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TIPOS DE INVESTIGACION Y ESTADISTICA

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william acosta

on 6 November 2013

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Transcript of TIPOS DE INVESTIGACION Y ESTADISTICA

TIPOS DE INVESTIGACIÓN
INVESTIGACIÓN HISTÓRICA
INVESTIGACIÓN DESCRIPTIVA
INVESTIGACIÓN EXPERIMENTAL
INVESTIGACÓN CUASI- EXPERIMENTAL
Por medio de este tipo de investigación podemos aproximarnos a los resultados de una investigación experimental en situaciones en las que no es posible el control.
INVESTIGACIÓN CORRELACIONAL
Este tipo de investigación depende de datos observados por otros, más que por el investigador.
El investigador cuenta con dos fuentes:
Fuentes primarias
Fuentes secundarias
Las fuentes deben someterse a dos tipos de crítica:
Crítica externa
Crítica interna
ETAPAS DE LA INVESTIGACIÓN HISTÓRICA
Definir el problema
Formular hipótesis u objetivos específicos.
Recolectar información
Evaluar la información
Informar los resultados, interpretaciones y conclusiones
ETAPAS DE LA INVESTIGACIÓN DESCRPTIVA
Examinar las características del problema.
Selección de técnicas de recolección de datos.

Verificación de validez del instrumento.

Realizar observaciones objetivas y exactas.
Descripción, análisis e interpretación
de datos
La investigación experimental se ha ideado con el propósito de determinar, con la mayor confiabilidad posible, relaciones de causa-efecto.
ETAPAS DE LA INVESTIGACIÓN EXPERIMENTAL
Identificar y definir el problema.
Formular la hipótesis explicativa.
Elaborar plan experimental.
Realizar el experimento.
Organizar los resultados.
Aplicar la prueba.
Informar los resultados por escrito.
Se persigue fundamentalmente en determinar el grado de relación entre las variables de la pobación estudiada. Ella no pretende establecer una explicación completa de la causa – efecto de lo ocurrido, solo aporta indicios sobre las posibles causas de un acontecimiento.
ETAPAS DE LA INVESTIGACIÓN CORRELACIONAL
Definir el problema.

Revisar la literatura.

Determinar el diseño operacional

Recoger los datos.

Analizar los datos.
ESTADISTICA DESCRIPTIVA
Población: conjunto total de los sujetos o unidades de análisis de interés en el estudio
Muestra: cualquier subconjunto de sujetos o unidades de análisis de la población en estudio.
UNIDAD DE ANÁLISIS O DE OBSERVACIÓN: al objeto bajo estudio.
VARIABLE: a cualquier característica de la unidad de observación que interese registrar y que en el momento de ser registrada puede ser transformada en un número.
VALOR de una variable, DATO u OBSERVACIÓN o MEDICIÓN: al número que describe a la característica de interés en una unidad de observación particular.
CASO o REGISTRO: al conjunto de mediciones realizadas sobre una unidad de observación.
hipotesis: juicio o posible resuesta a un fenomeno

La Estadística nos permite realizar inferencias y sacar conclusiones a partir de los datos.
Extrayendo la información contenida en los datos, podremos comprender mejor las
situaciones que ellos representan.

Desventajas de las Pruebas Paramétricas


Más complicadas de calcular.
Limitaciones en los tipos de datos que se pueden evaluar.

Ejemplos de pruebas parametricas

Prueba del valor Z de la distribución normal
Prueba T de Student para datos relacionados (muestras dependientes)
Prueba T de Student para datos no relacionados (muestras independientes)
Prueba T de Student-Welch para dos muestras independientes con varianzas no homogéneas
Prueba de ji cuadrada de Bartlett para demostrar la homogeneidad de varianzas
Prueba F (análisis de varianza o ANOVA).
INVESTIGACIÓN HISTÓRICA.
INVESTIGACIÓN DESCRIPTIVA.
INVESTIGACIÓN EXPERIMENTAL.
INVESTIGACIÓN CUASI-EXPERIMENTAL.
INVESTIGACIÓN CORRELACIONAL.
ESTUDIO DE CASO.
INVESTIGACIÓN EX POST FACTO.
El investigador define el tipo o nivel de investigación a realizar.
HERRAMIENTAS DE LA INVESTIGACIÓN HISTÓRICA
Periódicos
Libros
Entrevistas
Documentos viejos y recientes
Los documentos se encontra en forma de papeles sueltos, folletos, libros, fotografías, fotocopias, planos, cintas magnéticas, discos o documentos digitalizados.
PREGUNTAS PARA REALIZAR UNA BUENA INVESTIGACIÓN HISTÓRICA
Se puede realizar la investigación histórica sobre cualquier tema?
Cuantas y que tipos de fuentes se debe utilizar en esta investigación?
Que tiempo es necesario para realizar esta investigación?
Tipo de investigación que describe de modo sistemático las características de una población, situación o área de interés.

TIPOS DE INVESTIGACIÓN DESCRIPTIVA
ESTUDIOS TIPO ENCUESTA:
Descriptiva:
Define y examina la realidad de un fenómeno para caracterizarlo y/o para diferenciarlo de otro/s.
Analítica:
Busca, además de describir, explicar los porqués de una determinada situación.

ESTUDIOS DE INTERRELACIONES:
Estudios de casos.
Estudios casuales comparativos.
Estudios de correlación

ESTUDIOS DE DESARROLLO
VENTAJAS DE LA INVESTIGACIÓN DESCRIPTIVA
Permite una buena percepción en el funcionamiento de lo investigado en cuanto a la manera en que se comportan las variables, factores o elementos.
Plantea nuevos problemas y preguntas de investigación.
Brinda bases cognitivas para estudios descriptivos o explicativos.
Mayor riqueza en la información
.
Permite identificar las características del evento de estudio.

- Qué es ?
- Cómo es ?
- Dónde está?
- De qué está hecho ?
- Cómo están sus partes, si las tiene, interrelacionadas ?
- Cuánto ?

LA INVESTIGACIÓN DESCRIPTIVA CONSISTE EN RESPONDER A LAS SIGUIENTES CUESTIONES
CARACTERÍSTICAS DE LA INVESTIGACIÓN
Reunión de sujetos en grupos equivalentes.
Necesidad de que haya dos grupos como mínimo para establecer comparaciones.
Manipulación de variables independientes.
La medición de variables dependientes
.
Utilización de estadística inferencial.
Control de variables extrañas
.

ESTUDIO DE LAS VARIABLES EN LA INVESTIGACIÓN DESCRIPTIVA
VARIABLES INDEPENDIENTES
VARIABLES DEPENDIENTES
CARACTERÍSTICAS DE LA INVESTIGACIÓN CUASI-EXPERIMENTAL
Es apropiada en situaciones naturales, en que no se pueden controlar todas las variables de importancia.
Su diferencia con la investigación experimental es más bien de grado, debido a que no se satisfacen todas las exigencias de ésta, especialmente en cuanto se refiere al control de variables.
CARACTERÍSTICAS DE LA INVESTIGACIÓN CORRELACIONAL
Es indicado en situaciones complejas en que importa relacionar variables, pero en las cuales no es posible el control experimental.
Permite medir e interrelacionar múltiples variables simultáneamente en situaciones de observación naturales.
Permite identificar asociaciones entre variables, pero hay que prevenir que ellas sean falsas.
Es menos riguroso que el tipo de investigación experimental porque no hay posibilidad de manipular la variable o variables.
EN QUE CONSISTE LA INVESTIGACIÓN CORRELACIONAL
Los estudios correlaciónales pretenden responder a preguntas de investigación tales como:

A mayor variedad y autonomía en el trabajo corresponde mayor motivación intrínseca respectó a las tareas laborales?

Los niños que dedican cotidianamente más tiempo a ver la televisión tienen un vocabulario más amplio que los niños que ven diariamente menos televisión?

La lejanía física entre las parejas de novios está relacionada negativamente con la satisfacción en la relación?
Los métodos estadísticos abarcan todas las etapas de la investigación, desde el diseño
de la investigación hasta el análisis final de los datos.
Podemos distinguir tres grandes etapas:
1. Diseño: Planeamiento y desarrollo de las investigaciones
2. Descripción: Resumen y exploración de los datos
3. Inferencia: Predicciones y toma de decisiones sobre las características de una
población en base a la información recogida en una muestra de la población.

ESTADISTICA DESCRIPTIVA

Se analizan los datos en forma descriptiva con el fin de:

Organizar la información
.Sintetizar la información
Ver sus características más relevantes
Presentar la información

Factores necesarios para un buen análisis estadístico:
Diseño del Experimento o Investigación
Calidad de los Datos


Pruebas parametricas

su cálculo implica una estimación de los parámetros de la población con base en muestras estadísticas. Mientras más grande sea la muestra más exacta será la estimación, mientras más pequeña, más distorsionada será la media de las muestras por los valores raros extremos.

El nivel de medición debe ser al menos de intervalo. Debemos tomar una decisión a cerca de nuestra variable dependiente

Los datos de la muestra se obtienen de una población normalmente distribuida. Este principio suele mal entenderse como: la muestra debe distribuirse normalmente

Ventajas de las Pruebas Paramétricas
Más poder de eficiencia.
Más sensibles a los rasgos de los datos recolectados.
Menos posibilidad de errores.
Robustas (dan estimaciones probabilísticas bastante exactas).


ESTADÍSTICA
La varianza de las 2 muestras no son significativamente diferentes, esto se conoce como el principio de homogeneidad de la varianza


Las pruebas no paramétricas


Cuando los datos puntualizan a las escalas nominal u ordinal.
Se utiliza solo la frecuencia.
Poblaciones pequeñas.
Cuando se desconocen los parámetros media, moda, etc.
Cuando los datos son independientes.
Cuando se quiere contrastar o comparar hipótesis.
Investigaciones de tipo social. (Muestras pequeñas no representativas >5).
Cuando se requiere de establecer el nivel de confianza o significatividad en las diferencias.
Cuando la muestra es seleccionada no probabilísticamente.
permiten analizar datos en escala nominal u ordinal a pesar de que no se conozcan los parámetros de una población, utilizada para hacer un contraste de hipótesis.

Ejemplos:



Leyes de la probabilidad y prueba binomial
Prueba ji2 de Pearson para una muestra
Prueba de bondad del ajuste mediante ji2
Prueba ji2 de proporciones para tres o más muestras independientes
Prueba de probabilidad exacta de Fischer y Yates
Para escala nominal:


Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra
Prueba de U Mann-Whitney para dos muestras independientes
Prueba de Wilcoxon de rangos señalados y pares igualados para dos muestras dependientes
Para escala ordinal:
Análisis Multivariante 
Es el conjunto de métodos estadísticos cuya finalidad es analizar simultáneamente conjuntos de datos multivariantes en el sentido de que hay varias variables medidas para cada individuo ú objeto estudiado.
Su razón de ser radica en un mejor entendimiento del fenómeno objeto de estudio obteniendo información que los métodos estadísticos univariantes y bivariantes son incapaces de conseguir. 

1)     Métodos de dependencia
Suponen que las variables analizadas están divididas en dos grupos: las variables dependientes y las variables independientes. El objetivo de los métodos de dependencia consiste en determinar si el conjunto de variables independientes afecta al conjunto de variables dependientes y de qué forma.
 
2)     Métodos de interdependencia
Estos métodos no distinguen entre variables dependientes e independientes y su objetivo consiste en identificar qué variables están relacionadas, cómo lo están y por qué.
 
3)     Métodos estructurales
Suponen que las variables están divididas en dos grupos: el de las variables dependientes y el de las independientes. El objetivo de estos métodos es análizar, no sólo como las variables independientes afectan a las variables dependientes, sino también cómo están relacionadas las variables de los dos grupos entre sí.

puede dividirse en tres grandes grupos según el papel que juegen en el análisis las variables consideradas:
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