Análisis de los Datos Cuantitativos Capitulo 10. 2 ¿Análisis cuantitativo o análisis...

Análisis de los Datos CuantitativosCapitulo 10

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¿Análisis cuantitativo o análisis cualitativo?

> El tipo de análisis que realizaremos depende de los datos recolectados. (datos cuantitativos lleva al análisis cuantitativo. Y datos cualitativos lleva al análisis cualitativo)

> Si existen datos cualitativos y cuantitativos a cada uno se le hará el análisis correspondiente.

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Análisis cuantitativos de los datos. (análisis estadísticos)¿Qué análisis pueden efectuarse en los datos?>Los análisis dependen de tres factores:1.El nivel de medición de las variables.2.La manera como se hayan formulado las hipótesis.3.El interés del investigador.>Por ejemplo no son los mismos los análisis cuantitativos que se aplica a una variable nominal que a una por intervalos.

Por ello el investigador busca:1.Describir sus datos2.Efectuar análisis estadístico.Es decir realiza análisis de estadística descriptiva para cada una de sus variables y luego describe la relación entre estas.

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Los principales análisis cuantitativos o estadísticos que pueden efectuarse son:

> Estadística descriptiva para las variables, tomadas individualmente.

> Puntuaciones z.> Razones y tasas.> Cálculos y razonamientos de

estadística inferencial.> Pruebas paramétricas.> Pruebas no paramétricas.> Análisis multivariados.

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ESTADISTICA DESCRIPTIVA PARA CADA VARIABLE> ¿Qué es una distribución de

frecuencias?Es un conjunto de puntuaciones ordenadas

en sus respectivas categorías y generalmente se presenta en una tabla.

>¿Qué otros elementos contiene una distribución de frecuencias?

ESTADISTICA DESCRIPTIVA

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¿De que otra manera pueden presentarse las distribuciones de frecuencias?

ESTADISTICA DESCRIPTIVA

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Las distribuciones de frecuencias también se pueden graficar como polígonos de frecuencias

> Los polígonos de frecuencias relacionan las puntuaciones con sus respectivas frecuencias  .

ESTADISTICA DESCRIPTIVA

8ESTADISTICA DESCRIPTIVA

Media

Moda

Mediana

Medidas De Tendencia Medidas De Tendencia Central Central

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Medidas De Medidas De VariabilidadVariabilidad

Rango VarianzaDesviaciónEstandar

También llamado recorrido. Indica la extencion de los datos en la escala. A mayor rango mayor dispersión:

Rango= XM - xm

O Típica. Es el promedio de desviación de puntuaciones con respecto a la media que se expresa en unidades originales de medicion de la distribución.

Es la desviación estandar al cuadrado y se utiliza en análisis inferencial.

ESTADISTICA DESCRIPTIVA

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Interpretación de medidas de tendencia central y variabilidad.

ESTADISTICA DESCRIPTIVA

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Otras Estadísticas Otras Estadísticas DescriptivasDescriptivas

ASIMETRIAS CURTOSIS

ESTADISTICA DESCRIPTIVA

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PUNTUACIONES Z

> Medida que indiga sobre la dirección y el grado en que un valor individual se aleja de la media en una escala de unidades de deesviación estandar (se utiliza en intervalos)

Puntuación a transformar

Puntuación transformada

PUNTUACIONES Z

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> Razón: es la relación entre 2 categorías.-La razón de hombres a mujer es de 60/30

> Tasa: es la relación entre el numero de casos y el numero total de observaciones por un múltiplo de 10

RAZONES Y TAZAS

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Paso 4. (confiabilidad)> Confiabilidad por Test-

Retest> Aplica a los participantes

la misma prueba 2 veces y se obtiene un coeficiente de correlación.

> Método de forma alternativa o paralela

> Método de mitades partidas. Se calcula por medio de un coeficiente de correlación entre las puntaciones de las mitades del instrumento

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Paso 4 la validez> Se produce al correlacionar las puntuaciones

de los participantes obtenidos por medio del instrumento con sus valores logrados  .

Paso 5. analizar mediante pruebas estadísticas las hipótesis>Se utilizan 2 procedimientos:

1.Hipótesis: para determinar si los datos obtenidos son congruentes .

2.Se utiliza el nivel de significancia.

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¿Cómo se relaciona la distribución muestral ? el nivel de significancia?> Nivel de significancia de 0.01 a 0.05

> Area total de la muestra 1> El nivel de significancia es subjetiva> La prueba de hipotesis necesita de los

dos para poder trabajarEl intervalo de confianza y errores en la estadística inferencial > Otra parte de la prueba de hipótesis es

construir un intervalo> Los niveles de confianza comunes son

0.95 o 0.99> No se puede estar seguro de la

estimacion> Siempre hay un riesgo mínimo

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Análisis Análisis paramétricoparamétrico

.Distribución normal

.Nivel de medición, intervalo o razón.

Análisis no Análisis no ParamétricoParamétrico

*No requieren de presupuestos acerca de la forma de la distribución poblacional aceptan distribuciones no normales.*No necesitan estar medidas en niveles de intervalos o de razón; pueden analizar datos nominales y ordinales.

En una investigación: estos análisis pueden ser mixtos

PRUEBA DE HIPOTESIS

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Coef. de correlación Pearson

Regresión Lineal

Prueba T

Análisis de varianza unidireccional

*Prueba estadística para analizar relación entre 2 variables en un mismo nivel de medición-1 correlación negativa perfecta (menor X, mayor Y)0 no hay correlación1 correlación perfecta

Modelo matemático para estimar el efecto de una variable en otra.

Predice las puntuaciones de una variable tomando las puntuaciones de otra variable.

A mayor correlación entre variables mayor capacidad de predicción.

Prueba estadística para evaluar si 2 grupos difieren entre si.Hipótesis: hipótesis de investigación refiere a que hay diferencia significativa entre los 2 grupos y la hipótesis nula que no hay diferencia significativa

*Es una prueba estadística para analizar si mas de dos grupos difieren significativamente entre si en cuanto a sus medias y varianzas. *La prueba t se utiliza para dos grupos y el análisis de varianza unidireccional se usa para tres, cuatro o mas grupos.

Prueba estadísticas paramétricas importantes:

No parametrico

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> Hipótesis: correlaciónales y causales.> Variables: independiente y dependiente.> Nivel de medición de las variables: intervalos o

de razón.> Procedimiento e interpretación: se determina

con base al diagrama de dispersión, se relacionan las puntuaciones de una muestra.

EJEMPLO: EJEMPLO:

Regresión Lineal

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> El diagrama de dispersión es una manera para observar gráficamente la correlación

1. Correlación positiva fuerte: ascendente.2. Correlación negativa: considerable:

descendente. 3. Ausencia de correlación>El diagrama de dispersión puede ser resumido

en una línea. Conociendo esta línea y la tendencia, podemos predecir los valores de una variable.

Regresión lineal: solo es útil con relaciones lineales, no con relaciones curvilíneas.

Regresiones curvilíneas: son aquellas en donde la tendencia varia, primero es ascendente y luego descendente o viceversa.

Regresión Lineal

Pruebas T

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> Interpretación: se obtiene de

> Donde X1 es la media del primer grupo, S1 es la desviación estándar del grupo uno elevado al cuadrado, n1 es el tamaño del primer grupo. (las variables restantes significan lo mismo pero referentes al grupo 2)

> Para saber si el valor t es significativo, se aplica la formula y se calculan los grados de liberta

> Se elige nivel de significancia y se compara el valor obtenido con el valor que le correspondería. Si el valor calculado es mayor al que aparece la tabla, se acepta la hipótesis de investigación, pero si es menor se acepta la hipótesis nula.

Prueba T

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> ¿Qué es la prueba de diferencia de proporciones?

> Prueba estadística que sirve para analizar si 2 proporciones difieren significativamente entre si.

> Su nivel de medición es por medio de intervalos o de razón, expresados en proporciones o porcentajes.

> Se obtiene por medio de:

> El resultado z se compra con la puntuación de z (normal) que corresponde al nivel de confianza elegido. Si es igual o mayor se acepta la hipótesis de investigación y si es menor se rechaza

Prueba T

Análisis unidireccional

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Prueba estadísticas NO

paramétricas

Los coeficientes de correlación e independencia para tabulaciones cruzadas:

La Chi cuadrada o X2

coeficientes de Correlacion por rangos de Spearman y Kendali

Prueba estadística para evaluar hipótesis acerca de la relación entre dos variables

categóricas.

Phi : para tablas 2x2. Nivel de medición NominalCoeficiente de contingencia o de Pearson: para cualquier tamaño. Nivel de medición NominalV de Cramer (V): para tablas mayores de 2x2. Nivel de medición Nominal Lambda: para cualquier tamaño. Nivel de Medición NominalGamma: para cualquier tamaño. Nivel de medicion OrdinalTau-b de Kendall (Tau-b): cualquier tamaño, mas apropiado para tablas con igual numero de renglones.D de Somers: para cualquier tamaño. Nivel de Medición OrdinalEta: Cualquier tamaño. Nivel de medición independiente Nominal y por Intervalos o Razón

son medidas de correlacion para variables en un nivel de medicion ordinal. La muestra puede ordenarse por rangos.

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Calculo de Coeficientes de Confiabilidad Alfa-Cron BachExisten dos procedimientos:1. Sobre la base de la varianza de los

items2. Sobre la base de la Matriz de

correlacion de los items. (procedimiento)

a) Se aplica una escalab) Se obtienen resultadosc) Se calculan los coeficientes de

correlacion de Pearsond) Se elabora la matriz de correlacion con

los coeficientes obtenidos

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ANALISIS MULTIVARIADO- ¿Qué son los metodos de analisis multivariados?Donde se analiza la relacion entre varias variables

independientes y al menos una dependiente.- ¿Qué es la Regresion Multiple?Sirve para analisar el efecto de dos o mas variables

independientes sobre una dependiente- ¿Qué es el analisis lineal de patrones?Para representar interrelaciones entre variables a

partir de regresiones.- ¿Qué es el analisis de factores?Metodo multivariado para determinar el numero y

naturaleza de un grupo- ¿Qué es el analisis multivariado de varianza?Modelo para analizar la relacion entre dos o mas

variables independientes y dos o mas variables dependientes