1. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA ESTATAL
DEL CARCHI
FACULTAD DE COMERCIO INTERNACIONAL,
INTEGRACIÓN, ADMINISTRACIÓN Y ECONOMIA
EMPRESARIAL
Carrera: Escuela de Comercio Exterior y Negociación
Internacional
“ESTADISTICA INFERENCIAL”
ING. Jorge Pozo
INTEGRANTE: Esteban Gabriel Valencia A.
CURSO: Sexto “B”
TULCÁN, JULIO 2012

2. TEMA:Aplicación de los estadísticos en el programa SPSS
PROBLEMA:El escaso conocimiento de la Aplicación de Estadísticos en
programas SPSS no ha permitido a los estudiantes resolver problemas
OBJETIVOS
OBJETIVO GENERAL:
 Aplicar los estadísticos en el programa SPSS que permita resolver
problemas de comercio exterior
OBJETIVO ESPECIFICO:
 Investigarlaaplicación de los Estadísticos en el programa SPSSpara
resolver problemas de Comercio Exterior
 Conocer la aplicación de los Estadísticos en el programa SPSS
 Analizar la aplicación de Estadísticos en el programa SPSSpara
resolver problemas de Comercio Exterior.
JUSTIFICACION
Con esta investigación se quiere conocer los programas que hoy en la
actualidad permiten aplicar problemas y ejercicios que surgen en el comercio
exterior, en este caso queremos interpretar los diferentes estadísticos que
manejamos dentro de la estadística inferencial, utilizando el programa SPSS
17, el cual permite calcular resultados de una forma másrápida y precisa.
Con la aplicación de los estadísticos en este programa buscamos que la forma
para tomar y analizar resultados, sea más factible para la persona que requiere
de esta información.
En este proyecto esta detallado cada paso que se deberá tomar al momento de
calcular los diferentes estadísticos de manera que sea entendible y practico.

3. MARCO TEÓRICO
SPSS STADISTIC
SPSS es un programa estadístico informático muy usado en las ciencias
sociales y las empresas de investigación de mercado. Originalmente SPSS fue
creado como el acrónimo de Statistical Package for the Social Sciences aunque
también se ha referido como "Statistical Product and Service Solutions" (Pardo,
A., & Ruiz, M.A., 2002, p. 3). Sin embargo, en la actualidad la parte SPSS del
nombre completo del software (IBM SPSS) no es acrónimo de nada.
Como programa estadístico es muy popular su uso debido a la capacidad de
trabajar con bases de datos de gran tamaño. En la versión 12 es de 2 millones
de registros y 250.000 variables. Además, de permitir la recodificación de las
variables y registros según las necesidades del usuario. El programa consiste
en un módulo base y módulos anexos que se han ido actualizando
constantemente con nuevos procedimientos estadísticos. Cada uno de estos
módulos se compra por separado.
Actualmente, compite no sólo con software licenciados como lo son SAS,
MATLAB, Statistica, Stata, sino también con software de código abierto y libre,
de los cuales el más destacado es el Lenguaje R. Recientemente ha sido
desarrollado un paquete libre llamado PSPP, con una interfaz llamada PSPPire
que ha sido compilada para diversos sistemas operativos como Linux, además
de versiones para Windows y OS X. Este último paquete pretende ser un clon
de código abierto que emule todas las posibilidades del SPSS.
CORRELACIÓN LINEAL
El análisis de correlación se dirige sobre todo a medir la fuerza de una relación
entre variables. El coeficiente de correlación lineal, r, es la medida de la fuerza
de la relación lineal entre dos variables. La fortaleza de la relación se determina
mediante la magnitud del efecto que cualquier cambio en una variable ejerce
sobre la otra. (JOHNSON, 1990)

4. Si X o Y son las dos variables en cuestión, un diagrama de la dispersión
muestra la localización de los puntos (X,Y) sobre un sistema rectangular de
coordenadas. Si todos los puntos del diagrama de dispersión parecen estar en
una recta, como la figura 14(a) y 14(b) la correlación se llama lineal. (SPIEGEL,
1992)
REGRESIÓN LINEAL
Fases del modelo de regresión lineal
La recta de regresión y el coeficiente de correlación tienen sentido en tanto en
cuanto son instrumento para inferir la relación de las variables en la población.
El conocimiento exacto del coeficiente de correlación solo es posible si
analizamos la totalidad de la población. Sin embargo, a la hora de evaluarlo,
nos encontramos con el problema habitual de tener que inferirlo desde la
estimación que proporcionan los datos de una muestra.
La recta de regresión lineal y=a+bx, es una estimación de la recta de regresión
lineal de la población y=α+ßx. Los parámetros α y ß son evaluados a partir de
los datos de una muestra, y es fundamental tener unas garantías de que los
valores a y b estimados no difieren significativamente de los parámetros
poblacionales α y ß.
El proceso que se sigue en la construcción del modelo de regresión se
compone de tres fases o etapas. En la primera fase, se comprueba si la
relación entre las variables que componen el modelo está de acuerdo con la
propia forma del modelo.
La segunda fase consiste en la estimación de los parámetros de acuerdo con el
criterio elegido (en nuestro caso, el método de mínimos cuadrados).
La última fase es fundamental para el investigador, que debe comprobar si las
inferencias o pronósticos que se pueden hacer de la relación encontrada entre
las variables se ajustan a los datos. (VARGAS, 1995).

5. PRUEBA DE HIPÓTESIS
La prueba de hipótesis comienza con una suposición, llamada hipótesis, que
hacemos acerca de un parámetro de población. Después recolectamos datos
de muestra, producimos estadísticas muéstrales y usamos esta información
para decidir qué tan probable es que nuestro parámetro de población hipotético
sea correcto. Digamos que suponemos un cierto valor para una medida de
población, para probar validez de esa suposición recolectamos datos de
muestra y determinamos la diferencia entre el valor hipotético y el valor real de
la media de la muestra. Después juzgamos si la diferencia obtenida es
significativa o no. Mientras más pequeña sea la diferencia, mayor será la
probabilidad de que nuestro valor hipotético para la media sea correcto.
Mientras mayor sea la diferencia, más pequeña será la probabilidad. (LEVIN,
2010)
T DE STUDENT
En probabilidad y estadística, la distribución T -Student es una distribución de
probabilidad que surge del problema de estimar la media de una población
normalmente distribuida cuando el tamaño de la muestra es pequeño.
Una variable aleatoria se distribuye según el modelo de T -Student con n
grados de libertad.
Propiedades:
1. La gráfica de la función de densidad es en forma de campana.
2. Los datos están más dispersos que la curva normal estándar.
3. A medida que n aumenta, la gráfica se aproxima a la normal N(0,1).
4. La gráfica es muy parecida a la de la normal estándar diferenciándose
en que las colas de t están por encima de la normal, y el centro se
encuentra por debajo del de la normal.
5. Cuando los grados de libertad son altos, los valores de t coinciden con
los de la normal.

6. CHI- CUADRADO
Es un estadístico que sirve de base para una prueba no paramétrica
denominada prueba de chi cuadrado que se utiliza especialmente para
variables cualitativas, esto es, variables que carecen de unidad y por lo tanto
sus valores no pueden expresarse numéricamente. Los valores de estas
variables son categorías que solo sirven para clasificar los elementos del
universo del estudio. También puede utilizarse para variables cuantitativas,
transformándolas, previamente, en variables cualitativas ordinales.
El estadístico Chi- Cuadrado se define por:
En donde:
n=número de elementos de la muestra
n-1= números de grados de libertad.
=varianza de la muestra
= varianza de la población
VARIANZA
Cuando es necesario hacer comparaciones entre tres o más medias
muéstrales para determinar si provienen de poblaciones iguales utilizamos la
técnica de análisis de varianza. Esta técnica se realiza utilizando la distribución
de probabilidad F vista anteriormente. Para el uso de esta técnica es necesario
seguir los siguientes supuestos:
1) Las poblaciones siguen una Distribución de Probabilidad Normal
2) Las poblaciones tienen desviaciones estándar (σ) iguales
3) Las muestras se seleccionan de modo independiente

7. La técnica del análisis de varianza descompone la variación total en dos
componentes de variación llamados variación debida a los tratamientos y
variación aleatoria.
INSTALACIÓN DEL SPSS
PASOS PARA DESCARGAR EINSTALAR EL SPSS
1. Prender el computador
2. Descargar el programa spss
3. Entrar en la pagina 4 shared
4. Clic en archivos y poner el nombre del programa y buscar
5. Clic en descargar spss
6. Clic en descargar archivo esperar algunos segundo
7. Clic en descargar archivo
8. Asegurarse de no estar conectado a internet: durante la instalación el
programa
Para desconectar el acceso a la red hacer clic en Inicio
9. Panel de control
10. Conexiones de red.
11. Luego hacer clic con el botón secundario del mouse en el ícono de la
placa de red y hacer clic en "Desactivar".

8. 12. ) Ir a la carpeta donde se ubica el archivo "SPSS17 Setup.exe" y hacer
doble clic en el mismo.
13. Se abrirá una ventana que muestra el progreso de la instalación.
14. Se abre otra ventana. Seleccionar "Licencia de usuario individual" y
hacer clic en "Siguiente >". En la siguiente ventana hacer clic en "Acepto
los términos del contrato de licencia" y hacer clic en "Siguiente >". En la
ventana de "Información de última hora" hacer clic en "Siguiente >".
15. Se abre una nueva ventana
a) Completar los campos "Nombre de usuario" y "Organización" con los
datos que se desee.
b) Ir a la carpeta donde se ubica el archivo "keygen.exe" y hacer doble clic
en el mismo.
c) Atención: antes de continuar, tener en cuenta que los códigos mostrados
aquí pueden diferir de los que muestra el programa en su computadora

9. (se recomienda utilizar solamente los códigos mostrados en el programa
que se utiliza al instalar y no los mostrados aquí
16. Se abre una ventana para ingresar licencia y registro de SPSS. Hacer
clic en "Aceptar".
17. Se abre una nueva ventana.
a) Seleccionar "Conseguir una licencia para mi producto ahora".
18. Clic en siguiente
19. Introducir el código de autorización que está debajo del botón
"Generate" del keygen mencionado en 5b. Hacer clic en "Siguiente >".
Aparece una ventana que indica un error en la conexión a internet.
Hacer clic en "Siguiente >".
20. Clic en siguiente para que se instale el programa
21. Luego clic en inicio programas spss Aparece una ventana que indica las
licencias de las que se dispone. Hacer clic en "Siguiente >".
22. Se abre una nueva ventana.
a) Seleccionar "Conseguir una licencia para mi producto ahora".
23. Luego se introduce la licencia del producto
24. Clic en siguiente
25. Para pasar el idioma del programa a español
26. Abrir un archivo .sav o alguno de la carpeta Samples. En el menú "Edit"
hacer clic en el botón "Options..."
En la pestaña "General", en el área "Output", en la sección "Language" hacer
clic la lista desplegable (el triángulo que apunta hacia abajo) y hacer clic en
"Spanish".
Repetir el paso 19 en la sección "User Interface" y hacer clic en "OK".

10. 27. Para reconectar el acceso a la red hacer clic en Inicio / Panel de control /
Conexiones de red. Luego hacer clic con el botón secundario del mouse
en el ícono de la placa de red y hacer clic en "Activar".

11. UTILIZACIÓN DEL SPSS
1.- Abrir el programa SPSS,
2.- Menú inicio y clic en el icono que aparece del programa con el nombre de
SPSS.
3.- A continuación se desplegara la ventana SPSS, con un cuadro de dialogo,
hacer clic en la opción introducir datos y luego clic en aceptar.

12. SELECCIÓN DE DATOS
1.- Clic en abrir archivo
2.- Selecciona la ubicación en donde se encuentra el archivo

13. 3.- Selecciona el formato del archivo a ser introducido.
4.- Busca el archivo para introducir los datos en el SPSS.
5.- En el cuadro de dialogo que indica el tipo de archivo seleccionado, escoge
el formato y presiona clic en aceptar.

14. 6.- Automáticamente se desplegaran los datos
7.- Coloca cero en decimales, la medida en escalar y el tipo numérico para que
se pueda calcular los datos requeridos,.

15. CÁLCULO DE CORRELACIÓN EN EL SPSS
Se calculara la relación que existe entre las exportaciones en toneladas
con las exportaciones en valor FOB.
1.- Hacer clic en análisis
2.- Elige la opción correlación en el menú que se despliega y luego escoge la
opción bivariadas.

16. 3.- Mira el cuadro de dialogo con las dos variables propuestas.
4.- Luego se procede a traspasar cada variable.

17. 5.- Luego has click en aceptar y se desplegaran los datos y tablas optenidas a
traves de programa.

18. CÁLCULO DE REGRESIÓN EN EL SPSS
Se podrá calcula la ecuación para correlación donde la ecuación nos
servirá para hacer proyecciones al futuro.
1.- Clic en análisis, en el menú que se despliegaelige la opción regresión y
después la opción lineal,
2.- En el cuadro que aparece se determinará la variable dependiente e
independiente, y colocarlas en el espacio que aparece en el cuadro de dialogo.

19. 3.- Despliega el cuadro de dialogo en la opción “estadísticos”
4.- Elige las opciones de “estimaciones” y “intervalo de confianza”.
5.- Clic en continuar.
6.- Elige la opción “gráficos”

20. 7.- Selecciona “histogramas” y “gráfico de prob. normal”, para obtener el cálculo
de la gráfica de los datos.
8.- Has clic en aceptar si ya realizaste los pasos anteriores para obtener el
resultado de la Regresión.

21. 9.- En la hoja siguiente observa el cálculo siguiente:

22. 10.- Gráfica de dispersión.

23. CÁLCULO DE PRUEBA DE HIPÓTESIS EN EL SPSS
Calcularemos la relación existente entre las exportaciones en valor FOB y
las exportaciones en toneladas en donde determinamos la aprobación o
rechazo de la hipótesis nula o hipótesis alternativa
Pasos de una prueba de hipótesis
En la prueba de hipótesis que goza de aceptación general figuran siete pasos:
1.- Formular la hipótesis nula HO,
De manera que pueda determinarse exactamente α, la probabilidad de
cometer un error tipo 1. (Esto equivale a determinar el parámetro de población
que interesa y proponer la validez de un valor para él) (Signo =)
Ho = las exportaciones en valor FOB son iguales a las exportaciones en
toneladas

24. 1.1.- Formular la hipótesis alternativa Ha
De manera que el rechazo de la hipótesis nula signifique aceptar la hipótesis
alternativa. (Signo > o <)
Al formular estas dos hipótesis, se determinan el parámetro y el valor
propuesto;
Ha = las exportaciones en valor FOB son diferentes a las exportaciones en
toneladas
2.- Determinar si la prueba es unilateral o bilateral
3.- Asumir el nivel de significación
4.- Determinar la distribución muestral que se usara en la prueba
5.- Elaborar el esquema de la prueba
6.- Calcular el estadístico de la prueba
7.- Tomar la decisión, para esto, se comparan el esquema de la parte 5, con el
estadístico del paso 6
Cálculo en SPSS
1.- Has clic en la opción análisis.
2.- Selecciona la opción “compara medias” y “prueba T para muestras
relacionadas”.

25. 3.- En el cuadro siguiente, aparecen las dos variables con las cuales se está
trabajando.
4.- Presiona el botón con la flecha para traspasar las variables al cuadro vacío.
5.- luego de haber insertado las variables, haz clic en opciones.

26. 6.- Haz clic en el cuadro de dialogo en las opciones excluir casos según
análisis.
7.- en el intervalo de confianza pon el porcentaje con el que vas a trabajar.
8.- Haz clic en aceptar para que se desplieguen los cálculos de regresión.

27. 9.- Observa los cálculos de regresión en la siguiente hoja del programa SPSS.

28. CÁLCULO DE CHI CUADRADO EN EL SPSS
Se ha realizado una encuesta a 17 persona vinculadas con el comercio
exterior acerca de acuerdo al nivel que tienen de ceptaciooon con la
restriccion que puso el gobierno a la importaciómn de celulares.
Ho= la dependencia que existe entre las empresas vinculadas con el comercio
exterior y el nivel de acuerdo sobre el porcentaje a la importacion de celulares
Ha = no exite dependencia entre las empresas vinculadas con el comercio
exterior y el nivel de acuerdo sobre el porcentaje a la importacion de celulares.
CALCULO EN EL SPSS DEL CHI CUADRADO
1. Ingresamos los datos al SPSS en este caso deben ser tablas de
contingencia para poder analizar.
2. Nos ubicamos en la barra de herramientas y damos clic en analizar,
estadísticos descriptivos y tablas de contingencia.

29. 3. Se nos desplegara un cuadro de dialogo en el cual aparecerán nuestras
variables.
4. Determinaremos que variable ira en las filas y que variable ira en las
columnas y las pasaremos con las flechas que tiene el cuadro de
dialogo.

30. 5. Damos clic en exacta para determinar el nivel de confianza.
6. Clic en continuar
7. Clic en estadísticos para colocar el estadístico chi cuadrado
8. Clic en continuar

31. 9. A continuación damos clic en casillas donde nos aparece otro cuadro de
dialogo y hacemos clic en observadas, esperadas y en porcentajes.
10. Clic en continuar y aceptar.
A continuación nos aparecerá otra hoja del SPSS donde nos mostrara los
resultados obtenidos y podremos observar si aceptamos la hipótesis nula o si la
rechazamos y aceptamos la hipótesis alternativa.
CÁLCULO DE LA VARIANZA EN EL SPSS
Podremos calcular el grado de dispersión que tienen los datos
1.- Se selecciona la opción analizar y escoge la opción frecuencias.

32. 2.- En el cuadro de dialogo que aparece traslada las variable dependiente a la
derecha.

33. 3.- Haz clic en la opción “estadísticos”.
4.- En esta ventana haz clic en varianza y luego clic en continuar
5.- Observa los resultados en la hoja de cálculo del SPSS

34. CÁLCULO DE LA T STUDENT EN EL SPSS
Podemos calcular la aceptación o rechazo de una hipótesis siempre y
cuando la cantidad de datos no supere los 30 donde las exportaciones en
valor FOB y entoneladas de un año son las variables.
Ho = las exportaciones en valor FOB son iguales a las exportaciones en
toneladas
Ha = las exportaciones en valor FOB son diferentes a las exportaciones en
toneladas
1.- Elige la opción analizar, donde se despliega otra ventana y selecciona
prueba T para una muestra.

35. 2.- En el cuadro de dialogo Traslada la variable hacia la ventana derecha.
3.- Haz clic en continuar.
4.- Observa los resultados en la hoja de cálculo del SPSS.

36. CONCLUSIONES:
Como vemos los estadísticos como correlación lineal, regresión lineal, prueba
de hipótesis, t de Student, Chi- cuadrado, varianza, nos permiten determinar las
relaciones de las variables poblacionales, sean estas cualitativas o cuantitativa,
para las cualitativas tenemos el chi- cuadrado que permite determinar variables
que carecen de unidad.
Cada uno de los estadísticos nos ayudan a determinar la situación de las
variables en las cuales existen problemas o desconocimiento de la realidad del
entorno en estudio, principalmente muestral, a medida que aplicamos los
estadísticos correctamente, los datos que nos bota cada permitirá aclarar
dudas o lo que se desconoce de ciertos aspectos en el campo empresarial,
económico, financiero, social, educacional, en fin de cualquier área que se
desee investigar el comportamiento de las variables ya sean cualitativas o
cuantitativas y la posterior toma de decisiones.

37. Seguir todos y cada uno de los pasos hasta llegar a insertar todos los datos en
el software, esto nos ayudara a ubicarlos correctamente en su pantalla
principal para continuar con una aplicación correcta de la investigación o del
estudio de las variables.
Los diferentes programas para la resolución e interpretación de variables
estadísticas principalmente el SPSS, nos permiten descubrir el comportamiento
de cada una de las variables, con las cuales necesitamos determinar o
investigar cual es la situación actual o futura. Mediante los datos recopilados
para la investigación el SPSS ayudara a la rápida resolución estadística para
una posterior toma de decisiones.
SPSS es el programa apropiado para la correcta resolución e interpretación de
las variables, dependiendo de los datos a calcular debemos aplicar el
estadístico adecuado e inmediatamente obtendremos la gráfica requerida, lo
que nos ayudara a tomar decisiones acertadas basadas en un estudio
comprobado por el SPSS.
RECOMENDACIONES:
Es importante aplicar muy correctamente cada uno de estos estadísticos que
nos ayudaran a definir el comportamiento de las variables ya sean cualitativas
o cuantitativas para una posterior toma de decisiones.
Del como apliquemos las variables en cada estadístico, dependerá el éxito del
problema o la investigación que pretendemos descubrir o resolver, es por eso
que debemos dar a cada variable su correspondiente estadístico y de seguro
tomaremos la decisión más acertada al interpretar los datos y descubrir el
comportamiento de las variables.
Al realizar o aplicar estadísticos en el software apropiado (SPSS), debemos
llevar cada uno de los pasos indicados y que no existan fallos en la inserción
de datos y proseguir con los cálculos correspondientes.

38. Emplear apropiadamente el software SPSS en la interpretación de variables
muestrales estadísticas mediante un histograma, para la correcta toma de
decisiones, y de seguro éxito en nuestro proyecto o investigación que estamos
dando resolución.
Es recomendable que todos y cada uno de los datos estén clasificados entre
las variables a determinar, ya sea por género, país, actividad, etc. Esto ayudara
al programa a desarrollarse con más facilidad y a obtener los resultados más
exactos de nuestra investigación.
ANÁLISIS
Es importante conocer el uso de sistemas informáticos para el cálculo de la
estadística inferencial ya que nos permite determinar resultados de una manera
más rápida y precisa y a la vez buscar formas de solución tanto a problemas
como la factibilidad de un proyecto como también a problemas de relación con
otras variables, además, a través de la utilización de los programas estadísticos
nos podemos ahorrar tiempo y tener datos más precisos y solamente con
saber usar el SPSS y saber aplicar los estadísticos correctamente.
Es importante tener en cuenta que antes que nada debemos aprender a
realizar los cálculos estadísticos de manera manual para posteriormente
realizarlos en el programa y así lograr interpretar su significado

39. ANEXOS
Correlaciones
Correlaciones
EXPORTACIO EXPORTACIO
NES FOB NES
TONELADAS
*
EXPORTACIONES FOB Correlación de Pearson 1 .317
Sig. (bilateral) .043
N 41 41
*
EXPORTACIONES Correlación de Pearson .317 1
TONELADAS Sig. (bilateral) .043
N 41 41
*. La correlación es significante al nivel 0,05 (bilateral).
Regresión
b
Variables introducidas/eliminadas
Model Variables Variables Método
o introducidas eliminadas
1 EXPORTACIO . Introducir
a
NES FOB
a. Todas las variables solicitadas introducidas.
b. Variable dependiente: EXPORTACIONES
TONELADAS
b
Resumen del modelo
Model R R cuadrado R cuadrado Error típ. de la
o corregida estimación
a
1 .317 .101 .078 152421.164
a. Variables predictoras: (Constante), EXPORTACIONES FOB
b. Variable dependiente: EXPORTACIONES TONELADAS
b
ANOVA
Modelo Suma de gl Media F Sig.
cuadrados cuadrática
a
1 Regresión 1.014E11 1 1.014E11 4.366 .043
Residual 9.061E11 39 2.323E10

40. Total 1.007E12 40
a. Variables predictoras: (Constante), EXPORTACIONES FOB
b. Variable dependiente: EXPORTACIONES TONELADAS
a
Coeficientes
Modelo Coeficientes no estandarizados Coeficientes
tipificados
B Error típ. Beta t Sig.
1 (Constante) 2058480.667 106316.321 19.362 .000
EXPORTACIONES FOB .139 .066 .317 2.090 .043
a. Variable dependiente: EXPORTACIONES TONELADAS
a
Coeficientes
Modelo Intervalo de confianza de 99,0%
para B
Límite inferior Límite superior
1 (Constante) 1770585.299 2346376.035
EXPORTACIONES FOB -.041 .318
a. Variable dependiente: EXPORTACIONES TONELADAS

41. a
Estadísticos sobre los residuos
Mínimo Máximo Media Desviación N
típica
Valor pronosticado 2169559.00 2352589.25 2274989.22 50356.849 41
Residual -292126.719 323109.656 .000 150503.841 41
Valor pronosticado tip. -2.094 1.541 .000 1.000 41
Residuo típ. -1.917 2.120 .000 .987 41
a. Variable dependiente: EXPORTACIONES TONELADAS
Gráficos

42. Prueba T
Estadísticos de muestras relacionadas
Media N Desviación típ. Error típ. de la
media
Par 1 EXPORTACIONES 2274989.22 41 158704.815 24785.528
TONELADAS
EXPORTACIONES FOB 1560876.00 41 363037.841 56696.985
Correlaciones de muestras relacionadas
N Correlación Sig.
Par 1 EXPORTACIONES 41 .317 .043
TONELADAS y
EXPORTACIONES FOB

43. Prueba de muestras relacionadas
Diferencias relacionadas
Media Desviación típ. Error típ. de la
media
Par 1 EXPORTACIONES 714113.220 347017.015 54194.953
TONELADAS -
EXPORTACIONES FOB
Prueba de muestras relacionadas
Diferencias relacionadas
99% Intervalo de confianza para
la diferencia
Inferior Superior
Par 1 EXPORTACIONES 567545.177 860681.262
TONELADAS -
EXPORTACIONES FOB
Prueba de muestras relacionadas
t gl Sig. (bilateral)
Par 1 EXPORTACIONES 13.177 40 .000
TONELADAS -
EXPORTACIONES FOB
Tablas de contingencia
Resumen del procesamiento de los casos
Casos
Válidos Perdidos Total
N Porcentaje N Porcentaje N Porcentaje
EXPORTACIONES 41 95.3% 2 4.7% 43 100.0%
TONELADAS *
EXPORTACIONES FOB

44. Pruebas de chi-cuadrado
Valor gl Sig. asintótica
(bilateral)
a
Chi-cuadrado de Pearson 1640.000 1600 .238
Razón de verosimilitudes 304.513 1600 1.000
Asociación lineal por lineal 4.027 1 .045
N de casos válidos 41
a. 1681 casillas (100,0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5. La
frecuencia mínima esperada es ,02.
Frecuencias
Estadísticos
EXPORTACIO EXPORTACIO
NES NES FOB
TONELADAS
N Válidos 41 41
Perdidos 2 2
Varianza 2.519E10 1.318E11
Tabla de frecuencia
EXPORTACIONES TONELADAS
Frecuencia Porcentaje Porcentaje Porcentaje
válido acumulado
Válidos 1944753 1 2.3 2.4 2.4
2029567 1 2.3 2.4 4.9
2062106 1 2.3 2.4 7.3
2082129 1 2.3 2.4 9.8
2087716 1 2.3 2.4 12.2
2094673 1 2.3 2.4 14.6
2109277 1 2.3 2.4 17.1
2111688 1 2.3 2.4 19.5
2126750 1 2.3 2.4 22.0
2129090 1 2.3 2.4 24.4
2131598 1 2.3 2.4 26.8
2135589 1 2.3 2.4 29.3
2159617 1 2.3 2.4 31.7

45. 2200673 1 2.3 2.4 34.1
2207587 1 2.3 2.4 36.6
2213808 1 2.3 2.4 39.0
2263398 1 2.3 2.4 41.5
2266774 1 2.3 2.4 43.9
2268435 1 2.3 2.4 46.3
2275843 1 2.3 2.4 48.8
2276219 1 2.3 2.4 51.2
2276238 1 2.3 2.4 53.7
2291789 1 2.3 2.4 56.1
2309041 1 2.3 2.4 58.5
2325590 1 2.3 2.4 61.0
2329229 1 2.3 2.4 63.4
2345900 1 2.3 2.4 65.9
2352703 1 2.3 2.4 68.3
2356567 1 2.3 2.4 70.7
2371979 1 2.3 2.4 73.2
2374973 1 2.3 2.4 75.6
2386512 1 2.3 2.4 78.0
2391048 1 2.3 2.4 80.5
2395715 1 2.3 2.4 82.9
2427325 1 2.3 2.4 85.4
2440271 1 2.3 2.4 87.8
2471923 1 2.3 2.4 90.2
2502616 1 2.3 2.4 92.7
2516369 1 2.3 2.4 95.1
2555781 1 2.3 2.4 97.6
2675699 1 2.3 2.4 100.0
Total 41 95.3 100.0
Perdidos Sistema 2 4.7
Total 43 100.0
EXPORTACIONES FOB
Frecuencia Porcentaje Porcentaje Porcentaje
válido acumulado
Válidos 800798 1 2.3 2.4 2.4
873693 1 2.3 2.4 4.9
993825 1 2.3 2.4 7.3

46. 1018148 1 2.3 2.4 9.8
1113441 1 2.3 2.4 12.2
1167336 1 2.3 2.4 14.6
1212690 1 2.3 2.4 17.1
1237432 1 2.3 2.4 19.5
1249447 1 2.3 2.4 22.0
1286133 1 2.3 2.4 24.4
1328430 1 2.3 2.4 26.8
1334448 1 2.3 2.4 29.3
1359233 1 2.3 2.4 31.7
1360062 1 2.3 2.4 34.1
1369489 1 2.3 2.4 36.6
1392258 1 2.3 2.4 39.0
1397918 1 2.3 2.4 41.5
1467517 1 2.3 2.4 43.9
1469969 1 2.3 2.4 46.3
1489381 1 2.3 2.4 48.8
1514772 1 2.3 2.4 51.2
1576829 1 2.3 2.4 53.7
1613436 1 2.3 2.4 56.1
1621543 1 2.3 2.4 58.5
1690476 1 2.3 2.4 61.0
1726282 1 2.3 2.4 63.4
1772258 1 2.3 2.4 65.9
1827860 1 2.3 2.4 68.3
1831303 1 2.3 2.4 70.7
1856081 1 2.3 2.4 73.2
1863189 1 2.3 2.4 75.6
1868972 1 2.3 2.4 78.0
1974010 1 2.3 2.4 80.5
1975163 1 2.3 2.4 82.9
2009483 1 2.3 2.4 85.4
2021540 1 2.3 2.4 87.8
2032005 1 2.3 2.4 90.2
2053808 1 2.3 2.4 92.7
2060096 1 2.3 2.4 95.1
2064843 1 2.3 2.4 97.6
2120319 1 2.3 2.4 100.0
Total 41 95.3 100.0
Perdidos Sistema 2 4.7
Total 43 100.0

47. Prueba T
Estadísticos para una muestra
N Media Desviación típ. Error típ. de la
media
EXPORTACIONES 12 2279029.33 171968.265 49642.962
TONELADAS
EXPORTACIONES FOB 12 1155254.08 203515.472 58749.856
Prueba para una muestra
Valor de prueba = 0
t gl Sig. (bilateral) Diferencia de
medias
EXPORTACIONES 45.908 11 .000 2279029.333
TONELADAS
EXPORTACIONES FOB 19.664 11 .000 1155254.083
Prueba para una muestra
Valor de prueba = 0
99% Intervalo de confianza para
la diferencia
Inferior Superior
EXPORTACIONES 2124847.90 2433210.77
TONELADAS
EXPORTACIONES FOB 972788.40 1337719.77