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1. PROCESO
CUANTITATIVO:
ETAPAS.

2. ANÁLISIS
DE LOS DATOS.

3. ANÁLISIS DE LOS DATOS.
 COREOGRAFÍA.  PREFIGURAR.

4. EL ANÁLISIS DE LOS DATOS
SIEMPRE ES CONTEXTUAL.
 YA SEA CUANTITATIVO O CUALITATIVO.
 SU PREPARACIÓN ES CUIDADOSA.

5. ANÁLISIS CUANTITATIVO.
USO DE PAQUETES ESTADÍSTICOS.
CONTEO Y ANÁLISIS.

6. ANÁLISIS CUANTITATIVO.
 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.
 ESTADÍSTICA INFERENCIAL.

7. ESTADÍSTICA DESCRITIVA.
Atención al cliente, trato, ayuda de los
vendedores (dimensión humana)
Calidad, buenos artículos (dimensión
excelencia)
FRECUENCIAS
Display, aparadores, sensación amplitud,
ABSOLUTAS,
acomodo de la tienda, vestidores
27.9% (dimensión física visual)
RELATIVAS,
Diversidad, variedad, surtido, existencias
20.8%
VÁLIDAS,
(dimensión abundancia)
17.3% innovación)
AJUSTADAS,
Moda, vanguardia, tendencias (dimensión
15.2%
ACUMULADAS…
Precio, promociones, oferta (dimensión
12.6% dinero)
Publicidad, logos, campaña, propuesta
conceptual (dimensión comunicación)
3.8%
Tallas (dimensión ergonomía)
2.1%
0.2%

8. RESULTADOS GENERALES DE LA
ESTADÍSTICA DESCRITIVA (CLIMA).

9. RESULTADOS GENERALES DE LA
ESTADÍSTICA DESCRITIVA (EVASIÓN
FISCAL).

10. ¿Consideran que el departamento de ropa para
mujeres está a la moda?
Consideras que el departamento de juniors
de Liverpool esta a la moda...A nivel Nacional
4%
13%
35%
13%
8%
27%
No, Marcas que encuentro
No, Sus modelos, vanguardia, innovación
No, Variedad en ropa, tallas, colores, artículos
Si, Marcas que encuentro
Si, Sus modelos, vanguardia, innovación
Si, Variedad en ropa, tallas, colores, artículos

11. PORCENTAJES DE PREFERENCIA
ELECTORAL PORNacional
A nivel
CANDIDATO.
45.0%
40.0%
35.3%
34.4%
35.0%
30.0%
25.0%
Otras
Fábricas de Franci
20.0%
Liverpool
Palacio de Hierro
15.0%
Sears
8.6% 10.1%
10.0% Suburbia
4.9% 6.7% Zara
3.0%
5.0%
0.0%

12. ANÁLISIS CUANTITATIVO.
 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.
ÉNFASIS EN
INTERPRETACIÓN

13. ANÁLISIS CUANTITATIVO.
 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.
MEDIA: PROMEDIO.
MEDIANA: MITAD (50%) POR DEBAJO Y
MITAD POR ENCIMA.
MODA: CATEGORÍA CON MAYOR
FRECUENCIA.

14. MEDIA.

15. ANÁLISIS CUANTITATIVO.
 PROMEDIOS.
• DE AUTOESTIMA.
• DE CONFLICTOS MENSUALES DE UNA
PAREJA.
• DE ACTOS VIOLENTOS DE UN NIÑO.
• APRENDIZAJE.
• PRODUCTIVIDAD.

16. ANÁLISIS CUANTITATIVO.
 PROMEDIOS.
• EMBARQUES MENSUALES DE TONELADAS
DE CALIZA (DURANTE UN AÑO) .
• SATISFACCIÓN DEL CLIENTE.
• CALIFICACIONES TOEFL, EMPLEADOS DE
NUEVO INGRESO.

17. ANÁLISIS CUANTITATIVO.
 PROMEDIOS.
• DE RECAUDACIÓN POR PREDIAL (ANUAL,
10 ÚLTIMOS AÑOS).
• DE REFORMAS A UN CÓDIGO (20 AÑOS A
LA FECHA, VARIAS LEGISLATURAS).
• DE MONTOS DE IMPUESTOS PAGADOS
(MENSUAL, AÑO FISCAL RECIENTE).
• COSTOS DE PRODUCCIÓN.

18. ANÁLISIS CUANTITATIVO.
 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.
MÁXIMO Y MÍNIMO.
DESVIACIÓN ESTÁNDAR б (DESVIACIÓN
PROMEDIO).

19. ANÁLISIS CUANTITATIVO.
 ESTADÍSTICA INFERENCIAL.

20. ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
PRUEBA t: DIFERENCIA DE GRUPOS.
“Los hombres le atribuyen más
importancia al atractivo físico que las
mujeres”
H M
Medición en atribución
del atractivo físico
Prueba t=

21. ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
PRUEBA t: DIFERENCIA DE GRUPOS.
“La productividad es mayor en la planta
de Celaya que en la de San Luis”
C SL
Medición en
productividad
Prueba t=

22. ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
DIFERENCIAS EN PRODUCTIVIDAD
ENTRE DOS TURNOS.
RENDIMIENTO ESCOLAR DOS
GRUPOS.
DOS GRUPOS ÚNICAMENTE.

23. ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
NIVEL DE MEDICIÓN POR INTERVALOS O
RAZÓN, HIPÓTESIS DE DIFERENCIA DE
GRUPOS.
t

24. ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
t
 
CARGAS ELÉCTRICAS DE DOS ESPECIES DE
ANIMALES MARINOS.

25. ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
PRUEBA DE DIFERENCIA DE
PROPORCIONES.
“PORCENTAJE DE APROBADOS EN DOS
GRUPOS, ESCUELAS PÚBLICAS Y
ESCUELAS PRIVADAS.”

26. ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
PRUEBA DE DIFERENCIA DE PROPORCIONES.
“PORCENTAJE DE PRODUCTOS RECHAZADOS
DE DOS EMBARQUES”.
“PORCENTAJE DE CONSUMO DE ALCOHOL
ENTRE HOMBRES Y MUJERES”

27. ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
NIVEL DE SIGNIFICANCIA Y MARGEN DE
ERROR.
95%
P=. 000 .01 .05 SIGN.

28. ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
PRUEBA F (ANOVA): DIFERENCIA DE
GRUPOS (TRES O MÁS).
“Habrá diferencia entre los niveles de
motivación entre las plantas Celaya,
Querétaro y Naucalpan”.
C Q N
Medición en motivación
Prueba F=

29. ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
NIVEL DE MEDICIÓN POR INTERVALOS,
HIPÓTESIS DE DIFERENCIA DE GRUPOS.
F

30. ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
RESULTADOS DE UN EXPERIMENTO
(POSTPRUEBAS DE TRES GRUPOS). POR
EJEMPLO:
TRES MÉTODOS EDUCATIVOS.
CUATRO CLASES DE TERAPIA.
ENTRE PREPRUEBAS Y POSTPRUEBAS.

31. ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
RESULTADOS DE PRUEBAS DE CALIDAD
EN TRES CARGAS (CONCENTRACIÓN DE
AZÚCAR…).

32. ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
RESULTADOS DEL
CLIMA
ORGANIZACIONAL
ENTRE TIENDAS.

33. ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
CORRELACIONES: DOS VARIABLES.
INTERVALOS-RAZÓN: PEARSON
(SENTIDO DE VIDA E INGRESO)

34. ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
CORRELACIONES: DOS VARIABLES.
INTERVALOS-RAZÓN: PEARSON
(EVASIÓN Y CULTURA FISCAL).

35. ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
CORRELACIONES: DOS VARIABLES.
INTERVALOS-RAZÓN: PEARSON (CLIMA Y
PRODUCTIVIDAD)

36. ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
CORRELACIONES: DOS VARIABLES.
ORDINALES: SPEARMAN Y KENDALL.
1) JERARQUÍA DE VALORES- 2) GRADOS DE
SENTIDO DE VIDA (ALTO, MEDIO, BAJO, NULO).

37. ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
CORRELACIONES: DOS VARIABLES
NOMINALES U OTROS NIVELES
CATEGORIZADOS: CHI CUADRADA.
1) GÉ NERO (MASCULINO Y
FEMENINO) –
2) TURNO (MATUTINO Y
VESPERTINO).

38. ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
CORRELACIONES: DOS VARIABLES.
NOMINALES U OTROS NIVELES
CATEGORIZADOS : CHI CUADRADA.
1) TIPO DE ESCUELA (DE Ú
NICAMENTE
JÓVENES VARONES, DE
EXCLUSIVAMENTE
JÓVENES MUJERES Y MIXTA) –
2) ACEPTACIÓN-RECHAZO AL ABORTO.

39. CHI CUADRADA.
TRES O MÁS VARIABLES NOMINALES U
OTROS NIVELES CATEGORIZADOS :
1) GÉNERO, 2) VOTO POR PARTIDO,
3) MEDIO DE PROCEDENCIA DEL
TRABAJADOR (URBANO-RURAL) Y
4) MEMBRESÍA AL SINDICATO (MIEMBRO-
NO MIEMBRO).

40. CHI CUADRADA (TABLA DE CONTINGENCIA).
GÉNERO
MASCULINO FEMENINO
PAN
V PRI
O PRD
T PVE
O PC
Otros

41. ANÁLISIS CUANTITATIVO.
ESTADÍSTICA MULTIVARIADA.

42. LAS SUBESCALAS COMO
PREDICTORAS DE LA ESCALA
TOTAL (ANÁLISIS DE REGRESIÓN).
LABORATORIO.
Gráfico P-P normal de regresión Residuo tipifi
Variable dependiente: CLIMA2
1.00
Prob acum esperada
.75
.50
.25
0.00
0.00 .25 .50 .75 1.00
Prob acum observada

43. ANÁLISIS SOBRE LA MATRIZ DE
DATOS.

44. SPSS:
VISTA DE LOS DATOS
Y
VISTA DE LAS VARIABLES.

45. VISTA DE LAS VARIABLES.
COLUMNAS: DEFINICIONES.
RENGLONES: VARIABLES.
MOSTRAR EJEMPLOS DE MATRICES
VACÍAS Y LLENAS.

46. PROCESO BÁSICO.
REVISAR LA DEFINIR LAS VARIABLES
CODIFICACIÓN DE LAS DE LA MATRIZ EN LA
VARIABLES (SENCILLAS VISTA DE VARIABLES
Y COMPUESTAS) Y SUS (VARIABLE POR
ÍTEMS, UNO POR UNO VARIABLE)
ANÁLISIS INFERENCIAL CAPTURAR LOS DATOS
EN LA MATRIZ (VISTA DE
LOS DATOS)
ANÁLISIS DESCRITIVO
LIMPIAR LA MATRIZ Y
QUITAR ERRORES,
CONFIABILIDAD Y CORRER ANÁLISIS DE
VALIDEZ PRUEBA.

47. MINITAB.

48. PROCESO BÁSICO.
DEFINIR ANÁLISIS. LLENAR LA MATRIZ DE
DATOS (WORKSHEET)
UTILIZAR MENÚS DE
DEFINICIÓN, DE DATOS,
DE ARCHIVOS, DE
ANÁLISIS INFERENCIAL EDICIÓN…
ANÁLISIS DESCRIPTIVO LIMPIAR LA MATRIZ Y
QUITAR ERRORES,
CORRER ANÁLISIS DE
CONFIABILIDAD Y PRUEBA.
VALIDEZ