Estadística aplicada en índices de desnutrición

APLICACIÓN DE LAS PROBABILIDADES PARA

HALLAR EL ÍNDICE DE DESNUTRICIÓN EN EL

DISTRITO DE SAN JUAN DE LURIGANCHO,

LIMA.

APPLICATION OF CHANCES FOR FINDING THE INDEX OF

MALNUTRITION IN THE DISTRICT OF SAN JUAN DE

LURIGANCHO, LIMA.

DEPARTAMENTO DE CIENCIAS

ESTADÍSTICA APLICADA

FACULTAD DE INGENIERÍA

Ingeniería Ambiental

Autores:

Bobadilla Atao, Leo Eduardo1.

Oré Romero, Carmen Andrea.2

Saucedo Murguía, Andrea Cecilia.3

Docente:

Oruna Lara, Juan Carlos

Lima, 2015

Universidad Privada del Norte - UPN

Índice

Capítulo I: Introducción...............................................................................................................4

1. Planteamiento del problema:.............................................................................................4

1.1. Realidad problemática:...............................................................................................4

1.2. Formulación del problema:.........................................................................................4

2. Objetivos:..............................................................................................................................4

2.1. Objetivo general:..........................................................................................................4

2.2. Objetivos específicos:.................................................................................................4

3. Justificación:.........................................................................................................................5

4. Limitaciones:........................................................................................................................5

Capítulo II: Marco teórico............................................................................................................5

5. Antecedentes:......................................................................................................................5

6. Bases teóricas:.....................................................................................................................7

6.1. Estimación puntual:.....................................................................................................7

6.2. Estimación interválica.................................................................................................7

6.3. Muestreo aleatorio simple:.........................................................................................7

6.4. Probabilidad:.................................................................................................................8

6.5. Promedio:......................................................................................................................8

6.6. Varianza:.......................................................................................................................8

6.7. Desviación estándar:...................................................................................................8

7. Marco Conceptual...............................................................................................................9

7.1. Desnutrición..................................................................................................................9

7.2. La desnutrición infantil................................................................................................9

7.3. Factores de riesgo.......................................................................................................9

7.4. Malnutrición:...............................................................................................................10

Capítulo III: Materiales y métodos...........................................................................................10

8. Tipo de Investigación........................................................................................................10

8.1. Según el propósito :...................................................................................................10

8.2. Según el diseño de la investigación:.......................................................................10

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9. Diseño de la Investigación................................................................................................10

9.1. Hipótesis:....................................................................................................................10

9.2. Población y muestra..................................................................................................12

9.3. Diseño de Contrastación:.........................................................................................12

10. Técnicas, procedimientos e instrumentos..................................................................12

10.1. Recolección de datos............................................................................................12

10.2. Procesamiento de datos.......................................................................................13

Capítulo IV: Análisis de la información..................................................................................13

Tablas y gráficos estadísticos..................................................................................................13

Niños de 5 años..................................................................................................................13

Niños de 6 años........................................................................................................................14

Niños de 7 años...................................................................................................................15

Niños de 8 años...................................................................................................................16

Niños de 9 años...................................................................................................................17

Determinar el intervalo de confianza de cada edad para la media:...................................18

5 años.....................................................................................................................................18

6 años.....................................................................................................................................18

7 años.....................................................................................................................................19

8 años.....................................................................................................................................19

9 años.....................................................................................................................................19

Interpretación:..........................................................................................................................20

Capítulo V: Resultados..............................................................................................................22

e. Para el primer objetivo.........................................................................................................22

f. Para el 2do objetivo..............................................................................................................22

g. Para el 3er objetivo (Verificación de la Hipótesis)................................................................22

Capítulo VI: Conclusiones........................................................................................................23

Recomendaciones:.....................................................................................................................23

pág. 3


APLICACIÓN DE LAS PROBABILIDADES PARA HALLAR EL ÍNDICE DE DESNUTRICIÓN EN EL DISTRITO DE SAN JUAN DE LURIGANCHO,

LIMA.

Capítulo I: Introducción

1. Planteamiento del problema:

1.1. Realidad problemática:

El distrito de San Juan de Lurigancho es uno de los más grandes de Lima Metropolitana, con un área de 131,51 Km2 y una población de 1 047 725 habitantes. Este ha crecido exponencialmente, esto se debe principalmente a que en las últimas décadas la migración de los pobladores de la sierra y selva del Perú hacia Lima ha aumentado de manera muy rápida comparándola con otros periodos. Esto ha causo que esta gente invada diversas zonas de Lima, provocando que los planes y organizaciones sociales se vean forzados a ser modificados para tratar de ayudar a brindar parcialmente una buena calidad de vida. A pesar de ello, estas organizaciones sociales, no se abastecen ante la inmensa población de este distrito, que junto con la falta de empleabilidad para personas sin educación superior, han contribuido a la desnutrición de muchas niños de la zona.

1.2. Formulación del problema:

Ante esta situación, como estudiantes de la ingeniería, hemos decidido abundar en este problema y estudiar el caso, donde nos centraremos en hallar las diversas probabilidades de que un niño que resida en el distrito de San Juan de Lurigancho, a cierta edad, pueda sufrir cierto índice de desnutrición. Para ello, se usaran las técnicas y conocimientos adquiridos a lo largo del curso.

2. Objetivos:

2.1. Objetivo general:

Aplicar las probabilidades para hallar el índice de desnutrición en el distrito de san juan de Lurigancho.

2.2. Objetivos específicos:

Hallar el porcentaje de exactitud de que los niños de cada edad (5, 6, 7, 8 y 9 años) sufran de desnutrición.

Determinar el intervalo de confianza de cada edad para la media. Verificar la validez de nuestra hipótesis.

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3. Justificación:

El presente proyecto tiene el propósito de cubrir la carencia de conocimiento que tienen los pobladores sobre el tema de la desnutrición infantil. Para ello, se investigara cuáles son las probabilidades de que un niño que resida en el distrito de San Juan de Lurigancho pueda sufrir de desnutrición, y para lograr este fin, usaremos los métodos aprendidos en el transcurso del curso de estadística aplicada; con la finalidad de dar a conocer una realidad muy alarmante que se da en este lugar, debido a que la desnutrición no solo afecta al correcto desarrollo de los niños sino también su salud, al hacerlos más propensos a enfermarse, y a su rendimiento académico.

4. Limitaciones:

Durante el tiempo de recopilación y procesamiento de los datos para este proyecto de curso (se usaron la base de datos del INEI), se presentaron algunos inconvenientes o limitaciones para la realización del mismo. Como:

o Actualidad de la información o de la base de datos.o Veracidad de la data.

Capítulo II: Marco teórico

5. Antecedentes:

SISOL advierte que cifras de desnutrición y anemia en zonas pobres de lima triplican el promedio nacional. En el marco de las actividades por el Día Mundial de la Alimentación. Municipalidad Metropolitana de Lima, 18 de octubre del 2013. En el marco de las actividades por el Día Mundial de la Alimentación, el Sistema Metropolitano de la Solidaridad (SISOL) afirmó que en las zonas más pobres de Lima (estratos D y E) las cifras de anemia y desnutrición crónica, lamentablemente, triplican el promedio nacional, y sigue siendo un grave problema de salud pública. Un estudio hecho en poblaciones vulnerables de los distritos de San Juan de Lurigancho, San Juan de Miraflores, Villa María del Triunfo, Ate Vitarte y El Agustino, las cifras de desnutrición crónica alcanzan el 54 % superando largamente el promedio nacional, que está en 18.5 % según la Organización Mundial de la Salud (OMS). El diagnóstico se hizo en niños y niñas menores de cinco años a fin de conocer el estado nutricional y las prácticas alimenticias de ese sector de la población. El porcentaje más alto de desnutrición crónica está en San Juan de Lurigancho con 54 %, seguido de Villa María del Triunfo (42%) y Ate (41%).

Listado de determinantes de riesgo de la desnutrición crónica priorizados a nivel distrital y expresión de compromiso de trabajar en su intervención en el marco del proyecto de "Intervención para reducir los niveles de desnutrición crónica y sus determinantes de riesgo en niños de 6 a 36 meses de los 100 distritos con mayor número de niños desnutridos , Perú , 2010-2012". Instituto Nacional de Salud.

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Ministerio de Salud del Perú, 4 de marzo del 2010. En el presente informe se detallan las posibles cusas que puedan estar generando la desnutrición en diversos distritos de Lima Metropolitana; además, se hace hincapié en una serie de actividades o acciones que deberían de llevar cada gestión para que puedan evitar este mal para su población.

Asociación Taller de los Niños: Crecimiento y Desarrollo Colectivo, San Juan de Lurigancho (Perú). Experiencia de Innovación Social, Ciclo 2004-2005. CEPAL. En dicho informe se expresa: “… De hecho San Juan de Lurigancho, Distrito que hace parte de la Provincia de Lima, ciertamente presenta condiciones de vida radicalmente menores que el promedio de la Provincia. Es el distrito más poblado del Perú, con cerca de un millón de habitantes y también es el distrito con la mayor cantidad de pobres (50%) y pobres extremos del Perú (11%). La población del distrito de San Juan de Lurigancho, ha duplicado su población cerca de ocho veces en los últimos treinta años… Su tamaño se explica, en buena parte, por el enorme flujo migratorio de población desplazada de zonas rurales durante la época de la violencia, concentrando personas de muy diversos rincones de la geografía del Perú. Esto marcó un desarrollo socioeconómico caracterizado por bajos niveles educativos, escasa capacitación y experiencia laboral para insertarse en mercados urbanos, tomas de tierras y altos índices de pobreza e indigencia. Es así una comunidad altamente vulnerable y que requiere de estrategias específicas que permitan mejorar las condiciones de vida de sus pobladores.”

Estudio sobre desnutrición crónica infantil: “Más de medio millón de niños peruanos sufre de desnutrición”. Inversión en la infancia. Blog de noticias. Edición 69, febrero 2012. En el estudio “Desnutrición crónica infantil cero en el 2016: Una meta alcanzable”, realizado por el Grupo Impulsor Inversión en la Infancia, se señala que el promedio nacional de desnutrición infantil es de 19,5 por ciento, de acuerdo al parámetro de medición de la Organización Mundial de la Salud (OMS), y de 15,2 por ciento, según el parámetro NCHS, que son los dos parámetros que existen para medir la desnutrición infantil.

Esto significa que en el país hay, según la OMS, que es la medición más certera según indica este estudio, más de 570 mil niños menores de cinco años con desnutrición. Sin embargo, este promedio nacional oculta realidades bastante más dramáticas en distintas zonas del país. Hay lugares donde la desnutrición infantil llega al 80 por ciento… Si vemos la cantidad de niños con desnutrición, el distrito con el mayor número de niños menores de cinco años afectados por la desnutrición es San Juan de Lurigancho, en Lima –que es el distrito más poblado del país- donde hay 6,803 niños desnutridos, lo que representa el 7,4 por ciento del total de niños menores de cinco años de ese distrito. Luego están el distrito de Juliaca, en la provincia de San Román, en Puno, con 5,723 niños con desnutrición (20,5% del total de niños de ese distrito); el distrito de Cajamarca, en la provincia y región de Cajamarca, con 5,145 niños afectados por la desnutrición (24%); el distrito de Ayacucho, en la provincia de Huamanga en Ayacucho (4,624 niños; 41,2%) y el distrito de Iquitos, en la provincia de Maynas, Loreto (4,460 niños; 29,8%).

pág. 6


6. Bases teóricas:

6.1. Estimación puntual:

Un estimador puntual, es el estadístico calculado a partir de información de la muestra para estimar el parámetro poblacional.

6.2. Estimación interválica.

Un intervalo de confianza, es el conjunto de valores que se forma a partir de una muestra de datos de forma que exista la posibilidad de que el parámetro poblacional ocurra dentro de dicho conjunto con una probabilidad específica. La probabilidad específica recibe el nombre de nivel de confianza.

6.2.1. Estimación interválica para media poblacional (μ) :

Cuando es conocidox−z

1−α2

≤ μ≤x+z1−α

2

6.3. Muestreo aleatorio simple:

Este tipo de muestreo es sencillo y se utiliza cuando se dispone del marco muestral y existe poca variabilidad entre los datos.

Para seleccionar una muestra aleatoria simple se debe tener en cuenta las siguientes recomendaciones:

1. Enumerar los elementos de la población del 1 hasta N.

2. Utilizar algún procedimiento para seleccionar los n elementos de la población que conforman la muestra. Dichos procedimientos pueden ser tablas de números aleatorios o algún programa computacional que nos brinde los números aleatorios.

Tamaño de la muestra para estimar μ:

n=Z α

2

2 ×σ × N

(N−1 )× E2+Z α2

2 ×σ 2

Nivel de confianza (1-α)%68.27 80 90 95 95.45 96 98 99 99.7

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z(1−α

2) 1 1.28 1.645 1.96 2 2.054 2.327 2.58 3

6.4. Probabilidad:

La probabilidad es un método por el cual se obtiene la frecuencia de un acontecimiento determinado mediante la realización de un experimento aleatorio, del que se conocen todos los resultados posibles, bajo condiciones suficientemente estables.

6.5. Promedio:

El concepto de promedio se vincula a la media aritmética, que consiste en el resultado que se obtiene al generar una división con la sumatoria de diversas cantidades por el dígito que las represente en total. Claro que esta noción también se utiliza para nombrar al punto en que algo puede ser dividido por la mitad o casi por el medio y para referirse al término medio de una cosa o situación.

6.6. Varianza:

En teoría de probabilidad, la varianza de una variable aleatoria es una medida de dispersión definida como la esperanza del cuadrado de la desviación de dicha variable respecto a su media.

Está medida en unidades distintas de las de la variable. Por ejemplo, si la variable mide una distancia en metros, la varianza se expresa en metros al cuadrado. La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza, es una medida de dispersión alternativa expresada en las mismas unidades de los datos del variable objeto de estudio. La varianza tiene como valor mínimo 0.

6.7. Desviación estándar:

La desviación estándar o desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza. Es decir, la raíz cuadrada de la media de los cuadros de la puntuación de desviación. La desviación estándar se representa por σ.

7. Marco Conceptual

7.1. Desnutrición

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Estado patológico resultante de una dieta deficiente en uno o varios nutrientes esenciales o de una mala asimilación de los alimentos. Hay 3 tipos de desnutrición:

Desnutrición aguda: Deficiencia de peso para altura (P/A). Delgadez extrema. Resulta de una pérdida de peso asociada con periodos recientes de hambruna o enfermedad que se desarrolla muy rápidamente y es limitada en el tiempo.

Desnutrición crónica: Retardo de altura para la edad (A/E). Asociada normalmente a situaciones de pobreza, con consecuencias para el aprendizaje y menos desempeño económico.

Desnutrición global: Deficiencia de peso para la edad. Insuficiencia ponderal. Índice compuesto de los anteriores (P/A x A/E = P/E) que se usa para dar seguimiento a los Objetivos del Milenio.

7.2. La desnutrición infantil

Es una enfermedad causada por ingestión insuficiente de proteínas, las cuales son necesarias para salud corporal y el desarrollo normal de los músculos, las calorías quienes son las encargadas de dar energía para que nuestro cuerpo pueda funcionar de forma normal. En este caso las personas con esta deficiencia en nutrición, presentan dificultades en su desarrollo físico en tal caso extremo que puede afectar el crecimiento normal de un niño si no se realiza un tratamiento adecuado.

7.3. Factores de riesgo

Factores individuales y ambientales que influyen en la desnutrición como son:

Bajo peso al nacer Privación de amamantamiento a seno materno. Hijo de madre adolescente. Malnutrición a causa de una mala absorción intestinal. Bajos ingresos económicos Hábitos alimentarios Higiene y saneamiento deficientes

7.4. Malnutrición:

Estado patológico debido a la deficiencia, el exceso o la mala asimilación de los alimentos.

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Capítulo III: Materiales y métodos

8. Tipo de Investigación

8.1. Según el propósito :

Investigación aplicada: Este tipo de investigación nos permite entender a los menores de San Juan de Lurigancho-Lima evaluar porque los niños sufren de desnutrición y posibles enfermedades que se podrían presentar ya que se encuentran bajos en defensas. Así que evaluaremos cuales serían las posibles soluciones de modo que tome conciencia el estado. Y así no tener una tasa de mortalidad incrementada cada año.

8.2. Según el diseño de la investigación:

Investigación no experimental- descriptiva- transversal: Nos permitirá llegar a conocer las situaciones a través de la descripción exacta de la base de datos de los niños de San Juan de Lurigancho-Lima entre los 5 a 10 años. Lo importante es no es la recolección de datos si no las posibles consecuencias que puedas ocurrir no solo en ese distrito si no en la mayoría, ya que la desnutrición infantil, es un tema severamente delicado en la parte central de nuestro país. Por lo tanto nos limitaremos a la predicción e identificación de las relaciones que existen entre dos o más variables.

9. Diseño de la Investigación

9.1. Hipótesis:

En el presente proyecto se analiza el índice de desnutrición, por edades, de los niños residentes en el distrito de San Juan de Lurigancho. Así pues se afirma que la población infantil no sufre de desnutrición.

El peso de los niños de 5 años es mayor a 17,72 kg El peso de los niños de 6 años es mayor a 19,76 kg El peso de los niños de 7 años es mayor a 21,6 kg El peso de los niños de 8 años es mayor a 23,53 kg El peso de los niños de 9 años es mayor a 25.55 kg

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9.1.1. Operacionalización de las variables

Variables:

Variables Cualitativas: Son aquellas que se refieren a atributos o cualidades de un individuo.

En dicho estudio no utilizamos variables cualitativas.

a. Variables cuantitativas: Son aquellas variables en las que características o propiedades pueden presentarse en una escala numérica de medición. Para el presente trabajo será lo siguiente:

Las edades ( Discreta) El peso ( Continuo)

VariableDefinición conceptual

Definición operacional

Dimensiones IndicadoresUnidad

de Medida

Escala

Edad

Tiempo que ha vivido

una persona, animal o

duración de una cosa

Años desde los 5 a 10

-Años

cumplidosAños

De intervalo

Peso

Puede referirse,

por ejemplo, a la fuerza con que la

Tierra atrae a un cuerpo

y a la magnitud de

dicha fuerza.

Peso desde los 5 a 10

años

Obeso Desnutri

do Bien

alimentado

Kilogramos pesados

KgDe

intervalo

9.2. Población y muestra

9.2.1. Población

Son 10 000 mil niños del distrito de San Juan de Lurigancho- Lima.

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9.2.2. Muestra

n=10 %de N

n = 0.1 x 10 000

n = 1000

Muestra: 1000 niños del distrito de SJL.

9.2.3. Unidad de análisis

Unidad de análisis: 1 niño del distrito de SJL

9.3. Diseño de Contrastación:

Para poder realizar la contrastación de nuestra hipótesis acerca de determinar los factores que intervienen para que los niños tengan un alto índice de desnutrición, Se utilizara tablas de INEI y gráficos del programa EXCEL y el complemento de MEGASTAR 2007 para hacer nuestros cálculos sobre el intervalo de confianza para las variables analizadas.

10.Técnicas, procedimientos e instrumentos

10.1. Recolección de datos

Para obtener la información requerida para este trabajo utilizaremos el método de muestreo probabilístico, tipo muestreo aleatorio simple y por conglomerados, que es un estudio en el cual este tipo de muestreo, todos los individuos de la población pueden formar parte de la muestra, tienen probabilidad positiva de formar parte de la muestra. Por lo tanto es el tipo de muestreo que deberemos utilizar en nuestras investigaciones, por ser el riguroso y científico.

10.2. Procesamiento de datos

Para poder procesar la información primero usaremos los datos obtenidos a partir del muestreo. También utilizaremos el programa de Microsoft Excel usando el MegaStat 2007 que es un software que permite crear tablas, calcular y analizar nuestros datos en una hoja de cálculo.

pág. 12


Capítulo IV: Análisis de la información

Tablas y gráficos estadísticosb. Hallar el porcentaje de exactitud de que los niños de cada edad (5, 6, 7, 8 y

9 años) sufran de desnutrición.

Niños de 5 años

Determinar:Probabilidad de desnutrición

5 AÑOS Peso ideal= 17.72

PROMEDIO 16.162VARIANZA 1.14197DESV. EST. 1.06863

P(X<17.72)= 0.92752683 93%

INTERPRETACION:

Existe un 93% de exactitud que los niños de 5 años de edad pesen menos de 17.72 kg. Es decir, la probabilidad de que un niño de 5 años sufra de desnutricion es de 0.927.

pág. 13

Normal distribution P(lower) P(upper) z X mean std.dev

.9275 .0725 1.46 17.72 16.16 1.07

3210-1-2-3

f(z)

z

1.46 Normal distribution

P(lower) P(upper) z X mean std.dev.9275 .0725 1.46 17.72 16.16 1.07

3210-1-2-3

f(z)

z

1.46


Niños de 6 años Determinar: Probabilidad de desnutrición



P(X<19.76)= 0.97641256 98%

INTERPRETACION:

Existe un 98% de exactitud de que los niños de 6 años de edad pesen menos de 16.76 Kg. Es decir, la probabilidad de que un niño de 6 años sufra de desnutrición es de 0.976

pág. 14


.9764 .0236 1.98 19.76 17.78 1.00

3210-1-2-3

f(z)

z

1.98


.9764 .0236 1.98 19.76 17.78 1.00

3210-1-2-3

f(z)

z

1.98


Niños de 7 años

Determinar: Probabilidad de desnutrición



P(X<21.6)= 0.94099865 94%

INTERPRETACION:

Existe un 94% de exactitud de que los niños de 7 años de edad pesen menos de 21.6 Kg. Es decir, la probabilidad de que un niño de 7 años sufra de desnutrición es de 0.941.


pág. 15


.9410 .0590 1.56 21.6 19.5 1.4

3210-1-2-3

f(z)

z

1.56


.9410 .0590 1.56 21.6 19.5 1.4

3210-1-2-3

f(z)

z

1.56




P(X<23.53)= 0.92996003 93%

INTERPRETACION:

Existe un 93% de exactitud de que los niños de 8 años pesen menos de 23.53 Kg.

Es decir, la probabilidad de que un niño de 8 años sufra de desnutrición es de 0.93.



pág. 16


.9300 .0700 1.48 23.53 21.49 1.38

3210-1-2-3

f(z)

z

1.48 Normal distribution

P(lower) P(upper) z X mean std.dev.9300 .0700 1.48 23.53 21.49 1.38

3210-1-2-3

f(z)

z

1.48



P(X<25.55)= 0.96787669 97%

INTERPRETACION:

Existe un 97% de exactitud de que los niños de 9 años pesen menos de 25.55 kg.

Es decir, la probabilidad de que un niño de 9 años sufra de desnutrición es de 0.967.

pág. 17


.9679 .0321 1.85 25.55 23.40 1.16

3210-1-2-3

f(z)

z

1.85


.9679 .0321 1.85 25.55 23.40 1.16

3210-1-2-3

f(z)

z

1.85


c. Determinar el intervalo de confianza de cada edad para la media:

1-α= 95%n 1000

5 años confidence level 95%

mean 16.16234696

std. dev. 1.068630361

n 1000

z 1.960

half-width 0.0662upper confidence

limit16.2286

lower confidence limit

16.0961

Interpretación: El peso promedio de la población, para niños de 5 años, se encuentra en un rango de (16.09 a 16.22 Kg).


mean 17.7754

std. dev. 0.999936098

n 1000

z 1.960


limit17.8374


17.7134

Interpretación: El peso promedio de la población, para niños de 6 años , se encuentra en un rango de (17.71 a 17,83 Kg).

pág. 18



mean 19.4796

Std. dev. 1.356437782

n 1000

z 1.960


limit19.5637


19.3955

Interpretación: El peso promedio de la población, para niños de 6 años, se encuentra en un rango de (19.39 a 19.56 kg).


mean 21.4884

Std. dev. 1.383672718

n 1000

z 1.960


limit21.5742


21.4026



mean 23.4032

Std. dev. 1.160141111

n 1000

z 1.960


limit23.4751


23.3313

pág. 19



d. Verificación de la hipótesis

Se afirma que la población infantil no sufre de desnutrición.

o El peso de los niños de 5 años es mayor a 17,72 kg

o El peso de los niños de 6 años es mayor a19,76 kg


pág. 20



El peso de los niños de 9 años es mayor a 25.55 kg

pág. 21


Capítulo V: Resultados

e. Para el primer objetivo

Porcentaje exacto de niños con desnutrición

5 años 6 años 7 años 8 años 9 años

93% 98% 94% 93% 97%

f. Para el 2do objetivo

Intervalo de confianza para la media

5 años 6 años 7 años 8 años 9 añosLímite menor 16.0961 17.7134 19.3955 21.4026 23.3313

Límite mayor 16.2286 17.8374 19.5637 21.5742 23.4751

g. Para el 3er objetivo (Verificación de la Hipótesis)

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HoHa

Edades 5 años 6 años 7 años 8 años 9 años

Hipótesis

Decisión

Verificación de la hipótesisLos niños no sufren de desnutrición

Los niños sufren de desnutrición

Z= -20,62 pertenece a la región de rechazo; entonces rechazamos Ho y aceptamos Ha.

Z= -28.07 pertenece a la región de rechazo; entonces rechazamos Ho y aceptamos Ha.

Z= -22.10 pertenece a la región de

rechazo; entonces rechazamos Ho y




Capítulo VI: Conclusiones

Luego de haber realizado los calculos correspondientes, y de haber evaluado las variables del problema, podemos llegar a las siguientes afirmaciones.

Según organismos público como el SISOL y entes del estado como el Ministerio de Salud del Perú, exponen que el distrito de San Juan de Lurigancho presenta niveles de desnutrición que sobrepasan el 50% de su población; luego de realizar una serie de pasos matemáticos y de ayudarnos de Excel, concluimos que efectivamente este distrito presenta índices muy elevados de desnutrición; en este caso, más del 90% de los niños, entre 5 y 9 años, que residen en este distrito tienen un peso por debajo de lo expreso por la Organismo Mundial de la Salud (OMS).

De la misma forma, con ayuda del Excel, logramos hallar un rango promedio de peso para cada edad que se evaluó, siendo 16.09 a 16.22 Kg para niños de 5 años, 17.71 a 17,83 Kg para niños de 6 años, 19.39 a 19.56 kg para niños de 7 años, 21.4 a 21.57 kg para niños de 8 años y 23.33 a 23.47 kg para niños de 9 años. Que contrastando con los pesos ideales: 17.72 Kg, 19.76 Kg, 21.6 Kg, 23.53 Kg y 25.55 Kg correspondientemente, se puede apreciar como estos están por debajo de lo recomendado.

Por último, nosotros nos planteamos 2 hipótesis, una que afirmará que en el distrito no hay desnutrición (Ho) y otra donde aceptará que en el distrito si se presencia índices de desnutrición (Ha). Después de obtener todos los valores correspondiente, así como su respectiva interpretación, podemos decir, que para los 5 casos expuestos en el proyecto, rechazamos la hipótesis Ho y tomamos como verdadera la hipótesis Ha; por consiguiente, nuestra conclusión final es que en el distrito de San Juan de Lurigancho si hay desnutrición infantil, siendo un problema de gran importancia y que está afectando a toda su población, porque más del 90% de los niños que viven en esta zona están por debajo del peso ideal.

Recomendaciones:a. Tener siempre bien en claro cuáles son nuestras variables de estudio, y

sobre todo, saber si estas son cualitativas o cuantitativas.b. Tratar de apoyarnos en herramientas como el Excel, que nos facilitaran el

procesamiento de los datos, además de darnos un resultado más certero.c. Siempre realizar una prueba de hipótesis.d. No hay que olvidarse de interpretar cada resultado que se obtenga, ayudara

a comprender mejor el desarrollo del problema.

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Estadística aplicada en índices de desnutrición

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