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TEMA 1 : HISTORIA DE LAS CIENCIAS SOCIALES - ESTADÍSTICA
I. Historia : La historia de la Estadística Social se remonta a los recuentos censales cuya finalidad era la tributaria o económica y militar, es decir, se utilizaba para que el pueblo pagase o fuese a la guerra y por tanto, era muy complicado tener un censo válido ya que las trabas, por razones obvias, eran amplias.
A. El movimiento de la Estadística Social en los siglos XVII - XVIII ; Los recuentos sistémicos no estaban socialmente valorados hasta la llegada de dos grandes movimientos científico-políticos. a) Aritméticos Políticos: En 1660, Petty acuña el término “Political Arithmetic” para referirse a la cuantificación y medición de lo social a través de datos gubernamentales con la finalidad de aumentar la gobernanza y que deriva en la conclusión de que existen constantes en los datos. b) Estadística Universitaria: Surge en las universidades alemanas y se centra en la geografía política o comparación entre países.
II. Quetelet : Adolphe Quetelet destaca en su estudio de los delitos, sobre los que afirma que son constantes en número,tipo y tiempo, por tanto, se podía prever con precisión el número de crímenes y sus tipos pero no quien los cometería. Esta argumentación cuestiona el sistema penal ya que independientemente a la política penal, los delitos se mantenían constantes. Las leyes térmicas son la correlación entre el clima y los delitos: a) Los delitos contra los bienes y el patrimonio se comenten más en invierno que en verano b) Los delitos contra las personas se producen más en verano c) Los delitos sexuales se cometen más en primavera
La Biometría o Antropometría es el estudio de atributos físicos,intelectuales y el comportamiento humano para relacionarlo con las regularidades estadísticas.
Quetelet “padece” de euforia estadística de tal manera que termina por acuñar el “hombre medio” cuyas características representaría a toda la colectividad lo cual peca de determinismo social.
III. Durkheim : Emile Durkheim surge como intelectual en pleno auge de el Positivismo donde se intuye que las sociedades pueden tratarse matemáticamente y por tanto se comienzan a utilizar para demostrar o justificar teorías y políticas, es decir, forjar una ciencia natural de los social. La primera percepción de Durkheim es que a los hechos sociales deben ser tratados como cosas de tal manera que la estadística permita identificar y diagnosticar estos hechos sociales que Durkheim define como “toda manera de hacer susceptible de ejercer sobre el individuo una coacción exterior”.
- El suicidio : Publicado en 1897, el suicido pretende demostrar que dicho fenómeno, está vinculado a determinados hechos sociales, para esto Durkheim identifica variables que irá filtrando a través de tasas,medias y valores globales para acabar afirmando que :
a) En un mismo país, el suicidio es constante b) En distintos países, existen grandes diferencias entre las cifras de suicidios.
- Método : Actúa por eliminación hasta ir desechando las explicaciones que no sean condiciones sociales que si acepta y relaciona hasta conseguir operacionalizar las variables o conceptos.
- Libro : a) Primera parte: Refutación de teorías acerca de las causas de el suicidio sostenidas por escuelas o autores de su tiempo. b) Segunda parte: Afirma que la integración será la variable determinante a la hora de estudiar el suicidio
- Tipología del suicidio : a) Suicidio Egoísta: Al no estar integrado en la sociedad, el individualismo determina el suicidio. b) Suicidio Altruista: Al estar demasiado integrado c) Suicidio Anómico: Al desorganizarse la actividad de la persona.Suicidio Fatalista: al existir un exceso de reglamentación social
TEMA 2 : MEDICIÓN,OPERACIONALIZACIÓN Y VARIABLES
I. El análisis de datos en las ciencias sociales pueden ser de carácter:
a) Cualitativo : textos,vídeos,documentos … b) Cuantitativo: estadísticas,informes …
c) Primarios : Datos producidos por uno mismo d) Secundarios : Datos producidos por fuentes externas u otras instituciones
II. El gran cambio histórico que se produce en el siglo XX es el paso de las estadísticas externas que utilizaban Quetelet o Durkheim a las encuestas y cuestionarios que funcionarán como dispositivo de producción de información cuantitativamente.
III. Medir implica crear relaciones entre conceptos teóricos con variables medibles que se obtendrán a través de la operacionalización.
IV. Variables:
a) Cualquier característica o propiedad de un objeto o acontecimiento que contenga dos o más valores posibles en las que dicho objeto/acontecimiento pueda ser clasificado, o dicho de otra manera, la característica que se va a medir.
b) El conjunto de valores de una variable constituyen una clasificación. c) Traducen el nivel conceptual o abstracto a un nivel operativo o concreto. d) Están contenidos en las hipótesis
e) Exhaustivas : Deben cubrir todos los valores posibles. f) Mutualmente excluyentes : No simultáneas. g) Precisas : No deben existir ambigüedades.
V. Operacionalización
a) Los conceptos no existen hasta que no se indiquen las operaciones para observarlos. b) Cada autor o corriente operacionaliza de una forma u otra. c) Cuando existen diversas formas de operacionalizar se construyen índices compuestos con varios indicadores. d) Proceso de operacionalización :
VI. Cuestionario :
a) Método de producción de datos estadísticos para las ciencias sociales b) Instrumento para cuantificar y tratar estadísticamente la información mediante un conjunto de preguntas cerrado.
Indicadores económicos (el IPC, el dólar, la libra de café, el gramo de oro, el PIB, etc.). Indicadores de pobreza (las migraciones, los desplazados, el desempleo, los asentamientos suburbanos). Indicadores de calidad de vida (tasa de natalidad, de mortalidad, de fecundidad, de esperanza de vida). Indicadores de desarrollo (el PIB per cápita, la tasa de desempleo, la, consumidor). “Los conceptos no existen, a indiquen las operaciones pa No importa si eres cuantitat escapar de la operacionaliza Cada autor, corriente o escu una forma u otra (y eso es lo Cuando la operacionalizació construyen índices compues indicadores para un mismo
Proceso de operacionalización
Concepto teórico Descomposición en dimensiones (componentes distintos) Búsqueda de indicadores para cada dimensión
C. Intervalo : a) Ordena valores según distancias y medidas. b) Se le pueden aplicar todas las técnicas estadísticas. c) Permite interpretar la diferencia entre dos valores. d) Utiliza valores numéricos. e) Temperatura, coeficiente intelectual, IPC … D. Razón : a) Variables de Intervalo en las que existe un cero absoluto que significa ausencia de cualidad o medida. b) Altura, peso, tiempo, salario …
III. Variables por su función
A. Independiente : a) Suele indicarse como la X b) Determina o condiciona a la otra variable de la hipótesis B. Dependiente : a) Suele indicarse como la Y b) Es determinada o condicionada por la X
IV. Variables e hipótesis
A. La población será el conjunto de unidades de análisis sobre los que estudiaremos una o varias características. B. La muestra será un subconjunto representativo de la población C. La variable es una característica de la población que puede ser observable o medible.
D. La hipótesis será la relación potencial entre dos o más variables según sus valores
TEMA 4 - ESTADÍSTICA UNIVARIADA ; FRECUENCIAS E INTERVALOS
I. Frecuencia :
A. Cantidad de veces que aparece un valor o categoría. B. Tabla de frecuencias : Tabla que recoge los valores o categorías observadas de una variable. a) Limitaciones de las tablas de frecuencias: i) Representación poco visual de las variables ii) Describe pero no expresa. iii) Fundamentalmente para variables categóricas, cualitativas o agrupadas. iv) Si hay muchos casos es mejor usar medidas de tendencia central. C. Tipos de frecuencias : a) Frecuencia absoluta : Nº de veces que se repite un valor. b) Frecuencia relativa : Nº de veces que la variable se repite entre el nº total de casos. Suele expresarse porcentualmente. (1) Porcentaje válido : Casos válidos una vez excluidos los perdidos o NS/NC c) Frecuencia acumulada : Suma de las frecuencias relativas para esa categoría o las anteriores. Solo funciona para el nivel ordinal o superior. d) N : Número total de casos.
II. Intervalos :
A. Agrupación de valores en intervalos para facilitar la lectura de la tabla de frecuencias. B. Intervalos de variables continuas: a) Análisis de mayor complejidad. b) Deben elegirse los intervalos con sentido teórico o lógico. c) Debe dividirse el recorrido en intervalos que no se solapen. d) El punto central de cada intervalo se llama marca de clase.
E. Inconvenientes :
- Es una abstracción, no existe como valor necesariamente.
- Es muy sensible a valores extremos.
- Requiere de la dispersión para interpretarse correctamente.
IV. Mediana A. Es el punto o valor que divide la distribución de los casos en dos partes iguales. B. Se suele utilizar con variables ordinales. C. No le influyen los valores extremos. D. Calculo :
- Nº de casos par : media de los dos valores centrales
- Nº de casos impar : valor central. E. Utilidades :
- Cuando la media y moda no aportan información suficiente.
- Agrupaciones en materia económica ( Estudios de pobreza/riqueza)
V. Medidas de Posición : A. Valores que dividen un conjunto ordenado de datos. B. Indican puntos concretos de el conjunto. C. Representaciones habituales :
- Cuartiles : Cuatro partees
- Quintiles : Cinco partes
- Deciles : Diez partes
- Percentiles : Cien partes
VI. Problemas de las MTC A. Si la distribución es heterogénea, no representan con solvencia el carácter de la distribución. B. La robustez de las MTC no siempre es suficiente.
TEMA 6 - MEDIDAS DE DISPERSIÓN Y FORMA
I. Medidas de Dispersión A. Indican la fiabilidad de las MTC informando de la lejanía o proximidad entre los datos. B. Complementan las MTC
C. VR - Tasa de Variación o Dispersión Modal : 1 - Fr (Moda)
- Si la moda es 60% ; Vr = 1- 0,60 ; Vr = 0,40 Siendo este 40% el nº de casos que no queda explicado por nuestra MTC.
D. Re - Recorrido o Rango : Xmáx - Xmin
- Distribución : 11, 18 ,16, 20, 17 ; Siendo 20 el mayor y 11 el menor ; Re = 20 - 11 = 9
E. Desviación Media : Distancia de los datos al centro ; Diferencias entre las observaciones en valor absoluto y la media, luego se calcula la media de las diferencias.
- Distribución : 2, 3, 4, 6, 10 ; Media = 5 ;
- D = [2-5] + [3-5] + [4-5] + [6-5] + [10-5] / 5 = 3+2+1+1+5 = 12/5 = 2,
F. Varianza ; media aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a la media
- 9, 3, 8, 8, 9, 8, 8, 18 ; Media = 9
- N = 8
3. Varianza = [9-9] 2 + [3-9]^2 + [8-9]^2 + [8-9]^2 + [9-9]^2 + [8-9]^2 + [9-9]^2 + [18-9]^2 / 8
Varianza = 15
G. Desviación Típica : Raíz Cuadrada de la Varianza NIVEL NOMINAL TASA DE VARIACIÓN : NO HAY PORCENTAJES NIVEL ORDINAL TASA DE VARIACIÓN ; RANGO ; RANGO INTERCUARTÍLICO NIVEL INTERVALO O RAZÓN VARIANZA ; DESVIACIÓN TÍPICA ; COEFICIENTE DE VARIACIÓN
TEMA 7 - REPRESENTACIÓN GRÁFICA
La representación gráfica tiene como objetivo la comprensión de la información de una manera sencilla, instantánea e intuitiva sin realizar ningún cálculo.
I. Diagramas de Barras : Variables cualitativas. Se asigna a cada valor un rectángulo que refleje su frecuencia. Diagrama de barras apiladas
II. Diagrama de Sectores : Variables cualitativas con pocas categorías. Se asigna a cada valor un sector del circulo equivalente a su frecuencia.
III. Histograma : Variables agrupadas en intervalos. El ancho del rectángulo representa el intervalo y la altura, la frecuencia.
IV. Polígonos de frecuencia : Variables cuantitativas. Los puntos concretos representados se unen mediante un linea.
V. Diagramas de Caja : Permiten visualizar la distribución en percentiles.
VI. Diagrama de Dispersión : Relaciones bivariables. Muestran la relación entre dos variables y nos da una idea sobre su dependencia.
VII.Pictogramas : Utilizan imágenes o símbolos para representar variables cualitativas y cuantitativas.
VIII.Cartogramas : Mapas
IX. Pirámides de Población
X. Las tasas son cocientes entre variables donde normalmente el denominador indica una medida de tiempo (densidad, tasa de natalidad, de mortalidad, etc…). Pueden ser brutas cuando se refieren al conjunto de la población o netas cuando se refieren a un grupo concreto.
XI. Número índice : Son medidas que permiten estudiar las fluctuaciones temporales o espaciales de una variable.
TEMA 8 - ESTADÍSTICA BIVARIABLE
La estadística bivariable nos permite comprobar si existe relación o asociación entre dos variables y el grado de dicha asociación. Variables Cualitativas
I. Chi Cuadrado : Es una herramienta analítica que nos permite determinar si existe o no relación entre variables, y a través de la denominada marca de confianza nos concede un porcentaje de casos en los que se cumple dicha relación entre variables. Para ello debemos calcular los subtotales de la tabla de contingencia obtenida de nuestro estudio y calcular las frecuencias esperadas multiplicando el subtotal de columna por el de fila y dividendo entre N.
- No proporciona el signo de la asociación
- Es muy dependiente del tamaño muestra (N), si esta es grande chi cuadrado puede decirnos que existe asociación sin ser significativa y al revés. ( Chi cuadrado es igual al sumatorio de la resta entre la frecuencia observada y la esperada al cuadrado y a su vez dividido, de nuevo, entre la frecuencia esperada )
II. V de Cramer : Es chi cuadrado corregida ya que no depende de los grados de libertad sino del tamaño muestra. Permite la comparación entre dos tablas distintas y nos concede el grado de asociación entre dos variables. ( V de Cramer es igual a la raíz cuadrada de la división de chi cuadrado entre el Nº total de casos multiplicado por el número mínimo de columnas o filas)
- V de Cramer tiene siempre un resultado entre 0 y 1 siendo cero, ninguna relación y 1 total relación entre variables.
