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CAPITULO 1. FUNDAMENTOS Y RECOLECCIÓN DE DATOS EN ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA…
CAPITULO 1. FUNDAMENTOS Y RECOLECCIÓN DE DATOS EN ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PARA TRABAJO SOCIAL
1.1 INTRODUCCIÓN
La estadística es como el telescopio del investigador social que nos permite observar de cerca y comprender.
1.2. IMPORTANCIA DE UNIR TEORÍA
1.2.1 Descubrimiento de Patrones
Al unir teoría y práctica, los estudiantes de trabajo social no solo aprender a calcular comprenden que revelan estos números sobre la realidad social.
1.2.2 Toma de decisiones basada en evidencia
Pueden interpretar los datos estadísticos y utilizar para planificar intervención, programas o políticas sociales.
1.2.3. Solución de problemas reales
A través de ejercicios prácticos,como el análisis de datos de encuestas comunitarias o la evaluación de la efectividad de un programa social, aplican la teoría a situaciones concretas, desarrollando habilidades.
1.2.4 Formento de la curiosidad y la inovación
Al experimentar directamente con los datos, los estudiantes pueden hacer preguntas nuevas, explorar diferentes interpretaciones las soluciones creativas y basadas en datos pueden marcar la diferencia en la vida de las personas
1.2.5 Desarrollo de competencia analíticas
Pensar críticamente sobre los datos, cuestionando su origen, su calidad y el mejor método para su análisis. Donde los datos a menudo so. Complejos y multifacético.
1.3 ENTENDIENDO LA ESTÁTICA DESCRIPTIVA
1.3.1. Que es la estática descriptiva?
Es la rama de la estadística que se encarga de recoger , organizar, resumir y presentar datos de manera informativa en conjunto de forma clara y compresible
1.3.2 Población y muestra
Población
Al conjunto completo de sujetos o elementos que poseen una característica común que objeto de estudio
Muestra
Es un subconjunto de la población seleccionado para el estudio
1.4. TIPOS DE MUESTREO Y SU APLICACIÓN EN TRABAJO SOCIAL
Técnica de muestreo adecuado es crucial para garantizar que los resultados sea representativos y fiables
1.4.1 Muestreo Probabilístico
Cada miembro de la población tiene una probabilidad conocida y no cero de ser seleccionado para la muestra.
Existen varios
Muestreo sistemático
Muestreo por conglomeracion
Muestreo estratificado
Muestreo aleatorio
Muestreo no probabilidad
No garantiza que cada miembro de la población tenga una probabilidad conocida de ser incluído es la muestra
Existen tipos de muestreo