Preparación de los datos

Preparación de los datos

1. Proceso de preparación de los datos

   • 1. Preparación preliminar del plan de análisis de datos
     • formulado en la fase de diseño de investigación
   • 2. Revisión del cuestionario
     • verificar que los cuestionarios sean aceptables
       • calidad de las entrevistas
     • identificarse los problemas
       • para cumplir los requisitos del muestreo y tomar las medidas correctivas pertinentes
   • 3. Edición
     • Revisión del cuestionario
     • objetivo
       • incrementar
         • la exactitud
         • la precisión
     • examinar los cuestionarios para identificar respuestas ilegibles, incompletas, incongruentes o ambigua
       • Tratamiento de las respuestas insatisfactorias
         • Devolución al campo
           • entrevistadores vuelven a hacer contacto con los encuestados
         • Asignación de valores faltantes
         • Descartar a los encuestados insatisfactorios
   • 4. Codificación
     • Asignación de un código para representar una respuesta específica a una pregunta concreta de un cuestionario
       • El código incluye
         • indicación de la posición en la columna (campo)
         • registro que ocupará el dato
     • Codificación de las preguntas
       • códigos de campo Fijo
         • Código en que el # de registros para cada encuestado es el mismo
       • Libro de código
         • Libro que contiene las instrucciones para la codificación y la info. necesaria sobre las variables en el conjunto de datos
   • 5. Trascripción
     • transferir los datos codificados de los cuestionarios discos o cintas magnéticos o la computadora.
   • 6. Depuración de los datos
     • Verificaciones minuciosas y exhaustivas de la congruencia y el tratamiento de las respuestas faltantes
       • comprobación de la congruencia
         • identifica los datos que están fuera de rango (incongruentes) o que tienen valores extremos
       • Tratamiento de respuestas faltante
         • respuestas faltantes
           • Valores de las variables que se desconocen porque los encuestados no dieron respuestas
           • Sustituir con un valor neutro
           • Sustituir con una respuesta atribuida
           • Eliminación por casos
             • se descartan los casos con respuestas faltantes
           • Eliminación por pares
             • en vez de descartar todos los casos, el Inv. sólo usa los casos con respuestas completas para cada cálculo.
   • 7. Ajuste estadístico de los datos
     • Ponderación
       • a cada caso se le asigna un peso, para reflejar su importancia
     • Redefinición de las variables
       • Transformación de los datos para crear nuevas variables o la modificación de las variables existentes para hacerlas más congruentes con los objetivos del estudio
       • variables ficticias
         • adoptan dos valores (0 o 1)
     • Transformación de la escala
       • Manipulación de los valores de la escala para asegurar que sea comparable con otras escalas
       • estandarización
         • corrección de los datos para reducirlos a la misma escala
   • 8. Elección de una estrategia de análisis de los datos
     • debe basarse en las primeras etapas del proceso de IM
       • las características conocidas de los datos,
       • las propiedades de las técnicas estadísticas
       • la experiencia

2. Clasificación de las Técnicas estadísticas

   • técnicas univariadas
     • Apropiadas para analizar los datos cuando hay una sola medición de cada elemento de la muestra
       • Muestras
         • independientes
           • muestras independientes si se toman al azar de diferentes poblaciones
         • pareadas
           • cuando los datos de dos muestras se relacionan con el mismo grupo de encuestados
       • datos
         • métricos
           • Datos que por naturaleza son de intervalo o de razón
         • no métrico
           • Datos derivados de una escala nominal u ordinal
     • Cada variable se analiza por separado
   • técnicas multivariadas
     • Adecuadas para el análisis de los datos cuando hay dos o más mediciones de cada elemento y las variables se analizan al mismo tiempo.
     • se interesan en las relaciones simultáneas entre dos o más fenómenos