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4. Introducción.
El análisis de datos.
Pruebas Estadísticas para el análisis de datos.
Programas de Computadora para analizar datos.
Corridas de programa.
Obtención del análisis
Interpretar el análisis
5.
7.
Los análisis dependen de tres (3) factores:
Nivel de medición de las variables
La manera como se hayan formulado las hipótesis
El interés del investigador.
8. NO ES LO MISMO UN ANALISIS NOMINAL QUE UNO DE INTERVALO.
USUALMENTE:
EL INVESTIGADOR DESCRIBE SUS DATOS
EFECTUA EL ANALISIS ESTADISTICODESCRIPTIVO
Y RELACIONA LAS VARIABLES, ENTRE ELLAS.
EL ANALISIS NO ES INDISCRIMINADO CADA ESTADISTICA TIENE UN FIN .
9. Comporta tres tareas principales:
Establecer las unidades de análisis
Determinar las categorías de análisis
Seleccionar una muestra del material de análisis
10. Es el elemento de la comunicación que sirve de base para la investigación, pudiendo ser de muy variadas formas.
-Los términos o vocablos.
- Análisis general de los vocablos.
- Análisis de palabras clave.
- El Tema como unidad de análisis.
11. LOS TÉRMINOS O VOCABLOS.
El análisis de los vocablos puede revestir dos formas :
- Análisis general de los vocablos
- Análisis de palabras clave.
12. .
Análisis general de los vocablos.
Las palabras, revolución, desarrollo, progreso, cambios de estructuras, reforma…, etc.
Se vienen incorporando en el lenguaje cotidiano.
Se intenta interpretarlos.
13. Análisis de palabras clave.
Interesa el significado, vale decir la palabra Democracia como palabra “clave” la utilizan en la actualidad los políticos sin importar ser de oriente o de occidente.
Asi mismo las palabras ordenamiento, nacionalismo, modernización, globalización. etc.
14. El Tema como unidad de análisis.
Se han establecido un conjunto de “temas de
justificación” como son:
Infiltración comunista, Incapacidad, Ineficiencia,
Desorden, Politiquería, Falta de moral, Corrupción. etc.
15. 1)La depuración se logra a través del análisis de contenido.
2)La clasificación se inicia con el establecimiento de la Unidad Estadística o Elemental.
3) La Tabulacion se inicia con el empleo de Parámetros de Posición, Parámetros de Dispersión, y otros.
16. Esta etapa consiste en procesar los datos dispersos , desordenados, obtenidos de la población objetivo de estudio durante el trabajo de campo.
El procesamiento debe efectuarse mediante el uso de herramientas estadísticas con el apoyo del computador.
17. PASOS
a) Obtener información de Población o Muestra.
b) Definir las variables para ordenar los datos.
c) Definir las herramientas estadísticas y el
programa del computador, activandolo.
e) Imprimir los resultados.
f) Interpretarlos.
18. El procesamiento de resultados puede efectuarse mediante:
El análisis de Pareto.
Diagrama de Causa efecto.
Graficas de control
19. El diagrama de Pareto es una comparación ordenada de factores relativos a un problema. Esta comparación nos va a ayudar a identificar y enfocar los pocos factores vitales diferenciándolos de los muchos factores útiles. Esta herramienta es especialmente valiosa en la asignación de prioridades a los problemas de calidad, en el diagnóstico de causas y en la solución de las mismas, el diagrama de Pareto se puede elaborar de la siguiente manera:
20. El diagrama de Pareto es una comparación ordenada de factores relativos a un problema. Esta comparación nos va a ayudar a identificar y enfocar los pocos factores vitales diferenciándolos de los muchos factores útiles. Esta herramienta es especialmente valiosa en la asignación de prioridades a los problemas de calidad, en el diagnóstico de causas y en la solución de las mismas, el diagrama de Pareto se puede elaborar de la siguiente manera:
21. EL ANÁLISIS DE PARETO Se usa para controlar
Procesos Estadísticos.
Ejes:
Vertical : Porcentajes
Horizontal: Categorías
Barras de igual ancho
y del mismo color.
El diagrama se centra
en el punto medio de
cada barra.
22. EL DIAGRAMA DE ISHIKAWA
23. Diagrama de Causa efecto. El Error común es construir el diagrama antes de analizar globalmente los síntomas, limitar las teorías propuestas enmascarando involuntariamente la causa raíz, o cometer errores tanto en la relación causal como en el orden de las teorías, suponiendo un gasto de tiempo
:
24. EL DIAGRAMA SE ELABORA DE LA SIGUIENTE MANERA 1. Ponerse de acuerdo en la definición del efecto o problema.
2. Trazar una flecha y escribir el “efecto” del lado derecho.
3. Identificar las causas principales a través de flechas secundarias que terminan en la flecha principal.
4. Identificar las causas secundarias a través de flechas que terminan en las flechas secundarias, así como las causas terciarias que afectan a las secundarias.
25. EL DIAGRAMA SE ELABORA DE LA SIGUIENTE MANERA
5. Asignar la importancia de cada factor.
6. Definir los principales conjuntos de
probables causas: materiales, equipos,
métodos de trabajo, mano de obra, medio
ambiente.
7. Marcar los factores importantes que tienen
incidencia significativa sobre el problema.
8. Registrar cualquier información que pueda ser de utilidad.
26. Diagrama de Causa efecto.
27. GRAFICAS DE CONTROL Se utilizan para hacer control de calidad de procesos. Existen varios tipos:
Diagrama X (Medidas de procesos)
Diagramas R (Variabilidad de procesos)
Diagrama ? ó Diagrama de control para atributos.
28. Distribucion de Frecuencias y Representaciones graficas LAS MAS COMUNES:
HISTOGRAMAS
POLIGONOS DE FRECUENCIA
GRAFICAS DE BARRAS
29. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL La Media: Sumatoria de conjuntos dividido entre el Nº total de los mismos
La Moda: Puntaje que ocurre con mayor frecuencia
La Mediana: Valor que divide a la distribución por la mitad.
30. MEDIDAS DE DISPERSION La Varianza: Es la suma de las desviaciones de las medias elevadas al cuadrado.
La Desviación estándar: Cantidad promedio en que cada uno de los puntajes individuales varia respecto de la media del conjunto de puntajes.
31. PRUEBAS ESTADISTICAS Prueba t de Student: Estadístico de prueba que se usa cuando las poblaciones son pequeñas (n < 30).
Prueba Z : Prueba de Distribución Normal, que tiene que ver con la probabilidad de que un puntaje dado aparezca en una distribución (n > 30)
Análisis de Varianza: Prueba estadística para analizar se mas de dos grupos difieren entre si.
32. PRUEBAS ESTADISTICAS
Análisis de Covarianza: Es una prueba que se utiliza para analizar la relación o no entre una variable dependiente y dos o mas independientes.
Chi Cuadrado: Permite probar si dos o mas proporciones pueden ser consideradas iguales o si no presentan diferencias significativas.
33. PRUEBAS ESTADISTICAS Análisis de Regresión – Correlación
Análisis de Regresión Múltiple
Análisis de factores
Análisis multivariado de varianza ( MANOVA)
