Aplicar probabilidades para hallar índice desnutrición niños San Juan Lurigancho

APLICACIÓN DE LAS PROBABILIDADES PARA
HALLAR EL ÍNDICE DE DESNUTRICIÓN EN EL
DISTRITO DE SAN JUAN DE LURIGANCHO,
LIMA.
APPLICATION OF CHANCES FOR FINDING THE INDEX OF
MALNUTRITION IN THE DISTRICT OF SAN JUAN DE
LURIGANCHO, LIMA.
DEPARTAMENTO DE CIENCIAS
ESTADÍSTICA APLICADA
FACULTAD DE INGENIERÍA
Ingeniería Ambiental
Autores:
 Bobadilla Atao, Leo Eduardo1
.
 Oré Romero, Carmen Andrea.2
 Saucedo Murguía, Andrea Cecilia.3
Docente:
 Oruna Lara, Juan Carlos
Lima, 2015

UniversidadPrivadadel Norte - UPN
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Índice
Capítulo I: Introducción ....................................................................................................... 4
1. Planteamiento del problema:....................................................................................... 4
1.1. Realidad problemática:......................................................................................... 4
1.2. Formulación del problema:................................................................................... 4
2. Objetivos:..................................................................................................................... 4
2.1. Objetivo general: .................................................................................................. 4
2.2. Objetivos específicos:.......................................................................................... 4
3. Justificación: ................................................................................................................ 5
4. Limitaciones:................................................................................................................ 5
Capítulo II: Marco teórico.................................................................................................... 5
5. Antecedentes:.............................................................................................................. 5
6. Bases teóricas:............................................................................................................ 7
6.1. Estimación puntual: .............................................................................................. 7
6.2. Estimación interválica........................................................................................... 7
6.3. Muestreo aleatorio simple:................................................................................... 7
6.4. Probabilidad:......................................................................................................... 8
6.5. Promedio: ............................................................................................................. 8
6.6. Varianza:............................................................................................................... 8
6.7. Desviación estándar:............................................................................................ 8
7. Marco Conceptual........................................................................................................ 8
7.1. Desnutrición.......................................................................................................... 8
7.2. La desnutrición infantil.......................................................................................... 9
7.3. Factores de riesgo................................................................................................ 9
7.4. Malnutrición: ......................................................................................................... 9
Capítulo III: Materiales y métodos ...................................................................................... 9
8. Tipo de Investigación..................................................................................................10
8.1. Según el propósito : ............................................................................................10
8.2. Según el diseño de la investigación:...................................................................10

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9. Diseño de la Investigación..........................................................................................10
9.1. Hipótesis:.............................................................................................................10
9.2. Población y muestra............................................................................................11
9.3. Diseño de Contrastación:....................................................................................12
10. Técnicas, procedimientos e instrumentos..............................................................12
10.1. Recolección de datos ......................................................................................12
10.2. Procesamiento de datos..................................................................................12
Capítulo IV: Análisis de la información.............................................................................13
Tablas y gráficos estadísticos............................................................................................13
Niños de 5 años...........................................................................................................13
Niños de 6 años................................................................................................................14
Niños de 7 años............................................................................................................14
Niños de 8 años............................................................................................................15
Niños de 9 años............................................................................................................16
Determinar el intervalo de confianza de cada edad para la media: .................................17
5 años.............................................................................................................................18
6 años.............................................................................................................................18
7 años.............................................................................................................................18
8 años.............................................................................................................................19
9 años.............................................................................................................................19
Interpretación:..................................................................................................................19
Capítulo V: Resultados.......................................................................................................22
e. Para el primer objetivo..................................................................................................22
f. Para el 2do objetivo.......................................................................................................22
g. Para el 3er objetivo (Verificación de la Hipótesis)............................................................22
Capítulo VI: Conclusiones..................................................................................................23
Recomendaciones:..............................................................................................................23

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APLICACIÓN DE LAS PROBABILIDADES PARA HALLAR EL ÍNDICE DE
DESNUTRICIÓN EN EL DISTRITO DE SAN JUAN DE LURIGANCHO,
LIMA.
Capítulo I: Introducción
1. Planteamiento del problema:
1.1. Realidad problemática:
El distrito de San Juan de Lurigancho es uno de los más grandes de Lima
Metropolitana, con un área de 131,51 Km2
y una población de 1 047 725 habitantes.
Este ha crecido exponencialmente, esto se debe principalmente a que en las
últimas décadas la migración de los pobladores de la sierra y selva del Perú hacia
Lima ha aumentado de manera muy rápida comparándola con otros periodos. Esto
ha causo que esta gente invada diversas zonas de Lima, provocando que los planes
y organizaciones sociales se vean forzados a sermodificados para tratar de ayudar
a brindar parcialmente una buena calidad de vida. A pesar de ello, estas
organizaciones sociales, no se abastecen ante la inmensa población de este
distrito, que junto con la falta de empleabilidad para personas sin educación
superior, han contribuido a la desnutrición de muchas niños de la zona.
1.2. Formulación del problema:
Ante esta situación, como estudiantes de la ingeniería, hemos decidido abundar en
este problema y estudiar el caso, donde nos centraremos en hallar las diversas
probabilidades de que un niño que resida en el distrito de San Juan de Lurigancho,
a cierta edad, pueda sufrir cierto índice de desnutrición. Para ello, se usaran las
técnicas y conocimientos adquiridos a lo largo del curso.
2. Objetivos:
2.1. Objetivo general:
 Aplicar las probabilidades para hallar el índice de desnutrición en el distrito
de san juan de Lurigancho.
2.2. Objetivos específicos:
 Hallar el porcentaje de exactitud de que los niños de cada edad (5, 6, 7,
8 y 9 años) sufran de desnutrición.
 Determinar el intervalo de confianza de cada edad para la media.
 Verificar la validez de nuestra hipótesis.

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3. Justificación:
El presente proyecto tiene el propósito de cubrir la carencia de conocimiento que tienen
los pobladores sobre el tema de la desnutrición infantil. Para ello, se investigara cuáles
son las probabilidades de que un niño que resida en el distrito de San Juan de
Lurigancho pueda sufrir de desnutrición, y para lograr este fin, usaremos los métodos
aprendidos en el transcurso del curso de estadística aplicada; con la finalidad de dar a
conocer una realidad muy alarmante que se da en este lugar, debido a que la
desnutrición no solo afecta al correcto desarrollo de los niños sino también su salud, al
hacerlos más propensos a enfermarse, y a su rendimiento académico.
4. Limitaciones:
Durante el tiempo de recopilación y procesamiento de los datos para este proyecto de
curso (se usaron la base de datos del INEI), se presentaron algunos inconvenientes o
limitaciones para la realización del mismo. Como:
o Actualidad de la información o de la base de datos.
o Veracidad de la data.
Capítulo II: Marco teórico
5. Antecedentes:
SISOL advierte que cifras de desnutrición y anemia en zonas pobres de lima
triplican el promedio nacional. En el marco de las actividades por el Día Mundial de la
Alimentación. Municipalidad Metropolitana de Lima, 18 de octubre del 2013. En el marco
de las actividades por el Día Mundial de la Alimentación, el Sistema Metropolitano de la
Solidaridad (SISOL) afirmó que en las zonas más pobres de Lima (estratos D y E) las
cifras de anemia y desnutrición crónica, lamentablemente, triplican el promedio
nacional, y sigue siendo un grave problema de salud pública. Un estudio hecho en
poblaciones vulnerables de los distritos de San Juan de Lurigancho, San Juan de
Miraflores, Villa María del Triunfo, Ate Vitarte y El Agustino, las cifras de desnutrición
crónica alcanzan el 54 % superando largamente el promedio nacional, que está en 18.5
% según la Organización Mundial de la Salud (OMS). El diagnóstico se hizo en niños y
niñas menores de cinco años a fin de conocer el estado nutricional y las prácticas
alimenticias de ese sector de la población. El porcentaje más alto de desnutrición
crónica está en San Juan de Lurigancho con 54 %, seguido de Villa María del Triunfo
(42%) y Ate (41%).
Listado de determinantes de riesgo de la desnutrición crónica priorizados a nivel
distrital y expresión de compromiso de trabajar en su intervención en el marco del
proyecto de "Intervención para reducir los niveles de desnutrición crónica y sus
determinantes de riesgo en niños de 6 a 36 meses de los 100 distritos con mayor
número de niños desnutridos , Perú , 2010-2012". Instituto Nacional de Salud. Ministerio

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de Salud del Perú, 4 de marzo del 2010. En el presente informe se detallan las posibles
cusas que puedan estar generando la desnutrición en diversos distritos de Lima
Metropolitana; además, se hace hincapié en una serie de actividades o acciones que
deberían de llevar cada gestión para que puedan evitar este mal para su población.
Asociación Taller de los Niños: Crecimiento y Desarrollo Colectivo, San Juan de
Lurigancho (Perú). Experiencia de Innovación Social, Ciclo 2004-2005. CEPAL. En
dicho informe se expresa: “…De hecho San Juan de Lurigancho, Distrito que hace parte
de la Provincia de Lima, ciertamente presenta condiciones de vida radicalmente
menores que el promedio de la Provincia. Es el distrito más poblado del Perú, con cerca
de un millón de habitantes y también es el distrito con la mayor cantidad de pobres
(50%) y pobres extremos del Perú (11%). La población del distrito de San Juan de
Lurigancho, ha duplicado su población cercade ocho veces en los últimos treinta años…
Su tamaño se explica, en buena parte, por el enorme flujo migratorio de población
desplazada de zonas rurales durante la época de la violencia, concentrando personas
de muy diversos rincones de la geografía del Perú. Esto marcó un desarrollo
socioeconómico caracterizado por bajos niveles educativos, escasa capacitación y
experiencia laboral para insertarse en mercados urbanos, tomas de tierras y altos
índices de pobreza e indigencia. Es así una comunidad altamente vulnerable y que
requiere de estrategias específicas que permitan mejorar las condiciones de vida de sus
pobladores.”
Estudio sobre desnutrición crónica infantil: “Más de medio millón de niños peruanos
sufre de desnutrición”. Inversión en la infancia. Blog de noticias. Edición 69, febrero
2012. En el estudio “Desnutrición crónica infantil cero en el 2016: Una meta alcanzable”,
realizado por el Grupo Impulsor Inversión en la Infancia, se señala que el promedio
nacional de desnutrición infantil es de 19,5 por ciento, de acuerdo al parámetro de
medición de la Organización Mundial de la Salud (OMS), y de 15,2 por ciento, según el
parámetro NCHS, que son los dos parámetros que existen para medir la desnutrición
infantil.
Esto significa que en el país hay, según la OMS, que es la medición más certera según
indica este estudio, más de 570 mil niños menores de cinco años con desnutrición. Sin
embargo, este promedio nacional oculta realidades bastante más dramáticas en
distintas zonas del país. Hay lugares donde la desnutrición infantil llega al 80 por
ciento… Si vemos la cantidad de niños con desnutrición, el distrito con el mayor número
de niños menores de cinco años afectados por la desnutrición es San Juan de
Lurigancho, en Lima –que es el distrito más poblado del país- donde hay 6,803 niños
desnutridos, lo que representa el 7,4 por ciento del total de niños menores de cinco años
de ese distrito. Luego están el distrito de Juliaca, en la provincia de San Román, en
Puno, con 5,723 niños con desnutrición (20,5% del total de niños de ese distrito); el
distrito de Cajamarca,en la provincia y región de Cajamarca, con 5,145 niños afectados
por la desnutrición (24%); el distrito de Ayacucho, en la provincia de Huamanga en
Ayacucho (4,624 niños; 41,2%) y el distrito de Iquitos, en la provincia de Maynas, Loreto
(4,460 niños; 29,8%).

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6. Bases teóricas:
6.1. Estimación puntual:
Un estimador puntual, es el estadístico calculado a partir de información de la
muestra para estimar el parámetro poblacional.
6.2. Estimación interválica.
Un intervalo de confianza, es el conjunto de valores que se forma a partir de una
muestrade datos de forma que exista la posibilidad de que el parámetro poblacional
ocurra dentro de dicho conjunto con una probabilidad específica. La probabilidad
específica recibe el nombre de nivel de confianza.
6.2.1. Estimación interválica para media poblacional (μ) :
 Cuando  es conocido
𝒙̅ − 𝒛 𝟏− 𝜶
𝟐⁄ ≤ 𝝁 ≤ 𝒙̅ + 𝒛 𝟏− 𝜶
𝟐⁄
6.3. Muestreo aleatorio simple:
Este tipo de muestreo es sencillo y se utiliza cuando se dispone del marco
muestral y existe poca variabilidad entre los datos.
Para seleccionar una muestra aleatoria simple se debe tener en cuenta las
siguientes recomendaciones:
1. Enumerar los elementos de la población del 1 hasta N.
2. Utilizar algún procedimiento para seleccionar los n elementos de la
población que conforman la muestra. Dichos procedimientos pueden ser
tablas de números aleatorios o algún programa computacional que nos
brinde los números aleatorios.
Tamaño de la muestra para estimar μ:
𝑛 =
𝑍 𝛼
2⁄
2
× 𝜎 × 𝑁
( 𝑁 − 1) × 𝐸2 + 𝑍 𝛼
2⁄
2
× 𝜎2
Nivel de confianza (1-α)%
68.27 80 90 95 95.45 96 98 99 99.7
𝒛(𝟏− 𝜶
𝟐⁄ ) 1 1.28 1.645 1.96 2 2.054 2.327 2.58 3

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6.4. Probabilidad:
La probabilidad es un método por el cual se obtiene la frecuencia de un
acontecimiento determinado mediante la realización de un experimento aleatorio,
del que se conocentodos los resultados posibles, bajo condiciones suficientemente
estables.
6.5. Promedio:
El concepto de promedio se vincula a la media aritmética, que consiste en el
resultado que se obtiene al generar una división con la sumatoria de diversas
cantidades por el dígito que las represente en total. Claro que esta noción también
se utiliza para nombrar al punto en que algo puede ser dividido por la mitad o casi
por el medio y para referirse al término medio de una cosa o situación.
6.6. Varianza:
En teoría de probabilidad, la varianza de una variable aleatoria es una medida de
dispersión definida como la esperanza del cuadrado de la desviación de dicha
variable respecto a su media.
Está medida en unidades distintas de las de la variable. Por ejemplo, si la variable
mide una distancia en metros, la varianza se expresa en metros al cuadrado. La
desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza, es una medida de
dispersión alternativa expresada en las mismas unidades de los datos del variable
objeto de estudio. La varianza tiene como valor mínimo 0.
6.7. Desviación estándar:
La desviación estándar o desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza. Es
decir, la raíz cuadrada de la media de los cuadros de la puntuación de desviación.
La desviación estándar se representa por σ.
7. Marco Conceptual
7.1. Desnutrición
Estado patológico resultante de una dieta deficiente en uno o varios
nutrientes esenciales o de una mala asimilación de los alimentos.

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Hay 3 tipos de desnutrición:
 Desnutrición aguda: Deficiencia de peso para altura (P/A). Delgadez
extrema. Resulta de una pérdida de peso asociada con periodos
recientes de hambruna o enfermedad que se desarrolla muy rápidamente
y es limitada en el tiempo.
 Desnutrición crónica: Retardo de altura para la edad (A/E). Asociada
normalmente a situaciones de pobreza, con consecuencias para el
aprendizaje y menos desempeño económico.
 Desnutrición global: Deficiencia de peso para la edad. Insuficiencia
ponderal. Índice compuesto de los anteriores (P/A x A/E = P/E) que se
usa para dar seguimiento a los Objetivos del Milenio.
7.2. La desnutrición infantil
Es una enfermedad causada por ingestión insuficiente de proteínas, las cuales son
necesarias para salud corporal y el desarrollo normal de los músculos, las calorías
quienes son las encargadas de dar energía para que nuestro cuerpo pueda
funcionar de forma normal. En este caso las personas con esta deficiencia en
nutrición, presentan dificultades en su desarrollo físico en tal caso extremo que
puede afectar el crecimiento normal de un niño si no se realiza un tratamiento
adecuado.
7.3. Factores de riesgo
 Factores individuales y ambientales que influyen en la desnutrición
como son:
 Bajo peso al nacer
 Privación de amamantamiento a seno materno.
 Hijo de madre adolescente.
 Malnutrición a causa de una mala absorción intestinal.
 Bajos ingresos económicos
 Hábitos alimentarios
 Higiene y saneamiento deficientes
7.4. Malnutrición:
Estado patológico debido a la deficiencia, el exceso o la mala asimilación
de los alimentos.
Capítulo III: Materiales y métodos

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8. Tipo de Investigación
8.1. Según el propósito :
Investigación aplicada: Este tipo de investigación nos permite entender a
los menores de San Juan de Lurigancho-Lima evaluar porque los niños
sufren de desnutrición y posibles enfermedades que se podrían presentar
ya que se encuentran bajos en defensas. Así que evaluaremos cuales
serían las posibles soluciones de modo que tome conciencia el estado. Y
así no tener una tasa de mortalidad incrementada cada año.
8.2. Según el diseño de la investigación:
Investigación no experimental- descriptiva- transversal: Nos permitirá llegar
a conocer las situaciones a través de la descripción exacta de la base de
datos de los niños de San Juan de Lurigancho-Lima entre los 5 a 10 años.
Lo importante es no es la recolección de datos si no las posibles
consecuencias que puedas ocurrir no solo en ese distrito si no en la
mayoría, ya que la desnutrición infantil, es un tema severamente delicado
en la parte central de nuestro país. Por lo tanto nos limitaremos a la
predicción e identificación de las relaciones que existen entre dos o más
variables.
9. Diseño de la Investigación
9.1. Hipótesis:
En el presente proyecto se analiza el índice de desnutrición, por edades, de
los niños residentes en el distrito de San Juan de Lurigancho. Así pues se
afirma que la población infantil no sufre de desnutrición.
 El peso de los niños de 5 años es mayor a 17,72 kg
 El peso de los niños de 9 años es mayor a 25.55 kg
9.1.1. Operacionalización de las variables

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Variables:
 Variables Cualitativas: Son aquellas que se refieren a atributos o
cualidades de un individuo.
En dicho estudio no utilizamos variables cualitativas.
a. Variables cuantitativas: Son aquellas variables en las que
características o propiedades pueden presentarse en una escala
numérica de medición. Para el presente trabajo será lo siguiente:
 Las edades ( Discreta)
 El peso ( Continuo)
9.2. Población y muestra
9.2.1. Población
Son 10 000 mil niños del distrito de San Juan de Lurigancho- Lima.
9.2.2. Muestra
Variable
Definición
conceptual
Definición
operacional
Dimensiones Indicadores
Unidad
de
Medida
Escala
Edad
Tiempo que
ha vivido
una
persona,
animal o
duración de
una cosa
Años desde
los 5 a 10
-
Años
cumplidos
Años
De
intervalo
Peso
Puede
referirse,
por ejemplo,
a la fuerza
con que la
Tierra atrae
a un cuerpo
y a la
magnitud de
dicha
fuerza.
Peso desde
los 5 a 10
años
 Obeso
 Desnutri
do
 Bien
alimenta
do
Kilogramos
pesados
Kg
De
intervalo

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𝒏 = 𝟏𝟎% 𝒅𝒆 𝑵
n = 0.1 x 10 000
n = 1000
 Muestra: 1000 niños del distrito de SJL.
9.2.3. Unidad de análisis
 Unidad de análisis: 1 niño del distrito de SJL
9.3. Diseño de Contrastación:
Para poder realizar la contrastación de nuestra hipótesis acerca de
determinar los factores que intervienen para que los niños tengan un alto
índice de desnutrición, Se utilizara tablas de INEI y gráficos del programa
EXCEL y el complemento de MEGASTAR 2007 para hacer nuestros
cálculos sobre el intervalo de confianza para las variables analizadas.
10.Técnicas, procedimientos e instrumentos
10.1. Recolección de datos
Para obtener la información requerida para este trabajo utilizaremos el
método de muestreo probabilístico, tipo muestreo aleatorio simple y
por conglomerados, que es un estudio en el cual este tipo de muestreo,
todos los individuos de la población pueden formar parte de la muestra,
tienen probabilidad positiva de formar parte de la muestra. Por lo tanto
es el tipo de muestreo que deberemos utilizar en nuestras
investigaciones, por ser el riguroso y científico.
10.2. Procesamiento de datos
Para poder procesar la información primero usaremos los datos
obtenidos a partir del muestreo. También utilizaremos el programa de
Microsoft Excel usando el MegaStat 2007 que es un software que
permite crear tablas, calcular y analizar nuestros datos en una hoja de
cálculo.

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Capítulo IV: Análisis de la información
Tablas y gráficos estadísticos
b. Hallar el porcentaje de exactitud de que los niños de cada edad (5, 6, 7, 8 y
9 años) sufran de desnutrición.
Niños de 5 años
Determinar:
Probabilidadde
desnutrición
5 AÑOS Pesoideal= 17.72
PROMEDIO 16.162
VARIANZA 1.14197
DESV.EST. 1.06863
P(X<17.72)= 0.92752683 93%
INTERPRETACION:
Existe un93% de exactitudque losniñosde 5 añosde edad pesenmenos de 17.72 kg.Es decir,
la probabilidadde que unniñode 5 añossufra de desnutricionesde 0.927.
Normal distribution
P(lower) P(upper) z X mean std.dev
.9275 .0725 1.46 17.72 16.16 1.07
10-1-2-3
f(z)
z
1.46
Normal distribution
.9275 .0725 1.46 17.72 16.16 1.07
3210-1-2-3
f(z)
z
1.46

pág. 14
Niños de 6 años
Determinar: Probabilidadde desnutrición
PROMEDIO 17.775
VARIANZA 0.99987
DESV.EST. 0.99994
P(X<19.76)= 0.97641256 98%
INTERPRETACION:
Existe un 98% de exactitud de que los niños de 6 años de edad pesen menos de 16.76 Kg. Es decir,
la probabilidad de que un niño de 6 años sufra de desnutrición es de 0.976
Niños de 7 años
Normal distribution
.9764 .0236 1.98 19.76 17.78 1.00
3210-1-2-3
f(z)
z
1.98
Normal distribution
.9764 .0236 1.98 19.76 17.78 1.00
210-1-2-3
f(z)
z
1.98

pág. 15
PROMEDIO 19.480
VARIANZA 1.83992
DESV.EST. 1.35644
P(X<21.6)= 0.94099865 94%
INTERPRETACION:
Existe un 94% de exactitud de que los niños de 7 años de edad pesen menos de 21.6 Kg.
Es decir, la probabilidad de que un niño de 7 años sufra de desnutrición es de 0.941.
Niños de 8 años
PROMEDIO 21.488
VARIANZA 1.91455
Normal distribution
.9410 .0590 1.56 21.6 19.5 1.4
3210-1-2-3
f(z)
z
1.56
Normal distribution
.9410 .0590 1.56 21.6 19.5 1.4
10-1-2-3
f(z)
z
1.56

pág. 16
DESV.EST. 1.38367
P(X<23.53)= 0.92996003 93%
INTERPRETACION:
Existe un 93% de exactitud de que los niños de 8 años pesen menos de 23.53 Kg.
Es decir, la probabilidad de que un niño de 8 años sufra de desnutrición es de 0.93.
Niños de 9 años
PROMEDIO 23.403
VARIANZA 1.34593
DESV.EST. 1.16014
Normal distribution
.9300 .0700 1.48 23.53 21.49 1.38
10-1-2-3
f(z)
z
Normal distribution
.9300 .0700 1.48 23.53 21.49 1.38
3210-1-2-3
f(z)
z
1.48

pág. 17
P(X<25.55)= 0.96787669 97%
INTERPRETACION:
Existe un 97% de exactitud de que los niños de 9 años pesen menos de 25.55
kg.
Es decir, la probabilidad de que un niño de 9 años sufra de desnutrición es de
0.967.
c. Determinar el intervalo de confianza de cada edad para la media:
Normal distribution
.9679 .0321 1.85 25.55 23.40 1.16
3210-1-2-3
f(z)
z
1.85
Normal distribution
.9679 .0321 1.85 25.55 23.40 1.16
10-1-2-3
f(z)
z

pág. 18
1-α= 95%
n 1000
5 años
confidence level 95%
mean 16.16234696
std. dev. 1.068630361
n 1000
z 1.960
half-width 0.0662
upper confidence
limit
16.2286
lower confidence
limit
16.0961
Interpretación: El peso promedio de la población, para niños de 5 años, se
encuentra en un rango de (16.09 a 16.22 Kg).
6 años
mean 17.7754
std. dev. 0.999936098
n 1000
z 1.960
half-width 0.0620
upper confidence
limit
17.8374
lower confidence
limit
17.7134
Interpretación: El peso promedio de la población, para niños de 6 años , se
encuentra en un rango de (17.71 a 17,83 Kg).
7 años
mean 19.4796
Std. dev. 1.356437782

pág. 19
n 1000
z 1.960
half-width 0.0841
upper confidence
limit
19.5637
lower confidence
limit
19.3955
encuentra en un rango de (19.39 a 19.56 kg).
8 años
mean 21.4884
Std. dev. 1.383672718
n 1000
z 1.960
half-width 0.0858
upper confidence
limit
21.5742
lower confidence
limit
21.4026
9 años
mean 23.4032
Std. dev. 1.160141111
n 1000
z 1.960
half-width 0.0719
upper confidence
limit
23.4751
lower confidence
limit
23.3313
d. Verificación de la hipótesis

pág. 20
Se afirma que la población infantil no sufre de desnutrición.
o El peso de los niños de 5 años es mayor a 17,72 kg
o El peso de los niños de 6 años es mayor a19,76 kg

pág. 21
El peso de los niños de 9 años es mayor a 25.55 kg

pág. 22
Capítulo V: Resultados
e. Para el primer objetivo
Porcentaje exacto de niños con desnutrición
5 años 6 años 7 años 8 años 9 años
93% 98% 94% 93% 97%
f. Para el 2do objetivo
Intervalo de confianza para la media
5 años 6 años 7 años 8 años 9 años
Límite menor 16.0961 17.7134 19.3955 21.4026 23.3313
Límite mayor 16.2286 17.8374 19.5637 21.5742 23.4751
g. Para el 3er objetivo (Verificación de la Hipótesis)
Ho
Ha
Edades 5años 6años 7años 8años 9años
Hipótesis
Decisión
Verificacióndelahipótesis
Losniñosnosufrendedesnutrición
Losniñossufrendedesnutrición
Z=-20,62 pertenecea
laregión derechazo;
entonces rechazamos
Hoy aceptamosHa.
Z=-28.07 pertenecea
entoncesrechazamos
Hoy aceptamosHa.
Z=-22.10 pertenece
alaregión de
rechazo;entonces
rechazamosHo y
Z=-20.87 pertenecea
entoncesrechazamos
Hoy aceptamosHa.
Z=-26.17 pertenecea
entoncesrechazamos
Hoy aceptamosHa.

pág. 23
Capítulo VI: Conclusiones
Luego de haber realizado los calculos correspondientes, y de haber evaluado las
variables del problema, podemos llegar a las siguientes afirmaciones.
Según organismos público como el SISOL y entes del estado como el Ministerio de
Salud del Perú, exponen que el distrito de San Juan de Lurigancho presenta niveles
de desnutrición que sobrepasan el 50% de su población; luego de realizar una serie
de pasos matemáticos y de ayudarnos de Excel, concluimos que efectivamente este
distrito presenta índices muy elevados de desnutrición; en este caso, más del 90%
de los niños, entre 5 y 9 años, que residen en este distrito tienen un peso por debajo
de lo expreso por la Organismo Mundial de la Salud (OMS).
De la misma forma, con ayuda del Excel, logramos hallar un rango promedio de
peso para cada edad que se evaluó, siendo 16.09 a 16.22 Kg para niños de 5 años,
17.71 a 17,83 Kg para niños de 6 años, 19.39 a 19.56 kg para niños de 7 años, 21.4
a 21.57 kg para niños de 8 años y 23.33 a 23.47 kg para niños de 9 años. Que
contrastando con los pesos ideales: 17.72 Kg, 19.76 Kg, 21.6 Kg, 23.53 Kg y 25.55
Kg correspondientemente, se puede apreciar como estos están por debajo de lo
recomendado.
Por último, nosotros nos planteamos 2 hipótesis, una que afirmará que en el distrito
no hay desnutrición (Ho) y otra donde aceptará que en el distrito si se presencia
índices de desnutrición (Ha). Después de obtener todos los valores
correspondiente, así como su respectiva interpretación, podemos decir, que para
los 5 casos expuestos en el proyecto, rechazamos la hipótesis Ho y tomamos como
verdadera la hipótesis Ha; por consiguiente, nuestra conclusión final es que en el
distrito de San Juan de Lurigancho si hay desnutrición infantil, siendo un problema
de gran importancia y que está afectando a toda su población, porque más del 90%
de los niños que viven en esta zona están por debajo del peso ideal.
Recomendaciones:
a. Tener siempre bien en claro cuáles son nuestras variables de estudio, y sobre
todo, saber si estas son cualitativas o cuantitativas.
b. Tratar de apoyarnos en herramientas como el Excel, que nos facilitaran el
procesamiento de los datos, además de darnos un resultado más certero.
c. Siempre realizar una prueba de hipótesis.
d. No hay que olvidarse de interpretar cada resultado que se obtenga, ayudara
a comprender mejor el desarrollo del problema.

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