Herramientas de análisis. Para el final de esta lección podrás: Explicar porque es importante averiguar si alguna diferencia entre datos es estadísticamente.

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1 Herramientas de análisis

2 Para el final de esta lección podrás: Explicar porque es importante averiguar si alguna diferencia entre datos es estadísticamente significativa Entender el efecto de intervalos y niveles de confianza a la hora de analizar tus datos Realizar análisis estadístico de tus datos en Surveypro usando chi cuadrado y interpretar correctamente los resultados

3 Herramientas de análisis cuantitativo: un breve repase Para qué usar estadística? Controlando cuan precisa es la muestra: – Intervalos de confianza / Error de frecuencia Controlando cuán segura es la muestra: – Nivel de confianza La prueba chi cuadrada

4 Para qué usar estadística? Necesitamos usar una muestra Nuestra población de muestreo es AMPLIA…

5 La estadística sirve para medir hasta que punto nuestra muestra es representativa de la población total: Intervalo de Confianza Nivel de Confianza Pero cuan confiable es la muestra de lo que realmente está pasando en el resto de la población?

6 Intervalo de confianza o error de frecuencia: 0% 100% muestra PREGUNTA: Usted conoce la radio novela “el amor es para siempre”? MUESTRA: 47% de los encuestados dicen “si”, con intervalo de confianza ±4% Inferencia: entre 43% y 51% de la población conocen la radio novela 0% 100%POBLACIÓN 43% 51%

7 % hombres San Luis San Cesar Santa Maritza Más preciso Menos preciso Mas grande la muestra = más precisa la estimación % extremos = mayor confianza (ej. Si 99% de la gente responde “si” y 1% responde “no” = poca probabilidad de error). % parejos = menor confianza (ej. 51% dice “si” y 49% dice “no” = gran probabilidad de error). Una población muy pequeña y específica, por ej miembros de alguna asociación, puede afectar los intervalos de confianza en la muestra Intervalos de confianza solo funcionan cuando la muestra es realmente elegida al azar.

8 Es un % arbitrario que nosotros establecemos como nivel mínimo de confianza en el resultado observado. Expresa cuán probable es que el valor verdadero se encuentre en el intervalo de confianza de la muestra. Nivel de Confianza: hay varias formas de explicarlo. Con un nivel de confianza de 95%, decimos que estamos “95% seguros que el valor verdadero se encuentra entre A% - B% (intervalo de confianza)” – al repetir muchas veces la muestra, 95 veces sobre 100 el resultado caerá dentro de este rango. Aceptamos que 5% del tiempo los resultados NO son confiables y por lo tanto que están ocurriendo por pura casualidad. Esta probabilidad es aceptable.

9 ¿Qué es Chi cuadrada? A.Algo que nos encanta odiar B.Es la energía vital de un monje chino con cabeza en forma de cubo C.Un invento de Rare para fastidiar a los gerentes de campaña D.Una versión de Tai Chi solo para gerentes de banco Prueba matemática formal que nos dice si las diferencias que vemos son reales, o solo casualidad, en base al nivel de confianza que nosotros queremos. Buena noticia: Survey Pro la hace por ti!

10 ¿ Qué es significancia estadística? Significa que tu resultado no es algo que ha ocurrido por casualidad…si no por algún tratamiento. En nuestro caso: Tratamiento = CAMPAÑA DE ORGULLO!

11 ¿Estas poblaciones son diferentes entre si en cuanto al porcentaje de hombres? % hombres San Luis San Cesar Santa Maritza

12 Agregar el Intervalo de Confianza (o error de frecuencia) ayuda a responder la pregunta % hombres San Luis San Cesar Santa Maritza

13 La prueba de Chi cuadrada da una respuesta matemáticamente válida San Luis San Cesar Santa Maritza % hombres Podemos decir que chi cuadrada muestra con 95% de confianza que más hombres nacieron en Santa Maritza que en San Cesar o San Luis

14 SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA: Si confiamos que 95 veces sobre 100 la muestra es representativa de toda la población, podemos decir que el resultado observado en la muestra es real, no está ocurriendo solo por chance. Así, cuando tenemos significancia estadística con un nivel de confianza de 95% podemos decir que solo en un 5% de los casos el resultado ocurre por chance.

15 Usando Surveypro, nuestra herramienta favorita Aplicando cruces: para qué y cómo Aplicando filtros: para qué y cómo Aplicando la función re-escala, para qué y cómo Aplicando un triple filtro o “banner”: para qué y cómo La prueba chi cuadrada en Surveypro: cómo hacerla y cómo interpretarla

16 Aplicando cruces Categorías de edad 18 – 25 años26 – 35 años36 – 50 años Hombres Mujeres Género x categorías de edad Periodo de campaña Pre campañaPost campaña Usuarios Productores Audiencias meta x periodo de campaña

17 Cruces en Surveypro

18 Aplicando filtros Solo productores 18 – 25 años26 – 35 años36 – 50 años Hombres Mujeres Filtrando por audiencia….solo productores Solo sitio meta Pre campañaPost campaña Usuarios Productores Filtrando por sitio….solo sitio meta Filtrando por más de una variable… Solo sitio meta cuenca alta precampaña Pre campañaPost campaña Usuarios Productores

19 2 1 Filtros en Surveypro

20 La función re-escala Problema: hay demasiadas categorías de edad. Limita el poder de análisis.

21 Con la función re-escala aplicada Menos categorías = más claro el análisis, aumenta la probabilidad de detectar algunos patrones

22 La función re-escala: como se hace 1 2 3

23 El triple filtro o banner Por ejemplo, para saber cuantas hombres y mujeres en cuenca alta y baja en sitio meta fueron expuestos al cartel sobre deforestación 3 factores: 1.Exposición al cartel 2.Cuenca alta vs baja 3.Género 3 1 2 OJO: es difícil luego interpretar una tabla tan compleja con estadística. Filtrando por sitio

24 1 2 34 5

25 Usando chi cuadrada en Surveypro Regla: Con Nivel de Confianza de 95%, solo hay una relación significativa entre los datos si chi cuadrado es ≥ 95% Caso 1: resultado no significante RECUERDA: chi cuadrado nos dice si el resultado de algún cruce es significante según el nivel de confianza que exigimos (≥ 95%), o si es solo un efecto de chance (<95%) CONCLUSION: No hay diferencia significativa en las proporciones de género encuestados antes y después de la campaña TIP: Esto es deseable cuando estás viendo comparabilidad entre encuestas pre y post! Pero NO es deseable cuando estás midiendo impacto de la campaña!

26 Caso 2: resultado significante CONCLUSION CONCLUSION: Hay diferencia significativa entre los niveles de conocimiento acerca la biodiversidad de Isla Serena antes y después de la campaña TIP: Esto es deseable para medición de impacto de campaña! Pero NO es deseable cuando estás viendo comparabilidad entre encuestas pre y post !