OCHO PASOS para el Desarrollo de una Investigación SUPLEMENTO 1 Parte 1 (con gráficas) Estadísticas Paramétricas para el análisis de datos Dr. Walter López Moreno 2012
Suplemento 1 parte 1 de los Ocho pasos pasos para el desarrollo de una investigación
Jun 25, 2015
OCHO PASOS PARA EL DESARROLLO DE UNA INVESTIGACIÓN
El libro tiene el propósito de facilitar al estudiante el proceso de realizar una investigación y presentarla de forma escrita de una manera simple y útil para todo nivel académico. En cada paso se ofrece una explicación directa con consejos prácticos del autor. Y para el escrito se incluye una guía que facilita el desarrollo estructural del informe. El formato esta hecho de forma que puedas seguir paso a paso el proceso investigativo desde concebir la idea hasta llegar a las conclusiones. El texto facilita el camino en áreas de dificultad para la mayoría de los estudiantes.
Cómo concebir el tema de la investigación.
Cuáles son las partes de una investigación.
Qué se debe incluir en cada parte del escrito.
Cómo se definen las variables.
Cómo se clasifican los datos.
Cómo se hace una encuesta.
Cómo se hacen las preguntas de investigación
Cómo se hacen las hipótesis.
Cómo se calcula la muestra.
Cómo se analizan los datos.
Qué estadísticas debe usar para la investigación.
Dónde se consiguen las referencias y como se organizan.
Dónde, cómo y cuándo citar.
Qué se debe incluir en la conclusión
Y muchas otras áreas en que podrás aclarar dudas y facilitar el desarrollo completo de tu investigación.
Para adquirir un ejemplar de libro puede contactar al autor en:
[email protected]
también puede ir al siguiente enlace:
http://ochopasos.tk
El libro tiene el propósito de facilitar al estudiante el proceso de realizar una investigación y presentarla de forma escrita de una manera simple y útil para todo nivel académico. En cada paso se ofrece una explicación directa con consejos prácticos del autor. Y para el escrito se incluye una guía que facilita el desarrollo estructural del informe. El formato esta hecho de forma que puedas seguir paso a paso el proceso investigativo desde concebir la idea hasta llegar a las conclusiones. El texto facilita el camino en áreas de dificultad para la mayoría de los estudiantes.
Cómo concebir el tema de la investigación.
Cuáles son las partes de una investigación.
Qué se debe incluir en cada parte del escrito.
Cómo se definen las variables.
Cómo se clasifican los datos.
Cómo se hace una encuesta.
Cómo se hacen las preguntas de investigación
Cómo se hacen las hipótesis.
Cómo se calcula la muestra.
Cómo se analizan los datos.
Qué estadísticas debe usar para la investigación.
Dónde se consiguen las referencias y como se organizan.
Dónde, cómo y cuándo citar.
Qué se debe incluir en la conclusión
Y muchas otras áreas en que podrás aclarar dudas y facilitar el desarrollo completo de tu investigación.
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Transcript
OCHO PASOS para el Desarrollo de una Investigación
SUPLEMENTO 1 Parte 1 (con gráficas)
Estadísticas Paramétricas para el análisis de datos
Dr. Walter López Moreno2012
DERECHOS RESERVADOS 2012
Contenido del Suplemento 1 Parte 1
Pruebas y cómputos estadísticos paramétricos Promedio Desviación estándar Coeficiente de variación de Pearson Curtosis Sesgo Regresión lineal Coeficiente de correlación de Pearson (r) Coeficiente de determinación (r2) Prueba t Prueba Z Prueba P Análisis de varianza
Las paramétricas presumen que la distribución de la frecuencia por clase o intervalos es normal.
Para comprobar la normalidad de los datos, se deben organizar y luego presentar su distribución en un histograma.
También se pueden relacionar las medidas de tendencia central.
Las no paramétricas ocurren cuando los datos son menores de 30 unidades y no hay evidencia de normalidad en su distribución.
Estadística paramétrica y no paramétrica
Útil para medir la tendencia central de los datos. En datos no agrupados, se suman todos los números y se divide entre la cantidad total de datos. Las medidas de tendencia central se pueden relacionar para determinar la simetría o sesgo de la distribución.
Promedio (µ para población, para muestras)
Figura S1.1 - Relación de tendencia central y forma.
Fuente: Tomado de González (2008).
Lea en la pagina 168 cómo determinar el promedio de datos agrupados.
Desviación estándar
Es útil para medir la dispersión entre los datos de una variable. Representa la dispersión de los datos con respecto al promedio. Las fórmulas para determinar la desviación de datos agrupados y no agrupados de población y muestra respectivamente son:
Datos no agrupados Población Muestra
Para datos agrupados Población Muestra
Lea el ejemplo de la página 170
Se utiliza para comparar la dispersión entre grupos con diferente promedio y desviación estándar.
Se determina dividiendo la desviación estándar entre el promedio y luego multiplicando el resultado por 100.
Ejemplo, si la desviación estándar de la población es de 1.41, la desviación estándar de la muestra es de 1.55 y el promedio es 3 los coeficientes de variación de Pearson serían los siguientes: CV población = σ/µ x 100 = 1.41/3 = 47 por ciento CV muestra = s/ x 100 = 1.55/3 = 51.7 por ciento
Coeficiente de variación de Pearson
Varianza (σ2 para población y s2 para muestra)
Es el cuadrado de la desviación estándar. Las fórmulas para calcular la varianza de datos agrupados y no agrupados de población y muestra respectivamente son:
Datos no agrupados Población Muestra
Para datos agrupados Población Muestra
Lea el ejemplo de la página 171
Se usa para determinar si la distribución tiene un pico bajo o alto.
Si el resultado es negativo, la distribución es plana y se conoce como platicúrtica. Esto significa que hay poca concentración de datos en el centro de la distribución.
Si es positivo el resultado, su pico es alto y la distribución se llama leptocúrtica.
Curtosis
Para hallar el valor de la curtosis sigue los pasos de la página 173.f
Es útil para determinar la dirección en la asimetría de la distribución.
Si el resultado es positivo el sesgo es a la derecha.
Si es negativo el sesgo es a la izquierda.
Si es cero la distribución es simétrica.
Sesgo
Regresión lineal
Se utiliza para determinar la ecuación de la línea, que representa la relación entre dos variables.
Figura S1.3 - Diagrama de dispersión
Fuente: Modelo diseñado por el autor.
Regresión lineal Si se traza una línea que represente la relación de los puntos, se obtiene la línea de
regresión.
Figura S1.4 - Línea de regresión
Fuente: Modelo diseñado por el autor.
El método del mínimo cuadrado utiliza la ecuación de una línea para representar la relación entre las dos variables.
En la ecuación a es el intercepto en el eje de y mientras b es la pendiente de la línea. Las variables están representadas por la x (por lo general, la variable independiente) y por la y, (la variable dependiente).
Lea el ejemplo de la página 175
Coeficiente de correlación de Pearson (r)
Se usa para determinar qué tan fuerte es la relación de los datos de las dos variables en la línea de regresión. Si el valor r es 1, está perfectamente correlacionado con una pendiente positiva. Si es -1, está perfectamente correlacionado con una pendiente negativa.
Cuando los puntos están bien dispersos no se pueden relacionar las dos variables por medio de una ecuación. Por lo tanto, el valor de la correlación es de cero.
Perfectamente positiva
r = 1
Perfectamente negativa
r = -1
No hay correlación
(r =0)
Coeficiente de correlación de Pearson (r)
En valores intermedios mientras más cerca de 1 ó -1 sea el valor r, la correlación es mayor.
Correlación positiva
0 < r < 1
Correlación negativa
0 > r > -1
Para determinar la correlación, se utiliza la siguiente ecuación.
Es el cuadrado del coeficiente de correlación de Pearson.
Es un valor igual o mayor que cero y menor o igual a uno.
Representa por cuánto el comportamiento de una variable explica el comportamiento de una segunda variable.
Si el coeficiente de determinación es mayor de 0.70, se considera un buen resultado.
Coeficiente de determinación (r2)
Útil para determinar si dos grupos de datos o dos muestras son diferentes de manera significativa con relación a sus promedios.
Por ejemplo, si en la hipótesis se establece que las mujeres y los hombres no difieren por el promedio de gastos mensuales en la compra de ropa, se puede utilizar la Prueba t para comprobarlo.
Prueba t
Los pasos a seguir para hacer la prueba t se encuentran en la página 180
Se usa para comparar el promedio de dos muestras con una constante como el promedio de una población.
El propósito es determinar si los promedios en dos muestras son diferentes de manera significativa.
Prueba Z
Siga el ejemplo de la página 183.
Se usa para comparar el promedio de dos muestras con una constante como el promedio de una población. El propósito es determinar si los promedios en dos muestras son diferentes de manera significativa.
Prueba P
Siga el ejemplo de la página 184.
Es útil para comparar tres o más promedios.
Cuando se comparan los promedios de una variable se hace la prueba “Oneway” ANOVA.
Esta prueba compara las varianzas de cada grupo.
Si los promedios son de dos variables independientes, se hace la prueba “twoway” ANOVA.
Análisis de varianza
Siga los pasos y los ejemplos de las páginas 186 a la 191
Asignación para repaso de conceptos: Leer el Suplemento 1 y contesta los ejercicios 1 al 10, 13 al 15
TRABAJO individual: Ejercicios 11, 12, 18,21,22, 24.
TRABAJO en Grupo: Ejercicios 16, 17,19 ,20, 23, 25
Asignación, trabajo individual y trabajo en grupo.
Puedes obtener información y ayudas adicionales en la página WEB del libro
http:/www.ochopasos.tk
Para adquirir el libro escribe al autor a su correo electrónico:
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