SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 2
Nombre y Apellido: Johanna Garcia
CI: 23.444.320
Estadística
CONCLUSIONES
Tema II Organización de los Datos
En principio, para llevar a cabo una buena organización de datos se deben indagar
los fenómenos, ya que se realiza una investigación a fondo, y ese fenómeno que se
busca debe poseer variables sea cuantitativa o cualitativa y a través de ellas nos
damos cuenta si se debe realizar un análisis estadístico descriptivo o un análisis
estadístico inferencial. Un análisis estadístico descriptivo es un análisis de los datos
obtenidos en una muestra (n) y como su nombre lo indica describen y resumen las
observaciones obtenidas sobre un fenómeno, un suceso o un hecho; y el análisis
estadístico inferencial consiste en llegar a obtener conclusiones o generalizaciones
que sobrepasan los límites de los conocimientos aportados por un conjunto de datos.
Es decir que, la recolección de los datos puede inducir una investigación por muestreo
o mediante el diseño experimental, dando como origen datos muéstrales y datos
experimentales.
Es preciso señalar que el objetivo principal de la organización de los datos es
indicar las propiedades de los mismos conociendo además sus particularidades. Si se
hace una mirada hacia atrás, es importante señalar que la estadística descriptiva se
puede analizar a través de descripciones gráficas (tabulaciones o ya sea
representaciones gráficas) y descripciones numéricas (medidas calculadas con los
datos muestrales) y para analizar dichos datos se toman en cuenta dos tipos de
clasificación:
Procedimiento de análisis exploratorio. Palabras clave: etapa inicial,
conocimiento ligero, relevante, utiliza diagrama o medidas simples
Procedimiento de análisis clásico. Palabras clave: conocimiento definido,
resultados de datos concisos, se utilizan tablas y estadígrafos.
Ahora bien, en cuanto a los procesos de medición de los datos, no siempre son de
alta calidad y por ello es importante la toma de decisiones y se debe tener sumo
cuidado con la información adquirida, ya que puede ser a través de intuiciones, pero
es más recomendable la información adquirida que se da a través de los hechos,
asimismo para obtener esa calidad de datos deseada en el proceso de medición de
datos, se identifica y delimita la problemática del fenómeno a estudiar y los objetivos
de estudio, teniendo como resultado múltiples dimensiones de la calidad como lo es la
exactitud, la pertinencia, la precisión, la cantidad y la oportunidad.
En conclusión los procesamientos de la organización datos se pueden hallar a través
de una recolección de forma directa e indirecta a través de diferentes medios. Este
proceso consiste en recolectar datos para luego organizarlos y clasificarlos ya sea en
tabulaciones o gráficos, para luego ser analizados de forma veraz y lo más cercano a
la realidad.

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Diseño experimental y no experimental de la investigación cuantitativa
Diseño experimental y no experimental de la investigación cuantitativaDiseño experimental y no experimental de la investigación cuantitativa
Diseño experimental y no experimental de la investigación cuantitativa
Maryoris Osorio DE LA Ossa
 
Análisis e interpretación de los resultados
Análisis e interpretación de los resultadosAnálisis e interpretación de los resultados
Análisis e interpretación de los resultados
jorge
 
Importancia de la estadística en la investigación científica
Importancia de la estadística en la investigación científicaImportancia de la estadística en la investigación científica
Importancia de la estadística en la investigación científica
Carlos Leon
 
Poblacion, Muestra Muestreo
Poblacion, Muestra MuestreoPoblacion, Muestra Muestreo
Poblacion, Muestra Muestreo
Sandra Zapata
 
Teoria basica del muestreo mapa conceptual
Teoria basica del muestreo mapa conceptualTeoria basica del muestreo mapa conceptual
Teoria basica del muestreo mapa conceptual
Laura Nunja
 
Enfoque cuantitativo y cualitativo
Enfoque cuantitativo y cualitativoEnfoque cuantitativo y cualitativo
Enfoque cuantitativo y cualitativo
lecaamp
 
2. enfoque cualitativo y cuantitativo de investigación
2. enfoque cualitativo y cuantitativo de investigación2. enfoque cualitativo y cuantitativo de investigación
2. enfoque cualitativo y cuantitativo de investigación
Andrea Acevedo Lipes
 

La actualidad más candente (20)

Organización de datos estadísticos
Organización de datos  estadísticos Organización de datos  estadísticos
Organización de datos estadísticos
 
Diseño experimental y no experimental de la investigación cuantitativa
Diseño experimental y no experimental de la investigación cuantitativaDiseño experimental y no experimental de la investigación cuantitativa
Diseño experimental y no experimental de la investigación cuantitativa
 
Análisis de Datos
Análisis de DatosAnálisis de Datos
Análisis de Datos
 
Análisis e interpretación de los resultados
Análisis e interpretación de los resultadosAnálisis e interpretación de los resultados
Análisis e interpretación de los resultados
 
Procesamiento y analisis de datos
Procesamiento y analisis de datosProcesamiento y analisis de datos
Procesamiento y analisis de datos
 
El muestreo desde un enfoque cuantitativo
El muestreo desde un enfoque cuantitativoEl muestreo desde un enfoque cuantitativo
El muestreo desde un enfoque cuantitativo
 
Ejercicios resueltos de probabilidad y estadistica
Ejercicios resueltos de probabilidad y estadisticaEjercicios resueltos de probabilidad y estadistica
Ejercicios resueltos de probabilidad y estadistica
 
estadística descriptiva e inferencial
estadística descriptiva e inferencialestadística descriptiva e inferencial
estadística descriptiva e inferencial
 
Importancia de la estadística en la investigación científica
Importancia de la estadística en la investigación científicaImportancia de la estadística en la investigación científica
Importancia de la estadística en la investigación científica
 
Investigacion descriptiva
Investigacion descriptivaInvestigacion descriptiva
Investigacion descriptiva
 
Investigación cuantitativa
Investigación cuantitativaInvestigación cuantitativa
Investigación cuantitativa
 
Poblacion, Muestra Muestreo
Poblacion, Muestra MuestreoPoblacion, Muestra Muestreo
Poblacion, Muestra Muestreo
 
Teoria basica del muestreo mapa conceptual
Teoria basica del muestreo mapa conceptualTeoria basica del muestreo mapa conceptual
Teoria basica del muestreo mapa conceptual
 
Tablas estadisticas
Tablas estadisticas Tablas estadisticas
Tablas estadisticas
 
Enfoque cuantitativo y cualitativo
Enfoque cuantitativo y cualitativoEnfoque cuantitativo y cualitativo
Enfoque cuantitativo y cualitativo
 
Tipos de muestreos
Tipos de muestreosTipos de muestreos
Tipos de muestreos
 
El muestreo y su importancia
El muestreo y su importanciaEl muestreo y su importancia
El muestreo y su importancia
 
2. enfoque cualitativo y cuantitativo de investigación
2. enfoque cualitativo y cuantitativo de investigación2. enfoque cualitativo y cuantitativo de investigación
2. enfoque cualitativo y cuantitativo de investigación
 
Escalas de medición
Escalas de mediciónEscalas de medición
Escalas de medición
 
Enfoque cuantitativo
Enfoque cuantitativoEnfoque cuantitativo
Enfoque cuantitativo
 

Similar a Conclusiones de unidad 2 organización de los datos

Metodo estadistico
Metodo estadisticoMetodo estadistico
Metodo estadistico
pelao1972
 

Similar a Conclusiones de unidad 2 organización de los datos (20)

Organizacion de datos roger
Organizacion de datos rogerOrganizacion de datos roger
Organizacion de datos roger
 
Organizacion de datos roger
Organizacion de datos rogerOrganizacion de datos roger
Organizacion de datos roger
 
Organizacion de datos
Organizacion de datosOrganizacion de datos
Organizacion de datos
 
metodos estadisticos
metodos estadisticosmetodos estadisticos
metodos estadisticos
 
Metodo estadistico
Metodo estadisticoMetodo estadistico
Metodo estadistico
 
Cientifica
CientificaCientifica
Cientifica
 
Cientifica
CientificaCientifica
Cientifica
 
Cientifica
CientificaCientifica
Cientifica
 
Metodos estadisticos de investigacion
Metodos  estadisticos de investigacionMetodos  estadisticos de investigacion
Metodos estadisticos de investigacion
 
Metodos estadisticos de investigacion
Metodos  estadisticos de investigacionMetodos  estadisticos de investigacion
Metodos estadisticos de investigacion
 
Metodos estadisticos de investigacion
Metodos  estadisticos de investigacionMetodos  estadisticos de investigacion
Metodos estadisticos de investigacion
 
Cuadro explicativo p.g
Cuadro explicativo p.gCuadro explicativo p.g
Cuadro explicativo p.g
 
Jaaa
JaaaJaaa
Jaaa
 
Estadistica 2
Estadistica 2Estadistica 2
Estadistica 2
 
3. PI-III_INSTRUMENTOS DE RECOLECCION S3.pdf
3. PI-III_INSTRUMENTOS  DE RECOLECCION S3.pdf3. PI-III_INSTRUMENTOS  DE RECOLECCION S3.pdf
3. PI-III_INSTRUMENTOS DE RECOLECCION S3.pdf
 
Organización de los datos
Organización de los datosOrganización de los datos
Organización de los datos
 
Recopilacion de datos
Recopilacion de datosRecopilacion de datos
Recopilacion de datos
 
Tarea
TareaTarea
Tarea
 
Diseño metodológico
 Diseño metodológico Diseño metodológico
Diseño metodológico
 
Organización de Datos Rafael Fuentes
Organización de Datos Rafael FuentesOrganización de Datos Rafael Fuentes
Organización de Datos Rafael Fuentes
 

Conclusiones de unidad 2 organización de los datos

  • 1. Nombre y Apellido: Johanna Garcia CI: 23.444.320 Estadística CONCLUSIONES Tema II Organización de los Datos En principio, para llevar a cabo una buena organización de datos se deben indagar los fenómenos, ya que se realiza una investigación a fondo, y ese fenómeno que se busca debe poseer variables sea cuantitativa o cualitativa y a través de ellas nos damos cuenta si se debe realizar un análisis estadístico descriptivo o un análisis estadístico inferencial. Un análisis estadístico descriptivo es un análisis de los datos obtenidos en una muestra (n) y como su nombre lo indica describen y resumen las observaciones obtenidas sobre un fenómeno, un suceso o un hecho; y el análisis estadístico inferencial consiste en llegar a obtener conclusiones o generalizaciones que sobrepasan los límites de los conocimientos aportados por un conjunto de datos. Es decir que, la recolección de los datos puede inducir una investigación por muestreo o mediante el diseño experimental, dando como origen datos muéstrales y datos experimentales. Es preciso señalar que el objetivo principal de la organización de los datos es indicar las propiedades de los mismos conociendo además sus particularidades. Si se hace una mirada hacia atrás, es importante señalar que la estadística descriptiva se puede analizar a través de descripciones gráficas (tabulaciones o ya sea representaciones gráficas) y descripciones numéricas (medidas calculadas con los datos muestrales) y para analizar dichos datos se toman en cuenta dos tipos de clasificación: Procedimiento de análisis exploratorio. Palabras clave: etapa inicial, conocimiento ligero, relevante, utiliza diagrama o medidas simples Procedimiento de análisis clásico. Palabras clave: conocimiento definido, resultados de datos concisos, se utilizan tablas y estadígrafos. Ahora bien, en cuanto a los procesos de medición de los datos, no siempre son de alta calidad y por ello es importante la toma de decisiones y se debe tener sumo cuidado con la información adquirida, ya que puede ser a través de intuiciones, pero es más recomendable la información adquirida que se da a través de los hechos,
  • 2. asimismo para obtener esa calidad de datos deseada en el proceso de medición de datos, se identifica y delimita la problemática del fenómeno a estudiar y los objetivos de estudio, teniendo como resultado múltiples dimensiones de la calidad como lo es la exactitud, la pertinencia, la precisión, la cantidad y la oportunidad. En conclusión los procesamientos de la organización datos se pueden hallar a través de una recolección de forma directa e indirecta a través de diferentes medios. Este proceso consiste en recolectar datos para luego organizarlos y clasificarlos ya sea en tabulaciones o gráficos, para luego ser analizados de forma veraz y lo más cercano a la realidad.