Análisis Estadístico: Muestreo y Análisis Descriptivo, Diapositivas de Estadística

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Magister Mónica Giuliano

ANÁLISIS de INFORMACIÓN

PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN DECISIONES SOBRE EL MUESTREO PROBLEMAS MUESTRA ¿Qué es la Muestra? Decisiones sobre cuando y donde observar, con quien hablar o en que fuentes de información centrarse (¿por qué es importante hablar con determinado informante?) Elección de los momentos, contextos e individuos que pueden proveerlo de la información que el investigador necesita para contestar las preguntas de investigación. Un grupo, una persona, eventos, sucesos, documentos Criterios: capacidad operativa de recolección y análisis, el entendimiento del fenómeno, la naturaleza del fenómeno

Estadística Inferencial

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Muestreo ¿A que llamamos muestreo? A la forma de obtener una muestra. ¿Qué tipos de muestreos vamos a trabajar? Muestreo probabilístico: Se conoce la probabilidad que tiene cada individuo de la población de ser seleccionado.  Aleatorio simple  Sistemático  Estratificado  Conglomerados Muestreo no probabilístico:  Por conveniencia  Por cuotas UNLaM – Metodología de la Investigación

Muestreo probabilístico: sistemático  Se selecciona en forma regular cada individuo a partir del primero, el cual fue elegido en forma aleatoria.  Ejemplo: Cada 5 pacientes que entren entrevisto a 1. UNLaM – Metodología de la Investigación

Muestreo probabilístico: estratificado  Cuando organizo las variables de interés en subgrupos (estratos).  Grupos homogéneos a su interior y heterogéneos entre sí.  Ejemplo: tomar alumnos de diferentes carreras dentro de la UNLaM.  Luego dentro de cada estrato se selecciona aleatoriamente. UNLaM – Metodología de la Investigación

Muestreo probabilístico

TIPOS DE MUESTRA: NO PROBABILÍSTICAS O DIRIGIDAS  Muestreo teórico: Se busca deliberadamente la máxima variación en los datos mediante la inclusión de los casos extremos, discrepantes, límites, típicos, únicos, opuestos. Generar teoría o hipótesis, o explorar un concepto.  Muestra Homogénea: Describir un subgrupo en profundidad. Las unidades seleccionadas poseen mismo perfil o características  Muestra en cadena o Bola de nieve: Localizar más participantes o sitios.se identifican participantes claves y se los agrega a la muestra.  Muestra por oportunidad : Tomar ventaja de situación circunstancial. Casos que presentan de manera fortuita.

Muestreo no probabilístico: por cuotas  Segmentación por estratos / tamaño de la cuota / selección de los participantes.  Cuota: profesión, nivel de estudios, sexo, edad.  Se incluyen tantos individuos según la cuota estimada en nuestra población.  La selección de los individuos no aleatoria.  Ventaja: bajo costo (encuestas electorales telefónicas u online)  Desventajas: error aleatorio, variables de confusión no incluidas en la cuotas.

ANÁLISIS CUANTITATIVOS con InfoStat

Etapas del análisis estadístico Definiciones:  Variables y escalas  Construcción de matrices de datos Estadística descriptiva e inferencial:  Diferentes tipos de gráficos de representación.  Medidas de tendencia central y dispersión.  Métodos de estadística inferencial. Estadística multivariada:  Métodos de análisis descriptivos.  Métodos de predicción y evaluación. 19

Objeto de estudio  Unidad de Análisis: U.A.  Variables: V  Interrelaciones entre V y U.A. Ejemplo:  U.A.: docentes  Variables:  Escuela donde trabaja.  Conocimiento sobre Tecnología (TIC).  Uso de TIC en el aula 20