La validez de la prueba t de Student para determinar la existencia de diferencias significativas entre medias está limitada al cumplimiento de los supuestos de normalidad y homocedasticidad. El presente trabajo recopila los resultados de investigaciones que muestran que cuando estos supuestos se verifican mediante otros test de hipótesis tradicionales (por ejemplo, el test F o el test de Levene para la homoscedasticidad; tests de bondad de ajuste a una distribución normal…) existe un alto riesgo de cometer un error tipo I, además de la existencia de dificultades teóricas. Por otra parte cuando los supuestos se verifican mediante un enfoque de equivalencia con adecuados intervalos de irrelevancia, estos riesgos quedan mejor controlados, por lo que se recomienda el uso de este enfoque en lugar del tradicional, el cual se desaconseja. Se presentan los avances realizados en este tipo de estudios así como sugerencias de posibles desarrollos futuros en esta línea.

El análisis cluster es una herramienta usada en diversos campos de la investigación que permite evidencia estructuras en la configuración de grupos. Las redes de comercio internacional, por su parte, puede ser analizadas en términos de la teoría de grafos. Este trabajo combina ambas perspectivas de tal modo que se pueda analizar los enlaces de una red de comercio. Se han obtenido resultados potentes para el análisis del comercio internacional que dan cuenta de la centralidad de los países a través de sus enlaces y no únicamente sus nodos.

Con el objetivo de encontrar un modelo adecuado para predecir el Nivel de Satisfacción Laboral en Ecuador, se compararon tres modelos de predicción basados en árboles. Los modelos “Random Forest” y “Gradient Boosting” se consideran más complejos que el modelo “Classification Trees” y suponen mejores resultados; sin embargo, al aplicarlos sobre una base de datos obtenida a partir de la Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo; se encontró que los criterios y eficiencia de predicción son similares para los tres modelos, alcanzando aproximadamente un 30% de error en la clasificación.

Se concluyó que no necesariamente un modelo más complejo obtiene resultados más precisos.

El Análisis Estadístico Implicativo cada día se abre camino como uno de los análisis más importantes cuando se trata de hallar implicaciones estadísticas o cuasi-implicaciones. Si bien no es una técnica nueva, esta ha cobrado relevancia recientemente, pues es una metodología adecuada para trabajar en grandes cantidades de datos. El presente estudio se realizó con el fin de conocer la situación del Análisis Estadístico Implicativo según la cantidad de producción científica producida en lo que va de la década, mediante el análisis de 121 documentos obtenidos mediante un procedimiento sistemático de criterios de inclusión y exclusión de documentos. Se concluyó que el Análisis Estadístico Implicativo es mayormente aplicado en el campo de la educación, con mayor producción realizada por investigadores de Francia, y con más de la mitad de publicaciones en francés, sin embargo, se observó que los documentos en idiomas distintos al francés van creciendo en número, al igual que documentos en otros campos de aplicación a parte de la educación y con un mayor número de países en los que se está realizando nueva producción científica usando la Estadística Implicativa.

Las instituciones de educación superior (IES) como cualquier institución pública o privada ofrece distintos servicios, los más relevantes relacionados al aspecto académico.  El objetivo de esta investigación es medir estadísticamente la calidad del servicio institucional, a través de la percepción de la satisfacción estudiantil. El estudio se desarrolló en la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo (Espoch), con los estudiantes matriculados en el periodo Octubre 2017- Marzo 2018. Para el levantamiento de información primaria se aplicaron encuestas estructuradas en 7 bloques de preguntas, que constituyen las variables latentes en estudio. Se consultaron 33 preguntas cada una representa una variable de medición, el número de estudiantes consultados provienen de una muestra de 1000 estudiantes. Se analizaron los datos utilizando la técnica estadística Modelo de Ecuaciones Estructurales (MEE),  que tiene la capacidad de representar conceptos no observables, para la investigación se consideró las variables latentes del modelo European Customer Satisfaction Index (ECSI): Imagen, Expectativa, Hardware, Software, Valor Percibido, Satisfacción y Lealtad. El MEE propuesto se ajustó con la técnica de mínimos cuadrados parciales, usando el paquete plspm del software estadístico R. Como resultado se calculó estadísticamente el índice INSPOCH de percepción estudiantil de la calidad de los servicios que oferta la ESPOCH, con un valor del 69.02%, además la investigación permitió identificar fortalezas y debilidades de la institución. Con estos resultados las autoridades de la institución pueden tomar decisiones con una visión de mejoramiento continuo para el beneficio de la comunidad politécnica, considerando a los estudiantes como un actor importante del proceso.

La investigación, realizada en la ciudad de Riobamba en el año 2015, sobre una muestra de 1067 personas, con una confiabilidad de 95% y margen de error del 5%, hace uso de estadística descriptiva y análisis implicativo para medir diferentes aspectos del consumo de carne en la ciudad de Riobamba. Se diseminaron encuestadores e investigadores en diferentes barrios y mercados de la urbe quienes a través de encuestas con preguntas cerradas y abiertas recopilaron información, que se analizó con estadística descriptiva, para perfilar las generalidades del consumo de carnes, y análisis implicativo para dilucidar similitudes en las respuestas, así como cuasi implicaciones (relaciones de tipo “si ocurre A, entonces ocurre B”) y su cohesión (grado en que las implicaciones halladas van más allá de lo aleatorio), todo ayudado de esquemas gráficos que ayudan a apreciar visualmente estas relaciones (árbol de similaridad y grafos de implicaciones y cohesión). Se utilizó Excel y SPSS v18 para el análisis descriptivo y el programa CHIC (Classification Hiérarchique Implicative et Chohésitive) v6.0 para el análisis implicativo. Los resultados muestran una marcada preferencia por la carne de pollo 26,87%, seguida de la de res, pescado, cerdo y cuy. El 39,8% de los consumidores asegura desconocer la procedencia de faenamiento de la carne que consume, 11% asegura haber comido carne de un camal clandestino; 38,4% de los pobladores se han enfermado por consumir carne en mal estado y 46,57% conoce algo sobre las posibles enfermedades asociadas al consumo de la carne en mal estado. El análisis implicativo identificó una secuencia en la incorporación de tipos de carne: res, pollo, cabra y oveja, cuyes y pescado. Otras metareglas de importancia son la necesidad de capacitar al consumidor de los factores de calidad de una carne para que éste pueda exigirla en la compra, también que la evaluación de calidad realizada por el consumidor toma como punto inicial la apreciación sensorial para, secuencialmente, atender a los aspectos de sello de calidad, lugar de procedencia e higiene del local. Se discute y destaca, finalmente, el aporte del análisis implicativo para acotar y contextualizar las generalizaciones de la estadística descriptiva y revelar meta reglas que relacionan las respuestas de los encuestados, aportando en último término una metodología para perfilar y analizar estadísticamente los hábitos y tendencias de consumo de cárnicos por parte de una población.

El presente estudio tuvo como objetivo identificar los factores que intervienen en la producción del plátano en el Ecuador con base a la Encuesta de Superficie y Producción Agropecuaria Continua (ESPAC) 2014-2016 mediante técnicas del Análisis de Componentes Principales (ACP) para las variables cuantitativas y el Análisis de Correspondencias Múltiples (ACM) para las variables cualitativas, así considerando un estudio de alcance descriptivo. El análisis de los datos secundarios obtenidas dentro de la página web del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC) se realizó en el software libre R versión 3.4.2. El ACP permitió identificar el primer factor que influye en la producción del plátano que fue nombrada como “superficie” y está formada por las variables: superficie plantada, superficie en edad productiva, superficie cosecha y ventas. Finalmente, el ACM que ayudó a identificar el segundo factor que influye en la producción del plátano nombrada como “uso y cuidado” está formada por las variables: uso de fitosanitarios, uso de fertilizante químico y uso de plaguicida químico, pero la variable uso de fertilizante químico tiene una baja influencia en la producción del plátano por su baja correlación, baja representación y baja contribución con respecto a la segunda dimensión del ACM. Dichos resultados concuerdan con la investigación realizada por Guamán utilizando la técnica del Análisis Factorial de Datos Mixtos (AFDM).

El Análisis Estadístico Implicativo es una técnica estadística no paramétrica multivariada para descubrir conocimiento en Bases de Datos mediante R-reglas asimétricas entre variables y clases de variables. Fue descubierta por el francés Regis Gras aproximadamente hace 40 años y está en constante crecimiento en su parte teórica, computacional y aplicaciones. La herramienta computacional que automatiza el Análisis Estadístico Implicativo es llamada CHIC, en el año 2015 se finalizó en la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo el desarrollo de su versión libre llamada R-CHIC, su desarrollo estuvo a cargo del francés Raphael Couturier. La metodología utilizada fue la del descubrimiento de conocimiento en bases de datos con el Análisis Estadístico Implicativo aplicado a una base de datos de 198 variables y 100 sujetos. Esta comunicación aporta mostrando la instalación, ejecución y además la aplicación del software estadístico R-CHIC y su interpretación en el contexto de la percepción sexual, por primera ocasión. Como principales resultados se obtuvieron los pasos para la instalación y ejecución de R-CHIC, la aplicación del Análisis Estadístico Implicativo mediante árboles de similaridad, árboles jerárquicos y grafos Implicativos y su interpretación.  Se concluye con interpretaciones interesantes a la percepción sexual estudiantil basadas en el software R-CHIC mediante reglas de relación simétricas y asimétricas en forma rápida, visual, intuitiva y comprensible.

Este trabajo aplica un diseño experimental completamente al azar dentro del proceso de síntesis de nanopartículas magnéticas de hierro (magnetita-Fe^2-Fe^3-₂O₄), con el objetivo de evaluar la distribución de tamaños. La síntesis de nanopartículas se realizó a través del método de co-precipitación química presentado por Hidalgo et al., considerando la modificación de parámetros controlables como tiempo, concentración de reactivo y temperatura. Las nanopartículas fueron caracterizadas mediante espectroscopia infrarroja por transformada de Fourier (FT-IR) y microscopía electrónica de barrido (SEM) con el apoyo del software ImageJ para el estudio de tamaños. A través del análisis de varianza se prueba la hipótesis de igualdad de las k medias de la correspondiente variable respuesta mediante el estadístico de prueba F. Los resultados arrojan un valor p=2,73E-12 y con la significancia prefijada de 0,05 rechazamos la hipótesis nula (H_o), y se acepta que al menos un par de tratamientos producen distintos tamaños de NPMs. Al comparar la diferencia en valor absoluto entre las medias muestrales con el valor LSD= 0,00166487, se declaró significativas aquellas diferencias que son mayores a este valor.

Con el objetivo de hacer parte de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico, OCDE, Colombia ha generado diversas políticas públicas para reducir indicadores de pobreza, salud, educación, entre otros. Uno de los indicadores que evidencia calidad de la salud pública, es la tasa de mortalidad infantil, es por esto que se han fortalecido algunas estrategias en pro de su reducción, sin embargo, se considera importante a su vez evaluar la desigualdad social como variable explicativa de la tasa de mortalidad infantil en Colombia. En esta investigación se realizó un análisis espacial de dicha tasa en Colombia para el año 2016, en la cual se busca determinar si existe dependencia espacial, tomando como regiones delimitadas los municipios de Colombia, dicha relación es analizada mediante el Índice de Morán global y local, encontrando clúster que determinan dependencia espacial a nivel municipal. Finalmente se estiman modelos de regresión polinomial local y ponderado geográficamente usando como covariables la tasa de prematuridad, porcentaje de afiliados al régimen de salud y el Índice de Pobreza Multidimensional. La implementación de estos modelos logró determinar diferencias marcadas a nivel municipal lo que permite reconocer zonas de alto riesgo; pudiéndose generar programas que permitan la reducción de mortalidad infantil en dichas zonas.