diseño completamente aleatorio (dca)

UNIVERSIDAD NACIONAL SANTIAGO ANTÚNEZ DE MAYOLO FCA

I. INTRODUCCIÓN

El Perú cuenta con una fuerte presencia del agro en la vida económica y productiva de país. Según cifras estimadas del INEI, en el año 2006 la participación del sector agropecuario sobre el PBI alcanzó el 8.3%. El sector agropecuario involucra al 31.6% (8.1 millones de habitantes) de la población nacional vive del campo, y que el sector agricultura emplea al 31.2% (2.8 millones de personas) del total de la Población Económicamente Activa (PEA) ocupada nacional.

En el Perú coexisten diversas estructuras empresariales relacionadas al agro como cooperativas, comunidades campesinas, pequeños y medianos productores con formas de pensar distintas que requieren un ente conductor de la política nacional agraria.

En el presente trabajo detallaremos el estudio realizado en el departamento de Ancash al NÚMERO DE PRODUCTORES AGROPECUARIOS INDIVIDUALES, POR TAMAÑO DE LAS UNIDADES AGROPECUARIAS, SEGÚN PROVINCIA Y PROFESIÓN U OFICIO.

La exportación en nuestro país presenta mayor demanda, para lo cual es importante conocer el oficio del agro productor, de esta manera se podrá mejorar la calidad de los cultivos para la exportación. Siendo entonces este nuestro problema, analizaremos la metodología de estudio planteando una hipótesis que nos muestre si hay diferencia significativa entre las diferentes profesiones u oficios, así como también en todas las provincias de la región Ancash.

Mediante un análisis estadístico podemos aproximar un resultado a la hipótesis planteada como lo mostraremos a continuación.

ESTADÍSTICA APLICADA A LA INGENIERÍA AGRÍCOLA Página 1


II. ANTECEDENTES DE LA INVESTIGACIÓN El III Censo Nacional Agropecuario de 1994 constituye una fuente de información sin equivalente, el cual permite tener una visión adecuada de la situación del sector agropecuario y realizar investigaciones de apoyo a la toma de decisiones de entidades públicas, privadas e internacionales que trabajan en procura del desarrollo del país. Las actividades agropecuarias, más que otras, dependen estrechamente del territorio en el cual se desarrollan. Por eso, una política adecuada de ordenamiento territorial no puede definirse sin tomar en cuenta la diversidad espacial de estas actividades y de las características de la población que las conduce. El presente estudio propone así una evaluación del territorio peruano y de sus transformaciones mediante un análisis de su estructura productiva, del uso del suelo, de las condiciones de producción y de la estructura demográfica de la población. Es oportuno resaltar el uso de la tecnología de la cartografía asistida por computadora y el tratamiento espacial de los datos estadísticos bajo soporte informático, lo cual fue posible gracias a la colaboración de ambas instituciones en el marco de un convenio de cooperación científica.

1. UBICACIÓN DEL PROYECTO:



2. UBICACIÓN GEOGRAFICA:Situado en la parte central y occidental del país. Limita con el océano Pacífico al oeste, al norte con el departamento de la Libertad, al este con Huánuco y al sur con Lima. Abarca gran parte de la costa norte en su parte occidental y una gran sección de la cordillera de los Andes. Teniendo las siguientes características de ubicación:

ALTITUD : mínima: 4 msnm (Chimbote) máxima: 3910 msnm (Shilla)

EXTENSIÓN : 35459 km2

3. CLIMA Y VEGETACIÓN:

El departamento de Ancash comprende tanto una franja costera, poco accidentada, como los más altos nevados del Perú - el Huascarán (6768 msnm).

En las zonas altas de la sierra de Ancash, el relieve es abrupto. Los andes se dividen en dos cadenas de montañas llamadas cordillera blanca y cordillera negra. Dichas cordilleras forman el Callejón de Huaylas (aproximadamente 110 km de longitud), por el cual discurre el río Santa que se abre paso por los andes a través del Cañón del Pato y desemboca, finalmente, en el océano pacífico. Hacia el este complementa la figura, el Callejón de Conchucos.

La ciudad de Huaraz posee un clima semiseco y semifrío, con una temperatura media máxima de 23,9°C (75,0 ºF) y una mínima de 7,1°C (44,8 ºF). La temporada de lluvias se da entre los meses de octubre y marzo.

III. MARCO TEORICO:

A. población:Es el conjunto de todos los individuos (objetos, personas, eventos, etc.) en los que se desea estudiar el fenómeno. Los individuos pueden ser personas, objetos o acontecimientos.

B. muestras:

El investigador no trabaja con todos los elementos de la población que estudia sino sólo con una parte o fracción de ella; a veces, porque es muy grande y no es fácil abarcarla en su totalidad. por ello, se elige una muestra representativa y los


http://es.wikipedia.org/wiki/Cordillera_de_los_Andes

http://es.wikipedia.org/wiki/Departamento_de_Lima

http://es.wikipedia.org/wiki/Departamento_de_Hu%C3%A1nuco

http://es.wikipedia.org/wiki/Departamento_de_la_Libertad

http://es.wikipedia.org/wiki/Oc%C3%A9ano_Pac%C3%ADfico


datos obtenidos en ella se utilizan para realizar pronósticos en poblaciones futuras de las mismas características.

Cada estudio tiene un tamaño muestral idóneo, que permite comprobar lo que se pretende con la seguridad y precisión fijadas por el investigador.

C. tipos de muestreos:

muestreo aleatorio simple:

Si un tamaño de muestra n es seleccionado de una población de tamaño n de tal manera que cada muestra posible tiene la misma probabilidad de ser seleccionada, el procedimiento de muestreo se denomina muestreo aleatorio simple (m.a.s). a la muestra así obtenida se le llama muestra aleatoria simple (m.a.s.).

muestreo aleatorio sistemático:

El empleo de muestras sistemáticas consiste en una variante del anterior tipo de muestreo. Primero se calcula ‘i’ (frecuencia de los casos) mediante la fórmula i= n/n. Después se elige un número menor o igual que i, es decir, que cumpla la condición: 1#a#i. Por último se seleccionan los números en la tabla de número aleatorios, que serán: a, a+i, a+2i, a +3i, etc.

Un peligro de este método es el que se den periodicidades en la población que anulen la representatividad de la muestra.

Muestreo estratificado:

Este muestreo se utiliza cuando la población está constituida en estratos o conjuntos de la población homogéneos con respecto a la característica que se estudia. Dentro de cada estrato se puede aplicar el muestreo aleatorio o sistemático. Consiste en subdividir la población en subgrupos o estratos con arreglo a la/s característica/s que se consideren y en elegir la muestra de modo que estén representados los diferentes estratos.

Muestreo por cuotas:

El sistema de cuotas consiste en fijar unas “cuotas”. Cada cuota consiste en un número de elementos que reúnen unas determinadas condiciones. La selección de las “cuotas” suele hacerse mediante “rutas” o “itinerarios”. En este procedimiento se parte de una muestra estratificada cuyas proporciones debe



conservar el investigador, pero cada uno de los casos queda a su arbitrio elegirlos.

Proporción:La proporción de un dato estadístico es el número de veces que se presenta ese dato respecto al total de datos. Se conoce también como frecuencia relativa y es uno de los parámetros de cálculo más sencillo. Tiene la ventaja de que puede calcularse para variables cualitativas.

error: Debe conservarse en un 8% con un nivel de confianza de 95%.

Nivel de significancia: Es la probabilidad de rechazar una hipótesis nula o verdadera.

Análisis de varianza: es un procedimiento aritmético y estadístico mediante el cual la variación total de un conjunto de datos se divide en dos o más componentes independientes, y a cada uno de los cuales se les puede atribuir una causa diferente de variación.

IV. OBJETIVOS:

Objetivo general:

Determinar el número de agropecuarios individuales por tamaño de las unidades agropecuarias, según provincia y profesión u oficio.

Objetivo específico:

Determinar el tamaño de toda la muestra de acuerdo al III censo nacional agropecuario de 1994, en la región Ancash.

Determinar la cantidad de agropecuarios que tengan alguna profesión u oficio y las ventajas o desventajas que puede tener este estudio preliminar.

Clasificar las unidades agropecuarias de acuerdo a la cantidad de tierra que posean, y también si no las poseen.

V. VARIABLE:

Productores agropecuarios, según profesión u oficio. Esta variable es Cualitativa Nominal.

VI. JUSTIFICACION



En el presente trabajo de asumieron datos para poder diseñar nuestra muestra y estos son:

Como las variables con cualitativas y considerando los valores para un diseño de muestra máxima tomamos los siguientes valores:

Probabilidad de éxito: P = 0.5 Probabilidad de fracaso: q =0.5

VII. HIPOTESIS:

Ho: No existe diferencias significativas entre las profesiones u oficios de los agropecuarios.No hay diferencias significativas entre las profesiones u oficios de las provincias de la región Ancash.

H1: si existe diferencias significativas entre las profesiones u oficios de los agropecuarios.Si hay diferencias significativas entre las profesiones u oficios de las provincias de la región Ancash.

VIII. MATERIALES Y METODOS:

I. PROCESAMIENTO DE DATOS:



I.1.CALCULO DE TAMAÑO DE MUESTRA:

Se aplicara el diseño de muestra con variable cualitativa.

n=¿¿

Donde :

N = 113761 P = 0.5 q =0.5 n= 20786 Asumiendo α = 0.05

Z1−∝

2

=1.96

20786=¿¿

e=0.0068

Corrección de la muestra:

n= no

1+noN

= 20786

1+20786

113761

=17574.79

n =17575 personas a encuestar

APLICACIÓN DE DISEÑOS EXPERIMENTALES COMLETAMENTE ALEATORIO POR BLOQUES



provincia

profesión u oficioprofesion

alestécnicos de nivel medio

técnicos de mando medio

comerciantes

sin profesión u oficio

no especializad

o

total

Huaraz 110 123 126 269 1143 837 2608Aija 66 90 50 27 194 417 844Antonio Raimondi 141 42 69 53 205 260 770Asunción 13 32 10 20 255 229 559Bolognesi 104 90 89 103 301 248 935Carhuaz 71 82 53 103 739 277 1325Carlos f. Fitzcarral 40 52 45 25 64 61 287Casma 53 35 21 30 73 30 242Corongo 28 29 32 18 231 99 437Huari 182 131 128 203 1348 491 2483Huarmey 51 22 19 25 79 53 249Huaylas 122 94 69 111 890 550 1836Mariscal Luzuriaga 58 78 60 34 1062 357 1649Ocros 38 19 31 40 227 58 413Pallasca 82 37 50 64 458 177 868Pomabamba 63 123 33 26 359 141 745Recuay 50 38 37 95 597 414 1231Santa 138 68 62 88 303 398 1057Sihuas 45 49 61 37 502 136 830Yungay 51 120 93 123 681 350 1418total 1506 1354 1138 1494 9711 5583 20786

Numero de datos:

b = 20

t = 6

Hipótesis:

Ho: Tj = 0 ; Bi = 0H1: Tj ≠ 0 ; Bi ≠ 0



Nivel de Significancia:

α =0.05

Función Pivotal:

Bloque: F.P.⇒ b -1 y t(n-1) g.l. Fo = 1.697

Tratamiento: F.P.⇒ t-1 y t(n-1) g.l. Fo = 2.27

Cálculos:

a) Total de datos:

T=∑n=1

t

∑j=1

n

y ij

T=20786

b) Factor de corrección

MYY=FC= T 2

n×t

MYY=FC=10341204

c) Suma de cuadrados totales:

∑ y2=∑i=1

t

∑j=1

n

y2ij

∑ y2=10341204

d) Para los tratamientos:

TYY=∑j=1

tT j2

b−FC

TYY=3054610.47



e) Para los bloques:

BYY=∑i=1

tB i2

t−FC

BYY=1484480.37

f) Para el error:

EYY=∑ y2−FC−TYY

EYY=2201631.53

CUADRO ANVA:

F. de V. G.L SC SM FeMedia 1 10341204 --- ---

Tratamiento 5 3054610.47 610922.09 26.36

bloques 19 1484480.37 78130.55 3.37Error 95 2201631.53 23175.07 ---Total 120 10341204 --- ---

CONCLUCIONES:

Tratamientos: como Fe>F0, rechazamos T0=0 y aceptamos T0≠0, por lo tanto hay diferencia significativa entre los productores agropecuarios según su profesión u oficio, siendo la mayoría de los encuestados los productores no especializados.

Bloques: como Fe>F0, rechazamos T0=0 y aceptamos T0≠0, por lo tanto hay diferencia significativa entre las las provincias en cantidad de productores siendo la provincia de Huaraz que presenta mayores agricultores encuestados

Los estudiantes de ingeniería agrícola de la universidad nacional SANTIAGO ANTÚNEZ DE MAYOLO realizaron un estudio, sobre la producción en tn/año y se asignó ciertos



cultivos cuya producción es menor a nivel nacional. Considerando un periodo del 2006-2012. Se quiere estimar si hay diferencia en la producción de estos cultivos en el periodo mencionado.

Los datos se muestran en la siguiente tabla:

1 2 3 4 5 62006-2007

2007-2008

2008-2009

2009-2010 2010-2011

2011-2012

TOTAL

achita o kiwicha 1993 942 1500 1945 1085 2036 9501ajo 5198 5303 7168 6313 5668 7571 37221cañihua o cañahua 6491 6568 5949 6604 6768 7006 39386marigold 6547 5717 987 643 376 1015 15285mashua o izaño 6586 6218 5610 5234 5113 5084 33845chocho o tarhui 8466 8726 7580 8044 9362 9967 52145frijol de palo 2093 2734 2790 3020 1676 1821 14134frijol loctao 181 24 13 595 70 119 1002garvanzo 1480 1137 1360 2068 992 1025 8062lenteja 4340 3605 3911 3946 4200 2675 22677pallar 4138 2566 4457 5988 5380 5876 28405zarandaja 758 1035 1958 3118 1858 1771 10498soya 1464 1545 1676 1924 1548 1442 9599tomate 4781 4598 4975 5224 5456 4653 29687

Realizar un cuadro ANVA, con un nivel de significancia de 95%.

Solución:

El tratamiento a realizar corresponde al diseño completamente aleatorio donde los tratamientos son los diferentes tipos de cultivos y las réplicas son los años.

CUADRO ANVA

fuente de variación

grados de libertad

suma de cuadrados

cuadrados medios

Fe Fo

media 1 1154752783 - -



tratamientos 13 477859224 36758401,9 37,479284 1,8783error 70 68653609,5 980765,85 -total 84 1701265617 - -

II. CONCLUSIÓN:

De acuerdo al cuadro ANVA el Fe = 37,479284 ˃ Fo = 1,8783, entonces rechazamos la hipótesis Ho y se acepta la hipótesis H1, debido a que hay diferencia significativa entre los tratamientos (tipos de cultivos), siendo el chocho o tarhui el mejor.


diseño completamente aleatorio (dca)

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