grupo. Para formar losintervalos de clase, se parte del dato menor 10 y se le suma la amplitud, as:

10+5=15

As, el primer grupo estar comprendido entre 10 y 15 horas. El siguiente grupo ser:

15+5=20.

Los lmites de clase son aqu 15 y 20 Horas.

La clasificacin de los elementos se har desde el lmite inferior hasta el nmeroinmediatamente anterior al lmite superior.

Los intervalos de clase, o sea el tamao de los grupos, se establece as:


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Yj-1Yj Distancia de dos puntos.

Donde:Yj-1 = Lmite inferior de la clase.Yj = Lmite superior de la clase.

j = Variacin de los grupos desde 1,2, hasta m.

El proceso de clasificacin de los desarrolladores se basa en lo siguiente: undesarrollador con 30 horas fue clasificado en el grupo cinco y otro con 24 horas, enel grupo nmero tres.

Marca de Clase: En cada intervalo se necesita un valor que represente todos loscomponentes clasificados en un grupo; para determinarlo, se busca el promediode los lmites de una clase. Ese valor se denomina marca de clase.

MARCAS DE CLASENmero deDatos en cadaClase

TOTALMarcadeClase

j Y'j-1 - Y'j nj Yj

1 10 - 15 ////// 6 12,52 15 - 20 ////////// 10 17,53 20 - 25 ////////////// 14 22,54 25 - 30 ///////////////// 17 27,55 30 - 35 //////// 8 32,56 35 - 40 ///// 5 37,5TOTAL 60

En el ejercicio que se viene trabajando, la marca de clase para el grupo uno seobtiene de la siguiente manera:

Y1 = 10 + 15 / 2 = 12,5 Horas

Este valor nos indica que las horas promedio de los componentes del grupo unoson de 12,5 horas.


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Como la variable de estudio es Y, la marca de clase se anota como Yj donde j esuno de los grupos m grupos.

Frecuencia: Es el nmero de repeticiones de un valor de la variable Y. En este caso,el valor de 28 horas se repite cinco veces.Las frecuencias pueden ser de varias clases:

Frecuencia Total ( n ) :

Es toda la poblacin o muestra analizada estadsticamente. En la anterior tabla sepuede observar la frecuencia total. Son 60 desarrolladores.

Frecuencia Absoluta ( nj ):

Es el total de elementos que pertenecen a una clase. Por ejemplo, la J, en esteestudio. La frecuencia absoluta se representa por un valor entero positivo yequivale en este caso a:

n5 = 8 horas.

De los datos originales, ocho estn clasificados en el grupo cinco, es decir, que

tienen un tiempo de desarrollo de la aplicacin-prueba entre 30 y 35 horas.

Frecuencia Relativa ( hj = nj / n ):

Porcentaje de la informacin que pertenece a la clase j. Se obtiene de la relacinentre la frecuencia absoluta y la frecuencia total. Es un valor que pertenece a losnmeros racionales positivos y toma valores entre cero y uno. Para este caso delestudio tenemos la siguiente frecuencia relativa:

h2 = 0,17

Este valor se obtuvo de la relacin entre:

n2( 10 ) y n ( 60 ) es decir 10/60= 0,17

Significa que el 17% de los desarrolladores invirtieron un tiempo entre 15 a 20 horasFrecuencia Absoluta Acumulada (Nj ):Acumulacin sucesiva en forma descendente o ascendente ( de la primera a laltima o viceversa ) de frecuencias absolutas. En este estudio trabajamos con lasfrecuencias absolutas obtenidas en la tabulacin de la informacin. La primera


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frecuencia absoluta corresponde a la primera frecuencia absoluta acumulada. Lasegunda acumulada se obtiene sumando las dos primeras absolutas, es decir,

6+10=16 y as sucesivamente.

Si se toma la acumulacin descendente hasta el grupo 4, ste nos da un total de47 establecimientos, obtenidos de sumar las frecuencias de los cuatro gruposanteriores, es decir,

6+10+14+17=47

Significa que 47 desarrolladores invirtieron como mximo 30 horas en el aplicativo-prueba.Frecuencia Relativa Acumulada ( Hj ):

Acumulacin sucesiva en forma descendente o ascendente de frecuenciasrelativas. Si tomamos el grupo 5 descendente su acumulado es de 0,91, este valorse obtiene al sumar los porcentajes de 5 grupos, es decir,

0,10+0,17+0,23+0,28+0,31 = 0,91

Significa que el 91% de los desarrolladores invirtieron menos de 35 horas en elaplicativo-prueba.La siguiente tabla presenta las frecuencias antes mencionadas:

A B C D E F G H I J K

TABLA DE DISTRIBUCIN DE FRECUENCIASOrdende laClase

Intervalode Clase

Marcade

Clase

FrecuenciaAbsoluta

FrecuenciaRelativa

Acumuladas

Absolutas Relativas

j Y'j-1 - Y'j Yj nj hj Nj Nj Hj Hj

1 1 10 - 15 12,5 6 0,10 6 60 0,10 1,002 2 15 - 20 17,5 10 0,17 16 54 0,27 0,903 3 20 - 25 22,5 14 0,23 30 44 0,50 0,734 4 25 - 30 27,5 17 0,28 47 30 0,78 0,505 5 30 - 35 32,5 8 0,13 55 13 0,92 0,226 6 35 - 40 37,5 5 0,08 60 5 1,00 0,08

TOTAL 60 1,00


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La tabla presenta el resumen de la clasificacin de los 60 desarrolladoresanalizados por los lderes de proyecto de la empresa SOFTNEW. Esto significa quese ha organizado la informacin.

En la siguiente gua se estudiar la representacin grfica y el anlisis estadstico dela informacin.

4. OBJETIVOS:

GENERAL: Proporcionar las herramientas estadsticas necesarias que le permitan alaprendiz de Anlisis y Desarrollo de Sistemas de Informacin ADSI prepararsepara la elaboracin y anlisis de proyecciones, pronsticos y toma de lasdecisiones especficamente en reas de la Ingeniera de Software enfocndose enel aseguramiento de la Calidad (SQA).

ESPECFICOS: El aprendiz al finalizar esta serie de guas estar en capacidad de:Clasificar cualquier tipo de informacin estadstica en grupos de fcil manejo einterpretacin.

5. ESTRATEGIAS DE ENSEANZA

En la empresa SOFTNEW, se investig una muestra de 56 desarrolladores, paradeterminar la cantidad de lneas de cdigo (LOC) realizadas en un mdulo que,como prueba, todos codificaron exitosamente en el mismo lapso de tiempo.

Los resultados de LOC para cada uno de ellos fueron los siguientes:

985 1173 1331 1240 984 1055 1104 1234 932 10001024 1233 1176 1233 985 1079 1302 1358 1324 13431262 1310 944 1248 1093 1690 1229 614 918 12021385 1022 1067 759 1204 1203 1404 1252 956 8241209 1490 905 827 1415 972 816 1185 1243 11051303 1381 1220 1157 1109 769


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A.Clasificar los anteriores datos originales en seis (6) clases de igual amplitud.

Dato mayor:1690Dato menor:614R= 1076M=6Amplitud:1076/6=179.5

B. Interpretar cada uno de los siguientes valores en la clasificacin:

1. Y4 = 1242,25 es el promedio de LOC entre 1152.5 hasta 1332 que realizaronlos desarrolladores de la clase 4

2. n5 =7 son los desarrolladores que realizaron entre 1332 y 1511.5 LOC3. h6 = el 1 % de los desarrolladores realizaron LOC entre 1511.5 y 16904. H4 = 85 %de los desarrolladores no superan las 1332 LOC5. N2 = 53 desarrolladores lograron superar las 973 LOC6. N = 56 se podra decir que es la muestra de los desarrolladores que

realizaron LOC7. N3 =25 desarrolladores no superan las 1152.5 LOC8. H5 =el 13% de los desarrolladores lograron superar las a 1511.5 LOC9. Y = Es el tiempo en horas invertido por cada desarrollador.


TABLA DE DISTRIBUCIN DE FRECUENCIASOrdende laClase

Intervalo deClase

Marcade

Clase

FrecuenciaAbsoluta

FrecuenciaRelativa

Acumuladas

Absolutas Relativas


1 1 614 - 793,5 703,5 3 0,05 3 56 0,05 0,98

2 2 793,5 - 973 883,25 9 0,16 12 53 0,21 0,93

3 - 973 - 1152,5 1062,75 13 0,23 25 44 0,44 0,774 4 1152,5 - 1332 1242,25 23 0,41 48 30 0,85 0,545

5 1332 - 1511,5 1421,75 7 0,12 55 23 0,97 0,136 6 1511,5 - 1690 1601,25 1 0,01 56 22 0,98 0,01Total: 56


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C.Calcular:

1. Cuntos desarrolladores realizaron LOC inferior a 1000?

1000-973= 27 179.5 - 13 1.9527 - x

1.95 + 9 = 10.95

Los desarrolladores que realizaron LOC inferior a 1000 son 10.95 de es decir 11desarrolladores

2. Qu porcentaje de desarrolladores realizaron LOC superior a 1300?

1152.5 - 1300 = 147.5 179.5 - 0.41 0.33147.5 - x

El porcentaje de los desarrolladores que realizaron LOC superior a 1300 es del 33 %

3. Cuntos desarrolladores realizaron LOC entre 950 y 1400?

973 950 = 23 179.5 - 9 1.1523 - x

1400- 1332 =68 179.5 - 7 2.6568 - x

1.15+13+23+ 2.65= 39.8

Los desarrolladores que realizaron LOC entre 950 y 1400 fueron de 39.8 es decir 40desarrolladores

4. Qu porcentaje de desarrolladores realizaron LOC entre 1180 y 1390?

1180 - 1332 = 152 179.5 - 0.41 0.34152 - x


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1390 1332 = 58 179.5 - 0.12 0.0358- x0.34 + 0.03 =0.37

El porcentaje de los desarrolladores que realizaron LOC superior al 37 %

II.A. Clasifique la informacin del punto I en cuatro grupos.

1. Desarrolle para esta clasificacin cada una de las preguntas del literal Cdel punto I.

Dato mayor: 1690Dato menor: 614Recorrido: 1076Amplitud: 1076/4= 269M=4

985 1173 1331 1240 984 1055 1104 1234 932 10001024 1233 1176 1233 985 1079 1302 1358 1324 13431262 1310 944 1248 1093 1690 1229 614 918 12021385 1022 1067 759 1204 1203 1404 1252 956 8241209 1490 905 827 1415 972 816 1185 1243 11051303 1381 1220 1157 1109 769


TABLA DE DISTRIBUCIN DE FRECUENCIASOrdende la

Clase

Intervalo deClase

Marcade

Clase

FrecuenciaAbsoluta

FrecuenciaRelativa

Acumuladas

Absolutas Relativas


1 1 614 - 883 748.5 6 0.108 6 56 0.108 12 2 883 - 1152 1017.5 19 0.340 25 50 0.448 0.8923 3 1152 - 1421 1286.5 29 0.518 54 31 0.966 0.5524 4 1421 - 1690 1555.5 2 0.034 56 2 1 0.034

TOTAL 56 1


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1. Y4 = 1555.5 es el promedio de LOC entre 1421 hasta 1690 que realizaron losdesarrolladores de la clase 42. n5 = no aplica3. h6 = no aplica4. H4 = 1 % de los desarrolladores no superan las 1690 LOC5. N2 = 50 desarrolladores lograron superar las 1152 LOC6. N = 56 se podra decir que es la muestra de los desarrolladores que

realizaron LOC7. N3 =54 desarrolladores no superan las 1421 LOC8. H5 = no aplica9. Y = Es el tiempo invertido por cada desarrollador en LOC

Calcular:

Cuntos desarrolladores realizaron LOC inferior a 1000?

1000-883= 117 269-19 8.26117 - x

8.26 + 19= 27.26

Los desarrolladores que realizaron LOC inferior a 1000 son de 27.26 es decir 28

desarrolladores

Qu porcentaje de desarrolladores realizaron LOC superior a 1300?

1421 - 1300 = 121 269 - 0.5180.23121 - x

El porcentaje de los desarrolladores que realizaron LOC superior a 1300 es del 23 %

Cuntos desarrolladores realizaron LOC entre 950 y 1400?

1152 950 = 202 269 - 19 14.26202- x

1421- 1400 = 21 269 - 29 2.2621 - x

14.26 + 2.26 = 16.52


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Los desarrolladores que realizaron LOC entre 950 y 1400 fueron de 16.52 es decir 17desarrolladores

Qu porcentaje de desarrolladores realizaron LOC entre 1180 y 1390?

1180 - 1421 = 241 269- 0.5180.46241 - x

1421 1390 = 31 269 - 0.5180.0531- x

0.46 + 0.05=0.51

El porcentaje de los desarrolladores que realizaron LOC superior al 51 %

2. Qu conclusin podra obtener al comparar los dos resultados?

La conclusin es que al momento en que las clases son de diferente tamao

cambia la amplitud y el recorrido de las mismas; adems podemos decir queentre ms grande sea el tamao de la clase hay menos exactitud en los datos, yviceversa.

6. EVIDENCIAS DE APRENDIZAJE

a)CONOCIMIENTO:Desarrollo del taller.Respuesta a preguntas sobre Estadstica.

b)DESEMPEO:Exposicin sobre temas asignados por el instructor sobre Estadstica.

7. FUENTES BIBLIOGRFICAS

Puede encontrar una gran variedad de pginas y temas relacionados conEstadstica Descriptiva, lo invito a que con los buscadores de internet realicebsquedas ms a profundidad de los temas aqu tratados.


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Este documento cita adapta y utiliza ejercicios del libro:EstadsticaDescriptiva, Hernn Bejarano Barrera, Editorial UNAD 1999.

8. TIEMPO ESTIMADO4 horas ( Entre trabajo autnomo y asistido )

9. INSTRUCTOR

Henry Alfonso Garzn Snchez

10. FECHA DE ENTREGA DE LA GUA

Marzo5 de 2013.

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