El documento describe los conceptos clave relacionados con el diseño cuantitativo y el análisis de datos cuantitativos en investigación social. Explica que el diseño cuantitativo se basa principalmente en categorías numéricas y utiliza información cuantificable. Además, describe los diferentes tipos de datos cuantitativos, las escalas de medición, y los conceptos de población, muestra e inferencia estadística. Finalmente, menciona que la encuesta es la técnica más común para la recolección de datos cuantitativos mediante el
Método cuantitativo en las Ciencias SocialesVanezza Reyes
Este documento presenta una introducción a la investigación cuantitativa. Explica que este método utiliza diseños de investigación y herramientas estadísticas para analizar grandes cantidades de datos sobre fenómenos sociales. También describe las características del enfoque cuantitativo, como su origen en el positivismo y su énfasis en datos empíricos verificables. Finalmente, resume los principales tipos de investigación cuantitativa y herramientas como encuestas, muestras probabilísticas y no probabilísticas, y diferentes escal
Este documento presenta una introducción a la estadística y probabilidad. Explica que la estadística ha pasado por tres etapas de desarrollo, desde la antigüedad hasta la actualidad, cuando se ha establecido como una ciencia basada en la matemática. También define conceptos clave como población, muestra, variable, y los diferentes niveles de medición de datos. Finalmente, distingue entre estadística descriptiva e inferencial.
1 estadística descriptiva e inferencial sguest8a3c19
Este documento proporciona una introducción a la estadística descriptiva e inferencial. Explica que la estadística descriptiva se refiere a resumir y describir conjuntos de datos, mientras que la estadística inferencial se utiliza para extraer conclusiones más allá de los datos disponibles. También define conceptos clave como variables, muestreo y mediciones descriptivas. Finalmente, enumera algunas fuentes para obtener más información sobre estos temas estadísticos.
Este documento resume los conceptos fundamentales de la estadística, incluyendo la definición de estadística, los tipos de datos estadísticos, y las tres áreas principales de la estadística: diseño, estadística descriptiva e inferencial. Explica conceptos como población, muestra, parámetro, estadístico, variable independiente, variable dependiente, y medidas de tendencia central como la moda, mediana y media.
Este documento presenta una introducción a los conceptos básicos de estadística y diseños experimentales. Explica que la investigación comienza con la observación de un fenómeno y la experimentación permite simular fenómenos bajo condiciones controladas. También define conceptos como población, variables, atributos y escalas de medición. Finalmente, destaca la importancia de los diseños experimentales para probar hipótesis y comparar resultados en la investigación.
Este documento presenta una introducción a la estadística, definiendo la estadística como el estudio de los modos de recolectar y analizar datos para establecer conclusiones. Explica las cuatro escalas de medición utilizadas en estadística (nominal, ordinal, de intervalo y de razón) y describe cómo realizar una investigación estadística, incluyendo la selección de una muestra, obtención y análisis de datos, y elaboración de conclusiones. Finalmente, discute algunas aplicaciones comunes de la investigación estadí
La estadística es la ciencia de recolectar, describir, organizar e interpretar datos para transformarlos en información útil para la toma de decisiones. Existe la estadística descriptiva para resumir y presentar datos, y la estadística inferencial para determinar algo sobre una población a partir de una muestra. Las variables pueden ser cualitativas o cuantitativas y discretas o continuas, y se miden en diferentes escalas como nominal, ordinal, de intervalo o razón.
El documento trata sobre la historia, definición y aplicaciones de la estadística. Explica que la estadística ha existido desde la antigüedad cuando se utilizaban datos para contar personas y bienes. Luego describe que la estadística es útil en diversas áreas como la medicina, ciencias sociales y economía. Finalmente, resume que la estadística implica la recolección, organización y análisis de datos para la toma de decisiones bajo incertidumbre.
Método cuantitativo en las Ciencias SocialesVanezza Reyes
Este documento presenta una introducción a la investigación cuantitativa. Explica que este método utiliza diseños de investigación y herramientas estadísticas para analizar grandes cantidades de datos sobre fenómenos sociales. También describe las características del enfoque cuantitativo, como su origen en el positivismo y su énfasis en datos empíricos verificables. Finalmente, resume los principales tipos de investigación cuantitativa y herramientas como encuestas, muestras probabilísticas y no probabilísticas, y diferentes escal
Este documento presenta una introducción a la estadística y probabilidad. Explica que la estadística ha pasado por tres etapas de desarrollo, desde la antigüedad hasta la actualidad, cuando se ha establecido como una ciencia basada en la matemática. También define conceptos clave como población, muestra, variable, y los diferentes niveles de medición de datos. Finalmente, distingue entre estadística descriptiva e inferencial.
1 estadística descriptiva e inferencial sguest8a3c19
Este documento proporciona una introducción a la estadística descriptiva e inferencial. Explica que la estadística descriptiva se refiere a resumir y describir conjuntos de datos, mientras que la estadística inferencial se utiliza para extraer conclusiones más allá de los datos disponibles. También define conceptos clave como variables, muestreo y mediciones descriptivas. Finalmente, enumera algunas fuentes para obtener más información sobre estos temas estadísticos.
Este documento resume los conceptos fundamentales de la estadística, incluyendo la definición de estadística, los tipos de datos estadísticos, y las tres áreas principales de la estadística: diseño, estadística descriptiva e inferencial. Explica conceptos como población, muestra, parámetro, estadístico, variable independiente, variable dependiente, y medidas de tendencia central como la moda, mediana y media.
Este documento presenta una introducción a los conceptos básicos de estadística y diseños experimentales. Explica que la investigación comienza con la observación de un fenómeno y la experimentación permite simular fenómenos bajo condiciones controladas. También define conceptos como población, variables, atributos y escalas de medición. Finalmente, destaca la importancia de los diseños experimentales para probar hipótesis y comparar resultados en la investigación.
Este documento presenta una introducción a la estadística, definiendo la estadística como el estudio de los modos de recolectar y analizar datos para establecer conclusiones. Explica las cuatro escalas de medición utilizadas en estadística (nominal, ordinal, de intervalo y de razón) y describe cómo realizar una investigación estadística, incluyendo la selección de una muestra, obtención y análisis de datos, y elaboración de conclusiones. Finalmente, discute algunas aplicaciones comunes de la investigación estadí
La estadística es la ciencia de recolectar, describir, organizar e interpretar datos para transformarlos en información útil para la toma de decisiones. Existe la estadística descriptiva para resumir y presentar datos, y la estadística inferencial para determinar algo sobre una población a partir de una muestra. Las variables pueden ser cualitativas o cuantitativas y discretas o continuas, y se miden en diferentes escalas como nominal, ordinal, de intervalo o razón.
El documento trata sobre la historia, definición y aplicaciones de la estadística. Explica que la estadística ha existido desde la antigüedad cuando se utilizaban datos para contar personas y bienes. Luego describe que la estadística es útil en diversas áreas como la medicina, ciencias sociales y economía. Finalmente, resume que la estadística implica la recolección, organización y análisis de datos para la toma de decisiones bajo incertidumbre.
El documento describe el proceso de investigación, el cual permite obtener conocimiento de manera objetiva y sistemática mediante la recolección y análisis de información. Explica que existen diferentes tipos de investigación como la documental, de campo y experimental, las cuales utilizan métodos como la revisión bibliográfica, observación directa o experimentación controlada. Además, señala que la investigación puede ser exploratoria, descriptiva, explicativa, pura o aplicada dependiendo de sus objetivos.
Este documento presenta una introducción a la estadística. Explica que la estadística estudia fenómenos cuantificables y se utiliza para analizar información numérica y tomar decisiones informadas. También resume brevemente el origen histórico de la estadística y las tres ramas principales: estadística descriptiva, probabilidad e inferencia estadística.
La estadística trata de recopilar, organizar y analizar datos para extraer conclusiones. Se originó en el siglo XVIII para analizar datos estatales y ha evolucionado para comprender la recolección y análisis de datos en general. Se divide en estadística descriptiva, que resume datos, y estadística inferencial, que genera modelos e inferencias. Se usa en ingeniería, ciencias, medicina, genética y ciencias sociales para tomar decisiones informadas.
El documento describe los conceptos de población, muestra, y muestreo. Explica que la población es el conjunto total de unidades de análisis relevantes para un estudio, mientras que la muestra es un subconjunto de la población seleccionado para representarla. También describe los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, así como las etapas típicas del proceso de muestreo.
La estadística inferencial permite obtener conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Incluye conceptos como probabilidad, que mide numéricamente la posibilidad de que ocurra un evento, y métodos de muestreo, que seleccionan una parte representativa de una población para hacer inferencias. Existen tres tipos de probabilidad - clásica, frecuencial y subjetiva - y dos tipos de muestras - probabilísticas y no probabilísticas. La estadística inferencial proporciona herramientas para estudiar datos
El documento proporciona una introducción a los conceptos básicos de estadística, incluyendo las definiciones de estadística descriptiva e inferencial, población y muestra, y tipos de variables. Explica que la estadística es la ciencia de recolectar, organizar, presentar y analizar datos para la toma de decisiones, y que se utiliza en diversos campos como economía, educación y ciencias sociales.
Este documento proporciona una introducción general a la estadística. Explica que la estadística es una ciencia que estudia el análisis de datos provenientes de muestras representativas para explicar fenómenos. Se divide en estadística descriptiva e inferencial. También describe elementos clave como cuadros estadísticos, métodos de recolección de datos, importancia de la estadística, probabilidad, teorías, técnicas de análisis e disciplinas especializadas. El documento ofrece una visión de alto
Este documento presenta una introducción a la estadística. Explica que la estadística se ocupa de la recolección, organización, análisis e interpretación sistemática de datos numéricos para extraer conclusiones y tomar decisiones informadas. También define conceptos clave como población, muestra, variables, escalas de medición, y métodos para organizar y presentar datos como tablas y gráficos. Finalmente, destaca que la estadística es una herramienta útil para estudiar fenómenos masivos que involucran vari
Conceptos y términos_básicos_en_estadistica_descriptiva_2_newCriss Camus
La estadística es la ciencia que estudia la recolección, organización, análisis e interpretación de datos numéricos. Se aplica a diversas disciplinas y es útil para la toma de decisiones. Existen dos tipos de estadística: descriptiva, que resume los datos; e inferencial, que permite deducir conclusiones sobre una población a partir de una muestra. La estadística trabaja con variables, que pueden ser cualitativas u cuantitativas.
Enfoque cuantitativo y cualitativo introducciónIAEJ
Este documento describe los enfoques cuantitativo, cualitativo y mixto para la investigación científica. El enfoque cuantitativo usa mediciones numéricas y análisis estadísticos para probar hipótesis, mientras que el enfoque cualitativo utiliza la recolección de datos sin mediciones numéricas para descubrir o refinar preguntas de investigación. El enfoque mixto combina los métodos cuantitativos y cualitativos. Además, se explican los procesos y características de cada enfoque.
1. El documento presenta información sobre la asignatura de Psicoestadística Inferencial del tercer semestre de la carrera de Psicología. Incluye detalles sobre las evaluaciones y su ponderación.
2. Explica brevemente conceptos clave como población, muestra, estadística descriptiva e inferencial. Señala que la estadística inferencial permite generalizar resultados de una muestra a una población y utiliza el razonamiento inductivo.
3. Presenta diferentes tipos de muestras probabilísticas como aleator
4.Alcance de la investigación. Los 10 pasos de la InvestigacionEdison Coimbra G.
Este documento describe los diferentes alcances que puede tener una investigación científica, incluyendo exploratorio, descriptivo, correlacional y explicativo/causal. Explica que el alcance depende del grado de desarrollo del conocimiento sobre el tema de investigación y del enfoque que se le quiere dar. Además, provee ejemplos para cada uno de los alcances.
Este documento presenta un ensayo sobre estadística inferencial como herramienta para el análisis de muestras. Explica conceptos clave de estimación e hipótesis y provee ejemplos de diferentes tipos de estimadores y el procedimiento de cinco pasos para probar hipótesis. El autor concluye que la estadística inferencial es una herramienta útil para realizar suposiciones sobre muestras y características de poblaciones.
Este documento introduce los conceptos fundamentales de la estadística. Explica que la estadística es una ciencia que involucra la recolección y análisis de datos para organizar, resumir e interpretar información. Describe las dos ramas principales de la estadística - descriptiva e inferencial - y provee ejemplos de cada una. También define conceptos clave como población, muestra, variables, constantes y los diferentes tipos de variables.
I. El documento describe los diferentes tipos de variables y escalas de medición, incluyendo variables cualitativas y cuantitativas, así como escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón. II. También explica los métodos para recopilar datos, como observación, experimentación, encuestas y entrevistas, y las fuentes primarias y secundarias de datos. III. Por último, cubre temas como el redondeo de datos y la elaboración de encuestas.
Este documento presenta tres definiciones de estadística de diferentes autores. La estadística es descrita como una técnica para estudiar fenómenos colectivos mediante observaciones individuales, como una ciencia que estudia métodos para recopilar, organizar y analizar datos para sacar conclusiones, y como el estudio de métodos para recopilar, clasificar, resumir y analizar datos e inferir conclusiones científicas.
El documento describe los componentes metodológicos clave para llevar a cabo una investigación. Explica los tipos de diseño cualitativo y cuantitativo, e incluye detalles sobre el área de estudio, universo y muestra, métodos e instrumentos de recolección de datos, y el plan de tabulación y análisis.
Este documento presenta un resumen de los contenidos del módulo de Estadística Descriptiva impartido por el Ingeniero Wilson Velastegui. En la primera unidad, se define Estadística Descriptiva y se diferencia de Estadística Inferencial. También se explican conceptos básicos como variable, población y muestra. La segunda unidad trata sobre la descripción de conjuntos de datos mediante tablas de frecuencias y gráficas. La tercera unidad cubre medidas de tendencia central como la media, mediana y moda. La cuarta
Conceptos de programación y métodos estadísticos MarthaTorres3612
Este documento presenta información sobre conceptos de programación y métodos estadísticos. Explica qué es la estadística y sus diferentes ramas y aplicaciones en áreas como la contaduría, educación, gerontología, deporte y economía. También describe conceptos estadísticos como variable, población, muestra, escala nominal y distribución de frecuencias. El documento concluye que la estadística ha estado presente en la civilización para recolectar, analizar e interpretar datos y tomar decisiones basadas en el análisis
Este documento presenta un glosario de términos estadísticos fundamentales como variables, muestreo, estimación, población, entre otros. Explica brevemente la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial. La estadística descriptiva resume y describe conjuntos de datos, mientras que la inferencial permite inferir características de una población a partir de una muestra. Finalmente, resume los pasos típicos de un estudio estadístico como planteamiento del problema, elaboración de un modelo, extracción de muestra y anális
Este documento compara y contrasta los enfoques cuantitativo y cualitativo de la investigación científica. Explica que el enfoque cuantitativo se caracteriza por medir fenómenos y variables para probar hipótesis mediante análisis estadísticos, mientras que el enfoque cualitativo explora fenómenos en profundidad sin usar estadísticas e interpreta múltiples realidades subjetivas. También describe los diferentes métodos de cada enfoque para plantear problemas de estudio, revisar literatura, formular hipótes
El documento presenta un resumen del análisis cuantitativo de datos. Explica que este método usa la recolección de datos numéricos y análisis estadísticos para probar hipótesis y establecer patrones de comportamiento. Luego describe los pasos del proceso de investigación cuantitativa como decidir el programa a usar, explorar y analizar los datos de forma descriptiva y confirmar la validez de los hallazgos. Finalmente, menciona algunos programas estadísticos comunes como SPSS y Minitab para realizar este tipo de
El documento describe el proceso de investigación, el cual permite obtener conocimiento de manera objetiva y sistemática mediante la recolección y análisis de información. Explica que existen diferentes tipos de investigación como la documental, de campo y experimental, las cuales utilizan métodos como la revisión bibliográfica, observación directa o experimentación controlada. Además, señala que la investigación puede ser exploratoria, descriptiva, explicativa, pura o aplicada dependiendo de sus objetivos.
Este documento presenta una introducción a la estadística. Explica que la estadística estudia fenómenos cuantificables y se utiliza para analizar información numérica y tomar decisiones informadas. También resume brevemente el origen histórico de la estadística y las tres ramas principales: estadística descriptiva, probabilidad e inferencia estadística.
La estadística trata de recopilar, organizar y analizar datos para extraer conclusiones. Se originó en el siglo XVIII para analizar datos estatales y ha evolucionado para comprender la recolección y análisis de datos en general. Se divide en estadística descriptiva, que resume datos, y estadística inferencial, que genera modelos e inferencias. Se usa en ingeniería, ciencias, medicina, genética y ciencias sociales para tomar decisiones informadas.
El documento describe los conceptos de población, muestra, y muestreo. Explica que la población es el conjunto total de unidades de análisis relevantes para un estudio, mientras que la muestra es un subconjunto de la población seleccionado para representarla. También describe los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, así como las etapas típicas del proceso de muestreo.
La estadística inferencial permite obtener conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Incluye conceptos como probabilidad, que mide numéricamente la posibilidad de que ocurra un evento, y métodos de muestreo, que seleccionan una parte representativa de una población para hacer inferencias. Existen tres tipos de probabilidad - clásica, frecuencial y subjetiva - y dos tipos de muestras - probabilísticas y no probabilísticas. La estadística inferencial proporciona herramientas para estudiar datos
El documento proporciona una introducción a los conceptos básicos de estadística, incluyendo las definiciones de estadística descriptiva e inferencial, población y muestra, y tipos de variables. Explica que la estadística es la ciencia de recolectar, organizar, presentar y analizar datos para la toma de decisiones, y que se utiliza en diversos campos como economía, educación y ciencias sociales.
Este documento proporciona una introducción general a la estadística. Explica que la estadística es una ciencia que estudia el análisis de datos provenientes de muestras representativas para explicar fenómenos. Se divide en estadística descriptiva e inferencial. También describe elementos clave como cuadros estadísticos, métodos de recolección de datos, importancia de la estadística, probabilidad, teorías, técnicas de análisis e disciplinas especializadas. El documento ofrece una visión de alto
Este documento presenta una introducción a la estadística. Explica que la estadística se ocupa de la recolección, organización, análisis e interpretación sistemática de datos numéricos para extraer conclusiones y tomar decisiones informadas. También define conceptos clave como población, muestra, variables, escalas de medición, y métodos para organizar y presentar datos como tablas y gráficos. Finalmente, destaca que la estadística es una herramienta útil para estudiar fenómenos masivos que involucran vari
Conceptos y términos_básicos_en_estadistica_descriptiva_2_newCriss Camus
La estadística es la ciencia que estudia la recolección, organización, análisis e interpretación de datos numéricos. Se aplica a diversas disciplinas y es útil para la toma de decisiones. Existen dos tipos de estadística: descriptiva, que resume los datos; e inferencial, que permite deducir conclusiones sobre una población a partir de una muestra. La estadística trabaja con variables, que pueden ser cualitativas u cuantitativas.
Enfoque cuantitativo y cualitativo introducciónIAEJ
Este documento describe los enfoques cuantitativo, cualitativo y mixto para la investigación científica. El enfoque cuantitativo usa mediciones numéricas y análisis estadísticos para probar hipótesis, mientras que el enfoque cualitativo utiliza la recolección de datos sin mediciones numéricas para descubrir o refinar preguntas de investigación. El enfoque mixto combina los métodos cuantitativos y cualitativos. Además, se explican los procesos y características de cada enfoque.
1. El documento presenta información sobre la asignatura de Psicoestadística Inferencial del tercer semestre de la carrera de Psicología. Incluye detalles sobre las evaluaciones y su ponderación.
2. Explica brevemente conceptos clave como población, muestra, estadística descriptiva e inferencial. Señala que la estadística inferencial permite generalizar resultados de una muestra a una población y utiliza el razonamiento inductivo.
3. Presenta diferentes tipos de muestras probabilísticas como aleator
4.Alcance de la investigación. Los 10 pasos de la InvestigacionEdison Coimbra G.
Este documento describe los diferentes alcances que puede tener una investigación científica, incluyendo exploratorio, descriptivo, correlacional y explicativo/causal. Explica que el alcance depende del grado de desarrollo del conocimiento sobre el tema de investigación y del enfoque que se le quiere dar. Además, provee ejemplos para cada uno de los alcances.
Este documento presenta un ensayo sobre estadística inferencial como herramienta para el análisis de muestras. Explica conceptos clave de estimación e hipótesis y provee ejemplos de diferentes tipos de estimadores y el procedimiento de cinco pasos para probar hipótesis. El autor concluye que la estadística inferencial es una herramienta útil para realizar suposiciones sobre muestras y características de poblaciones.
Este documento introduce los conceptos fundamentales de la estadística. Explica que la estadística es una ciencia que involucra la recolección y análisis de datos para organizar, resumir e interpretar información. Describe las dos ramas principales de la estadística - descriptiva e inferencial - y provee ejemplos de cada una. También define conceptos clave como población, muestra, variables, constantes y los diferentes tipos de variables.
I. El documento describe los diferentes tipos de variables y escalas de medición, incluyendo variables cualitativas y cuantitativas, así como escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón. II. También explica los métodos para recopilar datos, como observación, experimentación, encuestas y entrevistas, y las fuentes primarias y secundarias de datos. III. Por último, cubre temas como el redondeo de datos y la elaboración de encuestas.
Este documento presenta tres definiciones de estadística de diferentes autores. La estadística es descrita como una técnica para estudiar fenómenos colectivos mediante observaciones individuales, como una ciencia que estudia métodos para recopilar, organizar y analizar datos para sacar conclusiones, y como el estudio de métodos para recopilar, clasificar, resumir y analizar datos e inferir conclusiones científicas.
El documento describe los componentes metodológicos clave para llevar a cabo una investigación. Explica los tipos de diseño cualitativo y cuantitativo, e incluye detalles sobre el área de estudio, universo y muestra, métodos e instrumentos de recolección de datos, y el plan de tabulación y análisis.
Este documento presenta un resumen de los contenidos del módulo de Estadística Descriptiva impartido por el Ingeniero Wilson Velastegui. En la primera unidad, se define Estadística Descriptiva y se diferencia de Estadística Inferencial. También se explican conceptos básicos como variable, población y muestra. La segunda unidad trata sobre la descripción de conjuntos de datos mediante tablas de frecuencias y gráficas. La tercera unidad cubre medidas de tendencia central como la media, mediana y moda. La cuarta
Conceptos de programación y métodos estadísticos MarthaTorres3612
Este documento presenta información sobre conceptos de programación y métodos estadísticos. Explica qué es la estadística y sus diferentes ramas y aplicaciones en áreas como la contaduría, educación, gerontología, deporte y economía. También describe conceptos estadísticos como variable, población, muestra, escala nominal y distribución de frecuencias. El documento concluye que la estadística ha estado presente en la civilización para recolectar, analizar e interpretar datos y tomar decisiones basadas en el análisis
Este documento presenta un glosario de términos estadísticos fundamentales como variables, muestreo, estimación, población, entre otros. Explica brevemente la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial. La estadística descriptiva resume y describe conjuntos de datos, mientras que la inferencial permite inferir características de una población a partir de una muestra. Finalmente, resume los pasos típicos de un estudio estadístico como planteamiento del problema, elaboración de un modelo, extracción de muestra y anális
Este documento compara y contrasta los enfoques cuantitativo y cualitativo de la investigación científica. Explica que el enfoque cuantitativo se caracteriza por medir fenómenos y variables para probar hipótesis mediante análisis estadísticos, mientras que el enfoque cualitativo explora fenómenos en profundidad sin usar estadísticas e interpreta múltiples realidades subjetivas. También describe los diferentes métodos de cada enfoque para plantear problemas de estudio, revisar literatura, formular hipótes
El documento presenta un resumen del análisis cuantitativo de datos. Explica que este método usa la recolección de datos numéricos y análisis estadísticos para probar hipótesis y establecer patrones de comportamiento. Luego describe los pasos del proceso de investigación cuantitativa como decidir el programa a usar, explorar y analizar los datos de forma descriptiva y confirmar la validez de los hallazgos. Finalmente, menciona algunos programas estadísticos comunes como SPSS y Minitab para realizar este tipo de
El documento describe las 7 fases del análisis cuantitativo de datos, incluyendo la selección de un programa estadístico, ejecutar el programa, explorar los datos, evaluar la confiabilidad y validez de los instrumentos, analizar hipótesis, realizar análisis adicionales y preparar los resultados. También discute conceptos como análisis descriptivo, medidas de tendencia central y variabilidad, distribuciones de frecuencias, razones, tasas y puntuaciones z.
Este documento describe tres tipos de diseños preexperimentales: 1) Estudio de caso con una sola medición, que mide una variable dependiente en un solo grupo después de un estímulo experimental sin grupo de control. 2) Diseño de preprueba-posprueba con un solo grupo, que mide una variable antes y después de un estímulo en un solo grupo. 3) Comparación con un grupo estático que incluye un grupo de control sin medición previa. Estos diseños tienen control mínimo y no pueden establecer causalidad de manera confiable debido a la falta de manipul
Este documento describe las diferencias entre la investigación cualitativa y cuantitativa. La investigación cualitativa se enfoca en comprender fenómenos de manera profunda y descubrir cualidades, mientras que la investigación cuantitativa busca generalizar resultados y probar teorías a través de mediciones. Ambos enfoques pueden usarse en una misma investigación para lograr resultados óptimos.
Este documento presenta el proceso de análisis de datos cuantitativos en una investigación educativa. Explica las siete fases del análisis: 1) seleccionar un programa estadístico, 2) ejecutar el programa, 3) explorar los datos, 4) evaluar la confiabilidad de los instrumentos, 5) analizar las hipótesis con pruebas estadísticas, 6) realizar análisis adicionales, y 7) preparar los resultados. Describe conceptos como variables de la matriz de datos, variables de investigación, y
El documento trata sobre la estadística como ciencia matemática que se ocupa de la recolección, análisis e interpretación de datos para explicar patrones en fenómenos aleatorios. Explica que la estadística ha estado asociada históricamente a la recolección de datos por parte de gobiernos y que hoy en día se usa en múltiples disciplinas. También describe que la estadística se divide en descriptiva e inferencial y que los estándares de matemáticas incluyen objetivos relacionados al pensamiento aleatorio
ACTVIDAD I. ESTADISTICA, ISAAC CASTELLANO.docisaac270387
La estadística es la ciencia que se ocupa del estudio de fenómenos de tipo genérico, en el ámbito social y económico, normalmente complejos y enmarcados en un universo variable.
El documento describe la investigación cuantitativa, incluyendo que surgió en los siglos XVIII y XIX para analizar conflictos sociales y el hecho económico como un universo complejo, y que utiliza métodos como experimentos y encuestas para describir el comportamiento del consumidor de manera generalizable.
Este documento resume los conceptos fundamentales de la estadística. Explica que la estadística se ocupa de recoger, organizar y analizar datos para sacar conclusiones. Describe brevemente el origen de la estadística en las civilizaciones antiguas y las diferentes clases de estadística. También define conceptos como cuadros estadísticos, elementos de recolección de datos, importancia de la estadística y lugares donde se aplica. Finalmente, introduce conceptos como probabilidad, teorías estadísticas, té
Este documento resume los conceptos básicos de la estadística. Explica que la estadística se ocupa de recoger, organizar y analizar datos para sacar conclusiones. Luego describe las clases de estadística descriptiva, inferencial y aplicada. También cubre temas como cuadros estadísticos, recolección de datos, importancia de la estadística, probabilidad y lugares donde se aplica la estadística. Finalmente, menciona técnicas de análisis estadístico y disciplinas especializ
El documento presenta una introducción al tema de estadística. Brevemente describe la historia y el origen de la estadística, sus diferentes ramas como estadística descriptiva e inferencial, y conceptos básicos como población, muestra, parámetro y estadístico. También define tipos de datos y variables estadísticas.
Este documento presenta una introducción a la estadística. Define la estadística como el análisis matemático que permite obtener información sobre la realidad mediante datos. Explica brevemente la historia de la estadística y sus aplicaciones en diferentes campos. Describe las tres ramas principales de la estadística: estadística descriptiva, cálculo de probabilidades e inferencia. Finalmente, introduce conceptos básicos como población, muestra, variable y parámetro.
Este documento presenta información sobre estadística. Explica que la estadística es una disciplina científica que se ocupa de la obtención, orden y análisis de datos para obtener explicaciones y predicciones. También describe las ramas principales de la estadística como la estadística descriptiva, inferencial, matemática y sus aplicaciones en diversos campos como las ciencias sociales y económicas. Finalmente, introduce conceptos clave como hipótesis y variables.
Este documento introduce conceptos básicos de estadística, incluyendo definiciones de población, muestra, variables, frecuencias y procesos de recolección de datos. También cita opiniones sobre la importancia de la estadística y el pensamiento estadístico.
Este documento introduce conceptos básicos de estadística, incluyendo definiciones de población, muestra, variables, frecuencias y procesos de recolección de datos. También cita opiniones sobre la importancia de la estadística y el pensamiento estadístico.
Este documento proporciona material de apoyo para profesores de matemáticas sobre estadística descriptiva. Explica brevemente la historia de la estadística y cómo se han recopilado datos desde la antigüedad. Luego define conceptos clave como población, muestra, variable cualitativa y cuantitativa. Finalmente, describe cómo representar datos agrupados mediante tablas y gráficos.
La investigación cualitativa estudia la calidad de actividades y relaciones en una situación para lograr una descripción holística y detallada. Se enfoca en comprender procesos en lugar de causas y efectos. La investigación cuantitativa usa métodos estadísticos para estudiar relaciones causales entre variables mediante experimentos y encuestas para generalizar resultados. Las diferencias principales son que la cualitativa asume una realidad dinámica construida socialmente, mientras la cuantitativa asume una realidad objetiva y constante.
Este documento presenta un resumen de un taller sobre estadística avanzada y métodos estadísticos. El taller cubre temas como las ramas de la estadística, aplicaciones de la estadística, conceptos estadísticos básicos como hipótesis, variables, datos, población y muestra, y distribuciones de frecuencias. El taller fue impartido a un grupo de estudiantes por un docente de tecnología.
Este documento describe la estadística descriptiva y la estadística inferencial. La estadística descriptiva se encarga de reunir y organizar datos para analizarlos y presentar la información de forma informativa. La estadística inferencial estudia las regularidades de los datos para hacer conclusiones futuras y predicciones sobre la población total basadas en la muestra. Algunas técnicas incluyen pruebas de hipótesis, estimaciones puntuales e intervalos de confianza.
El documento proporciona una historia general de la estadística desde sus orígenes en la antigüedad hasta el desarrollo de la teoría de probabilidad en el siglo XIX. Explica que las primeras formas de estadística incluían el conteo y registro gráfico de datos por parte de las civilizaciones babilonia, egipcia y china hace miles de años. Más tarde, los griegos y romanos realizaron censos poblacionales, y durante la Edad Media se llevaron a cabo censos en Europa. En
Este documento resume la historia de la estadística desde sus orígenes en la antigüedad hasta la actualidad. Las primeras formas de estadística incluyeron representaciones gráficas para contar personas, animales y objetos utilizadas por las civilizaciones babilonia y egipcia miles de años atrás. En la Edad Media se realizaron censos en Europa. En el siglo XIX, la estadística se desarrolló como un método científico para describir y analizar datos numéricos de diversos campos. Hoy en día
El documento proporciona una historia general de la estadística desde sus orígenes en la antigüedad hasta el desarrollo de la teoría de probabilidad en el siglo XIX. Explica que las primeras formas de estadística incluían representaciones gráficas y conteos utilizados por las civilizaciones babilonia, egipcia y china miles de años atrás. También describe brevemente el desarrollo de censos y registros numéricos en Grecia, Roma e Inglaterra. Finalmente, resume que la
Este documento presenta información sobre estadística, incluyendo sus definiciones, ramas, aplicaciones y herramientas. Explica que la estadística es la ciencia de los datos que se ocupa de la recolección y análisis de datos para obtener conclusiones. Describe las ramas de la estadística descriptiva, inferencial, matemática y sus diferencias. También detalla algunas aplicaciones de la estadística en ciencias naturales, sociales y económicas. Finalmente, introduce conceptos estadísticos como hipótes
El documento define conceptos estadísticos fundamentales como estadística, población, muestra, variables y atributos. Explica que la estadística es la recopilación y análisis de datos numéricos para sacar conclusiones. Define una población como un conjunto de elementos con características comunes y una muestra como una parte representativa de la población. También distingue entre variables, que pueden medirse numéricamente, y atributos, que se expresan con palabras.
Este documento presenta una introducción a los conceptos básicos de estadística. Explica brevemente la historia de la estadística y cómo ha evolucionado su significado a través de los siglos. También define conceptos clave como variables, población, muestra, parámetros, escalas de medición, proporciones, razones y tasas.
Similar a La Recolección y análisis de datos cuantitativos (20)
1. UNIVERSIDAD YACAMBÚ
VICERECTORADO DE INVESTIGACIÓN Y POSTGRADO
INSTITUTO DE INVESTIGACIÓN Y POSTGRADO
DOCTORADO EN GERENCIA
Seminario: Diseño en Investigación en Gerencia I
LA RECOLECCIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS CUANTITATIVO.
2. UNIVERSIDAD YACAMBÚ
VICERECTORADO DE INVESTIGACIÓN Y POSTGRADO
INSTITUTO DE INVESTIGACIÓN Y POSTGRADO
DOCTORADO EN GERENCIA
Seminario: Diseño en Investigación en Gerencia I
La recolección y análisis de datos cuantitativo.
Autor: José Román Aponte Azuaje
Fecha: 15 de Octubre de 2013
RESUMEN
Generalmente en el proceso concreto de construcción del conocimiento en
el campo de la investigación social se habla de diseños cuantitativos y cualitativos:
El diseño cuantitativo es una forma de aproximación sistemática al estudio de la
realidad que se apoya principalmente en categorías numéricas y utiliza
preferentemente como base una información factible de cuantificar realizando el
análisis a través de diferentes formas de interrelacionarlas. El énfasis en el análisis
de los datos cuantificados se basa en las tendencias que muestra el
comportamiento de ellos. El método estadístico moderno se refiere a la Inferencia
estadística: ésta se relaciona con el desarrollo de métodos y técnicas para obtener,
analizar e interpretar datos cuantitativos de tal manera que la confiabilidad de las
conclusiones basadas en los datos pueda ser evaluada objetivamente por medio
del uso de la probabilidad. La teoría de la probabilidad permite pasar de datos
específicos a conclusiones generales, por eso desempeña un papel fundamental
en la teoría y aplicación de la estadística.
Descriptores: Investigación, diseño cuantitativo, datos cuantitativos, inferencia
estadística.
3. Introducción
Los antecedentes de la investigación social empírica suelen ubicarse en los
siglos XVII y XVIII, con el surgimiento del movimiento de la estadística social. Este
movimiento, donde destacan los aritméticos políticos ingleses y la escuela
estadística alemana, aplicó la ciencia estadística por primera vez al estudio de los
fenómenos sociales, económicos y demográficos. Hasta entonces, dichos
procedimientos de medición sólo se utilizaban en las ciencias naturales. De forma
general, el principio básico del que se parte es que la sociedad funciona de
manera similar a la naturaleza y, por lo tanto, el método científico de las ciencias
naturales (basado en la experimentación/observación y las matemáticas) es
aplicable también a las ciencias sociales. La realidad social es única, observable y
responde a regularidades (leyes universales). Lo cuantitativo es pues clave para
conocer la realidad. Esta perspectiva, conocida como positivismo, fue dominante
en las ciencias sociales hasta finales del siglo XIX, cuando empezaron a tomar
fuerza posturas que disentían en la equiparación del mundo social y natural.
Se fue formando así la perspectiva interpretativista, que parte de que no
existe una única realidad social, sino múltiples realidades que son experimentadas
por los distintos agentes. No hay pues unas leyes universales, más bien
manifestaciones específicas y singulares, por lo que lo relevante son los aspectos
cualitativos, no los cuantitativos.
Aunque estas dos corrientes admiten numerosos matices y son una
simplificación de las perspectivas epistemológicas, ha habido durante mucho
tiempo y sigue habiendo hoy en día manifiestas diferencias entre positivistas e
interpretativistas. Estas divergencias epistemológicas explican en gran parte la
falta de entendimiento entre disciplinas académicas, que suelen adscribirse a una
u otra corriente. Por ejemplo, los economistas suelen investigar mediante técnicas
cuantitativas (encuestas) mientras los antropólogos utilizan técnicas cualitativas
(observación, entrevistas, etc.).
En las últimas décadas se han tendido puentes entre ambas corrientes
epistemológicas, en lo que ha venido a llamarse el realismo. Existe una realidad
social independiente al observador, pero ésta no puede
ser conocida
objetivamente. Así, se puede describir la realidad, pero no aspirar a establecer la
4. verdad sobre ella. Desde esta perspectiva, tanto lo cuantitativo como lo cualitativo
tiene relevancia.
La metodología de la investigación proporciona tanto al estudiante como a
los profesionales una serie de herramientas teórico-prácticas para la solución de
problemas mediante el método científico. Estos conocimientos representan una
actividad de racionalización del entorno académico y profesional fomentando el
desarrollo intelectual a través de la investigación sistemática de la realidad. En el
presente ensayo se expone un panorama conceptual sobre el análisis de datos, se
describen de manera no exhaustiva algunos elementos estadísticos útiles tanto
para la organización y presentación de los datos como para el análisis de los
resultados.
5. Datos Cuantitativos
Recopilación de datos
Para el investigador, la información necesaria está constituida por datos. A
fin de que un análisis estadístico resulte útil en la toma de decisiones, los datos
deben ser apropiados. Hay, por lo menos, tres maneras de obtener datos:
i)
utilizar los datos publicados por fuentes gubernamentales,
industriales o particulares;
ii)
a través de la experimentación;
iii)
realizando encuestas.
Tipos de datos
En una investigación, se manejan diversas características, a las que se
denomina variables. Los datos son los resultados que se observan para estas
variables. Básicamente existen dos tipos de variables, que producen dos tipos de
datos: cualitativos y cuantitativos. Las primeras variables producen respuestas
categóricas, en tanto que las segundas producen respuestas numéricas. Por otra
parte, los datos cuantitativos pueden ser discretos o continuos. Los datos
cuantitativos discretos son respuestas numéricas que surgen de un proceso de
conteo, mientras que los continuos son los que surgen de un proceso de medición.
Ejemplo:
Tipos de datos
Tipos de preguntas
Cualitativos
¿Posee vivienda propia?
Discretos
Respuestas
Sí --No ---
¿Cuántos baños posee?
-------
Cuantitativos
Continuos
¿Cuál es la superficie cubierta?
-------
6. Tipos de escalas de medición
Todos los datos son en última instancia resultado de un proceso de
medición (hasta los datos discretos pueden considerarse resultado de una
medición mediante conteo). Podemos distinguir cuatro niveles de medición:
escala nominal, escala ordinal, escala de intervalo, escala de razón.
Escala nominal: corresponde a los datos cualitativos, cuando se clasifican en
categorías que no implican orden.
¿Es propietario de automóvil?
¿Cuál es su afiliación política?
Sí
No
Escala ordinal: cuando los datos cualitativos se clasifican en categorías
distintas en las que existe algún orden.
Rango docente
Titular
Asociado
Asistente
Instructor
Escala de intervalo: es una escala ordenada en la cual la diferencia entre las
mediciones es una cantidad que tiene significado preciso. Por ejemplo, si una
persona mide 1,65 m, entonces tiene 5 cm más que otra que mide 1,70 m.
Estos 5 cm representan la misma diferencia entre una persona que mide 1,82 m
y otra que mide 1,77m.
Escala de razón: En este caso, además de que las diferencias son significativas
e iguales en todos los puntos de la escala, existe un cero real, de modo que se
pueden considerar cocientes de mediciones. Por ejemplo, una persona que mide
180 cm tiene el doble de altura de otra que mide 90 cm, mientras que una
temperatura de 80ºC no significa precisamente el doble de otra de 40ºC.
Temperatura (en grados C)
Temperatura (en grados K)
Edad
Sueldo
de intervalo
de razón
de razón
de razón
7. Población y Muestra.
Una vez seleccionadas las técnicas y operacionalizadas las preguntas de
investigación, la última fase del diseño metodológico es la selección de los sujetos
a estudiar: el muestreo.
El muestreo consiste en seleccionar una serie de sujetos para obtener
información de ellos. En investigación cuantitativa, el muestreo se suele realizar
con la intención de que el análisis de la muestra sirva para tener una idea más o
menos aproximada de la población de la que proviene la muestra.
Cuando se habla de población, se establece que son cada elemento o ser
humano que conforman un todo. En este caso, serían las personas o elementos
que conforman el objetivo de la investigación. Balestrini (2003) define la población
como “cualquier conjunto de elementos de los cuales pretendemos indagar y
conocer sus características, o una de ellas, y para el cual serán válidas las
conclusiones obtenidas en la investigación” (p. 137).
Al respecto, Méndez (2002) plantea que “la población y el número de
personas a las cuales se les puede solicitar información depende tanto de los
objetivos y alcances del estudio como de las características de las personas que la
pueden suministrar” (p.181). Es decir, que la población y muestra debe estar
ajustada al tema de estudio, para que las características se relacionen entre sí, y
no desarrollen una idea dispersa o absurda. La población es el conjunto de todos
los sujetos, sobre los que queremos conocer cierta información relacionada con el
fenómeno que se estudia. Se pone como ejemplo, una investigación sobre el nivel
de ingresos familiar de la región Logone Occidental del Chad. Las familias serían
los sujetos y la población sería el conjunto de familias de dicha región.
En cuanto a la muestra, Sabino (2002) especifica que “es una parte del todo
que llamamos universo y que sirve para representarlo” (p. 83)
Mientras que para Hernández, Fernández y Baptista (ob.cit.) la muestra “es
un subgrupo de la población. Digamos que es un subconjunto de elementos que
pertenecen a ese conjunto definido en sus características al que llamamos
población”(p. 212). Es decir, que la muestra representa ese grupo que se toma de
8. un todo para resaltar las características que son objeto de investigación.La
muestra es el subconjunto de la población que se selecciona para el estudio,
esperando que lo que se averigüe en la muestra nos dé una idea sobre la
población en su conjunto. Se seleccionan muestras porque normalmente no es
posible o económico estudiar todos y cada uno de los sujetos de una población (lo
que sería un censo). Siguiendo con el ejemplo anterior: como sería muy caro
averiguar el nivel de ingresos de todas las familias de Logone Occidental (casi
700.000 habitantes), lo normal es seleccionar unas cuantas familias (la muestra), y
realizar una encuesta sobre el nivel de ingresos. A partir de los datos obtenidos se
obtendría el ingreso medio muestral.
La muestra, en el caso de estudios estadísticos, descansa en el principio de
que las partes representan al todo. Así, una muestra reflejará las características
que definen la población de la que fue extraída. Por lo tanto, se podrían
generalizar las características de la muestra a toda la población utilizando la
estadística inferencial. En el caso de Logone, la inferencia nos daría información
sobre la precisión con la que el ingreso medio muestral representa el ingreso
medio de toda la población. Esta información de precisión se concreta en este
caso en un intervalo de confianza o margen de error y un nivel de confianza o
probabilidad de acertar.
La Inferencia estadística es el proceso de aplicar métodos estadísticos para
sacar conclusiones sobre una población a partir de datos de una muestra. Sin
embargo para poder aplicar la inferencia, es decir, para poder generalizar, la
muestra debe reflejar las características de la población. Para ello, debe cumplir
dos condiciones.
En primer lugar, debe ser suficientemente grande, En segundo lugar, debe
ser seleccionada de manera aleatoria. El muestreo se considera aleatorio (o
probabilístico) cuando todos los sujetos tienen la misma posibilidad de ser
escogidos para la muestra. Sería como poner todos los nombres de los sujetos en
un bombo y e ir extrayéndolos al azar. En la práctica, hay diferentes tipos de
muestreos aleatorios: simple, sistemático, estratificado y por etapas. En los dos
últimos, no todos los sujetos tienen la misma probabilidad de formar parte de la
9. muestra, pero como sabemos qué probabilidad tiene cada sujeto, podemos
corregir la desviación mediante ponderaciones, así que se considera igualmente
aleatorio.
En contraposición, están los muestreos no aleatorios, más propios de
técnicas cualitativas. Éstos, ni son aleatorios, ni pretenden obtener una muestra
representativa de la población. Más bien, buscan seleccionar sujetos que
constituyan casos paradigmáticos (primando la diversidad) o que tengan especial
conocimiento sobre una cuestión (informantes clave). Se prima la calidad frente a
la cantidad.
Existe un tercer grupo, que podríamos denominar pseudoaleatorio. Son
muestreos que no se pueden considerar aleatorios, pero que sí pretenden obtener
una muestra tan representativa de la población como sea posible, por ejemplo el
muestreo por cuotas.
Otros dos conceptos importantes son: El marco muestral es el conjunto de
sujetos de la población realmente disponibles para la elección de la muestra.
Debería coincidir con la población, pero no siempre es así, sobre todo, en los
contextos de estudios de desarrollo. En Logone Occidental, el marco muestral
sería completo si se dispusiera de una lista actualizada de todas las familias de la
región. A partir de ahí se seleccionaría la muestra. En cambio, si se parte del listín
telefónico (poco aconsejable en este caso), el marco muestral no son todas las
familias de la región, sino solo las familias de la región que tienen teléfono. La
disponibilidad o no de un marco muestral adecuado es importante, ya que
determina las técnicas de muestreo a aplicar. En ocasiones, cabe la posibilidad de
reconstruirlo (elaborar la lista de la población), como paso previo al muestreo.
La unidad muestral es el elemento individual que constituye el marco
muestral, y sobre el que se obtendrá información. Normalmente es lo mismo que
el sujeto (las familias en el ejemplo de Logone Occidental), si bien se pueden dar
excepciones. Sería el caso, volviendo al mismo ejemplo, que se hiciese una
encuesta por hogares, con lo que la unidad muestral sería el hogar y no la familia.
10. Técnicas e Instrumentos de Recolección de Datos.
Técnica.
la técnica cuantitativa más habitual en la recolección de datos es la
encuesta. Esta técnica, mediante la utilización de un cuestionario estructurado o
conjunto de preguntas, permite obtener información sobre una población a partir
de una muestra.
Las preguntas del cuestionario suelen ser cerradas en su mayoría, esto es,
no se da opción a que quién responde se exprese con sus propias palabras (como
en una entrevista) sino que se marcan unas opciones de respuesta limitadas entre
las que elegir. Así, mediante codificación, se facilita una comparativa y análisis de
datos más rápido que en las entrevistas, en detrimento eso sí, de la profundidad y
matización en las respuestas. Se podría pues decir que la encuesta es una
entrevista de tipo estandarizada y cerrada, cubriendo el límite opuesto a la
entrevista en profundidad.
La Encuesta, la cual es definida por Tamayo y Tamayo, citado por Méndez
(ob.cit.) como un “instrumento de observación formado por una serie de preguntas
formuladas y cuyas respuestas son anotadas por el empadronador” (p. 197). Al
respecto Arias (ob.cit.), dice que la encuesta “es una estrategia, oral o escrita,
cuyo propósito es obtener información acerca de un grupo o muestra de individuos
o en relación a la opinión de éstos sobre un tema específico” (p.29).
Instrumento de Recolección de Datos.
Para la obtención de los datos en la encuesta se utiliza el cuestionario,
cuya finalidad será recoger y analizar la información necesaria para llevar a cabo
la investigación. Para Tamayo y Tamayo, citado por Méndez (ob.cit.), el
cuestionario es “un instrumento formado por una serie de preguntas que se
contestan por escrito a fin de obtener la información necesaria para la realización
de una investigación” (pág.191).
La elaboración formal del cuestionario abarca dos aspectos básicos: la
redacción de las preguntas y la determinación de los aspectos formales del
11. cuestionario. Hay tres tipos de preguntas en cuanto a su redacción: cerradas,
abiertas y semi-abiertas.
Las preguntas cerradas incluyen una selección de respuestas, que pueden
ser dicotómicas, es decir, de dos respuestas (ej. “sí / no”); o múltiples, o
sea, un abanico de más de 2 posibilidades. Las múltiples pueden llevar un
orden de menor a mayor o incluso intervalos de una característica continua.
Las preguntas abiertas no incluyen respuesta.
Las semi-abiertas incluyen respuestas, pero dejan un espacio para otras
opciones.
Validez y Confiabilidad
Validez
En relación a este punto, Hernández et al. (2006 p. 278), plantean que la
validez es el “grado en el cual el instrumento refleja un dominio específico de
contenido de lo que se mide”. Luego de diseñado el instrumento, antes de su
aplicación, se debe cumplir con el requisito de validación del mismo.
A este respecto, Chávez (2007), mide a la validez como la eficacia con que
un instrumento mide lo que pretende el investigador; es decir, la validez de una
escala va a estar relacionadas con la confiabilidad del instrumento.
Por su parte, Méndez (2007, p. 298), define la validez como “el grado en
que una prueba mide lo que se propone medir”, este aspecto es de gran
importancia porque le asegurarán al investigador que la información obtenida le
servirá a su propósito. Para Hernández, Fernández y Baptista (ob.cit.), “un
instrumento de medición adecuado es aquel que registra datos observables que
representan verdaderamente los conceptos o variables que el investigador tiene
en mente” (p. 235).
En cuanto a la validez, los autores anteriormente mencionados se
relacionan al grado en que una variable de investigación mida lo que debe medir, y
no ideas vagas. El Juicio de Experto, quienes manifestarán sus opiniones y
12. sugerencias en cuanto al cuestionario, las interrogantes formuladas y la
coherencia entre las variables de investigación y el contenido general del
cuestionario, aplicando de esta manera la validez del contenido.
Validez de constructo: Análisis factorial exploratorio.
Para establecer la validez de constructo se llevará a cabo un Análisis
Factorial Exploratorio del Cuestionario, con el fin de determinar la estructura del
mismo. El análisis factorial, una técnica común de análisis de comportamiento en
las ciencias sociales y naturales, se realiza con más frecuencia en su forma
"exploratoria". Este formulario permite a un investigador utilizar técnicas para
extraer un conjunto de factores a partir de un conjunto de datos. Estos factores
"agrupan" las variables en categorías similares. La extracción factorial en sí es una
habilidad que tiene múltiples técnicas asociadas con ella; una de las más
importantes es la técnica de rotación, un método que permite al usuario
seleccionar entre varias soluciones. Este método de análisis permitirá eliminar
algunos de los ítems del cuestionario debido al bajo valor de saturación que éstos
presenten. El análisis factorial nos indica cómo tienden a agruparse los ítems o
variables. Examinando el contenido conceptual de los ítems que pertenecen al
mismo factor podemos comprender qué factores [o constructos] subyacentes
explican las correlaciones entre los ítems del cuestionario.
Una vez obtenido un modelo factorial exploratorio que se puede considerar
adecuado, y con el fin de contrastar y confirmar la estructura resultante, se
procederá a la realización de un análisis factorial confirmatorio sobre la matriz de
covarianzas de la muestra total. Este cálculo se puede realizar utilizando el
programa estadístico SPSS para Windows.
Confiabilidad
La confiabilidad de un instrumento representa, según Hernández,
Fernández y Baptista (ob.cit.), “el grado en que su aplicación repetida al mismo
sujeto u objeto produce iguales resultados” (p. 235). El análisis de la consistencia
13. interna del instrumento se hace a través del coeficiente alpha de Cronbach y sus
correspondientes intervalos de confianza, por el tipo de escala utilizada (Likert).y si
es dicotómica se utiliza el Coeficiente KR-20.
Técnicas de Análisis e Interpretación de Datos
Los datos obtenidos, procesados y presentados para el análisis de la
información, se pueden por distribuciones de frecuencias absolutas y relativas con
sus respectivos gráficos de barra. Méndez (2007), expone que el análisis de los
resultados como proceso implica el manejo de los datos que se han obtenido,
reflejándolos en cuadros y gráficos, una vez dispuestos, se inicia su análisis
tomando en cuenta las bases teóricas, cumpliendo así los objetivos propuestos.
Así mismo, Hernández et al. (2006) describen el análisis de datos
como “un conjunto de puntuaciones ordenadas en sus respectivas categorías”. (p.
419). Por otra parte, Bavaresco (2006), señala que es en esta etapa cuando los
cuadros elaborados deberán ser interpretados para obtener los resultados, donde
se converge el sentido crítico objetivo – subjetivo que le impartirá el investigador a
esos números recogidos en las tablas.
Adicionalmente, se utilizan técnicas de análisis de datos cualitativos y
cuantitativos. En este sentido, Sabino (2001), plantea con relación al análisis
cualitativo referido al que procedamos hacer con información de tipo verbal que de
un modo general aparece en fichas, es por ello que este tipo de análisis se efectúa
verificando los datos que se refieren a un mismo aspecto y tratando de evaluar la
fiabilidad de cada información
En cuanto al análisis cuantitativo, Sabino (2001), plantea que en este caso
se efectúa naturalmente, con toda la información numérica resultante de la
investigación. Mostrando la información recolectada en cuadros y medidas,
calculando sus porcentajes.
14. Referencias Bibliográficas
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Investigación. Colombia. Mc Graw Hill.
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el bienestar social de los trabajadores de Dart de Venezuela, C.A. Trabajo
de Grado. Universidad Bicentenaria de Aragua.
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