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ANALISIS DE LA INFORMACIN
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Anlisis de la informacin
El anlisis de la informacin en el procesoinvestigativo, depende
del enfoque y del tipode investigacin que se haya seleccionado,como
tambin de los objetivos que se hayanplanteado.
La estadstica se constituye en unaherramienta fundamental para
el anlisis dela informacin. Sin embargo es necesarioprecisar y
seleccionar el tratamientoestadstico dependiendo del
enfoquecuantitativo o cualitativo, de la escala demedicin de las
variables, de las hiptesis yde los objetivos.
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Naturaleza de la estadsticaLa estadstica es una rama de la
ciencia, encargada deldiseo y aplicacin de mtodos para
recolectar,organizar, analizar y hacer deducciones a partir
deellos.
La estadstica proporciona una metodologa paraevaluar y juzgar
las discrepancias entre la realidad y lateora. Adems, el estudio de
la estadstica esimportante para entender las posibilidades
ylimitaciones de la investigacin experimental, paradiferenciar las
conclusiones que pueden obtenerse delos datos de aquellas que
carecen de base emprica y endefinitiva para desarrollar un
pensamiento crtico yantidogmtico ante la realidad.
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Divisin de la estadsticaLa estadstica se divide en dos grandes
ramas,dependiendo del mtodo empleado para manejar lainformacin y
hacer que tenga sentido: estadsticadescriptiva y estadstica
inferencial.
Con los datos de la muestra se aplica la estadsticadescriptiva;
con los resultados de la estadsticadescriptiva se hacen anlisis de
estadstica inferencialreferidos a la poblacin.
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Divisin de la estadstica
Estadstica descriptiva. Permite describir resumir yanalizar la
informacin obtenida de la muestra.
Para tal fin se recolecta la informacin, se tabula, segrafica y
en muchos casos en vez de trabajar con todaslas observaciones, es
preferible tener unas medidasque resuman los datos.
Bsicamente hay tres tipos de medidas de resumen:medidas de
tendencia central, medidas de dispersin ovariabilidad de los datos
y medidas de ubicacin.
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Divisin de la estadstica
Estadstica inferencial, tambin denominada inferenciaestadstica:
El principal inters respecto de laestadstica inferencial tiene que
ver con encontrar algorelacionado con la poblacin a partir de una
muestra dedicha poblacin.
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Tipos de variables
Existen dos tipos bsicos de variables:
1) Cualitativas
2) Cuantitativas.
Cuando la caracterstica que se estudia es denaturaleza no
numrica, recibe el nombre de variablecualitativa o atributo.
Algunos ejemplos de variablescualitativas son el gnero, la filiacin
religiosa, tipo deautomvil que se posee, estado de nacimiento y
color deojos. Cuando los datos son de naturaleza
cualitativa,importa la cantidad o proporcin que caen dentro decada
categora. Es decir, cuando la variable que seestudia aparece en
forma numrica, la variable sedenomina variable cuantitativa.
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Tipos de variablesLas variables cuantitativas pueden ser
discretas ocontinuas. Las variables discretas adoptan slo
ciertosvalores y existen vacos entre ellos.
Las observaciones de una variable continua tomancualquier valor
dentro de un intervalo especfico.
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Estadstica descriptiva
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Medidas de tendencia central
El concepto de la descripcin est asociada a ladistribucin de
frecuencias, que consiste en elordenamiento o clasificacin de los
valores observadosen una variable, de acuerdo con su magnitud
numrica.
Permite al investigador identificar la forma comociertos puntos
o caractersticas estn distribuidos.
Las medidas de tendencia central son valoresnumricos que quieren
mostrar el centro de unconjunto de datos.
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Medidas de dispersin
Las medidas de dispersin, tambin llamadas medidasde
variabilidad, muestran la variabilidad de unadistribucin, indicando
por medio de un nmero si lasdiferentes puntuaciones de una variable
estn muyalejadas de la media. Cuanto mayor sea ese valor, mayorser
la variabilidad, y cuanto menor sea, mshomognea ser a la media. As
se sabe si todos loscasos son parecidos o varan mucho entre
ellos.
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Cuando la muestra que se ha tomado de la poblacin oproceso que
se desea analizar, es de menos de 20elementos en la muestra,
entonces estos datos sonanalizados sin necesidad de formar clases
con ellos y aesto es a lo que se le llama tratamiento de datos
NOAGRUPADOS. Cuando la muestra consta de 20 o msdatos, lo
aconsejable es agrupar los datos en clases y apartir de estas
determinar las caractersticas de lamuestra y por consiguiente las
de la poblacin de dondefue tomada.
Son datos agrupados cuando tienen FRECUENCIAquiere decir que
estn contados y clasificados yDATOS NO AGRUPADOS cuando no tienen
frecuenciao que no estn contabilizados o clasificados.
Descripcin de datos
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Descripcin de datos
Los DATOS NO AGRUPADOS es un conjunto deinformacin si ningn
orden que no establece relacinclara con lo que se pretende
desarrollar a lo largo de unproblema.
Entonces estos datos son analizados sin necesidad deformar
clases con ellos y a esto es a lo que se le llamatratamiento de
datos no agrupados. Ejemplo:
Edades de un grupo de personas: 20, 50, 15, 13, 16, 13,13, 20,
8, 16 , 40, 13, 20, 35, 28, 32.
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Descripcin de datos
Los DATOS AGRUPADOS son un conjunto deinformacin con un patrn
establecido de dichos datospara la facilitacin del manejo de los
mismos. Los datosse agrupan en clases con el fin de sintetizar,
resumir,condensar o hacer que la informacin obtenida de
unainvestigacin sea manejable con mayor facilidad.
Para que sean datos agrupados tienen que ser contadosy
clasificados, por ejemplo cuantas personas haba de lamisma edad.
(Siendo 20 personas).
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Herramientas de estadstica en Excel
