Clase 01: Introducción a la investigación cientifica

Evaluación
Educativa
ING EDWIN ALBERTO CALLEJAS
EA.CALLEJAS@GMAIL.COM

Evaluación
Educativa
Contenido
Unidad Objetivo
Fundamentos de
Estadística Descriptiva.
Interpretar información obtenida de situaciones de la realidad cotidiana
educativa, por medio de la recolección, organización, representación y
análisis de datos a fin de comprenderla y utilizarla de acuerdo con las
situaciones.
Introducción a la
Estadística Inferencial
Aplicar procedimientos propios de la Estadística Inferencial a los fenómenos
extraídos de la realidad con la finalidad de tomar decisiones y efectuar
predicciones que conlleven a la resolución de situaciones de la vida
cotidiana
Elementos de muestreo
y sus aplicaciones
Aplicar la teoría del muestro en la selección de poblaciones y
determinación de muestras para recolectar la información que permita
estudiar fenómenos de la realidad educativa

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Educativa
Unidad I
1. Introducción a la estadística descriptiva
2. El proceso de interpretación de información por medio de la representación gráfica de los datos:
Distribuciones de frecuencia, Histogramas, Gráficos de barras, Polígonos de frecuencia y Distribuciones
asimétricas.
3. La interpretación de información por medio del cálculo de las Medidas de Tendencia Central: Media
Aritmética, Mediana y Moda.
4. El Cálculo y la interpretación de las Medidas de Posición: Cuartiles, Deciles y Percentiles
5. El análisis de información por medio de las Medidas de Variabilidad: Rango, Desviación Típica, Coeficiente
de Dispersión y Diagrama de Caja.
6. La Correlación Simple, como proceso para determinar la relación simple entre variables
7. Las aplicaciones de la Curva Normal como puntuaciones directas, diferenciales y típicas. Relación con los
cuartiles y percentiles

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¿Por qué estudiar estadística?
¿Qué es la estadística?
Conjunto de métodos y procedimientos para recoger, clasificar,
resumir y analizar datos en un contexto de incertidumbre.
La estadística es la ciencia de la incertidumbre

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Ejemplos de contextos donde la estadística es útil:
Analizar si una determinada política o tratamiento médico tiene los efectos
deseados o no.
Tomar una decisión sobre en qué activo invertir entre varios posibles.
Decidir la prima de riesgo que debe cobrar una aseguradora a una persona en
función de las características observadas de ésta, etc.
Y en el ambito educativo??

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¿Qué es probable?
 El trabajo de un estadístico es extraer conclusiones en
situaciones de incertidumbre, basándose en datos.
 NO: La tasa de desempleo subirá 1 punto dentro de tres
meses.
 SÍ: La tasa de desempleo probablemente (o posiblemente)
subirá 1 punto dentro de tres meses.

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¿Qué queremos decir con ‘es probable’?
Necesidad de hacer inferencia a partir de los datos
disponibles.
La estadística se puede clasificar en:
 Estadística descriptiva
 Estadística inferencial

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Estadística descriptiva:
 Describe, analiza y representa una base de datos utilizando
métodos numéricos y gráficos.
 Los resultados de este análisis numérico se limitan al
conjunto de datos analizados.

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Estadística inferencial:
 Apoyándose en el cálculo de probabilidades y a partir de
los datos disponibles efectúa estimaciones, decisiones y
predicciones sobre un conjunto mayor de datos.
 Se derivan, por tanto, conclusiones generales para un
conjunto mayor de datos a partir de la información
proporcionada por los datos analizados.

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Existen dos tipos de bases de datos:
1. Las que constituyen un conjunto completo de todas las
observaciones posibles en relación con un fenómeno →
Población: Conjunto completo de individuos o elementos que
cumplen ciertas propiedades comunes.
2. Las que constan de una parte de todas las observaciones
posibles → Muestra: Subconjunto de valores representativos de
la población.

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Trabajar con las bases de datos:
1. Población: Puede ser muy costoso en términos económicos e incluso
imposible recoger la información relevante de todos los elementos.
2. Muestra: la muestra tiene que ser representativa
de la población. Existen técnicas precisas de muestreo.
 Al trabajar con la muestra, no conoceremos las características de la población.
 Al hacer inferencia sobe la población basándonos en la muestra, cualquier
conclusión debemos tratarla siempre en términos de incertidumbre.

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 Cada vez se dispone de más y mejor información estadística.
 El avance informático ha permitido almacenar y analizar
conjuntos importantes de información, impensable hace algunos
años.
 La tarea de dar sentido a toda esa información no es algo trivial.
 En cualquier trabajo empírico es fundamental saber trabajar con
los datos disponibles, con el fin de extraer correctamente las
características esenciales de los mismos.

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 Toda investigación implica la búsqueda de información que
permita ‘intuir’ ´la evolución o comportamiento de la cuestión a
estudiar.
 En general, el objetivo es mostrar el fenómeno que se está
analizando de la forma más precisa posible.
 Plantear hipótesis susceptibles de demostrar.
 Presentar las conclusiones en un contexto de incertidumbre, ya
que siempre conllevan un margen de error.
¿Qué es la investigación estadística?

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En definitiva, en la presentación estadística de problemas,
para responder a una pregunta planteada hay que tener en
cuenta que:
 Toda medida incorpora un grado de incertidumbre y
variabilidad.
 Las variables estadísticas no coinciden, en general, con el
concepto a investigar. Es importante seleccionar las variables
que respondan de la forma más fiel posible al concepto
teórico de interés.
¿Qué es la investigación estadística?

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Las fases de un trabajo empírico
1. Plantear una pregunta (o preguntas). Motivación.
2. Revisión de la literatura.
3. Búsqueda de datos, recopilación de datos.
4. Verificación, organización y resumen de datos.
5. Análisis descriptivo de datos
6. Análisis inferencial y econométrico.

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1. Plantear una pregunta (o preguntas)
 Objeto de la investigación: el fenómeno específico a
observar.
 ¿Cuál es el objetivo del análisis que se desea realizar?
 La pregunta planteada debe ser suficientemente específica.
 La respuesta debe plantearse con el mayor rigor posible.

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1. Plantear una pregunta (o preguntas).
Ejemplo:
 ¿Cuánta gente percibe un salario entre dos valores dados?
 ¿Cuánta gente percibe un salario por hora entre el salario
mínimo legal y el salario medio? ¿Es importante el nivel de
estudios en la distribución de los salarios? ¿Es importante el
género?

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1. Plantear una pregunta (o preguntas).
 Formular con precisión las hipótesis y el tipo de análisis a
realizar ayuda a elegir, del conjunto de datos disponibles
cuáles son los necesarios, o los más adecuados.
 Es importante exponer en el trabajo el interés que tiene
encontrar respuesta a la cuestión planteada. Motivación.

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2. Revisión de la literatura
 Un buen trabajo debe incluir una revisión de la literatura
científica relevante sobre el tema a tratar.
 ¿Cuál es el estado de la cuestión?
 ¿Existen estudios teóricos sobre el tema? ¿Cuáles son las
hipótesis de partida? ¿Implicaciones?
 ¿Existen estudios empíricos sobre el tema? ¿sobre qué
datos? ¿Cuáles son las conclusiones?

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2. Revisión de la literatura. Ejemplo.
 Mincer: ‘Investment in human capital and personal income
distribution’, Journal of Political Economy, 1958. ‘Schooling,
experience and earnings’, NY, NBERpress, 1974.
 Modelo teórico básico: las diferencias en rentas salariales anuales
son el resultado de diferencias en la inversión (tiempo) en
formación.
 Modelo empírico (sólo hombres, blancos): salarioi = F(educacióni,
experienciai), la distribución empírica es consistente con la
distribución teórica

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2. Revisión de la literatura. Ejemplo.
 Heckman, Lochner and Todd (2003): ‘Fifty years of Mincer
earnings regressions’, NBER, w9732.
 Datos de censos (hombres, blancos) 1940 y 1950, la
distribuciones empíricas son consistentes con el modelo de
Mincer.
 Datos décadas 1960 -1990 (hombres, blancos y negros), las
distribuciones empíricas no son consistentes con el modelo de
Mincer.

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3. Búsqueda de datos
 Seleccionar el conjunto de datos adecuado a las preguntas
planteadas
 ¿Existe una base de datos adecuada?
 Es importante saber cómo han sido obtenidos los datos.
 Los datos deben ser representativos de la población.
 Deben ser claros en cuanto a la información que representan.
 Deben ser sencillos en cuanto a su interpretación

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Ejemplos de Bases de datos oficiales con datos de salarios:
• Encuesta de Estructura Salarial, INE, El Salvador
• Encuesta de Hogares de Propósitos Múltiples 2013, Ministerio de Economía, El Salvador
• Current Population Survey, BLS, U.S.A
Los tipos de datos habituales son:
 De series temporales.
 De sección cruzada.
 De panel.
 De corte transversal.

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En caso de no existir una base de datos adecuada: obtención propia de datos. Encuestas.
 Diseño de la muestra. Tipo de muestreo; tamaño óptimo de la muestra; recursos
necesarios.
 Diseño de la encuesta. Temática; población y representatividad de la muestra; margen de
error y nivel de confianza; tipo de respuestas, abiertas, cerradas (Sí/no, F/M), posibilidad
de no respuesta, respuestas mixtas (Sí/no, ¿por qué?)
 Almacenamiento datos. Texto (ASCII), hojas cálculo (Excel), introducción directa en el
paquete estadístico (pocos datos)

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4. Verificación, organización y resumen de datos
 Familiarizarse con la estructura de los datos: nº
observaciones, nº variables, unidades de medida, etc.
 Conocer cómo están organizados.
 Saber cómo se han tratado las observaciones ausentes
(preferible el uso de códigos no numéricos que usar como
código 999 o -1, por ejemplo)

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4. Verificación, organización y resumen de datos
 Conocer la naturaleza de las variables (cuantitativas,
cualitativas, ordinales, etc.)
 Si se trata de variables cuantitativas: unidades de medida. Si
las variables representan tasas: porcentajes/proporciones.
 Si son series temporales: valores nominales/reales (año base).
En series con frecuencia inferior al año: saber si están o no
están desestacionalizadas.

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 Análisis descriptivo de las variables. Es importante
realizar un estudio preliminar de los datos
seleccionados. Este análisis preliminar, parte del cual
se incluirá en el trabajo, permite observar:
 Si hay conclusiones obvias,
 Si las conclusiones responden a las expectativas.

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 El estudio descriptivo de los datos en general no es
suficiente para responder adecuadamente a las preguntas
planteadas.
 Por ello, es necesario utilizar el método adecuado para el
análisis. Y si se considera que hay más de un método, ver si
llegan a resultados similares o no

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6. Análisis inferencial y econométrico
 Contraste de hipótesis: técnica estadística para comprobar
si una propiedad que se supone en la población es
significativa o no en la muestra.
 Análisis de regresión: procedimiento estadístico para
estimar la importancia de relaciones entre variables.

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Gracias por su atención

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