Zusammenfassung der Ressource
Análisis de los datos cuantitativos
- El análisis cuantitativo de los datos se lleva a
cabo por computadora u ordenador; estos
análisis se centran en la interpretación de
resultados de los métodos de análisis
cuantitativos y no en los procedimientos de
calculo.
- ¿Que procedimiento se sigue para analizar cuantitativamente los datos?
- Fase 1.
- Seleccionar un programa estadistico en
computadora para analizar los datos
- MINITAB: incluye un considerable numero de pruebas
estadisticas
- Comandos
- File (archivo): construir un nuevo archivo, localizar
uno ya construido, guardar, abrir, hacer análisis o
graficas, impimir, etc.
- Data (datos): Funciones para dividir la matriz, copiar
columnas, etc)
- Calc (calcular: calcula estadisticas de columnas,
filas, etc.
- Edit (edición): Modifica archivos, busca
datos, copiar, pegar, etc.
- Stat (estadisticas). Ejecuta los
siguientes tipos
- Basicas
- Regresion lineal y multiple.
- ANOVA
- Diagramas de dispersion,
pareto, causa y efecto,
etc,
- Tablas: tabulacion cruzada,
chi cuadrada.
- SAS (sistema de análisis
estadistico): contiene una
variedad considerable de
pruebas estadisticas
- Stats
- Fase 2.
- Ejecutar el programa:SPSS, Minitab,
Stats, SAS u otro equivalente
- Estos programas son faciles de usar , lo unico
que hay que hacer es solicitar los analisis
requeridos seleccionando las opciones
apropiadas.
- Fase 3.
- Explorar los datos: a) Analizar
descriptivamente los datos por variable.
b) Visualizar los datos por variable.
- Se inicia el análisis.
- Estadistica descriptiva para cada variable.
- Distribución de frecuencia: conjunto
de puntuacioes ordenadas en sus
respectivas categorias.
- Elementos
- Porcentaje acumulado
- Columnas de
porcentaje y
porcentaje valido.
- Representacion
- Histogramas o
graficas de otro
tipo.
- Distribuciones de frecuencia:
Relacionan las puntuaciones con las
respectivas frecuencias, por medio
de graficas utiles para descubrir los
datos.
- Medidas de tendencia central: Valores
medios o centrales que sirven para
ubicarla dentro de la escala de
medición.
- Moda
- Mediana
- Media
- Medidas de la
variabilidad: son
intervalos que indican
la dispersiion de los
datos en la escala de
medición.
- Rango o
recorrido:
Indica le
extencion
total de los
datos en la
escala.
- Desviación estándar:
Promedio de
desviación de las
puntuaciones con
respecto a la medida
que expresa en las
unidades originales
de medición de la
distribución.
- Varianza: Se utiliza en
análisis inferenciales.
- Fase 4.
- Evaluar la confiabilidad y validez
logradas por el instrumento de
medición.
- Confiabilidad
- Se calcula mediante diversos métodos:
- Medida de estabilidad
(confiabilidad por test-retest): Se
calcula aplicando a los participantes
la misma prueba dos veces y
despues obteniendo un coeficiente
de relación entre las puntuaciones
de ambas aplicaciones.
- Método de formas alternativas o
paralelas: Se calcula através del
coefeciente de correlación entre los
resultados de las pruebas
supuestamente equivalentes.
- Método de mitades partidas: Se calcula
mediante un coeficiente de correlación entre
las puntuaciones de las mitades del
instrumento.
- Medidas de coherencia
interna: Se calcula mediante
coeficientes de confiabilidad
alfa de cronbach y los
coeficientes KR-20 Y KR-21;
estos coeficientes oscilan
estre 0 y 1, donde un
coeficiente de 0 significa nula
confiabilidad y 1 representa
un maximo de confiabilidad.
- Validez
- La validez del contenido se obtiene mediante las
opiniones de expertos y al asegurarse que las
dimensiones medidas por el instrumento sean
representativas del universo o dominio de
dimensiones de las variables de interes.
- La evidencia de validez de criterio
se produce al correlacionar las
puntuaciones, obtenidas por medio
del instrumento, con sus valores
logrados en el criterio.
- La evidencia de la
validez de
constructo se
obtiene mediante el
análisis de factores
(método estadistico
multivariado que
sirve para
determinar el
numero y la
naturaleza de un
grupo de constructos
subyacentes en un
conjunto de
mediciones.
- Fase 5.
- Análizar mediante las pruebas
estadisticas, las hipotesis
planteadas (análisis estadistico
inferencial).
- Estadistica inferencial
- Probar hipotesis
- Prueba de
hipotesis:
Determinar si la
hipotesis es
congruente con
los datos
obtenidos en la
muestra.
- Distribucion muestral: conjunto
de valores sobre una estadistica
calculada de todas las muestras
posibles de determinado tamaño
de una población.
- Nivel de significancia: Es
un nivel de la
probabilidad de
equivocarse y que fija de
manera a PRIORI el
investigador.
- tipos de
pruebas.
- Analisis parametricos
- Coeficiente
de relación
de Pearson y
regresion
lineal, prueba
t ANOVA,
ANOVA
oneway)
- Analisis no
parametricos.
- Chi2 o x2,
coeficientes de
correlacion o
independencia
para
tabulaciones
cruzadas,
coeficientesde
correlacion por
rangos
ordenados
Spearman y
Kendall
- Estimar parametros
- Fase 6.
- Realizar análisis adicionales.
- Una vez que esten realizados los
análisis lo mas recomendable es
hacer otros análisis o pruebas
extras para confirmar
tendencias y evaluar datos desde
diferentes ángulos.
- Ejemplo: En una tabla de
contingencia calcular primero Chi
cuadrada y luego Phi
- Fase 7.
- Preparar los análisis para
presentarlos (tablas, graficos, tabls,
etc.)
- Se recomienda hacer las siguientes actividades.:
- 1. Revisar cada resultado.
- 2.Organizar los resultados.
- 3. Cotejar diferentes resultados: Congruencia
y en caso de inconsistencia lógica volver a revisar.
- 4.- Priorizar la mejor información.
- 5. Copiar y/o formatear las tablas en
el programa con el cual se elaborara
el reporte de la investigación.
- 6. Comentar brevemente la escencia de
los análisis, valores, tablas, etc.
- 7. Volver a revisar los resultados.
- 8. Elaborar el reporte de investigación.