PROCESO DE PREPARACIÓN DE DATOS

Transcripción

1 Partes incompletas Funcionamiento de los cuestionarios Incomprensión Entrega tardía Persona incorrecta PROCESO DE PREPARACIÓN DE DATOS FUENTE: Malhotra, N pag. 426 y sgtes Edición Codificación Trascripción Depuración Ajustes estadísticos Control de los PM Regreso a campo Asignar respuestas Eliminación Preestructurada No estructurada Prueba DYANE Carga de datos Inconsistencias Fuera de rango No respuestas Ponderaciones Redefiniciones Transformaciones

2 Partes incompletas Funcionamiento de los cuestionarios Incomprensión Entrega tardía Persona incorrecta

3 Control de los PM Edición Regreso a campo Asignar respuestas Eliminación

4 Codificación Preestructurada No estructurada

5 Trascripción Prueba DYANE Carga de datos

6 Inconsistencias Depuración Fuera de rango No respuestas

7 Ponderaciones Ajustes estadísticos Redefiniciones Transformaciones

8 ESTRATEGIA DE ANALISIS Etapas iniciales de la investigación Características conocidas de los datos Propiedades de las técnicas estadísticas Experiencia y filosofía del investigador Estrategia de análisis de los datos

9 DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS Consumen carne fresca porcina en el hogar? Cuánto semanalmente? Muestreo: estratificado probabilístico. Restringida a los estratos socioeconómicos medio y alto 40 % de los hogares de Resistencia. No 37% Sí 63% Menos de 1/4 Kg. 7% Entre 1/4 y 1/2 Kg. 3% Entre 1/2 y 3/4 Kg. 8% Más de 3/4 Kg. 24% No consume semanalmente 58% Cuánto consume semanalmente su familia de carne de cerdo? Significado Menos de 1/4 Kg. Entre 1/4 y 1/2 Kg. Entre 1/2 y 3/4 Kg. Más de 3/4 Kg. No consume semanalmente Total Kg./Año/Persona Hasta 4,3 kg. Hasta 8,7 kg. Hasta 13,0 kg. Hasta 17,4 kg. Menos de 4,3 kg. %

10 TECNICAS UNIVARIADAS DATOS METRICOS DATOS NO METRICOS UNA MUESTRA DOS O + MUESTRAS UNA MUESTRA DOS O + MUESTRAS Prueba t Prueba z INDEPENDIENTE 2 grupos prueba t Prueba z 1 factor ANOVA Frecuencia Chi cuadrada K-S Corridas Binomial INDEPENDIENTE Chi cuadrada Mediana Otros RELACIONADA RELACIONADA Pareada prueba t Signos McNemar Chi Cuadrada Otros

11 ANÁLISIS MULTIVARIADO Dos o más mediciones de cada elemento Variables analizadas simultáneamente. MIDE EL GRADO DE RELACIONES (correlaciones o covarianzas) DE DEPENDENCIA Permite estudiar la medida o intensidad con que se da la dependencia entre las variables y determina una relación funcional. DE INTERDEPENDENCIA Estudia las interrelaciones entre todas las variables o agrupa los sujetos u objetos por su similitud.

12 TÉCNICAS MULTIVARIADAS DE DEPENDENCIA DE INTERDEPENDENCIA UNA VARIABLE DEPENDIENTE MAS DE UNA VARIABLE DEP. INTERDEPENDENCIA DE VARIABLES SEMEJANZA ENTRE OBJETOS Tabulación cruzada Varianza y covarianza Regresión múltiple Análisis multivariado de varianza y covarianza Correlación canónica Análisis factorial Análisis de conglomerados Escalamiento multidimensional Análisis discriminante de dos grupos Análisis discriminante múltiple Análisis conjunto Otros

13 TABULACIÓN N CRUZADA LAS TAREAS EN EL HOGAR AMA PSH HIJOS PERSONAL DE CASA DOMÉSTICO Significado (R.M.) % % % % Compras 81,88 82,29 33,33 12,50 Cocina 90,00 48,23 37,04 37,50 Limpieza 80,83 44,69 68,25 90,91 Lavado/Planchado 83,54 39,51 49,21 82,95 Cuidado del hogar 81,04 62,67 60,85 29,

14 ANÁLISIS DISCRIMINANTE MULTIPLE Permite explicar la pertenencia de individuos u objetos a grupos preestablecidos 1 Técnica para analizar datos cuando la variable dependiente o de criterio es categórica y las variables independiente o de pronostico son de naturaleza de intervalo. 2 Conceptos básicos: Centroide: media de las puntuaciones de discriminación de un grupo particular. Matriz de confusión: tabla de doble entrada en la que en las filas se indica la pertenencia real al grupo correspondiente y en las columnas, la estimada por el análisis discriminante. Coeficiente de las funciones discriminantes: indican la medida en que las variables explicativas determinan la inclusion de los individuos u objetos en los grupos preestablecidos. 1 Santesmases Mestre, Miguel Dyane Versión 3 2 Malhotra, Naresh Investigación de mercados (4º edición)

15 ANÁLISIS DISCRIMINANTE MULTIPLE GRUPOS (VAR.CRITERIO): EDAD_C Edad GRUPO 1. EDAD_C: 24 o menos GRUPO 2. EDAD_C: >24 a <=35 GRUPO 3. EDAD_C: >35 a <=45 GRUPO 4. EDAD_C: Más de 45 VARIABLES PREDICTORAS: 1. OPINION 1. "Fumar perjudica la salud" 2. OPINION 2. "No debe permitirse fumar en lugares públicos" 3. OPINION 3. "A los poderes públicos sólo les interesa la recaudación de impuestos a través de la venta de tabaco" 4. OPINION 4. "Deben aumentarse los impuestos sobre el tabaco" 5. OPINION 5. "Debe intensificarse la información sobre los efectos del tabaco en la salud" VARIABLE PREDICTOR MEDIAS GRUPO 1 MEDIAS GRUPO 2 MEDIAS GRUPO 3 MEDIAS GRUPO 4 MEDIAS TOTALES 1.OPINION1 2,0000 2,1429 4,0000 2,8333 2, OPINION2 1,5000 2,4286 3,6000 2,8333 2, OPINION3 2,5000 2,4286 3,4000 2,6667 2, OPINION4 2,5000 2,4286 2,6000 2,1667 2, OPINION5 4,0000 2,8571 3,4000 3,0000 3,1500 AUTOVALORES Función Autovalor % Varianza % Acumulado Correlación canónica Ji cuadrado Gr.lib. Prob. 1 1, ,01 76,01 0, , , , ,51 97,52 0,5365 5, , ,0467 2,48 100,00 0,2112 0, ,8874

16 ANÁLISIS DISCRIMINANTE MULTIPLE Matriz de confusión calculada con todas las funciones discriminantes (con probabilidades previas iguales para cada grupo): GRUPOS REALES ASIGNACIÓN SEGÚN FUNCIONES DISCRIMINANTES GRUPO 1 GRUPO 2 GRUPO 3 GRUPO 4 TOTAL CENTROIDES TOTAL PORCENTAJE DE ASIGNACIONES ACERTADAS POR LAS FUNCIONES DISCRIMINANTES: 55,00%

17 CENTROIDES E INDIVIDUOS

18 ANÁLISIS FACTORIAL POR CORRESPONDENCIA Permite representar de forma simultanea, en una configuracion multidimensional, las variables filas y columnas de una tabla de contingencias. Permite descubrir afinidades entre dos conjuntos de variables, presentados en forma de tabla, tanto de frecuencias como de valores medios. Concepto básico: Inercia total: medida de asociación entre las variables filas y columnas. Es el resultado de dividir el valor de la ji cuadrado de la tabla por la suma total de frecuencias.

19 ANÁLISIS FACTORIAL POR CORRESPONDENCIA TABLA DE FRECUENCIAS EDAD_C 24 o menos >24 a <=35 >35 a <=45 más de FUMA -Sí FUMA -No MARCA_FU-MALBORO MARCA_FU-DERBY MARCA_FU-RODEO MARCA_FU-Otras INERCIA TOTAL: 0, VALORES PROPIOS: CONTRIBUCIÓN A LA INERCIA: VECTORES PROPIOS: EJE 1 EJE 2 EJE 3 0,7653 0,1252 0, , ,7355 2,2776 0,7218 2,5047 0,0757 0,6749 0,5865 0,2402 1,9233 0,2079 1,7486 1,0206 0,1558 1,6760

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