EXPRESIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS

Transcripción

1 EXPRESIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS

2 Análisis de datos Estadística descriptiva: Se encarga de la recolección, organización, presentación y análisis de los datos de una población.

3 Estadística inferencial: Se encarga de analizar la información presentada por la estadística descriptiva mediante técnicas que nos ayuden a conocer, con determinado grado de confianza, a la población. Lo que nos permite tomar decisiones.

4 Vigilancia Epidemiológica Recolección Diseminación Expresión y Análisis Interpretación

5 Conceptos básicos Población: Conjunto definido de TODOS los INDIVIDUOS, de donde se observa cierta característica. Al número de integrantes de la población se llama tamaño de la población y se representa con la letra N.

6 Población Estadística: Conjunto de TODOS los DATOS que se obtienen al realizar la medición de una variable en los elementos de una población. Muestra: Subconjunto de una población, que intenta reflejar las características de la población lo mejor posible. El número de individuos que integran la muestra, llamado tamaño de la muestra se representa con la letra n.

7 Individuo: Es el elemento de la población o de la muestra que aporta información sobre lo que se estudia. Variable: Característica o propiedad de los individuos que se desea estudiar y se puede medir o calificar; cambia o varía con el tiempo en un individuo dado, o cambia o varía de elemento a elemento. Ej. Edad, peso, sexo, estado civil, número de hijos, etc.

8 Dato: Valor que se obtiene al realizar la medición de la característica de la variable en estudio. Pueden ser univariados, bivariados o multivariados. La naturaleza de los datos pueden ser datos cuantitativos o datos cualitativos.

9 Datos Cualitativos (categorías): Expresan distintas cualidades, características o modalidad Cada modalidad que se presenta se denomina atributo o categoría Las variables cualitativas pueden ser dicotómicas cuando sólo pueden tomar dos valores posibles, como sí y no, hombre y mujer o ser politómicas cuando pueden adquirir tres o más valores

10 Se obtienen al calificar la característica en cuestión como el sexo, estado civil, grado máximo de estudios. Variable cualitativa nominal En esta variable los valores no pueden ser sometidos a un criterio de orden, como por ejemplo los colores Variable cualitativa ordinal o variable casi cuantitativa La variable puede tomar distintos valores ordenados siguiendo una escala establecida, aunque no es necesario que el intervalo entre mediciones sea uniforme, por ejemplo: leve, moderado, severo.

11 Datos Cuantitativos (números): Valores obtenidos al medir peso, estatura, temperatura, número de hijos. Son las variables que toman como argumento cantidades numéricas, son variables matemáticas.

12 En la variable CUANTITATIVA se pueden distinguir dos tipos: continua y discreta. Variable Continua: Si la variable puede tomar cualquier número real entre dos valores dados (decimal o entero). Ej. El peso de un individuo. Variable Discreta: Si la variable sólo puede tomar números enteros. Ej. El número de hijos de un individuo.

13 Qué es la Expresión de Datos?? Expresión Declaración con palabras u otros signos de algo para darlo a entender Datos Información amplia o concreta que permite una deducción

14 Tipos de Expresión Tablas Gráficas De Frecuencia Absoluta Gráfico de Barras De Frecuencia Acumulada Gráfico Circular Histograma y Polígono de frecuencias

15 Tabla de Frecuencia

16 Orden de datos La ordenación es el proceso mediante el cual los datos están acomodados de tal manera que se establece un orden (ascendente o descendente) entre ellos. Hay dos métodos comunes: Listado en orden ascendente Método de tallo y hojas

17 Listado en orden ascendente El proceso consiste en ordenarlos de menor a mayor Peso de 25 estudiantes (en kg) Peso de 25 estudiantes (en kg)

18 Método de tallo y hojas Si los números de los datos están formados por dos dígitos, se hace una columna con el primer dígito (decenas) y a la derecha de cada uno de ellos se escribe, en fila, sólo el segundo dígito (unidades) de cada uno de los datos que tengan el mismo primer dígito.

19 4 5 6 Datos sin ordenar: 2,0,8,9,4,3,4,5 1,6,5,2,2,0,9,0,6,5,7,1,8 2,3,6,3 Datos ordenados: Peso de 25 estudiantes (en kg) ,2,3,4,4,5,8,9 0,0,1,1,2,2,5,5,6,6,7,8,9 2,3,3,6

20 Medidas resumen Cuando los datos son cuantitativos, las observaciones individuales se corresponden con cantidades numéricas y resulta conveniente complementar la distribución de frecuencias con algunas medidas resumen: Tendencia central o centralización (medias, mediana y moda),que indican el valor medio de los datos. Medidas de dispersión (desviación típica y coeficiente de variación), que expresan su variabilidad.

21 Caso de variables cualitatitivas El procedimiento es: Se identifican todos los valores diferentes y se acomodan en columna. Se agrega una segunda columna en donde se van registrando, mediante una línea vertical, la veces que aparece el valor dado.

22 Considera que la variable de estudio es el color de playera de 25 estudiantes. Los colores se encuentran en la siguiente tabla: rosa azul blanco azul rosa gris blanco café negro blanco rosa azul café blanco blanco gris azul blanco rosa gris gris blanco café negro verde Color Azul Blanco Café Gris Negro Rosa Verde Frecuencia I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I

23 Tabla de Frecuencia de Datos Una vez que se tenga ordenados los datos, se acomodan en la Tabla de distribución de frecuencias o tabla de frecuencias. La tabla es básicamente una tabla de valores x-y, dónde x representa el dato y y representa la frecuencia.

24 La frecuencia es el número de veces que aparece cada dato. Hay dos clases de tablas de frecuencias: Para datos NO agrupados. Para datos agrupados.

25 Tabla de frecuencias para datos NO agrupados Está formada por dos columnas: una para la variable xi y la otra para su frecuencia f, a esta frecuencia se le llama frecuencia absoluta o frecuencia observada.

26 Ejemplo Tabla de frecuencias de los pesos en kg de 25 alumnos. Peso de 25 estudiantes (en kg) xi f xi Total f

27 Frecuencia relativa y acumulada Por lo regular, se agregan dos columnas: la de la frecuencia relativa fr y la de la frecuencia acumulada fa. La frecuencia relativa se obtiene mediante el cociente de la frecuencia y el número total de datos, esto es fr = f/n. La frecuencia acumulada se obtiene sumando las frecuencias anteriores a las frecuencias de un dato dado.

28 Ejemplo 1/25 xi f fr fa /25 xi f fr fa Siempre es el número total Total 25 1 Siempre es 1

29 Intervalo de clase En ocasiones es conveniente acomodar los datos en pequeños grupos de igual tamaño, llamados intervalos de clase. El punto medio o marca de clase xi, se obtiene con: Marca de clase = Límite inferior + límite superior 2

30 Ejemplo Límite inferior Límite superior Lím inf + Lim sup 2 Intervalo de clase Punto medio xi

31 Datos sin agrupar Tabla de distribución de frecuencias para datos agrupados Se elabora con los intervalos de clase, sus puntos medios y las frecuencias correspondientes para cada uno de los intervalos. Datos agrupados xi f Total 25 Intervalo de clase Punto medio xi Total f

32 Se agregan las columnas de frecuencia relativa fr y frecuencia acumulada fa : Intervalo de clase Punto medio xi Total 25 f fr Fa /25 4/25 8/25

33 Por último se agregan las columnas: Frecuencia porcentual, f% ó %f, se obtiene multiplicando la frecuencia relativa fr x 100. Frecuencia relativa acumulada fra, se obtiene sumando las frecuencias relativas anteriores a un dato dado. Frecuencia porcentual acumulada, f%a, se obtiene sumando las frecuencias porcentuales acumuladas a un dato dado.

34 Intervalo de clase Tablas de frecuencias absoluta, relativa y acumulada Punto medio xi f fr f% fa fra f%a Total x / x

35 Gráfica de Datos Existen dos tipos de gráficas mas usuales: Polígono de Frecuencias Histograma Otros gráficos: Gráfica de barras Pictograma Gráfico Circular o de pastel.

36 Polígono de Frecuencias Es la representación mediante un gráfico de línea. En él se muestra la distribución de frecuencias y está formado por segmentos de línea que unen los puntos correspondientes a la frecuencia de cada una de las clases. El eje x representa el dato xi y el eje y las frecuencias.

37 Ejemplo Intervalo de clase Punto medio xi f f Polígono de Frecuencias xi Total 25

38 El eje y puede ser sustituido por las frecuencias relativas o porcentuales. Polígono de Frecuencia Relativa Polígono de Frecuencia Porcentual fr xi % f xi

39 Histograma Es la representación gráfica de los datos mediante una sucesión de rectángulos. Está formado por rectángulos cuya anchura representa a cada uno de los intervalos y la altura corresponde a la frecuencia.

40

41 Histograma y Polígono de Frecuencias

42 Gráfica de Barras Múltiples

43 Curva Epidémica

44 Pirámide Poblacional Una variante en el histograma es colocar en el eje x de tal manera que las columnas quedarán en forma horizontal, es muy común en datos poblacionales.

45 Ojiva Es la representación gráfica de las frecuencias acumuladas mediante un gráfico de línea. Se muestra la distribución de frecuencias acumuladas de los datos. En el eje x estarán los puntos medios y en el eje y las frecuencias acumuladas.

46 Interval o de clase Ejemplo Punto medio xi fa f fr fa Total Ojiva xi

47 Gráfico Circular También es llamado gráfico de pastel. Sólo se representan datos de frecuencias relativas o frecuencias porcentuales. Se debe dividir el área del círculo de manera proporcional a las frecuencias. 13% 13% 17% 57% PERRO PAJARO HAMSTER GATO

48 Agregaremos una columna a nuestra tabla de frecuencias Frecuencia relativa al círculo, multiplicando (fr)(360 ), para mostrar la parte proporcional de círculo medida en grados que corresponde a cada intervalo.

49 Ejemplo 1 Intervalo de clase Punto medio xi f fr (fr ) (360 ) Total x x 360

50 60 12% Gráfico Circular 65 12% 40 8% 45 16% 55 20% 50 32%

51 Otros Gráficos La gráfica de barras se traza similar al Histograma, sólo que las barras se dibujan separadas unas de otras. La escala en el eje x es para mostrar categorías o intervalos de números NO Elección de Carrera consecutivos

52 Gráfica de Barras Simples

53 Pictograma Similar al de barras, sólo que se sustituyen por figuras, generalmente relacionadas con la variable estudiada.

54 ANáLISIS DE DATOS

55 Qué es análisis? Distinción y separación de las partes de un todo hasta llegar a conocer los principios o elementos de este.

56 Qué es el análisis de datos? El análisis de datos es un proceso de inspeccionar, limpiar y transformar datos con el objetivo de resaltar información útil, lo que sugiere conclusiones, y apoyo a la toma de decisiones.

57 Tipos de análisis de datos Metodología Cualitativas Metodología Cuantitativas

58 Metodología cualitativa Tiene como objetivo la descripción de las cualidades de un fenómeno. Busca un concepto que pueda abarcar una parte de la realidad. No se trata de probar o de medir en qué grado una cierta cualidad se encuentra en un cierto acontecimiento dado, sino de descubrir tantas cualidades como sea posible.

59 Características principales de la metodología cualitativa Es inductiva. Tiene una perspectiva holística. Se trata de estudios en pequeña escala. Hace énfasis en la validez de las investigaciones a través de la proximidad a la realidad empírica que brinda esta metodología. No suele probar teorías o hipótesis.

60 Características principales de la metodología cualitativa No tiene reglas de procedimiento. La base está en la intuición. En general no permite un análisis estadístico. Se pueden incorporar hallazgos que no se habían previsto. Los investigadores cualitativos participan en la investigación a través de la interacción con los sujetos que estudian, es el instrumento de medida. Analizan y comprenden a los sujetos y fenómenos desde la perspectiva de los dos últimos; debe eliminar o apartar sus prejuicios y creencias.

61 Metodología cuantitativa La Metodología Cuantitativa es aquella que permite examinar los datos de manera numérica, especialmente en el campo de la estadística.

62 Características principales de la metodología cuantitativo La objetividad es la única forma de alcanzar el conocimiento. El objeto de estudio es el elemento singular Empírico. La teoría es el elemento fundamental de la investigación social. Comprensión explicativa y predicativa de la realidad, bajo una concepción objetiva, unitaria, estática y reduccionista. Concepción lineal de la investigación a través de una estrategia deductiva. Es de método Hipotético Deductivo.

63 Limitaciones cuantitativas

64 Diferencias entre investigación cualitativa y cuantitativa Investigación cualitativa Centrada en la fenomenología y comprensión Investigación cuantitativa Basada en la inducción probabilística del positivismo lógico Observación naturista sin control Subjetiva Inferencias de sus datos Exploratoria, inductiva y descriptiva Orientada al proceso Datos "ricos y profundos" No generalizable Holista Realidad dinámica Medición penetrante y controlada Objetiva Inferencias más allá de los datos Confirmatoria, inferencial, deductiva Orientada al resultado Datos "sólidos y repetibles" Generalizable Particularista Realidad estática

65 Ventajas e inconvenientes de los métodos cualitativos vs cuantitativos. Métodos cualitativos Propensión a "comunicarse con" los sujetos del estudio Se limita a preguntar Comunicación más horizontal... entre el investigador y los investigados... mayor naturalidad y habilidad de estudiar los factores sociales en un escenario natural Son fuertes en términos de validez interna, pero son débiles en validez externa, lo que encuentran no es generalizable a la población Preguntan a los cuantitativos: Cuan particularizables son los hallazgos? Métodos cuantitativos Propensión a "servirse de" los sujetos del estudio Se limita a responder Son débiles en términos de validez interna -casi nunca sabemos si miden lo que quieren medir-, pero son fuertes en validez externa, lo que encuentran es generalizable a la población Preguntan a los cualitativos: Son generalizables tus hallazgos?

66 Inferencia estadistica Estadística Inferencial se refiere al proceso de lograr generalizaciones acerca de las propiedades del todo, población, partiendo de lo específico, muestra la Inferencia distingue: la Estimación la Contrastación de Hipótesis

67 Estimación

68 Hipótesis Las pruebas de hipótesis son reglas objetivas que nos permiten rechazar o no una hipótesis planteada de antemano sobre la población usando la información contenida en la muestra. Los componentes de una prueba de hipótesis son: la hipótesis nula (H0), la hipótesis alternativa (H1), el error de tipo I o error α, el error de tipo II o error β, el grado de significación o valor p y la potencia de la prueba.

69 Qué análisis de los datos pueden efectuarse? Los análisis que vayamos a practicar a los datos dependen de tres factores: a. El nivel de medición de las variables b. La manera como se hayan formulado las hipótesis c. El interés del investigador.

70 Usualmente el investigador busca, en primer término describir sus datos y posteriormente efectuar análisis estadístico para relacionar sus variables. Es decir, realiza análisis de estadística descriptiva para cada una de sus variables y luego describe la relación entre éstas.

71 Los tipos o métodos de análisis son variados y pero cabe señalar que el análisis no es indiscriminado, cada método tiene su razón de ser y un propósito especifico, no deben hacerse más análisis de los necesarios. La estadística no es un fin es sí misma, es una herramienta para analizar los datos.

72 Los principales análisis que pueden efectuarse son: Estadísticas descriptivas para las variables, tomadas individualmente Puntuaciones Z Razones y tasas Cálculos y razonamientos de estadísticas inferencia Pruebas paramétricas Pruebas no paramétricas Análisis multivariados

73 Cuando un determinado resultado es diferente del esperado, esto puede deberse a tres posibilidades: 1. Que sea debido a la existencia de fuente de error al momento de la recolección o procesamiento de la información. 2. Hasta cierto limite, es posible explicar, la diferencia obtenida por razones de azar. Para conocer si es explicable por el azar, se utilizan métodos estadísticos diseñados para tal fin. 3. Que la diferencia encontrada sea real. A esta determinación se llega por exclusión de las otras dos posibilidades.

74 Por tanto, para aceptar la negación de las hipótesis y considerar los resultados como reales, debemos descartar las posibles fuentes de error y el azar, esto nos permite poder identificar nuevas hipótesis que sean punto de partida para nuevos estudios.

75 Es importante tener presente que a partir del momento en que obtenemos los resultados, pasamos nuevamente a un trabajo donde predominan los aspectos teóricos y metodológicos que conforman un solo momento que incluyen tres nuevas etapas que se explican a continuación.

76 1.Discusión de los resultados Una vez obtenidos los resultados del trabajo, llegamos a una etapa de discusión. Como se puede observar, en este momento recurrimos a la teoría para la interpretación de los resultados obtenidos encaminados a la obtención de las conclusiones. Hacemos énfasis en que el abordaje teórico debe ser el mismo señalado al inicio (marco teórico) y que sirvió de base para determinar las unidades de análisis, las variables, sus respectivos valores y relaciones, las hipótesis y los principios o conceptos básicos que constituirán nuestros puntos de partida para la discusión de los resultados obtenidos.

77 La descripción de los resultados deberá agruparse en función de los objetivos específicos de la investigación, en cambio, para la discusión de los mismos, la teoría juega un papel fundamental abordándose en forma global. De acuerdo a este esquema la Discusión de los resultados se ordena por EJES DE DISCUSION, cada eje conlleva a la interpretación de un grupo de resultados a partir de criterios teóricos de referencia, lo cual da lugar al establecimiento de valoraciones correspondientes orientadas al Objetivo General de la Investigación.

78 2. Conclusiones Las conclusiones serán una síntesis obtenido de la discusión de los resultados a partir del abordaje teórico en que se basa el estudio y deberán encaminarse a dar respuesta al problema planteado de acuerdo a lo expresado en el objetivo general. Deberá tenerse cuidado en que los argumentos que fundamentan las conclusiones están contenidos en la discusión de los resultados, éstos tienen una orientación vertical y se realiza por cada objetivo especifico y la discusión tiene una orientación horizontal en función de ejes de integración de los objetivos específicos con un carácter sintético y orientado al objetivo general (Ejes de Discusión).

79 3. Recomendaciones Deberán expresar señalamientos concretos de posibles soluciones en relación a la justificación del estudio conteniendo elementos de juicio que contribuyan a la toma de decisiones dirigida a la aplicación práctica de dichas recomendaciones. Hay autores que no consideran las recomendaciones como parte del proceso, consideramos realmente que el proceso investigativo en sí se inicia con la formulación del problema y finaliza en las conclusiones, sin embargo, incluimos la fase exploratoria del problema y las recomendaciones como primera y última etapa respectivamente, por razones didácticas.

80 El éxito no es que un vendedor logre que alguien descalzo compre un par de zapatos, sino que alguien que se cree coleccionista de ellos le compre un nuevo par.

81 Qué tal si a Colón le hubiesen dicho, Cris, cariño, no vayas ahora, espera a que resolvamos primero los problemas más importantes: la guerra, la pobreza y el crimen, la contaminación y la enfermedad, el odio racial? Bill Gates.

82 GRACIAS POR SU ATENCIÓN!!