Boletín #36 - Academia Nacional de Ciencias de Bolivia, departamental Santa Cruz

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AÑO 7 No. 36 Junio de 2018

CONTENIDO 1. Algunas opciones para mejorar la capacidad humana de resolución de Problemas 2. Investigación sobre transporte vehicular en la ciudad de Santa Cruz 3. 8vo. Taller de Proyectos de Investigación y 3er. Taller de Proyectos de Investigación 4. Programa UPSA Universidad de Cádiz, España

Algunas opciones para mejorar la capacidad humana de resolución de Problemas Dada mi formación como Físico y como Ingeniero, me es factible enfrentar problemas y tomar decisiones en el marco de una estrategia que denomino CREAR, acrónimo constituido por cinco componentes, método por el cual se logra estar alerta en los procesos de solución de problemas y, por ende, en mejorar la capacidad de pensar y de aprender técnicas y métodos para mejorar el potencial intelectual de un científico o de un técnico. Los cinco componentes de CREAR son: Consolidar el conocimiento sobre el problema, Representar el problema, Explorar posibles estrategias de solución, Actuar basado en un Plan de Acción y, finalmente, Reconocer y evaluar los resultados alcanzados.

* Los artículos publicados en el boletín son de entera responsabilidad de los autores y no expresan en ninguna forma la posición de la ANCB-SC sobre el tema.

ACADEMIA NACIONAL DE CIENCIAS DE BOLIVIA DEPARTAMENTAL SANTA CRUZ (ANCB-SC) INFORMACIÓN GENERAL: CONSEJO EDITORIAL: Acad. Francisco García G. Acad. Victor Hugo Limpias O. Acad. Gastón Mejía B. Acad. Marcelo Michel V. Acad. Alcides Parejas M. Acad. Marión K. Schulmeyer D. Acad. Carmen Rosa Serrano N. Acad. Mario Suárez R. Acad. Herland Vaca Diez B. EDICIÓN: Diseño gráfico: Yoshimi Iwanaga Edición Financiada por la Fundación Universidad Privada de Santa Cruz de la Sierra - UPSA DIRECCIÓN ANCB-SC: Fundación Universidad Privada de Santa Cruz de la Sierra - UPSA Av. Paraguá y 4to. Anillo Tel.: +591 (3) 346 4000 int. 285 Fax: +591 (3) 347 5408 gastonmejia@upsa.edu.bo franciscogarcia@cotas.com.bo

Normalmente, las personas no se detienen a pensar en mejorar las diversas situaciones que enfrentan y asumen que los inconvenientes y situaciones desagradables que enfrentan no son mas que hechos de la vida, es decir, aceptan como definitivos estos problemas. Por ello es necesario, en primer lugar, trabajar en y lograr el consolidar el conocimiento sobre el problema o los problemas, identificando previamente las señales que genera o generan las que, una vez identificadas y conocidas en profundidad, nos conduzcan a resolver o a resolverlos en forma previa a que produzcan impactos no deseables como en el caso de los científicos que frecuentemente buscan enfrentar el problema desde nuevas perspectivas. En segundo lugar, si el problema es complejo, es difícil realizar un seguimiento en profundidad de la información disponible sobre el mismo, lo que exige que utilicemos un sinfin de métodos y tecnologías como ordenadores, gráficos, tablas, bases de datos que permiten representar la

información relevante sobre el problema y adoptar decisiones sobre el particular. En tercer lugar, hay una diversidad de posibles estrategias de solución como la planteada por Descartes hace varios siglos, de dividir el problema en varias partes más simples a los fines de lograr éxito en la solución o en trabajar sobre el problema de adelante hacia atrás, partiendo del efecto y retrocediendo a la causa o de focalizarse en una situación más simple o elemental del problema como un caso específico y luego generalizar y, finalmente, de familiarizarse con conceptos que otros han inventado como el utilizar la ley de la gravedad de Newton para colocar satélites en órbita de un planeta, es decir, todas las áreas de la ciencia y la tecnología contienen un núcleo de conceptos y teorías que permiten, al ser aplicados, el conceptualizar y el resolver importantes problemas. En cuarto lugar, hay que explorar posibles planes de acción para lograr la solución y actuar en base al mismo buscando asegurar que uno de ellos permita lograr la solución al problema, sea aplicando una forma de pensar vertical partiendo de un concepto o definición, sea introduciendo un pensamiento lateral, es decir, buscando opciones de definir o interpretar el problema. En quinto lugar, hay que reconocer y evaluar el efecto o efectos emergentes del proyecto preguntando si uno realizó o asumió hipótesis implícitas acerca de la naturaleza del problema que pueden limitar la habilidad de una persona de encontrar soluciones. En conclusión, analizando cómo aplicar el modelo CREAR, uno puede ser capaz de ver el mundo desde esta perspectiva y evaluar si la misma es o no es útil. Acad. Gastón Mejía Brown Presidente ANCB-SC

TESAPE ARANDU

01


Investigación sobre transporte vehicular en la ciudad de Santa Cruz de la Sierra INTRODUCCIÓN El proyecto de investigación fue realizado con la participación de estudiantes de la UPSA. 1. OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN Estos son: a) Objetivo general Establecer el nivel de satisfacción con el servicio prestado por el sistema de transporte de la ciudad de Santa Cruz de la Sierra. b) Objetivos específicos -- Establecer la frecuencia de utilización de los medios de transporte. -- Estimar las distancias recorridas. -- Estimar gastos en transporte. -- Identificar cualidades apreciadas de los servicios de transporte. -- Establecer la calidad del servicio de transporte público ofrecido al pasajero: estado del vehículo de transporte, equipamiento de seguridad y comportamiento de los conductores. -- Establecer el uso que hacen los usuarios del equipamiento de seguridad de los vehículos. 2. VALORACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN Se consideró: a) Participación y tamaño de la muestra El levantamiento de datos se realizó en la Unidades Vecinales donde residen los estudiantes. Participaron 16 estudiantes que realizaron 172 encuestas.

el encuestado o cualquier otra característica a fin de que esta última etapa de selección fuera aleatoria. La muestra aún cuando no satisface los estrictos criterios del muestreo probabilístico proporcionó condiciones cercanas a las deseables para aplicar las técnicas de análisis previstas con resultados que se aproximen a la realidad. c) Análisis de resultados Después del correspondiente análisis exploratorio de los datos, se realizó el análisis de resultados mediante las técnicas de análisis de la varianza, análisis factorial de correspondencias y, análisis descriptivos, en los demás casos. Se aplicaron métodos de re-muestreo para estimar intervalos de confianza de las variables continuas involucradas. 3. ANÁLISIS DE VARIANZAS Se aplicó para comparar los promedios de dos o más poblaciones de variable continua que corresponden con las categorías de otras variables, por lo general, cualitativas, y en condiciones experimentales no tan controlables y rigurosas de acuerdo a las técnicas muestrales empleadas, como es el caso de esta investigación. Fue posible realizar los análisis de la varianza siguientes: a) Análisis de la varianza del gasto semanal en transporte del grupo familiar, por vehículo que usa para desplazarse Se presenta el análisis exploratorio de datos para verificar las condiciones necesarias para realizar el análisis de la varianza (tablas 1 y 2) y el análisis de varianza adecuado a la situación (tabla 3).

b) Criterios de selección Para la selección de las unidades de respuesta, se instruyó a los estudiantes-encuestadores que apliquen un muestreo de conveniencia, es decir, que encuesten a personas en las áreas cercanas a sus viviendas. Es de esperar que la mayoría de los estudiantes de la UPSA residan en áreas acordes a sus estratos socioeconómicos de los que provienen, mayoritariamente medios y altos, pero la ubicación de las viviendas de los estudiantes en estas áreas, aunque no se controle su aleatoriedad, satisface las pruebas correspondientes. La selección de personas a encuestar se realizó sin considerar sexo, edad, grado de amistad con

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TESAPE ARANDU


Tabla 1. Pruebas de normalidad

Kolmogorov-Smirnova Gasto familiar semanal en transporte

Shapiro-Wilk

Estadístico

gl

Sig.

Estadístico

gl

Sig.

Vehículo propio

0,15

49

0,007

0,96

49

0,088

Taxi

0,25

19

0,002

0,9

19

0,045

Bus

0,09

56

0,200*

0,96

56

0,073

* Límite inferior de la significación verdadera. a Corrección de significación de Lilliefors.

Se encuentra evidencia para rechazar la hipótesis que las distribuciones poblacionales del gasto familiar semanal, por vehículo utilizado, son normales pues, solamente la distribución del gasto para los que se desplazan en bus supera la prueba de normalidad tanto en la prueba de Kolmogorov como en la de Shapiro-Wilk y, en consecuencia, no se pueden usar métodos paramétricos para el análisis de la varianza. La falta de normalidad de la variable gasto sugiere que, si se desea probar la hipótesis de que las tres distribuciones de gasto en transporte por tipo de vehículo, son continuas e idénticas, frente a la alternativa que difieren en el valor de sus medianas, conservando su forma, están desplazadas unas de otras en alguna dirección; es la prueba de Kruskall-Wallis (tabla 2).

La prueba de Kruskall – Wallis señala que hay suficiente evidencia para rechazar la hipótesis que las distribuciones de gasto en transporte urbano, según vehículo utilizado, son iguales, y al ser diferentes lo son también las medianas (figura 1). Se despliegan los parámetros descriptivos correspondientes a las distribuciones de gasto, por tipo de vehículo utilizado en el desplazamiento. Habrá diferencia entre dos medianas si sus intervalos no se solapan y no la habrá si estos se solapan. De esta manera se identifica diferencia entre la mediana de gasto por usar taxi y la mediana de gasto por usar vehículo propio, y la mediana de gasto por usar taxi y por usar bus. En cambio, no hay diferencias entre el gasto de transporte realizado con vehículo propio y en bus (tabla 3).

Tabla 2. Prueba de Kruskal Wallis

Estadísticos de pruebaa,b Chi-cuadrado

b

34,058

Gl

2

Sig. Asintótica

0,000

Variable de agrupación: Vehículo que usa para desplazarse habitualmente

Tabla 3. Estadísticos descriptivos del Gasto Familiar Semanal en transporte urbano

Vehículo que usa para desplazarse, habitualmente

Simulación de muestreoa Estadístico

Sesgo

Error estándar

Inferior

Superior

50

5,1235

6,4326

48

70

100

-7,067

9,7496

73

100

40

0,146

3,2174

35

49,97

Vehículo propio Mediana

Intervalo de confianza a 95%

Taxi Mediana Bus Mediana

A menos que se indique lo contrario, los resultados de la simulación de muestreo se basan en 1.000 muestras de simulación de muestreo.

a

TESAPE ARANDU

03


Se visualiza lo expresado en el análisis de la tabla 3. Figura 1. Gasto semanal familiar en transporte vehicular urbano

117 56 67

b) Análisis de la varianza del gasto semanal en transporte del grupo familiar, por estado civil del entrevistado

Vehículo propio

Taxi

Se distingue la falta de normalidad de las distribuciones poblacionales del gasto por estado civil, señaladas por el valor del nivel de significación (Sig.) menor que 0,05 (tabla 4).

Bus

Tabla 4. Pruebas de normalidad

Kolmogorov-Smirnova Estadístico Estado Civil a

Shapiro-Wilk

Gl

Sig.

Estadístico

gl

Sig.

Casado o conviviente

0,161

62

0

0,942

62

0,005

Soltero-Viudo-Divorciado

0,12

62

0,026

0,955

62

0,024

Corrección de significación de Lilliefors

Debido a la falta de normalidad de las distribuciones poblacionales de la variable continua y por ser sólo dos las categorías de la variable cualitativa, corresponde realizar la prueba no paramétrica de Mann-Whitney. Las hipótesis de esta prueba son las mismas que en la prueba de Kruskall-Wallis, esto es, que las dos distribuciones poblaciones de gasto son idénticas frente a la alternativa de que sus medianas son diferentes (tabla 5). Se presenta el resultado de dicha prueba que, considera que no se puede rechazar la hipótesis de que ambas muestras (la de casados y la de solteros) proceden de distribuciones de variable continua idénticamente iguales y, por tanto, con medianas del mismo valor.

Tabla 6. Intervalos de confianza para la mediana del gasto familiar semanal en transporte

Gasto familiar semanal en transporte Bs.

Simulación de muestreo Error estándar Estadístico

Sesgo

50,000

0,437

2,691

Intervalo de confianza del 95% Inferior

Superior

45,000

60,000

c) Análisis de la varianza del gasto semanal en transporte del grupo familiar, por sexo Se evidencia que las distribuciones del gasto familiar semanal en transporte, por sexo, al menos una, no es normal (tabla 7).

Tabla 5. Prueba de Mann – Whitney

Estadísticos de prueba

a

Tabla 7. Pruebas de normalidad

Gasto familiar semanal en transporte

U de Mann-Whitney

1.813,5

W de Wilcoxon

3.766,5

Z Sig. asintótica (bilateral)

Kolmogorov-Smirnova Sexo

-0,543 0,587 a

a

Variable de agrupación: Estado Civil

Se expone el intervalo de confianza para la mediana del gasto que especifica su valor en 50 Bs/semana, e indica que podría estar entre 45 Bs/semana y 60 Bs/semana, con una confiabilidad de 0,95 medida en probabilidad. 04

TESAPE ARANDU

Shapiro-Wilk

Estadístico

gl

Sig.

Estadístico

gl

Sig.

Hombre

0,114

65

0,036

0,973

65

0,159

Mujer

0,173

59

0

0,913

59

0

Corrección de significación de Lilliefors

La prueba de Mann-Whitney es la indicada, con la hipótesis que las distribuciones del gasto en transporte de los hombres y de las mujeres que dan origen a las muestras disponibles, son continuas


e idénticas, frente a la alternativa que difieren en el valor de sus medianas. Se encuentra evidencia de la igualdad de las medianas, por lo que compararlas entre sí es irrelevante. Ambas son iguales entre sí, e iguales a la mediana de la distribución de gasto general (tabla 7), esto es, una mediana de 50 Bs/semana con 95% de confianza debe ser mayor o igual a 45 Bs/semana y menor a 60 Bs/semana. Tabla 8. Prueba de Mann – Whitney

Estadísticos de prueba

a

U de Mann-Whitney

1.676,5

W de Wilcoxon

3.446,5

Z

La prueba de normalidad de las distribuciones poblacionales del gasto en transporte clasificadas por grupos de edad indica que no las distribuciones son normales, (las que tienen un nivel de significación, Sig. Menor a 0,05 no lo son) (tabla 9).

-1,208

Sig. asintótica (bilateral) a

d) Análisis de la varianza del gasto semanal en transporte del grupo familiar, por grupos de edad

Gasto familiar semanal en transporte

0,227

Variable de agrupación: Sexo

Tabla 9. Pruebas de normalidad

Kolmogorov-Smirnova Categorías de edad

* a

Shapiro-Wilk

Estadístico

gl

Sig.

Estadístico

gl

Sig.

De 18 a 25 años

0,122

27

0,200*

0,961

27

0,393

De 26 a 35 años

0,215

30

0,001

0,895

30

0,006

De 36 a 45 años

0,108

De 46 a 55 años

0,174

De 56 y más años

0,101

26

0,200

*

0,955

26

0,295

23

0,069

0,905

23

0,033

18

0,200*

0,962

18

0,646

Límite inferior de la significación verdadera Corrección de significación de Lilliefors

Con la evidencia de falta de normalidad de algunas distribuciones, es indicado realizar la prueba no paramétrica de Kruskall-Wallis, para verificar si la hipótesis que las distribuciones del gasto en transporte de los grupos, son continuas e idénticas, frente a la alternativa que difieren en el valor de sus medianas. Se presenta los resultados de la prueba de Kruskall-Wallis

La muestra no ofrece evidencia suficiente para rechazar que las medianas de los distintos grupos de edad son iguales. Dado este resultado, resulta irrelevante que las medianas de gasto provengan de una distribución o de otra distinta en términos de la categoría de edad y, más bien, puede considerarse que las muestras provienen de una única población, sin distinción de edades de los pasajeros. Se ofrecen intervalos de confianza para dicha variable (tabla 6).

Tabla 10. Pruebas de Kruskall-Wallis

Estadísticos de pruebaa,b

Gasto familiar semanal en transporte

Chi-cuadrado Gl Sig. Asintótica

a Prueba de Kruskal Wallis b Variable de agrupación: Categorías de Edad

4,767 4 0,312

e) Análisis de la varianza del gasto semanal en transporte del grupo familiar, por opinión del efecto de dicho gasto en la economía familiar El primer análisis corresponde a la prueba de la normalidad de las distribuciones poblacionales, por cada opinión del efecto del gasto semanal en transporte. Este análisis se efectúa con los datos de la distribución del gasto para el grupo de los que consideran que, su efecto en la economía familiar es razonable, no tiene forma normal (Sig. <0,05) (tabla 11). TESAPE ARANDU

05


Tabla 11. Pruebas de normalidad

Kolmogorov-Smirnova Efecto Bajo - No lo siente Gasto familiar Razonable semanal en Alto transporte Muy alto

Shapiro-Wilk

Estadístico

gl

Sig.

Estadístico

Gl

Sig.

0,100

16

0,200*

0,955

16

0,568

0,137

65

0,004

0,951

65

0,012

0,132

30

0,194

0,938

30

0,083

0,219

13

0,088

0,887

13

0,089

* Límite inferior de la significación verdadera a Corrección de significación de Lilliefors

Considerando lo encontrado, se aplica la prueba no paramétrica de Kruskall-Wallis, con la hipótesis nula de que las distribuciones poblacionales del gasto son normales frente a la hipótesis alternativa de que las medianas son diferentes (tabla 12).

La prueba advierte que no hay diferencias de medianas del gasto por grupos de opinión, por lo que el valor de la mediana común y sus intervalos de confianza (tabla 6). f) Análisis de la varianza del gasto semanal en transporte del grupo familiar, por grupos categóricos de la distancia recorrida en los desplazamientos urbanos

Tabla 12. Prueba de Kruskall-Wallis

Estadísticos de pruebaa,b

Gasto familiar semanal en transporte

Chi-cuadrado Gl

4

Sig. asintótica a b

La prueba, con la hipótesis que las distribuciones de gasto por categorías de distancia recorrida son normales, dictamina que estas distribuciones no lo son (tabla 13).

6,011 0,111

Prueba de Kruskal Wallis Variable de agrupación: Opinión sobre el gasto semanal

Tabla 13. Pruebas de normalidad

Distancia

Kolmogorov-Smirnova Estadístico

Gasto familiar semanal en transporte * a

TESAPE ARANDU

Sig.

Estadístico

gl

Sig.

De 2 a 8 km/día

0,140

23

0,200*

0,958

23

0,429

De 8 a 18 km/día

0,226

32

0,000

0,901

32

0,006

De 18 a 28 km/día

0,140

32

0,113

0,946

32

0,112

De 28 a 40 km/día

0,122

22

0,200*

0,954

22

0,377

De 40 a 80 km/día

0,180

15

0,200*

0,936

15

0,334

Límite inferior de la significación verdadera Corrección de Lilliefors

Una de las distribuciones (8 km/día a 18 km/día) no es normal por lo que corresponde la prueba de Kruskall-Wallis (tabla 15).

06

Shapiro-Wilk

gl


La prueba indica falta de evidencia para rechazar que las distribuciones poblacionales por categorías de distancia son diferentes por lo que, sus medianas son iguales entre si e iguales a la mediana de la distribución del gasto familiar semanal en transporte, cuyos valores e intervalos de confianza se presenta en la tabla 6.

Tabla 14. Pruebas de Kruskall-Wallis

Estadísticos de pruebaa,b

Gasto familiar semanal en transporte

Chi-cuadrado

2,072

Gl

4

Sig. asintótica a b

0,722

g) Análisis de la varianza de la distancia diaria recorrida en transporte urbano, por vehículo que usa para desplazarse

Prueba de Kruskal-Wallis Variable de agrupación: Categorías de distancia diaria recorrida

Tabla 15. Pruebas de normalidad

Vehículo

Kolmogorov-Smirnova Estadístico

Distancia Diaria Total Recorrida

a

gl

Shapiro-Wilk Sig.

Estadístico

gl

Sig.

Propio

0,136

49

0,024

0,960

49

0,093

Taxi

0,228

19

0,01

0,885

19

0,027

Bus

0,145

56

0,005

0,930

56

0,003

Corrección de significación de Lilliefors

Se presenta la falta de normalidad de las distribuciones poblacionales de las distancias recorridas, por vehículo utilizado en los desplazamientos (tabla 15). Debido a esta falta de normalidad la prueba de Kruskall-Wallis (tabla 16), es la adecuada para verificar la hipótesis que las distribuciones poblacionales de distancias recorridas son continuas e iguales, frente a la alternativa de que conservan su forma pero sus medianas son diferentes.

del medio utilizado para recorrerlas. Se ofrece el valor de esta mediana y su intervalo de confianza del 95% (tabla 17). Se establece que la mediana de distancia recorrida es de 20 km/día y su recorrido va de 16 km/día a 23,5 km/día con una confianza en probabilidad de 0,95. Tabla 17. Intervalos de confianza para la mediana de la distancia diaria recorrida

Simulación de muestreo

Tabla 16. Prueba de Kruskall-Wallis

Estadísticos de pruebaa,b Chi-cuadrado Gl Sig. asintótica

Distancia diaria total recorrida 4,305 2 0,116

a Prueba de Kruskal Wallis b Variable de agrupación: Vehículo que usa para desplazarse habitualmente

El valor Sig. asintótica > 0,05 evidencia que las medianas de distancia recorrida son iguales cualquiera que sea el vehículo utilizado en recorrerlas, por lo que son también iguales a la mediana de la distribución poblacional independientemente

Distancia recorrida en Km/ día

Estadístico

Sesgo

Error estándar

20,000

0,086

1,447

Intervalo de confianza del 95% Inferior

Superior

16,000

23,500

h) Análisis de la varianza de la distancia diaria recorrida en transporte urbano, por estado civil de los respondientes El análisis exploratorio de las condiciones de aplicabilidad del análisis de la varianza requiere la prueba de la normalidad de las distribuciones poblacionales de la distancia diaria, por estado civil de los respondientes (tabla 18).

TESAPE ARANDU

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Tabla 18. Pruebas de normalidad

Estado civil

Distancia Diaria Total Recorrida a

Kolmogorov-Smirnova

Shapiro-Wilk

Estadístico

Gl

Sig.

Estadístico

gl

Sig.

Casado o conviviente

0,109

62

0,064

0,960

62

0,044

Soltero, viudo o divorciado

0,146

62

0,002

0,924

62

0,001

Corrección de significación de Lilliefors

La prueba indica la falta de normalidad de las distribuciones poblacionales de la distancia recorrida, por estado civil. Con base a estos resultados, se aplica Mann-Whitney para probar la hipótesis de igualdad de las distribuciones poblaciones de gasto por estado civil, frente a la alternativa de diferencia de las medianas de ambas distribuciones.

Se determina evidencia para rechazar la hipótesis de igualdad de las distribuciones poblacionales por grupos de estado civil, que incluye sus medianas, por lo que éstas son iguales a las de la distribución de distancia recorrida sin separación en grupos. Se presenta el valor de estas medianas y sus intervalos bilaterales del 95% de confiabilidad (tabla 17).

Tabla 19. Prueba de Mann – Whitney

i) Análisis de la varianza de la distancia diaria recorrida en transporte urbano, por sexo La prueba inicial de la normalidad de las distribuciones de distancias recorridas por sexo del pasajero, produce evidencia que una de estas distribuciones (la los hombres) no es normal (tabla 20).

Estadísticos de pruebaa

Gasto familiar, semanal, en transporte

U de Mann-Whitney

1813,500

W de Wilcoxon

3766,500

Z

-0,543

Sig. asintótica (bilateral) a

0,587

Variable de agrupación: Estado Civil

Tabla 20. Pruebas de normalidad

Sexo Distancia Diaria Total Recorrida * a

Kolmogorov-Smirnova gl

Hombre

0,156

65

0,000

0,909

65

0,000

Mujer

0,082

59

0,200*

0,967

59

0,108

Límite inferior de la corrección verdadera Corrección de significación de Lilliefors

Para probar la hipótesis que las distribuciones de distancias recorridas son iguales frente a la alternativa que son diferentes en sus medianas, se realiza la correspondiente prueba. Los resultados dan evidencia que las distribuciones son de igual mediana (tabla 21).

08

TESAPE ARANDU

Shapiro-Wilk

Estadístico

Sig.

Estadístico

Gl

Sig.


j) Análisis de la varianza de la distancia diaria recorrida en transporte urbano, por grupos de edad

Tabla 21. Prueba de Mann – Whitney

Estadísticos de pruebaa

Gasto familiar semanal en transporte

U de Mann-Whitney

1.676,500

W de Wilcoxon

3.446,500

Z

-1,208

Sig. asintótica (bilateral) a

La prueba exploratoria de la normalidad, da evidencia que algunas de las distribuciones de distancias recorridas, que corresponden a cada grupo de edad, no son normales por presentar valores de Sig., menores a 0,05.

0,227

Se aplica la prueba de Kruskall-Wallis con el objetivo de probar la hipótesis de igualdad de las distribuciones de distancia recorrida para cualquier grupo de edad frente a la alternativa de que alguna de sus medianas es diferente (tabla 23).

Variable de agrupación: Sexo

Se obtiene el valor de esta mediana y su intervalo bilateral del 95% de confiabilidad (tabla 17).

Tabla 22. Pruebas de normalidad

Grupos de edad

Kolmogorov-Smirnova Estadístico

gl

Sig.

Estadístico

gl

Sig.

0,181

27

0,023

0,927

27

0,058

De 18 a 25 años Distancia Diaria Total Recorrida

* a

De 26 a 35 años

0,149

30

0,086

0,957

30

0,259

De 36 a 45 años

0,117

26

0,200*

0,956

26

0,315

De 46 a 55 años

0,188

23

0,034

0,911

23

0,044

De 56 y más años

0,166

18

0,200*

0,91

18

0,087

Límite inferior de la significación verdadera Corrección de significación de Lilliefors

Tabla 23. Prueba de Kruskall-Wallis

Estadísticos de pruebaa,b

Distancia diaria total recorrida

Chi-cuadrado Gl Sig. asintótica a b

Shapiro-Wilk

Prueba de Kruskal Wallis Variable de agrupación: Categorías de edad

10,09 4 0,039

La prueba de Kruskall-Wallis proporciona evidencia de que las distribuciones poblacionales de distancia diaria total recorrida por categorías o grupos de edad son diferentes y, por tanto, lo son sus medianas. Se presentan intervalos de confianza de las medianas para cada grupo. La comparación de los intervalos de confianza por pares de grupos de edad identifica cuales medianas son diferentes y cuales no lo son (tabla 24). La mediana de distancia recorrida de los que tienen 36 años a 45 años es mayor que la mediana de los que tienen 26 años a 35 años y es mayor que la mediana de los que tienen 46 años a 55 años. No hay diferencias en las medianas de distancia recorrida entre todos los pares de medianas de los demás grupos de edad (tabla 24).

TESAPE ARANDU

09


Tabla 24. Intervalos de confianza para la Distancia recorrida diaria, en km/día, por grupos de edad

Simulación de muestreoa Edad en años

Estadístico

Sesgo

Error estándar

Intervalo de confianza a 95% Inferior

Superior

De 18 a 25 Mediana

23,00

-1,5795

4,8961

10,00

28,00

De 26 a 35 Mediana

17,00

0,4660

2,3348

13,00

20,00

De 36 a 45 Mediana

25,50

1,36

2,96

22,01

35,00

De 46 a 55 Mediana

15,00

0,4780

3,7176

10,00

22,00

De 56 y más Mediana

20,00

1,2655

5,5132

12,00

32,50

a

A menos que se indique lo contrario, los resultados de la simulación de muestreo se basan en 1000 muestras de simulación de muestreo

k) Análisis de la varianza de la distancia diaria recorrida en transporte urbano, por opinión del efecto de dicho gasto en la economía familiar

Se presentan visualmente estas diferencias (figura 2). Figura 2. Categorías de distancia recorrida en kilómetros

Se proporciona evidencia estadística que alguna de las distribuciones poblacionales de distancia recorrida, por el efecto que los viajes urbanos causan en la economía familiar, no son normales.

3 8122

De 18 a 25 De 26 a 35 De 36 a 45 De 46 a 55 De 56 y años años años años más años

Tabla 25. Pruebas de normalidad

Efecto en la economía familiar Distancia Diaria Total Recorrida * a

Kolmogorov-Smirnova Estadístico

gl

Sig.

Estadístico

gl

Sig.

Bajo - No lo siente

0,162

16

0,200*

0,923

16

0,186

Razonable

0,105

65

0,071

0,949

65

0,009

Alto

0,200

30

0,003

0,870

30

0,002

Muy alto

0,239

13

0,040

0,875

13

0,062

Límite inferior de la significación verdadera Corrección de significación de Lilliefors

Corresponde una prueba de Kruskall-Wallis para probar la hipótesis de igualdad de las distribuciones frente a la alternativa de que algunas de sus medianas no son iguales (tabla 26). 010

TESAPE ARANDU

Shapiro-Wilk


recorrida, y de sus medianas por lo que no tiene sentido la diferenciación por opiniones ya que la mediana es solamente una, la de la distribución de distancias diarias recorridas sin otra consideración o clasificación. Se determina el valor de la mediana y sus intervalos de confianza (tabla 17).

Tabla 26. Prueba de Kruskall-Wallis

Estadísticos de pruebaa,b

Distancia diaria total recorrida

Chi-cuadrado

1,808

Gl

3

Sig. Asintótica

l) Análisis de la varianza, de la distancia recorrida en los desplazamientos urbanos, por grupos categóricos del gasto semanal en transporte del grupo familiar

0,613

a Prueba de Kruskal Wallis b Variable de agrupación: Opinión del efecto en la economía familiar del gasto semanal en transporte

El resultado de la prueba es la evidencia de la igualdad de las formas de todas las distribuciones poblacionales de distancia

La prueba de normalidad da evidencia que las distribuciones son, todas, normales (tabla 27).

Tabla 27. Pruebas de normalidad

Kolmogorov-Smirnova

Categorías de gasto semanal familiar

Distancia Diaria Total Recorrida

* a

Shapiro-Wilk

Estadístico

gl

Sig.

Estadístico

gl

Sig.

De 10 a 33 Bs/sem

0,137

28

0,188

0,932

28

0,070

De 33 a 56 Bs/sem

0,124

44

0,085

0,955

44

0,083

De 56 a 79 Bs/sem

0,136

21

0,200*

0,925

21

0,109

De 79 a 102 Bs/sem

0,146

22

0,200*

0,950

22

0,314

De 102 a 133 Bs/sem

0,180

9

0,200*

0,880

9

0,159

Límite inferior de la significación verdadera Corrección de significación de Lilliefors

Si las distribuciones de la variable cuantitativa son normales el análisis exploratorio busca probar la hipótesis que estas

distribuciones tienen igual varianza contra la hipótesis alternativa que alguna varianza es diferente.

Tabla 28. Prueba de homogeneidad de varianzaa

Gasto familiar semanal en transporte a

Estadístico de Levene

gl1

gl2

Sig.

Se basa en la media

2,584

4

119

0,041

Se basa en la mediana

2,017

4

119

0,096

Se basa en la mediana y con gl ajustado

2,017

4

110,53

0,097

Se basa en la media recortada

2,506

4

119

0,046

Distancia Diaria total recorrida es constante cuando Categorías de Gasto Semanal Familiar en transporte = de 102 a 133 Bs. /sem en uno o más archivos segmentados. Se ha omitido.

Se determina evidencia que las varianzas de los promedios son diferentes. Al ser las distribuciones de distancia, continuas, normales y de distintas varianzas, lo indicado es realizar un análisis de varianza simple de un solo factor (categorías de gasto semanal) y de efectos fijos para probar la hipótesis que las distribuciones

poblacionales de distancia recorrida tienen igual promedio frente a la alternativa que algunos pares de promedios son diferentes. Si el análisis de varianza simple indica diferencia de algunos pares de promedios, se realiza una prueba de igualdad de pares de promedios llamada prueba post hoc (tabla 29).

TESAPE ARANDU

011


Tabla 29. Análisis de la varianza

Distancia diaria recorrida Suma de cuadrados

gl

Media cuadrática

F

Sig.

Entre grupos

1.292,624

4

323,156

1,881

0,118

Dentro de grupos

20.443,925

119

171,798

Total

21.736,548

123

El nivel de significación de la prueba (0,118 > 0,05) da evidencia que no hay diferencia entre los promedios de distancia recorrida por grupos (niveles de gasto), lo que hace superfluo la prueba post hoc para identificar dichas diferencias. Se presenta el valor del promedio de distancia recorrida.

En las tablas de correspondencias se describen u evalúan las asociaciones entre las categorías de dos variables, por las distancias que hay entre ellas. El concepto estadístico de esta técnica de análisis es el de inercia de las categorías de las variables, promedio de las distancias de distintos puntos sobre el plano al centro de gravedad de ellos.

Tabla 30. Intervalos de confianza para el promedio de la distancia diaria recorrida en los medios de transporte

Se presenta el mapa perceptual de cada cruce de variables cualitativas y su interpretación.

Intervalo de confianza del 95% Promedio

Inferior

Superior

21,79

19,43

24,15

Distancia recorrida en km/día

a) Asociación entre el tipo de vehículo utilizado y el gasto semanal de la familia en sus desplazamientos urbanos Se desarrola un Resumen:

4 ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS Se aplica el análisis de correspondencias simples, técnica estadística para describir la asociación entre dos variables cualitativas, Estas asociaciones se despliegan visualmente en un gráfico llamado tabla de correspondencias o también mapa perceptual de la relación entre las variables. Estas tablas de correspondencias complementan cruces de variables del análisis descriptivo presentado en la primera parte de este informe. Para elaborar un mapa perceptual es necesario que las dos variables tengan, cada una de ellas, dos categorías. Además el análisis solo tiene sentido si existe relación significativa entre las variables, lo que se verifica con una prueba de hipótesis cuyo estadístico es chi cuadrado.

a.1. Dimensiones o ejes de una representación gráfica. a.2. Valor propio de cada eje o dimensión, que expresa la inercia relativa (similar a la varianza explicada) de cada eje. Se interpretan como coeficientes de correlación; miden la relación entre puntuaciones filas y columnas. a.3. Inercia asociada a cada eje (valor propio al cuadrado). Es el promedio de distancias cuadráticas de cada punto (figura 3) al punto donde se ubica el centro de gravedad a.4. La inercia puede ser de filas, de columnas o inercia total de la nube de puntos. a.5. El resultado de la prueba Chi - cuadrado de la tabla de contingencia original, es la prueba de hipótesis habitualmente utilizada. Mediante ella se verifica la hipótesis nula que presupone la independencia entre ambas variables. Si el valor de significación es menor de 0,05 se rechaza la independencia entre las variables.

Tabla 31. Resumen

Valor propio

Inercia

1

0,540

0,291

2

0,061

Chi cuadrado

Sig.

Dimensión

Total a

012

Ocho grados de libertad

TESAPE ARANDU

0,004 0,295

36,595

0,00a

Proporción de inercia

Valor propio de confianza

Contabilizado para

Acumulado

Desviación estándar

Correlación 2

0,987

0,987

0,064

0,427

0,013

1

0,104

1

1


A partir de las tablas de frecuencias relativas (perfiles) es posible establecer coordenadas de puntos y medir la distancia entre ellos graficando esta información (figura 3).

Se muestran las asociaciones entre las categorías de las variables cualitativas (figura 3). a. Viajar en taxi se asocia a gastos altos de desplazamiento urbano, superiores en promedio a 102 Bs/semana b. Desplazarse en vehículo propio se asocia a dos categorías de gasto promedio. La de valor de asociación mayor, tiene un gasto entre 56 Bs/semana y 78 Bs/semana, y la de valor de asociación menor, con un gasto promedio de 79 Bs/semana a 102 Bs/semana. c. Viajar en Bus, tiene fuerte asociación con un valor del gasto promedio en transporte entre 10 Bs/semana y 33 Bs/semana.

Simétrico Normalización 2.0

Categorías de Gasto Semanal Familiar en Transporte Vehículo que usa para desplazarse habitualmente

1,5

1,0 Dimensión 2

En esta representación gráfica, cada categoría o valor de la variable se representa como un punto en el espacio; la proximidad de los puntos en el espacio bidimensional se interpreta como asociación entre categorías.

Figura 3. Pintos de fila y columna

De 102 a 133 Bs./Sem 0,5

Taxi

De 10 a 33 Bs./Seman Bus 0,0

De 56 a 79 Bs./Seman De 33 a 56 Bs./Seman Vehículo propio

-0,5

De 79 a 102 Bs./Sema

-1,0 -1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

Dimensión 1

La dimensión 1 está claramente asociada al viaje en vehículo propio y la dimensión 2 al transporte en Bus. b) Asociación entre el tipo de vehículo utilizado y la ocupación de las personas económicamente activas Se establece que la asociación entre el tipo de vehículo usado en el transporte y las categorías de las personas económicamente activas es estadísticamente significativa (Sig. = 0,036) (tabla 32). Informa que la primera dimensión (primer eje) explica el 97,1% de la inercia total y el segundo eje explica el saldo de inercia de tal modo que, las dos dimensiones explican el 100% de la inercia total.

Tabla 32. Resumen

Valor singular

Inercia

Chi cuadrado

Sig.

Contabilizado para

Acumulado

Desviación estándar

Correlación 2

1

0,338

0,114

0,971

0,971

0,072

-0,013

2

0,058

0,003

0,029

0,029

0,100

1,000

1,000

Dimensión

Total a

0,118

10,254

0,036a

Proporción de inercia

Valor singular de confianza

Ocho grados de libertad

Búscanos en

Academia Nacional de Ciencias de Bolivia Departamental Santa Cruz TESAPE ARANDU

013


Figura 4. Puntos de fila y columna Simétrico Normalización 1,0

Ocupación Vehículo que usa para desplazarse habitualmente

0,5

Otro Activo

Se determina que viajar en vehículo propio se asocia a la categoría ocupacional patrón o empleador, viajar en bus se asocia a las categorías de obreros empleados y otros activos y viajar en taxi (menor peso o masa en esta investigación en relación a los otros medios de transporte), no está claramente definido en su asociación a una categoría ocupacional (figura 4).

Vehículo propio Dimensión 2

Bus 0,0 Patrón - Empleador

c) Asociación entre el gasto semanal de la familia y la ocupación de las personas económicamente inactivas que se desplazan en la ciudad

Obrero - Empleado Taxi

-0,5

Se muestra que el nivel de significación que permite rechazar la hipótesis de independencia entre las variables está en el valor límite (Sig. = 0,05) pero, a su vez indica que, la primera dimensión explica el 71,2% de la asociación entre el gasto y la categoría ocupacional de los pasajeros en tanto que, la segunda dimensión, explica el saldo al 100% de la inercia entre las categorías de las variables (tabla 33).

-1,0

-1,5 -1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

Dimensión 1

Tabla 33. Resumen

Valor singular

Inercia

Chi cuadrado

Sig.

Dimensión

Valor singular de confianza

Contabilizado para

Acumulado

Desviación estándar

Correlación 2 0,190

1

0,546

0,298

0,712

0,712

0,131

2

0,347

0,121

0,288

1,000

0,133

1,000

1,000

Total a

Proporción de inercia

0,419

15,504

0,050a

Ocho grados de libertad

Se asocia a los estudiantes con los gastos altos en transporte en tanto que, los gastos bajos en transporte, se asocian a los jubilados y otros económicamente inactivos, aunque estos últimos pueden gastar mayores cantidades en transporte. Las amas de casa por su parte constituyen un grupo fuertemente asociado a un gasto medio bajo.

Figura 5. Puntos de fila y columna Simétrico Normalización

Ama de casa

1

De 33 a 56 Bs./Seman

Dimensión 2

De 56 a 79 Bs./Seman 0 Estudiante

Jubilado - Inactivo De 10 a 33 Bs./Seman

De 79 a 102 Bs./Sema De 102 a 133 Bs./Sema

-1

-2 -2

-1

0 Dimensión 1

014

TESAPE ARANDU

1

Categorías de Gasto Semanal Familiar en Transporte Ocupación


d) Asociación entre el vehículo utilizado para desplazamientos urbanos y el sexo

La asociación entre el sexo del pasajero y el vehículo utilizado en el transporte es estadísticamente significativa y explica el 100% de la inercia entre las categorías de las variables (tabla 34).

La variable sexo presenta sólo dos categorías que no permite lograr un gráfico bi-variado aunque el análisis de los perfiles permite analizar las asociaciones.

Tabla 35. Resumen

Valor singular

Inercia

0,315

0,099

Chi cuadrado

Sig.

Proporción de inercia

Dimensión 1 Total a

0,099

12,291

0,002

Valor singular confianza

Contabilizado para

Acumulado

Desviación estándar

1,000

1,000

0,084

1,000

1,000

a

Dos grados de libertad

Se proporcionan los perfiles de filas se presentan que, del 100% de los hombres, el 54% se desplazan en vehículo propio, mientras que del 100% de las mujeres, el 59% lo hace en bus.

del 100% de los que se desplazan en bus el 62% son mujeres. Del 100% de los que usan el taxi para sus desplazamientos 53% son mujeres y 47% son hombres.

Tabla 35. Perfiles de fila

Tabla 36. Perfiles de columna

Vehículo que usa para desplazarse habitualmente Sexo

Vehículo que usa para desplazarse habitualmente

Vehículo propio

Taxi

Bus

Margen activo

Hombre

0,538

0,138

0,323

1,000

Mujer

0,237

0,169

0,593

1,000

Masa

0,395

0,153

0,452

Los perfiles de columnas señalan que, del 100% de los que se desplazan en vehículo propio, el 71% son hombres, en tanto que

Sexo

Vehículo propio

Taxi

Bus

Masa

Hombre

0,714

Mujer

0,286

0,474

0,375

0,524

0,526

0,625

0,476

Margen activo

1,000

1,000

1,000

e) Asociación entre el vehículo utilizado para desplazamientos urbanos y el estado civil

Tabla 37. Resumen

Valor singular

Inercia

0,308

0,095

Chi cuadrado

Sig.

Dimensión 1 Total a

0,095

11,736

0,003a

Proporción de inercia

Valor singular confianza

Contabilizado para

Acumulado

Desviación estándar

1,000

1,000

0,085

1,000

1,000

Dos grados de libertad

Tabla 38. Perfiles de fila

Estado Civil

Tabla 39. Perfiles de columna

Vehículo que usa para desplazarse habitualmente Vehículo propio

Taxi

Bus

Casado o Conviviente

0,532

0,161

0,306

Soltero-ViudoDivorciado

0,258

0,145

0,597

Masa

0,395

0,153

0,452

Margen activo

Estado Civil

Vehículo que usa para desplazarse habitualmente Vehículo propio

Taxi

Bus

Masa

1,000

Casado o Conviviente

0,673

0,526

0,339

0,500

1,000

Soltero-ViudoDivorciado

0,327

0,474

0,661

0,500

Margen activo

1,000

1,000

1,000 TESAPE ARANDU

015


La asociación entre las variables es significativa y explica el 100% de la inercia (asociación) que hay entre las categorías de las variables. Los perfiles de fila muestran que del 100% de los casados o convivientes, el 53% se desplazan en vehículo propio, el 31% en bus y solo el 16% lo hace en taxi, mientras que del 100% de los solteros, viudos o divorciados, el 60% lo hace en bus, el 26% en vehículo propio y el 14% en taxi (tabla 38). Los perfiles de columnas de la tabla 40 señalan que del 100% de los que se desplazan en vehículo propio el 67% son casados o convivientes, y el 33% son solteros, viudos o divorciados.

Del 100% de los que viajan en taxi el 53% son casados o convivientes y 47% son solteros, viudos o divorciados. Del 100% de los que viajan en bus, el 34% son casados o conviviente y el 66% son solteros, viudos o divorciados. f) Asociación entre el vehículo utilizado para desplazamientos urbanos y el trato personal de los conductores Se encuentra asociación significativa de las variables vehículo utilizado de transporte público y trato personal de los conductores de estos últimos.

Tabla 40. Resumen

Valor singular

Inercia

Chi cuadrado

Sig.

Dimensión 1

0,369

Total a

Proporción de inercia Contabilizado para

0,136 0,136

10,209

0,017a

Valor singular confianza

Acumulado

Desviación estándar

1,000

1,000

0,121

1,000

1,000

Cuatro grados de libertad

Los conductores calificados como amables, en un 71% corresponden a taxi y un 29% a buses. Del 100% de conductores calificados como poco amables, el 86% corresponden a buses. Los conductores calificados como groseros, en un 83% corresponden a buses. Tabla 41. Perfiles de fila

Trato personal de los conductores

Vehículo que usa para desplazarse habitualmente Taxi

Bus

Margen activo

Amable

0,714

0,286

1,000

No se distingue

0,273

0,727

1,000

Poco amable

0,138

0,862

1,000

Malo, grosero

0,167

0,833

1,000

Masa

0,253

0,747

Del 100% de conductores de taxi, en el 47% no se distingue su comportamiento, el 26% son amables, el 21% poco amables y el 5% groseros. En el caso de los conductores de buses, en el 43% no se distingue su comportamiento, en el 45% son poco amables, en el 9% son groseros y de mal comportamiento y solo enel 4% son amables.

Tabla 42. Perfiles de columna

Trato personal de los conductores

Vehículo que usa para desplazarse habitualmente Taxi

Bus

Masa

Amable

0,263

0,036

0,093

No se distingue

0,474

0,429

0,440

Poco amable

0,211

0,446

0,387

Malo, grosero

0,053

0,089

0,080

Margen activo

1,000

1,000

5. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE LOS DATOS DE LA ENCUESTA El análisis descriptivo de los datos se realizó, principalmente, para aquellos casos donde no se encontró correlación o asociación entre las variables disponibles. Se trata entonces del análisis de distribuciones de una sola variable. a) Tablas de variables continuas Las variables continuas; distancia recorrida diaria total en km., y gasto familiar semanal en transporte en Bs. /semana, fueron las primeras en ser sometidas a esta análisis. Las siguientes pruebas de normalidad descartan que las distribuciones poblacionales de las variables continuas mencionadas, sean normales, en cuyo caso se hubieran intentado otras técnicas de análisis.

016

TESAPE ARANDU


Tabla 43. Pruebas de normalidad

Kolmogorov-Smirnova

a

Shapiro-Wilk

Estadístico

gl

Sig.

Estadístico

gl

Sig.

Distancia recorrida diaria total

0,10

124,00

0,00

0,95

124,00

0,00

Gasto semanal en transporte

0,14

124,00

0,00

0,95

124,00

0,00

Corrección de significación de Lilliefors

Las distribuciones de valores de la muestra se visualizan en las figuras 6 y 7.

Figura 7. Gasto familiar semanal en transporte

Figura 6. Distancia diaria recorrida, en kilómetros

125,00

100,00

75,00

40

50,00

20

25,00

00,00

0

60

Se presentan los parámetros de ambas variables: Tabla 44. Parámetros de la distancia recorrida diaria total en km

Simulación de muestreoa

a

Estadístico

Error estándar

Sesgo

Error estándar

Media

21,79

1,19

0,05

Media recortada al 5%

21,12

0,07

Intervalo de confianza a 95% Inferior

Superior

1,19

19,58

24,42

1,26

18,85

23,98

Mediana

20,00

0,20

1,47

16,00

24,00

Varianza

176,72

-0,55

20,59

137,00

218,17

Desviación estándar

13,29

-0,04

0,78

11,70

14,77

Rango intercuartil

20,00

-0,20

1,98

15,00

24,75

Asimetría

0,68

0,22

-0,01

0,15

0,39

0,97

Curtosis

-0,19

0,43

0,00

0,36

-0,77

0,67

A menos que se indique lo contrario, los resultados de la simulación de muestreo se basan en 1000 muestras de simulación de muestreo

Los parámetros de la variable muestran asimetría positiva y curtosis negativa como es de esperar en distribuciones que carecen de forma normal.

La mediana, más representativa de la posición de la distribución que los promedios cuando las distribuciones son asimétricas, se estima en 20 km/día con un intervalo de confianza del 95% que va de 16 km/día a 24 km/día.

TESAPE ARANDU

017


Tabla 45. Parámetros del Gasto semanal en transporte en Bs./semana

Simulación de muestreoa

a

Estadístico

Error estándar

Sesgo

Error estándar

Media

56,19

2,57

0,09

Media recortada al 5%

55,40

0,09

Intervalo de confianza a 95% Inferior

Superior

2,48

51,44

61,06

2,65

50,33

60,65

Mediana

50,00

0,51

2,63

45,00

60,00

Varianza

816,31

-3,27

83,87

640,34

982,05

-0,10

1,48

25,30

31,34

-2,31

4,70

33,00

50,00

Desviación estándar

28,57

Mínimo

10,00

Máximo

132,00

Rango intercuartil

44,50

Asimetría

0,48

0,22

0,00

0,14

0,22

0,77

Curtosis

-0,67

0,43

0,02

0,29

-1,12

0,02

A menos que se indique lo contrario, los resultados de la simulación de muestreo se basan en 1000 muestras de simulación de muestreo1

Los parámetros de la variable muestran asimetría positiva y curtosis negativa como es de esperar en distribuciones que carecen de forma normal. La mediana del gasto semanal, en este caso, es más representativa que los promedios, se estima en 50 Bs./semana con un intervalo de confianza del 95% que va de 45 Bs./semana a 60 Bs./semana. El gasto mínimo se registra en 10 Bs./semana y el máximo en 132 Bs. /semana.

b) Tablas de variables categorizadas Las variables categorizadas que no guardan relación con las otras variables de la investigación son: b.1) Edad de los pasajeros La variable edad, agrupada en cinco categorías, no tiene correlación o asociación con ninguna de las otras variables de la investigación y se presenta su distribución por grupos.

Tabla 46. Distribución porcentual de los pasajeros por grupos de edad

Simulación de muestreo para Porcentajea

a

1

018

Intervalo de confianza a 95%

Grupos de edad

Frecuencia

Porcentaje

Sesgo

Error estándar

Inferior

Superior

De 18 a 25 años

27

21,77

0,15

3,55

15,32

29,03

De 26 a 35 años

30

24,19

0,02

3,96

16,94

32,26

De 36 a 45 años

26

20,97

-0,10

3,62

13,73

28,23

De 46 a 55 años

23

18,55

-0,03

3,47

12,10

25,00

De 55 y + años

18

14,52

-0,04

3,25

8,06

20,97

Total

124

100,00

0,00

0,00

100,00

100,00

A menos que se indique lo contrario, los resultados de la simulación de muestreo se basan en 1000 muestras de simulación de muestreo

Los intervalos de confianza obtenidos por simulación de muestreo (bootstrap) no requieren de la normalidad de la distribución poblacional.

TESAPE ARANDU


Se presentan los parámetros de la distribución de edad de los pasajeros. Tabla 47. Parámetros de la distribución de edad

Simulación de muestreob Intervalo de confianza a 95%

Estadístico

Sesgo

Error estándar

Inferior

Superior

Media

38,89

-0,04

1,31

36,34

41,44

Mediana

37,50

-0,34

2,28

33,00

41,50

Parámetros

Moda

19

Aunque la edad no correlaciona significativamente con el tipo de vehículo utilizado pero, a pesar de ello, se muestran perfiles similares de transporte en tres grupos: 18 años a 25 años, 36 años a 45 años y 55 años y más. Son perfiles similares pero distintos a los anteriores los de los grupos de 36 años a 45 años y de 46 años a 55 años. La figura 9 permite visualizar las similitudes de perfiles comentadas. Figura 9. Medio de transporte habitual por grupos de edad, en años

a

Desviación estándar

14,502

-0,080

0,749

12,928

15,846

Asimetría

0,422

-0,003

0,148

0,138

0,729

Curtosis

-0,726

0,003

0,228

-1,114

-0,210

Mínimo

17

Máximo

73

24,19 21,77

20,97 18,55

Existen múltiples modos. Se muestra el valor menor A menos que se indique lo contrario, los resultados de la simulación de muestreo se basan en 1000 muestras de simulación de muestreo a

14,52

De 18 a 25 años

De 26 a 35 años

De 36 a 45 años

De 46 a 55 años

De 55 y más años

b

Se visualizan grupos de edad de las personas que se desplazan en el medio urbano en sus propios medios de transporte o en medios de transporte público. Figura 8. Distribución porcentual de los pasajeros, por grupos de edad 53,3%

51,9%

53,8% 47,8%

29,6%

44,4% 33,3% 22,2%

18,5% 13,3%

De 18 a 25 años

Se muestra la presentación personal de los conductores de medios públicos de transporte de pasajeros calificada por estos últimos. Esta calificación solo incluye a conductores de taxis y buses, y no guarda asociación que sea estadísticamente significativa con ninguna otra variable de la investigación sea cuantitativa o cualitativa, lo que lleva a un análisis descriptivo.

39,1%

34,6%

33,3%

b.2) Presentación personal de los conductores

De 26 a 35 años

11,5%

13,0%

De 36 a 45 años

De 46 a 55 años

De 55 y más años

Grupos de edad, en años Vehículo propio

Taxi

Colectivo

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www.ancb-sc.org TESAPE ARANDU

019


Tabla 48. Presentación personal de los conductores

Presentación personal del conductor

a

Simulación de muestreo para Porcentajea Frecuencia

Porcentaje

Sesgo

Error estándar

Buena

11

14,67

-0,11

Regular-nada notable

30

40,00

-0,22

Mala–Desaseados

19

25,33

Pésima

15

20,00

Total

75

100,00

Intervalo de confianza a 95% Inferior

Superior

4,02

6,67

22,67

5,66

29,33

52,00

0,25

5,11

16,00

36,00

0,07

4,74

10,67

29,33

0,00

0,00

100,00

100,00

A menos que se indique lo contrario, los resultados de la simulación de muestreo se basan en 1000 muestras de simulación de muestreo

Figura 10. Presentación personal de los conductores

Figura 11. Porcentaje de veces que la presentación del conductor de medios de transporte público fue mala o pésima

40,00 33,33% 15,79% 21,05% 6,67% 25,33

15,79% 20,00

14,67

6,67%

6,67%

1 vez

2 veces

Regular

Mala

26,67% 15,79%

10,53% 5,26% 3 veces

4 veces

5 veces Mala

Buena

20,00% 15,79%

6 veces

7 veces

8 veces

9 veces 10 veces

Pésima

Pésima

b.3) Estado general de los medios de transporte público

Se visualiza la calificación de la presentación personal. El 55% de los conductores tienen calificación buena de su presentación personal, o al menos, esta no llama la atención. El 45% registran mala o pésima calificación (figura 11). Esta representa gráficamente el porcentaje de veces que el pasajero observó una mala o pésima presentación del conductor antes de calificarlo en dicha categoría. La calificación de mala presentación personal (desaseado o mal vestido) se dio a partir de observar tres veces esta condición en el conductor. Los pasajeros califican como pésima la presentación personal del conductor con un valor porcentual importante (20% o mayor), solo después de haber observado de 7 veces a 10 veces esta condición del conductor en 10 viajes realizados. Es por tanto una calificación consistente.

020

TESAPE ARANDU

El estado general de los medios de transporte público, muestra la calificación que de ellos hacen los pasajeros que los ocupan. Algo más de la tercera parte del parque automotor de vehículos de transporte público, en opinión de los pasajeros de los mismos, está en mal estado. Están bien conservado pero se nota el uso (no son nuevos) (57%) y está en buen estado el 7% (tabla 49). Se visualizan los porcentajes citados (figura 12). Se aclara como el pasajero llegó a la calificación que concede a los medios de transporte público que utiliza (figura 13).


Tabla 49. Estado general de los medios de transporte público

Simulación de muestreo para Porcentajea Estado general de los medios de transporte

a

Frecuencia

Porcentaje

Sesgo

Error estándar

Intervalo de confianza a 95% Inferior

Superior

Buen estado

5

6,67

0,08

2,93

1,33

13,33

Bien conservado

43

57,33

-0,03

5,62

46,67

69,33

Destartalado

27

36,00

-0,05

5,36

25,33

46,67

Total

75

100,00

0,00

0,00

100,00

100,00

A menos que se indique lo contrario, los resultados de la simulación de muestreo se basan en 1000 muestras de simulación de muestreo.

Figura 12. Distribución porcentual del estado general de los medios de transporte público

Figura 13. Porcentaje de veces que se califica como destartalado a los medios de transporte público utilizados

57,33

22,22% 18,52% 14,81%

36,00

14,81% 11,11% 7,41%

7,41% 3,70% 6,67 3 veces Buen estado

Bien conservado

4 veces

5 veces

6 veces

7 veces

8 veces

9 veces

10 veces

Destartalado

La calificación de destartalado se asigna a los medios sólo si en tres o más de cada 10 viajes el vehículo utilizado es destartalado. Se presenta cuantos viajes de cada 10 viajes le tocó un vehículo público en tan lamentables condiciones (figura 13).

b.4) Limpieza de los medios de transporte público Se presenta la calificación de la limpieza de medios, que hacen los pasajeros que los ocupan. Esta variable, no presenta asociación estadística significativa con ninguna de las variables cuantitativas ni cualitativas de la encuesta, por lo que se procede a su análisis descriptivo. Se muestra que la limpieza de parte de los vehículos de transporte público es deficiente o pésima, con independencia de si son taxis o buses (tabla 50).

Tabla 50. Limpieza de los medios de transporte público

Simulación de muestreo para Porcentajea Limpieza de medios de transporte público

a

Frecuencia

Porcentaje

Sesgo

Error estándar

Intervalo de confianza a 95% Inferior

Superior

Buena

4

5,33

-0,06

2,47

1,33

10,67

Más o menos

39

52,00

-0,26

5,61

41,33

62,67

Deficiente

13

17,33

0,06

4,41

9,33

26,67

Pésima

19

25,33

0,26

4,79

16,00

34,67

Total

75

100,00

0,00

0,00

100,00

100,00

A menos que se indique lo contrario, los resultados de la simulación de muestreo se basan en 1000 muestras de simulación de muestreo

TESAPE ARANDU

021


Se muestra visualmente la situación de limpieza de medios de transporte público y se destaca que han sido calificados como de pésima limpieza el 25% de ellos (figura 14).

Figura 15. Porcentaje de veces que se califica como pésima la limpieza de los medios de transporte público utilizados 36,84%

Visualiza porcentualmente la calificación pésima, representando la cantidad de viajes de cada 10 viajes, que hizo que se diera esta calificación a la limpieza del medio de transporte (figura 15). Sólo después de cinco viajes en vehículos de pésima limpieza, los pasajeros dieron esta calificación al mismo, y, algunos pasajeros, a pesar de viajar 10 veces de cada 10 veces en vehículos de pésima limpieza, sólo el 37% de estos pasajeros los calificó como pésimos en limpieza.

21,05%

21,05%

8 veces

9 veces

10,53% 5,26%

5 veces

5,26%

6 veces

7 veces

10 veces

Las cifras comentadas indican indulgencia o tal vez resignación de los pasajeros ante la falta de limpieza de los medios de transporte público. Figura 14. Distribución porcentual de la limpieza de medios de transporte públicos

52,00

25,33

b.5) Trato personal de los conductores hacia sus pasajeros

17,53 5,33

Buena

Más o menos

Deficiente

Se informa que 47% de los conductores de medios de transporte público no dan trato amable a sus pasajeros y el 8% de ellos es francamente grosero.

Pésima

Tabla 51. Calificación del trato personal de los conductores de transporte publico

Simulación de muestreo para Porcentajea Calificación

a

022

Intervalo de confianza a 95%

Frecuencia

Porcentaje

Sesgo

Error estándar

Inferior

Superior

Amable

7

9,3

0,0

3,4

4,0

17,3

No se distingue

33

44,0

0,1

5,7

32,0

54,7

Poco Amable

29

38,7

0,0

5,5

28,0

50,6

Malo-Grosero

6

8,0

-0,1

3,1

2,7

14,7

Total

75

100,0

0,0

0,0

100,0

100,0

A menos que se indique lo contrario, los resultados de la simulación de muestreo se basan en 1000 muestras de simulación de muestreo

TESAPE ARANDU


Se grafica la calificación de trato personal (figura 16). Figura 16. Calificación del trato personal de la mayoría de conductores

La situación es parecida entre jubilados y otros económicamente inactivos, solo que la relación es dos que toman bus (67%) por uno que usa vehículo propio (33%). Tabla 52. Medios de transporte habitual, de los económicamente inactivos

44,0% 38,7%

Ocupación

9,3%

8,0%

Amable

No se distingue

Poco amable

Malo, grosero

Los pasajeros, en la primera vez de cada 10 viajes que el conductor se porta con poca amabilidad, es suficiente para que lo califique de poco amable pero, es necesario que el conductor se porte grosero siete o más veces de cada diez viajes para que lo califique de grosero. Esta conducta reacia a calificar tan mal a los conductores explica en parte porqué sólo el 8% de los conductores reciben esta calificación de sus clientes.

Vehículo que usa para desplazarse habitualmente Vehículo propio

Taxi

Bus

Margen activo

Estudiante

0,316

0,211

0,474

1,000

Ama de casa

0,250

0,000

0,750

1,000

Jubilado – Inactivo

0,333

0,000

0,667

1,000

Total

0,297

0,108

0,595

Se visualizan datos, destacando la similitud del perfil de las amas de casa con el perfil de los otros económicamente inactivos. Figura 18. Medio de transporte habitual, por ocupación de los económicamente inactivos

Solo Estudiante Solo Ama de casa Jubilado - Económicamente inactivo

Figura 17. Porcentaje de veces que el trato del conductor de medios de transporte público fue poco amable o grosero con el pasajero

33,3% 31,6%

50,00% 33,33% 13,79% 3,45% 1 vez

20,69%

6,90%

2 veces

3 veces

4 veces

17,24% 3,45%

3,45%

5 veces

6 veces

Poco amable

16,67% 20,69%

Vehículo propio 3,45%

7 veces

8 veces

25,0%

75,0%

66,7% 21,1%

47,4%

0,0% Taxi

Colectivo

6,90%

9 veces 10 veces

Grosero

b.6) Medios de transporte habitual, de los económicamente inactivos Las variables: medio de transporte habitual y ocupación de los económicamente inactivos, no presentan valores del indicador de asociación que aporte evidencia que dicha asociación es estadísticamente significativa. No obstante, el análisis descriptivo de sus perfiles porcentuales, a pesar de la falta de significación, presenta algunas relaciones que llaman la atención y merecen un comentario.

b.7) Distancia recorrida diariamente La distribución poblacional de esta variable continua fue analizada previamente en cuanto a su normalidad y en cuanto a valores de sus parámetros (tablas 43 y 44). Por otra parte, esta variable resulto ser independiente de otras variables de la investigación lo que lleva al análisis descriptivo con base al perfil de distancia recorridas (figura 19). Se muestra que el 53% de los viajes recorren una distancia que va desde los 8 km/día hasta los 28 km/día.

Entre los económicamente inactivos, sólo los estudiantes toman taxi, lo que sugiere una razón de costo. También que, entre las amas de casa, aproximadamente, tres de cada cuatro usan el bus (75%) y solo una (25%) el vehículo propio en sus desplazamientos.

TESAPE ARANDU

023


Figura 19. Distancia diaria recorrida en los medios de transporte

Figura 20. Cualidades que aprecia de los medios de transporte

42,1%

25,

25,8%

8%

,5%

Aprecia

Aprecia

17

,7%

13,4%

14,8%

15,5% 15,0% 10,8%

7,1%

Seguridad

De 40 a 80 Km/Día

Puntualidad (horarios)

De 28 a 40 Km/Día

Rapidez

De 18 a 28 Km/Día

Disponibilidad

De 8 a 18 Km/Día

Costo accesible

7,4%

De 2 a 8 Km/Día

13,2%

13,0%

10,1%

10,3%

9,9%

6,3%

5,5%

4,7%

Limpieza

1%

Trato respetuoso

12,

Comodidad

18

b.8) Cualidades apreciadas, de los medios de transporte Se revelan las cualidades que los usuarios aprecian de los medios de transporte urbano. Tabla 53. Cualidades apreciadas de los medios de transporte, por medio utilizado

Cualidades

Taxis

Bus

Comodidad

13,0%

6,3%

b.9) Categoría ocupacional de los económicamente activos Las categorías ocupacionales de las personas económicamente activas en la muestra son estadísticamente independientes de cualquiera de las otras variables de la investigación, con un nivel de significación del 5%. Tabla 54. Categoría ocupacional de las personas económicamente activas

Costo accesible

13,4%

42,1%

Disponibilidad

14,8%

15,5%

Categoría ocupacional

Porcentaje

Limpieza

10,1%

4,7%

Obrero - Empleado

44,8%

Puntualidad (horarios)

9,9%

7,4%

Patrón - Empleador

19,5%

Rapidez

15,0%

10,8%

Otro Activo

35,6%

Seguridad

10,3%

7,1%

Total

100,0%

Trato respetuoso

13,2%

5,5%

Otra no especificada

0,2%

0,5%

Total

99,9%

99,9%

Fuente: Encuesta de transporte urbano, en la ciudad de Santa Cruz, Bolivia UPSA, octubre del 2017. Muestra de 124 casos, realizada por los estudiantes de MT228

Se entiende por aprecio, lo que los usuarios perciben a su favor de los medios que usan. Así, apreciar la comodidad significa considerar cómodos lo medios usados, o apreciar la limpieza significa considerar limpios a los medios usados.

Se realiza la representación gráfica (figura 21). Figura 21. Categorías ocupacionales de los económicamente activos

44,8%

35,6%

El aprecio por las cualidades de los taxis es bastante uniforme, sobresaliendo de las demás cualidades su rapidez y disponibilidad.

19,5%

De los buses, lo más apreciado y con notable diferencia a otras cualidades es su bajo costo, y la cualidad con menor nivel de aprecio es su limpieza. Se muestran las cualidades apreciadas por los usuarios de ambos medios de transporte urbano público.

024

TESAPE ARANDU

Obrero - Empleado

Patrón - Empleador

Otro Activo


b.10) Uso del cinturón de seguridad por parte de los pasajeros de taxi

Figura 22. Impedimento para usar el cinturón de seguridad en los taxis

47,37%

Se presenta, en porcentajes, el hábito de usar el cinturón de seguridad por parte de los pasajeros de taxi. 31,58%

Tabla 55. Hábito de uso del cinturón de seguridad en los taxis

Respuestas válidas

Porcentaje

Nunca

Uso habitual

6

31,6%

A veces, si está en buen estado

5

26,3%

Siempre, si está en buen estado

6

31,6%

Ni sabe si tiene / No responde

2

10,5%

Total respuestas

19

100,0%

Fuente: Encuesta de transporte urbano, en la ciudad de Santa Cruz, Bolivia UPSA, octubre del 2017. Muestra de 124 casos, realizada por los estudiantes de MT228

La representación de los que usan taxi para desplazarse en el medio urbano es exigua y las respuestas de interés apenas satisfacen el requisito estadístico de una frecuencia mínima de cinco casos por categoría. Con estas prevenciones, sólo el 32% de los pasajeros de taxi, declaran usar siempre el cinturón de seguridad y condicionado a que esté se encuentre en buen estado de uso.

21,05%

No intenta usarlo

6. CARACTERÍSTICAS DE LA MUESTRA Se presenta las características de los encuestados en la muestra (figuras 23 a 26), y no requieren mayores explicaciones. Figura 23. Ocupación del encuestado (casos)

19

Solo Estudiante 12

Solo Ama de casa Jubilado - Económicamente inactivo

6

Obrero o empleado

39

Patrón o empleador

Impedimento

Respuestas válidas

Porcentaje

No intenta usarlo

6

31,6%

Está desgastado y se tranca / No funciona

4

21,0%

El vehículo no tiene cinturón

9

47,4%

Total respuestas

19

100,0%

El vehículo no tiene cinturón

El 32% de los pasajeros de taxi usan el cinturón de seguridad si está en buen estado. El 68% intenta usar el cinturón de seguridad. Por consiguiente intenta y puede usarlo el 32% de los 68% que intentan, es decir, el 22% de los pasajeros de taxi intenta y puede usar el cinturón de seguridad del taxi.

El impedimento declarado cuando no lo usan, en versión de los pasajeros, es atribuido en un 68 % a fallas o ausencia del cinturón en el vehículo, y el 32% de las veces a la propia decisión de no hacerlo por parte del pasajero. Tabla 56. Impedimento para usar el cinturón de seguridad del taxi, cuando no lo usan

Está desgastado y se tranca/No funciona

17

Otro económicamente activo

31

Figura 24. Categorías de edad del encuestado (casos)

27

30 26

Fuente: Encuesta de transporte urbano, en la ciudad de Santa Cruz, Bolivia UPSA, octubre del 2017. Muestra de 124 casos, realizada por los estudiantes de MT228

23 18

Se ilustran impedimentos para usar el cinturón de seguridad del taxi, cuando los pasajeros no lo usan. De 18 a 25 años

De 26 a 35 años

De 36 a 45 años

De 46 a 55 años

De 55 y más años

TESAPE ARANDU

025


Figura 25. Sexo de los encuestados (casos) Hombre

59

Mujer

La distancia recorrida al día es la misma con una mediana de 20 km y un intervalo del 95% de confianza con límite inferior de 16 km y límite superior de 23,50 km para cada uno de los grupos de personas: a) b) c) d) e)

65

Vehículo propio, taxi o bus. Solteros viudos o divorciados y casados o convivientes. Hombres y mujeres. Pasajeros por grupos de edad. Personas con diferente opinión sobre el efecto del gasto en la economía familiar.

El 53% de los viajes, cualquiera sea el medio utilizado, recorren una distancia que va desde los 8 km/día hasta los 28 km/día.

Figura 26. Estado Civil de los encuestados (casos)

Casado o onviviente Soltero. Viudo-divorciado

50

50

7. CONCLUSIONES Las distribuciones poblacionales de las variables estudiadas son, en amplia mayoría, no normales, y más bien asimétricas y platicúrticas lo que lleva a utilizar la mediana como parámetro de posición indicado más que el promedio, y por la misma razón, a hacer uso de técnicas de análisis no paramétricas. El gasto familiar por semana más elevado es en taxi con una mediana de 100 Bs. Le siguen los viajes en vehículo propio (50 Bs) y en bus (40 Bs) pero, la diferencia de estos dos últimos medios no es real sino un efecto de la aleatoriedad de la muestra. Para los siguientes grupos, el gasto semanal en transporte es el mismo, con una mediana de 50 Bs que podría ser 45 Bs/semana hasta 60 Bs/semana con una probabilidad del 95%. a) b) c) d)

Solteros viudos o divorciados y casados o convivientes. Hombres y mujeres. Pasajeros por grupos de edad. Personas con diferente opinión sobre el efecto del gasto en la economía familiar. e) Recorridos de distinta longitud.

026

TESAPE ARANDU

Entre las persona económicamente inactivas sólo los estudiantes toman taxi, lo que sugiere una razón de costo. Entre las amas de casa, aproximadamente tres de cada cuatro usan el bus (75%) y solo una de cuatro (25%) usa el vehículo propio en sus desplazamientos. El perfil de uso de vehículos de transporte público por parte de los jubilados y otros económicamente inactivos es similar al de las amas de casa, pero algo más atenuado, pues la relación es dos que toman bus (67%) por uno que usa vehículo propio (33%). El aprecio por las cualidades de los taxis es bastante uniforme, sobresaliendo sobre las demás cualidades, rapidez y disponibilidad (15%) para cada cualidad. De los buses, lo apreciado y con notable diferencia a otras cualidades, es su bajo costo (42%), y la cualidad con menor nivel de aprecio es su limpieza (5%). La presentación personal de los conductores de taxis o buses es mala o pésima para el 45% de ellos. La calificación de mala presentación personal (desaseado o mal vestido) del conductor se dio a partir de observar esta condición en 3 o más de cada 10 viajes. La calificación de pésima presentación (20% de los conductores la merecieron) se proporcionó sólo después de haber observado de 7 veces a 10 veces esta condición del conductor en 10 viajes realizados. Es por tanto una calificación consistente. Algo más de la tercera parte del parque automotor de vehículos de transporte público, está en mal estado (destartalado). Están bien conservados pero se nota el uso (no son nuevos) en el 57% de los mismos y solo el 7% está en buen estado en opinión de los pasajeros. La calificación de destartalado se asigna a los medios de transporte sólo si en tres o más de cada 10 viajes el vehículo utilizado era destartalado. Fueron calificados como de pésima limpieza el 25% de los taxis y buses de la muestra. Sólo a partir de cinco viajes o más en vehículos de pésima limpieza, los pasajeros dieron esta calificación al mismo. De los pasajeros que viajaron en vehículos de pésima limpieza, 10 veces de cada 10 veces, sólo el 37% de ellos los calificó como pésimos en limpieza. Esta benevolencia al calificar la limpieza de los medios de transporte indica tolerancia o tal vez resignación de los pasajeros ante la falta de limpieza de los medios de transporte público.


Cualquiera sea el tipo de vehículo, el 47% de los conductores de medios de transporte público no dan trato amable a sus pasajeros y el 8% de ellos es francamente grosero. A partir de la primera vez de cada 10 viajes que el conductor se porte con poca amabilidad ya es suficiente para que el pasajero lo califique de poco amable pero, es necesario que el conductor se porte grosero siete o más veces de cada diez viajes para que lo califique de grosero. Esta conducta reacia a calificar tan mal a los conductores explica en parte porque sólo el 8% de los conductores reciben esta calificación de sus clientes. Considerando el tipo de vehículo utilizado y el trato que dispensa el conductor a sus pasajeros se tiene que: a) El 47% de los conductores de taxi, no se distingue por su comportamiento, el 26% son amables, el 21% son poco amables y el 5% son groseros con sus pasajeros. b) El 43% de los conductores de buses, no se distingue por su comportamiento, el 45% son poco amables, el 9% son groseros o de mal comportamiento y sólo el 4% son amables con sus pasajeros. El análisis de correspondencias simples, es una técnica estadística para describir la asociación entre dos variables cualitativas y mostrarlas en un gráfico llamado gráfico de correspondencias. Las asociaciones, estadísticamente significativas, entre el gasto y el vehículo utilizado para transportarse se visualizan (figura 3) de este informe. a) Viajar en taxi se asocia a los gastos superiores en promedio a 102 Bs/semana. b) Desplazarse en vehículo propio se asocia a dos categorías de gasto promedio. La de mayor valor de asociación, tiene un gasto entre 56 Bs/semana y 78 Bs/semana, y la de menor asociación con un gasto promedio de 79 Bs/semana a 102 Bs/semana. c) Viajar en bus, tiene una fuerte asociación con un valor del gasto promedio en transporte entre 10 Bs/semana y 33 Bs/ semana. Se muestra correspondencias (asociaciones) estadísticamente significativas entre: a) Viajar en vehículo propio y la categoría ocupacional patrón o empleador. b) Viajar en bus con la categoría obreros o empleados y con la categoría otros económicamente activos. c) Viajar en taxi, no está claramente definido en su asociación a una categoría ocupacional. Se encuentran correspondencias estadísticamente significativas entre: a) Los estudiantes con los gastos altos en transporte. b) Los jubilados y otros económicamente inactivos con los gastos bajos en transporte c) Las amas de casa por su parte constituyen un grupo fuertemente asociado a un gasto medio-bajo.

Otras correspondencias estadísticamente significativas son: a) Vehículo utilizado, según sexo del pasajero: a.1) De los pasajeros que se desplazan en vehículo propio, el 71% son hombres. a.2) De los pasajeros que se desplazan en buses, el 62% son mujeres. a.3) De los pasajeros que se desplazan en taxi el 53% son mujeres. b) Vehículo utilizado, según estado civil del pasajero: b.1) De los pasajeros que se desplazan en vehículo propio, el 67% son casados o convivientes y el 33% son solteros viudos o divorciados. b.2) De los pasajeros que se desplazan en taxi, 53% son casados o convivientes y 47% son solteros viudos o divorciados. b.3) De los pasajeros que se desplazan en buses, 34% son casados o convivientes y 66% son solteros viudos o divorciados. c) Vehículo utilizado, según trato que dispensa el conductor a sus pasajeros: c.1) De los conductores de taxi, el 47% no se distingue por su comportamiento, el 26% son amables, el 21% son poco amables y el 5% son groseros con sus pasajeros. c.2) De los conductores de buses, el 43% no se distingue su comportamiento, el 45% son poco amables, el 9%, son groseros y de mal comportamiento y sólo el 4% son amables con sus pasajeros. d) Las medianas del gasto familiar, a la semana, en transporte urbano, para cada tipo de vehículo se estiman en: d.1) 100 Bs, pudiendo estar entre 73 Bs y 100 Bs, con una confianza del 95%, si el desplazamiento es en taxi. d.2) 50 Bs, pudiendo estar entre 48 Bs y 70 Bs, con una confianza del 95%, si el desplazamiento es en vehículo propio. d.3) 40 Bs, pudiendo estar entre 35 Bs y 50 Bs, con una confianza del 95%, si el desplazamiento es en buses. De estas medianas de gasto, las únicas con evidencia estadística significativa de ser reales son las diferencias entre el gasto en taxi y el gasto en cualquiera de los otros medios. Las medianas de las distancias, recorridas diariamente, en transporte urbano, por grupos de edad de los pasajeros, con evidencia estadística de ser realmente diferentes entre, al menos un par de grupos son: a) La mediana de los pasajeros de 36 años a 45 años, es de 25,5 kilómetros. Puede ser desde 22 kilómetros hasta 35 kilómetros con una confianza de un 95%. Es la mayor distancia de los grupos de edad. b) La mediana de los pasajeros de 26 años a 35 años, es de 17 kilómetros. Puede ser desde 13 kilómetros hasta 20 kilómetros con una confianza del 95%, y es menor que la mediana de los pasajeros de 36 años a 45 años. TESAPE ARANDU

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c) La mediana de los pasajeros de 46 años a 55 años, es de 15 kilómetros. Puede ser desde 10 kilómetros hasta 22 kilómetros con una confianza del 95%, y es menor que la mediana de los pasajeros de 36 años a 45 años. No hay evidencia estadística de diferencias entre las medianas de distancia recorrida de otros pares de medianas por grupos de edad. El 32% de los pasajeros de taxi, usan siempre el cinturón de seguridad y esto a condición que esté en buen uso. Cuando los pasajeros de taxi no usan el cinturón de seguridad, el impedimento declarado es atribuido a fallas o ausencia de cinturón en el vehículo el 68% de las veces y el 32% de las veces a la decisión de no hacerlo por parte del pasajero.

REFERENCIAS Abascal Elena, Granda Ildefonso (1989), Métodos Multivariantes para la Investigación Comercial, Arial Economía, España. Azocar, Gabriela, Clase Análisis de Correspondencias / Estadística, Chile. Recuperado de: http://www.academia. edu/9427762/Clase_An%C3%A1li sis_de_Correspondencias_ Estad%C3%ADstica López-Roldán, Pedro y Fachelli, Sandra, Metodología De La Investigación Social Cuantitativa, Universitat Autónoma de Barcelona, Creative Commons. Recuperado de: http://ddd. uab.cat/record /129382 Morillas, Antonio, Análisis de la Varianza (un factor). Recuperado de: http://webpersonal.uma.es/~MORILLAS/ANOVA.pdf Mateos Aparicio, Gregoria y Martín, Miguel (2002), Análisis de la Varianza en la Investigación Comercial, Prentice Hall, España. Pérez López, Cesar (2003), Estadística, Problemas resueltos y aplicaciones, Pearson, España. Roth Unzueta, Erick (2012), Análisis Multivariado en la Investigación Psicológica, Publicaciones UCB, Bolivia. Alberto López Moreno Docente UPSA

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ANEXO

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8vo. Taller de Proyectos de Investigación y 3er. Taller de Proyectos de Investigación Tuvo lugar en la Aula Magna de la Universidad Privada de Santa Cruz de la Sierra - UPSA, el 22 de mayo del año en curso, los talleres de presentación de proyecto de investigación desarrollados en el marco de los programas UPSA - ANCB-SC (8va. versión) y

programas UPSA (3ra. versión), evento en que fueron presentados 10 proyectos de investigación desarrollados en la gestión 2017 2018.

8vo. Taller de Proyectos de Investigación (Programa UPSA - ANCB-SC)

3er. Taller de Proyectos de Investigación (Programa UPSA)

Textil Guaraní Fase I Haydee Villalta Rojas

Análisis y Evaluación de la implementación del modelo económico plural y el objetivo de vivir bien en Bolivia Ana Marietta Colanzi Forfori

Evaluación del impacto del Seguro de Discapacidad sobre la calidad de vida y la economía de familias cruceñas con familiares afectados por esquizofrenia Guillermo Carlos Rivera Arroyo Bajo presión: ¿Cómo los monos Ururos toleran el incremento del ruido Androgénico y la Urbanización? Lucero Mercedes Hernani Lineros Evaluación Ecológica y Poblacional del Pinchaflor Boliviano (Diglosa carbonaria) endémica en Santa Cruz Anahi Cosky Paca Condori El uso de Tecnologías de la Información y de la Prevención de la violencia en Mujeres Adolescentes del Plan 3.000 Karem Esther Infantas Soto

Estado de la actividad artesanal con arcilla de Cotoca Ingrid Steinbach Méndez Aplicabilidad en Bolivia del asfalto modificado químicamente con Ácido Polifosfórico Ronald Mauricio Bascopé Plataforma Internet de las cosas (IOT) de factores ambientales Fernando Chávez Gomes da Silva Laboratorio para el monitoreo de la energía fotovoltaica Javier Alanoca Gutiérrez

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031


Programa UPSA - Universidad de Cádiz, España En el marco del convenio establecido entre la Universidad Privada de Santa Cruz de la Sierra - UPSA y la Universidad de Cádiz - UCA, de España, se desarrollaron dos cursos de capacitación en: Reutilización de aguas resuduales en la agricultura A cargo del Dr. Enrique Nebot Sanz, coordinador del Máster en Gestión Integral del Agua, de la Facultad de Ciencias del Mar y Ambientales - UCA, que tuvo lugar en la UPSA los días 15 al 17 de febrero del 2018, cubriendo los temas:

• Balance hídrico • • • • • • •

Concepto de reutilización Aplicaciones de las aguas residuales regeneradas Estado de la reutilización en el mundo: el caso de España El agua en la agricultura. Aspectos generales Aspectos a considerar en la reutilización de aguas residuales regeneradas en el riego Ejemplos prácticos Conclusiones

Participantes del curso "Reutilización de aguas residuales en la agricultura".

Nexo. Agua-Energía-Agricultura A cargo del Ing. José Girón Montes, Máster en Gestión Integral del Agua (UCA), que tuvo lugar en la UPSA del 13 al 15 de junio del 2018, cubriendo los temas: • • • • • • • • • • •

El agua como residuo humano El agua en producción de energía El agua en la alimentación La energía El impacto de las energías en el medio La energía en la alimentación La energía en el ciclo del agua La alimentación para el ser humano El impacto de la alimentación en el medio La influencia de la alimentación en el agua La influencia de la alimentación en la energía Ing. Gastón Mejía, Ing. José Girón y Dr. Javier Alanoca

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032

TESAPE ARANDU

Academia Nacional de Ciencias de Bolivia Departamental Santa Cruz


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