Técnicas de recolección y análisis

de datos

Técnicas de recolección y análisis

de datos

Ciro Espinoza Montes

MATRIZ DE DATOS

Ciro Espinoza Montes

LOS DATOS

Un DATO, es el valor que toma una variable en una unidad de análisis.

La información sobre nuestro objeto de estudio lo vamos organizar en una MATRIZ DE DATOS.

La matriz de datos tiene los siguientes elementos: Unidad de análisis Variable y Categoría o valor

MATRIZ DE DATOS Una 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 análisis 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 tamaño del objeto y tantas columnas como variables.

MATRIZ DE DATOS

Var 1 Var 2 … Var k

Unidad 1 dato

Unidad 2

….

Unidad n

Esta matriz contiene la información de n unidades y k variables

Ejemplo

Requisitohrs

Diseñohrs

Serviciohrs

Disponibilidad

Maq 1 5 10 12 0.85

Maq 2 8 8 10 0.89

Maq 3 4 15 10 0.95

Objeto de estudio: 3 (n)Número de variables: 4 (k)Variables: Requisito, diseño, servicio y disponibilidad. Las primeras 3 variables son de investigación; la última es construida a partir de Trabajo actual y Búsqueda de trabajo.

Calculo de disponibilidad0.90 0.89 0.88 0.89 0.87

0.88 0.91 0.92 0.90 0.89

0.90 0.89 0.91 0.90 0.89

0.88 0.87 0.90 0.89 0.91

MEDICION «La medición es un método que

permite establecer correspondencias entre magnitudes de un mismo género, y ciertas clases de números (integrales, racionales o reales)»

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

De estas definiciones:

Si bien la medición se realiza sobre los elementos u objetos (unidades de estudio) son las variables las que posibilitan la división en clases.

Veremos este tema a continuación.

ESCALAS O NIVELES DE MEDICION

Clasificamos las variables de acuerdo al tipo de escala o nivel de medición, en que se encuentran expresados los atributos que queremos medir.

Se trata de operaciones clasificatorias (ubicación de las unidades de análisis en clases)

Se distinguen cuatro tipos de escalas o niveles de medición:

nominal ordinal interval de razón

ESCALA NOMINAL Clasifica objetos o fenómenos, según ciertas

características, tipologías o nombres,

No implica relaciones de orden, distancia o proporción entre los objetos o fenómenos.

Asignación de números: sólo sirven para distinguir categorías, estos no poseen propiedades cuantitativas y sirven solamente para identificar las clases.

Es el nivel más bajo de medición.

ESCALA ORDINAL Clasifican a las unidades con un orden jerárquico.

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

Los numerales empleados en las escalas ordinales no son cuantitativos, sino que indican exclusivamente la posición en la serie ordenada

ESCALA DE INTERVALO Clasifican estableciendo: - diferencias, orden pero además distancia entre unidades

en relación a las categorías 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 está caracterizada por una unidad de medida común y constante que asigna un número 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 características que la de intervalo (diferencia, orden, distancia) pero además el cero de la escala es absoluto (es un cero en el origen).

Los números que identifican las categorías pueden utilizarse en forma “aritmética”:

- operaciones - relaciones de equivalencia, de mayor, menor,

proporcionalidades, etc.

Su nombre se debe a esta característica: poder establecer proporciones o razones entre categorías

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

Variable Categorías Escala de medición

Nivel educativo

NingunoPrimariaSecundariaTerciaria

Nivel educativo

0 año aprobado1 año aprobado2 años aprobados……

Categoría de ocupación

PatrónEmpleado públicoEmpleado privadoCooperativistaTrabajador por cuenta propiaTrabajador familiar no remunerado

Ejercicio 3, Módulo 1

Se quiere realizar un estudio para conocer el perfil de la plantilla de trabajadores de una empresa comercial del área del supermercadismo.

Imagina qué características podrían ser de interés estudiar. Identifica las variables que se corresponden con esas características y el sistema de categorías que les asignarias. Menciona el nivel de medición de cada variable.

Construye la estructura de la matriz de datos en la cual se volcaría la información recogida.

TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE DATOS

Técnicas de recolección de datos Organiza la investigación para obtener el nuevo

conocimiento. La técnica desarrolla las siguientes actividades:

Ordenar las etapas de la investigación. Elaborar los instrumentos de medición. Efectuar un control de los datos. Guiar la obtención de conocimientos.

Existen dos técnicas generales de recolección de datos: técnica documental técnica empírica.

Técnica documental

Permite la recopilación de evidencias para demostrar las hipótesis de investigación.

Fuentes: Revistas, memorias, actas, registros, datos e

información estadísticas y cualquier documento de instituciones y empresas que registran datos de su funcionamiento.

Ej. Los registros de radiación solar lo encontramos en el Observatorio de Huayao en Huancayo.

Instrumentos: Ficha bibliográfica, Ficha hemerográfica, Ficha de

trabajo.

Técnica empírica.

Permite observar directamente el objeto de estudio: Observación Entrevista Encuesta Cuestionario

Observación Permite obtener de datos próximos a como está

funcionando el objeto de investigación en el presente.

Instrumentos: fichas de observación, formularios, guías de

observación, hojas de cotejo, listas de verificación, hojas de registro

cámaras fotográficas y filmadoras, microscopios, scanners, analizador de gases, opacímetro, micrómetros, etc.

Entrevista Es una técnica que permite obtener información sobre

las características de un problema de un informante clave.

Los datos pueden ser novedosos o complementarios y ayudarán a cuantificar las características y la naturaleza del objeto de investigación.

El informante clave es aquel que convive con el objeto de investigación y por ello se considere con autoridad para dar información.

El instrumento utilizado es una guía de entrevista. Utiliza preguntas abiertas.

Encuesta Es una técnica que permite obtener

información de primera mano para describir o explicar un problema.

Se aplica a una muestra representativa de una determinada población.

Cuestionario Es un instrumento de investigación que está

estructurado con un conjunto de preguntas para obtener información sobre el objeto de investigación.

Utiliza preguntas cerradas, preferentemente.

TÉCNICAS DE ANÁLISIS DE DATOS

Las principales técnicas de análisis de datos son: Estadística descriptiva Puntuaciones Z Razones y tasas Estadística inferencial Pruebas paramétricas Pruebas no paramétricas Análisis multivariado

Estadística descriptiva Descripción de datos mediante:

Distribución de frecuencias, las medidas de tendencia central y las medidas de dispersión.

La distribución de frecuencias: Datos ordenados por categorías. Existen las frecuencias absolutas, relativas y acumuladas Se representan en histogramas y polígonos de frecuencias.

Las medidas de tendencia central: Moda Mediana Media

Las medidas de dispersión: Rango Varianza Desviación estándar.

Puntuaciones Z Las puntuaciones Z es el método 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 desviación estándar.

La distribución de puntuaciones Z tiene media 0 (cero) y desviación estándar 1 (uno).

Sirve para comparar puntuaciones de dos distribuciones diferentes.

Razones y tasas

Una razón es la relación entre dos categorías.

Una tasa es la relación entre el numero de eventos de una categoría entre el número total de observaciones multiplicado por 100.

BCategoría

ACategoríarazón

100xeventosposiblesdetotalNúmero

períodoundeeventosdeNúmerotasa

Estadística inferencial El propósito de la estadística inferencial es

generalizar los resultados obtenidos en la muestra a la población. Los datos recolectados en la muestra se convierten en estadígrafos, y mediante la estadística inferencia convertimos en parámetros de la población.

La estadística inferencial sirve para dos propósitos: estimar parámetros y probar hipótesis.

La prueba de hipótesis consiste en determinar la congruencia de los obtenidos de la muestra con la hipótesis.

Pruebas paramétricasLa realización de las pruebas paramétricas requieren de los siguientes supuestos: La distribución de la población de la variable

dependiente es una distribución normal. La medición de la variable dependiente es por intervalos

o razón. Las poblaciones estudiadas tienen una dispersión similar.

Pruebas paramétricasLas pruebas estadísticas paramétricas más utilizadas son: Coeficiente de correlación de Pearson, evalúa la relación entre dos

variables medidas por intervalos o de razón. Regresión lineal, estima el efecto de una variable sobre otra. Se asocia

con el coeficiente de correlación. Prueba “t”, evalúa si dos grupos difieren entre si de manera

significativa de sus medias. Prueba de diferencia de proporciones, evalúa si dos proporciones

difieren significativamente entre si. Análisis de varianza unidireccional, evalúa si mas de dos grupos

difieren significativamente entre si en cuanto a sus medias y varianzas. Análisis de varianza factorial, evalúa el efecto de dos o más variables

independientes sobre una variable dependiente. Puede evaluar cada variable por separado o los efectos conjuntos.

Análisis de covarianza, evalúa la relación entre una variable dependiente y dos o mas variables independientes, eliminando y controlando el efecto de una de las últimas.

Pruebas no paramétricas

La realización de las pruebas no paramétricas requieren de los siguientes supuestos: La distribución de la población de la variable

dependiente puede ser una distribución no normal. La medición de la variable dependiente no requiere estar

medida por intervalos o razón, puede analizar datos nominales u ordinales.

Las variables deben ser categóricas.

Pruebas no paramétricasLas pruebas estadísticas no paramétricas más utilizadas son: La ji cuadrada ó X2, evalúa hipótesis acerca de la

relación entre dos variables categóricas. Coeficientes de correlación e independencia para

tabulaciones cruzadas, evalúa si las variables incluidas en la tabla de contingencia o tabulación cruzada están correlacionadas.

Coeficientes y correlación por rangos ordenados de Spearman y Kendall, son medidas de correlación para variables en un nivel de medición ordinal, de tal modo que los individuos u objetos de la muestra pueden ordenarse por rangos (jerarquías)

Análisis multivariadoSon métodos que analizan la relación entre varias variables independientes y al menos una dependiente. Los principales son: Regresión múltiple, analiza el efecto de dos o más

variables independientes sobre una dependiente. Análisis lineal de patrones, es un modelo causal que

analiza la influencia de unas variables sobre otras. Análisis de factores, sirve para determinar el número y

naturaleza de un grupo de factores en un conjunto de mediciones.

Análisis multivariado de varianzas, analiza la relación entre dos o mas variables independientes y dos o mas variables dependientes.