Mg. Raúl Alberto Ruiz Arias UNIVERSIDAD NORBERT WIENER.

Presentación del tema: "Mg. Raúl Alberto Ruiz Arias UNIVERSIDAD NORBERT WIENER."— Transcripción de la presentación:

1 Mg. Raúl Alberto Ruiz Arias UNIVERSIDAD NORBERT WIENER

2 Estadística Es la ciencia que se encarga de la recolección, clasificación, análisis e interpretación de datos de una investigación científica con la finalidad de efectuar decisiones adecuadas frente a la incertidumbre.

3 RECOLECCION DE DATOS CRITICA DE DATOS PRESENTACIÓN DE DATOS GRAFICOSTABLAS ANÁLISIS DE DATOS

4 DIVISIÓN DE LA ESTADÍSTICA

5 VARIABLE Es cualquier característica de la realidad que puede ser determinada por observación y que puede mostrar diferentes valores. Ejm: 1.- Edad de los alumnos 2.- Genero de los alumnos 3.- Estado civil de los alumnos 4.- Ingreso económico de los alumnos 5.-Número de hijos de los alumnos

6 Algunas características de los alumnos NombreEdad Estatura Cm Genero Ingreso Familiar Estado civil

7 Observaciones En el aula ¿el grado de instrucción es una variable? En un aula conformada solo por mujeres ¿el genero es una variable?

8 TIPOS DE VARIABLE

9 Según su relación entre variables a. Variable dependiente.- Representa al desenlace, resultado o efecto que se pretende explicar o estimar. b. Variable independiente.- Es aquella que explica, condiciona o determina el cambio en los valores de la variable dependiente. c. Variable interviniente.- Es aquella que interfiere en la relación entre la variable independiente y la dependiente, es decir, que influye en la aparición de otro resultado.

10 pertenece a un estudio de nivel investigativo explicativo; es decir a un estudio de causa y efecto

11 ejemplo (variable independiente) Sedentarismo (variable dependiente) Presencia de diabetes (variable interviniente ) Edad (variable independiente) Ingresos (variable dependiente) Presupuesto familiar (variable interviniente ) Conducta de consumo

12 POR SU NATURALEZA A) VARIABLE CUALITATIVA O CATEGÓRICA.- Cuando las características representan una determinada cualidad o propiedad que no puede expresarse numéricamente. Se clasifican en: Nominales: Presencia o ausencia del atributo. Pueden ser -Dicotómicas: Tiene dos valores o alternativas,Ejm: Vivo- muerto, sexo: Femenino/Masculino, Uso de Antidepresivos: Si/ No -Politómica: Tiene tres o más valores. Ejemplo: Grupo Sanguíneo, raza, religión, estado civil Ordinales: Se puede establecer orden jerárquico, Ejemplo: Grado de quemadura, Intensidad de dolor, Opinión sobre el curso.

13 POR SU NATURALEZA B) VARIABLE CUANTITATIVA O NUMÉRICAS.- Cuando las características o propiedades del objeto de estudio se refiere a cantidades es decir es susceptible a ser medida o contabilizada, por lo que puede ser medida directamente en la práctica. Se clasifican: Continuas: cuando pueden admitir cualquier valor de la recta numérica, es decir, acepta números enteros y fracciones dentro de sus mediciones. Ejm: -Temperatura: 22,6°C / 38.2 ºC / 37 ºC -Peso: 4 kg / 4.2 kg / 32.8 Kg Discretas: cuando admite sólo valores enteros. Ejm: -Número de hijos: 1 / 2 / 3 / 4 hijos -Número de vacunas recibidas: 0, 1, 2, 3,

14 Clasificaci ó n de las variables seg ú n la escala de medici ó n Variable nominal Variable ordinal Variable de intervalo Variable de razón

15 Variable nominal Son aquellas que establecen la distinción de los elementos en diversas categorías, sin aplicar algún orden entre ellas, distribuyendo a las unidades de análisis en dos o más categorías. Ejemplo: sexo, estado civil, deporte que practica, profesión, lugar de nacimiento, etc.

16 Variable ordinal Aquellas que implican orden entre sus categorías, pero no grado de distancia entre ellas; están referidas a un orden o jerarquía. Ejemplo: grado de instrucción, clase social, grado de simpatía, rango de agresividad, orden de mérito, etc.

17 Variable de intervalo Esta escala mide las variables numéricas. Los números de esta escala permiten establecer “distancias” entre dos individuos. En esta escala el cero es un valor que no indica ausencia de la característica o variable medida, y solo un valor relativo. Ejemplo: coeficiente de inteligencia, temperatura, etc

18 Variable de razón Es la escala más fuerte, dado que usa un sistema numérico en el que el cero es un valor que indica ausencia de la característica que se esta midiendo. El valor se expresa con un numero real, tiene un cero absoluto. Ejemplo: Edad, peso, ingresos, numero de hijos, accidentes de transito, etc.

19 VARIABLEDIMENSIÓN EdadNo tiene dimensión Estilos de aprendizaje Estilo autoritario Estilo democrático Estilo permisivo DIMENSIONES Proceso que transforma una variable en otras que tengan el mismo significado y que sean susceptibles de la medición empírica. Es decir cuando una variable inicial es muy compleja requiere de sub-variables para poder ser medida, estas sub-variables son denominadas dimensiones. Ejm:

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21 CONFIABILIDAD DE UN INSTRUMENTO Los requisitos que un instrumento debe cubrir para recolectar apropiadamente los datos son: confiabilidad y validez. Validez: es el grado en que un instrumento en verdad mide la variable que se busca medir. Confiabilidad: es el grado en que un instrumento produce resultados consistentes y coherentes. El coeficiente más utilizado para medir la confiabilidad de un instrumento es el alfa de cronbach razón por la cual lo estudiaremos en este capítulo.

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23 Elección de la prueba estadística Factor de estudio Variable de respuesta Cualitativa nominal (dos categorías) Cualitativa nominal (> de dos categorías) Cualitativa ordinalCuantitativa ( dos grupos) Independientes Z de comparación de proporciones Ji al cuadrado Prueba exacta de Fisher Ji al cuadrado U de Mann-Whitney T de Student Apareados Prueba de McNemar Prueba de Fisher Q de Cochran Prueba de los signos Prueba de rangos asignados de Wilcoxon T de Student para datos apareados (más de dos grupos) Independientes Ji al cuadrado Prueba de Kruskal Wallis Análisis de varianza Apareados Q de Cochran Prueba de Friedman Análisis de la varianza de dos vías Cuantitativos T de Student Análisis de varianza Correlación de Spearman Tau de Kendall Correlación de Pearson Regresión Lineal