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ESTADIGRAFOS DE POSICION EN EL TRABAJO SOCIAL - Coggle Diagram
ESTADIGRAFOS DE POSICION EN EL TRABAJO SOCIAL
INTRODUCCION
Los estadígrafos de posición son cruciales en el análisis de datos sociales, proporcionando una visión clara de la información. Son esenciales para identificar tendencias, evaluar necesidades y tomar decisiones informadas en políticas sociales. Ayudan a traducir observaciones abstractas en estimaciones concretas, facilitando la formulación de conclusiones y recomendaciones prácticas.
ESTADIGRAFOS DE POSICION PARA DATOS NO AGRUPADOS
Son información en su forma original, sin categorización previa. En trabajo social, pueden ser registros como el número diario de personas asistidas o las horas dedicadas al servicio comunitario, sin haber sido clasificados o resumidos previamente.
MEDIA ARITMETICA PARA DATOS NO AGRUPADOS
Es una medida de tendencia central que refleja la posición central de un conjunto de datos al calcular el promedio de todos los valores. Es útil cuando los números tienen una importancia similar y no hay valores extremos que distorsionen el análisis. Se calcula sumando todos los valores y dividiendo por el número de valores en el conjunto.
MEDIANA PARA DATOS NO AGRUPADOS
Es un estadístico de posición que identifica el valor central en un conjunto de datos ordenados numéricamente. A diferencia de la media, que promedia los datos, la mediana divide el conjunto en dos mitades iguales, siendo útil en distribuciones con valores atípicos o asimétricas donde la media puede ser distorsionada.
MODA PARA DATOS NO AGRUPADOS
Es el valor o valores más frecuentes en un conjunto de datos, pudiendo ser aplicada a datos numéricos o categóricos. Puede haber una sola moda (unimodal), dos (bimodal), más de dos (multimodal) o ninguna. Se identifica contando la frecuencia de cada valor único y seleccionando el que aparece con mayor frecuencia. Requiere observación cuidadosa, especialmente en conjuntos grandes o con múltiples modas.
ESTADIGRAFOS DE POSISCION PARA DATOS AGRUPADOS
Es clave para entender fenómenos sociales y tomar decisiones informadas en políticas sociales. Agrupar datos simplifica su interpretación sin perder su esencia descriptiva. En trabajo social se puede identificar en los siguientes casos: Niveles de ingreso familiares, niveles de educacion, edad de los beneficiarios
MEDIA ARITMETICA PARA DATOS AGRUPADOS
Es un estadígrafo comúnmente utilizado en el análisis de datos, proporcionando una medida representativa del centro de un conjunto de valores. En datos agrupados, se calcula considerando la frecuencia de cada clase para obtener una estimación precisa de la medida central.
Identificación de los Puntos Medios de las Clases
Multiplicación de los Puntos Medios por las Frecuencias
Suma de los Productos obtenidos
División de la Suma Total por el Total de Observaciones
MEDIANA PARA DATOS AGRUPADOS
Es una estadística importante para describir la tendencia central de un conjunto de datos. En distribuciones de frecuencia, representa el valor central cuando los datos están ordenados de menor a mayor, considerando tanto los valores individuales como las frecuencias correspondientes a cada valor.
Identificar la Mediana
Localizar la clase de la mediana
Calcular la mediana
MODA PARA DATOS AGRUPADOS
Es el valor más frecuente en un conjunto de datos. En datos agrupados, implica identificar el intervalo o clase con la mayor frecuencia. Es útil para comprender tendencias dominantes y es relevante en contextos donde se buscan identificar patrones o comportamientos predominantes.
identificar la clase modal
Calcular la moda utilizando la formula
Sustituir los valores
APLICACION DE ESTADIGRAFOS DE POSICION EN LA EVALUACION DE PROGRAMAS SOCIALES
Los estadígrafos de posición, como la media, mediana y moda, son esenciales para evaluar programas sociales al resumir datos, identificar tendencias y tomar decisiones informadas.
USO DE ESTADIGRAFOS EN POSICION PARA INTERPRETAR RESULTADOS DE PROGRAMAS SOCIALES
Los programas sociales recopilan datos sobre ingresos, educación y acceso a servicios de salud. Los estadígrafos de posición resumen esta información, ayudando a evaluar la efectividad de los programas.
IMPORTANCIA DE LA MEDIANA Y LA MODA EN LA INTERPRETACION DE DATOS CON SESGOS O VALORES ATIPICOS
En la evaluación de programas sociales, los sesgos pueden distorsionar la media aritmética, por lo que la mediana y la moda son más confiables para representar la distribución de datos.
Distribucion de recursos en programas de asistencia social
Evaluacion de impacto en programas de educacion
Monitoreo de la accesibilidad a servicios de salud