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Sesión 15
Técnicas para el análisis de datos
en el enfoque cuantitativo
Manejo de bases de datos
• Dependen de tres factores:
1. El nivel de medición de las variables
2. La manera como se hayan formulado las hipótesis
3. El interés del investigador
EJEMPLOS→
• Statiscal Package for the Social Sciences o
Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales
(SPSS), trabaja de manera sencilla; éste abre la
matriz de datos y el investigador selecciona las
opciones más apropiadas, para su análisis
También se emplean…
• Informes (resúmenes de casos, info. de columnas y
renglones).
• Estadísticos descriptivos (tablas de frecuencias,
MTC y Dispersión, razones, tablas de contingencia).
• Comparar medias (prueba t y ANOVA)
• Correlaciones
• Regresión
• Clasificación
• Reducción de datos (analisis de factores).
• Escalas
• Pruebas no paramétricas
• Respuestas múltiples (escalas)
• Validación compleja
• Series de tiempos
• Ecuaciones estructurales y modelamiento
matemático
Análisis de
datos discretos
Análisis de
datos continuos
Análisis de datos discretos
• Son discretas las siguientes clases: el número
de hijos de las familias, el número de
camiones que poseen las compañías
transportistas, las ocupaciones de
los
graduados universitarios.
Análisis continuos
• Contienen una medida numérica como el
peso de unas latas de tomates, los kilogramos
de presión sobre el concreto, o el promedio de
calificaciones de los universitarios el último
semestre.
Estadística
paramétrica
Estadística no
paramétrica
Estadística paramétrica
Debe partirse de los sientes supuestos:
• La distribución poblacional de la variable
dependiente es normal.
• El nivel de medición de la variable dependiente es
por intervalos o razón.
• Cuando dos o más poblaciones son estudiadas,
tienen una varianza homogénea.
Cuáles son los métodos o las pruebas
estadísticas paramétricas más utilizadas
• Coeficiente de correlación de Pearson y regresión
lineal
• Prueba t
• Prueba de contraste de la diferencia de las
proporciones
• Análisis de varianza unidireccional ANOVA
• Análisis de varianza factorial ANOVA
• Análisis de covarianza ANOVA
•
Estadística no paramétrica
Debe partir de las siguientes consideraciones :
• Aceptan distribuciones no normales.
• Las variables no necesariamente tienen que estar
medidas en un nivel por intervalos o de razón.
• Las variables deben ser categóricas
•
Cuáles son los métodos o las pruebas
estadísticas no paramétricas más utilizadas
• La chi cuadrada o x2 (evaluar hipótesis)
• Los coeficientes de correlación e independencia
para tabulaciones cruzadas
• Los coeficientes de correlación por rangos
ordenados de Spearman y Kendall.
Medias
Medidas de
tendencia central
Es el promedio de
una serie de datos
Centro de
distribución de
frecuencias
Se usa para dos
conceptos
diferentes
Maestral
Poblacional
Sintetizar los
datos en un valor
representativo
Media
Mediana
Moda