análisis de datos cuantitativos

7/17/2019 Análisis de Datos Cuantitativos

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ANÁLISIS DE DATOSCUANTITATIVOS



El análisis de datos cuantitativos se lleva acabo por

computadoras , ya casi no se hace de forma manual enespecial si existe demasiada información.

La mayoría de las instituciones de educación, centros deinvestigación, empresas, sindicatos, etc disponen de sistemas

de computo que archivan y analizan esta información.



Fase 1Seleccionar un

programaestadstico en la

computadora paraanali!ar los datos"

Fase #E$ecutar el

programa% S&SS'(inita)* Stats* SAS

u otro e+ui,alente"

Fase -E.plorar los datos%

a/Anali!ardescripti,amente los

datos por ,aria)le")/Visuali!ar los datospor ,aria)le"

Fase 0

E,aluar la cona)ilidad2 ,alide! logradas por el

o los instrumentos demedici3n"

Fase 4Anali!ar mediante

las prue)as

estadsticas las5ip3tesis

planteadas6 an7lisis

estadsticoin8erencial/

Fase 9:eali!ar an7lisis

adicionales"

Fase ;&reparar los resultados

para presentarlos6 ta)las* gr7cas*

cuadros* etc"/



Fase 1: Seleccionar un

programa de análisis Existen diversos programas para analizar datos, de

funcionamiento muy similar entre ellos

• El !"!! o paquete estadístico para las ciencias sociales, desarrolladoen la #niversidad de $hicago.

• %initab, tiene un ba&o costo y un tutorial es muy sencillo de mane&ar.

• !'! o sistema de análisis estadístico, desarrollado por la #niversidadde $arolina del (orte, es un paquete muy completo para computadoras

personales.



)ncluyen * partes

+ efinición de las variables, que a su vez explican los datos.+ La matriz de datos.

#na vez recolectado los datos se precisan los parámetros de lamatriz de datos en el programa y se introducen los datos en la

matriz del programa.

La matriz tiene columnas -variables o ítems,filas orenglones-casos y celdas-intersección entre una columna y un

renglón, cada celda contiene un dato-que significa un valor deun caso en una variable



Ejemplo: Supongamos que tenemos 4 casos o personas y3 variables.

caso

Columna 1

6genero/

Columna #

6ca)ello/

Columna -

6edad/

1 1 1 21

2 1 1 1

3 2 1 2!4 2 4 22

La codificación de las variables serían:

−Genero (1=masculino y

2=femenino).

− Ojos (1=negro 2=cas!a"o

#=$elirrojo %=rubio).

− &dad en a"os.

'na ve ue es!amos seguros ueno *ay errores en la ma!ri

$rocedemos a realiar el an+lisis de

la ma!ri el an+lisis es!adís!ico.



Fase 2: Ejecutar el programa

En el caso de !"!! y %initab, ambos paquetes son fácilesde usar.

!e utiliza el análisis requerido seleccionando las opcionesapropiadas.

'ntes de tales análisis, se debe verificar que el programa

funcione en nuestra computadora, comprobado estocomienza la e&ecución del programa.



En esta etapa, inmediata a la e&ecución del programa, se inicia elanálisis. $abe se/alar que si hemos llevado a cabo la

investigación reflexionando paso a paso, esta etapa esrelativamente sencilla, porque sabemos qu0 deseamos hacer, esdecir, tenemos claridad.

Fase 3: E"plorar los

datos#S$SS%



Etapa 1 6en S&SS/En &'nali(ar) usando las opciones:&*n+ormes) y &Estad,sticos -escriptivos)se solicitan para todos los ,tems. *n+ormes de la matri( #resmenes de

casos/ in+ormes estad,sticos de 0las oen columnas%.

Estad,sticos descriptivos:1. -escriptivos#una tabla con las

estad,sticas +undamentales de todaslas variables de la matri( /columnaso ,tems%.

2. Frecuencias#tablas de +recuencias delas variables de la matri(%.

3. E"plorar#relaciones entre variables dela matri(%

4. enerar tablas de contingencia.!. enerar ra(ones. 'l menos a% y b%

Etapa # 6analtica/El investigador evala las distribucionesy estad,sticas de los ,tems o columnas/observa que ,tems tienen unadistribucin lgica e ilgica y agrupa alos ,tems en las variables de su

investigacin/ de acuerdo con susde0niciones operacionales y la +ormacomo se desarrollo su instrumento oinstrumentos de medicin.

Etapa - 6en S&SS/En &rans+ormar) y &alcular)/ seindica al programa cmo debeagrupar los ,tems en las variable desu estudio.

Etapa 0 6en S&SS/En &'nali(ar &/se solicitan para todas las variables del estudio:a. Estad,sticas descriptivas#una tabla con las estad,sticas +undamentales de todas

las variables%b. 5n análisis de +recuencias con estad,sticas/ tablas y gra0cas. a veces nicamente

se pide lo segundo. Estos análisis son con las variables de la investigacin/ ya no

con los ,tems.



La primera tarea es describir los datos, los valores o laspuntuaciones obtenidas para cada variable. Esto se lograal describir la distribución de las puntuaciones o

frecuencias de cada variable.

#na distribución de frecuencias es un con&unto depuntuaciones ordenadas en sus respectivas categorías y

generalmente se presenta como una tabla.

Estadstica descripti,a paracada ,aria)le



"ara el diagnóstico de esguince, ba&o resonancia magn0tica en 122

pacientes que ingresaron al servicio de emergencia, con inflamación ydolor, provocando incluso parálisis temporal.

&jem$lo

<rado C3digo Frecuencia

I 1 46

II 3 3!

III ! 1

Total 177

Varia)le% Diagn3stico de esguince* )a$o resonancia

magn=tica



34u0 otros elementos contiene una distribución de frecuencias5

Las distribuciones de frecuencias pueden completarse agregando los

porcenta&es de casos en cada categoría, los porcenta&es válidos y losporcenta&es acumulados

Categoras

C3digos Frecuencias

> ,alido >acumulad

o

Si se 8aobtenido

cooperaci

n

1 1 94.6 94.6

o se 8aobtenido

cooperacin

2 ! 4.1 9;.9

o 3 26 21.3 177.7

Varia)le% cooperaci3n del personal con el pro2ecto decalidad de la empresa



,-e u o!ra manera $ueden $resen!arse las dis!ribuciones de

frecuencias/

0is!ogramas

-es+avorable eutral Favorable o opina7

17

27

37

47

!7

Opini3n acerca del actual alcalde



&ractica de deportes en una comunidad

Futbol

<olleyball

=as>etball

enis

?tros

Gr+ficos circulares



Las medidas de tendencia central son puntos en una distribuciónobtenida, los valores medios o centrales de 0sta, y nos ayudan aubicarla dentro de la escala de medición.

Las principales medidas de tendencia central son tres moda ,mediana, y media.

La moda es la categoría o puntuación que ocurre con mayor frecuencia.

,u+les son las medidas de !endencia cen!ral/



La mediana es el valor que divide la distribución por la mitad. Esto es, la mitad delos casos caen por deba&o de la mediana y la otra mitad se ubica por encima de0sta. 6efle&a la posición intermedia de la distribución."or e&emplo

En este caso tenemos las edades de 17 pacientes*1,*8,*9,:2,:1,:*,:8,:;,:7,81,8:,8<,8=,89,<:,<<,<;,<9,;2. En este caso lamediana es 81,por que de&a 7 casos por arriba y 7 casos por deba&o

En general, para descubrir el caso o la puntuación que constituye la medianade una distribución se aplica la formula -(>1?*



La media es la medida de tendencia central más utilizada y puededefinirse como el promedio aritm0tico de una distribución.

Es una medida solamente aplicable a mediciones por intervalos o derazón, carece de sentido para variables medidas en un nivel nominalu ordinal y es una medida sensible a valores extremos.

9 = ; 8 : * ; 7 9

El promedio sería igual a <.99. "ero bastaría una puntuación extremapara alterarla de manera notoria

9 = ; 8 : * ; 7 *2 -promedio igual a =.**.



)ndican la dispersión de los datos en la escala de medición.

Las medidas de la variabilidad son intervalos que designandistancias o un numero de unidades en la escala de medición.

Las medidas de variabilidad más utilizadas son rango,desviación estándar y varianza.

,u+les son las medidas de la variabilidad/



ango

@ambi0n llamado recorrido, es la diferencia entre la puntuación

mayor y la puntuación menor. )ndica el nAmero de unidades en laescala de medición.

!i tenemos los siguientes valores

:1,:*,:8,:;,:7,81,8:,8<,8=. El rango será 8=+:1B1;

$uanto más grande sea el rango, mayor será la dispersión de losdatos de una distribución.



-esviación es!+ndar

Es el promedio de desviación de las puntuaciones con respecto a la media, cuanto mayorsea la dispersión de los datos alrededor de la media, mayor será la desviación estándar.

!e simboliza con C o s

La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza.

La varianza es la diferencia al cuadrado de cada valor menos la media todo entre elnAmero de casos y se simboliza sD. Es un concepto estadístico muy importante, ya quemuchas de las pruebas cuantitativas se fundamentan en 0l.

E&emplo

11>1*>19>*1>*2 B1; <

Entonces la varianza será CD -+<D>-+8D>-*D>-<D>-8DB1=.*

<

la desviación estándar sería F1=.*B8,1<

La variana

F 0 l l )ilid d



La confiabilidad se evalAa para todo el instrumento de mediciónutilizado, o bien, si se administraron varios instrumentos, se

determina para cada uno de ellos. 'simismo, es comAn que elinstrumento contenga varias escalas para diferentes variables,entonces la fiabilidad se establece para cada escala y para eltotal de escalas.

Fase 0% e,aluar la cona)ilidad oa)ilidad2 ,alide! lograda por el

instrumento de medici3n



Los procedimientos más utilizados son

1. %edida de estabilidad se prueba el instrumento de medición variasveces al mismo grupo de personas.

*. %0todos de formas alternativas o paralelas no se administra el mismoinstrumento de medición, sino * o más versiones equivalentes de este.

:. %0todo de mitades partidas el con&unto total de ítems o reactivos sedivide en * mitades equivalentes y se compara los resultados.

8. %edidas de coherencia o consistencia interna estos son coeficientesque estiman la confiabilidadael alfa de cronbach y blos coeficientes

Gr+*2 y Gr+*1 de Guder y richardson-17:=.El m0todo del calculo enambos casos requiere una sola administración del instrumento.

& 4 A li di t



&s!adís!ica inferencial: de la mues!ra a la $oblación

!e utiliza para probar hipótesis y estimar parámetros.!i el estudio tiene una finalidad puramente exploratoria o

descriptiva, debemos preguntarnos si se pueden establecerrelaciones entre variables.

!i la respuesta es positiva entonces es necesario continuar conla estadística inferencial.

&aso 4% Anali!ar medianteprue)as estadsticas las 5ip3tesisplanteadas 6an7lisis estadstico

in8erencial/En este paso se analizan las hipótesis a la luz de pruebasestadísticas.



&s!adís!ica inferencial

$aso1

@ecoleccin de datos

de lamuestra

$aso 2álculo deestad,gra+

os

$aso 3*n+erencia

de losparámetrosmediantetAcnicas

estad,sticasapropiadas

$aso 4$oblacino

universo



&s!adís!ica inferencial

Entonces, la estadística inferencial se utilizafundamentalmente para dos procedimientosvinculados

a"robar hipótesis poblacionalesbEstimar parámetros



3rueba de *i$ó!esis

#na hipótesis en el contexto de la estadística inferencial es unaproposición respecto a uno o varios parámetros, lo que tenemos quehacer es determinar si la hipótesis poblacional es congruente con losdatos obtenidos de la muestra.

"ara comprender lo que es la prueba de hipótesis en la estadísticainferencial es necesario revisar los conceptos de distribuciónmuestra y nivel de significancia.



-is!ribución mues!ra

Es un con&unto de valores sobre una estadística calculada de todas las

muestras posibles de determinado tama/o de una población.Las distribuciones mu0strales de medias son probablemente las más

conocidas.

7

1

2

3

4

!

6 media

media

Si calculáramos lamedia de todas las

medias de las muestras/prácticamenteobtendr,amos el valorde la media poblacional.asi nunca se obtiene la

distribucin muestral.Es más bien unconcepto tericode0nido por laestad,stica.Bo que comnmente se8ace es e"traer una sola



4ivel de significancia

La probabilidad de que un evento ocurra oscila entre cero-2 y uno-1.

'plicando el concepto de probabilidad a la distribución muestral, paraprobar hipótesis inferenciales respecto a la media, se debe evaluar si esalta o ba&a la probabilidad de que la media de la muestra este cerca de lamedia de la distribución muestral.

!i es alta se podrá hacer generalizaciones.!i es ba&a, se dudará de generalizar los resultados

a la población.

Es aquí donde entra el nivel significancia o nivel alfa -H, el cual es un

nivel de la probabilidad de equivocarse y se fi&a antes de probar hipótesisinferenciales.



elación en!re la dis!ribución mues!ral y el nivel de

significancia !i el nivel de significancia es 2.2<,implica que existe un 7<I de

seguridad para generalizar sin equivocarse. Es el máximo valorque se acepta en la ciencia.

El nivel de significancia representa áreas de riesgo o confianza enla distribución muestral.

Cedia 8ipotAticade la poblacin

!D del área2.!D del

área

2.!Ddel

área

ivel designi0cancia del

7.7!



#na vez que se obtengan los resultados de los análisis

1. 6evisar cada resultado Janálisis general K análisis específico K valoresresultantes -incluida la significancia K tablas, diagramas, cuadros y gráficas.

2. Mrganizar los resultados -primero los descriptivos, por variable del estudioN luego losresultados relativos a la confiabilidad y la validezN posteriormente los inferenciales, quese pueden ordenar por hipótesis o de acuerdo con su desarrollo.

#. $ote&ar diferentes resultados su congruencia y en caso de inconsistencia lógicavolverlos a revisar. 'simismo, se debe evitar la combinación de tablas, diagramas ográficas que repitan datos. "or lo comAn, columnas o filas id0nticas de datos no debenaparecer en dos o más tablas. $uando 0ste es el caso, debemos elegir la tabla oelemento que ilustre o refle&e me&or los resultados y sea la opción que presente mayorclaridad. #na buena pregunta en este momento del proceso es 3qu0 valores, tablas,diagramas, cuadros o gráficas son necesarias5, 3cuáles explican me&or los

resultados5.

&aso ;% &reparar los resultadospara presentarlos



%. "riorizar la información más valiosa -que es en gran parte resultado de laactividad anterior, sobre todo si se van a producir reportes e&ecutivos y otros

más extensos.5. $opiar y?o OformatearP las tablas en el programa con el cual se elaborará elreporte de la investigación -procesador de textos o uno para presentaciones,como Qord o "oRer "oint. 'lgunos programas como !"!! y %initabpermiten que se transfieran los resultados -tablas, por e&emplo directamente

a otro programa -copiar y pegar. "or ello, resulta conveniente usar unaversión del programa de análisis que est0 en el mismo idioma que seempleará para escribir el reporte o elaborar la presentación. 'unque, de noser así, el texto de las tablas y gráficas puede modificarse, Anicamente esmás tardado.

6. $omentar o describir brevemente la esencia de los análisis, valores, tablas,diagramas, gráficas.

7. Solver a revisar los resultados.

8. , finalmente, elaborar el reporte de investigación.

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