Análisis estadístico del proceso de retiro extemporáneo (página 2)
Trabajar con variables continuas
supone manejar muchos valores diferentes,
lo que dificulta el cálculo. Lo
que haremos entonces es agrupar esos
datos en intervalos (clases) y escoger el
punto medio del intervalo (marca de
clase) como representante de todo el
intervalo. Así transformamos una
variable continua en discreta.
3.7 Tipos de
Datos
Datos
Nominales: Son números o
letras que representan
categorías donde no interesa
el orden (ej., 0=masculino,
1=femenino)Datos
Ordinales: Son números o
letras que representan
categorías donde el orden
interesa (ej., lesión fatal=1,
lesión severa=2, lesión
moderada=3, etc.)Datos
Discretos: Son aquellos que surgen
por el procedimiento de conteo. Es
decir, los datos discretos toman
valores enteros (ej., el
número de hijos por familia;
el número de
automóviles que pasan por una
avenida en una hora, etc.)Datos
Continuos: Son aquellos que surgen
cuando se mide alguna
característica. Es decir,
toman al menos teóricamente
cualquier valor dentro de un
intervalo (ej., el peso, la estatura,
la tensión arterial de las
personas, etc.)
3.7.1 Estructura del
dato
Los datos son la materia prima
con que trabaja la estadística,
del mismo modo que la madera es la
materia prima con que trabaja el
carpintero. Así como este procesa
o transforma la madera para obtener un
producto útil, así
también el estadístico
procesa o transforma los datos para
obtener información útil.
Tanto los datos como la madera no se
inventan: se extraen de la realidad; en
todo caso el secreto está en
recoger la madera o los datos más
adecuados a los objetivos del trabajo a
realizar.
De una manera general, puede
definirse técnicamente dato como
una categoría asignada a una
variable de una unidad de
análisis.
Por ejemplo, "Luis tiene 1.70
metros de estatura" es un dato, donde
"Luis" es la unidad de análisis,
"estatura" es la variable, y "1.70
metros" es la categoría
asignada.
Como puede apreciarse, todo dato
tienen al menos tres componentes: una
unidad de análisis, una variable y
una categoría.
La unidad de análisis
es el elemento del cual se predica
una propiedad y
característica. Puede ser una
persona, una familia, un animal, una
sustancia química, o un objeto
como una dentadura o una
mesa.La variable es la
característica, propiedad o
atributo que se predica de la unidad
de análisis. Por ejemplo puede
ser la edad para una persona, el
grado de cohesión para una
familia, el nivel de aprendizaje
alcanzado para un animal, el peso
específico para una sustancia
química, el nivel de " salud"
para una dentadura, y el
tamaño para una
mesa.
Pueden entonces también
definirse población
estadística (o simplemente
población) como el conjunto de
datos acerca de unidades de
análisis (individuos, objetos) en
relación a una misma
característica, propiedad o
atributo (variable).
Sobre una misma población
demográfica pueden definirse
varias poblaciones de datos, una para
cada variable. Por ejemplo, en el
conjunto de habitantes de un país
(población demográfica),
puede definirse una población
referida a la variable edad (el conjunto
de edades de los habitantes), a la
variable ocupación (el conjunto de
ocupaciones de los habitantes), a la
variable sexo (el conjunto de condiciones
de sexo de los habitantes).
La categoría es cada
una de las posibles variaciones de
una variable. Categorías de la
variable sexo son masculino y
femenino, de la variable
ocupación pueden ser
arquitecto, médico, etc., y de
la variable edad pueden ser 10
años, 11 años, etc.
Cuando la variable se mide
cuantitativamente, es decir cuando se
expresa numéricamente, a la
categoría suele
llamársela valor. En estos
casos, el dato incluye también
una unidad de medida, como por
ejemplo años, cantidad de
hijos, grados de temperatura,
cantidad de piezas dentarias,
centímetros, etc.El valor es, entonces, cada
una de las posibles variaciones de
una variable cuantitativa.
3.8 Población y
Muestra
Las estadísticas de por
sí no tienen sentido si no se
consideran o se relacionan dentro del
contexto con que se trabajan. Por lo
tanto es necesario entender los conceptos
de población y de muestra para
lograr comprender mejor su significado en
la investigación educativa o
social que se lleva a cabo.
POBLACIÓN es el conjunto
total de individuos, objetos o medidas
que poseen algunas características
comunes observables en un lugar y en un
momento determinado. Cuando se vaya a
llevar a cabo alguna investigación
debe de tenerse en cuenta algunas
características esenciales al
seleccionarse la población bajo
estudio. Entre éstas
tenemos:
Homogeneidad – que todos los
miembros de la población
tengan las mismas
características según
las variables que se vayan a
considerar en el estudio o
investigación. Por ejemplo, si
se fuera a investigar la incidencia
de la drogadicción entre
jóvenes mujeres adolescentes,
entonces hay que definir claramente
las edades que comprenden la
adolescencia y cuando se seleccione
la población asegurarse de que
todas las personas entrevistadas sean
de la edad determinada y del sexo
femenino. (La adolescencia se define
operacionalmente como el periodo
comprendido de edad que
fluctúa entre 12 y 21
años.)Tiempo se refiere al
período de tiempo donde se
ubicaría la población
de interés. Determinar si el
estudio es del momento presente o si
se va a estudiar a una
población de cinco años
atrás o si se van a
entrevistar personas de diferentes
generaciones.Espacio se refiere al lugar
donde se ubica la población de
interés. Un estudio no puede
ser muy abarcador y por falta de
tiempo y recursos hay que limitarlo a
un área o comunidad en
específico.Cantidad se refiere al
tamaño de la población.
El tamaño de la
población es sumamente
importante porque ello determina o
afecta al tamaño de la muestra
que se vaya a seleccionar,
además que la falta de
recursos y tiempo también nos
limita la extensión de la
población que se vaya a
investigar.
MUESTRA la muestra es un
subconjunto fielmente representativo de
la población.
Hay diferentes tipos de
muestreo. El tipo de muestra que se
seleccione dependerá de la calidad
y cuán representativo se quiera
sea el estudio de la
población.
Aleatoria cuando se
selecciona al azar y cada miembro
tiene igual oportunidad de ser
incluido.Estratificada cuando se
subdivide en estratos o subgrupos
según las variables o
características que se
pretenden investigar. Cada estrato
debe corresponder proporcionalmente a
la población.Sistemática cuando se
establece un patrón o criterio
al seleccionar la muestra. Ejemplo:
se entrevistará una familia
por cada diez que se
detecten.
El muestreo es indispensable
para el investigador ya que es imposible
entrevistar a todos los miembros de una
población debido a problemas de
tiempo, recursos y esfuerzo. Al
seleccionar una muestra lo que se hace es
estudiar una parte o un subconjunto de la
población, pero que la misma sea
lo suficientemente representativa de
ésta para que luego pueda
generalizarse con seguridad de ellas a la
población.
El tamaño de la muestra
depende de la precisión con que el
investigador desea llevar a cabo su
estudio, pero por regla general se debe
usar una muestra tan grande como sea
posible de acuerdo a los recursos que
haya disponibles. Entre más grande
la muestra mayor posibilidad de ser
más representativa de la
población. (Véase la tabla
adjunta sobre las recomendaciones para el
tamaño de la muestra.) En la
investigación experimental, por su
naturaleza y por la necesidad de tener
control sobre las variables, se
recomienda muestras pequeñas que
suelen ser de por lo menos 30 sujetos. En
la investigación descriptiva se
emplean muestras grandes y algunas veces
se recomienda seleccionar de un 10 a un
20 por ciento de la población
accesible.
Causas por las
cuales se recurre a
muestreo
Analizar a la
población resulta muy costoso
por la relación
costo/beneficio?Analizar a la
población completa lleva mucho
tiempo?Al analizar el
objeto de estudio se lo destruye, por
lo cual si analizamos a toda la
población nos quedamos sin
unidades.La
población a analizar es
infinita, por lo cual es imposible
analizarla en su totalidad?La
población a analizar es
inaccesible
Sesgo del
Muestreo
Un
método de muestreo es sesgado
si produce resultados que difieren
sistemáticamente de los
verdaderos de la
población.
Ejemplos:
Muestra
conveniente es la formación de
una muestra seleccionando las
unidades que convienen ya sea por el
resultado buscado o por la comodidad
de acceso a ellas.Muestra
voluntaria es la formación de
una muestra donde la decisión
de participar en la muestra reside en
las unidades.Sesgo de
selección es la tendencia
sistemática sobre el
procedimiento de muestreo para
excluir o incluir a cierto tipo de
unidades.Sesgo de no
respuesta es la distorsión que
se logra cuando un gran número
de unidades seleccionadas para la
muestra no responden o se niegan a
responder.Sesgo de respuesta es la
distorsión que se logra por la
forma de preguntar o el
comportamiento del entrevistador
puede afectar la
respuesta.
Clasificación del
muestreo
Muestras
Probabilísticas son aquellas
en que todos los elementos de la
población tienen una
posibilidad (una probabilidad
conocida) de ser incluida en la
muestra. Naturalmente no es necesario
que todos tengan la misma
posibilidad, basta que tengan alguna
posibilidad.Tabla de Números
Aleatorios: un procedimiento para
extraer una muestra aleatoria, es
empleando una tabla de números
aleatorios, el cual puede
construirse, empleando el
método de la urna con 10
tarjetas numeradas: 0, 1,2…9.
Después que se mezclan las
tarjetas, se extrae aleatoriamente
una tarjeta y se registra su
número. La tarjeta se
reemplaza antes de la
extracción siguiente, se
mezclan bien las tarjetas y
así, sucesivamente. En la
práctica, se realiza mediante
una computadora, por un procedimiento
completamente al azar.Muestreo Aleatorio Simple
este método o esquema de
muestreo, se caracteriza porque todos
los elementos de la población
tienen la misma probabilidad de ser
incluidos en la muestra, o en otros
términos, porque todas las
posibles muestras de un tamaño
fijo son igualmente
probables.Muestreo Sistemático
en este procedimiento, se selecciona
una muestra, tomando cada
k-ésima unidad de la
población una vez que las
unidades de muestreo están
numeradas o arregladas en alguna
forma.Muestreo Estratificado este
se usa cuando la población no
es homogénea, sino que pueden
en ella identificarse clases
definidas por algún atributo o
característica relacionada con
la variable que se estudia. Este
procedimiento implica dividir la
población en clases o grupos
homogéneos relativos a las
características que van a
estudiarse, llamados estratos.
Después se toma una submuestra
de cada estrato.Muestreo por Conglomerados
se usa en poblaciones grandes y muy
dispersos desde el punto de vista
geográfico, y en las cuales el
muestreo aleatorio simple
sería poco económico
debido a que daría lugar a
muestras igualmente dispersas. En
este tipo de muestreo, en lugar de
seleccionar directamente los
elementos de la población se
hace una selección inicial de
grupos o conglomerados, que son
agrupaciones de elementos que deben
ser lo más heterogéneo
posible a diferencia de los
estratos.
3.9
Clasificación De
Variables
Las variables se clasifican
según su tipo, y dentro de
este, se subclasifican por la
cantidad de valores que
asumenPor su tipo , las variables
se clasifican enCategóricas o
cualitativasNuméricas o
cuantitativasPor su número de
categorías, las variables
cualitativas se clasifican
enDicotómicas
Politómicas
Por su densidad, las
variables numéricas pueden
serDiscretas
Continuas
Clasificación De
Variables Por Su Tipo
Las variables
categóricas o cualitativas
poseen un nombre y un cierto
número de categorías o
valores no numéricos que
pueden asumirLas variables
numéricas o cuantitativas
expresan con número la
magnitud de una propiedad
Clasificación de
variables categóricas y
numéricas
A las variables
categóricas que toman
sólo dos valores se les llama
dicotómicas y a las que toman
más de dos,
politómicasLas variables
numéricas discretas se
obtienen al realizar un conteo o al
dividir en segmentos el recorrido de
una variable continuaNúmero de
computadoras libres en el
laboratorio: 0, 1,
2,…Estatura (en cm): 0,
1,…, 150,…, 170, 171,
172,…Las variables
numéricas continuas provienen
usualmente de la medición de
una magnitud física,
química o
económicaVolumen de agua utilizado:
en [0, ( ]Estatura (en cm con
precisión infinita): en
[0,300]
Graficas para datos
según el tipo de
variable
Aunque las tablas
estadísticas contienen toda la
información disponible, en
ocasiones se hace necesario expresar esta
información mediante un
gráfico, con el fin de hacerla
más clara. Los más usuales
son:
Figura 3.1:
Graficas de datos según el tipo de
variable
Fuente:
Elaboración propia
3.10 Gráfico de
sectores
Se utiliza cuando nos interesa
resaltar la proporción
(porcentaje) en que aparece una
característica o atributo respecto
al total. Para construir el diagrama
circular partimos del hecho de que un
círculo encierra un total de 360
grados, luego repartimos los 360° en
distintos sectores circulares de acuerdo
con cada porcentaje.
3.11 Diagrama de
Pareto
Proporciona más
información visual que los
diagramas de barras y de sectores
circulares cuando la variable
categórica tiene muchas
categorías. Es un tipo especial
del gráfico de barras horizontal
donde las respuestas categorizadas se
grafican en orden descendente de
frecuencias y se combinan con un
polígono acumulado en la misma
escala.
El eje vertical de la izquierda
contiene las frecuencias o %, el eje
vertical derecho las categorías de
Interés y el de la izquierda los %
acumulados de 0 a 100 y las barras
separadas uniformemente son del mismo
ancho.
Lo importante al ver este
diagrama se buscan las magnitudes de las
distintas en las alturas de las barras
que corresponden a las categorías
adyacentes decrecientes y los %
acumulados de las mismas.
3.12 Gráfico de
barras
Muestra el % de ítems que
salen en cada categoría. Muestra
una barra para cada categoría, el
ancho de la barra no tiene importancia
pero debería ser uniforme. Las
barras pueden ser verticales u
horizontales. Puede ser usado para
representar 2 categorías
cuantitativas al mismo tiempo lo que se
llama gráfico de barras
compuesto.
3.13
Pictograma
Las barras son reemplazadas por
diagramas relacionados con algún
tópico ejemplo casas,
personas.
3.14 Gráfico de
frecuencia
Es una manera rápida de
mostrar la distribución de los
datos sobre una recta. Cada punto o valor
de la variable está representada
por una X, sobre la escala adecuada.
Puede ser horizontal o vertical. La
frecuencia o numero de valores que se
repiten será representada en otra
escala.
Pasos para su
construcción:
1-dibujar una recta
2-marcar el valor máx. y
min sobre un eje real
3-completar la escala p/ los
n° con incrementos igualmente
espaciados.
4-marcar cada valor observado
c/una X sobre la escala
adecuada
5-si hay 2 o más
ítems c/el mismo valor debemos
apilarlos verticalmente.
Si una o más
observaciones están alejadas del
resto, estas se denominan valores
extremos. Un conjunto de datos separados
del resto de los datos forman una
concentración, conglomerado o
racimo.
Un claro, brecha o gap esta dado
por la distancia entre las
observaciones.
3.15 Diagrama de tallo y
hoja
Es una forma rápida de
mostrar la distribución de un
conjunto de datos con un N°
relativamente pequeño de unidades.
Ventaja: retiene los valores reales de la
variable.
Hoja = ultimo digito
Tallo = lo que esta antes de la
hoja
No se usa cuando tengo muchos
datos, las hojas se ordenan de menor a
menor a mayor, y si comparo 2 procesos de
menor a mayor en espejo lo que sirve para
comparar las
disimetrías.
3.16
Histograma
Opción para mostrar la
distribución de una variable
cuantitativa cuando la cantidad de datos
es grande, no mantiene los valores
numéricos actuales. Muestra la
distribución de una variable a
través de la frecuencia o
porcentaje del total de valores que hay
en todo el rango de la
variación.
Pasos para su
construcción:
Identificar el min y
máx. color observado de la
variable, calcular el rango (Xn
–Xi).Dividir el rango en clases o
intervalos de igual amplitud (las
clases deben cubrir el total del
rango de los valores, sin
superponerse).Contar el N° de
observaciones que caen en cada clase
= frecuencia absoluta.Dibujar el eje horizontal y
marcar las clases sobre
él.En el eje vertical se puede
representar la frecuencia absoluta,
la proporción o %.Dibujar un rectángulo
(barra vertical) sobre cada clase con
la altura igual a la frecuencia,
proporción o %.
3.17 Gráfico de serie
tiempo
Grafica las observaciones contra
el tiempo o en el orden n el que se
obtuvieron. Los puntos consecutivos se
conectan con líneas para ayudarnos
a apreciar si la distribución es
pareja o parece cambiar con el tiempo.
Patrones que debemos encontrar en un
gráfico de este tipo:
TENDENCIA: creciente o
decreciente, cambios en la
ubicación del centro, cambios en
la variación o
dispersión.
COMPONENTE ESTACIONAL O CICLO:
patrones del comportamiento que se
repiten con regularidad.
3.18 Diagrama de
puntos
Se utilizan para estudiar la
posible asociación entre dos
variables cuantitativas. En este tipo de
gráficos se representan las
observaciones en pares ordenados (x,
y)
3.19 Polígono de
frecuencia
Este tipo se utiliza para
representar la distribución de
variables cuantitativas continuas o
discretas tabuladas en
intervalos.
3.20 Niveles de
medición
Hay cuatro tipos de mediciones o
escalas de medición en
estadística. Los cuatro tipos de
niveles de medición (nominal,
ordinal, intervalo y razón) tienen
diferentes grados de uso en la
investigación estadística.
Las medidas de razón, en donde un
valor cero y distancias entre diferentes
mediciones son definidas, dan la mayor
flexibilidad en métodos
estadísticos que pueden ser usados
para analizar los datos. Las medidas de
intervalo tienen distancias
interpretables entre mediciones, pero un
valor cero sin significado (como las
mediciones de coeficiente intelectual o
temperatura en grados Celsius). Las
medidas ordinales tienen imprecisas
diferencias entre valores consecutivos,
pero un orden interpretable para sus
valores. Las medidas nominales no tienen
ningún rango interpretable entre
sus valores.
La escala de medida nominal,
puede considerarse la escala de nivel
más bajo. Se trata de agrupar
objetos en clases. La escala ordinal, por
su parte, recurre a la propiedad de
«orden» de los
números. La escala de intervalos
iguales está caracterizada por una
unidad de medida común y
constante. Es importante destacar que el
punto cero en las escalas de intervalos
iguales es arbitrario, y no refleja en
ningún momento ausencia de la
magnitud que estamos midiendo. Esta
escala, además de poseer las
características de la escala
ordinal, permite determinar la magnitud
de los intervalos (distancia) entre todos
los elementos de la escala. La escala de
coeficientes o Razones es el nivel de
medida más elevado y se diferencia
de las escalas de intervalos iguales
únicamente por poseer un punto
cero propio como origen; es decir que el
valor cero de esta escala significa
ausencia de la magnitud que estamos
midiendo. Si se observa una carencia
total de propiedad, se dispone de una
unidad de medida para el efecto. A
iguales diferencias entre los
números asignados corresponden
iguales diferencias en el grado de
atributo presente en el objeto de
estudio.
3.21
Pronostico
Pronóstico es el proceso
de estimación en situaciones de
incertidumbre. El término
predicción es similar, pero
más general, y generalmente se
refiere a la estimación de series
temporales o datos instantáneos.
El pronóstico ha evolucionado
hacia la práctica del plan de
demanda en el pronóstico diario de
los negocios. La práctica del plan
de demanda también se refiere al
pronóstico de la cadena de
suministros.
Entonces tenemos que los
pronósticos son procesos
críticos y continuos que se
necesitan para obtener buenos resultados
durante la planificación, de un
proyecto. Si los clasificamos respecto al
tiempo que abarcan, se puede clasificar
en:
1. Pronósticos a corto
plazo: En las empresas modernas, este
tipo de pronóstico se
efectúa cada mes o menos, y su
tiempo de planeación tiene
vigencia de un año. Se utiliza
para programas de abastecimiento,
producción, asignación de
mano de obra a las plantillas de
trabajadores, y planificación de
los departamentos de
fabricación.
2. Pronósticos a mediano
plazo: Abarca un lapso de seis meses a
tres años. Este se utilizan para
estimar planes de ventas,
producción, flujos de efectivo y
elaboración de
presupuestos.
3. Pronósticos a largo
plazo: Este tipo de pronóstico se
utiliza en la planificación de
nuevas inversiones, lanzamiento de nuevos
productos y tendencias
tecnológicas de materiales,
procesos y productos, así como en
la preparación de proyectos. El
tiempo de duración es de tres
años o más.
3.22 Método de
Mínimos Cuadrados
Mínimos cuadrados es una
técnica de análisis
numérico encuadrada dentro de la
optimización matemática, en
la que, dados un conjunto de pares (o
ternas, etc), se intenta encontrar la
función que mejor se aproxime a
los datos (un "mejor ajuste"), de acuerdo
con el criterio de mínimo error
cuadrático.
En su forma más simple,
intenta minimizar la suma de cuadrados de
las diferencias ordenadas (llamadas
residuos) entre los puntos generados por
la función y los correspondientes
en los datos. Específicamente, se
llama mínimos cuadrados promedio
(LMS) cuando el número de datos
medidos es 1 y se usa el método de
descenso por gradiente para minimizar el
residuo cuadrado. Se puede demostrar que
LMS minimiza el residuo cuadrado
esperado, con el mínimo de
operaciones (por iteración), pero
requiere un gran número de
iteraciones para converger.
Desde un punto de vista
estadístico, un requisito
implícito para que funcione el
método de mínimos cuadrados
es que los errores de cada medida
estén distribuidos de forma
aleatoria. El teorema de
Gauss-Márkov prueba que los
estimadores mínimos
cuadráticos carecen de sesgo y que
el muestreo de datos no tiene que
ajustarse, por ejemplo, a una
distribución normal.
También es importante que los
datos recogidos estén bien
escogidos, para que permitan visibilidad
en las variables que han de ser
resueltas.
CAPÍTULO
IV
Diseño
metodológico
En este capítulo se
presenta el tipo de investigación,
población y muestra,
técnicas y procedimientos que se
emplearon para la recolección
datos.
Tipo de
investigación
El tipo de investigación
realizada se considera del tipo
descriptiva debido a que,
permitirá describir, registrar,
analizar e interpretar la
situación actual del objeto de
estudio. Tamayo y Tamayo (1997) define en
su texto que la investigación
descriptiva es aquella que comprende la
descripción, registro,
análisis e interpretación
de la naturaleza actual y la
composición o procesos de los
fenómenos. El enfoque se hace
sobre conclusiones dominantes o sobre una
persona, grupo o cosa que se conduce o
funciona en el presente. La
investigación descriptiva trabaja
sobre realidades hechas y su
característica fundamental es la
de presentarnos una interpretación
correcta. (p. 54).
Cuando se habla de este tipo de
estudios, nos referimos a investigaciones
científicas, no experimentales
dirigidas a descubrir relaciones e
interacciones entre variables
sociológicas, psicológicas
y educativas en estructuras sociales
reales y cotidianas. También se
considera de campo debido a que se
realizará encuestas y entrevistas
a los estudiantes así como
también al personal administrativo
que esté relacionado con el
proceso de cambios de especialidades, de
tal manera, que se estudiarán de
manera directa como ocurren los
fenómenos que es el objeto de
estudio por tal motivo se va al lugar
donde se requiere esta
investigación y se considera de
campo
4.2 Diseño de la
investigación
En cuanto al diseño de
investigación, este no es
más que la estrategia general en
el contexto del estudio propuesto, que
permite orientar desde el punto de vista
técnico, y guiar todo el proceso
de investigación, desde la
recolección de los primeros datos,
hasta el análisis e
interpretación de los mismos en
función de los objetivos definidos
en la presente investigación. Por
consiguiente, en función del
procedimiento y estrategias, la
investigación se orienta hacia un
Diseño de Campo no
Experimental, ya que este
diseño de investigación no
solo observa, sino recolecta los datos
directamente de la realidad objeto de
estudio, en su ambiente cotidiano sin
intervenir en el mismo o modificar las
variables procesadas, para posteriormente
analizar e interpretar los resultados de
esta información.
4.3 Población y
muestra
Valera Ibarra (1996) expresa que
la población "es el conjunto
completo de individuos, objetos o medidas
que poseen alguna característica
como observable" (p. 38).
De esta manera se define como
población a los estudiantes de
ingeniería (pregrado regulares) de
la UNEXPO Puerto Ordaz, las cuales
solicitaron los retiros
extemporáneos y se le otorgaron
dichas solicitudes.
Para efectos de este estudio la
población es igual a la
muestra.
4.4 Técnicas e
instrumentos de recolección de
datos
Es importante destacar que este
es el medio a través del cual el
investigador se relaciona con el personal
para obtener la información
necesaria que permita lograr los
objetivos de la
investigación.
Para el presente trabajo se
emplearon diversas técnicas e
instrumentos para la obtención de
información y datos relevantes que
permitieron estudiar el problema y
formular las posibles soluciones para el
beneficio y logro de cada uno de los
objetivos.
Revisión
Documental: es una técnica
cuyo propósito está
dirigido a racionalizar la actividad
investigativa para que esta se
realice dentro de las condiciones de
autenticidad de la información
que se busca. Se realizo
revisión bibliográfica
para obtener conceptos básicos
que fundamentaran el desarrollo
teórico del estudio, asimismo
la revisión de tesis y
trabajos de investigación
sobre el tema de estudio.Observación
Directa: Es el registro visual de
lo ocurre, es una situación
real, clasificando y consignando los
acontecimientos pertinentes de
acuerdo con algún esquema
previsto y según la
problemática que se estudia.
Se aplico con el propósito de
verificar de forma directa la
información obtenida en la
URDBEPO.Encuestas: Este
método consiste en obtener
información de los sujetos de
estudio, proporcionada por ellos
mismos, sobre opiniones, actitudes o
sugerencias. Hay dos maneras de
obtener información con este
método: la entrevista y el
cuestionario.Entrevistas: Es la
comunicación establecida entre
el investigador y el sujeto de
estudiado a fin de obtener respuestas
verbales a las interrogantes
planteadas sobre el problema
propuesto. Ya que, esta tiene muchas
ventajas; es decir, es aplicable a
toda persona, siendo muy útil
con las analfabetas, los niños
o con aquellos que tienen
limitación física u
orgánica que les dificulte
proporcionar una respuesta escrita,
también permite explorar o
indagar en la medida que el
investigador estime pertinente. Esta
técnica es aplicada con la
finalidad de obtener y contrastar
información de importancia
para el desarrollo de la
investigación.Cuestionario: Es el
método que utiliza un
instrumento o formulario impreso de
preguntas predeterminadas y
preparadas, destinado a obtener
repuestas sobre el problema en
estudio y que el investido o
consultado llena por sí
mismo.
Consultas Académicas e
Industriales
Se efectuarán consultas
al tutor académico e industrial
con el fin de establecer
parámetros, para obtener la
orientación necesaria para llevar
a cabo este estudio.
Recursos
Físicos
Cuaderno de notas
Lápiz y
bolígrafoComputadora
Impresora
Calculadora
Recursos físicos por su
fácil adquisición y rapidez
y otros para almacenar
información, para tenerla de
cierto modo protegido y
seguro.
4.5
Procedimiento
En esta fase se analizará
todo lo concerniente a esta
investigación con el fin de lograr
los objetivos planteados. A
continuación se describen
detalladamente los procedimientos que se
siguieron para llevar a cabo el
desarrollo de este trabajo:
Revisión y estudio de
los fundamentos teóricos e
información técnica
referente a este tipo de
investigación (análisis
estadístico).Reuniones con el tutor
industrial para la
recopilación de la
información referente a los
retiros
extemporáneosRecopilación y
análisis de la
información
recolectada.Efectuar un estudio
detallado para posteriormente
seleccionar la muestra.Selección de la
muestra más adecuada para este
tipo de
investigación.Caracterización de
los estudiantes que solicitaron los
retiros
extemporáneos.Determinar los factores que
llevan a los estudiantes a tomar
dicha decisión.Elaboración de una
estructura de preguntas para la
entrevista.Entrevistas al personal
administrativo y estudiantes, con el
fin de correlacionar los factores
relacionado a la toma de
decisión (retiro
extemporáneo).Realización de un
análisis estadístico
con toda la información
recolectada referente al proceso de
retiro extemporáneo y su
incidencia en la UNEXPO.Finalmente se
realizarán las conclusiones y
recomendaciones necesarias de los
aspectos analizados previamente y de
esta manera dar por terminado la
investigación.
CAPÍTULO
V
Situación
actual
En el estudio realizado se
identifican los factores que llevan a
cabo los estudiantes hacer un retiro
extemporáneo, también nos
permite observar cuales son las
especialidades que con mas frecuencias
realizan estos retiros dando como resulta
que las especialidades con mas casos de
retiro son industrial y
metalúrgica seguidamente de
eléctrica, mecánica y
electrónica
5.1
Identificación de los Factores que
Inciden en el Proceso de Retiro
Extemporáneo.
Como análisis del grafico
5.1 se hace evidente que el máximo
factor que lleva a el estudiante hacer el
retiro extemporáneo son los
problemas laborales y los problemas de
salud estos son los factores que inciden
con mas frecuencia en todas las
especialidades
Grafico 5.2
grafico de distribución de
factores
En el grafico 5.2 se puede
observar que los factores más
importantes son de salud y laboral, puede
ser debido a los choques de horarios
laborales con los horarios de clases en
cuanto a los factores laborales,
también puede ser por trabajo
fuera de la zona en cuanto a los factores
de salud puede ser por embarazo y no
puede continuar, poe enfermedad o
accidente también se reflejas
factores como económicos y
familiares los cuales también
conducen a los estudiantes a realizar
retiros extemporáneos
Grafico: 5.3
grafico de la distribución de
frecuencia de retiro
extemporáneo
La grafica 5.3 nos muestra
cuales fueron las especialidades con
mayor numero de retiro en el periodo
estudiado que re realizo desde el 2005
hasta el 2009 arrojando como resultado
que industrial y metalurgia obtuvieron el
mayor numero de retiro
Grafico 5.4
grafico de distribución por
semestre
En el grafico 5.4 se hace notar
que los estudiantes de primero a cuarto
semestre son los que tienen los niveles
mas altos de retiro por tal motivo nos
permite saber que el básico es la
que presenta mayor demanda de
retiro
CAPÍTULO
VI
Situación
propuesta
En el presente capítulo
se exponen los resultados obtenidos en el
diagnóstico de los datos de
Retiros Extemporáneos
suministrados por la Unidad Regional de
Desarrollo Bienestar Estudiantil de
Puerto Ordaz, producto de la
revisión documental, con el
propósito de ofrecer una
solución adecuada que contribuya
para la mejora continua de dicho
proceso.
6.1
Diagnóstico
URDBEPO, es una unidad encarga
de velar por el bienestar estudiantil,
específicamente en cuanto a las
solicitudes de los retiros
extemporáneos. Todo esto se
realiza llevándose por una serie
de requisitos, normas y procedimientos de
esta casa de estudio. Todo esto con el
fin que el estudiante pueda retirar el
semestre debido a los percances que pueda
tener y esto impidan que el estudiante le
sea aplazado el semestre.
Surge una gran inquietud en
cuanto al aumento de estudiantes
tramitando esta solicitud en estos
últimos cinco años, por lo
que ha llamado la atención de la
unidad URDBEPO, de tal manera, que se
realizó análisis a los
informes emitidos por esta unidad a los
estudiantes que se le concedieron dicha
solicitud, para así conocer los
verdaderos motivos de esta
decisión.
Aunado a esto es necesario
realizar un análisis
estadístico que nos permita
visualizar de manera sencilla, mediante
cálculos y gráficos el
comportamiento de los resultados y tomar
las medidas necesarias para atacar esta
situación.
A continuación se
presentan los datos obtenidos, en
gráficos estadísticos con
su análisis respectivo. Las tablas
de base de datos, debido a la magnitud de
datos procesados se encuentran en el
apéndice B.
6.2 Análisis por
Causas
Gráfico
6.1: Grafico de causas de retiro
extemporáneo del año
2005
Fuente:
elaboración propia
Como se puede observar en el
gráfico 6.1 durante el año
2005 las especialidades de
ingeniería eléctrica,
mecánica y metalúrgica
presentaron el mayor número de
retiros extemporáneos, la primera
alegaba problemas de salud mientras que
en mecánica y metalúrgica
la mayor causa eran los problemas
laborales.
Gráfico
6.2: Grafico de causas de retiro
extemporáneo del año
2006
Fuente:
elaboración propia
Como se puede observar en el
gráfico 6.2 durante el año
2006 las especialidades de
ingeniería industrial y
mecánica presentaron el mayor
número de retiros
extemporáneos, ambas alegaban
problemas laborales.
Gráfico
6.3: Grafico de causas de retiro
extemporáneo del año
2007
Fuente:
elaboración propia
Como se puede observar en el
gráfico 6.3 en el año 2007
la mayor razón de retiros
extemporáneos fue en la
especialidad de ingeniería
industrial, los problemas de salud
mientras que en ingeniería
metalúrgica primaron los problemas
laborales.
Gráfico
6.4: Grafico de causas de retiro
extemporáneo del año
2008
Fuente:
elaboración propia
El gráfico 6.4 muestra
que en el año 2008 la mayor
razón de retiros
extemporáneos fue en la
especialidad de ingeniería
industrial, la razón continuo
siendo, problemas de salud.
El gráfico 6.5 muestra
que en el año 2009 la mayor
razón de retiros
extemporáneos fue problemas de
salud y se pudo evidenciar que este
factor fue el primordial en los retiros
extemporáneos pues dos
especialidades presentaron los mismos
motivos.
Gráfico
6.5: Grafico de causas de retiro
extemporáneo del año
2009
Fuente:
elaboración propia
Como resumen de toda la
información se puede observar el
gráfico 5.6, en el cual se puede
tener una comparación visible del
total de alumnos con retiro
extemporáneo por causas, sin
considerar la especialidad.
Gráfico
6.6: Grafico de causas de retiro
extemporáneo
(2005-2010)
Fuente:
elaboración propia
Se puede detallar entonces que
el 49% de los retiros
extemporáneos se deben a causas
laborales, lo que demuestra que la
coexistencia del estudio y el trabajo si
interfiere con el desarrollo de una
normal vida académica, al mismo
tiempo se observa que un 39% de los casos
es debido a problemas económicos,
un 7% a problemas de salud y el 5%
restante a problemas
familiares.
Análisis por
Especialidad
Como ya se ha visto previamente,
el retiro extemporáneo como
salvaguardo de última instancia
para los estudiantes con problemas de
causa mayor, es utilizado en la gama de
especialidades que ofrece la UNEXPO
Puerto Ordaz. Entonces es importante
segmentar como es la relación de
cada una de ellas a lo largo de estos
años.
Gráfico
6.7: Grafico de retiro
extemporáneo del año 2009
(Eléctrica)
Fuente:
elaboración propia
Se detalla entonces la
variabilidad en los diferentes
años, la tendencia de retiro en
esta especialidad es negativa como
precisa la ecuación de la
recta.
Gráfico
6.8: Grafico de retiro
extemporáneo del año 2009
(Electrónica)
Fuente:
elaboración propia
En este caso se tiene que la
especialidad de Electrónica tiene
un comportamiento irregular, destacando
la ausencia de retiros en el año
2008, sin embargo la línea de
tendencia nos indica un potencial aumento
en dicha cantidad.
Gráfico
6.9: Grafico de retiro
extemporáneo del año 2009
(Industrial)
Fuente:
elaboración propia
Al igual que la especialidad de
Electrónica, la especialidad
Industrial presenta una tendencia de
crecimiento en los alumnos con retiro
extemporáneo, lo que se observa en
la ecuación de la recta, esto a
pesar de que en el último
año de estudio se presentó
un valor menor al previo.
Gráfico
6.10: Grafico de retiro
extemporáneo del año 2009
(Mecánica)
Fuente:
elaboración propia
Para la especialidad
Mecánica, se tiene que existe en
los primeros cuatro años de
estudio una estacionalidad y luego en el
último año una
disminución por lo que su
tendencia se marca negativa, como indica
la ecuación lineal.
Gráfico
6.11: Grafico de retiro
extemporáneo del año 2009
(Metalúrgica)
Fuente:
elaboración propia
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