viernes, 3 de enero de 2020

Análisis de Datos.

Análisis de Datos

¿Cómo se debe realizar el análisis de la información?

El análisis depende de la información que se recolectó. Si se obtuviste datos cuantitativos, el análisis se realiza en una matriz de datos, en una tabla, un gráfico o un cuadro informativo como los que genera Excel o el programa SPSS.


Los principales tipos de análisis cuantitativos son los siguientes:  

Estadística descriptiva; Distribución de frecuencias, medidas de tendencia central, asimetría etc.

Puntuaciones; El grado en que un valor individual se aleja de la media en una escala de unidades de desviación estándar.

Razones y tasas. Es la relación o proporción que existe entre dos o mas categorías valoradas porcentualmente. El programa SPSS, es una magnifica herramienta para obtener información de alto nivel. Tiene la opción y posibilidad de importar archivos de Excel previamente capturados y transformarlos en información de gran valor que te darán sólidos argumentos y conclusiones para tu trabajo.


Razonamientos de estadística inferencial:

Es la determinación de los parámetros de la población por medio de los estadígrafos.

Pruebas paramétricas: Instrumentos estadísticos como la Regresión Lineal y el Coeficiente de Pearson.

Análisis multivariados: Métodos matemáticos para analizar la relación entre diversas variables independientes y por lo menos una variable dependiente. Entre los instrumentos más comunes encontramos; La regresión múltiple, el análisis lineal etc. En su totalidad éstos parámetros los podras aplicar en SPSS, representándo argumentos muy sólidos.

Este tipo de instrumentos generalmente son para usos avanzados de investigación, sin embargo en la investigación de tesis principalmente nivel maestría o doctorado, son implicitamente necesarios.

Existen varios programas estadísticos como: SPSS para Windows. MINITAB. En los clásicos trabajos de tesis universitaria nivel licenciatura o post grado es muy conveniente recurrir a estos programas, porque el nivel de calidad de información que se obtiene, suele ser substancialmente mayor al obtenido en Excel.



Análisis cualitativo de los datos
Si la información recolectada es cualitativa por consiguiente se analizará de manera cualitativa, sin perjuicio que pueda extraerse alguna información cuantitativa en particular, como; frecuencia, categorización u otra similar. El análisis cualitativo no se limita a descripciones narrativas, puede abarcar muchos otros contextos como los siguientes: Describir contextos o eventos. Revelar situaciones. Describir patrones y explicarlos. Explicar sucesos y hechos. Construir teorías. En el programa SPSS es factible mediante la aplicación de ciertos parámetros, obtener conclusiones de información cualitativa.


Determinación de los intervalos de confianza.

Los intervalos de confianza para la media u otra herramienta estadística, se determinan tomando en consideración solo los valores normales  (de acuerdo a los principios de Gauss), por lo que la información que queda fuera del área normal es excluida, por considerarse fuera de la tendencia estándar. En la gráfica siguiente, la información que se encuentra fuera de la campana fue excluida (representa el 5% de la muestra; el 95% está dentro de la campana).


Los niveles de significancia. Son los valores que quedaron fuera del intervalo de confianza. Por lo tanto son complementarios con éste último; como se puede apreciar en la gráfica.
Su interpretación se resume como;  grado de probabilidad de cometer el error. El más usual y útil estadísticamente es el 5%.


Correlaciónes

Se dice que existe correlación; cuando la comparación entre dos variables arroja dos posibles resultados:

  1. Una correlación perfectamente positiva; (o muy acercada a ese comportamiento) cuando en una determinada proporción aumenta una de ellas, y la otra también lo hace en la misma o casi la misma proporción.
  2. Una correlación perfectamente negativa, cuando en la proporción que aumenta una de ellas, la otra disminuye proporcionalmente.

Su grado de significancia; está en proporción al grado de su comportamiento, por ejemplo si una variable con una correlación perfecta aumenta en 10, la otra variable lo hará también en 10. Es decir su significancia es de un 100%, expresado como 1.
En otro ejemplo; si una variable aumenta 10, la otra lo hace en 7; su nivel de significancia es de .07 o 70%. Aludiendo a la proporción.



Fecha de la última modificación: 4/12/2017.

Bibliografía.
Hernández, Fernández, Baptista. (2014), Metodología de la Investigación. México: McGraw-Hill




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