Este documento describe los principales métodos de análisis de datos, incluyendo estadísticas descriptivas como la media, mediana y moda, medidas de dispersión como la desviación estándar, y pruebas estadísticas como la prueba t y el análisis de varianza. También discute el uso de herramientas como SPSS para realizar análisis estadísticos y representar gráficamente los resultados.

1. ANÁLISIS DE DATOS
DR. GLENN LOZANO ZANELLY
Doctor en Medicina Humana
Mo. Investigación y Docencia Universitaria

2. Análisis de Datos
Es la técnica que consiste en el
estudio de los hechos y el uso de sus
expresiones en cifras para lograr
información valida y confiable.

3. Objetivos
Del análisisDel análisis TécnicaTécnica estadísticaestadística
Hallar que hay en los datos Media, mediana, moda
Conocer que tanto varia los datos
Desviación estándar, varianza, desviación
promedio
Como están distribuidos los datos Frecuencia
Que relación existe entre variables? Correlación y medidas de asociación
Estimaciones y predicciones
Estimación de punto e intervalos y
regresión
Describir las diferencias entre grupos y
variables Prueba de T, Z y análisis de varianza
Demostrar causalidad Prueba de T, Z y análisis de varianza

4. La realización de estudios estadísticos implica emitir unos
resultados cuantificables de dicho estudio o experimento.
La claridad de dicha presentación es de vital importancia para
la comprensión de los resultados y la interpretación de los
mismos.
A la hora de representar los resultados de un análisis
estadístico de un modo adecuado se presentarán los datos
numéricos por medio de tablas, en ocasiones un diagrama o
un gráfico pueden ayudarnos a representar de un modo más
eficiente nuestros datos.
Metodología en el análisis de
datos y posterior
representación gráfica

5. Análisis Descriptivo.
• Cuando se dispone de datos de una población, y antes
de abordar análisis estadísticos más complejos, un
primer paso consiste en presentar esa información de
forma que ésta se pueda visualizar de una manera más
sistemática y resumida.

6. •Para variables categóricas, se quiere conocer la frecuencia y
el porcentaje del total de casos que "caen" en cada categoría.
•Una forma muy sencilla de representar gráficamente estos
resultados es mediante diagramas de barras o diagramas de
sectores.
•En los gráficos de sectores, también conocidos como
diagramas de "tartas“.

7. • Se debe comprobar la normalidad de alguna de las
variables numéricas de las que se dispone. Un diagrama
de cajas o un histograma.

8. Comparación de dos o más
grupos.
• Para comparar las observaciones tomadas en dos o más
grupos de individuos, el método estadístico a utilizar, así
como los gráficos apropiados para visualizar esa
relación, dependen del tipo de variables.
• Cuando se trabaja con dos variables cualitativas
podemos seguir empleando gráficos de barras o de
sectores.

9. • La comparación de variables continuas en dos o más
grupos se realiza habitualmente en términos de su valor
medio, por medio del test T de Student, análisis de la
varianza o métodos no paramétricos equivalentes, y así
se ha de reflejar en el tipo de gráfico utilizado.

10. Relación entre dos variables
numéricas.
• Para estudiar la relación entre dos variables continuas, el
método de análisis adecuado es el estudio de la
correlación. (Pearson, Spearman, etc.).
• Cuando se dispone de todos los datos, un modo sencillo de
comprobar, gráficamente, si existe una correlación alta, es
mediante diagramas de dispersión,

11. Herramientas estadísticas
• Los gráficos ofrecen grandes posibilidades para la
representación de datos y pueden ser utilizados en
múltiples situaciones, incluso para representar los
resultados obtenidos por métodos de análisis más
complicados.

12. •Son importantes las representaciones gráfica, no obstante, es
difícil precisar cuándo es más apropiado utilizar un gráfico que
una tabla. Más bien podremos considerar dos modos distintos
pero complementarios de visualizar los mismos datos.
•La creciente utilización de distintos programas informáticos
hace especialmente sencillo la obtención de las mismas.
(SPSS, STATGRAPHICS, S-PLUS, EGRET, CURVE EXPERt,
STARLETS).

13. Análisis Estadístico con SPSS
• El paquete estadístico SPSS facilita la obtención de
información mediante una encuesta, resumir esa
información y realizar un análisis e interpretación de los
datos.
• Es indispensable que todo(a) investigador(a) maneje este
paquete o paquetes similares para alcanzar mayores
niveles de competencia, así como sustentar sus
conclusiones y aseveraciones en cualquier campo de
investigación

14. • Mediante SPPS podrá :
• Diseñar las fases de una encuesta, y diseño del
cuestionario.
• Preparar el análisis de datos.
• Construir la matriz de datos.
• Depuración de datos.
• Evaluación de errores.
• Creación de ficheros de datos.

15. A nivel de descripción estadística, se tiene estas
posibilidades
• Datos y distribución de frecuencias.
• Diagrama de tallo y hojas.
• Representaciones gráficas.
• Características de una distribución.
• Medidas de Tendencia Central, comparación
entre ellas.
• Medidas de dispersión.
• Diagrama de caja.
• Análisis estadísticos básicos.

16. • Tablas de frecuencias.
• Estadísticos básicos.
• Representación gráfica.
• Descripción conjunta de dos variables.
• Cuantitativas
• Distribución conjunta
• Distribuciones marginales.
• Distribuciones condicionales.
• Representaciones gráficas.

17. • Medidas de dependencia lineal: Covarianza,
correlación, recta de regresión.
• Medidas de asociación de dos variables
cualitativas
• Tablas de contingencia.
• Comparación de medias.
• Análisis de Regresión.
• Análisis de la varianza., etc….

18. La voluntad necesita ser más fuerte
que la habilidad.
Muhammad Alí