Conceptos De Analisis De Datos

Glosario

1. Diseño experimental: El diseño experimental es una técnica estadística que permite identificar y cuantificar las causas de un efecto dentro de un estudio experimental.

2. Diseño no experimental: es la investigación que se realiza sin manipular variables. Se trata de una investigación donde no hacemos variar intencionadamente las variables independientes, solo se observan los fenómenos tal y como se dan en su contexto natural.

3. Transeccional: es un tipo de diseño la investigación se centra en analizar cuál es el nivel o estado de una o diversas variables en un momento dado, o bien en cuál es la relación entre un conjunto de variables en un punto en el tiempo.

4. Longitudinal: tipo de diseño en el que la investigación se centra en estudiar cómo evoluciona o cambia una o más variables o las relaciones entre éstas.

5. Método descriptivo: se ocupa de la descripción de datos y características de una población. El objetivo es la adquisición de datos objetivos, precisos y sistemáticos que pueden usarse en promedios, frecuencias y cálculos estadísticos similares.

6. Correlación: determina si los cambios en una de las variables influyen en los cambios de la otra. En caso de que suceda, diremos que las variables están correlacionadas o que hay correlación entre ellas.

7. Estudio observacional: en este estudio el investigador no asigna el factor de estudio, sino que observa, mide y analiza las variables de interés, sin controlar el factor. Valora y analiza lo que ocurre en su realidad sin intervenir en ella.

8. Diseño cuantitativo: es una forma de aproximación sistemática al estudio de la realidad. Se apoya en categorías numéricas y permite realizar el análisis de los fenómenos a través de diferentes formas estadística.

9. Estadística descriptiva: registra los datos en tablas y los representa en gráficos. Calcula los parámetros estadísticos (medidas de centralización y de dispersión), que describen el conjunto estudiado.

10. Variable: es una característica que al ser medida en diferentes individuos es susceptible de adoptar diferentes valores.

11. Datos: es cada uno de los valores que se ha obtenido al realizar un estudio estadístico.

12. Diseño cuasiexperimental: experimento en el que los sujetos no se asignan al azar a los grupos ni se emparejan, porque tales grupos ya existían.

13. Análisis de varianza: El análisis de varianza es una técnica que se puede utilizar para decidir si las medias de dos o más poblaciones son iguales. La prueba se basa en una muestra única, obtenida a partir de cada población. El análisis de varianza puede servir para determinar si las diferencias entre las medias muestrales revelan las verdaderas diferencias entre los valores medios de cada una de las poblaciones, o si las diferencias entre los valores medios de la muestra son más indicativas de una variabilidad de muestreo.

14. Estudio factorial: es aquel que se aplica cuando las muestras de observaciones quedan determinadas por dos o más factores.

15. Diseño mixto: representan el más alto grado de integración o combinación entre los enfoques cualitativo y cuantitativo. Ambos se entremezclan o combinan en todo el proceso de investigación, o, al menos, en la mayoría de sus etapas.

16. Asignación al azar: le permite al investigador colocar personas aleatoriamente en diferentes grupos para mostrarles diferentes imágenes o textos. El beneficio es introducir variación experimental en las encuestas. Se varía un estímulo (texto libre, imagen o texto de la pregunta) y las diferencias entre la manera en que los usuarios responden a los estímulos se evalúan en el análisis.

17. Aleatorización: La aleatorización es fundamental para que el diseño de un experimento sea válido. Es el procedimiento que permite que cada unidad experimental tenga iguales condiciones para recibir cualquier tratamiento.

18. Muestreo: Es la actividad por la cual se toman ciertas muestras de una población de elementos de los cuales vamos a

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