Datos_Cualitativos
7
1 CAPÍTULO 1: Tratamiento Estadístico de Datos Datos Cualitativos G. Zurita 1.13.- DATOS CUALITATIVOS 1.13.1.- Escalas de Medidas De lo desarrollado hasta el momento parecería que las técnicas estadísticas son solo aplicables a mediciones cuantitativas, lo cual no es cierto, pues si bien estas técnicas se desarrollan en base a principios matemáticos y por tanto bajo nociones cuantitativas, siempre es posible habilitar un camino que permita tratar estadísticamente variables no cuantitativas, inclusive en el caso de que ellas no tengan un orden establecido. Una variable cualitativa puede tener un orden, por ejemplo nivel de educación formal, tipo de delito; punto de vista sobre determinado asunto; o, puede que no tenga un orden, como el color de los ojos de las personas, la raza de un grupo humano, el género o la religión. Uno de los primeros instrumentos que utiliza la Estadística para tratar variables cualitativas son las Escalas; el primer tipo es la Escala Nominal, utilizada cuando la medición efectuada no solo que está exenta de una noción cuantitativa sino que tampoco puede asignársele a sus valores una posición u orden, simplemente se les asigna categorías, esto último hace que a las variables cualitativas no ordenables también se las denomina Variables Categóricas. Son ejemplos de variables categóricas la raza humana, con sus valores negro, amarillo y blanco y sus diferentes mezclas; el tipo de colegio donde se graduó un bachiller ecuatoriano, con sus valores fiscal, particular laico, particular religioso, fisco- misional e internacional. Si bien en caso de escalas nominales puede ocurrir que a cada uno de los valores que tome la variable, para efectos del tratamiento informático, se le asigne un código numérico a sus valores, este código no sirve de modo alguno para calcular Medias, Varianzas o Cuantiles ya que la noción cuantitativa u ordinal está ausente. En la Figura 1.21 se Muestra un diagrama de barras de la variable categórica “tipo de bachiller graduado de Ingeniero en la ESPOL”. Escala Nominal Escala utilizada cuando la medición efectuada no solo que está exenta de una noción cuantitativa sino que tampoco puede asignársele a sus valores una posición u orden, simplemente se les asigna categorías Variables Categóricas Son Variables cualitativas no ordenables
-
Upload
iborella999 -
Category
Documents
-
view
4 -
download
0
description
s
Transcript of Datos_Cualitativos
-
1
CAPTULO 1: Tratamiento Estadstico de Datos
Datos Cualitativos
G. Zurita
1.13.- DATOS CUALITATIVOS
1.13.1.- Escalas de Medidas
De lo desarrollado hasta el momento parecera que las tcnicas estadsticas son solo aplicables a mediciones cuantitativas, lo cual
no es cierto, pues si bien estas tcnicas se desarrollan en base a
principios matemticos y por tanto bajo nociones cuantitativas,
siempre es posible habilitar un camino que permita tratar
estadsticamente variables no cuantitativas, inclusive en el caso
de que ellas no tengan un orden establecido.
Una variable cualitativa puede tener un orden, por ejemplo nivel
de educacin formal, tipo de delito; punto de vista sobre
determinado asunto; o, puede que no tenga un orden, como el
color de los ojos de las personas, la raza de un grupo humano, el
gnero o la religin.
Uno de los primeros instrumentos que utiliza la Estadstica para
tratar variables cualitativas son las Escalas; el primer tipo es la
Escala Nominal, utilizada cuando la medicin efectuada no solo
que est exenta de una nocin cuantitativa sino que tampoco
puede asignrsele a sus valores una posicin u orden,
simplemente se les asigna categoras, esto ltimo hace que a las
variables cualitativas no ordenables tambin se las denomina
Variables Categricas.
Son ejemplos de variables categricas la raza humana, con sus
valores negro, amarillo y blanco y sus diferentes mezclas; el tipo
de colegio donde se gradu un bachiller ecuatoriano, con sus
valores fiscal, particular laico, particular religioso, fisco- misional
e internacional.
Si bien en caso de escalas nominales puede ocurrir que a cada
uno de los valores que tome la variable, para efectos del
tratamiento informtico, se le asigne un cdigo numrico a sus
valores, este cdigo no sirve de modo alguno para calcular
Medias, Varianzas o Cuantiles ya que la nocin cuantitativa u
ordinal est ausente. En la Figura 1.21 se Muestra un diagrama
de barras de la variable categrica tipo de bachiller graduado de Ingeniero en la ESPOL.
Escala Nominal
Escala utilizada
cuando la medicin
efectuada no solo que
est exenta de una
nocin cuantitativa
sino que tampoco
puede asignrsele a
sus valores una
posicin u orden,
simplemente se les
asigna categoras
Variables
Categricas
Son Variables
cualitativas no
ordenables
-
2
CAPTULO 1: Tratamiento Estadstico de Datos
Datos Cualitativos
G. Zurita
Figura 1.21
Diagrama de Barras de la Variable Categrica Tipo de Bachiller Graduado en la ESPOL
Correspondiente a la Cohorte que ingres a Ingeniera de la ESPOL en el ao 1999
Fuente de Datos: Registros Administrativos de la Secretara Tcnica Acadmica de la ESPOL
Esto es solo una Muestra de cmo agrupar y mostrar algn
tratamiento estadstico de datos categricos, en posteriores
captulos volveremos a presentar este tipo de variable a fin de
determinar la independencia de dos o ms de ellas o para
tratarlas utilizando Variables Indicadoras.
Cuando est presente algn tipo de ordenamiento en los valores de una variable cualitativa, es posible utilizar Escalas Ordinales,
esta clase de escala produce un escalafn o ranking. Quien logra el nmero 1 es el que muestra la mayor cantidad de la
variable medida, puede ser la cantidad de ansiedad que muestren
las personas bajo ciertas condiciones o la posicin en la que
arriben en una competencia un grupo de atletas. La escala ordinal
sin embargo, no determina diferencias entre posiciones
consecutivas, en cuanto a magnitud de la variable; bien puede ser
que el atleta que llega en la primera posicin tenga una diferencia
de dos segundos con el que llega en la segunda posicin, pero el
tercero llega a un minuto del segundo. La escala solo provee
informacin sobre orden, mas no sobre cunto de la variable
medida existe. Este tipo de escalas son usualmente una primera
etapa de clasificacin, para posteriormente lograr medidas de ms
alta precisin. Un buentratamiento sobre Variables Cualitativas
se encuentra en Agresti [2] y Lloyd [43].
1.13.2.- Escalas de Clasificacin
Si se trata de dar una opinin o establecer una posicin usualmente se plantea al entrevistado una proposicin sobre la
que debe pronunciarse, y de esta forma son requeridas las
Escalas de Clasificacin, o Escalas Likert, las mismas que
0,01
0,01
0,02
0,02
0,03
0,03
0,06
0,08
0,73
0,00 0,20 0,40 0,60 0,80
Otras
Sociales
Ciencias
Electrnica
M ecnica
Qumico Bilogo
Informtica
Electricidad
Fsico M atemtico
Escala Ordinal
Escala en la que est
presente algn tipo de
ordenamiento en los
valores de una
variables cualitativa.
Produce un escalafn
o ranking. Solo
provee informacin
sobre orden, no sobre
cuanto de la variable
medida existe
Otros
-
3
CAPTULO 1: Tratamiento Estadstico de Datos
Datos Cualitativos
G. Zurita
requieren que el informante se pronuncie sobre una proposicin,
no sobre una pregunta; el pronunciamiento tiene que efectuarse
concordante con una escala arbitraria que comienza en el nmero
cero, que debe ser marcado por quienes estn en Completo Desacuerdo con la proposicin, hasta llegar al nmero diez cuyo valor es marcado por quienes estn en Completo Acuerdo con lo propuesto; un valor entre dos y cuatro indica
Desacuerdo un valor entre cuatro y seis Indiferencia; entre seis y ocho es seal de Acuerdo con lo propuesto; y, entre ocho y diez se lo toma como Zona de Completo Acuerdo.
En la Figura 1.22 se presenta el histograma de una proposicin
que se les consultara a un grupo de graduados de la Politcnica
del Litoral (ESPOL) durante el proceso de Autoevaluacin de
dicha institucin el ao 2006.
En la Figura 1.23 se presentan grficos de tallarn para las respuestas dadas por una misma Poblacin, a varias
proposiciones. Una referencia sobre este tema puede encontrarse
en Zurita [71].
En esta ltima figura se puede observar cmo el pronunciamiento
de un grupo humano sobre distintos tpicos, puede compararse,
utilizando un grfico sumamente sencillo.
Figura 1.22
Proposicin: En la enseanza que ofrece la ESPOL se equilibra lo terico y lo prctico
Fuente y elaboracin: Centro de Estudios e Investigaciones Estadsticas ICM-ESPOL.
Escalas de
Clasificacin
Llamadas tambin
escalas Likert.
Requieren que el
informante se
pronuncie sobre una
proposicin, no sobre
una pregunta; y, el
pronunciamiento tiene
que efectuarse
concordante con una
escala arbitraria que
comienza en el
nmero cero por
quienes estn en
Completo Desacuerdo hasta llegar al nmero diez
por quienes estn en
Completo Acuerdo
con lo propuesto
Pro
po
rci
n
-
4
CAPTULO 1: Tratamiento Estadstico de Datos
Datos Cualitativos
G. Zurita
Figura 1.23 (a)
Grfico de tallarn para caractersticas investigadas utilizando proposiciones a un grupo de graduados de la ESPOL durante el
Proceso de Autoevaluacin institucional el ao 2006
Fuente y elaboracin: Centro de Estudios e Investigaciones Estadsticas ICM-ESPOL
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
Completo
Desacuerdo
Parcial
Desacuerdo
Indiferencia Parcial Acuerdo Completo
Acuerdo
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00El Profesional Politcnico desarrolla su
act ividad favoreciendo al medio ambiente
y haciendo uso racional de los recursos
puestos a su disposicin.
Programas de educacin a distancia y
semipresenciales son opciones vlidas en
el contexto de la educacin politcnica.
Cada vez son mas escasas las
oportunidades de trabajo, por lo que el
profesional de hoy y del futuro debe
poseer Espritu Emprendedor , para en
muchos casos generar su propia
ocupacin.
Una vez que me he graduado y realizado
act ividades fuera de las aulas politcnicas,
comprendo que es importante aprender
con la ayuda de un profesor, pero mas
importante es que se llegue a saber
aprender sin esa ayuda.
No siempre el Profesional Politcnico
recibe una remuneracin concordante con
su preparacin.
La recept ividad del empleador es siempre
lo suf icientemente amplia para que se le
permita al profesional politcnico sugerir
e implantar nuevos esquemas de trabajo,
para los procesos que efecta la empresa.
La carrera de la que soy graduado de la
ESPOL cumpli con mis expectat ivas.
La formacin que la ESPOL da a sus
graduados supera los requerimientos de
los puestos en las organizaciones
ecuatorianas.
La ESPOL se preocupa de mantener una
comunicacin con sus graduados.
La ESPOL a travs de su act ividad
docente da respuestas vlidas a las
necesidades de desarrollo del pas.
Es evidente, que la ESPOL es una
inst itucin con capacidad para mejorar
de manera permanente y cont inua, en lo
referente a las act ividades que como
centro de educacin superior ejecuta.
La ESPOL es una inst itucin que ha
merecido un alto reconocimiento de la
colect ividad.
-
5
CAPTULO 1: Tratamiento Estadstico de Datos
Datos Cualitativos
G. Zurita
Figura 1.23 (b)
Grfico de tallarn para caractersticas investigadas utilizando proposiciones a un grupo de graduados de la ESPOL durante el
Proceso de Autoevaluacin institucional el ao 2006
Fuente y elaboracin: Centro de Estudios e Investigaciones Estadsticas ICM-ESPOL
Un grupo de variables cualitativas han sido cuantitativamente
analizadas dando una magnitud a las respuestas de los
entrevistados.
Las Escalas de Clasificacin, pueden ser utilizadas cuando se
desea investigar caractersticas humanas o de productos que sean
representables por los distintos grados que toma un adjetivo y su
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
Completo
Desacuerdo
Parcial
Desacuerdo
Indiferencia Parcial Acuerdo Completo
Acuerdo
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00 En t rminos generales la f ormacin que da la ESPOL
garant iza el xit o de los prof esionales que f orma.
La f ormacin Mat emt ica que recib durant e mi est ad a
como est udiant e en la ESPOL
f ue la adecuada.
La f ormacin en Ciencias Nat urales (F sica, Qu mica,
Biolog a) que recib durant e mi est ad a como est udiant e
en la ESPOL f ue la adecuada.
La f ormacin en Ciencias Human st icas que recib
durant e mi est ad a como est udiant es en la ESPOL f ue la
adecuada.
La f ormacin en Inf ormt ica que recib durant e mi
est ad a como est udiant e en la ESPOL f ue la adecuada.
En la enseanza que of rece la ESPOL se equilibra lo t erico
y lo prct ico.
La ESPOL deber a involucrarse de f orma cont inua en
Proyect os de Invest igacin que sean t rascendent es para
la sociedad.
Desde mi perspect iva como prof esional polit cnico, en
est e moment o puedo asegurar que la calidad del
prof esorado por el cual f ui f ormado, t en a un nivel t erico
y de prct ica prof esional que era sat isf act or io.
La present acin y comport amient o de un graduado de la
ESPOL son siempre adecuados para la ocasin.
Uno de los mayores obst culos para el desarrollo del
prof esional polit cnico es su escasa f ormacin en
comunicacin oral.
Uno de los mayores obst culos para el desarrollo del
prof esional polit cnico es su escasa f ormacin en
comunicacin escrit a.
Uno de los mayores obst culos para el desarrollo del
prof esional polit cnico es su escasa habilidad para
relacionarse con t erceros.
Uno de los mayores obst culos para el desarrollo del
prof esional polit cnico es su escasa habilidad para
t rabajar en equipo.
Uno de los mayores obst culos para el desarrollo del
prof esional polit cnico es su escasa habilidad para
organizar y planif icar.
Uno de los mayores obst culos para el desarrollo del
prof esional polit cnico es su escasa habilidad para t omar
decisiones oport unas.
Uno de los mayores obst culos para el desarrollo del
prof esional polit cnico es su escasa capacidad para
adapt arse a los cambios.
Uno de los mayores obst culos para el desarrollo del
prof esional polit cnico es su escasa habilidad para innovar
y crear.
-
6
CAPTULO 1: Tratamiento Estadstico de Datos
Datos Cualitativos
G. Zurita
negacin. En el extremo izquierdo, inferior, coincidiendo con el
cero estara el adjetivo Deshonesto, por ejemplo y en el extremo derecho o superior coincidiendo con el nmero diez, estara el adjetivo Honesto. Se le puede proponer a los miembros
de la Poblacin Objetivo que se pronuncien en esa escala, cuando
la proposicin es por ejemplo Todo funcionario pblico es honesto.
Quien crea que los funcionarios pblicos son en general
deshonesto le asignar el valor cero y quienes lo tipifiquen como siempre honesto marcarn el diez. Todo lo intermedio puede ser utilizado, por ejemplo un cinco para quienes les resulte
indiferente el tema, o un ocho para quienes estn convencidos
que los funcionarios pblicos son honestos, y as.
El autor ha ensayado con recomendable xito, escalas de clasificacin en la que se le pide al informante calificar el grado
de acuerdo o aceptacin que sienten frente a una proposicin,
asignndole un nmero real entre cero y diez, siendo cero
Completo Desacuerdo y diez Completa Satisfaccin o Completo
Acuerdo.
Ilustraciones sobre el particular aparecen en las ya mencionadas
Figuras 1.23 (a) y 1.23 (b) en las que se presentan los
denominados spaguettis tallarines de un grupo de proposiciones. Especficamente se conviene en instruir al
informante para que califique cada proposicin en una escala de
cero (Completo Desacuerdo) a diez (Completo Acuerdo);
pudiendo calificar hasta con dos decimales. Luego de esto se
discretiza la calificacin de tal manera que el intervalo [0, 4) representa Desacuerdo; [4, 6) Indiferencia; [6, 10] es Acuerdo. El
ltimo intervalo se particiona uniformemente en Completo
Acuerdo y Parcial Acuerdo; mientras que el primero se particiona
en Completo Desacuerdo y Parcial Acuerdo.
En los referidos grficos (Spaguettis) se puede comparar la
aceptacin falta de ella, que tienen las distintas proposiciones,
once en el Primer caso y diecisiete en la Figura 1.23 (b). Todo
aplicado al mismo grupo humano.
Teniendo en cuenta que no todos los miembros de la Poblacin
Objetivo estn obligados a diferenciar entre nmero real y
nmero entero; se les sugiere no escribir con ms de dos
decimales de precisin, con esto se ha logrado que los ms
ilustrados sepan con qu grado de precisin pueden trabajar y los menos ilustrados saben que pueden ir ms all de los enteros.
Se presenta en la Figura 1.24 un cuadro utilizado en un reporte
tcnico efectuado con escala real por el Centro de Estudios e Investigaciones Estadsticas ICM-ESPOL.
-
7
CAPTULO 1: Tratamiento Estadstico de Datos
Datos Cualitativos
G. Zurita
Figura 1.24
Cuadro con Escala Real
Poblacin Objetivo: Estudiantes de ESPOL
No Proposicin
Escriba en
esta columna
su
Calificacin
Sobre Diez, no
utilice mas de
dos decimales
1.-
En trminos generales, se puede afirmar que el profesorado de la
ESPOL emplea tcnicas e instrumental didctico moderno para el
desarrollo del proceso enseanza aprendizaje.
8.50
Fuente: Centro de Estudios e Investigaciones Estadsticas ICM ESPOL.
