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UNIVERSIDAD MARIANO GÁLVEZ DE GUATEMALA
FACULTAD DE CIENCIAS DE LA ADMINISTRACIÓN
MAESTRÍA EN ADMINISTRACIÓN Y GESTIÓN DEL RECURSO HUMANO
CURSO MODELOS PARA LA TOMA DE DECISIONES
GUIA PARA LA ELABORACIÓN DEL PROYECTO
Instrucciones: Aplicar un tema o subtema del programa a un caso de la actividad
laboral, luego de estar definido, aplicar las normas APA 6ta. Ed. En el desarrollo. El
proyecto final se entregará en la clase 5, con una ponderación de 15 puntos netos, es
individual, cantidad mínima 10 páginas.
El proyecto escrito debe cumplir con los siguientes requerimientos:
1. Trabajo impreso
2. Carátula
3. Índice
4. Introducción
5. Objetivos
6. Marco teórico
Conceptos que expliquen qué modelo utilizarán y porqué? Buscar en fuentes de
información confiables y de reconocido prestigio, 5 o 6 artículos relacionados
con el tema. Utilizar criterio. Y citar las fuentes.
7. Desarrollo de aplicación que responda a las siguientes preguntas ¿Dónde?,
¿Cuándo?, ¿Por qué? Metodología (procedimientos, tablas cuantitativas y
gráficas). Resultados cuantitativos y que decisiones se tomaron con los
resultados.
8. Conclusiones
9. Bibliografía
10. Anexos
Entrega impresa de avance en la semana 3 y 4
Para la presentación:
Elaborar una prezi valor 10 puntos. No olvidar incluir en la primera diapositiva, una
portada con información de la universidad y del estudiante. Colocar un video de la
metodología seleccionada aplicada a la empresa. Esta presentación colocarla en el
portafolio del curso.
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Universidad Mariano Gálvez de Guatemala Centro Universitario de Escuintla Facultad de Ciencias de la Administración Maestría en Dirección y Gestión del Recurso Humano Curso Modelos para la Toma de Decisiones Ing. M.A. Claudia Esmeralda Marisol Villela Cervantes
PROYECTO
Estudiante: Ana Lourdes Martínez Garzaro Carné: 2728-09-12510 Fecha: Escuintla, Febrero de 2015
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INDICE
INTRODUCCIÓN 1
Objetivos 2
Objetivo General 2
Objetivos Específicos 2
Planteamiento Del Problema 2
MARCO TEÓRICO 3
Estadística 4
Estadística Inductiva y Deductiva 4
Estadística Descriptiva 4
Análisis Estadístico 4
Datos y Variables 4
Clasificación de Variables 5
Representación de Datos 5
Distribución de Frecuencias 5
Medidas Descriptivas 7
Medidas de Tendencia Central: Promedios 7
Media Aritmética 8
La Moda 8
La Mediana 9
Hipótesis 10
Técnicas de Recolección de Datos 10
Análisis de los Resultados 13
CONCLUSIONES 14
RECOMENDACIONES 14
BIBLIOGRAFÍA 15
ANEXOS 17
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INTRODUCCIÓN
El propósito de esta investigación consiste en aplicar estadística descriptiva
para conocer la afluencia estudiantil del Colegio Particular Mixto Bilingüe
Blessing, ubicado en el municipio de Chiquimulilla, Santa Rosa, por medio de
un análisis de datos durante los cuatro años anteriores.
Con analizar los datos de población estudiantil se podrá conocer el nivel de
popularidad dentro de la población y poder tomar las mejores decisiones,
brindar un mejor servicio de acuerdo a las necesidades y lograr una mejora
considerable en dicho establecimiento.
El conocer el estado real de la población estudiantil del establecimiento será
de gran utilidad para los propietarios y la dirección del mismo ya que en base a
los resultados obtenidos se implementaran nuevas estrategias que sean en pro
de la empresa.
Se utilizó estadística descriptiva que es la recolección de datos de una
entidad que se desee analizar o conocer su estado, con esos datos se hace
una presentación, análisis e interpretación de los mismos, para poder presentar
los resultados de una forma sintetizada y así poder llegar a conclusiones que
pueden ayudar a tomar decisiones dentro de una empresa.
El poder analizar estos datos y dar así los resultados ayuda a conocer el
estatus real de la situación, apoyándose de análisis, utilizando datos reales y
encontrando así las variables que optimizaran el trabajo.
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OBJETIVOS
Objetivo General
Conocer la afluencia estudiantil del Colegio Particular Mixto Bilingüe
Blessing, ubicado en el municipio de Chiquimulilla, Santa Rosa, por medio de
un análisis de datos durante los cuatro años anteriores para poder tomar
decisiones que ayuden a que exista un incremento de población.
Objetivos Específicos
Analizar los datos de población estudiantil durante cuatro años para
poder conocer el nivel de popularidad dentro de la población.
Crear nuevas estrategias para poder tomar las mejores decisiones y así
poder brindar un mejor servicio de acuerdo a las necesidades de la
población.
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
¿Qué estrategias se deben implementar para incrementar la población
estudiantil en el Colegio Particular Mixto Bilingüe Blessing del municipio de
Chiquimulilla, Departamento de Santa Rosa?
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MARCO TEÓRICO
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ESTADÍSTICA
Según FIUSAC, 2011, “Estadística es el conjunto de procedimientos y técnicas empleadas para recolectar, organizar y analizar datos, los cuales sirven de base para tomar decisiones en las situaciones de incertidumbre que plantean las ciencias sociales o naturales”. La estadística ayuda a conocer los resultados de alguna investigación.
Estadística Inductiva y Deductiva
“Uno de los problemas fundamentales de la Estadística es el estudio de la relación existente entre una población y sus muestras. Según la dirección de tal relación la Estadística puede ser:
Deductiva, cuando a partir del conocimiento de la población se trata de caracterizar cada muestra posible.
Inductiva, cuando a partir del conocimiento derivado de una muestra se pretende caracterizar la población.” (FIUSAC, 2011)
Es decir que la estadística deductiva utiliza datos que son del dominio de la población y la inductiva es cuando se desconoce y se trata que la población la conozca.
Estadística Descriptiva
Fernández, Cordero & Córdova en su libro Estadistica Descriptiva (2002) afirman que la estadística descriptiva “Desarrolla un conjunto de técnicas cuya finalidad es presentar y reducir los diferentes datos observados.”
En la estadística descriptiva se presentan los datos ordenando y se tabulan para luego presentar los resultados por medio de gráficas. Esto se realiza con la finalidad de reducir la información para su mejor comprensión.
Análisis Estadístico
“El análisis estadístico es todo el proceso de organización, procesamiento, reducción e interpretación de datos para realizar inferencias.” (FIUSAC, 2011)
Datos y Variables
“Se denomina variable a cualquier característica de un objeto que puede tomar diferentes valores como son el género, el nivel de estudios o los ingresos económicos. “ (Garrido & Éstramiana, 1995) Esto nos da como resultado que cualquier dato que se pueda analizar será nuestra variable y esto arrojará datos reales los cuales ayudaran a la investigación.
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Clasificación de Variables
Según FIUSAC (2011) “las variables pueden clasificarse en: categóricas o cualitativas (atributos), no tienen ningún grado de comparación numérica, ejemplo: sexo, estado civil; y numéricas o cuantitativas, son características factibles de expresar por medio de números, estas pueden ser Discretas, que solo pueden tomar ciertos valores aislados en un intervalo, y Continuas, que pueden tomar cualquier valor en un intervalo.” Todo dato que se pueda medir será una variable, ayudando a la investigación, para poder realizar comparaciones.
Representación de Datos
La página FIUSAC (2011) Nos dice que “los datos son colecciones de un número cualquiera de observaciones relacionadas entre sí, para que sean útiles se deben organizar de manera que faciliten su análisis, se puedan seleccionar tendencias, describir relaciones, determinar causas y efectos” con estos datos se pueden obtener conclusiones y asi poder tomar decisiones que tengan un fundamento.
Representación Tabular:
Presenta las variables y las frecuencias con que los valores de éstas se encuentran presentes en el estudio. (FIUSAC, 2011)
Representación Gráfica:
Se llaman gráficas a las diferentes formas de expresar los datos utilizando los medios de representación que proporciona la geometría. (FIUSAC, 2011)
Distribución de Frecuencias
Perdomo en su libro Estadística I, Métodos Estadísticos (2006) manifiesta que: “Es la manera de presentar los datos con un criterio ordenado para su análisis.”, lo cual nos ayuda a presentar los datos por medio de una tabla estadística.
La página de FIUSAC (2011) nos presenta las clases de distribución de frecuencias que son las siguientes:
“Clases o intervalos de clase: Grupo de valores que describen una característica. Deben incluir todas las observaciones y ser excluyentes. Los intervalos contienen los límites de clase que son los puntos extremos del intervalo. Se denominan intervalos cerrados, cuando contienen ambos límites e intervalos abiertos si incluyen solo un límite.” (FIUSAC, 2011)
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“Limites Reales: Sirven para mantener la continuidad de las clases.” (FIUSAC, 2011)
“Anchura o tamaño del intervalo: es la diferencia entre los límites reales de una clase.” (FIUSAC, 2011)
“Número de clases: es el número total de grupos en que se clasifica la información, se recomienda que no sea menor que 5 ni mayor que 15.” (FIUSAC, 2011)
“Marca de Clase: Es el punto medio del intervalo de clase, se recomienda observar que los puntos medios coincidan con los datos observados para minimizar el error.” (FIUSAC, 2011)
“Frecuencia: es el número de veces que aparece un valor.” (FIUSAC, 2011)
“Frecuencia Acumulada: Indica cuantos casos hay por debajo o arriba de un determinado valor o límite de clase.” (FIUSAC, 2011)
“Frecuencia Relativa: Indica la proporción que representa la frecuencia de cada intervalo de clase en relación al total, es útil para comparar varias distribuciones con parámetros de referencia uniformes.” (FIUSAC, 2011)
“Frecuencia Acumulada Relativa: Indica la proporción de datos que se encuentra por arriba o debajo de cierto valor o límite de clase.” (FIUSAC, 2011)
Gráficos de una Distribución de Frecuencias
“Los gráficos son útiles porque ponen en relieve y aclaran las tendencias que no se captan fácilmente en la tabla, ayudan a estimar valores con una simple ojeada y brinda una verificación gráfica de la veracidad de las soluciones.” (FIUSAC, 2011)
Histograma:
“Está formado por rectángulos cuya base es la amplitud del intervalo y tiene la característica que la superficie que corresponde a las barras es representativa de la cantidad de casos o frecuencia de cada tramo de valores, puede construirse con clases que tienen el mismo tamaño o diferente (intervalo variable).” (FIUSAC, 2011) “La utilización de los intervalos de amplitud variable se recomienda cuando en alguno de los intervalos, de amplitud constante, se presente la frecuencia cero o la frecuencia de alguno o algunos de los intervalos sean mucho mayor que la de los demás, logrando así que las observaciones se hallen mejor repartidas dentro del intervalo.” (FIUSAC, 2011)
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Polígono de Frecuencias
Se puede obtener uniendo cada punto medio (marca de clase) de los rectángulos del histograma con líneas rectas, teniendo cuidado de agregar al inicio y al final marcas de clase adicionales, con el objeto de asegurar la igualdad del áreas. (FIUSAC, 2011)
Curvas de frecuencia
No es más que la curva suavizada que se traza sobre el polígono y representa la asimetría y la curtosis que tiene la distribución, permite visualizar un esquema más claro del patrón de datos. Existen varios tipos de curva de frecuencia: Curvas J, Simétricas o Asimétricas (sesgada a la derecha o a la izquierda), Unimodales, Bimodales y Multimodales. (FIUSAC, 2011)
Ojivas: Cuando se trata de relacionar observaciones en un mismo aspecto para dos colectivos diferentes no es posible ejecutar comparaciones sobre la base de la frecuencia, es necesario tener una base estándar, la frecuencia relativa. La ojiva representa gráficamente la forma en que se acumulan los datos y permiten ver cuantas observaciones se hallan por arriba o debajo de ciertos valores. Es útil para obtener una medida de los cuartiles, deciles, percentiles. (FIUSAC, 2011)
Medidas Descriptivas
Con estas medidas se persigue reducir en pocas cifras significativas el conjunto de observaciones de una variable y describir con ellas ciertas características de los conjuntos, logrando una comparación más precisa de los datos que la que se puede conseguir con tablas y gráficas. (FIUSAC, 2011)
Medidas de Tendencia Central: Promedios
Los promedios son una medida de posición que dan una descripción compacta de cómo están centrados los datos y una visualización más clara del nivel que alcanza la variable, pueden servir de base para medir o evaluar valores extremos o raros y brinda mayor facilidad para efectuar comparaciones.
Es importante poner en relieve que la notación de promedio lleva implícita la idea de variación y que este número promedio debe cumplir con la condición de ser representativo de conjunto de datos.
El promedio como punto típico de los datos es el valor al rededor del cual se agrupan los demás valores de la variable. (FIUSAC, 2011)
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Media Aritmética
Salguero, (2006) explica que la media aritmética “se aplica para calcular el valor promedio de cantidades a cada una de las cuales está asociado un número o peso que la pondera.” Es decir para conocer cuál es el dato más relevante de la tabla a evaluar.
Características de la Media:
1. En su cálculo están todos los valores del conjunto de datos por lo que cada uno afecta la media.
2. La suma algebraica de las desviaciones de los valores individuales respecto a la media es cero.
3. La suma del cuadrado de las desviaciones de una serie de datos a cualquier número A es mínimo si A = X
4. Aunque es confiable porque refleja todos los valores del conjunto de datos puede ser afectada por los valores extremos, y de esa forma llegar a ser una medida menos representativa, por lo que si la distribución es asimétrica, la media aritmética no constituye un valor típico. (FIUSAC, 2011)
La Moda
Salguero, (2006) nos explica que “cuando decimos que algo está de moda es porque lo encontramos con más frecuencia.” Esto quiere decir que un valor cuando se repite con más frecuentemente, es el valor más relevante.
Características de la Moda.
1. Representa más elementos que cualquier otro valor
2. No está afectada por los valores extremos pero para datos continuos es dudoso su cálculo.
3. La moda para una distribución de frecuencias de datos agrupados no puede ser calculada exactamente, el valor de la moda puede ser afectado por el método de agrupación de los intervalos de clase.
4. La moda no permite conocer la mayor parte de los datos
5. Algunas veces el azar interviene de manera importante y hace que un valor no representativo se repita frecuentemente.
6. Puede usarse para datos cuantitativos como cualitativos
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7. La moda como estadístico, varía mucho de una muestra a otra
8. Cuando se tienen dos o más modas es difícil su interpretación
9. Tiene la ventaja de que los datos desproporcionados con respecto al resto no la distorsionan, pero no se presta para un tratamiento matemático. (FIUSAC, 2011)
La Mediana
FIUSAC, (2011) nos amplia que la mediana “es el valor de la observación que ocupa la posición central de un conjunto de datos ordenados según su magnitud.” Esto quiere decir que es el punto medio de cualquier dato, dejando los datos que se encuentran por encima de él o por debajo de él.
Características de la mediana
1. Es un promedio de posición no afectado por los valores extremos.
2. No está definida algebraicamente
3. Cuando la localización del elemento central puede ser determinada y los límites de clase mediana son conocidos, la mediana para la distribución de frecuencias puede ser calculada por interpolación, no importando que ésta contenga intervalos abiertos, cerrados, iguales o diferentes.
4. La suma de los valores absolutos, sin considerar el signo, de las desviaciones individuales respecto a la mediana es mínimo.
5 La mediana en caso de una distribución asimétrica, no resulta desplazado del punto de tendencia central.
6. Si el universo tiene curtosis excesiva la mediana como estadístico, varía menos que cualquier otra medida.
7. Si la mediana se calcula por interpolación y hay lagunas en los valores de la clase mediana o los datos son irregulares, esta medida no es buena ya que su ubicación puede resultar falsa.
8. Si se desea ubicar las condiciones de un elemento en una clase, la mediana resulta ser indicada, ya que por comparación pone en evidencia si un elemento está en la mitad superior a ella o en la inferior. (FIUSAC, 2011)
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HIPÓTESIS
El Colegio Particular Mixto Bilingüe Blessing tiene 20 años de existencia y en
los últimos cuatro años se ha notado una disminución estudiantil, lo cual se ha
visto reflejado en la economía del establecimiento y ha causado un déficit en
las ganancias del mismo.
INSTRUMENTOS
El tipo de instrumento a utilizar será un análisis estadístico utilizando
Estadística Descriptiva, la Moda, y la Media. Para la realización del trabajo se
tomará una muestra del total de la población de estudiantes del Colegio
Particular Mixto Bilingüe Blessing, ubicado en el Municipio de Chiquimulilla,
Departamento de Santa Rosa.
TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE DATOS
Se solicitó a la secretaria del Colegio Particular Mixto Bilingüe Blessing los
archivos que contienen la información sobre estadística inicial desde el año
2011 al 2014, no pudo proporcionar la estadística inicial del año 2015, ya que
aún no se cuenta con esa información.
Se ingresó al programa Excel y se tabularon los datos de los años 2011 al 2014
para conocer la población estudiantil. Al realizar dicha tabulación se pudo
observar la diferencia de población del año 2011 al 2012, siendo la baja
considerablemente. Luego se pudo observar un incremento de la población,
pero no fue lo suficiente para igualar a los años anteriores. Esto ha causado
preocupación a los propietarios, dirección y docentes, pues a todos les afecta
esta baja estudiantil.
A continuación se presentan los datos recolectados.
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ESTADISTICA INICIAL NIVEL PREPRIMARIA
ETAPA 4 ETAPA 5 ETAPA 6 TOTAL
M F M F M F
2011 6 5 5 6 6 4 32
2012 2 1 3 5 1 5 17
2013 2 4 6 3 3 8 26
2014 6 3 5 2 6 4 26
TOTAL 16 13 19 16 16 21 101
Fuente: Propia
Fuente: Propia
0
20
40
60
80
100
120
M F M F M F
ETAPA 4 ETAPA 5 ETAPA 6 TOTAL
NIVEL PREPRIMARIA
2011 2012 2013 2014 TOTAL
15
ESTADISTICA INICIAL NIVEL PRIMARIO
NIVEL / AÑO
PRIMERO SEGUNDO TERCERO CUARTO QUINTO SEXTO TOTAL
M F M F M F M F M F M F
2011 6 6 2 5 6 5 7 8 3 9 4 9 70
2012 5 3 5 8 5 6 3 7 5 2 5 4 58
2013 1 6 4 5 4 8 4 7 3 6 5 5 58
2014 6 3 2 5 6 5 7 8 3 5 4 9 63
TOTAL 18 18 13 23 21 24 21 30 14 22 18 27 249
Fuente: Propia
Fuente: Propia
0
50
100
150
200
250
PRIMERO SEGUNDO TERCERO CUARTO QUINTO SEXTO TOTAL
NIVEL PRIMARIO
2011 2012 2013 2014 TOTAL
16
ESTADISTICA INICIAL NIVEL BASICO
NIVEL /AÑO PRIMERO SEGUNDO TERCERO TOTAL
M F M F M F
2011 5 4 6 6 6 7 34
2012 5 2 6 6 7 7 33
2013 4 3 6 4 5 8 30
2014 5 9 6 6 6 5 37
TOTAL 19 18 24 22 24 27 134
Fuente: Propia
Fuente: Propia
0
20
40
60
80
100
120
140
PRIMERO SEGUNDO TERCERO TOTAL
NIVEL BÁSICO
2011 2012 2013 2014 TOTAL
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ANALISIS DE LOS RESULTADOS
Los resultados de las tablas anteriores sirvieron para conocer como había sido
la población estudiantil durante los cuatro años analizados. Pero se hizo una
observación y los servicios que el establecimiento presta son los mejores del
área, siendo el colegio con mayor prestigio de la región. Además no solo posee
prestigio, sino que el nivel académico que presenta es el más elevado,
teniendo reconocimientos a nivel municipal en el área de matemática. Con lo
anterior se puede observar que la baja en la población no se deba al servicio
que se presta, sino que a los costos de material, y además de las cuotas que
cobran, ya que es el colegio con mayor costo en sus colegiaturas e inscripción.
El colegio para el año 2016 tiene un proyecto piloto para poder reducir costos
en el nivel básico, siendo este la implementación del método audiovisual, el
cual constará de dar las clases con retroproyector, brindando a los jóvenes las
copias del material que ellos visualicen en clase. Un método muy parecido al
que se realiza en la universidad. Esto disminuirá la compra del material escolar
como lo son los libros, y solamente tendrán que pagar el costo de las copias, lo
cual es un 75% menos que lo que pagaban en años anteriores.
Además se recomienda que se capaciten a los docentes con nuevas técnicas
innovadoras para poder impartir las clases, y dejar la monotonía y lo tradicional
de lado y así poder explotar las mentes y creatividad de los estudiantes.
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CONCLUSIONES
1. Con esta investigación se concluye que el Colegio Particular Mixto Bilingüe
Blessing presentó que en el año 2011 la población estudiantil se
encontraba en un promedio aceptable para el contexto en donde se
encuentra el colegio. Comparando el año 2011 con el año 2012 se pudo
observar que existió una disminución de población, sin poder recuperarse
de esa perdida en los años 2013 y 2014.
2. Se llegó a la conclusión que es necesario que exista una mejor oferta de
servicios, pues según observaciones realizadas, el establecimiento posee
prestigio pero muchos desconocen los servicios que presta.
RECOMENDACIONES
1. Implementar el nuevo método de enseñanza audio-visual para poder captar
más estudiantes ya que una de las debilidades es el costo de los recursos,
es decir el material que los estudiantes utilizan, siendo estos libros.
2. Realizar más propaganda en los medios de comunicación del área,
ofreciendo los servicios y mencionando todos los recursos con los que
cuenta el establecimiento.
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BIBLIOGRAFÍA
Alicia Garrido Luque, Jose Luis Álvaro Estramiana. (1995). Técnicas de Analisis
Estadístico en Ciencias Sociales. Madrid, España: HISPAGRAPHIS,
S.A.
FIUSAC. (2011). FIUSAC Area de Estadistica. Obtenido de
http://destadistica.ingenieria.usac.edu.gt/index.php?option=com_content
&view=article&id=26&Itemid=41
MINEDUC, M. d. (26 de 3 de 2012). Constancia de Recepción de Codigos
Personales, Estadistica Inicial 2012. Chiquimulilla, Santa Rosa,
Guatemala.
MINEDUC, M. d. (17 de 03 de 2014). Constancia de Envío y Verificación de
Códigos Personales, Estadistica Inicial 2014. Chiquimulilla, Santa Rosa,
Guatemala.
Ministerio de Educación de Guatemala, M. (22 de 02 de 2013). Portal Ministerio
de Educación de Guatemala, MINEDUC. Obtenido de
http://www.mineduc.gob.gt/RecepcionEstadisticaInicial2013/wbfrmRecep
cion2.aspx
Salguero, M. L. (2006). Estadística I, Métodos Estadísticos. Guatemala: ECA.
Santiago Fernández Fernández, Jose María Cordero Sánchez, Alejandro
Córdoba Largo. (2002). Estadística Descriptiva. En Estadística
Descriptiva (pág. 566). Madrid, España: ESIC Editorial.
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ANEXOS
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22
Fuente: (MINEDUC, Constancia de Recepción de Codigos Personales, Estadistica Inicial 2012, 2012)
23
Fuente: (MINEDUC, Constancia de Recepción de Codigos Personales, Estadistica Inicial 2012, 2012)
Fuente: (MINEDUC, Constancia de Recepción de Codigos Personales,
Estadistica Inicial 2012, 2012)
24
Fuente: (Ministerio de Educación de Guatemala, 2013)
25
Fuente: (Ministerio de Educación de Guatemala, 2013)
26
Fuente: (Ministerio de Educación de Guatemala, 2013)
27
Fuente: (MINEDUC, 2014)
28
Fuente: (MINEDUC, 2014)
29
Fuente: (MINEDUC, 2014)