Técnicas para el análisis de datos en el enfoque cuantitativo Sesión 15 Técnicas para el análisis de datos en el enfoque cuantitativo

Manejo de bases de datos Dependen de tres factores: El nivel de medición de las variables La manera como se hayan formulado las hipótesis El interés del investigador EJEMPLOS→

Statiscal Package for the Social Sciences o Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales (SPSS), trabaja de manera sencilla; éste abre la matriz de datos y el investigador selecciona las opciones más apropiadas, para su análisis

También se emplean… Informes (resúmenes de casos, info. de columnas y renglones). Estadísticos descriptivos (tablas de frecuencias, MTC y Dispersión, razones, tablas de contingencia). Comparar medias (prueba t y ANOVA) Correlaciones Regresión Clasificación

Reducción de datos (analisis de factores). Escalas Pruebas no paramétricas Respuestas múltiples (escalas) Validación compleja Series de tiempos Ecuaciones estructurales y modelamiento matemático

Análisis de datos discretos Análisis de datos continuos

Análisis de datos discretos Son discretas las siguientes clases: el número de hijos de las familias, el número de camiones que poseen las compañías transportistas, las ocupaciones de los graduados universitarios.

Análisis continuos Contienen una medida numérica como el peso de unas latas de tomates, los kilogramos de presión sobre el concreto, o el promedio de calificaciones de los universitarios el último semestre.

Estadística paramétrica Estadística no paramétrica

Estadística paramétrica Debe partirse de los sientes supuestos: La distribución poblacional de la variable dependiente es normal. El nivel de medición de la variable dependiente es por intervalos o razón. Cuando dos o más poblaciones son estudiadas, tienen una varianza homogénea.

Cuáles son los métodos o las pruebas estadísticas paramétricas más utilizadas Coeficiente de correlación de Pearson y regresión lineal Prueba t Prueba de contraste de la diferencia de las proporciones Análisis de varianza unidireccional ANOVA Análisis de varianza factorial ANOVA Análisis de covarianza ANOVA

Estadística no paramétrica Debe partir de las siguientes consideraciones : Aceptan distribuciones no normales. Las variables no necesariamente tienen que estar medidas en un nivel por intervalos o de razón. Las variables deben ser categóricas

Cuáles son los métodos o las pruebas estadísticas no paramétricas más utilizadas La chi cuadrada o x2 (evaluar hipótesis) Los coeficientes de correlación e independencia para tabulaciones cruzadas Los coeficientes de correlación por rangos ordenados de Spearman y Kendall.

Sintetizar los datos en un valor representativo Medias Maestral Poblacional Se usa para dos conceptos diferentes Es el promedio de una serie de datos Medidas de tendencia central Media Mediana Moda Sintetizar los datos en un valor representativo Centro de distribución de frecuencias