Minitap

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1. Descripción de cómo se obtuvieron los datos

El presente fue dividido en dos, a fin de obtener los datos muestra de una población de 35 personas, 17 encuestas fueron obtenidas en el trabajo, mediante el envío de la encuesta vía correo electrónico a 17 compañeros de trabajo. Las restantes 18 encuestas se obtuvieron aplicando dicha encuesta a personas que laboran en el hospital “clínica 8 delseguro social”. Una vez recopilada la información se procedió a reunirla en un solo archivo electrónico para su análisis.

2. Descripción del método de análisis

16. ¿Los hombres y las mujeres llevan consigo diferentes cantidades de cambio?

Debido a que para conocer la cantidad de cambio que llevan hombres y mujeres; es necesario analizar el promedio de cambio de cada género. Razón por lacual utilizamos el análisis de la comparación de las medias de ambos. A continuación se muestran los resultados obtenidos en Minitab (1 = mujeres, 2 = hombres)

Two-Sample T-Test and CI: Monedas. Género

Two-sample T for Monedas

Género N Mean StDev SE Mean
1 16 21,3 12,4 3,1
2 19 22,89 9,54 2,2

Difference = mu (1) - mu (2)
Estimate for difference:-1,58224
95% CI for difference: (-9,35279. 6,18831)
T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = -0,42 P-Value = 0,679 DF = 27

La hipótesis nula señala que la diferencia de medias es cero, contra la hipótesis alternativa que señala que no son iguales o que son diferentes. Debido a que el valor de P-value es mayor a 0.05, la hipótesis nula se acepta, esto es las medias en cuanto al cambioentre hombre y mujeres es prácticamente la misma cantidad. A continuación se muestra gráficamente los resultados:

[pic]

17. ¿hay relación entre la práctica de ejercicio y el número de horas trabajadas por semana?

Debido a que relaciona dos variables, es necesario utilizar el análisis de regresión para saber si existe relación alguna entre estas.

Regression Analysis: Ejercicio 20min.versus Trabaja (si, no,

The regression equation is
Ejercicio 20min. X 2 veces sema = 0,270
+ 0,00324 Trabaja (si, no, cuantas hrs. X

Predictor Coef SE Coef T P
Constant 0,2699 0,1868 1,44 0,158
Trabaja (si, no, cuantas hrs. X 0,003240 0,004151 0,78 0,441

S = 0,499930 R-Sq = 1,8%R-Sq(adj) = 0,0%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P
Regression 1 0,1523 0,1523 0,61 0,441
Residual Error 33 8,2477 0,2499
Total 34 8,4000

Una vez obtenidos los valores en Minitab y observando los valores de P, podemos llegar a la conclusión de que no existe relación alguna entre las dos variables en análisis, en ambos casos losrespectivos valores de P son mayores a 0.05, lo que denota la inexistencia de relación alguna. Como se puede observar en los gráficos la distribución de los puntos respecto a la recta son dispersos lo cual refuerza nuestro análisis anterior:

[pic]

18. ¿Los hombre y las mujeres ven la TV el mismo número de horas?

Debido a que para conocer la cantidad de horas de TV que ven hombres ymujeres; es necesario analizar el promedio por cada género. Razón por la cual utilizamos el análisis de la comparación de las medias de ambos. A continuación se muestran los resultados obtenidos en Minitab (1 = mujeres, 2 = hombres):

Two-Sample T-Test and CI: N. de hrs. Que ve TV x dia. Género

Two-sample T for N. de hrs. Que ve TV x dia

Género N Mean StDev SE Mean
1 16 3,94 2,350,59
2 19 7,37 6,10 1,4

Difference = mu (1) - mu (2)
Estimate for difference: -3,43092
95% CI for difference: (-6,56497. -0,29687)
T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = -2,26 P-Value = 0,033 DF = 24

La hipótesis nula señala que la diferencia de medias es cero, contra la hipótesis alternativa que señala que no son iguales o que son diferentes. Debido a...
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