Análisis de datos cuantitativos

Mer som dette

Los reactivos y su estructura

Ved Alberto Peñaherrera

Actividades distributivas

Ved Jhordan Rabanal

Servqual.

Ved Fabio Bautista

Conceptos y Elementos del Sistema Económico

Ved Nestor González

Análisis de datos cuantitativos.

Estadística inferencial: de la muestra a la población.

a) Probar hipótesis poblacionales b) Estimar parámetros.

Estadística inferencial: Estadística para probar hipótesis y estimar parámetros.

Paso 5: Analizar mediante pruebas estadísticas las hipótesis planteadas (análisis estadístico inferencial)

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

Validez

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

Razones y tazas

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

Una razón es la relación entre dos categorías.

Puntuaciones z

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 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.

Nota final

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

¿Cómo se traducen las estadísticas descriptivas en inglés?

Estadística

Curtosis: Kurtosis

Asimetría: Skewness

Rango: Range

Mínimo: Minimum

Máximo: Maximum

Varianza: Variance

Desviación estándar: • Standard deviation

Media: Mean

Mediana: Median

Moda:Mode

¿Hay alguna otra estadística descriptiva?

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.

¿ En qué consiste la prueba de hipótesis?.

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.

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).

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).

¿Hasta aquí llegamos?

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

Paso 4: Evaluar la confiabilidad o fiabilidad y valida.

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).

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.

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

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.

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.

Corolario

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

Varianza

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

Media, mediana, moda,desviación estándar y rango.

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

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

Varianza:Desviación estándar elevada al cuadrado.

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