2 julio 2008, 23:47

Un modelo de intervención ambiental en los servicios de transporte urbano (II). 

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.

Continuación …

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