| Date post: | 20-Jul-2015 |
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Profesor: Doc. Pedro Vergara
Alumnos: Pedro Godoy
Marcos Aguayo
Luis Hormazabal
Universidad
Iberoamericana De Ciencias y Tecnología
Trabajo de Métodos
Cuantitativos Análisis de Caso PDF y Planilla Excel con casos
Estadísticos MBA UIBERO
Métodos Cuantitativos-MBA UIBERO Página 1
Contenido
Antecedentes:........................................................................................................................... 3
Técnicas meramente descriptivas ........................................................................................... 3
Sistema multivariable................................................................................................. 3
Análisis de Clúster....................................................................................................... 3
Análisis de componentes principales............................................................................ 3
Técnicas estadísticas: ............................................................................................................. 3
Análisis de la varianza ................................................................................................. 3
Estaciones empleadas para muestreo: .................................................................................... 3
Análisis propiamente tal:........................................................................................................ 4
Matriz de correlación en temporada húmeda: ..................................................................... 4
El análisis de componentes principales ................................................................................... 4
El análisis de componentes principales de la matriz de correlación ........................................... 5
El análisis de Clúster .............................................................................................................. 6
Matriz de correlación para la temporada seca: ........................................................................ 7
Análisis de Clúster en temporada seca: ................................................................................... 7
Matriz de correlación cuando ambas estaciones fueron agrupadas,.......................................... 8
Segundo Análisis de componentes principales ......................................................................... 9
Análisis de clúster Dos grupos resultantes ............................................................................. 9
Conclusiones ............................................................................................................................10
Métodos Cuantitativos-MBA UIBERO Página 2
Introduccio n
Los métodos cuantitativos son básicamente el estudio y análisis de
datos con el fin de establecer conclusiones acerca del medio o la materia de la
cual se han obtenido los datos. Esta ciencia trata sobre la toma, organización
recopilación, presentación y análisis de datos para deducir conclusiones sobre
ellos y para tomar decisiones que estén de acuerdo con los análisis efectuados.
Por excelencia la estadística es una disciplina que emplea recursos matemáticos
para organizar y resumir una gran cantidad de datos obtenidos de la realidad, e
inferir conclusiones respecto de ellos. Por ejemplo, la estadística interviene
cuando se quiere conocer el estado sanitario de un país, a través de ciertos
parámetros como la tasa de morbilidad o mortalidad de la población.
Particularmente este caso la estadístico describe es una muestra de datos
organizados y resumidos, donde se infieren conclusiones respecto al
comportamiento de río Chocancharava (Río Cuarto). Esta investigación científica,
nos permite observar las técnicas cuantitativas aprendidas en el módulo de
“Métodos cuantitativos” que apuntan al estudio de la composición de sus aguas
sobre la base de 23 variables diseminadas en extenso corredor ribereño en seis
estaciones como fuente de muestreo. La importancia entonces, radica en que las
técnicas descriptivas, el análisis multivariable, el análisis de clúster, el análisis de
los componentes principales y el análisis de la varianza precisan datos e
información que permiten inferir al investigador la interacción de esas variables
bajo ciertas condiciones, como el caudal, contaminación y las características del
terreno y las variables descritas, actúan de diferente forma y nos entregan
información para determinar finalmente el grado de contaminación de la cuenca
hídrica y medidas a tomar por parte de la autoridad gubernamental, en un
contexto de política ambiental.
Este es un excelente ejemplo que resalta la importancia de la aplicación de
métodos cuantitativos, estadísticos, y su aplicabilidad a la contingencia diaria que
va desde análisis matemáticos de ingeniería a comportamientos sociales diversos
donde las técnicas señaladas nos dan la información necesaria para la toma de
decisiones oportuna y adecuada.
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Antecedentes:
Observamos el empleo de te cnicas estadí sticas aprendidas (23 variables + Corredores riberen os)
Técnicas meramente descriptivas
Sistema multivariable : Análisis cuantitativo y cualitativo de datos.
Análisis de Clúster: Con el fin de procesar estos datos, estadísticos, multivariados y
descriptivos se utilizan métodos como el análisis de clúster.
Análisis de componentes principales: identificación de las especies químicas
relacionadas a las condiciones hidrológicas y evaluación ambiental de indicadores de
calidad.
Técnicas estadísticas: Análisis de la varianza (ANOVA) con el fin de evaluar las diferencias de calidad.
Estaciones empleadas para muestreo:
T1 = E1-E2-E3 (Estaciones secas)
T2= E4-E5-E6 (Estaciones Húmedas)
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Análisis propiamente tal:
Matriz de correlación en temporada húmeda:
El análisis de
componentes
principales de la
matriz de
correlación dio
como resultado la
siguiente grafico
para las primeras
dos componentes
principales
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El análisis de
componentes
principales de la
matriz de
correlación dio
como resultado la
siguiente grafico
para las primeras dos
componentes
principales:Un
relativamente alta
proporción, 81,9% de
la variabilidad total
de la los datos
originales, se explica
por la primera
componente
principal (PC1) T1
mejor calidad de
agua que T2
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El análisis de
Clúster permite
la agrupación del
muestreo de las
aguas fluviales
sobre la base de sus
similitudes en su
composición
química.
(Temporada
húmeda)
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Matriz de correlación para la temporada seca:
Análisis de Clúster en
temporada seca: Un
análisis de Clusters se llevó a
cabo con las mismas
características que las que
serealizaron para las estaciones
húmedas . Los resultados
obtenidos fueronsimilares;
todos los puntos de muestreo
también se dividieron en dos
grupos.
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Matriz de correlación cuando ambas estaciones fueron agrupadas, hubo una
correlación lineal en la mayoría de las variables.
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Segundo
Análisis de
componentes
principales (PCA)
se llevó a cabo a
partir de la matriz de
correlación:
PC1 explica el
54,7% de la
variabilidad
total y dividió
todos los sitios
demuestreo en
dos grupos: T1
(E1, E2, E3) y T2
(E4, E5, E6).
C2 explica el 31,3% de la variabilidad total. Este componente divide a todos los sitios de muestreo
en estaciones secas y húmedas. PC1 pertenece a la componente espacial y PC2 al componente
estacional.
Análisis de
clúster Dos
grupos
resultantes se
obtuvieron como en
casos anteriores,
por lo tanto, T1 y T2
fueron divididos
también en
estaciones secas y
húmedas
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Conclusiones
El análisis de conglomerados y el análisis de componentes principales
permiten dividir el área de estudio en dos zonas (T1 y T2),teniendo en
cuenta tanto la estación húmeda como la seca por separado, y el ciclo
completo.
La técnica de Analisis de la Varianza mostró diferencias
estadísticamente significativas en la mayoría de las variables de
estaciones secas, debido a unaumento de la concentración iónica y
debido a una disminución de caudal del río.
Las técnicas estadísticas permiten ver el comportamiento de las 23
variables divididas en 6 estaciones de monitoreo.
La información proporcionada por este estudio demuestra la urgencia
de un curso inmediato deacción para la restauración ecológica.
