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Análisis estadísticos: función, características y uso en la investigación …
Análisis estadísticos: función, características y uso en la investigación
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Puntuaciones Z
Son transformaciones que se pueden hacer a los valores o las puntuaciones obte- nidas, con el propósito de analizar su distancia respecto a la media, en unidades de desviación están- dar. Una puntuación z nos indica la dirección y el grado en que un valor individual obtenido se aleja de la media, en una escala de unidades de desviación estándar.
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Tasas
Es la relación entre el número de casos, frecuencias o eventos de una categoría y el número total de observaciones, multiplicada por un múltiplo de 10, generalmente 100 o 1 000.
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Validez
Se obtiene mediante las opiniones de expertos y al asegurarse de que las dimensiones medidas por el instrumento sean repre- sentativas del universo o dominio de dimensiones de las variables de interés (a veces mediante un muestreo aleatorio simple)
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Distribución muestral Conjunto de valores sobre una estadística calculada de todas las muestras posibles 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.
Nivel de significancia Nivel de la probabilidad de equivocarse y que fija de manera a priori el investigador.
Prueba de hipótesis
Cabe destacar que en una misma investigación es posible llevar a cabo análisis paramétricos para algunas hipótesis y variables, y análisis no paramétricos para otras.
Análisis paramétricos
correlación de Pearson
Es una prueba estadística para analizar la relación entre dos variables medidas en un nivel por inter- valos o de razón. Se le conoce también como “coeficiente producto-momento”.
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Regresión lineal
Es un modelo estadístico para estimar el efecto de una variable sobre otra. Está asociado con el coeficiente r de Pearson. Brinda la oportunidad de predecir las puntuaciones de una variable a partir de las puntuaciones de la otra variable. Entre mayor sea la correlación entre las variables (covariación),
mayor capacidad de predicción.