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FUNDAMENTOSY RECOLECCIÓN DE DATOS EN ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PARA TRABAJO…
FUNDAMENTOSY RECOLECCIÓN DE DATOS EN
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PARA TRABAJO SOCIAL
INTRODUCCION
Nos permite observar de cerca y comprender las vastas constelaciones de datos que caracterizan a las comunidades y fenomenos sociales
VARIABLES Y TIPOS DE DATOS EN EL CONTEXXTO SOCIAL
Variables Cualitativas
Nominales:
Ordinales
Variables Cuantitativas
Discretas
continuas
IMPORTANCIA DE UNIR TEORÍA Y PRÁCTICA
Descubrimiento de Patrones
Al unir teoría y práctica, los estudiantes de trabajo social no solo aprenden a calcular medias,modas o desviaciones estander,sino tambien comprender que revelan estos numeros sobre la realidad social
Toma de Decisiones Basada en Evidencia
En el trabajo social, tomar decisiones basadas en evidencia es fundamental. Al integrar la teoría con la practica , los futuros trabajadores sociales pueden interpretar los datos estadisticos y utilizarlos para planificar interveciones , programas y politicas sociales
Solución de Problemas Reales
La estadística descriptiva, cuando se enseña a través de una lente práctica, prepara a los
estudiantes para enfrentar problemas reales
Fomento de la Curiosidad y la Innovación
Al experimentar directamente los datos pueden hacer preguntas nuevas, explorar diferentes interpretaciones y, última instancia, innovar en sus enfoques para aboradar cuestionarios sociales .
Desarrollo de Competencias Analíticas
Los estudianrtes aprenden no soloa usar herramientas estadisticas, sino también a pensar críticamente sobre los datos, cuestionando su origen.
ENTENDIENDO LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Poblacion
Se refiere al conjunto completo de sujetos o elementos que poseen una caracteristica común
que es objeto de estudio.
Muestra
Es un subconjunto de la población seleccionado para el estudio. Se elige una muestra por
razones de practicidad, coste y tiempo.
TIPOS DE MUESTREO Y SU APLICABILIDAD EN TRABAJO SOCIAL
Muestreo Probabilístico
En el muestreo probabilístico, cada miembro de la población tiene una probabilidad conocida y
no cero de ser seleccionado para la muestra.
Muestreo Aleatorio Simple:
Cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser
seleccionado.
Muestreo Estratificado:
La población se divide en estratos o grupos homogéneos, y se selecciona una muestra aleatoria de cada estrato
Muestreo por Conglomerados:
Todos los individuos dentro de los conglomerados seleccionados
Muestreo Sistemático
La población se divide en conglomerados (grupos) y se
seleccionan aleatoriamente algunos de estos conglomerados para el estudio.
Muestreo No Probabilístico
Muestreo por Conveniencia:
Se seleccionan los participantes debido a su accesibilidad y
proximidad al investigador.
Muestreo Intencional o Dirigido
El investigador selecciona deliberadamente a los participantes
debido a sus características especificas que son pertinentes para el estudio
Muestreo por Cuotas:
El investigador establece cuotas para ciertas subgrupos o categorías y selecciona participantes
Muestreo de Bolas de Nieve:
Es útil para estudiar grupos especificos, como
personas sin hogaro miembros de subculturas.
Aplicación en Trabajo Social
En el trabajo social, el tipo de muestreo a elegir depende del objetivo de la investigación y las
características de la población de interés