Guia No.3 Calidad.docx

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Distrito Capital

CENTRO DE GESTION DE MERCADOS, LOGISTICA YTECNOLOGIAS DE LA INFORMACION

GUA DE APRENDIZAJE PARA EL PROGRAMA DEFORMACIN ANLISIS Y DESARROLLO DE SISTEMAS

DE INFORMACINGUIA 3

Versin: 105 de marzo de

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1. IDENTIFICACIN CURRICULAR

PROGRAMA DE FORMACION: Anlisis Y Desarrollo De Sistemas De Informacin

COMPETENCIA:Aplicar buenas prcticas de calidad en el proceso de desarrollodesoftware,deacuerdoconelreferenteadoptado enlaempresa

Actividad de Aprendizaje: Identificar Mtricas de Calidad

2. RESULTADOS DE APRENDIZAJE

Identificar los puntos crticos de control en los procesos de desarrollo de

software, para establecer las acciones a seguir, garantizando el

cumplimiento de los estndares de calidad, siguiendo los lineamientos

establecidos por la organizacin.

3. DESARROLLO

TEMA: Estadstica aplicada a la interpretacin de datos recolectados

La Estadstica Descriptiva (2)

(Organizacin de la Informacin)

ORGANIZACIN DE LA INFORMACIN.

VARIABLE

Las Variables son factores que bajo estudio pueden tomar diferentes valores oresultados. Toda clase de variaciones que en sus atributos presente un fenmeno.La funcin que cumplen las variables de estudio en una investigacin consiste enestablecer una forma para clasificar la informacin (intervalos, puntos) con el fin detener una idea de las mediciones que se efectuaron.


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Despus de analizar la variable de estudio, se procede a identificar una serieestadstica en cuanto a tiempo, espacio y dems atributos.

Las variables pueden clasificarse en tipos como los siguientes:

Variable Continua: Aquella cuyo intervalo est definido por un intervalo. Ejemplos:ingresos entre $3000 y $5000, tiempo empleado por un trabajador para efectuar unaoperacin.

Variable Discreta: Aquella cuyo recorrido est definido por un conjunto de nmerosnaturales. Ejemplos: el nmero de artculos defectuosos producidos por unamquina y el nmero de miembros que componen una familia.

SERIE ESTADSTICA

Sucesin de datos estadsticos referentes a un fenmeno observado a travs deltiempo y del espacio. Se pueden considerar los siguientes tipos de series:

Serie Cronolgica:

Es aquella donde se analiza un fenmeno a travs del tiempo en un espaciodeterminado. Ejemplo: exportaciones de caf colombiano en sacos de 60 kilos por elpuerto de Barranquilla en el periodo 2009-2013

Serie Espacial:

Aquella donde se estudia un fenmeno a travs del espacio en un tiempo

determinado. Ejemplo: ventas de fertilizantes realizadas por la Federacin deCafeteros (toneladas mtricas) en la zona cafetera colombiana durante el ao de2009.

Serie Cualitativa:


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Es aquella serie estadstica donde se estudia un atributo o caracterstica de lapoblacin investigada, independiente del tiempo y del espacio. Ejemplo: posicinocupacional de un sector en Bogot en el 2000

Serie Cuantitativa:

Es la serie donde se cuantifica (mide) un atributo o caracterstica de la poblacin enestudio, independiente del tiempo y del espacio. Ejemplo: niveles de ingreso mensualde una serie de trabajadores, en la fbrica X de Bogot en 1982

La estadstica trabaja bsicamente con series de tipo cuantitativo, es decir, todo loque sea medible.

TABULACIN DE LA INFORMACIN

Una vez analizado el tipo de serie estadstica que corresponde a una investigacin, sepasa a la etapa de tabulacin (clasificacin) de la informacin, la cual consiste enpresentar de manera resumida un grupo de elementos obtenidos para unacaracterstica cuantitativa determinada.

Problema:

La empresa SOFTNEW recopil la informacin resultante de 60 desarrolladores paraestudiar el tiempo invertido en el desarrollo individual de un mismo aplicativo comoprueba.Los resultados en horas fueron:

40 22 28 19 24 28 11 20

31 34 39 29 28 22 20 1015 29 14 21 18 30 29 34

16 29 21 16 20 34 18 24

35 28 33 17 26 24 33 2326 28 25 22 18 10 25 19

11 17 21 23 13 29 25 2726 32 37 38


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Estos son los datos obtenidos por la empresa pero los analistas estn interesados enpresentar la informacin resumida, para esto, deciden clasificar los datos en seis (6)clases de la misma amplitud con base en su conocimiento acerca del proceso. Cadaclase es un grupo que presenta una caracterstica comn cuantificable. Paradeterminar las clases, se tiene en cuenta el criterio que el investigador tome enrelacin con la variable de estudio. La variable de estudio (en este caso representadapor la letra Y ) que se considera son las horas invertidas en el desarrollo del aplicativocomo prueba.

En cuanto al nmero de clases no hay una regla que indique el mximo o el mnimode grupos, aunque en algunas circunstancias se utiliza la formula nm 2 donde n escantidad de datos en la muestra y m el nmero de clases; generalmente depende deltipo de investigacin, para este caso (ejercicio) particular ser 6. Se expresa con elsmbolo:

m = nmero de clases.

Recorrido de una Serie:

Una vez determinado el nmero de grupos, se toma el recorrido de la serie, es decir,la distancia existente entre los dos datos originales extremos: el mayor y el menor dela serie.

10 10 11 11 13 14 15 16

16 17 17 18 18 18 19 19

20 20 20 21 21 21 22 22

22 23 23 24 24 24 25 2525 26 26 26 27 28 28 28

28 28 29 29 29 29 29 30

31 32 33 33 34 34 34 3537 38 39 40

En la tabla anterior se muestran los mismos datos originales pero ya ordenados parafacilitarnos encontrar el menor y el mayor dato de la serie.


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El recorrido se expresa como:

R = Dm dmDonde:R = Recorrido.Dm= Dato mayordm= Dato meor

En este ejercicio el dato mayor es 40 y el menor es 10. Por lo tanto el recorrido ser:

R=40-10R= 30 horasEl recorrido nos ayuda a determinar la amplitud o tamao de cada clase. En este casola amplitud ser constante:

Amplitud:A = R/m

A = 30/6 = 5 Horas.

La amplitud indica la distancia que debe tener cada grupo. Para formar los intervalosde clase, se parte del dato menor 10 y se le suma la amplitud, as:

10+5=15

As, el primer grupo estar comprendido entre 10 y 15 horas. El siguiente grupo ser:

15+5=20.

Los lmites de clase son aqu 15 y 20 Horas.


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La clasificacin de los elementos se har desde el lmite inferior hasta el nmeroinmediatamente anterior al lmite superior.

Los intervalos de clase, o sea el tamao de los grupos, se establece as:

Yj-1Yj Distancia de dos puntos.

Donde:

Yj-1 = Lmite inferior de la clase.Yj = Lmite superior de la clase.

j = Variacin de los grupos desde 1,2, hasta m.

El proceso de clasificacin de los desarrolladores se basa en lo siguiente: undesarrollador con 30 horas fue clasificado en el grupo cinco y otro con 24 horas, en elgrupo nmero tres.

Marca de Clase:

En cada intervalo se necesita un valor que represente todos los componentesclasificados en un grupo; para determinarlo, se busca el promedio de los lmites deuna clase. Ese valor se denomina marca de clase.

MARCAS DE CLASE

Nmero de TOTAL Marca


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Datos en cadaClase

deClase

jY'j-

1--

Y'j nj Yj

1 10 --

15 ////// 6 12,5

2 15 --

20 ////////// 10 17,5

3 20 --

25 ////////////// 14 22,5

4 25 --

30 ///////////////// 17 27,5

5 30 --

35 //////// 8 32,5

6 35 --

40 ///// 5 37,5

TOTAL 60

En el ejercicio que se viene trabajando, la marca de clase para el grupo uno se obtiene

de la siguiente manera:

Y1 = 10 + 15 / 2 = 12,5 Horas

Este valor nos indica que las horas promedio de los componentes del grupo uno sonde 12,5 horas.

Como la variable de estudio es Y, la marca de clase se anota como Yj donde j es uno delos grupos m grupos.


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Frecuencia:

Es el nmero de repeticiones de un valor de la variable Y. En este caso, el valor de 28horas se repite cinco veces.

Las frecuencias pueden ser de varias clases:

Frecuencia Total ( n ) :Es toda la poblacino muestra analizada estadsticamente. En la anterior tabla

se puede observar la frecuencia total. Son 60 desarrolladores. Frecuencia Absoluta ( nj):

Es el total de elementos que pertenecen a una clase. Por ejemplo, la J, en esteestudio. La frecuencia absoluta se representa por un valor entero positivo yequivale en este caso a:n5 = 8 horas.De los datos originales, ocho estn clasificados en el grupo cinco, es decir, quetienen un tiempo de desarrollo de la aplicacin-prueba entre 30 y 35 horas.

Frecuencia Relativa ( hj= nj/ n ):

Porcentaje de la informacin que pertenece a la clase j. Se obtiene de larelacin entre la frecuencia absoluta y la frecuencia total. Es un valor quepertenece a los nmeros racionales positivos y toma valores entre cero y uno.Para este caso del estudio tenemos la siguiente frecuencia relativa:

h2 = 0,17

Este valor se obtuvo de la relacin entre:

n2 ( 10 ) y n ( 60 ) es decir 10/60= 0,17

Significa que el 17% de los desarrolladores invirtieron un tiempo entre 15 a 20horas

Frecuencia Absoluta Acumulada (Nj ):


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-2 2 15

-20 17,5 10 0,17 16 54 0,27 0,90

3 3 20-

25 22,5 14 0,23 30 44 0,50 0,73

4 4 25-

30 27,5 17 0,28 47 30 0,78 0,50

5 5 30-

35 32,5 8 0,13 55 13 0,92 0,22

6 6 35-

40 37,5 5 0,08 60 5 1,00 0,08

TOTAL 60 1,00

La tabla presenta el resumen de la clasificacin de los 60 desarrolladores analizadospor los lderes de proyecto de la empresa SOFTNEW. Esto significa que se haorganizado la informacin.

En la siguiente gua se estudiar la representacin grfica y el anlisis estadstico de lainformacin.

4. OBJETIVOS:

GENERAL: Proporcionar las herramientas estadsticas necesarias que le permitan alaprendiz de Anlisis y Desarrollo de Sistemas de Informacin ADSI prepararse

para la elaboracin y anlisis de proyecciones, pronsticos y toma de las decisionesespecficamente en reas de la Ingeniera de Software enfocndose en elaseguramiento de la Calidad (SQA ).

ESPECFICOS:El aprendiz al finalizar esta serie de guas estar en capacidad de:

Clasificar cualquier tipo de informacin estadstica en grupos de fcil manejo einterpretacin.

5. ESTRATEGIAS DE ENSEANZA


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ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE

Desarrollar los siguientes ejercicios de aplicacin:

En la empresa SOFTNEW, se investig una muestra de 56 desarrolladores, paradeterminar la cantidad de lneas de cdigo ( LOC ) realizadas en un mdulo que, comoprueba, todos codificaron exitosamente en el mismo lapso de tiempo.

Los resultados de LOC para cada uno de ellos fueron los siguientes:

985 1173 1331 1240 984 1055 1104 1234 932 1000

1024 1233 1176 1233 985 1079 1302 1358 1324 1343

1262 1310 944 1248 1093 1690 1229 614 918 1202

1385 1022 1067 759 1204 1203 1404 1252 956 824

1209 1490 905 827 1415 972 816 1185 1243 1105

1303 1381 1220 1157 1109 769

I.

A.Clasificar los anteriores datos originales en seis (6) clases de igual amplitud.


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B.Interpretar cada uno de los siguientes valores en la clasificacin:

1. Y4=1241,66 promedio de LOC entre 1152.5 hasta 1332 que realizaron losdesarrolladores de la clase 4

2. n5=7 Son la cantidad de desarrolladores que realizaron LOC entre 1331,33hasta 1510,67

3. h6 =0.02 = 2% Cantidad en porcentaje de desarrolladores que realizaronLOC entre 1510,67 hasta 1690

4. H4=0.86 = 86% de los desarrolladores no superan las 1331,33 LOC

5. N2=53 Desarrolladores logran superar las 972,67 LOC6. n=56 Muestra de desarrolladores que realizaron LOC7. N3=25 Desarrolladores que no superan la 1152 LOC8. H5=0.14= 14% Desarrolladores que logran superar las 1510,67 LOC

9. Y=Tiempo intervenido en el desarrollo de la prueba

C. Calcular:

1. Cuntos desarrolladores realizaron LOC inferior a 1000?

1000-973= 27.33*13/179.33 = 1.98+12 = 13.98=14

2. Qu porcentaje de desarrolladores realizaron LOC superior a 1300?

1331.33-1300=31,33*0.13/179.33=0.02+ 0.02 =0.04


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3. Cuntos desarrolladores realizaron LOC entre 950 y 1400?

972.67-950= 22.67*9/179.33= 1.131400-1331.33=68.67*7/179.33=2.68

2.68+1.13= 3.81 ->4

4. Qu porcentaje de desarrolladores realizaron LOC entre 1180 y 1390?

1331.33-1180=151.33*0.41/179.33=0.341390-1331.33=58.67*0.13/179.33=0.04

0.34 + 0.04 = 0.38

II.A. Clasifique la informacin del punto I en cuatro grupos.


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1. Desarrolle para esta clasificacin cada una de las preguntas del literal C delpunto I.

Cuntos desarrolladores realizaron LOC inferior a 1000?

1000-883= 117*19/269= 8.26+6= 14.26= 14

Qu porcentaje de desarrolladores realizaron LOC superior a 1300?

1300-1152=148*0.52/269=0.28+0.04=0.32

Cuntos desarrolladores realizaron LOC entre 950 y 1400?

950-883=67*19/269=4.71400-1152=248*29/269=26.7

4.7+26.7= 31.4 -> 31

Qu porcentaje de desarrolladores realizaron LOC entre 1180 y 1390?

1180-1152=28*0.52/269=0.051390-1152=238*0.52/269=0.46

0.05+0.46= 0.51

2. Qu conclusin podra obtener al comparar los dos resultados?

Puedo concluir que al cambiar el nmero de clases se cambiara la amplitudy por consiguiente todos los datos de la tabla de distribucin.


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6. EVIDENCIAS DE APRENDIZAJE

a) CONOCIMIENTO:Desarrollo del taller.Respuesta a preguntas sobre Estadstica.

b) DESEMPEO:Exposicin sobre temas asignados por el instructor sobre Estadstica.

7. FUENTES BIBLIOGRFICAS

Puede encontrar una gran variedad de pginas y temas relacionados conEstadstica Descriptiva, lo invito a que con los buscadores de internet realicebsquedas ms a profundidad de los temas aqu tratados.

Este documento cita adapta y utiliza ejercicios del libro: Estadstica Descriptiva,Hernn Bejarano Barrera, Editorial UNAD 1999.

8. TIEMPO ESTIMADO4 horas ( Entre trabajo autnomo y asistido )

9. INSTRUCTOR

Henry Alfonso Garzn Snchez

10. FECHA DE ENTREGA DE LA GUA

Marzo 5 de 2013.

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