0. Sem 2 Org. Información (2).pptx-EXCEL

PPT ACERCA DE LOS ORGANIZADORES DE INFORMACION EN EL FORMATO EXCEL

1. PROGRAMA: Ing. Civil Estadística y Probabilidades I DOCENTE: Mg. Luis Zapatel Arriaga [email protected] TEMA: Organización de información

2. PROPÓSITO DE LA SESIÓN DE APRENDIZAJE Comprende las diferentes situaciones que puede enfrentar al organizar información en tablas o figuras. Ordena , presenta e interpreta información recolectada en variables propias de su formación profesional. Demuestra una actitud innovadora y emprendedora ante los datos obtenidos, para aplicar lo aprendido en su especialidad. Tiene un compromiso ético en todas sus actividades universitarias.

3. Descriptivo Asociación/Correlación Inferencial ANALISIS DE DATOS CUANTITATIVOS

4. Estilo de redacción APA Tabl a s: N o llevan líneas verticales que separen las celdas.

5. Estilo de redacción APA Sánchez (2020, 29 de enero). Tablas, párr. 3

6. Figura 5. Medidas estadísticas del salario de los Ingenieros de la Municipalidad de Pimentel según sexo

7. Recordemos… Clasificación de las Variables por su Naturaleza CUALITATIVA o de atributos (Opinión, Área de trabajo) DISCRETAS (número de pisos de un Hotel) CONTINUAS (Tiempo de espera en la cola del banco) CUANTITATIVA o numérica VARIABLE

8. Qué hacer???¡¡¡ 5 hab. 2 hab. 1 hab. 3 hab. 7 hab. S/2450 Triplex 4 hab. Dúplex Pop Art Pop Art Dúplex Triplex S/1439 Barroco Postmodernismo Postmodernismo S/93618 Postmodernismo Dúplex Flat Flat 120 m2 120 m2 120 m2 160 m2 160 m2

9. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA La estadística descriptiva nos permite organizar los datos recolectados, y presentarlos en tablas/ cuadros y gráficos), con la finalidad de poder ser comprendidos e interpretados fácilmente . La obtención de conclusiones útiles para la toma de decisiones ya sea directamente o por medio de cálculos posteriores es su finalidad.

10. Distribución de Frecuencias Gráficos Lineales Simples Series Cronológicas Presentación De Información Estadística Tablas Estadísticas Gráficos Estadísticos Tablas de Frecuencia o de Distribución Cuadros Estadísticos. Arreglo ordenado de datos o características relacionadas. Son llamados “Cuadros de Análisis” . Resultado de la operación de tabulación. Presenta diversos tipos de frecuencias: f i , h i , N i , H i . Gráficos de Superficie Pictogramas o dibujos En coordenadas polares Diagrama de telaraña. En Coordenadas rectangulares Sectores Circulares (en forma de torta) De barra (rectangulares) Compuestos Nube de puntos o líneas de Regresión : Tasas Específicas : Pirámides PRESENTACIÓN DE INFORMACIÓN ESTADÍSTICA.

11. Número de la Tabla o Cuadro. Es el código de identificación que va a permitir su ubicación dentro de un documento. Título. Descripción resumida del contenido de la tabla. Debe ser breve, clara y completa; éste responderá a las siguientes preguntas: Qué: Se refiere al hecho o característica principal observada. Dónde: Lugar geográfico o institución al que corresponde la información. Cómo: Referido al orden o clasificación de los datos dentro de la tabla. La variable ubicada en la fila se identifica con la proposición “por” y la que está en la columna se antepone “según”. Cuándo: En el período o momento al que está referida la información. Partes de un Cuadro/Tabla Concepto o Encabezamiento. Son las descripciones de las variables ubicadas en las filas y columnas de la tabla. Se ubica en la parte superior del cuerpo de la tabla. Cuerpo de la Tabla. Lugar donde se colocan los datos correspondientes a las variables indicadas en el encabezamiento. Nota de Pie o Llamadas. Anotaciones o llamadas usadas para hacer alguna aclaración. Fuente. Sirve para nombrar cuál es el origen de los datos, de donde se obtuvieron. Elaboración: Sirve para indicar quien o quienes crearon la Tabla. Qué, Dónde, Cómo y Cuándo:

12. Número de Gráfico. Es el código de identificación que va a permitir su ubicación dentro de un documento. Título. Expresa el contenido del Gráfico y por lo general es igual o parecido al título del cuadro o tabla estadística. Debe ser breve, clara y completa; también debe responder a las siguientes preguntas: Qué, Dónde, Cómo y Cuándo: Escalas. Son las unidades de medida que representan a la variable en estudio, se utilizan para graficar los datos de acuerdo al deseo del investigador Cuerpo del Gráfico. Es el gráfico en sí, Constituye la representación en dibujo de los datos en si. Fuente. Sirve para nombrar cuál es el origen de los datos representados en el gráfico Elaboración: Sirve para indicar quien o quienes crearon el Gráfico. Partes de un Gráfico

13. En caso debamos organizar la Información podemos estar frente a 3 escenarios CUALITATIVA CUANTITATIVA Muchas categorías CUANTITATIVA Pocas categorías

14. Caso 1 : En un estudio hecho en el año 2022 respecto del tipo de material usado para la construcción de viviendas por las familias de Reque, se obtuvieron los siguientes datos: Adobe Adobe Ladrillo Ladrillo Carrizo Ladrillo Adobe Ladrillo Ladrillo Adobe Adobe Adobe Ladrillo Ladrillo Adobe Madera Adobe Madera Adobe Adobe Adobe Adobe Carrizo Madera Adobe Carrizo Adobe Adobe Adobe Adobe Adobe Adobe Adobe Adobe Adobe Madera Carrizo Madera Madera Adobe Ladrillo Adobe Adobe Adobe Adobe Madera Adobe Adobe Adobe Carrizo PARA VARIABLES CUALITATIVAS

15. Estos datos pertenecen a una variable cualitativa , pues cada elemento del conjunto de datos es un lugar de nacimiento que representan una cualidad. Luego el procedimiento a seguir es: Clasificación . Identificación de clases o categorías en que se divide la variable. Carrizo, Ladrillo, Madera, Adobe Tabulación y Cálculo de Frecuencias . Vaciado de los datos a cada una de las clases a la que pertenecen . Frecuencia Absoluta Simple ( fi ) : Se obtiene contando los valores de la variable en ese categoría o intervalo. Frecuencia Relativa Simple ( hi ): Se obtiene por división de la frecuencia absoluta entre el total de observaciones. hi = donde: N = Número Total de observaciones Frecuencia Relativa Porcentual Simple ( hi % ): Se obtiene al multiplicar cada frecuencia relativa simple por 100. hi% = N fi N fi x 100

16. hi 0.08 0.16 0.14 0.62 1.00 hi% 8.0 16.0 14.0 62.0 100 TABLAS PARA VARIABLES CUALITATIVAS Tipo de material CONTEO Carrizo //// Ladrillo //////// Madera /////// Adobe /////////////////////////////// TOTAL Cuadro N° 01 Tipo de material usado para la construcción de viviendas por las Familias de Reque - 2022. Fuente: Datos obtenidos en el mencionado estudio. Elaboración: Creado por investigador Interpretación : El tipo de material usado para la construcción de viviendas predominante entre las familias de Reque es el de Adobe con un 62%, el segundo lugar lo ocupa el de Ladrillo con un 16%, le sigue las Madera con un 14% y el de menor presencia es el de Carrizo con un 8%. fi 4 8 7 31 50

17. fi 4 8 7 31 50 hi 0.08 0.16 0.14 0.62 1.00 hi% 8.0 16.0 14.0 62.0 100 Tipo de material Carrizo Ladrillo Madera Adobe TOTAL TABLAS PARA VARIABLES CUALITATIVAS Variable: Tipo de material U. Análisis: Familia de Reque en 2022 Variable cualitativa . Luego: Clasificación . Listar las clases o categorías dela variable: Carrizo, Laderllo , Madera, Adobe Tabulación y Cálculo de Frecuencias . Vaciado de los datos a cada una de las clases a la que pertenecen. Cuadro N° 01 Tipo de material usado para la construcción de viviendas por las Familias de Reque - 2022. Fuente: Datos obtenidos en el mencionado estudio. Elaboración: Creado por investigador Frecuencia Absoluta Simple (contar) Frecuencia Relativa Simple (fi/n) Frecuencia Porcentual Simple (hi*100) f 3 = 7 h 2 = 0.16 h 4 %= 62% CONTEO //// //////// /////// /////////////////////////////// Interpretación : El tipo de material usado para la construcción de viviendas predominante entre las familias de Reque es el de Adobe con un 62%, el segundo lugar lo ocupa el de Ladrillo con un 16%, le sigue las Madera con un 14% y el de menor presencia es el de Carrizo con un 8%.

18. GRAFICOS PARA VARIABLES CUALITATIVAS Fuente: Datos obtenidos por los investigadores. Elaboración: Creado por el área de investigación USMP Gráfico de Barras Simples

19. Gráfico de Pastel o Circular Fuente: Datos obtenidos por los investigadores. Elaboración: Creado por el área de investigación USMP GRAFICOS PARA VARIABLES CUALITATIVAS

20. PARA VARIABLES CUANTITATIVAS CON POCAS CATEGORIAS 1 4 3 4 4 5 4 3 2 4 1 5 5 4 5 5 5 2 5 3 5 5 2 4 3 4 5 4 5 5 3 1 5 5 3 4 4 5 5 2 4 2 3 3 5 4 1 5 5 4 4 5 4 2 5 2 3 2 3 3 5 5 5 4 4 5 5 5 5 3 3 3 5 3 3 4 5 2 2 4 5 5 5 1 5 Caso 2 : Con la finalidad de poder gestionar el pago de haberes adecuadamente la constructora Azalde de Chiclayo ha registrado el número de horas extras trabajadas por cada colaborador el mes pasado, por favor organice la información:

21. Estos datos pertenecen a una variable cuantitativa Discreta con pocas categorías , pues, aunque son muchos datos, la variedad en las respuestas posibles es limitada . Luego el procedimiento a seguir es el mismo : Clasificación: 0, 1, 2, 3, 4 y 5 Tabulación y Cálculo de Frecuencias . Vaciado de los datos a cada una de las clases a la que pertenecen Además de las Frecuencias estudiadas anteriormente, en este caso se pueden hallar también: Frecuencia Absoluta Acumulada ( Fi ): Se obtiene sumando iterativamente las frecuencias absolutas simples. F i =  f i Frecuencia Relativa Acumulada ( Hi ): Se obtiene sumando iterativamente las frecuencias relativas simples. Hi =  hi Frecuencia Relativa Porcentual Acumulada ( hi % ): Se obtiene sumando iterativamente las frecuencias relativas simples. Hi % =  hi %

22. Número de Horas extras CONTEO fi Fi hi Hi hi% Hi% ///// 5 5 0.05 0.05 5.0 5.0 1 ///// 5 10 0.06 0.11 6.0 11.0 2 ////////// 10 20 0.11 0.22 11.0 22.0 3 //////////////// 16 36 0.18 0.40 18.0 40.0 4 //////////////////// 20 56 0.22 0.62 22.0 62.0 5 //////////////////// ////////////// 34 90 0.38 1.00 38.0 100.00 TOTAL 90 1.00 100 Cuadro N° 02 Número de horas extras trabajadas por cada colaborador de la Constructora Azalde de Chiclayo el mes pasado Fuente: Oficina de Recursos Humanos de la Constructora Azalde . Elaboración: Creado por la administración de la Constructora Azalde CUADROS PARA VARIABLES CUANTITATIVAS CON POCAS CATEGORIAS

23. Variable: Número de horas extras trabajadas U. Análisis: 1 colaborador Variable cuantitativa pocas categorías Luego: Clasificación . Listar las clases o categorías dela variable: 0,1,2,3,4,5 Tabulación y Cálculo de Frecuencias . Vaciado de los datos a cada una de las clases a la que pertenecen. CUADROS PARA VARIABLES CUANTITATIVAS CON POCAS CATEGORIAS Número de Horas extras 1 2 3 4 5 TOTAL Cuadro N° 02 Número de horas extras trabajadas por cada colaborador de la Constructora Azalde de Chiclayo el mes pasado Fuente: Oficina de Recursos Humanos de la Constructora Azalde . Elaboración: Creado por la administración de la Constructora Azalde Frecuencia Absoluta Acumulada Fi (sumar fi ) Frecuencia Relativa Acumulada Hi (sumar hi ) f 5 = 20 F 5 = 56 Frecuencia Porcentual Acumulada Hi% (sumar hi% ) CONTEO ///// ///// ////////// //////////////// //////////////////// //////////////////// ////////////// fi 5 5 10 16 20 34 90 Fi 5 10 20 36 56 90 hi 0.05 0.06 0.11 0.18 0.22 0.38 1.00 Hi% 5.0 11.0 22.0 40.0 62.0 100.00 hi% 5.0 6.0 11.0 18.0 22.0 38.0 100 Hi 0.05 0.11 0.22 0.40 0.62 1.00

24. Interpretación : Es la descripción del comportamiento de la variable en estudio, observada de una manera clara. f 1 = 5 Existen 5 colaboradores que no tuvieron horas extras trabajadas el mes pasado. F 2 =10 Existen 10 colaboradores que trabajaron 1 o ninguna horas extras el mes pasado. h 3 = 0.11 La probabilidad de encontrar un colaborador con 2 horas extras trabajadas el mes pasado es de 0.11 h 5 % = 22.0% El 22% de los colaboradores presentaron 4 horas extras trabajadas el mes pasado.

25. GRAFICOS PARA VARIABLES CUANTITATIVAS CON POCAS CATEGORIAS Gráfico de Barras Simples Fuente: Oficina de Recursos Humanos de la Constructora Azalde . Elaboración: Creado por la administración de la Constructora Azalde

26. GRAFICOS PARA VARIABLES CUANTITATIVAS CON POCAS CATEGORIAS Gráfico de Pastel o Circular Fuente: Oficina de Recursos Humanos de la Constructora Azalde . Elaboración: Creado por la administración de la Constructora Azalde

27. PARA VARIABLES CUANTITATIVAS CON MUCHAS CATEGORIAS 1,265 628 1,295 1,212 1,117 1,798 666 1,447 1,980 743 1,907 1,573 1,233 1,531 1,521 1,359 1,767 1,982 696 836 1,531 778 1,312 649 1,362 1,361 1,828 1,851 1,674 792 1,103 661 1,900 1,213 1,763 1,475 1,235 737 781 1,703 1,501 1,437 1,896 1,631 861 788 1,619 1,761 1,487 1,299 910 1,224 1,376 1,198 1,146 1,339 679 1,553 804 1,805 1,298 855 741 1,110 767 674 1,059 1,599 863 1,799 1,905 976 1,767 1,641 1,871 1,882 1,532 1,702 1,064 914 1,437 1,748 1,528 835 672 653 862 943 1,533 1,769 1,660 1,057 684 942 1,551 1,561 1,932 651 1,233 1,372 1,314 1,883 1,322 1,875 1,312 976 1,480 1,234 1,436 1,187 768 1,980 687 1,135 1,241 1,964 1,907 1,695 1,320 687 Caso 3 Se debe organizar l os Ingresos mensuales de 120 profesionales de la construcción en el mes de Agosto del 2020:

28. Rango o Recorrido (R). Nº de Intervalos de clase (m). Usar la ecuación : Experiencia/Convención. Si m es un valor decimal > 5 redondear al número entero superior, sino al inferior. Amplitud del intervalo de clase (C). Siempre redondeamos al próximo superior , para evitar que algún dato se quede fuera de los rangos establecidos en las clases o intervalos a construir. Nuevo Rango (R*)= Amplitud x N° intervalos Exceso (E) = Nuevo Rango - Rango inicial. Calcula el exceso entre los rangos para distribuirse equitativamente entre los límites de los intervalos de los extremos. Punto de Inicio 1er Intervalo ( I ) Al observar los datos nos damos cuenta que la variable en estudio ( Ingreso Mensual) es de naturaleza cuantitativa y presenta un amplio rango , por lo que debe agruparse la variable en intervalos, Así el procedimiento es:   R= Max-Min = 1982 – 628 = 1354 R*= m x C = 8 x 170 = 1360 E = R*- R = 1360 – 1354 = 6 6/2 = 3 E = 9 / 2 = 4.5 4 5 Discreta Amplitud C Continua Sin decimales 1 decimal 2 decimales 5 4.153 5 4.2 4.16 4 4 4     5 4.681 5 4.7 4.69 I = Min – E/2 = 628 – 3 = 625

29. Cuadro N° 03 Distribución del Ingreso mensual de los profesionales de la construcción en el mes de Diciembre del 2020. i Ingreso Mensual marca de clase X i [455,624] 539.5 120 0.00 0.00 0.00 0.00 1 [625,794] 709.5 22 22 120 0.183 0.183 18.3 18.3 2 [795,964] 879.5 11 33 98 0.092 0.275 9.2 27.5 3 [965,1134] 1049.5 8 41 87 0.067 0.342 6.7 34.2 4 [1135,1304] 1219.5 16 57 79 0.133 0.475 13.3 47.5 5 [1305,1474] 1389.5 15 72 63 0.125 0.600 12.5 60.0 6 [1475,1644] 1559.5 18 90 48 0.150 0.750 15.0 75.0 7 [1645,1814] 1729.5 14 104 30 0.117 0.867 11.7 86.7 8 [1815,1984] 1899.5 16 120 16 0.133 1.000 13.3 100.0 9 [1985,2154] 2069.5 120 0.00 1.00 0.00 100.0 TOTAL 120 1.00 100.0 Fuente: Datos obtenidos de la Cámara Peruana de la Construcción Elaboración: Oficina de Estadística NOTA: Los intervalos 0 y 9 se crearon con fines de poder crear los gráficos correspondientes que se muestran a continuación.

30. Interpretación: f 4 = 16. Existen 16 profesionales cuyo Ingreso mensual en el mes de Diciembre del 2020 estuvo entre S/1,135 y S/1,304. = 72. Existen 72 profesionales cuyo Ingreso mensual en el mes de Diciembre del 2020 fue igual o menor a S/1,474. = 30. Existen 30 profesionales cuyo Ingreso mensual en el mes de Diciembre del 2020 fue igual o mayor a S/1,645. h 5 % = 12.5%. El 12.5% de los profesionales tuvieron un Ingreso mensual en el mes de Diciembre del 2020 entre S/1,305 y S/1,474.

31. GRAFICOS PARA VARIABLES CUANTITATIVAS CON MUCHAS CATEGORIAS Histograma de Frecuencias Fuente: Datos obtenidos de la Cámara Peruana de la Construcción Elaboración: Oficina de Estadística

32. Polígono de Frecuencias Fuente: Datos obtenidos de la Cámara Peruana de la Construcción Elaboración: Oficina de Estadística GRAFICOS PARA VARIABLES CUANTITATIVAS CON MUCHAS CATEGORIAS

33. Polígono de Frecuencias Fuente: Datos obtenidos de la Cámara Peruana de la Construcción Elaboración: Oficina de Estadística GRAFICOS PARA VARIABLES CUANTITATIVAS CON MUCHAS CATEGORIAS Histograma de Frecuencias

34. RETROALIMENTACIÓN Y CONCLUSIONES RETROALIMENTACIÓN CONCLUSIONES

35. REFLEXIÓN DE LOS APRENDIZAJES O DEL TEMA REFLEXIÓN

36. REFERENCIAS CONSULTADAS BIBLIOGRÁFICAS: Anderson D.R., Sweeney D.J. &.Williams T.A (2009) Statistics for Business and Economics . Duodécima edición. México D.F.: Cengage Learning . Inc. Berenson, M. , Krehbiel , T. & Levine, David M. (2006). Estadística para administración (4a ed.). Pearson Educación Córdova Zamora, Manuel(2009). Estadística Descriptiva e Inferencial. Quinta edición. Peru . Editorial Moshera S.R.L Johnson R. & Kuby P. (2008) Estadística elemental: Lo esencial. Décima edición. México: D.F. Cengage Learnin . Inc. Martínez, C. (2008) Estadística y muestreo. Bogotá D.C.: Ecoe ediciones. Montgomery Douglas C. & Runger George C. (2005). Probabilidad y Estadística aplicadas a la ingeniería. Segunda edición. México: Limusa Wiley. ELECTRÓNICAS: Zapatel Arriaga, L . (2014) Organización Variables - Software Megastat 1 . [Video]. YouTube. https://youtu.be/u_EfuiW4Keg Zapatel Arriaga, L . (2014) Organización Variables - Software Megastat 2 [Video]. YouTube. https://youtu.be/YrKus5bkUgY