Facultad de Economía y Desarrollo Sostenible, Universidad de la Salle

Introducción.

En el presente informe académico expondremos y analizaremos los resultados de encuesta realizada a un grupo de personas entre los 17 y 40 años con la intención de recolectar información acerca de los desplazamientos y la información socioeconómica. El fin de este informe es que a partir de los resultados proporcionados con la encuesta podremos tener más claridad sobre algunos aspectos de la vida cotidiana como el tiempo empleado y el dinero gastado en los desplazamientos diarios.

Esta investigación se realiza a una población entre 17 y 40 años, residentes de la ciudad de Bogotá, con el propósito de identificar aspectos y características de acciones de la vida cotidiana como el desplazamiento, teniendo en cuenta las cualidades desde el aspecto socioeconómico, para así recolectar información que nos ayudara a reconocer diferentes variables como; El medio de transporte más usado, la media del tiempo gastado en los recorridos, la media del dinero invertido y la distancia que se abarca el rededor de los mismos. Con esto se espera lograr evidenciar cuales son los mecanismos más recurrentes en la población encuestada.

Objetivos.

Objetivo General:

  • El objetivo del presente informe academico es obtener claridad frente diferentes aspectos de la vida cotidiana como la mmovilidad, esto incluye, la distancia, medio de transporte, tiempo empleado, entre otro, para esto se realizara una encuesta académica y el análisis de los respectivos resultados.

Objetivos Específicos:

  • Especificar los aspectos a conocer en la encuesta que se va a realizar, para así poder realizar los análisis respectivos.

  • Realizar y aplicar la encuesta a la población delimitada.

  • Después de la recolección de datos, realizar el análisis de cada una de las preguntas realizadas.

Desarrollo.

La población para tener en cuenta en esta encuesta son las personas que residen en Bogotá, en la cual se seleccionó una muestra de 80 encuestados, en donde se evidenciaron 34 mujeres y 46 hombres.

## Loading required package: ggplot2
## 
## Attaching package: 'plotly'
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## 
##     last_plot
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter
## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout

Moda : Hombres

Tabla de frecuencia Genero

## Registered S3 method overwritten by 'printr':
##   method                from     
##   knit_print.data.frame rmarkdown
Intervalo fi FI hi HI %hi %HI
Femenino 34 34 34/80 34/80 42,5% 0.43
Masculino 46 80 46/80 80/80 57,5% 1
Total 80 NA 80/80= 1   1  

Estrato Social

Estrato Social De las 80 personas encuestadas, se identificó que un 67.5% pertenece al estrato socioeconómico 3, seguido de un 21.3% que pertenecen al cuarto estrato, y por último con menor porcentaje de 11.3% pertenecientes al estrato 2.

Estrato <- read_excel("Estrato.xlsx")
View(Estrato)
attach(Estrato)
## The following object is masked from genero:
## 
##     Porcentaje
data1 <- Estrato[,c('Estrato_Social', 'Porcentaje')]
fig2 <- plot_ly(data1, labels = ~Estrato_Social, values = ~Porcentaje, type = 'pie')
fig2 <- fig2 %>% layout(title = 'Estrato')
fig2

Moda: Estrato socioeconómico 3.

Tabla de frecuencia Estrato

freEstrato <- read_excel("freEstrato.xlsx")
View(freEstrato)
attach(freEstrato)
## The following objects are masked from fregenero:
## 
##     %hi, fi, hi
head(freEstrato)
Estrato social fi Fi hi Hi %hi %Hi
1 0 0 0.0000 0 0.0000 0.0000
2 9 9 0.1125 0.1125 0.1125 0.1125
3 54 63 0.6750 0.78750000000000009 0.6750 0.7875
4 17 80 0.2125 1 0.2125 1.0000
5 0 80 0.0000 1 0.0000 1.0000
6 0 80 0.0000 1 0.0000 1.0000

Interpretación.

El 67,5% de la población encuestada pertenece al estrato socioeconómico 3, dicho porcentaje corresponde a 54 individuos.

Medio de Transporte.

Del total de población encuestada el 37.5% se desplaza diariamente en Transmilenio, y el 22.5% en SITP,lo cual nos deja un restante de un 40% en otros medios de transporte.

transporte <- read_excel("Medio_de_transporte.xlsx")
View(transporte)
attach(transporte)
## The following object is masked from Estrato:
## 
##     Porcentaje
## The following object is masked from genero:
## 
##     Porcentaje
data3 <- transporte[,c('Medio_de_transporte', 'Porcentaje')]
fig3<- plot_ly(data3, x = ~Medio_de_transporte, y = ~Porcentaje, type = 'bar',
        marker = list(color = 'rgb(158,202,225)',
                      line = list(color = 'rgb(8,48,107)',
                                  width = 1.5)))
fig3 <- fig3 %>% layout(title = "Medio de transporte",
         xaxis = list(title = "Medio de transporte"),
         yaxis = list(title = "Porcentaje"))
fig3

Moda: El uso de medio de transporte Transmilenio

Tabla de frecuencia medio de transporte

fretrans <- read_excel("fretransporte.xlsx")
View(fretrans)
attach(fretrans)
## The following objects are masked from freEstrato:
## 
##     %hi, %Hi, fi, Fi, hi, Hi
## The following objects are masked from fregenero:
## 
##     %hi, fi, hi
head(fretrans)
Medio de transporte fi Fi hi Hi %hi %Hi
Bus 18 18 0.2250 0.22500000000000001 0.2250 0.22500000000000001
Transmilenio 30 48 0.3750 0.6 0.3750 0.6
Moto 10 58 0.1250 0.72499999999999998 0.1250 0.72499999999999998
Carro 7 65 0.0875 0.8125 0.0875 0.8125
Bicicleta 8 73 0.1000 0.91249999999999998 0.1000 0.91249999999999998
Plataformas digitales 4 77 0.0500 0.96250000000000002 0.0500 0.96250000000000002

Interpretación.

El 37,5% de la muestra encuestada utiliza el transmilenio como medio de transporte diario, siendo este porcentaje 30 individuos de la población encuentasa y delimitada.

Cantidad de Dinero

De los 80 encuestados los de mayor gasto diario corresponden entre $20000 y $30000 pesos, pero una mayor parte invierte entre $0 y $10000 pesos.

Dinero<- read_excel("Dinero.xlsx")
View(Dinero)
attach(Dinero)
## The following object is masked _by_ .GlobalEnv:
## 
##     Dinero
data4 <- Dinero[,c('Dinero', 'Personas')]
fig4 <- plot_ly(data4, x = ~Dinero, y = ~Personas, type = 'scatter', mode = 'lines')
fig4 <- fig4 %>% layout(title = 'Dinero')
fig4

\(Media = 5960/80 =74,5\)

fredi <- read_excel("freDinero.xlsx")
View(fredi)
attach(fredi)
## The following objects are masked from fretrans:
## 
##     %hi, %Hi, fi, Fi, hi, Hi
## The following objects are masked from freEstrato:
## 
##     %hi, %Hi, fi, Fi, hi, Hi
## The following objects are masked from fregenero:
## 
##     %hi, fi, hi
head(fredi)
Dinero (Pesos $) xi fi Fi hi Hi %hi %Hi xi fi xi-µ (xi-µ)² fi*(xi-µ)²
[$0-$5000) 2500 18 18 0.2250 0.22500000000000001 0.2250 0.22500000000000001 45000 -6312.5 39847656 717257813
[$5000-$10000) 7500 45 63 0.5625 0.78749999999999998 0.5625 0.78749999999999998 337500 -1312.5 1722656 77519531
[$10000-$15000) 12500 6 69 0.0750 0.86249999999999993 0.0750 0.86249999999999993 75000 3687.5 13597656 81585938
[$15000-$20000) 17500 2 71 0.0250 0.88749999999999996 0.0250 0.88749999999999996 35000 8687.5 75472656 150945313
[$20000-$25000) 22500 7 78 0.0875 0.97499999999999998 0.0875 0.97499999999999998 157500 13687.5 187347656 1311433594
[$25000-$30000] 27500 2 80 0.0250 1 0.0250 1 55000 18687.5 349222656 698445313

Interpretación

El 56, 3% de la muestra encuestada gasta entre 5.0000 y 10.000 pesos diarios en los desplazamientos que hace en sus actividades cotidianas.

Cantidad de Tiempo

En la siguiente grafica se muestra que el aproximado de tiempo de desplazamiento de mayor porcentaje entre los encuestados es de 60 minutos, asimismo se evidencia que una mayoría de la población se desplaza en menos de 60 minutos y una minoría más de 60 minutos.

Tiempo<- read_excel("tiempo.xlsx")
attach(Tiempo)
## The following object is masked _by_ .GlobalEnv:
## 
##     Tiempo
## The following object is masked from Dinero:
## 
##     Personas
data5 <- Tiempo[,c('Tiempo', 'Personas')]
fig5 <- plot_ly(data5, x = ~Tiempo, y = ~Personas, type = 'scatter', mode = 'lines')
fig5 <- fig5 %>% layout(title = 'Tiempo(min)')
fig5

\(Media = 705000/80 = 8812,5\)

freti <- read_excel("freti.xlsx")
View(freti)
attach(freti)
## The following objects are masked from fredi:
## 
##     %hi, %Hi, (xi-µ)², fi, Fi, fi*(xi-µ)², hi, Hi, xi, xi-µ, xi fi
## The following objects are masked from fretrans:
## 
##     %hi, %Hi, fi, Fi, hi, Hi
## The following objects are masked from freEstrato:
## 
##     %hi, %Hi, fi, Fi, hi, Hi
## The following objects are masked from fregenero:
## 
##     %hi, fi, hi
head(freti)
Tiempo (Minutos) xi fi Fi hi Hi %hi %Hi xi fi xi-µ (xi-µ)² fi*(xi-µ)²
[0-40) 20 17 17 0.2125 0.21249999999999999 0.2125 0.21249999999999999 340 -54.5 2970.25 50494.25
[40-80) 60 37 54 0.4625 0.67500000000000004 0.4625 0.67500000000000004 2220 -14.5 210.25 7779.25
[80-120) 100 12 66 0.1500 0.82500000000000007 0.1500 0.82500000000000007 1200 25.5 650.25 7803.00
[120-160) 140 8 74 0.1000 0.92500000000000004 0.1000 0.92500000000000004 1120 65.5 4290.25 34322.00
[160-200) 180 6 80 0.0750 1 0.0750 1 1080 105.5 11130.25 66781.50
Total - 80 - 1.0000 - 1.0000 - 5960 NA NA 167180.00

Interpretacion

La media de tiempo que emplean las personas en sus desplazamientos es entre 40 y 80 minutos, esto es el 46,3% de la población encuestada, siendo esto porcentaje 37 individuos.

Cantidad de Distancia

A partir de los resultados obtenidos ponemos resaltar que la mayoría de la población recorre alrededor de 17000 metros diarios, y la media esta entre los 2000 y 10000 metros de recorrido.

inter <- read_excel("intervalos.xlsx")
attach(inter)
## The following object is masked from fregenero:
## 
##     Intervalo
data7 <- inter[,c('Intervalo','Marca_de_clase', 'Frecuencia_absoluta', 'Frecuencia_acumulada', 'Frecuencia_relativa', 'Frecuencia_relativa_acumulada', 'Frecuencia_porcentual','Frecuencia_porcentual_acumulada')]
fig7<- plot_ly(data7, x = ~Intervalo, y = ~Frecuencia_porcentual_acumulada, type = 'bar',
        marker = list(color = 'rgb(158,202,225)',
                      line = list(color = 'rgb(8,48,107)',
                                  width = 1.5)))
  fig7 <- fig7 %>% layout(title = "Cantidad de distancia",
         xaxis = list(title = ""),
         yaxis = list(title = ""))
fig7
head(inter)
Intervalo Marca_de_clase Frecuencia_absoluta Frecuencia_acumulada Frecuencia_relativa Frecuencia_relativa_acumulada Frecuencia_porcentual Frecuencia_porcentual_acumulada
[2,9) 5 20 20 20/80 20/80 0.2500 0.25
[9,16) 13 27 47 27/80 47/80 0.3375 0.59
[16,23) 20 10 57 10|80 57/80 0.1250 0.72
[23,30) 27 16 73 16|80 73/80 0.2000 0.92
[30,37) 34 5 78 5|80 78/80 0.0625 0.98
[37,44) 41 1 79 1|80 79/80 0.0125 0.99

Conclusiones.

  • Se concluye que un bajo porcentaje de la muestra utiliza diariamente medios de transporte que no son amigables con el medio ambiente, en donde se puede evidenciar que no hay una buena concientización respecto al cuidado del medio ambiente a la hora de desplazarnos.

  • La mayoría de la muestra utilizan un medio de transporte público, seguido de un medio de transporte particular y con un menor porcentaje opciones amigables con el medio ambiente.

  • Se puede concluir que las personas que se desplazan con un medio de transporte público o amigable con el medio ambiente invierten menos dinero en su desplazamiento diario, lo cual se representa en mayor inversión para las personas con medio de transporte particular o propio.

  • A partir de los resultados obtenidos por la encuesta, el tiempo más recurrente que se gastan en los recorridos diarios es de 60 minutos.

  • Concluyendo con el informe podemos decir que se debería realizar una concientización a las personas sobre las formas en las que se pueden transportar para ayudar a cuidar el medio ambiente y así mismo minimizar los gastos invertidos en desplazamientos diarios.