ESTADISTICA PARA RELACIONES LABORALES

Tcnicas de recoleccin y anlisis de datosCiro Espinoza MontesMATRIZ DE DATOSCiro Espinoza Montes

2LOS DATOSUn DATO, es el valor que toma una variable en una unidad de anlisis. La informacin sobre nuestro objeto de estudio lo vamos organizar en una MATRIZ DE DATOS.La matriz de datos tiene los siguientes elementos: Unidad de anlisisVariable y Categora o valor

MATRIZ DE DATOSUna matriz de datos contiene:en sus filas a cada una de las unidades en sus columnas a las variables que caracterizan a esas unidades y en cada celda el valor que asume la variable de esa columna para la unidad de anlisis de esa fila.

En la matriz de datos se presenta las unidades en las filas, las variables en las columnas y el DATO como cruce de esos dos vectores.La matriz de datos tiene tantas filas como el tamao del objeto y tantas columnas como variables.

MATRIZ DE DATOSVar 1Var 2Var kUnidad 1datoUnidad 2.Unidad nEsta matriz contiene la informacin de n unidades y k variablesEjemploRequisitohrsDiseohrsServiciohrsDisponibilidadMaq 1510120.85Maq 288100.89Maq 3415100.95Objeto de estudio: 3 (n)Nmero de variables: 4 (k)Variables: Requisito, diseo, servicio y disponibilidad. Las primeras 3 variables son de investigacin; la ltima es construida a partir de Trabajo actual y Bsqueda de trabajo.Calculo de disponibilidad0.900.890.880.890.870.880.910.920.900.890.900.890.910.900.890.880.870.900.890.91MEDICIONLa medicin es un mtodo que permite establecer correspondencias entre magnitudes de un mismo gnero, y ciertas clases de nmeros (integrales, racionales o reales)

Medir es asignar numerales a las propiedades de los sistemas materiales segn las leyes que presiden esos atributos

De estas definiciones: Si bien la medicin se realiza sobre los elementos u objetos (unidades de estudio) son las variables las que posibilitan la divisin en clases.

Veremos este tema a continuacin.

ESCALAS O NIVELES DE MEDICIONClasificamos las variables de acuerdo al tipo de escala o nivel de medicin, en que se encuentran expresados los atributos que queremos medir. Se trata de operaciones clasificatorias (ubicacin de las unidades de anlisis en clases) Se distinguen cuatro tipos de escalas o niveles de medicin:nominalordinalinterval de raznESCALA NOMINAL Clasifica objetos o fenmenos, segn ciertas caractersticas, tipologas o nombres,

No implica relaciones de orden, distancia o proporcin entre los objetos o fenmenos.

Asignacin de nmeros: slo sirven para distinguir categoras, estos no poseen propiedades cuantitativas y sirven solamente para identificar las clases.

Es el nivel ms bajo de medicin. ESCALA ORDINAL Clasifican a las unidades con un orden jerrquico.

Se establecen posiciones relativas de los objetos o fenmenos en estudio respecto a alguna caracterstica de inters (variable), sin que se reflejen distancias entre ellos.

Los numerales empleados en las escalas ordinales no son cuantitativos, sino que indican exclusivamente la posicin en la serie ordenadaESCALA DE INTERVALO Clasifican estableciendo:- diferencias, orden pero adems distancia entre unidades en relacin a las categoras o clases.

Se pueden establecer distancias porque se cuenta con unidades de medida comunes para comparar las posiciones de las unidades.

Una escala de intervalo est caracterizada por una unidad de medida comn y constante que asigna un nmero real a todos los pares de objetos en un conjunto ordenado.

En una escala de intervalo, el punto cero y la unidad de medida son arbitrarios. ESCALA DE RAZON Iguales caractersticas que la de intervalo (diferencia, orden, distancia) pero adems el cero de la escala es absoluto (es un cero en el origen).

Los nmeros que identifican las categoras pueden utilizarse en forma aritmtica:- operaciones- relaciones de equivalencia, de mayor, menor, proporcionalidades, etc.

Su nombre se debe a esta caracterstica: poder establecer proporciones o razones entre categoras

Ejercicio Identifica las escalas de medicin de las siguientes variables, de acuerdo al sistema de categoras que se les ha asignado.

VariableCategorasEscala de medicinNivel educativo NingunoPrimariaSecundariaTerciaria Nivel educativo 0 ao aprobado1 ao aprobado2 aos aprobadosCategora de ocupacin PatrnEmpleado pblicoEmpleado privadoCooperativistaTrabajador por cuenta propiaTrabajador familiar no remunerado Ejercicio 3, Mdulo 1Se quiere realizar un estudio para conocer el perfil de la plantilla de trabajadores de una empresa comercial del rea del supermercadismo.

Imagina qu caractersticas podran ser de inters estudiar. Identifica las variables que se corresponden con esas caractersticas y el sistema de categoras que les asignarias. Menciona el nivel de medicin de cada variable.

Construye la estructura de la matriz de datos en la cual se volcara la informacin recogida.Tcnicas de recoleccin de datosTcnicas de recoleccin de datos Organiza la investigacin para obtener el nuevo conocimiento.La tcnica desarrolla las siguientes actividades: Ordenar las etapas de la investigacin. Elaborar los instrumentos de medicin. Efectuar un control de los datos. Guiar la obtencin de conocimientos. Existen dos tcnicas generales de recoleccin de datos:tcnica documentaltcnica emprica. Tcnica documentalPermite la recopilacin de evidencias para demostrar las hiptesis de investigacin.Fuentes:Revistas, memorias, actas, registros, datos e informacin estadsticas y cualquier documento de instituciones y empresas que registran datos de su funcionamiento.Ej. Los registros de radiacin solar lo encontramos en el Observatorio de Huayao en Huancayo.Instrumentos:Ficha bibliogrfica, Ficha hemerogrfica, Ficha de trabajo.

Tcnica emprica. Permite observar directamente el objeto de estudio:ObservacinEntrevistaEncuestaCuestionarioObservacinPermite obtener de datos prximos a como est funcionando el objeto de investigacin en el presente.Instrumentos:fichas de observacin, formularios, guas de observacin, hojas de cotejo, listas de verificacin, hojas de registrocmaras fotogrficas y filmadoras, microscopios, scanners, analizador de gases, opacmetro, micrmetros, etc. EntrevistaEs una tcnica que permite obtener informacin sobre las caractersticas de un problema de un informante clave.Los datos pueden ser novedosos o complementarios y ayudarn a cuantificar las caractersticas y la naturaleza del objeto de investigacin.El informante clave es aquel que convive con el objeto de investigacin y por ello se considere con autoridad para dar informacin.El instrumento utilizado es una gua de entrevista.Utiliza preguntas abiertas.EncuestaEs una tcnica que permite obtener informacin de primera mano para describir o explicar un problema.Se aplica a una muestra representativa de una determinada poblacin.CuestionarioEs un instrumento de investigacin que est estructurado con un conjunto de preguntas para obtener informacin sobre el objeto de investigacin.Utiliza preguntas cerradas, preferentemente.

Tcnicas de anlisis de datosLas principales tcnicas de anlisis de datos son:Estadstica descriptivaPuntuaciones ZRazones y tasasEstadstica inferencialPruebas paramtricasPruebas no paramtricasAnlisis multivariadoEstadstica descriptivaDescripcin de datos mediante:Distribucin de frecuencias, las medidas de tendencia central y las medidas de dispersin.La distribucin de frecuencias:Datos ordenados por categoras.Existen las frecuencias absolutas, relativas y acumuladasSe representan en histogramas y polgonos de frecuencias.Las medidas de tendencia central:ModaMedianaMediaLas medidas de dispersin:RangoVarianzaDesviacin estndar. Puntuaciones ZLas puntuaciones Z es el mtodo utilizado para estandarizar la escala de una variable medida a un nivel de intervalos. Se transforma las puntuaciones obtenidas, para analizar su distancia respecto a la media en unidades de desviacin estndar.La distribucin de puntuaciones Z tiene media 0 (cero) y desviacin estndar 1 (uno). Sirve para comparar puntuaciones de dos distribuciones diferentes.Razones y tasasUna razn es la relacin entre dos categoras.

Una tasa es la relacin entre el numero de eventos de una categora entre el nmero total de observaciones multiplicado por 100.

Estadstica inferencialEl propsito de la estadstica inferencial es generalizar los resultados obtenidos en la muestra a la poblacin. Los datos recolectados en la muestra se convierten en estadgrafos, y mediante la estadstica inferencia convertimos en parmetros de la poblacin.La estadstica inferencial sirve para dos propsitos: estimar parmetros y probar hiptesis.La prueba de hiptesis consiste en determinar la congruencia de los obtenidos de la muestra con la hiptesis.Pruebas paramtricasLa realizacin de las pruebas paramtricas requieren de los siguientes supuestos:La distribucin de la poblacin de la variable dependiente es una distribucin normal.La medicin de la variable dependiente es por intervalos o razn.Las poblaciones estudiadas tienen una dispersin similar.Pruebas paramtricasLas pruebas estadsticas paramtricas ms utilizadas son:Coeficiente de correlacin de Pearson, evala la relacin entre dos variables medidas por intervalos o de razn.Regresin lineal, estima el efecto de una variable sobre otra. Se asocia con el coeficiente de correlacin.Prueba t, evala si dos grupos difieren entre si de manera significativa de sus medias.Prueba de diferencia de proporciones, evala si dos proporciones difieren significativamente entre si.Anlisis de varianza unidireccional, evala si mas de dos grupos difieren significativamente entre si en cuanto a sus medias y varianzas.Anlisis de varianza factorial, evala el efecto de dos o ms variables independientes sobre una variable dependiente. Puede evaluar cada variable por separado o los efectos conjuntos.Anlisis de covarianza, evala la relacin entre una variable dependiente y dos o mas variables independientes, eliminando y controlando el efecto de una de las ltimas.Pruebas no paramtricasLa realizacin de las pruebas no paramtricas requieren de los siguientes supuestos:La distribucin de la poblacin de la variable dependiente puede ser una distribucin no normal.La medicin de la variable dependiente no requiere estar medida por intervalos o razn, puede analizar datos nominales u ordinales.Las variables deben ser categricas.Pruebas no paramtricasLas pruebas estadsticas no paramtricas ms utilizadas son:La ji cuadrada X2, evala hiptesis acerca de la relacin entre dos variables categricas.Coeficientes de correlacin e independencia para tabulaciones cruzadas, evala si las variables incluidas en la tabla de contingencia o tabulacin cruzada estn correlacionadas.Coeficientes y correlacin por rangos ordenados de Spearman y Kendall, son medidas de correlacin para variables en un nivel de medicin ordinal, de tal modo que los individuos u objetos de la muestra pueden ordenarse por rangos (jerarquas)Anlisis multivariadoSon mtodos que analizan la relacin entre varias variables independientes y al menos una dependiente. Los principales son:Regresin mltiple, analiza el efecto de dos o ms variables independientes sobre una dependiente.Anlisis lineal de patrones, es un modelo causal que analiza la influencia de unas variables sobre otras.Anlisis de factores, sirve para determinar el nmero y naturaleza de un grupo de factores en un conjunto de mediciones.Anlisis multivariado de varianzas, analiza la relacin entre dos o mas variables independientes y dos o mas variables dependientes.