DATOS, VARIABLES DIAGRAMA SAGITAL

Presentación del tema: "DATOS, VARIABLES DIAGRAMA SAGITAL"— Transcripción de la presentación:

1 DATOS, VARIABLES DIAGRAMA SAGITAL

2 DATOS El dato es una representación simbólica (numérica, alfabética, algorítmica, entre otros.), un atributo o característica de una entidad. Los datos describen hechos empíricos, sucesos y entidades.

3 TIPOS DE DATOS Por su variabilidad se clasiifican en
a) VARIABLE; característica que varia o cambia entre individuos, entidades o fenómenos Ejemplos: altura, temperatura en la calle, estado de _animo, ... b) CONSTANTE: Característica que no cambia de entre individuos, entidades o fenómenos. Ejemplo: El genero en un grupo de mujeres es constante, porque siempre seria el mismo, femenino.

4 TIPOS DE DATOS Por su naturaleza se clasifican
a) CUALITATIVOS: son datos que tienen cualidades o atributos que no pueden ser identiicados con numeros Ejemplos: genero, estado civil, etc. b) CUANTITATIVOS: son datos que tienen caracteristicas o atriutos que son medidos con cantidades numericas. Ejemplo: edad, altura, etc.

5 RELACION ENTRE LOS DATOS

6 TIPOS DE VARIABLES POR SU RELACION
Dependiente Independiente Intervinientes o Extrañas

7 1-Variable Independiente
Representa los factores que constituirían la causa, siendo que previamente han demostrado serfactores de riesgo para el problema que se estudia en el nivel investigativo relacional. En los estudios observacionales se plantea solamente una variable independiente.

8 2-Variable Dependiente
Representa a la variable de estudio, mide o describe el problema que se estudia, para su existencia y desenvolvimiento depende de otra u otras independientes, pero su variabilidad está condicionada no solamente por la variable independiente sino por otras variables intervinientes

9 Relacion variable Dependiente o Independiente

10 Variable Dependiente e independiente
La relación entre variable independiente y dependiente se muestra con una flecha que va de la independiente a la dependiente para indicar que la dependiente reacciona o se modifica al cambiar la independiente en un estudio. Esto puede ser o no del tipo causa y efecto.

11 Variable Dependiente e independiente
Tipos de relaciones entre dependiente e independiente Causa y Efecto En este caso La indpendiente causa o produce que se genera la dependiente Independiente = causa Dependiente = efecto

12 Variable Dependiente e independiente
Tipos de relaciones entre dependiente e independiente Interrelacionadas Hay una relación entre ambas. Si se modifica una la otra cambia. Se llama independiente a la que cambia el investigador Y la variable dependiente la que el investigador observa Ambas variables se pueden intercambiar

13 3-Variable Extrañas o interviniente
Son todas aquellas variables que el investigador no controla directamente, pero que pueden influir en el resultado de su investigación. Deben ser controladas, hasta donde sea posible, para asegurar de que los resultados se deben al manejo que el investigador hace de la variable independiente, más no a variables extrañas, no controladas. 

14 Subtipos de variables extrañas
Las variables extrañas o intervinientes pueden ser de tres subtipos Intermediaria Moderadora Controladoras

15 3a-Variable Extraña intermediaria
un tipo de variable a través de la que se trasmite la influencia de la(s) o variable(s) independientes y / o moderadoras sobre la variable dependiente. En su relación con la variable dependiente sería independiente. Pero en su relación con la variable independiente sería dependiente Variable Independiente Variable Intermediaria Variable Dependiente

16 3b-Variable Extraña moderadora
tipo de variable independiente que se manipula y/o mide para comprobar si modifica la relación entre la variable independiente y la variable dependiente. Se incluye para ver sus efectos sobre la variable dependiente, pero el investigador le da un papel secundario Variable Independiente Moderadora Variable Dependiente Variable Independiente

17 3c-Variable Extraña Controladas
es un tipo de variable independiente que no se manipula sino que se mantiene constante para neutralizar sus efectos sobre la variable dependiente (ya que en un experimento no es posible estudiar simultáneamente todas las variables independientes) Variable independiente De control Variable Dependiente Variable Independiente

18 METODOS PARA CONTROLAR LAS VARIABLES EXTRAÑAS

19 Método para controlar variables Extrañas
Eliminación: Cuando se sabe que existe una variable extraña que puede alterar los resultados de la investigación, se puede controlar mediante la eliminación. Constancia de condiciones: Si, por ejemplo, en un estudio experimental se desea estudiar dos o más grupos de sujetos o muestras, éstos se deben someter exactamente a las mismas condiciones, tanto físicas como de lugar, manteniendo, de esta manera, constante las circunstancias bajo las cuales se investiga.

20 Método para controlar variables Extrañas
Balance: Cuando se sabe que una variable extraña puede influir de manera definitiva en el estudio y no se puede eliminar, ni igualar las condiciones de los grupos o muestras, se recurre al balanceo. Este mecanismo distribuye en forma equitativa la presencia de la variable extraña entre los grupos.

21 Método para controlar variables Extrañas
Contrabalanceo: En algunas investigaciones se pide a los sujetos o la muestra que respondan varias veces a un mismo estímulo o a varios estímulos diferentes. Esta serie de respuestas puede provocar en los mismos dos reacciones: por un lado, fatiga, porque los sujetos se cansan de estar respondiendo; por otro lado, aprendizaje, ya que después de presentar 2 o 3 veces el mismo estímulo el sujeto ya sabe cómo responder. Para evitar estos problemas, los grupos se pueden subdividir en subgrupos para que los efectos de la fatiga y/o aprendizaje queden anulados.

22 Método para controlar variables Extrañas
contrabalanceo: En algunas investigaciones se pide a los sujetos o la muestra que respondan varias veces a un mismo estímulo o a varios estímulos diferentes. Esta serie de respuestas puede provocar en los mismos dos reacciones: por un lado, fatiga, porque los sujetos se cansan de estar respondiendo; por otro lado, aprendizaje, ya que después de presentar 2 o 3 veces el mismo estímulo el sujeto ya sabe cómo responder. Para evitar estos problemas, los grupos se pueden subdividir en subgrupos para que los efectos de la fatiga y/o aprendizaje queden anulados.

23 Método para controlar variables Extrañas
Aleatorización: Este método de control es uno de los más sencillos y más utilizados en ciencias sociales, sobre todo cuando se llevan a cabo estudios experimentales. Se parte del postulado de que si la selección y distribución de sujetos en grupos de control fue hecha al azar, se puede inferir que las variables extrañas, desconocidas por el investigador, se habrán repartido también al azar en ambos grupos, y así quedarán igualadas. De igual modo puede pasar en algunos experimentos en las ciencias biológicas.

24 DIAGRAMA SAGITAL

25 DIAGRAMA SAGITAL Diagrama Sagital
Significa Diagrama de flechas, cuando se usa como variables, lo que se busca es representar mediante flechas la relación que existe entre las variables La flecha en una dirección: significa que la variable al inicio de la flecha es la independiente, y la variable al final de la flecha es la dependiente. La flecha con dos direcciones: significa que ambas están relacionadas pero no de causa y efecto. Dependiendo del estudio una puede ser en un momento dependiente y luego en otra parte dependiente. La flecha termina en medio de otra flecha: indica que es una variable interviniente, que afecta la relación

26 Diagrama sagital de relación variable independiente e dependiente

27 Diagrama sagital de relación variable independiente, dependiente e interviniente

28 Diagrama sagital que relaciona 6 variables independiente con 2 dependientes

29 Diagrama sagital que relaciona 8 variables
Flecha Sencilla Indica dependencia Flecha Doble Indica relación En ambos sentidos

30 Diagrama sagital de causa y efecto tipo Ishikawa
Analizado (variable dependiente) Causas (rojo) Y subcausas ( verde) (variables independientes)

31 Otro ejemplo de representación Sagital

32 Otro Ejemplo de Representación Sagital

33 Otro Ejemplo de Representación Sagital con interviniente

34 Otro Ejemplo de Diagrama Sagital

35 Diagrama NO sagital de relación entre variables

36 Ejemplo de representación de hipótesis con diagrama sagital
H1, H2, H3, H4, H5 Representan 5 diferentes Hipótesis Que relacionan Variables dependiente Con independientes

37 HIPOTESIS Y TIPOS

38 HIPOTESIS Hipótesis: son suposiciones que adelantan una explicación a la descripción o relación entre variables en base a conocimientos previos El objetivo de una hipótesis es validar o invalidar la suposición de la hipótesis

39 HIPOTESIS El investigador usa la hipotesis para:
Orientar la investigación en cierta direccion. Por ejemplo al encontrar un muerto la policia puede asumir que es una de las opciones siguientes: Asesinato, muerte natural, accidente. Confirmar que la direccion elegida al probar la validez de hipotesis poco probables El investigador puede creer que es un crimen, pero igual desea invalidar la opcion que sea causa natural.

40 HIPOTESIS Las hipótesis se usan cuando:
Existe información previa suficiente para establecer una suposición suficientemente probable para que valga la pena el esfuerzo de la investigación. Cuando se cuenta con los medios para poder validarla o invalidarla. Cuando la validación o invalidación ayuda a obtener los resultados deseados de la investigación

41 HIPOTESIS Tipos de hipótesis según el nivel de importancia en una investigación Principales: cuando toda la investigación depende de si se validan o invalidan De trabajo: cuando durante el proceso de investigación se desea concentrar el trabajo en una dirección, por lo que se crean hipótesis temporales o de trabajo De objetivos específicos: cuando la suposición no merece el tratamiento separado y se menciona como si fuera un objetivo especifico.

42 HIPOTESIS Tipos de hipótesis según el tipo de investigación
Descriptivas: cuando lo que se desea es describir o confirmar una afirmación simple que no relaciona nada Ej. "En el año 2000 presupuestos de publicidad de la Corporación se incrementaron entre 50 y 60%" Correlaciónales: especifica la relacion de dos o mas variables. Ej.  "la inteligencia, la memoria y las calificaciones obtenidas están relacionadas" De causalidad o explicativas: No solo relaciona dos o mas variables sino que busca establecer una relación de causa y efecto, origen y destino.

43 HIPOTESIS Hipótesis según el uso de la estadística Estadísticas:
cuando la aceptación o rechazo de la hipótesis depende de los valores estadísticos obtenidos Normalmente se formulan en parejas Hipótesis Nula o Ho: Hipótesis alterna o H1 Si se acepta Ho se rechaza H1 y viceversa No estadísticas: cuando aceptación o rechazo depende varios elementos pudiendo contener o no elementos estadísticos

44 REPRESENTACION DE HIPOTESIS CON VARIABLES
Hipótesis Descriptiva X es igual a 10,000 lps X esta entre 5,000 lps y 10,000 lps Hipótesis Relacional X es directamente proporcional a Y X es inversamente proporcional a Y X y Y están relacionadas Hipótesis Causal X define el valor de Y Y es función de X X es Igual a 10,000 lps H1 X Y H1 X Y H1