Apuntes adicionales Estadística 1º Publicidad y Relaciones Públicas PDF

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Estos apuntes contienen información adicional útil para el apartado de teoría de la asignatura....

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Estadística aplicada a la comunicación Tema 1. Introducción a la investigación aplicada a la comunicación Existen cuatro vías que nos guían al conocimiento cuando tenemos una necesidad de información: La intuición, la tradición, la autoridad y la ciencia. El proceso de investigación La investigación es un proceso, sistemático organizado y objetivo, realizado con el fin de responder a una pregunta o a una necesidad de información. Consiste en la aplicación de un método científico a la resolución de problemas. Las características del proceso de investigación son las siguientes: Es empírico, pretende ser objetivo y verificable, no es infalible y ha de ser público. Ejemplo: Método hipotético-deductivo. 1. Conocimiento teórico 2. Hipótesis 3. Análisis empírico 4. Conclusiones La comunicación mediática tiene como objetivo investigar los siguientes factores. EMISORES Características individuales (sexo, etnia, nivel social…) que influyen en el proceso de comunicación. Contexto y lógica en el que se produce la comunicación mediática que influyen en la comunicación CONTENIDOS Y MENSAJES MEDIÁTICOS Presencia de determinados elementos en los contenidos; construcción de estereotipos Análisis de textos audiovisuales. Estudio de la programación y realización audiovisual MEDIOS Evolución y transformación de los diferentes medios. Aspectos económicos y estructurales; tecnológicos (usabilidad, interactividad…) y políticos y legales. Propiedad y control de los medios AUDIENCIA ¿Qué medios se consumen más? ¿Qué hacen la gente con los medios? ¿Cómo y por qué las personas utilizan los medios de comunicación? PROCESOS Y EFECTOS MEDIATICOS Objetivos y efectos de los medios

Dentro del periodismo Periodismo de precisión: “aplicación de los métodos científicos de investigación social o de conducta social a la práctica del periodismo” (Meyer, 1989). Generalmente se describe de manera general un problema social, y no un hecho aislado y personalizado, que no tiene por qué ser de actualidad, mediante el uso de métodos de investigación social (generalmente de manera cuantitativa). Investigación para la planificación y marketing Perfil del cliente. Opiniones, actitudes del cliente. Planificación de la campaña. Evaluación de la campaña. Valoración del producto. Actitudes hacia el producto. Planificación de medios. Audiencia. Estudios sobre productos audiovisuales.

Tema 2. El proceso de investigación 1. Delimitación del problema a investigar 1.1 Identificar el problema a investigar. Es útil plantear una pregunta. 1.2 Concretar el problema a investigar. Se trata de valorar la idoneidad del problema identificado y su correcto planteamiento. 1.3 Revisión bibliográfica. Ayuda a valorar el correcto planteamiento de la pregunta formulada, a completar el marco teórico, a precisar los objetivos y la hipótesis, y a elaborar el diseño metodológico. 1.4 Formulación de la pregunta y objetivos de estudio. Ambos deben ser claros y no dejar lugar a duda. Hay que marcar un objetivo principal y unos objetivos específicos. 2. Selección de la perspectiva metodológica principal 2.1 Metodología cualitativa. Trata de medir, relacionar, establecer causas, explicar y generalizar. Es un método estructurado y sistemático, que se puede representar estadísticamente y puede suscitar la confirmación del hecho que se investiga. Técnicas de investigación cualitativa (Grupos de discusión, entrevistas en profundidad, observaciones) 2.2 Metodología cuantitativa. Trata de comprender, describir e interpretar desde el marco de referencia del sujeto. Es un método necesariamente flexible, que se representa de una forma simbólica y suscita un descubrimiento profundo.

3. Operalización del problema a investigar 3.1 Formulación de hipótesis. Son suposiciones inciales sobre nuestra pregunta de investigación. Son extraídas del trabajo teórico y orientan los datos que tenemos que recoger. 3.2 Operalización de conceptos. Consiste en el proceso que permite pasar de los conocimientos teóricos a la medición empírica. Es decir, son las variables que tenemos que tener en cuenta. 3.3 Delimitar las unidades de análisis. Es concretar aquello sobre lo que vamos a obtener conclusiones. 4. Diseño de la investigación 4.1 Selección del tipo de investigación. Es una fase clave de la investigación. Debemos tener en cuenta: Pregunta de investigación y objetivos del estudio. Importancia del nivel de representatividad y calidad deseado. Recursos humanos y conocimiento del grupo de investigación. Recursos, económicos, técnicos y temporales. Cuestiones éticas.

Factor diferencia Tipos de estudio Implicaciones para la in 4.2 Selección del tipo de datos para analizar. Debemos seleccionar los datos que vamos a utilizar, datos primarios (producidos por nuestra propia investigación) o datos secundarios (producidos por otra investigación) 4.3 Selección y construcción de técnicas de producción de datos. Pueden ser observaciones sistemáticas o encuestas (importante enfocar el cuestionario hacia los resultados que pretendemos obtener) 4.4 Delimitación de las unidades de observación y proceso de selección. Debemos concretar el muestreo y las probabilidades de la población objeto de estudio. Tambié en cuento al tamaño de muestra debemos tener en cuenta la heterogeneidad de la variable, el margen de error y el nivel de confianza. 4.5 Selección provisional de técnicas de análisis de datos. 5. Fase de observación y producción de datos primarios 5.1 Trabajo de campo. 5.2 Control de calidad de los datos. 6. Edición y análisis de datos 6.1 Edición de datos. Esta fase trata de recodificar las variables, incluso de la creación de nuevas variables que ayuden a completar la investigación. 6.2 Análisis de datos. Estadística univariante, bivariante o multivariante. 7. Interpretación de los resultados y obtención de conclusiones

Tema 3. Producción de datos cuantitativos. Datos secundarios Aspectos a tener en cuenta a la hora de utilizar datos secundarios: 1. OBJETIVO DE LA FUENTE, es decir, hay que tener en cuenta la intención con la que la fuente ha obtenido los datos que vamos a utilizar. 2. TIEMPO EN EL QUE SE OBTUVIERON LOS DATOS, es decir, antigüedad de la producción de datos. 3. CALIDAD DE LOS DATOS, tamaño de la muestra y las técnicas utilizadas. 4. ADECUACIÓN A LOS OBJETIVOS DE MI INVESTIGACIÓN. 5. FACILIDAD DE ACCESO A LOS DATOS. Tipología de datos secundarios: 1. Datos elaborados por organismos públicos o privados relacionados con su funcionamiento o áreas de actuación. 2. Estadísticas sobre detenciones, denuncias, alumnos matriculados… 3. Datos estadísticos elaborados por organismos públicos o privados sobre diferentes aspectos de la realidad social 4. Institutos de Estadística, estudios de opinión… 5. Datos de empresas o consultoras sobre diferente temática (audiencias, marketing…) 6. Datos o resultados de investigaciones Datos secundarios sobre comunicación CIS Centro de Investigación Sociológica, ofrece información sobre estudios políticos, de opinión o de conductas y diversos temas sociales. Gabinete de Prospección Sociológica, ofrece un sociometro vasco de carácter descriptivo, evolutivo y comparativo. También ofrece las opiniones sociopolíticas de la ciudadanía de Euskal Herria. EGM Estudio General de Medios, es una asociación de medios de comunicación formada por empresas dedicadas a la comunicación informativa o comercial. Panel de Audiencias KANTAR MEDIA, ofrece datos secundarios sobre comunicación mediante una muestra de 4.625 hogares con audímetro en sus televisores en todo el estado español. INTROL, ofrece información sobre la difusión y distribución de las publicaciones periódicas. INFOADEX, ofrece un análisis y control de la publicidad en el estado español. (Inversión en publicidad por sectores, medios, soportes, anunciantes)

TEMA 4. Gestión de datos cuantitativos ¿Qué datos recoger? 1. Variable: característica observable que varía entre los individuos de nuestra población objeto de estudio. 1.1 Cuantitativa (intervalo o de razón) 1.2 Cualitativa (nominal u ordinal) Así pues cabe destacar que una misma variable puede ser recogida de distinta forma: 1. Continua: Edad 2. Discreta: Número de cumpleaños 3. Ordinal: Joven/Adulto/Anciano Una vez finalizado el trabajo de campo, podemos empezar a trabajar con la base de datos. En la matriz de datos, la información se organiza de manera que las filas son los individuos y las columnas las variables.

TEMA 5. Análisis de datos cuantitativos. Estadística descriptiva. Análisis univariante. Antes de empezar es conveniente entender los siguientes símbolos: W= colectivo de estudio o población N= Tamaño del colectivo n= Tamaño de la muestra Wi = cada uno de los elementos del colectivo i= 1 X, Y…= cada variable objeto de estudio x1 ,x2 = conjunto de valores que toma la variable X en el colectivo. Por tanto, es el número de valores distintos que toma la variable. Distribución de frecuencias y representaciones gráficas Las tablas de frecuencias y los gráficos son formas equivalentes de recoger de una manera rápida la información de la matriz de datos de una forma ordenada y resumida. La tabla de frecuencias resume los datos de una variable, perdiendo en algunos casos algo de información. Existen tablas de frecuencia para cada clase de frecuencia: -Frecuencia absoluta (ni), número de veces que se repite ese valor (xi) o modalidad en el total de individuos. -Frecuencia relativa (fi), número de veces, en tantos por uno que se repite dicho valor (xi) o modalidad en el total de individuos. Frecuencia absoluta acumulada (Ni), suma de ni acumuladas hasta esa clase Frecuencia relativa acumulada (Fi)

Por otro lado, las representaciones gráficas complementan a las distribuciones de frecuencias a la hora de obtener una visión de rápida información. Los gráficos deben: - Ayudar a obtener una visión fidedigna de la(s) variable(s) - Ser claros, tener título y fuente - Deben captar la atención pero ser sencillos, claros y precisos El tipo de variable condiciona el tipo de gráfico, estos son los tipos mas destacados: Diagrama/ Gráfico de barras Variables cualitativas y discretas Comparar magnitudes de cada modalidad En el eje horizontal se representan las modalidades y en el vertical su frecuencia (absoluta o relativa) El orden de las modalidades en el gráfico puede ser según su orden “natural” (ordinales), alfabético (útil cuando hay muchas modalidades), según la magnitud (de menor a mayor) o aleatorio. Tipos de grafico de barras: Barras horizontales, barras apiladas (describir diferencias), barras agrupadas (comparar), pirámides de población. Gráficos para variables continuas Historiogramas (otorga idea de continuidad). Pictogramas (representan las modalidades de una variable). Diagrama de sectores (variables cualitativas). Cartogramas. Valoración de un determinado producto. Medidas descriptivas Una vez obtenido el resumen de la información mediante tablas y gráficos, debemos obtener medidas que resuman la información de la variable. Esta información será básicamente numérica. Principales medidas de tendencia central: Media: Es la suma de todos los valores entre el total de los individuos. 1+ 1 +1 +2 +2 +3+ 3 +4+ 4+ 52,6 Media aritmética ponderada, todos los valores no tienen el mismo peso. Ejemplo: Examen 7 puntos, Trabajo 4 puntos Con un 9 en examen y 8 en trabajo ¿Qué nota tengo? 8,64 X= 9x7 + 8x4 / 7+4 Mediana: en una variable cuyas observaciones han sido ordenadas de menor a mayor, la mediana es el valor que deja por debajo y por encima el 50% de las observaciones. Datos sin agrupar Impares 123 El 50% ha sacado 2 o más en el test. El 50% ha sacado 2 o menos en el test Pares 1234 2,5 El 50% ha sacado 2,5 o menos en el test. El 50% ha sacado 2,5 o más en el test.

Moda: En una distribución de frecuencias, se denomina moda (Mo) al valor de la variable que más se repite (tiene mayor frecuencia) - Puede no haber moda - Puede haber más de una moda (bimodal, trimodal…) - También para variables cualitativas - Útiles para distribuciones que se concentran en torno a un valor. Principales medidas de posición En ocasiones nos interesa saber qué posición ocupa un determinado dato/individuo en el total de la población. EJEMPLO: El individuo 14 ha sacado 26 puntos en el test ¿Es un buen resultado? ¿Qué posición ocupa ese individuo dentro de su clase? Estas medidas indican la posición de un determinado individuo en la población, además sirven para dividir los datos en partes con igual frecuencia. Cuartiles: dividen en cuatro partes iguales Deciles: dividen en diez partes iguales Percentiles: dividen en cien partes iguales Q2=D5=P50=Med Principales medidas de dispersión Las medidas de dispersión permiten analizar las diferencias que se dan entre los individuos en la variable, es decir, las diferencias entre los sujetos en las puntuaciones de la variable. También permiten cuantificar la representatividad de una medida de posición, permitiéndonos establecer hasta qué punto una medida de tendencia central es representativa como síntesis de una distribución. Rango o recorrido, es la variación total de los datos y se calcula restando a la puntuación mayor la menor (en ocasiones se le suma la unidad) A) 32-28= 4 B) 50-10= 40 - Fácil de calcular y medida en unidades de la variable - No utiliza todas las observaciones - Muy afectada por los datos extremos Diferencias respecto a la media: desviación media, varianza (media de las distancias al cuadrado) y desviación típica. Miden las distancias respecto a un punto central, en este caso la media, pero podría ser la mediana. Coeficiente de variación Resulta útil para comparar la variabilidad de dos variables medidas en diferentes escalas. Coeficiente de asimetría: -Una distribución es simétrica si su parte derecha es igual a la izquierda (espejo) -La asimetría es positiva o negativa dependiendo de donde este la cola de la distribución -La media tiende a desplazarse hacia los valores extremos -En distribuciones simétricas media, mediana y moda coinciden -¿En asimétricas positivas, la media es mayor o menor que la mediana?

Tema 6. Estadística descriptiva bivariante Introducción El objetivo de la estadística bivariante es averiguar si existe algún tipo de relación entre dos variables. Por otro lado, la estadística inferencial y la teoría de la probabilidad intentan averiguar si en caso de darse dicha relación, es extrapolable al resto de la población. El tipo de variable determina el procedimiento a utilizar: - Dos variables cualitativas: ¿Influye el sexo en la elección de carrera? Técnicas de asociación: tablas de contingencia, chi-cuadrado - Dos variables cuantitativas: ¿Hay relación entre la edad y los ingresos? Coeficientes de correlación: Pearson… - Una variable cualitativa y otra cuantitativa: ¿Vivir en un pueblo influye en la valoración de un partido político? Análisis de la varianza Conceptos a tener en cuenta: Variable dependiente, variable independiente y variable confusora. Asociación entre variables cuantitativas Para estudiar la relación entre dos variables cuantitativas contamos con los gráficos de dispersión y con los coeficientes de relación. Correlación lineal ¿Cómo medimos la relación lineal entre dos variables? (Ejemplo tomado de Barón 2004) Tenemos las alturas y los pesos de 30 individuos y deseamos conocer si existe relación entre la altura y el peso, es decir, saber si la altura de una persona influye en su peso y en el caso de que exista relación lineal de qué tipo. Altura en cm. Peso en Kg. 162 61 154 60 180 78 158 62 171 66 169 60 166 54 1. Representación gráfica: diagrama de dispersión, cada punto representa a un individuo, su peso y su altura. 2. Relación lineal: Directa: a medida que una variable aumenta la otra también, cuando una crece la otra también Inversa: a medida que una variable aumenta la otra disminuye, cuando una crece la otra decrece.

3. Coeficientes de correlación Coeficiente de correlación de Pearson, quien investigó si existía relación entre la altura del hijo/a y la del padre, investigando más de 1000 casos y estableció una forma de predecir la altura del hijo/a en base a la del padre (regresión) El coeficiente de correlación de Pearson mide la relación lineal entre variables cuantitativas, y está basado en la covarianza. El signo de la varianza nos dice el sentido de la relación, pero no el grado de esa relación. 0 No hay relación Positivo >0 Relación directa Negativo...