TRABAJO ESTADISTICA DESCRIPTIVA

TRABAJO ESTADISTICA DESCRIPTIVA

MAIER ROBIERT CAÑAS SOCHA (1016507)

Docente

Nubia Esteban Duarte

Universidad Nacional de Colombia sede Manizales

Facultad De Ciencias Exactas y Naturales

Departamento de Matemáticas y Estadística

Manizales, Colombia

2017

1. Porcentaje de individuos pertenecen a la región 1.

[pic 1]

En este diagrama circular, podemos evidenciar el porcentaje de individuos que pertenecen a la región1, esta región está pintada de color rojo y su porcentaje es de 20.38%.

1. Verifique si existe grande diferencia entre el porcentaje de hombres y mujeres que trabajan en la compañía.

[pic 2]

Se observa en el diagrama circular que no hay una gran diferencia entre el porcentaje de trabajadores hombres contra el porcentaje de trabajadores mujeres. El porcentaje de diferencia es del 2.04%, esta diferencia no es muy grande.

1. Cuál es la frecuencia relativa de los empleados que tienen 6 años de educación y 22 años de educación.

Frecuencia relativa años de educación

[pic 3]

Como se aprecia en la imagen para 6 años de educación la frecuencia relativa es de 0,0016, y para 22 años de 0,0064

[pic 4]

Ahora con este gráfico se ve que la frecuencia relativa de los empleados con 6 años de educación (color rojo) es de 0,0016 y 22 años de educación (color rosado) es de 0,0064.

4. Verifique si en la compañía trabajan personas que nacieron en enero.

[pic 5]

Observamos que si hay trabajadores que nacieron en el mes de enero y son 401 trabajadores.

5. Si la escala de la variable jobsat (satisfacción en el trabajo) es:

1- muy satisfecho

2- satisfecho

3- medianamente satisfecho

4- insatisfecho

5- muy insatisfecho

Podemos observar los porcentajes de la variable jobsat.

[pic 6]

Que conclusión puede obtener de la compañía.  Trabajaría allá o recomendaría a alguien.

Como se puede ver el porcentaje de personas en la escala de estar medianamente satisfecho es el más alto, pero entre los porcentajes insatisfecho, muy insatisfecho y medianamente satisfecho, estos suman 59,84%, es un porcentaje muy alto, los trabajadores no están satisfechos en general, la empresa debe tener problemas con los trabajadores, concluyendo no trabajaría en la empresa y no recomendaría a nadie trabajar en la misma.

7.  Divida el banco entre hombres y mujeres y concluya si el porcentaje de hombres satisfechos es mayor que el porcentaje de mujeres satisfechas de estar en esta compañía.

Utilicé el siguiente código para obtener los porcentajes

satis=gender[jobsat==2]

satis

tsat=length(satis) ##total de hombres y mujeres con nivel de satisfacción 2

h.satis=satis[satis==1] ## obtiene de la matriz satis los valores iguales a 1

ph<-length(h.satis) ## total de hombres que están en la escala de satisacción 2

ph

m.satis=satis[satis==0] ## obtiene de la matriz satis los valores iguales a 0

pm<-length(m.satis) ## total de mujeres que están en la escala de satisfacción 2

pm

por.cen<-100

porc.h.satid<-(por.cen*ph)/tsat

porc.h.satid ## porcentaje de hombres satisfechos, cabe resaltar que este porcentaje es

             #con el total entre hombres y mujer que están en la escala 2 de satisfacción

porc.m.satid<-(por.cen*pm)/tsat

porc.m.satid ##porcentaje de mujeres satisfechos, cabe resaltar que este porcentaje es

             #con el total entre hombres y mujer que están en la escala 2 de satisfacción

El porcentaje de hombres satisfechos es 48.60711% y el de las mujeres 51.39289, en esta compañía el porcentaje de mujeres satisfechas es mayor al porcentaje de hombres.

8.  Qué edad de los individuos está en el percentil 60, 70 y 85.

* Utilicé el siguiente código para obtener los percentiles

sort(age)

quantile(age)

quantile(age,c(0.59,0.60,0.69,0.70,0.84,0.85,0.86))

min(age)

max(age)

[pic 7]

60 (53 años), 70 (59 años) y 85 (68baños)

9.  Realice el análisis de las variables continuas (ingreso, gastos con tarjeta último mes, gastos con tarjeta dos últimos meses)

Realice histogramas, boxplots, halle la media, la mediana y los cuartiles.

Para cada una de estas variables, obtenga el Coeficiente de variación y concluya cuál de estas es más variable.

Variable Income

[pic 8]

## Histograma con polígono de frecuencias ##

[pic 9]

###Boxplot###

[pic 10]

> mean(income) ## media

[1] 55.0406

> median(income) ##mediana

[1] 38

> quantile(income) ##cuartiles

  0% 25%  50%  75% 100%

   9   24     38      67     1073

> quantile(income) ##cuartiles

  0%  25%  50%  75% 100%

   9   24   38   67 1073

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