Sesión 15 Técnicas para el análisis de datos en el enfoque cuantitativo.
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Sesión 15
Técnicas para el Técnicas para el análisis de datos en el análisis de datos en el
enfoque cuantitativoenfoque cuantitativo
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Manejo de bases de datos
• Dependen de tres factores:1.El nivel de medición de las variables2.La manera como se hayan formulado
las hipótesis3.El interés del investigador
EJEMPLOS→
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• Statiscal Package for the Social Sciences o Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales (SPSS), (SPSS), trabaja de manera sencilla; éste abre la matriz de datos y el investigador selecciona las opciones más apropiadas, para su análisis
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También se emplean…
• Informes (resúmenes de casos, info. de columnas y renglones).
• Estadísticos descriptivos (tablas de frecuencias, MTC y Dispersión, razones,
tablas de contingencia).• Comparar medias (prueba t y ANOVA)
• Correlaciones • Regresión
• Clasificación
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• Reducción de datos (analisis de factores).• Escalas
• Pruebas no paramétricas• Respuestas múltiples (escalas)
• Validación compleja• Series de tiempos
• Ecuaciones estructurales y modelamiento matemático
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Análisis de datos discretos
• Son discretas las siguientes clases: el número de hijos de las familias, el número de camiones que poseen las compañías transportistas, las ocupaciones de los graduados universitarios.
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Análisis continuos
• Contienen una medida numérica como el peso de unas latas de tomates, los kilogramos de presión sobre el concreto, o el promedio de calificaciones de los universitarios el último semestre.
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Estadística paramétrica
Debe partirse de los sientes supuestos: • La distribución poblacional de la
variable dependiente es normal.• El nivel de medición de la variable
dependiente es por intervalos o razón.• Cuando dos o más poblaciones son
estudiadas, tienen una varianza homogénea.
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Cuáles son los métodos o las pruebas estadísticas paramétricas
más utilizadas • Coeficiente de correlación de Pearson y
regresión lineal• Prueba t
• Prueba de contraste de la diferencia de las proporciones
• Análisis de varianza unidireccional ANOVA• Análisis de varianza factorial ANOVA
• Análisis de covarianza ANOVA•
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Estadística no paramétrica
Debe partir de las siguientes consideraciones : • Aceptan distribuciones no normales.
• Las variables no necesariamente tienen que estar medidas en un nivel
por intervalos o de razón.• Las variables deben ser categóricas
•
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Cuáles son los métodos o las pruebas estadísticas no
paramétricas más utilizadas • La chi cuadrada o x2 (evaluar
hipótesis) • Los coeficientes de correlación e independencia para tabulaciones
cruzadas• Los coeficientes de correlación por
rangos ordenados de Spearman y Kendall.
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