Estadística Descriptiva Página 1

ESTADISTICA DESCRIPTIVA

100105A_220

ACTIVIDAD TRABAJO COLABORATIVO MOMENTO 2

ELABORADO POR:

JORGE ARMANDO CORDOBA

CODIGO:

JOHN FREDY GALINDO

CODIGO: 1113632203

PRESENTADO ATUTOR:

MAURICIO ALBERTO GARCIA

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA UNAD

PALMIRA VALLE DEL CAUCA

2015_I

TABLA DE CONTENIDO

Estadística Descriptiva Página 2

INTRODUCCION………………………….………….…………………………………………….3

CONTENIDO DE LA ACTIVIDAD…. ………………………………………………...………….4

CONCLUSION………………………...……..……………………………………………..………18

REFERENCIAS BIBLIOGRACIFAS CIBERGRAFIA………………..………………………..…19

Estadística Descriptiva Página 3

INTRODUCCION

La implementación de diferentes tipos de análisis, que se aplican a una muestra de información, se puede

observar, mediante esta, se adquieren datos fundamentales y exactos, para permitir analizar

profundamente una situación o problemática que se presente, además esto nos lleva a deducir

conclusiones y/o posibles soluciones a un tema especifico.

Por consiguiente es relevante conocer los diferentes métodos de análisis existentes y saber interpretar

cada uno de sus resultados, ya que de ello, se implementan y surgen posibles soluciones, para dicho

problema.

DESARROLLO DE LA ACTIVIDAD

Estadística Descriptiva Página 4

“CONGESTIÓN EN LAS SALAS DE URGENCIAS DE LOS CENTROS

HOSPITALARIOS EN COLOMBIA”

Regresión y Correlación lineal Simple

-Identificar dos variables cuantitativas de la situación estudiada que puedan

estar relacionadas.

GENERO (VARIABLE 1)

CALIFICACION DEL SERVICIO PRESTADO (VARIABLE 2)

BUENO EXCELENTE MALO REGULAR TOTAL

PACIENTES

HOMBRE 16 3 26 22 120

MUJER 11 1 19 22

- Realizar el diagrama de dispersión de dichas variables y determinar el tipo

de asociación entre las variables.

- Encuentre el modelo matemático que permite predecir el efecto de una variable sobre la otra. Es confiable?

y = 4,1x + 6,5 es confinable

- Determine el porcentaje de explicación del modelo y el grado de relación de las dos variables.

SERIE HOMBRE y = 4,1x + 6,5 R² = 0,2776

SERIE MUJER y = 5,1x + 0,5 R² = 0,4912

0

5

10

15

20

25

30

0 1 2 3 4 5

Pacientes Vs Calificacion Servicio Prestado

HOMBRE

MUJER

Estadística Descriptiva Página 5

R² = 0,4912, el modelo explica que el 49,1 de la información, valor de r El coeficiente de correlación lineal confirma el grado de relación 27,7% entre

las variables de género y calificación del servicio prestado

TABLA EXPUESTA JORGE ARMANDO CORDOBA

Regresión y Correlación lineal Simple

TABLA

PACIENTE (X) EDAD (Y) Peso

1 3 12,5

2 31 60

3 62 72,5

4 64 58

5 4 16,5

6 65 57,6

7 55 78,6

8 1 5,2

9 18 53,8

10 42 45,8

11 23 60,2

12 8 19,7

13 71 62,7

14 53 78,6

15 20 52,7

16 2 8,9

17 73 70

18 25 80,9

19 35 78,9

20 5 15,9

21 24 56

22 23 52,9

23 19 78,5

24 54 85,8

25 19 65,2

26 21 60

27 56 67,2

28 43 85

29 5 24,5

Estadística Descriptiva Página 6

30 21 65,4

31 54 60,6

32 51 85

33 26 57,3

34 22 67,9

35 0 2,6

36 26 75,3

37 73 45,2

38 85 50,2

39 7 23

40 16 45

41 52 65,7

42 4 16,7

43 20 60,5

44 68 57,8

45 54 60,3

46 44 78,5

47 3 15,3

48 81 65,2

49 20 65,6

50 40 78,4

51 40 57,9

52 0 3,4

53 61 58,3

54 23 56,8

55 34 60

56 31 72

57 17 58,6

58 3 14,2

59 59 65,7

60 19 60,8

61 0 3,1

62 44 85

63 75 60,8

64 75 55,9

65 82 70

66 33 73,8

67 39 78,5

68 23 67,2

69 37 67,2

Estadística Descriptiva Página 7

70 48 58,8

71 50 62,3

72 94 70,2

73 17 54,9

74 55 78,1

75 59 62,9

76 23 65

77 87 62,9

78 34 72,9

79 24 61,6

80 1 9,7

81 19 64,3

82 25 58,9

83 5 18,3

84 24 56,9

85 0 3,1

86 52 45,8

87 24 68,9

88 2 11,9

89 49 65,9

90 68 78

91 5 16,9

92 37 85,8

93 54 67,2

94 26 63,2

95 1 9,4

96 33 72,9

97 0 3,9

98 21 63,8

99 13 30,5

100 23 52,6

101 39 85,9

102 19 67,9

103 24 58,2

104 45 55

105 57 60,5

106 51 87,5

107 17 55,2

108 26 70

109 16 45,9

Estadística Descriptiva Página 8

110 22 54

111 25 60,8

112 55 65,8

113 23 70,8

114 58 78,6

115 48 87,2

116 39 79,5

117 36 72,9

118 60 67,5

119 47 58,2

120 17 64,3

DIAGRAMA DE DISPERSION DE LA EDAD Y PESO DE LOS PACIENTES

En el diagrama anterior observamos la tendencia de los datos y la ecuación recomendada es

𝑎 =∑Y − b∑X

n 𝑏 =

n∑XY − ∑X∑Y

n∑X2 − (∑X)2

PACIENTE (X) EDAD (Y) Peso XY X2 Y2

0

50

100

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

(Y) Peso

Estadística Descriptiva Página 9

1 3 12,5 37,5 9 156,25

2 31 60 1860 961 3600

3 62 72,5 4495 3844 5256,25

4 64 58 3712 4096 3364

5 4 16,5 66 16 272,25

6 65 57,6 3744 4225 3317,76

7 55 78,6 4323 3025 6177,96

8 1 5,2 5,2 1 27,04

9 18 53,8 968,4 324 2894,44

10 42 45,8 1923,6 1764 2097,64

11 23 60,2 1384,6 529 3624,04

12 8 19,7 157,6 64 388,09

13 71 62,7 4451,7 5041 3931,29

14 53 78,6 4165,8 2809 6177,96

15 20 52,7 1054 400 2777,29

16 2 8,9 17,8 4 79,21

17 73 70 5110 5329 4900

18 25 80,9 2022,5 625 6544,81

19 35 78,9 2761,5 1225 6225,21

20 5 15,9 79,5 25 252,81

21 24 56 1344 576 3136

22 23 52,9 1216,7 529 2798,41

23 19 78,5 1491,5 361 6162,25

24 54 85,8 4633,2 2916 7361,64

25 19 65,2 1238,8 361 4251,04

26 21 60 1260 441 3600

27 56 67,2 3763,2 3136 4515,84

28 43 85 3655 1849 7225

29 5 24,5 122,5 25 600,25

30 21 65,4 1373,4 441 4277,16

31 54 60,6 3272,4 2916 3672,36

32 51 85 4335 2601 7225

33 26 57,3 1489,8 676 3283,29

34 22 67,9 1493,8 484 4610,41

35 0 2,6 0 0 6,76

36 26 75,3 1957,8 676 5670,09

37 73 45,2 3299,6 5329 2043,04

38 85 50,2 4267 7225 2520,04

39 7 23 161 49 529

40 16 45 720 256 2025

Estadística Descriptiva Página 10

41 52 65,7 3416,4 2704 4316,49

42 4 16,7 66,8 16 278,89

43 20 60,5 1210 400 3660,25

44 68 57,8 3930,4 4624 3340,84

45 54 60,3 3256,2 2916 3636,09

46 44 78,5 3454 1936 6162,25

47 3 15,3 45,9 9 234,09

48 81 65,2 5281,2 6561 4251,04

49 20 65,6 1312 400 4303,36

50 40 78,4 3136 1600 6146,56

51 40 57,9 2316 1600 3352,41

52 0 3,4 0 0 11,56

53 61 58,3 3556,3 3721 3398,89

54 23 56,8 1306,4 529 3226,24

55 34 60 2040 1156 3600

56 31 72 2232 961 5184

57 17 58,6 996,2 289 3433,96

58 3 14,2 42,6 9 201,64

59 59 65,7 3876,3 3481 4316,49

60 19 60,8 1155,2 361 3696,64

61 0 3,1 0 0 9,61

62 44 85 3740 1936 7225

63 75 60,8 4560 5625 3696,64

64 75 55,9 4192,5 5625 3124,81

65 82 70 5740 6724 4900

66 33 73,8 2435,4 1089 5446,44

67 39 78,5 3061,5 1521 6162,25

68 23 67,2 1545,6 529 4515,84

69 37 67,2 2486,4 1369 4515,84

70 48 58,8 2822,4 2304 3457,44

71 50 62,3 3115 2500 3881,29

72 94 70,2 6598,8 8836 4928,04

73 17 54,9 933,3 289 3014,01

74 55 78,1 4295,5 3025 6099,61

75 59 62,9 3711,1 3481 3956,41

76 23 65 1495 529 4225

77 87 62,9 5472,3 7569 3956,41

78 34 72,9 2478,6 1156 5314,41

79 24 61,6 1478,4 576 3794,56

80 1 9,7 9,7 1 94,09

Estadística Descriptiva Página 11

81 19 64,3 1221,7 361 4134,49

82 25 58,9 1472,5 625 3469,21

83 5 18,3 91,5 25 334,89

84 24 56,9 1365,6 576 3237,61

85 0 3,1 0 0 9,61

86 52 45,8 2381,6 2704 2097,64

87 24 68,9 1653,6 576 4747,21

88 2 11,9 23,8 4 141,61

89 49 65,9 3229,1 2401 4342,81

90 68 78 5304 4624 6084

91 5 16,9 84,5 25 285,61

92 37 85,8 3174,6 1369 7361,64

93 54 67,2 3628,8 2916 4515,84

94 26 63,2 1643,2 676 3994,24

95 1 9,4 9,4 1 88,36

96 33 72,9 2405,7 1089 5314,41

97 0 3,9 0 0 15,21

98 21 63,8 1339,8 441 4070,44

99 13 30,5 396,5 169 930,25

100 23 52,6 1209,8 529 2766,76

101 39 85,9 3350,1 1521 7378,81

102 19 67,9 1290,1 361 4610,41

103 24 58,2 1396,8 576 3387,24

104 45 55 2475 2025 3025

105 57 60,5 3448,5 3249 3660,25

106 51 87,5 4462,5 2601 7656,25

107 17 55,2 938,4 289 3047,04

108 26 70 1820 676 4900

109 16 45,9 734,4 256 2106,81

110 22 54 1188 484 2916

111 25 60,8 1520 625 3696,64

112 55 65,8 3619 3025 4329,64

113 23 70,8 1628,4 529 5012,64

114 58 78,6 4558,8 3364 6177,96

115 48 87,2 4185,6 2304 7603,84

116 39 79,5 3100,5 1521 6320,25

117 36 72,9 2624,4 1296 5314,41

118 60 67,5 4050 3600 4556,25

119 47 58,2 2735,4 2209 3387,24

120 17 64,3 1093,1 289 4134,49

Estadística Descriptiva Página 12

4083 6718 267090,5 203031 437809,28

𝑏 =n∑XY − ∑X∑Y

n∑X2 − (∑X)2

𝑏 =120x267090,5 − (4083)(6718)

120x203031 − (4083)2=

4,662,096

7,692,831= 𝟎. 𝟔𝟎

𝑎 =∑Y − b∑X

n

𝑎 =6718 − (0.60x4083)

120 =

4268.2

120= 𝟑𝟓. 𝟓𝟔

A continuación hallamos los resultados de la ecuación.

Y=35.56+0.60X

Y=35.56+0.60 (4083)

Y=35.56+2449.8

Y=2485.36

Regresión y Correlación Lineal Múltiple:

Estadística Descriptiva Página 13

_ Identificar una variable cuantitativa dependiente y varias variables

independientes del estudio de investigación.

ESTATURA (X)

3 24 52 0 19 39

31 23 4 44 25 19

62 19 20 75 5 24

64 54 68 75 24 45

4 19 54 82 0 57

65 21 44 33 52 51

55 56 3 39 24 17

1 43 81 23 2 26

18 5 20 37 49 16

42 21 40 48 68 22

23 54 40 50 5 25

8 51 0 94 37 55

71 26 61 17 54 23

53 22 23 55 26 58

20 0 34 59 1 48

2 26 31 23 33 39

73 73 17 87 0 36

25 85 3 34 21 60

35 7 59 24 13 47

5 16 19 1 23 17

- Realizar el diagrama de dispersión de dichas variables.

EDAD (y)

3 24 52 0 19 39

31 23 4 44 25 19

62 19 20 75 5 24

64 54 68 75 24 45

4 19 54 82 0 57

65 21 44 33 52 51

55 56 3 39 24 17

1 43 81 23 2 26

18 5 20 37 49 16

42 21 40 48 68 22

23 54 40 50 5 25

8 51 0 94 37 55

71 26 61 17 54 23

53 22 23 55 26 58

20 0 34 59 1 48

2 26 31 23 33 39

73 73 17 87 0 36

25 85 3 34 21 60

35 7 59 24 13 47

5 16 19 1 23 17

Estadística Descriptiva Página 14

- calcular la recta de regresión y el coeficiente de correlación para probar

estadísticamente su relación.

Estadísticas de la regresión

Coeficiente de correlación múltiple 0,584519326

Coeficiente de determinación R^2 0,341662842

R^2 ajustado 0,336083714

Error típico 18,91192136

Observaciones 120

y = x R² = 1

y = 0,2978x + 35,173 R² = 0,0784

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 20 40 60 80

Estatura-Edad

EDAD

Lineal ()

Lineal ()

Estadística Descriptiva Página 15

- Relacionar la información obtenida con el problema.

Coeficientes Error típico

Estadístico t Probabilidad

Inferior 95%

Superior 95%

Inferior 95,0%

Superior 95,0%

Intercepción -

27,6717009 8,07080275 -

3,42861816 0,0008362 -43,654088 -

11,68931418 -

43,65408759 -

11,68931418

Variable X 1 40,78671279 5,21198324 7,82556484 2,399E-12 30,465567 51,10785856 30,46556702 51,10785856

ANÁLISIS

Grados de

libertad Suma de

cuadrados Promedio de

los cuadrados F Valor crítico de

F

Regresión 1 21902,95421 21902,95421 61,23946511 2,3989E-12

Residuos 118 42203,97079 357,6607694

Total 119 64106,925

Estadística Descriptiva Página 16

CONCLUSIONES

Podemos concluir, que el análisis a las diferentes variables extraídas de la base de datos, permitio obtener

datos concretos y exactos, los cuales a su vez permitieron llegar a conclusiones precisas, interpretando los

resultados y generando posibles soluciones a la problemática existente.

BIBLIOGRAFIA-CIBERGRAFIA

BASE DE DATOS ( HOSPITAL FEDERICO LLERAS)

Estadística Descriptiva Página 17

https://www.youtube.com/watch?v=FHD859rJaBg