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Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 1
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 2
UNIVERSIDAD MICHOACANA DE SAN
NICOLAS DE HIDALGO
FACULTAD DE INGENIERIA QUIMICA
CONTROL ESTADISTICO DE PROCESOS
PROYECTO INTEGRADOR
TEMA
ESTADISTICA DE FUMADORES
PROFESOR
Dr. MARCO ANTONIO MARTINEZ CINCO
PRESENTAN
GUEVARA HERNANDEZ VIOLETA DANAY
JAIMEZ JIMENEZ ERENDIRA
PIEDRA NAJERA PERLA YANET
MODULO:4 SECCION:02
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 3
INTRODUCCION
La estadística descriptiva es una gran parte de la estadística que se dedica a
recolectar, ordenar, analizar y representar un conjunto de datos, con el fin de describir
apropiadamente las características de este. Este análisis es muy básico. Aunque hay
tendencia a generalizar a toda la población, las primeras conclusiones obtenidas tras
un análisis descriptivo, es un estudio calculando una serie de medidas de tendencia
central, para ver en qué medida los datos se agrupan o dispersan en torno a un valor
central. Esto es lo que podría ser un concepto aproximado.
La Estadística es la ciencia que se encarga de recolectar datos de una población o
muestra. Los conceptos estadísticos se han trabajado intuitivamente desde la
antigüedad, las primeras culturas recopilaban datos poblacionales por medio de censos
como los realizados Egipto y por Moisés (según consta la Biblia) y el empadronamiento
que fue efectuado por los romanos en Judea, solo a partir del siglo pasado Adolfo
Quítele (1796-1874) creo diferentes métodos para realizar observaciones con el fin de
determinar el tipo de datos que regulan algunos fenómenos.
Población estadística, en estadística, también llamada universo o colectivo, es el
conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan unas de las
observaciones. Población (‘populación’) es el conjunto sobre el que estamos
interesados en obtener conclusiones (hacer inferencia). Normalmente es demasiado
grande para poder abarcarlo.
En estadística un estadístico (Maestral) es una medida cuantitativa, derivada de un
conjunto de datos de una muestra, con el objetivo de estimar o inferir características de
una población modelo estadístico.
La siguiente lista en orden cronológico para su estudio, recopila conceptos básicos con
los que, todo aquel que se pretenda iniciar en las técnicas Estadísticas, debería estar
familiarizado.
Probabilidad
Definición de Estadística
Definición de Descriptiva
Población
Estadístico
Frecuencia Estadística
Media
Mediana
Desviación estándar
Varianza
Varianza con probabilidad
Moda
Tabla de frecuencias
Análisis de frecuencia acumulada
Histograma
Estadística Inferencial
Encuesta
Error estadístico
Variable aleatoria
Variable estadística
Análisis de series temporales
Censo
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 4
Combinatoria
Diseño experimental
Distribución binomial
Distribución normal
Distribución t
Grados de libertad
Muestreo
Muestra
Parámetro estadístico
Prueba de χ²
Regresión estadística
Rango
La probabilidad es un método mediante el cual se obtiene la frecuencia de un suceso
determinado mediante la realización de un experimento aleatorio, del que se conocen
todos los resultados posibles, bajo condiciones suficientemente estables. La teoría de
la probabilidad se usa extensamente en áreas como la estadística, la física,
la matemática, las ciencias y la filosofía para sacar conclusiones sobre la probabilidad
discreta de sucesos potenciales y la mecánica subyacente discreta de sistemas
complejos.
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 5
OBJETIVO:
Realizar encuestas así como estudios de estadística descriptiva para conocer el
comportamiento de las variables que se mencionaran en el siguiente proyecto. Así
como también reforzar el conocimiento aprendido en las aulas de la institución.
Justificación:
Es motivo de este proyecto es debido a que nos percatamos que en los últimos años
pese a la publicidad enviada por el sector salud en las cajas de los cigarrillos no se ha
logrado disminuir en gran proporción el consumo de este. Es por ello que decidimos
realizar una investigación de campo de la cual se abundaran detalles en cada una de
las actividades propuestas en este proyecto.
Tras generar el análisis correspondiente de dichas variables se dará una pequeña
conclusión en donde se explicara como varia y como ha sido el comportamiento de
nuestra muestras, así como también algunas sugerencias para solucionar el problema.
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 6
ACTIVIDAD 1
1. Formación de equipos máximo 5 personas. Entregar documento de
coevaluación.
2. Resaltar la problemática a estudiar en función de los beneficios que aportaría
resolver esta situación. (¿Por qué es importante que la situación se resuelva?
¿Cómo se comporta la variable de interés actualmente?)
3. Delimitar el alcance del estudio.
4. Plantear objetivos congruentes con la delimitación y alcance de la situación.
5. Seleccionar y describir brevemente una lista de variables factibles a observar
(que se tenga control y se pueda recolectar información de ellas) que describan
la problemática de interés. Se requiere una variable de tipo cuantitativo como
variable principal. Además que se identifiquen al menos 4 variables más, de las
cuales dos de ellas deberán de ser de tipo cualitativo (el resto de las variables
deberá de ser de tipo cuantitativo).
6. Hacer una clasificación de las variables de acuerdo a los siguientes criterios:
a. La escala de medición en la cual serán utilizadas.
b. Las fuentes de donde se obtienen los datos de la muestra, así como los
medios para obtenerlas (Internet, libros, revistas, Instituciones, etc.)
c. Una explicación breve concisa de la justificación por la que las variables se
consideran relevantes para el modelo.
d. Un diagrama que describa las relaciones entre las variables.
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 7
=Desarrollo=
1.-Formación de equipos máximo 5 personas. Entregar documento de
coevaluación.
Coevaluación:
Porcentaje
Honestidad 20% Capacidad de control 20% Capacidad de planeación 20% Motivación 20% Capacidad de compartir información
20%
2.- Resaltar la problemática a estudiar en función de los beneficios que aportaría
resolver esta situación. (¿Por qué es importante que la situación se resuelva?
¿Cómo se comporta la variable de interés actualmente?)
Problemática:
Salud publica
Beneficios:
Otorgar una base de datos para que los usuarios conozcan la problemática que
existe actualmente con respecto al consumo del tabaco (cigarrillos).
3.- Delimitar el alcance del estudio.
Alcance: Local
4.-Plantear objetivos congruentes con la delimitación y alcance de la situación.
Objetivos:
Conocer, investigar y resaltar cual es índice de fumadores en una cierta cantidad de
población ubicada en la colonia jardines de Guadalupe. Morelia. Mich.
Así como conocer el consumo máximo de cigarrillos que fuman semanalmente y las
marcas más consumidas.
Justificación:
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 8
La elaboración y elección de este tema fue debido a la problemática en sector salud
que representa a nivel global. Esperando poder obtener una buena solución para este.
Considerando el objeto de estudio como un cierto número de la población de la
colonia jardines de Guadalupe, nos inquietó conocer la cantidad de fumadores en una
pequeña población, considerando que es un problema de salud pública.
5.- Seleccionar y describir brevemente una lista de variables factibles a observar
(que se tenga control y se pueda recolectar información de ellas) que describan
la problemática de interés. Se requiere una variable de tipo cuantitativo como
variable principal. Además que se identifiquen al menos 4 variables más, de las
cuales dos de ellas deberán de ser de tipo cualitativo (el resto de las variables
deberá de ser de tipo cuantitativo).
Variable principal:
Numero de cigarros consumidos ala semana
Variable cualitativa:
Sexo
Marca
Color
Sabor
Motivo
Cajetilla o sueltos
Ha intentado dejar de fumar
Fuma
Variables cuantitativas:
Edad actual
Edad inicial
Gastos
Número de personas que fuman en su familia
Cantidad de cigarros que fuman
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 9
6.- Hacer una clasificación de las variables de acuerdo a los siguientes criterios:
a) La escala de medición en la cual serán utilizadas.
b) Las fuentes de donde se obtienen los datos de la muestra, así como los
medios para obtenerlas (Internet, libros, revistas, Instituciones, etc.)
c) Una explicación breve concisa de la justificación por la que las variables se
consideran relevantes para el modelo.
d) Un diagrama que describa las relaciones entre las variables.
a) Escala: Nominal
Periodo de muestreo: 17-enero -2013
Delimitación del estudio o muestra a examinar:
Colonia jardines de Guadalupe, Carlos Rovirosa.
Muestra: 40
Comportamiento actual de la variable principal:
El comportamiento de la variable se observa de manera aleatoria
b) Fuentes de obtención de datos:
Mediante datos obtenidos mediante entrevistas y encuestas
Medios:
Encuestas
c) Porque son relevantes las variables en el proceso:
Las variables son importantes ya que nos permiten conocer el porqué de los
hábitos de fumar, así como la problemática que enfrenta el sector salud en
base a este hábito.
d) Clasificación y semejanzas de las variables:
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 10
Variables
Cuantitativo Cualitativo
Intervalo Razón Nominal Ordinal Discreta Continua Discreta Continua Discreta
Fumas Sexo Edad actual
Edad inicial Gastos Cantidad de marcas
Marcas Personas que fuman en tu familia
# de cigarros por semana
Color Sabor Motivo Caja o sueltos
Ha intentado de fumar
Conoce los riesgos
Anuncios en TV
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 11
Encuesta para la Base de datos para obtener los resultados:
Sexo
Edad actual
¿Qué edad tenía cuando comenzó a fumar?
¿Cuánto gasta en cigarros por semana?
¿Cuántas personas fuman en su familia?
¿Qué tipos de marcas acostumbra fumar?
¿Cuántos cigarros consume a la semana?
¿Usted considera que el color de la cajetilla influye en el momento de elegir los
cigarros?
¿Compra los cigarros por su sabor?
¿Por qué motivo considera usted que fuma?
¿Compra cajetilla o cigarros sueltos?
¿Ha intentado dejar de fumar?
¿Conoce los riesgos de fumar?
¿Últimamente ha visto en televisión algún comercial de cigarros?
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 12
Actividad 2
1.- Obtener la base de datos que corresponda a las variables involucradas.
2.- Utilizar el Box Plot como medio diagnóstico de detección de valores atípicos o
extremos.
3.- Describir y analizar variables involucradas usando distribuciones de
frecuencia y graficas adecuadas. (Esto implica que además de los gráficos se
genere un reporte escrito en donde se interprete el comportamiento de las
variables).
4.- Generar un reporte en donde se muestren las medidas resumen numéricas:
Medidas de tendencia central, medidas de dispersión, medidas de forma y
medidas de posición (percentiles).
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 13
=Desarrollo=
1.- Obtener la base de datos que corresponda a las variables involucradas.
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 14
2.- Utilizar el Box Plot como medio diagnóstico de detección de valores atípicos o
extremos.
0
100
200
300
400
500
600
Edad actual Edad inicial Cuanto gasta enconsumox sem(peso
mex)
Tipos de marca
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 15
3.- Describir y analizar variables involucradas usando distribuciones de
frecuencia y graficas adecuadas. (Esto implica que además de los gráficos se
genere un reporte escrito en donde se interprete el comportamiento de las
variables).
Tablas De Frecuencias:
Tabla De Frecuencia Edad Actual
Edad Actual (Xi)
Frecuencia (fi)
Frecuencia Acumulada (Fi)
Frecuencia Relativa Acumulada (hi)
Frecuencia Relativa Porcentual Acumulada (Hi)
Xi*fi
17 3 3 7.5 7.5 51
18 1 4 2.5 10 18
19 1 5 2.5 12.5 19
20 3 8 7.5 20 60
21 3 11 7.5 27.5 63
22 2 13 5 32.5 44
23 2 15 5 37.5 46
24 3 18 7.5 45 72
25 2 20 5 50 50
26 1 21 2.5 52.5 26
27 1 22 2.5 55 27
28 1 23 2.5 57.5 28
29 2 25 5 62.5 58
0
50
100
150
200
250
300
Tipos de marca Cuantas personas en sufamilia fuma
# de cigarros x semanal
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 16
32 1 26 2.5 65 32
34 2 28 5 70 68
35 2 30 5 75 70
36 2 32 5 80 72
38 1 33 2.5 82.5 38
40 1 34 2.5 85 40
42 1 35 2.5 87.5 42
48 1 36 2.5 90 48
49 1 37 2.5 92.5 49
56 1 38 2.5 95 56
58 1 39 2.5 97.5 58
63 1 40 2.5 100 63
Amplitud De Clase Límite inferior Límite superior Frecuencia de Clase
8 17 25 18
8 25 33 8
8 33 42 8
8 41 49 2
8 49 57 2
8 57 65 2
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 17
Tabla De Frecuencias Edad Inicia
Edad Inicial (Xi)
Frecuencia (fi)
Frecuencia Acumulada (Fi)
Frecuencia Relativa Acumulada (hi)
Frecuencia Relativa Porcentual Acumulada (Hi)
Xi*fi
0 4 4 10 10 0
12 1 5 2.5 12.5 12
13 3 8 7.5 20 39
14 2 10 5 25 28
15 6 16 15 40 90
16 3 19 7.5 47.5 48
17 4 23 10 57.5 68
18 9 32 22.5 80 162
20 3 35 7.5 87.5 60
21 4 39 10 97.5 84
36 1 40 2.5 100 36
3
17
6 8
3 1 2 0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
17 25 33 41 49 57 y mayor...
Fre
cue
nci
a
Rango de Clase
Histograma Edad Actual
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 18
Amplitud De Clase
Límite inferior Limite superior Frecuencia de Clase
6 0 6 4
6 6 12 0
6 12 18 19
6 18 24 16
6 24 30 0
6 30 36 1
Tabla De Frecuencia Gastos
Gasto (Xi)
Amplitud De Clase
Frecuencia (fi)
Frecuencia Acumulada (Fi)
Frecuencia Relativa Acumulada (hi)
Frecuencia Relativa Porcentual Acumulada (Hi)
Xi*fi
4 0 1
27
7
0 1 0
5
10
15
20
25
30
0 6 12 18 24 30 y mayor...
Fre
cue
nci
a
Rango de Clase
Histograma Edad Inicial de Fumador
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 19
0 17-24 6 6 15 15 0 12 24-31 2 8 5 20 24 28 31-38 4 12 10 30 112 38 38-45 1 13 2.5 32.5 38 40 45-52 4 17 10 42.5 160 56 52-59 8 25 20 62.5 448 80 59-66 1 26 2.5 65 80 84 1 27 2.5 67.5 84
112 1 28 2.5 70 112 120 1 29 2.5 72.5 120 140 4 33 10 82.5 560 156 1 34 2.5 85 156 196 3 37 7.5 92.5 588 280 2 39 5 97.5 560 560 1 40 2.5 100 560
Amplitud De Clase Límite inferior Límite superior Frecuencia de Clase
94 0 94 27
94 94 188 7
94 188 282 5
94 282 376 0
94 376 470 0
94 470 564 1
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 20
Tabla De Frecuencias Tipos De Marcas
Tipos de Marcas (Xi)
Frecuencia (fi)
Frecuencia Acumulada (Fi)
Frecuencia Relativa Acumulada (hi)
Frecuencia Relativa Porcentual Acumulada (Hi)
Xi*fi
0 8 8 20 20 0
1 19 27 47.5 67.5 19
2 9 36 22.5 90 18
3 2 38 5 95 6
5 2 40 5 100 10
6
21
7 5
0 0 1 0
5
10
15
20
25
0 94 188 282 376 470 y mayor...
Fre
cue
nci
a
Rango de Clase
Histograma Gastos Semanal
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 21
Amplitud De Clase Límite inferior Límite superior Frecuencia de Clase
1 0 1 8
1 1 2 19
1 2 3 9
1 3 4 2
1 4 5 0
1 5 6 2
Tabla De Frecuencias Personas Que Fuman En Tu Familia
Personas De Fam. Que Fuman (Xi)
Frecuencia (fi)
Frecuencia Acumulada (Fi)
Frecuencia Relativa Acumulada (hi)
Frecuencia Relativa Porcentual Acumulada (Hi)
Xi*fi
0 11 11 27.5 27.5 0
1 11 22 27.5 55 11
2 8 30 20 75 16
3 4 34 10 85 12
4 5 39 12.5 97.5 20
5 1 40 2.5 100 5
27
9 2 0 2 0
0
5
10
15
20
25
30
1 2 3 4 5 y mayor...
Fre
cue
nci
a
Rango de Clase
Histograma Tipos de Marcas Consumidas
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 22
22
8
4 5 1 0
0
5
10
15
20
25
1 2 3 4 5 y mayor...
Fre
cue
nci
a
Rango de Clase
Histograma No. Familiares Que Fuman
Amplitud De Clase
Limite inferior Limite superior Frecuencia de Clase
1 0 1 11
1 1 2 11
1 2 3 8
1 3 4 4
1 4 5 5
1 5 6 1
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 23
Tabla De Frecuencia Cigarros Consumidos A La Semana
Cuantos Cigarros Consumes Semanalmente (Xi)
Frecuencia (fi)
Frecuencia Acumulada (Fi)
Frecuencia Relativa Acumulada (hi)
Frecuencia Relativa Porcentual Acumulada (Hi)
Xi*fi
0 5 5 12.5 12.5 0
3 2 7 5 17.5 6
4 1 8 2.5 20 4
7 3 11 7.5 27.5 21
14 8 19 20 47.5 112
20 3 22 7.5 55 60
21 1 23 2.5 57.5 21
28 3 26 7.5 65 84
35 4 30 10 75 140
40 3 33 7.5 82.5 120
49 2 35 5 87.5 98
60 1 36 2.5 90 60
70 1 37 2.5 92.5 70
80 1 38 2.5 95 80
140 1 39 2.5 97.5 140
280 1 40 2.5 100 280
Amplitud De Clase
Límite inferior Límite superior Frecuencia de clase
47 0 47 33
47 47 94 4
47 94 141 1
47 141 188 0
47 188 235 0
47 235 282 1
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 24
Graficas De Pastel
5
28
5 1 0 0 1 0
5
10
15
20
25
30
0 47 94 141 188 235 y mayor...
Fre
cue
nci
a
Rango de Clase
Histograma No. De Cigarros Consumidos Semanal
35, 87%
5, 13%
Número De Fumadores.
Si
No
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 25
20, 50% 20, 50%
Dispersión De Sexo
H M
22, 41%
9, 17% 1, 2%
3, 5%
2, 4% 2, 4%
3, 5% 1, 2%
5, 9%
4, 7% 2, 4%
Tipos De Marcas Consumidas
MalboroRojos
Benson
Pall Malll
Montana
Faros
Delicados
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 26
5, 12%
13, 33% 22, 55%
Influencia Color De La Caja
No Fumo
Si
No
30, 75%
5, 12%
5, 13%
Influencia Sabor Del Cigarro
Si
No
No fumo
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 27
6, 14%
19, 45% 1, 3%
6, 14%
3, 7%
5, 12% 1, 3% 1, 2%
Motivo Por El Cual Fuman
Imitacion
Gusto
Vicio
Estrés
Anciedad
No Fumo
Digestión
Impulso
18, 45%
17, 42%
5, 13%
Tipo De Consumo Del Cigarro
Cajetilla
Suelto
No Fumo
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 28
23, 57% 12, 30%
5, 13%
Intento Para Dejar De Consumir
Si
No
No fumo
38, 95%
2, 5%
Conocimiento De Riesgos
Si No
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 29
En todas estas graficas se nota una gran dispersión de datos en la muestra, algunas
con mayores pero otras con menores proporciones descritas en las gráficas y tablas de
frecuencias.
20, 50% 20, 50%
Personas Que Han Visto Anuncios En Television Actualmente Sobre Marcas De Cigarros.
si
no
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 30
4.- Generar un reporte en donde se muestren las medidas resumen numéricas:
Medidas de tendencia central, medidas de dispersión, medidas de forma y
medidas de posición (percentiles).
Medidas de Tendencia Y Variabilidad
Edad actual
Edad inicial
Cuánto gasta en consumo
por semana
Tipos de marca
Cuantas personas
en su familia fuma
# de cigarros
x semana
Media Muestral
29.95 15.675 90.05 1.325 1.6 32.4
Mediana 25.5 17 56 1 1 20
Moda 17 18 56 1 0 14
Rango 46 36 560 5 5 280
Varianza Muestral
139.228205
42.6865385
11302.0487
1.35320513
2.09230769
2337.27179
Desviación Estándar Muestral
11.7995002
6.53349359
106.311094
1.16327345
1.44648114
48.3453389
Coeficiente de Variabilidad
0.3939733 0.4168098 1.1805785 0.87794223
0.90405071
1.49214009
Sesgo 1.13140385
-0.6084034
4
0.96085927
0.83815202
1.24439922
0.76946404
Curtosis 0.97647221
3.59980598
9.01755184
3.40681873
-0.5904379
2
18.1626781
Cuartil 1 21 14.25 28 1 0 7
Cuartil 2 25.5 17 56 1 1 20
Cuartil 3 35.75 18 140 2 2.75 38.75
En resumen podemos decir que de acuerdo a la tabla anterior la mejor manera de
describir los resultados o la más óptima es con la media considerando los
valores se resume como la más exacta.
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 31
Actividad 3
1. Construir una tabla cruzada o tabla de contingencia que muestre la
relación de dos variables categóricas. En este punto se debe justificar cuál
es el supuesto que sustenta la factibilidad de cruce de las variables. Aquí
es importante considerar que las variables cualitativas por sí solas pueden
ser enunciadas en una tabla de dos entradas. Si se utilizan variables
cuantitativas, se requiere formar las categorías previamente
2. Generar preguntas concernientes a las variables cruzadas. Plantear
preguntas relacionadas a: probabilidad marginal, probabilidad conjunta,
probabilidad condicional y probabilidad de adición. Contestarlas con las
definiciones de probabilidad correspondientes y los resultados del punto
anterior.
3. Probar la dependencia o independencia estadística de las variables
planteadas en la tabla cruzada previa.
=Desarrollo=
1.- Construir una tabla cruzada o tabla de contingencia que muestre la relación de dos
variables categóricas. En este punto se debe justificar cuál es el supuesto que sustenta
la factibilidad de cruce de las variables. Aquí es importante considerar que las variables
cualitativas por sí solas pueden ser enunciadas en una tabla de dos entradas. Si se
utilizan variables cuantitativas, se requiere formar las categorías previamente.
2.- Generar preguntas concernientes a las variables cruzadas. Plantear preguntas
relacionadas a: probabilidad marginal, probabilidad conjunta, probabilidad condicional y
probabilidad de adición. Contestarlas con las definiciones de probabilidad
correspondientes y los resultados del punto anterior.
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 32
Tabla Cruzada
Variable Frecuencia
FUMADORES
BAJO MEDIO ALTO
SI
2
0
33
NO 0 0 5
Tabla Probabilidad Individual
Grafica
SI
NO
BAJO
MEDIO
ALTO
5
0
82.5
0 0
12.5
Probabilidad De Fumadores
SI NO
variable Frecuencia
FUMADORES BAJO MEDIO ALTO SI 5 0 82.5
NO 0 0 12.5
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 33
Cálculo de Probabilidades (Marginal, Adición, Condicional)
Definiendo Eventos:
F= Fumadores
X= Frecuencia
Y= Alto, Medio, Bajo
La probabilidad de que haya
fumadores en la muestra es:
Para SI:
P (Abajo =
P (Abajo =
%
P (Abajo =
Para NO:
P (A2bajo =
P (A2bajo =
*100=0
P (Abajo =
Probabilidad marginal:
P (Bbajo)= =
P (Bmedio)= =
P (Balto)= =
P (Abajo)= =
P (Amedio)= =
P (Aalto)= =
Probabilidad condicional:
P (Abajo| Bbajo) =
1*100=100%
P (Aalto| Bbajo) =
0*100=0%
Probabilidad de adición P (Abajo U Bbajo) = P (Abajo)+ (P Bbajo)
- P (Abajo Bbajo) = 0.05-0.05 =0 P (Aalto U Balto) = P (Aalto)+ (P Bbajo)
- P (Aalto Bbajo)
= =0.125
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 34
Tabla Cruzada
Tabla De Probabilidades
Variable Frecuencia
SEXO
BAJO MEDIO ALTO
M 20 15 15
H 27.5 17.5 5
Grafica
BAJO MEDIO ALTO
20
15 15
27.5
17.5
5
Probabilidad Sexo
M H
Variable Frecuencia
BAJO MEDIO ALTO
M 8 6 6
SEXO H 11 7 2
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 35
Cálculo de Probabilidades (Marginal, Adición, Condicional)
Definiendo eventos
F=sexo
X=frecuencia
Y=alto, medio, bajo
Para M:
P (Abajo =
P (Abajo =
%
P (Abajo =
Para H:
P (A2bajo =
P (A2bajo =
*100=0%
P (Abajo =
Probabilidad marginal: P (
Bbajo =
Bmedio)=
Balto)=
Abajo)=
Amedio)=
Aalto)=
Probabilidad condicional:
Abajo| Bbajo) =
1*100=100%
Aalto| Bbajo) =
0*100=0%
Aalto| Bbajo) =
0.4*100=40%
P (Abajo| Bbajo) =
*100=100%
P (Aalto| Bbajo) =
0*100=0%
P (Aalto| Bbajo) =
1*100=50%
Probabilidad de adición P (Abajo U Bbajo) = P (Abajo)+ (P Bbajo)
- P (Abajo Bbajo) = 0.05-0.05 =0.875 P (Abajo U Balto) = P (Aalto)+ (P Bbajo)
- P (Aalto Bbajo)
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 36
= =0.125 P (Abajo U Bbajo) = P (Abajo)+ (P
Bbajo)
- P (Abajo Bbajo) = 0.05-0.05 =0.875
P (Abajo U Balto) = P ( Aalto)+ (P Bbajo)
- P (Aalto Bbajo)
= =0.
Tabla Cruzada
Variable Frecuencia
BAJO ALTO
SI 0 13
COLOR NO 27 0
Tabla De Probabilidades
BAJO ALTO
SI 0 32.5
COLOR NO 67.5 0
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 37
Cálculos de Probabilidad (Marginal, Condicional y Adición)
Definiendo eventos
F=Color
X=Frecuencia
Y=Alto, Medio, Bajo
Para SI:
P (Abajo =
P (Abajo =
Para NO:
P (B2bajo =
P (A2bajo =
Probabilidad marginal:
P (Bbajo =
P (Balto)=
P (Aalto)=
P (Abajo =
Probabilidad condicional:
BAJO
ALTO
0
32.5
67.5
0
Probabilidad Color
SI NO
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 38
P (Abajo| Bbajo) =
1*100=100%
P (Aalto| Bbajo) =
0.4814*100=48.14%
P (Abajo| Bbajo) =
1*100=100%
P (Aalto| Bbajo) =
0.4814*100=48.14%
Probabilidad de adición P (Abajo U Bbajo) = P (Abajo)+ (P Bbajo)
- P (Abajo Bbajo) = 0.675-1 =0.35 P (Abajo U Balto) = P (Aalto)+ (P Bbajo)
- P (Aalto Bbajo)
= =0
Tabla Cruzada
VARIABLE FRECUENCIA
Motivo BAJO MEDIO ALTO
IMITACION 0 6 0 GUSTO 0 9 19 VICIO 1 0 0 ESTRÉS 0 6 0 ANCIEDAD 0 3 0 DIJESTION 1 0 0 IMPULSO 1 0 0 NO FUMA 0 0 5
Tabla De Probabilidades
BAJO MEDIO ALTO
IMITACION 0 15 0 GUSTO 0 22.5 47.5 VICIO 2.5 0 0
MOTIVO ESTRÉS 0 15 0 ANCIEDAD 0 7.5 0 DIJESTION 2.5 0 0 IMPULSO 2.5 0 0 NO FUMA 0 0 12.55
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 39
Graficas
Cálculo De Probabilidades (Marginal, Adición, Condicional)
Definiendo eventos
F=Motivo
X=Frecuencia
Y=Alto, Medio, Bajo
La probabilidad de que haya
fumadores en la muestra es:
Para imitación:
P (Abajo =
P (Abajo =
Para gusto:
P (B2bajo =
P (A2bajo =
Para vicio:
P (B2bajo =
P (A2bajo =
Para estrés:
P (B2bajo =
P (A2bajo =
Para ansiedad:
0 0 2.5
0 0 2.5
2.5
0
15 22.5
0
15
7.5
0 0
0
0
47.5
0 0 0 0 0
12.55
Probabilidad De Motivos
BAJO MEDIO ALTO
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 40
P (B2bajo =
P (A2bajo =
Para digestión:
P (B2bajo =
P (A2bajo =
Para impulso:
P (B2bajo =
P (A2bajo =
No fuma:
P (B2bajo =
P (A2bajo =
Tabla Cruzada
VARIABLE FRECUENCIA
Riesgos BAJO ALTO
SI LO CONOCE 0 38
NO CONOCE 12 0
Tabla De Probabilidades
BAJO ALTO
SI LO CONOCE 0 95
RIESGO NO CONOCE 30 0
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 41
SI LO CONOCE
NO CONOCE
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
BAJO
ALTO
SI LO CONOCE, 95
NO CONOCE, 0
Títu
lo d
el e
je
Probabilidad De Conocer Riesgo
Gráficos
Cálculo de Probabilidades (Marginal, Adición, Condicional)
Definiendo Eventos
F= Sabor
X= Frecuencia
Y= Medio, Alto, Bajo
Probabilidad marginal:
P (Bbajo =
P (Balto)=
Probabilidad condicional:
P (Abajo| Bbajo) =
.41*100=41%
P (Balto| Abajo) =
.4*100=40%
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 42
Probabilidad de adición P (Abajo U Bbajo) = P (Abajo)+ (P Bbajo)
- P (Abajo Bbajo) = 0.87
P (Abajo U Balto) = P (Aalto)+ (P Bbajo)
- P (Aalto Bbajo) =
Tabla Cruzada
VARIABLE FRECUENCIA
Gasto BAJO MEDIO ALTO
0-100 0 0 27
100-200 0 0 9
200-300 0 2 0
300-400 0 0 0
400-500 1 0 0
Tabla De Probabilidades
BAJO MEDIO ALTO
0-100 0 0 67.5
100-200 0 0 22.5
GASTOS 200-300 0 5 0
300-400 0 0 0
400-500 2.5 0 0
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 43
Grafica
Cálculo De Probabilidades (Marginal, Adición, Condicional)
Definiendo Eventos
X=Frecuencia
F= Gastos
Y= Medio, Bajo, Alto
Probabilidad marginal:
P (Balto =
P (Calto)=
P (Amedio)=
P (Dbajo)=
Probabilidad condicional:
P (Abajo| Bbajo) =
.4*100=40%
P (Balto| Abajo) =
.35*100=35%
P (Abajo| Bbajo) =
.4*100=40%
BAJO
MEDIO
ALTO0
10
20
30
40
50
60
70
0-100100-200
200-300300-400
400-500
Probabilidad De Gastos
BAJO MEDIO ALTO
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 44
P (Balto| Abajo) =
.40*100=40%
Probabilidad de adición P (Abajo U Bbajo) = P (Abajo)+ (P Bbajo)
- P (Abajo Bbajo) = 0.215
P (Abajo U Balto) = P (Aalto)+ (P Bbajo)
- P (Aalto Bbajo) = P (Abajo U Bbajo) = P (Abajo)+ (P Bbajo)
- P (Abajo Bbajo) = 0.64 P (Abajo U Balto) = P (Aalto)+ (P Bbajo)
- P (Aalto Bbajo) =
Tabla Cruzada
VARIABLE FRECUENCIA
Sabor BAJO ALTO
SI 0 30 NO 10 0
Tabla de Probabilidades
BAJO ALTO
SI 0 75
SABOR NO 25 0
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 45
Grafica
Cálculo De Probabilidades (Marginal, Adición, Condicional)
Definiendo Eventos:
X=Frecuencia
Y= Alto, Medio, Bajo
F= Sabor
Probabilidad marginal:
P (Bbajo =
P (Balto)=
Probabilidad condicional:
P (Abajo| Bbajo) =
.4*100=40%
P (Balto| Abajo) =
.4*100=40%
SI
NO
BAJO ALTO
0
75
25
0
Probabilidad Sabor
SI NO
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 46
Probabilidad de adición P (Abajo U Bbajo) = P (Abajo)+ (P Bbajo)
- P (Abajo Bbajo) = 0.25
P (Abajo U Balto) = P (Aalto)+ (P Bbajo)
- P (Aalto Bbajo) =
Tabla Cruzada
Variable Frecuencia
Consumo BAJO MEDIO ALTO
CAJETILLA 0 0 18
SUELTOS 0 17 0
NO FUMAN 5 0 0
Tabla De Probabilidades
BAJO MEDIO ALTO
CAJETILLA 0 0 45
CONSUMO SUELTOS 0 42.5 0
NO FUMAN 12.5 0 0
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 47
Grafica
Cálculo de Probabilidades (Marginal, Adición, Condicional)
Definiendo Eventos
F= Consumo
Y= Alto, Bajo, Medio
X= Frecuencia
Probabilidad marginal:
P (Balto =
P (Amedio)=
P (CBajo)=
Probabilidad condicional:
CAJETILLA
SUELTOS
NO FUMAN
BAJOMEDIO
ALTO
BAJO, 0 MEDIO, 0
ALTO, 45
BAJO, 0
MEDIO, 42.5
ALTO, 0
BAJO, 12.5
MEDIO, 0 ALTO, 0
Probabilidad Consumo
CAJETILLA SUELTOS NO FUMAN
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 48
P (Aalto| Bbajo) =
P (Abajo| Bmedio) =
P (Abajo| Balto) =
Probabilidad de adición P (Abajo U Bbajo) = P (Abajo)+ (P Balto)
- P (Abajo Balto) = 0.45 P (Abajo U Bmedio) = P (Abajo)+ (P Bmedio)
- P (Abajo Bmedio) = 425 P (Abajo U Balto) = P (Abajo)+ (P Bmedio)
- P (Abajo Bmedio) = 125
Tabla Cruzada
Variable Frecuencia
Intento BAJO MEDIO ALTO
SI 0 0 23
NO 12 0 0
NO FUMA 5 0 0
Tabla De Probabilidades
BAJO MEDIO ALTO
SI 0 0 57.5
INTENTO DE NO FUMAR
NO 30 0 0
NO FUMA
12.5 0 0
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 49
Grafico
Cálculo de Probabilidades (Marginal, Adición, Condicional)
Definiendo Eventos
F= IDNF
Y= Alto, Bajo, Medio
X= Frecuencia
Probabilidad marginal:
P (Balto =
P (Abajo)=
P (CBajo)=
Probabilidad condicional:
SI
NO
NO FUMA
BAJO MEDIO ALTO
0 0
57.5
30
0 0
12.5
0 0
Probabilidad De Intento De No Fumar
SI NO NO FUMA
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 50
P (Aalto| Bbajo) =
P (Abajo| Bmedio) =
P (Abajo| Balto) =
Probabilidad de adición P (Abajo U Bbajo) = P (Abajo)+ (P Balto)
- P (Abajo Balto) = 0.57 P (Abajo U Bmedio) = P (Abajo)+ (P Bmedio)
- P (Abajo Bmedio) = 31 P (Abajo U Balto) = P (Abajo)+ (P Bmedio)
- P (Abajo Bmedio) = 125
Tabla Cruzada
VARIABLE FRECUENCA
Publicidad ALTA
SI 20 NO 20
Tabla De Probabilidades
VARIABLE ALTA
SI 50
PUBLICIDAD NO 50
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 51
Grafico
Cálculo de Probabilidades (Marginal, Adición, Condicional)
Definiendo Eventos
F= Publicidad
Y= Alto, Bajo, Medio
X= Frecuencia
Probabilidad marginal:
P (Balto =
P (Aalto)=
SI
NO
50 50
Probabilidad De Publicidad
ALTA
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 52
Probabilidad condicional:
P (Abajo| Balto) =
P (Aalto| Balto) =
Probabilidad de adición P (Abajo U alto) = P (Abajo)+ (P Balto)
- P (Abajo Balto) = 0.5
Tabla Cruzada
VARIABLE FRECUENCIA
Edad Inicial BAJO MEDIO ALTO
13-18 0 0 19
18-21 16 0 0
NO FUMO 5 0 0
Tabla De Probabilidades
BAJO MEDIO ALTO
13-18 0 0 47.5
EDAD INICIAL 18-21 40 0 0
NO FUMO 12.5 0 0
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 53
Grafica
Cálculo de Probabilidades (Marginal, Adición, Condicional)
Definiendo Eventos
F= Edad Inicial
Y= Alto, Bajo, Medio
X= Frecuencia
Probabilidad marginal:
P (Abajo =
P (Amedio)=
P (Aalto)=
P (Bbajo)=
P (Bmedio)=
P (Balto)= 0%
P (Cbajo)=
P (Cmedio)=
P (Calto)=
Probabilidad condicional:
BAJO MEDIO ALTO
0 0
47.5
40
0 0
12.5
0 0
Probabilidad De Edad Inicial
13-18 18-21 NO FUMO
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 54
P (Abajo| Balto) =
.4*100=40%
P (Amedio| Bbajo) =
P (Aalto| Bbajo) =
0% Probabilidad de adición
P (Abajo U Bbajo) = P (Abajo)+ (P Balto)
- P (Abajo Balto) = 0.475 P (Abajo U Bmedio) = P (Abajo)+ (P Bmedio)
- P (Abajo Bmedio)
= 40 P (Abajo U Balto) = P (Abajo)+ (P Bmedio)
- P (Abajo Bmedio)
= 1063
Tabla Cruzada
VARIABLE FRECUENCIA
Edad Actual BAJO MEDIO ALTO
17-24 18 0 0
24-63 0 0 22
Tabla Probabilidad
BAJO MEDIO ALTO
17-24 45 0 0
EDAD ACTUAL 24-63 0 0 55
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 55
Grafica
Cálculo de Probabilidades (Marginal, Adición, Condicional)
Definiendo Eventos
F= Edad Actual
Y= Alto, Bajo, Medio
X= Frecuencia
Probabilidad marginal:
P (Bbajo =
P (Bmedio)=
P (Balto)=
P (Abajo)=
P (Amedio)=
BAJO
MEDIO
ALTO
45
0
0
0
0
55
Probabilidad Edad Actual
17-24 24-63
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 56
P (Aalto)=
Probabilidad condicional:
P (Abajo| Bbajo) =
.4*100=40%
P (Amedio| Bbajo) =
P (Aalto| Bbajo) =
0%
P (Bbajo| Abajo) =
P (Bmedio| Abajo) =
P (Balto| Abajo) =
.4*100=40%
Probabilidad de adición P (Abajo U Bbajo) = P (Abajo)+ (P Bbajo)
- P (Abajo Bbajo) = 0.45 P (Abajo U Balto) = P (Aalto)+ (P Bbajo)
- P (Aalto Bbajo)
=
Tabla Cruzada
VARIABLE FRECUENCIA
Marcas BAJO MEDIO ALTO
MALBORO ROJOS 0 10 12 BENSONS 2 0 3 PALL-MALL 0 0 1 MONTANA 0 2 0 FAROS 0 0 2 DELICADOS 1 1 0 CAMEL 1 1 1 MALBORO-LIGTH 0 0 1 RALLEITGH 4 0 0 BOOTS 0 2 0 NINGUNO 0 0 5
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 57
0
5
0 0 0 2.5 2.5
0
10
0 0
25
0 0
5
0 2.5 2.5
0 0
5
0
30
7.5
2.5 0
5
0 2.5 2.5
0 0
12.5
Probabilidad Marcas
BAJO MEDIO ALTO
Tabla De Probabilidad
BAJO MEDIO ALTO
MALBORO ROJOS 0 25 30 BENSONS 5 0 7.5 PALL-MALL 0 0 2.5 MONTANA 0 5 0 FAROS 0 0 5 MARCAS DELICADOS 2.5 2.5 0 CAMEL 2.5 2.5 2.5 MALBOROLIGTH 0 0 2.5 RALLEITGH 10 0 0 BOOTS 0 5 0 NINGUNO 0 0 12.5
Grafica
Cálculo de Probabilidades (Marginal, Adición, Condicional)
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 58
Definiendo eventos
F=Marcas
X=Frecuencia
Y=Alto, Medio, Bajo
La probabilidad de que haya fumadores en la muestra es:
Para Malboros rojos
P (Amedio =
P (Aalto =
Para bensons:
P (Abajo =
P (Aalto =
Para Pall-mall:
P (Aalto =
Para montana:
P (Amedia =
P (Aalto =
Para faros:
P(Abajo =
P(Amedia =
P(Aalto =
Para delicados:
P(Abajo =
P(Amedia =
P(Aalto =
Para camel:
P(Abajo =
P(Amedia =
P(Aalto =
Para malboro-ligth:
P(Abajo =
P(Amedia =
P(Aalto =
Para ralleigth:
P(Abajo =
P(Amedia =
P(Aalto =
Para Boonts:
P(Abajo =
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 59
P(Amedia =
P(Aalto =
Para Ninguno:
P(Abajo =
P(Amedia =
P(Aalto =
De la tabla anteriormente descrita se obtiene el siguiente grafico: Probabilidad marginal:
P(Bbajo =
P(Bmedio)=
P(Balto)=
P(Abajo)=
P(Amedio)=
P(Aalto)=
P(A2bajo =
P(A2medio)= =
P(A2alto)=
P(A3bajo =
P(A3bajo =
P(A3medio)= =
P(A4medio)= =
Probabilidad condicional:
P(Abajo| Bbajo) =
0*100=0%
P(Aamedio| Bbajo) =
0*100=0%
P(Aalto| Bbajo) =
0.0625*100=6.26%
P(A2bajo| B2bajo) =
*100=0%
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 60
P(A2medio| B2bajo) =
0*100=0%
P(A2alto| B2bajo) =
0.3333*100=33.33%
P(A2medio| B2bajo) =
0*100=0%
P(A2bajo| B2bajo) =
*100=25%
P(A2medio| B2bajo) =
0.375*100=37.5%
P(A2alto| B2bajo) =
0*100=0%
P(A2bajo| B2bajo) =
*100=25%
P(A2medio| B2bajo) =
0.125*100=12.5%
P(A2alto| B2bajo) =
0*100=0%
P(A3medio| B3bajo) =
0.7916*100=79.16%
P(A3medio| B3bajo) =
0.2091*100=20.91%
Probabilidad de adicion P (Abajo U Bbajo) = P(Abajo)+ (P Bbajo)
- P(Abajo Bbajo) = 0.075-0 =0.225 P (Amedio U Bbajo) = P(Amedio)+ (P Bbajo)
- P(Amedio Bbajo)
= 0.07-0 =0.22 P (Aalto U Balto) = P(Aalto)+ (P Bbajo) - P(Aalto Bbajo)
= =1.15 P (Abajo U Bbajo) = P(Abajo)+ (P Bbajo)
- P(Abajo Bbajo) = 0.6-0 =0.0.0625 P (Amedio U Bbajo) = P(Amedio)+ (P Bbajo)
- P(Amedio Bbajo)
= 0.6-0 =1.35 P (Aalto U Balto) = P(Aalto)+ (P Bbajo)
- P(Aalto Bbajo) = =0.0.475
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 61
P (Abajo U Bbajo) = P(Abajo)+ (P Bbajo)
- P(Abajo Bbajo) = 0.075-0.15 =0.05 P (Amedio U Bbajo) = P(Amedio)+ (P Bbajo)
- P(Amedio Bbajo)
= 0.075-0.15 =0.225
Actividad 4 1. Verificar si la variable principal sigue una distribución normal.
=DESARROLLO=
1. Verificar si la variable principal sigue una distribución normal.
De acuerdo a la gráfica anterior decimos que nuestra variable principal no persigue una
distribución normal.
-5
0
5
10
15
20
25
30
46.66666667 0 93.33333333 140 y mayor... 186.6666667 233.3333333
Fre
cue
nci
a
Clase
Tendencia Normal
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 62
Actividad 5
1. Realizar el cálculo del intervalo de confianza para la variable principal. Esto deberá llevarse a cabo definiendo los supuestos que sustenta el procedimiento. Interpretar el resultado obtenido.
=DESARROLLO=
Actividad 5. Realizar el cálculo del intervalo de confianza para la variable
principal. Esto deberá llevarse a cabo definiendo los que sustenta el
procedimiento. Interpretar el resultado obtenido.
El intervalo de confianza es el rango de valores dentro de cual determinado parámetro,
como la media, se encuentra con cierta probabilidad.
Por ej, al tomar una muestra y calcular la media con determinar el intervalo de
confianza con un 95% se esta diciendo que hay un 95% de probabilidad de que la
media población este dentro de ese valor.
El intervalo de confianza del 95 % se expresa como la media+/- 2 la desviación
estándar. En general se utilizan intervalos de confianza del 95%. Si definimos la
variable aleatoria X como:
Medidas de Tendencia Y Variabilidad
Edad actual
Edad inicial
Cuanto gasta en
consumox sem(peso
mex)
Tipos de marca
Cuantas personas
en su familia fuma
# de cigarros x semana
Media Muestral
29.95 15.675 90.05 1.325 1.6 32.4
Desviacion Estandar Muestral
11.7995002
6.53349359
106.311094
1.16327345
1.44648114
48.3453389
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 63
El intervalo de confianza para cada una de las variables quedaría:
Intervalo de confianza
Edad actual
Edad inicial
Cuanto gasta en consumo
x sem(peso
mex)
Tipos de marca
Cuantas personas
en su familia fuma
# de cigarros x semana
limite superior
53.5490004
28.7419872
302.672188
3.65154691
4.49296228
309.975282
limite inferior
6.35099959
2.60801282
-122.57218
8
-1.0015469
1
-1.2929622
8
-64.290677
8
Este es un intervalo del 95% de confianza, es decir tienes un 95% de confianza que el
valor real está incluido en él.
Control Estadístico de Procesos: Proyecto Integrador 64
Conclusión:
Dentro de este proyecto tuvimos muchas complicaciones ya que existieron diversos
motivos que nos generó conflicto entre los integrantes del equipo los cuales resolvimos
de la mejor manera posible, aprendimos que el trabajar en equipo es difícil ya que
cada persona piensa muy diferente a los demás, logramos aprender a trabajar en
equipo pese a las circunstancias presentadas.
En la elaboración de este trabajo también aprendimos más afondo los temas vistos en
clase y así mismo a reafirmarlos, aprendimos a manejar minitab ya que era una
herramienta que utilizábamos para el desarrollo de este ya que se nos hacía
complicado su uso.
De acuerdo a los datos arrogados por este proyecto nos damos cuenta que índice de
fumadores en una muestra tomada en la colonia Carlos Revisora nos damos cuenta
que la edad en la que cada cada persona empieza fumar es muy por debajo de los
15 a así como la cantidad de cigarrillos ala semana se ha incrementado. Como
consecuencia de esto las estadísticas mexicanas mencionan que la edad promedio del
mexicano se ha visto disminuida a diversos motivos o riesgos entre los que se
encuentra el habito de fumar.
Un dato muy curioso el cual encontramos realizando en cuentas en la colonia fue que
mucha gente en su mayoría menciona que su hábito de fumar se debe a imitación o
gusto pese a que han visto campañas de dejar el hábito de fumar. Así mismo que el
precio de los mismos no influyen ene l consumo de los cigarrillos ya que en los últimos
años el precio se ha ido incrementando más y más
Es alarmante conocer estas cifras y estadísticas es por ello que este proyecto nos
ayuda a comprender que el problema de adicción al tabaco es muy preocupante, ya
que solo en una pequeña muestra de personas pudimos ver diversos factores que
influyen en la calidad de vida de una persona así mismo el factor económico que este
representa, podemos decir que el factor a nivel local,munincipal y estatal se ve
severamente afectado debido a este problema de salud. Además de que este proyecto
nos ayuda a reafirmar los conocimientos vistos en clases así mismo el cómo aplicarlos
en problemas de la vida diaria.