Unidad III: Organización y análisis de datos  

“Estadística básica”  

Elaborado por: Dr. Javier Moreno Tapia

Estadística

Objetivo: Identificar los principios básicos y criterios para el análisis estadístico de datos en investigación.

Estadística• Es una rama de las matemáticas que desarrolla

principios y métodos para organizar y analizar datos, con el propósito de representar la información resumida y hacer inferencias.

• Conjunto de procedimientos para reunir, medir, clasificar, computar, analizar y resumir información numérica adquirida sistemáticamente. Éstos están integrados en un proyecto investigativo, principalmente de corte cuantitativo.

Estadística Descriptiva

• Se ocupa de las organización y resumen de la información contenida en un conjunto de datos, sin hacer inferencia alguna, a través de diversos procedimientos entre las que destacan los siguientes:

1. Obtención de distribuciones de frecuencias.2. Cálculo de medidas de tendencia central (media,

mediana y moda) y variabilidad (varianza).3. Representaciones gráficas (diagramas, histogramas y

gráficas)

Ejemplo de Tabla de Frecuencias

Medidas de Tendencias Central

Tienen como objetivo el sintetizar los datos en un valor representativo.

Medidas de Dispersión

Se refieren a las distancias que existen entre un valor y otro dentro del grupo en una variable. Por ejemplo cuánto tienen 19 años, cuántos 21 etc. Resumen la dispersión o variabilidad con que se presentan los datos.

Estadísticos descriptivos a aplicar

Nivel de medición Estadísticos descriptivos

Nominal Análisis de frecuenciasModaGráficas

Ordinal Análisis de frecuenciasMedianaGráficas

Intervalar y Razón Análisis de frecuenciasTodas las medias de tendencia central Todas las medidas de dispersión o variaciónGráficas

Tablas de Decisiones para

Estadística Inferencial

Estadística Inferencial

Puesto que es casi imposible recabar información sobre una población entera, usualmente los datos se obtienen de muestras en los estudios. La estadística inferencial permite comprobar en que medida los resultados obtenidos de la muestra se pueden generalizar a la población que representan.

Estadística Inferencial (continua)

Las inferencias se hacen de acuerdo al alcance del estudio y la hipótesis que la define y se realizan a través de diversos procedimientos entre las que destacan los siguientes:1.Pruebas de comparación de grupos independientes.2.Pruebas de comparación de grupos relacionados.3.Pruebas de correlación de variables.

Comparación de grupo independientes

• Comparar las medias de dos grupos de casos, es decir, cuando la comparación se realice entre las medias de dos poblaciones independientes (los individuos de una de las poblaciones son distintos a los individuos de la otra) como por ejemplo en el caso de la comparación de las poblaciones de hombres y mujeres respecto a una o más variables.

Variable: Calidad en el servicio

¿Quién ofrece mayor calidad?

Comparación de grupo relacionados

• Comparar las medias de un grupo de casos medidos en tiempos diferentes, es decir, cuando la comparación se realice entre las medias de la misma población en cohortes diferentes por lo que se consideran relacionadas como por ejemplo en el caso en que un grupo se somete a la medición de la misma variable antes y después de una intervención (Pretest-Postest).

Correlación de Variables

• Evaluar si las dos variables están asociadas, por lo que se miden en el mismo cohorte o tiempo al mismo grupo.

• Buscan posibilitar la predicción del valor de una variable a partir de cualquier valor conocido de la otra variable.

Experimental y ComparativoTabla de decisión para pruebas estadísticas paramétrica para la comparación de grupos

(Todas las pruebas de comparación parámetricas usan variables intervalares para su comparación)

Una sola muestra

Dos muestras Más de 2 muestras

RelacionadasPretest-postest

Independientes Relacionadas Independientes

z[1]

tT

CovarianzaAnálisis de varianza

T

Análisis de varianza

z

Análisis de varianzaCovarianza múltiple

DuncanAnálisis de varianza

ScheffeLSDSNK

Tukey

[1] El valor Z es una escala de medición estándar que se utiliza para homogeneizar las mediciones y así poder compararlas

Cuasiexperimental, pre-experimental y Comparativo

No paramétrica

Nivel de medición

Una muestra

Dos muestras Más de 2 muestras

Independientes Relacionadas(pretest-postest)

independientes Relacionadas

Nominal •Binominal•X2 para una muestra

•Fisher•X2 para 2 muestras independientes

• McNemar •X2 para más de 2 muestras independientes

• Q de Cochran

Ordinal(likert)

•Kolmogorov-Smirnov•Prueba de rachas

•Prueba de rachas de Wald-Wolfowitz•U de Mann-Whitney•Kolmogorov-Smirnov•Prueba de la mediana•Prueba de reacciones extremas

•McNemar•Prueba de signos•Wilcoxon

•Prueba de la mediana para más de 2 muestras•Análisis de varianza de Kruskall Wallis

•Análisis de varianza de Fredman

Intervalaryrazón

Usar tabla de Paramétricos

•Prueba de aleatorización para 2 muestras independientes

•Prueba de aleatorización para 2 muestras relacionadas•Prueba de walsh

Usar tabla de Paramétricos

Correlación de variablesTipo de correlación

Paramétrico No Paramétrico

2 Intervalares Pearson

1 intervalar 1 Ordinal2 ordinales

Spearman Kendall

2 nominales1 nominal 1 ordinal

Chi2 Coeficiente de contingencia ?

1 nominal 1 intervalar Hacer comparación de grupos

Referencias• Álvarez-Gayou, J.L. (2003) Cómo hacer

investigación cualitativa. Fundamentos y metodología. México: Paidos

• Hernández, R., Fernández, F. y Baptista, L. (2010) Metodología de la investigación. (5ta ed.) México: McGraw Hill.

• Gerrish, K. y Lacey, A. (2008) Investigación en enfermería. (5ta ed.) Madrid: McGraw Hill.

• Latorre, A., del Rincón, D. y Arnal, J. (1996) Bases metodológicas de la investigación educativa. Barcelona: Hurtado