Representación gráfica multivariante del seguimiento de ejecución de proyectos de inversión en Perú, 2021

Autores/as

  • José Luis Espinoza Melgarejo Universidad Nacional Mayor de San Marcos image/svg+xml Autor/a

DOI:

https://doi.org/10.71701/hqgx4612

Palabras clave:

Gráficos multivariantes, Proyectos de inversión, análisis descriptivo, RStudio, conglomerados

Resumen

El objetivo principal de este trabajo es mostrar las diferentes propuestas de gráficos multivariantes en seguimiento de proyectos de inversión tales como diagramas de caja y bigotes, gráficos de tallo y cajas, diagramas de dispersión, dendrograma, caras de Chernoff, curvas de Andrews, gráficos de estrella y gráficos de radar. Este estudio se justifica debido a que no existe mucha difusión de este tipo de gráficos y además no todos los softwares estadísticos permiten implementar estos, siendo una excepción a esto RStudio. Se trata de un estudio de alcance exploratorio y diseño no experimental, transversal y descriptivo. La población está formada por 23 departamentos del Perú junto con la provincia constitucional del Callao. Debido a que la información para el departamento de Tumbes resultó estar incompleta, se optó por eliminar esta. Por tanto, la muestra final estuvo conformada por 23 observaciones y 7 variables con información sobre al seguimiento de ejecución de proyectos de inversión en Perú en el año 2021. Se hizo uso de técnicas gráficas de análisis multivariado utilizando el entorno de desarrollo integrado RStudio para su procesamiento. Los resultados exponen diversas tendencias, conglomerados y análisis descriptivo de las 23 observaciones de la muestra respecto al seguimiento de ejecución en proyectos de inversión a través de los diversos gráficos multivariantes. Podemos concluir que, mediante estos gráficos, se pudieron identificar similitudes entre las unidades de estudio, así como agrupamientos y valores atípicos (outliers). Además, se puede describir cómo fue la ejecución de proyectos de inversión en cada uno de los departamentos y la provincia del Callao que forman parte de la muestra.

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Referencias

Actis di Pasquale, E., & Balsa, J. (2017). Revista de métodos cuantitativos para la economía y la empresa, 23, 164-193.

Balzarini, M., Bruno, C., Córdoba, M., & Teich, I. (2015). Herramientas en el análisis estadístico multivariado. Córdoba: Universidad Nacional de Córdoba.

Carmona, F. (2018). Un análisis con R. Datos multivariantes. Departament d’Estadística.

Correa, J., & Gónzalez, N. (2002). Gráficos estadísticos con R. Recuperado el 20 de junio de 2021, de https://cran.r-project.org/doc/contrib/grafi3.pdf

Curts G., J., Alcántara L., L., & Chiappa C., X. (1987). Introducción al análisis exploratorio de datos multidimensionales. Ciencias, 30-35.

Dagnino, J. (2014). Datos faltantes (missing values). Revista Chilena de Anestesiología, 43, 332-334.

Díaz Monroy, L. G., & Morales Rivera, M. A. (2012). Análisis estadístico de datos multivariados. Bogotá: Universidad

Nacional de Colombia.

Hernández, S. R., Fernández, C. C., & Baptista, L. P. (2014). Metodología de la investigación. México: McGraw- Hill Interamericana Editores.

INEI. (2009). Guía para representar datos estadísticos. Lima: Centro de Investigación y Desarrollo.

Jiménez, M. (2018). Clustering jerárquico en R. Obtenido de RPubs: https://rpubs.com/mjimcua/clustering-jerarquico-en-r

Malhotra, N. (2008). Investigación de mercados. México: Pearson Educación.

MEF. (2021). Transparencia económica. Recuperado el 8 de mayo de 2021, de https://apps5.mineco.gob.pe/bingos/seguimiento_pi/Navegador/default.aspx

Mostajo Guardia, R. (2002). El sistema presupuestario peruano. CEPAL.

Ocampo García, J., & Ospina Betancur, J. (2013). Análisis comparativo de colombia frente a los nueve países más desarrollados según el IEPG, mediante el análisis multivariado y los gráficos pictóricos. Journal of Engineering and Technology, 2(2), 8-20.

Peña, D. (2002). Análisis de datos multivariantes. Madrid: McGraw-Hill.

Rubio Donet, J. L. (2018). Detección de datos multivariados atípicos con series finitas de Fourier. Lima: Universidad Nacional Agraria La Molina.

Sánchez Pedraza, R. (2000). Análisis de los datos mediante herramientas gráficas. Revista de la Facultad de Medicina, 48(2), 104-110.

Schiattino, I., & Silva, C. (2013). Representación gráfica de información multivariante. Aplicación al sistema de salud de Chile. Revista Chilena de Salud Pública, 17(2), 117-123.

Tam Málaga, J., Vera, G., & Oliveros Ramos, R. (2008). Tipos, métodos y estrategias de investigación científica.

Pensamiento y acción, 5, 145-154.

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Publicado

2024-10-11

Número

Sección

Artículos

Cómo citar

Representación gráfica multivariante del seguimiento de ejecución de proyectos de inversión en Perú, 2021. (2024). Revista I+i, 15. https://doi.org/10.71701/hqgx4612