Analisis e interpretacion de datos

El universo fue de 213 sujetos oficialmente inscritos a Julio de 2008, en Etapa de Titulación. Se aplicó la encuesta a 31 sujetos, y se realizaron 3 entrevistas y 2 focus group de alumnos, y 3 focus group de profesores, en calidad de expertos.

América Latina es una región muy particular, no sólo por su diversidad biológica y cultural, sino también por la variedad de sus riquezas naturales y de sus recursos energéticos. En tal sentido, la región cuenta con un gran potencial para el desarrollo de las energías alternativas, lo que constituye una excelente oportunidad para la diversificación de la matriz energética regional sobre la base de fuentes renovables de energía y el uso de tecnología y medidas de eficiencia energética. Para muchos, esta es una tarea parcialmente superada, en especial cuando las estadísticas energéticas indican que la energía renovable representa un 25% de la oferta total de la energía primaria (Otep) en la región[1]. Sin embargo, según los datos más recientes, dicho porcentaje tiende a ser menor a causa del incremento en la demanda energética y el cambio experimentado en los patrones de inversión en los mercados energéticos del subcontinente, los cuales se han caracterizado durante las últimas décadas por favorecer la inversión en sistemas energéticos convencionales, en respuesta a una visión de desarrollo a corto plazo que no integra en sus estrategias los costos ambientales y sociales vinculados a tales inversiones (Bárcena et al., 2012).

Resumen El análisis exploratorio de datos es una de las etapas más importantes de un proyecto de mejora bajo el modelo DMAIC (Define, Measure, Analyze & Control) de la metodología Six Sigma. En este artículo se presenta una breve reseña del análisis exploratorio de datos (AED) como una poderosa herramienta para identificar y solucionar problemas de calidad en los procesos de cualquier tipo. Se utilizó para tal efecto un software estadístico de código abierto que es uno de los más utilizados a nivel mundial, R y su interfase RStudio para realizar un análisis exploratorio de un problema ficticio. En base a los resultados obtenidos se pudo identificar el problema subyacente y proponer algunas soluciones al mismo. Abstract Exploratory Data Analysis (EDA) is one of he most important stages in a continuous improvement project using the DMAIC (Define, Measure, Analyse, Improve, Control) models for Six Sigma methodology. This article presents a brief review of EDA as a powerful tool to pinpoint and solve quality issues in any type of process. For this purpose, an open source statistical tool was used, which is one of the most used statistical software worldwide, R and the RStudio IDE in order to analyze a fictitious problem. Based on the results of the analysis, it was possible to identify the underlying problem and to propose some solutions.

Este artículo presenta el análisis de contenido como método de Investiga-c i ó n. D e f o r m a s e c u e n c i a d a s e expone el concepto de análisis, se analiza el problema de las fuentes a la hora de Investigar partiendo de todo tipo de documentos, se muestran los diversos métodos de análisis de documentos, prestando especial interés al análisis de contenido y a la importancia que, en éste, tiene la inferencia. En la última parte del artículo se muestra cómo se lleva a cabo un caso en particular. Concretamente una de las fases de las que constaba una investigación que se ha desarrollado en 2000 sobre la «forma-ción de animadores y educadores sociales en España» y que exponemos sintéticamente. This article shows content analysis as research method. Following a sequential pattern, the concept of analysis is exposed, the problem of the sources for investigation taking Into account every kind of documents is analysed and the different methods for document analysis, taking special interest in the importance of inference for content analysis, are studied. In the last part of the article the Implementation of a case of content analysis is shown, to be exact, one of the phases of a research developed in the year 2000 about the "training of animateurs and social trainers in Spain" which is exposed in a concise way.

La validación de hojas de cálculo puede realizarse con la ayuda de Excel. En este documento se brinda una guía para poderlo realizar

Se encuestó a un total de 97 familias (es decir hay 97 cédulas), con un total de 357 personas en 9 manzanas del sector 6.

En la encuesta que aplicamos tomamos una muestra de 100 alumnos, 50 mujeres y 50 hombres finalmente les preguntamos que si consideran que se define bajo un mismo estilo por lo que el 50% de la población se mantuvo neutral, seguid por un 25% que respondió que, sí se define bajo un estilo solo un 125 respondieron estar seguros de esto y un 7% lo negó completamente. La siguiente pregunta en nuestra encuesta fue la cantidad de dinero que ocupan mensualmente en ropa la población estudiantil, en un 33% contestó gastar entre $500 y $1000 mensuales; seguidos de un 27% que dijo gastar menos de $500 y solo un 14% respondió gastar más de $2000, por lo que podemos decir que los alumnos tienden a gastar $800 aproximadamente en ropa.

El análisis de vibraciones, la termografía, el análisis de lubricantes, entre otras son técnicas de mantenimiento predictivo que permiten hallar las causas de posibles fallos anticipándose a la avería. Para la implantación de un mantenimiento predictivo resulta imprescindible la realización de un programa y una organización que aseguren el seguimiento constante y riguroso de los elementos que componen la empresa.

The purpose of this document is to apply the MAGERIT method to the company AGESAGRO S.A.S, in order to analyze threats, vulnerabilities and risks in the management of information.