Transcript Análisis de los Datos Cuantitativos Capitulo 10

Análisis de los Datos
Cuantitativos
Capitulo 10
¿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 datos
2. Efectuar análisis estadístico.
Es decir realiza análisis de estadística descriptiva para
cada una de sus variables y luego describe la relación 3
entre estas.
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
5
¿De que otra manera pueden presentarse las
distribuciones de frecuencias?
ESTADISTICA
DESCRIPTIVA
6
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
7
Medidas De Tendencia
Central
Media
Moda
Mediana
ESTADISTICA
DESCRIPTIVA
8
Medidas De
Variabilidad
Rango
También
llamado
recorrido. Indica
la extencion de
los datos en la
escala. A mayor
rango mayor
dispersión:
Rango= XM -
ESTADISTICA
DESCRIPTIVA
x
Desviación
Estandar
Varianza
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.
m
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Interpretación de medidas de tendencia
central y variabilidad.
ESTADISTICA
DESCRIPTIVA
10
Otras Estadísticas
Descriptivas
ASIMETRIAS
ESTADISTICA
DESCRIPTIVA
CURTOSIS
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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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RAZONES Y TAZAS
> 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
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Paso 4. (confiabilidad)
> Método de forma
alternativa o paralela
> Confiabilidad por Test-
Retest
> Aplica a los participantes
la misma prueba 2 veces y
se obtiene un coeficiente
de correlación.
> 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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16
¿Cómo se relaciona la distribución
muestral ? el nivel de
>
Nivel de significancia de 0.01 a 0.05
significancia?
> Area total de la muestra 1
> El nivel de significancia es subjetiva
> La prueba de hipotesis necesita de los
dos para poder trabajar
El 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 17
PRUEBA DE HIPOTESIS
Análisis
paramétrico
.Distribución normal
.Nivel de medición, intervalo o razón.
Análisis no
Paramétrico
*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
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Prueba estadísticas paramétricas importantes:
Coef. de
correlación
Pearson
*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 correlación
1 correlación perfecta
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Regresión
Lineal
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
T
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
Análisis de
varianza
unidireccional
*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.
No parametrico
Regresión
Lineal
> 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:
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Regresión
Lineal
Pruebas T
> 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.
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Prueba T
> 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.
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Prueba T
> ¿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:
>
Análisis
unidireccional
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
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Los coeficientes de correlación e
independencia para tabulaciones
cruzadas:
Phi : para tablas 2x2. Nivel de
medición Nominal
Coeficiente de contingencia o de
Pearson: para cualquier tamaño.
Nivel de medición Nominal
V de Cramer (V): para tablas
mayores de 2x2. Nivel de medición
Nominal
Lambda: para cualquier tamaño.
Nivel de Medición Nominal
Gamma: para cualquier tamaño.
Nivel de medicion Ordinal
Tau-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 Ordinal
Eta: Cualquier tamaño. Nivel de
medición independiente Nominal y
por Intervalos o Razón
coeficientes de Correlacion por
rangos de Spearman y Kendali
son medidas de correlacion para
variables en un nivel de
medicion ordinal. La muestra
puede ordenarse por rangos.
Prueba
estadísticas NO
paramétricas
La Chi cuadrada o X2
Prueba estadística para evaluar
hipótesis acerca de la relación
entre dos variables
categóricas
.
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Calculo de Coeficientes de
Confiabilidad Alfa-Cron Bach
Existen dos procedimientos:
1. Sobre la base de la varianza de los
items
2. Sobre la base de la Matriz de
correlacion de los items.
(procedimiento)
a) Se aplica una escala
b) Se obtienen resultados
c) Se calculan los coeficientes de
correlacion de Pearson
d) 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
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variables independientes y dos o mas
variables dependientes