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Proyecto
Estudio de caso
Nobres
Estudio de caso
Universidad del Rosario
25 de mayo de 2022
Resumen
En el presente informe analizaremos el estudio de caso de las compras realizadas en Black friday,
para esto se dispone de una base de datos en la cual aparece una muestra de 47.734 compras hechas en
uno de los Black fridays que se realizan en Estados Unidos. A partir de herramientas de probabilidad y
estadística analizaremos si se encuentran diferencias en el promedio de compras entre hombres y mujeres.
Por ultimo, analizaremos si hay una relación de las compras de los individuos en función de sus respectivos
ingresos.
Palabras clave: Prueba de chi-cuadrado, regresión lineal múltiple, tabla ANOVA de un factor
Índice
1. Actividad ....................................................................................... 2
2. Actividad ....................................................................................... 4
3. Actividad ....................................................................................... 5
− 1 −

Universidad del Rosario Proyecto: BlackFriday estudio de caso
1. Actividad
La base de datos consiste de 47.734 datos que corresponden a la población de clientes de una cadena de
almacenes. Se quiere estudiar cómo fueron las compras en esa jornada, por lo que se analizará principalmente
la variable PURCHASE. Primero, vamos a calcular el tamaño de la muestra teniendo en cuenta que se desea
un margen de error E = $650 , un nivel de confianza del 95 % y se conoce por estudios anteriores que la
desviación estándar poblacional es aproximadamente σ = US $5100 . Para esto calculamos el tamaño de la
muestra haciendo uso de la ecuación:
n =
Z
α/ 2
· σ
EE
2
(1)
Para nuestro caso:
n =
Z
0 . 025
· σ
EE
2
(2)
Entonces:
n =
(1 . 95996) · (5100)
650
2
= 236 . 48 ≈ 237 (3)
Ahora, extraemos una muestra de la base de datos con ayuda del software R , para esto se sigue los
siguientes pasos:
1. Importar la base de datos
2. Invocar la base de datos mediante el comando attach ()
3. Se define una variable n que representa el tamaño de la muestra.
4. Se realiza la selección de la muestra con el comando sample (1 : nrow ( Blackfriday ) , size = n, replace =
FALSE ) .
5. Se asigna los elementos de la muestra al data frame de datos para luego ser guardados en un nuevo
archivo.
En la figura 1 se muestra la respectiva captura de pantalla de R .
Figura 1. Captura de los comandos de R usados para extraer la base de datos.