Comentarios sobre las soluciones del trabajo final

Pregunta 1

En esta pregunta, debíamos contar el número de empleados que muestran una respuesta positiva ante las variables de la política. Podemos utilizar diferentes varemos para captar la actitud de los empleados hacia ellas. Por una parte, podemos contar el número de personas que digan "very likely" (muy apropiada); podemos contar también las que digan "likely" (apropiada) e incluso calcular el porcentaje de personas que respondan positivamente. Luego, extraeremos nuestras conclusiones en función de los números y porcentajes obtenidos. Por otra parte, observa que la respuesta está ordenada, con la posición "0" para "very likely", "1" para "likely" y "2" para "not likely" (no apropiada). Podemos calcular la media del número de cada política. Cuanto más bajo sea el valor de la media, más positiva es la respuesta. La mayoría de ustedes siguen el primer enfoque. A continuación, se muestra la consulta utilizada para el segundo enfoque. 

Se puede que estar familiarizados con la vista de diseño de las consultas y, en cambio, odiar el script de SQL. Para saber cómo se verían estas consultas en vista de diseño, basta con copiarlas en la ventana de SQL de Access y luego cambiar al modo vista de diseño. 

a. Convertir el tipo de datos de las variables de política de texto a numérico y, luego, ejecutar las sigientes consultas:

SELECT Count(PUB_DISC)/Count(N_ENCUESTA) AS Expr1, Avg(empleados.PUB_FLEX) AS PromedioDePUB_FLEX, Avg(empleados.PUB_DAYCAR) AS PromedioDePUB_DAYCAR, Avg(empleados.PUB_EMGNC) AS PromedioDePUB_EMGNC, Avg(empleados.PUB_PKRATE) AS PromedioDePUB_PKRATE, Avg(empleados.PUB_INFO) AS PromedioDePUB_INFO, Avg(empleados.PUB_DISC) AS PromedioDePUB_DISC
FROM empleados
WHERE (((empleados.MODO1_A) In ("1","2","3")));

Con esta consulta, vemos que las políticas asociadas al valor más bajo son los servicios de urgencia motorizados y los bonos de descuento.

b. En cuanto a las cuatro mayores agencias, primero vamos a averiguar cuáles son mediante la siguiente consulta:

SELECT Count(empleados.N_ENCUESTA) AS CuentaDeN_ENCUESTA, empleados.UNIDAD_DOT
FROM empleados
GROUP BY empleados.UNIDAD_DOT
ORDER BY Count(empleados.N_ENCUESTA) DESC;

Las cuatro mayores agencias son: FAA, USCG, OST y FHWA.

Luego averiguamos las políticas de las cuatro agencias que han obtenido las respuestas más positivas.

SELECT Avg(empleados.PUB_FLEX) AS PromedioDePUB_FLEX, Avg(empleados.PUB_DAYCAR) AS PromedioDePUB_DAYCAR, Avg(empleados.PUB_EMGNC) AS PromedioDePUB_EMGNC, Avg(empleados.PUB_PKRATE) AS PromedioDePUB_PKRATE, Avg(empleados.PUB_INFO) AS PromedioDePUB_INFO, Avg(empleados.PUB_DISC) AS PromedioDePUB_DISC
FROM empleados
WHERE (((empleados.UNIDAD_DOT) In ("FAA","USCG","OST","FHWA")) AND ((empleados.MODO1_A) In ("1","2","3")));

Las políticas que han obtenido una respuesta más favorable son las mismas que en el caso anterior.

Para hacer una recomendación unidad por unidad, podemos utilizar la siguiente consulta:  

SELECT empleados.UNIDAD_DOT, Avg(empleados.PUB_FLEX) AS PromedioDePUB_FLEX, Avg(empleados.PUB_DAYCAR) AS PromedioDePUB_DAYCAR, Avg(empleados.PUB_EMGNC) AS PromedioDePUB_EMGNC, Avg(empleados.PUB_PKRATE) AS PromedioDePUB_PKRATE, Avg(empleados.PUB_INFO) AS PromedioDePUB_INFO, Avg(empleados.PUB_DISC) AS PromedioDePUB_DISC
FROM empleados
WHERE (((empleados.MODO1_A) In ("1","2","3")))
GROUP BY empleados.UNIDAD_DOT
HAVING (((empleados.UNIDAD_DOT) In ("FAA","USCG","OST","FHWA")));

La mayoría de ustedes tienen bien estas consultas. Algunos han interpretado la pregunta de forma distinta, lo di por válido a la hora de evaluarla. En estos casos, obtendrán la totalidad de la puntuación o a penas una pequeña reducción. Lo más importante es realizar las consultas apropiadas y obtener las cifras que interesan. Sin embargo, algunos alumnos no obtuvieron las cifras necesarias para realizar la recomendación.

Pregunta 2

A. Tabla que contenga un listado en orden alfabético por CONDADO y MODO1 (etiqueta) y el promedio de T_COMMUTE:

El diseño de la consulta es el siguiente:

La vista SQL es la siguiente:

SELECT empleados.CONDADO, dotmodpc.MODO_1, Avg(empleados.T_COMMUT) AS PromedioDeT_COMMUT
FROM empleados, dotmodpc
GROUP BY empleados.CONDADO, dotmodpc.MODO_1
HAVING (((empleados.CONDADO)="Fairfax" Or (empleados.CONDADO)="Montg" Or (empleados.CONDADO)="P G" Or (empleados.CONDADO)="Wash DC"))
ORDER BY empleados.CONDADO, dotmodpc.MODO_1;

Se puede utilizar la distancia del viaje, en lugar del tiempo que tardan en realizarla. Los dos son válidos. La tabla debería parecerse a la siguiente: 

B. Los dos medios de transporte más populares en Montg son "car pool" y "metro rail".

SELECT dotmodpc.MODO_1, empleados.CONDADO, Count(empleados.N_ENCUESTA) AS CuentaDeN_ENCUESTA, Avg(empleados.D_COMMUT) AS PromedioDeD_COMMUT
FROM dotmodpc INNER JOIN empleados ON dotmodpc.MODO1_COD = empleados.MODO1_A
GROUP BY dotmodpc.MODO_1, empleados.CONDADO
HAVING (((empleados.CONDADO)="Montg"))
ORDER BY empleados.CONDADO, Count(empleados.N_ENCUESTA) DESC;

En P G, los más populares son "car pool" y "drive alone" (conducir en solitario).

SELECT dotmodpc.MODO_1, empleados.CONDADO, Count(empleados.N_ENCUESTA) AS CuentaDeN_ENCUESTA, Avg(empleados.D_COMMUT) AS PromedioDeD_COMMUT
FROM dotmodpc INNER JOIN empleados ON dotmodpc.MODO1_COD = empleados.MODO1_A
GROUP BY dotmodpc.MODO_1, empleados.CONDADO
HAVING (((empleados.CONDADO)="P G"))
ORDER BY empleados.CONDADO, Count(empleados.N_ENCUESTA) DESC;

c. En Montg, hay 255 personas que tienen un medio de transporte secundario.

SELECT Count(empleados.N_ENCUESTA) AS CuentaDeN_ENCUESTA
FROM empleados
WHERE (((empleados.CONDADO)="Montg") AND ((empleados.MODO2_A)<>"0"));

Entre los que carecen de un medio de transporte secundario, el medio de transporte principal el es "carpool" (lo usan 177 personas). 

SELECT dotmodpc.MODO_1, empleados.CONDADO, Count(empleados.N_ENCUESTA) AS CuentaDeN_ENCUESTA, Avg(empleados.D_COMMUT) AS PromedioDeD_COMMUT, empleados.MODO2_A
FROM dotmodpc INNER JOIN empleados ON dotmodpc.MODO1_COD = empleados.MODO1_A
GROUP BY dotmodpc.MODO_1, empleados.CONDADO, empleados.MODO2_A
HAVING (((empleados.CONDADO)="Montg") AND ((empleados.MODO2_A)="0"))
ORDER BY empleados.CONDADO, Count(empleados.N_ENCUESTA) DESC;

Pregunta 3

A. Los grupos de bloques de los condados con los mayores porcentajes de personas que trabajan para el gobierno:

Se ha otorgado la máxima puntuación a aquellos que han entregado las respuestas que se muestran en la tabla superior. El número de personas que trabajan para el gobierno se podía determinar añadiendo P0790003, P0790004, P0790005 y los porcentajes, se calculaban utilizando el universo 'personas empleadas', añadiendo los campos P0790001, P0790002,  P0790003, P0790004, P0790005, P0790006 y P0790007. Como se puede ver en la descripción del censo que está en la parte inferior, añadir las categorías similares proporciona un universo adecuado. Algunos estudiantes se confundieron y calcularon los porcentajes con el mismo universo utilizado en la práctica E; es decir, el universo determinado añadiendo los hombres y mujeres que trabajaban en 1989. En el censo de EEUU, los conceptos 'work status' y 'employment status' son diferentes. Por eso, mientras que para los cálculos de la práctica E era adecuado utilizar como universo los hombres y mujeres con trabajo, si utilizamos este universo cuando nos referimos al tipo de trabajador, obtendremos unos resultados erróneos, ya que este último se basa en el universo 'personas empleadas de 16 años y mayores'. Lean lo siguiente:   

P79. TIPO DE TRABAJADOR (7) [7]
Universo: personas empleadas de 16 años y mayores:
Trabajadores asalariados del sector privado: P0790001
Trabajadores asalariados sin ánimo de lucro del sector privado: P0790002
Trabajadores del gobierno local: P0790003
Trabajadores del gobierno estatal: P0790004
Trabajadores del gobierno federal: P0790005
Trabajadores por cuenta propia: P0790006
Trabajo no retribuido en negocios familiares: P0790007

Puesto que la confusión fue debida a esta sutil (aunque en definitiva importante) diferencia de conceptos, hemos dado alguna puntuación a las respuestas basadas en el universo utilizado en la práctica E. No obstante, sólo se ha dado la máxima puntuación a las respuestas correctas.

Pregunta 4

Hubo muchos estudiantes que respondieron bien a esta pregunta y eligieron, de forma acertada, el mapa 2 como el más importante para realizar los análisis. Observen que el mapa 2 es el más adecuado, porque muestra la densidad relativa de adultos que carecen de título. La normalización de los datos (p.ej., determinar el número de personas por kilómetro cuadrado) proporciona un modo estándar para comparar regiones. Sin embargo, el argumento de la mayor densidad por sí solo no es suficiente. Deberíamos pensar también en la densidad de los barrios. Pensar en si es más asequible desde otras ciudades. Esa es una de las razones más importantes para utilizar mapas en lugar de tablas.