Introducción al proceso de investigación y análisis de datos.

1. Proceso de
Investigación y
Análisis de Datos
Introducción a la Metodología de la
Investigación Psicológica
Mtro. Fernando Reyes Baños

2. Planeación y Desarrollo
1. Planteamiento del Problema 2. Método
Delimitación del
Tema Justificación
Enunciado de la
Pregunta
Objetivos
Tipos de
Estudio
Incluye
Sujetos Diseño
Técnicas de
Recolección de
Datos
Instrumentos
Procedimiento
Incluye
Se divide en
Experimental
No experimental

3. 3. Análisis Estadístico
Sistematización de los Datos Análisis
Descriptivo
Codificación
numérica
Elaboración de
la matriz de
datos
Consiste en
Análisis
Inferencial
Incluye
Medidas
descriptivas
Exploración
de los datos
Presentación
gráfica de la
información
Incluye
Procedimiento
de Prueba de
hipótesis
Distribuciones de
probabilidad
Estimación
paramétrica

4. Sistematización de los Datos:
Codificación Numérica
Después de recolectar los datos, las respuestas o
registros deberán expresarse numéricamente o
codificarse, para aplicarles las pruebas
estadísticas correspondientes, para lo cual será
importante considerar el tipo de información
recabada y, en caso de que se llegue a utilizar un
programa estadístico de cómputo (como el SPSS),
cómo se ingresarán los datos y, poder así, integrar
la base de datos.

5. Para analizar los datos, primero, resulta
indispensable sistematizar éstos (organizarlos y
jerarquizarlos). Para ello:
1.Se definen las categorías de codificación
considerando los ítems usados en los instrumentos,
para elaborar un libro de códigos.
2.Se construye una matriz de datos de forma
ordenada, almacenándola en un archivo permanente
para consultarlo oportunamente.
Sistematización de los Datos:
Libro de Códigos

6. Ejemplo. datos de edad e inscripción a revistas de
una muestra de 115 sujetos:
VAR1 Edad (Edad) – VAR2 Ins Rev (inscripción a revistas)
VAR1Edad 18 a 60 – VAR2InsRev Sí = 1 No = 2
Codificación. Proceso por el cual asignamos
valores numéricos a las respuestas recabadas con
el instrumento.
Libro de códigos. Documento donde se relacionan
las variables e ítems con sus códigos
correspondientes (valores numéricos o símbolos
asignados).

7. Ejemplo de matriz de datos
Caso VAR1Edad VAR2InsRev
1 18 1
2 28 1
3 36 2
4 35 1
5 48 2

8. Un instrumento útil para resumir la información es
la distribución de frecuencias. Ésta es una
representación de las categorías numéricas de la
variable junto con el número de entidades que se
clasifican en cada categoría (frecuencia). Las
tablas pueden representar una (unidimensionales),
dos (bidimensionales) o más variables (k-
dimensionales).
Las tablas pueden contener datos agrupados y no
agrupados.
Análisis Descriptivo:
Tablas de distribución de frecuencias

9. Datos no agrupados. Presentan las observaciones
de forma ordenada, ya sea de menor a mayor o de
manera inversa, y el número de veces que se
obtuvo cada valor (frecuencia f).
Edad # Total de casos/registros VAR2InsRev
Sí No
18 3 2 1
19 4 2 2
20 2 1 1

10. Datos agrupados. Exponen las observaciones en
grupos, esto es que se generan intervalos de datos
(clases), donde los valores para el análisis están
considerados en arreglos incluyentes de u valor
mínimo a uno máximo, que determinan las clases
en que se clasifican los datos obtenidos.
Intervalos de clase # Total de
casos/registros
VAR2InsRev
Sí No
De 18 a 24 años 15 8 7
De 25 a 31 años 47 27 20
De 32 a 38 años 29 8 21

11. Son esquemas o dibujos que ayudan a comprender
las características más importantes o propias del
objeto en estudio. Algunos tipos de gráficas son los
siguientes:
•De sectores
•De barras
•Histograma
•Polígono de frecuencias
•Ojiva
Análisis Descriptivo:
Gráficas

14. Son valores numéricos que intentan captar y
comunicar la distribución de una variable como un
todo, generalmente indican dónde se encuentra
localizado el centro de la distribución.
También se refieren a tipos de promedios o series
de características o puntuaciones que en cierto
momento la tipifican.
Análisis Descriptivo:
Medidas de Tendencia central

15. Las medidas de tendencia central son:
•Media. Resulta de dividir la suma de todos los
valores entre el número total de datos. Es un
promedio aritmético.
•Mediana. Es el valor que divide a la mitad la serie
de datos que se tengan.
•Moda. Es el dato de la distribución que más se
repite.

16. • Rango o recorrido. Esta medida de dispersión
representa la diferencia entre el valor máximo y
el valor mínimo de un conjunto de datos.
• Varianza. Es la media de las diferencias con
respecto a la media elevadas al cuadrado.
• Desviación estándar. Es la raíz cuadrada de la
varianza y es útil para medir cuánto se separan
los datos.
Análisis Descriptivo:
Medidas de Dispersión

17. Las curvas de frecuencia adoptan, en la práctica,
formas características. Éstas pueden ser
simétricas o asimétricas. Cuando son simétricas,
los datos representados gráficamente alrededor
de un máximo central tienen la misma frecuencia.
El mejor ejemplo de lo anterior es la curva normal
o curva en forma de campana. Cuando en las
curvas de frecuencia se presenta la asimetría, se
dice que hay un sesgo, es decir, que la cola de la
curva a un lado del máximo central es más larga
que al otro lado
Análisis Descriptivo:
Asimetría y curtosis

18. Ejemplos gráficos de la curva normal y de curvas
asimétricas:

19. La curtosis es la medida con la que es posible
determinar el grado de concentración que
presentan los valores en la región central de una
distribución. Con el coeficiente de curtosis se
puede identificar:
a)si existe una gran concentración de valores
(leptocúrtica),
b)una concentración normal (mesocúrtica) o
c)una baja concentración (platicúrtica).
Ambos conceptos, la asimetría y la curtosis, son
medidas de distribución.

20. Supóngase que se utilizó una escala de actitudes
para medir la “actitud hacia el presidente” entre
dos grupos pertenecientes a una misma nación,
en la cual, se utilizaron 18 reactivos con un rango
potencial de 1 a 5:
Medidas de Tendencia Central y Dispersión:
Caso Práctico
1 2 3 4 5
Actitud
totalmente
desfavorable
Actitud
totalmente
favorable

21. Al promediarse los resultados, se obtuvieron los
siguientes datos para cada uno de los grupos
encuestados:
•PREGUNTA: Haciendo una comparación entre
ambos casos, ¿En cual de los dos se obtuvieron
promedios que reflejen una actitud más favorable
hacia el presidente?
Grupo A: Grupo B:
- variable: actitud hacia el presidente
- Moda: 4.0
- Mediana: 3.9
- Media: 4.2
- Desviación estándar: 0.7
- Puntuación máxima: 5.0
- Puntuación mínima: 2.0
- Rango: 3
- variable: la misma
- Moda: 1
- Mediana: 1.5
- Media: 1.3
- Desviación estándar: 0.4
- Puntuación máxima: 3.0
- Puntuación mínima: 1.0
- Rango: 2

22. ACTIVIDADES:
1. De las gráficas mencionadas (de sectores, de
barras, histograma, polígono de frecuencias y
ojiva), investiga: definición, cuándo y para qué es
mejor usar cada una y qué requisitos deben
cumplirse para elaborar cada una de ellas,
además de presentar un ejemplo de cada
gráfica.
2. Buscar definiciones de las medidas de tendencia
central (moda, media y mediana) y dispersión
(rango, varianza y desviación estándar),
tomando nota de la fuente consultada.

23. 3. Resuelve a continuación, el caso que se te
presenta a continuación, atendiendo tanto a las
medidas de tendencia central como de
dispersión; para ello, investiga las fórmulas y
procedimientos que se requieren según el caso.

24. 4. Con los datos de la siguiente tabla de
frecuencias, obtén las medidas de tendencia
central y dispersión para datos agrupados.
LI – LS MC F!
52 – 58 55 6
59 – 65 62 11
66 - 72 69 13
73 - 79 76 3
80 - 86 83 5
87 - 93 90 4
94 - 100 97 8

25. Para la entrega de estas cuatro actividades:
1) Realízalas en un documento Word, el cual,
deberá contener los siguientes elementos:
portada, desarrollo, conclusiones y referencias
(en APA).
2) La entrega será de manera impresa y por vía
electrónica (inbox de facebook en la página de
grupo del 2010) el próximo jueves 14 de abril
durante la hora de la clase (cualquier
eventualidad no esperada, se los haré saber
anticipadamente).
3) No olviden consultar las referencias para
consultar cómo resolver las actividades.

26. • ClubEnsayos.com (2012). Datos Agrupados Y No Agrupados. Recuperado el
28 de febrero de 2016 de https://www.clubensayos.com/Ciencia/Datos-
Agrupados-Y-No-Agrupados/203601.html
• Estadística (2008). Tablas y gráficas para variables cuantitativas. Consultado
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• Hiru.eus (s.f.). Representación gráfica de datos estadísticos . Recuperado el
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febrero de 2016 de
http://www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/poligono-
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Referencias: