LIC. JOSE ROBERTO QUIROLI GONZALEZ.
馃搵 CLASIFICACI脫N DE VARIABLES
| Variable | Tipo de variable |
|---|
| Sexo | Cualitativa nominal |
| Tipo de contrato | Cualitativa nominal |
| Salario anual (USD) | Cuantitativa continua |
| Experiencia laboral (meses) | Cuantitativa discreta |
| Meses desde el contrato | Cuantitativa discreta |
Definiciones:
-
Variable cualitativa: describe caracter铆sticas.
-
Variable cuantitativa: se expresa en n煤meros.
-
Discreta: valores enteros contables.
-
Continua: valores reales dentro de un rango.
馃搱 DISTRIBUCI脫N DE FRECUENCIAS (SALARIO ANUAL)
Variable: Salario anual (USD)
Tipo: Cuantitativa continua
Datos: Agrupados
n = 40 datos
馃敼 Paso 1. Rango (R)
M铆nimo = 16,950
M谩ximo = 60,985
F贸rmula:
R = M谩x − M铆n
Sustituci贸n:
R = 60,985 − 16,950
Resultado:
R = 44,035
馃敼 Paso 2. N煤mero de clases (K)
F贸rmula de Sturges:
K = 1 + 3.322 log₁₀(n)
Sustituci贸n:
K = 1 + 3.322 log₁₀(40)
K ≈ 1 + 3.322(1.6)
K ≈ 6.3 ≈ 7 clases
馃敼 Paso 3. Amplitud de clase (A)
F贸rmula:
A = R / K
Sustituci贸n:
A = 44,035 / 7
Resultado:
A ≈ 6,300
馃搼 TABLA DE DISTRIBUCI脫N DE FRECUENCIAS.
馃搻 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
馃敼 Media aritm茅tica (x̄)
F贸rmula:
x̄ = 危(fi·xi) / N
Sustituci贸n:
x̄ = 1,469,000 / 40
Resultado:
x̄ = 36,725
馃敼 Mediana (Me)
F贸rmula:
Me = L + [(N/2 − F anterior) / fm] · A
Datos:
L = 29,501
N/2 = 20
F anterior = 16
fm = 8
A = 6,300
Sustituci贸n:
Me = 29,501 + [(20 − 16)/8] · 6,300
Me = 29,501 + (4/8) · 6,300
Me = 29,501 + 0.5 · 6,300
Me = 29,501 + 3,150
Resultado:
Me = 32,651
馃敼 Moda (Mo)
F贸rmula:
Mo = L + [(fm − f₋₁) / ((fm − f₋₁) + (fm − f₊₁))] · A
Datos:
L = 23,201
fm = 9
f₋₁ = 7
f₊₁ = 8
A = 6,300
Sustituci贸n:
Mo = 23,201 + [(9−7)/((9−7)+(9−8))] · 6,300
Mo = 23,201 + (2/3) · 6,300
Mo = 23,201 + 4,200
Resultado:
Mo = 27,401
馃搶 MEDIDA M脕S REPRESENTATIVA
Medida: Mediana
Interpretaci贸n:
La mediana representa mejor el conjunto de datos porque no se ve afectada por valores extremos, ofreciendo una representaci贸n m谩s realista del salario t铆pico.
馃搲 DISTRIBUCI脫N DE FRECUENCIAS RELATIVAS
Variable: Tipo de contrato
(Crear gr谩fica circular en Excel y subir imagen al blog)
Moda = Contrato indefinido.
馃尡 DIAGRAMA DE TALLO Y HOJAS
Variable: Experiencia laboral (meses).
Tallo | Hojas
0 | 35 49 56 67
1 | 08 14 20 43 44 51 65 68 80
2 | 08 09 14 15 28 29 36 40 44 52 58 64 68 84 88
3 | 07 14 24 81
4 | 32 44
馃搹 DESVIACI脫N MEDIA (DM)
Variable: Salario anual (USD)
Tipo: Cuantitativa continua
Datos: Agrupados
馃摌 Concepto
La desviaci贸n media es una medida de dispersi贸n que indica, en promedio, cu谩nto se alejan los datos respecto a la media aritm茅tica. Permite conocer el grado de variabilidad del conjunto de datos y qu茅 tan dispersos se encuentran los valores alrededor del promedio.
馃搻 F贸rmula (datos agrupados)
DM=N∑fi⋅∣xi−x藟∣
Donde:
-
fi = frecuencia de cada clase
-
xi = marca de clase
-
x藟 = media aritm茅tica
-
N = total de datos
-
∣xi−x藟∣ = valor absoluto de la diferencia entre la marca de clase y la media.
馃搳 Datos base
Media aritm茅tica:
x藟=36,725
Total de datos:
N=40
馃М Sustituci贸n en la f贸rmula
DM=40385,400
✅ Resultado
DM=9,635
馃搶 Interpretaci贸n estad铆stica
La desviaci贸n media de 9,635 d贸lares indica que, en promedio, los salarios se alejan aproximadamente $9,635 del salario medio ($36,725). Este valor refleja una variabilidad considerable en los ingresos, lo que evidencia una dispersi贸n salarial importante entre los trabajadores. Esto confirma que no existe homogeneidad salarial, sino diferencias significativas entre los distintos niveles de ingreso dentro de la organizaci贸n.
馃搷 An谩lisis aplicado al contexto
El valor obtenido en la desviaci贸n media muestra que los salarios no se concentran de forma uniforme alrededor de la media, lo que implica una estructura salarial desigual. Esta dispersi贸n puede estar asociada a factores como la experiencia laboral, el tipo de contrato y la antig眉edad, evidenciando diferencias econ贸micas entre los trabajadores y reforzando la importancia del an谩lisis estad铆stico para comprender la realidad laboral.
馃搻 VARIANZA (蟽²)
Variable: Salario anual (USD)
Tipo: Cuantitativa continua
Datos: Agrupados
馃摌 Concepto
La varianza es una medida de dispersi贸n que indica qu茅 tan alejados se encuentran los datos respecto a la media aritm茅tica. Representa el promedio de los cuadrados de las desviaciones de cada valor con respecto a la media, permitiendo conocer el grado de variabilidad del conjunto de datos.
馃搻 F贸rmula (datos agrupados)
蟽2=N∑fi(xi−x藟)2
Donde:
-
fi = frecuencia de cada clase
-
xi = marca de clase
-
x藟 = media aritm茅tica
-
N = total de datos
-
(xi−x藟)2 = desviaci贸n al cuadrado
馃搳 Datos base
Media aritm茅tica:
x藟=36,725
Total de datos:
N=40
馃搼 Tabla para el c谩lculo de la Varianza
馃М Sustituci贸n en la f贸rmula
✅ Resultado
蟽2=128,820,675
馃搶 Interpretaci贸n estad铆stica
La varianza de 128,820,675 indica una alta dispersi贸n salarial respecto a la media ($36,725). Este valor muestra que los salarios se encuentran ampliamente distribuidos, evidenciando diferencias econ贸micas significativas entre los trabajadores.
.
馃搷 An谩lisis aplicado al contexto
El valor elevado de la varianza confirma que la estructura salarial no es homog茅nea, sino que presenta una marcada desigualdad entre los distintos niveles de ingreso. Esta variabilidad puede estar relacionada con factores como la experiencia laboral, el tipo de contrato y la antig眉edad, lo que demuestra la importancia de la estad铆stica para analizar la distribuci贸n del ingreso y comprender las diferencias socioecon贸micas dentro de una organizaci贸n.
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