1 / 10

ALGUNOS CONCEPTOS PREVIOS

ALGUNOS CONCEPTOS PREVIOS. Tipos de Variables y Niveles de medida Proceso de datos y Análisis de datos Estadística y niveles de análisis Validez Interna, Externa y Ecológica Error Tipo I ( ) y Error Tipo II ( ) Significación estadística y significación práctica Contraste estadístico

maxwell-bailey
Download Presentation

ALGUNOS CONCEPTOS PREVIOS

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. ALGUNOS CONCEPTOS PREVIOS • Tipos de Variables y Niveles de medida • Proceso de datos y Análisis de datos • Estadística y niveles de análisis • Validez Interna, Externa y Ecológica • Error Tipo I () y Error Tipo II () • Significación estadística y significación práctica • Contraste estadístico • Supuestos para el análisis de datos • Pruebas paramétricas y no paramétricas • Matriz (tipos de matrices) • Correlación y covarianza • Coeficientes de correlación • Regresión • … Modelos Multivariantes

  2. El Proceso de Datos • Un continuum que empieza ya en el Diseño de la investigación. Los pasos por los que atraviesan los DATOS: • Diseño de la investigación • Recogida de datos • Codificación y grabación • Análisis Exploratorio • Análisis Estadístico • Interpretación de Resultados • Elaboración del Informe ¡TODOS SON IGUALMENTE IMPORTANTES!

  3. EL ANÁLISIS DE DATOS • La ESTADÍSTICA como un cuadro de herramientas, con 3 niveles de análisis: • Nivel 1: DESCRIPTIVO-UNIVARIADO. Resumir e ilustrar la información contenida en una matriz de datos • Nivel 2:INFERENCIAL-BIVARIADO. Estimar parámetros, contrastar hipótesis, comparar el comportamiento de dos o más grupos o analizar la relación entre pares de variables • Nivel 3: MODELIZACIÓN-MULTIVARIANTE. Elaborar modelos, ecuaciones o funciones que permitan explicar unas variables a partir de otras y hacer predicciones

  4. SELECCIÓN DE LA PRUEBA ESTADÍSTICA • ¿Qué queremos hacer? ¿en qué Nivel de Análisis nos situamos? • Nivel 1: DESCRIPTIVO-UNIVARIADO • Nivel 2:INFERENCIAL-BIVARIADO • Nivel 3: MODELIZACIÓN-MULTIVARIANTE

  5. Nivel 1: DESCRIPTIVO-UNIVARIADO • Medidas de Tendencia Central • Medidas de Variabilidad • Medidas Distribución • Medidas de Posición • Gráficos • Tablas

  6. Nivel 2: INFERENCIAL-BIVARIADO • Correlaciones • Variables de Escala: Pearson • Variables Ordinales: Spearman y Kendall • Variables categóricas: Phi, Coeficiente de Contingencia, … • Contrastes • Variables Métricas: Paramétricos • N o K grupos • Independientes o Relacionados • Variables No Métricas: No Paramétricos • N o K grupos • Independientes o Relacionados

  7. Nivel 3: MODELIZACIÓN-MULTIVARIANTE • Técnicas multivariantes de Dependencia • Regresión Lineal Múltiple • Regresión Logística • Análisis Discriminante • Análisis de Varianza (ANOVA y MANOVA) • Análisis LOGIT • Técnicas multivariantes de Interdependencia • Análisis Factorial (Componentes Principales) • Análisis de Correpondencicas • Análisis Cluster • Escalamiento Multidimensional

  8. CONTRASTES: VD CUANTITATIVA 1 Grupo t-Student Grupos normales t-Student Independientes Grupos NO normales Mann-Withney 2 Grupos Grupos normales t-Student relacionados Relacionados Grupos NO normales Wilcoxon Grupos normales Anova + Post Hoc Independientes Grupos NO normales Kruskal-Wallis + Dunn K Grupos Grupos normales Anova medidas repetidas Relacionados Grupos NO normales Friedman

  9. Binomial PROPORCIONES Independientes Chi-Cuadrado Tablas de contingencia Chi-Cuadrado Corregido 2x2 Prueba de Fisher CONTRASTES: VD CUALITATIVA 1 VARIABLE 2 VARIABLES McNemar (2) Relacionados Cochran (k)

  10. CONTRASTES: VD CUASI-CUANTITATIVA Mann-Whitney Independientes 2 GRUPOS Wilcoxon Relacionados Kruskal-Wallis + Dunn Independientes K GRUPOS Relacionados Friedman

More Related