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7/24/2019 DCA y DBCA acerca del retraso de los profesores de la ESPOCH FC EFM CIEI 6to semestre
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ESCUELA SUPERIOR POLITECNICA DE CHIMBORAZO
FACULTAD DE CIENCIAS
ESCUELA DE FSICA Y MATEMTICAS
CARRERA DE INGENIERA EN ESTADSTICA INFORMTICA
PROYECTO FINAL
INTEGRANTES:
Bryan Marcelo Barragn Pazmio
NIVEL:
6to Semestre
DOCENTE:
Ing. Nancy Chariguaman
01/02/2016
7/24/2019 DCA y DBCA acerca del retraso de los profesores de la ESPOCH FC EFM CIEI 6to semestre
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NDICE
TEMA
INTRODUCCIN
RESUMEN - SUMMARY
CAPTULO 1: EL PROBLEMA
1.1. Planteamiento del Problema
1.2. Objetivos
1.3. Justificacin de la Investigacin
1.4. Limitaciones
CAPTULO 2: MARCO TERICO
2.1. Antecedentes de la Investigacin
2.2. Fundamentos tericos
2.3. Definicin de Trminos Bsicos
CAPTULO 3: MARCO METODOLGICO
3.1. Nivel de Investigacin
3 2. Diseo3.3. Poblacin y Muestra
3.4. Tcnicas e Instrumentos de Recoleccin de Datos
3.5. Resultados
CONCLUSIONES
RECOMENDACIONES
BIBLIOGRAFAS
ANEXOS
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TEMA:EXPERIMENTO ACERCA DEL RETRASO EN MINUTOS AL INICIAR CLASES DE LAS
MATERIAS DE 6TO SEMESTRE, DURANTE EL MES DE ENERO DE 2016
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INTRODUCCIN
El servicio de Educacin Superior es uno de los temas que en la actualidad suscita gran
inters, a nivel nacional. Esto debido a la necesidad imperante de excelencia educativa,
para la formacin de profesionales con valores, tica y, por supuesto, el conocimiento
necesario para ejercer de manera correcta su profesin. El mbito de los valores es uno
de los muchos entornos que ha dejado de ser tomado en cuenta al momento de
preparar a futuros profesionales. En este contexto la impuntualidad es uno de los
aspectos ms olvidados, tanto por docentes como por los mismos estudiantes, e incluso
por el rea de recursos humanos. Por tal motivo el presente proyecto se basa en
determinar mediante un experimento el promedio de retraso en minutos, en el inicio
de las clases durante el mes de Enero del presente ao.
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RESUMEN
En el presente proyecto se realiza un
Diseo Completamente al Azar (DCA)
con el que se determin que en
promedio los minutos de retraso paracomenzar una clase de las materias de
6to curso no son iguales entre s. Se
determin que la materia en la que se
produce un mayor retraso es la materia
de Control Estadstico de Calidad con un
promedio de 23,7 minutos (23 minutos
42 segundos), y la materia en la que se
produjo menor retraso es Econometra
con un retraso promedio de 5,33minutos (5 minutos 19 segundos).
En cambio al analizar mediante un
Diseo de Bloques Completamente al
Azar (DBCA), tomando como bloque
cada semana del mes de enero, en la
que se realiz la medicin, se observ
que este parmetro no influye en lo
absoluto en el retraso para el inicio de
clases en las materias de 6to semestre.
SUMMARY
In this project I made a Completely
Randomized Design (CRD) with which it
was determined that on average
minutes of delay to begin a class of 6thcourse subjects arent equal one to each
other. It was determined that the
subject in which a further delay occurs is
the subject of Statistical Quality Control
averaging 23.7 minutes (23 minutes 42
seconds) , and the subject in which there
was less delay is Econometrics, with
average delay of 5.33 minutes (5
minutes 19 seconds) .
Instead the analysis by a Randomized
Complete Block Design (RCBD),
determinating the block as each week of
January , in which the measurement was
made , it was noted that this parameter
has not influence at all, on the delay to
the start clases on 6th semester subjects
.
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CAPTULO 1: EL PROBLEMA
1.1.Planteamiento del Problema
La puntualidad es un aspecto hoy en da tomado de mala manera como subjetivo,
puesto que ya es costumbre hablar de la hora ecuatoriana, la cualnos habla en sntesis
de que un retraso se debe tomar como algo que ocurre con regularidad en losecuatorianos. Pero esto no necesariamente ocurre siempre. Tomando en cuenta lo
antes mencionado se pretende responder la siguientes preguntas con el presente
proyecto: Se da retraso en el inicio de las clases de 6to Semestre? Y de darse, Cul es
la materia en la que se produce mayor retraso?, Cul es la materia en la que existe
menor retraso? y por ltimo Influye de alguna manera la semana en la que se realiz
la medicin en el retraso producido al inicio de clase?
1.2.Objetivos
Objetivo PrincipalDeterminar si en promedio los retrasos en minutos de las materias de 6to semestre
durante Enero de 2016 son significativamente iguales.
Objetivos Especficos
Realizar mediciones de los retrasos diarios de inicio de clases.
Calcular medias de los tratamientos acerca del retraso en cada materia.
Verificar los supuestos de normalidad, homocedasticidad e independencia de los
datos.
Determinar si influye la semana en la que se realiz la medicin para el retraso
producido al inicio de clases.
1.3. Justificacin de la Investigacin
La educacin de excelencia se consigue cuando se logra formar profesionales no en
cantidad, sino de calidad, con valores ticos, morales y capaces de realizar de manera
correcta su trabajo.
Por ello el presente trabajo ha sido realizado con la finalidad determinar en cierta
manera la puntualidad que existe entre los agentes que intervienen en el proceso
educativo (estudiantes, docentes y rea de recursos humanos).
1.4. LimitacionesEl presente proyecto se basa en un perodo de tiempo de un mes por lo que en cierto
modo se puede tomar como una muestra para inferir lo ocurrido durante el periodo
acadmico en curso, para el 6to semestre de la carrera. Pero no para inferir acerca de lo
que sucede en otros semestres de la carrera.
CAPTULO 2: MARCO TERICO
2.1. Antecedentes de la Investigacin
Anteriormente no se han realizado estudios parecidos acerca de la medicin del retrasode inicio de las clases, por lo que el presente estudio puede ser tomado como un punto
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de partida para la realizacin de futuros proyectos que tengan relacin con el tema
expuesto en la investigacin.
2.2. Fundamentos tericos
El Diseo de Experimentos (DDE)
Es un conjunto de tcnicas activas en el sentido de que no esperan que el proceso mande
las seales tiles sin que este se manipula para proporcione las informacin que se
requiere para su mejora
Es saber DDE y otras tcnicas en combinacin de conocimientos de proceso sitan al
responsable del mismo como un observador perceptivo u proactivo que es capaz de
proponer mejoras y de observar algo interesante e el proceso y en los datos donde otra
persona no ve nada.
Definicin
Es un conjunto de pruebas con el objetivo de generar datos, que al ser analizado genere
resultados que proporcione evidencias objetivas que permiten responder interrogantes
planteadas por el experimentador.
El objetivo de los mtodos estadsticos
Lograr que el proceso de generar conocimiento y aprendizaje sea lo ms eficienteposible. En este proceso, que ha demostrado ser secuencia, interactan dos fases:
Fase 1:
Teora
Modelos
Hiptesis
Conjeturas
Supuestos
Fase 2:
Realidad
Hechos
Fenmenos
Evidencia
Datos
Segn Box (1978), plantea 2 procesos:
Proceso de deduccin
Es cuando las consecuencias derivadas de la hiptesis pueden ser comparadas con los
datos
Proceso de induccin
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Es cuando las consecuencias de la hiptesis original y los datos no estn de acuerdo, por
lo que se inicia este proceso para ambir tal hiptesis.
De esta manera inicia un segundo ciclo en el cual las consecuencias de la hiptesis
modificada son comparadas con los datos viejos y obtenidos en este ciclo: esto puede
llevar a futuras modificaciones y a la obtencin de conocimiento.
Este proceso de aprendizaje puede visualizarse como un ciclo de retroalimentacin, en
el cual las discrepancias entre los datos y las consecuencias como un ciclo de
retroalimentacin, en el cual las discrepancias entre los datos H1, llevan a una hiptesis
modificada H2, y de la verificacin de esta, adems de conocimiento, se produce una
modificacin de la modificacin H3 y as sucesivamente
Historia
Su introduccin por Ronald. Fisher fue en el siglo XX en Inglaterra.
El libro The Design of Experiments (1935) influy en la investigacin agrcola, aportando
mtodos para evaluar los resultados de experimentos con muestras pequeas
Las aportaciones de Fisher van dadas por las fallas en la forma de realizar experimentos
que obstaculizaban el anlisis de resultados experimentales. Tambin proporcion
mtodos para disear experimentos con influencia simultnea de varios factores.\
Diseo Completamente al Azar y ANOVA
Muchas comparaciones, como las antes mencionadas, se hacen con base en el diseo
completamente al azar(DCA),que es el ms simple de todos los diseos que se utilizan
para comparar dos o ms tratamientos, dado que slo consideran dos fuentes de
variabilidad: los tratamientos y el error aleatorio.
Este diseo se llama completamente al azar porque todas las corridas experimentales
se realizan en orden aleatorio completo. De esta manera, si durante el estudio se hacen
en total N pruebas, stas se corren al azar, de manera que los posibles efectos
ambientales y temporales se vayan repartiendo equitativamente entre los tratamientos.
Diseo y Tratamientos:
A) Diseo balanceado:
Es cuando se utiliza el mismo nmero de repeticiones en cada tratamiento.
B) Diseo Desbalanceado:
Es cuando se utiliza distinto nmero de repeticiones en cada tratamiento.
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Modelo:
=++iANOVA
Diseo de Bloques Completamente Aleatorio (DBCA)
Factores de Bloqueo:son las variables adicionales al factor de inters que se incorporan
de manera explcita en un experimento comparativo para no sesgar la comparacin.
Fuentes de Variabilidad: son los factores que provocan poca o alta variabilidad en los
datos de estudio.
Bloque Completo: En un DBCA se llama bloque completo ya que en cada bloque se
prueban un nmero nide observaciones en cada uno de los tratamientos.
Modelo de un DBCA
= i (variable independendiente)
Fuente de Variacin(FV)
Suma de Cuadrados(SC)
Grados deLibertad (GL)
CuadradosMedios (CM) F0
Tratamientos k - 1
Error N - k
Total N - 1
=
=
=
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jbloque j (variable al independiente)ANOVA
Prueba LSD para Comparacin de Medias
1. Planteamiento de Hiptesis
H0: H1:
1=2 12
1=3 13
ki-1=ki ki-1ki
2. Definicin del nivel de significancia
= 0,05 (Valor de significancia estndar que ser tomado en cuenta para todas las
pruebas de hiptesis a realizarse)
3. Tamao de la muestra y clculos estadsticos
=, DiferenciaPoblacional LSD
DiferenciaMuestral Decisin Conclusin
1-2 1=2
1-3 13
...
ki-1-ki ki-1ki
4. Decisin estadsticaSi LSD > |Diferencia Muestral| La diferencia no es significativa es decir que las medias
comparadas sern iguales.
Fuente de Variacin(FV) Suma de Cuadrados (SC)
Grados deLibertad (GL)
CuadradosMedios (CM) F0
Tratamientos b - 1
Bloques k - 1
Error N - k
Total N - 1
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Si LSD < |Diferencia Muestral| La diferencia es significativa es decir que las medias
comparadas son diferentes
2.3. Definicin de Trminos Bsicos
Experimento:Es un cambio en las condiciones de operacin de un sistema o proceso,
que se hace con el objetivo de medir el efecto del cambio en una o varias propiedades
del producto.
Unidad experimental: Pieza o muestra que se utiliza para generar un valor que sea
representativo del resultado de la prueba.
Variable de respuesta:A travs de esta se conoce el efecto o los resultados de cada
prueba experimental
Factores controlables:Son variables de proceso o caractersticas de los materiales y los
mtodos experimentales se pueden fijar en un nivel dado.
Factores no controlables o de ruido:Son variables que no se pueden controlar durante
el experimento o la operacin normal del proceso.
Factores estudiados: Son las variables que se investigan en el experimento para
observar cmo afectan o influyen en la variable de respuesta
Niveles y tratamientos: Los diferentes valores que se asignan a cada factor estudiado en
un diseo experimental se llaman niveles. Una combinacin de niveles de todos los
factores estudiados se llama tratamiento o punto de diseo.
CAPTULO 3: MARCO METODOLGICO
3.1. Nivel de Investigacin
El proyecto se basa en dos niveles de investigacin: Exploratorio e Inferencial.
La investigacin Exploratoria es considerada como el primer acercamiento cientfico a
un problema. Como se mencion anteriormente no se han realizado investigaciones
acerca del tema propuesto por lo que este proyecto se puede considerar como el punto
de partida para ms investigaciones relacionadas con el tiempo en minutos de retraso
al iniciar las clases.
El Anlisis Inferencial comprende los mtodos y procedimientos que por medio de la
induccin determina propiedades de una poblacin estadstica, con la cual se cuenta
para el periodo determinado, por lo que en este caso la inferencia se basa en la
comprobacin o rechazo de hiptesis.
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3 2. Diseo
Para el experimento se ha realizado 2 diseos uno Completamente al Azar, para el cual
se difieren los tratamientos como las materias de 6to semestre:
Materias de 6to Semestre
Sigla Materia
SIE SIE aplicados a la Investigacin
DE Diseo de Experimentos
E Econometra
CC Control Estadstico de Calidad
MN Mtodos Numricos
Analizando ahora el diseo en Bloques Completamente al Azar, los bloques son cada
semana del mes de Enero en la que se realiz las mediciones.
Semanas del
mes de Enero1ra Semana
2da Semana
3ra Semana
4ta Semana
3.3. Poblacin y Muestra
La poblacin en este caso son todas las materias del 6to semestre de la carrera. En el
presente proyecto se toma la poblacin entera para realizar el diseo por lo que no se
ha realizado una muestra de individuos a cuales realizar las mediciones.
3.4. Tcnicas e Instrumentos de Recoleccin de Datos
La recoleccin de datos se ha realizado mediante relojes de celulares y computadoras
sincronizados satelitalmente con la zona horaria a la que pertenece el Ecuador (UTC -
05:00 Bogot, Lima, Quito). Las mediciones fueron registradas en una hoja de clculo de
Excel inmediatamente despus de realizada la medicin. Los datos recolectados en su
orden de corrido se recogen detalladamente y se pueden observar en los Anexos del
presente trabajo
3.5. Resultados
Promedios de los tratamientos
CC DE E MN SIE
Promedios 23,70 18,43 5,33 16,63 10,89
Se Observa que en promedio la hora de Control Estadstico de Calidad (CC) se produce
un retraso de 23,70 minutos (23 minutos 42 segundos). La clase de Diseo deExperimentos I (DE) muestra un retraso promedio de 18,43 minutos (18 minutos 29
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segundos). En la materia de Econometra se observa un retraso promedio de 5,33
minutos (5 minutos 19 segundos). En la materia de Mtodos Numricos (MN) se produce
un retraso promedio de 16,63 minutos (16 minutos y 38 segundos). Por ltimo se
observa que en la matera de SIE aplicados a la estadstica se produce un retraso
promedio de 10,89 minutos (10 minutos 53 segundos).
Supuestos
Prueba de Normalidad de Shapiro Wilks
1. Planteamiento de hiptesis
H0: Los datos siguen una distribucin normal
H1:Los datos no siguen una distribucin normal
2. Definicin de nivel de significancia
= 0,05
3. Tamao de la muestra y clculos estadsticos
= 14,36
n/2 = 23
i Yi Yn-i+1 S2
1 21 0 43,96
2 32 0 310,83
3 16 0 2,66
4 34 1 385,35
5 12 1 5,61
6 18 2 13,18
7 18 3 13,188 12 3 5,61
9 46 5 1000,48
10 28 6 185,79
11 22 6 58,22
12 12 6 5,61
13 22 7 58,22
14 8 7 40,57
15 23 8 74,48
16 17 10 6,92
17 25 10 113,01
18 6 12 70,05
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19 7 12 54,31
20 3 12 129,27
21 6 13 70,05
22 0 13 206,48
23 23 15 74,48
24 2 15 153,01
25 0 16 206,48
26 15 16 0,40
27 1 16 178,75
28 1 16 178,75
29 0 16 206,48
30 16 16 2,66
31 15 17 0,40
32 16 18 2,66
33 18 18 13,1834 16 18 2,66
35 23 21 74,48
36 13 22 1,88
37 16 22 2,66
38 5 23 87,79
39 6 23 70,05
40 16 23 2,66
41 7 25 54,31
42 28 28 185,79
43 13 28 1,88
44 10 32 19,09
45 10 34 19,09
46 3 46 129,27
i ai (yn-i+1-yi) *
1 0,3830 46 17,6180
2 0,2635 34 8,95903 0,2302 32 7,3664
4 0,2058 27 5,5566
5 0,1862 27 5,0274
6 0,1695 23 3,8985
7 0,1548 20 3,0960
8 0,1415 20 2,8300
9 0,1293 18 2,3274
10 0,1180 16 1,8880
11 0,1073 16 1,7168
12 0,0972 15 1,4580
13 0,0876 11 0,9636
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14 0,0783 11 0,8613
15 0,0694 10 0,6940
16 0,0607 7 0,4249
17 0,0522 6 0,3132
18 0,0439 4 0,1756
19 0,0357 4 0,1428
20 0,0278 4 0,1111
21 0,0197 3 0,0591
22 0,0118 3 0,0354
23 0,0039 0 0,0000
65,5231
0,9493
0,887
4. Decisin Estadstica
Como el valor calculado de W (0,9493) es mayor que su valor tabulado (0,8870) no serechaza H0por lo que se puede decir que los datos si presentan normalidad, con 5% de
significancia.
Prueba de Varianzas Constantes de Bartlett
1. Planteamiento de hiptesis
H0: La varianza de los tratamientos es constante
H1:La varianza de los tratamientos no es constante
2. Definicin de nivel de significancia
= 0,05
3. Tamao de la muestra y clculos estadsticos
CC DE E MN SIEPromedios 23,7 18,4285714 5,33333333 16,625 10,8888889
= +
=
= = =
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Suma 237 129 64 133 98
Var. 121,788889 40,2857143 49,8787879 8,55357143 57,6111111
Desv. Est. 11,0358003 6,34710283 7,06249162 2,92464894 7,59019836
ni 10 7 12 8 9
(ni-1)-1 0,11111111 0,16666667 0,09090909 0,14285714 0,125
(n-k)-1= 0,02439024
n = 46
k = 5
58,7132888
0,7624
0,0844
4. Decisin Estadstica
Como el valor calculado de b (0,7623) es mayor que el valor tabulado bk (0,0844) no se
rechaza H0y se puede decir que los tratamientos presentan varianzas constantes entres, con 5% de significancia.
Prueba de Independencia de Datos de Durbin Watson
1. Planteamiento de hiptesis
H0: Los datos son independientes
H1:Los datos no son independientes
2. Definicin de nivel de significancia
= 0,05
3. Tamao de la muestra y clculos estadsticos
=
=
= [12(5)] =
, , , , 5 = (5, , , 5) =
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Factor Yi CC 21 23,70 -2,70 7,29
CC 32 23,70 8,30 121 68,89
CC 16 23,70 -7,70 256 59,29
CC 34 23,70 10,30 324 106,09
CC 12 23,70 -11,70 484 136,89
CC 18 23,70 -5,70 36 32,49
CC 18 23,70 -5,70 0 32,49
CC 12 23,70 -11,70 36 136,89
CC 46 23,70 22,30 1156 497,29
CC 28 23,70 4,30 324 18,49
DE 22 18,43 3,57 0,53081633 12,76
DE 12 18,43 -6,43 100 41,33
DE 22 18,43 3,57 100 12,76DE 8 18,43 -10,43 196 108,76
DE 23 18,43 4,57 225 20,90
DE 17 18,43 -1,43 36 2,04
DE 25 18,43 6,57 64 43,18
E 6 5,33 0,67 34,8662132 0,44
E 7 5,33 1,67 1 2,78
E 3 5,33 -2,33 16 5,44
E 6 5,33 0,67 9 0,44
E 0 5,33 -5,33 36 28,44
E 23 5,33 17,67 529 312,11
E 2 5,33 -3,33 441 11,11
E 0 5,33 -5,33 4 28,44
E 15 5,33 9,67 225 93,44
E 1 5,33 -4,33 196 18,78
E 1 5,33 -4,33 0 18,78
E 0 5,33 -5,33 1 28,44
MN 16 16,63 -0,63 22,1684028 0,39
MN 15 16,63 -1,63 1 2,64
MN 16 16,63 -0,63 1 0,39
MN 18 16,63 1,38 4 1,89
MN 16 16,63 -0,63 4 0,39
MN 23 16,63 6,38 49 40,64
MN 13 16,63 -3,63 100 13,14
MN 16 16,63 -0,63 9 0,39
SIE 5 10,89 -5,89 27,7085262 34,68
SIE 6 10,89 -4,89 1 23,90
SIE 16 10,89 5,11 100 26,12
SIE 7 10,89 -3,89 81 15,12
SIE 28 10,89 17,11 441 292,79SIE 13 10,89 2,11 225 4,46
=
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SIE 10 10,89 -0,89 9 0,79
SIE 10 10,89 -0,89 0 0,79
SIE 3 10,89 -7,89 49 62,23
2,5237
dl = 1,29
dv = 1,78
4. Decisin Estadstica
Al 5% de significancia, como el valor de d (2,5237) es mayor que el valor de dv (1,78) nose rechaza H0y se puede decir que los datos son independientes.
Diseo Completamente al Azar
Materias
CC DE E MN SIE
21 22 6 16 5
32 12 7 15 6
16 22 3 16 16
34 8 6 18 7
12 23 0 16 28
18 17 23 23 13
18 25 2 13 10
12 0 16 10
46 15 3
28 1
1
0
1. Planteamiento de hiptesis
H0: CC=DE=E=MN=SIE=
H1:Al menos un promedio es diferente a los dems
2.
Definicin de nivel de significancia
= ( ) () =
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19/26
= 0,05
3. Tamao de la muestra y clculos estadsticos
CC DE E MN SIEni 10 7 12 8 9
ANOVA
FV SC GL CM Fc
Tratamientos 2115,4726 4 528,8681 9,0076
Errores 2407,2448 41 58,7133
Total 4522,7174 45
Ft = 2,5999
4. Decisin Estadstica
Al 5% de significancia, se rechaza H0por lo que se puede decir que entre los promedios
del retraso al iniciar clases en las materias de 6to semestre, hay por lo menos una que
es distinto de las dems por lo que se sugiere realizar una prueba de comparacin de
medias LSD.
Prueba LSD de Comparacin de Medias
1. Planteamiento de hiptesis
H0: H1:
CC=DE CCDE
CC=E CCE
CC=MN CCMN
CC=SIE CCSIE
DE=E DEE
DE=MN DEMNDE=SIE DESIE
E=MN EMN
E=SIE ESIE
MN=SIE MNSIE
2. Definicin del nivel de significancia
= 0,05
3. Tamao de la muera y clculos estadsticos
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20/26
n = 46
k = 5
t(alfa/2; n-k)= 2,02
CC DE E MN SIEni 10 7 12 8 9
i 23,70 18,43 5,33 16,63 10,89
=, DiferenciaPoblacional LSD
DiferenciaMuestral Decisin Conclusin
CC-DE 7,63 5,27NoSignificativa CC=DE
CC-E 6,63 18,37 Significativa CCE
CC-MN 7,34 7,08
No
Significativa CC=MN
CC-SIE 7,11 12,81 Significativa CCSIE
DE-E 7,36 13,10 Significativa DEE
DE-MN 8,01 1,80
No
Significativa DE=MN
DE-SIE 7,80 7,54
No
Significativa DE=SIE
E-MN 7,06 11,29 Significativa EMN
E-SIE 6,82 5,56
No
Significativa E=SIE
MN-SIE 7,52 5,74
No
Significativa MN=SIE
4. Decisin estadstica
Con 95% de confianza se puede decir que los promedios de retraso para iniciar clases de
los pares de medias CC y DE, CC y MN, DE y MN, DE y SIE, E y SIE, MN y SIE son
significativamente iguales, mientras que los pares de medias CC y E, CC y SIE, DE y E, E y
MN, no son significativamente iguales.
Diseo en Bloques Completamente al Azar
Se tiene los tratamientos antes mencionados ordenados por semana, ya que en este
caso se decide tomar cada bloque como cada semana en la que se realizaron las
mediciones:
TratamientosSemana CC DE E MN SIE
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21/26
1
21 22 6 16 5
32 7 15
16 3
2
34 12 6 16 6
12 22 0 18 16
23 7
3
18 8 2 16 28
18 23 0 23 13
12 15 10
4
46 17 1 13 10
28 25 1 16 3
0
Entonces para obtener una tabla que podamos utilizar procedemos a sumar las horas
de retraso para iniciar clases, segn la semana:
Tratamientos
Semana CC DE E MN SIE
1 69 22 16 31 5
2 46 34 29 34 29
3 48 31 17 39 51
4 74 42 2 29 13
Ahora ya podemos realizar el ANOVA, teniendo en cuenta que la decisin de los
tratamientos ser el mismo obtenido para el ANOVA de DCA, puesto que solamente es
la suma de los valores. Y comparando mediante una prueba LSD los resultados sern los
mismos. As que en el siguiente ANOVA se procede solo a observar lo sucedido con los
bloques.
1. Planteamiento de hiptesis
H0: 1=2=3=4=
H1:Al menos un promedio es diferente a los dems
2. Definicin de nivel de significancia
= 0,05
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CONCLUSIONES
Se concluye que la materia en la que se produce un mayor retraso es la materia
de Control Estadstico de Calidad con un promedio de 23,7 minutos (23 minutos
42 segundos), y la materia en la que se produce menor retraso es Econometra
con un retraso promedio de 5,33 minutos (5 minutos 19 segundos). Se observa que se cumplen los supuestos de Normalidad, Homocedasticidad e
Independencia de los datos.
Se determina que todos los promedios de los retrasos en minutos del inicio de
clases en las materias de 6to semestre no son iguales entre s. Pero los pares de
medias de CC y DE, CC y MN, DE y MN, DE y SIE, E y SIE, MN y SIE son
significativamente iguales cada uno de ellos, mientras que los pares de medias
CC y E, CC y SIE, DE y E, E y MN, no son significativamente iguales.
Para finalizar se determina que en promedio los retrasos de todas las materias
por semana son significativamente iguales entre s. Por lo que se puede decir quelas semanas en que se toman las mediciones no influyen en el retraso del
comienzo de las clases de las materias de 6to semestre.
RECOMENDACIONES
Se recomienda tomar como punto de partida la presente investigacin para
futuros anlisis a mayor escala y con mayor relevancia
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BIBLIOGRAFA
Humberto Gutirrez y Romn de la Vara (2008), ANLISIS Y DISEO DE
EXPERIMENTOS, Editorial: McGraw-HillSegunda Edicin.
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ANEXOS
Anexo 1
Orden de Corrido de las mediciones, segn la semana, el da y la materia.
Semana Observacin DaTiempo de
Retraso Materia
1 1 04/01/2016 5 SIE
1 2 04/01/2016 22 DE
1 3 04/01/2016 16 MN
1 4 05/01/2016 --* DE
1 5 05/01/2016 6 E
1 6 05/01/2016 -- SIE
1 7 06/01/2016 21 CC
1 8 06/01/2016 7 E
1 9 06/01/2016 15 MN
1 10 07/01/2016 32 CC
1 11 07/01/2016 3 E
1 12 08/01/2016 -- SIE
1 13 08/01/2016 16 CC
2 14 11/01/2016 6 SIE
2 15 11/01/2016 12 DE
2 16 11/01/2016 16 MN
2 17 12/01/2016 22 DE
2 18 12/01/2016 6 E
2 19 12/01/2016 16 SIE
2 20 13/01/2016 -- CC
2 21 13/01/2016 0 E
2 22 13/01/2016 18 MN
2 23 14/01/2016 34 CC
2 24 14/01/2016 23 E
2 25 15/01/2016 7 SIE
2 26 15/01/2016 12 CC
3 27 18/01/2016 28 SIE
3 28 18/01/2016 8 DE3 29 18/01/2016 16 MN
3 30 19/01/2016 23 DE
3 31 19/01/2016 2 E
3 32 19/01/2016 13 SIE
3 33 20/01/2016 18 CC
3 34 20/01/2016 0 E
3 35 20/01/2016 23 MN
3 36 21/01/2016 18 CC
3 37 21/01/2016 15 E
3 38 22/01/2016 10 SIE
7/24/2019 DCA y DBCA acerca del retraso de los profesores de la ESPOCH FC EFM CIEI 6to semestre
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3 39 22/01/2016 12 CC
4 40 25/01/2016 10 SIE
4 41 25/01/2016 17 DE
4 42 25/01/2016 13 MN
4 43 26/01/2016 25 DE
4 44 26/01/2016 1 E
4 45 26/01/2016 -- SIE
4 46 27/01/2016 46 CC
4 47 27/01/2016 1 E
4 48 27/01/2016 16 MN
4 49 28/01/2016 28 CC
4 50 28/01/2016 0 E
4 51 29/01/2016 3 SIE
4 52 29/01/2016 -- CC
* El smbolo significa que es da no hubo clases y esas mediciones no son tomadas en cuenta