ANÁLISIS DE DATOS. L.A. y M.C.E. Emma Linda Diez Knoth

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1 ANÁLISIS DE DATOS 1

2 Tipos de Análisis en función de la Naturaleza de los Datos Datos cuantitativos Datos cualitativos Análisis cuantitativos Análisis cuantitativos de datos cuantitativos (Estadística) (1) Análisis cuantitativos de datos cualitativos (Estadística) (2) Análisis cualitativos Análisis cualitativos de datos cuantitativos (interpretación de índices, frecuencias...) (3) Análisis cualitativos de datos cualitativos (Análisis comprensivo) (4) 2

3 Análisis de Datos Es la técnica que consiste en el estudio de los hechos y el uso de sus expresiones en cifras para lograr información valida y confiable. 3

4 Objetivos Del análisis Hallar que hay en los datos Conocer que tanto varia los datos Como están distribuidos los datos Que relación existe entre variables? Estimaciones y predicciones Describir las diferencias entre grupos y variables Demostrar causalidad Técnica estadística Media, mediana, moda Desviación estándar, varianza, desviación promedio Frecuencia Correlación y medidas de asociación Estimación de punto e intervalos y regresión Prueba de T, Z y análisis de varianza Prueba de T, Z y análisis de varianza 4

5 Pasos en el Análisis Cuantitativo de los Datos 1. Establecer el sistema de codificación de las variables cualitativas y ordinales y la métrica de las cuantitativas. a. Obtener la fiabilidad intercodificadores con submuestras aleatorias de los datos. 2. Preparar la matriz de unidades por variables. 3. Obtener un primer análisis descriptivo de cada variable y de combinaciones seleccionadas de dos variables, obteniendo una primera versión de los instrumentos descriptivos que hemos detallado. a) Detectar valores o combinaciones de valores imposibles. b) Identificar valores atípicos y decidir sobre ellos. c) Recodificar mediante agregados o subdivisiones de categorías o crear nuevas variables cuantitativas mediante la suma o ponderación de otras variables. d) Volver a obtener los instrumentos descriptivos tras las eventuales modificaciones derivadas de los puntos anteriores. 5

6 Pasos en el Análisis Cuantitativo de los Datos 4. Analizar la presencia y aleatoriedad de la distribución de valores ausentes mediante las técnicas apropiadas. 5. Aplicar técnicas inferenciales para determinar la significación de los efectos aparentes en los datos. 6. Estimar la magnitud del impacto en los distintos indicadores. 7. Aplicar técnicas inferenciales para decidir sobre la consecución de las magnitudes criteriales establecidas como objetivo del programa. 8. Aplicar técnicas meta-analíticas, cuando proceda, para mostrar y comparar tamaños del efecto diferencial. 6

7 Metodología en el análisis de datos y posterior representación gráfica La realización de estudios estadísticos implica emitir unos resultados cuantificables de dicho estudio o experimento. La claridad de dicha presentación es de vital importancia para la comprensión de los resultados y la interpretación de los mismos. A la hora de representar los resultados de un análisis estadístico de un modo adecuado se presentarán los datos numéricos por medio de tablas, en ocasiones un diagrama o un gráfico pueden ayudarnos a representar de un modo más eficiente nuestros datos. 7

8 Para variables categóricas, se quiere conocer la frecuencia y el porcentaje del total de casos que "caen" en cada categoría. Una forma muy sencilla de representar gráficamente estos resultados es mediante diagramas de barras o diagramas de sectores. En los gráficos de sectores, también conocidos como diagramas de pay. 8

9 Se debe comprobar la normalidad de alguna de las variables numéricas de las que se dispone. Un diagrama de cajas o un histograma. 9

10 Comparación de dos o más grupos. Para comparar las observaciones tomadas en dos o más grupos de individuos, el método estadístico a utilizar, así como los gráficos apropiados para visualizar esa relación, dependen del tipo de variables. Cuando se trabaja con dos variables cualitativas podemos seguir empleando gráficos de barras o de sectores. 10

11 La comparación de variables continuas en dos o más grupos se realiza habitualmente en términos de su valor medio, por medio del test T de Student, análisis de la varianza o métodos no paramétricos equivalentes, y así se ha de reflejar en el tipo de gráfico utilizado. 11

12 Relación entre dos variables numéricas. Para estudiar la relación entre dos variables continuas, el método de análisis adecuado es el estudio de la correlación. (Pearson, Spearman, etc.). Cuando se dispone de todos los datos, un modo sencillo de comprobar, gráficamente, si existe una correlación alta, es mediante diagramas de dispersión, 12

13 Herramientas estadísticas Los gráficos ofrecen grandes posibilidades para la representación de datos y pueden ser utilizados en múltiples situaciones, incluso para representar los resultados obtenidos por métodos de análisis más complicados. 13

14 Son importantes las representaciones gráfica, no obstante, es difícil precisar cuándo es más apropiado utilizar un gráfico que una tabla. Más bien podremos considerar dos modos distintos pero complementarios de visualizar los mismos datos. La creciente utilización de distintos programas informáticos hace especialmente sencillo la obtención de las mismas. (SPSS, STATGRAPHICS, S-PLUS, EGRET, CURVE EXPERt, STARLETS). 14

15 Análisis Estadístico con SPSS El paquete estadístico SPSS facilita la obtención de información mediante una encuesta, resumir esa información y realizar un análisis e interpretación de los datos. Es indispensable que todo(a) investigador(a) maneje este paquete o paquetes similares para alcanzar mayores niveles de competencia, así como sustentar sus conclusiones y aseveraciones en cualquier campo de investigación 15

16 Mediante SPPS podrá : Diseñar las fases de una encuesta, y diseño del cuestionario. Preparar el análisis de datos. Construir la matriz de datos. Depuración de datos. Evaluación de errores. Creación de ficheros de datos. 16

17 A nivel de descripción estadística, se tiene estas posibilidades Datos y distribución de frecuencias. Diagrama de tallo y hojas. Representaciones gráficas. Características de una distribución. Medidas de Tendencia Central, comparación entre ellas. Medidas de dispersión. Diagrama de caja. Análisis estadísticos básicos. 17

18 Tablas de frecuencias. Estadísticos básicos. Representación gráfica. Descripción conjunta de dos variables. Cuantitativas Distribución conjunta Distribuciones marginales. Distribuciones condicionales. Representaciones gráficas. 18

19 Medidas de dependencia lineal: Covarianza, correlación, recta de regresión. Medidas de asociación de dos variables cualitativas Tablas de contingencia. Comparación de medias. Análisis de Regresión. Análisis de la varianza., etc. 19

20 Análisis Cualitativos (1) Los estudios cualitativos se ocupan de procesos antes que de productos. Los estudios cualitativos estudian objetos acotados en el espacio. Los estudios cualitativos adoptan una visión holística de la realidad. En los estudios cualitativos se pretende penetrar en la subjetividad de los sujetos y de los grupos. 20

21 Análisis Cualitativos (1) En los estudios cualitativos se sigue una vía inductiva en la construcción del conocimiento. En los estudios cualitativos el investigador trata de no alterar la realidad, la estudia e investiga en el modo natural en que se manifiesta. En los estudios cualitativos se subraya el papel del investigador como instrumento de investigación. 21

22 Análisis Cualitativos (2) Los datos y análisis cualitativos exigen que sea el investigador el que atribuya significados, elabore resultados y extraiga conclusiones. El investigador cualitativo se va a encontrar con datos que están expresados en lenguaje verbal. Voluminosidad e heterogeneidad de la información. 22

23 Análisis Cualitativos (2) No debe entenderse como un proceso lineal, sino como un proceso cíclico, a veces simultáneo, en todo caso interactivo. El análisis de datos cualitativos puede hacerse siguiendo un procedimiento más o menos común a la mayor parte de análisis desarrollados en la investigación cualitativa. 23

24 Pasos en el Análisis Cualitativo de Datos (1) FASE 1: Reducción de la Información. Selección e identificación de la información a analizar. Determinación de los objetivos del análisis. Establecimiento de un sistema de categorías. Selección de la unidad de registro. Establecer el sistema de categorías. Criterios para la obtención de categorías: bibliografía y experiencia Identificar códigos para cada categoría. CATEGORÍA: Se trata de ideas, temas, conceptos, interpretaciones, proposiciones y tipologías surgidos de los datos observados o de los criterios del evaluador. 24

25 Pasos en el Análisis Cualitativo de Datos (2) FASE 1: Reducción de la Información. Estudio piloto del sistema de categorías. Codificación. Codificar todos los datos. Separar los datos de cada categoría. Refinar el análisis. Desechar datos irrelevantes. Fuentes. 25

26 Pasos en el Análisis Cualitativo de Datos (2) FASE 2: Organización y Presentación de la Información. FASE 3: Análisis e Interpretación de los Resultados. Datos solicitados y no solicitados. Influencia del observador en el escenario. Quién estaba allí. Fuentes. 26

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