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ANALISIS DE DATOS CUANTITATIVOS - Coggle Diagram
ANALISIS DE DATOS CUANTITATIVOS
Programas de análisis
Minitab
SPSS
STATS
Explorar los datos
**
Establecer hipótesis
Definir variables
Variables de la matriz: son columnas o ítems
Variables de la investigación: son las propiedades medidas y que forman parte de las hipótesis o que se pretenden describir
Visualizar alcance
Elaborar instrumento
:
Formular pregunta de investigación
Recolectar datos
Tomando en cuenta los niveles de medición de las variables y la estadística, pueden ser:
Descriptiva
Medidas de variabilidad: son intervalos que indican la dispersión de los datos en la escala de medición
Rango
Desviación estándar
Varianza
Medidas de tendencia central: valores medios o centrales de una distribución que sirve para ubicarla dentro de la escala de medición
Mediana
Media
Moda
Asimetría: es una estadística necesaria para conocer cuánto se parece nuestra distribución a una distribución teórica llamada curva normal.
Distribución de frecuencias: conjunto de puntuaciones ordenadas en sus respectivas categorías
Curtosis: es un indicador de lo plana o picuda que es una curva
Puntuaciones Z: son transformaciones que se pueden hacer a los valores con el propósito de analizar su distancia respecto a la medida, en unidades de desviación estándar
Estadística Inferencial: Probar hipótesis y estimar parámetros
Estadística Multivariada
Regresión múltiple
: se trata de una extensión de regresión lineal
MANOVA
: Analizar la relación entre dos o más variables independientes y dos o más dependientes
Análisis de covarianza ANCOVA:
Analizar la relación entre una variable dependiente y dos o más independientes, al eliminar y controlar el efecto de al menos una de estas variables independientes
PATH
: Determinar y representar interrelaciones entre variables a partir de regresiones. Es un modelo causal.
Análisis discriminante
: Construir un modelo predictivo para pronosticar el grupo de pertenencia de un caso a partir de las características observadas
Análisis de varianza factorial:
Evaluar el efecto de dos o más variables independientes sobre una variable dependiente
Distancias euclidianas:
Evaluar la similitud entre variables
Análisis No paramétricos
Coeficientes rho de Spearman y tau de Kendall:
Son medidas de correlación para variables en un nivel de medición ordinal; los individuos u objetos de la muestra pueden ordenarse por rangos.
Coeficientes de correlación e independencia para tabulaciones cruzadas
.
ChI Cuadrada:
Prueba estadística para evaluar hipótesis acerca de la relación entre dos variables categóricas
Análisis Paramétricos
Prueba t:
prueba estadística para evaluar si dos grupos difieren entre sí de manera significativa respecto a sus medidas en una variable.
Prueba de diferencia de proporciones:
es una prueba estadística para analizar si dos proporciones o porcentajes diferentes significativamente entre sí
Regresión lineal
: Modelo estadístico para estimar el efecto de una variable sobre otra. Asociado con el coeficiente de Pearson
Análisis de varianza unidireccional o de un factor
: prueba estadística para analizar si mas de dos grupos difieren entre sí en cuanto a sus medias y varianzas. Se usa para 3, 4 o más grupos.
Coeficiente de correlación de Pearson
: Prueba estadística para analizar la relación entre dos variables medidas en un nivel por intervalos o de razón
Util para relaciones lineales
Preparar los resultados para presentarlos
Elaborar reporte de investigación
Volver a revisar los resultados
Describir la esencia de los análisis, valores, tablas, diagramas y gráficas
Formatear tablas en el programa
Priorizar información valiosa
Cotejar resultados
Organizar los resultados
Revisar cada resultado
