Guía de Aprendizaje Lewis-estadistica3

INSTRUCTOR LEWIS H. SARMIENTO BONILLA

Técnico en Asistencia Administrativa Cód. Ficha: 578134

EL PROCESAMIENTO DE LA INFORMACIÓN.

GUÍA DE APRENDIZAJE N° 210601001-2013-1

FORMATO PE04SERVICIO NACIONAL DE APRENDIZAJE

DIRECCIÓN GENERALDIRECCIÓN DE FORMACIÓN PROFESIONAL

Sistema Integrado de Mejora Continua

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FORMATO PE04

IDENTIFICACIÓN DE LA GUÍA

PRESENTACIÓN

SERVICIO NACIONAL DE APRENDIZAJEDIRECCIÓN GENERAL

DIRECCIÓN DE FORMACIÓN PROFESIONALSistema Integrado de Mejora Continua

Programa de Formación: Técnico en Asistencia Administrativa

Código:435026Versión: 2

Nombre del Proyecto: Código: 615170

Fase del proyecto: PlaneaciónActividad (es) del Proyecto:

Resultados de Aprendizaje:IDENTIFICAR LAS NECESIDADES DEL PROCESO DE INFORMACIÓN APLICADO A LAS METODOLOGÍAS DEINVESTIGACIÓN EN LA ORGANIZACIÓN.

IDENTIFICAR LAS NECESIDADES DE INFORMACIÓN DE LA UNIDAD ADMINISTRATIVA, APLICANDO LAMETODOLOGÍA Y NORMAS VIGENTES DE LA ORGANIZACIÓN.

Competencia:

PROCESAR LA INFORMACIÓN DE ACUERDO CON LAS NECESIDADES DE LA ORGANIZACIÓN

Duración de la guía (en horas): 10 horas (en días): desde el 29/11/2013 al 11/12/2013

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Estimado aprendiz………

La investigación es el

proceso por medio del cual

recopilamos información

para poder desarrollar un

problema. La investigación

tiene muchas clases,

métodos y conceptos

requeridos por un

investigador para la

solución de las situaciones

presentadas.

La investigación va relacionada con los seres humanos y posee una serie

de pasos para lograr sus objetivos.

La investigación nos ayuda a mejorar nuestros conocimientos porque nos

permite establecer contacto con la realidad, en formular nuevas teorías o

modificar las existentes.

Al abordar esta importante competencia de formación, veremos junto con las

temáticas; cómo el procesamiento de información es cualquier ordenación o

tratamiento de datos, o los elementos básicos de información, mediante el

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FORMATO PE04

3. ESTRUCTURA DIDÁCTICA DE LAS ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE



empleo de un sistema y que logra sobre los datos algún tipo de

transformación y que esta convierte al dato en información; es precisamente

información, a partir del momento en que esos datos (procesados ya) llegan a

ser útiles para determinada persona.

La recolección y procesamiento de los datos en forma adecuada, se ha

convertido en una técnica de uso obligado por las empresas, pues proporciona

los mecanismos para poder tomar decisiones mucho más acertadas.

Bienvenid@

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3.1 Actividades de Reflexión Inicial.

LEA ESTO!!! :

ACTIVIDAD INDIVIDUAL: Lea el siguiente caso:

Cómo el análisis

estadístico venció al

análisis político.

Nate Silver, matemático y estadístico trabajó en el equipo de campaña

de Obama en las pasadas elecciones de EEUU.

La fama de Nate Silver llegó tras concluir las elecciones y haber

conseguido predecir con asombrosa exactitud los resultados en cada

uno de los cincuenta estados del país. Y todo esto sin apenas conocer

la política de su país, aplicando estadística, análisis de datos y

encuestas.

El sistema fue criticado durante toda la campaña por prensa y analistas

políticos. Mientras expertos vaticinaban una votación muy reñida, Silver

hablaba de una probabilidad de salir reelegido del 91%, con base en

sus cálculos.

Para obtener estos resultados Silver aplicó un marco poblacional igual

a toda la población de los Estados Unidos, al que dividió en

subpoblaciones que representaban cada uno de los estados

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respectivamente.

Además el trabajo se dividió en dos grandes bloques.

Primero promedió una cantidad ingente de datos procedentes de

encuestas a las que se había dado peso con base en 3 factores:

Tamaño de la muestra, fecha de recogida y calidad del dato. Cuanto

más grande, más actual y más verídico, mayor importancia se le daba.

Después estudió cada uno de los estados a votar, dando importancia al

número de delegados que aportaba cada estado, en vez de al número

de votantes.

Además, se tuvieron en cuenta para los estados factores como

participación histórica, ventaja del partido en el poder, factores

demográficos.

Todos estos datos, para formar un modelo estadístico predictivo que

unido a la capacidad de proceso del software actual y un correcto

análisis de los datos dio con unos resultados asombrosamente

precisos.

He aquí un reciente caso práctico en el que Estadística, Minería de

Datos y Big Data bien combinados son una excelente combinación para

obtener conocimiento donde antes solo había datos.

PREGUNTAS DE REFLEXIÓN PARA RESPONDER EN EL

AMBIENTE DE FORMACIÓN:

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1) ¿Qué es Big Data? y para que nos sirve, explique con un ejemplo

práctico sacado del internet.

2) ¿Qué es minería de Datos? y para qué nos sirve. Explique con un

ejemplo práctico sacado del internet.

3) ¿Opine sobre el porqué cree que en el caso Obama, Nate Silver

logró obtener mayor precisión en los resultados, más que otros

analistas?

4) ¿Qué beneficios cree usted le representó a la campaña de

Obama, el estudio estadístico realizado por Nate Silver?

5) ¿Cuál es la diferencia entre dato e información?. Investigue en el

internet o en la biblioteca digital

6) ¿Qué es procesamiento de la información? Investigue en internet

o en la biblioteca digital.

Desarrolle esta actividad en Word y súbala a la plataforma de SOFIA

en el link: ACTIVIDAD 1 GUÍA 1

TIEMPO DE LA ACTIVIDAD: 60 MINUTOS

3.2 Actividades de Contextualización e Identificación de Conocimientos Necesarios para el Aprendizaje.

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Ahora nos proponemos evidenciar nuestras competencias requeridas

para lograr el propósito propuesto. Para ello vamos a realizar 2

actividades en las cuales revisaremos nuestros conocimientos y

desempeños en torno a los conocimientos necesarios para adquirir esta

habilidad que es el mismo resultado de aprendizaje (un resultado de

aprendizaje es una habilidad que adquieres). En la primera actividad

de contextualización(ACTIVIDAD

2-GUÍA 1) revisaremos nuestra

estructura curricular y en la

competencia:

PROCESAR LA INFORMACIÓN DE ACUERDO

CON LAS NECESIDADES DE LA

ORGANIZACIÓN

Concretamente en la parte que dice

conocimientos y principios, identificarás

los conceptos que crees te permitirán

desarrollar tu habilidad para:

1) IDENTIFICAR LAS NECESIDADES DEL PROCESO DE INFORMACIÓN APLICADO A

LAS METODOLOGÍAS DE INVESTIGACIÓN EN LA ORGANIZACIÓN.

2) IDENTIFICAR LAS NECESIDADES DE INFORMACIÓN DE LA UNIDAD

ADMINISTRATIVA, APLICANDO LA METODOLOGÍA Y NORMAS VIGENTES DE LA

ORGANIZACIÓN.

Como Segunda Actividad de contextualización (ACTIVIDAD 3-

GUÍA 1) participará en el foro: PROCESAMIENTO DE LA

INFORMACIÓN: SABERES NECESARIOS PARA SU

IMPLEMENTACIÓN, y responderá a las siguientes preguntas:

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a) ¿Qué necesito saber para desarrollar las habilidades planteadas en

la presente guía (resultados de aprendizaje)?

b) ¿En qué parte de mi proyecto formativo me corresponde

implementarlos?

En este foro participe de forma individual. Genere

debate.

TIEMPO DE LAS DOS ACTIVIDADES: 60

MINUTOS.

3.3 Actividades de Apropiación.

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Bueno y ahora que estamos listos para empezar vamos a apropiar los conocimientos necesarios mediante la lectura del material de apoyo adjunto a saber:

CONCEPTOS BÁSICOS.DOCX

GENERALIDADES PROCESO ESTADISTICO.DOCX

ACTIVIDAD AUTÓNOMA: (ACTIVIDAD 4-GUÍA 1)

Consulte en la biblioteca digital del SENA o el internet, además del

material de apoyo suministrado, la siguiente temática. Genere un

documento y prepare una presentación grupal de máximo 2 personas para

socializarlo en plenaria sobre:

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¿Qué relación existe entre muestra y población?

¿Qué diferencia encuentras entre estadística descriptiva e

inferencial?

¿Cómo ayuda a la organización de una empresa la información

estadística?

Con sus propias palabras defina estadística, de un ejemplo

¿Qué es variable ordinal? , de un ejemplo

¿Cuál es el objetivo de la estadística?

¿Cuáles son los tipos de variables estadísticas?

¿Qué diferencia existe entre dato e información?

¿En qué consiste la organización de la información? Y explíquela

¿Qué diferencias hay entre muestreo aleatorio simple y muestreo

aleatorio sistemático?, de un ejemplo

¿Qué es muestreo por conglomerados?, de un ejemplo

¿Cuál es la diferencia entre escala de medición nominal y ordinal?,

de un ejemplo

3.4 Actividades de transferencia del conocimiento

ACTIVIDAD EN GRUPOS COLABORATIVOS:

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Analice el siguiente caso práctico:

Caso práctico: Estudio de mercado para definir las características

de una nueva variedad de galletas de chocolate

El lanzamiento de nuevos productos casi siempre requiere importantes

inversiones de dinero (en diseño, nuevas líneas de producción,

publicidad...) y hay que estar seguros de que tendrán la aceptación

prevista. De lo contrario, las pérdidas pueden ser muy grandes. Tampoco

es una buena noticia que la demanda sea mucho mayor de la esperada si

la empresa no es capaz de atenderla. Seguramente este exceso de

demanda, creada en la campaña de lanzamiento, será cubierta por otras

empresas de la competencia. Mal negocio.

En este terreno, como en muchos otros, conviene tomar las decisiones

basándose en información de calidad (qué tipo de producto apreciarán

más los clientes, cuánto se venderá, qué tipo de envase gustará más,

qué precio estarán dispuestos a pagar...). Esta información la pueden

suministrar los expertos, con un grado de fiabilidad difícil de prever, o se

puede obtener a través de un estudio de mercado, preguntando a los

posibles consumidores las cosas que queremos saber.

Sin embargo, hay que escoger bien la muestra, y asegurarse de que los

datos que se obtendrán serán correctos, también habrá que analizarlas

de

la forma adecuada para sacar la información que interesa con el grado de

confianza previsto.

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Objetivos del estudio

Se quiere obtener información que facilite la toma de decisiones en una

empresa para el lanzamiento al mercado de una nueva variedad de uno

de sus productos, que en este caso es una nueva galleta de chocolate.

En concreto, los objetivos son:

1. Conocer si la nueva variedad incrementará las ventas y encontrar la

combinación de variedades óptima.

En estos momentos el fabricante ya tiene 3 variedades en el mercado y

quiere saber cuánto aumentarán las ventas al añadir una variedad

nueva. También se quiere aprovechar el estudio para analizar qué

pasaría si se lanzaran otras variedades distintas. Se aplicará el análisis

TURF (Total Unduplicated Reach Frequency).

2. Cuantificar la aceptación de la nueva variedad.

Escogida la variedad que se va a lanzar al mercado, se quiere conocer la

aceptación que tendrá.

3. Determinar la mejor alternativa de producto de la nueva variedad.

Existen 3 posibles alternativas de fabricación de la nueva variedad y se

quiere saber cuál gustará más a los consumidores.

4. Determinar el envase que tiene más aceptación entre el público

consumidor.

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Se quieren comparar dos tipos de envase para saber cuál gusta y llama

más la atención.

5. Determinar el precio óptimo.

Fijar el precio es una de las decisiones más difíciles y arriesgadas. Se

quiere saber qué opinan los consumidores sobre el precio que debería

tener este producto. Se aplicará el modelo PSM (Price Sensitivity Model).

Características de la muestra

Debido a la naturaleza de esta nueva galleta, se ha investigado sobre las

siguientes

poblaciones objetivo (targets, en el argot de estos estudios):

a) Madres de entre 30 y 55 años con hijos/as menores de 15 años. Esta

población se ha dividido en dos intervalos de edad: de 30 a 40 años y de 41

a 55, y para cada intervalo se ha buscado el mismo número de participantes.

b) Niños/as entre 9 y 12 años, repartidos al 50% según el sexo.

Se han elegido madres ya que normalmente son las responsables de las compras

en el hogar y niños/as porque son el consumidor final (el llamado core target).

Ambos

segmentos deben ser consumidores de galletas rellenas de chocolate y ser

residentes en las ciudades de Barcelona, Madrid, Sevilla, Bilbao, Valencia y

Zaragoza (una sexta parte de la muestra de cada ciudad).

Se podría haber planteado la recogida de datos de forma que no hiciera falta que

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fueran consumidores de este tipo de galletas, pero el objetivo era ofrecer un nuevo

producto a los consumidores de productos similares. Ampliando el target a no

consumidores habríamos obtenido valoraciones más bajas porque seguramente no

les gustan este tipo de galletas.

Actividad a Realizar:

ACTIVIDAD 5-GUÍA 1

1. En un archivo de Word contestar las siguiente preguntas con respecto al caso práctico:

a) Defina los tipos de variables empleados en el estudiob) Según su criterio, ¿qué tipo de muestreo se debe realizar?c) ¿Cuál es la población objetivo del estudio?d) ¿Cuáles son las variables objeto de análisis?e) ¿Cuál es el o los objetivos del estudio?

2) En el caso práctico Obama, ¿cuál es el tipo de muestreo que usted cree que se utilizó?. Justifique su respuesta, con base en argumentos técnicos desarrollados a partir del material de apoyo.

FECHA DE ENTREGA DE LA ACTIVIDAD 5: 8 DE NOVIEMBRE DE 2013 A LAS 12:00 P.M. EN LA PLATAFORMA DE SOFIA.

3.5 Actividades de Evaluación .

EVIDENCIA DE APRENDIZAJE

CRITERIOS DE EVALUACIÓN TECNICAS E INSTRUMENTOS DE

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FORMATO PE04

4. RECURSOS PARA EL APRENDIZAJE



EVALUACIÓN

Evidencias de Conocimiento

Evaluaciónes Identifica los instrumentos de recolección de información, establecidos por la organización.

Cuestionarios y talleres

Evidencia de Desempeño

Capacidad de trabajo colaborativo, puntualidad

Procesa la información aplicando los conceptos de población, muestra, medidas de tendencia central y variables de la investigación.

Lista de chequeo

Evidencia de Producto

Informe

Revisa de manera responsable y objetiva la información recolectada, teniendo como referentes la exactitud y pertinencia.

Lista de chequeo

Escenarios de Aprendizaje: Aula, Biblioteca SENA, y el entorno laboral o institucional

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FORMATO PE04

5. GLOSARIO DE TÉRMINOS



Medios y Recursos Didácticos:Video Beam, computadores portátiles, tablero, marcadores, material didáctico, guías de aprendizaje

Dato estadístico. Valor cuantitativo de un conjunto específico respecto a una variable, con referencia de tiempo y de espacio. INEGI. 2010. Proceso estándar para encuestas por muestreo.

Almacenamiento de datos. Entre los dispositivos móviles más comunes se encuentran la laptop y el PDA

Divulgación de estadísticas. Conjunto de actividades orientadas a proporcionar la información a los usuarios. INEGI. 2010. Proceso estándar para encuestas por muestreo.

Encuesta por muestreo. Método para generar información estadística mediante la captación de datos para un subconjunto de unidades seleccionadas de la población objeto de estudio.

INEGI. 2010. Norma técnica para la generación de estadística básica.

Entrevista. Procedimiento para obtener información mediante un cuestionario en el que se presenta una serie de preguntas realizadas a un interlocutor o entrevistado.

Error de muestreo. Es la dispersión de sus valores posibles en relación con el valor esperado.

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FORMATO PE04

BIBLIOGRAFIA



Error de procesamiento. Es el error en los resultados finales de la encuesta derivado de la aplicación incorrecta de los métodos previstos.

Error estadístico. Es la diferencia desconocida entre

el valor inferido y el valor verdadero.

Error estándar. Es la raíz cuadrada positiva de la varianza en la distribución muestral de un estadístico.

Errores de tipo aleatorio. Son inconsistencias esporádicas que se producen a lo largo del proceso de generación de información. Su repercusión sobre los resultados es poca; ya que al estar uniformemente distribuidos, su efecto se compensa y el comportamiento de las variables no se ve afectado.

Error no muestral. Es un error en las estimaciones de la muestra que no pueden atribuirse a las fluctuaciones del muestreo.

Errores sistemáticos. Son inconsistencias constantes que se producen durante el proyecto y que radican en asignar códigos erróneos de manera regular, por ejemplo la redacción incorrecta de una pregunta, la mala interpretación de instrucciones para el llenado del instrumento de captación o en la captura de la información, etc. Los errores sistemáticos afectan a valores determinados de alguna de las variables, por lo que pueden distorsionar el comportamiento de las variables afectadas.

Estadística básica. Información generada a partir de un conjunto de datos obtenidos de un proyecto censal, de una encuesta por muestreo o del aprovechamiento de registros administrativos.

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FORMATO PE04

7. CONTROL DEL DOCUMENTO



www.youtube.com/embed/f_Hx0pOJEuY ?

www.youtube.com/embed/DShvoneZhGA ?

Pere Grima . Estadística en acción Qué es y para qué sirve la estadística a través

de casos prácticos basados en proyectos final de carrera.

www.youtube.com/embed/zaVMopuMqww ?

http://alcanalytics.com/mineria-de-datos/

http://bloquemetodologicodelainvestigacionudo2010.wordpress.com/tecnicas-e-instrumentos-de- recoleccion-de-datos/

ELABORADO POR : LEWIS H. SARMIENTO BONILLA

REVISADO POR:

SENA – COMM

REGIONAL – CESAR

28/11/2013

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http://bloquemetodologicodelainvestigacionudo2010.wordpress.com/tecnicas-e-instrumentos-de-recoleccion-de-datos/

http://bloquemetodologicodelainvestigacionudo2010.wordpress.com/tecnicas-e-instrumentos-de-recoleccion-de-datos/

http://alcanalytics.com/mineria-de-datos/

http://www.youtube.com/embed/zaVMopuMqww

http://www.youtube.com/embed/DShvoneZhGA

http://www.youtube.com/embed/f_Hx0pOJEuY

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