INFORMACIÓN CLASE SEMINARIO DE CONSTRUCCIÓN

Se realizó una encuesta con los estudiantes del curso de seminario de construcción, para conocer las características e información personal de los encuestados. La encuesta se aplicó en el salón de clase.

M<-read.csv("Matriz1.csv", sep = ";")

Las preguntas que se realizarón corresponden a:

names(M)

 [1] "NOMBRE"                "EDAD"                 
 [3] "ESTATURA"              "PESO"                 
 [5] "NIVEL.EDUCATIVO"       "SEXO"                 
 [7] "HERMANOS"              "HIJOS"                
 [9] "ESTRATO"               "MATRICULADO"          
[11] "NACIONALIDAD.REGIONAL" "ESTADO.CIVIL"         

Tamaño de la muestra:

length.POSIXlt(M)

[1] 25

Con los datos obtenidos de la muestra, se realizó histogramas de las variables cuantitativas:

Edad<-M$EDAD
hist(Edad, main = "Histograma Edad", xlab = "Edad", ylab = "Frecuencia Absoluta", col = "Yellow", ylim = c(0,20), breaks = 3)

hist(Edad, main = "Histograma Edad", xlab = "Edad", ylab = "Frecuencia Relativa", col = "Yellow", breaks = 3, freq = FALSE, ylim = c(0, 0.08))

Est<-M$ESTATURA
hist(Est, main = "Histograma Estatura", xlab = "Estatura", ylab = "Frecuencia Absoluta", col = "green", ylim = c(0,6))

Peso<-M$PESO
hist(Peso, main = "Histograma Peso", xlab = "Peso", ylab = "Frecuencia Absoluta", col = "red", ylim = c(0,12), breaks = 6)

hist(Peso, main = "Histograma Peso", xlab = "Peso", ylab = "Frecuencia Relativa", col = "red", breaks = 6, freq = FALSE)

En la variable de edad, se observa que la mayoría de las personas encuestadas se encuentran entre los 20 y 30 años de edad.

En la variable de Estatura, se observa que no existe una gran cantidad de personas con alturas parecidas, ya que la que más posee es la del rango de 1.55 a 1.60 m, que solo representa 6 personas de los encuestados, por lo que se concluye que no hay una tendencia en la estatura para la muestra.

En la variable de peso, se observa que los pesos más representativos de la muestra se encuentran entre los intervalos de 50 a 60 kg y el de 70 a 80 kg.

Herm<-M$HERMANOS
barplot(table(Herm), xlab = "Hermanos", ylab = "Número de personas", col = "pink")

Hijos<-M$HIJOS
barplot(table(Hijos), xlab = "Hijos", ylab = "Número de personas", col = "brown", ylim = c(0,20))

En la variable hermanos, se observa que la tendencia es a solo tener un hermano.

Con los datos obtenidos se puede inferir que la tendencia en un ambiente universitario con edades menores a los 30 años es a no tener hijos, al menos en ese rango de edad.

NE<-M$NIVEL.EDUCATIVO
table(NE)

NE
 1  2  3 
14  9  2 

table(NE)/length(NE)

NE
   1    2    3 
0.56 0.36 0.08 

ln<-c("56%", "36%", "8%")
color<-c("orange", "dark red", "light green")
pie(table(NE), main = "Nivel Educativo", labels = ln, col = color) 
legend("topright", c("Estudiantes de Pregrado", "Estudiantes de Maestria", "Estudiantes de Doctorado"), cex = 0.8, fill = color)

La mayoria de los estudiantes son de pregrado, son 14 en total que representa 56% de la muestra.

Sexo<-M$SEXO
table(Sexo)

Sexo
 1  2 
11 14 

table(Sexo)/length(Sexo)

Sexo
   1    2 
0.44 0.56 

ls<-c("44%", "56%")
cls<-c("red", "blue")
pie(table(Sexo), main = "Género", labels = ls, col = cls) 
legend("topright", c("Hombres", "Mujeres"), cex = 0.8, fill = cls)

Se observa que la mayoria de las personas encuestadas son mujeres, ya que representa el 56% (14 mujeres) de la muestra. Con respecto al número de mujeres estudiando la carrera de Ingeniería Civil, se observa que ha habido un incremento en comparación a los últimos años a nivel de percepción, pero para saber con exactitud el incremento, se deberá tomar datos de los años anteriores de la carrera y revisar de las personas admitidas, cuantas son mujeres, para establecer de cuanto ha sido el incremento.

Estr<-M$ESTRATO
table(Estr)

Estr
 1  2  3  4  5 
 1  3 13  6  2 

table(Estr)/length(Estr)

Estr
   1    2    3    4    5 
0.04 0.12 0.52 0.24 0.08 

les<-c("4%", "12%", "52%", "24%", "8%")
cle<-c("light green", "light blue", "violet", "pink", "yellow")
pie(table(Estr), main = "Estrato Socio-Economico", labels = les, col = cle)
legend("topright", c("Estrato 1", "Estrato 2", "Estrato 3", "Estrato 4", "Estrato 5"), cex = 0.8, fill = cle)

La mayoria de la muestra (52%), se encuentra en un estrato socio-economico 3.

Matr<-M$MATRICULADO
table(Matr)

Matr
 1  2 
14 11 

table(Matr)/length(Matr)

Matr
   1    2 
0.56 0.44 

lma<-c("56%", "44%")
clm<-c("purple", "dark blue")
pie(table(Matr), main = "Matriculado", labels = lma, col = clm)
legend("topright", c("Si", "No"), cex = 0.8, fill = clm)

El 56% se encuentra matriculado en el curso de seminario de construcción. Para obtener la información de los estudiantes que aprueban el curso, se debe tener los datos de las calificaciones finales de los estudiantes, además se debe confirmar cuantos estudiantes realmente matricularon la materia, ya que eso cambiaría la muestra de estudio.

Nac<-M$NACIONALIDAD.REGIONAL
table(Nac)

Nac
 1  2  3  4  5 
21  1  1  1  1 

table(Nac)/length(Nac)

Nac
   1    2    3    4    5 
0.84 0.04 0.04 0.04 0.04 

lna<-c("84%", "4%", "4%", "4%", "4%")
cna<-c("green", "yellow", "blue", "red", "orange")
pie(table(Nac), main = "Nacionalidad Regional", labels = lna, col = cna)
legend("topright", c("Valle del Cauca", "Cauca", "Quindio", "Nariño", "Cundinamarca"), cex = 0.8, fill = cna)

La mayoria de los encuestados son originarios del Valle del Cauca (84%)

Sol<-M$ESTADO.CIVIL
table(Sol)

Sol
 1  2 
22  3 

table(Sol)/length(Sol)

Sol
   1    2 
0.88 0.12 

lso<-c("88%", "12%")
cso<-c("dark red", "yellow")
pie(table(Sol), main = "Estado Civil", labels = lso, col = cso)
legend("topright", c("Soltero", "Casado"), cex = 0.8, fill = cso)

El 88% de los encuestados es soltero.

Para las variables de Edad, Peso y Estatura se obtuvieron las medidas de tendendencia central y de dispersión.

.

summary(Edad)

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  21.00   23.00   25.00   28.56   30.00   49.00 

var(Edad)

[1] 74.92333

sd (Edad)

[1] 8.655827

range(Edad)

[1] 21 49

table(Edad)

Edad
21 22 23 24 25 26 27 28 30 31 37 40 47 48 49 
 2  3  4  2  2  2  2  1  1  1  1  1  1  1  1 

La edad que más se repite es 22 años y la edad promedio de los encuestados es de 28.56 ~ 29 años. Con una mediana de 25 años. Posee una varianza alta, esto se puede atribuir a que existen edades entre los 37 a los 49 años que hace que aumente la dispersión de los datos

summary(Peso)

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  50.00   57.00   70.00   67.64   75.00   98.00 

var(Peso)

[1] 156.1567

sd (Peso)

[1] 12.49627

range(Peso)

[1] 50 98

table(Peso)

Peso
50 51 54 57 59 60 65 70 71 72 74 75 76 78 80 90 98 
 2  1  1  4  1  1  2  1  1  2  1  2  1  2  1  1  1 

El peso que más se repite es de 57 kg y el peso promedio de los encuestados es de 67.64 ~ 68 kg. Con una mediana de 70 kg. La variaza es alta debido a valores atipicos de 90 y 98 kg.

summary(Est)

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  1.520   1.600   1.670   1.677   1.750   1.880 

var(Est)

[1] 0.01096433

sd (Est)

[1] 0.1047107

range(Est)

[1] 1.52 1.88

table(Est)

Est
1.52 1.53 1.54 1.57 1.58  1.6 1.62 1.65 1.67 1.68  1.7 1.72 1.75 1.78 1.79 
   1    1    1    2    1    3    1    2    1    1    2    1    2    1    1 
 1.8 1.83 1.84 1.88 
   1    1    1    1 

La estatura que mas se repite es de 1.6 m y la estatura promedio de los encuestados es de 1.677 ~ 1.7 m. Con una mediana de 1.67 m. La varianza es pequeña debido a que los datos no se encuentran tan dispersos.