3 bgu b5 procesamiento de datos_herramientas requeridas_guia didactica

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UNIDADES EDUCATIVAS PARTICULAR HERMANO MIGUEL DE LA SALLE – INVESTIGACIÓN – GUÍA DIDÁCTICA
PROCESAMIENTO DE DATOS Y HERRAMIENTAS REQUERIDAS
- La obtención de la información es un aspecto muy importante en el proceso de una investigación, pues de ello
dependenlaconfiabilidadyvalidezdel estudio.
- Esta etapade recolecciónde informacióneninvestigaciónse conoce tambiéncomo trabajode campo.
- Estos datos o información que va a recolectarse son el medio a través del cual se prueban las hipótesis, se responden
laspreguntas de investigación yse logran los objetivosdel estudiooriginadosdelproblemade investigación.
Los datos, entonces, deben ser confiables, es decir, deben ser pertinentes y suficientes, para lo cual es necesario definir l as
fuentesytécnicasadecuadasparasu recolección.
Recuerde que en el anteproyecto se mencionó qué se hará para levantar los datos, mientras que en el documento del informe
final se mencionaráloque se ha hechopara levantarlosdatos.
Anteriormente se hamencionadolasfuentesde recolecciónde lainformación,teniendocomobase:
- Fuentesprimarias,
- Fuentessecundarias.
Fuentes primarias: De las que se obtiene información directa, es decir, de donde se origina la información. Es también
conocida como información de primera mano o desde el lugar de los hechos. Estas fuentes son las personas, las
organizaciones,losacontecimientos,el ambientenatural,etcétera.
Se obtiene información primaria cuando se observan directamente los hechos (presenciar una huelga, observar
sistemáticamente el lugar de trabajo, etcétera), cuando se entrevista directamente a las personas que tienen relación directa
con la situación objeto del estudio (en el caso de que quiera conocerse la opinión de los gerentes sobre el impacto de las
medidaseconómicas en la actividad de las empresas,la información directa se genera cuando se entrevista directamente a los
gerentes,ynocuandose lee enunperiódico,unlibroose escuchaen unnoticiero).
Fuentes secundarias: Son todas aquellas que ofrecen información sobre el tema que se va a investigar, pero que no son la
fuente original de los hechos o las situaciones, sino que sólo los referencian. Las principales fuentes secundarias para la
obtención de la información son los libros, las revistas, los documentos escritos (en general, todo medio impreso), los
documentales,losnoticierosylosmediosde información.
En la actualidad, en investigación científica hay gran variedad de técnicas o instrumentos para la recolección de información
en el trabajo de campo de una determinada investigación. De acuerdo con el método y el tipo de investigación que se va a
realizar,se utilizanunasuotrastécnicas.
Sobrela obtenciónde la información
Sobre las FUENTES de recolección
Sobre las TÉCNICAS de recolección

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La INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA utiliza generalmente los siguientes instrumentos y técnicas para la recolección de
información:
 Encuestas
 Entrevistas
 Observaciónsistemática
 Escalas de actitudes
 Análisisde contenido
 Testestandarizadosynoestandarizados
 Grupos focalesygruposde discusión
 Pruebasde rendimiento
 Inventarios
 Fichasde cotejo
 Experimentos
 Técnicasproyectivas
 Pruebasestadísticas
La INVESTIGACIÓN CUALITATIVA utiliza sobre todo los siguientes instrumentos o técnicas, de acuerdo con el problema objeto
de la investigaciónque se vaa realizar:
 Entrevistaestructuradayno estructurada
 Observaciónsistemáticaynosistemática
 Historiasde vida
 Autobiografías
 Anécdotas
 Relatos
 Notasde campo
 Preguntasetnográficas
 Análisisde documentos
 Diarios
 Cuadernos
 Archivos
 Cuestionarios
 Métodossociométricos
 Surveysocial
 Inventariosylistadosde interacciones
 Grabacionesenaudioy video
 Fotografíasy diapositivas
 Testde rendimiento
 Técnicasproyectivas
 Grupos focalesygruposde discusión
No todos los instrumentos o las técnicas se aplican a toda investigación. Sin embargo, la tendencia es utilizar varios
instrumentosque se complementenalasdiferentesinvestigaciones.
A continuación se hace una presentación general de las principales técnicas o instrumentos de recolección de información en
un proceso de investigación. Estas técnicas tienen aplicación en cualquiera de los enfoques cualitativo y cuantitativo de la
investigación:
ENCUESTA. Es una de las técnicas de recolección de información más usadas, a pesar de que cada vez pierde mayor
credibilidad por el sesgo de las personas encuestadas. La encuesta se fundamenta en un cuestionario o conjunto de preguntas
que se preparancon el propósitode obtenerinformaciónde laspersonas.
ENTREVISTA TÉCNICA. Orientada a establecer contacto directo con las personas que se consideren fuente de información. A
diferencia de la encuesta, que se ciñe a un cuestionario, la entrevista, si bien puede soportarse en un cuestionario muy
flexible, tiene como propósito obtener información más espontánea y abierta. Durante la misma, puede profundizarse la
informaciónde interésparael estudio.
OBSERVACIÓN DIRECTA. Cada día cobra mayor credibilidad y su uso tiende a generalizarse, debido a que permite obtener
información directa y confiable, siempre y cuando se haga mediante un procedimiento sistematizado y muy controlado, para
lo cual hoy están utilizándose medios audiovisuales muy completos, especialmente en estudios del comportamiento de las
personasensussitiosde trabajo.
ANÁLISIS DE DOCUMENTOS. Técnica basada en fichas bibliográficas que tienen como propósito analizar material impreso. Se
usa en la elaboración del marco teórico del estudio. Para una investigación de calidad, se sugiere utilizar simultáneamente dos
o más técnicasde recolecciónde información,conel propósitode contrastarycomplementarlosdatos.

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INTERNET. No existe duda sobre las posibilidades que hoy ofrece Internet como una técnica de obtener información; es más,
se ha convertidoenunode losprincipalesmediospararecabarinformación.
La recopilación de informaciónes un proceso que implica una serie de pasos. Aquí se presenta un esquema general que puede
usarse para la recolección de los datos necesarios, para responder a los objetivos y para probar la hipótesis de la investigación,
o ambos.Estos pasossonlos siguientes:
1. Tenerclaros losobjetivospropuestosenlainvestigaciónylasvariablesde lahipótesis (si lashay).
2. Haber seleccionadolapoblaciónomuestraobjetodel estudio.
3. Definirlastécnicasde recolecciónde información(elaborarlasyvalidarlas).
4. Recogerla informaciónparaluegoprocesarlaparasu respectivadescripción,análisis ydiscusión.
Sobre el proceso de RECOLECCIÓN DE DATOS

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Esta parte del proceso de investigación consiste en procesar los datos (dispersos, desordenados, individuales) obtenidos de la
población objeto de estudio durante el trabajo de campo, y tiene como finalidad generar resultados (datos agrupados y
ordenados), a partir de los cuales se realizará el análisis según los objetivos y las hipótesis o preguntas de la investigación
realizada,ode ambos.
El procesamiento de datos debe realizarse mediante el uso de herramientas estadísticas con el apoyo del computador,
utilizandoalgunode losprogramasestadísticosque hoyfácilmente se encuentranen el mercado.
En el documento del anteproyecto se mencionó cómo se preveía efectuar el procesamiento de la información obtenida en el
trabajo de campo, mientras que en el informe final hay que mostrar este procedimiento mediante la descripción de los
resultadosde lainvestigación.
Para efectuarunprocesamientode datosse debenseguirestospasos:
1. Obtenerlainformaciónde lapoblaciónomuestraobjetode lainvestigación.
2. Definirlasvariablesoloscriteriosparaordenarlosdatosobtenidosdel trabajo de campo.
3. Definirlasherramientasestadísticasyel programade cómputoque va a utilizarse enel procesamientode datos.
4. Introducirlosdatosen el computadoryactivar el programa para que procese lainformación.
5. Imprimirlosresultados.
El procesamientode resultadospuede efectuarsemediante:
Análisis de Pareto. Técnica para estudiar fuentes de problemas y las prioridades relativas de sus causas. Se emplea
frecuentementeparaevaluarcausasde problemasde calidaden programasde total qualitymanagement(TQM).
Diagrama de causa/efecto (espina de pescado). Gráfica mediante la cual los miembros de un equipo representan, categorizan
y evalúan todos los posibles motivos de un resultado o una reacción; por lo general, se expresa como un problema para
resolver.Se le conoce comodiagramade Ishikaw.
Gráficas de control. Se utilizan para hacer control de calidad de procesos. Estas gráficas también se conocen conel nombre de
diagramasde control y son de variostipos:
 Diagramaso diagramasde control para medidasde procesos.
 DiagramasR o diagramasde control para variabilidadde procesos.
 Diagramasr o diagramasde control para atributos.
Distribución de frecuencias y representaciones gráficas. La distribución de frecuencias es el agrupamiento de datos en
categorías que muestran el número de observaciones de cada categoría. En otras palabras, una distribución de frecuencias
indicael númerode vecesque ocurre cada valoro dato enuna tablade resultados de untrabajode campo.
 Histogramas:sonmedios gráficospararepresentaciónde ladistribuciónde frecuencias.
Sobreel procesamientode datos
Sobre los pasos para el PROCESAMIENTO DE DATOS
Sobre HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS PARA EL PROCESAMIENTO DE RESULTADOS

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 Polígonos de frecuencia: al igual que el histograma, son gráficas que permiten obtener una imagen rápida de las
principalescaracterísticasde losdatosde una distribuciónde frecuencias.
 Gráficas de barras o pie (pastel):sonformasdistintasde representarlosdatosde unainvestigación.
Medidasde tendenciacentral:
 La media:eslasumatoriade un conjuntode puntajesdivididaporel númerototal de éstos.
 La moda:esel puntaje que ocurre con mayor frecuenciaenunadistribuciónde datos.
 La mediana: es el valor que divide a una distribución de frecuencias por la mitad, una vez ordenados los datos de
maneraascendente odescendente.
Medidasde dispersión:
 Varianza: es la suma de las desviaciones de la media elevadas al cuadrado, dividida entre el número de observaciones
menosuno.
 Desviaciones estándares: es la cantidad promedio en que cada uno de los puntajes individuales varía respecto a la
mediadel conjuntode puntajes.
Pruebas estadísticas:
 Pruebat de Student:esun estadísticode pruebaque se utilizacuandolaspoblacionessonpequeñas(n≤30).
 Prueba Z: es una prueba de distribución normal, que tiene que ver con la probabilidad de que un puntaje dado de una
mediciónaparezcaenuna distribución.
 Análisis de varianza: es una prueba estadística para analizar si más de dos grupos difieren significativamente entre sí,
encuanto a sus medidasyvarianzas.
 Análisis de covarianza: es una prueba que se usa para analizar la existencia o no de relación entre una variable
dependienteydoso más independientes.
 Chi cuadrado: es una prueba estadística que permite probar si más de dos proporciones de población pueden
considerarse iguales;o,enotraspalabras,permite probarsi esasproporcionesnopresentandiferenciassignificativas.
 Análisisde regresiónycorrelación.
 Análisisde regresiónmúltiple.
 Análisisde factores.
 Análisismultivariadode varianza(Manova).
En la actualidad, como se ha mencionado, en un proceso de investigación científica, los análisis estadísticos se realizan
mediante el usode programasestadísticosporcomputador,comoel Stapgraphico el SPSS.

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Una distribución de frecuencias es un conjunto de puntuaciones presentadas en una tabla de manera ordenada, según
características definidas por el investigador. En otras palabras, una tabla de frecuencias resume la información acerca de la
cantidad de veces que una variable toma un valor determinado. Además permite Organizar e interpretar de manera más
rápiday eficiente. Ejemplo:
Los datos presentadosen la Tabla son el resultado de una investigación, cuyo propósitoera conocer el nivel
de desempleo de una importante ciudad de su país, según el sexo y el nivel académico de las personas
desempleadas.
Interpretación: los datos de la Tabla muestran que de un total de 12 637 personas desempleadas entrevistadas en
la ciudad KIO, el mayor índice de desempleo se da entre bachilleres (41,5%), seguido de personas con nivel
educativo inferior al bachillerato (36,5%) y el menor nivel de desempleo se da en el de técnicos profesionales
(8,3%). En relación con el sexo, el mayor desempleo en la ciudad se presenta en las mujeres: 54% del total de los
entrevistados.
TIPOS DE DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS:
- FRECUENCIA ABSOLUTA (fi)
Corresponde alacantidadde vecesque se repite undato.Denotamoseste valorporfi
La sumade las frecuenciasabsolutasesigual al númerototal de datos,que se representaporN.
Por Ejemplo: Si hacemos una encuesta a 20 personas para saber cuál es su color favorito obtenemos lo
siguiente:
Sobre los modelos de procesamiento de datos con el uso de herramientasestadísticas
Distribución de frecuencias

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- FRECUENCIA ABSOLUTA ACUMULADA (Fi)
Se obtiene sumandosucesivamentelasfrecuenciasabsolutas. Denotamoseste valorporFi
- FRECUENCIA RELATIVA (hi)
Es la probabilidad de obtener cierto dato, se obtiene calculando la razón entre la frecuencia absoluta de un
dato con el total.Se puede expresarcomofracción,decimal oporcentaje.Denotamoseste valorporhi
Para obtener el número en decimal se divide la frecuencia absoluta por el total y para obtener el
porcentaje se multiplicaeste decimal por100.
Los ejemplos representan una tabla de frecuencias de datos No agrupados, en el caso de las tablas de
datosAgrupadosrepresentanlasfrecuenciasenrangosde datos,comoenel siguiente caso.
Se entrevistana28 personasque realizanuntallerpreguntándoleslaedadque tengan:

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- FRECUENCIA RELATIVA ACUMULADA (Hi)
La frecuencia relativa acumulada es el cociente entre la frecuencia acumulada de un determinado valor y el
númerototal de datos.Se puede expresarentantosporciento.Denotamoseste valorpor Hi
Se calcula con laecuaciónFi/N
Ejercicio: en la siguiente tabla de frecuencias, complete las frecuencias absolutas acumuladas, las frecuencias
relativas,frecuenciarelativaacumulada,paracasoque se plantea:
En un estudio entre 200 personas latinas que viven en el estado de California, Estados Unidos, se les preguntó:
¿cómo prefiere quese refieran a usted en cuanto a su origen étnico?Las respuestasfueron:
Las distribuciones de frecuencia se presentan muy a menudo en forma de figuras gráficas denominadas
histogramas (gráficas de barras) o en gráficas circulares (pasteles) o a través de polígonos de frecuencias. Para el
caso del ejemplo de la investigación sobre el desempleo en la ciudad KIO, la gráfica de barras o histograma se
presentaasí:
Histogramas

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Los polígonos de frecuencias relacionan las puntuaciones con sus respectivas frecuencias. Es más bien propio de un
nivel de medición por intervalos o razón. Los polígonos se construyen sobre los puntos medios de los intervalos.
Por ejemplo, si los intervalos fueran 20-24, 25-29, 30-34, 35-39, y siguientes; los puntos medios serían 22, 27, 32,
37, etc. Los polígonos de frecuencias representan curvas útiles para describir los datos. Nos indican hacia dónde se
concentranlos casos (personas, organizaciones, segmentos de contenido, mediciones de polución, etc.) en la escala
de la variable

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Las medidas de tendencia central son puntos en una distribución obtenida, los valores medios o centrales de ésta, y nos
ayudan a ubicarla dentro de la escala de medición. Las principales medidas de tendencia central son tres: moda, mediana y
media.El nivel de mediciónde lavariable determinacuál eslamedidade tendenciacentral apropiadapara interpretar.
Las medidas de tendencia central son cantidades típicas o representativas de un conjunto de datos; las principales medidas
son:moda, mediana,ymediaopromedio.
 LA MODA (Mo),esla categoría o puntuaciónque ocurre conmayor frecuenciaenunregistrode datos. Ejemplo:
El gerente de un supermercado ha realizado una investigación tendiente a medir el número de veces por mes que las mismas
personasvisitansualmacényha encontradolossiguientesresultados:
En este caso, la moda es 2 veces, porque es el número que más se repite, ya que 750 personas dicen visitar dos veces en el
mesel supermercadoTLP.
En el siguiente ejemplo y siendo que, la modaes la categoría o puntuación que ocurre con mayor frecuencia,la moda es “1” (sí
se ha obtenido la cooperación).Seutilizaconcualquiernivel de medición.
En caso de existir dos valores de la variable que tengan la mayor frecuencia absoluta, habría dos modas. Si no se repite
ningúnvalor, no existe moda.
Ejemplo:Se ha anotado el númerode hermanosque tiene ungrupode amigos.Losdatosobtenidossonlossiguientes:
Hermanos: 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4 En este caso, la moda es 1.
Ejemplo:Dado el siguienteconjuntode datos,determinelamoda: 2, 3, 4, 5 , 6 , 9
En este conjuntode datos no existe ningúnvalor que se repita, por lo tanto, este conjunto de valores no tiene moda.
Ejemplo: 1, 1, 1, 4, 4, 5, 5, 5, 7, 8, 9, 9, 9 Moda= 1, 5, 9
Si en un grupo hay dos o varias puntuacionescon la misma frecuenciay esa frecuenciaesla máxima,tiene varias modas.
Medidas de tendencia central

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 LA MEDIANA (Me), es el valor que divide una
distribución de frecuencias por la mitad, una vez
ordenados los datos de manera ascendente o
descendente.
Ejemplo:Calcularla medianadel conjuntode datos:
1° Ordenamoslosdatosde menora mayor.
2° Para el caso de la mediana de un número impar de datos,
una vez ordenados los datos, la mediana será el dato que
ocupa el lugarcentral
En general, para descubrir el caso o la puntuación que
constituye la mediana de una distribución, simplemente se
aplicala fórmula:
𝑁 + 1
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Ejemplo:Calcularla medianadel conjuntopar de datos:
Ejemplo: Un investigador interesado en conocer el número promedio de consumo de litros de cerveza por persona en los
habitantes de la ciudad de Building, realizó un estudio exploratorio en un expendio de cerveza, donde entrevistó a 21
personasyencontrólossiguientesresultados,que aparecenenlaTabla:

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En este caso, la mediana es el dato de la posición 11 (9 litros de cerveza) que indica que la población encuestada consume el
equivalente de 9litrosde cervezamensualmente.
Interpretación, Como 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 mediana refleja la posición intermedia de la distribución.
Por ejemplo,si losdatosobtenidosfueran: 24- 31 - 35 – 35 – 38 – 43 – 45 – 50 – 57.
La mediana es 38, porque deja cuatro casos por encima (43, 45, 50 y 57) y cuatro casos por debajo (35, 35, 31 y 24). Parte a la
distribuciónendosmitades.
Si tenemos nueve casos, ((9+1)/2) entonces buscamos el quinto valor y éste es la mediana. Note que la mediana es el valor
observado que se localiza a la mitad de la distribución, no el valor de cinco. La fórmula no nos proporciona directamente el
valorde lamediana,sinoel número de caso en donde está la mediana.
La mediana es una medida de tendencia central propia de los niveles de medición ordinal, por intervalos y de razón. No
tiene sentido con variables nominales, porque en este nivel no hay jerarquías ni noción de encima o debajo. Asimismo, la
mediana es particularmente útil cuando hay valores extremos en la distribución. No es sensible a éstos. Si tuviéramos los
siguientesdatos: 24 - 31 - 35 - 35 - 38 - 43 - 45 - 50 – 248; la medianaseguiríasiendo38.
Para aclarar la interpretaciónde lamediana,se consideraotroejemplo:
La mediana de edad a nivel mundial es en 2009 de 28.1 años, lo que significa que la mitad de los habitantes del globo terrestre
sobrepasa estaedad y el otro medio es másjoven.
 LA MEDIA, PROMEDIO O MEDIA ARITMÉTICA ( ,es la medida de tendencia central más utilizada y se define como el
promedio aritmético de una distribución. Usualmente se simboliza como , y es la suma de todos los valores de una
medicióndivididaporel númerode mediciones. Lafórmulapara estimarel promediopuederepresentarse así:
Dónde:
Xi= cada unode los datosde la medición,
n= númerode datos sumados.
Ejemplo: Siguiendo el caso del consumo promedio per cápita de litros de cerveza por los habitantes de Building, el
promedioesel siguiente:
Interpretación: los datos de la encuesta a 21 personas de Building indican que el promedio per cápita de consumo mensual de
cervezaenestaciudades de 10 litrosde cerveza,aproximadamente.
La media aritmética es una medida solamente aplicable a mediciones por intervalos o de razón. Carece de sentido para
variablesmedidasenunnivel nominal uordinal.Esunamedidasensible avaloresextremos.
Si tuviéramoslassiguientespuntuaciones: 8- 7 - 6 - 4 - 3 - 2 - 6 - 9 – 8; el promedioseráigual a5.88.

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Otro ejemplo:
¿Cuál esla mediade lasedadesde Andreaysus primos?
 La mediaaritméticade un grupode datos se calculaasí:
Se debe multiplicar cada dato con su respectiva frecuencia, sumar todosestos productos, y el resultado dividirlo por la
suma de losdatos.
Ejemplo:
En una muestra de 10 sujetos, se ha consultado sobre el número de hermanos que tiene cada uno de ellos. Los datos
obtenidossonlossiguientes:
Hermanos: 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4
Si hacemosel recuentode losdatosy seguimoslospasosanteriormente descritos,tenemos:
Las medidas de la variabilidad indican la dispersión de los datos en la escala de medición y responden a la pregunta: ¿dónde
están diseminadas las puntuaciones o los valores obtenidos? Las medidas de tendencia central son valoresen unadistribución
y las medidas de la variabilidad son intervalos que designan distancias o un número de unidades en la escala de medición. Las
medidasde lavariabilidadmásutilizadassonrango,desviaciónestándaryvarianza.
 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. Se calcula
así: XM – Xm (puntuaciónmayor,menospuntuaciónmenor).
Si tenemoslossiguientesvalores: 17- 18 - 20 - 20 - 24 - 28 - 28 - 30 – 33.
El rango será:33 – 17 = 16. Cuantomás grande seael rango, mayorserá ladispersiónde losdatosde unadistribución.
Medidas de variabilidad

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El rango da laideade proximidadde losdatosa la media.Se calcularestandoel datomenoral dato mayor.
Este dato permite obtener una idea de la dispersión de los datos, cuanto mayor es el rango, más dispersos están los
datosde un conjunto.
Cabe destacar que al describir nuestros datos, respecto a cada variable del estudio, interpretamos las medidas de tendencia
central y de la variabilidadenconjunto,noaisladamente.Consideramostodoslosvalores.
Para interpretarlos, lo primero que hacemos es tomar en cuenta el rango potencial de la escala. Supongamos que aplicamos
una escala de actitudes del tipo Likert para medir la “actitud hacia el presidente” de una nación (digamos que laescala tuviera
18 ítems y se promediaransusvalores).El rangopotencial esde unoacinco, tal como puede verse enlafigura.
Ejemplo: Supongamos que aplicamos una escala de actitudes del tipo Likert para medir la “actitud hacia el presidente” de una
nación(digamosque laescalatuviera18 ítems y se promediaransus valores).El rangopotencial esde unoa cinco
Si obtuviéramoslos siguientesresultados:
Variable:actitudhaciael presidente
Moda (Mo): 4.0
Mediana(Me):3.9
Media( ):4.2
Desviaciónestándar:0.7
Puntuaciónmásaltaobservada(máximo):5.0
Puntuaciónmásbajaobservada(mínimo):2.0
Rango: 3
Interpretación: la actitud hacia el presidente es favorable. La categoría que más se repitió fue 4 (favorable). Cincuenta por
ciento de los individuos está por encima del valor 3.9 y el restante 50% se sitúa por debajo de este valor (mediana). En
promedio, los participantes se ubican en 4.2 (favorable). Asimismo, se desvían de 4.2, en promedio, 0.7 unidadesde la escala.
Ninguna persona calificó al presidente de manera muy desfavorable (no hay “1”). Las puntuaciones tienden a ubicarse en
valoresmediosoelevados.
En cambio,si los resultadosfueran:
Cómo se interpretan las medidas de tendencia central y las de variabildad

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Variable:actitudhaciael presidente
Moda: 1
Mediana:1.5
Media( ):1.3
Desviaciónestándar:0.4
Varianza:0.16
Máximo:3.0
Mínimo: 1.0
Rango: 2.0
Interpretación: es que la actitud hacia el presidente es muy desfavorable. En la figura vemos gráficamente la comparación de
resultados. La variabilidad también es menor en el caso de la actitud muy desfavorable (los datos se encuentran menos
dispersos).