2. ¿Qué procedimiento se sigue para analizar
cuantitativamente los datos?
Fase 1 Seleccionar un software apropiado para analizar los datos
Fase 2 Ejecutar el programa: SPSS, STATS, SAS , Minitab, u otro equivalente.
Fase 3 Explorar los datos:
a) Analizar descriptivamente los datos por variable.
b) Visualizar los datos por variable.
3. Fase 4 Evaluar la confiabilidad y validez logradas por el o los instrumentos de
medición.
Fase 5 Analizar mediante pruebas estadísticas las hipótesis planteadas
(análisis estadístico inferencial)
4. Fase 6 Realizar análisis adicionales.
Fase 7 Preparar los resultados para presentarlos (tablas,
gráficas, figuras, cuadros, etcétera).
5. ¿Qué es una distribución de frecuencias?
R: Es un conjunto de puntuaciones respecto de una variable ordenadas, en
sus respectivas categorías
6. ¿Qué otro elemento contiene una
distribución de frecuencias?
R: Las distribuciones de frecuencias pueden completarse agregando los
porcentajes de casos en cada categoría, los porcentajes válidos (excluyendo
los valores perdidos) y los porcentajes acumulados (porcentaje de lo que se
va acumulando en cada categoría, desde la más baja hasta la más alta)
7. ¿De qué otra manera pueden presentarse las
distribuciones de frecuencias?
R: Pueden presentarse en forma de histogramas o gráficas de otro tipo (por
ejemplo: de pastel). También se pueden graficar como polígonos de
frecuencias
8. ¿Cuáles son las medidas de tendencia
central?
R: Las principales medidas de tendencia central son tres: moda, mediana y
media.
9. ¿Cuáles son las medidas de la
variabilidad?
R: Las medidas de la variabilidad más utilizadas son rango, desviación
estándar y varianza.
¿Cómo se interpretan las medidas de
tendencia central y de la variabilidad?
R: Se interpretan en conjunto, no aisladamente.
10. Realiza una síntesis del tema
Al analizar el tema nos ayuda a conocer las distintas formas de medidas de
todo lo que se puede medir y contar, según información tangible obtenida
mediante investigación, la cual nos indica el rumbo hacia dónde dirigirse y la
importancia de saber implementarla adecuadamente para cerciorarse si es
real y exacta, mediante datos numéricos o estadísticos.