Áreas estadísticos

fuentes de información para la medición de la ciencias sociales?

Hay dos métodos de recopilación de datos: encuestas y observación, junto con un método común y previo: Documentación y otro experimental. En un sentido estricto solo los dos primeros son privativos de las ciencias sociales: sociología, psicología, antropología, ecología y política. La documentación y la experimentación son métodos de análisis científicos y para cualquier ciencia o arte. La siguiente etapa será la utilización de métodos cualitativos o manejando 'palabras', principalmente en antropología, ejemplo un estudio de roles en una banda o pandilla, métodos cuantitativos manejando 'números' principalmente en psicología, ejemplo estableciendo un cociente de inteligencia o métodos mixtos, principalmente en sociología, ejemplo construcción de una batería de indicadores e indicios para establecer prioridades de desarrollo social. Resumiendo; una vez planteado el problema, las hipótesis y los instrumentos de trabajo.

La estadística es una ciencia que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos, ya sea para ayudar en la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Sin embargo estadística es más que eso, en otras palabras es el vehículo que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica.

Distribución normal.Es transversal a una amplia variedad de disciplinas, desde la física hasta las ciencias sociales, desde las ciencias de la salud hasta el control de calidad. Se usa para la toma de decisiones en áreas de negocios o instituciones gubernamentales.

La estadística se divide en dos grandes áreas:

La estadística descriptiva, se dedica a los métodos de recolección, descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, clústers, entre otros.

La estadística inferencial, se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba de hipótesis), estimaciones de características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incluyen anova, series de tiempo y minería de datos.

Buscando primero los datos válidos o adecuados para un objetivo específico y que éstos sean fiables o verdaderos y finalmente dar una explicación. La primera tarea para hacerlo es seleccionar un diseño o proyecto de investigación del trabajo o estudio, que incluye el propósito, el concepto o teoría que se tiene en mente, métodos que va a seguir y el tipo de muestreo y dimensión de la muestra. El diseño puede ser longitudinal, cuando se refiere a repetidas medidas en las mismas variables, en el grupo o grupos de una serie de ocasiones, pero siguiendo patrones fijos; si se siguen patrones variables estamos, por ejemplo, ante una estrategia de triangulación, que usa más de un método de colección de datos, como ejemplos: observación, encuestas y documentación. En ambos casos de diseño, fijo o flexible, hay una amplia batería de estrategias diferentes; estos ejemplos establecen unas diferencias. Hay otras evaluaciones, para propósitos particulares o comerciales,

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