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Diseños de investigacion: "ESTADISTICOS" - Coggle Diagram
Diseños de investigacion: "ESTADISTICOS"
Los diseños estadisticos
Aproximacion al metodo experimental mediante el control estadistico de datos cuantitativos de muchos casos
Orientados hacia las variables (Causalidad y control)
Fortaleza de la relacion entre X e Y (se mantiene a las demas variables constantes)
Niveles de medicion
NOMINAL
Categorias exhaustivas y mutuamente excluyentes con multiples teorias
CON orden
EJ: Edad
ORDINAL
Categorias exhaustivas y mutuamente excluyentes con multiples teorias
CON orden y distancia
EJ: Edad (1a;2a;3a)
INTERVALAR
Categorias exhaustivas y mutuamente excluyentes con multiples teorias (o dicotomicas)
SIN orden
EJ: Religion
Multiplicidad de tecnicas estadisticas
Segun el objetivo de la tecnica
DESCRIPTIVAS
Describen los datos de la muestra bajo analisis
INFERENCIALES
Permiten generalizar el resultado de la muestra a la poblacion
Tienen un margen de error
Segun el numero de variables
UNIVARIADAS
Miden la tendencia central
Modo
Valor mas frecuente
Mediana
Valor que divide a una serie en parte iguales
Media/Promedio
Suma de todos los valores dividida por N
BIVARIADAS
Tabla de contingencia
Influencia de X sobre Y comparando los valores de Y en los valores diferentes de X
Correlacion simple
Los coeficientes de correlacion muestran la fortaleza de la relacion entre las variables
No se muestra causalidad
El signo muestra la direccion de la relacion (+:Directa / -:Inversa)
MULTIVARIADAS
Se utilizan "
regresiones
"; Analizan las relaciones entre la variable X e Y
Elementos
Beta
: Impacto de X sobre Y
Signo
: Direccion del impacto
**
: Si los coeficientes son significativos se pueden generalizar
R2
: Impacto conjunto de todas las X
N
: Numero de casos
Ventajas
Se puede ver que tan fuerte es la correlacion entre X e Y (mediante los coeficientes de correlacion)
Las demas X estan controladas por los coeficientes BETA
Se puede ver el impacto de TODAS las X en el analisis sobre Y gracias al R2
Se sabe si los resultados son generalizables por los **
Desventajas
No necesariamente se puede encontrar causalidad