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UNIDAD 2: PASO 3- ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN

DAYANNA HERNÁNDEZ POLANCO ESTUDIANTE

ADRIÁN REINALDO VALENCIA TUTOR

204040_286 NUMERO DE GRUPO

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA – UNAD ESCUELA DE CIENCIAS SOCIALES, ARTES Y HUMANIDADES – ECSAH PROGRAMA DE PSICOLOGÍA ESTADISTA DESCRICTIVA ABRIL-2020

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Tabla de contenido INTRODUCCION………………………………………………………………………… JUSTIFICACION………………………………………………………………………… OBJETIVOS……………………………………………………………………………… Objetivo General: ………………………………………………………………………… Objetivos Específicos: ……………………………………………………………………………………………… MAPA MENTAL…………………………………………………………………………… Actividad 2. LABORATORIO MEDIDAS UNIVARIANTES……………………………………………………………………………

Actividad 3: VARIABLE CUANTITATIVA CONTINUA………………………………………………………………………………….

CONCLUSIONES…………………………………………………………………………

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

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INTRODUCION En el siguiente trabajo se pretende hacer un análisis de la información a partir de la información suministrada en un archivo en Excel, muertes asociadas en accidentalidad en Colombia “utilizando medidas univariantes, en las que encontramos, Medidas Univariantes de Tendencia Central, Medidas Univariantes de Dispersión como temas claves para hallar una solución descriptiva dentro de la problemática planteada. La actividad se realiza con el objetivo de aplicar temas claves para la planeación estadística que nos permitan agilizar de manera práctica el desarrollo de las actividades a lo largo de la unidad aplicando conceptos claves. También se plantea un mapa sobre las medidas estadísticas univariantes; en segunda instancia, se expone lo referente al laboratorio Medidas Univariantes, en este caso con las variables discretas; y como tercer lugar, se tiene el desarrollo de ejercicios con una variable cuantitativa continua.

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JUSTIFICACION Este trabajo fue desarrollado con el propósito de entender y aplicar los conceptos básicos de la estadística como las etapas de inicio de una investigación estadística, planeación, recolección, formulación de un plan estadístico, organización, critica, codificación, presentación, tabulación, procedimiento, resultado y publicidad. Esta investigación estadística nace de estudiar los indicadores de accidentalidad en los 200 municipios de Colombia en el 2019, determinando la razón y causas que produce esta problemática, este tipo de trabajo permite poner en práctica el conocimiento adquirido en el curso estadística descriptiva aplicando las diferentes herramientas para agrupar información, analizar resultados y presentar la información de manera sencilla y precisa. Y así crear un poco de conciencia sobre los altos porcentajes de accidentes que se viven en Colombia por falta de responsabilidad en algunos casos, y estableciendo acciones que prevengan este gran problema.

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OBJETIVOS Objetivos General 

Gracias al desarrollo de los ejercicios anteriores podemos decir que fortalecimos muchos de los conceptos y procedimientos presentes en la estadística descriptiva permite la clasificación, tabulación para la presentación y descripción de un problema en este caso “Indicadores de accidentalidad”, en relación con las medidas estadísticas univariantes.

Objetivos Específicos:   

Interpretar los resultados obtenidos y asociarlos con el problema objeto de estudio, siguiendo paso a paso los lineamientos de un análisis estadístico. Conocer de forma dinámica los datos estadísticos, y cómo aplicarlos según las necesidades que se tengan, en relación a las medidas univariantes. El desarrollo de los ejercicios nos permitió adentrarnos más en el ambiente delas estadísticas lo cual será de gran ayuda para nuestra formación como profesionales.

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Actividad 1. Mapa Mental.

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LINK https://www.lucidchart.com/documents/view/b7c5b6ae-68ad-4012-b1a184fe68a4a931/EsTcNPrDues_

Actividad 2. Laboratorio Medidas Univariantes

1. MEDIDAS UNIVARIANTES: Desarrollar en el paso (3)

Este ejercicio práctico, pretende hacer la transferencia del conocimiento adquirido a partir de la elaboración del laboratorio de medidas univariantes, el cual se realizará utilizando el software gratuito INFOSTAT, que podrá descargar ingresando a Laboratorios Estadística Descriptiva: Infostat, Tutoriales, (Entorno de aprendizaje práctico). Los ejercicios prácticos también los podrán desarrollar utilizando la herramienta EXCEL, la cual aparece instalada por defecto en el Office de su computador.

MEDIDAS UNIVARIANTES PARA VARIABLE CUANTITATIVA DISCRETA A partir de la base de datos “Indicadores de accidentalidad -220 municipios 2020 (161)”, encontrada en el entorno de aprendizaje Colaborativo Paso 2– organización y presentación, cada estudiante deberá resolver para una variable cuantitativa discreta diferente, los ejercicios que aparecen a continuación y socializarlos en el foro. Yo escogí la variable, fallecidos por factor vial PEATONES 1. Medidas Univariantes de Tendencia Central. a. Para la variable elegida, se deberán calcular las medidas univariantes de tendencia central:  Media=2,9  Mediana=2  Moda= 2 7

b. Calcular:  Todos los cuartiles  Deciles 5 y 7  Percentiles 25, 50

Cuartil Q1 Q2 Q3

posición valor 50 100 150

1 2 4

posición valor 100 140

2 3

percentil posición valor 25 50 50 100

1 2

Decil 5 7

c. Interpretar sus resultados En promedio el número de fallecidos por actor vial, en peatones según la muestra tomada en los municipios es 2,9; aproximándose a tres, el dato que más se repite es la cantidad de 2, ósea que en la mayoría de municipio hubo dos muertes en peatones. El cuatil dos coincide con el decil, cinco y el cincuenta y también con la mediana y moda del ejercicio. En el 25% de los datos que me da la variable el número de muertes en peatones es 1, mientras que en el 50% de los datos es 2.

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2. Medidas univariantes de dispersión: a. Para la variable elegida, se deberán calcular las medidas univariantes de dispersión:  Rango,  Varianza,  Desviación típica y  Coeficiente de variación. tabla resúmen Media Error típico Mediana Moda Desviación estándar Varianza de la muestra Curtosis Coeficiente de asimetría Rango Mínimo Máximo Suma Cuenta

2,9 0,212782476 2 2 3,009198628 9,055276382 8,711501709 2,583810587 18 0 18 580 200

El coeficiente de variación es igual a 1,0376547; que es la desviación estándar dividido en la media. b. Interpretar los resultados obtenidos y asociarlos con el problema objeto de estudio Como el coeficiente de dispersión no es tán grande los datos no presentan una variación significativa, en los resultados también se encontró que la moda es dos, y no está tan lejos del promedio, luego entonces, eso también nos da una noción de la variabilidad de los datos. El rango del ejercicio me dio 18, que es un valor muy grande con respecto a la media, y eso desearía ver que es una muestra dispersa, sin embargo, coincide que solo existen unos valores altos, en 16 de los datos totales que son 200, luego entonces ese valor no es tan relevante,

Actividad 3. Variable Cuantitativa continúa

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Para el desarrollo de esta actividad, es necesario que el estudiante revise en el Entorno de conocimiento (Unidad 2), las siguientes referencias:

García, J. E (2005). Análisis de Datos Unidimensionales.et al. Madrid: Paraninfo. Página 26 -42

Montero, J. M. (2007). Características de Una Distribución de Frecuencias. Statistical Descriptive. Cengage Learning Paraninfo, S.A. Páginas 41-50

Descripción de la Actividad:

A partir de la base de datos “Indicadores de accidentalidad -220 municipios 2020 (161)”, encontrada en el entorno de aprendizaje Colaborativo, cada estudiante deberá elegir una variable cuantitativa continua distinta, manifestarlo en el foro Unidad 2 paso 3 y calcular las medidas de tendencia central y de dispersión. La variable cuantitativa continua que elegí es promedio de velocidad del accidente. Posterior a la consulta resolver los siguientes ejercicios:

a. Tabla de frecuencia datos agrupada. Cada estudiante deberá elegir una variable cuantitativa continua y diseñar una tabla de frecuencia para datos agrupados, a partir de ella elaborar un histograma de frecuencias y un polígono de frecuencias.

RANGO S 61- 78 78-95 95-112 112-130

MARCA DE CLASE 69,5 86,5 103,5 121

F

fr 0,255 0,21 0,26 0,275

51 42 52 55

10

H 51 93 145 200

hr 0,255 0,465 0,725 1

histográma y poligono de frecuencias 60

frecuencia absoluta

50 40 30 20 10 0

1

2

3

4

rango

b. Medidas de tendencias central. Para la variable cuantitativa continúa elegida, cada estudiante deberá calcular las medidas de tendencia central (Media, Mediana y Moda), Cuartiles, Decil 5 y Percentil 25 y 50, determinar el tipo de Asimetría y Curtosis e interpretar los resultados y asociarlos con la problemática: “¿Cuáles son los factores que influyen en la accidentalidad de vehículos y en el grado de muertes asociadas a los accidentes de tránsito en Colombia?”

MEDIA MODA MEDIAN A

Cuartil Q1 Q2 Q3

95,835 109 97

posición valor 50 100 150

77 97 112

11

Decil

posición valor 100 140

97 109

percentil posición valor 25 50 50 100

77 97

5 7

TABLA RESUMEN Media Error típico Mediana Moda Desviación estándar Varianza de la muestra Curtosis Coeficiente de asimetría Rango Mínimo Máximo Suma Cuenta

95,835 1,425481978 97 109 20,15935946 406,3997739 -1,197688862 -0,08790509 69 61 130 19167 200

De acuerdo con la asimetría que es negativa la velocidad que llevaban los accidentados fue mayor a la media que es 95,8 km/h, sin embargo, la cantidad de valores por encima de la media no es tan significativa puesto que no es tan grande la asimetría, si la variable siguiera una distribución normal, la curva se desviaría a la derecha. La velocidad promedio que llevaban los accidentados era 95.8 kilómetros hora, una velocidad muy alta, ya que lo normal es 80 kilómetros por hora, y pues a una velocidad mayor es difícil realizar una maniobra adecuada, que permita evitar el accidente en caso de algo extraordinario.

La moda son 109 kilómetros por hora, una velocidad muy alta incluso para una autopista y es el valor que más se repiten en la muestra, es decir la mayoría de accidentes viales ocurrieron por ir con exceso de velocidad. 12

c. Medidas de Dispersión. Para la variable cuantitativa continúa elegida calcular: Rango, varianza, desviación típica, coeficiente de variación, posteriormente interpretar los resultados y asociarlos con la problemática: “¿Cuáles son los factores que influyen en la accidentalidad de vehículos y en el grado de muertes asociadas a los accidentes de tránsito en Colombia?”. Socializar los cálculos y la interpretación de los resultados en el foro paso 3 - Análisis de la Información.

Mediante el programa de Excel y su herramienta de análisis de datos, me arrojó la siguiente tabla resumen que comprende todos los datos solicitados en la guía. TABLA RESUMEN Desviación estándar 20,15935946 Varianza de la muestra 406,3997739 Curtosis -1,197688862 Coeficiente de asimetría -0,08790509 Rango 69 Mínimo 61 Máximo 130 Suma 19167 Cuenta 200 El coeficiente de variación es igual a 0,210354875 Como las velocidades en general, se concentran al lado de la media la distribución no tiene una variación elevada, ósea que no existen tantos valores en los extremos de mi distribución.

El coeficiente de variación es pequeño, por lo que los datos de la variable no presentan un grado de dispersión alta, como se había comprobado en los anteriores ítems.

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CONCLUSIONES 

  

Los conceptos antes mencionados han sido analizados e investigados de tal manera de hacer más fácil su compresión y entendimiento ya que la estadística es la ciencia que trata de entender, organizar y tomar decisiones que estén de acuerdo con los análisis efectuados. Es recomendable tomar en cuenta que la estadística es muy importante en la vida social y laboral del hombre ya que generaliza información. Es una herramienta indispensable para la toma de decisiones, dando un resultado concreto. También es ampliamente empleada para mostrar los aspectos cuantitativos y cualitativos de una situación.

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REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

 García, J. E (2005). Análisis de Datos Unidimensionales.et al. Madrid: Paraninfo. (pp 26 -42). Recuperado de http://go.galegroup.com/ps/i.do?id=GALE %7CCX4052300007&v=2.1&u=una d&it=r&p=GVRL&sw=w&asid=03f8699ec7ccf10e8745c0ceb7b85bf1

 Montero, J. M. (2007). Características de Una Distribución de Frecuencias. Statistical Descriptive. Cengage Learning Paraninfo, S.A. (pp 41-50). Recuperado de http://go.galegroup.com/ps/i.do?id=GALE %7CCX4052100008&v=2.1&u=una d&it=r&p=GVRL&sw=w&asid=99feba20c3312cbea60961107ffc27a0

 Ortegón Pava, M. (2017). Ova_Medidas_Univariantes.Colombia.Recuperado de http://hdl.handle.net/10596/11577

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