Sesión 15

Técnicas para el Técnicas para el análisis de datos en el análisis de datos en el

enfoque cuantitativoenfoque cuantitativo

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→

• 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

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

• Reducción de datos (analisis de factores).• Escalas

• Pruebas no paramétricas• Respuestas múltiples (escalas)

• Validación compleja• Series de tiempos

• Ecuaciones estructurales y modelamiento matemático

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.

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.

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.

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•

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

•

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.