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TIPOS DE ANÁLISIS DE INVESTIGACIÓN

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Suyen Cuarezma

on 26 August 2016

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Transcript of TIPOS DE ANÁLISIS DE INVESTIGACIÓN

Taller:
Análisis de datos en la investigación científica
Docente:
Dra. Marcia Castillo S.
Managua, Nicaragua. Agosto de 2016.

TIPOS DE ANÁLISIS DE INVESTIGACIÓN
CHI CUADRADA
CORRELACIONES

CORRELACIÓNES:
PEARSON Y SPEARMAN
Importancia que los encuestados asignan a votar en las elecciones 2016 según su zona geográfica de residencia.
Darling Pineda
CHI CUADRADA
Es una prueba estadística que se utiliza para evaluar hipótesis sobre la relación entre dos variables categóricas.

Es una comparación entre la tabla de frecuencias observadas y la tabla de frecuencias esperadas: (se espera si las variables serán estadísticamente independientes o no estuvieran relacionadas)
Se calcula por medio de una tabla de contingencia o tabulación cruzada (tabla de dos dimensiones)

Cada una de las cuales tiene una variable. Cada variable, a su vez, se subdivide en dos o más categorías.
CONDICIONES PARA EL USO DE ANÁLISIS NO PARAMÉTRICO CHI CUADRADA

Si el valor de Chi Cuadrada es mayor que 3.84, hay una diferencia significativa entre los dos grupos experimentales.
Cuando el residuo corregido es de 1 positiva a más se establece que hay diferencias entre los segmentos de las dos variables de análisis, por el contrario si es de -1 a menos no hay diferencias significativas.
Siempre use números (nunca porcentajes) para representar el número de sujetos en cada una de las cuatro celdillas de la tabla chi cuadrada.
Intención de voto de los encuestados según zona geográfica
Eliette Mena
Intención de compra de vehículo según Nivel Socioeconómico
Tenencia de tarjeta de crédito
según Nivel Socioeconómico
Uso de Internet según rango de edad de los encuestados
Relación-------------------Casualidad

CORRELACIÓN
El término correlación se utiliza para indicar el hecho de que dos variables se relacionan, o van juntas, en uno de dos sentidos: mientras una aumenta la otra también lo hace, o bien, mientras una aumenta, la otra disminuye. En el primer caso se llama correlación positiva y negativa en el segundo.

La fuerza de la relación entre dos variables es el grado en que una variable tiende a ser alta si la otra es alta (positiva) o alta si la otra es baja (negativa) y se expresa con una escala que asume valores de – 1 a + 1.
Es una prueba no paramétrica que se calcula con facilidad y rapidez. Es una medida de la relación lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas, se puede definir como un índice que puede utilizarse para medir el grado de relación de dos variables siempre y cuando ambas sean cuantitativas.

COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE SPEARMAN
CONDICIONES PARA EL USO DEL
COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE SPEARMAN
Los datos deben estar o convertirse a nivel
ordinal
.
Los datos deben estar en forma de pares relacionados (par de datos de la misma persona).
Es una prueba no paramétrica.
COEFICIENTE DE CORRELACIÓN
PRODUCTO MOMENTO DE PEARSON
Es una medida de la relación lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas, se puede definir como un índice que puede utilizarse para medir el grado de relación de dos variables siempre y cuando ambas sean cuantitativas.bien sea positiva o negativa. Este coeficiente toma valores entre – 1 y + 1, conocidos como correlación negativa y positiva
CONDICIONES PARA EL USO DEL
COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE PEARSON
Las variables deben medirse en escala de intervalo o razón.
Los datos deben tener la forma de pares relacionados (dos mediciones de la misma persona en aspectos distintos, por ejemplo, calificaciones en dos materias, o sobre la base del tiempo, por ejemplo, temperatura promedio de la semana y el número de suicidios.
cuanto más intensa sea la concordancia (en sentido directo o inverso) de las posiciones relativas de los datos en las dos variables, el producto del numerador toma mayor valor (en sentido absoluto).
FUNDAMENTO DEL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN PRODDUCTO-MOMENTO DE PEARSON
Su utilidad radica en que muestra el grado de correlacion entre dos grupos de rangos en los que cada rango en un grupo tiene un compañero relacionado en el otro. Mientras mas alto sea su valor, mas positiva sera la correlación y viceversa (mientras más bajo, más negativa)
Satisfacción laboral de los encuestados según el trabajo que realizan
Allan Reyalvarez
Raúl Obregón
María Suyen Bolaños
Allan Reyalvarez
Julio Téllez
Raúl Obregón Machado
Julio Téllez
Rosario Tórrez
María Suyen Bolaños
Valoración Académica de los
Participantes vs Valoración Personal

Rosario Tórrez
Género de programa que prefiere escuchar por radio según Nivel Socioeconómico
Provoca
Provoca
Existe relación entre la zona geográfica donde residen los entrevistados en esta encuesta y la importancia estos a las elecciones 2016, ya que el valor de chi cuadrada es 17.34 siendo mayor a 3.84.

Significativamente más ciudadanos que residen en la zona Norte del país consideran que las elecciones de este noviembre de 2016 son muy importantes lo que pareciera hay mayor motivación en éstos para asistir a votar el 06 de noviembre; mientras que los residentes de las zonas del Pacífico y el Centro – Caribe del país, no asignan ninguna importancia o bien, alguna importancia a dicho proceso, por lo que podría haber desmotivación y timidez al respecto en estos ciudadanos, lo cual debe ser motivo de preocupación para los candidatos a la presidencia que participan en esta elección y trabajar fuerte estas zonas geográficas, además de considerarse segmentos con mayor población apta para votar, especialmente Managua que tiene el 25.0% de la población mayor de 16 años de edad.

Ya que el valor de Ji Cuadrada es 63,383 mayor que 3.84, nos demuestra que existe diferencia significativa entre la tenencia de tarjeta de crédito según el Nivel Socioeconómico al que pertenecen los encuestados (las variables están relacionadas), observándose estas diferencias en el NSE Medio a alto con significativamente màs encuestados de lo esperado que respondieron tener tarjeta de crédito y en el NSE Medio bajo a bajo con significativamente más encuestados de lo esperado que respondieron no tener tarjeta de crédito.
Los datos de esta tabla revelan que hay significativamente más personas del NSE Medio a alto que personas del NSE Medio bajo a bajo entre los que afirman tener tarjeta de crédito, mientras que hay más personas del NivelMedio bajo a bajo que el Nivel Medio a alto entre los que admiten que no tienen tarjeta de crédito, lo cual se sustenta en el valor del estadístico de contraste (Ji = 63,384) y en el de la probabilidad a él asociada (p < 0.01).
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