Guia No.3 Calidad(Estadistica_Organizacion_Presentacion) - Copy

7/29/2019 Guia No.3 Calidad(Estadistica_Organizacion_Presentacion) - Copy

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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 CURRICULARPROGRAMA DE FORMACION: Anlisis Y Desarrollo De Sistemas De Informacin

COMPETENCIA:Aplicar buenas prcticas de calidad en el proceso dedesarrollodesoftware,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 elcumplimiento de los estndares de calidad, siguiendo los lineamientosestablecidos por la organizacin.

3. DESARROLLOTEMA: 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 unfenmeno.La funcin que cumplen las variables de estudio en una investigacin consisteen establecer una forma para clasificar la informacin (intervalos, puntos) con elfin de tener una idea de las mediciones que se efectuaron.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:


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Variable Continua: Aquella cuyo intervalo est definido por un intervalo.Ejemplos: ingresos entre $3000 y $5000, tiempo empleado por un trabajadorpara efectuar una operacin.

Variable Discreta: Aquella cuyo recorrido est definido por un conjunto denmeros naturales. Ejemplos: el nmero de artculos defectuosos producidospor una mquina y el nmero de miembros que componen una familia.

SERIE ESTADSTICA

Sucesin de datos estadsticos referentes a un fenmeno observado a travs del

tiempo 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 kilospor el puerto de Barranquilla en el periodo 2009-2013

Serie Espacial:

Aquella donde se estudia un fenmeno a travs del espacio en un tiempodeterminado. Ejemplo: ventas de fertilizantes realizadas por la Federacin deCafeteros (toneladas mtricas) en la zona cafetera colombiana durante el ao de2009.

Serie Cualitativa:

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

Serie Cuantitativa:

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

La estadstica trabaja bsicamente con series de tipo cuantitativo, esdecir, todo lo que sea medible.


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TABULACIN DE LA INFORMACINUna vez analizado el tipo de serie estadstica que corresponde a unainvestigacin, se pasa a la etapa de tabulacin (clasificacin) de lainformacin, la cual consiste en presentar de manera resumida un grupo deelementos obtenidos para una caracterstica cuantitativa determinada.

Problema:

La empresa SOFTNEW recopil la informacin resultante de 60 desarrolladorespara estudiar el tiempo invertido en el desarrollo individual de un mismo

aplicativo como prueba.Los resultados en horas fueron:

40 22 28 19 24 28 11 20

31 34 39 29 28 22 20 10

15 29 14 21 18 30 29 34

16 29 21 16 20 34 18 24

35 28 33 17 26 24 33 23

26 28 25 22 18 10 25 19

11 17 21 23 13 29 25 27

26 32 37 38

Estos son los datos obtenidos por la empresa pero los analistas estninteresados en presentar la informacin resumida, para esto, deciden clasificarlos datos en seis (6) clases de la misma amplitud con base en su conocimientoacerca del proceso. Cada clase es un grupo que presenta una caractersticacomn cuantificable. Para determinar las clases, se tiene en cuenta el criterioque el investigador tome en relacin con la variable de estudio. La variable deestudio (en este caso representada por la letra Y ) que se considera son lashoras invertidas en el desarrollo del aplicativo como prueba.

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

m = nmero de clases.


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Recorrido de una Serie:

Una vez determinado el nmero de grupos, se toma el recorrido de la serie, esdecir, la distancia existente entre los dos datos originales extremos: el mayor yel menor de la 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 25

25 26 26 26 27 28 28 28

28 28 29 29 29 29 29 30

31 32 33 33 34 34 34 35

37 38 39 40

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

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 recorridoser:

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

Amplitud:A = R/m


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A = 30/6 = 5 Horas.La amplitud indica la distancia que debe tener cada grupo. Para formar losintervalos de 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 gruposer:

15+5=20.

Los lmites de clase son aqu 15 y 20 Horas.

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 el grupo nmero tres.


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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 lmitesde una clase. Ese valor se denomina marca de clase.

MARCAS DE CLASE

Nmero de Datos

en cada ClaseTOTAL

Marca

de Clase

j Y'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 seobtiene de la siguiente manera:

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

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

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


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Frecuencia:

Es el nmero de repeticiones de un valor de la variable Y. En este caso, el valorde 28 horas 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, eneste estudio. La frecuencia absoluta se representa por un valor enteropositivo y equivale en este caso a:

n5 = 8 horas.

De los datos originales, ocho estn clasificados en el grupo cinco, es decir,que tienen un tiempo de desarrollo de la aplicacin-prueba entre 30 y 35horas.

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 yuno. 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 15a 20 horas


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Frecuencia Absoluta Acumulada (Nj ):Acumulacin sucesiva en forma descendente o ascendente ( de la primeraa la ltima o viceversa ) de frecuencias absolutas. En este estudiotrabajamos con las frecuencias absolutas obtenidas en la tabulacin de lainformacin. La primera frecuencia absoluta corresponde a la primerafrecuencia absoluta acumulada. La segunda acumulada se obtienesumando las dos priemras absolutas, es decir,

6+10=16 y as sucesivamente.

Si se toma la acumulacin descendente hasta el grupo 4, ste nos da untotal de 47 establecimientos, obtenidos de sumar las frecuencias de loscuatro grupos anteriores, es decir,

6+10+14+17=47

Significa que 47 desarrolladores invirtieron como mximo 30 horas en elaplicativo-prueba.

Frecuencia Relativa Acumulada (Hj ) :

Acumulacin sucesiva en forma descendente o ascendente de frecuenciasrelativas. Si tomamos el grupo 5 descendente su acumulado es de 0,91,este valor se obtiene al sumar los porcentajes de 5 grupos, es decir,

0,10+0,17+0,23+0,28+0,31 = 0,91

Significa que el 91% de los desarrolladores invirtieron menos de 35 horasen el aplicativo-prueba.


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La siguiente tabla presenta las frecuencias antes mencionadas:A B C D E F G H I J K

TABLA DE DISTRIBUCIN DE FRECUENCIAS

Orden

de la

Clase

Intervalo de

Clase

Marca

de

Clase

Frecuencia

Absoluta

Frecuencia

Relativa

Acumuladas

Absolutas Relativas

j Y'j-1 -Y'j Yj nj hj Nj Nj Hj Hj

1 1 10-

15 12,5 6 0,10 6 60 0,10 1,00

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 desarrolladoresanalizados por los lderes de proyecto de la empresa SOFTNEW. Estosignifica que se ha organizado la informacin.

En la siguiente gua se estudiar la representacin grfica y el anlisisestadstico de la informacin.

4. OBJETIVOS:

GENERAL: Proporcionar las herramientas estadsticas necesarias que lepermitan al aprendiz de Anlisis y Desarrollo de Sistemas de InformacinADSI prepararse para la elaboracin y anlisis de proyecciones, pronsticos ytoma de las decisiones especficamente en reas de la Ingeniera de Softwareenfocndose en el aseguramiento de la Calidad (SQA ).

ESPECFICOS:


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

Clasificar cualquier tipo de informacin estadstica en grupos de fcilmanejo e interpretacin.

5. ESTRATEGIAS DE ENSEANZA

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,como prueba, 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 8241209 1490 905 827 1415 972 816 1185 1243 1105

1303 1381 1220 1157 1109 769

1076/6=179.3I.


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

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

1. Y42. n53. h64. H45. N26. N

7. N38. H59. Y

C.Calcular:1. Cuntos desarrolladores realizaron LOC inferior a 1000?2. Qu porcentaje de desarrolladores realizaron LOC superior a 1300?3. Cuntos desarrolladores realizaron LOC entre 950 y 1400?4. Qu porcentaje de desarrolladores realizaron LOC entre 1180 y 1390?


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Ordende laclase

Intervalo declase

Marcade clase

Frecuenciaabsoluta

Frecuenciarelativa

AcumuladasAbsolutas relativa

J Y - y y nj nj N N H 1 614-793.3 703.5 3 0.05 3 56 0.05 2 793.3-972.6 882.95 9 0.16 12 53 0.21 0

3 972.6-1152 1062.3 13 0.23 25 44 0.44 024 1152-1331.3 1241.65 23 0.41 48 31 0.82 0

5 1331.3-1510.6

1420.95 7 0.125 55 8 0.975 0

6 1510.6-1690 1600.3 1 0.017 56 1 1 0

56 1

c.1. 3+9=12

1152-1000=15213*152/1062=1.86+12=13.8613 desarrolladores realizaron LOC inferior a 1000

2. 1300-1152=148 0.410.41*148/1241.65=0.2+0.41=0.61*100=61El 61% de los desarrolladores realizaron LOC superior a 1300

3. 36

950-793.3=156.7156.7*13/882.95 =2.309+36=38.3091510.6-1400=110.6110.6*7/1420.95=0.54+38.309=39

39 desarrolladores realizaron LOC entre 950 y 14004. 1180-1152=28

1510-1390=12028*0.23/1062.3=0.006=0.6120*0.125/1420.95=0.01=1


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1+0.6=1.6El 1.6% de los desarrolladores realizaron LOC entre 950 y 1400

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

1. Desarrolle para esta clasificacin cada una de las preguntas del literal Cdel punto I.

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

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 internetrealice bsquedas ms a profundidad de los temas aqu tratados.

Este documento cita adapta y utiliza ejercicios del libro: EstadsticaDescriptiva, 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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