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ANÁLISIS Y REPRESENTACIÓN DE DATOS EN TRABAJO SOCIAL: TABLAS DE FRECUENCIA…
ANÁLISIS Y REPRESENTACIÓN DE DATOS EN TRABAJO SOCIAL: TABLAS DE FRECUENCIA Y GRÁFICAS
2.1 INTRODUCCIÓN AL MÉTODO ESTADÍSTICO
2.1.1 Definición y relevancia del método estadístico en la investigación
Permite examinar de cerca los datos y descubrir patrones ocultos
Ayuda a entender las necesidades sociales
Evaluar el impacto de muestras intervenciones
2.1.2 Distinción entre estadística e inferencial
Ayuda a resumir
Describir características de los datos
Inferencial utilizada para hacer proyecciones
Poblaciones grandes
2.2 MÉTODOS ESTADÍSTICOS EN TRABAJO SOCIAL
Investigación cualitativa
Entender experiencias
Perspectivas de los individuos
y comunidades
Investigación cuantitativa
Recoge y analiza
datos numéricos
2.3 TÉCNICAS ESTADÍSTICAS EN T. S.
Analizan datos para comprender mejor
las dinámicas sociales
Para tener un impacto positivo en la comunidad
2.3.1 Análisis de tendencia
Identifica patrones o cambios a lo largo del tiempo
Tasas de empleo o niveles de pobreza
Estudio de series temporales
2.3.2 Evaluación de programas
Se basa en comparar medidas de tendencia central
y dispersión antes y después de la implementación
2.3.3 Predicción de necesidades
Se basa en datos históricos y tendencias actuales
Se emplean métodos como la egresión
Se utiliza el software estadístico
2.4 ETAPAS QUE CONTEMPLA UNA INVESTIGACIÓN SOCIAL
2.4.1 Identificación del problema
Articulación detallada del problema social
Enfocado en delimitar el alcance del estudio
Establece objetivos claros
2.4.2 Revisión de literatura
Recopilación y análisis de literatura
Relacionada con el problema de estudio
2.4.3 Diseño de la investigación
Se selecciona un enfoque metodológico específico
Cualitativo, cuantitativo o mixto basado en la naturaleza
Garantizan que sea coherente con las preguntas de investigación
2.4.4 Recolección de datos
Implementación de métodos sistemáticos
Para recopilación de datos
Definir la población de estudio
En la presentación se organizan de manera lógica y accesible
Identificar patrones, tendencias y relaciones significativas
2.5 ORGANIZACIÓN DE DATOS RECOPILADOS
Limpieza de datos
Revisados para detectar y corregir errores
Este paso es vital
Codificación y categorización
Datos textuales o encuestas
Se asignan categorías
Facilita su análisis
Estructuración de datos
Organizados en formatos estructurados
Para fácil manipulación y análisis
Almacenamiento seguro
Documentación
Esencial para la transparencia y reproducibilidad del estudio
Se recopilan datos
Preparación para el análisis
Definen conjunto de datos específicos
2.6 TABLA DE DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA
2.6.1 Datos no agrupados
Valor (X)
Cada valor es único
En el conjunto de datos
Frecuencia (f)
El número de veces que se repite
Frecuencia acumulada (F)
Suma de las frecuencias de todos los valores
Frecuencia relativa (h)
Proporción que representa cada frecuencia respecto al total
Donde N es el número total de observaciones
Frecuencia relativa acumulada (H)
Suma de frecuencias relativas hasta el actual
2,6,2 Datos agrupados
Alcance
Intervalo cerrado definido
Por datos de menor y mayor valor
Rango
Medida de dispersión
Diferencia entre valor máximo y mínimo
Clase
Segmentos o categorías que se dividen los datos
Facilitan su análisis, representa un intervalo
Agrupa valores similares bajo un mismo criterio
Límites no reales
Aplicados en datos discretos
Valores agrupados en intervalos
Límites reales
Utilizados en clase donde no hay solapamiento entre clases contiguas
Los valores tomas cualquier número dentro de un rango
Número de intervalos o clase (m)
Determina cuantos intervalos se utilizarán para clasificar y resumir el conjunto de datos
Regla de Sturges
Sugiere que el número se clases puede determinarse a partir del tamaño de la muestra (N)
m = 1 + 3.222 * log10 (n)
Amplitud de clase (a)
Determina el rango de valores que abarca cada clase dentro del conjunto total de daots
Diferencia entre límite superior e inferior
Marca de clase
Representa el centro de un intervalo de clase de una tabla de distribución
Utilizado como valor representativo para todos los datos
Se calcula sumando el límite inferior y superior del intervalo de clase, después dividiendo el resultado entre dos