6.1. Análisis de interpretación de datos
6.1.2. Contrastación de la hipótesis
Interpretación:
En la figura 9, se muestran las 5 escalas de likert, cada uno con su frecuencia acumulada, para ello se contabilizó la cantidad de respuestas iguales por cada escala y como resultado se obtuvo que del total, de las preguntas, existe un 13 % que no está acuerdo ni en desacuerdo, un 70% que está de acuerdo y un 17% que está totalmente de acuerdo según la encuesta de calidad de modelo de inteligencia de negocios con la ISO 25012.
Puesto que la disponibilidad de la información, comprende un antes y un después aplicando a una misma muestra n =14, entonces se utilizó la distribución t student para muestras relacionadas.
4. Cálculo estadístico
Se aplicó la distribución T de Student de muestras relacionadas ya que se comparó las medias de dos variables de un solo grupo que contiene el número de reportes antes y después de la solución de inteligencia de negocios.
A continuación se muestra la tabla de resultados de los cálculos del número de reportes antes de la solución de Inteligencia de negocios y el número de reportes después de la solución de inteligencia de negocios.
Tabla 18: Cálculos sobre el número de reportes obtenidos antes de la solución de inteligencia de negocios y después de la solución de inteligencia de negocios
N° 𝒙 𝒚 𝒅𝒊= 𝒚 − 𝒙 𝒅𝒊− 𝒅̅ (𝒅𝒊− 𝒅̅)𝟐
1 10 20 10 -0.93 0.86
2 9 20 11 0.07 0.01
3 12 20 8 -2.93 8.58
4 8 20 12 1.07 1.15
5 8 20 12 1.07 1.15
6 11 20 9 -1.93 3.72
7 7 20 13 2.07 4.29
8 6 20 14 3.07 9.43
9 8 22 14 3.07 9.43
10 9 22 13 2.07 4.29
11 7 22 15 4.07 16.58
12 10 22 12 1.07 1.15
13 2 9 7 -3.93 15.43
14 6 9 3 -7.93 62.86
Total=113 Total=266 Total=153 Total=0 Total=138.93
Calculando la media aritmética 𝑑̅ = ∑ 𝑑𝑖
𝑛 𝑑̅ = 153
14 𝒅̅ = 𝟏𝟎. 𝟗𝟐𝟖
Calculando la desviación típica
𝑆𝑑 = √∑(𝑑𝑖 − 𝑑̅)2 𝑛 − 1
𝑆𝑑 = √138.93 13
𝑺𝒅= 𝟑. 𝟐𝟕
Calculando el error típico de la media 𝑆𝑑̅ = 𝑆𝑑
√𝑛 𝑆𝑑̅ = 3.27
√14 𝑺𝒅̅ = 𝟎. 𝟖𝟕4
Calculando t de student de muestras relacionadas 𝑡𝑐 = 𝑑̅
𝑆𝑑̅
𝑡𝑐 =10.928 0.874 𝑡𝑐 = 𝟏𝟐. 𝟓𝟎𝟖
Donde:
𝑦 = Número de reportes después de la solución de BI 𝑥 = Número de reportes antes de la solución de BI 𝑑𝑖 = Diferencia por cada par de reportes
𝑑̅ = Media aritmética de las diferencias 𝑆𝑑 = Desviación típica
𝑆𝑑̅ = Error estándar o típico de la media 𝑡𝑐 = t de student calculado
𝑛 = Tamaño de la muestra
Los valores obtenidos son los mismos que se calcularon con el programa de ingeniería Minitab.
Figura 12: Resultados de muestras relacionadas de reportes con Minitab
5. Región crítica
En caso no se tuviera el valor de probabilidad P, se halla el valor t de student de la tabla que es 𝑡𝑡 = 1. 771 y el valor calculado 𝑡𝑐 = 12.51; entonces si 𝑡𝑐 ∈ [1.771, +∞ > , se rechaza la hipótesis nula 𝐻0
por lo tanto se acepta la hipótesis alterna 𝐻1.
Sin embargo, se observa en la figura 10 que el valor de la probabilidad de datos P=0.000 y el nivel de significancia es 𝛼=0.05 => si P<𝛼, se rechaza la hipótesis nula (𝐻𝑂); por lo tanto podemos afirmar con un nivel de confianza del 95% que la disponibilidad inmediata de la información es mayor con la solución de inteligencia de negocios usando Pentaho en el análisis para la toma de decisiones en la gestión académica de la Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac;
debido a que la media después de la solución de inteligencia de negocios es mayor a la media de antes (19>8.07).
𝑡𝑐 = 12.51
RA
𝑡𝑡 = 1. 771
RC Rechazar la 𝐻0 Aceptar la 𝐻1
b) Resultado del tiempo de consultas 1. Formulación de la hipótesis
𝐻𝑂: [𝜇 = 0] El tiempo de consulta de la información no disminuye con la solución de inteligencia de negocios usando Pentaho en la gestión académica de la UNAMBA-2016.
𝐻1: [𝜇 < 0] El tiempo de consulta de la información disminuye con la solución de inteligencia de negocio usando Pentaho en la gestión académica la UNAMBA-2016.
2. Nivel de significancia
En este caso se considera el nivel de significancia ∝= 0.05 = 5%.
3. Determinación de la estadística
Si n>=30 se utiliza “distribución normal Z”
Si n<30 se utiliza la “distribución T Student”
Puesto que el tiempo de consulta de la información, comprende un antes y un después aplicando a una misma muestra =14, entonces se utilizó la distribución t student para muestras relacionadas.
4. Cálculo estadístico
Se aplicó la distribución T de Student de muestras relacionadas ya que se comparó las medias de dos variables de un solo grupo que contiene el tiempo de consultas antes y después de la solución de inteligencia de negocios.
A continuación se muestra la tabla de resultados de los cálculos del tiempo de respuesta de consultas antes de la solución de Inteligencia de negocios y el tiempo de respuesta de consultas después de la solución de inteligencia de negocios.
Tabla 19: Cálculos sobre el tiempo de respuesta de consultas obtenidas antes de la inteligencia de negocios y después de la solución de inteligencia de negocios
Calculando la media aritmética 𝑑̅ =∑ 𝑑𝑖
𝑛 𝑑̅ =−545
14
𝒅̅ = −𝟑𝟖. 𝟗𝟐𝟖𝟓𝟕𝟏𝟒 Calculando la desviación típica
𝑆𝑑 = √∑(𝑑𝑖− 𝑑̅)2 𝑛 − 1
𝑆𝑑 = √2390.01 13 𝑺𝒅 = 𝟏𝟑. 𝟓𝟔
N° 𝒙 𝒚 𝒅𝒊= 𝒚 − 𝒙 𝒅𝒊− 𝒅̅ (𝒅𝒊− 𝒅̅)𝟐
1 55 2.5 -52.5 -13.57 184.18
2 50 2.5 -47.5 -8.57 73.47
3 60 2.5 -57.5 -18.57 344.90
4 45 2.5 -42.5 -3.57 12.76
5 47 2.5 -44.5 -5.57 31.04
6 58 2.5 -55.5 -16.57 274.61
7 40 2.5 -37.5 1.43 2.04
8 36 2.5 -33.5 5.43 29.07
9 30 3.2 -26.8 12.13 147.10
10 35 3.2 -31.8 7.13 50.82
11 40 3.2 -36.8 2.13 4.53
12 50 3.2 -46.8 -7.87 61.86
13 10 1.6 -8.4 30.53 931.99
14 25 1.6 -23.4 15.53 241.14
Total=581 Total=36 Total=-545 0.00 2390.01
Calculando el error típico de la media 𝑆𝑑̅ = 𝑆𝑑
√𝑛 𝑆𝑑̅ = 13.56
√14 𝑺𝒅̅ = 𝟑. 𝟔𝟐
Calculando t de student para muestras relacionadas 𝑡𝑐 = 𝑑̅
𝑆𝑑̅
𝑡𝑐 =−38.9285714 3.62 𝒕𝒄 = −𝟏𝟎. 𝟕𝟒 Donde:
𝑦 = El Tiempo de consulta después de BI.
𝑥 = El Tiempo de consulta antes de BI.
𝑑𝑖 = Diferencia por cada par de tiempos 𝑑̅ = Media aritmética de las diferencias 𝑆𝑑 = Desviación típica
𝑆𝑑̅ = Error estándar o típico de la media 𝑡𝑐 = 𝑇 de student calculado
𝑛 = Tamaño de la muestra
Los valores obtenidos son los mismos que se calcularon con el programa Minitab.
Figura 13: Resultados de prueba de muestras relacionadas del tiempo de consulta en Minitab
5. Región crítica
En caso no se tuviera el valor de probabilidad, se halla el valor t de student de la tabla que es 𝑡𝑡 = −1. 771 y el valor calculado 𝑡𝑐 =
−10. 74; entonces si 𝑡𝑐 ∈ < −∞, −1.771] , se rechaza la hipótesis nula
𝐻0 por lo tanto se acepta la hipótesis alterna 𝐻1.
Sin embargo, se observa en la figura 11 que el valor de la probabilidad de datos P=0.000 y el nivel de significancia es 𝛼=0.05 => si P<𝛼, se rechaza la hipótesis nula (𝐻𝑂); por lo tanto podemos afirmar con un nivel de confianza del 95% que el tiempo de consulta de la información disminuye con la solución de inteligencia de negocio en la UNAMBA- 2016; debido a que la media después de la solución de inteligencia de negocios es menor a la media antes (2.51<41.50).
𝑡𝑐= −10. 74
𝑡𝑡= −1.771 RC
Aceptar la 𝐻1 Rechazar la 𝐻0
RA
6.2. Resultados de la implementación de la inteligencia de negocios usando Pentaho