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UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS
(Universidad del Perú, Decana de América) FACULTAD DE INGENIERÍA INDUSTRIAL TRABAJO DE EXTENSIÒN UNIVERSITARIA TEMA: La Estadística Aplicada en el Análisis y Prevención de Desastres. Docente: Flores Gutierrez, Jose Ovidio Elaborado por: Castañeda Tomaylla Adrian David (23170312) Peralta Mantilla, Flavia Elisa Aleli (23170202) Rey de Castro Rupay, Luis Alejandro (22170163) Rodriguez Gonzales, Christian Ruben (23170212) Vilcatoma Romo Benny Israel (23170232) Sandoval Vargas, Ariana Nahama (23170219) Urbina Escobar, Zoe Marina (23170229) Urtecho Pilco, Kristhine Melany (23170071) Soto Rivera, Ariana Sofía (23170323) Surco Arosquipa Emma Valery (23170226) Mariño Villegas Cristian Adolfo (22170250) Ramos Tapia, Mario Andre (23170210)
ÌNDICE
I. INTRODUCCIÓN................................................................................................................................................
II. OBJETIVOS........................................................................................................................................................
III. BASES TEÓRICAS...........................................................................................................................................
A. Conceptos de las variables............................................................................................................................ B. Relación entre variables................................................................................................................................. IV. HIPÓTESIS Y VARIABLES............................................................................................................................ A. Hipótesis científicas y estadísticas................................................................................................................ V. METODOLOGÍA................................................................................................................................................ A. Población y Muestra...................................................................................................................................... B. Técnicas estadìsticas y software utilizado.................................................................................................... VI. RESULTADOS................................................................................................................................................... A. Estadística descriptiva mediante tablas, gráficos....................................................................................... B. Estadística inferencial mediante test estadísticos........................................................................................ VII. DISCUSIÓN DE RESULTADOS................................................................................................................... VIII. CONCLUSIONES........................................................................................................................................... IX. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS.............................................................................................................
● Analizar la relación entre la actividad sísmica y los daños materiales (viviendas destruidas y superficie agrícola afectada) aplicando métodos de regresión y correlación. ● Evaluar estadísticamente las diferencias en el nivel de afectación entre departamentos, para priorizar zonas críticas en la planificación de políticas de prevención y mitigación de desastres.
III. BASES TEÓRICAS
A. Conceptos de las variables Los datos empleados en el análisis estadístico presentado en este documento fueron extraídos de la página web del Instituto Nacional de Estadística e Informática del Perú (INEI). Específicamente, se han empleado las seis tablas proporcionadas en la sección de “Eventos Naturales, Antrópicos y Desastres”. Las variables a considerar son las siguientes:
● Número de emergencias ocasionadas por eventos naturales y antrópicos
● Número de emergencias según departamento (2014 - 2023)
● Número de sismos con magnitud menor a 4.9 grados según departamento
● Número de sismos con magnitud mayor o igual a 5 grados según
departamento (2014 - 2023)
● Número de viviendas destruidas por ocurrencia de desastres según
departamento (2014 - 2023)
● Superficie de tierra de cultivo destruído por ocurrencia de desastres según
departamento en hectáreas (2014 - 2023) Nótese que cada una de las variables a analizar son cuantitativas, y gracias a la disponibilidad de datos históricos de los últimos años será posible visualizar y analizar la evolución de dichas variables a lo largo del tiempo. B. Relación de variables
1. Relación entre la Ocurrencia de Sismos y la Destrucción de Viviendas
Este enfoque puede abordarse mediante un análisis de componentes principales (PCA) o una regresión múltiple, donde la variable dependiente sea, por ejemplo, el daño total estimado (sumando impactos sobre viviendas y agricultura), y las variables predictoras incluyan tanto el número de desastres como la magnitud de los sismos. Por ejemplo, varios departamentos como Piura y La Libertad registraron simultáneamente altos niveles de hectáreas agrícolas destruidas y miles de viviendas afectadas, como consecuencia del fenómeno El Niño. Esto sugiere una interdependencia en los efectos de los desastres sobre múltiples dimensiones territoriales y socioeconómicas.
4. Implicancias para la Gestión del Riesgo de Desastres
Desde una perspectiva estadística aplicada a políticas públicas, la integración de estas variables permite construir índices compuestos de vulnerabilidad o impacto, que ayudan a identificar zonas críticas que requieren atención prioritaria en términos de infraestructura, prevención y mitigación. El uso de modelos estadísticos para identificar departamentos con patrones recurrentes de destrucción permite prever escenarios futuros y mejorar la asignación de recursos del Estado. Por ejemplo, si se observa que ciertas regiones presentan una alta frecuencia de sismos y además tienen altos niveles de afectación tanto en viviendas como en áreas de cultivo, esto debería ser un criterio para invertir en sistemas de alerta temprana, reforzamiento estructural y desarrollo agrario más resiliente.
IV. HIPÓTESIS Y VARIABLES
Hipótesis científicas y estadísticas Hipótesis general científica: La ocurrencia de desastres naturales y antrópicos, especialmente los sismos, tiene un impacto significativo en la destrucción de viviendas y la pérdida de superficie agrícola en el Perú. Hipótesis científicas específicas:
● H1: Un mayor número de sismos con magnitud ≥5 grados se asocia con un
incremento en el número de viviendas destruidas en los departamentos del Perú.
● H2: Los eventos sísmicos con magnitud ≥5 grados contribuyen a una
mayor superficie de cultivo destruida en regiones montañosas.
● H3: Existe una relación conjunta entre la destrucción de viviendas y la afectación
agrícola como resultado de desastres de gran magnitud.
● H4: Los departamentos con mayor número de emergencias presentan mayor variabilidad
e intensidad de los efectos destructivos, indicando patrones territoriales diferenciados de vulnerabilidad.
1. Relación entre sismos ≥5 grados y viviendas destruidas ● H₀: No existe una correlación significativa entre el número de sismos ≥ 5 grados y el número de viviendas destruidas. ● H₁: Existe una correlación significativa entre el número de sismos ≥ 5 grados y el número de viviendas destruidas. 2. Relación entre sismos ≥5 grados y superficie agrícola destruida ● H₀: El número de sismos con magnitud ≥5 grados no se relaciona significativamente con la superficie de cultivo destruida. ● H₁: El número de sismos con magnitud ≥5 grados se relaciona significativamente con la superficie de cultivo destruida.
● Número de emergencias ocasionadas por eventos naturales y antrópicos ● Número de sismos con magnitud menor a 4.9 grados ● Número de sismos con magnitud mayor o igual a 5 grados Variables dependientes: Son los indicadores de impacto o consecuencias observadas, cuya variación se analiza en función de los factores anteriores: ● Número de viviendas destruidas por desastres ● Superficie de tierra de cultivo destruida (en hectáreas) Variables complementarias (de control o contextuales): Aunque no son el foco principal del análisis causal, estas variables pueden emplearse para una mejor interpretación de resultados, por ejemplo, al realizar análisis multivariado: ● Distribución de emergencias por departamento ● Distribución departamental de sismos Estas variables serán tratadas estadísticamente mediante técnicas como análisis de correlación, regresión lineal y pruebas de hipótesis, lo cual permitirá cuantificar la relación entre los eventos sísmicos y los daños registrados. Esta organización facilita la identificación de patrones territoriales y temporales, y sustenta la elaboración de modelos predictivos de riesgo.
V. METODOLOGÍA
A. Población y Muestra (Flavs) La población objeto de estudio está conformada por los registros oficiales sobre eventos naturales y antrópicos ocurridos en el territorio peruano durante el periodo 2014–2023. Esta información ha sido sistematizada por el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), a través de su apartado temático de "Eventos Naturales, Antrópicos y Desastres", el cual comprende datos anuales sobre emergencias, daños a la infraestructura y actividad sísmica sensible a nivel nacional y departamental. La muestra utilizada se construyó a partir de indicadores específicos disponibles en las estadísticas oficiales del INEI, seleccionándose los siguientes subconjuntos: número de emergencias ocurridas entre 2017 y 2023; distribución de emergencias y sismos sensibles según departamentos en el periodo 2014–2023; así como daños materiales expresados en viviendas destruidas y superficie agrícola afectada. La inclusión de estas variables responde a su relevancia para caracterizar el impacto de fenómenos naturales y antrópicos en el país desde una perspectiva cuantitativa y territorial. La fuente utilizada garantiza representatividad y cobertura nacional, permitiendo así realizar un análisis confiable y pertinente dentro del marco de la estadística industrial aplicada a la gestión de riesgos. B. Técnicas estadìsticas y software utilizado La estadística juega un papel clave en el análisis y prevención de desastres, especialmente al permitir interpretar datos históricos, evaluar probabilidades de ocurrencia y construir modelos para la toma de decisiones en contextos de riesgo.
● R y Python : Lenguajes de programación con paquetes especializados para análisis estadístico, análisis espacial y simulación. ● SPSS y Minitab : Utilizados para análisis de datos y modelado estadístico. ● QGIS y ArcGIS : Software de análisis espacial para representar datos de desastres en mapas e identificar áreas críticas. ● MATLAB : Utilizado para simulación y modelado matemático. ● HEC-RAS : Específico para modelado y simulación de inundaciones. ● RiskScape : Para evaluar el impacto de diferentes tipos de desastres y escenarios. C. Fuente de los datos Los datos utilizados en esta investigación han sido obtenidos del portal oficial del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) del Perú, específicamente del índice temático “Eventos Naturales, Antrópicos y Desastres” , disponible en https://www.inei.gob.pe/estadisticas/indice-tematico/d-eventos-naturales-antropicos-y-desastres- 10304/. Esta fuente es de carácter oficial, pública y confiable, ya que el INEI es el organismo rector del Sistema Estadístico Nacional, encargado de la producción, análisis y difusión de estadísticas oficiales en el país. Los datos abarcan el período 2014–2023 y fueron recolectados y sistematizados por entidades competentes como el Centro de Operaciones de Emergencia Nacional (COEN), el Instituto Geofísico del Perú (IGP) y los gobiernos regionales. Las bases de datos se dividieron en 5 ítems los cuales son:
- Emergencias ocasionadas por eventos naturales y antrópicos, 2017-
- Emergencias según departamento, 2014-
- Sismos sensibles con magnitud menor a 4.9 grados, según departamento, 2014-
- Sismos sensibles con magnitud mayor o igual a 5 grados, según departamento, 2014-
- Viviendas destruidas por ocurrencia de desastres, según departamento, 2014-
- Superficie de tierra de cultivo destruido por ocurrencia de desastres, según departamento, 2014- La información está organizada por departamento y año, y contempla variables clave como el número de sismos sensibles registrados, la cantidad de viviendas destruidas, y la superficie agrícola afectada por desastres, lo cual la convierte en una base sólida para análisis estadísticos orientados a la gestión del riesgo y evaluación de impactos territoriales. VI. RESULTADOS A. Estadística descriptiva mediante tablas, gráfico BD 68: Ariana DATOS BRUTOS: 2.68 EMERGENCIAS OCASIONADAS POR EVENTOS NATURALES Y ANTRÓPICOS, 2017- Tipo de fenómeno
Total 7.580 5.489 4.492 5.210 7.799 7.251 12. Fénómeno natural
Lluvia intensa 3.644 1.263 1.607 1.328 2.324 1.902 4. Bajas 705 1.298 651 989 1.087 863 1.
Otro 25 19 6 10 6 5 21 Contaminación 10 10 12 7 19 - 7 Explosión 5 3 - 4 7 3 8 Derrame de sustancias peligrosas
Fuente: Instituto Geofísico del Perú (IGP). DATOS ELABORADOS: Tabla X: Resumen estadístico de emergencias por año (2017–2023) Año 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 Total 7580 5489 4492 5210 7799 7251 12388 Promedio 345 250 236 274 410 382 563 Minimo 1 1 1 1 1 1 3 Máximo 3.644 1.298 1.607 1.328 2.324 1.902 4. Desv. Estándar
Fuente: Elaboración Propia Nota: Resume estadísticamente las emergencias causadas por eventos naturales y antrópicos entre 2017 y 2023, mostrando un aumento significativo en 2023 (12,388 emergencias), casi duplicando las cifras de años anteriores, con los valores más bajos en 2019 (4,492) y 2018 (5,489). El promedio anual refleja una tendencia creciente, desde 236 emergencias en 2019 hasta 563 en 2023, mientras que los valores mínimos se mantuvieron en 1 para casi todos los años,
excepto en 2023 (3), y los máximos destacan eventos extremos como lluvias intensas (3,844 en 2017 y 4,801 en 2023). La desviación estándar, que mide la dispersión de los datos, aumentó con el tiempo, alcanzando su punto más alto en 2023 (1,107.23), lo que indica una mayor variabilidad en la frecuencia de los fenómenos. Este incremento sostenido desde el año 2021 sugiere un posible impacto del cambio climático, la urbanización o una mejora en los sistemas de registro, resaltando la necesidad de fortalecer las medidas de prevención y respuesta ante emergencias. Gráfico X Cantidad de emergencias ocurridas en cada año Nota: El gráfico muestra la evolución anual de la cantidad de emergencias ocurridas entre 2017 y
- Se observa una tendencia irregular con un descenso inicial desde 2017 (7, emergencias) hasta 2019 (4,492), seguido de un aumento progresivo a partir de 2020 (5,210),
Ica 53 41 44 153 85 54 63 122 121 186 Junín 155 171 289 150 277 155 222 367 306 415 La Libertad 31 26 40 357 64 48 39 94 93 360 Lambayeque 39 52 37 100 63 65 41 78 93 166 Lima 295 422 319 1,315 541 229 281 486 483 751 Loreto 66 104 108 106 78 79 57 140 110 229 Madre de Dios 20 24 77 46 49 3 36 96 61 76 Moquegua 35 75 78 57 22 49 60 88 102 119 Pasco 198 159 321 374 303 514 429 500 421 366 Piura 186 156 157 461 222 114 92 373 317 607 Prov. Const. del Callao
Puno 83 277 489 205 262 43 209 223 345 310 San Martín 215 135 100 161 176 194 161 205 176 333 Tacna 11 54 77 55 40 56 112 63 61 101 Tumbes 26 87 97 165 66 69 61 106 149 217 Ucayali 86 159 196 135 126 138 180 279 249 276 Fuente: Instituto Nacional de Defensa Civil (INDECI). DATOS ELABORADOS: Tabla X Resumen estadístico de emergencias por año (2014–2023)
Año 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 Total 3,775 4,317 5,144 7,580 5,489 4,492 5,210 7,799 7,251 12, 8 Promedio 151 173 206 303 220 180 208 312 290 496 Minimo 11 15 20 46 22 1 34 63 54 76 Máximo 737 528 662 1,315 852 581 681 895 846 1, Desv. Estándar
Fuente: Elaboración Propia Gráfica X Evolución del número de emergencias por años Fuente: Elaboración Propia
