El documento contiene avisos sobre tareas relacionadas con un curso de análisis de datos, incluyendo hacer un resumen, presentación y revisión de estas. También incluye información sobre tipos de muestras, escalas Likert, bases de datos, análisis estadísticos como medidas de tendencia central, pruebas de correlación y diferencias entre grupos.

1. Análisis de DatosAnálisis de Datos
Brenda Cecilia Padilla Rodríguez

2. Avisos: 24 de marzo
 Hacer resumen para el coloquio.
 Máximo 250 palabras
 5 palabras clave
 Reto: Hacer el trabajo completo de máximo 8 páginas, letra
Times New Roman, 12, interlineado 1.5, formato APA
 Hacer presentación para el coloquio.
 Máximo 8 diapositivas
 Letra de tamaño mínimo 20
 Prezi
 Pixabay.com
 Reto: Subir su presentación como recurso educativo abierto
(licencia CC) a slideshare.net, twitearlo usando la etiqueta
#fapsiuanl y bloguear al respecto.

3. Avisos: 14 de abril
 Revisar el resumen.
 Evaluar usando la rúbrica disponible en:
http://gc.initelabs.com/recursos/files/r156r/w13857w/R
%C3%BAbrica_resumen.pdf
 Practicar la presentación
 10-15 minutos
 Evaluar a los compañeros usando la rúbrica disponible en:
http://www.slideshare.net/raquela20/rbrica-para-evaluar-
presentacin-oral (basta con usar la primera página)

4. Tipos de Muestras
 Probabilísticas:
 Aleatoria simple
 Estratificada
 No probabilísticas
 De conveniencia
 Intencional

5. Escalas Likert
 Se utilizan esencialmente para evaluar actitudes y
percepciones.
 Escalas de 5 puntos, de 1 (totalmente en desacuerdo) a 5
(totalmente de acuerdo)
 Ítems positivos y negativos
 Usualmente: A mayor puntuación, actitud más positiva
VentajasVentajas DesventajasDesventajas
• Información directa del participante
• Facilidad de aplicación
• Deseabilidad social
• Posibilidad de malos entendidos
¿Qué significa tener un promedio de 3.5 en una escala
para medir la actitud hacia la educación en línea?

6. Base de datos
ID Edad Género Actitud1 Actitud2 Actitud3 Actitud4 Actitud
1 20 F 4 5 4 3 4.0
2 21 M 3 2 3 1 2.3
3 19 F 5 5 4 5 4.8
4 20 F 5 4 3 5 4.3
5 22 M 2 1 2 3 2.0
¿Para qué sirve el ID?
¿De qué otra forma podemos codificar la variable género?
¿Cuál es la diferencia entre Actitud1 y Actitud?

7. Ejercicio: Codificación
 Entra a: http://tinyurl.com/escala-deseabilidad
 Crea una base de datos para capturar las respuestas
de los participantes.
 Inventa las respuesta de 5 participantes.
 Captúralas.
 Obtén la deseabilidad social.
¿Qué le falta o qué le sobra?

8. Análisis de datos
 Lo más sencillo: frecuencias y porcentajes
 Medidas de tendencia central
 Media (promedio)
 Mediana (el valor central al ordenar los datos)
 Moda (el valor que más se repite)
¿Cuándo se usa cada medida de tendencia central?

9. Pruebas paramétricas
 Variables cuantitativas, de intervalo o razón
 Distribución normal
 Muestras grandes (n > 30)
En psicología, a
veces usamos
pruebas paramétricas
sin cumplir estos
supuestos. No
deberíamos, pero en
la práctica es común.

10. Pruebas no paramétricas
 Variables cuantitativas, ordinales o nominales
 Distribución libre (no necesariamente normal)
 Muestras pequeñas (n < 30)
Casi todas las pruebas paramétricas
tienen su equivalente no paramétrico.

11. Pruebas Estadísticas: Correlación
Correlación Se usa con variables… Ejemplo
de Spearman
(rho)
Ordinales (escalas Likert) Motivación de los
empleados y clima laboral
de Pearson (r) De intervalo o razón Estatura y peso
Características:
•Dirección
o Positiva o negativa
•Fortaleza
o De -1 a 1
•Significatividad (p)
o Azar o probabilidad

12. Ejercicio: ¿Qué significan las
siguientes correlaciones?
Motivación intrínseca y calificación en un curso
Rho = 0.64, p = 0.07
R = 0.92, p = 0.04
Rho = 0.17, p = 0.00
R = -0.52, p = 0.005
Rho = -0.83, p = 0.05

13. Pruebas Estadísticas: Diferencias
entre grupos
Prueba Se usa cuando… Ejemplo
T de student para
muestras
independientes
Se quiere comparar el
comportamiento de una
variable de intervalo en dos
grupos (variable nominal
dicotómica)
Consumo de tabaco
en hombres y en
mujeres
Alternativa no paramétrica: Prueba U de Mann-Whitney
La prueba t compara las medias de dos muestras.
Cuando hay más de dos grupos, se utiliza una ANOVA.

14. Pruebas Estadísticas: Chi cuadrada
Prueba Se usa cuando… Ejemplo
Chi
cuadrada
Se quiere examinar la
relación entre dos variables
nominales u ordinales
Preferencia ideológica por
raza.
Requisito: Mínimo 5 frecuencias por casilla.
Preferencia
Ideológica
Latinos Asiáticos Total de filas
Conservadora 30 70 100
Liberal 95 20 125
Total de
columnas
125 90 215
¿Qué tipo de prueba es la chi cuadrada
(paramétrica o no paramétrica)?

15. Lo básico a entender
 Si es significativa (p < 0.05), el resultado no se debió
al azar (probablemente).
 Una "diferencia estadísticamente significativa"
significa que hay una diferencia (que no fue el
resultado de azar). Pero no nos dice si la diferencia
es grande o importante.

16. Análisis cualitativo
 Análisis cualitativo: Identificación, examinación e
intrepretación de temas en los datos para responder
a preguntas de investigación
 Temas: Patrones en los datos
 Códigos: Una palabra o frase corta que captura la
esencia o los atributos principales de un conjunto de
datos
 Codificar: Proceso de asignar códigos a los datos
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17. Inducción vs deducción
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Inducción
Deducción
Datos empíricos
Teorías Explicaciones

18. Inducción (temas emergentes)
Actividad:
Lee los fragmentos de las entrevistas.
Identifica los temas sobresalientes.
Define códigos para codificación.
Compara tus códigos con los de un compañero.
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¿Qué ventajas y desventajas tiene
la codificación inductiva?

19. Deducción (base teórica)
Actividad:
Revisa el libro de códigos.
Codifica las entrevistas.
Compara tu codificación con la de un compañero.
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¿Qué ventajas y desventajas tiene
la codificación deductiva?