HERNANDEZ_Metodologia de la investigación 5ta Edición

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336 Capítulo 10 Análisis de los datos cuantitativos Resumen • El análisis cuantitativo de los datos se efectúa mediante la matriz de datos, la cual está guarda- da como archivo. • Los pasos más importantes en el análisis de los datos son: Decidir el programa de análisis de los datos a utilizar. Explorar los datos obtenidos en la recolección: a) Analizar descriptivamente los datos por variable del estudio. b) Visualizar los datos por variable. Evaluar la confiabilidad y validez del instrumento o instrumentos de medición utilizados. Analizar e interpretar mediante pruebas estadísticas las hipótesis planteadas (análisis estadístico inferencial). Realizar análisis adicionales. Preparar los resultados para presentarlos. • Los análisis estadísticos se llevan a cabo mediante programas computacionales, con la ayuda de paquetes estadísticos, los más conocidos son: SPSS, Minitab y SAS. • El tipo de análisis o pruebas estadísticas depende del nivel de medición de las variables, las hipótesis y el interés del investigador. • Los principales análisis estadísticos que pueden hacerse son: estadística descriptiva para cada variable (distribución de frecuencias, medidas de tendencia central y medidas de la variabilidad), la transformación a puntuaciones z, razones y tasas, cálculos de estadística inferencial, pruebas paramétricas, pruebas no paramétricas y análisis multivariados. Algunos fueron tratados en este capítulo y otros se comentan en el capítu- lo 8 del CD anexo. • Las distribuciones de frecuencias contienen las categorías, los códigos, las frecuencias absolutas (número de casos), los porcentajes, los porcentajes válidos y los porcentajes acumulados. • Las distribuciones de frecuencias (particularmente de los porcentajes) pueden presentarse en forma gráfica. • Una distribución de frecuencias puede representarse por medio del polígono de frecuencias o de la curva de frecuencias. • Las medidas de tendencia central son la moda, la mediana y la media. • Las medidas de la variabilidad son el rango (diferencia entre el máximo y el mínimo), la desviación estándar y la varianza. • Otras estadísticas descriptivas de utilidad son la asimetría y la curtosis. • Las puntuaciones z son transformaciones de los valores obtenidos a unidades de desviación estándar (su explicación se incluye en el capítulo 8 del CD adjunto). • Una razón es la relación entre dos categorías; una tasa es la relación entre el número de casos de una categoría y el número total de casos, multiplicada por un múltiplo de diez. • La confiabilidad se calcula mediante coeficientes: de correlación, alfa y KR-20 y 21. • La validez de criterio se obtiene mediante coeficientes de correlación y la de constructo por medio del análisis de factores. • La estadística inferencial sirve para efectuar generalizaciones de la muestra a la población. Se utiliza para probar hipótesis y estimar parámetros. Se basa en el concepto de distribución muestral. • La curva o distribución normal es un modelo teórico sumamente útil; su media es 0 (cero) y su desviación estándar es uno (1). • El nivel de significancia y el intervalo de confianza son niveles de probabilidad de cometer un error, o de equivocarse en la prueba de hipótesis o la estimación de parámetros. Los niveles más comunes son 0.05 y 0.01. • Los análisis o las pruebas estadísticas paramétricas más utilizados son: Prueba Coefi ciente de correlación de Pearson Regresión lineal Prueba t Contraste de la diferencia de proporciones Análisis de varianza (ANOVA): unidireccional con una variable independiente y factorial con dos o más variables independientes Análisis de covarianza (ANCOVA). Véalo en el CD Tipo de hipótesis Correlacional Correlacional/causal Diferencia de grupos Diferencia de grupos Diferencia de grupos/ causal Correlacional/causal • En todas las pruebas estadísticas paramétricas las variables están medidas en un nivel por intervalos o razón. www.FreeLibros.com
Conceptos básicos 337 • Los análisis o las pruebas estadísticas no paramétricas más utilizadas son: Chi cuadrada Prueba Coeficiente de correlación e independencia para tabulaciones cruzadas: phi, C de Pearson, V de Cramer, lambda, gamma, tau (varios), Somers, etcétera Tipos de hipótesis Diferencias de grupos para establecer correlación Correlacional • Las pruebas no paramétricas se utilizan con variables nominales u ordinales o relaciones no lineales. • Los análisis multivariados trabajan con más de un par de variables de manera simultánea y se presentan en el capítulo 8 del CD anexo. • Una vez analizados los datos, los resultados se preparan para incluirse en el reporte de la investigación. Coeficientes de correlación de Spearman y Kendall Coeficiente eta para relaciones no lineales (ejemplos: curvilineales) Correlacional Correlacional Conceptos básicos Análisis de datos Análisis de factores Análisis de varianza Análisis multivariados Asimetría Categoría Chi cuadrada Codificación Coeficiente de correlación de Pearson Coeficiente de Kendall Coeficiente de Spearman Coeficientes de correlación e independencia para tabulaciones cruzadas Contraste de diferencia de proporciones Curtosis Curva de frecuencias Curva o distribución normal Desviación estándar Distribución de frecuencias Estadística Estadística descriptiva Estadística inferencial Estadística no paramétrica Estadística paramétrica Eta Gráficas Intervalo de confianza Matriz de datos Media Mediana Medida de tendencia central Medidas de variabilidad Métodos cuantitativos Minitab Moda Nivel de significancia Paquetes estadísticos Polígono de frecuencias Prueba t Pruebas estadísticas Puntuación z Rango Razón Regresión lineal SPSS/SPAW STATS ® Tabulación cruzada Tasa Variable de la matriz de datos Variable del estudio Varianza Vista de las variables Vista de los datos www.FreeLibros.com
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