3. Resultados.
En general, se aplica a las muestras grandes mayores de 30 ítems, la prueba paramétrica del coeficiente de correlación lineal de Pearson, y a las muestras pequeñas que son menores o iguales a 30 ítems, la prueba no paramétrica del coeficiente de correlación ordinal de Spearman, que permiten establecer la dependencia (directa o inversa) e independencia entre factores cuantitativos. Las variables deben ser continuas, progresivas y uniformes.
Por esta razón, con el fin de cumplir con el criterio de paridad, y conseguir muestras análogas (ajustar las series para que puedan ser equivalentes en tamaño) u homólogas (controlar los sesgos para que puedan ser comparables en tipo), se ha calculado el intervalo de la ley normal Laplace-Gauss (muestras grandes) o según la ley de la t de Student-Fisher (muestras pequeñas), con la desviación típica, la esperanza matemática, y límite de riesgo, para el conjunto de variables intervinientes, que incluye los ítems de confianza estadística para obtener resultados fiables y válidos en las pruebas de decisión. Se han seleccionado y establecido para el estudio los siguientes intervalos normales :
|
Intervalo normal |
|
Variables |
Muestra |
D.T. |
X |
Límite |
G.L. |
D.T. = desviación típica – X = esperanza matemática – G.L. = grados libertad
|
Usuarios |
|
M |
33 |
5.3234 |
53.8092 |
+/- 17.5194 |
32 |
|
T |
33 |
6.5965 |
62.0869 |
+/- 21.7093 |
32 |
|
P |
33 |
6.6031 |
35.3275 |
+/- 21.7310 |
32 |
|
Pv |
33 |
7.4228 |
22.6715 |
+/- 24.4286 |
32 |
|
Pb |
33 |
3.2989 |
39.4154 |
+/- 10.8569 |
32 |
Matriz M = movilidad – Rangos T = transporte; P = peatones; Pv = privado; Pb = público
|
Horarios |
|
L |
24 |
2.8398 |
4.1666 |
+/- 10.6975 |
23 |
|
S |
24 |
2.7721 |
4.1666 |
+/- 10.4425 |
23 |
|
D |
24 |
2.8069 |
4.1666 |
+/- 10.5735 |
23 |
|
n |
8 |
2.3162 |
2.2137 |
+/- 12.5190 |
7 |
|
m |
8 |
2.6711 |
4.0850 |
+/- 14.4372 |
7 |
L = laborables – S = sábados – D = domingos – n = noches 20-4 h. – m = mañanas 4-12 h.
|
Itinerarios |
|
z |
33 |
46.7619 |
87.3966 |
+/- 153.8934 |
32 |
|
Z |
162 |
33.3286 |
94.8888 |
+/- 109.6846 |
161 |
|
l |
159 |
3.7153 |
5.9937 |
+/- 12.2271 |
158 |
|
p |
154 |
5.0152 |
8.5194 |
+/- 16.5053 |
153 |
z = barrios – Z = áreas 0.4-0.5 km² – l = líneas – p = puntos de parada o acceso
Por otra parte, en una distribución normal conjunta con más de dos variables, se utiliza el coeficiente de correlación parcial a partir del lineal, con el objetivo de evitar interpretaciones a causa de una variable común. Así como establecimos el tamaño de la muestra de las líneas (l) y puntos de parada o acceso (p), a partir de sus zonas (Z), es necesario eliminar la influencia de esta variable independiente, para conocer su relación de dependencia verdadera.
|
Sistemas |
Transferibilidad
|
Usuarios |
Periodicidad Complementariedad Atractividad
|
Horarios |
Servicios |
Itinerarios |
A continuación, los resultados del análisis correlacional, cuyo orden atiende a las fases de investigación según principios que rigen el transporte urbano : Transferibilidad, Complementariedad, Periodicidad y Atractividad.
|
Sistemas |
|
Distritos |
Rango T |
Rango P |
Barrios |
Matriz M |
M = movilidad – T = transporte; P = peatones
|
Ciutat Vella |
49.02 |
48.86 |
1. Barceloneta |
44.45 |
|
|
51.31 |
43.72 |
2. Ciutat Vella |
44.77 |
|
|
46.76 |
49.49 |
3. Raval |
41.55 |
|
Eixample |
60.94 |
34.92 |
4. Dreta Eixample |
54.27 |
|
|
62.86 |
34.29 |
5. Esquerra Eixample |
54.55 |
|
|
59.58 |
39.07 |
6. Fort Pius |
58.85 |
|
|
65.12 |
32.49 |
7. Sagrada Familia |
52.95 |
|
|
61.05 |
36.15 |
8. Sant Antoni |
52.10 |
|
Sants Montjuïc |
66.77 |
31.79 |
9. Magória |
55.35 |
|
|
56.69 |
40.52 |
10. Poble Sec |
47.55 |
|
|
63.20 |
35.25 |
11. Zona Franca |
54.65 |
|
|
58.06 |
39.95 |
12. Montjuïc |
46.90 |
|
|
61.23 |
36.90 |
13. Sants |
53.37 |
|
Les Corts |
66.97 |
31.15 |
14. Les Corts |
61.25 |
|
|
76.56 |
20.39 |
15. Pedralbes |
64.95 |
|
Sarrià S. Gervasi |
69.64 |
26.59 |
16. Sarrià |
61.65 |
|
|
71.02 |
25.19 |
17. Sant Gervasi |
61.40 |
|
|
76.70 |
19.11 |
18. Vallvidrera |
55.30 |
|
Gràcia |
60.79 |
36.15 |
19. Gràcia |
53.20 |
|
|
67.14 |
30.92 |
20. Vallcarca |
59.35 |
|
Horta Guinardó |
65.01 |
33.14 |
21. Guinardó |
56.85 |
|
|
59.50 |
38.76 |
22. Horta |
55.90 |
|
|
60.91 |
36.86 |
23. Vall Hebrón |
56.75 |
|
Nou Barris |
58.04 |
38.89 |
24. Nou Barris |
51.18 |
|
|
62.12 |
35.55 |
25. Vilapicina |
53.80 |
|
S. Andreu |
55.31 |
41.25 |
26. Bon Pastor |
47.70 |
|
|
69.84 |
28.31 |
27. Congrés |
52.30 |
|
|
63.25 |
34.67 |
28. Sagrera |
58.30 |
|
|
60.76 |
37.16 |
29. Sant Andreu |
55.50 |
|
S. Martí |
63.53 |
34.27 |
30. Besós |
49.70 |
|
|
62.46 |
35.67 |
31. Clot |
55.00 |
|
|
58.41 |
38.88 |
32. Poble Nou |
49.00 |
|
|
58.32 |
39.50 |
33. Verneda |
55.30 |
Transferibilidad
Se refiere a la posibilidad que tienen los flujos de viajeros de trasladarse de un lugar a otro, por lo tanto depende de la red viaria o de la oferta y demanda de los sistemas de transporte, cuyas características resultan de los “roles sociales” de los usuarios y de las áreas geográficas, políticas, económicas y culturales en que las ciudades se insertan. Son estos factores específicos que repercuten sobre la capacidad de transferencia los verdaderamente implicados.
|
Variables |
z |
Rxy |
G.L. |
e |
z = barrios – Rxy = coef. corr. + directo – inverso – G.L. = grados libertad – e = error inferior
|
M, T |
33 |
+ 0.7914 |
31 |
0.01 |
|
M, P |
33 |
– 0.7607 |
31 |
0.01 |
|
T, P |
33 |
– 0.9907 |
31 |
0.01 |
Hipótesis T 1 : Se rechaza la independencia entre la Matriz M y los Rangos T y P.
(+) M = (+) T = (-) P
Con el incremento de la movilidad, se produce un aumento de los viajeros en medios de transporte, y se reducen los desplazamientos de peatones.
|
Pv, Pb |
33 |
– 0.4588 |
31 |
0.01 |
Hipótesis T 2 : Se acepta la dependencia de los Rangos Pv y Pb.
(+) Pv = (-) Pb
La frecuencia en el uso de los transportes privados disminuye la utilización de transportes públicos.
|
Pv, M |
33 |
+ 0.7793 |
31 |
0.01 |
|
Pv, T |
33 |
+ 0.8957 |
31 |
0.01 |
|
Pv, P |
33 |
– 0.9145 |
31 |
0.01 |
Hipótesis T 3 : Existe una relación significativa entre el Rango Pv con la Matriz M, Rangos T y P.
(+) Pv = (+) M (+) T (-) P
El transporte privado es mayor con una elevada movilidad o proporción de redes de transporte, y se traduce en un menor número de peatones.
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