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-Aspectos Básicos del Análisis de Datos-
Descripción
Se retoman los aspectos básicos del análisis de datos estadísticos.
Sin etiquetas
analisis
datos
variables
Mapa Mental por
Gaby Herrera
, actualizado hace más de 1 año
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Creado por
Gaby Herrera
hace alrededor de 8 años
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Resumen del Recurso
-Aspectos Básicos del Análisis de Datos-
Antes del análisis
Se lleva a cabo una serie de pasos para lograr un buen proceso de investigación
Como
1. Concebir la idea de Investigación
2. Plantear el objetivo de investigación
3. Elaborar marco teórico
4. Definir tipo de investigación
5. Establecer hipótesis y definir variables conceptual y operacionalmente
6. Seleccionar el diseño apropiado de investigación
7. Selección de la muestra
8. Recolección de datos
9. Análisis de datos
Durante el análisis
Se expone y detalla
Las medidas de resumen de las variables y como serán presentadas
El software a usar en el procesamiento
El nivel de significancia fijado para las prueba estadísticas
Estrategias de análisis
Pueden ser
Análisis exploratorio de datos
Consiste en la obtención de medidas de resumen y gráficos para un conjunto de datos
Es importante para: Evaluación general de los datos, identificación de datos atípicos, extremos, perdidos, descripción, etc.
Análisis univariado
Para Variables cualitativas: Distribución de frecuencias, proporciones, razones, tasas.
Para variables cuantitativas: medidas de tendencia central, dispersión, localización, distribución de frecuencias.
Entre las estadísticas comúnmente usadas se encuentran
Media- promedio de todos los valores de esta variable en la base de datos
Mediana- el medio de la distribución, el número en el cual la mitad de los valores están por encima y la otra mitad está por debajo
Moda- el valor que más se repite
Rango de valores- desde el valor mínimo hasta el máximo
Desviación estándar- una medida de qué tan confiables son los datos
Distribución- muestra si la mayoría de los valores se encuentran en la parte baja del rango, o en la parte alta, o agrupados en el medio
Percentil- el porcentaje de la distribución que es igual a o menor que un determinado valor
Análisis bivariado
Prueba paramétrica: t-Student-prueba Z, ANOVA, Coeficiente de correlación de Pearson
Pruebas no paramétricas: U de Mann Withney, Wilcoxon, x2, prueba exacta de Fisher, Coeficiente de correlación de Spearman
Análisis multivariado
Modelos como: Regresión lineal multiple, regresión logística, regresión de Cox
Para el análisis, hay que tomar en cuenta
Tipos de variables
Continuas
Son siempre numéricas, y teóricamente pueden ser cualquier número, positivo o negativo
Ejemplos: edad en años, el peso, presión arterial, temperaturas interiores y exteriores, etc.
Categóricas
Contienen información que puede organizarse en categorías
Tipos
Ordinal
Es cualquier variable categórica con algún orden intrínseco o valor numérico. Por ejemplo, nivel educacional.
Nominal
Es una variable categórica sin orden intrínseco. Por ejemplo, lugar de residencia.
Dicotómica o binaria
Es una variable categórica que tiene sólo dos niveles o categorías, por ejemplo: Sí/No
Codificacion
Es el proceso de traducir la información recolectada de los cuestionarios u otras investigaciones a algo que pueda ser analizado
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