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Anaáisis de datos

Eunice Diaz.

Mariana Velásquez Hurtado

Realizar análisis adicionales

Este paso implica simplemente que una vez realizados nuestros análisis, es posible que decidamos efectuar otros análisis o pruebas extra para confirmar tendencias y evaluar los datos desde diferentes ángulos.

GRACIAS.

preparar los resultados para presentarlos

Estadistica Descriptiva

¿Como se deben analizar los datos?

Estadistica Inferencial.

Se recomienda, una vez que se obtengan los resultados de los análisis estadísticos (tablas, gráficas, cuadros, etc.),

las siguientes actividades; sobre todo para quienes se inician en la investigación:

1. Revisar cada resultado [análisis general → análisis específico → valores resultantes (incluida la significancia) tablas, diagramas, cuadros y gráficas].

2. Organizar los resultados (primero los descriptivos, por variable del estudio; luego los resultados relativos a la confiabilidad y la validez; posteriormente los inferenciales, que se pueden ordenar por hipótesis o de acuerdo con su desarrollo).

3. Cotejar diferentes resultados: su congruencia y en caso de inconsistencia lógica volverlos a revisar. Asimismo, se debe evitar la combinación de tablas, diagramas o gráficas que repitan datos. Por lo común, columnas o fi las idénticas de datos no deben aparecer en dos o más tablas. Cuando éste

es el caso, debemos elegir la tabla o elemento que ilustre o refleje mejor los resultados y sea la opción que presente mayor claridad. Una buena pregunta en este momento del proceso es: ¿qué valores, tablas, diagramas, cuadros o gráficas son necesarias?, ¿cuáles explican mejor los resultados?

Tablas de frecuencia.

• Frecuencia Adsoluta.
• Frecuencia Acumulada.

Medidas de tendencia central

• Porcentaje valido y porcentaje acumulado.
• La moda.
• La media.
• La varianza.

Medidas de la variabilidad.

• El rango
• Desviacion Típica.
• Varianza

Analizar mediante pruebas estadísticas las hipótesis planteadas (análisis estadístico inferencial).Entonces, la estadística inferencial se utiliza fundamentalmente para dos procedimientos vinculados:

a) Probar hipótesis poblacionales

b) Estimar parámetros

Una hipótesis en el contexto de la estadística inferencial

es una proposición respecto a uno o varios parámetros, y lo que el investigador hace por medio de la prueba de hipótesis

es determinar si la hipótesis poblacional es congruente con los datos obtenidos en la muestra

Explorar los datos, algo que solo se hace de manera facil o manejable solo si hemos llevado a cabo la investigación.

Esta puede variar segun el programa, son 4 etapas "Analizar", "evaluar" la distribución de los ítem o columnas, agruparlos segun las variables de la investigación. "transformar" y "calcula", se indica al programa como debe agrupar los ítem en las variables y por ultimo "analizar"

1. Estadistica Descriptiva: Tablas con los estadisticos fundamentales de cada variable.

2. Un analisis de Frecuencias con estadistica (tablas y graficas)

En ocaciones se pide unicamente lo segundo, cabe aclara que estas ya no son los ítem.

4. Priorizar la información más valiosa (que es en gran parte resultado de la actividad anterior), sobre todo si se van a producir reportes ejecutivos y otros más extensos.

5. Copiar y/o “formatear” las tablas en el programa con el cual se elaborará el reporte de la investigación (procesador de textos o uno para presentaciones, como Word o PowerPoint). Algunos programas como SPSS y Minitab permiten que se transfieran los resultados (tablas, por ejemplo) directamente a otro programa (copiar y pegar). Por ello, resulta conveniente usar una versión del programa de análisis que esté en el mismo idioma que se empleará para escribir el reporte o elaborarla presentación. Aunque, de no ser así, el texto de las tablas y gráficas puede modificarse,

únicamente es más tardado.

6. Comentar o describir brevemente la esencia de los análisis, valores, tablas, diagramas, gráficas.

7. Volver a revisar los resultados.

8. Y finalmente, elaborar el reporte de investigación.

Evaluar la confiabilidad y validez lograda por el instrumento de medicion

Método Medida de estabilidad (confiabilidad por test-retest ).

para tener en cuenta :)

INTRODUCCIÓN

Método de formas alternativas o paralelas.

Variable de matriz de datos: Son columnas o ítem.

Variables de la investigacion: son las propiedades medidas y que forman parte de la hipotesis.

Método de mitades partidas (split-halves).

Programas

En la siguiente presentación mostraremos de forma clara y entendible y breve, los principales programas computacionales de análisis estadístico que emplea la mayoría de los investigadores, así como el proceso fundamental para efectuar análisis cuantitativo y la interpretación de los métodos, más que en los procedimientos de cálculo, debido a que en la actualidad los análisis se realizan con ayuda de una computadora.

Hoy día, el análisis cuantitativo de los datos se lleva a cabo por computadora u ordenador.

Anteriormente los investigadores realizaban estos análisis forma manual, ni aplicaban fórmulas, pero esto se les era complicado en especial si hay un volumen considerable de datos.

En gran mayoría las instituciones de educación media y superior, centros de investigación, empresas y sindicatos se dispone de sistemas de cómputo para archivar y analizar datos.

Observaremos paso a paso el proceso.

SPSS

Selección del Programa.

El spss paquete estadistico para las ciencias sociales desarrollado en la Universidad de Chicago, es uno de los más difundidos.

Existen versiones para Windows, Macintosh y UNIX. Desde luego, éstas sólo pueden utilizarse en computadoras con la capacidad necesaria para el paquete. Como ya se señaló, SPSS/PASW contiene las dos partes citadas que se denominan: a) vista de variables (para definiciones de las variables y consecuentemente, de los datos) y b) vista de los datos (matriz de datos

EXCEL

Mediante herramientas de análisis de hipótesis en Microsoft Office Excel, puede usar para explorar los distintos resultados diferentes conjuntos de valores en una o varias fórmulas.

Se puede adicionalmente instalar complementos que le ayudarán a realizar análisis de hipótesis, como el complemento Solver.

El complemento Solver es similar a Buscar objetivo, pero pueden albergar más variables. También puede crear previsiones con el controlador de relleno y diversos comandos que se está integradas en Excel. Los modelos más avanzadas, puede usar el complemento de paquete de análisis.

Nosotros trabajaremos con esta herramienta ya que es sencillo de manejar.

Existen varios programas para analizar datos, en esencia su funcionamiento es similar, incluye dos partes una parte de definiciones de las variables, que a su vez explican los datos (los elementos de la codificación ítem por ítem), indicador por indicador en casos propios de las ingenierías y diversas disciplinas y la otra parte, la matriz de datos.

Lo que éste hace, una vez recolectados los datos, es precisar los parámetros

de la matriz de datos en el programa (nombre de cada variable en la matriz —que equivale a un ítem, reactivo, categoría o sub-categoría de contenido u observación, indicador—, tipo de variable o ítem, ancho en dígitos, etc.) e introducir los datos en la matriz, la cual es como cualquier hoja de cálculo.

Asimismo, recordemos que la matriz tiene columnas (variables o ítem), fi las o renglones (casos) y celdas (intersección entre una columna y un renglón). Cada celda contiene un dato (que significa un valor de un caso en una variable). Supongamos que tenemos cuatro casos o personas y tres variables (género, color de cabello y edad)..

minitab

Es un paquete que goza de popularidad por su relativamente bajo costo. Incluye un considerable número de pruebas estadísticas, y cuenta con un tutorial para aprender a utilizarlo y practicar; además, es muy sencillo de manejar. Minitab, se abre una sesión (la cual es definida con nombre y fecha), y se abre una matriz u hoja de trabajo (worksheet) (en la parte superior de la pantalla aparece la sesión y en la parte inferior se presenta la matriz). Se definen las variables (C-columnas): nombre, formato (numérico, texto, fecha/tiempo), ancho (en dígitos), su descripción y orden de los valores. Los renglones o filas son casos.