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ANALISIS DE DATOS CUANTITATIVOS - Coggle Diagram
ANALISIS DE DATOS CUANTITATIVOS
Paso 1: seleccionar un programa de análisis
Hay diversos programas para analizar datos. Lo que éste hace, una vez recolectados los datos, es precisar los parámetros de la matriz de datos en el programa e introducir o capturar los datos en la matriz.
Programas para analizar datos:
IBM SPSS
Minitab
Paso 2: Eejecutar el programa
La mayoría de los programas son fáciles de usar, pues lo único que hay que hacer es solicitar los análisis requeridos seleccionando las opciones apropiadas.
Paso 3: Explorar los datos
En esta etapa, inmediata a la ejecución del programa, se inicia el análisis.
Estadística descriptiva para cada variable
La primera tarea es describir los datos, los valores o las puntuaciones obtenidas para cada variable
Distribución de frecuencias
Una distribución de frecuencias es un conjunto de puntuaciones respecto de una variable ordenadas en sus respectivas categorías y generalmente se presenta como una tabla
Pueden presentarse como:
Tablas
Histogramas
Graficas circulares
Otros tipos de graficas
Cuales son las medidas de tendencia central?
Las medidas de tendencia central son puntos en una distribución obtenida, los valores medios o centrales de ésta, y nos ayudan a ubicarla dentro de la escala de medición de la variable analizada.
Moda: Es la categoría o puntuación que ocurre con mayor frecuencia.
Media: Puede definirse como el pro-
medio aritmético de una distribución.
Cuales son las medidas de variabilidad?
Indican la dispersión de los datos en la escala de medición de la variable considerada y responden a la pregunta: ¿dónde están diseminadas las puntuaciones o los valores obtenidos? Las medidas de tendencia central son valores en una distribución y las medidas de la variabilidad son intervalos que designan distancias o un número de unidades en la escala de medición.
Rango: También llamado recorrido, es la diferencia entre la puntuación mayor y la puntuación menor
Desviacion estándar: Característica es el promedio de desviación de las puntuaciones con respecto a la media
Varianza
Es la desviación estándar elevada al cuadrado y se simboliza como s2. Es un concepto estadístico muy importante, ya que la mayoría de las pruebas cuantitati- vas se fundamentan en él
Alguna otra estadística descriptiva
Asimetria:
Es una estadística necesaria para conocer cuánto se parece nuestra distribución a una distribución teórica llamada curva normal.
Curtosis:
es un indicador de lo plana o “picuda” que es una curva. Cuando es cero (curtosis = 0), significa que puede tratarse de una curva normal
Paso 4: Evaluar la confiabilidad o fiabilidad
y validez lograda por el instrumento de medición.
Medida de estabilidad: En este procedimiento un mismo instrumento de medición se aplica dos o más veces a un mismo grupo de personas o casos, después de cierto periodo
Metodo de formas alternativas o paralelas: En este esquema no se administra el mismo instrumento de medición, si no dos o mas versiones de este.
Método de mitades partidas: Los procedimientos anteriores requieren cuando menos dos administraciones de la medición en la muestra.
Medidas de coherencia o consistencia interna: Éstos son coeficientes que estiman la confiabilidad
Paso 5: analizar mediante pruebas estadísticas las hipótesis planteadas (análisis estadístico inferencial)
Estadística inferencial
Con frecuencia, el propósito de la investigación va más allá de describir las distribuciones de las varia- bles: se pretende probar hipótesis y generalizar los resultados obtenidos en la muestra a la población o universo.
Que es una distribución muestral?
Una distribución muestral es un conjunto de valores sobre una estadística calculada de todas las muestras posibles de determinado tamaño de una población.
Distribución normal
Distribución en forma de campana que se logra con muestras de 100 o más unidades mues- trales y que es útil y necesaria cuando se hacen inferencias estadísticas.
Caracteristicas
Es unimodal, una sola moda
La asimetria es cero.
Es una función particular entre desviaciones con respecto a la media de una distribución y la probabilidad de que éstas ocurran.
La base está dada en unidades de desviación estándar
Es mesocurtica
La media, mediana y moda coinciden en el mismo punto
Prueba de hipótesis
ay dos tipos de análisis estadísticos que pueden realizarse para probar hipótesis: los análisis paramé- tricos y los no paramétricos.
Análisis parametricos
La distribución poblacional de la variable dependiente es normal: el universo tiene una distribución normal.
El nivel de medición de las variables es por intervalos o razón.
Cuando dos o más poblaciones son estudiadas, tienen una varianza homogénea: las poblaciones en
cuestión poseen una dispersión similar en sus distribuciones.
Análisis no parametricos
La chi cuadrada o 2.
Los coeficientes de correlación e independencia para tabulaciones cruzadas.
Los coeficientes de correlación por rangos ordenados de Spearman y Kendall.
Metodos o pruebas estadísticas mas utilizados
Coeficiente de correlación de Pearson y regresión lineal.
Prueba t.
Prueba de contraste de la diferencia de proporciones.
Análisis de varianza unidireccional (ANOVA en un sentido).
Análisis de varianza factorial (ANOVA).
Análisis de covarianza (ANCOVA).
Paso 6: Realizar análisis adicionales
Este paso implica simplemente que una vez realizados nuestros análisis, es posible que decidamos ejecutar otros análisis o pruebas extras para confirmar tendencias y evaluar los datos desde diferentes ángulos. Por ejemplo, podemos en una tabla de contingencia calcular primero Chi cuadrada y luego Phi, Lambda, T de Cramer (C) y el coeficiente de contingencia.
Paso 7: Preparar los resultados para presentarlos
Revisar cada resultado
Organizar los resultados
Cotejar diferentes resultados
Priorizar la información mas valiosa
Copiar o formatear las tablas en el programa elegido
Comentar o describir la esencia de los datos
Volver a revisar los datos
Elaborar un informe de investigacion