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Análisis de datos

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Ingrid Von

on 23 April 2015

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Análisis de Datos
Ingrid von Putlitz A01226198
Metztli Cárdenas A01226433
Rebecca Danon A01227513
Carolina Zepeda A01226836

Investigación Científica y Tecnológica

Explorar datos.
Imponerles una estructura.
Describir experiencias de los participantes.
Descubrir conceptos, categorías y temas para darle sentido a los datos.
Comprender el contexto.
Reconstruir hechos.
Vincular los resultados con el conocimiento disponible.
Generar teoría fundamentada en los datos.
Análisis cualitativo
Ejecutar el programa
5
Analizar mediante pruebas estadísticas las hipótesis, estadística inferencial.
Análisis de Datos

7 Abril 2015
Prepa Tec
1. ¿En qué consiste la prueba de hipótesis?
¿Qué es la estadística inferencial?
Distribución muestral
Nivel de significación
¿Existen errores al probar hipótesis y estadísitica inf.?
Análisis Paramétrico
Coeficiente de correlación de Pearson
Regresión lineal
Prueba
t
Prueba de la diferencia de proporciones
Análisis de varianza unidireccional
ANOVA
Análisis NO Paramétrico
Chi cuadrada
x^2

Tabla de contingencias o tabulaciones cruzadas
Coeficiente de Spearman y Kendall
Análisis multivariados
6
Realizar análisis adicionales
7
Preparar los resultados para presentarlos.
Básicamente consiste en que el investigador determine si la hipótesis poblacional es congruente con los datos obtenidos de la muestra.
¿Qué es una hipótesis?
Una hipótesis en el contexto de la estadísitca inferencial es una proposición con respecto a uno o varios parámetros.
(Wilcox, 2012; Gordon, 2010, Wiersma y Jurs, 2008)
Es la estadística que se utiliza para dos procedimientos vinculados:
* Probar
hipótesis poblacionales
.
* Estimar
parámetros
.

Hipótesis poblacionales
: hipótesis sobre tu población/universo a estudiar.
Parámetros
: estadísticas de población
La distribución muestral es un conjunto de valores sobre una estadística calculada de las muestras de una población.
Es el nivel de la probabilidad que existe de equivocarse y pone con anterioridad la reflexión del investigador.
Claro que sí.
Sin importar cuan confiables o seguros sean los niveles de los datos, nunca se estará completamente seguro de que no se cometerá un error.
Se puede reducir el riesgo de cometer un error si se tiene lo siguiente:
* Inspección cuidadosa datos
*Muestras probabilístcas
*Mayor conocimiento de población
*Selección de pruebas estadísiticas.
(Métodos más utilizados para pruebas paramétricas)
Para analizar la relación entre dos variables medidas por intervalos. También conocida como "coeficiente producto-momento".
Modelo estadístico para estimar el efecto de una variable sobre otra. Está asociada con el coeficiente
r
de Pearson.
Prueba para evaluar si dos grupos difieren mucho entre sí dependiendo de la medida de sus variables.
Se simboliza:
t
(Metodología de la Investigación; Sampieri: 2014)
Prueba para analizar si dos proporciones o porcentajes difieren entre sí.
Para observar una misma variable en diferentes poblaciones y ver los cambios entre estos
Normalmente se utiliza el programa STATS
Prueba para analizar si más de dos grupos difieren entre sí en cuanto a medidas y varianzas. (Se utiliza para tres o más grupos)
(Acepta distribuciones libres y no necesita intervalos y debe haber categorías)
Prueba estadística para evaluar hipótesis acerca de la relación entre dos o más variables categóricas.
Se calcula por medio de una tabla de contingencia de 2 x 2, donde cada dígito significa una variables y el valor indica el número de categorías. (Algo así como como una comparación entre una tabla de
frecuencias observadas
y esperadas; lo que esperaríamos encontrar)
Una vez realizados los análisis, es probable que se deseen emplear más para confirmar tendencias y evaluar datos desde otro ángulo. Es importante no dejar nada pendiente

Se sugiere seguir los siguientes pasos:
1) Revisar cada resultado
2) Organizar los resultados
3) Cortejar diferentes resultados
4) Priorizar la información más valiosa
5) Copiar las tablas en el programa con el que se hará la investigación
6) Comentar o describir la esencia de los análisis, valores, tablas, diagramas, gráficas.
7) Volver a revisar resultados.
8) Elaborar reporte de investigación
(Metodología de la Investigación; Sampieri: 2014)
(Metodología de la Investigación; Sampieri: 2014)
(Metodología de la Investigación; Sampieri: 2014)
(Metodología de la Investigación; Sampieri: 2014)
Además de servir para el cálculo de Chi cuadrada, son útiles para describir conjuntamente dos o más variables. O sea, convertir las frecuencias observadas en frecuencias relativas o porcentajes.
Los coeficientes de Spearman y Kendall, simbolizados como
rs
y
t.
son medidas de correlación para variables, de modo que los individuos, casos y unidades pueden ordenarse por jerarquía.
Ocurre cuando se utiliza más de una variable dependiente e independiente
Ejemplo: "La similitud en valores, la atracción física y el grado de realimentación positiva son factores que inciden en la satisfacción sobre la relación en parejas de novios cuyas edades oscilan entre los 24 y 32 años."
Concilia diversas perspectivas.
Se agregan como datos las impresiones, percepciones y sentimientos de del investigador.
La interpretación de los datos puede diferir entre investigadores.
Estudia cada dato en sí mismo y en relación con los demás.
En el análisis cualitativo la recolección de datos y el análisis de estos suceden al mismo tiempo.
Naturaleza del análisis cualitativo
Se va y regresa entre los primeros y últimos datos recolectados para construir un significado para el conjunto de datos.
El análisis es moldeado por los datos.
Se analiza cada dato que por sí mismo tiene un valor para deducir similitudes y diferencias entre con otros datos.
Los datos se acomodan en un sistema de categorías.
Los resultados del análisis son síntesis del "orden superior" en forma de descripciones, expresiones, categorías, temas, patrones. hipótesis y teoría.
Existen diversos acercamientos al análisis cualitativo, entre ellos se encuentran: feminismo, etnografía, fenomenología, etc,
Inmersión Inicial
Inmersión profunda
Análisis de datos detallados
Se realizan observaciones del ambiente y se anotan en la bitácora de campo. Se recaban documentos y materiales para ayudar a responder al problema de investigación, evaluando así, todos los días su planteamiento. También se analiza si el ambiente y la muestra son pertinentes en relación con el planteamiento.
Se vuelve a evaluar el planteamiento del problema, el ambiente y la muestra, comparando los nuevos datos con los primeros para que así de manera inductiva y paulatina surjan categorías iniciales, significados, patrones, relaciones, hipótesis primarias y principios de teoría.
Es necesario transferir todos los datos de la investigación a un procesador de textos para poder llevar una mejor organización. Se deben transcribir tanto los datos escritos como los recabados por medio de grabaciones de audio o video.
Después se vuelve a estudiar todo el material para escribir la
bitácora de análisis
con la función de de documentar paso a paso el proceso analítico.
Análisis de datos cuantitativos
Seleccionar el programa estadístico de análisis
1
Elegir un software para los datos.
Se deben definir variables y la matriz de los datos.
Los programas más utilizados son: SPSS, Minitab y SAS.
2
Una vez dentro del programa, simplemente solicitar los análisis requeridos, seleccionando las opciones apropiadas.
Explorar los datos
3
Es cuando se inicia el análisis
Análisis descriptivos:
Distribución de frecuencias
Conjunto de puntuaciones respecto de una variable ordenadas en sus respectivas categorías y generalmente se presenta en una tabla.
Histogramas, polígono de frecuencias, gráficas.
Medidas de tendencia central
Valores o medios centrales de una distribución que sirven para ubicarla dentro de la escala de la medición o variable.

Moda: Categoría o puntuación que ocurre con mayor frecuencia.
Mediana: Valor que divide la distribución por la mitad.
Media: Promedio aritmético de una distribución.

Ejemplo
En matemáticas, un alumno tiene las siguientes notas: 4, 7, 7, 2, 5, 3

Moda: 7

Mediana: 4.5

Media: 4.8
Medidas de variabilidad
Indican la dispersión de los datos en la escala de medición de la variable.
Rango: Extensión total de los datos en la escala, valores máximos y mínimos.

Desviación estándar: Promedio de desviación de las puntuaciones con respecto a la media.

Varianza: Desviación estándar elevada al cuadrado. (s2)


Ejemplo
Mediana: 3.9
Moda: 4.2
Desviación estándar: 0.7
Puntuación máxima: 5.0
Puntuación mínima: 2.0
Rango: 3

La actitud hacia el presidente es favorable. La categoría que más se repitió fue 4. Cincuenta por ciento de los individuos está por encima del valor 3.9 y el restante 50% se sitúa por debajo de este valo En promedio, los participantes se ubican en 4.2. Asimismo se desvían de 4.2, en promedio .07 unidades de la escala
Campana de Gauss
Asimetría y Curtosis: Estadísticas para conocer cuánto se asemejan la distribución y la distribución teórica llamada curva normal, o campana de Gauss.
Gráficas y puntuaciones z
Transformaciones que se pueden hacer a los valores, con el fin de analizar su distancia respecto a la media, en la desviación media.
Razones y tasas
Razón: Relación entre dos categorías.
Tasa: Relación entre el número de casos, frecuencias o eventos de una categoría y el número total de observaciones, multiplicada por un múltiplo de 10.
4
Evaluar la confiabilidad y validez
Confiabilidad
Medida de estabilidad
Método de formas alternativas o paralelas
Método de mitades partidas
Medidas de coherencia o consistencia interna
Validez
La validez de criterio se produce al correlacionar las puntuaciones de los participantes, obtenidas por medio del instrumento, con sus valores logrados en el criterio.
La validez de constructo se obtiene mediantes el análisis de factores.
BITÁCORA DE ANÁLISIS
Esta bitácora tiene la función de documentar el procedimiento de
análisis y las reacciones del investigador al proceso. Contiene:
Anotaciones sobre el método utilizado
Anotaciones sobre ideas, conceptos y significados
Anotaciones en relación con la credibilidad del estudio

CODIFICACIÓN CUALITATIVA
En la mayoría de los estudios cualitativos
se codifican los datos para tener una
descripción más completa de éstos.
En ésta codificación, os códigos surgen de
los datos. Mientras los datos se van
mostrando, se van “capturando” en
categorías.
En general, los códigos son etiquetas para identificar categorías, es decir,
describen un segmento de texto,
imagen, etc.

CATEGORÍAS
Las categorías son conceptualizaciones
analíticas desarrolladas para
organizar los resultados relacionados
con un fenómeno o experiencia humana
que está bajo la investigación.

Análisis de datos cualitativos

El proceso para realizar el análisis cualitativo es el siguiente:
Paso 1: Seleccionar un software
Paso 2: Ejecutar el programa
Paso 3: Explorar los datos
Analizar descriptiva mente los datos
por variable
Visualizar los datos

Paso 4:
Evaluar la confiabilidad
y validez
Paso 5:
Analizar hipótesis
mediante pruebas analíticas
Paso 6:
Realizar análisis adicionales
Paso 7:
Preparar los resultados
para presentarlos



En la investigación cualitativa,
la recolección y el análisis en cada
investigación se requiere de un esquema
particular.
Técnicas de Escrutinio

1. Repeticiones
La repetición es una de las maneras más fáciles
de identificar categorías. Cuando una idea
se repite muchas veces, puede significar que
representa una categoría.
2. Conceptos locales o usados
frecuentemente en el texto
Busca términos que no sean comunes
en otros ambientes.

3. Metáforas y analogías
Cuando frecuentemente los pensamientos son representadas a través de analogías y metáforas .
4. Transiciones
Cambios que ocurren de manera natural en conversaciones.
5. Similitudes y diferencias

Referencias
Facultad de Ciencias de la salud. (s.f.). Obtenido de
Análisis cualitativos:
http://fcsalud.ua.es/es/ventana-investigacion/analisis-cualitativo.html

Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C.,
&Baptista Lucio, P. (2014). Metodología de la Investigación (6º edición ed.)

UIAH. (s.f.). Obtenido de Análisis cuantitativos:
http://www2.uiah.fi/projects/metodi/280.htm

Vitutor. (s.f.). Obtenido de Medidas de dispersión:
http://www.vitutor.net/2/11 medidas_dispersion.html



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