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Análisis estadístico descriptivo




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1. 1.1 • • • • • 2 CONCEPTOS BASICOS Antes de iniciar el análisis estadístico de un conjunto de datos es necesario establecer algunas precisiones conceptuales: Estadística descriptiva y estadística inferencial El nivel descriptivo está referido al estudio y análisis de los datos obtenidos en una muestra (n) y como su nombre lo indica describen y resumen las observaciones obtenidas sobre un fenómeno un suceso o un hecho. Ejemplos : El porcentaje de aprobados en el curso de economía ascendió a un 68% El 35% de los visitantes del museo era de género femenino La edad promedio de una muestra de compradores en el centro comercial es de 38 años En cambio la estadística inferencial esta referida al procedimiento mediante el cual los resultados de la muestra se trata de hacerlos extensivos a toda la población o universo (N). Procura mostrar relaciones de causa efecto o pruebas de hipótesis. Ejemplos : • Los ingresos de los turistas que vienen al país son de $ 35,000 en promedio • Si las elecciones fueran hoy día el candidato del partido “ X “ obtendría un 45% de los votos n * * N * * * ** * * * * ** * * * * * * * Muestra Población 1.2 Población y muestra Población es el conjunto completo de individuos, objetos que posee una o más características observables en un ámbito geográfico determinado y en un lapso de tiempo . Muestra : es un subconjunto representativo de la población, cuando hablamos de representatividad nos referimos a que debe ser lo más parecido a posible a la población desde el punto de vista cuantitativo y cualitativo. El muestreo puede ser : Muestreo al azar simple, cuando el azar es el criterio básico de elección de las unidades de muestreo Muestreo estatificado basado en la subdivisión de la población en subconjuntos o estratos mutuamente excluyentes Luis Flores Cebrián

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• • de 3 Muestreo por áreas, cuando se trabaja en función de unidades geográficas o conglomerados Muestreo sistemático, cuando se sigue un patrón de elección basado en números aleatorios elegidos al azar o un factor de elección, ejemplo se elige aplicar la encuesta a cada quince visitantes al museo En todos los casos se debe aplicar el criterio de probabilidad, es decir que cada elemento de la población tenga la misma probabilidad de ser elegido en la muestra. Este es un aspecto fundamental pues hacerlo de otra manera ( elección subjetiva) impediría medir el nivel de confianza y / o de error de los resultados obtenidos. 1.3 Las variables Las variables son las características, atributos o cualidades del objeto de investigación se pueden clasificar de muchas maneras. Ejemplo CRITERIO Según el número de valores que expresan Según la capacidad observación Según la naturaleza del valor que asumen Según su función en la hipótesis CLASIFICACIÓN Variables dicotómicas, expresan sólo dos valores Variables politómicas, expresan mas de dos valores Variables teóricas o no observables de naturaleza conceptual Variables empíricas observables se pueden medir o cuantificar Variables discretas asumen valores absolutos Variables continuas asumen valores fraccionarios Variables independientes Variables dependientes Variables intervinientes Variables paramétricas EJEMPLO Genero : masculino o femenino Grado de instrucción Gusto, preferencia, opinión Peso, temperatura, ingresos Nacionalidad, Ingresos mensuales Causas o antecedentes Consecuencias o efectos Influyen pero de manera indirecta Medioambientales, de entorno o macro Luis Flores Cebrián

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4 1.4 La medición Concepto : La medición es un proceso sistemático de asignación de números a individuos , objetos o fenómenos , de tal manera que representen de una manera lógica y racional las características de los mismos Calidad de la información . ¿ Cómo podemos medir la calidad de la información ? Calidad de la información CALIDAD INTERNA Validez CALIDAD EXTERNA Confiabilidad Representatividad CONFIABILIDAD : Es la consistencia de puntajes en mediciones sucesivas, es decir la menor presencia de errores de medición. Se expresa a través de la estabilidad que consiste en usar el mismo conjunto de preguntas en dos o más momentos y comparar así las respuestas obtenidas. Período 1 Período 2 Esta a favor del TLC Esta en contra del TLC No sabe / no opina 58% 22% 20% 62% 24% 14% VALIDEZ : Es el grado en que las mediciones empíricas representan o reflejan la dimensión conceptual que se supone están tratando de medir Tiene dos maneras de comprobación: Luis Flores Cebrián

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5 a) Validez predictiva es aquella que anticipa un comportamiento o una correlación de respuestas congruente. Ejemplo : POSICIÓN POLÍTICA DE IZQUIERDA IZQUIERDA DERECHA Escala de actitudes políticas ( ( ( ( ) ) ) ) ( ( ( ( ) ) ) ) Suponiendo que hubiera un proceso electoral y se presentara un conjunto de propuestas políticas , la validez predictiva se manifestaría cuando la persona que exhibe una preferencia por posiciones políticas de izquierda elige a candidatos de una opción política similar o afín. b) Validez concurrente, se utiliza cuando nuevos indicadores del concepto se correlacionan altamente con indicadores ya establecidos del mismo. Ejemplo : ESCALA A Posición de izquierda 9/10 =0.90 ESCALA B Posición de izquierda 17/20 =0.85 REPRESENTATIVIDAD Tiene que ver con el gra
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