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TECNICAS AVANZADAS DE INVESTIGACIÓN Y ANÁLISIS MULTIVARIADO DE DATOS NIVEL II AVANZADO

SEMINARIO DE INVESTIGACION. TECNICAS AVANZADAS DE INVESTIGACIÓN Y ANÁLISIS MULTIVARIADO DE DATOS NIVEL II AVANZADO Titular: Agustín Salvia MÓDULO 1 (complemento):. SEMINARIO DE INVESTIGACION. TÉCNICAS ESTADÍSTICAS PARA ANÁLISIS DESCRIPTIVOS Y MEDIDAS DE ASOCIACIÓN. ESTADÍSTICA BÁSICA.

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TECNICAS AVANZADAS DE INVESTIGACIÓN Y ANÁLISIS MULTIVARIADO DE DATOS NIVEL II AVANZADO

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  1. SEMINARIO DE INVESTIGACION TECNICAS AVANZADAS DE INVESTIGACIÓN Y ANÁLISIS MULTIVARIADO DE DATOSNIVEL II AVANZADO Titular: Agustín Salvia MÓDULO 1 (complemento):

  2. SEMINARIO DE INVESTIGACION TÉCNICAS ESTADÍSTICAS PARA ANÁLISIS DESCRIPTIVOS Y MEDIDAS DE ASOCIACIÓN

  3. ESTADÍSTICA BÁSICA • LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA TIENE COMO FUNCIÓN BRINDAR UN CONJUNTO DE MEDIDAS QUE SINTETICEN LA INFORMACIÓN RELEVADA POR LOS DATOS. • ESTUDIA CARACTERES O ASPECTOS REFERIDOS A UN COLECTIVO DE PERSONAS, OBJETO O ELEMENTOS DE NATURALEZA ESPECÍFICA. • LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA DISPONE DE UNA SERIE VARIADA DE HERRAMIENTAS PARA RESUMIR INFORMACIÓN QUE CONTIENE UNA MUESTRA O POBLACIÓN: TABLAS, GRÁFICOS, MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, DE DISPERSIÓN, ETC. • LA EXTRAPOLACIÓN DE DE LOS RESULTADOS DE UNA MUESTRA A LA POBLACIÓN ES EL CONTENIDO DE LA ESTADÍSTICA INFERENCIAL, CUYA FUNCIÓN ES INFERIR CONCLUSIONES Y BRINDAR MEDIDAS QUE PERMITAN CUANTIFICAR LA CONFIANZA DE TALES CONCLUSIONES. EL EMPLEO DE UN DETERMINADO TIPO Y/O HERRAMIENTA ESTADÍSTICA DEPENDE DEL TIPO DE PROBLEMA/OBJETO DE ESTUDIO Y DEL NIVEL DE MEDIÓN DE LOS VALORES DE LA VARIABLE A CONSIDERAR.

  4. HERRAMIENTAS BÁSICAS DE LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

  5. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA VARIABLE CUALITATIVA EN ESCALA NOMINAL TEMPORARY . SELECT IF (h12>25 AND h12<45) . FREQUENCIES VARIABLES=cdea /STATISTICS=MODE /BARCHART FREQ /ORDER ANALYSIS .

  6. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA VARIABLE CUALITATIVA EN ESCALA ORDINAL FREQUENCIES VARIABLES=xgedad /NTILES= 4 /PERCENTILES= 20 80 /STATISTICS=RANGE MINIMUM MAXIMUM MEDIAN /BARCHART FREQ /ORDER ANALYSIS .

  7. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA VARIABLE CUANTITATIVA EN ESCALA METRICA FREQUENCIES VARIABLES=xh12 /FORMAT=NOTABLE /NTILES= 4 /PERCENTILES= 10 90 /STATISTICS=STDDEV VARIANCE RANGE MINIMUM MAXIMUM SEMEAN MEAN MEDIAN MODE SUM SKEWNESS SESKEW KURTOSIS SEKURT /HISTOGRAM NORMAL /ORDER ANALYSIS .

  8. SEMINARIO DE INVESTIGACION TECNICAS AVANZADAS DE INVESTIGACIÓN Y ANÁLISIS MULTIVARIADO DE DATOSNIVEL II AVANZADO

  9. Métodos multivariados Su clasificación La investigación EMPÍRICA se ocupa de fenómenos multidimensionales • Problemas de interdependencia o creación de índices (análisis factorial, cluster y escalamiento). • Problemas de causalidad o asociación (análisis de varianza, regresión y discriminante). Clasificación de los métodos multivariados

  10. Métodos multivariados Métodos de interdependencia • Descripción de Dimensiones: posibilitan la identificación de dimensiones o conceptos complejos subyacentes (Análisis Factorial, Componentes Múltiples, etc.). • Clasificación de unidades o variables: permiten clasificar unidades individuales o colectivas o variables con el fin de crear tipologías, cluster o clases de individuos (Cluster, Escalamiento, etc.).

  11. Métodos multivariados Métodos de interdependencia • Utilidad de este tipo de métodos: • Evalúan correlaciones y sintetiza información • Muestran la estructura de los datos según criterio • Establecen clasificaciones y/o genera valores índices • Técnicas de Análisis • ANÁLISIS FACTORIAL • ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS • ANÁLISIS DE CLUSTER

  12. Métodos multivariados Problemas de causalidad • Diferencian entre variables (a) explicativas, independientes o predictivas, (b) variables a explicar o dependientes, y (c) variables control o intervinientes. • La distinción entre variables dependientes e independientes debe efectuarse con arreglo a fundamentos teóricos, por conocimiento o experiencia y estudios anteriores. Métodos de tipo: • EXPLICATIVOS /PREDICTIVOS

  13. Métodos multivariados Problemas de causalidad • Utilidad de este tipo de métodos • Mide la fuerza y sentido de relaciones parciales • Predice valores a partir de una serie de variables • Explica el comportamiento de una o más variables • Evalúa la bondad de ajuste de un modelo teórico a los datos • MÉTODOS • ANÁLISIS DE VARIANZA (ANOVA) • ANÁLISIS DE REGRESIÓN • ANÁLISIS DISCRIMINANTE • REGRESIÓN LOGÍSTICA

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