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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
Introducción al método estadístico.
El método estadístico es fundamental en la investigación, brindando las herramientas necesarias para recoger, analizar e interpretar datos.
Definición y relevancia del método estadístico en la investigación
Nos ayuda a entender las necesidades de las comunidades y evaluar el impacto de nuestras intervenciones.
Distinción entre estadística descriptiva y inferencial
La estadística descriptiva nos ayuda a resumir y describir las características de los datos, ofreciendo una instantánea clara de la situación actual.
la estadística inferencial se utiliza para hacer proyecciones sobre poblaciones más grandes a partir de muestras de datos, permitiéndonos anticipar tendencias y evaluar el potencial impacto de nuestras intervenciones.
MÉTODOS ESTADÍSTICOS EN TRABAJO SOCIAL
Los métodos aplicados en trabajo social frecuentemente incluyen
la investigación cualitativa, para entender las experiencias y perspectivas de los individuos y comunidades
la investigación cuantitativa, para recoger y analizar datos numéricos sobre tendencias sociales y la efectividad de los programas.
TÉCNICAS ESTADÍSTICAS EN TRABAJO SOCIAL
Las técnicas estadísticas en el trabajo social permiten analizar datos para comprender mejor las dinámicas sociales y evaluar intervenciones.
Análisis de Tendencias:
Se utiliza para identificar patrones o cambios a lo largo del tiempo en aspectos sociales relevantes, como tasas de empleo o niveles de pobreza.
Evaluación de Programas:
Involucra el uso de estadisticas descriptivas e inferenciales para determinar la efectividad de intervenciones sociales. Practicamente se basa en comparar medidas de tendencia central y dispersión antes y después de la implementación de programas.
Predicción de Necesidades:
Aplica modelos estadísticos para prever futuras demandas de servicios sociales basándose en datos históricos y tendencias actuales.
ETAPAS QUE CONTEMPLA UNA INVESTIGACIÓN SOCIAL.
Identificación del Problema
identificando sus dimensiones, impacto y relevancia dentro de un contexto específico. Se enfoca en delimitar el alcance del estudio, estableciendo objetivos claros y preguntas de investigación precisas.
Revisión de Literatura
Esta etapa abarca una exhaustiva recopilación y análisis de la literatura existente relacionada con el problema de estudio. Se evalúan investigaciones previas para identificar tendencias, teorias aplicables y áreas donde el conocimiento es insuficiente, lo que ayuda a evitar duplicidades y a construir sobre trabajos anteriores.
Diseño de la Investigación
Se selecciona un enfoque metodológico específico-cualitativo, cuantitativo o mixto-basado en la naturaleza del problema y los objetivos del estudio
Recolección de Datos
Se implementan métodos sistemáticos para la recopilación de datos, tales como encuestas estructuradas, entrevistas profundas o técnicas de observación. Esta fase requiere una planificación cuidadosa para asegurar la representatividad y fiabilidad de los datos recogidos.
Análisis de Datos
Este paso incluye la limpieza de datos, el análisis descriptivo y inferencial, y la interpretación de los resultados a la luz de las hipótesis o preguntas de investigación.
Presentación de Resultados
Los hallazgos del estudio se organizan de manera lógica y accesible, empleando diversas. herramientas como tablas, gráficos y representaciones visuales para facilitar la comprensión de los datos analizados
Conclusiones y Recomendaciones
Esta fase consiste en sintetizar los hallazgos del estudio, interpretándolos dentro del marco del problema de investigación
ORGANIZACIÓN DE DATOS RECOPILADOS
La organización de datos recopilados es un proceso crucial en la investigación que implica sistematizar, clasificar y almacenar los datos para facilitar su análisis y asegurar su accesibilidad y utilidad.
Limpieza de Datos:
Se revisan los datos recogidos para detectar y corregir errores, inconsistencias o valores faltantes. Este paso es vital para garantizar la precisión y fiabilidad de los análisis posteriores.
Codificación y Categorización
Los datos cualitativos, como las respuestas textuales de entrevistas o encuestas abiertas, se codifican asignándoles categorías o temas relevantes. Esto facilita su análisis cuantitativo y cualitativo.
Almacenamiento Seguro
Los datos se almacenan en medios seguros y accesibles, respetando la confidencialidad y los derechos de privacidad de los participantes. Se implementan medidas para proteger los datos de accesos no autorizados o pérdidas.
Documentación
Se documenta el proceso de organización de los datos, incluyendo la metodologia de recopilación, la estructura de los datos organizados, y cualquier transformación o codificación realizada.
Preparación para el Análisis
Finalmente, los datos organizados se preparan para el análisis, definiendo conjuntos de datos específicos para las diversas pruebas estadísticas o análisis. cualitativos planeados
TABLAS DE DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS
herramienta estadística que organiza y resume la información sobre la distribución de datos.
Datos No Agrupados
Valor (X): Cada valor único en el conjunto de datos.
Frecuencia (f): El número de veces que se repite cada valor.
Frecuencia Acumulada (F): La suma de las frecuencias de todos los valores hasta el actual.
Frecuencia Relativa (h): La proporción que representa cada frecuencia respecto al total de observaciones. Se calcula como f=\frac{f}{N^{\prime}} donde N es el número total de observaciones.
Frecuencia Relativa Acumulada (H): La suma de las frecuencias relativas hasta el valor actual.
Datos agrupados
Alcance
Es el intervalo cerrado definido por los datos de menor y mayor valor (Minimo y máximo).
Alcance [Xmax-Xmin]
Rango
Para calcular el rango, primero identifica el valor más alto (máximo) y el valor más bajo (mínimo) en tu conjunto de datos.
Rango Valor máximo - Valor mínimo
Clase:Se refiere a los segmentos o categorías en los cuales se dividen los datos para facilitar su análisis.
Límites No Reales (o Nominales): Se aplican generalmente en datos discretos, como conteos o categorías, donde los valores específicos deben agruparse en intervalos que parecen superponerse, pero por convención, se asigna cada valor a una única clase basándose en reglas definidas.
Limites Reales (Límites Verdaderos o Exactos): Se utilizan para definir intervalos de clase en los cuales no hay solapamiento entre las clases contiguas. Este enfoque es más común en el análisis de datos continuos, donde los valores pueden tomar cualquier número dentro de un rango
•Numero de clase de interbalos
m1+3.322 log10(n)
Donde:
m: es el número de clases.
n: es el número total de observaciones en el conjunto de datos.
log10(n): es el logaritmo base 10 del número total de observaciones.
La Regla de Sturges es particularmente útil para conjuntos de datos de tamaño moderado y se basa en principios logaritmicos que asumen una distribución aproximadamente normal de los datos. Sin embargo, para conjuntos de datos muy grandes o con distribuciones muy irregulares, otras reglas como la Regla de la Raiz Cuadrada, la Regla de Rice o simplemente el criterio del analista pueden ser más apropiadas.
Amplitud de Clase (a)
clases (m). La fórmula es la siguiente:
A = R / metro
Donde:
A es la amplitud de la clase.
R es el rango de los datos (diferencia entre el valor máximo y el valor minimo).
m es el número de clases.
Marca de Clase (Punto Medio)
Y= (Limite Inferior + Límite Superior) / 2
Donde:
Y es la marca de clase.
Límite Inferior es el valor más bajo del intervalo de clase.
Límite Superior es el valor más alto del intervalo de clase.