Unidad III: Organización y análisis de datos

Presentación del tema: "Unidad III: Organización y análisis de datos"— Transcripción de la presentación:

1 Unidad III: Organización y análisis de datos
“Estadística básica” Elaborado por: Dr. Javier Moreno Tapia

2 Estadística Objetivo:
Identificar los principios básicos y criterios para el análisis estadístico de datos en investigación.

3 Estadística Es una rama de las matemáticas que desarrolla principios y métodos para organizar y analizar datos, con el propósito de representar la información resumida y hacer inferencias. Conjunto de procedimientos para reunir, medir, clasificar, computar, analizar y resumir información numérica adquirida sistemáticamente. Éstos están integrados en un proyecto investigativo, principalmente de corte cuantitativo.

4 Estadística Descriptiva
Se ocupa de las organización y resumen de la información contenida en un conjunto de datos, sin hacer inferencia alguna, a través de diversos procedimientos entre las que destacan los siguientes: Obtención de distribuciones de frecuencias. Cálculo de medidas de tendencia central (media, mediana y moda) y variabilidad (varianza). Representaciones gráficas (diagramas, histogramas y gráficas)

5 Ejemplo de Tabla de Frecuencias

6 Medidas de Tendencias Central
Tienen como objetivo el sintetizar los datos en un valor representativo.

7 Medidas de Dispersión Se refieren a las distancias que existen entre un valor y otro dentro del grupo en una variable. Por ejemplo cuánto tienen 19 años, cuántos 21 etc. Resumen la dispersión o variabilidad con que se presentan los datos.

8 Estadísticos descriptivos a aplicar
Nivel de medición Estadísticos descriptivos Nominal Análisis de frecuencias Moda Gráficas Ordinal Mediana Intervalar y Razón Todas las medias de tendencia central Todas las medidas de dispersión o variación

9 Tablas de Decisiones para Estadística Inferencial

10 Estadística Inferencial
Puesto que es casi imposible recabar información sobre una población entera, usualmente los datos se obtienen de muestras en los estudios. La estadística inferencial permite comprobar en que medida los resultados obtenidos de la muestra se pueden generalizar a la población que representan.

11 Estadística Inferencial (continua)
Las inferencias se hacen de acuerdo al alcance del estudio y la hipótesis que la define y se realizan a través de diversos procedimientos entre las que destacan los siguientes: Pruebas de comparación de grupos independientes. Pruebas de comparación de grupos relacionados. Pruebas de correlación de variables.

12 Comparación de grupo independientes
Comparar las medias de dos grupos de casos, es decir, cuando la comparación se realice entre las medias de dos poblaciones independientes (los individuos de una de las poblaciones son distintos a los individuos de la otra) como por ejemplo en el caso de la comparación de las poblaciones de hombres y mujeres respecto a una o más variables. ¿Quién ofrece mayor calidad? Variable: Calidad en el servicio

13 Comparación de grupo relacionados
Comparar las medias de un grupo de casos medidos en tiempos diferentes, es decir, cuando la comparación se realice entre las medias de la misma población en cohortes diferentes por lo que se consideran relacionadas como por ejemplo en el caso en que un grupo se somete a la medición de la misma variable antes y después de una intervención (Pretest-Postest).

14 Correlación de Variables
Evaluar si las dos variables están asociadas, por lo que se miden en el mismo cohorte o tiempo al mismo grupo. Buscan posibilitar la predicción del valor de una variable a partir de cualquier valor conocido de la otra variable.

15 Experimental y Comparativo
Tabla de decisión para pruebas estadísticas paramétrica para la comparación de grupos (Todas las pruebas de comparación parámetricas usan variables intervalares para su comparación) Una sola muestra Dos muestras Más de 2 muestras Relacionadas Pretest-postest Independientes z[1] t T Covarianza Análisis de varianza z Covarianza múltiple Duncan Scheffe LSD SNK Tukey [1] El valor Z es una escala de medición estándar que se utiliza para homogeneizar las mediciones y así poder compararlas

16 Cuasiexperimental, pre-experimental y Comparativo
No paramétrica Nivel de medición Una muestra Dos muestras Más de 2 muestras Independientes Relacionadas (pretest-postest) independientes Nominal Binominal X2 para una muestra Fisher X2 para 2 muestras independientes McNemar X2 para más de 2 muestras independientes Q de Cochran Ordinal (likert) Kolmogorov-Smirnov Prueba de rachas Prueba de rachas de Wald-Wolfowitz U de Mann-Whitney Prueba de la mediana Prueba de reacciones extremas Prueba de signos Wilcoxon Prueba de la mediana para más de 2 muestras Análisis de varianza de Kruskall Wallis Análisis de varianza de Fredman Intervalar y razón Usar tabla de Paramétricos Prueba de aleatorización para 2 muestras independientes Prueba de aleatorización para 2 muestras relacionadas Prueba de walsh

17 Correlación de variables
Tipo de correlación Paramétrico No Paramétrico 2 Intervalares Pearson 1 intervalar 1 Ordinal 2 ordinales Spearman Kendall 2 nominales 1 nominal 1 ordinal Chi2 Coeficiente de contingencia ? 1 nominal 1 intervalar Hacer comparación de grupos

18 Referencias Álvarez-Gayou, J.L. (2003) Cómo hacer investigación cualitativa. Fundamentos y metodología. México: Paidos Hernández, R., Fernández, F. y Baptista, L. (2010) Metodología de la investigación. (5ta ed.) México: McGraw Hill. Gerrish, K. y Lacey, A. (2008) Investigación en enfermería. (5ta ed.) Madrid: McGraw Hill. Latorre, A., del Rincón, D. y Arnal, J. (1996) Bases metodológicas de la investigación educativa. Barcelona: Hurtado