Anlisisdedatos 100403185738-phpapp02
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Este documento describe los principales métodos de análisis de datos, incluyendo estadísticas descriptivas como la media, mediana y moda, medidas de dispersión como la desviación estándar, y pruebas estadísticas como la prueba t y el análisis de varianza. También discute el uso de herramientas como SPSS para realizar análisis estadísticos y representar gráficamente los resultados.
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- 1. ANÁLISIS DE DATOS DR. GLENN LOZANO ZANELLY Doctor en Medicina Humana Mo. Investigación y Docencia Universitaria
- 2. Análisis de Datos Es la técnica que consiste en el estudio de los hechos y el uso de sus expresiones en cifras para lograr información valida y confiable.
- 3. Objetivos Del análisisDel análisis TécnicaTécnica estadísticaestadística Hallar que hay en los datos Media, mediana, moda Conocer que tanto varia los datos Desviación estándar, varianza, desviación promedio Como están distribuidos los datos Frecuencia Que relación existe entre variables? Correlación y medidas de asociación Estimaciones y predicciones Estimación de punto e intervalos y regresión Describir las diferencias entre grupos y variables Prueba de T, Z y análisis de varianza Demostrar causalidad Prueba de T, Z y análisis de varianza
- 4. La realización de estudios estadísticos implica emitir unos resultados cuantificables de dicho estudio o experimento. La claridad de dicha presentación es de vital importancia para la comprensión de los resultados y la interpretación de los mismos. A la hora de representar los resultados de un análisis estadístico de un modo adecuado se presentarán los datos numéricos por medio de tablas, en ocasiones un diagrama o un gráfico pueden ayudarnos a representar de un modo más eficiente nuestros datos. Metodología en el análisis de datos y posterior representación gráfica
- 5. Análisis Descriptivo. • Cuando se dispone de datos de una población, y antes de abordar análisis estadísticos más complejos, un primer paso consiste en presentar esa información de forma que ésta se pueda visualizar de una manera más sistemática y resumida.
- 6. •Para variables categóricas, se quiere conocer la frecuencia y el porcentaje del total de casos que "caen" en cada categoría. •Una forma muy sencilla de representar gráficamente estos resultados es mediante diagramas de barras o diagramas de sectores. •En los gráficos de sectores, también conocidos como diagramas de "tartas“.
- 7. • Se debe comprobar la normalidad de alguna de las variables numéricas de las que se dispone. Un diagrama de cajas o un histograma.
- 8. Comparación de dos o más grupos. • Para comparar las observaciones tomadas en dos o más grupos de individuos, el método estadístico a utilizar, así como los gráficos apropiados para visualizar esa relación, dependen del tipo de variables. • Cuando se trabaja con dos variables cualitativas podemos seguir empleando gráficos de barras o de sectores.
- 9. • La comparación de variables continuas en dos o más grupos se realiza habitualmente en términos de su valor medio, por medio del test T de Student, análisis de la varianza o métodos no paramétricos equivalentes, y así se ha de reflejar en el tipo de gráfico utilizado.
- 10. Relación entre dos variables numéricas. • Para estudiar la relación entre dos variables continuas, el método de análisis adecuado es el estudio de la correlación. (Pearson, Spearman, etc.). • Cuando se dispone de todos los datos, un modo sencillo de comprobar, gráficamente, si existe una correlación alta, es mediante diagramas de dispersión,
- 11. Herramientas estadísticas • Los gráficos ofrecen grandes posibilidades para la representación de datos y pueden ser utilizados en múltiples situaciones, incluso para representar los resultados obtenidos por métodos de análisis más complicados.
- 12. •Son importantes las representaciones gráfica, no obstante, es difícil precisar cuándo es más apropiado utilizar un gráfico que una tabla. Más bien podremos considerar dos modos distintos pero complementarios de visualizar los mismos datos. •La creciente utilización de distintos programas informáticos hace especialmente sencillo la obtención de las mismas. (SPSS, STATGRAPHICS, S-PLUS, EGRET, CURVE EXPERt, STARLETS).
- 13. Análisis Estadístico con SPSS • El paquete estadístico SPSS facilita la obtención de información mediante una encuesta, resumir esa información y realizar un análisis e interpretación de los datos. • Es indispensable que todo(a) investigador(a) maneje este paquete o paquetes similares para alcanzar mayores niveles de competencia, así como sustentar sus conclusiones y aseveraciones en cualquier campo de investigación
- 14. • Mediante SPPS podrá : • Diseñar las fases de una encuesta, y diseño del cuestionario. • Preparar el análisis de datos. • Construir la matriz de datos. • Depuración de datos. • Evaluación de errores. • Creación de ficheros de datos.
- 15. A nivel de descripción estadística, se tiene estas posibilidades • Datos y distribución de frecuencias. • Diagrama de tallo y hojas. • Representaciones gráficas. • Características de una distribución. • Medidas de Tendencia Central, comparación entre ellas. • Medidas de dispersión. • Diagrama de caja. • Análisis estadísticos básicos.
- 16. • Tablas de frecuencias. • Estadísticos básicos. • Representación gráfica. • Descripción conjunta de dos variables. • Cuantitativas • Distribución conjunta • Distribuciones marginales. • Distribuciones condicionales. • Representaciones gráficas.
- 17. • Medidas de dependencia lineal: Covarianza, correlación, recta de regresión. • Medidas de asociación de dos variables cualitativas • Tablas de contingencia. • Comparación de medias. • Análisis de Regresión. • Análisis de la varianza., etc….
- 18. La voluntad necesita ser más fuerte que la habilidad. Muhammad Alí