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ESTADISTICA DESCRIPTIVA Fase 4. Aplicar conceptos a un proyecto agropecuario con procesamiento estadístico

Ángela María Bastidas Cárdenas Código: 1086924576

Tutor: Héctor Fabio López

Curso: 300046_46

Universidad Nacional Abierta y A Distancia – UNAD Escuela de Ciencias Agrícolas, Pecuarias y del Medio Ambiente - ECAPMA Programa de Agronomía San Juan de Pasto, Noviembre de 2019

INTRODUCCIÓN Al recolectar, presentar y caracterizar un conjunto de datos, la estadística descriptiva muestra apropiadamente las diversas características existentes dentro del caso que se presente para estudio. Dentro de los diversos temas que se podrá estudiar simultáneamente lo valores de los tipos de variables estadística. En este trabajo se analiza específicamente una base de datos realizada para determinar cómo se encuentran los caficultores frente al tema del café en el corregimiento de Santa Cecilia. Para tener una idea más clara y tener más ordenados los temas se trabaja con la ayuda del programa R.

OBJETIVOS  Conocer el programa R con el cual se proporciona un punto de partida para personas interesadas en comenzar a utilizar este programa.  Identificar las gráficas y cuadros arrojados por el programa R al momento de dar solución al código suministrado por el tutor del curso con algunos ajustes realizados por el estudiante.

DESARROLLO DEL TRABAJO 1.

Definir un área de trabajo donde se puedan obtener datos de variables continuas, discretas y cualitativas. El área de trabajo elegida para el desarrollo de esta actividad es un cultivo de café.

2.

Determinar la ubicación del sitio. Este cultivo de café está ubicado en la finca “El castillito”, esta se encuentra en el corregimiento de Santa Cecilia, municipio de San Lorenzo, Nariño.

3.

Determinar una variable continua, una discreta y una cualitativa. Se debe realizar una descripción clara de cada una de las variables elegidas. Variable continua: En un lote de terreno donde se tiene sembrado café, el cual cuenta con 20 surcos de 50 árboles se quiere saber cuántos kilos de este se obtienen en la cosecha por surco. Se debe tener en cuenta que esta es la primera cosecha que se tiene en este lote Variable discreta: De este mismo lote se quiere saber cuántos árboles se perdieron por gota, también por surco. Variable cuantitativa: Se realizó una encuesta a 20 caficultores del corregimiento de santa Cecilia, para saber que piensan del tipo de cosecha que tuvieron este año, 2019. Muy mala

Mala

Regular

Buena

Muy buena

Gestionar como mínimo 20 datos de cada una de las variables. Se debe presentar evidencia fotográfica en el informe de la recolección de los datos. Variable continua: No. DE SURCO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

No. DE KILOS 11.5 12 11 12.5 11.8 12.2 13 12.5 12.2 11.7 10.9 11 12.6 12 12 12.2 11.8 11.6 13 12.4 Histograma CONTINUA 7 6 5 4 0

1

2

3

Frecuencia

4 3 1

2

Frequency

5

6

7

Histogram of CONTINUA

0

4.

10.5

11.0

11.5

12.0

CONTINUA

12.5

13.0

10.5

11.0

11.5

12.0

12.5

13.0

CONTINUA

Estas dos graficas nos muestran los kilos de café obtenidos en la finca el castillito en su primera cosecha así:  3 surcos están entre los 10.5 y 11 Kilos  Un surco obtuvo entre 11 y 11.5 Kilos  De 7 surcos salieron entre los 11.5 a 12 Kilos

 

6 surcos están entre los 12 y 12.5 Kilos 3 surcos obtuvieron de 12.5 a 3 Kilos

12.0 11.5 11.0

unidad de medida

12.5

13.0

Boxplot CONTINUA

Según este Boxplot, teniendo los datos anteriores de los kilos de café, se concluye que:  Se tomó datos de 20 surcos de café  Min: 10.90  Q1: 11.68  Mediana, Q2: 12  Media: 11.99  Q3: 12.43  Max: 13 Variable discreta: No. DE SURCO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

No. DE ÁRBOLES 3 4 1 2 1 2 1 3 1 2 4 3 1 1 2 0 5

2 0 0

18 19 20      

Grafico de tarta de DISCRETA

1

0

5

Min: 0 Q1: 1 Mediana, Q2: 2 Media: 1.9 Q3: 3 Max: 5

2 4

3

5 4 3 2

Frecuencias absolutas

1 0

En este gráfico de tarta se representa las proporciones sobre los datos del número de árboles perdidos por gota mostrando que:  En la mayoría de los surcos se perdió solo un árbol.  Solo en un surco se perdieron 5 árboles.  En los surcos que se perdieron 2 y 0 árboles es casi la misma.

6

Diagrama de barras DISCRETA

0

1

2

3

4

5

0

1

2

3

4

5

Según este diagrama de barras se concluye que:

Según este Boxplot, teniendo los datos del número de árboles perdidos, se concluye que:  Se tomó datos de 20 surcos de café

 En 3 surcos no se perdió ningún árbol.  6 surcos perdieron de 1 árbol cada uno.  5 surcos perdieron de 2 árboles cada uno.  3 surcos perdieron de 3 árboles cada uno.  2 surcos perdieron de 4 árboles cada uno.  1 surco perdió 5 árboles.

Variable cualitativa: Caficultor Moisés Bastidas Edwin Moreno

Mala (1)

Regular (2)

Buena (3) 3 3

Muy buena (4)

Javier Bastidas Hermes Moreno Albeiro Castillo Oscar moreno Idalia Bastidas Nohora Castillo Miguel Gómez Macario Cabrera Gladis Cárdenas Ángel Córdoba Rene Castillo Pedro Gaviria José María Moreno Floricelda Zea Edmundo Narváez Gubernel Moreno Jaime Samudio Arturo Castillo

4 2 2 1 4 3 3 4 2 3 1 3 4 4 2 3 4 3

Diagrama de barras CATEGORICA

4 2 0

Frecuencias absolutas

6

8

En este diagrama podemos ver los resultados obtenidos en la encuesta realizada a los caficultores, concluyendo que:  2 contestaron que estuvo mala la cosecha.  4 contestaron que regular  8 respondieron que les pareció buena.  6 respondieron que estuvo muy buena. Mala

Regular

Buena

Muy buena

Diagrama de barras CATEGORICA

0.2 0.0

0.1

Frecuencias relativas

0.3

0.4

Esta grafica muestra los datos en porcentaje de la encuesta a caficultores sobre el tipo de su cosecha, teniendo que:  El 10% contestó que estuvo mala.  El 20% contestó que regular.  El 40% contestó que le pareció buena.  El 30% contesto que estuvo muy buena. Mala

Regular

Buena

Muy buena

EVIDENCIA FOTOGRÁFICA

CONCLUSIONES  Se desarrolló con claridad todo el trabajo tratando de cumplir con cada uno de los lineamientos expuestos por una Universidad Nacional Abierta y a Distancia, entendiendo cada uno de los procesos para llevar a cabo el desarrollo de una determinada investigación.  Como en las anteriores actividades, se trabajó con el programa R que es un entorno de programación libre que se utiliza para el procesamiento y análisis estadístico de datos.  Se tuvo más claridad sobre la función este programa y también sobre cómo utilizarlo.

BIBLIOGRAFÍA Saenz J. (2010). Métodos estadísticos con R y R Commander. Recuperado de: https://cran.rproject.org/doc/contrib/Saez-Castillo-RRCmdrv21.pdf Mecabot. (2017). El software R, una herramienta para implementar métodos numéricos. Recuperado de: http://mecabot-ula.org/tutoriales/r-project-metodos-numericos/