Interpretación de resultados

Interpretación de resultados

1. 4.1 Análisis preliminar de resultados (observación, clasificación, efectos col.)

   • Definicion de Análisis de resultados: Es un proceso de inspeccionar, limpiar y transformar datos con el objetivo de resaltar informacion util, lo que sugiere conclusiones, y apoyo la toma de decisiones.
   • Consiste en: describir los hallazgos encontrados durante la investigacion, prototipos diseños, analisis descriptivo y cuantitativo o cualitativo de la informacion recolectada.
   • Analisis de resultados cualitativos: Reduccion de la informacion, disposicion y transformacion de la informacion, interpretar la informacion.
     • *Reduccion de la informacion: Reduccion de las grandes cantidades de informacion a unidades elementales, facilmente analizables, comprensivas y relevantes
     • *Disposicion y transformacion de la informacion: Organizar los datos y presentarlos de una manera ordenada, de modo que permita su posterior procesamiento.
     • *Interpretar la informacion: Lleva a conclusiones que pueden conducir a la creacion y explicacion de generalizaciones.
   • Analisis de resultados cuantitativos: Depurar los datos, eliminar los datos atipicos, proceder a la seleccion de las pruebas estadisticas, aplicar el programa estadistico, interpretar los datos.
     • *Depurar los datos: Busca y arregla inconsistencias que pudieran ocasionar que aparezcan registros duplicados o incorrectos.
     • *Eliminar datos atipicos: Eliminar las observaciones que numericamente esan muy alejados del resto de los datos.
     • *Proceder a la seleccion de las pruebas estadisticas: Estadistica descriptiva: Representacion de los datos(media, moda, desviacion, etc);Estadstica inferencial: Deducir las propieades de la poblacion a partir de la muestra.
     • *Aplicar el programa estadistico: Descomponer el todo en sus partes para analizar
     • *Interpretar los datos: Es "ir mas alla" de lo que los datos reflejan.

2. 4.2 Contribución porcentual

   • Definicion: Es el sobrante de los ingresos en relación a los costes variables.
     • Elementos
       • Costos fijos. Son aquellos costos que permanecen sin variaciones durante un determinado plazo de tiempo, independientemente del volumen de producción de una empresa.
       • Costos variables. Estos si que varían dependiendo del volumen de producción que se haya dado en un determinado periodo.
       • Utilidad. Este concepto hace referencia al resultado en porcentaje que el producto ha de obtener sobre el costo que se ha invertido.
   • Importancia del margen de contribución: conocer cuánto contribuye la producción de un servicio o producto determinado a la estabilidad de una empresa en términos económicos.
   • El margen de contribución también se puede expresar de forma porcentual, llamado indicador de margen de contribución, expresando el número como un porcentaje del ingreso total. Indicador de margen de contribución = ((Ingresos de ventas – Costos variables) / Ingresos de ventas) x 100.

3. 4.3 Estimación de la media

   • Definicion de estimacion: Permite dar un valor aproximado de un parámetro de una población a partir de los datos proporcionados por una muestra.
   • Definicion de media: Es el valor promedio de un conjunto de datos numéricos, calculada como la suma del conjunto de valores dividida entre el número total de valores.
     • Ejercicio Resuelto
       • Un sobre contiene 2500 tiras de cartulina de color rojo, y nos gustaria saber la longitud media de las tiras del sobre. Para esto, hemos tomado una muestra sin reposicion de 100 tiras y hemos medido su longitud. La longiud media de las tiras de la muestra es de 4 cm. Estimar con una confianza del 95% el intervalo en que se encuentra la media.
         • Paso 1: Calcular el error estandar y sustituir en la formula
         • Paso 2: Estimar σ mediante s^
         • Por lo tanto:
         • Paso 3: Sustituimos en la expresion para calcular el intervalo de confianza para la media.
         • Conclusion: De acuerdo con los resultados que se obtuvieron del ejercicio, se concluye que la longitud media de las tiras de cartulina de color rojo es de:
   • Nivel de probabilidad de confianza: Es la probabilidad de que el parametro a estimar, se encuentre en el intervalo de confianza.

4. 4.4 Intervalos de confianza en torno a la media

   • ¿Qué es un intervalo de confianza? Es un rango de valores, derivado de los estadísticos de la muestra, que posiblemente incluya el valor de un parámetro de población desconocido.
     • La confianza se mide en términos de probabilidad: 0,95, 0,99 (nivel de significación α = 5%, 1%).
     • Un intervalo de confianza con un nivel de confianza del 95% no significa que la probabilidad de encontrar el parámetro de la población entre esos márgenes sea 0,95. lo que realmente significa es que si extraemos un número determinado de muestras del mismo tamaño de una población con un parámetro de valor constante, el 95% de los intervalos de confianza construidos a partir de esas muestras contendrán el valor del parámetro que buscamos y el 5% restante no lo contendrán.
     • Factores de los que depende un intervalo de confianza
       • Tamaño de la muestra seleccionada: Dependiendo de la cantidad de datos que se hayan utilizado para calcular el valor muestral, este se acercará más o menos al verdadero parámetro poblacional.
       • Nivel de confianza: Nos va a informar en qué porcentaje de casos nuestra estimación acierta. Los niveles habituales son el 95% y el 99%.
       • Margen de error de nuestra estimación: Este se denomina como alfa y nos informa de la probabilidad que existe de que el valor poblacional esté fuera de nuestro intervalo.
       • Lo estimado en la muestra (media, varianza, diferencia de medias…): De esto va a depender el estadístico pivote para el cálculo del intervalo.
   • ¿Qué es la media? es el valor promedio de un conjunto de datos numéricos, calculada como la suma del conjunto de valores dividida entre el número total de valores.
   • Ejemplo
     • Se desea estimar la media del tiempo que un corredor emplea para completar una maratón. Para ello se han cronometrado 10 maratones y se ha obtenido una media de 4 horas con una desviación típica de 33 minutos (0,55 horas). Se desea obtener un intervalo al 95% de confianza.
       • Para obtener el intervalo, no tendríamos más que sustituir los datos en la fórmula del intervalo.
         • El intervalo de confianza, sería la parte de la distribución que queda sombreada en azul. Los 2 valores acotados por este serían los correspondientes a las 2 líneas de color rojo. La linea central que parte la distribución en 2 sería el verdadero valor poblacional.
           • La función de densidad de la distribución N(0,1) nos da la probabilidad acumulada (desde la izquierda hasta el valor crítico), tenemos que encontrar el valor que nos deja a la izquierda 0,975% (este es 1,96).

5. 4.5 Transformación omega

   • Interpretacion: Estima la fiabilidad del tes teniendo en cuenta todos los factores comunes presentes en la serie de item , por lo que no se limita el factor que explica la mayor parte de la varianza comun
     • Ventajas: Entre las ventajas de esta medida se encuentra la posibilidad de evaluar cuánto mejoraría (o empeoraría) la fiabilidad de la prueba si se excluyera un determinado ítem
   • Consideraciones: En general, se verifica que, para los mismos datos, Alpha de Cronbach es menor o igual que Theta, y éste menor o igual que Omega (α≤θ≤Ω)
   • Aplicacion: Estimación de la fiabilidad de una prueba (consistencia interna), entendida también como el grado en el que se mide un mismo rasgo a través de un conjunto de ítems.
     • Los valores de la confiabilidad del coeficiente omega deben encontrarse entre .70 y .90
   • Definicion: Es un estimador de consistencia interna basado en las cargas factoriales que indica la proporción de varianza atribuida a la totalidad de la varianza común
     • Formula del coeficiente omega
       • Dónde: ω: es el símbolo de coeficiente omega; ʎi, es la carga factorial estandarizada de i.

6. Damaris Victoria Garcia de la Cruz/N° control: 17380957/Unidad Tula

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