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El Análisis de Datos (cuantitativos) en la investigación científica
Metodología
Plantear problemas Formular hipótesis
Publicar los resultados de la investigación
Diseñar la investigación
Recoger los datos
Estructura / estrategia
Instrumentos psicométricos
Analizar los datos
Estadística descriptiva
Estadística inferencial
“Investigar” no consiste únicamente en “analizar datos”…
- Cualquier investigación de carácter científico requiere una
cuidadosa y minuciosa planificación previa.
- El análisis de los datos es sólo una parte del proceso.
El Análisis de Datos (cuantitativos) en la investigación científica
Enfoque cualitativo
Enfoque cuantitativo
Investigación cualitativa (2º)
Análisis de datos (1º)
Análisis multivariados (3º)
Diseños experimentales (1º)
Diseños experimentales (1º) Psicometría (3º)
Análisis de datos (1º)
¿Datos cuantitativos? Planteamiento del problema
Formulación de hipótesis
Definición de variables
Selección de muestra
Recogida de datos
Tratamiento y
análisis de datos
- “Símbolo al que se le asignan valores o números” (Arnau)
- “Propiedad que adopta diferentes valores. ( … ) algo que varía” (Kerlinger)
- “Representa una colección de valores de una escala que son diferentes y
mutuamente excluyentes ” (Anderson y Borkowsky)
- “Aquello que podemos observar y que es de una naturaleza tal que cada
observación simple puede ser clasificada de una única manera …” (Edwards)
Definición de variables
Planteamiento del problema
Formulación de hipótesis
Definición de variables
Selección de muestra
¿QUÉ ES UNA “VARIABLE”?
Definición de variables
Medimos variables…
… asignando valores numéricos a objetos, sujetos, o hechos, de acuerdo a unas reglas ,...
… los cuales representan las diferentes modalidades observadas …
… en sus propiedades , atributos o características.
Por ejemplo…
Modalidad
Variable
Valor
Relación
Clase Social
Baja Media Alta
Variable cuantitativa…
Definición de variables
Igualdad
Razón
Variable cualitativa
Orden Distancia 0 absoluto
Intervalo
Ordinal
Nominal
Variable cuasi-cuantitativa
… discreta
… continua
Igualdad
Igualdad Orden
Igualdad Orden Distancia
Escalas de medida y tipos de variable
- Población: “Todos los sujetos [u objetos] de un grupo particular que tienen una o más
características en común” (Pereda, 1987)
- ¡Resulta (prácticamente) imposible acceder a toda la población! ¿“Parámetro”?
- Necesidad de trabajar con un determinado número de elementos de la población que
permitan realizar estimaciones lo más precisas posibles acerca de alguna/s característica/s
de la misma “Estadístico”
- Muestra: “Subconjunto representativo de un universo o población” (Morles, 1994)
Población y muestra
Planteamiento del problema
Formulación de hipótesis
Definición de variables
Selección de muestra
¿A QUÉ LLAMAMOS “MUESTRA”?
Población y muestra
Técnicas de muestreo PROBABILÍSTICO*
Muestreo aleatorio
simple
Extracción al azar de todos los elementos de la muestra
Extracción al azar de un elemento de la muestra, y elección sistemática de los demás:
- Se divide el N de la población entre n de la muestra: k = N/n
- Se extrae al azar un elemento entre 1 y k
- Los siguientes elementos de la muestra se obtienen sumando k al primer elemento, y así consecutivamente.
Muestreo aleatorio
sistemático
*** Pérez, C. (2005).** Muestreo estadístico: Conceptos y problemas resueltos****. Madrid: Pearson Educación
Población y muestra
Técnicas de muestreo PROBABILÍSTICO
División en conglomerados (agrupaciones naturales) y extracción al azar de k conglomerados.
- Normalmente se seleccionan todos los elementos muestrales de cada conglomerado, hasta completar el n de la muestra.
- En algunos casos se realiza un segundo muestreo aleatorio dentro de los conglomerados previamente seleccionados, hasta completar el n de la muestra.
Muestreo aleatorio
por conglomerados
División en estratos (segmentos de la población) y extracción al azar de n elementos de cada estrato:
- Afijación Simple: A cada estrato le corresponde igual número de elementos muestrales.
- Afijación Proporcional: La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de cada estrato en la población.
- Afijación Óptima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados; se considera la proporción y la desviación típica..
Muestreo aleatorio
estratificado
Población y muestra
Técnicas de muestreo NO PROBABILÍSTICO
Muestreo por cuotas
Equivaldría a un muestreo aleatorio estratificado , con la diferencia de que aquí la selección de los elementos muestrales no es aleatoria.
- Se fijan "cuotas” de individuos con unas determinadas características.
- El número de elementos establecido por cuota puede ser fijo o proporcional (como en el muestreo aleatorio estratificado)
Muestreo intencional
Se caracteriza por un esfuerzo deliberado por obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos, o aquellos que se considera pueden aportar la información más relevante para los fines del estudio.
