4.4. Contrastación de la hipótesis
4.4.1. Hipótesis general
Para la hipótesis general se tiene el indicador de cantidad de errores de lecturas durante un mes, se valida el impacto que tiene la implementación de la aplicación móvil basada en OCR para el proceso de lectura de medidores electrónicos del alimentador en media tensión CQ01.
Se realizó las mediciones una al inicio de la investigación antes de la implementación (pre- prueba), utilizando el padrón de lecturas que maneja el personal encargado de hacer las lecturas de los medidores, y la segunda medición con diferencia de horas se realizó después con el uso de la aplicación móvil basada en OCR – ALME, obteniendo el siguiente resultado:
TABLA 4.11: Datos de la pre-prueba y post-prueba para la H me de Setiembre-2016
Nro. Código Cliente
Lect. Actual sin ALME
Lect. Actual con ALME
Lectura errada=1 Lectura correcta=0
Sin ALME
Lectura errada=1 Lectura correcta=0
Con ALME Pre-prueba Post-prueba Pre-prueba Post-prueba
1 105-02-01-000002
288.00 288.00
0 0
26 105-02-01-000006 1,914.00 1,914.00 0 0
35 105-02-02-001590
2,891.00 3,015.00
1 0
74 105-02-09-000040 384.00 384.00 0 0
94 105-02-08-000020
353.00 353.00
0 0
102 105-02-08-000050 382.00 240.00 1 0
132 105-02-11-000120
3,030.00 2,456.00
1 0
135 105-02-11-000200 986.00 986.00 0 0
156 105-02-15-004000
375.00 375.00
0 0
159 105-02-15-004040 115.00 165.00 1 0
167 105-02-13-004260 630.00 143.00
1 0
“RECONOCIMIENTO ÓPTICO DE CARACTERES MEDIANTE UNA APLICACIÓN MÓVIL PARA LA REDUCCIÓN DE ERRORES DE LECTURAS EN LOS MEDIDORES ELÉCTRICOS DE ELECTRO SUR ESTE S.A.A. 2014”
CAPÍTULO IV: RESULTADOS Y DISCUSIÓN
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202 105-26-02-000200 0.00 19.00
1 0
224 105-26-01-000155 1,405.00 1,266.00 1 0
252 105-22-01-000345 637.00 55.00
1 0
256 105-22-01-000421 807.00 807.00 0 0
290 105-22-02-000180 768.00 549.00
1 0
295 105-22-02-000360 396.00 396.00 0 0
Fuente: Elaboración propia
Hipótesis general: Si empleamos la aplicación móvil basada en el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) entonces se reduce los errores de lecturas de los medidores eléctricos del alimentador en media tensión CQ01 en ELSE S.A.A. 2014.
a) Planteamiento de la hipótesis estadística
𝐻 : 𝜇𝐴≤𝜇𝐷 [la cantidad de errores de lecturas de medidores sin emplear una Aplicación Móvil basada en OCR es menor igual a la cantidad de errores de lecturas de los medidores empleando la Aplicación Móvil basada en OCR.]
𝐻a: 𝜇𝐴 > 𝜇𝐷 [la cantidad de errores de lecturas de medidores sin emplear una Aplicación Móvil basada en OCR es mayor a la cantidad de errores de lectura de los medidores empleando la Aplicación Móvil basada en OCR.]
b) Nivel de significancia
𝜇𝐴: Cantidad de errores de lectura durante un mes (pre-prueba).
𝜇𝐷 : Cantidad de errores de lectura durante un mes (post-prueba).
Ho: 𝜇𝐴 ≤𝜇𝐷 Ha: 𝜇𝐴 > 𝜇𝐷
En este caso se consideró el nivel de significancia α=5%=0.05
c) Estadístico
Para la hipótesis general se aplica la prueba de ditribución normal (Z), para muestras apareadas:
cc
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CAPÍTULO IV: RESULTADOS Y DISCUSIÓN
𝑧 = 𝑥̅̅̅̅−𝑥̅̅̅̅ − 𝜇̅̅̅̅−𝜇̅̅̅̅
√𝑛𝑠 +𝑛𝑠
Donde:
𝑥̅̅̅: Media muestral 1: Cantidad de errores de lecturas de medidores sin emplear una Aplicación Móvil basada en OCR.
𝑥̅̅̅: Media muestral 2: Cantidad de errores de lecturas de los medidores empleando la Aplicación Móvil basada en OCR.
𝜇̅̅̅: Media poblacional 1: Cantidad de errores de lecturas de medidores sin emplear una Aplicación Móvil basada en OCR.
𝜇̅̅̅: Media poblacional 2: Cantidad de errores de lecturas de los medidores empleando la Aplicación Móvil basada en OCR.
: desviación estandar 1: Cantidad de errores de lecturas de medidores sin emplear una Aplicación Móvil basada en OCR.
: desviación estandar 2: Cantidad de errores de lecturas de los medidores empleando la Aplicación Móvil basada en OCR.
: Numero de muestras: Cantidad de errores de lecturas de medidores sin emplear una Aplicación Móvil basada en OCR.
: Numero de muestras: Cantidad de errores de lecturas de los medidores empleando la Aplicación Móvil basada en OCR.
Con el objeto de determinar si la cantidad de errores de lecturas de medidores sin emplear una Aplicación Móvil basada en OCR es igual o menor a la cantidad de errores de lecturas de los medidores empleando la Aplicación Móvil basada en OCR, se considera un problema de una sola cola en la campana de Gauss.
Considerando que el área acumulada entre la media y la región de rechazo es de 0.45 (se entiende que el área dividido por la media es 0.50 y al considerar un nivel de significancia de
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CAPÍTULO IV: RESULTADOS Y DISCUSIÓN
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0.05 se determina como área acumulada de 0.45), se tiene un valor z igual a -0.125 (según tabla de distribución normal acumulativa), el cual delimita la región de rechazo y aceptación de nuestra hipótesis (el área sombreada representa la zona de rechazo), para determinar si se acepta o no nuestra hipótesis nula se procede a calcular el Z-valor.
Gráfico 4.7: Comparación de la pre-prueba y post-prueba para H2 Fuente: Elaboración propia con ayuda del software Minitab 18
a) Cálculo: prueba z para prueba de medias de las dos muestras aparedas
∑ 𝑥 = , 𝑥̅̅̅ =∑𝑥 = = .
∑ 𝑥 = , 𝑥̅̅̅̅=∑ 𝑥 𝑛 = =
= =
= √∑ 𝑥 −𝑥̅̅̅̅
− = .
= √∑ 𝑥 −𝑥̅̅̅̅
− =
Reemplazando en la ecuación para Z tenemos:
𝑧 = 𝑥̅̅̅̅− 𝑥̅̅̅̅ −(𝜇̅̅̅̅− 𝜇̅̅̅̅)
√ +
= − . −
√ . +
= − .
𝑧 − 𝑎 = − .
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
Z
Densidad
-0.125 0.0305
Z de una prueba
Media=0.0305; Desv.Est.=0.1723
50%
5%
45%
Zona de rechazo
Zona de Aceptacion
cc
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b) Decisión estadística
Al realizar la prueba z de nuestra hipótesis se tiene que el Z-valor=-3.04 (estadístico de prueba), el cual se ubica en la región de rechazo al estar por debajo de -0.125 (valor de z, determinado según el nivel de significancia y basado en la tabla de distribución normal acumulativa), por consiguiente no se acepta la hipótesis nula.
Y se concluye que la cantidad de errores de lecturas de medidores sin emplear una Aplicación Móvil basada en OCR es mayor a la cantidad de errores de lectura de los medidores empleando la Aplicación Móvil basada en OCR.
Gráfico 4.8: Comparación de la pre-prueba y post-prueba para H2 Fuente: Elaboración propia con ayuda del software Minitab 18