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7/18/2019 Clase7 Anlisisdescriptivo

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Principios Metodológicos

para la orientaciónde Trabajos Académicos

Enrique Morosini

26/11/2012 Aspectos Metodológicos - Enrique Morosini 1



Análisis, interpretación,estadísticas e inferencia

Introducción


Kerlinger y Lee, 2001, pp. 171-195



¿Qué es Analizar?

• Analizar significa la categorización, ordenamiento,manipulación y resumen de datos, para respondera las preguntas de investigación. El propósito es

reducir los datos a una forma entendible einterpretable para que las relaciones de losproblemas de investigación puedan ser estudiadasy probadas.

• Un propósitos primario de la estadística, esmanipular y resumir datos numéricos y compararcon los que se hubiesen obtenidos por el azar.




¿Qué es interpretar?

• En la interpretación…

– se toman los resultados del análisis,

– se hacen las inferencias pertinentes a las

relaciones de investigación estudiadas y – se sacan conclusiones de estas relaciones.

• El investigador que interpreta los resultados de

investigaciones, los busca por sus significados y susimplicaciones.




Cómo se logra la interpretación

1. Interpretando las relaciones dentro del estudio deinvestigación y sus datos. Éste es el uso másestrecho y frecuente del término interpretación.

Aquí la interpretación y el análisis estánestrechamente entrelazados.

2. La búsqueda de significado más amplio de los datosde investigación. Se comparan los resultados y las

inferencias realizadas a partir de los datos con lateoría y con los resultados de otras investigaciones.




La interpretación de los datos

• Adecuación de los diseños de investigación,

metodología, mediciones y análisis.

• A veces los investigadores tienen preferencias por

métodos de investigación, métodos de observación,métodos de medición y tipos de análisis. Por ejemplono es adecuado utilizar análisis de frecuencias, condigamos, medidas continuas tomadas con una escala

de actitudes.




La interpretación de los datos

• El investigador debe examinar a fondo la adecuacióntécnica de los métodos, medidas y estadísticas. Laadecuación de la interpretación de los datos

depende de tal escrutinio.• El aceptar sin cuestionamiento la confiabilidad y

validez de las mediciones de variables es un errorgrave. Se debe ser especialmente cuidadoso al

cuestionar la validez de sus mediciones.




Medidas de frecuencia y continuas

• Los datos cuantitativos se presentan en dos formasgenerales: como medidas de frecuencia y comomedidas continuas. Obviamente, las medidas

continuas están asociadas con variables continuas.• Aunque ambas clases de variables y medidas pueden

ser integradas bajo el mismo marco de medición oreferencia, en la práctica es necesario distinguirlas.




Medidas de frecuencia y continuas

• Frecuencias: son los números de objetos en un conjuntoo subconjunto.

• El primer paso de cualquier análisis es la categorización,

que deben ajustarse a las siguientes reglas: – Se establecen de acuerdo con el problema de

investigación.

– Son exhaustivas.

– Son mutuamente excluyentes.

– Derivan de un principio de clasificación.

– Deberá estar en un nivel de discurso.




Regla 1. Relacionado al problema

• Esta es probablemente la más importante de lasreglas de la categorización.

• Si las categorizaciones no se establecen de acuerdo a

las demandas del problema de investigación,entonces no puede haber respuestas adecuadas a laspreguntas de investigación.

• Lo importante es respetar el paradigma del problemaque se plantea, si al modelo de análisis se incorporanvariables irrelevantes al problema tendrá unparadigma analítico, al menos, irrelevante.




Regla 2: sobre la exhaustividad

• Este requisito no siempre es fácil de satisfacer.

• Dependiendo de la variable que se está escogiendopodría tener un conjunto bastante amplio de

respuestas, mientras que lo que se está buscandoresponde a una suposición más simple de categorías.

– Pensemos en la variable: estructura familiar.

– Pensemos en la variable: situación de pareja.

– Pensemos en la variable: preferencia política.

– Pensemos en la variable: clase social.

– Pensemos en la variable identidad de género.




Regla 3: categorías excluyentes

• Esta regla, frecuentemente, causa preocupación enlos investigadores.

• Las definiciones de categorías deben ser claras y sin

ambigüedades, es decir, cada categoría observadadebería ser registrada en una sola casilla y no en másde una.

• Por ejemplo, supongamos que estemos investigandosobre religión y algunas personas asisten a más deuna iglesia, la definición operacional podría ser encuál de ellas está bautizada.




Regla 4: principio de clasificación

• Todas las categorías deben pertenecer al mismoconjunto. Muchas veces las personas con pocaexperiencia pueden confundir no tener claro cuál es

el principio clasificatorio que subyace a unaconjunto.


AlbañilCocineraComercianteSupermercadoEmpresa comercialEmpresa propia

Empresa privadaTaxistaEmpleadoJornaleroAsalariadoIndependiente



Regla 5: nivel de discurso

• Este principio es un poco más difícil de describir.

• Tiene relación con el universo de fracciones posibleso admisibles en la definición de las variables que son

objeto de investigación.• Generalmente los niveles de las variables

independientes constituyen la manera en cómoserán organizados los resultados. El nivel de discursose relaciona más estrechamente con la particiónposible en la variable dependiente.




Análisis Estadístico

Principios generales




26/11/2012 16Aspectos Metodológicos - Enrique Morosini

¿Cómo nos relacionamoscon la estadística?




¿Qué impresión causala siguiente imagen?



22

26/11/2012 Aspectos Metodológicos - Enrique Morosini




Resuelva lo más rápidoposible la sgte. operación



165 x 23 = ?




¿Por qué la diferencia?

• Tversky y Kanneman explican los procesos mentalesque se realizan de manera automática y aquellos querequieren realizarse con mayor esfuerzo.

• El razonamiento lógico – matemático requiere activarparte de los procesos de mayor esfuerzo y, en ciertaforma, explica la relación conflictiva con la estadísticay su correcta aplicación.

• Silva (1997) se pregunta… ¿la estadística al alcance detodos?, describiendo de una manera poco habitualcómo la estadística es utilizada incorrectamente.





La estadística



¿Qué es la estadística?

• La palabra estadística deriva de la palabra italianastatista, persona que trata asuntos de Estado (deStato, “Estado”). Originalmente se llamó “aritméticade Estado” e involucraba representar con tablas la

información relativa a las naciones, especialmenteaquellos datos relacionados con impuestos y laplanificación de la viabilidad de las guerras.

• La estadística deriva de una gran cantidad de

fuentes…• La teoría de la probabilidad, la teoría de las

decisiones…




Niveles de medición y estadística

• Es habitual encontrar en libros de estadística, comoprimera unidad, la distinción de los distintos tipos deescalas (la clásica tipificación de Stevens):

–

Escalas nominales – Escalas ordinales

– Escalas de intervalo

– Escalas de razón

• Sin embargo, existe un interesante artículo que relativizatal tratamiento. El artículo escrito por Lord (1953), setitula “Sobre el tratamiento estadístico de los números de fútbol”.




Tipos de análisis estadísticos

• Análisis exploratorio

• Análisis gráficos

• Distribución de frecuencias

• Medidas de tendencia central y variabilidad

• Medidas de relaciones: [Pearson, categóricas]

• Análisis de diferencias: [medias, porcentajes]

• Análisis de varianza y métodos relacionados• Elaboración de índices e Indicadores sociales

• Análisis multivariado


http://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_exploratorio_de_datos

http://www.fisterra.com/mbe/investiga/graficos/graficos.asp

http://es.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_de_frecuencias

http://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_tendencia_central

http://es.wikipedia.org/wiki/Par%C3%A1metro_estad%C3%ADstico

http://www.fisterra.com/mbe/investiga/var_cuantitativas/var_cuantitativas.asp

http://personal.us.es/vararey/adatos2/correlacion.pdf

http://www.fisterra.com/mbe/investiga/chi/chi.asp

http://www.revistaseden.org/files/12-CAP%2012.pdf

http://www.facmed.unam.mx/deptos/salud/censenanza/planunico/spii/antologia2012/5.pdf

http://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_de_la_varianza

http://www.bibliotecaspublicas.info/colec_bp/coleccion/europa/merlo4.pdf

http://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_multivariante

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http://www.bibliotecaspublicas.info/colec_bp/coleccion/europa/merlo4.pdf

http://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_de_la_varianza

http://www.facmed.unam.mx/deptos/salud/censenanza/planunico/spii/antologia2012/5.pdf

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http://www.fisterra.com/mbe/investiga/graficos/graficos.asp

http://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_exploratorio_de_datos



Tipos de análisis estadísticos

• Análisis epidemiológico

• Análisis de supervivencia

• Análisis psicométrico

•

Análisis de series temporales • Análisis espectral

• Correlación canónica

• Regresión múltiple no-lineal

• Análisis factorial

• Análisis de clases latentes

• Metaanálisis 26/11/2012 Aspectos Metodológicos - Enrique Morosini 30

http://es.wikipedia.org/wiki/Estudio_epidemiol%C3%B3gico

http://www.fisterra.com/mbe/investiga/supervivencia/supervivencia.asp

http://es.wikipedia.org/wiki/Psicometr%C3%ADa

http://www.seh-lelha.org/tseries.htm

http://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_espectral

http://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_de_la_correlaci%C3%B3n_can%C3%B3nica

http://es.wikipedia.org/wiki/Regresi%C3%B3n_no_lineal

http://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_factorial

http://biplot.usal.es/DOCTORADO/3CICLO/BIENIO-06-08/Modelizacion/Clases%20Latentes/Apuntes%20MCL.pdf

http://es.wikipedia.org/wiki/Metaan%C3%A1lisis

http://es.wikipedia.org/wiki/Metaan%C3%A1lisis

http://biplot.usal.es/DOCTORADO/3CICLO/BIENIO-06-08/Modelizacion/Clases%20Latentes/Apuntes%20MCL.pdf

http://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_factorial

http://es.wikipedia.org/wiki/Regresi%C3%B3n_no_lineal

http://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_de_la_correlaci%C3%B3n_can%C3%B3nica

http://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_espectral

http://www.seh-lelha.org/tseries.htm

http://es.wikipedia.org/wiki/Psicometr%C3%ADa

http://www.fisterra.com/mbe/investiga/supervivencia/supervivencia.asp

http://es.wikipedia.org/wiki/Estudio_epidemiol%C3%B3gico



Sugerencias para neófitos

• No avanzar en el estudio de un tema estadístico hastaque no domine cabalmente los precedentes.

• Esforzarse por dominar el lenguaje, el propósito, la

lógica y las condiciones de aplicación de los métodosestadísticos antes que su aritmética interna.

• No dejarse amedrentar por la siempre crecientecantidad de técnicas existentes que no domina: en lo

esencial, no le hacen falta.• Aplicar autónomamente sólo aquello que entiende

totalmente y acudir a un especialista en todos losdemás casos.


Silva, 1997, pp. 23-24



Análisis exploratorio




El encuentro inicial con los datos

• En el año 1977 Tukey desarrolló un conjunto demétodos para analizar datos de una investigación.

• Esta metodología se denominó Análisis Exploratorio.

• Este método está incluido como rutina básica enmuchos paquetes estadísticos, su uso apunta a unarevisión exhaustiva de la forma, la distribución, lasmedidas de tendencia central, la presencia de datos

extremos y problemas posibles con la construcciónde la base de datos.

• Incorpora un set de análisis gráficos muy útiles.




Análisis descriptivo

• La técnica exploratoria incluye el cálculo de lossiguientes datos descriptivos: – Media

– Desviación típica

– Varianza

– Mediana

– Moda

– Curtosis

– Asimetría

– Media recortada

– Intervalo de la media




Análisis gráfico-exploratorio

• El Diagrama de “tallos y hojas” (Stem-and-LeafDiagram) permite obtener simultáneamente unadistribución de frecuencias de la variable y su

representación gráfica. Para construirlo basta separaren cada dato el último dígito de la derecha (queconstituye la hoja) del bloque de cifras restantes(que formará el tallo). Esta representación de los

datos es semejante a la de un histograma peroademás de ser fáciles de elaborar, presentan másinformación que estos.




Tallos y hojas

• En el tallo se consigan un valor nuclear, por ejemplo,

los decimales, en las hojas el valor complementarioque representa un número específico de unidades.




Análisis gráfico-exploratorio

• El gráfico de “cajas y bitotes” (box plot ) son unapresentación visual que describe variascaracterísticas importantes al mismo tiempo, tales

como la dispersión y simetría. Para su realización serepresentan los tres cuartiles y los valores mínimo ymáximo de los datos, sobre un rectángulo, alineadohorizontal o verticalmente.




Cajas y bigotes




Ejemplo: Descriptivos




Ejemplo: tallos y hojas




Ejemplo: cajas y bigotes




Análisis de frecuencias




Distribución de frecuencias

• Se utilizan tablas de frecuencia simple y porcentajespara describir características de la población:

Estado civil Frecuencia Porcentaje

Casado 6 2%

Soltero 267 91%

Unido 15 7%





•

Las tablas de frecuencia, con intención analítica, sepresentan en tabulación cruzada, algunas vecesllamada fracción cruzada o análisis de contingencia:

CARRERA

Menor al 60% Sup. o igual al 60%

Total Recuento

%

Recuento

%

Psicología 150 43,2% 197 56,8% 347

C. de la Comunicación 98 45,2% 119 54,8% 217

C. de la Educación 21 58,3% 15 41,7% 36

Historia

7

26,9%

19

73,1%

26

Letras 15 48,4% 16 51,6% 31

Filosofía 6 42,9% 8 57,1% 14

Trabajo Social 44 58,7% 31 41,3% 75

Total 341 45,7% 405 54,3% 746





• Analicemos la siguiente distribución porcentual.

¿En quién confía para hablar de sexo?

Total

%

Padre 26 19,12%

Madre 86 63,24%

Ambos 24 17,65%

Total 136 100%





Tabla ##. Distribución de elección parental de mayor confianza

para hablar de sexo según sexo del adolescente

Sexo del

adolescente Padre Madre Ambos Total

Femenino 3% 88% 9% 100%

Masculino 33% 42% 25% 100%

Total 19% 63% 18% 100%





Sexo del

adolescente

Sexo del padre

Padre Madre Ambos Total

Femenino 8% 65% 25% 47%

Masculino 92% 35% 75% 53%

Total 100% 100% 100% 100%

Tabla ##. Distribución de elección parental de mayor confianza

para hablar de sexo según sexo del adolescente





•

La interpretación de los datos: % de fila y % de columnas.¿En quién confía para hablar de sexo?

Total %

Padre 26 19%

Madre

86

63%Ambos 24 18%

Total 136 100%

Sexo del

adolescente

Sexo del padre


Femenino 3% 88% 9% 100%

Masculino 33% 42% 25% 100%

Total 19% 63% 18% 100%

Sexo del

adolescente

Sexo del padre


Femenino 8% 65% 25% 47%

Masculino 92% 35% 75% 53%

Total 100% 100% 100% 100%




Análisis descriptivo




Medidas de descripción

• Medidas de tendencia central: – Media aritmética

– Mediana

–

Moda• Medidas de dispersión o variabilidad:

– Rango

– Rango intercuartil

– Desviación media

– Desviación estándar




Medidas de descripción

• Medidas de distribución o forma: – Curtosis

– Asimetría

•

Medidas de posición: – Cuartiles

– Quintiles

– Percentiles




Medida de tendencia central: la media


1

1 n

i

i

X X n

=

= ∑

X

X n

=∑



Medida de variabilidad: La varianza

2

2 1

( )n

i

i

X

X X

n

σ =

−

=

∑

2

1 ( )

n

ii

X

X X

nσ

=

−

= ∑

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