Seminario Investigación Educativa I Maestría en Innovación Educativa

1. EUCLIDES MURCIA LONDOÑO

2. Propósitos:
• Conocer y entender el significado de algunos
términos usados frecuentemente en estadística.
• Comprender las diferentes clases de variables
estadísticas y sus escalas de medición.
ASPECTOS GENERALES

3. 1. Estadística: Es la ciencia o disciplina que se ocupa de la
recopilación, organización, presentación, interpretación y
análisis de la información obtenida a través de datos,
para la toma de decisiones y la solución de problemas;
se divide en dos ramas la estadística descriptiva y la
inferencia estadística.
ALGUNAS DEFINICIONES IMPORTANTES.

4. 2. Población: Conjunto de todos los elementos que tienen una o varias
características en común y que son de interés para un estudio
determinado; también se puede definir como la mayor colección de
valores para una variable, la población debe estar definida en espacio y
tiempo.
3. Muestra: Es un subconjunto de elementos seleccionados de la población
en estudio, para garantizar que esta muestra sea representativa es
necesario aplicar algunos métodos estadísticos conocidos como Técnicas
de Muestreo.
ALGUNAS DEFINICIONES IMPORTANTES.

5. 4. Parámetros: Son medidas numéricas que se calculan a partir de ciertas
reglas, estas medidas describen y caracterizan la población, las más
conocidas e importantes entre otras son la media, la mediana, la moda,
el rango y la desviación estándar; si estas medidas se calculan en una
muestra toman el nombre de estadístico o estimador.
5. Variable: Es una característica de interés para el estudio de una
población; la que puede tomar un valor diferente al ser medida u
observada en cada elemento de la población o de la muestra. Las
variables se dividen en dos clases:
ALGUNAS DEFINICIONES IMPORTANTES.

6. 5.1 Variables Cualitativas: Son aquellas que no se pueden expresar
numéricamente, es decir que corresponden a un atributo o cualidad del
elemento, por ejemplo el estado civil de una persona, el estado de una
máquina, el tamaño de un objeto; cuando el interés es clasificarlo como
pequeño, mediano, grande; el estado de salud mental de una persona, el
tamaño de empaque preferido.
5.2 Variable Cuantitativa: Son aquellas que se representan numéricamente
ya sea como resultado del conteo o la medición de una característica en
un elemento; estas variables se subdividen en dos grupos las discretas y
las continuas.
ALGUNAS DEFINICIONES IMPORTANTES.

7. 5.2.1 Variable Cuantitativa Discreta: Es aquella que puede tomar un número
finito de valores contables en un intervalo, es decir que entre un valor que
tome la variable y el siguiente hay un bache o una discontinuidad, por
ejemplo el número de miembros en una familia, el número de fallas de una
máquina, el número de artículos defectuosos en una línea de producción,
el número de consultas atendidas por un Psicólogo en un día, el número
de computadores terminados por mes en una fábrica.
ALGUNAS DEFINICIONES IMPORTANTES.

8. 5.2.2 Variable Cuantitativa Continua: Es aquella que teóricamente puede
tomar cualquier valor real dentro de un intervalo, generalmente se asocian a
variables que se pueden medir mediante un instrumento, su resultado
dependerá de la precisión del instrumento utilizado, es por ello que en
algunas ocasiones se confunden con las discretas por ejemplo la velocidad
de un carro se da en números enteros y en unidades de km./h, pero esto
no significa que la variable sea discreta; como ejemplo de variables
continuas tenemos el peso, la longitud, el tiempo de duración, la
aceleración, la edad, la presión, la temperatura.
6. Dato: Es el resultado de la medición o la observación de una
característica en un elemento.
ALGUNAS DEFINICIONES IMPORTANTES.

9. Los datos para analizar las características de una población se pueden
recopilar por fuentes internas y fuentes externas.
7. Fuentes Internas: Es cuando los datos se obtienen dentro de la
organización que desarrolla el estudio o la investigación.
8. Fuentes Externas: Es cuando los datos se obtienen por fuera de la
organización que desarrolla el estudio o investigación.
ALGUNAS DEFINICIONES IMPORTANTES.

10. 9. Datos Primarios: Son aquellos que se recolectan específicamente para
las necesidades de la investigación y se pueden obtener por medio de:
9.1 Observación directa: Cuando se hace una medición, un conteo o una
observación de un hecho específico.
9.2 Encuesta: Consiste en hacer una serie de preguntas con el fin de
conseguir la información. Las encuestas tienen dos tipos de preguntas,
abiertas cuando permiten respuestas subjetivas con las propias palabras
del encuestado y cerradas cuando el encuestado debe escoger una de
varias opciones; las encuestas se pueden hacer de forma personal, por
teléfono y por correo tradicional o electrónico.
ALGUNAS DEFINICIONES IMPORTANTES.

11. 9.3 Simulación: Es una representación parcial de la realidad que trata de
reproducir la esencia del fenómeno o experimento, con los avances
tecnológicos en computación esta técnica a tenido un gran desarrollo.
10. Datos Secundarios: Son datos ya publicados por organizaciones
diferentes a la interesada en la investigación, las fuentes más importantes
de datos secundarios son el DANE, Internet, los centros de investigación
de las universidades, los departamentos de planeación del gobierno y las
cámaras de Comercio.
ALGUNAS DEFINICIONES IMPORTANTES.

12. 11. Datos Estadísticos: Son agrupaciones de cualquier número de
observaciones relacionadas y que miden una característica común de un
suceso o evento, estas agrupaciones deben estar relacionadas en unidad
de tiempo y espacio con el fin de poder hacer comparaciones entre
distintos conjuntos de datos estadísticos, por ejemplo si se tiene
información sobre el número de infectados con SIDA en Pereira para el
primer semestre de 2018, se puede comparar con otros estudios más
recientes o de otras ciudades.
ALGUNAS DEFINICIONES IMPORTANTES.

13. 12. Escalas De Medición.
12.1 Escala Nominal o Categórica: Es aquella que usa los números con el único
fin de clasificar los resultados de una variable cualitativa, sin que haya una
relación de mayor o menor que entre los valores de la escala y sin que tenga
sentido la diferencia entre dos valores de la escala, por ejemplo en un
estudio sobre el deporte preferido por los estudiantes de la UCP se le podría
asignar el 1 a el fútbol, el 2 a el béisbol, el 3 a la natación etc.
ALGUNAS DEFINICIONES IMPORTANTES.

14. 12.2 Escala Ordinal o de Rango: Es aquella que usa los números no solo con el
fin de clasificar los resultados de una variable cualitativa, sino que estos
valores de la escala tienen una relación de mayor o menor que, pero
tampoco tiene sentidos la diferencia entre dos valores de la escala, por
ejemplo en los estratos socioeconómicos se designan los números 1, 2, 3,
4, 5, y 6 indicando que a mayor valor numérico es mejor la posición
socioeconómica.
ALGUNAS DEFINICIONES IMPORTANTES.

15. 12.3 Escala de Intervalo: Se usa para variables cuantitativas, entre dos
valores de la escala hay la relación de mayor y menor que, la diferencia
entre dos valores de la escala tiene sentido, pero la escala no tiene un
cero absoluto o verdadero, es decir que el cero no indica la ausencia de
la característica, por ejemplo la temperatura, cuando se está a 0 C, no
significa que no haya temperatura simplemente indica que está más
caliente que si está a -2 C.
ALGUNAS DEFINICIONES IMPORTANTES.

16. 12. 4 Escala de Razón: Cumple con todas las características de la
escala anterior y además si tiene un cero absoluto, por ejemplo,
el peso, el dinero o el número de accidentes de trabajo en una
fábrica por mes.
ALGUNAS DEFINICIONES IMPORTANTES.

17. 1. Definir bien y cuidadosamente el problema de investigación que se
desea adelantar, teniendo claramente definidos los objetivos que se
persiguen.
2. Formular un plan o planificación de tareas a ejecutar.
3. Diseño del experimento o proceso de muestreo.
4. Recolección, organización, tabulación de los datos estadísticos.
5. Analizar, interpretar y validar adecuadamente los resultados obtenidos.
6. Sacar conclusiones útiles y valederas.
PASOS BÁSICOS EN EL PROCESO DE METODOLOGÍA ESTADÍSTICA

18. • Douglas C, M. (1996). Probabilidad y Estadística aplicadas a la Ingeniería. Mc
Graw Hill.
• Estadística aplicada a la educación. UNED/Pearson-Prentice Hall.
• Fernández-Ballesteros, R. (1992). La observación. En R. Fernández-Ballesteros,
• Introducción a la evaluación psicológica I (pp. 137-182). Pirámide.
• Hempel, C. G. (1978). Filosofía de la Ciencia Natural. Alianza.
• Kazmier, L. J. (2006). Estadística aplicada a administración y economía. (4a.ed.).
McGraw Hill.
• Lind, D.A. (2008). Estadística aplicada a los negocios y la economía. (13a.ed.).
McGraw Hill.
• M. J. Navas (Coord.), Métodos, diseños y técnicas de investigación psicológica
(pp. 213-261). UNED.
• McMillan, J. H. y Schumacher, S. (2005). Investigación educativa (5ª ed.).
Pearson.
• Mendenhall, W. & Wackerly, D. & Scheaffer, R. (1994). Estadística para
Administración y Economía. (4a.ed.). Grupo Editorial Iberoamérica S.A.
REFERENCIAS
Elaborado por Euclides Murcia y diseñado por el Centro de Innovación Educativa.
Reservados todos los derechos. Prohibida la reproducción total o parcial de esta obra sin permiso escrito del autor.
(Ley 23 de 1982)