Análisis de Datos Cuantitativos

Análisis de Datos Cuantitativos

1. ¿Qué procedimiento se sigue para analizar cuantitativamente los datos?

   • Paso 1: seleccionar un programa de análisis
     • El SPSS (Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales)
       • trabaja de una manera muy sencilla
       • éste abre la matriz de datos y el investigador usuario
       • selecciona las opciones más apropiadas para su análisis
     • Minitab
       • Incluye un considerable número de pruebas estadísticas
       • Cuenta con un tutorial para aprender a utilizarlo y practicar; además, es muy sencillo de manejar.
   • Paso 2: ejecutar el programa
     • solicitar los análisis requeridos seleccionando las opciones apropiadas.
   • Paso 3: explorar los datos
     • se inicia el análisis
       • 1.- formulamos las preguntas de investigación que pretendemos contestar
       • 2) visualizamos un alcance (exploratorio, descriptivo, correlacional o explicativo)
       • 3) establecimos nuestras hipótesis (o estamos conscientes de que no las tenemos)
       • 4) definimos las variables
       • 5) elaboramos un instrumento (conocemos qué ítems o indicadores miden qué variables y qué nivel de medición tiene cada variable: nominal, ordinal, de intervalos o razón)
       • 6) recolectamos los datos.
     • Estadística descriptiva para cada variable
       • ¿Qué es una distribución de frecuencias?
         • es un conjunto de puntuaciones respecto de una variable ordenadas en sus respectivas categorías y generalmente se presenta como una tabla
         • ¿Qué otros elementos contiene una distribución de frecuencias?
           • El porcentaje acumulado
           • los porcentajes válidos
           • ¿De qué otra manera pueden presentarse las distribuciones de frecuencias?
             • SPSS, Minitab y SAS producen tales gráficas,
             • los datos pueden exportarse a otros programas o paquetes que las generan
             • Las distribuciones de frecuencias también se pueden graficar como polígonos de frecuencias
               • representan curvas útiles para describir los datos. Nos indican hacia dónde se concentran los casos
               • ¿Cuáles son las medidas de tendencia central?
                 • La mediana es una medida de tendencia central propia de los niveles de medición ordinal, por intervalos y de razón.
                 • ¿Cuáles son las medidas de la variabilidad?
                   • son rango, desviación estándar y varianza.
                   • ¿Cómo se interpretan las medidas de tendencia central y de la variabilidad?
                     • interpretamos las medidas de tendencia central y de la variabilidad en conjunto, no aisladamente.
                     • ¿Hay alguna otra estadística descriptiva?
                       • La asimetría y la curtosis
                       • ¿Cómo se traducen las estadísticas descriptivas al inglés?
                         • Algunos programas y paquetes estadísticos computacionales pueden realizar el cálculo de las estadísticas descriptivas
                         • Puntuaciones z
                           • su propósito es analizar su distancia respecto a la media, en unidades de desviación estándar.
                           • Razones y tasas
                             • Una razón es la relación entre dos categorías
                             • Una tasa es la relación entre el número de casos, frecuencias o eventos de una categoría y el número total de observaciones, multiplicada por un múltiplo de 10, generalmente 100 o 1 000.
                             • Corolario
                               • demostrar la confiabilidad y validez de nuestro instrumento, sobre la base de los datos recolectados.
   • Paso 4: evaluar la confiabilidad o fiabilidad y validez lograda por el instrumento de medición
     • La confiabilidad se calcula y evalúa para todo el instrumento de medición utilizado
       • si se administraron varios instrumentos, se determina para cada uno de ellos
         • Los procedimientos más utilizados para determinar la confiabilidad
           • 1. Medida de estabilidad
           • 2.- Método de formas alternativas o paralelas.
           • 3. Método de mitades partidas (split-halves)
           • 4. Medidas de coherencia o consistencia interna.
   • Validez
     • se obtiene mediante las opiniones de expertos
       • y al asegurarse de que las dimensiones medidas por el instrumento sean representativas
         • del universo o dominio de dimensiones de las variables de interés
   • Paso 5: analizar mediante pruebas estadísticas las hipótesis planteadas
     • Estadística inferencial: de la muestra a la población
       • a) Probar hipótesis poblacionales b) Estimar parámetros
       • ¿En qué consiste la prueba de hipótesis?
         • Es una proposición respecto de uno o varios parámetros
         • Una hipótesis se retiene como un valor aceptable del parámetro, si es consistente con los datos.
         • ¿Qué es una distribución muestral?
           • es un conjunto de valores sobre una estadística calculada de todas las muestras posiblesde una población
           • ¿Qué es el nivel de significancia o significación?
             • El nivel de significancia de 0.05, el cual implica que el investigador tiene 95% de seguridad para generalizar sin equivocarse y sólo 5% en contra
             • El nivel de significancia de 0.01, el cual implica que el investigador tiene 99% en su favor y 1% en contra (0.99 y 0.01 = 1.00) para generalizar sin temor
             • ¿Cómo se relacionan la distribución muestral y el nivel de significancia?
               • se expresa en términos de probabilidad (0.05 y 0.01) y la distribución muestral también como probabilidad (el área total de ésta como 1.00).
               • ¿Se pueden cometer errores al probar hipótesis y realizar estadística inferencial?
                 • Nunca estaremos completamente seguros de nuestra estimación, podría cometerse un error.
                 • Prueba de hipótesis
                   • Hay dos tipos : los análisis paramétricos y los no paramétricos
                   • Análisis paramétricos
                     • La distribución poblacional de la variable dependiente es normal:
                     • . El nivel de medición de las variables es por intervalos o razón
                     • Cuando dos o más poblaciones son estudiadas, tienen una varianza homogénea
                     • ¿Cuáles son los métodos o las pruebas estadísticas paramétricas más utilizados?
                       • Coeficiente de correlación de Pearson y regresión lineal.
                       • Prueba t.
                       • Prueba de contraste de la diferencia de proporciones.
                       • Análisis de varianza unidireccional (ANOVA en un sentido).
                       • Análisis de varianza factorial (ANOVA).
                       • Análisis de covarianza (ANCOVA).
                       • ¿Qué es el coeficiente de correlación de Pearson?
                         • Es una prueba estadística para analizar la relación entre dos variables medidas en un nivel por intervalos o de razón. S
                         • Se le conoce también como “coeficiente producto-momento
                         • ¿Qué es la regresión lineal?
                           • Es un modelo estadístico para estimar el efecto de una variable sobre otra.
                           • ¿Qué es la prueba t?
                             • Es una prueba estadística para evaluar si dos grupos difieren entre sí de manera significativa respecto a sus medias en una variable.
                             • ¿Qué es el tamaño del efecto?
                               • es una medida de la “fuerza” de la diferencia de las medias u otros valores considerados
                               • Resulta ser una medida en unidades de desviación estándar.
                               • ¿Qué es la prueba de diferencia de proporciones?
                                 • Es una prueba estadística para analizar si dos proporciones o porcentajes difieren significativamente entre sí.
                                 • ¿Qué es el análisis de varianza unidireccional o de un factor? (ANOVA one-way)
                                   • Es una prueba estadística para analizar si más de dos grupos difieren significativamente entre sí en cuanto a sus medias y varianzas.
     • Análisis no paramétricos
       • 1.- La mayoría de estos análisis no requieren de presupuestos acerca de la forma de la distribución poblacional.
       • ¿Cuáles son los métodos o las pruebas estadísticas no paramétricas más utilizados?
         • 1. La chi cuadrada o 2 .
         • 2. Los coeficientes de correlación e independencia para tabulaciones cruzadas
         • 3. Los coeficientes de correlación por rangos ordenados de Spearman y Kendall.
         • ¿Qué son los coeficientes y la correlación por rangos ordenados de Spearman y Kendall?
           • son medidas de correlación para variables en un nivel de medición ordinal
           • utilizados para relacionar estadísticamente escalas tipo Likert por aquellos investigadores que las consideran ordinales.
           • ¿Qué otros coeficientes hay?
             • Coeficiente Eta
               • define la “correlación perfecta”
               • se puede obtener un valor diferente para el coeficiente
               • es interpretada como el porcentaje de la varianza en la variable dependiente explicado por la independiente.
       • 2.- Las variables no necesariamente tienen que estar medidas en un nivel por intervalos o de razón; pueden analizar datos nominales u ordinales.
   • Paso 6: realizar análisis adicionales
     • es posible que decidamos ejecutar otros análisis o pruebas extras para confirmar tendencias y evaluar los datos desde diferentes ángulos.
   • Paso 7: preparar los resultados para presentarlos
     • Una vez que se obtengan los resultados de los análisis estadísticos se recomienda:
       • 1. Revisar cada resultado
         • 2. Organizar los resultados
           • 3. Cotejar diferentes resultados
             • 4. Priorizar la información más valiosa
               • 5. Copiar o “formatear” las tablas en el programa
                 • 6. Comentar o describir brevemente la esencia de los
                   • análisis
                   • Valores
                   • Tablas
                   • diagramas
                   • gráficas
                   • 7. Volver a revisar los resultados.
                     • 8. elaborar el reporte de investigación.

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