TEMA : Prueba De Hipótesis Presentación De Datos INTEGRANTES : RAUL AROQUIPA ACHO VICTORIA RIVERA PACHIÑO SANDRA MAQUERA MARCA JHONATAN QUINTEROS LENIN ANQUISE ARISMENDI

INTRODUCCION

En una investigación no solo se requiere estimar un pará-metro, sino que el investigador puede proponer hipotéticamente un valor o valores para el parámetro; basado en su propia experiencia profesional o según oriente el marco teórico, de la investigación. Por tanto, es necesario decidir si se considera o se rechaza ese supuesto, en base a datos obtenidos de una m.a. y empleando prueba de hipótesis estadísticas pertinentes. Hay pruebas estadísticas que tienen como requisito, que la distribución de probabilidad de la población sea conocida, sino se deben usar las pruebas de hipótesis estadísticas no para métricas.

HIPOTESIS

• CONCEPTO: Es una explicación preliminar en forma de

proposiciones reales, lógicas y razonables, que nos van a ayudar a ordenar, sistematizar y estructurar el conocimiento que ya tenemos, y a su vez a saber qué es lo que estamos buscando o tratando de probar, esta será sometida a pruebas para saber si es verdadera o no.

Las hipótesis no necesariamente son verdaderas; pueden o no serlo, pueden o no comprobarse con hechos. Son explicaciones tentativas, no los hechos en sí.

CARACTERISTICAS

• Las hipótesis deben ser atingentes al fenómeno que pretender describir, predecir o explicar. Esto implica que no se debe pensar en hipótesis que no tengan ningún fundamento real que permita siquiera contrastarlas; deben fundarse en un razonamiento aceptable al realizar las descripciones, predicciones o explicaciones.

• Compatibilidad con un conjunto de hipótesis previas bien confirmadas. Esto supone que una vez realizada la revisión de la literatura atinente, es necesario a partir de ésta formular la hipótesis, de manera que tenga sentido lo que propone.

Continuando :

• Toda Hipótesis debe ser contrastable empíricamente. Implica que la hipótesis sea contrastada con datos de la realidad con lo cual permitirá conducir a una decisión acerca de su aceptación o rechazo. En este sentido la obtención de evidencia es fundamental para poner a prueba la hipótesis.

• Poder explicativo de las Hipótesis.- Para decidir con qué hipótesis quedarse es necesario agregar otro criterio: Poder predictivo o explicativo de la hipótesis, que se refiere al conjunto de fenómenos que se pueden deducir de ella o la cantidad de hechos deducibles a partir de esta hipótesis.

CLASIFICACIÓN

• La hipótesis puede adoptar diferentes y clasificarles de acuerdo a la convivencia de cada autor, pero en este apartado nos vamos a concentrar en una que las clasifica en:

hipótesis de investigación hipótesis nulas, hipótesis alternativas, hipótesis estadísticas. Hipótesis Correlaciónales.

TIPOS DE HIPOTESIS

• HIPOTESIS DE INVESTIGACION (Hi o H1, H2, H3,…) Son proposiciones tentativas acerca de

posibles relaciones entre dos o más variables. También se les llamadas hipótesis de trabajo.

Ejemplos:• H1: “Las mujeres no gastan tanto como los

hombres en compras textiles y de calzado.”• H1: “La motivación extrínseca para los

empleados de los centros comerciales de Lima disminuirá.”

TIPOS DE HIPOTESIS

• LAS HIPÓTESIS NULAS (Ho)

Las hipótesis nulas son, en un sentido, el reverso de las

hipótesis de investigación. También constituyen

proposiciones acerca de la relación entre variables

solamente que sirven para refutar o negar lo que afirma la

hipótesis de investigación.

Ejemplo:

• Hi: “Los adolescentes le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las mujeres”, la nula postularía:

• Ho: “Los jóvenes no le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las adolescentes”.

TIPOS DE HIPOTESIS

• LAS HIPÓTESIS ALTERNATIVAS (Ha)

son posibilidades alternativas - ante las hipótesis de investigación y nula. Ofrecen otra descripción o explicación distintas a las que proporcionan estos tipos de hipótesis.

Ejemplo:

• si la hipótesis de investigación establece: “Esta silla es roja”, la nula afirmará: “Esta silla no es

roja”, y podrían formularse una o más hipótesis alternativas: “Esta silla es azul”, “Esta silla es verde”, “Esta silla es amarilla”, etc.

¿EN UNA INVESTIGACIÓN SE FORMULAN Y EXPLICITAN LAS HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN, NULA,

ALTERNATIVA Y ESTADÍSTICA?

• No hay reglas universales, ni siquiera consenso entre los investigadores al respecto. El investigador es el único que puede decidir, debe pensarlo muy bien pues es su decisión y nada más; He aquí nuestra recomendación “piense en el receptor, en quién va a leer su investigación”.

EN UNA INVESTIGACIÓN, ¿CUÁNTAS HIPÓTESIS SE DEBEN FORMULAR?

• Cada investigación es diferente. Algunas contienen una gran variedad de hipótesis porque su problema de investigación es complejo (las que pretenden relacionar 15 o más variables), mientras que otras contienen una o dos hipótesis.

Continuando :

• Todo depende del estudio que habrá de llevarse a cabo. La calidad de una investigación no necesariamente está relacionada con el número de hipótesis que contenga. En este sentido, se debe tener el número de hipótesis necesarias para guiar el estudio, y no más ni menos.

UTILIDAD DE LAS HIPOTESIS• Corresponden a la guía de la

investigación. • Ayudan a determinar lo que estamos

buscando. • Proporcionan orden y lógica al estudio.• Cada vez que se aporta información a

través de la prueba de hipótesis se conoce más acerca del fenómeno que estamos estudiando.

• Prueban o sometemos a prueba las teorías.

LAS VARIABLES

Se define como la capacidad que tienen los objetos y las cosas de modificar su estado actual, es decir, de variar y asumir valores diferentes.

Existe una diversidad de criterios para agrupar las variables, por lo cual solo mencionaremos las más difundidas:

Reclamaciones y Quejas MAS usuales

31%

12%6%

44%

7%

mala calidad delproductomercancíasdañadaspedidos nocompletosretrazos en lasentregasotros

Variable Independiente

• Son aquellas variables que son manipuladas intencionalmente en una investigación.

• Es aquella característica que supone ser la (causa) del fenómeno estudiado

Variable Dependiente

• Son aquellas variables que son las responsables de los cambios sobre las que son manipuladas en una investigación

• La variable dependiente es el factor que es observado y medido para determinar el (efecto) de la variable independiente.

POR SU CUANTIFICACIÓN O CUALIFICACIÓN

Variables Cualitativas:• Son aquellas que se refieren

a atributos o cualidades de un fenómeno.

Variable Cuantitativa:• Son aquellas variables en las

que características o propiedades pueden presentarse en diversos grados de intensidad, es decir, admiten una escala numérica de medición.

DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN

Es el plan que se usa como guía para recopilar y analizar los datos.Da una estructura para llevar a cabo la cuantificación, medición y descripción

ESQUEMA: EL PROCESO DE LA INVESTIGACIÓN

ELECCIÓN DEL TEMA

DELIMITACIÓN DEL TEMA

PROBLEMA

OBJETIVOS

MARCO TEÓRICO

METODOLOGÍA

PLANTEAMIENTO

IDENTIFICACIÓN

ALCANCE Y LÍMITES

RECURSOS

REVISIÓN DEL CONOCIMIENT

O

GENERALES

FORMULACIÓN

DESCRIPCIÓN

ANTECEDENTES

ESPECÍFICOS

DEFINICIÓN CONCEPTUAL

HIPÓTESIS

VARIABLES CODIFICACIÓNTABULACIÓN

POBLACIÓN Y MUESTRA

RECOLECCIÓN DE DATOS

PROC. DE DATOS

ENTREGA DE INFORME

UTILIDAD

• Si el diseño está bien concebido el producto final de un estudio (sus resultados) tendrá mayores posibilidades de éxito para generar conocimiento.

• Como una pequeña pauta; no debe esperarse hasta encontrar un diseño perfecto, el investigador debe encontrar la manera práctica y concreta de responder a las preguntas de investigación.

PERFIL FINAL DEL CLIENTE

• ¿Quiénes son?• ¿Qué edad tienen?• ¿Qué nivel de educación tienen?• ¿Cuáles son sus preferencias?• ¿Cuándo compran?• ¿Por qué compran?• ¿Para qué usan el producto?• ¿Dónde viven o trabajan?

EL PERFIL DEL CLIENTE PERMITE DETERMINAR: EL PRODUCTO CORRECTO ,

EL PRECIO JUSTO , LA PLAZA PERTINENTE Y LA PROMOCIÓN ADECUADA PARA TENER MAYORES CLIENTES.

Satisfacción laboral baja

Motivación Baja en calidad de producto

Baja en la productividad

Ausentismo o retrasos

Disminución de utilidades

Rotación alta de personal

Actitudes negativas

importancia

Crea mayor seguridad en lo que se va a hacer, ahorra tiempo y da mayor flexibilidad porque obliga al investigador a prever posibles eventos inesperados.

FINALIDAD

SATISFACER A LOS CLIENTES

OBTENER LA MAXIMA RENTABILIDAD

OBTENER RESULTADOS A CORTO PLAZO

BENEFICIAR A LA COMUNIDAD

BENEFICIAR A LOS EMPLEADOS

DAR SERVICIO A LOS CLIENTES

Investigación experimental y no experimental

• ¿Qué es una variable en la investigación?• Una variable es cualquier hecho o fenómeno

social o natural: religión, idioma, preferencias electorales , sexo, edad escolaridad, hábitos alimenticios, peso atómico, velocidad de la luz, entre muchas otras.

INVESTIGACION EXPERIMENTAL:• consiste en la manipulación de una

variable experimental no comprobada, en condiciones rigurosamente controladas, con el fin de describir de qué modo o por qué causa se produce una situación o acontecimiento en particular.

Se encuentra dirigida a la validación de hipótesis .Es muy importante destacar que en una investigación experimental la variable independiente se manipula y por eso se le llama” variable activa “

INVESTIGACION NO EXPERIMENTAL

• También conocida como Ex Post Facto

• es aquella que se realiza sin manipular deliberada mente variables. Es decir, es investigación donde no hacemos variar intencionalmente las variables independientes. • En la investigación ,los

cambios en la variable independiente ya ocurrieron y el investigador tiene que limitarse a la observación de situaciones ya existentes dada la incapacidad de influir sobre las variables y sus efecto.

• Ejemplos: La presentación de tasas de

natalidad El numero de maestros de

un Colegio El sexo de personas

mayores de 20 años La descripción de un

comportamiento humano• EXPERIMENTO”: Hacer enojar intencionalmente a una persona para ver sus reacciones. • “NO EXPERIMENTAL”: Ver las

reacciones de esa persona cuando llega . enojada.

Características :

• Los datos se reúnen después de que hayan ocurrido los hechos.

• No se tiene control sobre la variable independiente.

• Es un método flexible.• Se utiliza como sondeo, útiles

como fuentes de hipótesis para probar posteriormente.

• Es importante comprobar “hipótesis alternativas”.

RECOLECCION DE DATOS: Datos primarios

• Son aquellos que el investigador obtiene directamente de la realidad, recolectándolos con sus propios instrumentos.

METODOS Y/O TECNICAS PARA LA RECOLECCION DE INFORMACIÓN

Consiste en el uso sistemático de nuestros sentidos orientados a la captación de la realidad que queremos estudiar.

La Observación:

Ventajas: Se registran datos conforme

ocurren las acciones. Los datos son más

expresivos y exactos.Desventajas: Método lento Costo elevado.

La entrevista • Consiste en una interacción entre dos

personas, en la cual el investigador formula determinadas preguntas relativas al tema en investigación, mientras que el investigado proporciona verbalmente o por escrito la información que le es solicitada.

Encuestas:• La encuesta es una búsqueda

sistemática de información en la que el investigador pregunta a los investigados sobre los datos que desea obtener, y posteriormente reúne estos datos individuales para obtener durante la evaluación datos agregados.(Personal, telefónica, Correo)

Relevante a considerar para una encuesta :

Que datos son relevantes de obtener de consumidores o grupos de Consumidores.

Decidir que técnica de encuesta usar; Encuesta personal, por correo, Vía telefónica, on-line, etc.).-

Determinar que tipos básicos de respuestas serán más eficaces para obtener la información. (preguntas abiertas, cerradas, etc.)

Preparar borradores de cuestionarios para test previo.

Medios Audio y visuales

Pintura o dibujo

Grabadora

Cámara fotográfica

Videograbadora

¿QUE SON DATOS SECUNDARIOS ?

• Son registros escritos que proceden también de un contacto con la práctica, pero que ya han sido elegidos y procesados por otros investigadores

Las instituciones públicas, las empresas de investigación de mercados y las agencias de publicidad son fuentes importantes de datos secundarios sobre el mercado.

Fácil accesibilidad. Menor costo. Rápida recopilación.

DATOS SECUNDARIOS INTERNOS• son aquellos se encuentran

disponibles en la Organización, de tal forma que se puede acceder a ellos en forma inmediata.

Ejemplos :• Reportes de semanales/mensuales de

ventas.• Ventas por líneas de productos,

departamentos, zonas geográficas, regiones , según lotes de compra, por período específico, por tipo de clientes, etc.

• Otros: Informes contables, de producción, financieros, etc.

• Ventaja: Son de fácil acceso, y de bajo costo

EXTERNOS • son proporcionados por fuentes

externa a la organización. Se pueden sub clasificar en fuentes empresariales generales y fuentes gubernamentales.

• Ejemplo; • Asociaciones de comercio• (Asociación de exportadores de

manufacturas Fuentes Empresariales: Hábitos de

consumo, intención de compra, frecuencia de compra, etc.

• Fuentes Gubernamentales: Número de nacimientos, defunciones, patrimonio , automóviles registrados, empleo etc.

Técnicas Instrumentos Instrumento de Registro

Observación Guía de ObservaciónLista de CotejoEscala de Observación

Papel y Lápiz (formato)Cámara fotográficaCámara de Vídeo

Entrevista Guía de Entrevista Grabador. Papel y LápizCámara de vídeo.

Encuesta CuestionarioEscalaTestPrueba de conocimiento

Papel y Lápiz (formato)

PRUEBA DE HIPOTESIS

DEFINICIÓN:

• Es un procedimiento, basado en la evidencia de la muestra y en la teoría de las probabilidades, usado para determinar si la hipótesis es una afirmación razonable y debería no ser rechazada o si no es razonable debería ser rechazada.

OBJETIVO:

• El propósito de la prueba de hipótesis no es cuestionar el valor calculado del estadístico (muestral), sino hacer un juicio con respecto a la diferencia entre estadístico de muestra y un valor planteado del parámetro.

PROCEDIMIENTOS SISTEMATICOS

1er Paso:

• Plantear la hipótesis nula Ho y la hipótesis alternativa H1.

• Determinación de H0 y H1

2do Paso:

• Seleccionar el nivel de significancia.

TIPO DE ERROR:

3er Paso:

• Prueba bilateral• H0 : µ = 200• H1 : µ ≠ 200

• Prueba unilateral ≥ o ≤• H0 : µ ≥ 200 H1 : µ < 200

H0 : µ ≤ 200 H1 : µ > 200

3er Paso:

• En la prueba para una media poblacional con muestra pequeña y desviación estándar poblacional desconocida se utiliza el valor estadístico t.

El valor estadístico z, para muestra grande y desviación estándar poblacional desconocida se determina por la ecuación:

En las pruebas de hipótesis para la media (μ), cuando se conoce la desviación estándar (σ) poblacional, o cuando el valor de la muestra es grande (30 o más), el valor estadístico de prueba es z y se determina a partir de:

4to Paso:• Formular la regla de decisión• Se establece las condiciones específicas en la que se

rechaza la hipótesis nula y las condiciones en que no se rechaza la hipótesis nula. La región de rechazo define la ubicación de todos los valores que son tan grandes o tan pequeños, que la probabilidad de que se presenten bajo la suposición de que la hipótesis nula es verdadera, es muy remota

5to Paso:

Tomar una decisión.

• En este último paso de la prueba de hipótesis, se calcula el estadístico de prueba, se compara con el valor crítico y se toma la decisión de rechazar o no la hipótesis nula.

• Tenga presente que en una prueba de hipótesis solo se puede tomar una de dos decisiones: aceptar o rechazar la hipótesis nula.

• Debe subrayarse que siempre existe la posibilidad de rechazar la hipótesis nula cuando no debería haberse rechazado (error tipo I). También existe la posibilidad de que la hipótesis nula se acepte cuando debería haberse rechazado (error de tipo II).

EJEMPLO APLICATIVO

EJEMPLO Nº1

Se realiza un estudio estadístico por cuenta propia y otro por asesoría externa según datos de muestreo del dueño para 30 personas su edad promedio fue de 21 años con una desviación estándar de 0.5 años.En cambio, el muestreo realizado de forma externa para 40 personas que la media es de 19 años con una desviación de 0.3 años.La pregunta del dueño del café es si se requiere invertir en un nuevo estudio dado que las medias de cada uno fueron diferentes.Valor de confianza o significancia alfa= 0.05

EJEMPLO Nº2

El Gimnasio “El Torturador de gordos”, invita a su afiliación argumentando una reducción de peso, al menos de 4,6 kilos. Una muestra aleatoria de 34 personas, revela que el promedio de reducción de peso es de 4,1 kilos, con desviación típica de 1,8 kilos.A un nivel de 1%, ¿ se puede creer lo tan anunciado por el Gimnasio?

EJEMPLO Nº2

1. Formulación de hipótesisHo :

Ha :

INV

ES

TIG

AC

ION

No existe diferencia significativa entre el promedio anunciado por el gimnasio y el promedio de la muestra

El promedio anunciado por el gimnasio es menor

Ho :

Ha :

ES

TAD

IST

ICO

u = 4,6 KILOS

U < 4,6kilos

EJEMPLO Nº22. Seleccionar el nivel de significancia

Alfa = 0,01 Es la prueba de una media poblacional

No se conoce la varianza de la población. Se tiene la varianza de la muestra . Es una prueba de la cola izquierda

EJEMPLO Nº23. Calcular el Estadístico de Prueba

4. Formular una regla de Decisión

EJEMPLO Nº25. Tomar una decisión

PRESENTACIÓN DE DATOS

• La presentación de los datos es fundamental en un trabajo de investigación. A veces en una tabla está lo principal que se obtuvo en una investigación por lo que debemos de tratar de entenderla. La presentación de datos es el cerebro de un artículo.

• “La presentación de los datos en cuadros es a menudo el corazón, o mejor aún, el cerebro de un artículo científico.” (Peter Morgan).

• La presentación de los datos en un trabajo de investigación o en un artículo la pueden encontrar en tablas y gráficos, como también puede aparecer en el texto escrito. La mayoría de los investigadores cuando escriben un artículo científico colocan en el texto lo fundamental y hacen referencia en tablas y gráficos.

Para la presentación de datos se debe considerar 2 aspectos importantes:

• Deben darse pasos importantes antes de la presentación, a saber; Ordenamiento, tabulación y clasificación de los datos.

• Si los datos están bien organizados podrán presentarse en cuadros, gráfica o en forma descriptiva.

La Presentación de Datos se pueden dar en:

• En el texto• En tablas• En gráficos

NUNCA PRESENTAR LOS DATOS EN MÁS DE UNA FORMA.

TABLAS• Las tablas, en primer lugar, son la forma de ordenar los datos

en filas y columnas, eso es una tabla en resumidas cuentas y es la forma de representar de forma ordenada los resultados de un trabajo para que las personas puedan entender de mejor forma.

• Cuando uno hace una investigación epidemiológica o un estudio de casos controles o una investigación de cualquier ámbito y ve muchas muestras y muchos pacientes, no tienen para que publicar todo lo que encontraron en cada uno de los pacientes o en cada una de las muestras que analizaron, tienen que resumir eso y esa forma de resumir y ordenar las cosas es presentándola en tablas y en gráficos.

• Las tablas estadísticas sirven para presentar en forma ordenada los datos numéricos obtenidos en algún estudio.

No hacer tablas cuando....

• Cuando la cosa sea muy fome, vale decir todos los pacientes tienen el mismo resultado, o sea los datos son idénticos o repetitivos.

• Cuando es más fácil decir una cosa en palabras que hacer una tabla.

• Si los resultados no son significativos. Uno usa los resúmenes de las observaciones y los hace cuando hay diferencias significativas y si no las hay no es necesario hacer tablas.

Principales etapas en la construcción de una tabla:

• Van a poner el propósito que tiene una tabla.• Debe tener un título• Debe tener un encabezado.

Cuando en un trabajo se usan muchas tablas deben ir numeradas, en algunas partes le piden que las numere con números romanos y en otras partes con números arábigos, tiene que seguir las indicaciones de los editores cuando uno va a publicar un artículo.

REPRESENTACIÓN GRÁFICA

• Un gráfico es la representación en el plano

de datos numéricos y existen muchos software que permiten hacer estos gráficos. De estos hay distintos tipos. Y deben tener algunas características. No se hacen al lote. Tiene que aprender a usar el Excel.

• El gráfico es la representación en el plano de datos numéricos, con el fin de obtener una impresión visual conjunta que facilita la comprensión del material presentado.

• • El objetivo de la mayoría de los gráficos es presentar distribuciones de

frecuencia o asociaciones entre dos o más variables investigadas.

CARACTERÍSTICAS PARA LA ELABORACIÓN DE UNA PRESENTACIÓN GRÁFICA

• Debe ser sencillo y auto explicativo, ojalá con poca cantidad de elementos lo suficiente para entender, cómodo a la vista.

• Representar fielmente los hechos.• No impresionar con colores extremadamente llamativos ni falsear la

realidad• Ni modificando las escalas• Ni utilizar los gráficos tridimensionales.• Evitar colores que molestan a la vista por ejemplo con color morado

sobre un fondo negro o colores muy chillones.• Cuando hace cajas se rellena con color pero no con rayas y si las ocupa

prefiera las oblicuas.• Tiene que hacerlo agradable a la vista.

¿COMO HACER UN GRÁFICO?

• Primero debe ordenar los datos y dependiendo de cómo vaya a ser el gráfico es como tendrá que ordenar los datos.

• Defina los objetivos• Elija el tipo de gráfico• Y lo construye.

CLASES DE GRAFICOS

• BARRAS SIMPLES• BARRAS AGRUPADAS• BARRAS SUBDIVIDIDAS• SECTORIALES• HISTOGRAMAS• LINEALES• PLOTS DE DISPERSION• DE CAJAS O DE BOX

PLOTS

DIAGRAMA DE BARRAS

DIAGRAMAS SECTORIALESEjemplo: Incidencia de personas fumadoras

HISTOGRAMAS

LINEAL

ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC0.00

500.00

1,000.00

1,500.00

2,000.00

2,500.00

3,000.00

3,500.00VENTAS DE LA EMPRESA XYZ

AÑO 2009AÑO 2010

Meses del año

En N

uevo

s Sol

es S

/.

PLOTS DE DISPERSIÓN

DE CAJAS O DE BOX PLOTS

¿CÓMO ELEGIR UN GRÁFICO?

• Depende de la variable.• Si es nominal u ordinal puede hacer un gráfico de barras o un sectorial.• Si es intervalar puede hacer un gráfico de box plots o histograma.• Si quiere ver las relaciones.• Entre variables intervalares puede utilizar los plots de dispersión o el grafico de

líneas.• Entre variables nominales u ordinales puede utilizar gráficos de barras pareadas o

agrupadas• Relación de una parte de la información respecto al total: gráficos sectoriales o

barras subdivididas.• Variación conjunta de dos variables continuas: plots o gráficos lineales.

CONCLUSIONES

MUCHASGRACIAS

INVESTIGACION DE MERCADOS