ANALISIS Y REPRESENTACION DE DATOS EN TRABAJOS SOCIAL; TABLAS DE FRECUENCIA Y GRAFICAS
Definición: el método es como una lupa que nos permite examinar de cerca los datos y descubrir patrones ocultos.
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distinción entre descriptiva y inferencial: la estadística nos ayuda a resumir y describir las características de, los datos ofreciendo una instantánea clara de la situación actual.
METODOS ESTADISTICO EN TRABAJO SOCIAL los métodos aplicados en trabajo social frecuentemente incluyen la investigación cualitativa para entender las experiencia y perspectiva de los individuos y comunidades y la investigación cuantitativa
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TECNICAS ESTADISTICAS EN TRABAJO SOCIAL
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DEFINICION permite analizar datos par comprender mejor las dinamicas sociales y evaluar intervenciones
Análisis de tendencia: se utiliza para identificar patrones o cambios a lo largo del tiempo en aspecto sociales relevantes como tazas de empleo o niveles de pobreza
evaluacion de programas ;determinar la efectividad de intervencion social
predicción de necesidades: aplica modelo estadístico par prever futuras demandas de servicio sociales en datos históricos y tendencias actuales
ETAPAS QUE COMTEPLAN UNA INVESTIGACION SOCIAL
concluciones y recomendaciones
presentacion de resultados
análisis de datos
Identificacion del problema
revision de literatura
diseño de la investigacion
recolencion de datos
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METODOS DE DATOS RECOPILADOS: Limpieza de datos, codificación, estructuración de datos, almacenamiento, documentación, preparación
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TABLAS DE DISTRIBUCION
Datos no agrupados valor (x), frecuencia (f), frecuencia acumulada (F) , frecunecia relativa (h), frecuencia relativa acumulada (H)
DATOS AGRUPADOS: Las tablas de distribución de frecuencia para datos agrupados son una herramienta estadística utilizada para organizar y resumir grandes conjuntos de datos
alncace es el metodo cerradeo definido por losmdatos de menor y mayor ALNCE =(Xmas - X min)
rango pra calcular ´primero identifica entre el valor maximo y el bvalor minimo en conjunto de datos
clases se refiere a la segmentos o categorías en los cuales se dividen los datos para facilitar su análisis. y analiza limites no reales (o nominales), limites reales (limites verdaderos o exacto)
datos no agrupados
amplitud de clases (a)
marca de clases (punto medio)
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Media
Es una de las principales medidas de tendencia central. En los datos agrupados se puede calcular la media aritmética mediante la fórmula:
X=\frac{\sum{i=1}^{g}f{i}m_{i}}{n} Donde:
-X es la media
-fi es la frecuencia de la clase
-mi es la marca de clase
-g es el número de clases
-n es el número total de los datos
Rango, varianza, desviación estándar y sesgo
El rango es simplemente la diferencia entre el mayor y el menor de los datos y permite apreciar rápidamente la variabilidad de ellos. Pero aparte, hay otras medidas de dispersión que ofrecen más información acerca de la distribución de los datos.
Varianza y desviación estándar
La varianza se denota como s y se calcula mediante la expresión:
s=\frac{\sum{i=1}^{n}\left (x{i}-X \right )^{2}}{n}Con frecuencia se trabaja con la cuasivarianza en vez de la varianza, que se calcula de la misma forma, solo que se divide entre n-1, en vez de hacerlo entre n:
s{c}=\frac{\sum{i=1}^{n}\left (x_{i}-X \right )^{2}}{n-1}Como la varianza es la sumatoria de cuadrados, resulta en el cuadrado de la unidad de la muestra. Por ejemplo, en el estudio de las edades de los empleados en la cafetería, la varianza vendría en años2.
Entonces para interpretar acertadamente los resultados, se define la desviación estándar como la raíz cuadrada de la varianza, o también la cuasi-desviación estándar, que es la raíz cuadrada de la cuasivarianza:
\sqrt{s}=\sqrt{\frac{\sum{i=1}^{n}\left (x{i}-X \right )^{2}}{n}}
\sqrt{s{c}}=\sqrt{\frac{\sum{i=1}^{n}\left (x_{i}-X \right )^{2}}{n-1}}Sesgo
Es la comparación entre la media X y la mediana Med:
-Si Med = media X: los datos son simétricos.
-Cuando X > Med: sesgamiento hacia la derecha.
-Y si X < Med: los datos sesgan hacia la izquierda.