Guía de evaluación.pdf - Cruz Roja

El análisis estadístico básico consiste en reducir el conjunto de observaciones sobre una variable a
una medida típica que, como tal, se puede tomar como representativa del grupo. El valor que expresa
esto recibe el nombre de medida de tendencia central o promedio.
Un buen complemento para este dato, puesto que simplifica demasiado la realidad, es un índice que
nos da idea de la mayor o menor imperfección de esta medición. Aquí entran en juego las medidas de
la dispersión real del conjunto de observaciones, llamadas índices de variación. A estos aspectos ya
hicimos referencia más arriba.
En distribuciones referentes a variables de escala nominal la medida de tendencia central más
frecuente es la moda. Para las distribuciones referentes a variables de escala ordinal se suele utilizar
la mediana. Finalmente, para distribuciones referentes a variables de escala de intervalo o de razón el
promedio es normalmente la media y el índice de variación la desviación típica.
El análisis univariable, a partir de la normalización de los datos, permite la comparación de unos
valores o categorías de la variable analizada con otros, referentes a otras poblaciones o universos
diferentes.
Análisis bivariable
El segundo tipo de aplicación es la determinación numérica del grado y signo de la asociación entre
dos variables. Aquí no se trata, como con los promedios e índices de variación, de distribuciones de
frecuencias o de tablas referidas a una sola variable, sino de cuadros que relacionan dos, y que
pueden adoptar la forma de distribución bivariante conjunta o la que se conoce con el nombre de
tabla de contingencias.
La distribución bivariante conjunta es una tabla que expone, respec to de cada individuo objeto de
observación, los valores de dos variables distintas.
La tabla de contingencias cruza en un cuadro las categorías, dimensiones o valores de dos variables,
consignando en cada casilla de la tabla el número de observaciones que reúnen a la vez las dos
dimensiones.
De la simple inspección o lectura de una tabla, si es en porcentajes y no muy extensa y complicada,
se puede deducir si existe una asociación entre dos variables y el sentido de ésta. La función de la
estadística en este punto, como en el anterior, es proporcionar a la sociología técnicas para cifrar
matemáticamente el grado de asociación entre estas variables.
Estas técnicas generan coeficientes de correlación o de asociación. Se trata de índices numéricos,
obtenidos mediante operaciones matemáticas, que cifran cuantitativamente el grado y, en su caso, el
signo de la correlación entre dos variables. Si dos variables están relacionadas de tal modo que
cuando aumentan o disminuyen los valores o frecuencias de una de ellas, aumentan o diminuyen los
de la otra, se dice que están correlacionadas positivamente. Al contrario, si al aumento en una
variable corresponde una disminución en la otra, la correlación es negativa.
Además, los coeficientes de asociación son instrumentos de predicción. Si observamos que dos
variables están asociadas en su variación, y si vemos después que una de ellas aumenta o disminuye
en una comunidad, podremos prever que la otra también aumentará o disminuirá.
Los coeficientes de asociación por sí solos no indican influencia o causalidad, es decir que una
variable influya o sea causa de otra, pero constituyen una de las condiciones para que se pueda
establecer una relación de causalidad entre las variables en cuestión.
Otras condiciones que hay que considerar son la prioridad en el tiempo de la variable causa y la no
existencia de otras variables que influyan a su vez en la asociación detectada.