Ejemplos de cuadros de contingencia, cuadros de correlación y cuadros mixtos
Enviado por bladeOs • 18 de Agosto de 2020 • Resumen • 565 Palabras (3 Páginas) • 815 Visitas
Probabilidad y estadística
Nombres: Oscar Yesid Lugo y María Paula Kimmel
Fecha de entrega: agosto 11 del 2020
Carrera: Ingeniería de sistemas
Actividad: Ejemplos de cuadros de contingencia, cuadros de correlación y cuadros mixtos.
Cuadros de contingencia
Cuadro 1. Género y Especialización de los individuos
Especialización\Genero | Masculino | Femenino | Total |
Analista de sistemas | 8 | 4 | 12 |
Ingeniero de software | 3 | 4 | 7 |
Director de proyectos | 7 | 10 | 17 |
Investigador o docente | 11 | 9 | 20 |
Docente | 15 | 11 | 26 |
Desarrollador de software | 4 | 8 | 12 |
director analítico | 2 | 4 | 6 |
Total | 50 | 50 | 100 |
Datos imaginarios
La tabla muestra como los datos están organizados relacionando el género de los individuos y su especialización lo cual se puede analizar cuáles son las especializaciones más escogidas por los ingenieros de sistemas y que genero prefiere más cada especialización y que muestran más tablas de frecuencia, pero más específico.
Variables Cualitativas Nominal: Genero y especialización.
Son variables cualitativas puesto que el Género y la especialización de los individuos son características y cualidades, así mismo son variables cualitativas nominal puesto que son variables que no importa su orden ya que no tienen orden de importancia.
Cuadro 2. Edad y Genero de ingenieros de sistemas
Edad\Genero | Masculino | Femenino | Total |
20-21 | 2 | 4 | 6 |
22-23 | 3 | 9 | 12 |
24-25 | 15 | 4 | 19 |
26-27 | 17 | 10 | 27 |
28-29 | 9 | 11 | 20 |
30-31 | 3 | 7 | 10 |
32-33 | 1 | 5 | 6 |
Total | 50 | 50 | 100 |
Datos imaginarios
El cuadro tiene los datos de como se relaciona la edad y el género de ingenieros de sistemas junto con la edad en la que ejercen más su profesión y cuando empieza acaba la mayoría de estos su carrera profesional.
Variables Cualitativas Nominal: Genero.
Variables Cuantitativas Discreta: Edad.
El genero es una variable cualitativa puesto que es una característica fundamental del individuo encuestado y la edad es una variable cuantitativa discreta puesto que es un valor que expresa un numero y una cantidad ya que puede ser finito.
Cuadros mixtos
Cuadro 3. Género y salario
Salario\Genero | Masculino | Femenino | Total |
900,000-1,000,000 | 2 | 2 | 4 |
| 50% | 50% | 100% |
1,100,000-1,200,000 | 3 | 5 | 8 |
| 37,5 | 62,50% | 100% |
1,300,000-1,400,000 | 2 | 4 | 6 |
| 33,30% | 66,70% | 100% |
1,500,000-1,600,000 | 7 | 3 | 10 |
| 70% | 30% | 100% |
1,700,000-1,800,000 | 9 | 11 | 20 |
| 45% | 55% | 100% |
1,900,000-2,000,000 | 10 | 17 | 27 |
| 37% | 63% | 100% |
2,100,000-2,200,000 | 17 | 8 | 25 |
| 68% | 32% | 100% |
Datos imaginarios
La tabla mixta tiene dos variables las cuales son género y salaria en la cual se busca evidenciar en que rango de salarios existe mayos población de ingenieros de sistemas.
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