Informe trabajo de investigación_ Grupo 04

INFORME

TRABAJO DE APLICACIÓN ESTADÍSTICA Integrantes:

GABRIELA ARNILLAS PORTOCARRERO 20200157

XIOMARA AIDA ARTOLA URRUTIA 20200175

322

Profesora: Jessica Cleofé Muñoz Grados de Flores

RAFFAELLA LUXARDO CHÁVEZ 20201223

CAMILA ANDREA MEDINA RIVERO 20203206

MARIA FERNANDA NAKAMURA GIBU 20201447

2

INFORME DE COEVALUACIÓN APELLIDOS Y NOMBRES Arnillas Portocarrero, Gabriela

Artola Urrutia, Xiomara Aida

Luxardo Chávez, Raffaella

Medina Rivero, Camila Andrea

Nakamura Gibu, Maria Fernanda

% DE PARTICIPACIÓN

ACTIVIDADES

100%

Objetivo 2 Encuesta Infografía

100%

Objetivo 1 Encuesta Diagramación de lámina Infografía

100%

100%

100%

Objetivo 3 Diagramación de lámina Encuesta Infografía

Objetivo 5 Encuesta Minitab Infografía

Objetivo 4 Encuesta Minitab y excel Infografía

3

DE

1.

2.

TABLA

CAPÍTULO I 1.1 Introducción...............................................8 1.2 Población a estudiar..................................9 1.3 Muestra seleccionada................................9 1.4 Unidad de análisis......................................9 1.5 Variables....................................................9 1.6 Formato del cuestionario.........................10 1.8 Objetivo general.......................................11 1.9 Objetivos específicos...............................11

CAPÍTULO II

2.1 Objetivo 1...............................14 2.2 Objetivo 2...............................18 2.3 Objetivo 3...............................26 2.4 Objetivo 4...............................32 2.5 Objetivo 5...............................36

4.

3.

CONTENIDOS

REFERENCIAS

4.1 Bibliografía.........................................54 4.2 Anexos...............................................55 4.3 Alcances............................................56 4.4 QR del informe...................................57

CAPÍTULO III 3.1 Conclusiones......................................48 3.2 Infografía.............................................50

CAPÍTULO I Descripción del informe

1.

1.1 Introducción 1.2 Población a estudiar 1.3 Muestra seleccionada 1.4 Unidad de análisis 1.5 Variables 1.6 Formato del cuestionario 1.8 Objetivo general 1.9 Objetivos específicos

INTRODUCCIÓN Descripción del trabajo El objectivo del presente trabajo en la primera entrega fue aprender a identificar los conceptos básicos de la estadística en contextos relacionados con la arquitectura; para recolectar, clasificar, tabular y presentar datos resumidos, con la aplicación de competencia matemática y uso del software estadístico Minitab.

En adición al objetivo previo se añade como finalidad la habilidad para investigar los estadígrafos de tendencia central, dispersión, posición y de forma correspondiente a un conjunto de datos de fuentes secundarias relacionados con casos de aplicación en la arquitectura.

Para poder llevar acabo la recolección de datos, con ayuda de la profesora y las compañeras de grupo, se creó un cuestionario, el cual hace uso de la tecnica de entrevista virtual, debido a que la conjetura actual no permite el contacto presencial. Este cuestionario contiene de 20 preguntas en totalidad, de las cuales 3 son generales y 17 sonespecíficas. Además el tipo de pregunta varía entre abiertas y cerradas.

A continuación se adjunta el link y QR para poder acceder al cuestionario en cuestión:

Link del cuestionario

Código QR del cuestionario

https://docs.google.com/forms/d/e/1FAI pQLScszTl5zFIy6jNIqW9CO0_g14PMy 8y5lup3sLWuSK3nM6SaeA/viewform? usp=sf_link

8

POBLACIÓN Todas las personas mayores de 22 años interesadas en comprar una casa o departamento ubicado en Lima Metropolitana, abril 2021.

MUESTRA

299 personas mayores de 22 años interesadas en comprar una casa o departamento ubicado en Lima Metropolitana, abril 2021.

UNIDAD DE ANÁLISIS Una persona mayor de 22 años interesada en comprar una casa o departamento ubicado en Lima Metropolitana, abril 2021.

Tabla #1: Variables de análisis y su clasificación VARIABLES

TIPOS

Edad Género Estado civil Distrito de residencia Distrito de preferencia Tipo de inmueble N° de pisos N° de dormitorios N° de baños Estado del inmueble Área del inmueble m² Precio del inmueble (dolares) Vivienda eco-sostenible (V.E.S) Disposición a pago extra por eco-sostenibilidad Presupuesto extra por un inmueble eco-sostenible (dolares) Cercanía a supermercados Prioridad al adquirir un inmueble Ambiente extra Alrededores Inmueble pet-friendly

Cuantitativa Cualitativa Cualitativa Cualitativa Cualitativa Cualitativa Cuantitativa Cuantitativa Cuantitativa Cualitativa Cuantitativa Cuantitativa Cualitativa Cualitativa

ESCALA discreta

Razón Nominal Nominal Nominal Nominal Nominal discreta Razón discreta Razón discreta Razón Nominal continua Razón continua Razón Nominal Nominal

Cuantitativa continua Razón Cualitativa Cualitativa

Nominal Nominal

Cualitativa Cualitativa Cualitativa

Nominal Nominal Nominal

Fuente: Curso de Estadística 2020-21, Grupo 4

9

FORMATO DEL CUESTIONARIO

Sección 1 Saludo e introducción de la encuesta

Sección 2 Preguntas generales

Sección 3 Preguntas específicas

Sección 4 Agradecimiento

10

OBJETIVO GENERAL Identificar el comportamiento de algunas variables relacionadas con la compra de una casas o departamentos en Lima Metropolitana, abril 2021.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS 1. Identificar el porcentaje de personas que están interesadas en comprar una casa o departamento que esté ubicado en una zona de Lima Metropolitana, abril 2021.

2. Identificar el porcentaje de personas que están interesadas en comprar una casa o departamento que tenga un área de 207 y menor a 354 m2 en Lima Este, en abril 2021.

3. Identificar la distribución de personas que están interesadas en comprar una casa o departamento nuevo que tenga por tendencia de dos a más pisos que estén ubicados en Lima Metropolitana, abril 2021.

4. Identificar la distribución del número de habitaciones por categoría de precio en la intención de compra de casa o departamento en Lima Metropolitana, abril, 2021.

5. Analizar los principales indicadores de resumen del precio en Lima Este, abril 2021.

11

CAPÍTULO II Proceso de solución de los objetivos planteados, análisis e interpretación.

2.

2.1 Objetivo 1 2.2 Objetivo 2 2.3 Objetivo 3 2.4 Objetivo 4 2.5 Objetivo 5

1

OBJETIVO

Identificar el porcentaje de personas que están interesadas en comprar una casa o departamento que esté ubicado en una zona de Lima Metropolitana, abril 2021.

El primer objetivo tiene como variable a "Distrito de preferencia", la cual es de tipo cualitativa nominal y se encuenta en la celda C5. Esta se divide en 20 distritos diferentes, por lo que por motivos de orden se va a recodificar en 5 zonas (según el Anexo 1): Lima norte, Lima centro, Lima Sur, Lima Este y Callao.

Data>Recode> To Text 1.En la parte superior se encuentra "Data".

Este desplegará una lista de opciones.

2. Escoger la opción "Recode", este llevará a otra lista de opciones a la derecha.

Seleccionar "To text"

3. Aparecerá la siguiente ventana

14

4. Al abrir la herramienta se debe elegir la variable que se va a recodificar, en este caso será "Distrito de preferencia". Seguidamente se selecciona el método "Recode individual values" 5. Se debe emplazar en "Recoded value" el nombre del distrito por el nombre de la zona a la que corresponde.

6. Después, se hace click en la opción "In specifed columns of the current worksheet" y se escoge una columna vacía. En este caso se eligió la columna C21 y se nombró en Minitab como: Zona de Lima 7. Referencia de como se debería ver el Minitab una vez hecha la recodificación por zonas

Realizada la recodificación se procede a crear un gráfico de sector circular para poder responder directamente al objetivo planteado

Graph>Pie Chart 8. Volver a la barra de herramientas en la parte superior e ir a Graph

9. Se va a desplegar una lista de opciones. Se debe escoger "Pie Chart"

15

10. Aparecerá la siguiente ventana

11. Se debe elegir "Chart counts of unique values", es decir que solo será de una variable. Seleccionar en "Categorial variables" la columna C21, que es Zona de Lima

12. Dar "Ok" para que se cree el gráfico 13. El siguiente gráfico se encuentra listo para edición. Se necesita agregar el porcentaje, los nombres de la zona, el títutulo y la fuente

14. Al hacer doble click cualquier parte del gráfico puede comenzar la edición

en se

15. Nuevamente dar dos clicks sobre lo que se va a editar. En este caso será el título, el color del gráfico, el color del fondo del gráfico y colocar la fuente

16

16. Para agregar el nombre de las zonas y el porcentaje se selecciona "Add Item". Luego, se despliega una lista de opciones, se debe elegir "Add Slice Label"

17. Seleccionar "Category name" y "Percent" para que se pueda ver el nombre de la zona y su porcentaje correspondiente

RESULTADO FINAL Gráfico #1: Personas interesadas en comprar una casa o un departamento por Zona de Lima Metropolitana, abril 2021.

Lima Este 8.0% Lima Norte 0.3% Lima Sur 3.7% Callao 0.3% Lima Centro 87.6%

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4

Lima Norte Lima Este Lima Sur Lima Centro Callao

INTERPRETACIÓN El 87.6% de las personas encuestadas está interesada en comprar una casa o departamento ubicado en la zona Lima Centro. Mientras que en las zonas de Lima Este y Callao tan solo existe un 0.3% de personas que desea adquirir una casa o departamento. En el caso de la zona Lima. Este existe un 8.0% de interés en la compra. Finalmente, en la zona Lima Sur, 3.7% de los encuestados tiene preferencia por adquirir una casa o departamento en esta zona.

17

2

OBJETIVO

Identificar el porcentaje de personas que están interesadas en comprar una casa o departamento que tenga un área de 207 y menor a 354 m2 en Lima Este, en abril 2021.

PROCEDIMIENTO: 1. Se halla el Histograma que te da el mismo sistema de Minitab con la Variable "Área del inmueble".

Graph>Histogram>Simple

2. Luego se edita el Histograma haciendo click en las barras y se va a la categoría Binning, donde se deberán cambiar algunos datos.

3. Se hallan los valores mínimo y máximo para haller el Rango.

Max=500 Min= 60 RIC= 500-60 = 440 4. El intervalo se halla usando la fórmula: 1 + 3.322 x log 299 = 9 5. Para hallar la amplitud se debe dividir el rango con el número de intervalos.

A=R/k= 49

6. En esta parte se coloca el valor mínimo SPACE (amplitud + valor mínimo)

18

7. Se colocan los datos anteriores y resulta el siguiente gráfico; pero a este se le debe colocar los "Position of tickets" completos.

8. Nuevamente se entra a Binning y se copian todos los valores numéricos que están en "midpoints/cutpoint positions"

9. Luego de haber copiado los números, se hace un click en los números inferiores del gráfico y se abrirá una pestaña "Edit Scale", donde en "position of tickets" se pegaran todos los números antes copiados. (debería quedar como la segunda imagen)

10. El histograma final, con el cual hallaremos los tipos de escala del área de las casas o departamentos.

19

11. Se dividen los 20 distritos en tres escalas: Básico, Grande, Muy Amplio Data>Recode> To Text.

12. En la ventana "Recode to Text" se elige la variable a recodificar, la cual es "Área del inmueble" y se selecciona el método "Rango de valores"

13. Luego en la tabla se colocan las áreas según los datos que nos dio el Histograma. Los clasificamos en: Básico, Grande, Muy Amplio.

14. Se coloca la variable "área del inmueble", porque es la que se trabajará.

15. Siempre se coloca Rango de Valores para encontrar los límites.

16. Se coloca Lower, porque el intervalo es abierto y termina en cerrado. <x;x [

17. Se coloca en una columna específica y se escribe una columna que este vacía para que los datos completos no sean remplazados

20

18. Esta es la tabla que resulta del área de las casas o departamentos, organizada en 3 tipos de escala según las respuesta de las personas encuestadas, en abril del 2021.

Tabla #02: Clasificación de la escala según el área de las casas o departamentos

LOWER

UPPER

ESCALA

CANTIDAD

60

207

Básico

237

207

354

39

354

501

Grande Muy Amplio

23

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4 Leyenda de escalas: Básico = < 60; 207 Grande = < 207; 354 Muy Amplio = < 354 ; 501 [

[

[

19. Luego, debemos hallar los porcentajes que contrasten las preferencias de las personas encuestadas según el área y Distribución en Lima Región.

Graph>Pie Chart

21

20. En el pie Chart se coloca las variables "Lima" y "Área".

21. Resultan los siguientes gráficos circulares: Gráfico #01: Personas interesadas en comprar una casa o un departamento por Zona de Lima Metropolitana, abril 2021.

Lima Este 8.0% Lima Norte 0.3% Lima Sur 3.7% Callao 0.3% Lima Centro 87.6%

Lima Norte Lima Este Lima Sur Lima Centro Callao

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4

Gráfico #02: Personas interesadas en comprar una casa o un departamento por Zona de Lima Metropolitana según sus escalas, abril 2021.

Grande 13.0%

Muy Amplio 7.7%

Básico 79.3%

Muy Amplio Básico Grande

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4

22

22. Luego debemos enfocarnos específicamente en las preferencias en la escala de área de las personas de Lima Este.

Data>Split Worksheet

23. Se coloca la variable Lima, ya que en esta columna se encuentra la distribución de los 20 distritos por las distintas zonas de Lima región. Y de esta manera podremos enfocarnos específicamente en Lima Este al separar las Diferentes zonas de Lima en diferentes páginas de trabajo.

24. Aparecerá de esta manera. Le damos Click a "Lima Este"

23

25. Se debe asegurar que este en el Worksheet correcto. Para comprobar se fija en la parte inferior de la página y debe aparecer "Lima Este" y en la columna de "Lima" debe decir solo la variable Lima Este.

26. Luego se hará un Pie chart que es una gráfica circular para ver la preferencia en la escala de las casas o departamentos de la zona Lima Este Graph>Pie chart

27. Pondremos como variable solamente "Área" ya que solo nos saldrán las preferencias de Lima Este.

24

28. Al poner "ok" nos dará el siguiente gráfico circular donde se muestran las escalas "Básico" "Grande" "Muy Amplio" y sus porcentajes según las preferencias de las personas de Lima Este.

RESULTADO FINAL Gráfico #03: Personas interesadas en comprar una casa o un departamento en la zona de Lima Este según las escalas, en abril 2021.

Muy amplio 33.3%

Básico 41.7%

Grande 25.0%

Muy Amplio Básico Grande

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4

INTERPRETACIÓN El 8.0% de las personas encuestadas, está interesada en comprar una casa o departamento ubicado en la zona Lima Este, donde solo 25% del total prefieren una escala en las casas o departamentos de 25.0% que es considerado "Grande"; Mientras que la mayoría de personas encuestadas prefieren una escala Básica, y vienen a ser un 41.7% del total. Además, que la escala "Grande" es la menos preferida por las personas, ya que la escala "muy amplio" tiene un 33.3% de preferencia.

25

3

OBJETIVO

Identificar la distribución de personas que están interesadas en comprar una casa o departamento nuevo que tenga por tendencia de dos a más pisos que estén ubicados en Lima Metropolitana, abril 2021.

Para obtener el resultado de este objetivo, se utilizarán dos variables: estado del inmueble que se ubica en la columna c-10 y número de pisos que está en la columna c-7. La primera de naturaleza cualitativa con escala nominal y la segunda de tipo cuantitativa discreta con escala de razón.

Según nuestro criterio, previamente consideramos tres categorías para estado del inmueble: nuevo, usado y en planos/ proyecto de construcción, por ende no necesitamos recodificar ninguna variable.

PROCEDIMIENTO: 1. Procedemos a crear una tabla cruzada de número de pisos y categoría de estado.

Stat> Tables> Cross Tabulation and Chi-Square

2. En filas se coloca "Estado del inmueble" y en columnas "N° de pisos", mostrar conteo y luego "OK"

Filas> Estado del inmueble Columnas> Número de pisos

Mostrar> Conteo

26

Esta tabla luego se copia y se edita.

3. Con la tabla creada podemos proceder a crear un gráfico de bastones desagregado por estado de la casa o departamento.

1. Se hace clic en "graph"

2. Seleccionar "bar chart"

3. Ya en bar chart elegir "simple".

4. Cómo se necesita un gráfico de bastones, tenemos que cambiar cómo se visualizarán los datos. Para esto se entra a: Data view> Data display> y marcar la opción de Project lines.

4. Elegir "project lines" y dar clic a OK.

27

5. Luego, se coloca en las variables "N° pisos del inmueble" y en Multiple Graphs>

By Variables se selecciona "Estado del inmueble".

6. Entrar a "By variables"

5. Hacer clic en "Multiple Graphs"

7. Seleccionar "Estado del inmueble"

8. Con todo listo se pone OK.

6. Finalmente, va a salir el gráfico del número de pisos desagregado por estado del inmueble. Lo que se hace con el gráfico es editarlo. El proceso es el siguiente: Se hace doble click al cuadro.

Aparecerá este cuadro de "Edit Graph"

28

7. Para cambiar el tipo, el color y el tamaño de los bastones se hace doble clic a estos mismos y aparecerá una venta de "attributes" ahí es donde se puede modificar.

Doble click a los bastones.

Linea recta Color verde Tamaño 3

8. Como es necesario ponerle nombre a la tabla, para editarla se hace doble clic y te lleva a "Edit Title". También, se puede cambiar desde el tipo de letra hasta el color.

Doble clic al título

9. Para que se hagan visibles los porcentajes o datos numéricos vamos a "Add Item" > Data Labels.

Entrar a Data Labels

29

No se toca nada y solo se pone OK

Los datos aparecerán automaticamente arriba

9. Para añadir la fuente se procede a realizar los mismo que en el punto 8 solo que en vez de "Data Labels" se hace clic en "Footnote".

La fuente debe aparecer quién elaboró el gráfico o el cuatro. Se utilizo italic, color gris y tamaño 8

10. Con el gráfico editado por nosotras se le da OK al proceso de edición.

11. Con el gráfico ya editado, se puede copiar y pegar en el informe.

30

RESULTADO FINAL Tabla #03: Distribución del número de personas que desean comprar una casa/ departamento según su estado y el número de pisos de la vivienda en Lima Metropolitana, abril 2021.

NÚMERO DE PISOS

ESTADO DEL INMUEBLE En planos/ proyecto de construcción Nuevo Usado

Total

1 22 65 26 113

2 3 47 8 71 16 36 8 154 32

Total 77 152 70 299

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4

Gráfico #04: Distribución de personas interesadas en comprar una casa o departamento según su estado y el n° de pisos en LM, abril 2021.

Nuevo

En planos/ proyecto de construcción 65

80

71

60 47

N° de personas

40 22 16

20

8

0

Usado

80 60 40

36 26

20 8

0

1

2

3 N° pisos del inmueble

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4

INTERPRETACIÓN Dentro de la categoría de estado nuevo, 87 de 299 personas encuestadas están interesadas en comprar una vivienda con 2 a más pisos en Lima Metropolitana, abril 2021. Mientras que en la categoría de estado proyecto de construcción solo 55 personas tienen esa misma preferencia. Por otro lado, dentro de la categoría de estado usado el 23.03% de 113 personas prefieren una casa o departamento de 1 piso, mientras que en la categoría de estado nuevo un 57.52% tienen esa misa misma preferencia. Asimismo, solo el 10.70% de personas prefieren una casa o departamento con 3 pisos.

31

4

OBJETIVO

Identificar la distribución del número de habitaciones por categoría de precio en la intención de compra de vivienda en Lima Metropolitana, abril, 2021.

Para obtener el resultado de este objetivo, se procede a recodificar la variable Precio del inmueble (dólares) ubicado en la columna C-12, de naturaleza cuantitativa continua con escala de razón.

Según nuestro criterio, consideramos que los precios entre 15 000 y 34 3334 dólares, son la categoría de ocasión. Los precios entre 233 890 y 671 669 son la categoría para accesible y finalmente los precios entre 671 670 y 1 000 000 son de categoría elevado.

PROCEDIMIENTO: Para hallar los rangos categoría de precios se realizó un histograma como herramienta de guía.

1. Encontrar los valores de Mínimo, Máximo, Rango y N total de la variable Precio de inmueble.

Estadística> Estadística Básica> Mostrar estadísticos descriptivos> Precio de inmueble

2. Luego se crea un histograma para hallar los rangos de categoría de precios.

Decidimos agrupar los grupos por tres intervalos, teniendo en total tres grupos: elevado, accesible y de ocasión.

Este proceso fue mencionado en el objetivo 2.

Elevado Accesible De ocasión

32

3. Una vez que tenemos las categorías determinadas, haremos la recodificación de datos.

Data> recode > to text

4. Se elige la variable a recodificar, "Precio del inmueble"

5. Elegir "Recodificar rangos de valores"

6. Completar los datos con los datos del histograma (paso 4) teniendo en cuenta que se aumenta +1 al valor total al usar "lower".

7. Seleccionar "lower" 8. Seleccionar "in specified columns of the current worksheet" y luego especificar la columna libre "C24" donde se almacenará los nuevos datos recodificados.

9. La columna 24 tiene los nuevos datos, para ponerle nombre hacer doble click en el recuadro vacío y escribir "categoría de precios".

Doble click> "categoría de precios Cambiar de nombre haciendo doble click

33

10. Una vez que ya tenemos la nueva categoría podemos proceder a hacer la tabla cruzada de número de dormitorios y categoría de precios.

Stat> Tables> Cross Tabulation and Chi-Square

11. En filas se coloca "Categoría de precios" y en columnas "Número de dormitorios", mostrar conteo y luego "OK".

Filas> Categoría de precios Columnas> Número de dormitorios

Mostrar> Conteo

12. Luego de presionar "ACEPTAR", Minitab realiza la tabla de manera automática, y luego se procede a editarla dependiendo de cada gusto y preferencia.

Esta tabla luego se copia y se edita.

13. A partir de la tabla y datos ya recodificados se puede complementar haciendo un gráfico de bastones. Siguiendo los mismos pasos del Objetivo 3, se obtuvo el gráfico.

Esta tabla luego se copia y se edita.

34

RESULTADO FINAL Tabla #04: Distribución de número de personas interesadas en comprar una o departamento según el número de habitaciones y categoría de precios CATEGORÍA DE PRECIO De ocasión Accesible Elevado

total

NÚMERO DE HABITACIONES

2 3 4 5 21 94 80 13 0 20 29 12 0 6 4 3 21 120 113 28

6 5 1 1 7

7 1 1 0 2

8 2 3 0 5

9 0 0 0 0

10 total 2 218 66 0 15 1 3 299

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4 - LM, abril 2021

Gráfico #05: Distribución de personas interesadas en comprar una casa o departamento según el número de habitaciones y categoría de precios 2 94

3

4

5

7

6

8

Accesible

De ocasión

10

9

80

80

60

N° de personas

40 29 21 13

20 5

1

2

0

2

9

0

20 12 1

1

3

0

0

0

Elevado 80 60 40 20 0

0

2

6

4

3

1

0

0

1

3

4

5

6

7

8

10

N° de dormitorios Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4 - LM, abril 2021

INTERPRETACIÓN En general, un 72,90% de las 299 personas encuestadas están interesadas en comprar una vivienda dentro de la categoría de precio de ocasión. Dentro de esta, el 89,45% prefiere una casa o departamento con un máximo de 3 habitaciones. mientras que dentro de la categoría de precio accesible un 74,24% tienen esa misma preferencia.

Asimismo, un 2.29% de las personas en la categoría de ocasión, prefieren entre 7 y 10 habitaciones, mientras que en la categoría accesible es 6.06% y la categoría elevado es el 6.6% de los encuestados.

Por otro lado, el 82,29% de las 299 encuestadas prefieren una vivienda entre 3-5 habitaciones. Finalmente, el 94,31% de personas encuestadas prefieren una casa o departamento con hasta un máximo de 5 habitaciones.

35

5

OBJETIVO

Analizar los principales indicadores de resumen del precio en Lima Este, abril 2021.

PROCEDIMIENTO: 1. Se dividen los 20 distritos en cinco zonas: Lima norte, Lima centro, Lima Sur, Lima Este y Callao con la herramienta: Data>Recode> To Text

2. En la ventana "Recode to Text" se elige la variable a recodificar, la cual es "Distrito de preferencia" y se selecciona el método "Recodificar valores indivuales"

36

3. Se clasifican los 20 distritos en las cinco zonas de Lima, tomando de referencia al Instituto Nacional de Estadística e Informática (Anexo 1).

Una vez clasificados, se elige la ubicación de la recodificación, para esto se utiliza "En una columna específica de la hoja de trabajo". Se elige la columna C21, a la que se le asignó "Zona de Lima"

4. Para conocer con que indicadores trabajar, se realiza un gráfico llamado Boxplot. Se siguen estos pasos: Graph>Boxplot y se elige la opcíon con la cual trabajar "Simple"

5. Se escoge la primera variable con la que se trabajará, siendo esta "Precio del inmueble"

37

6. En esa misma ventana se elige la opción "Múltiples gráficos" para desagregar los precios por zona de Lima.

7. En la nueva ventana, configuramos que los el boxplot se de en diferentes paneles pero en el mismo gráfico. Para eso elegimos la opción sombreada.

8. Por último, se da click en "Por variables" y se escoge la segunda variable a trabajar: Zona de Lima

9. Nos saldrá el gráfico boxplot desagregado por las 5 cinco zonas de Lima.

38

10. Se analizan los boxplots y se verifica si hay o no hay valores atípicos.

En este caso, sí se presentan valores atícos en Lima centro, por lo cual solo se podría trabajar con mediana, rango intercuartil, asimetría y moda.

Valores atípicos en Lima centro

11. Una vez verificado qué variables tienen valores atípicos y con que indicadores se puede trabajar, se procede a encontrar los valores de los indicadores necesarios. Se usa la ruta Stat>Basic Stastics> Display Descriptive Stastics y se escogen las dos variables a trabajar "Precio del inmueble" y "Zona de Lima"

12. En "Statistics" se seleccionan los indicadores a trabajar. En este caso, se puede con todos pues se está trabajando con Lima este, que no presenta valores atípicos

39

RESPUESTA 1: Para esta pregunta, se harán dos análisis. El primero será de la zona de Lima este pues esta zona no presentan valores atípicos.

Gráfico #06: Distribución de los precios dispuestos a pagar de las casas o departamentos en Lima este 800000 700000

Precio del inmueble

600000 500000 400000 300000 200000 100000 0 Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4 - LM, abril 2021

Tabla #05: Medidas de resumen del precio dispuesto a pagar por casa o departamento por zona de Lima PRECIO ZONA DE LIMA DEL Callao Callao INMUEBLE Lima centro Lima este Lima norte Lima sur

MEDIA

150000 411250 24000 230909

MEDIANA

N°

150000 * 200000 300000 245000 375000 300000 400000 700000 800000 24000 * 150000 *

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4 - LM, abril 2021

INTERPRETACIÓN

MODA

0 32 3 0 0

LEYENDA - :zona con valor atípico *no hay

-El precio promedio dispuesto a pagar por un inmueble de Lima este es de 411250 dólares, mientras que en Lima sur el precio dispuesto a pagar es 230909 -El 50% inferior del precio dispuesto a pagar por un inmueble en Lima este tiene como máximo 375000 dólares -El 50% superior del precio dispuesto a pagar por un inmueble en Lima este tiene como mínimo 375000 dólares -Los precios más frecuentes elegidos por las personas que buscan un inmueble en Lima este son 300000,400000,700000,800000. Multimodal

40

Tabla #06: Medidas de resumen de precio dispuesto a pagar por casa o departamento por zona de Lima PRECIO DEL INMUEBLE

ZONA DE LIMA

DESVIACIÓN ESTANDAR

Callao Callao

* 239225 * 182672

Lima centro Lima este Lima norte Lima sur

VARIANZA

* 57228804348 * 33369090909

COEFICIENTE DE VARIACIÓN

* 58.17% * 79.11%

ASIMETRÍA

* 0.37 * 1.24

LEYENDA - :zona con valor atípico *no hay

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4 - LM, abril 2021

INTERPRETACIÓN:

Se ve que ninguna de las zonas de Lima presenta una distribución homogénea pues sus coeficientes de variación superan el 15%. Además, los precios de los inmuebles de Lima este son los menos dispersos, a comparación de los precios de los inmuebles de Lima sur que son lo más dispersos de todas las zonas de Lima.

Junto a esto, también se tiene que los precios de los inmuebles de Lima centro son más dispersos que los precios de los inmuebles de Lima este.

Por último, los precios de los inmuebles de Lima centro, Lima este y Lima sur son simétricos positivos.

RESPUESTA 2: En la segunda parte de esta pregunta, se trabajará con la zona centro de Lima pues contiene 262 de 299 datos recolectados. Asimismo, se trabajará esta zona desagregándola en los distritos que la conforman.

Gráfico #08: Distribución de los precios de los inmuebles en el distrito de Cercado de Lima

1000000

1000000

800000

800000

Precio del inmueble

Precio del inmueble

Gráfico #07: Distribución de los precios de los inmuebles en el distrito de Barranco

600000

400000

600000

400000

200000

200000

0

0

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4 - LM, abril 2021

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4 - LM, abril 2021

Gráfico #10: Distribución de los precios de los inmuebles en el distrito de Lince

1000000

1000000

800000

800000

600000

* 400000

Precio del inmueble

Precio del inmueble

Gráfico #09: Distribución de los precios de los inmuebles en el distrito de Jesús María

600000

400000

200000

200000

0

0

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4 - LM, abril 2021

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4 - LM, abril 2021

41

Gráfico #12: Distribución de los precios de los inmuebles en el distrito de Miraflores

1000000

1000000

800000

800000

Precio del inmueble

Precio del inmueble

Gráfico #11: Distribución de los precios de los inmuebles en el distrito de Magdalena del Mar

600000

400000

* 600000

400000

200000

200000

0

0

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4 - LM, abril 2021

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4 - LM, abril 2021

Gráfico #14: Distribución de los precios de los inmuebles en el distrito de San Borja

1000000

1000000

800000

800000

Precio del inmueble

Precio del inmueble

Gráfico #13: Distribución de los precios de los inmuebles en el distrito de Pueblo Libre

600000

400000

600000

400000

200000

200000

0

0

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4 - LM, abril 2021

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4 - LM, abril 2021

Gráfico #15: Distribución de los precios de los inmuebles en el distrito de San Isidro

Gráfico #16: Distribución de los precios de los inmuebles en el distrito de San Miguel

1000000

1000000

*

600000

400000

800000

Precio del inmueble

Precio del inmueble

800000

****

600000

400000

200000

200000

0

0

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4 - LM, abril 2021

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4 - LM, abril 2021

Gráfico #17: Distribución de los precios de los inmuebles en el distritode Santiago de Surco 1000000

Precio del inmueble

800000

***

600000

400000

200000

0

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4 - LM, abril 2021

A partir de los gráficos, se puede evidenciar que hay algunos distritos con valores atípicos y otros que no cuentan con ellos. Clasificándose de esta forma: - Sin valores atípicos: Barranco, Cercado de Lima, Lince, Magdalena del Mar, Pueblo Libre y San Miguel - Con valores atípicos: Jesús María, Miraflores, San Borja, San Isidro y Santiago de Surco

42

MODA En este nivel de análisis se trabajará primero la moda de los precios de los distintos distritos de Lima centro. Se empezará con esta medida pues los valores atípicos no la afectan Tabla #07: Moda del precio dispuesto a pagar por casa o departamento por distritos de Lima centro MODA

N°

100000 120000 * 80000 100000 200000 * 120000 200000 300000 100000 150000 200000 200000 100000 250000

3 0 2 0 2 14 4 5 9 3 11

DISTRITO Barranco Callao Cercado de Lima Jesús María Lince PRECIO Magdalena del Mar DEL INMUEBLE Miraflores Pueblo Libre San Borja San Isidro San Miguel Santiago de Surco

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4 - LM, abril 2021

INTERPRETACIÓN A partir de la tabla se puede evidenciar que el precio más alto y frecuente dispuesto a pagar entre los distritos de Lima Centro es el de 300000 dólares en el distrito de Miraflores; mientras que el precio más bajo y que más se repite es el de 80000 dólares en el distrito de Jesús María.

Además, se puede observar que en las personas que prefieren el distrito de Miraflores, 14 están dispuestas a pagar 300000 dólares, siendo el precio más frecuente de todos.

PRECIOS PROMEDIOS Y MEDIANA Para empezar el análisis de los precios promedios se dividirá en dos grupos: aquellos distritos que no cuentan con valores atípicos y aquellos que sí cuentan. Para los distritos que no cuentan con valores atípicos se trabajará con el promedio y la mediana, mientras que con los valores que sí cuentan con estos se trabajará solo con el rango intercuartil y la mediana pues el promedio carece de eficacia en este caso.

SIN VALORES ATÍPICOS: Barranco, Cercado de Lima, Lince, Magdalena del Mar, Pueblo Libre y San Miguel Tabla #08: Medidas de resumen del precio dispuesto a pagar por casa o departamento por distritos de Lima centro sin valores atípicos PRECIO DISTRITO DEL Barranco Callao INMUEBLE Cercado de Lima Lince Magdalena del Mar Pueblo Libre San Miguel

PROMEDIO

MEDIANA

187692 60000 250000 162222 182813 135909

120000 60000 250000 150000 120000 100000

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4 - LM, abril 2021

43

INTERPRETACIÓN En esta categoría el distrito con el precio promedio más alto es Lince con 250000 dólares, mientras que el distrito con el precio promedio más bajo es el de Cercado de Lima con un precio de 60000 dólares. A la vez, se puede notar que en ambos distritos el promedio y la mediana son los mismos valores. Esto podría significar que en estos distritos solo hay un dato.

Se puede evidenciar también que en el distrito de Barranco, el precio dispuesto a pagar es de 187692 dólares, mientras que en el distrito del Cercado de Lima el precio es 60000, en el distrito de Lince 250000, en Magdalena del Mar 162222 dólares, en Pueblo Libre 182813 dólares y por último en San Miguel el precio dispuesto a pagar es de 135909.

Con respecto a la mediana, vemos que en casi todos los distritos, a excepción de Cercado de Lima, las medianas están contenidas en los rangos de 100000 hasta 250000. Un rango usual entre los precios de los departamentos

CON VALORES ATÍPICOS: Jesús María, Miraflores, San Borja, San Isidro y Santiago de Surco Tabla #09: Medidas de resumen del precio dispuesto a pagar por casas o departamentos por distritos de Lima centro con valores atípicos PRECIO DISTRITO DEL JesúsCallao María INMUEBLE Miraflores San Borja San Isidro Santiago de Surco

RIC

MEDIANA

105000 150000 162500 200000 190000

100000 300000 200000 300000 250000

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4 - LM, abril 2021

INTERPRETACIÓN *Para esta categoría se utiliza el Rango intercuartil pues como existen valores atípicos, el promedio no da un valor totalmente confiable.

En esta categoría, el distrito con el RIC más alto es San Isidro con 200000 dólares, mientras que el distrito con el RIC más bajo es el del distrito de Jesús María con un valor de 105000 dólares.

También se puede evidenciar que en el distrito de Santiago de Surco, el precio de 190000 dólares es lo que las personas interesadas estarían dispuestas a pagar. En Jesús María este precio sería de 105000 dólares, en Miraflores 150000 dólares, en San Borja 162500 dólares y por último, en San Isidro el precio sería 200000.

44

MEDIDAS DE DISPERSIÓN Para esta categoría también se dividirá en dos grupos: aquellos distritos que no cuentan con valores atípicos y aquellos que sí cuentan. Para los distritos que no cuentan con valores atípicos se trabajará desviación estándar, varianza, coeficiente de variación y asimetría mientras que con los valores que sí cuentan con estos se trabajará solo con asímetría.

SIN VALORES ATÍPICOS: Tabla #10: Medidas de dispersión del precio por distritos de Lima centro sin valores atípicos PRECIO DEL INMUEBLE

ZONA DE LIMA Barranco Callao Cercado de Lima Lince Magdalena del Mar Pueblo Libre San Miguel

DESVIACIÓN ESTANDAR

VARIANZA

162001 26244230769 * * * * 75296 5669444444 223189 49813229167 57220 3274090909

COEFICIENTE DE VARIACIÓN

86.31% * * 46.42% 122.09% 42.10%

ASIMETRÍA

1.33 * * 0.42 3.68 1.02

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4 - LM, abril 2021

INTERPRETACIÓN Los 6 distritos seleccionados presentan una distribución heterogénea pues sus coeficientes de variación superan el 15%.

También se ve que de todos, el distrito de San Miguel presenta una menor dispersión (42.10%), mientras que el distrito de Pueblo Libre presenta la dispersión más alta con un 122.09% de dispersión. Además, el distrito de Magdalena de Mar presenta una dispersión mayor que la de San Miguel pero menor que la de Barranco o Pueblo Libre Por último, los precios de los distritos de Barranco, Madgalena del Mar, Pueblo Libre y San Miguel son asimétricos positivos.

CON VALORES ATÍPICOS: Tabla #11: Medidas de dispersión del precio por distritos de Lima centro con valores atípicos PRECIO DISTRITO DEL JesúsCallao María INMUEBLE Miraflores San Borja San Isidro Santiago de Surco

ASIMETRÍA

2.62 0.78 1.18 0.9 1.02

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4 - LM, abril 2021

INTERPRETACIÓN En los 5 distritos presentados, Jesús María, Miraflores, San Borja, San Isidro y Santiago de Surco se presenta una asimetría positiva pues sus valores son mayores de 0.05. Esto también puede ser comprobado con los boxplot presentados en la página 40 y 41 del informe pues la región superior es más grande que la región inferior.

45

CAPÍTULO III RESULTADO

3.

3.1 Conclusiones 3.2 Infografía

CONCLUSIONES Objetivo 1 Posterior al análisis de este objetivo en Minitab, se encontró que 87.6% de las personas encuestadas prefieren comprar una casa o departamento en la zona de Lima Centro. Esto llevó a cuestionar que ventajas presenta la zona frente al resto. Para ello se puede tomó en cuenta una de las preguntas realizadas en el cuestionario, esta fue la prioridad al momento de comprar una casa o departamento. Los encuestados tenían para escoger entre la cercanía a servicios públicos, familiares, avenidas principales, parques, trabajo, medios de transporte, entre otros. El factor más seleccionado fue la cercanía los parques.

Si bien la zona no tiene un territorio extenso en comparación con las demás, si cuenta con un número importante de distritos que albergan gran cantidad de áreas verdes. Entre ellos se encuentran Jesús María, San Borja, San Miguel, San Isidro y Santiago de Surco. Por ende, se puede concluir que las personas elegirán un lugar donde vivir que les proporcione conexión con el medio ambiente y sus bondades, en este caso la zona de Lima Centro es una opción ideal.

Objetivo 2 Luego de hacer el respectivo análisis y haber utilizado la plataforma de Minitab, encontramos que el 8.0% de las personas encuestadas, están interesadas en comprar una casa o departamento ubicado en la zona Lima Este, donde solo 25% del total prefieren una escala en las casas o departamentos de 25.0% que es considerado "Grande"; Mientras que la mayoría de personas encuestadas prefieren una escala Básica, que viene a ser un 41.7% del total. Además, que la escala "Grande" que es la que esta en medio de las escalas anteriores, es la menos preferida por las personas, ya que la escala "muy amplio" tiene un 33.3% de preferencia, lo que la super por un 8.3%.

Dentro de la categoría de la escala preferida por las personas encuestadas de Lima Este, el preferido es la escala Básica que abarca hasta los 207 m2, lo que contrasta mucho con los resultados de la escala Muy Amplia, que es el segundo preferido que abarca desde los 354 m2 hasta 501 m2, esto daría una diferencia entre ambas escalas de 147 m2.

Objetivo 3 Para la muestra de 299 personas mayores de 21 años interesadas en comprar un inmueble en LM, abril 2021, para la categoría de estado se trabajó con nuevo, usado y en planos/proceso de construcción. Asimismo, se utilizó la variable de número de pisos, puesto que la preferencia de las personas es comprar una casa o departamento nuevo con dos pisos; mientras que son pocas las personas que comprarían una vivienda con tres pisos en las tres categorías de estado del inmueble.

Dentro de la categoría de estado nuevo se extrajeron los resultados que indican que hay una mayor demanda de viviendas con 1 o 2 pisos. Con respecto a la categoría de proyecto de construcción existe una preferencia de 55 personas que comprarían un casa o departamento con 2 a más pisos. Por otro lado, dentro de la categoría usado de 113 personas el 23.03% prefiere solo un piso. En el caso de comprar una vivienda de 3 pisos el número disminuye, ya que solo el 10.70% de las personas se inclinan más por este número de pisos sin importar el estado del inmueble.

48

Objetivo 4 Podemos concluir que hay una gran diferencia de preferencias entre las categorías de precios y número de habitaciones. Mientras que el 94,31% de las personas encuestadas, prefieren una casa o departamento con un máximo de 5 habitaciones, analizando más específicamente, notamos un comportamiento más interesante.

Según los resultados de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) del 2017, el promedio de personas por hogar en Perú es de 3,94. Con este dato podemos justificar nuestros resultados. En nuestra encuesta, se evidencia que el patrón común de las 3 categorías de precios es que 82,29% de las 299 encuestadas, prefieren una vivienda entre 3-5 habitaciones. Esto se debe ya que el promedio de miembro de familia por hogar en el Perú es de 4 personas.

Finalmente, existe una relación directa entre la categoría de precio y número de habitaciones. Mientras la categoría de precio es mayor, el número de habitaciones también incrementa. Esto se debe ya que a mayor capital, se puede invertir en más área para dormitorios. Es así como el 2.29% de las personas en la categoría de ocasión, prefieren entre 7 y 10 habitaciones, mientras que en la categoría accesible es 6.06% y la categoría elevado es el 6.6% de los encuestados.

Objetivo 5 Podemos concluir que de los precios promedio dispuestos a pagar por una casa o departamento de Lima Metropolitana son muy variables de una zona a otra. A través de los gráficos presentados se tiene que la zona con el precio promedio dispuesto a pagar más elevado es el de Lima este con un total de 411250 dólares, esto se puede dar porque en esta zona de Lima se encuentra el distrito de La Molina, que es muy preferido por las personas por la seguridad que brinda y por el entorno que tiene, siendo así uno de los distritos más caros de toda la ciudad. También se tiene que el menor precio es el de Lima norte, pues esta parte de la ciudad ha ido creciendo con el pasar de los años pero aún no se consolida como una zona tradicional de Lima. Por otra parte, en esa parte del ejercicio el precio "promedio" de Lima Centro no se puede hallar como en los otras zonas pues este distrito presenta valores atípicos, por esta razón se trabaja con el rango intercuartil y se genera como el precio típico 177500 dólares.

Por otro lado, también se hizo un análisis más profundo a la zona Lima Centro pues de las 299 personas encuestadas, 262 afirmaron que los distritos de su preferencia se encontraban en esta zona. La explicación para este suceso es parecida a la vista anteriormente. La mayoría de distritos de esta zona, cuentan con un buen entorno, calles principales y muchas áreas verdes(un aspecto muy importante para los encuestados al momento de elegir vivienda y distrito nuevo).

En este caso, se ven algunos distritos que tienen valores atípicos. Uno de esos distritos es San Isidro y es porque hay un valor que no es habitual al resto. La razón puede ser porque esa persona encuestada conoce que el distrito de San Isidro es uno de los más costosos de Lima y por darle más preferencia al área total del inmueble (más grande que de costumbre), es consciente que el precio será más elevado.

Asimismo, respecto a la moda de los precios de los inmuebles de esta zona, vemos que la mayoría de encuestados afirma estar dispuesto a pagar precios que están alrededor de 100000 dólares y 200000, lo que da tiene relación con el RIC previamente hallado de 177500 dólares.

Un aspecto muy importante de esta sección es que 14 personas respondieron que estarían dispuestos a pagar 300000 dólares por un inmueble en Miraflores. Algo parecido pasa en Santiago de Surco pues 11 personas respondieron estar dispuestas a pasar 250000 dólares por una casa o departamento. Estos números representan un gran valor y muestran que las personas sí manejan un adecuado conocimiento de los precios de los inmuebles en los distritos de su preferencia.

49

VIVIENDA SOÑADA

Lima es la capital del Perú, la cual cuenta con 9 674 755 habitantes. Esta ofrece a miles de usuarios la posibilidad de encontrar la casa o departamento ideal.

PREFERENCIA EN LA COMPRA DE UNA CASA O DEPARTAMENTO POR ZONAS LIMA SE DIVIDE EN 5 ZONAS

Dentro de Lima Centro, el distrito preferido es

SANTIAGO DE SURCO con el

20.07%

De las cuales

87.60%

debido a su cercanía a parques y su fácil acceso a medios de transporte

de los encuestados prefieren la zona de

LIMA CENTRO Lima Norte

PREFERENCIA DE ESTADO DE LA CASA O DEPARTAMENTO SEGÚN EL NÚMERO DE PISOS

Lima Este Lima Sur Callao Lima Centro

NUEVO

14.72%

Casa o departamento de 2 pisos a más

NÚMERO DE HABITACIONES MÁS POPULAR SEGÚN CATEGORÍA DE PRECIOS

USADO

29.09%

PREFERENCIA DE 3 A 5 HABITACIONES

DE OCASIÓN (desde 343 445 a 671 669 dólares)

3

82 %

habitaciones

ACCESIBLE

ELEVADO

(desde 15 000 a 343 334 dólares)

(desde 671 670 a 1 000 000 dólares)

habitaciones

habitaciones

4

3

Según estudios de la INEI (2017) el promedio de personas por hogar es de 3.9

PREFERENCIA ENTRE 7 Y 10 HABITACIONES SEGÚN CATEGORÍA DE PRECIO

DE OCASIÓN

ACCESIBLE

ELEVADO

2.29% 6.06% 6.60%

POBLACIÓN Todas las personas mayores de 22 años MUESTRA 299 personas mayores de 22 años UNIDAD DE ANÁLISIS 1 persona mayor de 22 años

Interesadas en comprar un inmueble ubicado en Lima Metropolitana, abril 2021

DE LAS PERSONAS ENCUESTADAS

EL PAISAJE DESEADO POR LA MAYORÍA

150

226

Vista a área verdes

Prefieren departamento

72

Vista a la playa

149

Vista a Av. principal

Prefieren casa

56.58%

1

0

50 100 número de personas

De adultos mayores prefieren departamento, debido a que es mas fácil de mantener y son los únicos que viven ahí.

150

84.28%

15.72%

250

LIMA ESTE: ÁREA DE LA CASA O DEPARTAMENTO La escala "BÁSICO" es la más popular en Lima Este

DISTRITO MÁS POPULAR LA MOLINA

EL PORCENTAJE DE PERSONAS INTERESADAS EN UNA VIVIENDA SOSTENIBLE

200

83.33 %

MUY AMPLIO

33.3%

GRANDE

25.0%

BÁSICO

41.7%

Le da igual

Total Restante

PRECIO PROMEDIO A PAGAR POR UNA CASA O DEPARTAMENTO POR ZONAS ($)

Mayor a 60 hasta 207 m²

BÁSICO

GRANDE

14

Pueblo Libre 100000

4

9

San Borja 150000 200000

3

11

Miraflores 300000

2

San Isidro 200000

Dispuestas a pagar

Magdalena del Mar 120000 200000

Precio más popular dispuesto a pagar

2

San Miguel 100000

Lima Sur 230 909

3

Jesús María 80000 100000 200000

Barranco 100000 120000

Lima Este 411 250

Santiago de Surco 120000 200000

Lima Centro 177 500

Mayor a 207 hasta 354 m²

MUY AMPLIO

PRECIO MÁS FRECUENTE DISPUESTO A PAGAR POR DISTRITOS DE LIMA ($)

Lima Norte 24 000 Callao 150 000

Mayor a 354 hasta 501m²

5

Fuente: Curso de Estadística 2021-1, Grupo 4 - LM, abril 2021

REFERENCIAS

4.

4.1 Bibliografía 4.3 Anexos 4.4 Alcances 4.5 QR del informe

BIBLIOGRAFÍA 1. Alvarado Verdín, V. M. (2012). Probabilidad y estadística para ingenieros. (8a. ed.) .

Editorial Pearson Educación. Código Biblioteca Ulima 519.2 A45. http://www.ebooks724.com/?il=4790.

2. Horra Navarro, J. d. (2018). Estadística aplicada. (3ª ed.). Madrid: Ediciones Díaz de Santos.

Código biblioteca Ulima 311.15 H76. https://ebookcentralproquestcom.ezproxy.ulima.edu.pe/lib/bibudlimasp/detail.action?docID=5426001#.

3. Kazmier, L., & Díaz, A. (1991). Estadística aplicada a administración y economía (2ª.

Ed.). Ciudad de México: M McGraw-Hill Interamericana ISBN: 9789684227873. https://ebookcentral.proquest.com/lib/bibudlimasp/search.action?pIsbn=978968422 7873.

4. Rodríguez, J., Pierdant, A. I., & Rodríguez, E. (2016). Estadística para administración (2ª ed.). México: Grupo editorial Patria. ISBN: 9786077444909. https://ebookcentralproquestcom.ezproxy.ulima.edu.pe/lib/bibudlimasp/detail.action?docID=4849829.

5. Oblitas, E. Salas. (2020). ¿Qué distritos de Lima Metropolitana cuentan con más áreas verdes?. Peru 21. https://peru21.pe/economia/que-distritos-de-lima-metropolitana-cuentancon-mas-areas-verdes-properati-sector-inmobiliario-venta-y-alquiler-de-viviendas-en-el-perusan-borja-jesus-maria-san-isidro-miraflores-ncze-noticia/ 6. Oficina de Gestión Descentralizada y Cooperación Técnica del SINEACE. (2017).

Caraterización de Lima Metropolitana. Sineace. https://www.sineace.gob.pe/wpcontent/uploads/2017/08/PERFIL-LIMA-METROPOLITANA.pdf 7. Magliano, M. J., & Zenklusen, D. (2021). Las largas trayectorias de cuidado remunerado de las familias peruanas en Córdoba, Argentina. Polis (Santiago), 20(58). doi:10.32735/s07186568/2021-n58-1583

54

ANEXOS ANEXO 1: BASE DE DATOS

ANEXO 2: MAPA DE LIMA METROPOLITANA

55

ALCANCES Luego de haber realizado este trabajo, fue muy enriquecedor aprender sobre la cuidad en la que habitamos y las personas que están en ella. Desde aprender a separar la capital por zonas, y analizar las diferentes preferencias que tuvieron los encuestados, pudimos tener un mejor conocimiento de Lima Metropolitana, nuestro hogar.

Aprender a realizar una encuesta también fue un reto, ya que era la primera vez que hacíamos una. Fue esencial trabajar en equipo y asistir a las asesorías para poder resolver las dudas todas juntas y ayudarnos mutuamente. Asimismo, tuvimos que tener una capacidad de síntesis al resumir el gran número de variables que teníamos, y a jerarquizar cuales eran las más relevantes. Entre ellas quedaron las nuevas recodificaciones como categoría de precios, zonas de Lima Metropolitana, categoría de áreas, número de habitaciones, entre otras.

Por otro lado, al realizar los 5 objetivos pudimos comprender mejor la data, ya que con las tablas y porcentajes creamos comparaciones cruciales entre las variables que generaron bastantes diálogos en su proceso. Llegar a las conclusiones y dar una razón específica para los resultados fue una de las partes que más resaltamos del proyecto, ya que era el proceso en donde los datos cobraban más sentido y realidad. Entender el vínculo entre "a mayor precio, mayor demanda de habitaciones", o "En Lima Este el distrito más preferido es La Molina ya que cuenta con más áreas verdes y zonas residenciales agradables", entre otros fueron lo más valioso del análisis e investigación.

Entendimos entonces, que realizar un análisis estadístico no es solo un porcentaje. Es la investigación previa para realizar las preguntas, la síntesis de variables, la elaboración de tablas y gráficos y lo más importante: la interpretación y conclusión de ellos. Con este último se sintetiza todas las ideas, y se llega a la esencia del proyecto. Al realizar la infografía pudimos unir de manera gráfica y didáctica todas las conclusiones y tuvimos que pensar en trasladarlo al lenguaje más simple y comprensible posible. Dirigido para que todo un público general lo pueda entender.

Finalmente, consideramos que nuestro trabajo "Vivienda soñada", reúne la esencia de todas las personas mayores a 22 años interesadas en comprar una casa o departamento ubicado en Lima Metropolitana, abril 2021. Por ende, es una investigación que se puede utilizar como fuente para futuros trabajos y pueda ayudar a una comprensión mayor de la realidad actual en la que vivimos, y se realizó la encuesta.

56

CÓDIGO QR DEL TRABAJO

57