PROYECTO ESTADISTICA
INTRODUCCION PARA EL PROYECTO DE ESTADISTICA
Una encuesta es una serie de preguntas dirigidas a un público, las cuales sirven para obtener una información en especifico que es te interés para el encuestador. Las encuestas pueden constar tanto de preguntas abiertas como de preguntas cerradas y se usan para saber las necesidades, el estado, las preferencias, etc. Que pueda tener una sociedad o un grupo. Los resultados de estas pueden aportar la información necesaria para solucionar un problema o una necesidad, ofrecer un producto o un servicio, etc. Al grupo de personas o sociedad de interés del encuestador.
En estes documento se encuentra el proceso de una encuesta realizada por un par de estudiantes de la materia de estadística aplicada a la ingeniería, en el cual realizan todo el proceso de una encuesta, desde la elección de un tema de interés, el tamaño de muestra…, hasta el análisis y conclusiones, haciendo uso y aplicando los temas aprendidos durante el transcurso del semestre
OBJETIVOS
GENERAL
Realizar una encuesta sobre un tema de interés para hacer el análisis de sus resultados aplicando los temas aprendidos durante el transcurso del semestre
ESPECIFICAS
- Escoger el tema, el tamaño de muestra y realizar la encuesta
- Hacer combinaciones de variables y la estadística descriptiva a cada una de las variables
- Establecer probabilidades
- Hacer uso de el programa R, para realizar el informe en general
1) Seleccione un grupo de máximo dos personas para el proyecto
INTEGRANTES:
YORMAN JULIAN TORRES RAMIREZ 2185077
JUAN CAMILO ALEJANDRO PACHON CALDERON 2192101
1.1) Seleccione un tema de su interés
LA MEJOR HAMBURGESA
1.2) Diseñe una pregunta problema que pueda abordar y dar solución en este proyecto. Justifíquela, ¿por qué es de interés este problema? Apóyese en noticias y trabajos de grado.
¿LA MEJOR HAMBURGUESA SEGUN LOS ESTUDIANTES DE LA UIS SEDE BUCARAMNAGA - FACULTAD DE INGENERIAS FISICOMENCANICAS?
JUSTIFICACION: el tema seleccionado nos surguio por ser una de las comidas rapidad mas consumidad por los estudiantes lo cual queriamos abordad con detalle y poder aplicar la estadistica y sus temas ah este tiepo de tema que esta comun
2) construya una encuesta con mínimo 3 variables continuas y 3 categóricas
a continuacion puedes ver el enlase donde estara la encuesta https://forms.gle/FruR5kgih1R2M9QQ7
3) Calcule un tamaño de muestra optimo, seleccione un diseño de muestreo adecuado y recolecte los datos en Google form o Microft form. Adjunte el link de los datos en el trabajo. (no olvide justificar, los valores trabajados de N, la varianza de la población y sustentar el tipo de muestreo seleccionado, por qué es el mejor para su caso)
lo primero que decidimos hacer es una prueba piloto con la anterior encuesta con un aproximado de 10 personas donde adjuntamos el link https://correouisedu-my.sharepoint.com/:x:/g/personal/juan2192101_correo_uis_edu_co/EQ3VpXB1_GlHlxa2hhP78gkBaPf4jQJlV6ksrdAUiODTFQ?e=KsHAiJ de los datos recogido y luego realizamos la programacion para hallar el tamaño de muestra
library(readxl)
piloto <- read_excel("C:/Users/olga susana/OneDrive - UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER/Semestres/Septimo/Estadistica/piloto.xlsx")
View(piloto)
attach(piloto)
names(piloto)## [1] "Marca temporal"
## [2] "¿Cuál es tu edad en años?"
## [3] "¿Cuál es su sexo?"
## [4] "¿Te gustan las hamburguesas?"
## [5] "¿Qué tipo de hamburguesa prefiere?"
## [6] "¿Cuánto seria lo máximo que pagarÃa por una hamburguesa?"
## [7] "¿De qué parte del área metropolitana y sus alrededores se ha comido la mejor hamburguesa?"
## [8] "¿Qué prefiere a la hora de comer una hamburguesa?"
## [9] "¿Cuánto tiempo estas dispuesto a esperar por una hamburguesa en minutos?"
## [10] "¿Cuál ha sido el ultimo lugar donde se comió la ultima hamburguesa?"
## [11] "Califique de 1 a 10 la hamburguesa que se comió en el lugar que respondió anteriormente"colnames(piloto)=c("HORA", "Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "Q5", "Q6", "Q7", "Q8", "Q9", "Q10")
library(TeachingSampling)
##prueba piloto
set.seed(1)
pp= S.SI(nrow(piloto),8)
table(pp)## pp
## 1 2 3 4 5 6 7 8
## 1 1 1 1 1 1 1 1piloto=piloto[pp,]
piloto## # A tibble: 8 × 11
## HORA Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10
## <chr> <dbl> <chr> <chr> <chr> <dbl> <chr> <chr> <dbl> <chr> <dbl>
## 1 2023/02/04 9:50:4… 19 Feme… SI Hamb… 35000 Flor… Comp… 30 Cama… 8
## 2 2023/02/04 9:57:4… 20 Masc… SI Hamb… 30000 Flor… Ir a… 20 Glor… 7
## 3 2023/02/04 9:59:5… 20 Masc… SI Hamb… 50000 Pied… Ir a… 30 El m… 8
## 4 2023/02/04 10:50:… 19 Masc… SI Hamb… 40000 Buca… Ir a… 40 La l… 10
## 5 2023/02/06 12:57:… 21 Masc… SI Hamb… 40000 Buca… Ir a… 10 el c… 8
## 6 2023/02/06 8:28:0… 22 Masc… SI Hamb… 50000 Buca… Ir a… 25 Chur… 8
## 7 2023/02/06 8:37:2… 24 Feme… SI Hamb… 24000 Buca… Ir a… 40 Cama… 8
## 8 2023/02/07 3:04:1… 23 Masc… SI Hamb… 30000 Buca… Ir a… 15 No r… 8# Desv. piloto
d_p=sd(piloto$Q8)
# Desviaci?n deseada #
desv_deseada=d_p/8
#Varianza #
v_p=var(piloto$Q8)
# Varianza deseada #
var_deseada=desv_deseada^2con lo anterior planteado decidimos utilizar el tipo de selccion por conglomerado
## Alateorizacion para escoger la carrera para la encuesta
## 1- ing. civil, 2- ing. sistemas, 3- ing. mecanica, 4- ing. industrial 5- ing. electrica, 6- ing. electronica, 7- diseño industrial
set.seed(1)
sample(1:7,1)## [1] 1## Alateorizacion para semestre
set.seed(1)
sample(1:10,1)## [1] 9## Alateorizacion para semestre
#1- diseño de pavimentos, 2- Trabajo de grado 1
set.seed(1)
sample(1:2,1)## [1] 1Despues de realizar la selccion por conglomerado tenemos el grupo a encuenstar y con la pruba piloto terminamos sacando el tamañano de muestra
# Se calcular? el n apartir de los N datos #
N=6893
# C?lculo de n #
n=(N*v_p)/((N*var_deseada)+v_p)dandonos asi un resultado de n=63.4112
asi volviendo aplicar la encuentas exactamente a 64 estudiantes de la facultad de ingenerias fisicomecanidas de la carrera ingeneria civil y que etsan en 9° semestre curzando la materia de diseño de pavimento a continuacion se encuentra el link donde esta los resultados de dicha encuenta https://correouisedu-my.sharepoint.com/:x:/g/personal/juan2192101_correo_uis_edu_co/EaSWvrANRF9EilsYd2Nl0ZYBR_kxv992TLcXqIncNTPtXw?e=QNqDeP
conclusion: tomamos la selecion de conglomerado por que vimos la manera viable ya que no teniamos toda las informacion para aplicar cualquera de los otros tipos de seleccion de muestreo y tambien la encuesta la apuntamos a que fuera por grupos o conglomerados
4) Presente la estadística descriptiva de todas las variables de acuerdo con su naturaleza.
A continuacion prestenamos la estadistica descriptiva de las variables
#### Estadistica descriptiva variable continua ibrary(readxl)
#### Estadistica descriptiva variable continua ibrary(readxl)
library(readxl)
RESULTADOS <- read_excel("C:/Users/olga susana/OneDrive - UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER/Semestres/Septimo/Estadistica/RESULTADOS.xlsx")
attach(RESULTADOS)
names(RESULTADOS)## [1] "Marca temporal"
## [2] "¿Cuál es tu edad en años?"
## [3] "¿Cuál es su sexo?"
## [4] "¿Te gustan las hamburguesas?"
## [5] "¿Qué tipo de hamburguesa prefiere?"
## [6] "¿Cuánto seria lo máximo que pagaría por una hamburguesa?"
## [7] "¿De qué parte del área metropolitana y sus alrededores se ha comido la mejor hamburguesa?"
## [8] "¿Qué prefiere a la hora de comer una hamburguesa?"
## [9] "¿Cuánto tiempo estas dispuesto a esperar por una hamburguesa en minutos?"
## [10] "¿Cuál ha sido el ultimo lugar donde se comió la ultima hamburguesa?"
## [11] "Califique de 1 a 10 la hamburguesa que se comió en el lugar que respondió anteriormente"colnames(RESULTADOS)=c("HORA", "Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "Q5", "Q6", "Q7", "Q8", "Q9", "Q10")
##Edad
Mediana1=median(RESULTADOS$Q1, na.rm = T)
Mediana1## [1] 21prome1=mean(RESULTADOS$Q1, na.rm = T)
prome1## [1] 21.375desv1=sd(RESULTADOS$Q1, na.rm = T)
desv1## [1] 2.200289Varianza1=var(RESULTADOS$Q1, na.rm = T)
Varianza1## [1] 4.84127cv1=desv1/prome1
cv1## [1] 0.1029375library(modeest)
Moda1=mfv(RESULTADOS$Q1, na_rm = T)
Moda1## [1] 21library(moments)
Asimetria1=skewness(RESULTADOS$Q1,na.rm = T)
Asimetria1## [1] 1.173733Kurtosis1=kurtosis(RESULTADOS$Q1,na.rm = T)
Kurtosis1## [1] 5.506058Histograma1=hist(RESULTADOS$Q1)
Histograma1## $breaks
## [1] 18 20 22 24 26 28 30
##
## $counts
## [1] 18 34 4 7 0 1
##
## $density
## [1] 0.1406250 0.2656250 0.0312500 0.0546875 0.0000000 0.0078125
##
## $mids
## [1] 19 21 23 25 27 29
##
## $xname
## [1] "RESULTADOS$Q1"
##
## $equidist
## [1] TRUE
##
## attr(,"class")
## [1] "histogram"##sexo
attach(RESULTADOS)
names(RESULTADOS)## [1] "HORA" "Q1" "Q2" "Q3" "Q4" "Q5" "Q6" "Q7" "Q8" "Q9"
## [11] "Q10"library(fdth)
tipo1=as.factor(Q2)
tipo1## [1] Masculino Masculino Femenino
## [4] Masculino Masculino Masculino
## [7] Femenino Masculino Masculino
## [10] Masculino Masculino Masculino
## [13] Masculino Masculino Masculino
## [16] Masculino Femenino Femenino
## [19] Femenino Femenino Femenino
## [22] Femenino Femenino Femenino
## [25] Masculino Masculino Femenino
## [28] Femenino Masculino Masculino
## [31] Masculino Masculino Femenino
## [34] Masculino Prefiero no decirlo Femenino
## [37] Masculino Masculino Masculino
## [40] Femenino Masculino Masculino
## [43] Masculino Masculino Femenino
## [46] Masculino Masculino Masculino
## [49] Masculino Femenino Femenino
## [52] Masculino Femenino Masculino
## [55] Femenino Masculino Masculino
## [58] Masculino Femenino Masculino
## [61] Masculino Masculino Masculino
## [64] Masculino
## Levels: Femenino Masculino Prefiero no decirlotabla1=fdt_cat(tipo1)
tabla1## Category f rf rf(%) cf cf(%)
## Masculino 42 0.66 65.62 42 65.62
## Femenino 21 0.33 32.81 63 98.44
## Prefiero no decirlo 1 0.02 1.56 64 100.00## Le gustan las hamburguesas?
tipo2=as.factor(Q3)
tipo2## [1] SI SI NO SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI
## [26] SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI
## [51] SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI
## Levels: NO SItabla2=fdt_cat(tipo2)
tabla2## Category f rf rf(%) cf cf(%)
## SI 63 0.98 98.44 63 98.44
## NO 1 0.02 1.56 64 100.00## Tipo de hamburguesa
tipo3=as.factor(Q4)
tipo3## [1] Hamburguesa clásica (pan, vegetales, carne, queso)
## [2] Hamburguesa mixta (pan, vegetales, carne, queso, pollo)
## [3] Hamburguesa mixta (pan, vegetales, carne, queso, pollo)
## [4] Hamburguesa mixta (pan, vegetales, carne, queso, pollo)
## [5] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [6] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [7] Hamburguesa mixta (pan, vegetales, carne, queso, pollo)
## [8] Hamburguesa mixta (pan, vegetales, carne, queso, pollo)
## [9] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [10] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [11] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [12] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [13] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [14] Hamburguesa mixta (pan, vegetales, carne, queso, pollo)
## [15] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [16] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [17] Hamburguesa mixta (pan, vegetales, carne, queso, pollo)
## [18] Hamburguesa mixta (pan, vegetales, carne, queso, pollo)
## [19] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [20] Hamburguesa mixta (pan, vegetales, carne, queso, pollo)
## [21] Hamburguesa clásica (pan, vegetales, carne, queso)
## [22] Hamburguesa clásica (pan, vegetales, carne, queso)
## [23] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [24] Hamburguesa clásica (pan, vegetales, carne, queso)
## [25] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [26] Hamburguesa clásica (pan, vegetales, carne, queso)
## [27] Hamburguesa mixta (pan, vegetales, carne, queso, pollo)
## [28] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [29] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [30] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [31] Hamburguesa clásica (pan, vegetales, carne, queso)
## [32] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [33] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [34] Hamburguesa mixta (pan, vegetales, carne, queso, pollo)
## [35] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [36] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [37] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [38] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [39] Hamburguesa mixta (pan, vegetales, carne, queso, pollo)
## [40] Hamburguesa mixta (pan, vegetales, carne, queso, pollo)
## [41] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [42] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [43] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [44] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [45] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [46] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [47] Hamburguesa mixta (pan, vegetales, carne, queso, pollo)
## [48] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [49] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [50] Hamburguesa clásica (pan, vegetales, carne, queso)
## [51] Hamburguesa mixta (pan, vegetales, carne, queso, pollo)
## [52] Hamburguesa mixta (pan, vegetales, carne, queso, pollo)
## [53] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [54] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [55] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [56] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [57] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [58] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [59] Hamburguesa mixta (pan, vegetales, carne, queso, pollo)
## [60] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [61] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [62] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [63] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## [64] Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## 3 Levels: Hamburguesa clásica (pan, vegetales, carne, queso) ...tabla3=fdt_cat(tipo3)
tabla3## Category
## Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales)
## Hamburguesa mixta (pan, vegetales, carne, queso, pollo)
## Hamburguesa clásica (pan, vegetales, carne, queso)
## f rf rf(%) cf cf(%)
## 40 0.62 62.50 40 62.50
## 17 0.27 26.56 57 89.06
## 7 0.11 10.94 64 100.00##vALOR MAXIMO DISPUESTO A PAGAR POR UNA HAMBURGUESA
Mediana2=median(RESULTADOS$Q5, na.rm = T)
Mediana2## [1] 30000prome2=mean(RESULTADOS$Q5 , na.rm = T)
prome2## [1] 30812.5desv2=sd(RESULTADOS$Q5, na.rm = T)
desv2## [1] 10874.28Varianza2=var(RESULTADOS$Q5 , na.rm = T)
Varianza2## [1] 118250000cv2= desv2/prome2
cv2## [1] 0.3529179Moda2=mfv(RESULTADOS$Q5, na_rm = T)
Moda2## [1] 25000Asimetria2=skewness(RESULTADOS$Q5,na.rm = T)
Asimetria2## [1] 1.013557Kurtosis2=kurtosis(RESULTADOS$Q5,na.rm = T)
Kurtosis2## [1] 3.711149Histograma2=hist(RESULTADOS$Q5)
Histograma2## $breaks
## [1] 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 45000 50000 55000 60000
##
## $counts
## [1] 3 9 17 16 3 8 1 4 0 3
##
## $density
## [1] 9.3750e-06 2.8125e-05 5.3125e-05 5.0000e-05 9.3750e-06 2.5000e-05
## [7] 3.1250e-06 1.2500e-05 0.0000e+00 9.3750e-06
##
## $mids
## [1] 12500 17500 22500 27500 32500 37500 42500 47500 52500 57500
##
## $xname
## [1] "RESULTADOS$Q5"
##
## $equidist
## [1] TRUE
##
## attr(,"class")
## [1] "histogram"## Ciudad con mejor hamburguesa
tipo4=as.factor(Q6)
tipo4## [1] Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga Floridablanca
## [6] Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga
## [11] Floridablanca Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga
## [16] Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga Floridablanca
## [21] Floridablanca Bucaramanga Bucaramanga Girón Bucaramanga
## [26] Bucaramanga Bucaramanga Piedecuesta Floridablanca Bucaramanga
## [31] Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga
## [36] Floridablanca Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga Floridablanca
## [41] Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga Piedecuesta
## [46] Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga
## [51] Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga
## [56] Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga
## [61] Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga Bucaramanga
## Levels: Bucaramanga Floridablanca Girón Piedecuestatabla4=fdt_cat(tipo4)
tabla4## Category f rf rf(%) cf cf(%)
## Bucaramanga 54 0.84 84.38 54 84.38
## Floridablanca 7 0.11 10.94 61 95.31
## Piedecuesta 2 0.03 3.12 63 98.44
## Girón 1 0.02 1.56 64 100.00## Preferencia de sitios
tipo5=as.factor(Q7)
tipo5## [1] Ir a sitios que ya conoce
## [2] Ir a sitios nuevos
## [3] Ir a sitios que ya conoce
## [4] Ir a sitios que ya conoce
## [5] Ir a sitios nuevos
## [6] Ir a sitios nuevos
## [7] Ir a sitios que ya conoce
## [8] Ir a sitios nuevos
## [9] Ir a sitios que ya conoce
## [10] Ir a sitios que ya conoce
## [11] Ir a sitios nuevos
## [12] Ir a sitios que ya conoce
## [13] Ir a sitios que ya conoce
## [14] Ir a sitios que ya conoce
## [15] Ir a sitios que ya conoce
## [16] Ir a sitios que ya conoce
## [17] Ir a sitios que ya conoce
## [18] Ir a sitios nuevos
## [19] Ir a sitios que ya conoce
## [20] Ir a sitios que ya conoce
## [21] Ir a sitios que ya conoce
## [22] Ir a sitios que ya conoce
## [23] Ir a sitios que ya conoce
## [24] Ir a sitios nuevos
## [25] Ir a sitios que ya conoce
## [26] Ir a sitios nuevos
## [27] Ir a sitios nuevos
## [28] Ir a sitios que ya conoce
## [29] Ir a sitios nuevos
## [30] Ir a sitios nuevos
## [31] Ir a sitios que ya conoce
## [32] Ir a sitios que ya conoce
## [33] Ir a sitios nuevos
## [34] Ir a sitios nuevos
## [35] Ir a sitios que ya conoce
## [36] Ir a sitios que ya conoce
## [37] Ir a sitios que ya conoce
## [38] Ir a sitios nuevos
## [39] Ir a sitios nuevos
## [40] Ir a sitios que ya conoce
## [41] Ir a sitios que ya conoce
## [42] Ir a sitios nuevos
## [43] Ir a sitios nuevos
## [44] Ir a sitios nuevos
## [45] Ir a sitios que ya conoce
## [46] Ir a sitios que ya conoce
## [47] Ir a sitios nuevos
## [48] Ir a sitios nuevos
## [49] Ir a sitios que ya conoce
## [50] Comprar los ingredientes y prepararla en la casa
## [51] Ir a sitios que ya conoce
## [52] Ir a sitios que ya conoce
## [53] Ir a sitios que ya conoce
## [54] Ir a sitios nuevos
## [55] Ir a sitios nuevos
## [56] Ir a sitios que ya conoce
## [57] Ir a sitios nuevos
## [58] Ir a sitios que ya conoce
## [59] Ir a sitios nuevos
## [60] Ir a sitios nuevos
## [61] Ir a sitios que ya conoce
## [62] Ir a sitios nuevos
## [63] Ir a sitios que ya conoce
## [64] Ir a sitios que ya conoce
## 3 Levels: Comprar los ingredientes y prepararla en la casa ...tabla5=fdt_cat(tipo5)
tabla5## Category f rf rf(%) cf cf(%)
## Ir a sitios que ya conoce 37 0.58 57.81 37 57.81
## Ir a sitios nuevos 26 0.41 40.62 63 98.44
## Comprar los ingredientes y prepararla en la casa 1 0.02 1.56 64 100.00####TIEMPO DE ESPERA
Mediana3=median(RESULTADOS$Q8, na.rm = T)
Mediana3## [1] 30prome3=mean(RESULTADOS$Q8 , na.rm = T)
prome3## [1] 30.15625desv3=sd(RESULTADOS$Q8 , na.rm = T)
desv3## [1] 12.21399Varianza3=var(RESULTADOS$Q8 , na.rm = T)
Varianza3## [1] 149.1815cv3= desv3/prome3
cv3## [1] 0.4050235Moda3=mfv(RESULTADOS$Q8, na_rm = T)
Moda3## [1] 20Asimetria3=skewness(RESULTADOS$Q8,na.rm = T)
Asimetria3## [1] 0.7603184Kurtosis3=kurtosis(RESULTADOS$Q8,na.rm = T)
Kurtosis3## [1] 3.124263Histograma3=hist(RESULTADOS$Q8)
Histograma3## $breaks
## [1] 10 20 30 40 50 60
##
## $counts
## [1] 23 21 12 4 4
##
## $density
## [1] 0.0359375 0.0328125 0.0187500 0.0062500 0.0062500
##
## $mids
## [1] 15 25 35 45 55
##
## $xname
## [1] "RESULTADOS$Q8"
##
## $equidist
## [1] TRUE
##
## attr(,"class")
## [1] "histogram"## lugar de ultima hamburguesa
tipo6=as.factor(Q9)
tipo6## [1] Filo San Alonso Mercagan
## [4] Mega Burger Corral all rock burguer
## [7] Flints Bufalos American Grills
## [10] Chef burger Dónde jeank Mercagan
## [13] La gloriosa La gloriosa Rock
## [16] El corral La Yeka Old rock
## [19] Camacho's Filo Mercagan
## [22] Corderitos Mercagan Matambre
## [25] Pinchadas Donde piña Bucaramanga
## [28] Simba Parrilla Gyros food Camachos
## [31] Happy La Gloriosa BUFALOS
## [34] corral La ley Yoguis
## [37] La Gloriosa Camachos La hamburgueseria 2015
## [40] La Burguesa Brangus grill Barrio Central
## [43] Chopes house burguer- rionegro El corral
## [46] La hamburguesería Rock burguer Donde jimmy
## [49] barrio central Que chimba Mercagan
## [52] Solo al carbón carbón y más Bucaramanga
## [55] Solo al Carbón Camacho's Barrio campestre
## [58] El menor Qué chimba Larry's
## [61] Pepper Food Happy burguer Bannanas
## [64] camachos
## 53 Levels: all rock burguer American Grills Bannanas ... Yoguistabla6=fdt_cat(tipo6)
tabla6## Category f rf rf(%) cf cf(%)
## Mercagan 5 0.08 7.81 5 7.81
## Bucaramanga 2 0.03 3.12 7 10.94
## Camacho's 2 0.03 3.12 9 14.06
## Camachos 2 0.03 3.12 11 17.19
## El corral 2 0.03 3.12 13 20.31
## Filo 2 0.03 3.12 15 23.44
## La gloriosa 2 0.03 3.12 17 26.56
## La Gloriosa 2 0.03 3.12 19 29.69
## all rock burguer 1 0.02 1.56 20 31.25
## American Grills 1 0.02 1.56 21 32.81
## Bannanas 1 0.02 1.56 22 34.38
## Barrio campestre 1 0.02 1.56 23 35.94
## barrio central 1 0.02 1.56 24 37.50
## Barrio Central 1 0.02 1.56 25 39.06
## Brangus grill 1 0.02 1.56 26 40.62
## Bufalos 1 0.02 1.56 27 42.19
## BUFALOS 1 0.02 1.56 28 43.75
## camachos 1 0.02 1.56 29 45.31
## carbón y más 1 0.02 1.56 30 46.88
## Chef burger 1 0.02 1.56 31 48.44
## Chopes 1 0.02 1.56 32 50.00
## Corderitos 1 0.02 1.56 33 51.56
## corral 1 0.02 1.56 34 53.12
## Corral 1 0.02 1.56 35 54.69
## Dónde jeank 1 0.02 1.56 36 56.25
## Donde jimmy 1 0.02 1.56 37 57.81
## Donde piña 1 0.02 1.56 38 59.38
## El menor 1 0.02 1.56 39 60.94
## Flints 1 0.02 1.56 40 62.50
## Gyros food 1 0.02 1.56 41 64.06
## Happy 1 0.02 1.56 42 65.62
## Happy burguer 1 0.02 1.56 43 67.19
## house burguer- rionegro 1 0.02 1.56 44 68.75
## La Burguesa 1 0.02 1.56 45 70.31
## La hamburguesería 1 0.02 1.56 46 71.88
## La hamburgueseria 2015 1 0.02 1.56 47 73.44
## La ley 1 0.02 1.56 48 75.00
## La Yeka 1 0.02 1.56 49 76.56
## Larry's 1 0.02 1.56 50 78.12
## Matambre 1 0.02 1.56 51 79.69
## Mega Burger 1 0.02 1.56 52 81.25
## Old rock 1 0.02 1.56 53 82.81
## Pepper Food 1 0.02 1.56 54 84.38
## Pinchadas 1 0.02 1.56 55 85.94
## Que chimba 1 0.02 1.56 56 87.50
## Qué chimba 1 0.02 1.56 57 89.06
## Rock 1 0.02 1.56 58 90.62
## Rock burguer 1 0.02 1.56 59 92.19
## San Alonso 1 0.02 1.56 60 93.75
## Simba Parrilla 1 0.02 1.56 61 95.31
## Solo al carbón 1 0.02 1.56 62 96.88
## Solo al Carbón 1 0.02 1.56 63 98.44
## Yoguis 1 0.02 1.56 64 100.00## CALLIFICACION DE LA ÚLTIMA HAMBURGUESA
Mediana4=median(RESULTADOS$Q10, na.rm = T)
Mediana4## [1] 9prome4=mean(RESULTADOS$Q10, na.rm = T)
prome4## [1] 8.703125desv4=sd(RESULTADOS$Q10, na.rm = T)
desv4## [1] 1.329515Varianza4=var(RESULTADOS$Q10, na.rm = T)
Varianza4## [1] 1.767609cv4= desv4/prome4
cv4## [1] 0.1527629Moda4=mfv(RESULTADOS$Q10, na_rm = T)
Moda4## [1] 10Asimetria4=skewness(RESULTADOS$Q10,na.rm = T)
Asimetria4## [1] -1.117455Kurtosis4=kurtosis(RESULTADOS$Q10,na.rm = T)
Kurtosis4## [1] 4.431632Histograma4=hist(RESULTADOS$Q10)
Histograma4## $breaks
## [1] 4 5 6 7 8 9 10
##
## $counts
## [1] 2 1 7 16 15 23
##
## $density
## [1] 0.031250 0.015625 0.109375 0.250000 0.234375 0.359375
##
## $mids
## [1] 4.5 5.5 6.5 7.5 8.5 9.5
##
## $xname
## [1] "RESULTADOS$Q10"
##
## $equidist
## [1] TRUE
##
## attr(,"class")
## [1] "histogram"5) Realice 2 cruces de variables categóricas y 1 cruces entre categóricas y continuas (calcule promedios por categorías y desviaciones).
library(readxl)
RESULTADOS <- read_excel("C:/Users/olga susana/OneDrive - UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER/Semestres/Septimo/Estadistica/RESULTADOS.xlsx",
col_types = c("text",
"numeric", "text", "text", "text",
"numeric", "text", "text", "numeric",
"text", "numeric"))
attach(RESULTADOS)
names(RESULTADOS)## [1] "Marca temporal"
## [2] "¿Cuál es tu edad en años?"
## [3] "¿Cuál es su sexo?"
## [4] "¿Te gustan las hamburguesas?"
## [5] "¿Qué tipo de hamburguesa prefiere?"
## [6] "¿Cuánto seria lo máximo que pagaría por una hamburguesa?"
## [7] "¿De qué parte del área metropolitana y sus alrededores se ha comido la mejor hamburguesa?"
## [8] "¿Qué prefiere a la hora de comer una hamburguesa?"
## [9] "¿Cuánto tiempo estas dispuesto a esperar por una hamburguesa en minutos?"
## [10] "¿Cuál ha sido el ultimo lugar donde se comió la ultima hamburguesa?"
## [11] "Califique de 1 a 10 la hamburguesa que se comió en el lugar que respondió anteriormente"colnames(RESULTADOS)=c("HORA", "Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "Q5", "Q6", "Q7", "Q8", "Q9", "Q10")tenemos a continuacion la numerica Vs categorica
##numerica Vs categorica
##crosstable
attach(RESULTADOS)
names(RESULTADOS)## [1] "HORA" "Q1" "Q2" "Q3" "Q4" "Q5" "Q6" "Q7" "Q8" "Q9"
## [11] "Q10"library(crosstable)
class(RESULTADOS$Q5)## [1] "numeric"class(RESULTADOS$Q4)## [1] "character"crosstable(RESULTADOS,c(Q5),by=c(Q4))%>%
as_flextable(keep_id=TRUE).id | label | variable | Q4 | ||
|---|---|---|---|---|---|
Hamburguesa clásica (pan, vegetales, carne, queso) | Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales) | Hamburguesa mixta (pan, vegetales, carne, queso, pollo) | |||
Q5 | Q5 | Min / Max | 1.2e+04 / 6.0e+04 | 1.8e+04 / 6.0e+04 | 1.5e+04 / 5.0e+04 |
Med [IQR] | 2.5e+04 [2.0e+04;2.8e+04] | 3.0e+04 [2.5e+04;4.0e+04] | 2.5e+04 [2.5e+04;3.5e+04] | ||
Mean (std) | 2.7e+04 (1.5e+04) | 3.2e+04 (1.0e+04) | 2.9e+04 (1.0e+04) | ||
N (NA) | 7 (0) | 40 (0) | 17 (0) | ||
tenemos a continuacion la categorica vs categorica
## Q6 VS Q7
attach(RESULTADOS)
names(RESULTADOS)## [1] "HORA" "Q1" "Q2" "Q3" "Q4" "Q5" "Q6" "Q7" "Q8" "Q9"
## [11] "Q10"library(gmodels)
CrossTable(Q6, Q7, prop.c=F,prop.T = F, expected=F, prop.chisq = F)##
##
## Cell Contents
## |-------------------------|
## | N |
## | N / Row Total |
## | N / Table Total |
## |-------------------------|
##
##
## Total Observations in Table: 64
##
##
## | Q7
## Q6 | Comprar los ingredientes y prepararla en la casa | Ir a sitios nuevos | Ir a sitios que ya conoce | Row Total |
## --------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
## Bucaramanga | 1 | 22 | 31 | 54 |
## | 0.019 | 0.407 | 0.574 | 0.844 |
## | 0.016 | 0.344 | 0.484 | |
## --------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
## Floridablanca | 0 | 3 | 4 | 7 |
## | 0.000 | 0.429 | 0.571 | 0.109 |
## | 0.000 | 0.047 | 0.062 | |
## --------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
## Girón | 0 | 1 | 0 | 1 |
## | 0.000 | 1.000 | 0.000 | 0.016 |
## | 0.000 | 0.016 | 0.000 | |
## --------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
## Piedecuesta | 0 | 0 | 2 | 2 |
## | 0.000 | 0.000 | 1.000 | 0.031 |
## | 0.000 | 0.000 | 0.031 | |
## --------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
## Column Total | 1 | 26 | 37 | 64 |
## --------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
##
## ##frec relativ FILA
CrossTable(Q6, Q7, prop.r =F,prop.T = F, expected=F, prop.chisq = F)##
##
## Cell Contents
## |-------------------------|
## | N |
## | N / Col Total |
## | N / Table Total |
## |-------------------------|
##
##
## Total Observations in Table: 64
##
##
## | Q7
## Q6 | Comprar los ingredientes y prepararla en la casa | Ir a sitios nuevos | Ir a sitios que ya conoce | Row Total |
## --------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
## Bucaramanga | 1 | 22 | 31 | 54 |
## | 1.000 | 0.846 | 0.838 | |
## | 0.016 | 0.344 | 0.484 | |
## --------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
## Floridablanca | 0 | 3 | 4 | 7 |
## | 0.000 | 0.115 | 0.108 | |
## | 0.000 | 0.047 | 0.062 | |
## --------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
## Girón | 0 | 1 | 0 | 1 |
## | 0.000 | 0.038 | 0.000 | |
## | 0.000 | 0.016 | 0.000 | |
## --------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
## Piedecuesta | 0 | 0 | 2 | 2 |
## | 0.000 | 0.000 | 0.054 | |
## | 0.000 | 0.000 | 0.031 | |
## --------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
## Column Total | 1 | 26 | 37 | 64 |
## | 0.016 | 0.406 | 0.578 | |
## --------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
##
## ##FREC RELATVA COLUMNA
### Q4 VS Q7
attach(RESULTADOS)
names(RESULTADOS)## [1] "HORA" "Q1" "Q2" "Q3" "Q4" "Q5" "Q6" "Q7" "Q8" "Q9"
## [11] "Q10"library(gmodels)
CrossTable(Q4, Q7, prop.c=F,prop.T = F, expected=F, prop.chisq = F)##
##
## Cell Contents
## |-------------------------|
## | N |
## | N / Row Total |
## | N / Table Total |
## |-------------------------|
##
##
## Total Observations in Table: 64
##
##
## | Q7
## Q4 | Comprar los ingredientes y prepararla en la casa | Ir a sitios nuevos | Ir a sitios que ya conoce | Row Total |
## ---------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
## Hamburguesa clásica (pan, vegetales, carne, queso) | 1 | 2 | 4 | 7 |
## | 0.143 | 0.286 | 0.571 | 0.109 |
## | 0.016 | 0.031 | 0.062 | |
## ---------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
## Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales) | 0 | 16 | 24 | 40 |
## | 0.000 | 0.400 | 0.600 | 0.625 |
## | 0.000 | 0.250 | 0.375 | |
## ---------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
## Hamburguesa mixta (pan, vegetales, carne, queso, pollo) | 0 | 8 | 9 | 17 |
## | 0.000 | 0.471 | 0.529 | 0.266 |
## | 0.000 | 0.125 | 0.141 | |
## ---------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
## Column Total | 1 | 26 | 37 | 64 |
## ---------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
##
## ##frec relativ FILA
CrossTable(Q4, Q7, prop.r =F,prop.T = F, expected=F, prop.chisq = F)##
##
## Cell Contents
## |-------------------------|
## | N |
## | N / Col Total |
## | N / Table Total |
## |-------------------------|
##
##
## Total Observations in Table: 64
##
##
## | Q7
## Q4 | Comprar los ingredientes y prepararla en la casa | Ir a sitios nuevos | Ir a sitios que ya conoce | Row Total |
## ---------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
## Hamburguesa clásica (pan, vegetales, carne, queso) | 1 | 2 | 4 | 7 |
## | 1.000 | 0.077 | 0.108 | |
## | 0.016 | 0.031 | 0.062 | |
## ---------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
## Hamburguesa con varios adicionales (pan, vegetales, carne, queso y varios adicionales) | 0 | 16 | 24 | 40 |
## | 0.000 | 0.615 | 0.649 | |
## | 0.000 | 0.250 | 0.375 | |
## ---------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
## Hamburguesa mixta (pan, vegetales, carne, queso, pollo) | 0 | 8 | 9 | 17 |
## | 0.000 | 0.308 | 0.243 | |
## | 0.000 | 0.125 | 0.141 | |
## ---------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
## Column Total | 1 | 26 | 37 | 64 |
## | 0.016 | 0.406 | 0.578 | |
## ---------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
##
## ##FRECRELATVACOLUMNA6) Realice 2 aplicaciones de probabilidad a sus datos (deben ser al menos una continua o categórica), cree usted mismo las preguntas. (No son válidas aplicaciones de probabilidad clásica)
PROBABILIDADES 1. ¿Cuál es la probabilidad de que al seleccionar a 8 personas a lo menos 2 sean mujeres que prefieran sitios nuevos?
- ¿Cuál es la probabilidad de que al seleccionar 6 personas a lo más 3 estén dispuestas a pagar máximo paguen 30000 o mas por una hamburguesa y esperar 25 minutos o más?
7) Concluya cada punto enfatizando en la interpretación del contexto del tema planteado.
-La mayoría de los encuestados son hombres, tambien la edad mas comun es 21 años, esto se puede dar debido a que por el conglomerado se escogió una meteria de 9no semestre.
Las Hamburguesas con adicionales son las mas preferidas por los encuestados, ademas tambien prefieren los sitios conocidos
los mejores sitios de hamburguesas de la zona metropolitana de bucaramanga, están en bucaramanga
La mayoría de los encuestados pagarían máximo 25000 cop, sin embargo, hay quien está dispuesto a pagar 60000 cop