-Aspectos Básicos del Análisis de Datos-

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Se retoman los aspectos básicos del análisis de datos estadísticos.
Gaby Herrera
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Gaby Herrera
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-Aspectos Básicos del Análisis de Datos-
  1. Antes del análisis
    1. Se lleva a cabo una serie de pasos para lograr un buen proceso de investigación
      1. Como
        1. 1. Concebir la idea de Investigación
          1. 2. Plantear el objetivo de investigación
            1. 3. Elaborar marco teórico
              1. 4. Definir tipo de investigación
                1. 5. Establecer hipótesis y definir variables conceptual y operacionalmente
                  1. 6. Seleccionar el diseño apropiado de investigación
                    1. 7. Selección de la muestra
                      1. 8. Recolección de datos
                        1. 9. Análisis de datos
                    2. Durante el análisis
                      1. Se expone y detalla
                        1. Las medidas de resumen de las variables y como serán presentadas
                          1. El software a usar en el procesamiento
                            1. El nivel de significancia fijado para las prueba estadísticas
                          2. Estrategias de análisis
                            1. Pueden ser
                              1. Análisis exploratorio de datos
                                1. Consiste en la obtención de medidas de resumen y gráficos para un conjunto de datos
                                  1. Es importante para: Evaluación general de los datos, identificación de datos atípicos, extremos, perdidos, descripción, etc.
                                  2. Análisis univariado
                                    1. Para Variables cualitativas: Distribución de frecuencias, proporciones, razones, tasas.
                                      1. Para variables cuantitativas: medidas de tendencia central, dispersión, localización, distribución de frecuencias.
                                        1. Entre las estadísticas comúnmente usadas se encuentran
                                          1. Media- promedio de todos los valores de esta variable en la base de datos
                                            1. 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
                                              1. Moda- el valor que más se repite
                                                1. Rango de valores- desde el valor mínimo hasta el máximo
                                                  1. Desviación estándar- una medida de qué tan confiables son los datos
                                                    1. 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
                                                      1. Percentil- el porcentaje de la distribución que es igual a o menor que un determinado valor
                                                    2. Análisis bivariado
                                                      1. Prueba paramétrica: t-Student-prueba Z, ANOVA, Coeficiente de correlación de Pearson
                                                        1. Pruebas no paramétricas: U de Mann Withney, Wilcoxon, x2, prueba exacta de Fisher, Coeficiente de correlación de Spearman
                                                        2. Análisis multivariado
                                                          1. Modelos como: Regresión lineal multiple, regresión logística, regresión de Cox
                                                      2. Para el análisis, hay que tomar en cuenta
                                                        1. Tipos de variables
                                                          1. Continuas
                                                            1. Son siempre numéricas, y teóricamente pueden ser cualquier número, positivo o negativo
                                                              1. Ejemplos: edad en años, el peso, presión arterial, temperaturas interiores y exteriores, etc.
                                                              2. Categóricas
                                                                1. Contienen información que puede organizarse en categorías
                                                                  1. Tipos
                                                                    1. Ordinal
                                                                      1. Es cualquier variable categórica con algún orden intrínseco o valor numérico. Por ejemplo, nivel educacional.
                                                                      2. Nominal
                                                                        1. Es una variable categórica sin orden intrínseco. Por ejemplo, lugar de residencia.
                                                                        2. Dicotómica o binaria
                                                                          1. Es una variable categórica que tiene sólo dos niveles o categorías, por ejemplo: Sí/No
                                                                    2. Codificacion
                                                                      1. Es el proceso de traducir la información recolectada de los cuestionarios u otras investigaciones a algo que pueda ser analizado
                                                                    Show full summary Hide full summary

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                                                                    Grace Fawcitt
                                                                    PROCESAMIENTO DE DATOS
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