Capitulo 10 metodología de la investigación Hernandez Sampieri PDF

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FICHAS BIBLIOGRÁFICASResumen capítulo 10Secuencia 1IMProfesora: Rosa María Flores ZarateJulio, 2020Instituto Politécnico NacionalUnidad Interdisciplinaria deIngeniería y Ciencias Sociales YAdministrativasCapítulo 10: Análisis de los datos cuantitativosUna vez que los datos se han codificado, transfe...

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Instituto Politécnico Nacional Unidad Interdisciplinaria de Ingeniería y Ciencias Sociales Y Administrativas

FICHAS BIBLIOGRÁFICAS Resumen capítulo 10 Secuencia 1IM12

Profesora: Rosa María Flores Zarate Julio, 2020

Capítulo 10: Análisis de los datos cuantitativos Una vez que los datos se han codificado, transferido a una matriz, guardado en un archivo y “limpiado” de errores, el investigador procede a analizarlos. Dicho análisis de datos se efectúa sobre la matriz de datos utilizando un programa computacional como: SPSS, Minitab, SAS y STATS. El proceso de análisis consta de 7 fases: Fase 1: seleccionar un programa de análisis. Existen diversos programas para analizar datos sin embargo solamente debemos seleccionar uno. Algunos de los programas de análisis de datos son: SPSS, Minitab, SAS y STATS. Fase 2: ejecutar el programa. Fase 3: explorar los datos. En esta etapa se inicia el análisis y debemos tener en cuenta que las variables de la matriz de datos son columnas o ítems y las variables de la investigación son las propiedades medidas y que forman parte de las hipótesis o que se pretenden describir (género, edad, actitud hacia el presidente municipal, etc.). Cuando una variable de la investigación está integrada por diversas variables de la matriz o ítems suele denominársele variable compuesta y su puntuación total es el resultado de adicionar los valores de los reactivos que la conforman. El tipo de análisis o pruebas estadísticas depende del nivel de medición de las variables, las hipótesis y el interés del investigador. Los principales análisis estadísticos que pueden hacerse son: estadística descriptiva para cada variable (distribución de frecuencias, medidas de tendencia central y medidas de la variabilidad), la transformación a puntuaciones z, razones y tasas, cálculos de estadística inferencial, pruebas paramétricas, pruebas no paramétricas y análisis multivariados. La distribución de frecuencias es un conjunto de puntuaciones ordenadas en sus respectivas categorías y generalmente se presenta como una tabla. Contienen las categorías, los códigos, las frecuencias absolutas, los porcentajes válidos y los porcentajes acumulados. Las distribuciones de frecuencias, especialmente cuando utilizamos los porcentajes, pueden presentarse en forma de histogramas o gráficas de otro tipo al igual que también se pueden representar por medio del polígono de frecuencias o de la curva de frecuencias.

Las medidas de tendencia central son los valores medios o centrales de una distribución y nos ayudan a ubicarla dentro de la escala de medición. Las principales medidas de tendencia central son tres: moda, mediana y media.   

La moda es la categoría o puntuación que ocurre con mayor frecuencia. La mediana es el valor que divide la distribución por la mitad. La media es el promedio aritmético de una distribución.

Las medidas de la variabilidad son intervalos que indican la dispersión de los datos en la escala de medición. Las medidas de la variabilidad más utilizadas son rango, desviación estándar y varianza.   

El rango es la diferencia entre la puntuación mayor y la puntuación menor. La desviación estándar es el promedio de desviación de las puntuaciones con respecto a la media que se expresa en las unidades originales de medición de la distribución. La varianza es la desviación estándar elevada al cuadrado.

Las puntuaciones z son transformaciones que se pueden hacer a los valores o las puntuaciones obtenidas, con el propósito de analizar su distancia respecto a la medida, en unidades de desviación estándar. Una razón es la relación entre dos categorías. Por ejemplo, la razón de hombres a mujeres es de 60/30 = 2. Es decir, por cada dos hombres hay una mujer. Una tasa es la relación entre el número de casos de una categoría y el número total de observaciones. Fase 4: evaluar la fiabilidad y validez lograda por el instrumento de medición. La confiabilidad se calcula y evalúa para todo el instrumento de medición utilizado, o bien, si se administraron varios instrumentos, se determina para cada uno de ellos. Los procedimientos más utilizados para determinar la confiabilidad mediante un coeficiente son: medida de estabilidad, método de formas alternativas o paralelas, método de mitades partidas y medidas de consistencia interna. La evidencia sobre la validez del contenido se obtiene mediante las opiniones de expertos y al asegurarse que las dimensiones medidas por el instrumento sean representativas del dominio de dimensiones de la(s) variable(s) de interés. La evidencia de la validez de criterio se produce al correlacionar las puntuaciones de los participantes, obtenidas por medio del instrumento, con sus valores logrados en el criterio. Fase 5: análisis estadístico inferencial

La estadística inferencial sirve para efectuar generalizaciones de la muestra a la población; se utiliza para probar hipótesis y estimar parámetros. También se basa en la distribución muestral. Una distribución muestral es un conjunto de valores sobre una estadística calculada de todas las muestras posibles de determinado tamaño de una población. El nivel de significancia es un nivel de la probabilidad de equivocarse y que fija de manera a priori el investigador. Los niveles más comunes son 0.05 y 0.01. La prueba de hipótesis determina si la hipótesis es congruente con los datos de la muestra. Existen dos tipos de análisis estadísticos que pueden realizarse para probar hipótesis: los análisis paramétricos y los no paramétricos. Existen diversas pruebas paramétricas, pero las más utilizadas son:

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Coeficiente de correlación de Pearson y regresión lineal. Prueba t. Prueba de contraste de la diferencia de proporciones. Análisis de varianza unidireccional (ANOVA en un sentido o oneway). Análisis de varianza factorial (ANOVA). Análisis de covarianza (ANCOVA).

En todas las pruebas estadísticas paramétricas las variables están medidas en un nivel por intervalos o razón. Las pruebas no paramétricas más utilizadas son:   

La chi cuadrada o x 2 . Los coeficientes de correlación e independencia para tabulaciones cruzadas. Los coeficientes de correlación por rangos ordenados de Spearman y Kendall.

Las pruebas no paramétricas se utilizan con variables nominales u ordinales o relaciones no lineales. Fase 6: realizar análisis adicionales. Este paso consiste en que una vez realizados nuestros análisis, es posible que decidamos efectuar otros análisis o pruebas extra para confirmar tendencias y evaluar los datos desde diferentes ángulos.

Fase 7: preparar los resultados para presentarlos Una vez analizados los datos, los resultados se preparan para incluirse en el reporte de la investigación....