-Aspectos Básicos del Análisis de Datos-

-Aspectos Básicos del Análisis de Datos-

1. Antes del análisis

   • Se lleva a cabo una serie de pasos para lograr un buen proceso de investigación
     • Como
       • 1. Concebir la idea de Investigación
       • 2. Plantear el objetivo de investigación
       • 3. Elaborar marco teórico
       • 4. Definir tipo de investigación
       • 5. Establecer hipótesis y definir variables conceptual y operacionalmente
       • 6. Seleccionar el diseño apropiado de investigación
       • 7. Selección de la muestra
       • 8. Recolección de datos
       • 9. Análisis de datos

2. Durante el análisis

   • Se expone y detalla
     • Las medidas de resumen de las variables y como serán presentadas
     • El software a usar en el procesamiento
     • El nivel de significancia fijado para las prueba estadísticas

3. Estrategias de análisis

   • Pueden ser
     • Análisis exploratorio de datos
       • Consiste en la obtención de medidas de resumen y gráficos para un conjunto de datos
       • Es importante para: Evaluación general de los datos, identificación de datos atípicos, extremos, perdidos, descripción, etc.
     • Análisis univariado
       • Para Variables cualitativas: Distribución de frecuencias, proporciones, razones, tasas.
       • Para variables cuantitativas: medidas de tendencia central, dispersión, localización, distribución de frecuencias.
       • Entre las estadísticas comúnmente usadas se encuentran
         • Media- promedio de todos los valores de esta variable en la base de datos
         • Mediana- el medio de la distribución, el número en el cual la mitad de los valores están por encima y la otra mitad está por debajo
         • Moda- el valor que más se repite
         • Rango de valores- desde el valor mínimo hasta el máximo
         • Desviación estándar- una medida de qué tan confiables son los datos
         • Distribución- muestra si la mayoría de los valores se encuentran en la parte baja del rango, o en la parte alta, o agrupados en el medio
         • Percentil- el porcentaje de la distribución que es igual a o menor que un determinado valor
     • Análisis bivariado
       • Prueba paramétrica: t-Student-prueba Z, ANOVA, Coeficiente de correlación de Pearson
       • Pruebas no paramétricas: U de Mann Withney, Wilcoxon, x2, prueba exacta de Fisher, Coeficiente de correlación de Spearman
     • Análisis multivariado
       • Modelos como: Regresión lineal multiple, regresión logística, regresión de Cox

4. Para el análisis, hay que tomar en cuenta

   • Tipos de variables
     • Continuas
       • Son siempre numéricas, y teóricamente pueden ser cualquier número, positivo o negativo
       • Ejemplos: edad en años, el peso, presión arterial, temperaturas interiores y exteriores, etc.
     • Categóricas
       • Contienen información que puede organizarse en categorías
       • Tipos
         • Ordinal
           • Es cualquier variable categórica con algún orden intrínseco o valor numérico. Por ejemplo, nivel educacional.
         • Nominal
           • Es una variable categórica sin orden intrínseco. Por ejemplo, lugar de residencia.
         • Dicotómica o binaria
           • Es una variable categórica que tiene sólo dos niveles o categorías, por ejemplo: Sí/No
   • Codificacion
     • Es el proceso de traducir la información recolectada de los cuestionarios u otras investigaciones a algo que pueda ser analizado