Manual de prácticas de estadistica administrativa

ÍNDICE
Contenido Página
Práctica 1: Análisis de Regresión Simple ……………………………….…… 1
Práctica 2: Análisis de Regresión Múltiple…………………………………… 3
Práctica 3: Coeficientes de correlación simple y múltiple………...………… 5
Práctica 4: Serie del Tiempo…………………………………………………… 7
Práctica 5: Diseños experimentales con aplicación Empresarial …………. 9
Práctica 6: Diseño de Bloques al azar para evaluar la calidad en el
11
servicio ..
Práctica 7: Diseño de un experimento de una situación real………………. 13

PRÁCTICA No: 1
Nombre de la práctica: Análisis de Regresión Simple.
OBJETIVO
Que el alumno explique la relación entre variables dependientes e independientes
mediante la aplicación del análisis de regresión simple, que permita explicar el
significado entre dichas variables con el propósito de predecir el comportamiento
de una de ellas a partir de los valores de la otra.
INTRODUCCIÓN
El análisis de regresión permite estudiar la influencia de una o mas variables
llamadas independientes sobre otra llamada independiente. (Said, 1984) Puede
decirse que las situaciones prácticas en que es importante investigar la naturaleza
de la relación entre dos variables pertenecen a todos los aspectos del quehacer
humano. Así por ejemplo los administradores de sistemas universitarios están
interesados en evaluar la relación entre las calificaciones obtenidas por los
aspirantes en los exámenes de admisión y las calificaciones que aquellos obtienen
como alumnos. Para un agrónomo es muy importante la relación entre el número
de plantas por hectárea en un cultivo y el rendimiento de éste. La dependencia
entre las cantidades gastadas en la publicidad de un producto y las ventas del
mismo es preocupación fundamental de los gerentes de ventas. La estrecha
asociación entre el peso y la presión arterial de una persona es importante en
medicina. El grado de participación política de un individuo y su nivel de educación
aparecen frecuentemente relacionados. Los anteriores ejemplos ilustran
ampliamente el espacio de aplicación del análisis de regresión y los problemas de
interpretación asociados con él.
Parte importante en la regresión lineal es identificar cual de las variables debe ser
considerada como dependiente y cuál como independiente, siendo requisito
fundamental para realizar el análisis de regresión.

MARCO TEÓRICO
La técnica estadística de regresión lineal simple es una herramienta útil para el
análisis de datos experimentales. La regresión lineal simple es una técnica que
permite determinar el grado de asociación entre dos variables (X,Y). Consiste en
ajustar una línea recta a un conjunto de datos en un espacio bidimensional con el
objeto de hacer inferencia acerca del comportamiento de los datos que se
ajustaron.
Los datos a ajustar se registran por pares, donde un valor específico de X puede
repetirse varias veces originando un número diverso de valores para Y. La variable
X es conocida como la variable independiente y la variable Y como la variable
dependiente. Las gráficas donde aparecen los pares de datos (X,Y) se conocen
como diagramas de dispersión. Un diagrama de dispersión es simplemente una
gráfica común de puntos.
MATERIAL Y EQUIPO
Se le solicitará al alumno la investigación de datos de procesos de empresas o
fenómenos administrativos, de mercadotecnia, ventas o de indicadores
económicos que involucre la asociación de dos variables. Dichos datos deberán
provenir preferentemente de situaciones reales. Se sugiere que el alumno se
relacione con una empresa para poder solicitar al gerente de la empresa
información que le permita desarrollar la practica de regresión lineal simple.
Para realizar los cálculos de regresión se requiere computadora y programas
Excel y software estadísticos.
TÉCNICA O MÉTODO
1. Para realizar la regresión simple como primer paso será la elaboración del
diagrama de dispersión de los datos, ya que éste puede ayudar en la
búsqueda de un modelo que describa la relación entre la variable
independiente (X) y la dependiente (Y).
2. Probar si el modelo de regresión lineal simple es adecuado para describir el
comportamiento del conjunto de datos, con confiabilidad del 95%.
3. Posteriormente se procede a la estimación de la recta de regresión por
mínimos cuadrados.
4. Obtener los valores predichos.

5. Dibujar la ecuación de regresión simple.
6. Calcular los errores.
7. Predecir el valor correspondiente para un valor Y dependiendo de un valor
X.
RESULTADOS
Interpretación de Resultados.
.
.
.
.
.
.
.
.
Conclusión(es)
Concluir la utilidad de la regresión simple de manera general._________________
Realizar la conclusión de los datos analizados.___________________________
.
.

.
.
.
.
.
.
.
BIBLIOGRAFÍA
 Infante Gil Said y Zarate de Lara Métodos Estadísticos Un enfoque
interdisciplinario. Ed. Trillas, S. A. de C. V. 1984 643 p.
CUESTIONARIO DE EVALUACIÓN
1. ¿Qué es la regresión lineal simple?
2. Señale la utilidad de la regresión lineal simple.
GLOSARIO
1. Variable dependiente.
______________________________________________________________ .
_____ .
___________ .
__________ .
2. Variable dependiente.
___________________________________________________________ .
________________________________________________________________ .
________________________________________________________________ .

PRÁCTICA No: 2
Nombre de la práctica: Análisis de Regresión Múltiple.
OBJETIVO
Que el alumno explique la relación entre variables dependientes e independientes
mediante la aplicación del análisis de regresión múltiple, que permita explicar el
significado entre dichas variables con el propósito de predecir el comportamiento
de una de ellas a partir de los valores de dos variables independientes.
INTRODUCCIÓN
En muchos fenómeno de la naturaleza el comportamiento de una variable
dependiente Y es explicado por la influencia de dos o mas variables
independientes Xi que actúan al mismo tiempo, por ejemplo, las ventas de un
producto pueden ser determinado simultáneamente por el obsequio de una
promoción y la atención en el servicio; el rendimiento de un estudiante en un
examen puede estar influenciado por el número de horas que se preparó para ella,
la carga académica que lleva y los año de estudios, se puede intentar predecir el
total de facturación lograda por servicios prestados en una empresa cada mes (la
variable dependiente) a partir de variables independientes como el tipo de servicio,
edad, frecuencia del servicio, tipo de usuario y los años de antigüedad en el
sistema del usuario.
MARCO TEÓRICO
La técnica estadística de regresión lineal múltiple es una herramienta útil para el
análisis de datos experimentales. La regresión lineal múltiple es una técnica que
permite determinar el grado de asociación entre tres o mas variables (X,Z,Y). En
Este caso se tienen p diferentes variables independientes (X1, X2,…,Xp) para
describir el comportamiento de los datos. Todas las variables independientes se
relacionan entre si de manera lineal. El modelo describe el hiperplano en un
espacio de p + 1 dimensiones. Para hacer estimaciones con este modelo se
supone que los errores son independientes y tienen distribución normal con media
0 y varianza σ2.

MATERIAL Y EQUIPO
Se requieren listas de datos de una variable independiente con otra dependiente.
Por ello se le solicitará al alumno la investigación de datos de procesos de
empresas o fenómenos administrativos, de mercadotecnia, ventas o de
indicadores económicos que involucre la asociación de tres variables. Dichos
datos deberán provenir preferentemente de situaciones reales. Se sugiere que el
alumno se relaciones con una empresa para poder solicitar al gerente de una
empresa información que le permita desarrollar la practica de regresión simple.
Para realizar los cálculos de regresión se requiere computadora y programas de
Excel y software estadísticos.
TÉCNICA O MÉTODO
1. Como primer paso será obtener la ecuación de regresión lineal simple por
el método de mínimos cuadrados obteniendo primero el valor de los
parámetros del modelo (βi), posteriormente los valores Y predichos y por
último los errores.
2. Se obtienen los valores predichos de de Ῡ.
3. Probar si el modelo de regresión lineal múltiple es adecuado para describir
el comportamiento del conjunto de datos, con confiabilidad del 95%.
4. Predecir el valor correspondiente para un valor Y dependiendo de dos
valores de variables independiente.
RESULTADOS

_
_
_
_
_
_
_
_
Conclusión(es)
Concluir la utilidad de la regresión lineal múltiple._________________________
Realizar la conclusión de los datos analizados.____________________________
_
.
.
.
.
.
.
.
.
BIBLIOGRAFÍA

3. ¿Qué es la regresión lineal múltiple?
4. Señale la utilidad de la regresión lineal múltiple.
GLOSARIO
5. Hiperplano
_______________________________________________________________
_____ _
___________ _
__________ _
6. Distribución normal
____________________________________________________________
__________________________________________________________________
__________________________________________________________________

PRÁCTICA No: 3
Nombre de la práctica: Coeficientes de correlación simple y múltiple.
OBJETIVO
Que el alumno calcule coeficientes de correlación para conocer la medida de
asociación entre dos variables y pueda realizar inferencias a situaciones reales.
INTRODUCCIÓN
Cuando se estudian dos o más características, una pregunta que surge con
frecuencia es si existe alguna relación entre ellas. El estudio de las relaciones
entre variables ocupa un lugar preponderante en la ciencia moderna, en buena
parte porque después de la revolución científica la idea de “causa eficiente” en el
sentido de que al manifestarse produce un efecto reconocible es una idea central
del llamado “método científico”. De acuerdo con esto, no es extraño que la
existencia de una relación funcional entre dos o más variables a menudo se
interprete de manera mecánica como una relación de causa-efecto.
MARCO TEÓRICO
El coeficiente de correlación es una medida de la asociación entre dos variables.
Las razones por las que dos variables pueden aparecer relacionadas son múltiples
pudiendo ser: que la variable X influye sobre la variable Y; que la variable Y influye
sobre X; por que las variables X y Y interactúan entre sí; X y Y aparecen
relacionadas porque otra variable Z influye sobre ambas; X y Y aparecen
relacionadas porque actúan en forma similar debido al azar o X y Y aparecen
relacionadas debido a que la muestra no es representativa. Para concluir que
entre dos variable existe una relación de causa-efecto es preciso examinar
cuidadosamente la naturaleza del fenómeno que se estudia.
El coeficiente de correlación (rXY o rXZY) tiene las siguientes características:
1. A medida que el coeficiente rXY o rXZY se aproxima a 1 o -1 existirá mayor
evidencia de que la variable X contribuye significativamente a explicar la
variable Y o de que las variables X y Z explican la variable Y.

2. Si rXY o rXZY son iguales a 1 o -1, los valores observados caen
exactamente sobre la ecuación de regresión estimada.
3. Si rXZY o rXZY tienen un valor cercano a cero, no hay razón para creer
que existe una relación de tipo lineal entre las variables.
Existe un criterio empírico que establece que cuando rXY o rXZY son mayores a
0.75 o menores a 0.75 la correlación entre las variables se considera válida, de lo
contrario se podrá decir que no existe correlación entre las variables.
MATERIAL Y EQUIPO
Utilizar las listas de datos utilizadas en la regresión lineal simple o múltiple para
calcular los coeficientes de correlación. Se recomienda realizar los ejercicios
utilizando Excel o un Software estadístico.
TÉCNICA O MÉTODO
1. Como primer paso será calcular las Covarianzas del conjunto de las
variables aleatorias.
2. Calcular las desviaciones estándar de cada variable.
3. Calcular los coeficientes de correlación simple o múltiple según sea el caso
utilizando las fórmulas correspondientes.
RESULTADOS
_

_
_
_
_
_
_
_
Conclusión(es)
Concluir el grado de asociación entre las variables_________________________
Proponer la utilidad de este grado de asociación___________________________
_
.
.
.
.
.
.
.
.
BIBLIOGRAFÍA
5. ¿Qué es el coeficiente de correlación?
6. Señale la utilidad del coeficiente de correlación.

GLOSARIO
7. correlación
_______________________________________________________________
_____ _
___________ _
__________ _
8. covarianza
____________________________________________________________
__________________________________________________________________
__________________________________________________________________

PRÁCTICA No: 4
Nombre de la práctica: Serie del Tiempo
OBJETIVO
Que el alumno identifique las series del tiempo y sus factores de variación,
realizando cálculos de suavización de la serie mediante el método de promedios
móviles y suavización exponencial y los asocie a una función para realizar
predicciones.
INTRODUCCIÓN
Una serie de tiempo esta dado por un conjunto de observaciones ordenadas en el
tiempo y que representan el cambio de una variable ya sea de tipo
económica, física, química, biológica, etc., a lo largo esa historia.
El objetivo del análisis de una serie de tiempo es el conocimiento de su patrón
de comportamiento, para así poder prever su evolución en el futuro cercano,
suponiendo por supuesto que las condiciones no variarán significativamente.
Los pronósticos que se puedan realizar en base al análisis de este tipo de datos
sirven para el desarrollo de nuevos planes para inversiones en agricultura por
ejemplo, elaboración de nuevos productos por parte de las empresas, prevención
de desastres por cambios en el clima, o captar turistas para la ciudad, etc.
MARCO TEÓRICO
Por serie de tiempo nos referimos a datos estadísticos que se recopilan, observan
o registran en intervalos de tiempo regulares (diario, semanal, semestral, anual,
entre otros). El término serie de tiempo se aplica por ejemplo a datos registrados
en forma periódica que muestran, por ejemplo, las ventas anuales totales de
almacenes, el valor trimestral total de contratos de construcción otorgados, el valor
trimestral del PIB. En una serie de tiempo existen cuatro tipos básicos de
variación, los cuales sobrepuestos o actuando en concierto, contribuyen a los
cambios observados en un período de tiempo y dan a la serie su aspecto errático.
Estas cuatro componentes son: Tendencia secular, variación estacional, variación
cíclica y variación irregular. Existe una relación multiplicativa entre estas cuatro

componentes; es decir, cualquier valor de una serie es el producto de factores que
se pueden atribuir a las cuatro componentes:
Tendencia secular: La tendencia secular o tendencia a largo plazo de una serie es
por lo común el resultado de factores a largo plazo. En términos intuitivos, la
tendencia de una serie de tiempo caracteriza el patrón gradual y consistente de las
variaciones de la propia serie, que se consideran consecuencias de fuerzas
persistentes que afectan el crecimiento o la reducción de la misma, tales como:
cambios en la población, en las características demográficas de la misma,
cambios en los ingresos, en la salud, en el nivel de educación y tecnología. Las
tendencias a largo plazo se ajustan a diversos esquemas. Algunas se mueven
continuamente hacía arriba, otras declinan, y otras más permanecen igual en un
cierto período o intervalo de tiempo.
Variación estacional: El componente de la serie de tiempo que representa la
variabilidad en los datos debida a influencias de las estaciones, se llama
componente estacional. Esta variación corresponde a los movimientos de la serie
que recurren año tras año en los mismos meses (o en los mismos trimestres) del
año poco más o menos con la misma intensidad. Por ejemplo: Un fabricante de
albercas inflables espera poca actividad de ventas durante los meses de otoño e
invierno y tiene ventas máximas en los de primavera y verano, mientras que los
fabricantes de equipo para la nieve y ropa de abrigo esperan un comportamiento
anual opuesto al del fabricante de albercas.
Variación cíclica: Con frecuencia las series de tiempo presentan secuencias
alternas de puntos abajo y arriba de la línea de tendencia que duran más de un
año, esta variación se mantiene después de que se han eliminado las variaciones
o tendencias estacional e irregular. Un ejemplo de este tipo de variación son los
ciclos comerciales cuyos períodos recurrentes dependen de la prosperidad,
recesión, depresión y recuperación, las cuales no dependen de factores como el
clima o las costumbres sociales.
Variación Irregular: Esta se debe a factores a corto plazo, imprevisibles y no
recurrentes que afectan a la serie de tiempo. Como este componente explica la
variabilidad aleatoria de la serie, es impredecible, es decir, no se puede esperar
predecir su impacto sobre la serie de tiempo. Existen dos tipos de variación
irregular: a) Las variaciones que son provocadas por acontecimientos especiales,
fácilmente identificables, como las elecciones, inundaciones, huelgas, terremotos.
Variaciones aleatorias o por casualidad, cuyas causas no se pueden señalar en
forma exacta, pero que tienden a equilibrarse a la larga.

MATERIAL Y EQUIPO
Utilizar las listas datos históricos por pares de variables económicas de diferentes
factores para su análisis. Ejemplos: precios de un articulo, tasas de desempleo,
tasa de inflación, índice de precios, precio del dólar, precio del cobre, precios de
acciones, ingreso nacional bruto, etc. Otros ejemplos: Planificación de compra de
alimentos y necesidades de servicio en un restaurant, consumo de energía
eléctrica, Se recomienda realizar los ejercicios utilizando Excel o un Software
estadístico.
TÉCNICA O MÉTODO
1 Graficar los datos para detectar outliers, tendencias, variaciones cíclicas o
estacionales y variaciones aleatorias.
2 Estimación de la tendencia mediante el método de regresión lineal simple.
3 Estimación del componente estacional.
4 Suavización de los datos mediante promedios móviles.
RESULTADOS
_
_
_

_
_
_
_
_
Conclusión(es)
Concluir sobre los resultados obtenidos _________________________________
Concluir la utilidad de la herramienta estadística serie de tiempo_______________
_
_
_
_
_
_
_
_
_
BIBLIOGRAFÍA
1 ¿ Cuál es el objeto de suavizar una serie de tiempo?
2 Explique por qué los promedios móviles y el suavizamiento exponencial
"suavizan" una serie de tiempo.

GLOSARIO
1. Outliers
_______________________________________________________________
_____ _
___________ _
__________ _
2. Cíclico
__________________________________________________________
__________________________________________________________________
__________________________________________________________________

PRÁCTICA No: 5
Nombre de la práctica: Diseños experimentales con aplicación empresarial.
OBJETIVO
Que el alumno identifique los elementos de un diseño experimental proponiendo
un experimento para una situación real.
INTRODUCCIÓN
Como el conocimiento nuevo se obtiene muy frecuentemente a través del análisis
e interpretación cuidadosos de los datos, entonces es muy importante que se deba
dedicar tiempo y esfuerzo considerable al planeamiento y recolección de los
mismos con el objeto de obtener la máxima información con el menor costo de los
recursos. Por ello es importante que se diseñen experimentos para obtener
estimaciones insesgadas de medias y diferencias de tratamientos y del error
experimental.
MARCO TEÓRICO
Experimento es la búsqueda planeada para obtener nuevos conocimientos o para
confirmar o no resultados de experimentos previos, con lo que tal indagación
ayudará en la toma de decisiones administrativas.
Al diseñar un experimento se establecen claramente los objetivos como preguntas
que han de responderse, hipótesis que han de probarse y efectos que han de
estimarse. Es de gran importancia definir la población para la cual deben extraerse
inferencias y tomar la muestra de esa población en forma aleatoria.
Una unidad experimental es la unidad de material a la cual se aplica un
tratamiento; el tratamiento es el procedimiento cuyo efecto se mide y compara con
otros tratamientos. Cuando se mide el efecto de un tratamiento se mide en una
unidad de muestreo, cierta fracción de la unidad experimental.

Al seleccionar un conjunto de tratamientos, es importante definir cada tratamiento
cuidadosamente y considerarlo con respecto a cada uno de los demás
tratamientos para asegurarse, en lo posible, que el conjunto dé respuestas
eficientes relacionadas con los objetivos del experimento.
Una característica de toda unidad experimental es la variación. El error
experimental es una medida de la variación existente entre observaciones sobre
medidas experimentales tratadas en forma similar.
Repetición es cuando un tratamiento aparece más de una vez en un experimento
y tienen la función de permitir estimar el error experimental, mejorar la precisión de
un experimento, aumentar el alcance de la inferencia del experimento y ejercer
control sobre la varianza del error.
MATERIAL Y EQUIPO
Se requiere información de una empresa con respecto a sus problemas y
actividades normales para el desarrollo de su objetivo.
TÉCNICA O MÉTODO
1 Visitar una empresa observando y describiendo las actividades de la
empresa. De ser posible obtener información cuantitativa que permita
conocer los procesos, los volúmenes de producción y venta, los costos de
producción, información en serie de tiempo y en general de todas las
actividades de la empresa.
2 Identificar en lo posible los problemas de la empresa.
3 Plantear las soluciones mediante un experimenta considerando todos los
elementos que lo integran.
RESULTADOS

_
_
_
_
_
_
_
_
Conclusión(es)
_
_
_
_
_
_
_
_
_
BIBLIOGRAFÍA
4 ¿Cuál es la utilidad del planteamiento de manera adecuada de un diseño
experimental?
5 ¿Cuál es la finalidad de las repeticiones en un experimento?

GLOSARIO
3. Error experimental
_______________________________________________________________
_____ _
___________ _
__________ _
4. Diseño experimental
__________________________________________________________
__________________________________________________________________
__________________________________________________________________

PRÁCTICA No: 6
Nombre de la práctica: Diseño Bloques al azar para evaluar la calidad en el
servicio
OBJETIVO
Que el alumno desarrolle la capacidad de diseñar un experimento en bloques al
azar para evaluar la calidad en el servicio de una empresa haciendo el
planteamiento para su ejecución.
INTRODUCCIÓN
Cuando se pretende desarrollar un experimento y se puede anticipar parte del
comportamiento de unidades individuales y por consiguiente clasificarlas , pueden
construirse diseños o planes de tal modo que la parte de la variabilidad atribuible a
una fuente reconocida pueda medirse y excluirse así del error experimental.
MARCO TEÓRICO
El diseño de bloques al azar puede usarse cuando las unidades experimentales
pueden agruparse; generalmente el número de unidades por grupo es igual al
número de tratamientos. Tal tipo de grupo se llama bloque o repetición. El objetivo
del agrupamiento es lograr que las unidades en un bloque sean tan uniformes
como sea posible, de modo que las diferencias observadas se deban en gran
parte a los tratamientos. En promedio, la variabilidad entre unidades de diferentes
bloques será mayor que la variabilidad entre unidades del mismo bloque si no van
a aplicarse tratamientos. Idealmente, la variabilidad entre unidades experimentales
se controla de tal forma que se maximice la variación entre bloques, mientras que
la variación de entre de ellos se minimice. La variación entre bloques no afecta
claramente a las diferencias entre medias de tratamientos, ya que cada
tratamiento aparece el mismo número de veces.
Durante el transcurso del experimento, todas las unidades de un bloque deben
tratarse tan uniformemente como sea posible en todo aspecto diferente del

tratamiento. Todo cambio en la técnica u otra condición que pueda afectar los
resultados debe hacerse en todo el bloque
Cada tratamiento aparece un número igual de de veces, usualmente una vez, en
cada bloque y cada bloque contiene todos los tratamientos
MATERIAL Y EQUIPO
Utilizar la información de la práctica anterior para el planteamiento del diseño de
los bloque.
TÉCNICA O MÉTODO
1 De la información obtenida con la practica anterior hacer el planteamiento
de un diseño experimental de bloques al azar.
2 Integrar todos los elementos del diseño.
3 Implementar el diseño en la práctica.
4 Realizar el análisis de varianza y comparación de medias.
5 Realizar conclusiones
RESULTADOS
_
_
_
_
_
_
_

_
Conclusión(es)
_
_
_
_
_
_
_
_
_
BIBLIOGRAFÍA
1 ¿Cuál es la finalidad de hacer bloques en un diseño experimental?
GLOSARIO
1 Tratamiento
_______________________________________________________________
_____ _
___________ _
__________ _

2 Variabilidad
__________________________________________________________
__________________________________________________________________
__________________________________________________________________

Manual de prácticas de estadistica administrativa

Recomendados

Recomendados

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

La actualidad más candente (20)

Similar a Manual de prácticas de estadistica administrativa

Similar a Manual de prácticas de estadistica administrativa (20)

Más de Alvaro Chavez

Más de Alvaro Chavez (20)

Manual de prácticas de estadistica administrativa