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ANALISIS DE DATOS
CUANTITATIVOS
Dr. MG. CD Herbert Cosio Dueñas
El análisis de los datos se efectúa sobre la matriz de datos
utilizando un programa computacional
FASE 1
Seleccionar un programa estadístico en la
computadora (ordenador) para analizar los datos.
FASE 2
Ejecutar el programa: SPSS,
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Explorar los datos: a) Analizar descriptivamente
los datos por variable. b) Visualizar los datos por
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Analizar mediante pruebas estadísticas las hipótesis
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Preparar los resultados para presentarlos (tablas, gráficas,
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Seleccionar un programa de análisis
Ejecutar el programa
• solicitar los análisis requeridos seleccionando las
opciones apropiadas
Explorar los datos
1) formulamos la pregunta de investigación que pretendemos
contestar,
2) visualizamos un alcance (exploratorio, descriptivo,
correlacional y/o explicativo)
3) establecimos nuestras hipótesis (o estamos conscientes de
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4) definimos las variables,
5) elaboramos un instrumento (conocemos qué ítems miden
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nominal, ordinal, de intervalos o razón)
6) recolectamos los datos.
Sabemos qué deseamos hacer, es decir, tenemos claridad.
Explorar los datos
conceptos estadísticos que se aplican a la exploración de datos,
Estadística descriptiva para cada variable.
Distribución de frecuencias
Medidas de tendencia central
Media
Mediana
Moda
Medidas de variabilidad
Rango
Desviación estándar
Varianza
Graficas
Estadística inferencial
Análisis paramétricos
Análisis no paramétricos
conjunto de puntuaciones
ordenadas en sus respectivas
categorías y generalmente se
presenta como una tabla.
Distribución de
frecuencias
Medidas de tendencia central
Valores medios o centrales de una distribución que sirven para
ubicarla dentro de la escala de medición.
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 ésta.
La media.-es la medida de tendencia central más utilizada y
puede definirse como el promedio aritmético de una
distribución.
Medidas de variabilidad
indican la dispersión de los datos en la escala de medición
• El rango, también llamado recorrido, es la diferencia entre la
puntuación mayor y la puntuación menor, e indica el número de
unidades en la escala de medición que se necesitan para incluir los
valores máximo y mínimo.
La desviación estándar o típica.-es el promedio de desviación de las
puntuaciones con respecto a la media.
se interpreta como cuánto se desvía, en promedio, de la media
un conjunto de puntuaciones.
La varianza.-es la desviación estándar elevada al cuadrado.
RAZONES Y TASAS
RAZON.- Una razón es la relación entre dos categorías
TASA.- es la relación entre el número de casos, frecuencias o
eventos de una categoría y el número total de observaciones,
multiplicada por un múltiplo de 10, generalmente 100 Ó 1 000.
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Analisis de datos cuantitativos

  • 1. ANALISIS DE DATOS CUANTITATIVOS Dr. MG. CD Herbert Cosio Dueñas
  • 2. El análisis de los datos se efectúa sobre la matriz de datos utilizando un programa computacional
  • 3. FASE 1 Seleccionar un programa estadístico en la computadora (ordenador) para analizar los datos. FASE 2 Ejecutar el programa: SPSS, FASE 3 Explorar los datos: a) Analizar descriptivamente los datos por variable. b) Visualizar los datos por variable. FASE 4 Analizar mediante pruebas estadísticas las hipótesis planteadas (análisis estadístico inferencial) FASE 5 Preparar los resultados para presentarlos (tablas, gráficas, cuadros, etcétera).
  • 4. Seleccionar un programa de análisis
  • 5. Ejecutar el programa • solicitar los análisis requeridos seleccionando las opciones apropiadas
  • 6. Explorar los datos 1) formulamos la pregunta de investigación que pretendemos contestar, 2) visualizamos un alcance (exploratorio, descriptivo, correlacional y/o explicativo) 3) establecimos nuestras hipótesis (o estamos conscientes de que no las tenemos), 4) definimos las variables, 5) elaboramos un instrumento (conocemos qué ítems miden qué variables y qué nivel de medición tiene cada variable: nominal, ordinal, de intervalos o razón) 6) recolectamos los datos. Sabemos qué deseamos hacer, es decir, tenemos claridad.
  • 7. Explorar los datos conceptos estadísticos que se aplican a la exploración de datos, Estadística descriptiva para cada variable. Distribución de frecuencias Medidas de tendencia central Media Mediana Moda Medidas de variabilidad Rango Desviación estándar Varianza Graficas Estadística inferencial Análisis paramétricos Análisis no paramétricos
  • 8. conjunto de puntuaciones ordenadas en sus respectivas categorías y generalmente se presenta como una tabla. Distribución de frecuencias
  • 9. Medidas de tendencia central Valores medios o centrales de una distribución que sirven para ubicarla dentro de la escala de medición. 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 ésta. La media.-es la medida de tendencia central más utilizada y puede definirse como el promedio aritmético de una distribución.
  • 10. Medidas de variabilidad indican la dispersión de los datos en la escala de medición • El rango, también llamado recorrido, es la diferencia entre la puntuación mayor y la puntuación menor, e indica el número de unidades en la escala de medición que se necesitan para incluir los valores máximo y mínimo. La desviación estándar o típica.-es el promedio de desviación de las puntuaciones con respecto a la media. se interpreta como cuánto se desvía, en promedio, de la media un conjunto de puntuaciones. La varianza.-es la desviación estándar elevada al cuadrado.
  • 11. RAZONES Y TASAS RAZON.- Una razón es la relación entre dos categorías TASA.- es la relación entre el número de casos, frecuencias o eventos de una categoría y el número total de observaciones, multiplicada por un múltiplo de 10, generalmente 100 Ó 1 000.
  • 12. ANALISIS ESTADISTICOS INFERENCIAL • Sirve para probar hipótesis y generalizar los resultados obtenidos en la muestra a la población o universo.