capÍtulo 10

ANALISIS DE DATOS CUANTITATIVOS. CAPITULO 10

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ANLISIS DE DATOS CUANTITATIVOS

CAPTULO 10

YULY PAOLA MEDINA RIOS

LYDIA SORAYA MANRIQUE GARCES

SANDRA PATRICIA MOSQUERA LOZANO

LUISA FERNANDA RAMOS FONSECA

DOCENTE

CLARA INES DIAZ CASTILLO

CORPORACIN UNIVERSITARIA MINUTO DE DIOS

ADMINISTRACIN EN SALUD OCUPACIONAL

NEIVA HUILA

2016


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CAPTULO 10

ANLISIS DE DATOS CUANTITATIVOS

DOCENTE

CLARA INES DIAZ CASTILLO

CORPORACIN UNIVERSITARIA MINUTO DE DIOS

ADMINISTRACIN EN SALUD OCUPACIONAL

NEIVA HUILA

2016


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Preguntas Captulo 10

1. Qu procedimiento se sigue para analizar cuantitativamente los datos? Seleccionar un programa de anlisis

Ejecutar el programa Explorar los datos

Evaluar la confiablidad o fiabilidad y validez lograda por el instrumento demedicin

Analizar mediante pruebas estadsticas las hiptesis planteadas.

Realizar anlisis adicionales

Preparar los resultados para presentarlos.

2. Qu es una distribucin de frecuencias?

Es un conjunto de puntuaciones respecto de una variable ordenadas en sus respectivascategoras y generalmente se representa como una tabla.

3. De qu otra manera pueden presentarse las distribuciones de frecuencias?

Cuando utilizamos los porcentajes % pueden presentarse en forma de:

Histogramas

Graficas circulares.

Polgonos de frecuencia

4. Cules son las medidas de tendencia central?

Son los valores medios o centrales de una distribucin que sirven para ubicarla dentrode la escala de medicin de la variable. Tenemos


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Moda: puntuacin que ocurre con mayor frecuencia.

Mediana: valor que divide la distribucin por la mitad y refleja la posicinintermedia de la distribucin.

Media: promedio aritmtico de una distribucin y la suma de todos los valoresdividida entre el nmero de casos.

5. Cules son las medidas de la variabilidad?

Son las que indican la dispersin de los datos en la escale de medicin de la variableconsiderada. Tenemos

El rango: es la diferencia entre la puntuacin mayor y la puntuacin menor.

La desviacin estndar: promedio de desviacin de las puntuaciones con respectoa la media que se expresa en las unidades.

La varianza: desviacin estndar elevada al cuadrado

6. Cmo se interpretan las medidas de tendencia central y de la variabilidad?

Tomando en cuenta el rango potencial de la escala

Interpretando las medidas de tendencia central y de la variabilidad en conjunto.

7. Hay alguna otra estadstica descriptiva?

La asimetra: es una estadstica necesaria para conocer cunto se parece nuestradistribucin a una distribucin terica.

La curtosis: es un indicador de lo plana o picuda que es una curva.

8. Cmo se traducen las estadsticas descriptivas al ingls?

Moda - Mode


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Mediana - Median

Media - Mean

Desviacin estndar standard deviation

Varianza - variance

Mxima - mximum

Mnimo mnimum

Rango range

Asimetra skewness

Curtosis- kurtosis

9. En qu consiste a prueba de hiptesis?

La hiptesis en el contexto de la estadstica inferencial es una proporcin respecto deun varios parmetros, con ella se determina si la hiptesis poblacional el congruente conlos otros obtenidos en la muestra.

10. Qu es una distribucin muestral?

Es un conjunto de valores sobre una estadstica calculada de todas las muestrasposibles de determinado tamao de una poblacin.

11. Qu es el nivel de significancia o significacin?

Probabilidad de que un evento ocurra oscilando entre 0 y 1, donde cero implica laimposibilidad de ocurrencia y uno la certeza de que el fenmeno ocurra.

12. Cmo se relaciona la distribucin muestral y el nivel de significancia?


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Se relacionan en que las dos se expresan en trminos de probabilidad; la significanciaen 0.0 y 0.01 y la muestral en 1.00.

13. Se pueden comer errores al probar hiptesis y realizar estadstica inferencial?

Siempre habr un mnimo de error pero igual se trabaja con altos niveles deconfianza y seguridad. Los resultados posibles al probar hiptesis son:

Aceptar hiptesis verdadera (decisin correcta) una hiptesis falsa (decisin correcta) Aceptar hiptesis falsa (error beta) Rechazar la hiptesis verdadera (alfa)

14. Cules son los mtodos o pruebas estadsticas paramtricas ms utilizados?

Coeficiente de correlacin de Pearson y regresin lineal

Prueba t

Prueba de contraste de la diferencia de proporciones

Anlisis de varianza unidireccional (ANOVA en un sentido) Anlisis de varianza factorial (ANOVA) Anlisis de covarianza (ANCOVA)

15. Qu es el coeficiente de correlacin de Pearson?

Es una prueba estadstica o de analizar la relacin entre dos variable medidas en unnivel por intervalos o de razn. Se le conoce como coeficiente producto-momento.

16. Qu es regresin lineal?


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Es un modelo estadstico para estimar el efecto de una variable otra.

17. Qu es la prueba t?

Es una prueba estadstica para evaluar si dos grupos difieren entre s de manerasignificativa respecto a su medida en una variable.

18. Qu es el tamao del efecto?

Es una medida de la fuerza, de la diferencia de las medidas u otros valoresconsiderados. Resulta ser una medida en unidades de desviacin estndar.

19. Qu es la prueba de diferencia de proporciones?

Es una prueba estadstica para analizar si dos proporciones o porcentajes difierensignificativamente entre s.

20. Qu es el anlisis de varianza unidireccional o de un factor? (ANOVA one-way).

Es una prueba estadstica para analizar si ms de dos grupos difierensignificativamente entre s en cuanto a sus medidas y varianzas.

21. Cules son los mtodos o las pruebas estadsticas no paramtricas msutilizados?

Las pruebas paramtricas ms utilizadas son:

La chi cuadrada o x


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Los coeficientes de correlacin e independencia para tabulaciones cruzadas.

Los coeficientes de correlacin por rangos ordenados de Spearman y Kendall.

22. Qu es la chi cuadrada o x?

Es una prueba estadstica para evaluar hiptesis acerca de la relacin entre dosvariables categricas.

23. Qu son los coeficientes y la correlacin por rangos ordenados de Spearman yKendall?

Son medidas de correlacin para variables en un nivel de medicin ordinal (ambas),de tal modo que los individuos, casos o unidades de anlisis de la muestra puedenordenarse por rangos (jerarquas). Son coeficientes utilizados para relacionarestadsticamente escalas tipo Likert por aquellos investigadores que las consideranordinales.

24. Qu otros coeficientes hay? Coeficiente Eta: define la correlacin perfecta y la relacin nula.

Coeficiente r de Pearson

Biserial

Biserial por rangos

Biserial puntual

Tetracorico o tetrachoric

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