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8/18/2019 3 Bgu_b5_procesamiento de Datos_herramientas Requeridas_guia Didactica

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UNIDADES EDUCATIVAS PARTICULAR HERMANO MIGUEL DE LA SALLE – INVESTIGACIÓN – GUÍA DIDÁCTICA

PROCESAMIENTO DE DATOS Y HERRAMIENTAS REQUERIDAS

- La obtención de la información es un aspecto muy importante en el proceso de una investigación, pues de ellodependen la confiabilidad y validez del estudio.

- Esta etapa de recolección de información en investigación se conoce también como trabajo de campo .- Estos datos o información que va a recolectarse son el medio a través del cual se prueban las hipótesis , se responden

las preguntas de investigación y se logran los objetivos del estudio originados del problema de investigación.

Los datos, entonces, deben ser confiables, es decir, deben ser pertinentes y suficientes, para lo cual es necesario definir lasuentes y técnicas adecuadas para su recolección.

Recuerde que en el anteproyecto se mencionó qué se hará para levantar los datos, mientras que en el documento del informeinal se mencionará lo que se ha hecho para levantar los datos.

Anteriormente se ha mencionado las fuentes de recolección de la información, teniendo como base:

- Fuentes primarias,- Fuentes secundarias.

Fuentes primarias: De las que se obtiene información directa, es decir, de donde se origina la información. Es tambiénconocida como información de primera mano o desde el lugar de los hechos. Estas fuentes son las personas, lasorganizaciones, los acontecimientos, el ambiente natural, etcétera.

Se obtiene información primaria cuando se observan directamente los hechos (presenciar una huelga, observaristemáticamente el lugar de trabajo, etcétera), cuando se entrevista directamente a las personas que tienen relación directa

con la situación objeto del estudio (en el caso de que quiera conocerse la opinión de los gerentes sobre el impacto de lasmedidas económicas en la actividad de las empresas, la información directa se genera cuando se entrevista directamente a losgerentes, y no cuando se lee en un periódico, un libro o se escucha en un noticiero).

Fuentes secundarias: Son todas aquellas que ofrecen información sobre el tema que se va a investigar, pero que no son lauente original de los hechos o las situaciones, sino que sólo los referencian. Las principales fuentes secundarias para la

obtención de la información son los libros, las revistas, los documentos escritos (en general, todo medio impreso), losdocumentales, los noticieros y los medios de información.

En la actualidad, en investigación científica hay gran variedad de técnicas o instrumentos para la recolección de información

en el trabajo de campo de una determinada investigación. De acuerdo con el método y el tipo de investigación que se va aealizar, se utilizan unas u otras técnicas.

Sobre la obtención de la información

Sobre las FUENTES de recolección

Sobre las TÉCNICAS de recolección


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La INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA utiliza generalmente los siguientes instrumentos y técnicas para la recolección denformación:

Encuestas Entrevistas Observación sistemática Escalas de actitudes Análisis de contenido Test estandarizados y no estandarizados Grupos focales y grupos de discusión

Pruebas de rendimiento Inventarios Fichas de cotejo Experimentos Técnicas proyectivas Pruebas estadísticas

La INVESTIGACIÓN CUALITATIVAutiliza sobre todo los siguientes instrumentos o técnicas, de acuerdo con el problema objetode la investigación que se va a realizar:

Entrevista estructurada y no estructurada Observación sistemática y no sistemática Historias de vida Autobiografías Anécdotas Relatos Notas de campo Preguntas etnográficas Análisis de documentos Diarios Cuadernos

Archivos Cuestionarios Métodos sociométricos Survey social Inventarios y listados de interacciones Grabaciones en audio y video Fotografías y diapositivas Test de rendimiento Técnicas proyectivas Grupos focales y grupos de discusión

No todos los instrumentos o las técnicas se aplican a toda investigación. Sin embargo, la tendencia es utilizar varios

nstrumentos que se complementen a las diferentes investigaciones.

A continuación se hace una presentación general de las principales técnicas o instrumentos de recolección de información enun proceso de investigación. Estas técnicas tienen aplicación en cualquiera de los enfoques cualitativo y cuantitativo de lanvestigación:

ENCUESTA. Es una de las técnicas de recolección de información más usadas, a pesar de que cada vez pierde mayorcredibilidad por el sesgo de las personas encuestadas. La encuesta se fundamenta en un cuestionario o conjunto de preguntasque se preparan con el propósito de obtener información de las personas.

ENTREVISTA TÉCNICA. Orientada a establecer contacto directo con las personas que se consideren fuente de información. Adiferencia de la encuesta, que se ciñe a un cuestionario, la entrevista, si bien puede soportarse en un cuestionario muylexible, tiene como propósito obtener información más espontánea y abierta. Durante la misma, puede profundizarse lanformación de interés para el estudio.

OBSERVACIÓN DIRECTA. Cada día cobra mayor credibilidad y su uso tiende a generalizarse, debido a que permite obtenernformación directa y confiable, siempre y cuando se haga mediante un procedimiento sistematizado y muy controlado, parao cual hoy están utilizándose medios audiovisuales muy completos, especialmente en estudios del comportamiento de las

personas en sus sitios de trabajo.

ANÁLISIS DE DOCUMENTOS. Técnica basada en fichas bibliográficas que tienen como propósito analizar material impreso. Seusa en la elaboración del marco teórico del estudio. Para una investigación de calidad, se sugiere utilizar simultáneamente doso más técnicas de recolección de información, con el propósito de contrastar y complementar los datos.


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NTERNET. No existe duda sobre las posibilidades que hoy ofrece Internet como una técnica de obtener información; es más,e ha convertido en uno de los principales medios para recabar información.

La recopilación de información es un proceso que implica una serie de pasos. Aquí se presenta un esquema general que puedeusarse para la recolección de los datos necesarios, para responder a los objetivos y para probar la hipótesis de la investigación,o ambos. Estos pasos son los siguientes:

1. Tener claros los objetivos propuestos en la investigación y las variables de la hipótesis (si las hay).

2. Haber seleccionado la población o muestra objeto del estudio.

3. Definir las técnicas de recolección de información (elaborarlas y validarlas).

4. Recoger la información para luego procesarla para su respectiva descripción, análisis y discusión.

Sobre el proceso de RECOLECCIÓN DE DATOS


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Esta parte del proceso de investigación consiste en procesar los datos (dispersos, desordenados, individuales ) obtenidos de lapoblación objeto de estudio durante el trabajo de campo, y tiene como finalidad generar resultados (datos agrupados y

ordenados ), a partir de los cuales se realizará el análisis según los objetivos y las hipótesis o preguntas de la investigaciónealizada, o de ambos.

El procesamiento de datos debe realizarse mediante el uso de herramientas estadísticas con el apoyo del computador ,utilizando alguno de los programas estadísticos que hoy fácilmente se encuentran en el mercado.

En el documento del anteproyecto se mencionó cómo se preveía efectuar el procesamiento de la información obtenida en elrabajo de campo, mientras que en el informe final hay que mostrar este procedimiento mediante la descripción de losesultados de la investigación.

Para efectuar un procesamiento de datos se deben seguir estos pasos:

1. Obtener la información de la población o muestra objeto de la investigación.2. Definir las variables o los criterios para ordenar los datos obtenidos del trabajo de campo.3. Definir las herramientas estadísticas y el programa de cómputo que va a utilizarse en el procesamiento de datos.4. Introducir los datos en el computador y activar el programa para que procese la información.5. Imprimir los resultados.

El procesamiento de resultados puede efectuarse mediante:

Análisis de Pareto . Técnica para estudiar fuentes de problemas y las prioridades relativas de sus causas. Se emplearecuentemente para evaluar causas de problemas de calidad en programas de total quality management (TQM).

Diagrama de causa/efecto (espina de pescado) . Gráfica mediante la cual los miembros de un equipo representan, categorizany evalúan todos los posibles motivos de un resultado o una reacción; por lo general, se expresa como un problema paraesolver. Se le conoce como diagrama de Ishikaw.

Gráficas de control. Se utilizan para hacer control de calidad de procesos. Estas gráficas también se conocen con el nombre dediagramas de control y son de varios tipos:

Diagramas o diagramas de control para medidas de procesos. Diagramas R o diagramas de control para variabilidad de procesos. Diagramas r o diagramas de control para atributos.

Distribución de frecuencias y representaciones gráficas . La distribución de frecuencias es el agrupamiento de datos en

categorías que muestran el número de observaciones de cada categoría. En otras palabras, una distribución de frecuenciasndica el número de veces que ocurre cada valor o dato en una tabla de resultados de un trabajo de campo.

Histogramas: son medios gráficos para representación de la distribución de frecuencias.

Sobre el procesamiento de datos

Sobre los pasos para el PROCESAMIENTO DE DATOS

Sobre HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS PARA EL PROCESAMIENTO DE RESULTADOS


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Polígonos de frecuencia: al igual que el histograma, son gráficas que permiten obtener una imagen rápida de lasprincipales características de los datos de una distribución de frecuencias.

Gráficas de barras o pie (pastel): son formas distintas de representar los datos de una investigación.

Medidas de tendencia central :

La media: es la sumatoria de un conjunto de puntajes dividida por el número total de éstos. La moda: es el puntaje que ocurre con mayor frecuencia en una distribución de datos. La mediana: es el valor que divide a una distribución de frecuencias por la mitad, una vez ordenados los datos de

manera ascendente o descendente.

Medidas de dispersión:

Varianza: es la suma de las desviaciones de la media elevadas al cuadrado, dividida entre el número de observacionesmenos uno.

Desviaciones estándares: es la cantidad promedio en que cada uno de los puntajes individuales varía respecto a lamedia del conjunto de puntajes.

Pruebas estadísticas:

Prueba t de Student: es un estadístico de prueba que se utiliza cuando las poblaciones son pequeñas (n ≤ 30). Prueba Z: es una prueba de distribución normal, que tiene que ver con la probabilidad de que un puntaje dado de una

medición aparezca en una distribución. Análisis de varianza: es una prueba estadística para analizar si más de dos grupos difieren significativamente entre sí,

en cuanto a sus medidas y varianzas. Análisis de covarianza: es una prueba que se usa para analizar la existencia o no de relación entre una variable

dependiente y dos o más independientes. Chi cuadrado: es una prueba estadística que permite probar si más de dos proporciones de población pueden

considerarse iguales; o, en otras palabras, permite probar si esas proporciones no presentan diferencias significativas. Análisis de regresión y correlación. Análisis de regresión múltiple. Análisis de factores. Análisis multivariado de varianza (Manova).

En la actualidad, como se ha mencionado, en un proceso de investigación científica, los análisis estadísticos se realizanmediante el uso de programas estadísticos por computador, como el Stapgraphic o el SPSS.


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Una distribución de frecuencias es un conjunto de puntuaciones presentadas en una tabla de manera ordenada, segúncaracterísticas definidas por el investigador. En otras palabras, una tabla de frecuencias resume la información acerca de lacantidad de veces que una variable toma un valor determinado. Además permite Organizar e interpretar de manera másápida y eficiente. Ejemplo:

Los datos presentados en la Tabla son el resultado de una investigación, cuyo propósito era conocer el nivelde desempleo de una importante ciudad de su país, según el sexo y el nivel académico de las personasdesempleadas.

nterpretación : los datos de la Tabla muestran que de un total de 12 637 personas desempleadas entrevistadas ena ciudad KIO, el mayor índice de desempleo se da entre bachilleres (41,5%), seguido de personas con nivel

educativo inferior al bachillerato (36,5%) y el menor nivel de desempleo se da en el de técnicos profesionales

8,3%). En relación con el sexo, el mayor desempleo en la ciudad se presenta en las mujeres: 54% del total de losentrevistados.

TIPOS DE DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS:

- FRECUENCIA ABSOLUTACorresponde a la cantidad de veces que se repite un dato. Denotamos este valor por f i La suma de las frecuencias absolutas es igual al número total de datos, que se representa por N.Por Ejemplo: Si hacemos una encuesta a 20 personas para saber cuál es su color favorito obtenemos losiguiente:

Sobre los modelos de procesamiento de datos con el uso de herramientas estadísticas

Distribución de frecuencias


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- FRECUENCIA ABSOLUTA ACUMULADASe obtiene sumando sucesivamente las frecuencias absolutas. Denotamos este valor por F i

- FRECUENCIA RELATIVAEs la probabilidad de obtener cierto dato, se obtiene calculando la razón entre la frecuencia absoluta de undato con el total. Se puede expresar como fracción, decimal o porcentaje. Denotamos este valor por h i

Para obtener el número en decimal se divide la frecuencia absoluta por el total y para obtener elporcentaje se multiplica este decimal por 100.

Los ejemplos representan una tabla de frecuencias de datos No agrupados, en el caso de las tablas de

datos Agrupados representan las frecuencias en rangos de datos, como en el siguiente caso.

Se entrevistan a 28 personas que realizan un taller preguntándoles la edad que tengan:


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8 - FRECUENCIA RELATIVA ACUMULADA

La frecuencia relativa acumulada es el cociente entre la frecuencia acumulada de un determinado valor y elnúmero total de datos. Se puede expresar en tantos por ciento. Denotamos este valor por H i

Se calcula con la ecuación F i/N

Ejercicio: en la siguiente tabla de frecuencias, complete las frecuencias absolutas acumuladas, las frecuenciaselativas, frecuencia relativa acumulada, para caso que se plantea:

En un estudio entre 200 personas latinas que viven en el estado de California, Estados Unidos, se les preguntó:

cómo prefiere que se refieran a usted en cuanto a su origen étnico? Las respuestas fueron :

Las distribuciones de frecuencia se presentan muy a menudo en forma de figuras gráficas denominadashistogramas (gráficas de barras) o en gráficas circulares (pasteles) o a través de polígonos de frecuencias. Para el

caso del ejemplo de la investigación sobre el desempleo en la ciudad KIO, la gráfica de barras o histograma sepresenta así:

Histogramas


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Los polígonos de frecuencias relacionan las puntuaciones con sus respectivas frecuencias. Es más bien propio de unnivel de medición por intervalos o razón. Los polígonos se construyen sobre los puntos medios de los intervalos.Por ejemplo, si los intervalos fueran 20-24, 25-29, 30-34, 35-39, y siguientes; los puntos medios serían 22, 27, 32,37, etc. Los polígonos de frecuencias representan curvas útiles para describir los datos. Nos indican hacia dónde seconcentran los casos (personas, organizaciones, segmentos de contenido, mediciones de polución, etc.) en la escalade la variable


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Las medidas de tendencia central son puntos en una distribución obtenida, los valores medios o centrales de ésta, y nosayudan a ubicarla dentro de la escala de medición. Las principales medidas de tendencia central son tres: moda, mediana ymedia. El nivel de medición de la variable determina cuál es la medida de tendencia central apropiada para interpretar.

Las medidas de tendencia central son cantidades típicas o representativas de un conjunto de datos; las principales medidason: moda, mediana, y media o promedio.

LA MODA (Mo), es la categoría o puntuación que ocurre con mayor frecuencia en un registro de datos. Ejemplo:

El gerente de un supermercado ha realizado una investigación tendiente a medir el número de veces por mes que las mismaspersonas visitan su almacén y ha encontrado los siguientes resultados:

En este caso, la moda es 2 veces, porque es el número que más se repite, ya que 750 personas dicen visitar dos veces en elmes el supermercado TLP.

En el siguiente ejemplo y siendo que, la moda es la categoría o puntuación que ocurre con mayor frecuencia, la moda es “1” ( sí

e ha obtenido la cooperación ). Se utiliza con cualquier nivel de medición.

En caso de existir dos valores de la variable que tengan la mayor frecuencia absoluta, habría dos modas. Si no se repiteningún valor, no existe moda.

Ejemplo: Se ha anotado el número de hermanos que tiene un grupo de amigos. Los datos obtenidos son los siguientes:

Hermanos: 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4 En este caso, la moda es 1.

Ejemplo: Dado el siguiente conjunto de datos, determine la moda: 2, 3, 4, 5 , 6 , 9

En este conjunto de datos no existe ningún valor que se repita, por lo tanto, este conjunto de valores no tiene moda.

Ejemplo: 1, 1, 1, 4, 4, 5, 5, 5, 7, 8, 9, 9, 9 Moda= 1, 5, 9

Si en un grupo hay dos o varias puntuaciones con la misma frecuencia y esa frecuencia es la máxima, tiene varias modas.

Medidas de tendencia central


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LA MEDIANA (Me), es el valor que divide unadistribución de frecuencias por la mitad, una vezordenados los datos de manera ascendente odescendente.

Ejemplo: Calcular la mediana del conjunto de datos:

1° Ordenamos los datos de menor a mayor.

2° Para el caso de la mediana de un número impar de datos ,una vez ordenados los datos, la mediana será el dato queocupa el lugar central

En general, para descubrir el caso o la puntuación queconstituye la mediana de una distribución, simplemente seaplica la fórmula:

Ejemplo: Calcular la mediana del conjunto par de datos :

Ejemplo: Un investigador interesado en conocer el número promedio de consumo de litros de cerveza por persona en loshabitantes de la ciudad de Building, realizó un estudio exploratorio en un expendio de cerveza, donde entrevistó a 21personas y encontró los siguientes resultados, que aparecen en la Tabla:


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En este caso, la mediana es el dato de la posición 11 (9 litros de cerveza) que indica que la población encuestada consume elequivalente de 9 litros de cerveza mensualmente.

nterpretación , Como la mediana es el valor que divide la distribución por la mitad, esto es, la mitad de los casos caen pordebajo de la mediana y la otra mitad se ubica por encima de ésta. La mediana refleja la posición intermedia de la distribución.Por ejemplo, si los datos obtenidos fueran: 24 - 31 - 35 – 35 – 38 – 43 – 45 – 50 – 57.

La mediana es 38, porque deja cuatro casos por encima (43, 45, 50 y 57) y cuatro casos por debajo (35, 35, 31 y 24). Parte a ladistribución en dos mitades.

Si tenemos nueve casos, ((9+1)/2) entonces buscamos el quinto valor y éste es la mediana. Note que la mediana es el valorobservado que se localiza a la mitad de la distribución, no el valor de cinco. La fórmula no nos proporciona directamente elvalor de la mediana, sino el número de caso en donde está la mediana.

La mediana es una medida de tendencia central propia de los niveles de medición ordinal, por intervalos y de razón. Noiene sentido con variables nominales, porque en este nivel no hay jerarquías ni noción de encima o debajo . Asimismo, la

mediana es particularmente útil cuando hay valores extremos en la distribución. No es sensible a éstos. Si tuviéramos los

iguientes datos: 24 - 31 - 35 - 35 - 38 - 43 - 45 - 50 – 248; la mediana seguiría siendo 38.

Para aclarar la interpretación de la mediana, se considera otro ejemplo:

La mediana de edad a nivel mundial es en 2009 de 28.1 años, lo que significa que la mitad de los habitantes del globo terrestreobrepasa esta edad y el otro medio es más joven.

LA MEDIA, PROMEDIO O MEDIA ARITMÉTICA, es la medida de tendencia central más utilizada y se define como elpromedio aritmético de una distribución. Usualmente se simboliza como , y es la suma de todos los valores de unamedición dividida por el número de mediciones. La fórmula para estimar el promedio puede representarse así:

Dónde:

Xi= cada uno de los datos de la medición,

n= número de datos sumados.

Ejemplo: Siguiendo el caso del consumo promedio per cápita de litros de cerveza por los habitantes de Building, elpromedio es el siguiente:

nterpretación: los datos de la encuesta a 21 personas de Building indican que el promedio per cápita de consumo mensual decerveza en esta ciudad es de 10 litros de cerveza, aproximadamente.

La media aritmética es una medida solamente aplicable a mediciones por intervalos o de razón . Carece de sentido paravariables medidas en un nivel nominal u ordinal. Es una medida sensible a valores extremos.

Si tuviéramos las siguientes puntuaciones: 8 - 7 - 6 - 4 - 3 - 2 - 6 - 9 – 8; el promedio será igual a 5.88.


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Otro ejemplo:

¿Cuál es la media de las edades de Andrea y sus primos?

La media aritmética de un grupo de datos se calcula así:Se debe multiplicar cada dato con su respectiva frecuencia, sumar todos estos productos, y el resultado dividirlo por lasuma de los datos.

Ejemplo:En una muestra de 10 sujetos, se ha consultado sobre el número de hermanos que tiene cada uno de ellos. Los datosobtenidos son los siguientes:Hermanos: 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4Si hacemos el recuento de los datos y seguimos los pasos anteriormente descritos, tenemos:

Las medidas de la variabilidad indican la dispersión de los datos en la escala de medición y responden a la pregunta: ¿dóndeestán diseminadas las puntuaciones o los valores obtenidos? Las medidas de tendencia central son valores en una distribucióny las medidas de la variabilidad son intervalos que designan distancias o un número de unidades en la escala de medición. Lasmedidas de la variabilidad más utilizadas son rango, desviación estándar y varianza.

EL RANGO, también llamado recorrido , es la diferencia entre la puntuación mayor y la puntuación menor, e indica elnúmero de unidades en la escala de medición que se necesitan para incluir los valores máximo y mínimo. Se calculaasí: XM – Xm (puntuación mayor, menos puntuación menor).Si tenemos los siguientes valores: 17 - 18 - 20 - 20 - 24 - 28 - 28 - 30 – 33.El rango será: 33 – 17 = 16. Cuanto más grande sea el rango, mayor será la dispersión de los datos de una distribución.

Medidas de variabilidad


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El rango da la idea de proximidad de los datos a la media. Se calcula restando el dato menor al dato mayor.Este dato permite obtener una idea de la dispersión de los datos, cuanto mayor es el rango, más dispersos están losdatos de un conjunto.

Cabe destacar que al describir nuestros datos, respecto a cada variable del estudio, interpretamos las medidas de tendenciacentral y de la variabilidad en conjunto, no aisladamente. Consideramos todos los valores.

Para interpretarlos, lo primero que hacemos es tomar en cuenta el rango potencial de la escala. Supongamos que aplicamosuna escala de actitudes del tipo Likert para medir la “ actitud hacia el presidente ” de una nación (digamos que la escala tuviera18 ítems y se promediaran sus valores). El rango potencial es de uno a cinco, tal como puede verse en la figura.

Ejemplo: Supongamos que aplicamos una escala de actitudes del tipo Likert para medir la “actitud hacia el presidente” de unanación (digamos que la escala tuviera 18 ítems y se promediaran sus valores). El rango potencial es de uno a cinco

Si obtuviéramos los siguientes resultados:

Variable: actitud hacia el presidente

Moda (Mo): 4.0

Mediana (Me): 3.9

Media ( ): 4.2

Desviación estándar: 0.7

Puntuación más alta observada (máximo): 5.0

Puntuación más baja observada (mínimo): 2.0

Rango: 3

nterpretación: la actitud hacia el presidente es favorable. La categoría que más se repitió fue 4 (favorable). Cincuenta porciento de los individuos está por encima del valor 3.9 y el restante 50% se sitúa por debajo de este valor (mediana). Enpromedio, los participantes se ubican en 4.2 (favorable). Asimismo, se desvían de 4.2, en promedio, 0.7 unidades de la escala.Ninguna persona calificó al pres idente de manera muy desfavorable (no hay “1”). Las puntuaciones tienden a ubicarse envalores medios o elevados.

En cambio, si los resultados fueran:

Cómo se interpretan las medidas de tendencia central y las de variabildad


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Variable: actitud hacia el presidente

Moda: 1

Mediana: 1.5

Media ( ): 1.3

Desviación estándar: 0.4

Varianza: 0.16

Máximo: 3.0

Mínimo: 1.0

Rango: 2.0

nterpretación: es que la actitud hacia el presidente es muy desfavorable. En la figura vemos gráficamente la comparación deesultados. La variabilidad también es menor en el caso de la actitud muy desfavorable (los datos se encuentran menos

dispersos).

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