viernes, 25 de octubre de 2019

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PARA LA INVESTIGACIÓN

Para esta presentación se ha preparado material didáctico para no estadísticos, comprensible y con ejemplos, espero les ayude mucho en sus investigaciones y de favor compartir, gracias


la estadística descriptiva también tomada como un conjunto de indicadores que nos permiten apreciar las características de las variable en estudio.

Como siguiente punto debemos definir el tipo de variables que consideramos en nuestro análisis, para ellos apreciamos los tipos de variables con sus ejemplos


Las variables por su naturaleza, identifican si es numérica o categórica, las divide en cuantitativas o cualitativas, respectivamente.

Dentro de las cuantitativas tenemos las continuas y discretas; las particularidad es que las primeras se expresan en decimales y es necesario y son exclusivas de los instrumentos de medición, como la balanza para el peso y el termómetro para la temperatura, por otro la lado están las variables discretas, están tienen por característica su simplicidad para capturar la información, por ejemplo la edad o el número de trabajadores, como el ejemplo, para lo que no necesito un instrumento de medición. 

Ahora analizando los tipos de variables cualitativas, tenemos aquellas que tienen una construcción lógica o un orden; por la tanto las dividimos en ordinales y nominales; tal vez se genere una duda respecto a las variables en escala likert o valorativas, estas son ordinales, ya que tiene construcciones lógicas.

Como se observa en la figura la escala de medición no es más que a forma en como será estudiado el dato, es el lenguaje que utilizará el procesador para comunicarse con los datos.


Además de la clasificación por naturaleza y la escala de medición, tenemos el tipo de relación; supongamos la situación en que queramos analizar la relación entre el número de horas de estudio y el rendimiento académico; reflexionando el rendimiento académico depende de las horas de estudio; pero además vemos la necesidad de incluir una variable interviniente, alguien que interfiera en la relación y es el nivel de estrés.



# TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE DATOS

En primer lugar tener la entrevista, que consiste en tomar información de la unidad de análisis mediante la conversación, el debate, etc; dentro de los instrumentos pueden estar un micrófono, grabadora, etc.

En segundo lugar tenemos la encuesta, que consiste recolectar datos a través de respuestas escritas en un cuestionario.

Como tercera técnica tenemos la observación, ésta usada generalmente para fines clínicos, pues no se le puede extraer información a la unidad análisis, con conversaciones sino a través de un instrumento. 

En cuarto lugar tenemos los focus grup, este tipo de técnica reúne especialistas cuya finalidad es un objetivo en común, como investigaciones de mercado, estudios de pobreza y todo tipo de investigaciones multidisciplinarias.


 en la imagen tenemos un caso de un estudio relacional, entre el financiamiento y la competitividad, siendo variable independiente y dependiente como lo observamos, pero también encontramos una variable interviniente compleja que es la estructura, la cual referencia, la composición y organización de la empresa en estudio.


Debido a la complejidad de la variable necesitamos dividirla en dimensiones, indicadores y subindicadores, para establecer la escala de medición.


Según el tipo de respuesta tenemos preguntas cerradas, que solo le permiten al encuestado elegir una opción; por otro lado tenemos las semicerradas en las que el encuestado puede ingresar otra respuesta y luego tenemos las preguntas abiertas cuya finalidad es de expresar criterio u opinión.

Según él número de respuestas posibles tenemos las preguntas únicas, en las que solo se puede tomar una opción y múltiples, que permiten al lector marcar más de una opción.

Por la graduación de la pregunt tenemos dicotómicas en las que solo se puede elegir de dos opciones, escalas likert que tienen 5 categorías generalmente y las preguntas valorativas, un ejemplo puede ser cuando recibimos llamadas de operadoras de telefonía.


En la figura presentamos un ejemplo de cómo formar una tabla de frecuencia y los principales indicadores que debe tener un análisis cuantitativo, la moda que busca el valor más repetido en el conjunto de datos, la mediana cuya finalidad es partir a la muestra en dos partes, en este caso se obtuvo 8,  eso indica que el 50% de los niños evaluados tiene menos de 8 años y la media cuya finalidad es presentar el promedio de edades de los niños.

## TABLA BIVARIANTE


Estas tablas son necesarias para calcular relaciones entre las variables, por ejemplo Mc. Nemar; Contingencia, Gamma etc.; por ejemplo aquí podríamos aplicar un test que determine si el género influye en el interés por estudios universitarios.

### TABLAS MULTIVARIANTES 

Este tipo de tablas nos permiten agrupar más información, comparar grupos de datos vs otras variables, como se observa en la gráfica.

Podríamos decir así: "2873 miles de pesos fueron resultantes del almacén y tuvieron un pago al contado además de pertenecer a la zona A".

# GRÁFICOS ESTADÍSTICOS


Los histogramas son gráficos usados para representar el comportamiento de las variables cuantitativas, para determinar si corresponden a una distribución normal, el coeficiente de asimetría no ayuda a evaluar si la concentración de los datos está en el centro, lo que debería suceder, se obtuvo un valor de 0.706 con esto diríamos que la distribución está demasiado dispersa, lo que se corrobora con la gráfica.

Mientras que el coeficiente de curtosis, refleja el apuntamiento de la distribución, es decir si los valores está muy elevados de los valores centrales.


Ahora hablemos del cuartil, este indicador divide a la variable en estudio en 4 segmentos, donde aglomera en cada parte al 25% de las unidades de análisis, observemos su funcionamiento.


De los resultados obtenidos, el 25% de los habitantes tiene menos de 14 años; el 50% menos de 27 años mientras que el 75% tiene menos de 45 años.


Además de los cuartiles, también tenemos indicadores que dividen a la variable en 5 partes, solo los quintiles, los deciles que la dividen en 10 partes y los percentiles que la dividen en 100.

## ÍNDICE DE GINI O COEFICIENTE DE GINI

El índice de Gini o coeficiente de Gini es una medida económica que sirve para calcular la desigualdad de ingresos que existe entre los ciudadanos de un territorio, normalmente de un país. 

Se tienen los datos de 140 familias del PJ. Sagrado Corazón de Jesús, nuestro objetivo es calcular el índice y la curva de Lorenz para fines académicos y a la vez dar un interpretación económica situacional.


La media indica que todos los ingresos están repartidos entre todas las categorías.


Este tipo de diagrama es usado solo para variables cuantitativas, es una forma de representar la concentración de datos respecto al promedio y evaluar le existencia de datos atípicos como vemos en la figura, en el año 2005 captó una venta de 1 000 millones de balones vendidos, este valor debe ser estudiado por los analistas para identificar factores.


Este tipo de gráfico es usado por variables cualitativas, esta disposición debe contener a lo más 5 categorías, para que se visualizar el contenido, siempre en porcentaje.


Este es un gráfico de serie de tiempo, cuya finalidad es medir la variables en diversos periodos de tiempo, este es un clásico estudio longitudinal.


Tenemos un histograma de densidad, que como se indica tiene por finalidad evaluar comportamientos y si nuestra distribución es homogénea o no y si se distribuye como una distribución normal.

Para entender las aplicaciones de la estadística descriptiva tenemos:


Podemos expresar mediante un gráfico de líneas la evolución de las tasas de natalidad, mortalidad y mortalidad infantil; la tasa de mortalidad se ha mantenido por debajo de 5 fallecimientos por cada 1000 habitantes, la cantidad de nacimientos si ha venido decayendo de 30 a 18 nacimientos por cada mil habitantes; otro indicador muy importante en demográfica es la tasa de mortalidad infantil, la cual se ha mantenido entre 13 y 18 fallecimientos por cada mil nacimientos.


La estadística como herramienta de investigación utiliza sus funciones en base a determinados objetivos, para este reporte se nos pidió presentar la evolución de la fecundidad, para ellos se recurrió a evaluar dos indicadores, ins es el índice sintético de fecundidad y la tasa bruta de reproducción, esta última evalúa la cantidad de hijos por mujer, para el año 2007 se encontró una tasa de 4 hijos por mujer, de las cuales a lo más 2 son niñas, dado por la tasa bruta de reproducción.



Esta es una pirámide demográfica compuesta por edades, cuya finalidad es comparar la cantidad de personas por edades en diversos periodos de tiempo por género, con este tipo análisis podríamos entender la actividad económica de una región y lo que le espera dentro de algunos años, como observamos la mayor concentración esta en la planta baja, es decir dentro de unos 10 años tendremos mucha concentración de personas en edad de trabajar y la población ha crecido a comparación del censo anterior.


Los gráficos de barras se pueden utilizar para establecer comparaciones en momentos diferentes; se nos pide evaluar en tres censos diferentes, el índice de masculinidad que refleja la cantidad de hombres por cada cien mujeres y vemos que se ha mantenido alrededor de 106 hombres por cada cien mujeres.

El siguiente índice es el de envejecimiento que refleja la cantidad de personas de la tercera edad por cada 100 habitantes, la cual ha ido aumentando.

En tercer lugar tenemos el índice de estructura, presenta la cantidad de personas que van jubilarse jubilación por cada 100 personas nuevas en la actividad económica de la región.

También tenemos el índice de dependencia, la finalidad de este índice es mostrar la cantidad de personas dependientes por cada 100 habitantes.

Hemos recorrido una serie de posibilidades del uso de la estadística descriptiva para el análisis de datos, gráficos y medidas necesarias; esperamos le haya servido y animarlos a seguir nuestros post.

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### REFERENCIAS 

https://enciclopediaeconmica.com/muestreo-aleatorio-simple/
https://support.minitab.com/es-mx/minitab/19/help-and-how-to/modeling-statistics/multivariate/how-to/cluster-observations/interpret-the-results/all-statistics-and-graphs/dendrogram/
https://www.slideshare.net/wendylinarez/muestreo-estadistico-75486254
https://es.slideshare.net/milit/muestreo-aleatorio-simple
https://fundamentosclinicos.com/content/elemento-de-la-investigacion-3-poblaci%C3%B3n-muestra-y-muestreo
http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0124-00642011000100012









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