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• Daniel Hernández Garduño

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Introducción Se presenta el proyecto final que se elaboró durante el curso de cinco semanas. Donde se recopila la información, problemas y ejercicios que nos permitieron aprender y ejecutar los procedimientos llevando acabo la ejecución y simulación de problemas que se presentan en la vida cotidiana laboralmente hablando. Hay dos casos donde se realizan procedimientos cualitativos y cuantitativos. Se demuestra dos claros ejemplos que se podría presentar en la vida cotidiana se presentan gráficos tablas donde se analiza y visualiza la información detalladamente Durante este documento se llevaran a cabo dos problemas donde aplicaremos el conocimiento de pruebas de hipótesis y la prueba chi- cuadrada con el objetivo de llevar acabo lo aprendido de la semana número cuatro.

Problema 1. Un estudio realizado a 50 clientes de un supermercado de la Ciudad de México arrojó los siguientes resultados sobre los refrescos comprados por dichos clientes (Tabla 1): Tabla 1. Marcas elegidas en una Venta de refrescos. Coca clásica, Sprite, Pepsi clásica, Pepsi clásica, Coca clásica, Seven up, Seven up, Coca clásica, Sprite, Coca clásica, Coca clásica, Coca clásica, Coca clásica, Coca clásica, Coca clásica, Coca clásica, Coca clásica, Sprite, Coca clásica, Pepsi clásica, Pepsi clásica, Coca clásica, Seven up, Coca clásica, Coca clásica, Sprite, Coca clásica, Coca clásica, Pepsi clásica, Coca clásica, Coca clásica, Coca Zero, Coca Zero, Seven up, Coca Zero, Coca Zero, Pepsi clásica, Pepsi clásica, Coca Zero, Coca Zero, Coca Zero, Coca Zero, Sprite, Seven up, Pepsi clásica, Pepsi clásica, Pepsi clásica, Pepsi clásica, Pepsi clásica, Pepsi clásica. Se pide: a

a) Elaborar la correspondiente tabla de distribución de frecuencias: absoluta,

relativa y porcentual de las ventas de refrescos. Refresco

Frecuencia Frecuencia relativa

Frecuencia

absoluta

acumulada

Sprite Seven up Coca zero Pepsi

5 5 8 13

Fracción 5/50 5/50 8/50 13/50

clásica Coca

19

19/50

clásica 50

Decimal 0.1 0.1 0.16 0.26

Porcentaje 10% 10% 16% 26%

5 10 18 31

0.38

38%

50

b

b) Construir un gráfico de barras y uno de pastel correspondientes a la

venta de refrescos. Explica las diferencias entre cada tipo de gráfico.

c d e f g h i j k l m

DIFERENCIA ENTRE CADA TIPO DE GRAFICO

n o Las barras gráficas se encuentran representadas por ejes, que son (X) y (Y). Mientras que la gráficapcircular es solo una circunferencia que no presenta ejes. q La grafica de barras se utiliza para comparar los datos y la de pastel para saber un porcentaje r de la totalidad de algo.

s

c) ¿Qué tipo de datos son los que se representan mediante gráficos de

pastel y de barras? Las gráficas de barras y las circulares representan datos cualitativos. Gráfico de barra: Un gráfico de barras es una representación gráfica en un eje cartesiano de las frecuencias de una variable cualitativa o discreta. En uno de los ejes se posicionan las distintas categorías o modalidades de la variable cualitativa o discreta (en el ejemplo, el tipo de cereal) y en el otro el valor o frecuencia de cada categoría en una determinada escala (en el ejemplo, la producción en millones de toneladas de granos). Suele usar: 

Comparar magnitudes dé varias categorías



Ver la evolución en el tiempo de una magnitud concreta .

Gráfico de pastel: Un gráfico de pastel es una representación circular de las frecuencias relativas de una variable cualitativa o discreta qué permite, de una manera sencilla y rápida, su comparación. El círculo representa la totalidad que se quiere observar (en el ejemplo, total de viajeros hospedados en hoteles) y cada porción, llamadas sectores, representan la proporción de cada categoría de la variable (en el ejemplo, tipo de hotel) respecto el total. Suele expresarse en porcentajes. Son útiles cuando las categorías son pocas. Si el gráfico tuviera muchas variables, no aportaría casi información y sería prácticamente incomprensible.

La gráfica de barras como la gráfica circular son útiles en la representación de datos estadísticos y ambas dan una visión clara de la cual pueden inferirse conclusiones t

d) ¿Qué tipo de datos se representan mediante un histograma?

Un histograma, es un importante grafico el cual representa diferentes situaciones reales aportando así información relevante e importante de algún evento o suceso que se quiera investigar o analizar, se estudia una variable continua, como franjas de edades, muestras, y, por comodidad, sus valores se agrupan en clases, es decir, valores continuos así mismo es muy útil para analizar frecuencias, porcentajes y datos.

u ¿En cuántas clases se dividieron los datos? R= En 5. ¿Cuál es la clase que tiene mayor frecuencia? R= Coca-Cola Clásica. ¿Cuál es su Frecuencia? R= 19 ¿Cuál es su porcentaje? R= 38%

v

e) Con respecto a la venta de refrescos determina: ¿cuántos refrescos se

vendieron en promedio?, ¿qué refresco tiene una mayor frecuencia de ventas?, ¿cuál fue la venta mediana de refrescos?



Promedio: X: 5+5+19+13+8 = 50 /5 = 10

Se suman los datos de la tabla y se divide entre el número de refrescos obteniendo el promedio 

Frecuencia de ventas: coca cola clásica

Según las gráficas de comparación la coca cola clásica es la mayor venta 

Venta mediana de refresco: coca cola Zero

5, 5, 8, 13,19 La coca Zero es la mediana por que las cifras se acomodan de menor a mayor y la cifra que se presente exactamente en medio de dichos números es la mediana.

w

f) Determina el rango, la desviación estándar y la varianza de la venta de

refrescos. Explica tus respuestas.

Conjunto de datos Inicialmente se calcula la media aritmética o la media de una población considerando todos los datos: Ejemplo: 5, 5, 8, 13, 19. Como se realiza: 5 + 5 + 8 + 13 + 19 / 5 = 10

Rango: Se calcula la diferencia del valor máximo y del valor mínimo, así es que para este conjunto es 19 que es el máximo menos el valor mínimo que es 5. Ejemplo: 19 – 5 = 14 Varianza: σ2 El símbolo o letra de sigma “σ” al cuadrado representa la varianza de la población y la letra sigma “σ” sin el cuadrado representa la desviación estándar. Para determinar la varianza: vamos a tomar cada uno de nuestros datos y a ese valor le vamos a restar la media, vamos a elevar al cuadrado esa diferencia y vamos a tomar el promedio de esas diferencias, recordemos que para el conjunto de datos que manejamos la media es de 10. Ejemplo: σ2 =

σ2 =

=

=

= 28.8

Asi que la varianza para este conjunto de datos es de: σ2 = 28.8. Desviación estándar la cual se define simplemente como la raíz cuadrada de la varianza es decir la raíz cuadrada “√” de sigma al cuadrado “σ2”. Y el símbolo para la desviación estándar es simplemente signa “σ” Ahora ya que hemos realizado la varianza es más fácil determinar la desviación estándar ya que tendremos que colocar únicamente el resultado de nuestra varianza dentro de la raíz cuadrada: Ejemplo: σ = √28.8 = 5.64 = 1.128 Así que es 5.64 veces la desviación estándar: ¿esto qué quiere decir, que la desviación estándar de nuestro conjunto de datos equivale a 5.64?

Recordemos como calculamos la varianza, para cada dato calculamos que tan lejos estaba de la media, lo elevamos al cuadrado y tomamos el promedio de esos valores, luego sacamos la raíz cuadrada para obtener unidades aceptables y concluimos que nuestro conjunto de datos tiene 5.64 veces la desviación estándar. Lo cual indica que cada uno de los datos esta 5.64 veces más lejos de la media, vemos entonces que la desviación estándar tiene un significado más claro de que tanto en promedio se alejan los datos con respecto a la media. Problema 2. Durante un semestre en la UCLA, se preguntó a una muestra aleatoria de estudiantes acerca de su conocimiento sobre el significado de “sustentabilidad”. La principal motivación para llevar a cabo la encuesta fue investigar cómo los estudiantes interesados pueden participar en un certificado de sustentabilidad y descubrir la mejor manera de informarles dicha opción. La tabla 2 resume cuántos de los 224 estudiantes encuestados estuvieron de acuerdo con el enunciado “La sustentabilidad es importante para mí”.

Encuentre la probabilidad de que un estudiante seleccionado al azar: a

a) Esté “totalmente de acuerdo” en que la sustentabilidad es importante

para él (ella). b

b) Pertenezca a la Generación X.

c

c) Esté en “desacuerdo” con la importancia de la sustentabilidad para él

(ella), dado que pertenece a la generación Milenio Y.

d

d) Pertenezca a los Baby Boomers, dado que él (ella) esté “de acuerdo” con

la importancia de la sustentabilidad. (a) totalmente de acuerdo

P(a)=

= .40

Probabilidad de totalmente de acuerdo es de .40

(b) generación x

P (b)=

= .10

Probabilidad de generación x es de .10

P(c) desacuerdo (c) =

= .04

Probabilidad que este en “desacuerdo” con la importancia de la sustentabilidad para él (ella), dado que pertenece a la generación Milenio Y es de .04

P (d) = = .5 La probabilidad de que Pertenezca a los Baby Boomers, dado que él (ella) esté “de acuerdo” con la importancia de la sustentabilidad

Problema 1. El director de la empresa “Maquinarias Industriales” está considerando comprar una flota de autos para la empresa, pero la decisión de compra depende de si el rendimiento en gasolina de los autos considerados es de al menos 21 kilómetros por litro de gasolina (km/l). Los 15 autos que probaron reportaron una media de 19 (km/l), con una desviación estándar de 2.5 (Km/l). Al considerar un nivel de confianza de 95%, ¿qué le aconsejarías al director de la empresa, en cuánto a la compra de los autos? Niveles de confianza 95º% .9500 / 2 = .4750 valor Z= 1.96 Formula:

X: media de la muestra

x: 19(km=l)

n = número de datos de la muestra

n= 15 autos

1– Z = 1.96

19

1.96 (2.5 /

)

19

1.96 (2.5 / 3.87)

19

1.96 (0.64)

19

1.25

19 + 1.25 = 20.25 19 – 1.25 = 17.75

Resultado: 17.75 ≤

20.25

Mi recomendación para el directivo de la empresa “maquinas industriales “es realizar la compra de dichos carros ya que las cifras arrojadas en el problema y el resultado de los niveles confianza nos indican que son adecuados para las características solicitadas por el director de la empresa.

Como siguiente actividad, y con base en los temas de la semana, completa el siguiente cuadro comparativo sobre la investigación cualitativa y cuantitativa según corresponda: Entonces se puede declarar que las investigaciones cuantitativas, realizan preguntas netamente específicas y las respuestas de cada uno de los participantes plasmadas en las encuestas, obtienen muestras numéricas.

ENFOQUE

CUALITATIVO

CUANTITATIVO

definición

Lo cualitativo es aquello que investigación

cuantitativa,

está relacionado con la cualidad empírico-analítico, racionalista o o con la calidad de algo, es positivista es aquel que se basa decir, con el modo de ser o con en los números para investigar, las propiedades de un objeto, analizar y comprobar información un individuo, una entidad

y datos; este intenta especificar y delimitar

la

asociación

o

correlación, además de la fuerza de las variables, la generalización

y objetivación de cada uno de los resultados obtenidos para deducir una población

Característi



Se

manifiesta

en

su

estrategia para tratar de Utilizada

cas

conocer

los

comúnmente

en

hechos, ciencias naturales y sociales. En

procesos, estructuras y la investigación cuantitativa, los personas en su totalidad, investigadores y no a través de la suelen

estadísticos

desplegar

medición de algunos de matemáticos

y

marcos

teorías

para

obtener resultados de los datos

sus elementos. 

y

uso de procedimientos que obtienen de los participantes que

menos (comúnmente

hacen

datos

las numéricos).

comparables observaciones

son

en

el Los resultados alcanzados con

tiempo y en diferentes este método de investigación circunstancias culturales, suelen ser lógicos, estadísticos e es decir, este método imparciales. La recopilación de busca

la datos

menos

en

este se

tipo

de

generalización

y

se investigación

obtiene

acerca

más

a

la utilizando un método estructurado

fenomenología

y

al y se realiza en muestras grandes

interaccionismo simbólico que representan a una población 



Procesos de

a

“comunicarse

fundamenta les

Propensión con”

los



investigaci ón

Comunicación

más

de validez interna -casi

entre

el

nunca sabemos si miden

investigador

y

los

lo que quieren medir-, pero

mayor

son

fuertes

en

validez

naturalidad y habilidad de

externa, lo que encuentran

estudiar

es

los

factores

sociales en un escenario

generalizable

probabilística

de validez interna, pero

positivismo lógico

externa,

lo

encuentran generalizable

a en

fenomenología

Medición

del

penetrante

y

controlada

es



Datos “sólidos y repetibles”

la



Generalizable



Objetiva

población Centrada



que no

la

Basada en la inducción

Son fuertes en términos son débiles en validez

a

población 

natural



Son débiles en términos

horizontal… investigados…



Propensión a “servirse de” los sujetos del estudio



sujetos del estudio

la



la y

comprensión 

Exploratoria, inductiva y descriptiva



Datos “ricos y profundos”



No generalizable



Ejemplos

La

de estudio

tiene

Subjetiva Investigación un

Cualitativa Se necesita una recaudación o enfoque acopio metódico u ordenado, y

fundamentalmente subjetivo ya analizar

toda

la

información

que trata de comprender el numérica que se tiene. Este comportamiento humano y las método es uno de los más

razones que determinan esa utilizados conducta.

Los

tienden

a

por

investigadores informática,

la

la

ciencia,

la

matemática

y

sumergirse como herramienta principal las

subjetivamente en el tema en estadísticas. Es decir que los este

tipo

investigación

de

método

de métodos valores

cuantitativos

utilizan

cuantificables

como

porcentajes, magnitudes, tasas, costos entre muchos otros; Problema 1. Una empresa que fabrica aceites para bebés le encargó a una firma encuestadora determinar el grado de satisfacción de sus clientes por su aceite emulsionado “Mi primer bebé”, que lleva en el mercado más de cinco años. La encuestadora clasificó las respuestas como: Excelente (E), Bueno (B), Regular (R) o Mala (M). Los resultados obtenidos mediante la encuesta se resumen en la siguiente base:

Xi

f

Fi

hi

%

Hi

E

95

95

0.3298

32%

0.32

B

101

196

0.3506

35%

0.67

R

46

242

0.1597

15%

0.82

M

46

288

0.1597

15%

0.97

288

f Excelente

Xi

Fi

95 E

95

Bueno

101 B

196

Regular

46 R

242

Malo

46 M

288

Caracterizar mediante una gráfica la curva de distribución de frecuencias

"Curva de distribución de frecuencias"

f Excelente Bueno Regular Malo

Xi 95 101 46 46

E B R M

Fi 95 196 242 288

l. Determinar el mayor y el menor entre los datos registrados y así encontrar el rango (diferencia entre el mayor y el menor de los datos). Las curvas de frecuencia presentan determinadas formas características que les distingue.

(a) Las curvas de frecuencia simétricas o bien formadas se caracterizan por el hecho de que las observaciones que equidistan del máximo central tienen la misma frecuencia. Un ejemplo importante es la curva normal. (b) En las curvas de frecuencia moderadamente asimétricas o sesgadas la cola de la curva a un lado del máximo central es mayor que al otro lado. Si la cola mayor se presenta a la derecha de la curva se dice que ésta está sesgada a la derecha o que tiene sesgo positivo, mientras que si ocurre lo contrario se dice que la curva está sesgada a la izquierda o que tiene un sesgo

negativo.

(c) En las curvas en forma de J o de J invertida, el máximo se presenta en un

extremo.

(d) Las curvas de frecuencias en forma de U tienen el máximo en ambos extremos. (e)

Una

curva

de

frecuencias

bimodal

tiene

dos

máximos.

(f) Una curva de frecuencias multimodal tiene más de dos máximos.



¿Qué porcentaje de clientes cree que el aceite emulsionado “Mi primer bebé” es malo”?

El 15 % considera que es malo el aceite emulsionado “mi primer bebe” M

46



288

0.1597

15%

0.97

Del total de clientes, ¿cuántos consideran que el aceite emulsionado “Mi primer bebé” es regular?

Lo consideran el 15 % del total de clientes como regular al aceite emulsionado “mi primer bebe” R

46



242

0.1597

15%

0.82

¿Cuántos clientes piensan que el aceite emulsionado “Mi primer bebé” es excelente?

El 32% de los clientes piensan que el aceite emulsionado “mi primer bebe” es excelente E

95

95

0.3298

32%

0.32



¿Cuál es, en general, la imagen que los clientes tienen del aceite emulsionado?

La imagen que los clientes tienen del aceite emulsionado “mi primer bebe” es buena según los resultados arrogados en la encuesta elaborada para analizar la opinión de los consumidores. Por lo que se puede decir que es un buen producto sin embargo puede mejor ya que puede llegar a ser excelente modificando los detalles que sus clientes importantes para poder llegar a la variable excelente.



¿Cuáles son tus conclusiones?

Considero que el producto presenta cifras buenas para poder seguir en el mercado compitiendo, le gusta el producto al público consumidor. Presenta un 35% de variable bueno y un 32 % de variable excelente por lo que se podrían realizar y trabajar en los detalles que impiden que el consumidor llegue a ser excelente en su mayoría. La empresa podría mejorar y modificar sus cifras.

Problema 2. En la siguiente tabla hay una pequeña muestra de las 165 camionetas Pick up 2010.

A continuación, responde las siguientes preguntas: 1. ¿Cuál fue la población de donde se tomó la muestra? Camionetas pick up 2010 2. ¿Cuántos individuos había en la población?, 165 camionetas ¿En la muestra? 6 camionetas 3. ¿Cuántas variables hay en la tabla? 7 variables se presentan en la tabla 4. Menciona las variables cualitativas/categóricas.   

modelo tracción Transmisión

5. Menciona las variables cuantitativas.

   

Tamaño motor (No. De cilindros) MPG Ciudad MPG carretera tamaño de motor desplazamiento (litros)

6. ¿Cuáles de las variables cuantitativas son discretas?, ¿Continuas?

Cuantitativas discretas

Cuantitativas continuas

Tamaño motor (No. De cilindros)

Tamaño de motor, desplazamiento (litros)

MPG Ciudad MPG carretera

Problema 1 El gerente comercial de “Maquinarias Industriales” le ha encargado a usted le ayude a decidir si debe actualizar o no los equipos de cómputo del área de

contabilidad. El gerente comercial le informa que el costo promedio de los computadores es de $18,000, mientras que un estudio realizado a 34 comerciantes minoristas del área de cómputo, revela un precio promedio de $19,500 con una desviación estándar de $6,500. Considere un nivel de significancia de 5%. ¿Cuál es la decisión que informará al gerente comercial? µ= 18,000 n=34 6=6500 X=19,500 zona de aceptación de Ho α= 5% z-1.34 Vc= 1.64 Ho= µ ≥ 18000 6500 √34 Z=1500 1114.92 z=1.3453 La decisión que se le informara al gerente comercial sería: se acepta la Ho (la hipótesis nula) No hay evidencia estadística para rechazar la hipótesis nula, si se recomienda adquirir las computadoras necesarias para actualizar el área de contabilidad de la empresa “maquinarias industriales”

Problema 2 Una de las tiendas minoristas del problema anterior, comercializa equipos de cómputo clasificados en cuatro tipos de diferentes calidades. Suponga que

“Maquinarias Industriales” compró equipos de las cuatro variedades, es de calidad con probabilidades de 0.10, 0.30, 0.35 y 0.25 respectivamente de la variedad menos a la más costosa. Una muestra de 500 compras resultó en ventas de 46, 162, 191 y 101 de las calidades respectivas. ¿Esta muestra contradice las proporciones esperadas? Utilice α = 0.05. Se pide resolver usando: • El método de valor p • El método clásico

Información: Calidad 1 2 3 4 Fo

Fe

46

50

162

150

191

175

101

125

500

500

150

175 125 X2=.32+.96+1.46+4.60 X2=7.34 Chi calculada Calculo de x2 critico α =.05 n(grado de libertad) ]= (no. De filas -1). (Número de columnas -1)

n= (2-1)(4-1)

n=3 x2critico = x2 3,.05 = 7.815 X2 calculado = 7.34 < x2 critico = 7.815

x2calculado es menor que el x2 críticos, la hipótesis nula no se rechaza

Problema 1. Las hamburguesas de comida rápida siguen siendo el alimento individual de mayor consumo en restaurantes de comida rápida en México, como por ejemplo

Ara´s Burger. A estos restaurantes se les solicita proporcionar la información nutrimental correspondiente a cada tipo de hamburguesa. En este sentido, surge la interrogante ¿las calorías debido a la grasa determinan los mg de colesterol en una hamburguesa?

Tipos de Hamburguesas Tipo Big Ara´s 1/4 de Libra con queso Ara´s doble con queso Clasica doble con queso Clasica doble con piña Clasica doble con todo 1/4 de libra tocino doble queso

Calorias

Colesterol

Grasa 270 220 210 420 580 700 380

Mg 80 95 80 150 195 260 150

1.- ¿Qué tipo de análisis estadístico se debe llevar a cabo para determinar si las calorías debido a la grasa determinan los mg colesterol en una hamburguesa? R: El tipo de análisis es de correlación ya que la correlación es la forma numérica en la que la estadística ha podido evaluar la relación de dos o más variables, es decir, mide la dependencia de una variable con respecto de otra variable independiente.

2.- ¿Cuál es la variable independiente y cuál la dependiente? R:  

La Variable independiente (X) son las calorías. La Variable dependiente (Y) es el colesterol.

3.- Grafique el diagrama de dispersión. Explique la relación entre los puntos graficados. R: 

La relación es que, entre más calorías crece el colesterol por eso existe una



relación entre los datos. La relación que se maneja en el problema planteado es directa como lo muestra la gráfica.

4.- Calcule los coeficientes de correlación y de determinación. Explique qué significan los valores calculados para cada coeficiente.

5.- Encuentre la ecuación para la recta de mejor ajuste.

ECUACION DE LA RECTA

X 397.1428571 Y 144.2857143 R 0.98

COLESTEROL

SX 186.4326765 SY 66.73508394

y b a

144.2355117 0.351418002 4.722564735

CALORIAS GRASA X

397 VARIABLE

6.- Represente gráficamente la recta de mejor ajuste

7.- ¿En qué forma influirán las variaciones de las calorías por grasa con respecto a los mg de colesterol?, dé un ejemplo y explique. Si las calorías aumentan por ende y por efecto consiguiente el colesterol de igual forma incrementara tal cual lo muestra la ecuación de la recta. Por ejemplo si se consume una porción de 250 calorías el colesterol tendría un afecto de aumento de 700mg. Y así progresivamente este aumentaría como fuera el consumo de calorías entre más calorías más colesterol.

G ECUACION DE LA RECTA X Y R

397.1429 144.2857 0.98

COLESTEROL

CALORIAS GRASA X

SX SY

y b a 1000

186.4327 66.73508

356.1405672 0.351418002 4.722564735 VARIABLE

8.- ¿Para un valor de calorías grasa igual a 620, cuántos mg de colesterol se podrán determinar?

H ECUACION DE LA RECTA X Y R

397.1429 144.2857 0.98

COLESTEROL

CALORIAS GRASA X

SX SY

y b a

186.4327 66.73508

222.6017263 0.351418002 4.722564735 620

VARIABLE

Problema 2. El productor de televisión de la serie Game of Thrones va a tomar una muestra entre los televidentes para saber sus sentimientos sobre los planes de asesinar a uno de los personajes más populares de la serie. ¿Cómo podría resolver los problemas que surjan en este esfuerzo?, ¿Qué le recomendarías y por qué? Le recomendaría que realizara una investigación con los televidentes de carácter cuantitativa y cualitativa para poder determinar la mejor opción, y poder satisfacer a los sentimientos de los televidentes y tener éxito en la planeación de asesinar o no a su personaje popular de la serie.

a) ¿Qué tipo de investigación realizarías? (cuantitativa, cualitativa o mixta) R: Mixta (cuantitativa y cualitativa)

b) ¿Cuál es la pregunta de investigación? R: ¿Cuál sería el efecto de la serie, si se asesina a uno de los personajes más populares? c) ¿Qué instrumentos utilizarías para conocer los sentimientos de los televidentes? R: tomaría una muestra y realizaría encuestas para poder obtener un resultado más concreto. Serian preguntas cerradas y claras precisas para obtener la información deseada. d) ¿Qué tipo de análisis estadístico efectuarías con la información que te proporcionaría dicho instrumento? (define variables, hipótesis, etc.) A este estudio podría aplicar el método de la chi cuadrada para determinar las probabilidades de la hipótesis. El denominador común a las tablas de frecuencias del estudio cualitativo y cuantitativo es que su tratamiento estadístico está basado en la misma distribución teórica: la distribución χ2 (chi-cuadrado). e) Si tu investigación resultó ser del tipo cualitativo, ¿qué técnicas aplicarías? R: Utilizaría la Técnica del Grupo de Enfoque. Forma de entrevista grupal que utiliza la comunicación entre investigador y participante

f) Comenta de qué manera contribuye esta asignatura en tu desarrollo profesional.

Me ayuda a reforzar los conocimientos adquiridos en la universidad, donde aprendí realizar análisis cuantitativos y cualitativos, ciertamente existen temas que o mejor dicho fragmentos de procedimientos que no recordaba y que me ayudaron a repasar nuevamente.

Conclusiones

Existen diferentes tipos de análisis esto depende de lo que queramos obtener y lo que queramos realizar, puede ser un estudio cuantitativo o cualitativo es decir se pueden obtener resultados numéricos o características/ cualidades. Esto depende de los resultados o de lo que queramos obtener. En el caso del problema dos en la variable del número de los cilindros me resulto difícil el tomar la decisión de cuantitativo o cualitativo ya que depende de qué punto de vista sea enfocado es decir, puede llegar a ser una cualidad del automóvil por que le da más potencia al carro, de esta forma se convierte en cualidad sin embargo también se puede medir es decir existe una diferencia ya que hay de cuatro, cinco, seis, ocho cilindro, es una diferencia cualitativa. Para los trabajos de investigación, estudios, análisis que se realizan se debe tener una hipótesis es decir, la primer parte es determinar una hipótesis para que se pueda refutar o seguir apoyando, en base a esto gira toda la investigación, estudio, etc. sin embargo es importante que se dicha hipótesis se compruebe su validez por lo que se debe de realizar una prueba de hipótesis donde nos afirme que es rechazada o aceptada.

Reflexión

Bibliografía:

Levine, D. M., Krehbiel, T. C. y Berenson, M. L. (2014). Estadística para administración. (6a ed.). México: Pearson Educación

Triola, M. F. (2013). Estadística. (11a ed.). México: Pearson Educación. Martínez, C. y González, A. (2014). Técnicas e instrumentos de recogida y análisis de datos. Madrid: Universidad Nacional de Educación a Distancia. Hernández, R., Fernández, C. y Baptista, M. (2014). Metodología de la investigación. (6a ed.) Levin, R. I. y Rubin, D. S. (2010). Estadística para administración y economía. (7a ed.). México: Pearson Educación.

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