ANÁLISIS MEDIDAS DE FORMA

ANÁLISIS MEDIDAS DE FORMA

Para los resultados obtenidos en las medidas de forma, se puede observar que el coeficiente de asimetría g1, es decir, el sesgo, tiene un valor mayor a 0, específicamente 0.34, lo que significa que la distribución es asimétrica positiva, debido a que la mayoría de los datos se encuentran por encima de la media aritmética; esto se puede ver fácilmente si nos guiamos de la tabla de distribución de frecuencias.

Respecto a los índices de simetría, nos podemos dar cuenta que el de Pearson nos lanza un valor negativo (-0.479) y el de Fisher un valor positivo (0.000149). El primero nos dice que la distribución es asimétrica negativa, mientras que el otro nos dice que la distribución es asimétrica positiva. Esto se debe a que se usó la moda para datos agrupados que nos dio un valor de 72.24, caso contrario fue usando la moda para datos sueltos, que fue mucho más fácil de calcular respecto a la otra, ya que simplemente era observar cual dato se repetía más veces, en cambio por datos agrupados, la moda se calculó en los 11 intervalos establecidos, por lo que se pierde información de la muestra, y por eso tanta diferencia entre las dos modas. Ahora bien, usando la moda para datos sueltos (más confiable en este caso), la distribución nos da un valor  aproximado de 0.95, por lo que también es una distribución asimétrica positiva ya que es un valor mayor a cero, y tiene más concordancia con lo que se observa en la distribución de frecuencias y en las tablas mostradas.

El apuntamiento de distribución de Curtosis o coeficiente de Curtosis, nos dice el grado de concentración que presentan los valores en la región central de la distribución. El valor de este coeficiente, en nuestro estudio, nos arrojó un valor de -0,23, lo que significa que la distribución en la región central es platicúrtica, es decir, de baja concentración.

ANÁLISIS TAMAÑO DE MUESTRA

Para el tamaño de muestra, se hizo un estudio con niveles de confianza del 95%, 90%, 85% y 80%, donde se observa que cada vez que se bajaba el nivel de confianza, el número mínimo de observaciones también disminuía, es decir, son directamente proporcionales, teniendo en cuenta que se tomó un error tolerable de dos decibeles para el estudio. Como se puede observar en los cálculos, el número aproximado de observaciones fue 47,61. Este valor nos ayuda a concluir, que el nivel de confianza que debemos usar o tener en cuenta para este análisis es el nivel de confianza del 95%, ya que usando este porcentaje, se obtuvo un valor de 45,7 número MÍNIMO de observaciones para la cantidad aproximada que se requería que fue de 47,61. Bajando los niveles de confianza, el número mínimo de observaciones bajaba considerablemente, alejándose del número aproximado En resumen, para la muestra total de datos, nos podemos dar cuenta que los datos se tomaron desde las 7:00:01 hasta las 7:14:59, lo que para nosotros fue una observación indirecta de la muestra, ya que estos datos ya eran conocidos de otra investigación, y se nos fueron facilitados para hacer nuestra investigación. Se puede decir que esta observación fue parcial, porque la observación de todos los elementos de la población es muy amplia, es por eso que solo se tomó un sector de la ciudad de Tunja y un pequeño lapso de tiempo de aproximadamente 15 minutos.

...