Tema8‐ Análisisunivariante y
bivariante
8.1.Análisisdescriptivodelainformación
8.2.Latabulacióncruzada
8.3.Contrastedehipótesis
8.4.Análisisdelavarianza
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Asignatura: inves, Profesor: , Carrera: Administració i Direcció d'Empreses, Universidad: UV
Tipo: Apuntes
2016/2017
1 / 73
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Tema
Análisis
univariante
y
bivariante
Análisis
descriptivo
de
la
información
La
tabulación
cruzada
Contraste
de
hipótesis
Análisis
de
la
varianza
Bibliografia: Cuenca
y^
Royo
(2012),
tema
8;
Zikmund (2003),
caps.
14
y^
15;
Trespalacios
et
al.
(2005),
cap.
6;
Miquel
et
al.
,^ (1997),
caps.
9
y^
10;
Aedemo (2000),
epígrafe 3.4. ;
Fernández,
A.
(2004).
Capítulo
Trespalacios,
J.A.
y^
otros
(2016),
cap.
6
(6.
y^
6.2)
Direcciones
de
interés
en
Internet: Programa
estadístico SPSS:
www.spss.com
Objetivo: •^
Reconocer
la
importancia
del
plan
de
análisis
como
punto
de
partida
del
análisis
de
datos.
-^
Conocer
los
análisis
básicos
de
información
univariables:
análisis
descriptivos
de
frecuencias
y
medidas
de
tendencia
central
y
dispersión.
-^
Saber
construir
e
interpretar
una
tabla
de
contingencia
como
manera
de
describir
la
frecuencia
cruzada
de
dos
variables.
-^
Comprender
el
proceso
de
inferencia
estadística
o
contraste
de
hipótesis:
aceptación
o
rechazo
de
la
hipótesis
nula.
-^
Distinguir
cuándo
utilizar
y
cómo
interpretar
los
principales
tests
de
contraste
de
hipótesis
bivariantes:
prueba
chi cuadrado,
test
de
correlaciones,
T
test
y ANOVA.
Plan
de
Análisis
-^
Estrategia
de
análisis
de
datos:
secuencia
y
tipo
de
análisis
Debe
incluir:
-^
Tratamientos
univariados
(frecuencias,
medias…)
-^
Tratamientos
bivariados
(tablas
cruzadas,
análisis
varianza,
test
paramétricos...)
-^
Tratamiento
multivariados
(factorial,
cluster,
1
variable Más
de
2
variables
2
variables
simples
Ejemplo
Plan
de
Análisis
de
la
información
Finalidad
Cuestiones
a
investigar
e
hipótesis
Preguntas
del
cuestionario
y
medida
de
las
variables
Análisis
Conocer
los
hábitos
de
los
jóvenes universitarios^ frente
al
tabaco
‐^
¿Cuáles
son
los
hábitos
de
consumo
de
tabaco? ‐^
Edad
media
de
los
fumadores ‐^
¿Existen
diferencias
de
consumo
de
tabaco
por
género?
P
(Nominal) P
(Escalar/ratio) P
(Nominal)
y
P
(Nominal)
Frecuencias (univariante)Medias (univariante)Tabla
cruzada
Test
de hipótesis
2
(bivariante)
Tema
Análisis
univariante,
bivariante e
inferencia
Análisis
descriptivo
de
la
información
La
tabulación
cruzada
Contraste
de
hipótesis
Análisis
de
la
varianza
8.1.
Análisis
descriptivo
de
la
información
Análisis
descriptivo:
-^
Transformacion
de
los
datos
en
bruto
(“raw data”)
de
tal
forma
que
se
conviertan
en
información
sencilla
de
comprender
e
interpretar
-^
Implica
la
recolocación,
ordenamiento
y
transformación
de
datos
para
generar
información
descriptiva.
-^
La
descripción
de
respuestas
u
observaciones
,^
suele
ser
el
primer
paso
de
las
investigaciones.
-^
Las
formas
más
comunes
de
resumir
los
datos
son
los
promedios
y
las
distribuciones
de
frecuencias
y
porcentajes
-^
En
función
del
tipo
de
escala
podremos
realizar
unos
análisis
u
otros.
Escalas
métricas
Media,
mediana,
desviación
típica
Escalas
no
métricas
Frecuencias;
mediana,
moda
8.1.
Análisis
descriptivo
de
la
información
-^
La
tabulación
simple
de
respuestas
u
observaciones
para
una
pregunta
o
ítem
l e
dice
al
investigador
con
qué
frecuencia
aparece
cada
respuesta
-^
Proporciona
la
forma
de
información más sencilla
- y
en
muchos
casos
la
más
útil
-^
Este
punto
de
arranque
del
análisis
requiere
el
simple
recuento
de
respuestas
u
observaciones
para
cada
categoría
o
código
asignado
a
una
variable
-^
Se
conoce
como
TABULACIÓN
SIMPLE
o
tabulación
marginal
al
recuento
de
las
diferentes
respuestas
a
una
pregunta
y
la
disposición
de
éstas
en
una
distribución
de
frecuencias.
-^
EL
proceso
de
tabulación
cuando
se
realiza
a
mano
se
denomina
recuento
A)
Distribución
de
frecuencias
8.1.
Análisis
descriptivo
de
la
información
Estadísticos
¿FUMA USTED?
435
1
VálidosPerdidos N
¿FUMA USTED? 174
39,
40,
40,
32
7,
7,
47,
229
52,
52,
100,
435
99,
100,
1
,
436
100,
SI DEJADONOTotal
Válidos
Sistema
PerdidosTotal
Frecuencia
Porcentaje
Porcentaje
válido
Porcentajeacumulado
¿POR QUE FUMA?
124
28,
71,
71,
18
4,
10,
81,
15
3,
8,
90,
2
,^
1,
91,
15
3,
8,
100,
174
39,
100,
262
60,
436
100,
Me gustaMe calmaMe distraeQuita apetitoOtrosTotal
Válidos
Sistema
PerdidosTotal
Frecuencia
Porcentaje
Porcentaje
válido
Porcentajeacumulado
Estadísticos
¿POR QUE FUMA?
174262
VálidosPerdidos N
8.1.
Análisis
descriptivo
de
la
información
Diagrama
de
tarta
sectores
-^
Muy
útil
para
variables
nominales
y
ordinales,
especialmente
cuando
se
representan
porcentajes
Representaciones
gráficas
de
los
análisis
de
frecuencias
8.1.
Análisis
descriptivo
de
la
información
Histograma: •^
Representa mediante
barras las frecuencias
-^
Es
posible examinar
si la
distribución
observada coincide con alguna
distribución esperada o presupuesta, como la distribución
normal.
Representaciones
gráficas
de
los
análisis
de
frecuencias
8.1.
Análisis
descriptivo
de
la
información
C)
Moda •^ La
moda
es
el
valor
que
ocurre
con
más
frecuencia
-^ Representa
el
punto
más
alto
de
la
distribución
-^ La
moda
es
una
buena
medida
de
la
ubicación
si
la
variable
es
inherentemente
categórica
o
si
está
organizada
en
categorías
B)
Medidas
de
ubicación
Análisis
descriptivo
de
la
información
I)
Rango:^ •^
Mide
la
dispersión
de
los
datos
•^
Simplemente
es
la
diferencia
entre
el
mayor
y
el
menor
valor
de
la
muestra
.^ Como
tal,
sufre
el
efecto
de
los
valores
extremos.
Puede
utilizarse
en
el
proceso
de
depuración
de
la
base
de
datos
(valores
máximos
y
mínimos).
II)
Varianza
y
desviación
típica
•^
La
diferencia
entre
la
media
y
el
valor
observado
se
llama
desviación
de
la
media
•^
La
varianza
es
la
desviación
promedio
al
cuadrado
de
la
media.
La
varianza
n
unca
es
negativa.
-^
Cuando
los
datos
se
agrupan
en
torno
a
la
media
,^ la
varianza
es
pequeña;
cuando
están
dispersos,
la
varianza
es
grande.
•^
La
S
( desviación
típica)
es
la
raíz
cuadrada
de
la
varianza.
^
1
2
^
n
X Xi
S
C)
Medidas
de
dispersión
Estadísticos
que
indican
la
dispersión
de
la
distribución
8.1.
Análisis
descriptivo
de
la
información
I)^
Asimetría: •^ Esta
medida
nos
permite
determinar
si
los
datos
se
distribuyen
de
forma
uniforme
alrededor
del
punto
central.
Coeficiente
de
asimetría:
g1.
•^
(g
Se
acepta
que
la
distribución
es
simétrica
•^
(g
La
curva
es
asimétricamente
positiva
,^ por
lo
que
los
valores
tienden
a^
concentrarse
mas
en
la
parte
izquierda
de
la
media
que
en
la
derecha.
•^
(g
La
curva
es
asimétricamente
negativa
,^ por
lo
que
los
valores
tienden
a^
concentrarse
mas
en
la
parte
derecha
de
la
media
D)
Medidas
de
forma
de
la
distribución
Estadísticos
que
indican
la
forma
de
la
distribución
Coeficiente
de
asimetría:
g1.