CAJEROS AUTOMÁTICOS EN HOSPITALES
EL ESTUDIO QUE VA A REALIZAR LA COMPAÑÍA, ES LA DE LA POBLACIÓN O DE LA MUESTRA?
EL ANÁLISIS REALIZADO POR LA ENTIDAD BANCARIA SE BASA EN UNA MUESTRA Y NO EN LA TOTALIDAD DE LA POBLACIÓN. ESTA ÚLTIMA INCLUYE TODOS LOS CAJEROS AUTOMÁTICOS UBICADOS EN LOS 40 HOSPITALES DEL PAÍS DONDE OPERA LA EMPRESA. SIN EMBARGO, EL ESTUDIO SOLO CONSIDERA DATOS DE 10 HOSPITALES, SELECCIONADOS COMO REPRESENTACIÓN DEL CONJUNTO. EL OBJETIVO ES EXAMINAR LA FRECUENCIA DE USO DE LOS CAJEROS DURANTE EL HORARIO NOCTURNO.
EN ESTADÍSTICA, TRABAJAR CON UNA MUESTRA IMPLICA ANALIZAR SOLO UNA PARTE DE LA POBLACIÓN. ESTE MÉTODO ES COMÚN, YA QUE ESTUDIAR TODOS LOS ELEMENTOS PUEDE SER COSTOSO O INNECESARIO. A PARTIR DE LA MUESTRA SE OBTIENEN MEDIDAS COMO LA MEDIA O LA VARIANZA, QUE PERMITEN ESTIMAR EL COMPORTAMIENTO GENERAL. ASÍ, EL ESTUDIO ES MUESTRAL PORQUE SUS CONCLUSIONES SE EXTRAPOLAN AL TOTAL DE HOSPITALES.
CALCULA LA MEDIA, MEDIANA, MODA
- Media = (30+15+25+20+10+15+30+30+10+15)/10 = 20
- Mediana.
Ordenamos los datos de menor a mayor 10-10-15-15-
25-30-30-30. En este caso al ser par (10 datos), la mediana se calcula como la media aritmética de los dos valores centrales 15+20 = 17,5 - Moda.
Es el dato que más se repite. En este caso 15 (3 veces) y 30 (3 veces). Rango
Se calcula como la diferencia entre el valor más alto y más bajo = 30-10 = 20
ESTAMOS ANTE UNA MUESTRA REPRESENTATIVA?
NO SE TRATA DE UNA MUESTRA REPRESENTATIVA. EL ESTUDIO PRETENDE ANALIZAR EL USO NOCTURNO DE CAJEROS EN HOSPITALES, POR LO QUE LA POBLACIÓN INCLUYE LOS CAJEROS DE LOS 40 HOSPITALES DONDE OPERA LA ENTIDAD. PARA QUE UNA MUESTRA SEA VÁLIDA, SUS ELEMENTOS DEBEN PERTENECER A ESA MISMA POBLACIÓN Y COMPARTIR CarácterÍSTICAS SIMILARES.
SIN EMBARGO, AL INCORPORAR DATOS DE 10 CAJEROS UBICADOS EN SUPERMERCADOS, SE INTRODUCEN OBSERVACIONES DE UN CONTEXTO DISTINTO. LOS HOSPITALES FUNCIONAN LAS 24 HORAS Y PRESENTAN MAYOR ACTIVIDAD NOCTURNA, MIENTRAS QUE LOS SUPERMERCADOS SUELEN CERRAR O REDUCIR SU ACTIVIDAD DURANTE LA NOCHE. ESTAS DIFERENCIAS ALTERAN LOS PATRONES DE USO DE LOS CAJEROS.
POR ELLO, MEZCLAR AMBOS TIPOS DE DATOS GENERA SESGOS Y DISTORSIONA LOS RESULTADOS. EN CONSECUENCIA, LA MUESTRA NO REPRESENTA ADECUADAMENTE EL FENÓMENO ANALIZADO.
ESTUDIO LLAMADAS TELEFÓNICAS
QUÉ DATOS DEBE ELEGIR, LOS ASOCIADOS A CAUSAS ALEATORIAS O IDENTIFICABLES
PARA REALIZAR UN ESTUDIO ESTADÍSTICO FIABLE, LA COMPAÑÍA TELEFÓNICA DEBE UTILIZAR DATOS ASOCIADOS A CAUSAS ALEATORIAS, YA QUE ESTAS REFLEJAN LA VARIABILIDAD NATURAL DEL PROCESO. ES DECIR, REPRESENTAN LAS FLUCTUACIONES NORMALES EN EL NÚMERO DE LLAMADAS SEMANALES Y MUESTRAN EL COMPORTAMIENTO HABITUAL DE LOS USUARIOS.
POR EL CONTRARIO, LAS CAUSAS IDENTIFICABLES PROVIENEN DE SITUACIONES EXCEPCIONALES, COMO PROMOCIONES, AVERÍAS O EVENTOS PUNTUALES, QUE ALTERAN EL USO NORMAL. INCLUIR ESTOS DATOS PODRÍA DISTORSIONAR LOS RESULTADOS, YA QUE NO REPRESENTAN EL PATRÓN REAL.
EL OBJETIVO ES ANALIZAR EL COMPORTAMIENTO HABITUAL PARA TOMAR DECISIONES FIABLES. POR ELLO, ES NECESARIO EXCLUIR LOS DATOS ANÓMALOS Y TRABAJAR SOLO CON LOS QUE RESPONDEN A CAUSAS ALEATORIAS, LOGRANDO ASÍ UN ANÁLISIS MÁS PRECISO Y ÚTIL.
CALCULA LA DESVIACIÓN MEDIA
Los datos seleccionados son los asociados a causas aleatorias:
Media = (14+20+26+14+16)/5= 18
Causas Identificables (CI) Causas Aleatorias (CA) | CI | CA | CA | CA | CI | CA | CI | CI | CI | CA |
A-Número de llamadas semanales
14
20
26
14
16
B-Media
18
18
18
18
18
Valor absoluto de A-B
4
2
8
4
2
La desviación media es la media aritmética de los valores absolutos de las desviaciones
Desviación media = (4+2+8+4+2)/5=4
ESTUDIO LLAMADAS TELEFÓNICAS
CALCULA LA VARIANZA Y DESVIACIÓN ESTÁNDAR
La varianza es la media aritmética de los cuadrados de las desviaciones. Continuando con los cálculos de la segunda cuestión:
Causas Identificables (CI) Causas Aleatorias (CA) | CI | CA | CA | CA | CI | CA | CI | CI | CI | CA |
A-Número de llamadas semanales
14
20
26
14
16
B-Media
18
18
18
18
18
Valor absoluto de A-B
4
2
8
4
2
Valor absoluto de A-B al cuadrado
16
4
64
16
4
Varianza = (16+4+64+16+4)/5=20,8
La desviación típica o desviación estándar, que viene dada por la raíz cuadrada positiva de la varianza, es decir:
4,56
El valor de la actual desviación típica es 4,56 frente a los 10 de hace 6 meses. Esto quiere decir que los datos actuales, 4,56, son más “fiables”, están más concentrados, más agrupados, más cerca de la media aritmética, es decir, que hay menos dispersión. En estadística, cuanto menor será la dispersión, mejores, más “fiables” serán los datos.