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REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
UNIVERSIDAD BICENTENARIA DE ARAGUA
VICERRECTORADO ACADEMICO
DECANATO DE INVESTIGACION, EXTENSION Y
POSTGRADO
PRESENTACION
Multimedia en línea Sobre técnicas de análisis de datos
cuantitativos
Unidad 2
Actividad Formativa Nro. 2
Autora: Abg. Isabel Bernabela Zúñiga
C.I: 12.605.704.
Técnicas de Análisis de datos paradigma :
desde un Enfoque Cuantitativo
• Muestreo Sistemático
• Cuando en los elementos de una población se colocan en una lista, y cada
enésimo elemento de la lista se selecciona sistemáticamente para ser incluidos
en la muestra. Esta técnica garantiza que no haya sesgo humano. Por
ejemplo, si la población de Catedral centro es de 1500 familias, y lo que se
desea es sacar una muestra de cien sujetos; se hace una lista numerada con
los 1500 individuos, de los cuales, se selecciona a un individuo de cada 10
hasta obtener la muestra deseada. Es decir se toma el individuo 10, 20, 30, así
sucesivamente hasta completar la muestra de 100 sujetos.
Técnicas de Análisis de datos paradigma :
desde un Enfoque Cuantitativo
• Muestreo Aleatorio Sistemático.
• Se toman todos los individuos de la lista y se selecciona c/3, c/7, o cualquier
otro número.
• Para comenzar se utiliza un número al azar.
Técnicas de Análisis de datos paradigma :
desde un Enfoque Cuantitativo
• Muestreo Aleatorio Sistemático
• Sistemático
• Ejemplo :
• ◦Población (N) : 12,000
• ◦Muestra requerida (n) : 600
• ◦Calcular el intervalo de muestreo (k) = 12,000 / 600 = 20
• ◦Escoger el 1er numero al azar [1 -20]
• 1era unidad
• ◦Añadir k para escoger la siguiente unidad y así sucesivamente hasta completar n.
Técnicas de Análisis de datos paradigma :
desde un Enfoque Cuantitativo
• Las correlaciones, (d) determinación de nexos causales.
• La primera tarea del análisis, a partir de una información confiable y válida, es hacer
una descripción de las características de las unidades de análisis, una segunda tarea,
si es el caso, hace referencia a la comparación de sub-grupos en relación con una o
más características que son importantes en los objetivos formulados por el
investigador. La secuencia de tareas en el campo del análisis de los datos tiene como
objetivo encontrar aspectos que caractericen, en términos cuantitativos, a los
procesos, en los cuales se han definido los problemas de investigación – descripción
de variables, clasificaciones, tipologías, diferencias o comparaciones entre ellos y
relaciones entre variables.
Aportes u Conclusiones
• Podemos concluir y Definir claramente la población de estudio. pueden ser
personas, clínicas, fuentes de abastecimiento de agua.
• 2.Enfoque del estudio.
• Será a nivel nacional, regional, local
• Entre mayor sea la muestra tendrá a ser mas representativa y menor será el error de
muestreo.
• Si se desea hacer cruces de variables se recomienda no tener menos de 50 casos en
c/u de las subcategorías de la variable principal.
Referencia Bibliográficas
• Arias, F. (2006). Mitos y Errores en la Elaboración de Tesis y Proyectos de
Investigación. Caracas Venezuela: Espíteme.
• Aullón de Haro, P. (Ed.) (2012). Metodologías comparatistas y Literatura
comparada. Madrid, Dykinson,
• Barrera, M. (2010). Sistematización de Experiencias y Generación de
Teorías. Caracas. Venezuela: CIEA-SYPAL
• Material de lectura Proporcionado por la UBA.

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  • 1. REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA UNIVERSIDAD BICENTENARIA DE ARAGUA VICERRECTORADO ACADEMICO DECANATO DE INVESTIGACION, EXTENSION Y POSTGRADO PRESENTACION Multimedia en línea Sobre técnicas de análisis de datos cuantitativos Unidad 2 Actividad Formativa Nro. 2 Autora: Abg. Isabel Bernabela Zúñiga C.I: 12.605.704.
  • 2. Técnicas de Análisis de datos paradigma : desde un Enfoque Cuantitativo • Muestreo Sistemático • Cuando en los elementos de una población se colocan en una lista, y cada enésimo elemento de la lista se selecciona sistemáticamente para ser incluidos en la muestra. Esta técnica garantiza que no haya sesgo humano. Por ejemplo, si la población de Catedral centro es de 1500 familias, y lo que se desea es sacar una muestra de cien sujetos; se hace una lista numerada con los 1500 individuos, de los cuales, se selecciona a un individuo de cada 10 hasta obtener la muestra deseada. Es decir se toma el individuo 10, 20, 30, así sucesivamente hasta completar la muestra de 100 sujetos.
  • 3. Técnicas de Análisis de datos paradigma : desde un Enfoque Cuantitativo • Muestreo Aleatorio Sistemático. • Se toman todos los individuos de la lista y se selecciona c/3, c/7, o cualquier otro número. • Para comenzar se utiliza un número al azar.
  • 4. Técnicas de Análisis de datos paradigma : desde un Enfoque Cuantitativo • Muestreo Aleatorio Sistemático • Sistemático • Ejemplo : • ◦Población (N) : 12,000 • ◦Muestra requerida (n) : 600 • ◦Calcular el intervalo de muestreo (k) = 12,000 / 600 = 20 • ◦Escoger el 1er numero al azar [1 -20] • 1era unidad • ◦Añadir k para escoger la siguiente unidad y así sucesivamente hasta completar n.
  • 5. Técnicas de Análisis de datos paradigma : desde un Enfoque Cuantitativo • Las correlaciones, (d) determinación de nexos causales. • La primera tarea del análisis, a partir de una información confiable y válida, es hacer una descripción de las características de las unidades de análisis, una segunda tarea, si es el caso, hace referencia a la comparación de sub-grupos en relación con una o más características que son importantes en los objetivos formulados por el investigador. La secuencia de tareas en el campo del análisis de los datos tiene como objetivo encontrar aspectos que caractericen, en términos cuantitativos, a los procesos, en los cuales se han definido los problemas de investigación – descripción de variables, clasificaciones, tipologías, diferencias o comparaciones entre ellos y relaciones entre variables.
  • 6. Aportes u Conclusiones • Podemos concluir y Definir claramente la población de estudio. pueden ser personas, clínicas, fuentes de abastecimiento de agua. • 2.Enfoque del estudio. • Será a nivel nacional, regional, local • Entre mayor sea la muestra tendrá a ser mas representativa y menor será el error de muestreo. • Si se desea hacer cruces de variables se recomienda no tener menos de 50 casos en c/u de las subcategorías de la variable principal.
  • 7. Referencia Bibliográficas • Arias, F. (2006). Mitos y Errores en la Elaboración de Tesis y Proyectos de Investigación. Caracas Venezuela: Espíteme. • Aullón de Haro, P. (Ed.) (2012). Metodologías comparatistas y Literatura comparada. Madrid, Dykinson, • Barrera, M. (2010). Sistematización de Experiencias y Generación de Teorías. Caracas. Venezuela: CIEA-SYPAL • Material de lectura Proporcionado por la UBA.