Metodología de Investigación Hernandez Fernandez Bautista 2007 4a. Ed.- PPT 13 cuanti...

PROCESO

CUANTITATIVO:

ETAPAS.

ANÁLISISDE LOS DATOS.

ANÁLISIS DE LOS DATOS.

COREOGRAFÍA. PREFIGURAR.

EL ANÁLISIS DE LOS DATOS SIEMPRE ES CONTEXTUAL.

YA SEA CUANTITATIVO O CUALITATIVO.

SU PREPARACIÓN ES CUIDADOSA.

ANÁLISIS CUANTITATIVO.

USO DE PAQUETES ESTADÍSTICOS.

CONTEO Y ANÁLISIS.


ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.

ESTADÍSTICA INFERENCIAL.

ESTADÍSTICA DESCRITIVA.

FRECUENCIAS ABSOLUTAS, RELATIVAS,

VÁLIDAS, AJUSTADAS,

ACUMULADAS…17.3%

12.6%

2.1%

27.9%

15.2%

20.8%

0.2%

3.8%

0.0%

5.0%

10.0%

15.0%

20.0%

25.0%

30.0%

35.0%

40.0%

45.0%

50.0%

¿Qué cualidades debe tener una tienda departamental?

Atención al cliente, trato, ayuda de losvendedores (dimensión humana)

Calidad, buenos artículos (dimensiónexcelencia)

Display, aparadores, sensación amplitud,acomodo de la tienda, vestidores(dimensión física visual)

Diversidad, variedad, surtido, existencias(dimensión abundancia)

Moda, vanguardia, tendencias (dimensióninnovación)

Precio, promociones, oferta (dimensióndinero)

Publicidad, logos, campaña, propuestaconceptual (dimensión comunicación)

Tallas (dimensión ergonomía)

RESULTADOS GENERALES DE LA ESTADÍSTICA DESCRITIVA (CLIMA).

RESULTADOS GENERALES DE LA ESTADÍSTICA DESCRITIVA (EVASIÓN

FISCAL).

Consideras que el departamento de juniors de Liverpool esta a la moda...A nivel Nacional

4%13%

13%

8%

27%

35%

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

¿Consideran que el departamento de ropa para mujeres está a la moda?

A nivel Nacional

34.4% 35.3%

6.7%

10.1%8.6%

3.0%4.9%

0.0%

5.0%

10.0%

15.0%

20.0%

25.0%

30.0%

35.0%

40.0%

45.0%

Que tienda departamental considera que reuna la mayoría de lascaracterísticas

Otras

Fábricas de Francia

Liverpool

Palacio de Hierro

Sears

Suburbia

Zara

PORCENTAJES DE PREFERENCIA ELECTORAL POR CANDIDATO.



ÉNFASIS EN INTERPRETACIÓN



MEDIA: PROMEDIO.

MEDIANA: MITAD (50%) POR DEBAJO Y

MITAD POR ENCIMA.

MODA: CATEGORÍA CON MAYOR FRECUENCIA.

MEDIA.


PROMEDIOS.

• DE AUTOESTIMA.

• DE CONFLICTOS MENSUALES DE UNA

PAREJA.

• DE ACTOS VIOLENTOS DE UN NIÑO.

• APRENDIZAJE.

• PRODUCTIVIDAD.


PROMEDIOS.

• EMBARQUES MENSUALES DE TONELADAS

DE CALIZA (DURANTE UN AÑO) .

• SATISFACCIÓN DEL CLIENTE.

• CALIFICACIONES TOEFL, EMPLEADOS DE

NUEVO INGRESO.


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.



MÁXIMO Y MÍNIMO.

DESVIACIÓN ESTÁNDAR б (DESVIACIÓN PROMEDIO).


PRUEBA t: DIFERENCIA DE GRUPOS.

“Los hombres le atribuyen más importancia al atractivo físico que las mujeres”

Medición en atribución

del atractivo físico

Prueba t=

H M


PRUEBA t: DIFERENCIA DE GRUPOS.

“La productividad es mayor en la planta

de Celaya que en la de San Luis”

Medición en

productividad

Prueba t=

C SL


DIFERENCIAS EN PRODUCTIVIDAD

ENTRE DOS TURNOS.

RENDIMIENTO ESCOLAR DOS

GRUPOS.

DOS GRUPOS ÚNICAMENTE.


NIVEL DE MEDICIÓN POR INTERVALOS O RAZÓN, HIPÓTESIS DE DIFERENCIA DE GRUPOS.

t


t

CARGAS ELÉCTRICAS DE DOS ESPECIES DE ANIMALES MARINOS.


PRUEBA DE DIFERENCIA DE PROPORCIONES.

“PORCENTAJE DE APROBADOS EN DOS

GRUPOS, ESCUELAS PÚBLICAS Y

ESCUELAS PRIVADAS.”

ESTADÍSTICA INFERENCIAL. PRUEBA DE DIFERENCIA DE PROPORCIONES.

“PORCENTAJE DE PRODUCTOS RECHAZADOS DE DOS EMBARQUES”.

“PORCENTAJE DE CONSUMO DE ALCOHOL ENTRE HOMBRES Y MUJERES”


NIVEL DE SIGNIFICANCIA Y MARGEN DE ERROR.

95%

P=. 000 .01 .05 SIGN.


PRUEBA F (ANOVA): DIFERENCIA DE GRUPOS (TRES O MÁS).

“Habrá diferencia entre los niveles de

motivación entre las plantas Celaya,

Querétaro y Naucalpan”.

Medición en motivación

Prueba F=

C Q N


NIVEL DE MEDICIÓN POR INTERVALOS, HIPÓTESIS DE DIFERENCIA DE GRUPOS.

F


RESULTADOS DE UN EXPERIMENTO (POSTPRUEBAS DE TRES GRUPOS). POR EJEMPLO:

TRES MÉTODOS EDUCATIVOS.

CUATRO CLASES DE TERAPIA.

ENTRE PREPRUEBAS Y POSTPRUEBAS.


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


RESULTADOS DEL CLIMA ORGANIZACIONAL ENTRE TIENDAS.


CORRELACIONES: DOS VARIABLES.

INTERVALOS-RAZÓN: PEARSON

(SENTIDO DE VIDA E INGRESO)



INTERVALOS-RAZÓN: PEARSON

(EVASIÓN Y CULTURA FISCAL).

ESTADÍSTICA INFERENCIAL. CORRELACIONES: DOS VARIABLES.

INTERVALOS-RAZÓN: PEARSON (CLIMA Y

PRODUCTIVIDAD)

ESTADÍSTICA INFERENCIAL. CORRELACIONES: DOS VARIABLES.

ORDINALES: SPEARMAN Y KENDALL.

1) JERARQUÍA DE VALORES- 2) GRADOS DE SENTIDO DE VIDA (ALTO, MEDIO, BAJO, NULO).


CORRELACIONES: DOS VARIABLES

NOMINALES U OTROS NIVELES

CATEGORIZADOS: CHI CUADRADA.

1) GÉ NERO (MASCULINO Y FEMENINO) –

2) TURNO (MATUTINO Y VESPERTINO).



NOMINALES U OTROS NIVELES

CATEGORIZADOS : CHI CUADRADA.

1) TIPO DE ESCUELA (DE ÚNICAMENTE

JÓVENES VARONES, DE EXCLUSIVAMENTE

JÓVENES MUJERES Y MIXTA) –

2) ACEPTACIÓN-RECHAZO AL ABORTO.

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).

CHI CUADRADA (TABLA DE CONTINGENCIA).

GÉNERO

MASCULINO FEMENINO

PAN

V PRI

O PRD

T PVE

O PC

Otros


ESTADÍSTICA MULTIVARIADA.

LAS SUBESCALAS COMO PREDICTORAS DE LA ESCALA

TOTAL (ANÁLISIS DE REGRESIÓN).

Gráfico P-P normal de regresión Residuo tipificado

Variable dependiente: CLIMA2

Prob acum observada

1.00.75.50.250.00

Pro

b a

cu

m e

sp

era

da

1.00

.75

.50

.25

0.00

LABORATORIO.

ANÁLISIS SOBRE LA MATRIZ DE DATOS.

SPSS:VISTA DE LOS DATOS

Y

VISTA DE LAS VARIABLES.

VISTA DE LAS VARIABLES.

COLUMNAS: DEFINICIONES.

RENGLONES: VARIABLES.

MOSTRAR EJEMPLOS DE MATRICES VACÍAS Y LLENAS.

PROCESO BÁSICO.REVISAR LA CODIFICACIÓN DE LAS VARIABLES (SENCILLAS Y COMPUESTAS) Y SUS ÍTEMS, UNO POR UNO

DEFINIR LAS VARIABLES DE LA MATRIZ EN LA VISTA DE VARIABLES (VARIABLE POR VARIABLE)

CAPTURAR LOS DATOS EN LA MATRIZ (VISTA DE LOS DATOS)

LIMPIAR LA MATRIZ Y QUITAR ERRORES, CORRER ANÁLISIS DE PRUEBA.

ANÁLISIS DESCRITIVO

ANÁLISIS INFERENCIAL

CONFIABILIDAD Y VALIDEZ

MINITAB.

PROCESO BÁSICO.DEFINIR ANÁLISIS. LLENAR LA MATRIZ DE

DATOS (WORKSHEET)

UTILIZAR MENÚS DE DEFINICIÓN, DE DATOS, DE ARCHIVOS, DE EDICIÓN…

LIMPIAR LA MATRIZ Y QUITAR ERRORES, CORRER ANÁLISIS DE PRUEBA.

ANÁLISIS DESCRIPTIVO

ANÁLISIS INFERENCIAL

CONFIABILIDAD Y VALIDEZ

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