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• Eduar Alonso Vargas Aguirre

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Paso 5. Presentación de resultados

Estadística descriptiva

Presentado por Eduar Alonso Vargas Aguirre. 1057593418 Cristian Andrey Muñoz Avila .1057595142 María Evelia Ruiz León- Cód. 1057586839 Presentado a: LUZ MERY ROZO

Número de Grupo: 204040_358

Universidad Nacional Abierta y a Distancia CEAD- Sogamoso 22-05-2020

Introducción

La estadística es una ciencia que utiliza conjuntos de datos numéricos para obtener, a partir de ellos, inferencias basadas en el cálculo de probabilidades, también se emplea en los campos científicos investigativos y analíticos El estudiante reconoce los fundamentos básicos de la Estadística Descriptiva y las etapas dentro de una investigación, por medio de datos tomados de un fenómeno real, de su entorno. • El estudiante aplica las medidas estadísticas univariantes, en la solución de diferentes problemas. • El estudiante aplica las medidas estadísticas bivariantes en función de la problemática de estudio. Donde podemos decir que la media es el promedio de los datos, la mediana es el valor de la variable que ocupa la posición central, la moda es el valor de la variable que más se repite. El presente trabajo se refiere al análisis realizado a los indicadores socio económicos de una muestra de 50 municipios de zonas vulnerables por pobreza, violencia y ausencia del estado en Colombia entre mayo 28 y junio 10 del 2015; para determinar dicho nivel socio económico se ha realizado un profundo estudio de las distintas variables en lo transcurrido del periodo académico del curso Estadística Descriptiva

Justificaciones Este trabajo se realiza con el fin de que los estudiantes adquieran conocimientos y aprendan la importancia de la estadística en la vida laboral, y su vida cotidiana, además que es muy practica y dinámica ya que podemos realizar todo mediante graficas que nos permiten hacer más activa una explicación y así poder trasmitirles a nuestros receptores lo que queremos de manera más atractiva. Con esta actividad aprendimos que la estadística nos hace más fácil nuestro trabajo ya que nos brinda información exacta que nos permite organizar, direccionar, y realizar planes de mejora entre otros a partir de los datos arrojados.

Objetivo general

Conocer y aplicar las medidas estadísticas univariantes, en la solución de diferentes problemas, de igual manera aplicar las medidas estadísticas bivariantes en función de la problemática de estudio “Indicadores de accidentalidad -220 municipios 2020 (16-1)” Objetivos específicos 1.Aplicar las medidas estadísticas univariantes para el caso propuesto “Indicadores de accidentalidad -220 municipios 2020 (16-1)” 2.Conocer y aplicar las medidas estadísticas bivariantes para el caso propuesto “Indicadores de accidentalidad -220 municipios 2020 (16-1)” 3.Realizar análisis de los resultados obtenidos, así como uno posible solución a la problemática plateada 4.Analizar los resultados obtenidos. 5.Reconocer los fundamentos básicos de la Estadística Descriptiva y las etapas dentro de una investigación, por medio de datos tomados de un fenómeno real, del nuestro entorno. 6.Aplicar las medidas estadísticas univariantes, en la solución de diferentes problemas. Aplicar las medidas estadísticas bivariantes, en función de la problemática de estudio

Actividad 2. Procesamiento de variables

Variable cualitativa Caracterizar la variable cualitativa presentando: tabla de frecuencias, diagrama de barras o circular, moda, tabla de contingencias y conclusiones. 1. Tabla de frecuencias

2. Diagrama

3. Moda Rta: los 50 de la frecuencia absoluta acumulada es la moda de la variable cualitativa que vienen a ser los 50 accidentes presentados en el departamento de Antioquia y Atlántico.

4. Tabla de contingencias Cuenta de Nombre del _dpto.

Etiquetas de columna

Etiquetas de fila domingo lunes martes miércoles jueves viernes sábado Total general

Antioquia 7 6 3 6 5 4 9 40

Atlántico 3 1 1 2 1 1 1 10

Total general 10 7 4 8 6 5 10 50

5. conclusiones  En el grafico podemos ver que la información de la frecuencia porcentual y frecuencia relativa tanto en el departamento de Antioquia como en departamento del atlántico se repite la misma cantidad de accidentes.  En la frecuencia absoluta acumulada se puede ver los 50 accidentes ocasionados en los departamentos.

 En la tabla de frecuencias se muestra cómo se distribuyen los diferentes datos.  La tabla de contingencia muestra el número de accidentes presentados por días en cada uno de los departamentos.

Variable cuantitativa Discreta y Continua

Para la variable discreta elegida, se deberán calcular las medidas univariantes de tendencia central: Media, Mediana, Moda. Todos los cuartiles. Así mismo deberán calcular las medidas univariantes de dispersión: Rango, Varianza, Desviación típica y Coeficiente de variación.

variable elegida: Promedio de edad 1. Calcular Media, Mediana, Moda

MEDIDAS UNIVARIANTES MEDIA MEDIANA MODA

32,18 33,00 33

2. Cuartiles

Medidas univariantes de dispersión Rango, Varianza, Desviación típica y Coeficiente de variación

Interpretación de resultados

 En la media podemos ver que en Colombia el promedio fue de 32,18% fallecidos que se presentaron en el año 2019 por el promedio de edad.  En la mediana se puede ver con claridad que el 50% de la edad de personas fallecidas en Colombia en el año (2019) ha sido los de edad de 33 años de la base de datos Indicadores de Accidentalidad 2020.

 En la moda podemos mirar que la edad en Colombia con mayor accidentalidad fue las personas de 33 años de la base de datos Indicadores de Accidentalidad 2020  En los cuartiles nos podemos dar cuenta que al tomar los datos de la tabla denominada indicadores de accidentalidad 2020, esta se divide en tres partes iguales dándonos los resultados de los fallecimientos en Colombia Q1=26,00 es el 25%, media o Q2=32,18 es el 50% Y Q3=37,00 es el 75%.

3. Para la variable continúa elegida, se deberán calcular las medidas univariantes de tendencia central: Media, Mediana, Moda. Todos los cuartiles Así mismo deberán calcular las medidas univariantes de dispersión: Rango, Varianza, Desviación típica y Coeficiente de variación.

Variable elegida: Tasa lesionados 2019

1. Media, Mediana, Moda

MEDIDAS UNIVARIANTES MEDIA MEDIANA MODA

7,32 0 0

2. Cuartiles

medidas univariantes de dispersión: Rango, Varianza, Desviación típica y Coeficiente de variación.

Regresión y correlación entre variables cuantitativas

1. Identificar dos variables cuantitativas de la situación estudiada que puedan estar relacionadas

usuario de moto – usuario de v. individual

2. Realizar el diagrama de dispersión de dichas variables y determinar el tipo de asociación entre las variables. Versión Estudiantil

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INDICEVersión DE ACCIDENTALIDAD COLOMBIA Versión Estudiantil Estudiantil Versión EN Estudiantil Versión Estudiantil

Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil 215,15 Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil

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Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil 159,33 Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil

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Usuario de moto

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Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil 103,50 Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil

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Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil 47,68 Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil

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Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil -8,15 Versión Estudiantil Versión Estudiantil Estudiantil 18,75 Versión Estudiantil 2,25 Versión 6,38Estudiantil 10,50Versión 14,63 Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Usuario de V.Individual Versión Estudiantil

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El comportamiento muestra una asociacion lineal minima entre las dos variables, existiendo asi un grado de correlacion minima , puesto que el numero de fallecidos viales usuarios en moto no es similar a los fallecidos usuarios de v, individuales.

3. Encontrar el modelo matemático que permite predecir el efecto de una variable sobre la otra. ¿Es confiable?

Y = 3,47 X – 11,80

Se puede asegurar que la ecuación de la recta NO es confiable porque el R* es 0,34 teniendo un grado de correlación mínima y un bajo índice de confiabilidad.

4. Determinar el grado de relación de las dos variables

Coeficientes de correlación Correlación de Pearson: Coeficientes\probabilidades Usuario de moto Usuario de V.Individual Usuario de moto 1,00 0,01 Usuario de V.Individual 0,35

1,00

5. Relacionar la información obtenida con el problema. Con relación al índice de fallecidos por actor vial durante el año 2019, podemos observar la relación existente entre los usuarios de motocicletas y los usuarios de V. Individual el comportamiento muestra una correlación lineal mínima pues la raíz cuadrada de 0,12 = 0,34 estando este resultado en un valor cercano a cero según nos muestra la tabla de interpretación de correlaciones. Los resultados expuestos en la gráfica no son homogéneos, podemos deducir que las muertes causadas por accidentalidad de usuarios en motocicleta son mayores a las muertes causadas en usuarios de V. individuales. 6. Realizar regresión múltiple en caso de que se determine dependencia entre las variables cuantitativas

Dependiente: fallecidos ene – feb 2019 Independientes: Usuario de moto, Usuarios de v. individual

Y = 4,42X1 + 1, 58 X2 – 1,42

De acuerdo a la información obtenida mediante los gráficos realizados, pudimos observar que el resultado de grado de correlación lineal entre las variables expuestas que en este caso

fueron FALLECIDOS ENE- FEB 2019 tomada como variable cuantitativa dependiente VS usuarios de moto y usuarios de V. individual como variables cuantitativas independientes PERFECTA puesto que tomando el valor de la raíz cuadrada que es 1,0, nos da como resultado un VALOR de 1 de confiabilidad. Podemos concluir con el hecho de que hay un índice de accidentalidad más elevado en este caso de fallecidos para los usuarios de motocicletas que para los usuarios de V. Individual.

Actividad 3. Propuesta de solución a la problemática Finalmente, el grupo deberá responder a la pregunta: ¿Qué alternativa de solución plantea para la problemática estudiada?, dicha respuesta deberá estar justificada descriptivamente, es decir para ello (utilizará tablas, gráficos, medidas, diagramas, entre otros) a partir de los resultados estadísticos descriptivos realizados en la actividad anterior (50 primeros datos) y la información obtenida de la problemática planteada.

Teniendo en cuenta la información arrojada a partir de la gráfica grado de marginación podemos decir que una solución muy importante que el gobierno debería ofrecerle a los habitantes de los municipios sería una integración social para ello se puede empezar con invertir dinero en carreteras ya que este es un factor que afecta a estos municipios y se hacen poco accesibles por lo cual están olvidados por la sociedad, ademas tambien hacer más escuelas para que puedan los habitantes de estos municipios acceder al estudio y asi mejorar su calidad de vida.

Suma de tabla de contingencia Grado de marginación ALTO

Total 1

BAJO

17

MEDIO

21

MUY ALTO

2

MUY BAJO

9

Total general

50

De acuerdo al análisis de los primeros cincuenta (50) accidentes registrados, se puede observar que, el departamento de Antioquia presenta un 80% de índices de accidentalidad, mientras que el atlántico un 20%, así como lo muestra el grafico diagrama de frecuencia (ver diagrama de frecuencia). También es importante destacar que en los días sábados y domingos se presenta la mayor cantidad de accidentes y el día martes se presenta la menor cantidad de accidentes (ver tabla de contingencia). Por otra parte, se encuentra que las muertes por accidentalidad en Colombia para el año 2019, los fallecidos tenían edad de 32,12 años en promedio. También se encuentra otro hallazgo, que el 75% de los fallecidos poseían edades menores o iguales a 37 años de acuerdo al resultado del cuartil numero 3 (Q3) (ver tabla de medidas univariantes de dispersión) y con una tasa de lesionados de 7,32 (ver tabla tasa de lesionados 2019). Respecto a la regresión y correlación de las variables, se tomaron para la simulación las variables cuantitativas usuarios de moto y usuarios de V individual, dando como resultado que hay una correlación lineal mínima, dado que el R* es 0,34 y el resultado es un valor cercano a cero según nos muestra la tabla de interpretación de correlaciones, lo que indica que no hay homogeneidad en los datos dando como conclusión que el modelo no es confiable. Por último, en la regresión múltiple, se tomaron las variables Usuario de moto, Usuarios de v. individual (independientes) y la variable fallecidos ene – feb 2019 (dependiente), dando como resultado que el grado de correlación lineal entre las variables objeto de estudio es perfecto obteniendo que R* es 1,0 indicando que el modelo se ajusta mediante la ecuación Y = 4,42X1 + 1, 58 X2 – 1,42 explicando correlación entre las variables (ver tabla regresión múltiple).

Se puede concluir con los hallazgos, generar estrategias preventivas en caminadas a la socialización y concientizar a los actores viales, sobre todo a los Usuario de moto, Usuarios de v. individual quienes tienen el mayor índice de fallecidos.

Conclusiones 1.La Estadística contribuye a documentar los datos y extraer información que no es posible conocerla con solamente leer los datos. 2.El diagrama de dispersión permite representar la relación entre la variable estudiada 3.El coeficiente de determinación y el de correlación son los parámetros utilizados para determinar la confiabilidad del modelo y grado de correlación entre las variables. 4.Los municipios encuestados son muy vulnerables y ademas viven altas condiciones de pobreza. 5.Tanto las medidas de dispersión como los gráficos de dispersión sirven para observar el comportamiento que tiene algunos datos que son objeto de estudio y que pretenden mostrar la relación que existe entre los mismos o por el contrario una total desconexión que impiden brindar soluciones. 6.Posterior a realizar las actividades correspondientes logramos aplicar las medidas estadísticas univariantes, medidas estadísticas bivariantes en función de la problemática de estudio, así como realizar una propuesta de solución a la problemática estudiada

Referencias

Montero, J. M. (2007). Características de Una Distribución de Frecuencias. Statistical Descriptive. Cengage Learning Paraninfo, S.A. Página 4 – 10

OVI. Pacheco, P. N., Vergara, S .C (2013). Universidad Nacional de Colombia. Bogotá. Estadística Fundamental. García, J. E (2005). Análisis de Datos Unidimensionales.et al. Madrid: Paraninfo. Página 26 -42 Churchill, G.A. (2009). Análisis de Correlación y de Regresión Simple. México City: Cengage Learning. Páginas 675 – 686 Monroy, S. S. (2005). Estadística descriptiva. México, D.F., MX: Instituto Politécnico Nacional. (pp 55-79). Recuperado de http://site.ebrary.com/lib/unadsp/reader.action? ppg=1&docID=10436604&t