Análisis de datos cuantitativos.

Varianza:Desviación estándar elevada
al cuadrado.

¿Cómo se interpretan las medidas de tendencia central y de la variabilidad?

Interpretamos las medidas de tendencia central y de la variabilidad en conjunto, no aisladamente.

Primeramente lo que hacemos es tomar en cuenta el rango potencial de la escala.

Media, mediana, moda,desviación estándar y rango.

La tarea es revisar la información descriptiva de todas las variables y verificar su veracidad

La confiabilidad se calcula y evalúa para todo el instrumento de medición utilizado, o bien, si se administraron varios instrumentos, se determina para cada uno de ellos.

Todos utilizan fórmulas que producen coeficientes de fiabilidad que pueden oscilar entre cero y uno, donde recordemos que un coeficiente de cero significa nula confiabilidad y uno representa un máximo de fiabilidad.

Los procedimientos más utilizados para determinar la confiabilidad mediante un coeficiente
son:
1. Medida de estabilidad (confiabilidad por test-retest).

2. Método de formas alternativas o paralelas

2. Método de formas alternativas o paralelas

3. Método de mitades partidas (split-halves): Se aplican a
instrumentos que implican medidas compuestas o escalas, es decir, están constituidas por varios ítems, indicadores o mediciones.

4. Medidas de coherencia o consistencia interna. Éstos son coeficientes que estiman la confiabilidad: a) El alfa de Cronbach (desarrollado por J.L. Cronbach) y b) Los coeficientes KR-20 y KR-21 de Kuder y Richardson (1937).

Cuando el estudio tiene una finalidad puramente exploratoria o descriptiva, debemos interrogarnos: ¿podemos establecer relaciones entre variables?.

Una hipótesis en el contexto de la estadística inferencial es una proposición respecto de uno o varios parámetros, y lo que el investigador hace por medio de la prueba de hipótesis es determinar si la hipótesis poblacional es congruente con los datos obtenidos en la muestra (Wilcox, 2012; Gordon, 2010; Wiersma y Jurs, 2008; y Stockburger, 2006).

Una hipótesis se retiene como un valor aceptable del parámetro, si es consistente con los datos.
Si no lo es, se rechaza (pero los datos no se descartan).

Para comprender lo que es la prueba de hipótesis en la estadística inferencial es necesario revisar los conceptos de distribución muestral y nivel de significancia.

Asimetría y curtosis: Estadísticas que
se usan para conocer cuánto se parece
una distribución a la distribución teórica
llamada curva normal o campana de
Gauss y dónde se concentran las puntuaciones.

Estadística

Moda:Mode

Mediana: Median

Media: Mean

Desviación estándar: • Standard deviation

Varianza: Variance

Máximo: Maximum

Mínimo: Minimum

Rango: Range

Asimetría: Skewness

Curtosis: Kurtosis

En una investigación se obtiene una distribución de frecuencias y se calculan las estadísticas descriptivas para cada variable, las que se necesiten de acuerdo con los propósitos de la investigación y los niveles de medición

Una puntuación z nos indica la dirección y el grado en que un valor individual obtenido se aleja de la media, en una escala de unidades de desviación estándar.

Las puntuaciones z son transformaciones que se pueden hacer a los valores o las puntuaciones obtenidas, con el propósito de analizar su distancia respecto a la media, en unidades de desviación estándar.

Una razón es la relación entre dos categorías.

Tasa: Relación entre el número de
casos de una categoría y el número
total de observaciones.

La evidencia de la validez de constructo se obtiene mediante el análisis de factores. T

En este paso se analizan las hipótesis a la luz de pruebas estadísticas que a continuación detallamos.

Estadística inferencial: Estadística para probar hipótesis y estimar parámetros.

a) Probar hipótesis poblacionales
b) Estimar parámetros.