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7/22/2019 NIVELES MEDICION y ANALISIS DE DATOS.pdf

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Tema 5

Aplicacin de los modelos matemtico-estadsticos a la investigacin social yla medicin en las ciencias sociales


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S o c i o l o g a d e l a t e c n o l o g a . U n i v e r s i d a d d e A l i c a n t e . S o c i o l o g

EL PROBLEMA DE LA MEDICIN EN EL ANLISIS SOCIAL

Punto de partida: isomorfismoentre la realidad socialy los axiomas matemticos

Para medir correctamente un objeto o hecho debe de existirUna igualdad entre las operaciones que se pueden hacer conLos nmeros y las que se pueden realizar con los propiosobjetos o hechos

El problema de mltiples paradigmas tericos devieneen un problema metodolgico. Falta de definicionesconceptuales unvocas que resulten operativas


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EL PROCESO DE MEDICIN

Definicin: (Stevens) Procedimiento de asignacin denumerales a objetos o acontecimientos de acuerdo conciertas reglas.

Es decir, medir es asignar nmeros a objetos o eventos en modode significado y de acuerdo a unas reglas, para que presenten suspropiedades y relaciones. Estas son fundamentales porquedeterminan el tipo de operaciones matemticas que es posiblerealizar con cada medicin


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Esta problemtica se refleja en tres aspectos fundamentales:

Medir fenmenos no directamente observables, felicidad,opiniones, valores...es necesario localizar las asociaciones oefectos de stos

Medir fenmenos de naturaleza cualitativa, separar lasdimensiones y buscar indicadores o medirlos slo parcialmente

Falta de instrumentos de medida generalizados, se hace

necesaria una construccin ad hoc y adems su validez estransitoria debido a la dinmica intrnseca de los fenmenossociales


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EL PROCESO DE MEDICIN

ETAPAS BASICAS:

Definicin del objeto de medicin Operacionalizacin a partir de la definicin

PASOS TECNICOS: Dar un significado al concepto Identificacin de dimensiones Creacin y seleccin de indicadores Especificacin de la relacin entre indicadores y conceptos Construccin de escalas Aplicacin de escalas Obtencin de datos

Criterios para la definicin y operacionalizacin deconceptos Especificar claramente las definiciones utilizadas Utilizar las definiciones empleadas ms frecuentemente

Bondad de las definiciones e indicadores: validez yfiabilidad


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Definicin

Las escalas se configuran como rdenes o constructos, quepermiten atribuir nmeros a fenmenos que observamos,convirtindolos en datos que podemos manejar segn unasreglas. Son precisamente estas reglas las que constituyen ydiferencian cada tipo de escala.


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Criterios para la elaboracin de escalas

1Si una variable puede ser medida a partir de distintasescalas deberemos optar por el nivel de medida queposibilite utilizar los test estadsticos ms poderosos-potentes,- con este concepto nos referimos a lacapacidad o fuerza matemtica de una tcnica para

rechazar la hiptesis nula-.

2El criterio que debe de guiar la eleccin de cada escala esconseguir medir el fenmeno con la mxima precisin


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Ejemplo: asistencia al cinecomo indicador del Nivelcultural, puede ser medido utilizando diferentes escalas:

NOMINAL: Va usted al cine ?1Si2NO

ORDINAL: Con qu frecuencia va usted al cine?1Todos y casi todos los das2Una vez a la semana3Varias veces al mes4Una vez al mes5Casi nunca o nunca


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Ejemplo: asistencia al cinecomo indicador del Nivel

cultural, puede ser medido utilizando diferentes escalas:

INTERVALO: Cuntas veces, al mes, va al cine?

RAZN: Cuntas veces, al mes, va al cine?


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INFORMACION DE LOS NIVELES DE MEDICION

De este modo la calidad y cantidad de informacin recogida

Por cada tipo de escala es diferente


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Estrategias para diferenciar tipos de escalas

Tienen ms de dos categoras

si

si

si

no

no

noEscala dicotmica

Escala de intervalo

o razn

Escala ordinal

Escala nominal

La distancia entre las categoras es la misma

Pueden ordenarse las categoras segn rangos


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EjemplosVariables Nominales y atributos: Nacionalidad, Estado Civil,

Variables Ordinales: Escalas de grado de preferencia, Grado de aceptacin de

lo que se propone o pregunta, Mucho/Bastante/Poco/Nada, Muybueno/Bueno/ni bueno ni malo, etc.

Variables de Intervalo y/o de Razn: Edad, Aos que lleva residiendo en elMismo municipio, Ingresos mensuales en euros, Distancia, Tiempo, etc.

Los niveles de medicin ms altos, permiten aplicar un mayor nmero deanlisis estadsticos para el anlisis de datos. Por otra parte las variablescorrespondientes a los niveles de medicin ms altos, pueden recodificarse yconvertirse si es necesario en una ordinal o nominal.Pero esta operacin slo puede realizarse de variables de Intervalo haciavariables Nominales y no al revs, pues de una escala Nominal, no podemos

pasar a una Ordinal y mucho menos a una de Intervalo o Razn.Como hemos visto en el ejemplo de Asistencia al cine, podemos pasar de lavariable de Intervalo o Razn Cuntas veces, al mes, va al cine?(n de

veces) a una Ordinal Con qu frecuencia va usted al cine?1Todos y casitodos los das/2Una vez a la semana/3Varias veces al mes/4Una vez al mes

/5Casi nunca o nunca, o incluso a una Nominal,Va usted al cine ?1Si/2NO


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INFORMACION DE LOS DISTINTOS NIVELES DE MEDICIN

Nivel demedic in Clasif ica Ordena Unidadesiguales Ceroabsoluto

NOMINAL SI NO NO NO

ORDINAL SI SI NO NO

INTERVAL SI SI SI NO

RAZN SI SI SI SI


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ANLISIS ESTADSTICO Y NIVEL DE MEDICIN

Nivel de

medic in

MODA MEDIANA MEDIA

NOMINAL SI NO NO

ORDINAL SI SI NO

INTERVAL SI SI SI

RAZN SI SI SI


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Nivel de medicin Propiedades Operaciones

Nominal Igualdad o desigualdad entre lasunidades de anlisis. Equivalenciaa=b; Simetra Si a=b, b=a; y

Transitividad Si a=b y b=c entoncesa=c

Equivalencia

Ordinal Igualdad y desigualdad entre lasunidades de anlisis, ademsdiferencia en grado. Simetra Si a>b,bb y b>c

entonces a>c

Op. Rango

Intervalo Igualdad y desigualdad entre lasunidades de anlisis, ademsdiferencia en unidades constantes,Pero no cero absoluto. Simetra Sia>b, bb y b>c

entonces a>c

Suma

Resta

Razn Igualdad y desigualdad entre lasunidades de anlisis, ademsdiferencia en unidades constantes ycero absoluto. Simetra Si a>b, bb y b>c entoncesa>c

Suma

Resta

Multiplicacin

Divisin


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Diferencia entre escalas de intervalo y de razn

La diferencia de escalas de intervalo y de razn fue enunciadapor Stevens

Tipo de escala Limite de la escala

Intervalo Sin cero absoluto

(arbitrario)Razn Con cero absoluto


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La diferencia de escalas de intervalo y de razn fue enunciadapor Stevens

Tipo de escala Limite de la escala

Intervalo 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Razn 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9


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Supongamos que dos individuos se sitan en una escala deautoidentificacin poltica ( de 0a 9) con las puntuaciones de 2y4respectivamente. En este caso, la puntuacin del segundo esel doble de la del primero. Si alteramos el cero de la escala y losituamos al nivel 1, la puntuacin 2se convertir en 3y la de 4

en 5. En este caso 5no es el doble de 3.


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Nivel de medicin Descripcin Estadsticos y grficos

NOMINAL Valores no numricos conausencia de orden entre ellos

Distribucin de

frecuencias

Moda

Diagrama de barras

ORDINAL Valores no numricos con

presencia de orden entre

ellos

Mnimo Mximo Mediana

Cuartiles Percentiles

Rango intercuartlico

Grfico de Caja con

bigotes

INTERVALO

O RAZON

Cuantitativa discreta:nicamente puede tomaruna cantidad finita onumerable de valores

numricos Cuantitativa continua:

puede tomar cualquiervalor numrico en unintervalo

En escala de intervalo:nicamente tiene sentidola diferencia entre susvalores

Escala de razn: si,

adems de la diferencia,tiene sentido la raznentre sus valores

Media

Rango

Varianza

Desviacin tpica

Coeficiente de variacin

Coeficiente de asimetra

Coeficiente de curtosis

Histograma

Grfico de caja con

bigotes Grfico de tallo y hojas


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El nivel de medicin utilizado condiciona losprocedimientos estadsticos a utilizar, y ensentido inverso la utilizacin de diversos

procedimientos estadsticos exigedeterminados niveles de medicin para su uso


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TCNICAS DE ANLISIS DE

DATOS


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Las matrices de datos se estructuran en:

Filas:unidades de anlisis

Columnas:Variables

En ellas se recoge la informacin transformada en datosnumricos correspondientes a las variables analizadas


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Fases en el desarrollo del Anlisis Multivariable

Elaboracin de la matriz de datos


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Fases en el desarrollo del Anlisis Multivariable

Elaboracin de la matriz de datos

Depuracin de datos (Listado de distribucin de frecuencias de todas las variables paraaveriguar si hay algn valor fuera de rango)

Etiquetar variables y valores de las variables

Recodificacin

Tratamiento de la no respuesta parcial

Anlisis univariable: descriptivo y exploratorio

Anlisis Bivariable

Anlisis Multivariable


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Preparando los datos para el anlisis

Etiquetar variables y valores de las variablesEl gobierno espaol debiera aumentar elpresupuesto en proyectos de I+D+I1 nada de acuerdo2 Poco de acuerdo3 Ni en acuerdo ni en desacuerdo4 Bastante de acuerdo5 Muy de acuerdo9 NS/NC

Etiqueta de variable: Presupuesto en proyectos I+D+I

Etiqueta de los valores de la variable:1nada de acuerdo, 2Pocode acuerdo, 3Ni en acuerdo ni en desacuerdo, 4Bastante deacuerdo, 5Muy de acuerdo, 9NS/NC


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RecodificacinCreacin de intervalos en variables continuas

Edad de 18 en adelante118 - 29

230 - 39340 - 59460 - 79580 y ms

Agrupacin de intervalos y creacin de una

nueva variable


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Recodificacin:

Agrupacin de intervalos (colapsarcategoras) y creacin de una nuevavariable: ej. el Autoposicionamiento

poltico

Valores antiguos: de 0 a 9Valores nuevos:1de 0 a 3 Izquierda2de 4 a 5 Centro3 de 6 a 9 Derecha

Requiere nuevo etiquetado de valores de la variable


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Criterios de clasificacin de las Tcnicas de Anlisis dedatos

OBJETIVO O FINALIDAD DEL ANLISIS : Exploratorias y descriptivas Explicativas y confirmatorias

TIPO DE RELACIN ENTRE LAS VARIABLES Y NMERO DEVARIABLES (dependientes o independientes): Tcnicas de dependencia Tcnicas de interdependencia

NIVEL DE MEDICION DE LAS VARIABLES: Tcnicas paramtricas (var. Continua) Tcnicas no paramtricas

La combinacin de estos tres niveles y sus respectivas categoras, da

lugar a mltiples clasificaciones


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La tcnica de anlisis se elige en funcin de los objetivosde la

investigacin, elnmerode variables y su medicin.ESCALAS DE MEDICIN:

Nominal: asignacin de un nmero a cada categoraSexo: hombre (1), mujer (2)

Ordinal: existe un orden entre categoras

Estudios: sin estudios (1), primarios (2), superiores (3) Intervalo: existe un orden y la misma distancia entre

categoras, pero sin cero absoluto. Grados de temperatura,valoracin del servicio en un hotel (-2, -1, 0, +1, +2)

Razno proporcin: similar al intervalo pero el punto cero o

de origen indica ausencia. Edad en aos, nmero anual dekilmetros recorridos, etc.

Segn el nmero de variables y la escala de medicin existen trestipos de tcnicas: univariables, bivariablesymultivariables.

Tcnicas de anlisis de datos



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NOMINAL Valores no numricos conausencia de orden entre ellos

Distribucin de

frecuencias

Moda

Diagrama de barras

ORDINAL Valores no numricos con

presencia de orden entre

ellos

Mnimo Mximo Mediana

Cuartiles Percentiles

Rango intercuartlico

Grfico de Caja con

bigotes

INTERVALO

O RAZON

Cuantitativa discreta:nicamente puede tomaruna cantidad finita onumerable de valores

numricos Cuantitativa continua:

puede tomar cualquiervalor numrico en unintervalo

En escala de intervalo:nicamente tiene sentidola diferencia entre susvalores

Escala de razn: si,

adems de la diferencia,tiene sentido la raznentre sus valores

Media

Rango

Varianza

Desviacin tpica

Coeficiente de variacin

Coeficiente de asimetra

Coeficiente de curtosis

Histograma

Grfico de caja con

bigotes

Grfico de tallo y hojas


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TCNICASUNIVARIABLES

ESCALA DE MEDICIN DE LA VARIABLE

Nominal Ordinal Intervalo y Razn

Estadsticadescriptiva

ModaFrecuencias yporcentajes

Mediana

CuartilesRango intercuartil

Media, mediana, modaDesviacin tpicaVarianzaCoef. de variacin

TCNICAS UNIVARIABLES Se analiza cada variable de forma aislada. Descriptiva(medidas

resumen), Inferencial(extrapola a la poblacin).



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TCNICAS UNIVARIABLESVariables Nominales

Moda, Distribucin de frecuencias, y su representacin grfica

FacultadFrequency Percent Valid Percent Cumulative PercentValid

I. Agrnomos 415 37,7 37,7 37,7Arquitectura 10 ,9 ,9 38,6I. Caminos 55 5,0 5,0 43,6Econmicas 322 29,3 29,3 72,9I. Bosques 2 ,2 ,2 73,1Pedagoga 13 1,2 1,2 74,3I. Industriales 281 25,5 25,5 99,8Bellas artes 2 ,2 ,2 100,0

Total 1100 100,0 100,0


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Representacin Grfica


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TCNICAS UNIVARIABLESVariables Continuas (de intervalo y de razn)Estadsticos descriptivos, e Histograma de Frecuencias


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Distribucin de frecuencias y su representacin grfica


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TCNICAS BIVARIABLESESCALA DE MEDICIN DE LAS VARIABLES

Nominal Ordinal Nominal u Ordinal (agrupacin)Razn o Intervalo

(dependiente)

Intervalo y Razn

Estadsticadescriptiva

Tablas decontingencia.

Coeficientes deasociacin:,Phi, Vde Cramer,Lambda.

Tablas de contingenciay de correlacin.

Coef. correlacin derangos de Spearman.Coeficiente Tau.Coeficiente Gamma.

Medias por gruposDesviacin tpica.

Coeficiente eta.

Coeficiente de correlacinlineal.

Tablas de correlacin.Regresin simple.

EstadsticaInferencial

Muestrasindependientes

Prueba Chi-cuadrado.

Prueba Chi-cuadrado. Anlisis de la varianza.Prueba de Mann-Whitney.Prueba de Komolgorov-Smirnov.Prueba de Kruskal-Wallis

Test de la Mediana.

Prueba t sobre coeficiente deregresin.Prueba z de diferencia demedias.

Prueba t de diferencia demedias

TCNICAS BIVARIABLES


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Caracterizacin del Anlisis de datos Nominales

Existencia o no de asociacinExiste asociacin entre dos variables cuando ladistribucin de una de ellas difiere de algn modorespecto a las categoras de la otra

Chi-cuadrado(no estandarizada / siempre positiva/valor mximoN (K-1)

Existe asociacin cuando su significacin en < 0,05

Chi-cuadrado

Afirma si existe o no asociacin

No indica ni el grado no el sentido de la relacin

Sirve para todo tipo de variables en tablas deContingencia

No exige distribucin especial de las variables

No exige funcin especial entre las variables

TCNICAS BIVARIABLESVariables Nominales


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Construccin y lectura de las tablas de contingencia

ActitudA favor 552 61.3 %En contra 348 38,7 %Total 900 100 %

SexoMujer 403 44.8 %Hombre 497 55.2 %Total 900 100 %

Sexo/

Actitud

Mujer Hombre Total

A favor 254 298 552Encontra

149 199 348

Total 403 497 900


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Construccin y lectura de las tablas de contingencia

Tabla de verticales

Sexo/

Actitud

Mujer Hombre Total

A favor 63% 60% 61.3%

En contra 37% 40% 38.7%

Total 100% 100% 100%


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TCNICAS BIVARIABLESVariables Continuas con Nominales

Diferencia de Medias, Anlisis de Varianza

C C S S


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TCNICAS BIVARIABLESVariables Continuas con Nominales

Diferencia de Medias, Anlisis de Varianza

TCNICAS BIVARIABLES


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TCNICAS BIVARIABLESVariables Continuas

Coeficiente r de correlacin y regresin simple


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ENLACES DE CONSULTA para la realizacin del Anlisis de Datos

RODRGUEZ JAUME, Mara Jos; MORA CATAL, Rafael. "Anlisis

de tablas de contingencia". En: Estadstica informtica : casos yejemplos con el SPSS / Mara Jos Rodrguez Jaume, Rafael MoraCatal. Alicante : Publicaciones de la Universidad de Alicante, 2001.ISBN 84-7908-638-6, pp. 9-22

Introduccin y organizacin de los datos en el SPSShttp://rua.ua.es/dspace/handle/10045/12877

Anlisis de Tablas de Contingenciahttp://rua.ua.es/dspace/handle/10045/12071

Tcnicas Cualitativas: Historias de Vida Entrevistas en profundidad
http://rua.ua.es/dspace/handle/10045/12877http://rua.ua.es/dspace/handle/10045/12071http://rua.ua.es/dspace/handle/10045/12071http://rua.ua.es/dspace/handle/10045/12877


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Tcnicas Cualitativas: Historias de Vida, Entrevistas en profundidad

Bibliografa.

Manuales recomendados:Babbie, Earl (2000): Fundamentos de la investigacin social.Mexico, Thomson Learning.

Cea dAncona, Mara ngeles (2001): Metodologa cuantitativa.

Captulo 6 El uso de fuentes documentales y estadsticas

Estrategias y tcnicas de investigacin social. Madrid, Sntesis.

Gonzlez Ro, Mara Jos (1997): Metodologa de la investigacin

social. Tcnicas de recoleccin de datos. Alicante, Aguaclara.

Ruiz Olabunaga, Jos Ignacio (1999): metodologa de lainvestigacin Cualitativa. Bilbao, Universidad de Deusto

Valls, Miguel S. (2003): Tcnicas cualitativas de investigacinsocial. Madrid, Sntesis.


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