Metodologia

Lectura 11.

Metodología de la Investigación.

Análisis de Datos Cuantitativos.

El análisis de datos es un proceso de inspeccionar, limpiar y transformar datos con el objetivo de resaltar información útil, lo que sugiere conclusiones, y apoyo a la toma de decisiones. El análisis de datos tiene múltiples facetas y enfoques, que abarca diversas técnicas en una variedad de nombres, en diferentes negocios, la ciencia, y los dominios de las ciencias sociales.

Al analizar datos cuantitativos debemos recordar dos cuestiones: primero que los modelos estadísticos son representaciones de la realidad misma y segunda, los resultados numéricos siempre se interpretan en contexto.

Proceso de investigación cuantitativa. Paso 9 Analizar los datos.

• Decidir el programa de análisis de datos que se utilizara.

• Explorar los datos obtenidos en la recolección.

• Analizar descriptivamente los datos por variable.

• Visualizar los datos por variable.

• Evaluar la confiabilidad, validez, y objetividad de los instrumentos de medición utilizados.

• Analizar e interpretar mediante pruebas estadísticas las hipótesis planteadas (análisis estadístico inferencial).

• Realizar análisis adicionales.

• Preparar los resultados para presentarlos.

¿Qué procedimiento se sigue para analizar cuantitativamente los datos?

En la actualidad estos datos se recolectan por computadora u ordenador, en donde se concentran la interpretación de los métodos de análisis cuantitativo y a continuación se muestran los pasos a seguir:

Paso 1. Seleccionar un programa de análisis. (STADISTICAL PACKAGE FOR THE SOCIAL SCIENCES O PAQUETE ESTADISTICO PARA LAS CIENCIAS SOCIALES, IBM SPSS), MINITAB.

Paso 2. Ejecutar el programa.

Paso 3. Explorar los datos.

Estadística descriptiva para cada variable.

La primera tarea es describir los datos, los valores o las puntuaciones respecto de una variable. Esto se logra al describir la distribución de las puntuaciones o frecuencias de cada variable.

¿Qué es una distribución de frecuencias?

Es un conjunto de puntuaciones respecto de una variable ordenada en sus respectivas categorías generalmente se presenta como una tabla.

¿Qué otros elementos contiene una distribución de frecuencias?

Las distribuciones de frecuencias pueden completarse agregando las frecuencias relativas y las frecuencias acumuladas. Las frecuencias relativas son los porcentajes de casos en cada categoría, y las frecuencias acumuladas son lo que se va acumulando en cada categoría, desde la más baja hasta la más alta.

Las frecuencias acumuladas, como su nombre lo indica, constituyen lo que se acumula en cada categoría. En la categoría “sí se ha obtenido la cooperación” se han acumulado 91. En la categoría “no se ha obtenido la cooperación” se acumulan 96 (91 de la categoría anterior y 5 de la categoría en cuestión). En la última categoría siempre se acumula el total. Las frecuencias acumuladas también pueden expresarse en porcentajes (entonces lo que se va acumulando son porcentajes).

¿De qué otra manera pueden presentarse las distribuciones de frecuencias?

Las distribuciones de frecuencias, especialmente cuando utilizamos las frecuencias relativas, pueden presentarse en forma de histogramas o gráficas de otro tipo. Por ejemplo la grafica de pastel

Las distribuciones de frecuencias también se puede graficar como polígonos de frecuencias.

Los polígonos de frecuencia relacionan las puntuaciones con sus respectivas frecuencias. Es más bien propio de un nivel de medición por intervalos o razón. Los polígonos se construyen sobre los puntos medios de los intervalos. Representan curvas útiles para describir los datos.

¿Cuáles son las medidas de tendencia central?

Son puntos en una distribución obtenida, los valores medios o centrales de esta, y nos ayudan a ubicarla dentro de la escala de medición de la variable analizada. Las principales medidas de tendencia central son tres: moda, mediana y media.

La moda es la categoría o puntuación que ocurre con mayor frecuencia.

La mediana es el valor que divide la distribución por la mitad. Esto es, la mitad de los casos caen por debajo de la mediana y la otra mitad se ubica por encima de esta. La mediana refleja la posición intermedia de la distribución.

La media es tal vez la medida de la tendencia central más utilizada y puede definirse como el promedio aritmético de una distribución se simboliza con X y es la suma de todos los valores dividida entre el número de casos. Es una medida aplicable a mediciones por intervalos o de razón. Carece de sentido para variables de medidas en un nivel nominal u ordinal. Resulta sensible a valores extremos.

¿Cuáles son las medidas de variabilidad?

Las medidas de variabilidad indican la dispersión e los datos en la escala de medición de la variable considerada. Son intervalos que indican la dispersión de los datos en la escala de medición. Responden la pregunta: ¿Dónde están diseminadas las puntuaciones o los valores obtenidos? Las medidas de variabilidad más utilizadas son: rango, desviación estándar y varianza.

La desviación estándar o característica es el promedio de desviación de las puntuaciones con respecto a la media. Solo se utiliza en variables medidas por intervalos o de razón.

La varianza es la desviación estándar elevada al cuadrado y se simboliza como S.

Otras medidas.

La asimetría es una estadística necesaria para conocer cuánto se parece nuestra distribución a una distribución teórica llamada curva normal y constituye un indicador de lado de la curva donde se agrupan las frecuencias.

La curtosis es un indicador de lo plana o picuda que es una curva.

La asimetría y la curtosis requieren

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