1.- Qu es la estadstica?Laestadsticaes unaciencia formaly una herramienta que estudia el uso y los anlisis provenientes de una muestra representativa dedatos, busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenmeno fsico o natural, de ocurrencia en formaaleatoriaocondicional.Sin embargo, la estadstica es ms que eso, es decir, es la herramienta fundamental que permite llevar a cabo el proceso relacionado con lainvestigacin cientfica. Es transversal a una amplia variedad de disciplinas, desde la fsica hasta las ciencias sociales, desde las ciencias de la salud hasta el control de calidad.

2.- En qu se utiliza?

1.- Descripcin de datosEl primer problema que, histricamente, aborda la estadstica es la descripcin de datos. La estadstica nos proporcionar procedimientos para resumir la informacin contenida en los datos, que ser de gran utilidad cuando trabajamos con grandes conjuntos de datos.2.- Anlisis de muestrasEs frecuente que, por razones tcnicas o econmicas, no sea posible estudiar todos los elementos de una poblacin. La estadstica nos indicar como seleccionar una muestra representativa y realizar inferencias respecto de la poblacin a partir de los valores observados en la muestra.

3.- Contrastes de hiptesisEn muchas situaciones nuestro objetivo ser contrastar si, a partir de la informacin suministrada por los datos, hay suficiente evidencia para aceptar o rechazar una determinada hiptesis.

3.- por cuntas etapas pasa la investigacin estadstica?Los pasos para eldesarrollo de una investigacin estadstica son:

1.La Planificacin.

La planificacin no se realizar adecuadamente si antes no seha definido claramente la naturaleza y objetivos de la investigacin as como la evaluacin de los conocimientos que se tienen sobre el problema y de las hiptesis que se han formulado para explicarlo.2. Recoleccin de Datos.En segundo lugar, se considera la ejecucin de la investigacin, la misma que implica la recoleccin, clasificacin y anlisis de la informacin recogida segn lo planificado.

3.Organizacin de Datos.Etapa que implica la revisin cuidadosa de la informacin recogida para resumirla y presentarla convenientemente.4 .Anlisis e Interpretacin de Resultados.

Se interpreta y compara los resultados de los indicadores estadsticos o estadgrafos.

5. Resultados y Conclusiones.

Finalmente exponer los principales resultados de acuerdo a los objetivos. Indicar lo ms importante, si se acepta o se rechaza las hiptesis.

4.- Cul es la primera etapa?

1 Paso: Planteamiento del problema.Equivale a preguntarse: Qu necesidades o inconvenientes hay?2 Paso: Determinar los objetivos de la investigacin.Equivale a preguntarse: : Qu se va realizar en el estudio?2-a) Paso: Formulacin de Hiptesis.Las hiptesis son afirmaciones que se verificaran o rechazaran en el transcurso del desarrollo de la investigacin.Su formulacin debe ser clara puesto que el diseo, planificacin y desarrollo de la investigacin dependern de las hiptesis que se van a probar.3 Paso:Fundamento e importancia de la investigacin.Equivale a preguntarse: Para que servir la investigacin?

4 Paso:Unidad de anlisis y variables.Equivale a preguntarse:A quin o qu voy a analizar? (mnima unidad de investigacin)Qu datos se debe obtener de ellos?5 Paso:Identificacin de las Fuentes de Informacin.

5.- cul es la segunda etapa?

La ejecucin de la investigacin, la misma que implica la recoleccin, clasificacin y anlisis de la informacin recogida segn lo planificado.6.- cul es la tercera etapa?

Etapa que implica la revisin cuidadosa de la informacin recogida para resumirla y presentarla convenientemente.

7.- Cul es la cuarta etapa?

Se interpreta y compara los resultados de los indicadores estadsticos o estadgrafos.Si el estudio fue realizado conforme a lo que se haba planificado y con los resultados a la vista se concluir si las hiptesis ha sido verificadas o no, proponindose las recomendaciones pertinentes.

8.- cul es la quinta etapa?

Finalmente exponer los principales resultados de acuerdo a los objetivos.Indicar lo ms importante, si se acepta o se rechaza las hiptesis.

9.- qu hace la estadstica descriptiva?SsSe dedica a recolectar, ordenar, analizar y representar un conjunto de datos, con el fin de describir apropiadamente las caractersticas de este. Este anlisis es muy bsico. Aunque hay tendencia a generalizar a toda la poblacin, las primeras conclusiones obtenidas tras un anlisis descriptivo, es un estudio calculando una serie demedidas de tendencia central, para ver en qu medida los datos se agrupan odispersanen torno a un valor central.

10.- A qu ayuda la estadstica inferencial?Trabaja con muestras, subconjuntos formados por algunos individuos de la poblacin. A partir del estudio de la muestra se pretende inferir aspectos relevantes de toda la poblacin

11.- Cul es el tratamiento que se le debe hacer a los datos de la investigacin cientfica?

La investigacin tiene un proceso muy riguroso, este se proceso contiene los siguientes pasos:

Eleccin del tema: a nivel de procesos investigativos no debe suponerse conocido el tema y arrancar con el problema, lo importante es elegir el tema ya que el problema se deriva de ste. Cuando se selecciona el tema de mueve un marco de generalidades, cuando se selecciona el problema se reduce la misma.

Objetivos El objetivo es el enunciado claro y preciso de las metas que se persiguen. El objetivo del investigador es llegar a tomar decisiones y a una teora que le permita generalizar y resolver en la misma forma problemas semejantes en el futuro. Los mtodos que se elijan deben ser los ms apropiados para el logro de los objetivos.

Delimitacin del tema Es indicar las caractersticas que llevan el investigador a escoger el tema para desarrollarlo, las cuales deben ser de orden externo u objetivo, y de orden interno o subjetivo.

Planteamiento del problema Es el punto de partida de la investigacin. Surge cuando el investigador encuentra una laguna terica, dentro de un conjunto de datos conocidos, o un hecho no abarcado por una teora, un tropiezo o un acontecimiento que no encaja dentro de las expectaciones en su campo de estudio.Marco terico Nos amplia ladescripcindel problema. Integra la teora con la investigacin y sus relaciones mutuas. Es la teora del problema, por lo tanto, conviene relacionar el marco terico con el problema y no con la problemtica de donde ste surge. No puede haber un marco terico que no tenga relacin con el problema.

Metodologa Se una metodologa o procedimiento ordenado que se sigue para establecer lo significativo de los hechos y fenmenos hacia los cuales est encaminado el significado de la investigacin.

Informelaestructuradel informe es sencilla y sigue fielmente los pasos fundamentales deldiseode la investigacin; en ningn momento debe ser contraria al diseo, ya que el informe debe ser la respuesta de lo planteado al diseo de la investigacin.

12.- qu es la curva normal?La curva normal representa una distribucin terica de probabilidades, o sea que describe la relacin entre una variable aleatoria y la frecuencia con que se presentan sus valores. Tiene forma de campana, y se la conoce tambin como curva de GausLa curva normal tiene forma de campana con un solo pico justo en el centro de la distribucin.La media, mediana y moda de la distribucin aritmtica son iguales y se localizan en el pico.La mitad del rea bajo la curva est a la derecha del pico, y la otra mitad est a la izquierda.La distribucin normal es simtrica respecto a su media.La distribucin normal es asinttica - la curva se acerca cada vez ms al eje x pero en realidad nunca llega a tocarlo.

13.- cmo se representa la curva normal?La distribucin normal tambin aparece en muchas reas de la propia estadstica. Por ejemplo, ladistribucin muestralde lasmedias mustrales es aproximadamente normal, cuando la distribucin de la poblacin de la cual se extrae la muestra no es normal. Adems, la distribucin normal maximiza laentropaentre todas las distribuciones con media yvarianzaconocidas, lo cual la convierte en la eleccin natural de la distribucin subyacente a una lista de datos resumidos en trminos de media muestral y varianza. La distribucin normal es la ms extendida en estadstica y muchos tests estadsticos estn basados en una supuesta "normalidad".En probabilidad, la distribucin normal aparece como el lmite de varias distribuciones de probabilidad,continuasydiscretas.

14.- Qu es la poblacin?En estadstica el concepto de poblacin va ms all de lo que comnmente se conoce como tal. En trminos estadsticos, poblacin es un conjunto finito o infinito de personas, animales o cosas que presentan caractersticas comunes, sobre los cuales se quiere efectuar un estudio determinado. En otras palabras, la poblacin se define como la totalidad de los valores posibles (mediciones o conteos) de una caracterstica particular de un grupo especificado de personas, animales o cosas que se desean estudiar en un momento determinado. As, se puede hablar por ejemplo de la poblacin de habitantes de un pas, de la poblacin de estudiantes universitarios de tal universidad, de la poblacin de casas de la urbanizacin, el rendimiento acadmico de los estudiantes del de algn lugar determinado, el nmero de carros marca Corola de una empresa o la estatura de un grupo alumnos o personas en particular, etc.

15.- Qu es la unidad de muestreo?El muestreo es una herramienta de la investigacin cientfica. Su funcin bsica esdeterminar que parte de una realidad en estudio (poblacin o universo) debe examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha poblacin. 16.- Qu es la unidad de anlisis?Es el objeto del cual se desea obtener informacin. Muchas veces nos referimos a las unidades de anlisis con el nombre de elementos. En estadstica, un elemento o unidad de anlisis puede ser algo con existencia real, como un automvil o una casa, o algo ms abstracto como la temperatura o un intervalo de tiempo. Dada esta definicin, puede redefinirse poblacin como el conjunto de unidades de anlisis.

17.- qu es el marco mustral?Una vez definido el universo, se debe recabar informacin, lo ms exacta posible, de sus dimensiones y distribucin espacial y temporal, para con ello poder construir el marco muestral, que es la base para hacer el diseo de muestreo. El marco muestral es la informacin que ubica y dimensiona al universo y puede consistir de censos de vivienda y mapas agrupados por localidades, barrios, repartos, etc.; mapas de cobertura forestal con agrupamientos por tipos de vegetacin o usos del suelo; listados de viviendas en localidades pequeas, etc. La construccin del marco muestral se detalla en los apartados referentes a las variables generales de la demanda, oferta y abastecimiento.

18.- qu es una muestra?Es un trmino qu es ampliamente utilizado, ya que de ese modo sedesigna al subconjunto de casos o individuos de una poblacin estadstica. El objetivo primordial de las muestras en estadstica es el de poder inferir propiedades, comportamientos, entre otras cuestiones de la totalidad de la poblacin, por eso es que deben ser representativas de la misma.

19.- Cuntos tipos de muestreo hay?

Distinguimos dos tipos fundamentales de muestreo: Muestreo probabilstico (aleatorio):En este tipo de muestreo, todos los individuos de la poblacin pueden formar parte de la muestra, tienen probabilidad positiva de formar parte de la muestra. Por lo tanto es el tipo de muestreo que deberemos utilizar en nuestras investigaciones, por ser el riguroso y cientfico. Muestreo no probabilstico (no aleatorio):En este tipo de muestreo, puede haber clara influencia de la persona o personas que seleccionan la muestra o simplemente se realiza atendiendo a razones de comodidad. Salvo en situaciones muy concretas en la que los errores cometidos no son grandes, debido a la homogeneidad de la poblacin, en general no es un tipo de muestreo riguroso y cientfico, dado que no todos los elementos de la poblacin pueden formar parte de la muestra. Por ejemplo, si hacemos una encuesta telefnica por la maana, las personas que no tienen telfono o que estn trabajando, no podrn formar parte de la muestra.

20.- Cules son los probabilsticos?

Forman parte de este tipo muestreo todos aquellos mtodos para los que puede calcularse la probabilidad de extraccin de cualquiera de las muestras posibles. Este conjunto de tcnicas de muestreo es el ms aconsejable, aunque en ocasiones no es posible su por l. En este caso se habla de muestras probabilsticas, pues no es razonable hablar de muestras representativas dado que no conocemos las caractersticas de la poblacin.

21.- cules son los no probabilsticos?Es la tcnica de muestreo donde los elementos son elegidos a juicio del investigador. No se conoce la probabilidad con la que se puede seleccionar a cada individuo. Elmuestreo no probabilsticose utiliza cuando es imposible o muy difcil obtener lamuestrapor mtodos demuestreo probabilstico. Lasmuestrasseleccionadas por mtodos demuestreo no aleatoriosintentan serrepresentativasbajo los criterios del investigador, pero en ningn caso garantizan la representatividad.

22.- cul es la muestra aleatoria?En esta tcnica, cada miembro de la poblacin tiene la misma probabilidad de ser seleccionado como sujeto. Todo el proceso de toma de muestras se realiza en un paso, en donde cada sujeto es seleccionado independientemente de los otros miembros de lapoblacin.

23.- Cules son sus ventajas?Entre sus principales ventajas encontramos qu es:Es econmicoSe obtiene una mayor observacin rpida y exacta con un mayor controlSus resultados pueden ser precisos o amplios por utilizar personal especializado

24.- cules son sus desventajas?

Requiere de personal altamente calificado

No permite hacer proyecciones, sobre reas muy pequeas de la poblacin o sobre poblaciones sujetas a muchos cambios en un lapso corto de tiempo.Los resultados estn sujetos a los errores de muestreoSe debe tener en cuenta siempre la poblacin

25.- cul es el muestreo sistemtico?Es la eleccin de una muestra a partir de los elementos de una lista segn un orden determinado, o recorriendo la lista a partir de un nmero aleatorio determinado. Si el orden de los elementos de la lista es aleatorio, este muestreo equivale al m.a.s.. Sin embargo, si la lista es tal que elementos ms prximos tienden a ser ms semejantes respecto a la caracterstica a estudiar, entonces este tipo de muestreo puede ser ms preciso.

26.- cules son sus ventajas?

La principal ventaja de utilizar un muestreo sistemtico sobre unmuestreo aleatorio simplees su sencillez. Permite que el investigador aada un grado de sistema o proceso en la seleccin aleatoria de los sujetos.

Otra ventaja del muestreo aleatorio sistemtico sobre el muestreo aleatorio simple es la garanta de que el muestreo se har equitativamente sobre la poblacin. Existe una posibilidad de un muestreo aleatorio simple que permite unaseleccin por conglomeradosde sujetos. Esto es eliminado sistemticamente en el muestreo sistemtico.

27.- Cules son sus desventajas?

El proceso de seleccin puede interactuar con un rasgo peridico oculto dentro de la poblacin. Si la tcnica de muestreo coincide con la periodicidad del rasgo, la tcnica de muestreo ya no ser aleatoria y la representatividad de la muestra se ve comprometida.

28.- cul es la muestra aleatoria estratificada?

Se trata de asegurar que todos los estratos de inters queden correctamente recogidos y, por tanto, representados en la particin. Desde un punto de vista probabilstico, se considera que existen subpoblaciones muy definidas dentro de la poblacin donde la distribucin de la variable que se analiza experimenta variaciones. Cada estrato funciona independientemente de los dems. Por tanto, se eligirn muestras aleatorias simples para cada uno de los estratos. La distribucin de la muestra en funcin de los distintos estratos se denominaafijacin.

29.- cules son sus ventajas?El mtodo asegura que en la muestra habr representantes de todos los estratos (incluso de los que representan pequeos grupos en la poblacin). Si cada estrato representa un dominio de estudio o ste se conforma con la unin de algunos estratos, entonces es seguro que la muestra proporcionar informacin de dicho dominio de estudio. El mtodo permite muestrear con distintas tasas de muestreo en las diferentes sub-poblaciones de inters (otorga flexibilidad al diseo muestral).

30.- cules son sus desventajas?

Necesidad de contar con un marco que tenga informacin auxiliar. Dificultad para crear o formar los estratos. Cul es el nmero ptimo de estratos? Los estimadores no son tan simples (como en el caso del MAS). En general en el MAE se utilizan estimadores ponderados. Para determinar en forma ptima el tamao de la muestra en cada estrato es necesario disponer de medidas de dispersin para cada estrato.

31.- cul es el muestreo conglomerado?Se utiliza cuando la poblacin se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se supone que contienen toda la variabilidad de la poblacin, es decir, la representan fielmente respecto a la caracterstica a elegir, pueden seleccionarse slo algunos de estos grupos oconglomeradospara la realizacin del estudio.Dentro de los grupos seleccionados se ubicarn las unidades elementales, por ejemplo, las personas a encuestar, y podra aplicrsele el instrumento de medicin a todas las unidades, es decir, los miembros del grupo, o slo se le podra aplicar a algunos de ellos, seleccionados al azar.

32.- cules son sus ventajas?Este mtodo tiene la ventaja desimplificarla recogida de informacin muestral.Cuando, dentro de cada conglomerado seleccionado, se extraen algunos individuos para integrar la muestra, el diseo se llamamuestreo bietpico.

33.- cules son sus desventajas?

sta tambin es una tcnica de muestreo probabilstico con una posibilidad de error de muestreo alto. Esto se produce por los conglomerados limitados incluidos en la muestra, dejando una parte importante de la poblacin sin muestrear.

34.- Cul es el muestreo intencional?

Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la inclusin en la muestra de grupos supuestamente tpicos. Es muy frecuente su utilizacin en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto.

35.- Cul es la muestra por cuotas?

Se basa en la distribucin conocida de una poblacin (edad, sexo, situacin geogrfica, categora socio-profesional...).Una vez determinada la dimensin del sondeo que se desea efectuar, basta con

35.- cul es la de bola de nieve?

Permite seleccionar un grupo inicial de encuestados (referencias), por lo general al azar, a quienes despus de entrevistar se les solicita que identifiquen a otras personas que pertenezcan a la poblacin meta de inters. De esta forma, los siguientes encuestados se seleccionan con base en las referencias. Este proceso puede realizarse en olas para obtener referencias de las referencias, lo cual en si origina un efecto de bola de nieve.

36.- cul es la muestra discrecional?

El muestreo discrecional se utiliza en los casos en que la especialidad de una autoridad puede seleccionar una muestra ms representativa que pueda arrojar resultados ms precisos que mediante otras tcnicas de muestreo probabilstico. El proceso consiste en elegir intencionalmente a dedo a los individuos de la poblacin sobre la base del conocimiento o juicio de la autoridad o investigador.

37.- qu implica el muestreo?

El investigador debe garantizar que cada individuo tenga las mismas oportunidades de ser seleccionado y esto se puede lograr si el investigador utiliza laaleatorizacin.La ventaja de utilizar una muestra aleatoria es la ausencia desesgos de muestreoy sistemticos. Si la seleccin aleatoria se hace correctamente, la muestra ser representativa de toda la poblacin.

39.- cul es la caracterstica de la investigacin cuantitativa?Asume que la realidad social es relativamente constante y adaptable a travs del tiempo. Se basa en la induccin probabilstica del positivismo lgico. Observa relaciones causales entre fenmenos sociales desde una perspectiva mecanicista. Asume una postura objetiva, separando su postura con respecto a los participantes en la investigacin y la situacin. Estudia poblaciones o muestras que representen poblaciones, haciendo una medicin penetrante y controlada. Estudia conductas y otros fenmenos observables, estudia el comportamiento humano en situaciones naturales o artificiales. Genera datos numricos para representar el ambiente social. Analiza la realidad social descomponindola en variables. Emplea conceptos preconcebidos y teoras para determinar qu datos van a ser recolectados. Emplea mtodos estadsticos para analizar los datos e infiere ms all de los datos. Emplea procedimientos de inferencia estadstica para generalizar las conclusiones de una muestra a una poblacin definida.40.- cul es la caracterstica de la investigacin cualitativa?

Una primera caracterstica de estos mtodos se manifiesta en suestrategiapara tratar de conocer los hechos,procesos,estructurasy personas en su totalidad, y no a travs de la medicin de algunos de sus elementos. La misma estrategia indica ya elempleodeprocedimientosque dan uncarcternico a las observaciones. La segunda caracterstica es el uso de procedimientos que hacen menos comparables las observaciones en eltiempoy en diferentes circunstancias culturales, es decir, este mtodo busca menos la generalizacin y se acerca ms a lafenomenologay al interaccionismo simblico. Una tercera caracterstica estratgica importante para estetrabajose refiere al papel del investigador en su trato -intensivo- con las personas involucradas en el proceso de investigacin, para entenderlas. El investigador desarrolla o afirma las pautas y problemas centrales de su trabajo durante el mismo proceso de la investigacin. Por tal razn, los conceptos que se manejan en las investigaciones cualitativas en la mayora de los casos no estn operacionalizados desde el principio de la investigacin, es decir, no estn definidos desde el inicio losindicadoresque se tomarn en cuenta durante el proceso de investigacin. Esta caracterstica remite a otrodebateepistemolgico, muy candente, sobre la cuestin de la objetividad en lainvestigacin social.

41.- qu es el anlisis cualitativo?

Hace referencia a ungrupo de mtodos de investigacinusados principalmente enciencias sociales. En la metodologa cualitativa se suelen incluir todos aquellos estudios basados en instrumentos distintos a laencuestay alexperimento. Es decir, bsicamente los que se fundan enentrevistas abiertas,grupos de discusino tcnicas deobservacinyobservacin participante.

42.- Cules son estndares de calidad para los estudios cuantitativos?

La calidad de la investigacin cualitativa es un aspecto fundamental que los investigadores permanentemente deben garantizar y que los profesionales de los servicios de salud necesitan evaluar antes de utilizar los resultados de los estudios. Cuando hablamos de calidad de la investigacin, aludimos al rigor metodolgico con que ha sido diseada y desarrollada y a la confianza que, como consecuencia de ello, podemos tener en la veracidad de los resultados conseguidos. Por tanto, la idea de calidad de la investigacin se asocia, en general, a la credibilidad del trabajo desarrollado. Los estndares que permiten evaluar el rigor y carcter cientfico de los estudios cualitativos y sobre los cuales hay acuerdo parcial son la credibilidad, la auditabilidad o Confortabilidad y la transferibilidad o aplicabilidad.43.- cul es el criterio de dependencia?Cuando no se da ninguno de los casos anteriores se habla de dependencia estadstica.Hay una relacin entre las variable pero no es funcional, cabra estudiar el grado de relacin existente. Si podemos encontrar una funcin que aproxime con un alto grado de certeza los datos que relacin las variables diremos que hay una dependencia fuerte entre las variables, en caso contrario diremos que la dependencia es dbil.

44.- cuntos tipos de dependencia existen?Dependencia directaLa correlacin directa se da cuando al aumentar una de las variables la otra aumenta. La recta correspondiente a la nube de puntos de la distribucin es una recta creciente.Dependencia InversaLa correlacin inversa se da cuando al aumentar una de las variables la otra disminuye. La recta correspondiente a la nube de puntos de la distribucin es una recta decreciente.Dependencia Nula

La correlacin nula se da cuando no hay dependencia de ningn tipo entre las variables. En este caso se dice que las variables son incorreladas y la nube de puntos tiene una forma redondeada.

45.- cul es la interna?El la interna encontramos la dependencia funcional, el cual corresponde una variable Y dependen funcionalmente de X si existe funcin que relacione uno a uno los valores que toman X e Y, es decir, para cada xihay un nico yjtal que yj= f(xi).Anlogamente se determina la dependencia funcional de X sobre Y.Es claro que si Y depende funcionalmente de X entonces tambin habr una dependencia funcional de X sobre Y.46.- cul es la externa?Cuando no se da ninguno de los casos anteriores se habla de dependencia estadstica.Hay una relacin entre las variable pero no es funcional, cabra estudiar el grado de relacin existente. Si podemos encontrar una funcin que aproxime con un alto grado de certeza los datos que relacin las variables diremos que hay una dependencia fuerte entre las variables, en caso contrario diremos que la dependencia es dbil.

47.- con qu estndares se lleva a cabo la investigacin cualitativa?Es flexible y elstico, es decir, puede adaptarse a lo que se descubre mientras serecogen los datos, como ya hemos apuntado anteriormente.- Implica la fusin de diferentes metodologas.- Tiende a ser holista, ya que se esfuerza por comprender la totalidad del fenmeno deinters.- Se concentra en comprender el fenmeno o el entorno social. No busca hacerpredicciones sobre dicho entorno o fenmeno.- Exige gran dedicacin por parte del investigador, que generalmente deberpermanecer en el campo durante periodos prolongados.- El propio investigador es el instrumento de investigacin.- Requiere de un anlisis continuo de los datos, lo que determinar las estrategias aseguir.- Impulsa al investigador a construir un modelo de lo que se intuye en el ambientesocial o de lo que trata el fenmeno de inters.

48.- qu es una comprobacin estructural?Es cada una de las partes diferenciadas aunque vinculadas en que puede ser dividida una estructura a efectos de su diseo.

49.- qu es la base referencial?Las bases de referencia deben definirse antes de realizar las imputaciones por perodos. No pueden calcularse las bases de referencia mientras se ejecuta la imputacin por perodos dentro de un ciclo. Por ejemplo, los datos del segmento 1 no pueden ser bases de referencia para el segmento 2.En la definicin de base de referencia pueden sobrescribirse las siguientes entradas:-Nombre del segmento-Texto del segmento-Indicador de bloqueo-Bases de referencia del receptor-Escala de bases de referencia negativas

50.- qu es la confirmabilidad?El trmino en general implica mantener posible la distancia entre el observador y el observado y minimizar toda posible influencia de los valores del investigador sobre el proceso de la investigacin.

51.- Qu implica la confirmabilidad?Realmente lo qu implica ste mtodo, es velar por la credibilidad de los resultados de la investigacin.

52.- qu es la transferibilidad?La posibilidad de extender los resultados del estudio a otras poblaciones, que se trata de examinar qu tanto se ajustan los resultados con otro contexto.

53.- qu es la recoleccin de datos en la investigacin cuantitativa?

En la recoleccin de datos sobre la investigacin cuantitativa, hace uso de herramientas tales como cuestionarios, encuestas, mediciones y otros equipos para recoger informacin numrica o medible.

54.- qu es la recoleccin de datos en la investigacin cualitativa?En ella se emplean diversas estrategias de recoleccin de datos, dependiendo de la orientacin o el enfoque de su investigacin. Algunos ejemplos de estrategias de recoleccin de datos utilizados en la investigacin cualitativa son las entrevistas individuales en profundidad, las entrevistas estructuradas y no estructuradas, los grupos de discusin, las narraciones, los anlisis de contenido o documentales, la observacin participante y la investigacin de archivo.

55.- Cul es la finalidad del anlisis de datos cuantitativo?

Trata de determinar la fuerza de asociacin o relacin entre variables, as como la generalizacin y objetivacin de los resultados a travs de una muestra. De aqu se puede hacer inferencia a una poblacin de la cual esa muestra procede. Ms all del estudio de la asociacin o la relacin pretende, tambin, hacer inferencia que explique por qu las cosas suceden o no de una forma determinada. Todo esto va mucho ms all de un mero listado de datos organizados, como se puede leer en la afirmacin antes expuesta.

56.- Cul es la finalidad del anlisis de datos cualitativo?

Permite hacer variadas interpretaciones de la realidad y de los datos. Esto se logra debido a que en este tipo de investigacin el analista o investigador va al campo de accin con la mente abierta, aunque esto no significa que no lleve consigo un basamento conceptual, como muchos piensan. El hecho de tener mente abierta hace posible re direccionar la investigacin en ese momento y captar otros tipos de datos que en un principio no se haban pensado. En otras palabras, la investigacin cualitativa reconoce que la propia evolucin del fenmeno investigado puede propiciar una redefinicin y a su vez nuevos mtodos para comprenderlo.

57.- cuntas caractersticas tiene el anlisis cuantitativo?La objetividad es la nica forma de alcanzarel conocimiento, por lo que utiliza lamedicinexhaustiva y controlada, intentando buscar la certeza del mismo. El objeto de estudio es el elemento singular Emprico. Sostiene que al existir relacin deindependenciaentre el sujeto y el objeto, ya que el investigador tiene una perspectiva desde afuera. Lateoraes el elemento fundamental de lainvestigacin Social, le aporta su origen, su marco y su fin.Comprensin explicativa y predicativa de la realidad, bajo una concepcin objetiva, unitaria,estticay reduccionista.Concepcin lineal de la investigacin a travs de unaestrategiadeductiva.Es demtodoHipottico Deductivo.

58.- cuntas caractersticas tiene el anlisis cualitativo?

Entre las principales caractersticas del anlisis cualitativo, tenemos a los siguientes ejemplos, los cuales son:Centrada en lafenomenologay comprensinObservacin naturista sin controlSubjetivaInferencias de sus datosExploratoria, inductiva y descriptivaOrientada al procesoDatos "ricos y profundos"No generalizableHolistaRealidad dinmica

59.- cules son las cuantitativas?

Es aquella en la que se recogen y analizan datos cuantitativos sobre variables.

Estudia la asociacin o relacin entre variables cuantificadas

60.- Cules son las cualitativas?La investigacin cualitativa evita la cuantificacin.Hacenregistrosnarrativos de los fenmenos que son estudiados mediantetcnicascomo la observacin participante

Lasentrevistasno son estructuradas.

61.- cul es la forma de los datos para analizar cuantitavamente?Los datos se pueden recoger en un momento determinado para un nmero grande de participantes o en varias ocasiones para comparar los resultados que ofrecen los datos proporcionados por los mismos participantes en diferentes momentos.

62.- cul es la forma de los datos para analizar cualitativamente?

De entre las formas de datos para los anlisis cualitativos tenemos: Conocer el discurso espontneo del colectivo a investigar en lo referente al conocimiento, identificacin del producto o marca, as como los ejes imaginarios y simblicos sobre los cuales posicionan espontneamente, desde su propia manera de pensar y sentir, las opiniones sobre un producto o servicio concreto. Conocer el discurso espontneo del colectivo a investigar en lo relativo a las expectativas, demandas, opiniones en general, as como el grado de satisfaccin y nivel de informacin sobre el objeto o producto.

63.- Cmo es el proceso de anlisis de datos en la cuantitativa?

Una vez recibidos los datos y antes de someterlos al anlisis, suele ser til llevar a cabo algunas operaciones preliminares. Esto puede incluir:Apartar los datos que son obviamente errneos o irrelevantes. Esto ha de ser hecho con precaucin: no debiramos borrar datos que son solamente "anmalos" y no armonizan con nuestras hiptesis. Pueden tambin demostrar que la hiptesis es defectuosa.Normalizar o reducir nuestros datos significa que eliminamos la influencia de algn factor bien conocido pero sin inters. Por ejemplo, podemos eliminar el efecto de la inflacin dividiendo todos los precios por el ndice de precios de la fecha de la compra.

64.- Cmo es el proceso de anlisis de datos en la cualitativa?

El anlisis cualitativo de los datos, se desarrolla a lo largo de todo el estudio. Comienza con la recogida de datos y finaliza cuando se escribe el informe. Es un proceso, con fases, que llevan a la focalizacin progresiva de conceptos, categoras o temas; implica cuatro procesos cognitivos: comprender, sintetizar, teorizar y contextualizar (Morse 2005). A grandes rasgos durante el anlisis se pasa de un momento descriptivo a uno analtico. Mientras que descripcin implica una seleccin e interpretacin, en la fase analtica se da el desarrollo terico (Hammersley y Atkinson 1994). En el proceso formal de anlisis se:1) Organiza el material recolectado clasificando y agrupando los datos. Al principio lo hace de manera intuitiva, a medida que surgen los temas, estos guiarn la clasificacin; por ello se afirma que los datos se organizan segn un sistema derivado de ellos mismos (Coffey y Atkison, 2004). El anlisis cualitativo es esencialmente inductivo y est guiado por los propios datos.2) Construye un significado que permita un relato coherente, para ello codifica el texto y relaciona lo codificado.3) Escribe para transmitir lo que ha aprendido

65.- Cul es la perspectiva del investigador en la investigacin cuantitativa?

La investigacin cualitativa es inductiva.Tiene una perspectiva holstica, esto es que considera el fenmeno como un todo.Se trata de estudios en pequea escala que solo se representan a s mismosHace nfasis en la validez de las investigaciones a travs de la proximidad a la realidad emprica que brinda esta metodologa.No suele probar teoras o hiptesis. Es, principalmente, un mtodo de generar teoras e hiptesis. No tiene reglas de procedimiento. El mtodo de recogida de datos no se especifica previamente. Las variables no quedan definidas operativamente, ni suelen ser susceptibles de medicin.La base est en la intuicin. La investigacin es de naturaleza flexible, evolucionara y re cursiva. En general no permite un anlisis estadsticoSe pueden incorporar hallazgos que no se haban previstoLos investigadores cualitativos participan en la investigacin a travs de la interaccin con los sujetos que estudian, es el instrumento de medida.Analizan y comprenden a los sujetos y fenmenos desde la perspectiva de los dos ltimos; debe eliminar o apartar sus prejuicios y creencias

66.- Cul es la perspectiva del investigador en la investigacin cualitativa?

Esta perspectiva se orienta a legitimar el aspecto procesual de la construccin del conocimiento que lo ha definido como una expresin directa de los instrumentos utilizados. Los mtodos cuantitativos y cualitativos pueden resultar compatibles slo dentro de una epistemologa alternativa al positivismo, donde no sean considerados como un fin en s mismos, en abstracto, sino como indicadores de un proceso de construccin del conocimiento.

67.- Qu criterios debe tener el investigador en el cuantitativo?

Es necesario, establecer las actividades y losrecursospara llevar a cabo la investigacin. Para esto debe visualizar los pasos sucesivos para llegar alobjetivoplanteado y las posibles dificultades que pueden presentarse a fin de buscar la solucin antes que obstaculice el trabajo.La planificacin del trabajo asegura al investigador los siguientes puntos: La sistematizacin de lamateriaque ser objeto de estudio. Elaboracin de unplanque requieretiempoy reflexin. Ordenamiento lgico, sistemtico que sirve como gua durante el proceso de investigacin.El esquema de este plan no ser definitivo. En vista de que el investigador se puede ver en la necesidad de introducir cambios en dicha planificacin. Se puede dar el caso, que al desarrollar su temtica se le presenten nuevas perspectivas que no haba tenido en cuenta al iniciar el trabajo que le parece decapitalimportancia, que no puede dejar de considerarla.

68.- Qu criterios debe tener el investigador en el cualitativo?

Algunos autores sugieren que la bsqueda de la calidad en s misma podra llevar a una obsesin por demostrarla, haciendo demasiado estricto el proceso de evaluacin de la investigacin cualitativa o, en algunos casos, a impregnar los diseos de los estudios cualitativos de poca flexibilidad y dureza amenazando el ingenio, la versatilidad y la sensibilidad de dar significado y contextualizar los fenmenos, como si se sucumbiera a la ilusin de la tcnica con el propsito de dar validez, en vez de proporcionar retratos significativos, fieles a la vida, evocadores de historias y paisajes de experiencia humana que, finalmente, constituyen la mejor prueba de rigor. Deben ser conscientes de las realidades que analizan con mltiples explicaciones y significados se convierten en realidades tangibles y singulares reconstruidas a travs de la versatilidad del investigador. Esto hace que el rigor adquiera un valor, ya que no solo se trata de la adherencia a las normas y reglas establecidas, sino que se relaciona con la preservacin y la fidelidad del espritu del trabajo cualitativo

69.- Cmo se presentan los resultados de la cuantitativa?

Una investigacin sistemtica y abierta, la cual puede ser replicada por otros investigadores. Resultado de una investigacin cualitativa: Un informe narrativo en el cual se comprende la realidad social experimentada por los participantes.

70.- Cmo se presentan los resultados de la cualitativa?

Los datos se obtienen en forma de transcripciones de los instrumentos que se utilizaron para obtener de forma directa las palabras o acciones de los sujetos. El investigador se ocupa tanto del proceso como del producto o resultado obtenido. El investigador est interesado en determinar la forma en cmo ocurren las situaciones. Los datos obtenidos tienden a ser analizados de forma inductiva, no se formulan hiptesis de antemano, se formulan segn se obtienen los resultados.

71.- cmo se da el reporte de resultados en el cuantitativo?

Los resultados del estudio cuantitativo (los datos se encuentran en tablas, grficos, cuadros, diagramas, etc.); se comunican mediante un reporte, el cual puede adquirir diferentes formatos: un libro, un artculo para la revista acadmica, un diario de divulgacin general, una presentacin en computadora, un documento tcnico, una tesis o disertacin.Lo primero que hay que definir es el tipo de reporte que es necesario elaborar, esto depende de varias precisiones: Las razones por las cuales surgi la investigacin. Los usuarios del estudio. El contexto en el cual se habr de presentar.Apartados o secciones que contiene un reporte de investigacin o un reporte de resultados en un contexto acadmico.1) Portada: incluye el ttulo de la investigacin; el nombre del autor o los autores y su afiliacin institucional, o el nombre de la organizacin que patrocina el estudio, as como la fecha y el lugar en que se presenta el reporte.2) ndices: regularmente son varios, primero el de la tabla de contenidos, que incluye captulos, apartados y subapartados, posteriormente el ndice de tablas y el ndice de figuras.3) Resumen: es el contenido esencial del reporte de investigacin y usualmente incluye el planteamiento del problema e hiptesis, el mtodo, los resultados ms importantes y las principales conclusiones y descubrimientos. Debe ser comprensible, sencillo, informativo, preciso, completo, conciso y especifico4) Cuerpo del documento: Introduccin: incluye los antecedentes, el planteamiento del problema (objetivos y preguntas de investigacin y justificacin del estudio), el contexto de la investigacin, las variables y los trminos de la investigacin y limitaciones de esta, se comenta la utilidad del estudio para el campo profesional. Revisin de la literatura (marco terico). Mtodos. Resultados. Discusin (conclusiones, recomendaciones e implicaciones)5) Referencias, bibliografa: son las fuentes primarias utilizadas por el investigador para elaborar el marco terico u otros propsitos, se incluye al final del reporte, ordenadas alfabticamente.6) Apndices: resultan tiles para describir con mayor profundidad ciertos materiales, sin distraer la lectura del texto principal del reporte o evitar que rompan con el formato de este. Algunos ejemplos son cuestionarios utilizados, un nuevo programa computacional, anlisis estadsticos, el desarrollo de una formula complicada, fotografas.

72.- cmo se da el reporte de resultados en el cualitativo?

A diferencia de lo que ocurre en la investigacin cuantitativa, los reportes de resultados en la investigacin cualitativa son ms flexibles y se desarrollan mediante formas y esquemas narrativos especficos; lo que incluye por supuesto, la respuesta al planteamiento del problema y la fundamentacin de las estrategias que se usaron para abordarlo, as como los datos que fueron recolectados, analizados e interpretados por el investigador.Algunas particularidades que conviene considerar en el reporte de resultados de una investigacin cualitativa son: la inclusin de fragmentos de contenido o testimonios (unidades de anlisis) tal y como lo expresaron los participantes y el uso de ejemplos, ancdotas, metforas y analogas; en caso de que aparezcan contradicciones, stas deben especificarse y aclararse, y el investigador _en contraposicin con la forma de investigar desde el enfoque cuantitativo_ debe ser abierto con la audiencia del estudio acerca de su posicin personal en torno al fenmeno estudiado.

73.- Cul es el muestreo intencional?

Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la inclusin en la muestra de grupos supuestamente tpicos. Es muy frecuente su utilizacin en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto. Tambin puede ser que el investigador seleccione directa e intencionadamente los individuos de la poblacin. El caso ms frecuente de este procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fcil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos).74.- cul es el muestreo por cuotas?

Tambin denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la poblacin y/o de los individuos ms "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigacin. Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carcter de aleatoriedad de aqul.En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un nmero de individuos que renen unas determinadas condiciones, por ejemplo: 20 individuos de 25 a 40 aos, de sexo femenino y residentes en Gijn. Una vez determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas caractersticas. Este mtodo se utiliza mucho en las encuestas de opinin.

75.- cul es la muestra bola de nieve?

Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y as hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc.

76.- cul es muestreo intencional?

Ante todo la muestra intencional aleatoria es una muestra con propsito, lo que significa que los investigadores que emplean el muestreo deciden elegir un grupo especfico de personas u objetos dentro de una poblacin para su anlisis. Sin embargo los investigadores an tienen la intencin de describir a la poblacin como un todo. El grupo elegido a menudo es el que puede ofrecer la mayor parte de la informacin a los investigadores. Por ejemplo, una muestra intencional aleatoria relacionada con el comportamiento electoral puede incluir a personas de cada condicin socio-econmica y por lo tanto puede orientarse nicamente a las reas en las que exista una alta heterogeneidad socio-econmica.

77.- por qu se realiza un muestreo?

Muestreo a la tcnica para la seleccin de una muestra a partir de una poblacin. Al elegir una muestra aleatoria se espera conseguir que sus propiedades sean extrapolables a la poblacin. Este proceso permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzaran si se realizase un estudio de toda la poblacin.En el muestreo, si el tamao de la muestra es ms pequeo que el tamao de la poblacin, se puede extraer dos o ms muestras de la misma poblacin. Al conjunto de muestras que se pueden obtener de la poblacin se denomina espacio muestral. La variable que asocia a cada muestra su probabilidad de extraccin, sigue la llamada distribucin muestral.El Muestreo es ms que el procedimiento empleado para obtener una o ms muestras de una poblacin; el muestreo es una tcnica que sirve para obtener una o ms muestras de poblacin.Este se realiza una vez que se ha establecido un marco muestral representativo de la poblacin, se procede a la seleccin de los elementos de la muestra aunque hay muchos diseos de la muestra.Al tomar varias muestras de una poblacin, las estadsticas que calculamos para cada muestra no necesariamente seran iguales, y lo ms probable es que variaran de una muestra a otra.

78.- qu es la curva normal?

La curva normal representa una distribucin terica de probabilidades, o sea que describe la relacin entre una variable aleatoria y la frecuencia con que se presentan sus valores. Tiene forma de campana, y se la conoce tambin como curva de GausLa curva normal tiene forma de campana con un solo pico justo en el centro de la distribucin.La media, mediana y moda de la distribucin aritmtica son iguales y se localizan en el pico.La mitad del rea bajo la curva est a la derecha del pico, y la otra mitad est a la izquierda.La distribucin normal es simtrica respecto a su media.La distribucin normal es asinttica - la curva se acerca cada vez ms al eje x pero en realidad nunca llega a tocarlo.DISTRIBUCION NORMAL ESTANDAR Una distribucin normal que tiene media igual a 0 y desviacin estndar igual a 1 se denomina distribucin normal estndar.Valor z: la distancia entre un valor seleccionado, designado como X, y la poblacin media , dividida entre la desviacin estndar de la poblacin

79.- Qu es la Distribucin t student?Es unadistribucin de probabilidadque surge del problema deestimarla mediade unapoblacinnormalmente distribuidacuando eltamao de la muestraes pequeo.Aparece de manera natural al realizar laprueba t de Studentpara la determinacin de las diferencias entre dos medias muestrales y para la construccin delintervalo de confianzapara la diferencia entre las medias de dos poblaciones cuando se desconoce la desviacin tpicade una poblacin y sta debe ser estimada a partir de los datos de una muestra.

80.- Qu es la distribucin de Ji cuadrada?

Los modelos de las distribuciones t, Ji Cuadrado y F son ms complejos que los modelos Binomial y Normal, por lo que es ms prctico definir estas distribuciones de la siguiente manera.Si una variable es obtenida segn la expresin

Dondea) Las puntuaciones z han sido obtenidas de datos que se distribuyen segun el modelo Normal, yb) Cada puntuacin z es independiente de las otras.La variable T se distribuir segn el modelo Ji Cuadrado con "k" grados de libertad.Principales caractersticasa) La forma de la distribucin es asimtrica positiva, y se acerca a la distribucin Normal como mayor sea el nmero de grados de libertad (g.l.). Ejemplo con 5 g.l.:

b) Las puntuaciones Ji Cuadrado no pueden tomar valores negativos.c) La funcin de distribucin de la distribucin Ji Cuadrado est tabulada para algunos valores que son de inters en Estadstica Inferencial.

81.- qu es la distribucin Fisher?La distribucin F de Fisher es una distribucin que depende de dos parmetros. Es una distribucin que aparece, con frecuencia, como distribucin de un estadstico de test, en muchos contrastes de hiptesis bajo las suposiciones de normalidad. Su tabla es compleja porque al depender de dos parmetros complica su diseo. Se acostumbran, pues, a publicar tantas tablas como niveles de significacin interese manejar.Unavariable aleatoriade distribucinFse construye como el siguiente cociente:

donde U1yU2siguen unadistribucin chi-cuadradocond1yd2grados de libertad respectivamente, y U1yU2son estadsticamente independientes.La distribucinFaparece frecuentemente como ladistribucin nulade una prueba estadstica, especialmente en elanlisis de varianza. Vase eltest F.Lafuncin de densidadde unaF(d1,d2) viene dada por

para todonmero realx 0, donded1yd2son enteros positivos, y B es lafuncin beta.Lafuncin de distribucines

dondeIes lafuncin beta incompleta regularizada.

82.- qu es posible determinar mediante esta distribucin?Existe una distribucin F diferente para cada combinacin de tamao de muestra y nmero de muestras. Por tanto, existe una distribucin F que se aplica cuando se toman cinco muestras de seis observaciones cada una, al igual que una distribucin F diferente para cinco muestras de siete observaciones cada una.

83.- qu es el error tipo I?

Tambin denominadoerror de tipo alfa ()1ofalso positivo, es el error que se comete cuando el investigador no acepta lahiptesis nula() siendo esta verdadera en lapoblacin. Es equivalente a encontrar un resultado falso positivo, porque el investigador llega a la conclusin de que existe una diferencia entre las hiptesis cuando en realidad no existe. Se relaciona con el nivel designificancia estadstica.La hiptesis de la que se parteaqu es el supuesto de que la situacin experimental presentara un estado normal. Si no se advierte este estado normal, aunque en realidad existe, se trata de un error estadstico tipo I. Algunos ejemplos para el error tipo I seran: Se considera que el paciente est enfermo, a pesar de que en realidad est sano; hiptesis nula:El paciente est sano. Se declara culpable al acusado, a pesar de que en realidad es inocente; hiptesis nula:El acusado es inocente. No se permite el ingreso de una persona, a pesar de que tiene derecho a ingresar; hiptesis nula:La persona tiene derecho a ingresar.

84.- Qu es error de tipo ll?Es tambin llamadoerror de tipo beta ()( es la probabilidad de que exista este error) ofalso negativo, se comete cuando el investigador no rechaza lahiptesisnula siendo esta falsa en lapoblacin. Es equivalente a la probabilidad de un resultado falso negativo, ya que el investigador llega a la conclusin de que ha sido incapaz de encontrar una diferencia que existe en la realidad.Se acepta en un estudio que el valor del error beta est entre el 5 y el 20%.