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T3- METODOLOGÍA CUANTITATIVA - Coggle Diagram
T3- METODOLOGÍA CUANTITATIVA
Es sistemática y estructurada de los fenómenos observables utilizando técnicas estadísticas.
Sesgo
Es la tendencia de las muestras de diferir la población correspondiente de alguna manera sistemática
Fuentes de sesgo
Muestreo de conveniencia
Puede ocurrir cuando las muestras se basan en voluntarios para formar parte de la muestra (respuesta voluntaria).
El grupo puede no ser representativo de la población de interés.
Selección de un grupo disponible o conveniente para la muestra.
Resultados no pueden ser generalizados en la población.
Sesgo de respuesta
El método de observación tienden a producir valores que difieren sistemáticamente del valor verdadero de alguna manera.
Escala inadecuada para medir ítems.
Tendencia de las personas de no ser honestas.
Preguntas del cuestionario redactadas de manera que influyan en la respuesta.
Sesgo de selección
Se produce cuando la forma de selección de la muestra, excluye sistemáticamente una parte de la población de interés.
Puede ocurrir cuando se utilizan solo voluntarios o individuos auto-seleccionados en el estudio.
Falta de respuesta
Se produce porque no se obtienen todas las respuestas de individuos de la muestra.
Importante hacer un seguimiento de los que no respondieron.
Muestra
Tamaño muestra
Margen de error: 3% o 5%.
Nivel de confianza: 95%
Cálculo: SurveyMonkey.
Técnicas muestreo
Aleatorio
Muestreo sistemático
Hacer una lista e ir escogiendo todos los nombres en 5o lugar.
Muestreo aleatorio estratificado
Hacer una lista y seleccionar todos los subgrupos de cada grupo escrito.
La población se divide en subgrupos no superpuestos: estratos
Muestreo aleatorio simple
No garantiza que la muestra sea representativa en la población.
Poner muchos papeles en una cesta e ir sacando.
Muestreo aleatorio clúster/ por conglomerados
Encuesta sobre la tasa turística para saber la muestra, seleccionar5 cuidadles catalanas y encuestar a los hoteles de estas.
No aleatorio
Muestreo por cuotas
Selección de 40% de hoteles de lujo y 60% económicos, no aleatoria.
Bola de nieve
Una persona que difunda a otras.
Muestreo de conveniencia
Seleccionar algo fácil de localizar y buscar info.
Es un subconjunto de población que se selecciona para un estudio, mediante un procedimiento.
Variables
Es cualquier característica cuyo valor puede cambiar de un individuo a otro.
Clasificación
Numérica
Discreta
Nª de turistas que se alojan en una habitación de hotel.
Contínua
Tiempo de viaje.
Categórica
Ordinal
Nivel de satisfacción con un viaje.
Nominal
Tipología de alojamiento..
Cuestionario
Tipos de preguntas
Preguntas filtro
Preguntas en batería
Preguntas directas
Preguntas control
Preguntas mixtas
Escalas de medida
Categóricas ordinales
Categóricas nominales
Numéricas
Preguntas abiertas
Preguntas cerradas
Estadística descriptiva
Para una variable numérica
Media
Desviación estándar
Máx/ min
Nº de observaciones
Para una variable categórica con solo 2 categorías(variable dicotómica)
Desviación estándar
Máx/ min
Proporción/ media
Nº de observaciones
Se refiere a los métodos de organización y resumen de los datos.
Para una variable categórica con + de 2 categorías
tabla de frecuencias
Análisis de las relaciones entre 2 variables
Chi- cuadrado
2 variables categóricas
Ha: existe una relación entre las 2 variables categóricas en la población.
Ho: no existe una relación entre las 2 variables categóricas en la población. Rechazar si la significancia p < 0,05.
Correlación
2 variables numéricas
Ha: la correlación de población es diferente a 0.
Ho: la correlación de la población es = 0.
Prueba de hipótesis estadística
Una hipótesis es una conjetura acerca de algo en la población de interés.
Se comprueba que los resultados son validos, determinando la probabilidad que los resultados hayan sucedido por casualidad.
OBJ: poner a prueba una hipótesis.
Comparar hipótesis
Nula
Alternativa
T-test
variable numérica y variable categórica de 2 categorías
Ha: las medias de la población de los 2 grupos son diferentes.
Ho: las medias de la población de los grupos son iguales.
ANOVA
variable numérica y variable categórica de 3 categorías
Ha: hay diferencias en las medias poblacionales de los diferentes grupos.
Ho: no hay diferencias en las medias poblacionales de los diferentes grupos.
Se utilizan grandes muestras que sean representativas de la población para extrapolar los resultados a la población total.