COMPARACIÓN DE LAS CONDICIONES TERMICAS DE DOS TIPOS DE INVERNADEROS
|
|
|
- Sara Agüero Campos
- hace 6 años
- Vistas:
Transcripción
1 COMPARACIÓN DE LAS CONDICIONES TERMICAS DE DOS TIPOS DE INVERNADEROS Servicio de Higiene Industrial y Salud Laboral Area de Higiene Industrial Felix Talavera Martínez Lourdes García Sánchez Diciembre 0 1
2 INTRODUCCIÓN Este estudio es continuación de los ya anteriormente realizados por este Instituto, sobre las condiciones térmicas en invernaderos. Para ello se contactó con una S.A.T. del campo de Cartagena, cuyo Ingeniero Técnico Agrícola realizaría el registro de las temperaturas ubicadas en sus instalaciones. En principio, el objetivo del mismo, además de abundar en tener una mayor cantidad de registros de temperaturas que confirmaran las conclusiones obtenidos en otros trabajos, es realizar la comparación de los invernaderos multicapilla con los multitúnel, a fin de averiguar el comportamiento de ambos frente al calor. Igualmente se quiso comprobar si los sensores de temperatura y humedad, instalados en los invernaderos para el control de la producción, eran operativo para el control de las situaciones de estrés térmico. Desde el inicio del trabajo aparecieron problemas con este objetivo, ya que el sistema no da la temperatura humeda natural si no la humedad relativa, que no es valida para ser utilizada directamente por los capataces y trabajadores, por otra parte, la lectura de la misma se realiza en la pantalla de un ordenador, ubicado más o menos lejos del invernadero, lo que dificulta su utilización, y dependiendo del programa del mismo en numerosas ocasiones se obtiene un gráfico y no lecturas concretas, lo que dificulta su interpretación al trabajador o al agricultor. Por todo ello se abandonó este objetivo y se han empleado los datos obtenidos en analizar la posible existencia de diferencias significativas en los registros efectuados a 0 cm. del suelo y a 1, m. Los invernaderos objeto de este estudio, han sido elegidos por sus características técnicas y ubicación geográfica. Se encuentran ubicados uno junto a otro, a una distancia de separación de m. Uno de los invernaderos es tipo multicapilla y otro multitúnel (fig 1 y 2). A continuación se detallan los datos de los mismos. Invernadero multicapilla: Superficie:.2 m 2 Altura máxima:. m. Plástico: térmico de solplast de 00 galgas. Orientación: norte-oeste. Invernadero multitúnel: Superficie:.2 m 2 Altura máxima:. m. Plástico: térmico de solplast de 00 galgas. Orientación: norte-oeste Es de hacer constar que el presente estudio va dirigido a Técnicos en Prevención de Riesgos Laborales y que, para interpretar correctamente lo en él expuesto es necesario tener conocimientos sobre el tema, especialmente de Higiene Industrial. 2
3 Fig 1 Invernadero tipo multicapilla Fig 2 Invernadero tipo multitúnel
4 NORMAS UTILIZADAS PARA LA VALORACIÓN Las normas utilizadas para la realización de este estudio, son las mismas que en los anteriores: Ambientes térmicos: Instrumentos y métodos de medida de los parámetros físicos (ISO 772:) (UNE-EN 72:). Ambientes calurosos: Estimación del estrés térmico del hombre en el trabajo basado en el Indice WBGT (ISO 72:) (UNE-EN 2:). REGISTRO DE TEMPERATURAS Todas las temperaturas han sido registradas de acuerdo con la Norma ISO 772, siendo Ta la temperatura seca del aire, Tnw la temperatura humeda natural y Tg la temperatura de globo. Los registros de temperaturas se iniciaron en julio de 0 y finalizaron en julio de 0, disponiendo por tanto de temperaturas en un año completo. Se instalaron tres conjuntos de termómetros, uno en el centro de un invernadero multicapilla y otro en el centro de un invernadero multitúnel a 1, m. de altura ambos, y el tercero en el invernadero multitúnel a unos 0 cm. del suelo. Las distintas series de temperaturas se pueden observar en el Anexo I, en ellas se especifica el tipo de invernadero (multicapilla, multitúnel). En el caso del invernadero multitúnel la ubicación de los termómetros (alto a 1,1 m. y bajo a 0,m), el mes del año en el que se tomó la temperatura y la hora aproximada en la que se hizo la lectura h, h, y,h. EVALUACIÓN DE LAS CONDICIONES DE TRABAJO La norma UNE-EN 2:: Estimación del estrés térmico del hombre en el trabajo, basado en el Indice WBGT, es la utilizada en este trabajo para evaluar las condiciones térmicas ambientales. a) Estimación del calor metabólico De acuerdo con la experiencia adquirida y con los estudios anteriores realizados, la mayoría de los trabajos que se realizan en los invernaderos tienen un gasto metabólico moderado comprendido entre 1 y 0 w/m 2, por ello, fundamentalmente el estudio se realiza teniendo esto en consideración, no obstante también se ha considerado la posibilidad de un consumo metabólico alto para algunas labores, con un gasto entre 0 y 20 w/m 2 y por ello también se ha tenido en cuenta en el estudio. b) Calculo por el Indice WBGT La fórmula utilizada, de las dos propuestas en el método, es la recomendada para el exterior de edificios con carga solar: WBGT = 0.7 T nw T g T s De acuerdo con el consumo metabólico indicado en el apartado anterior de 1-0 w/m 2, el valor de referencia que propone la misma es de ºC para los trabajadores aclimatados. No se ha considerado la posibilidad con el trabajador no aclimatado, ya que consideramos que en caso de existir en una empresa trabajadores no aclimatados, estos deben de tener un seguimiento y control especial. Asi mismo, como se ha indicado anteriormente, se ha considerado el consumo metabólico alto entre 0 y 20 w/m 2, siendo el valor de referencia propuesto en la norma, para trabajadores aclimatados, y sin movimiento de aire como es el caso de los invernaderos de ºC. En el Anexo II se pueden observar los valores obtenidos en el Indice WBGT, por meses y días, y también para las distintas horas en que se ha realizado la lectura, para cada tipo de invernadero: multitúnel y multicapilla.
5 Para aclarar en lo posible el comportamiento del Indice en el transcurso del año se han confeccionado dos cuadros uno para el valor de referencia de ºC (Anexo III) y otro para el valor de ºC (Anexo IV), en ellos se puede observar, tanto para el invernadero tipo multicapilla como para el multitúnel, el porcentaje de los valores obtenidos a 1. m., que superan el valor de referencia por meses y horas en las que se ha realizado la lectura. En ambos Anexos se puede ver que los valores obtenidos para el invernadero multicapilla son superiores a los del multitúnel, por lo que se puede deducir que este último tipo de invernadero se rebasa el valor de referencia del Indice en menos ocasiones y por lo tanto es mas apto para trabajos en situaciones de calor que el multicapilla. Por otra parte, y centrándonos en el Anexo III con valor de referencia ºC, se puede observar que en todos los meses del año se han producido situaciones en las que se ha superado este valor, exceptuando en el mes de abril en el tipo multitúnel. Igualmente se puede observar que para las lecturas a las h. nunca se rebasa el indicador, exceptuando en el mes de junio en el multitúnel y en el de julio en el multicapilla. Es de destacar también la irregularidad en cuanto al comportamiento de los valores, en el periodo estudiado, ya que el tiempo más favorable para el trabajo en los invernaderos se produjo en el mes de abril. Los meses de julio y agosto fueron los más desfavorables para el trabajo en invernaderos, seguidos de junio y septiembre, y en la comparación del periodo Febrero-Marzo-Abril con el de Octubre-Noviembre-Diciembre este último resulto más desfavorable, es decir el valor de referencia se superó en un mayor número de ocasiones. En relación con el Anexo IV cuyo valor de referencia es ºC, igual que en el caso de ºC, en todos los meses del año se ha superado este valor. Pero a diferencia del caso anterior, para las lecturas a las h en los meses de junio, julio, agosto y septiembre, sí se supera el mismo. El mes en que menos se superó el valor de referencia fue igualmente el de abril. c) Estimación del Indice WBGT mediante la Tnw. El método para interpretar el estrés térmico que esta sometido un trabajador, mediante la norma EN 2:, es un método empírico, recomendado en la misma norma como método exploratorio, y del que afirma que: los valores de referencia dados corresponden a niveles de exposición, para los cuales, casi todos los individuos puede estar habitualmente expuestos sin ningún efecto nocivo para la salud, por ello estimar este Indice empleando únicamente la Tnw, introduce aún un mayor error e incertidumbre, no obstante, lo expuesto a continuación puede servir de ayuda a los Técnicos de Prevención, para tratar de tener alguna referencia en la que basarse a fin de tomar las decisiones que estime como más oportunas, ya que en la totalidad de los invernaderos, no se dispone de aparato para realizar una lectura de acuerdo con el Indice WBGT, pero podrían ir equipados todos los grupos de trabajadores que actuarán en invernaderos, con un psicómetro sencillo (constituido básicamente por un termómetro de temperatura seca y otro de temperatura humeda natural, en el que el bulbo está envuelto en una muselina humidificada). En el Anexo V se presenta una Tabla tomando como referencia el Indice WBGT de ºC para los dos tipos de invernaderos estudiados. En la misma, se considera para cada valor de temperatura humeda natural (en el intervalo entre 2ºC y ºC) y para las tres lecturas horarias recogidas (h, h y :h) el número de veces que se da en cada caso la temperatura humeda natural y el porcentaje de veces en que se supera el Valor Límite de referencia de ºC (WBGT). Por ejemplo: para la temperatura humeda de 2ºC, en el invernadero multicapilla, en las mediciones correspondientes a las h se alcanzó ese valor de 2ºC en ocasiones, sin embargo el Valor de referencia no se superó en ninguna ocasión (0%). Para esta misma temperatura y para el mismo tipo de invernadero, a las h se alcanzó la temperatura de 2ºC en ocasiones y calculando el Indice WBGT, el Valor de referencia se superó en el,% de las ocasiones.
6 Observando los valores obtenidos y generalizando se puede destacar que para valores inferiores a 2ºC de Tnw no se supera nunca el valor de referencia de ºC, y para valores de ºC y superiores siempre se supera, luego se podría estimar que por debajo de 2ºC de Tnw no existiría riesgo y por encima de ºC siempre habría riesgo. Entre estos dos valores de 2 y ªC de Tnw existiría la incertidumbre, a medida que el valor de la Tnw este más próximo al de ºC, existe mayor probabilidad de que el valor de referencia sea superado. Por otra parte, para una misma temperatura, la probabilidad de que el Indice obtenido con ella supere el de referencia, es mayor cuanto más avanza el día. En el Anexo VI realizado con los mismos criterios que el Anexo V, pero con el valor de referencia de ºC. Observando los resultados tenemos que para valores de Tnw inferiores a ºC no hay riesgo y para valores superiores a 2ºC consideraremos que siempre hay riesgo. En los valores intermedios al igual que en el caso anterior, a medida que los valores sean más próximos a 2ºC será mayor la probabilidad de riesgo. d) Comparación Multitúnel-Multicapilla Análisis descriptivo Antes de aplicar ningún tipo de análisis estadístico, vamos a realizar una exploración de los datos, con técnicas puramente descriptivas que nos permita intuir dónde y cómo se presentarán diferencias, además de permitirnos observar de qué tipo serán dichas diferencias. Anual Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Tipo WBGT Desviación Capilla,2,0 Multitúnel 2,7, Capilla,, Multitúnel,,7 Capilla,,0 Multitúnel,0,7 Capilla 2,,7 Multitúnel,, Capilla,, Multitúnel,1, Capilla,0, Multitúnel,,0 Capilla,, Multitúnel,,70 Capilla,70,0 Multitúnel,, Capilla,, Multitúnel,72, Capilla,, Multitúnel 2,0, Capilla,7,1 Multitúnel,, Capilla,7,7 Multitúnel,, Capilla, 7, Multitúnel,71,70
7 Como se observa en esta tabla, el índice WBGT medio es mayor en el invernadero tipo Multicapilla prácticamente durante todos los meses, a excepción de junio, pero si nos fijamos solo en este valor, no podemos decir que esta diferencia sea significativa, para ello debemos tener en cuenta el valor de la desviación típica que nos dirá si esta diferencia se debe al azar o si es estadísticamente significativa. Las mayores diferencias entre las medias para los dos tipos de invernadero se dan en los meses de Marzo, Abril, Octubre, Noviembre y Diciembre (más de 2 grados), mientras que las diferencias más bajas, se dan en Mayo, Junio y Agosto (menos de 0,), si bien la diferencia en junio es negativa, en junio es el invernadero tipo Multitúnel el que presenta temperaturas más altas. Comprobaremos si estas diferencias son o nos significativas al realizar los contrastes por meses. Esto mismo se puede ver más intuitivamente en la siguiente gráfica. Índice WBGT (medias mensuales por tipo de invernadero) Índice WBGT Medio Tipo de invernadero Capilla Multitunel Enero Marzo Mayo Julio Septiembre Noviembre Febrero Abril Junio Agosto Octubre Diciembre Mes Si consideramos también las distintas horas de medición, obtenemos las gráficas mensuales que se presentan a continuación. 7
8 Índice WBGT (medias mensuales por hora de medición y tipo de invernadero) Enero Febrero Marzo Abril :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición Mayo Junio Julio Agosto :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición Septiembre Octubre Noviembre Diciembre :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición Capilla Multitúnel Así vemos, que en todos los casos, como es lógico el índice WBGT aumenta de las a las : h siendo siempre más alto para el invernadero tipo multicapilla que para el Multitúnel, excepto en mayo a las : h y en el mes de junio. Aunque según se observa en las gráficas la diferencia en algunos meses es insignificante lo que deja intuir que para dichos meses no existirán diferencias estadísticamente significativas (p.ej. mayo, donde las rectas casi se tocan). Mediante este tipo de gráficas sólo tenemos en cuenta los índices medios, para ser más rigurosos debemos tener en cuenta también la amplitud y oscilación entre las mediciones, esto se consigue utilizando los llamados gráficos de cajas, que se basan en la mediana 1 y en la amplitud intercuartílica 2 de los datos. 1 Mediana: valor que deja por debajo el 0% de los datos de la distribución, en algunos casos coincide con la media 2 Amplitud intercuartílica: amplitud que recoge el 0% de los datos centrales de la distribución (datos entorno a la mediana)
9 N = N = N = N = N = N = N = N = N = N = N = N = Índice WBGT (por hora de medición y tipo de invernadero) Enero Febrero Marzo Abril Índice WBGT Índice WBGT Índice WBGT Índice WBGT :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición 0 Mayo 0 Junio 0 Julio 0 Agosto Capilla Multitúnel Índice WBGT Índice WBGT Índice WBGT Índice WBGT :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Índice WBGT Índice WBGT Índice WBGT Índice WBGT 0 :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición En aquellos meses en que las cajas se solapan mucho y la línea central se junta, no existirán diferencias significativas en los valores medios del índice WBGT. Así, se aprecia por ejemplo que los meses de enero, julio o diciembre son meses en los que las medianas están bastante desplazadas y por tanto parecen existir diferencias entre las temperaturas de los dos tipos de invernadero, siendo por lo general más elevadas en el invernadero tipo multicapilla. Mientras que en los meses de mayo o agosto las medianas prácticamente se tocan.
10 Contrastes Como paso previo antes de decidirnos a utilizar un contraste u otro, realizamos el test de Kolmogorov-Smirnov para contrastar la normalidad de los datos. MES TIPO HORA K-S sig. Capilla :00 0,1 Multitúnel :00 0, MES TIPO HORA K-S sig. Julio Capilla :00 0, Multitúnel :00 0,1 Enero Capilla :00 0, Multitúnel :00 0,7 Capilla :00 0,1 Multitúnel :00 0, Capilla. 0,7 Capilla. 0, Multitúnel : 0, Multitúnel : 0,77 Capilla :00 0, Capilla :00 0,7 Multitúnel :00 0, Multitúnel :00 0, Febrero Capilla :00 0,00 Multitúnel :00 0, Agosto Capilla :00 0, Multitúnel :00 0, Capilla. 0, Capilla. 0,0 Multitúnel : 0, Multitúnel : 0, Capilla :00 0, Capilla :00 0,1 Multitúnel :00 0, Multitúnel :00 0,7 Marzo Capilla :00 0,7 Multitúnel :00 0, Septiembre Capilla :00 0, Multitúnel :00 0, Capilla. 0, Capilla. 0,7 Multitúnel : 0, Multitúnel : 0,2 Capilla :00 0, Capilla :00 0,07 Multitúnel :00 0, Multitúnel :00 0,2 Abril Capilla :00 0,7 Multitúnel :00 0, Octubre Capilla :00 0, Multitúnel :00 0, Capilla. 0,7 Capilla. 0, Multitúnel : 0,77 Multitúnel : 0, Capilla :00 0,1 Capilla :00 0, Multitúnel :00 0,2 Multitúnel :00 0,2 Mayo Capilla :00 0, Multitúnel :00 0,2 Noviembre Capilla :00 0, Multitúnel :00 0,7 Capilla. 0,71 Capilla. 0,0 Multitúnel : 0,7 Multitúnel : 0,7 Capilla :00 0,0 Capilla :00 0,7 Multitúnel :00 0,7 Multitúnel :00 0,2 Junio Capilla :00 0,7 Multitúnel :00 0,7 Diciembre Capilla :00 0,7 Multitúnel :00 0,7 Capilla. 0, Capilla. 0, Multitúnel : 0, Multitúnel : 0,7
11 Como se observa en la tabla anterior, el nivel de significación es bastante superior a 0,0 en todos los contrastes por lo que no podemos rechazar que los datos sigan una distribución normal, luego asumiremos que son normales y por tanto podremos realizar la prueba t para comparar las diferencias en las medias del índice de WBGT en todos los casos. Un último paso previo a la realización de la prueba t de Student es comprobar si la varianza del índice WBGT es igual para los dos tipos de invernaderos, para así realizar la prueba t para varianzas iguales o la prueba t para varianzas distintas. Mes Hora Varianzas Prueba T Intervalo L.I. L.S. Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre :00 Iguales DIFIEREN** 1, 2,2 :00 Iguales DIFIEREN 0,2,2 : Iguales NO DIFIEREN -0,,0 :00 Iguales NO DIFIEREN -0,0 2,7 :00 Distintas NO DIFIEREN -1,7, : Iguales NO DIFIEREN -1,,70 :00 Iguales NO DIFIEREN -0,, :00 Iguales NO DIFIEREN -0,0,0 : Iguales NO DIFIEREN -0,1, :00 Iguales DIFIEREN 0,0, :00 Iguales DIFIEREN 0,, : Iguales DIFIEREN 0,7, :00 Iguales NO DIFIEREN -0, 2,2 :00 Iguales NO DIFIEREN -2, 2, : Iguales NO DIFIEREN -,7 2, :00 Iguales NO DIFIEREN -1, 0,7 :00 Iguales NO DIFIEREN -2,7 0,7 : Iguales NO DIFIEREN -2, 0,2 :00 Iguales DIFIEREN 0, 2,7 :00 Iguales DIFIEREN* 0, 2, : Distintas DIFIEREN* 0, 2, :00 Iguales NO DIFIEREN -0,1 1,7 :00 Iguales NO DIFIEREN -0, 1,1 : Iguales NO DIFIEREN -0, 1,0 :00 Iguales NO DIFIEREN -1,2 2, :00 Iguales NO DIFIEREN -0,7,1 : Iguales NO DIFIEREN -0,1,2 :00 Iguales NO DIFIEREN -0,, :00 Iguales NO DIFIEREN -1,,7 : Iguales NO DIFIEREN -2,7,2 :00 Iguales NO DIFIEREN -1,2,0 :00 Iguales NO DIFIEREN -1,, : Iguales NO DIFIEREN -2,, :00 Iguales NO DIFIEREN -0,0, :00 Iguales DIFIEREN 0,,7 : Iguales DIFIEREN 0,0,72 Diferencias significativas a nivel p<0,0, excepto: * nivel p<0,01 ** nivel p<0.001
12 La tabla anterior muestra el resultado de la prueba de homogeneidad de varianzas junto con el de la prueba t y un intervalo de confianza al % para la diferencia de la media del índice en el invernadero tipo Capilla menos la media en el invernadero tipo Multitúnel. Si nos fijamos en los casos en los que existen diferencias significativas (meses de abril y julio, enero a las y h, diciembre a las y : h) el intervalo es positivo, lo que quiere decir que siempre que existan diferencias, es el invernadero tipo Capilla el que presenta unos índices WBGT mayores. Cuando las diferencias no son significativas el intervalo presenta un límite negativo y otro positivo (lo que da lugar a que la diferencia pueda ser cero, y por tanto los dos índices iguales). En el resto de casos (es decir, en la mayoría de los meses) no existen diferencias significativas en los índices de WBGT para los dos tipos de invernaderos. e) Comparación Multitúnel Alto-Bajo Análisis descriptivo En este caso nos encontramos con dos mediciones hechas en el invernadero tipo Multitúnel, una efectuada en alto y otra en bajo. Veamos las medias y desviaciones típicas de las mismas. Tipo WBGT Desviación Anual Alto 2,7, Bajo 2,,00 Enero Alto,,7 Bajo,, Febrero Alto,0,7 Bajo,01,2 Marzo Alto,, Bajo,,2 Abril Alto,1, Bajo,,02 Mayo Alto,,0 Bajo,,7 Junio Alto,,70 Bajo,,0 Julio Alto,, Bajo,, Agosto Alto,72, Bajo,2, Septiembre Alto 2,0, Bajo 2,,7 Octubre Alto,, Bajo 2,, Noviembre Alto,, Bajo,, Diciembre Alto,71,70 Bajo,2,0
13 En general se observa que el índice medio es mayor en alto que en bajo, aunque los valores son bastante similares, excepto en los meses de abril y septiembre donde el índice calculado para las temperaturas en bajo supera al índice en alto. En el mes de julio ambas medias son prácticamente iguales. Las mayores diferencias se dan en junio (1,), enero (0,), marzo (0,77) y mayo (0,7), como se puede observar en el siguiente gráfico. Índice WBGT (medias mensuales por altura) 2 2 Altura bajo alto Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Septiembre Noviembre Agosto Octubre Diciembre Mes Consideremos también las distintas horas de medición, y representemos las gráficas mensuales. Índice WBGT (medias por hora de medición) 2 2 Altura bajo alto :00 h :00 h : h Hora de la medición
14 Índice WBGT (medias mensuales por hora de medición y altura) Enero Febrero Marzo Abril :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición Mayo Junio Julio Agosto :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición Septiembre Octubre Noviembre Diciembre :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición Bajo Alto Como en el caso en el apartado anterior las temperaturas aumentan de a : h, con un pico a las :00 h que indica que durante esas tres primeras horas el aumento es mayor que en las siguientes dos horas y media (se reduce la pendiente de las rectas). Estos gráficos no hacen más que reforzar nuestras hipótesis anteriores, vemos claramente que las diferencias son muy pequeñas, en julio prácticamente coinciden, apreciándose diferencias en junio, enero, marzo y mayo. Además podemos precisar que mientras que en junio, estas diferencias permanecen aproximadamente constantes para las distintas horas en enero, marzo y mayo esta diferencia aumenta a las : h. Tengamos en cuenta ahora la distribución de las mediciones (su rango/variabilidad) y no sólo su media, mediante el uso de los gráficos de cajas.
15 N = N = N = N = N = N = N = N = N = N = N = N = Índice WBGT (por hora de medición y tipo de invernadero) Enero Febrero Marzo Abril Índice WBGT Índice WBGT Índice WBGT Índice WBGT :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición Mayo Junio Julio Agosto Índice WBGT Índice WBGT Índice WBGT Índice WBGT :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición Septiembre Octubre Noviembre Diciembre 0 Índice WBGT Índice WBGT Índice WBGT Índice WBGT 0 :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h :00 h :00 h : h Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición Hora de la medición Bajo Alto En la mayoría de los meses las cajas aparecen totalmente solapadas y las líneas de la mediana prácticamente unidas, a excepción del mes de junio y alguna hora en particular, como es el caso de enero a las : h. Podemos también señalar que mientras en algunos meses el rango de variación del índice es bastante pequeño (como es el caso de agosto) en otros esta variación es amplia (febrero, octubre). Contrastes Realizamos el test de Kolmogorov-Smirnov para contrastar la normalidad de los datos.
16 MES TIPO HORA K- S si g. MES TIPO HORA K- S si g. Enero Alto :00 0, Bajo :00 0, Alto :00 0,7 Bajo :00 0,7 Alto. 0, Bajo : 0, Alto :00 0, Bajo :00 0,1 Alto. 0,77 Bajo : 0,01 Alto :00 0, Bajo :00 0,2 Alto :00 0, Bajo :00 0, Agosto Alto :00 0, Bajo :00 0,00 Febrero Alto :00 0, Bajo :00 0, Alto. 0, Bajo : 0, Alto. 0, Bajo : 0,7 Alto :00 0,7 Bajo :00 0,7 Alto :00 0, Bajo :00 0,0 Septiembr e Alto :00 0, Bajo :00 0,2 Marzo Alto :00 0, Bajo :00 0, Alto. 0, Bajo : 0, Alto. 0,2 Bajo : 0, Alto :00 0,20 Bajo :00 0, Alto :00 0, Bajo :00 0,1 Octubre Alto :00 0, Bajo :00 0, Abril Alto :00 0, Bajo :00 0,7 Alto. 0,77 Bajo : 0,2 Alto. 0, Bajo : 0,2 Alto :00 0,2 Bajo :00 0,1 Alto :00 0,2 Bajo :00 0,7 Noviembre Alto :00 0,7 Bajo :00 0,0 Mayo Alto :00 0,2 Bajo :00 0, Alto. 0,7 Bajo : 0, Alto. 0,7 Bajo : 0,07 Alto :00 0,2 Bajo :00 0, Alto :00 0,7 Bajo :00 0, Diciembre Alto :00 0,7 Bajo :00 0, Junio Julio Alto :00 0,7 Bajo :00 0, Alto. 0, Bajo : 0,70 Alto :00 0,1 Bajo :00 0,1 Alto. 0,7 Bajo : 0,
17 Todos los casos cumplen el supuesto de normalidad (p>0,0), comprobamos la hipótesis de igualdad de varianzas y realizamos la prueba t. Mes Hora Varianzas Prueba T Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Intervalo L.I. L.S. :00 Iguales NO DIFIEREN -1, 0, :00 Iguales NO DIFIEREN -1, 0, : Iguales NO DIFIEREN -,2 0, :00 Iguales NO DIFIEREN -1,7 0,7 :00 Iguales NO DIFIEREN -1, 1, : Iguales NO DIFIEREN -2,70 1,7 :00 Iguales NO DIFIEREN -2,0 1, :00 Iguales NO DIFIEREN -2,7 1,7 : Iguales NO DIFIEREN -2,7 1, :00 Iguales NO DIFIEREN -,0 1,02 :00 Iguales NO DIFIEREN -1,70 0, : Iguales NO DIFIEREN -0, 2,0 :00 Iguales NO DIFIEREN -2,7 0,0 :00 Iguales NO DIFIEREN -2,7 2, : Iguales NO DIFIEREN -, 1, :00 Iguales DIFIEREN -2,2-0, :00 Iguales DIFIEREN -2,2-0, : Iguales NO DIFIEREN -,07 0,00 :00 Iguales NO DIFIEREN -1, 1,0 :00 Iguales NO DIFIEREN -0,0 0, : Iguales NO DIFIEREN -0, 1, :00 Iguales NO DIFIEREN -1, 0,2 :00 Iguales NO DIFIEREN -1,1 0, : Iguales NO DIFIEREN -0,0 1,02 :00 Iguales NO DIFIEREN -1,0 2, :00 Iguales NO DIFIEREN -1, 1, : Iguales NO DIFIEREN -1,0 2, :00 Iguales NO DIFIEREN -1, 2, :00 Iguales NO DIFIEREN -,, : Iguales NO DIFIEREN -,, :00 Iguales NO DIFIEREN -,7,2 :00 Iguales NO DIFIEREN -,1 2,7 : Iguales NO DIFIEREN -,, :00 Iguales NO DIFIEREN -2,0 1,7 :00 Iguales NO DIFIEREN -2,2 2, : Iguales NO DIFIEREN -, 1, Solo existen diferencias estadísticamente significativas (con p<0,0) entre los índices WBGT en las diferentes alturas para el mes de junio a las :00 y :00 h, donde la media de las temperaturas en alto es significativamente mayor que en bajo. En el resto de meses se puede considerar que los valores medios del índice son iguales para ambas alturas. Es más, si consideramos todas las mediciones y realizamos la prueba t de igualdad de medias entre la media del índice en bajo (2,) y en alto (2,7), obtenemos un nivel de significación de 0,2, lo que quiere decir que no hay evidencia estadística de que existan diferencias entre ambos valores, esto es debido a que mientras que las dos medias difieren en una cantidad relativamente pequeña (0,2) ambas tienen una desviación típica elevada, lo que da lugar a un intervalo de confianza al % de (-1,;0,) que incluye el valor cero, luego existe la posibilidad de que ambas medias coincidan (o lo que es lo mismo, su diferencia sea cero).
18 CONCLUSIONES En los invernaderos tipo multitúnel las ocasiones en las que se producen situaciones de estrés térmico es inferior en número a las de los invernaderos multicapilla, ( para el multitúnel por para el multicapilla para un valor de referencia de ºC). Siempre que existen diferencias estadísticamente significativas, el tipo de invernadero que presenta valores del Indice WBGT más elevados es el multicapilla. Todo equipo de trabajo que opere en un invernadero, es conveniente que vaya provisto de un psicrómetro. El capataz que dirija el equipo de trabajo debe de estar perfectamente aleccionado por el Servicio de Prevención. Para trabajadores aclimatados con un gasto metabólico entre 1 y 0 w/m 2 la temperatura húmeda natural nos puede servir de orientación. Así para Tnw inferior a 2ºC, no hay riesgo, para Tnw superior a ºC, siempre hay riesgo, entre ambas temperaturas existe incertidumbre, aumentando la probabilidad del riesgo cuando la lectura se haga más próxima a las horas del máximo calor. Para trabajadores aclimatados con un consumo metabólico entre 0 y 20 w/m 2. la temperatura húmeda natural nos puede servir de orientación, así para Tnw inferior a ºC, no hay riesgo, para Tnw superior a 2ªC, siempre hay riesgo, entre ambas temperaturas existe incertidumbre, aumentando la probabilidad del riesgo cuando la lectura se haga más próximo a las horas de máximo calor. Estas dos afirmaciones últimas no pueden ser consideradas como reglas exactas, ya que la misma Norma UNE-EN 2: refiere para el Indice WBGT que casi todos los individuos pueden estar habitualmente expuestos sin ningún efecto nocivo para la salud, por ello los trabajadores deben de estar debidamente formados, y en especial el capataz, conociendo perfectamente los síntomas de trastornos relacionados con el calor, y con unas instrucciones concretas de lo que debe hacer en caso de que se produzcan. Los valores obtenidos del Indice WBGT con las temperaturas registradas en los invernaderos multitúnel a dos alturas (0 cm y 1, m) no presentan diferencias estadísticamente significativas.
19 ANEXO I
20 MES: ENERO HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1 2 7,,, 2,,,,,,.,,,,,.,,, 2, 1,,, 2,,,, 2,,,,,,,,, 2 2,, 2 2,,,, 7,, 2,, 2,,, 7 2 2,,,,,,,, 2,, 2 2,,,,,, Situación: Multicapilla
21 MES: FEBRERO HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1 2,,,,,,,, 2,,, 2,,,,,, 2, 2, 2, 7,, 2,, 2,,, 2 2, 2,,,,, 2 2, 2,,,,, 0,, 2,,,, 2, 2,,,,,,,,,, 2, 2, 2 2, 1, 2,, 2 2 2,, Situación: Multicapilla
22 MES: MARZO HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1 2, 2, 2, 2,, 2,, 2,, 2 2, 2,, 2,,, 2,, 2, 0, 7 2,, 0,,, 2,, 2 0 2,,,, 2 2 2,,,,,,,,,,, 2,, 2,,,,,, 2,,,,, 2,, 2, 2,,,, 2,, 2, 2,,, 2,, 2 2, 2, 2,, 2,,, 2,, 2,, Situación: Multicapilla
23 MES: ABRIL HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1,,,,, 2,,,,, 2,, 2,,, 0,, 2,, 2, 2, 7,,, 2,,,, 2,,,, 2,, 2, 0, 2, 2,,,, 2,,,,,, 2,,, 7 2,,, 2, 2 2,, 2,,,,,,, 2,,,, 2, 2, Situación: Multicapilla
24 MES: MAYO HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1 2,,,,,, 7,, 2, 2, 2,,,,, 2,,, 2,, 2, 7,,,, 2,,,,, 0,, 2, 2 2 2,,,, 2 2 2,,, 2 2,, 2, 1, 2, 1,, 2 7 2,, 2,,,, 1, 2,, Situación: Multicapilla 2
25 MES: JUNIO HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1, 2,,, 2, ,,, 1, 2, 2,, 2, 0,,, 2 1, 7, 2 2,,, 2 2,,,,, 2, 0,, 2, 2,, 2, 2, 2, 2, 2 1,, 2,, 2,, 2,,, 2,,, 2, 2,,,,, 2, 2, 0 1,,,, 7, 2, 2, 2, 2,, , ,,,,, , 2 2,,, 7 2,,, 7,, Situación: Multicapilla 2
26 MES: JULIO HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1,, 2,,, 2,, 2, 2,, , 2,, 2 2,,,,,, 2,,,,,,,,, 2 2, 2,, 7, 2, 2 7, 7, 2,,, 2, 7 2 2,, 2, 2, 7 2, 7 7, 2, 2, 2, 2,, 2, 0, 2,, 2,, 2, 1,, 2 2,,,,, 2, 2, 0, 2,,,,, Situación: Multicapilla
27 MES: AGOSTO HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1 2, 2 2,,,,, 7 2, 2, 7 7 2, 2 2, 2,,,, 7 7 2,,,,, 2,, , 2 2 2, 0,,,,,,, 7 2 2,, 2, ,,, , 2,,, 7, 2 2 2,,,, 7 2, 2, 2, ,,,, 2 2 1,, Situación: Multicapilla 2
28 MES: SEPTIEMBRE HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1, 2,,, 0 2,, 2,, 2 2,, 2 2, 2,,,,, 2,, 2,, 7, 2, 2, 2,, 2 2, 2,, 2,,,, 2 2, 2, 2, 2,,, 1 2,,, 0,, , 2, 7 2, 2 7, 7, Situación: Multicapilla
29 MES: OCTUBRE HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1, 2 2, 0 1, ,, 1 0, ,,, 2 2 2, 7,,, 2 7 7, 2, 7,, 0, 2 2, 2, 2, 2 0,,,,, 2,,, 2, 1 7 7, 2,,,, 2, 2 2, 2, 2,, 2, 2, 2 2,, 2,, 0 2,,,, 2,,,, 7, 2 2,,, 2, Situación: Multicapilla
30 MES: NOVIEMBRE HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1 2,,,,,,,,,,,, 7,,,,,, 2, 7, 2 2 2, 2, 2,, 2 2,, 2 2 2,,,,,, 2, 2, 2, 2 2,,, 2,, 2,,, 2,,, 2,,, 0 Situación: Multicapilla
31 MES: DICIEMBRE HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1, 2, 7,,,, 7, 1,, 2,,,,, 7,,,,,, 2,,, 2,,,, 7, 2, 2,,, 2, 2, 2,,,,, 7,, 2,,,,, 2,,, 2, 2, 2, 2,, 2, 2, 2,,,, 2, 2, 2, 2,, Situación: Multicapilla
32 MES: ENERO HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1 2 7, 2 2, 2 2,, , 2 2,,, ,,, 0, 2, ,, 2,, Situación: Multitunel en bajo
33 MES: FEBRERO HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1 2, 2 2,,,, 2 2, 7,,,,,,, 2 2 2, 2 2 2,,, 2 2 0, 2 2,,,, 2 2, 2 7 2,,, 2 2, 2,, 2 Situación: Multitunel en bajo 2
34 MES: MARZO HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1, 2 2,, 2, 2, 2, 2, 7, , 2 7 2, 2, 2 2,, 2 2,,,, 2 2,, 2 2 2, , 2,,,, 2, 2, Situación: Multitunel en bajo
35 MES: ABRIL HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1, 2 2, 2 2,,, 2,,, 2,,, 7, 0 2,,,,,, 2 2 2,,, 2,,,,,, 2 1,,,,,, , 2 2,, 2,, 2 2,, 0,, 2, Situación: Multitunel en bajo
36 MES: MAYO HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1 2,,,,, 2, 2, 2 7, 2, 2, 2 2 7,, 2 0, 2,,,,, 2,, 2, 2, 2 2,,, , 2, 2, 2, 2 Situación: Multitunel en bajo
37 MES: JUNIO HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1, 2 2, 2, , 2,, 2 2, 2 7, 2 2,, 2, 2, 2 2, 0 2 0, 2 2 1, 1 2, 2 2 2,,, 2 2 2,, , 2, 2 2 2,,, 2,, 2,, 2, 0,, 2, , ,, 2 0, 2 2, 2 2, 2, 2, 2,, Situación: Multitunel en bajo
38 MES: JULIO HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1 2 2, 2, 0,, 2 2, 2, , , , 2,,, ,, 2 2 2,,, 7,, 2, 2 2 2,,, , 7 2 2, 2, 2, 2,,, , 2, 2 2,, 2 2 2, , , 2 Situación: Multitunel en bajo 7
39 MES: AGOSTO HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1,,, 2 2 2,, 2 2,, , , 2 2 2, 2,, 2 2, 2, 2 2 2, 2, 2 2,, ,, , 7,, 2 2 2,, , 7, ,, 2 7 Situación: Multitunel en bajo
40 MES: SEPTIEMBRE HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1,, 2,, , ,, 2 2 2, , 2,, 2 2 2, , , 2, Situación: Multitunel en bajo
41 MES: OCTUBRE HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg , , 2 2 7, 2 2, 0, 0,, 2, 2, Situación: Multitunel en bajo 0
42 MES: NOVIEMBRE HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg , 2, 2 2 2,,, 2 2,,,,,, 2, 2 2, 2,. 2, 7, Situación: Multitunel en bajo 1
43 MES: DICIEMBRE HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1, 2 2, ,,, 7,,, ,,, ,, 2 2 7, ,, 2, 2, Situación: Multitunel en bajo 2
44 MES: ENERO HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1 2 7, ,,, 2 2,,,, 2, 7 2 2,, 2 2,, 2 2,, 2, 2, 2 2, 2 2,, 2,, 2,,, 2 2 2, 2,, 2,,,,, 2,,,, 2, Situación: Multitunel en alto
45 MES: FEBRERO HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1 2, 2,, 2,, 2,, 7,, 2 2,,, 2,,,,,, 7,, 2,, 2 2,,,,,,,,, 2, 2 2,, 2,,,, 2,,,, 2, Situación: Multitunel en alto
46 MES: MARZO HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1 2, 2, 2,, 2, 2,,,, 2 2,, 2, ,,, 7, 2,, 2, 2, 2,, 2,,,, 7,,,, 2,,,,,,,,,,,, 2, 2,, 2,, 2 2, 2,, 2,, 2,,,,, 2,,, 2 2, 2,, 7, Situación: Multitunel en alto
47 MES: ABRIL HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1,, 2, 2 2, 2, 2, 2, 2,,,,,, 2,,, 0 7,,, 2,,, 2 2,,,,,,,,,,,,,, 2,,,, 7,, 2,,, 2,,,,, 2 2,,,,,,, 2,,, 7,,, Situación: Multitunel en alto
48 MES: MAYO HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1 2,,,,,, 2, 7,,, 2,,, 2 2,,, 2,, 2, 2, 7,, 2, 2, 7,, 7,,, , 2 2,, 2 2 1, 2, 2, 2,, 2, 2,,,, 2, 7 2 0, 2, 2, Situación: Multitunel en alto 7
49 MES: JUNIO HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1 2,, ,, 2, 2, 0, 1 2, 7 2, 0, 7,, 2 2,,, 2, 2 2 2,,,, 0,, 2,, 2, 2, 1, 2,, 0,, 0,,,, 2 2, 0 2,, ,,,, 2,,, , 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2 2, 7 7, 2,,, 7,, 2 2, 2,,, 2, 2 2, 1,,, 2 2,, 7 7 Situación: Multitunel en alto
50 MES: JULIO HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1 2 2, , , , , , , 7 0 2, 2, , 7 2 2, 0, , 2 2, 2 0 2, 2, 7, 0 2,, 2,,,, 0, 2,, 2, 2 2, 2, 2, 0, Situación: Multitunel en alto
51 MES: AGOSTO HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1 2 2,,, , ,, 0, 2 2, 0 7 2,, 2,, 2 2 2, 2, 2 2,, 0, ,,,,,,,, 1, 2,,,, 2 2,, 2 2, , 2,, 0, 1 2, 2,,, 2,,, 2 2 2, 2, 7 2, Situación: Multitunel en alto 0
52 MES: SEPTIEMBRE HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1, 2 2 7,, 2 2 2, 2 2 2, 2, 2 2, , 2, 7 0 7, 2 2 2,, 2 2 2,, 2, , 2 7, , 7 2 Situación: Multitunel en alto 1
53 MES: OCTUBRE HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1, a, 2 a a 2 a a a, a 2 a a a a * 2* a 7, 2, 0, , 1,, 2, 7, 0,,, 2,, 2 2 2, 2, 2, 2,, 2, 2 2 Situación: Multitunel en alto 2
54 MES: NOVIEMBRE HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1 2 7, 2 2, 2 2, 2, 2, 2, 2 2, ,,,,,,, 2 2,, 2, 2,, 2, 2 2 a 7 Situación: Multitunel en alto
55 MES: DICIEMBRE HORAS HORAS : HORAS Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg Tnw Ta Tg 1,, 2 7 2, 2,, 2,,, 2, 2 7,, 7 2, 2,,. 2 2, 2 2, 2, 2, 2, 2 2, 2,, 2, 2, 2 2 2, 2 2,, 2 2, 2 2, 2 2 Situación: Multitunel en alto
56 ANEXO II
57 MES: ENERO WBGT H H : H, 2,2,,,,,, 2,1,,,,, 2,, 2,,1,2,, 2,1,0,,,,7,, 2,,,,,,,,,,,,, 2,,,0 2,,,,1 Situación: Multicapilla
58 MES: FEBRERO WBGT H H : H,,,,,,7,,,,,,2,,1,,,,7,,7 2,2,, 2,,,7,, 2,7,,,,7 2,,7,,,,,,,7, 2, 2,, Situación: Multicapilla 7
59 MES: MARZO WBGT H H : H, 2, 2,,7,0 2,, 2,0,2,,,,,, 2,, 2,,,,2,2,,,, 2,,,7,, 2,7,,, 2,0,1,,, 2, 2, 2,, 2,,1,7 2, 2,,2,2 Situación: Multicapilla
60 MES: ABRIL WBGT H H : H, 2,2 2,, 2,7 2,,, 2,1,,,,7 2,,,, 2,, 2,7,7,,,,,,,1, 2,,,7 2,,2,,7,, 2,,2 2,,,,,,2, Situación: Multicapilla
61 MES: MAYO WBGT H H : H,,7,7 2,, 2,,, 2,7,1,,,, 2,7,,7 2,, 2,,7,,1, 2,,7,1 2,,2 2,,,1,,,7 2,, 2,,1 2,1 Situación: Multicapilla 0
62 MES: JUNIO WBGT H H : H,,, 2,, 2,7,,7 2,,, 2,, 2,, 2,,, 2,7, 2, 2,2,,, 2,,,2,, 2, 2,, 2,,,,7,,,,,, 2,0, 2,,2 2,, 2, 2,, Situación: Multicapilla 1
63 MES: JULIO WBGT H H : H 2,,0,,1,,, 2,0 2,1,, 2, 2,1 2 2,,,, 2,, 2, 2,7,1 2,1,,0 2,1,, 2,,,,,7 2, 2,,7,2 2,,,, 2,2 2,2,0 2,0,,7 2,,,2 2,,, 2,1 2,,, 2,, 2, Situación: Multicapilla 2
64 MES: AGOSTO WBGT H H : H, 2, 2, 2, 2,, 2,, 2, 2,, 2,,,,,, 2,,7,7, 2,, 2,1,,,,7,,,0 2, 2,0 2, 2,,1,0,,, 2,,, 2,,, 2, 2,, 2,,,,,,2,,7, Situación: Multicapilla
65 MES: SEPTIEMBRE WBGT H H : H 2, 2,,1 2,2, 2,7 2,, 2,,,7,7,,7,,0,,,, 2, 2,,,,,, 2,,,,7 2,1, Situación: Multicapilla
66 MES: OCTUBRE WBGT H H : H,7,7 1,, 7, 0,,7, 0,2,, 2,,,, 2,1 2,,, 2,, 2,,,,,,,,,,,0,,, 2,2, 2, 2,7, 2,,, 2,,,,0,0,,,7, 2,7, 2,,1 2, Situación: Multicapilla
67 MES: NOVIEMBRE WBGT H H : H,,7,,,,,,7 2,7, 2,,, 2,,,,,7,1 2,,,1 2,,,,,7 2,7 2,2,7 2,0,,,,7,, 2, Situación: Multicapilla
68 MES: DICIEMBRE WBGT H H : H,,7,0, 2,,,7,7,1,,,0,,,,0,,2,7 2,,7,,,2 2,, 2,,,,0,2,,,7,1 2, 2,,,7, 2,,,2 7, 1, Situación: Multicapilla 7
69 MES: ENERO WBGT H H : H, 2,,2,0,,7,0 2,,7 2,,7,,0,1,, 2,, 2, 2,, 2,,7, 2, 2,, 2,, 2,,,7,, 2,1 2,7,,7 2,2,7 2,,,1 2,, 2,1, Situación: Multitunel en bajo
70 MES: FEBRERO WBGT H H : H, 2,1,1,,,,2,,1,,7 2,,2,2 2,1,7,,,,,,7 2,,7, 2,, 2,1 2,, 2,1,1,,,,,7,,1, 2,7,,,,,,1 Situación: Multitunel en bajo
71 MES: MARZO WBGT H H : H,,,,2,,,,,2,, 2,,2 2, 2,, 2,2, 2,, 2, 2,, 2,,0,0,,,,7,,,2 2,,,,,2 2,,,,,,,,,7,,7 Situación: Multitunel en bajo 70
72 MES: ABRIL WBGT H H : H,,,7,,,2,1 2,,7,,2 2,, 2,2 2,, 2,0 2,0,0, 2,,7,,,7,0,, 2,,, 2, 2,, 2,,,2 2,,,,7 2,,2,7 Situación: Multitunel en bajo 71
73 MES: MAYO WBGT H H : H,0,,0,0,,,,7,7,,1,,,2,, 2,, 2 2,, 2,,0,0 2,,,,2,,,7,7,1,,0,,,7 Situación: Multitunel en bajo 72
74 MES: JUNIO WBGT H H : H 2,,2 2,2,,1,7, 2,,,, 2,7 2, 2,,7,,,7,2, 2,, 2,,,,,7 2,,, 2,, 2,,,2 2,,, 2, 2, 2, 2,7 2,,,, 2,,, 2,, 2 Situación: Multitunel en bajo 7
75 MES: JULIO WBGT H H : H 2,,,7,,7 2,,1,7 2,,,,7, 2,,, 2,2,,0 2,, 2,2 2,,,0,,1,0,,,,,,,, 2,,0,,2,0 2,7,, 2,7,,,, 2,,, 2,,7, 2, 2,,, Situación: Multitunel en bajo 7
76 MES: AGOSTO WBGT H H : H,,,,0,,,, 2, 2,, 2,7 2,2,,1 2,,,7 2,,, 2,2, 2, 2,,,,7,,,2,,,2,,,2 2,1,,1,, 2,7,,7,7,1,,,,2 2,,,,,2, 2,,7 Situación: Multitunel en bajo 7
77 MES: SEPTIEMBRE WBGT H H : H,,, 2,2,,1 2,2,, 2,2 2, 2,,,,,,,,,,, 2,,,,7,, 2,2,,,,1, Situación: Multitunel en bajo 7
78 MES: OCTUBRE WBGT H H : H,1,,7, 2,,, 2,,7,7,7,0,,1,,0,,,,,,2,,,,1,,2,,7,7,, 2, 2,,2,1,2,, 2,, Situación: Multitunel en bajo 77
79 MES: NOVIEMBRE WBGT H H : H,2, 2,,7 2,, 2,,,,,1,,,,,7,7,,,,,2,2, 2,0 2,,,, Situación: Multitunel en bajo 7
80 MES: DICIEMBRE WBGT H H : H,,2,,,,7,,,7,,7,,,,,2,,,1,,, 2,, 2,2,,7 2,,,1 2,1, 2,,,0 2, 2,7,, 2 2,2,7,,,7 Situación: Multitunel en bajo 7
81 MES: ENERO WBGT H H : H, 2, 2,, 2,,, 2,7 2,7, 2,1,,,, 2,,7,7 2,,7, 2,, 2,7, 2,, 2,,,7 2,,,1,, 2,0, 2,,,0,7,, 2,,7 2,, Situación: Multitunel en alto 0
82 MES: FEBRERO WBGT H H : H,2 2,,,2,7,,2,,2,2,2 2,7,, 2,,,,,7,,,7,2 2,, 2,,,7 2,,7 2, 2,2,,,,,,,,7,,7,,2 Situación: Multitunel en alto 1
83 MES: MARZO WBGT H H : H,,,,,2 2,,, 2,,,1,,, 2, 2,7,7 2,,,,,,, 2,,7,,,,,,,,,0 2,,,0,, 2,,7,,,,,,,7, 2, Situación: Multitunel en alto 2
84 MES: ABRIL WBGT H H : H,2,,0,,,, 2,,, 2,, 2, 2,7,,7 2,,1, 2,,7,,0,7,,,,,,,7,7 2,0,2, 2,, 2,,, 2,1,, 2,,, Situación: Multitunel en alto
85 MES: MAYO WBGT H H : H,,2,,,1,,1, 2,7,7,,,2,,,7 2, 2,,,,7,0,, 2,,0 2,,, 2,1,,,,, 2,,,, 2, Situación: Multitunel en alto
86 MES: JUNIO WBGT H H : H 2,,, 2,,2,,7,,,7,,,, 2, 2,,, 2,,, 2,7,,0,7,1,0 2, 2,1,2, 2, 2, 2,,,,, 2,0,,,,,,,,,2 2,,,, 2,,,1 Situación: Multitunel en alto
87 MES: JULIO WBGT H H : H 2,,2,,2,,2,,,7,,,,2, 2,,7 2,,, 2,7,, 2,,,,,7,,,1,,2 2,0,, 2,7, 2,, 2, 2,0,7 2, 2,7, 2,,, 2,7,, 2,,7,1, 2,, 2, Situación: Multitunel en alto
88 MES: AGOSTO WBGT H H : H 2,,,7,,,0,7, 2,,,7 2,7,, 2,7, 2, 2,7,, 2, 2,1 2, 2,,,7,,,7 2,2,2 2,2, 2,,, 2, 2, 2,7,,,,0,,7, 2, 2,0, 2,,7,,,7,,7,, Situación: Multitunel en alto 7
89 MES: SEPTIEMBRE WBGT H H : H,0,,1 2,,7, 2,,7, 2, 2,7,,,,,0,,, 2,,, 2,7,,,,,,2, Situación: Multitunel en alto
90 MES: OCTUBRE WBGT H H : H,1,,,,2,,1,,0 0,7 7,,,,1,,1,,,0 1,2,7,,,,,, 2,,, 2,,,,7,7 Situación: Multitunel en alto
91 MES: NOVIEMBRE WBGT H H : H,2, 2,, 2,,,7 2,,7,,,,,7,,7,,,7,,,,,,,,7 Situación: Multitunel en alto 0
92 MES: DICIEMBRE WBGT H H : H,7,,1,,,7,1,,7, 2,,,,,7, 7,7, 2,,7,7 2,2,, 2,, 2,1,,,7,1,0,,,7 2,7 2,,,1, Situación: Multitunel en alto 1
93 ANEXO III 2
94 WBGT ºC ANEXO III ENERO FEBRERO MARZO ABRIL h h : h h h : h h h : h h h : h MULTICAPILLA MULTITUNEL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO h h : h h h : h h h : h h h : h MULTICAPILLA MULTITUNEL SEPTIEMBRE OCTUBRE NOVIEMBRE DICIEMBRE h h : h h h : h h h : h h h : h MULTICAPILLA MULTITUNEL
95
96 ANEXO IV
97 ANEXO IV WBGT ºC ENERO FEBRERO MARZO ABRIL h h : h h h : h h h : h h h : h MULTICAPILLA MULTITUNEL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO h h : h h h : h h h : h h h : h MULTICAPILLA MULTITUNEL SEPTIEMBRE OCTUBRE NOVIEMBRE DICIEMBRE h h : h h h : h h h : h h h : h MULTICAPILLA MULTITUNEL
98 ANEXO V 7
99 ANEXO V WBGT 2ºC 2,ºC ºC,ºC 2ºC 2,C ºC º C h h : h h h : h h h : h h h : h h h : h h h : h h h : h Multicapilla () Multitunel () Nº % ,7 0 0, Nº % 0,, ,
100 ANEXO VI
101 ANEXO VI Multicapilla () Multitunel (22) WBGT º C -,ºc -,ºc 2-2,ºc 2-2,ºC h h : h h h : h h h : h h h : h Nº 7 % Nº 7 % ( ): n.º de ocasiones en que se superó el límite del Indice WBGT de ºC 0
ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE LOS DATOS DE VARIABLES CUANTITATIVAS
ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE LOS DATOS DE VARIABLES CUANTITATIVAS 3datos 2011 Variables CUANTITATIVAS Números con unidad de medida (con un instrumento, o procedimiento, de medición formal) Ej.: Tasa cardiaca;
TÉCNICAS ESTADÍSTICAS APLICADAS EN NUTRICIÓN Y SALUD
TÉCNICAS ESTADÍSTICAS APLICADAS EN NUTRICIÓN Y SALUD Contrastes de hipótesis paramétricos para una y varias muestras: contrastes sobre la media, varianza y una proporción. Contrastes sobre la diferencia
VALIDACIÓN DE DATOS. Rangos de Validación. Introducción
VALIDACIÓN DE DATOS Introducción Una vez recibidos los datos de las estaciones y antes de incorporarlos a las bases de datos, para su almacenamiento y publicación, y buscando minimizar el número de datos
Ejercicio Resuelto t-student para dos muestras independientes
Ejercicio Resuelto t-student para dos muestras independientes Ing. Roque Castillo Investigación & Salud III La prueba t-student es una prueba paramétrica o sea para datos que presentan distribución normal.
PRÁCTICA 3. REGRESIÓN LINEAL SIMPLE CON SPSS Ajuste de un modelo de regresión lineal simple Porcentaje de variabilidad explicado
PÁCTICA 3. EGESIÓN LINEAL SIMPLE CON SPSS 3.1. Gráfico de dispersión 3.2. Ajuste de un modelo de regresión lineal simple 3.3. Porcentaje de variabilidad explicado 3.4 Es adecuado este modelo para ajustar
Gráfico 1: Evolución del exceso de rentabilidad de la empresa y de la cartera de mercado
Caso 1: Solución Apartado a) - 2 0 2 4 6 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 0 0 p e r i o d E x c e s s r e t u r n, c o m p a n y a e x c e s s r e t u r n m a r k e t p o r t f o l i o Gráfico 1: Evolución del exceso
SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA DE LA DIFERENCIA ENTRE 2 MEDIAS
SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA DE LA DIFERENCIA ENTRE 2 MEDIAS 3datos 2011 Variables CUANTITATIVAS Valor más representativo: MEDIA aritmética Técnicas Inferenciales sobre la significación de la diferencia entre
Teoría de muestras. Distribución de variables aleatorias en el muestreo. 1. Distribución de medias muestrales
Teoría de muestras Distribución de variables aleatorias en el muestreo 1. Distribución de medias muestrales Dada una variable estadística observada en una población, se puede calcular se media y su desviación
TEMA 7 EL MODELO DE LA CURVA NORMAL. CONCEPTO Y APLICACIONES
TEMA 7 EL MODELO DE LA CURVA NORMAL. CONCEPTO Y APLICACIONES 1. Puntuaciones diferenciales y puntuaciones típicas 2. La curva normal 3. Cálculo de áreas bajo la curva normal 3.1. Caso 1: Cálculo del número
Estructura de este tema. Tema 3 Contrastes de hipótesis. Ejemplo
Estructura de este tema Tema 3 Contrastes de hipótesis José R. Berrendero Departamento de Matemáticas Universidad Autónoma de Madrid Qué es un contraste de hipótesis? Elementos de un contraste: hipótesis,
Práctica 5 ANÁLISIS DE UNA MUESTRA INTERVALOS DE CONFIANZA CONTRASTE DE HIPÓTESIS
Práctica. Intervalos de confianza 1 Práctica ANÁLISIS DE UNA MUESTRA INTERVALOS DE CONFIANZA CONTRASTE DE HIPÓTESIS Objetivos: Ilustrar el grado de fiabilidad de un intervalo de confianza cuando se utiliza
Prueba t para muestras independientes
Prueba t para muestras independientes El procedimiento Prueba t para muestras independientes compara las medias de dos grupos de casos. Para esta prueba, idealmente los sujetos deben asignarse aleatoriamente
Métodos de Investigación en Psicología (11) Dra. Lucy Reidl Martínez Dra. Corina Cuevas Reynaud Dra. Renata López Hernández
Métodos de Investigación en Psicología (11) Dra. Lucy Reidl Martínez Dra. Corina Cuevas Reynaud Dra. Renata López Hernández El método incluye diferentes elementos Justificación Planteamiento del problema
ALTERNATIVAS NO PARAMÉTRICAS A LOS CONTRASTES DE MEDIAS
ALTERNATIVAS NO PARAMÉTRICAS A LOS CONTRASTES DE MEDIAS 1.- Introducción... 2 2.- Prueba U de Mann Whitney para muestras independientes... 3 3.- Prueba t de Wicoxon para muestras apareadas... 8 1.- Introducción
Tema 13 : Intervalos de probabilidad y confianza. Hipótesis y decisiones estadísticas.
Tema 13 : Intervalos de probabilidad y confianza. Hipótesis y decisiones estadísticas. ---Intervalo de probabilidad (IP) Permite predecir el comportamiento de las muestras. Si de una población se sacan
TEMA 10 COMPARAR MEDIAS
TEMA 10 COMPARAR MEDIAS Los procedimientos incluidos en el menú Comparar medias permiten el cálculo de medias y otros estadísticos, así como la comparación de medias para diferentes tipos de variables,
Lic. Téc. Prev. Karina Bianchi
Lic. Téc. Prev. Karina Bianchi Objetivo general; Valorar el ambiente térmico (sector galletera) en sus deferentes grados de agresividad. Objetivos Específicos; Evaluar el estrés térmico por calor (WBGT)
ESTRÉS TÉRMICO; ESTUDIO DESDE LA EVALUACIÓN AL CONFORT TÉRMICO
ESTRÉS TÉRMICO; ESTUDIO DESDE LA EVALUACIÓN AL CONFORT TÉRMICO Por: Urbano Carlos Santiago Arcos Técnico Superior en Prevención Riesgos Laborales Técnico del Gabinete de Asesoramiento en Prevención Riesgos
ALTERNATIVAS NO PARAMÉTRICAS AL ANÁLISIS DE LA VARIANZA
ALTERATIVAS O PARAMÉTRICAS AL AÁLISIS DE LA VARIAA 1.- Introducción... 2 2.- Prueba de Kruskal Wallis para muestras independientes... 3 3.- Prueba de Friedman para medidas repetidas... 6 1.- Introducción
IV. RESULTADOS Y DISCUSIÓN.
IV. RESULTADOS Y DISCUSIÓN. 1. VARIABLES MORFOLÓGICAS. Para poder analizar los efectos e interacciones producidas por las distintas concentraciones y combinaciones de nutrientes aportados, sobre la morfología
puede afirmar, con un nivel de significación de 0.01, que la media de la población es de 40
Soluciones: 7. El diámetro de unos ejes sigue una distribución normal de media desconocida y desviación típica 2 mm. Se toma una muestra de tamaño 25 y se obtiene un diámetro medio de 36 mm. Se puede afirmar,
ESTADISTICA II. INGENIERIA INFORMATICA, 3 ER Curso
ESTADISTICA II INGENIERIA INFORMATICA, 3 ER Curso 22 - Diciembre - 2.006 Primera Parte - Test Apellidos y Nombre:... D.N.I. :... Nota : En la realización de este examen sólo esta permitido utilizar calculadoras
EJERCICIOS SOBRE CONTRASTE DE HIPÓTESIS
EJERCICIOS SOBRE CONTRASTE DE HIPÓTESIS 1. Qúe propiedad o propiedades caracterizan a una distribución normal tipificada frente a una distribución normal cualquiera? a. El área bajo su función de densidad
Convocatoria Ordinaria de Junio, Curso 2011/12 8/6/2012
Grado en Ciencias del Mar Estadística Convocatoria Ordinaria de Junio, Curso 2011/12 8/6/2012 Entre los años 1999 y 2004 se llevaron a cabo diversas campañas para el estudio del anidamiento y éxito reproductivo
ÍNDICE CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN
ÍNDICE CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN 1.1. OBJETO DE LA ESTADÍSTICA... 17 1.2. POBLACIONES... 18 1.3. VARIABLES ALEATORIAS... 19 1.3.1. Concepto... 19 1.3.2. Variables discretas y variables continuas... 20 1.3.3.
ESTIMACIÓN Y PRUEBA DE HIPÓTESIS INTERVALOS DE CONFIANZA
www.jmontenegro.wordpress.com UNI ESTIMACIÓN Y PRUEBA DE HIPÓTESIS INTERVALOS DE CONFIANZA PROF. JOHNNY MONTENEGRO MOLINA Objetivos Desarrollar el concepto de estimación de parámetros Explicar qué es una
La inflación y su impacto en el salario mínimo en México,
La inflación y su impacto en el salario mínimo en México, 2012-2017 Miguel Ángel Díaz Carreño * Introducción En los años que comprende el periodo de 1980 a 2010, la inflación en México creció en 145,844.12%
Normalidad. y si no qué pasa? por: Aarón O. Lemus Bernal
Normalidad y si no qué pasa? por: Aarón O. Lemus Bernal Marzo 2010 Introducción Cuando en un proyecto de mejora nos encontramos con variables de tipo continuo, la mayoría de las veces necesitamos aplicar
ESTUDIO DE BULBO HUMEDO SAN BUENAVENTURA
ESTUDIO DE BULBO HUMEDO SAN BUENAVENTURA CONTENIDO 1. ANTECEDENTES 2. INTRODUCCION 3. TEORIA 4. METODOLOGIA 4.1 CAPTURA DEL DATO 4.2 ANALISIS ESTADISTICO 1 1. ANTECEDENTES El Gobierno del Estado Plurinacional
DIFERENCIAS EN LA UTILIZACIÓN DE LA BIBLIOTECA DEL IIESCA ANTE UN CAMBIO DE INFORMACIÓN
DIFERENCIAS EN LA UTILIZACIÓN DE LA BIBLIOTECA DEL IIESCA ANTE UN CAMBIO DE INFORMACIÓN Beatriz Meneses A. de Sesma * I. INTRODUCCIÓN En todo centro educativo, es de suma importancia el uso que se haga
Aprender a construir gráficos X-S y conocer sus limitaciones.
Objetivos Aprender a construir gráficos X-R y conocer sus limitaciones. Aprender a construir gráficos X-S y conocer sus limitaciones. Comprender la relación entre los Gráficos de Control y el intervalo
= 134, 5 Tercer cuartil: Q 3 = Pueden considerarse normales. =2 P 10 = 118 horas. f(x) =
SOLUCIONES AL EXAMEN DE MÉTODOS ESTADÍSTICOS 2 0 ITIE. 19 /01/2009 1. X = 132, 25 Mediana: M e = 134 + 135 2 = 134, 5 Tercer cuartil: Q 3 = 140 + 141 2 = 140, 5 11 288 12 11267 13 04566 14 0127 15 12 Pueden
Práctica 5 MÉTODOS DESCRIPTIVOS PARA DETERMINAR LA NORMALIDAD
Práctica 5.Métodos descriptivos para determinar la normalidad 1 Práctica 5 MÉTODOS DESCRIPTIVOS PARA DETERMINAR LA NORMALIDAD Objetivos: En esta práctica utilizaremos el paquete SPSS para determinar si
EVALUACIÓN POR ESTIMACIÓN DE LAS VIBRACIONES MECÁNICAS
EVALUACIÓN POR ESTIMACIÓN DE LAS VIBRACIONES MECÁNICAS DATOS DEL FABRICANTE Es la transposición de la nueva Directiva de Maquinas 2006/CE y en él se indica: 3.6.3 Manual de instrucciones 3.6.3.1 Vibraciones
ESTADÍSTICA. Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal. continua
ESTADÍSTICA Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal Cuantitativa discreta continua DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS Frecuencia absoluta: fi Frecuencia relativa:
2.1. ANÁLISIS DE NUTRIENTES DE LAS SEMILLAS. Nitrógeno. 6.68% Fósforo. 0.85% Potasio. 0.87% Calcio. 0.00% Magnesio. 0.51%
2. VARIABLES FISIOLÓGICAS. 2.1. ANÁLISIS DE NUTRIENTES DE LAS SEMILLAS. Con el objetivo de conocer la cantidad de nutrientes de partida de las plantas y tener una idea general de la efectividad de los
Z i
Medidas de Variabilidad y Posición. Jesús Eduardo Pulido Guatire, marzo 010 Cuando trabajamos el aspecto denominado Medidas de Tendencia Central se observó que tanto la media como la mediana y la moda
ASOCIACIÓN ENTRE DOS VARIABLES CONTINUAS: REGRESIÓN Y CORRELACIÓN
CURSO DE BIOESTADÍSTICA BÁSICA Y SPSS ASOCIACIÓN ENTRE DOS VARIABLES CONTINUAS: REGRESIÓN Y CORRELACIÓN Amaia Bilbao González Unidad de Investigación Hospital Universitario Basurto (OSI Bilbao-Basurto)
CONTRASTE SOBRE UN COEFICIENTE DE LA REGRESIÓN
Modelo: Y =! 1 +! 2 X + u Hipótesis nula: Hipótesis alternativa H 1 :!!! 2 2 Ejemplo de modelo: p =! 1 +! 2 w + u Hipótesis nula: Hipótesis alternativa: H :!! 1 2 1. Como ilustración, consideremos un modelo
14 horas. 20 horas
EJERCICIOS PROPUESTOS ANALISIS DE VARIANZA. Se realiza un ANOVA para comparar el tiempo que demora en aliviar el dolor de cabeza de varios tipos de analgésicos. Se obtiene como resultado un test observado
EL CHOQUE. v 1 N 2 N 1. Antes del choque P 2 P 1 F 21 F 12. Choque. v 2. Después del choque
EL CHOQUE Una masa de 400 g se desliza sobre una superficie horizontal sin rozamiento con una velocidad de m/s y, choca con otra de 600 g inicialmente en reposo. a) Si el choque es central y elástico,
ÍNDICE INTRODUCCIÓN... 21
INTRODUCCIÓN... 21 CAPÍTULO 1. ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS Y REPRESENTACIONES GRÁFICAS... 23 1. ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS... 23 1.1. La distribución de frecuencias... 24 1.2. Agrupación en intervalos...
INFERENCIA PARÁMETRICA: RELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES CUALITATIVAS
. Metodología en Salud Pública INFERENCIA PARÁMETRICA: RELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES CUALITATIVAS Autor: Clara Laguna 7.1 INTRODUCCIÓN Los datos categóricos o variables cualitativas son muy frecuentes en
Boletín 1. Estadística Descriptiva
Estadística y metodología de la investigación Curso 2012-2013 Pedro Faraldo, Beatriz Pateiro Boletín 1. Estadística Descriptiva 1. Se desea estimar el porcentaje de albúmina en el suero proteico de personas
MODELO DE RESPUESTAS Objetivos 2, 3, 4, 5, 6, 7, Y 8.
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA ESTADÍSTICA GENERAL 745) VICERRECTORADO ACADÉMICO INTEGRAL ÁREA DE MATEMÁTICA Fecha: 17/ 01 /009 MODELO DE RESPUESTAS Objetivos, 3, 4, 5, 6, 7, Y 8. OBJ. 1 PTA 1 Una compañía
Ejemplos y ejercicios de. Estadística Descriptiva. yanálisis de Datos. 2 Descripción estadística de una variable. Ejemplos y ejercicios.
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y ANÁLISIS DE DATOS Ejemplos y ejercicios de Estadística Descriptiva yanálisis de Datos Diplomatura en Estadística Curso 007/08 Descripción estadística de una variable. Ejemplos
Intervalos de confianza con STATGRAPHICS
Intervalos de confianza con STATGRAPHICS Ficheros empleados: TiempoaccesoWeb.sf3 ; TiempoBucle.sf3; 1. Ejemplo 1: Tiempo de acceso a una página Web Se desean construir intervalos de confianza para la media
Inferencia 1. Solución: 60
Inferencia 2008 EJERCICIO 1A Se desea estimar la proporción de individuos zurdos en una determinada ciudad. Para ello se toma una muestra aleatoria de 300 individuos resultando que 45 de ellos son zurdos.
CLIMOGRAMAS Un climograma es En el climograma representamos los comportamientos anuales de la precipitación y de la temperatura
CLIMOGRAMAS Un climograma es un gráfico de doble entrada en el que se presentan resumidos los valores de precipitación y temperatura recogidos en una estación meteorológica. Se presentan los datos medios
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE NUEVO LEÓN FACULTAD DE CIENCIAS BIOLÓGICAS SUBDIRECCIÓN DE POSGRADO
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE NUEVO LEÓN FACULTAD DE CIENCIAS BIOLÓGICAS SUBDIRECCIÓN DE POSGRADO CONTENIDO DE CARTA DESCRIPTIVA 1.- IDENTIFICACIÓN Curso: Bioestadística Programa: Doctorado en Inmunobiología
CONTRASTE DE HIPÓTESIS TEMA 4.1 CONTRASTES BILATERALES
CONTRASTE DE HIPÓTESIS TEMA 4.1 CONTRASTES BILATERALES INTRODUCCIÓN Un fabricante de pilas afirma que la duración media de sus pilas, funcionando ininterrumpidamente, es de 53 horas como mínimo y su desviación
CAPITULO Registros instantáneos de las temperaturas medias axilar de las frondas
CAPITULO 7. 7. Condiciones microambientales del biotopo. 7.1. Registros instantáneos de las temperaturas medias axilar de las frondas de Butia yatay y ambiental, obtenidos en las estaciones climáticas.
Intervalo para la media si se conoce la varianza
178 Bioestadística: Métodos y Aplicaciones nza para la media (caso general): Este se trata del caso con verdadero interés práctico. Por ejemplo sirve para estimar intervalos que contenga la media del colesterol
GRAFICOS DE CONTROL DATOS TIPO VARIABLES
GRAFICOS DE CONTROL DATOS TIPO VARIABLES OBJETIVO DEL LABORATORIO El objetivo del presente laboratorio es que el estudiante conozca y que sea capaz de seleccionar y utilizar gráficos de control, para realizar
UNIVERSIDAD TECNICA PARTICULAR DE LOJA ESTADISTICA Y PROBABILIDAD ENSAYO N 8
UNIVERSIDAD TECNICA PARTICULAR DE LOJA ESTADISTICA Y PROBABILIDAD ENSAYO N 8 DOCENTE: Ing. Patricio Puchaicela ALUMNA: Andrea C. Puchaicela G. CURSO: 4to. Ciclo de Electrónica y Telecomunicaciones AÑO
CONTRASTES DE HIPÓTESES
CONTRASTES DE IPÓTESES 1. Contraste de hipótesis 2. Contrastes de tipo paramétrico 2.1 Contraste T para una muestra 2.2 Contraste T para dos muestras independientes 2.3 Análisis de la varianza 3. Contrastes
Tema 7. Otras medidas descriptivas usuales Ejercicios resueltos 1
Tema 7. Otras medidas descriptivas usuales Ejercicios resueltos 1 Ejercicio resuelto 7.1 Los siguientes datos se corresponden con los retrasos (en minutos) de una muestra de 30 vuelos de cierta compañía
El papel probabilístico normal
El papel probabilístico normal Apellidos, nombre Martínez Gómez, Mónica (momargo@eio.upv.es) Marí Benlloch, Manuel (mamaben@eio.upv.es) Departamento Centro Estadística, Investigación Operativa Aplicadas
Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis. Intervalo de confianza de la media.
R PRÁCTICA IV Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis Sección IV.1 Intervalo de confianza de la media. 44. Cargar (abrir) el conjunto de Datos Pulso.rda. Se pide: a) Calcular el de confianza
1. Ejercicios. 2 a parte
1. Ejercicios. 2 a parte Ejercicio 1 Calcule 1. P (χ 2 9 3 33) 2. P (χ 2 15 7 26). 3. P (15 51 χ 2 8 22). 4. P (χ 2 70 82). Ejercicio 2 Si X χ 2 26, obtenga un intervalo [a, b] que contenga un 95 % de
3. ASOCIACIÓN ENTRE DOS VARIABLES CUALITATIVAS
1. INTRODUCCIÓN Este tema se centra en el estudio conjunto de dos variables. Dos variables cualitativas - Tabla de datos - Tabla de contingencia - Diagrama de barras - Tabla de diferencias entre frecuencias
ERRORES. Identificar las causas de errores en las medidas. Expresar matemáticamente el error de una medida cm cm cm 4 12.
ERRORES OBJETIVOS Identificar las causas de errores en las medidas.. lasificar los errores según sus causas. Expresar matemáticamente el error de una medida. Determinar el error del resultado de una operación
ANOVA. Análisis de la Varianza. Univariante Efectos fijos Muestras independientes
ANOVA Análisis de la Varianza Univariante Efectos fijos Muestras independientes De la t a la F En el test de la t de Student para muestras independientes, aprendimos como usar la distribución t para contrastar
Estadística II Examen final junio - 17/06/16 Curso 2015/16 Soluciones Duración del examen: 2 h. y 45 min.
Estadística II Examen final junio - 17/06/16 Curso 201/16 Soluciones Duración del examen: 2 h. y 4 min. 1. (3, puntos) La publicidad de un fondo de inversión afirma que la rentabilidad media anual del
Tema 7. Contrastes no paramétricos en una población
Tema 7. Contrastes no paramétricos en una población Resumen del tema 7.1. Introducción a la Estadística Inferencial. Estimación de parámetros Como ya sabemos, la Estadística estudia los métodos científicos
MATERIA: ESTADÍSTICA EJEMPLOS DE POSIBLES PREGUNTAS DE EXAMEN. a. Cuáles son las escalas en que pueden estar los datos en un análisis estadístico.
MATERIA: ESTADÍSTICA EJEMPLOS DE POSIBLES PREGUNTAS DE EXAMEN 1. Conteste las preguntas siguientes: a. Cuáles son las escalas en que pueden estar los datos en un análisis estadístico. 1. 2. 3. 4. b. En
Con qué color estudiar?
Con qué color estudiar? Jia Xiang Cheng Alejandra Jiménez Sebastián Sánchez Menéndez Grupo 11, Diciembre 2016 1 Índice Resumen Introducción Material y métodos Resultados Discusión 3 4 5 6..8 9 Anexo 10..11
PREGUNTAS TIPO EXAMEN- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 2
PREGUNTAS TIPO EXAMEN- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 2 Preg. 1. Para comparar la variabilidad relativa de la tensión arterial diastólica y el nivel de colesterol en sangre de una serie de individuos, utilizamos
Estadística para investigadores: todo lo que siempre quiso saber y nunca se atrevió a preguntar
Estadística para investigadores: todo lo que siempre quiso saber y nunca se atrevió a preguntar Módulo 2. Estadística Descriptiva: Medidas de síntesis Mª Purificación Galindo Villardón Mª Purificación
CARACTERIZACIÓN ENERGÉTICA DEL VIENTO: POTENCIAL EÓLICO. Prof. Msc. José Garcia
CARACTERIZACIÓN ENERGÉTICA DEL VIENTO: POTENCIAL EÓLICO INTRODUCCIÓN En esta parte se trata la caracterización energética del viento y sobre la evaluación del potencial eólico que presenta un determinado
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS ORIENTACIONES (TEMA 2)
OBJETIVOS DE APRENDIZAJE: TEMA 2 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DE POSICIÓN Conocer las características de las principales medidas de tendencia central (media aritmética, mediana y moda) y de posición
Los resultados de la encuesta
LOS TRACTORES EN LA AGRICULTURA ESPAÑOLA Parte 1.- La antigüedad de los tractores y su utilización El Ministerio de Agricultura acaba de difundir los resultados de una encuesta que analiza el parque nacional
El modelo de la curva normal. Concepto y aplicaciones
Métodos de Investigación en Educación 1º Psicopedagogía Grupo Mañana Curso 2009-2010 2010 MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN EDUCACIÓN Tema 7 El modelo de la curva normal. Concepto y aplicaciones Objetivos Comprender
ESTADÍSTICA APLICADA. Tema 3: Contrastes de hipótesis
ESTADÍSTICA APLICADA Grado en Nutrición Humana y Dietética Tema 3: Contrastes de hipótesis Qué es un contraste de hipótesis? Elementos de un contraste: hipótesis, tipos de error, nivel de significación,
ESTRÉS TÉRMICO POR CALOR EN DIVERSOS SECTORES DE ACTIVIDAD. Servicio de Higiene Industrial y Salud Laboral. Area de Higiene Industrial MN-65
ESTRÉS TÉRMICO POR CALOR EN DIVERSOS SECTORES DE ACTIVIDAD Area de Higiene Industrial MN-65 Gabriel Pérez López Manuel Hernandez Collados Marzo 2012 1 MEMORIA, DE LAS ACTUACIONES REALIZADAS EN EL DESARROLLO
CORRIENTE CONTINUA I : RESISTENCIA INTERNA DE UNA FUENTE
eman ta zabal zazu Departamento de Física de la Materia Condensada universidad del país vasco euskal herriko unibertsitatea FACULTAD DE CIENCIA Y TECNOLOGÍA UNIVERSIDAD DEL PAÍS VASCO DEPARTAMENTO de FÍSICA
Pregunta 1. Pregunta 2. Pregunta 3. Pregunta 4. Pregunta 5. Pregunta 6. Pregunta 7. Comenzado el lunes, 25 de marzo de 2013, 17:24
Comenzado el lunes, 25 de marzo de 2013, 17:24 Estado Finalizado Finalizado en sábado, 30 de marzo de 2013, 17:10 Tiempo empleado 4 días 23 horas Puntos 50,00/50,00 Calificación 10,00 de un máximo de 10,00
ANÁLISIS DE LA VARIANZA CON UN FACTOR (ANOVA)
ANÁLISIS DE LA VARIANZA CON UN FACTOR (ANOVA) El análisis de la varianza permite contrastar la hipótesis nula de que las medias de K poblaciones (K >2) son iguales, frente a la hipótesis alternativa de
1. Informe de registros estación meteorológica FAEN Datos registrados en el periodo febrero 2013 enero
Datos registrados en la estación meteorológica FAEN - 2013 1 Contenido 1. Informe de registros estación meteorológica FAEN 2013-2014... 3 2. Datos registrados en el periodo febrero 2013 enero 2014... 3
Análisis de los resultados de la evaluación del aprendizaje de procedimientos de análisis descriptivo en ingeniería informática
Análisis de los resultados de la evaluación del aprendizaje de procedimientos de análisis descriptivo en ingeniería informática Apellidos, nombre Capilla Romá, Carmen 1 (ccapilla@eio.upv.es) Departamento
Estadística; 3º CC. AA. Examen final, 23 de enero de 2009
Estadística; 3º CC. AA. Examen final, 3 de enero de 9 Apellidos Nombre: Grupo: DNI. (5 ptos.) En un estudio sobre las variables que influyen en el peso al nacer se han obtenido utilizando SPSS los resultados
Tema 6. Variables aleatorias continuas
Tema 6. Variables aleatorias continuas Resumen del tema 6.1. Definición de variable aleatoria continua Identificación de una variable aleatoria continua X: es preciso conocer su función de densidad, f(x),
OFERTA Y DEMANDA DE EDUCACIÓN UNIVERSITARIA EN LA REGIÓN DE MURCIA
Oferta y demanda de educación universitaria en la Región de Murcia OFERTA Y DEMANDA DE EDUCACIÓN UNIVERSITARIA EN LA REGIÓN DE MURCIA Antonio Sánchez Martínez Centro Regional de Estadística de Murcia Comunidad
Lucila Finkel Temario
Lucila Finkel Temario 1. Introducción: el análisis exploratorio de los datos. 2. Tablas de contingencia y asociación entre variables. 3. Correlación bivariada. 4. Contrastes sobre medias. 5. Regresión
A/42/10 ANEXO IV TASAS DEL PCT Y MECANISMOS RELATIVOS AL TIPO DE CAMBIO
ANEXO IV TASAS DEL PCT Y MECANISMOS RELATIVOS AL TIPO DE CAMBIO Reseña 1. Las previsiones y los ingresos del PCT en la Oficina Internacional se expresan en francos suizos. Sin embargo, los solicitantes
Mediciones II. Todas las mediciones tienen asociada una incertidumbre que puede deberse a los siguientes factores:
Mediciones II Objetivos El alumno determinará la incertidumbre de las mediciones. El alumno determinará las incertidumbres a partir de los instrumentos de medición. El alumno determinará las incertidumbres
3.6. Cómo identificar si una población es homógenea?
3.6. Cómo identificar si una población es homógenea? Muchas veces, en el estudio de un fenómeno físico, trabajamos con una población que parece homogénea a simple vista. Sin embargo, existen instrumentos
Precio de la gasolina regular (colones por litro, promedio anual)
CATÁLOGO MATERIALES DE APOYO PARA BACHILLERATO POR MADUREZ Educación Abierta 800 700 600 500 400 300 200 100 0 Pantallazo Precio de la gasolina regular (colones por litro, promedio anual) 2009 2010 2011
Un ambiente desde el punto de vista térmico se define por 6 variables independientes:
2.5 Medida de las magnitudes ambientales Las medidas ambientales necesarias para la evaluación de riesgos requieren el uso de instrumentos fiables y calibrados. Los requisitos exigibles de los instrumentos
1. Realice la prueba de homogeneidad de variancias e interprete los resultados.
1ª PRÁCTICA DE ORDENADOR (FEEDBACK) Un investigador pretende evaluar la eficacia de dos programas para mejorar las habilidades lectoras en escolares de sexto curso. Para ello asigna aleatoriamente seis
DISEÑO Y ANÁLISIS DE DATOS EN PSICOLOGÍA II
DISEÑO Y ANÁLISIS DE DATOS EN PSICOLOGÍA II PRÁCTICA 5 En una determinada investigación se estudió el rendimiento en matemáticas en función del estilo de aprendizaje de una serie de estudiantes de educación
Inferencia con una variable Tema 2
Inferencia con una variable Tema 2 1. Contraste sobre una proporción 2. Bondad de ajuste 3. Contraste de hipótesis sobre una media 3.1. Con σ 2 conocida, prueba Z 3.2. Con σ 2 desconocida, prueba T 4.
Problemas Prueba de significación de la hipótesis nula Vicente Manzano-Arrondo, 2013
Problemas Prueba de significación de la hipótesis nula Vicente Manzano-Arrondo, 2013 Ejercicios resueltos En los dos casos que siguen resuelven cada decisión estadística mediante tres procedimientos: intervalo
ANALISIS DE LA VARIANZA PARA MEDIDAS REPETIDAS
ANALISIS DE LA VARIANZA PARA MEDIDAS REPETIDAS 1.- Introducción... 2 2.- Modelo de medidas repetidas para un factor... 2 2.1.- Pruebas post hoc... 7 3. - Modelo de medidas repetidas para dos factores...
1. La Distribución Normal
1. La Distribución Normal Los espacios muestrales continuos y las variables aleatorias continuas se presentan siempre que se manejan cantidades que se miden en una escala continua; por ejemplo, cuando
INFORME SOBRE EL EPISODIO DE SEQUÍA
INFORME SOBRE EL EPISODIO DE SEQUÍA 2011-2012 Fecha edición: 15-02-2012 Resumen Estamos inmersos en un episodio de sequía que comenzó con la extraordinaria escasez de precipitaciones en primavera e inicio
6. RESULTADOS 6.1. ANÁLISIS DE LA VALIDEZ
6. RESULTADOS En este apartado vamos a analizar los resultados de la primera fase de nuestra investigación empírica, en la que pretendemos estudiar la relación entre la capacidad de memoria de trabajo
Tema 9: Contraste de hipótesis.
Estadística 84 Tema 9: Contraste de hipótesis. 9.1 Introducción. El objetivo de este tema es proporcionar métodos que permiten decidir si una hipótesis estadística debe o no ser rechazada, en base a los
COLEGIO INTERNACIONAL SEK ALBORÁN. Middle Years Programme [PROGRAMA DE AÑOS INTERMEDIOS] CURSO ACADÉMICO
![COLEGIO INTERNACIONAL SEK ALBORÁN. Middle Years Programme [PROGRAMA DE AÑOS INTERMEDIOS] CURSO ACADÉMICO](/thumbs/70/62467656.jpg "COLEGIO INTERNACIONAL SEK ALBORÁN. Middle Years Programme [PROGRAMA DE AÑOS INTERMEDIOS] CURSO ACADÉMICO")
COLEGIO INTERNACIONAL SEK ALBORÁN Departamento de MATEMÁTICAS Middle Years Programme [PROGRAMA DE AÑOS INTERMEDIOS] CURSO ACADÉMICO 2012-2013 2º ESO Apuntes de estadística y probabilidad 3. ESTADÍSTICA.
ACTIVIDAD PRÁCTICA 3 COMPARACIÓN DE DOS MUESTRAS INDEPENDIENTES Comparación de dos medias independientes (prueba t de Student, prueba paramétrica)
ACTIVIDAD PRÁCTICA 3 COMPARACIÓN DE DOS MUESTRAS INDEPENDIENTES Comparación de dos medias independientes (prueba t de Student, prueba paramétrica) Con esta actividad se pretende que aprendamos a realizar