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484 SEG1JlIDA PAllTlt E1 proceeo de 1& iD..tipci6n C1WItitativ& Tabla 10.27 Election de los procedimientos estadlsticos 0 pruebas (continuacion) b. 2. Muestras independientes • Datos nominales • Datos nominales U ordinales (categ6ricos) y de intervalos·razon • Datos ordinales • Datos por intervalos 0 razon 3) Pregunta de investigacion: Correlational a) Dos variables • Datos nominales • Datos ordinales • Datos por intervalos 0 razon • Una variable independiente y una depen· · diente (ambas de intervalos 0 razon) • Datos por intervalos y nominales u ordinales • Datos por intervalos y una dicotomfa artifi· cial en una escala ordinal (la dicotomfa es artificial porque subyace una distribucion continua) b) Mas de dos variables • Datos nominales • Datos ordinales • Datos por intervalos 0 razen 4) Pregunta de investigacion: Causal 0 predictiva • Diversas independientes y una dependiente (las independientes en cualquier Divel de medici6n. la dependiente en Divel por intervalos 0 razon). Cuando las independientes son nominales U ordinales se convierten en variables "dununy" Diversas independientes y dependientes • Agrupamiento (membresia de todos los datos) • Estructuras y redes causales S) Pregunta de investigation: Estructura de variables 0 validation de constructo Las variables deben estar por intervalos 0 razon Chi cuadrada para k muestras independientes Chi cuadrada de Friedman Anillsis de varianza en una via de Kruskal·Wallis (ANOVA) Anilisis de varianza (ANOVA) Coeficiente de contingencia 0 Phi Coeficiente de rangos ordenados de Spearman 0 coeficiente de rangos ordenados de Kendall Coeficiente de correlacion de Pearson (producto· momento) Regresion lineal Coeficiente biserial puntual Cgeficiente biserial Anillsis discriminante Anilisis de correlacion parcial por rangos de Kendall Coeficiente de correlacion parcial 0 mUltiple, R' Regresion mUltiple Anilisis multivariado de varianza (MANOVA) Anillsis discriminante (en una via, jerarquico 0 factorial, de acuerdo con el nfunero de variables involucradas) Anilisis de patrones 0 vias (path analysis) Anillsis de factores
• Paso 6: realizar amilisis adicionales CAPtroLo 10 An.ilisis de los datos cuantitativos 485 Este paso implica -simplemente- que una vez realizados nuestros anaJisis, es posible que decidamos realizar otros anaJisis extras 0 pruebas para confirmar tendencias y evaluar los datos desde diferentes angulos. Por ejemplo, podemos en una tabla de contingencia calcular primero Chi cuadrada y luego Phi, Lambda, T de Cramer (C) y el coeficiente de contingencia. 0 despues de un ANOVA, efectuar los contrastes posteriores que consideremos apropiados. Resulta este paso un momento clave para verificar que no se nos haya olvidado un anaJisis pertinente. • Paso 7: preparar los resultados para presentarlos Se recomienda, una vez que se obtengan los resultados de los anaJisis estadisticos (tablas, gnlficas, cuadros, etc.), las siguientes actividades -sobre todo para quienes se inician en la investigacion-: 1. Revisar cada resultado [anaJisis general ---> an8.lisis especifico ---> valores resultantes (inc1uida la significancia) ---> tablas, diagramas, cuadros y grancasJ. 2. Organizar los resultados (primero los descriptivos, por variable; luego los resultados relativos a la confiabilidad y la validez; posteriormente los inferenciales, que se pueden ordenar por hipotesis 0 de acuerdo con su desarrollo). 3. Cotejar diferentes resultados: su congruencia y en caso de inconsistencia logica volverlos a revisar. Asimismo, se debe evitar la combinacion de tablas, diagramas 0 grancas que repitan datos. Por 10 comlin, columnas 0 filas identicas de datos no deben aparecer en dos 0 mas tablas. Cuando este es el caso, debemos elegir la tabla 0 elemento que ilustre 0 refleje mejor los resultados y sea la opcion que presente mayor claridad. Una buena pregunta en este momento del proceso es:
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Metodologia de la investigaci6n Cua
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Fuentes. ;on Experiencias Materiale
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aglomeracion economica en ameica del sur

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