ANALISIS DEL CENSO DE ESTABLECIMIENTOS REALIZADO POR EL INEC

MODULO DE ANALISIS DE DATOS – UIDE

ELABORACION: CARLOS ALVARADO

ANDREA ZAMBRANO

ECUADOR MARZO DEL 2012

RESUMEN GENERAL Y METODOLOGICO DEL CENSO DE ESTABLECIMIENTOS

El estudio fue planteado a partir del censo de los establecimientos del año 2010 del cual se seleccionaron las variables y los datos, el programa Estadístico SPSS nos permitió formar grupos de datos, crear variables para el análisis, los cuadros y gráficos son importantes al momento de tomar decisiones por esta razón se plasmaron los más importantes.

2.- CATEGORIZACION DE LOS ESTABLECIMIENTOS POR SUS INGRESOS TOTALES ANUALES

EN TRES INTERVALOS

a. Pequeños y micros: ingresos totales anuales de 0 hasta la media poblacional a.1 Los pequeños y micros están comprendidos de 0 hasta el promedio 300242 b. Medianos: ingresos totales anuales desde la media poblacional hasta la media más una desviación estándarPromedio 300242Los ingresos medianos van desde 300242 hasta 18162489300242 hasta 300242 + 17862247c. Grandes: ingresos totales anuales superiores a la media más una desviación estándarPromedio 300242Los ingresos medianos van desde 300242 hasta 18162489

Cruzar esta variable creada con la variable provincias y explicar cómo es la distribución por tamaño de establecimiento en las 5 provincias con mayor número de ellos.

300242 hasta 300242 + 17862247c. Grandes: ingresos totales anuales superiores a la media más una desviación estándarPromedio 300242Los ingresos medianos van desde 300242 hasta 18162489 Cruzar esta variable creada con la variable provincias y explicar cómo es la distribución por tamaño de establecimiento en las 5 provincias con mayor número de ellos.

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• Mediante el análisis de correlación entre las variables podemos observar su fuerza de asocian o lo contrario cuando estas no se asocian o no pertenecen a un grupos determinado será decisión del investigador dejarlas en el estudio o eliminarlas.

• 7. Indicar la fuerza y dirección de la relación entre tamaño (por ingresos totales) e intervalo de gastos mensuales

• En el presente gráfico podemos observar que no existe correlación entre los gastos mensuales en quintiles y los ingresos. la fuerza de correlación es 15% no es significativa

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• B: Explicar qué es el escalamiento multidimensional e ilustrarlo con un ejemplo práctico con datos reales (no puede ser ninguno de los vistos en clases ni de los que constan en la revista IpsaResearchers)

• El escalamiento multidimensional se lo analiza a partir del análisis multivariante que nos permite analizar varias variables para una mejor toma de decisiones, las variables que se analizan son dependientes, interdependientes y estructurales. En resumen lo que se trata es de sintetizar grandes cantidades de datos y variables, observando la distancia entre los objetos estudiados y casos.

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• Esto se realiza normalmente en tres dimensiones o más así podemos observar los similitud que presentan las variables entre ellas y a su vez la disimilaridad de sus dimensiones de ahí que se puede utilizar el escalonamiento multidimensional como técnica de reducción de datos.

• Ejemplo:

• BIBLIOGRAFÍA

• - ARCE, C. (1993): Escalamiento Multidimensional. Una Técnica Multivariante para

• el Análisis de Datos de Proximidad y Preferencia. PPU, Barcelona.

• - ARCE, C. (1994): Técnicas de Construcción de Escalas Psicológicas. Síntesis,

• Madrid.

• - BORG, I. y GROENEN, P. (1997): Modern Multidimensional Scaling. Springer,

• New York.

• - COXON, A. P. (1982): The User’s Guide to Multidimensional Scaling. Heinemann

• Educational Books, London.

• - GREEN, P. E. y CARMONE, F. J.(1969): Multidimensional Scaling: An

• Introduction and Comparison of Nonmetric Unfolding Techniques. Journal of

• Maketing Research, 6, 330-341.

• - HAIR, J. F., ANDERSON R.E., TATHAM, R. L., BLACK, W. C. (1999): Análisis

• Multivariante. Prentice Hall, Madrid.

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