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Proceso de estudio o investigación
TEMA 6
Análisis de
Datos
Elementos para los análisis de datos
1. Datos a analizar
2. Modos de tratar/conocer los datos
3. Criterios para interpretar/evaluar los datos
Tipos de análisis
por variedad en esos tres elementos
171-185
1. Tipos de análisis según datos
- Por Códigos de expresión:
• Verbales y/o icónico: Análisis “cualitativos” (sic)
• Numéricos: Análisis “cuantitativos” (sic)
- Por Estructura
- De variables: Análisis descriptivos
- de variables de medida
» de OE unitarios
» VVDD y
» VVII no manipuladas
- De relaciones: Análisis relacionales
- Por tipo de valores de esas variables
- Cualitativos (ordinales): Análisis de datos cualitativos
- Cuantitativos (ordinales): Análisis de datos cuantitativos
1. Tipos de análisis según datos
- Por Códigos de expresión:
• Verbales y/o icónico: Análisis “cualitativos” (sic)
• Numéricos: Análisis “cuantitativos” (sic)
- Por Estructura
- De variables: Análisis descriptivos
- de variables de medida
» de OE unitarios
» VVDD y
» VVII no manipuladas
- De relaciones: Análisis relacionales
- Por tipo de valores de esas variables
- Cualitativos (ordinales): Análisis de datos cualitativos
- Cuantitativos (ordinales): Análisis de datos cuantitativos
2. Tipos de análisis según modos de
tratar/conocer los datos
Índices y gráficos descriptivos
Índices/
Tipo de variables
Índices
de
tendencia central
Gráficos
V. Cualitativas
(Escala nominal) Moda
Gráfico de Barras
Gráfico de Sectores
V. Ordinales Moda
Mediana Gráfico de Barras
V. Cuantitativas
(Escala de intervalo y razón)
Moda
Mediana
Media Histogramas
1. Tipos de análisis según datos
- Por Códigos de expresión:
• Verbales y/o icónico: Análisis “cualitativos” (sic)
• Numéricos: Análisis “cuantitativos” (sic)
- Por Estructura
- De variables: Análisis descriptivos
- de variables de medida
» de OE unitarios
» VVDD y
» VVII no manipuladas
- De relaciones: Análisis relacionales
- Por tipo de valores de esas variables
- Cualitativos (ordinales): Análisis de datos cualitativos
- Cuantitativos (ordinales): Análisis de datos cuantitativos
2. Tipos de análisis según modos de
tratar/conocer los datos
Ejercicios sobre el Patrón de covariación
Con un ejemplo numérico
Chocolate Personalidad Terapia
Migraña:
Días/mes
Sí No extrovertido No 20
No No extrovertido No 19
Sí No extrovertido Sí 9
No No extrovertido Sí 8
Sí Extrovertido No 14
No Extrovertido No 15
Sí Extrovertido Sí 4
No Extrovertido Sí 5
Nota: Para las preguntas que aparecen a continuación, utiliza como índices
las medias aritméticas con un decimal y toma como significativa cualquier
diferencia.
En la siguiente tabla aparecen los datos de un estudio sobre si la posible influencia
del chocolate sobre la migraña depende la personalidad, y si todo ello puede verse
modificado por una terapia.
1. ¿Existe relación empírica entre el chocolate y la
migraña?¿Cómo lo comprobarías con los datos de la
tabla previa?
VI (Chocolate) VD (Migraña)
Sí
No
(20+9+14+4) /4= 11,8
(19+8+15+5)/4 = 11,8
=
Ch R M = No hay covariación (es nula)
2. ¿Existe relación empírica entre personalidad y
migraña?
VI (Personalidad) VD (Migraña)
No extrovertidos
Extrovertidos
(20+19+9+8)/4 = 14
(14+15+4+5)/4 = 9,5
≠
P R M = Sí hay Covariación (no-nula)
3. ¿Y entre terapia y migraña? ¿Qué tipo de
relaciones son las dos anteriores y ésta?
VI (Terapia) VD (Migraña)
No
Sí
(20+19+14+15)/4 = 17
(9+8+4+5)/4 = 6,5
≠
RELACIÓN SIMPLE: T R M = Sí hay Covariación (no-nula)
4. ¿Cómo comprobarías si la terapia modifica la posible
influencia del chocolate sobre la migraña? ¿Qué tipo de
planteamiento relacional es éste?
VI (Terapia) TD (Choc. R Migraña)
No(19+15)/2= 17
d=0
INTERACCIÓN: T R (Ch R M) = No hay Covariación (nula)
No
Sí (20+14)/2= 17
Sí d=0
Sí (9+4)/2= 6,5
No (8+5)/2= 6,5=
5. ¿Se puede afirmar que hay influencia de la terapia
sobre la relación entre personalidad y migraña?
VI (Terapia) TD (Per. R Migraña)
No(14+15)/2= 14,5
d=5
INTERACCIÓN: T R (P R M) = Hay Covariación (no-nula)
Ext.
No Ext. (20+19)/2= 19,5
Sí d=4
No Ext. (9+8)/2= 8,5
Ext. (4+5)/2= 4,5≠
6. ¿Cómo comprobarías si la terapia modifica la posible
influencia de la personalidad sobre la relación entre
chocolate y migraña? ¿Qué tipo de relación es?
VI (Terapia) Per R (Choc. R Migraña)
No
(15)d=+1
INTERACCIÓN: T R[P R (Ch R M)] = No hay Covariación (nula)
No
Sí (14)
Sí
d=-1
Sí (4)
No (5)
=
Ext.
No Ext.
Ext.
No Ext.
(19)No
Sí (20)
Sí (9)
No (8)
d= 2
d=+1
d=-1
d= 2
Ejercicios sobre el Patrón de covariación
Con ejemplos gráficos
B1 B2
A1
A2
B1 B2
A1
A2
B1 B2
A1
A2
B1 B2
A1
A2
En los siguientes gráficos se representan datos de dos VVII (A y B) dicotómicas, y una VD. Valora si la covariación de cada factor con la VD, así como la interacción de ambos factores (en cualquier orden) con la VD, son nulas o no. (En las gráficas de la izquierda, la línea amarilla se superpone a la roja)
A: Nula; B: Nula; Interacción: Nula A: No Nula; B: Nula; Interacción: Nula
A: Nula; B: No Nula; Interacción: Nula A: No Nula; B: No Nula; Interacción: Nula
Ejercicios sobre el Patrón de covariación
Con ejemplos gráficos
B1 B2
A1
A2
B1 B2
A1
A2
B1 B2
A1
A2
B1 B2
A1
A2
A: No Nula; B: No Nula; Interacción: No Nula A: No Nula; B: Nula; Interacción: No Nula
A: Nula; B: No Nula; Interacción: No Nula A: Nula; B: Nula; Interacción: No Nula
1. Tipos de análisis según datos
- Por Códigos de expresión:
• Verbales y/o icónico: Análisis “cualitativos” (sic)
• Numéricos: Análisis “cuantitativos” (sic)
- Por Estructura
- De variables: Análisis descriptivos
- de variables de medida
» de OE unitarios
» VVDD y
» VVII no manipuladas
- De relaciones: Análisis relacionales
- Por tipo de valores de esas variables
- Cualitativos (ordinales): Análisis de datos cualitativos
- Cuantitativos (ordinales): Análisis de datos cuantitativos
2. Tipos de análisis según modos de
tratar/conocer los datos
Cuando muchos datos,
Variedad de pruebas estadísticas
relacionales, según dimensiones:
• Especificación/no de los parámetros poblacionales
– Pruebas paramétricas/ No paramétricas
• Estrategia del diseño (Estructura):
– Independientes
• en transversales con aleatorización
– Relacionados
• en longitudinales y transversales con equiparación
• Tipo y número de valores de las variables implicadas
191-197
Comprueba que eres capaz de decidir
prueba a usar en cada caso
¡sin haber cursado todavía Análisis de Datos!
Algunos enlaces para decidir pruebas:
http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/whatstat/default.htm
http://www.socialresearchmethods.net/selstat/ssstart.htm
• Versión en castellano (disponible en el examen):
– http://asignatura.us.es/afunmet/guia_y_material/TablaEst.pdf
Tras calcular la covariación (con estadística o no)…
• Evaluar o interpretar… – si es nula o no, o qué grado o cantidad presenta
• Para ello, dos tipos de criterios: – Intuitivos, no fijados a priori
• Como en los ejercicios previos
• Dificultades de fiabilidad interjueces
– Especificados a priori
• Ligados a la temática
– P. ej. Significación clínica
• Generales
– Usualmente estadísticos/ probabilísticos
186-191
3. Tipos de análisis según criterios de evaluarla
El azar como criterio para evaluar la
comparación relacional
¿Es mayor la diferencia encontrada que la esperada por azar?
• Prueba de significación estadística
– Hipótesis alternativa a la h. nula (de relación nula).
• Además, evaluación del tamaño de efecto obtenido
188-189
Elementos para los análisis de datos
1. Datos a analizar
2. Modos de tratar/conocer los datos
3. Criterios para interpretar/evaluar los datos
Diferenciación
Ajuste
Precisión