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Análisis para la posible implementacion de un sistema RFID para identificación y clasificaion de productos en diversas aplicaciones.
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METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓNINFORME TALLER FINAL
Presentado por:
ANDERSON DAVID RODRIGUEZWEIMAR RODRIGO DIAZ
LUIS JAVIER MORA
Presentado a:Ph.D. DIEGO MAURICIO LOPEZ
UNIVERSIDAD DEL CAUCAPROGRAMA EN INGENIERIA ELECTRONICA Y TELECOMUNICACIONES
POPAYAN2012
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Tarea 2.1
Definición del objetivo del experimento.
Determinar la mejor configuración de las etiquetas RFID con el fin de investigar si existe un diferencia significativa entre el espacio libre, la distancia y la orientación de las tarjeta lectoras en relación a la calidad de lectura de información de cada producto por medio de estas etiquetas RFID, desde las perspectivas de el Departamento de Energía de configuración y medición en el contexto de productos etiquetados con tecnologías de radio frecuencia (RF).
Definición del contexto. El contexto de esta prueba se desarrolla en diversos productos los cuales son etiquetados con lectores tecnológicos RFID distribuidos aleatoriamente en la tierra.
Definición de la hipótesis.
De Investigación. “Existe una diferencia significativa entre el espacio libre para leer etiquetas colocadas vertical y horizontalmente en productos con tecnologías RFID”.
Nula. “No existe diferencia significativa entre el espacio libre para leer etiquetas colocadas vertical y horizontalmente en productos con tecnologías RFID”.
Alternativa. “Ubicar antenas de reconocimiento en lugares aledaños beneficia en gran cantidad la facilidad de lectura de dispositivos RFID ubicados en productos comerciales”
Definición de indicadores.
Indicadores de proceso.La eficacia del intercambio de información entre la etiqueta y lector se mide por la fracción de veces en que una etiqueta responde, y el número de respuestas por unidad de tiempo.Los índices de lectura de la targets RFID se hacen variando los niveles de potencia transmitida, esta se ajusta para simular la distancia de las etiquetas que se ubican fuera de la transmisión de las antenas.
Indicadores de producto.Las leyes fundamentales de la electrodinámica de Maxwell en cuanto a la propagación de las ondas electromagnéticas, son capaces de describir como los campos magnéticos y eléctricos interactúan con los materiales. Estas interacciones se ven alteradas por la despolarización y desmagentizacion. Además la propagación electromagnética se ve afectada por factores como la absorción, reflexión, refracción y difracción, con lo cual conociendo estos indicadores podrá determinarse con facilidad las lectura de las tarjetas RFID.
Indicadores de servicio.El análisis de sensibilidad puede determinar un margen de error permitido para la ubicación de las etiquetas. Igualmente se sugiere procedimientos manuales consistentes en la asignación de mediciones en revestimientos de cartón para determinar la mejor ubicación de dichas etiquetas.Otro indicador de servicio es la manipulación de la intensidad de la señal emitida por la etiqueta, lo que permite el acoplamiento o la atenuación en las diversa ubicaciones de los productos.
Operación del experimento.
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El experimento consiste en analizar qué factores influyen en la lectura de dispositivos RFID los cuales almacenan información de productos, dado el caso en los que se estén usando por ejemplo productos químicos, en los que al traer integrada esta tarjeta de (RF), el usuario puede fácilmente acceder a información relacionada con este producto como lo es su composición, recomendaciones de uso, fechas de vencimiento, alteraciones ante cualquier contaminación con otra sustancia, etc.se plantea usar un diseño de experimentos (DOE), que tiene en cuenta los principios de aleatorizacion, el bloqueo, la replicación para el investigador obtener resultados estadísticamente significativo con errores mínimos. También hace útil y mejora el rendimiento de procesos en una variedad de fabricaciónde industrias.
La investigación sobre la ubicación optima de las etiquetas en cada producto se realiza como parte de un proyecto de sistemas de RFID, de alta frecuencia (HF) , los sistema RFID fueron identificados comoel producto para ser marcados cada producto. KSW Tempsens etiqueta es identificada como la más adecuada para nuestra aplicación como vigilancia de la temperatura y la flexibilidad según lo requiera cada etiqueta.
El protocolo de comunicación se basa en las normas ISO 15963. El Feig LR200 HF lector con una antena rectangular de 800 mm x 600 mm x 30 mm se utiliza tanto para transmitir y recibir información entre la aplicación y la etiqueta.
La vista lateral de la instalación experimental es como en la Figura 1 a continuación. La parte inferior de la antena tiene una altura de 64cm del suelo. La antena se coloca de tal manera que el lado más largo es paralelo al suelo. La etiqueta se lleva lentamente a la dirección de la antena. La distancia entre la etiqueta es el espacio libre distancia de lectura. Esta configuración se utiliza el mismo tanto para la prueba T y el DOE.
La etiqueta puede ser colocada en el cuello y el cuerpo del producto. Estos dos lugares sirven para doblar de manera diferente la etiqueta. La etiqueta se puede colocar horizontal o verticalmente en cada uno de los lugares. La potencia suministrada debe ser económica, sobre todo cuando los lectores están ubicados lejos o muy cerca del producto y no está seguro de la cantidad de energía dentro de las regulaciones que debería ser usada para leer la etiqueta. La distancia de espacio libre de lectura de las etiquetas en el producto se ve afectada por su flexión, la potencia suministrada, y la orientación de la etiqueta. También se utiliza para filtrar cualquier señal interferente a 13,56 MHz un analizador de espectro adecuado antes del comienzo de los dos experimentos.
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Técnicas de análisis estadístico de datos (tipo de pruebas estadística descriptiva, estadística inferencia)
PRUEBA T
Para la prueba “T”, una potencia de 2 vatios suministrada a la antena está estandarizado todo el experimento de la prueba t. La etiqueta se mueve desde aproximadamente 1 m de distancia hacia el centro de la antena.
El punto donde la etiqueta es leída por el lector es la distancia del espacio libre. Esta distancia se anotó antes de que la misma etiqueta estuviera orientado a la otra dirección y el proceso se repite para obtener el espacio libre en distancia de lectura. Las dos orientaciones de las etiquetas es se muestra en la Figura 2 a continuación. Este proceso se repite durante 30 etiquetas para dar 30 cuadrangulares.
La Tabla 1 muestra el espacio libre tabulado para leer la distancia con sus diferencias para las 30 muestras. La orientación que se probó por primera vez se decidió por la cara de la moneda. Horizontal orientación a ensayar primero se denota por (H), mientras verticales orientación se denota por (V).
El espacio libre para la distancia de lectura etiqueta orientado verticalmente esta registrado en la variable μ1 columna-vertical, mientras que para la etiqueta orientada horizontalmente se registra en la columna μ1-Hoizontal.
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DOE INSTALACIÓN Y MEDIDAS
La Tabla 2 muestra la configuración del experimento.
Se realizan 2 repeticiones en un factorial completo de 23 = 8 pruebas y puntos centrales, se usa entonces al programa Minitab y las pruebas aleatorios se muestran en la Tabla 3 a continuación. La potencia se describe en (W), la reflexión es un término de diámetro del circulo en (cm) y la orientación es bien horizontal o vertical como se muestra en la figura 2. La orientación horizontal implica que el lado largo de la etiqueta es paralelo al lado largo de las antenas.
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Resultados del análisis e interpretación de datos.
PRUEBA TLos valores de 0.651 y 0.672 se obtiene del diagrama de probabilidad normal de la lectura de las distancias tanto horizontal como vertical en la orientación de las etiquetas RFID como se ilustra en la figura 3,4, respectivamente, notando que la distancia libre entre variables en ambas orientaciones sigue una distribución normal.
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A dos pruebas hipótesis se les hace la determinación de si las diferencias de lectura es el espacio libre debido a su orientación.
Donde μd es la diferencia media de en el espacio libre de distancia de lectura de la etiqueta en la orientación horizontal o vertical.
El t estadístico para la prueba se calcula de la siguiente maneara:
Donde
Como la prueba estadística t=-6.064 es menor que el valor t critico de -1.699, por lo cual la hipótesis nula es rechazada y la prueba t sugiere que la distancia en la etiqueta de lectura es más larga cuando se coloca en posición horizontal
Conclusiones
La prueba t se puede utilizar para determinar que orientación le dará un espacio libre estadísticamente y que distancia, sin necesidad de conocer la forma de las antenas.
También se puede usar para validar la orientación de la etiqueta ya sea horizontal o vertical y la distancia de mayor para poder realizar la lectura
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TAREA 2.2: TALLER ANALISIS ESTADISTICA
1. Estadística Descriptiva.1.1
a. Distribución de Frecuencias:
A continuación se muestra la ventana de configuración para generación de datos
Figura 1. Generación de tabla de Frecuencias.
Se puede observar que se han seleccionado las dos variables de interés como son edad e ingresos, luego se procedió a generar las tablas de frecuencias que se muestran a continuación:
Estadísticos
edad ingresos
N Válidos 1000 1000
Perdidos 0 0
Tabla 1. Frecuencias Estadísticos.
edad
Frecuencia Porcentaje
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
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Válidos 18 1 ,1 ,1 ,1
19 4 ,4 ,4 ,5
20 10 1,0 1,0 1,5
21 8 ,8 ,8 2,3
22 15 1,5 1,5 3,8
23 16 1,6 1,6 5,4
24 20 2,0 2,0 7,4
25 23 2,3 2,3 9,7
26 21 2,1 2,1 11,8
27 24 2,4 2,4 14,2
28 22 2,2 2,2 16,4
29 19 1,9 1,9 18,3
30 26 2,6 2,6 20,9
31 32 3,2 3,2 24,1
32 21 2,1 2,1 26,2
33 39 3,9 3,9 30,1
34 32 3,2 3,2 33,3
35 34 3,4 3,4 36,7
36 25 2,5 2,5 39,2
37 31 3,1 3,1 42,3
38 21 2,1 2,1 44,4
39 35 3,5 3,5 47,9
40 28 2,8 2,8 50,7
41 24 2,4 2,4 53,1
42 28 2,8 2,8 55,9
43 24 2,4 2,4 58,3
44 20 2,0 2,0 60,3
45 24 2,4 2,4 62,7
46 24 2,4 2,4 65,1
47 21 2,1 2,1 67,2
48 24 2,4 2,4 69,6
49 18 1,8 1,8 71,4
50 23 2,3 2,3 73,7
51 23 2,3 2,3 76,0
52 25 2,5 2,5 78,5
53 19 1,9 1,9 80,4
54 24 2,4 2,4 82,8
[Escribir texto]
55 21 2,1 2,1 84,9
56 11 1,1 1,1 86,0
57 20 2,0 2,0 88,0
58 10 1,0 1,0 89,0
59 14 1,4 1,4 90,4
60 11 1,1 1,1 91,5
61 11 1,1 1,1 92,6
62 9 ,9 ,9 93,5
63 12 1,2 1,2 94,7
64 10 1,0 1,0 95,7
65 6 ,6 ,6 96,3
66 7 ,7 ,7 97,0
67 5 ,5 ,5 97,5
68 6 ,6 ,6 98,1
69 6 ,6 ,6 98,7
70 3 ,3 ,3 99,0
71 1 ,1 ,1 99,1
72 1 ,1 ,1 99,2
73 1 ,1 ,1 99,3
74 1 ,1 ,1 99,4
75 2 ,2 ,2 99,6
76 3 ,3 ,3 99,9
77 1 ,1 ,1 100,0
Total 1000 100,0 100,0
Tabla 2. Tabla de frecuencias de la variable Edad.
[Escribir texto]
ingresos
Frecuencia Porcentaje
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Válidos 9 7 ,7 ,7 ,7
10 3 ,3 ,3 1,0
11 2 ,2 ,2 1,2
12 3 ,3 ,3 1,5
13 2 ,2 ,2 1,7
14 7 ,7 ,7 2,4
15 8 ,8 ,8 3,2
16 4 ,4 ,4 3,6
17 13 1,3 1,3 4,9
18 15 1,5 1,5 6,4
19 15 1,5 1,5 7,9
20 14 1,4 1,4 9,3
21 18 1,8 1,8 11,1
22 18 1,8 1,8 12,9
23 16 1,6 1,6 14,5
24 16 1,6 1,6 16,1
25 24 2,4 2,4 18,5
26 22 2,2 2,2 20,7
27 16 1,6 1,6 22,3
28 17 1,7 1,7 24,0
29 13 1,3 1,3 25,3
30 16 1,6 1,6 26,9
31 18 1,8 1,8 28,7
32 8 ,8 ,8 29,5
33 20 2,0 2,0 31,5
34 17 1,7 1,7 33,2
35 11 1,1 1,1 34,3
36 15 1,5 1,5 35,8
37 17 1,7 1,7 37,5
38 15 1,5 1,5 39,0
39 16 1,6 1,6 40,6
40 9 ,9 ,9 41,5
41 22 2,2 2,2 43,7
42 8 ,8 ,8 44,5
[Escribir texto]
43 9 ,9 ,9 45,4
44 10 1,0 1,0 46,4
45 11 1,1 1,1 47,5
46 19 1,9 1,9 49,4
47 11 1,1 1,1 50,5
48 12 1,2 1,2 51,7
49 11 1,1 1,1 52,8
50 10 1,0 1,0 53,8
51 15 1,5 1,5 55,3
52 6 ,6 ,6 55,9
53 11 1,1 1,1 57,0
54 6 ,6 ,6 57,6
55 10 1,0 1,0 58,6
56 9 ,9 ,9 59,5
57 10 1,0 1,0 60,5
58 9 ,9 ,9 61,4
59 11 1,1 1,1 62,5
60 4 ,4 ,4 62,9
61 6 ,6 ,6 63,5
62 4 ,4 ,4 63,9
63 11 1,1 1,1 65,0
64 8 ,8 ,8 65,8
65 5 ,5 ,5 66,3
66 9 ,9 ,9 67,2
67 8 ,8 ,8 68,0
68 5 ,5 ,5 68,5
69 4 ,4 ,4 68,9
70 4 ,4 ,4 69,3
71 5 ,5 ,5 69,8
72 5 ,5 ,5 70,3
73 5 ,5 ,5 70,8
74 2 ,2 ,2 71,0
75 2 ,2 ,2 71,2
76 5 ,5 ,5 71,7
77 2 ,2 ,2 71,9
78 4 ,4 ,4 72,3
79 3 ,3 ,3 72,6
80 10 1,0 1,0 73,6
[Escribir texto]
81 4 ,4 ,4 74,0
82 4 ,4 ,4 74,4
83 7 ,7 ,7 75,1
84 1 ,1 ,1 75,2
85 4 ,4 ,4 75,6
86 3 ,3 ,3 75,9
87 5 ,5 ,5 76,4
88 4 ,4 ,4 76,8
89 2 ,2 ,2 77,0
90 4 ,4 ,4 77,4
91 3 ,3 ,3 77,7
92 1 ,1 ,1 77,8
93 2 ,2 ,2 78,0
94 6 ,6 ,6 78,6
95 1 ,1 ,1 78,7
96 7 ,7 ,7 79,4
97 2 ,2 ,2 79,6
98 2 ,2 ,2 79,8
99 3 ,3 ,3 80,1
100 2 ,2 ,2 80,3
101 4 ,4 ,4 80,7
102 3 ,3 ,3 81,0
104 4 ,4 ,4 81,4
105 2 ,2 ,2 81,6
106 3 ,3 ,3 81,9
107 4 ,4 ,4 82,3
108 4 ,4 ,4 82,7
110 5 ,5 ,5 83,2
112 3 ,3 ,3 83,5
113 1 ,1 ,1 83,6
114 1 ,1 ,1 83,7
115 5 ,5 ,5 84,2
116 1 ,1 ,1 84,3
117 3 ,3 ,3 84,6
118 3 ,3 ,3 84,9
119 5 ,5 ,5 85,4
120 1 ,1 ,1 85,5
121 1 ,1 ,1 85,6
[Escribir texto]
122 1 ,1 ,1 85,7
123 2 ,2 ,2 85,9
125 2 ,2 ,2 86,1
126 1 ,1 ,1 86,2
127 2 ,2 ,2 86,4
128 2 ,2 ,2 86,6
129 1 ,1 ,1 86,7
130 1 ,1 ,1 86,8
131 1 ,1 ,1 86,9
134 2 ,2 ,2 87,1
135 3 ,3 ,3 87,4
136 1 ,1 ,1 87,5
137 1 ,1 ,1 87,6
138 2 ,2 ,2 87,8
140 1 ,1 ,1 87,9
142 2 ,2 ,2 88,1
144 4 ,4 ,4 88,5
145 1 ,1 ,1 88,6
146 2 ,2 ,2 88,8
147 2 ,2 ,2 89,0
150 2 ,2 ,2 89,2
151 2 ,2 ,2 89,4
152 1 ,1 ,1 89,5
153 2 ,2 ,2 89,7
155 3 ,3 ,3 90,0
159 1 ,1 ,1 90,1
161 1 ,1 ,1 90,2
162 2 ,2 ,2 90,4
163 3 ,3 ,3 90,7
166 1 ,1 ,1 90,8
167 1 ,1 ,1 90,9
168 2 ,2 ,2 91,1
169 1 ,1 ,1 91,2
170 1 ,1 ,1 91,3
171 2 ,2 ,2 91,5
172 2 ,2 ,2 91,7
173 1 ,1 ,1 91,8
181 1 ,1 ,1 91,9
[Escribir texto]
183 2 ,2 ,2 92,1
186 2 ,2 ,2 92,3
187 1 ,1 ,1 92,4
189 1 ,1 ,1 92,5
190 1 ,1 ,1 92,6
191 1 ,1 ,1 92,7
195 1 ,1 ,1 92,8
197 1 ,1 ,1 92,9
198 1 ,1 ,1 93,0
200 1 ,1 ,1 93,1
201 1 ,1 ,1 93,2
203 2 ,2 ,2 93,4
205 2 ,2 ,2 93,6
207 3 ,3 ,3 93,9
208 1 ,1 ,1 94,0
209 2 ,2 ,2 94,2
211 1 ,1 ,1 94,3
212 1 ,1 ,1 94,4
214 1 ,1 ,1 94,5
222 2 ,2 ,2 94,7
224 1 ,1 ,1 94,8
228 1 ,1 ,1 94,9
232 1 ,1 ,1 95,0
237 1 ,1 ,1 95,1
239 1 ,1 ,1 95,2
242 1 ,1 ,1 95,3
244 1 ,1 ,1 95,4
245 1 ,1 ,1 95,5
248 2 ,2 ,2 95,7
250 1 ,1 ,1 95,8
256 1 ,1 ,1 95,9
262 2 ,2 ,2 96,1
263 1 ,1 ,1 96,2
264 2 ,2 ,2 96,4
269 1 ,1 ,1 96,5
271 1 ,1 ,1 96,6
273 1 ,1 ,1 96,7
288 1 ,1 ,1 96,8
[Escribir texto]
293 1 ,1 ,1 96,9
294 1 ,1 ,1 97,0
296 1 ,1 ,1 97,1
301 1 ,1 ,1 97,2
311 1 ,1 ,1 97,3
318 1 ,1 ,1 97,4
323 1 ,1 ,1 97,5
333 1 ,1 ,1 97,6
335 1 ,1 ,1 97,7
341 1 ,1 ,1 97,8
345 1 ,1 ,1 97,9
351 1 ,1 ,1 98,0
359 1 ,1 ,1 98,1
360 1 ,1 ,1 98,2
361 1 ,1 ,1 98,3
380 1 ,1 ,1 98,4
398 1 ,1 ,1 98,5
418 1 ,1 ,1 98,6
429 1 ,1 ,1 98,7
438 1 ,1 ,1 98,8
456 1 ,1 ,1 98,9
460 1 ,1 ,1 99,0
508 1 ,1 ,1 99,1
587 1 ,1 ,1 99,2
591 1 ,1 ,1 99,3
608 1 ,1 ,1 99,4
674 1 ,1 ,1 99,5
732 1 ,1 ,1 99,6
928 1 ,1 ,1 99,7
944 1 ,1 ,1 99,8
1131 1 ,1 ,1 99,9
1668 1 ,1 ,1 100,0
Total 1000 100,0 100,0
Tabla 3. Frecuencias variable Ingresos.
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b. A partir de la tabla 2 se puede observar que la frecuencia más alta de variable edad es
los 33 años, puesto que presenta 39 usuarios del total que hacen parte del análisis, y de
acuerdo a la tabla 3 se puede deducir que la frecuencia mas alta de la variable Ingresos
es 25, puesto que se presenta en 24 usuarios del total estudiados.
c.
Calculo de la media:
Figura 2. Ventana de configuración para obtención de la Media.
A continuación en la tabla 4, tenemos la tabla de resultado para el cálculo de la
media.
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Estadísticos descriptivos
N Media
edad 1000 41,68
ingresos 1000 77,54
N válido (según lista) 1000
Tabla 4. Calculo de la Media.
Calculo de la mediana.
Figura 3. Ventana de configuración para el cálculo de la mediana.
En la figura 4 se muestra el cálculo de la mediana para ambas variables.
Estadísticos
edad ingresos
N Válidos 1000 1000
Perdidos 0 0
Mediana 40,00 47,00
Tabla 5. Calculo de la Mediana.
[Escribir texto]
Calculo de la Moda.
Figura 4. Ventana de configuración para cálculo de la Moda.
Estadísticos
edad ingresos
N Válidos 1000 1000
Perdidos 0 0
Moda 33 25
Tabla 6. Calculo de la Moda
Con la tabla 6 podemos darnos cuenta de que los datos que determinamos en el punto b eran correctos,
puesto que los determinamos a partir de la tabla.
[Escribir texto]
Calculo de la Desviación Típica o Estándar
Figura 5. Ventana de configuración para cálculo de Desviación Típica o Estándar
Estadísticos
edad ingresos
N Válidos 1000 1000
Perdidos 0 0
Desv. típ. 12,559 107,044
Tabla 7. Calculo de Desviación Típica o Estándar
[Escribir texto]
Calculo de la Varianza
Figura 6. Ventana de configuración para calculo de Varianza
Estadísticos
edad ingresos
N Válidos 1000 1000
Perdidos 0 0
Varianza 157,724 11458,453
Tabla 8. Calculo de Varianza.
d. Tipo de Curtosis.
Observando la variable edad podemos darnos cuenta que sus valores oscilan entre 18 y
77 años de edad, por otro lado los valores de la frecuencia son similares a los de edad,
[Escribir texto]
por lo tanto la concentración que presentan los valores en la región central de la
distribución es alta. Con lo anterior podemos deducir que es una frecuencia leptocurtica.
Analizando la variable ingresos se observo que sus valores oscilan entre 9 y 1668
unidades de ingreso, por otro lado los valores de la frecuencia para esta variable oscilan
entre 7 y 1, con lo tendríamos una curva bastante extendida en el eje horizontal y con
esto podemos afirmar que la distribución es platicurtica
e. Tipo de Asimetría.
Teniendo en cuenta los puntos anteriores podemos generar la tabla 9 para analizar el
tipo de simetría. Nos damos cuenta que la moda esta es el menor de los valores, luego le
sigue la mediana y el valor mayor es la media, con esto podemos afirmar que la
frecuencia tiene un tipo de asimetría positivo o hacia la derecha.
Estadísticos
edad ingresos
N Válidos 1000 1000
Perdidos 0 0
Media 41,68 77,54
Mediana 40,00 47,00
Moda 33 25
Tabla 9. Análisis del tipo de asimetría.
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f. Histogramas
Figura 7. Histograma de la variable Edad.
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Figura8. Histograma de la variable Ingresos.
1.2 Primero se calculo las medias de las variables de interés.
Figura 9. Ventana de selección de las variables de interes
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Figura 10. Ventana de configuración para cálculo de las medias de las variables.
Se obtuvo la siguiente tabla de resultados:
Estadísticos
largadistanciatot
al
lamadasgratuita
stotales equipostotales recargastotales celulartotales
N Válidos 1000 1000 1000 1000 1000
Perdidos 0 0 0 0 0
Media 574,0500 551,26 465,63 605,77 442,74
Tabla 10. Calculo de las medias de las variables de estudio.
A partir de la información suministrada en la tabla 10 y sabiendo que cada variable contiene información del precio que paga cada usuario por los diferentes servicios, podemos deducir que el más rentable es el servicio de celular, puesto que por tener la media más pequeña quiere decir que su precio promedio en todos los usuarios es el más bajo y por lo tanto es más rentable.
A continuación se muestra el calculo de las desviaciones típicas de las variables en cuestión.
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Figura 11. Ventana de configuración para cálculo de las desviaciones típicas.
Informe
largadistanciatot
al
lamadasgratuita
stotales equipostotales recargastotales celulartotales
Media 574,0500 551,26 465,63 605,77 442,74
N 1000 1000 1000 1000 1000
Desv. típ. 789,97435 915,747 857,273 830,126 971,471
Tabla 11. Calculo de las desviaciones típicas.
Con la tabla 11 podemos afirmar que la desviación típica más alta la presenta la variable celulartotales, lo cual significa que la dispersión en los valores de esta variable es muy grande.
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2. ESTADISTICA INFERENCIALUn operador de telefonía celular ha realizado un experimento con sus usuarios, para determinar si trata de retener (ofreciendo planes más atractivos) a un grupo de usuarios a los cuales pronto se vencerán su contrato, pero que han tenido retrasos en su factura entre uno y dos meses. Para esto ha seleccionado aleatoriamente una muestra M1 de 55 usuarios de su base de datos, entre aquellos que pagan cumplidamente su factura, y muestra M2 de 55 usuarios de su base de datos, entre aquellos que han tenido retrasos en su factura entre uno y dos meses
Determinar si existe diferencia significativa en el gasto mensual promedio entre los dos grupos, para determinar si vale la pena o no retener a los usuarios han tenido retrasos en su factura entre uno y dos meses.2.1 Que tipo de prueba T realizaría? S/ El tipo de prueba T que se debe realizar es un prueba T par variables independientes, puesto que se van a comparar los datos de dos grupos diferentes.2.2 Cuál sería la H1 de la prueba
H1:Existe una diferencia significativa entre el grupo que paga puntualmente su factura y el grupo que presenta retrasos.
2.3 Cuál sería la Ho de la pruebaHo: El promedio de gasto mensual entre el grupo que paga puntualmente su factura el grupo que paga incumplidamente su factura es igual.
2.4 Cuál sería la variable dependiente en el experimento?
S/ la factura mensual promedio de los usuarios.2.5 Cual sería una variable independiente en el experimento?
S/Los ingresos de cada usuario.
2.6 Realice una prueba de normalidad para la variable dependiente. Muestre la tabla de resultado y una ventana con las opciones usadas para generar la tabla.
Figura 12. Ventana de configuración para prueba de normalidad.
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Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra
Promedio de
Factura
Mensual
N 110
Parámetros normalesa,b Media 67,5223
Desviación típica 20,61542
Diferencias más extremas Absoluta ,051
Positiva ,051
Negativa -,038
Z de Kolmogorov-Smirnov ,537
Sig. asintót. (bilateral) ,935
a. La distribución de contraste es la Normal.
b. Se han calculado a partir de los datos.
Tabla 12. Prueba de normalidad.
2.7 Realice una prueba de homogeneidad de varianzas para la variable dependiente. Muestre la tabla de resultado y una ventana con las opciones usadas para generar la tabla.
Tabla 13. Prueba de Homogeneidad.
Los pasos para llegar a esta prueba son los mismos que para la prueba T de muestras independientes ya que como se puede observar la prueba T contiene esta tabla.
2.8 Realice la prueba T para comparación de medias.Muestre la tabla de resultado y una ventana con las opciones usadas para generar la tabla. Resultado de la prueba T
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Tabla 14. Prueba T
Pasos para llegar a la tabla
Figura 13. Ventana de Selección para Prueba T
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Figura 14. Ventana de configuración para prueba T
2.9 Existe diferencia significativa en el en el gasto mensual promedio entre los dos grupos?R/ no puesto que sus medias tienen poca diferencia.
Trataría de retener a los usuarios han tenido retrasos en su factura entre uno y dos meses? R/ Si puesto que su gasto mensual casi es el mismo de aquellos que pagan su factura sin retraso, es decir forman la mitad de los ingresos de la empresa.
