sábado, 15 de diciembre de 2012

Estrategias de análisis: el análisis de datos cualitativos, interpretación de estadísticos descriptivos


¡Hola a todos! En este tema 3 hemos visto cómo analizar el tratamiento estadístico de los datos a la hora de hacer una investigación. Una vez terminada las clases y el temario, nos gustaría compartir con vosotros nuestras conclusiones y lo que nosotras hemos entendido del tema.

Básicamente el análisis de datos se puede dividir en dos tipos de datos:

- Cuantitativo: Las variables se miden a lo largo de una escala que indica la cantidad presente de la variable medida. Su representación se hace de forma numérica. Ejemplos: número de litros de coca-cola vendidos para la cena de navidad, número de libros en una estantería o la suma de las puntuaciones de dos dados al tirar.
Algunos de los programas informáticos para el análisis de datos cuantitativo son: SYSTAT, SAS, PSS, MINTAB y BMDP.

- Cualitativo: Expresan cuántos elementos puede haber dentro de una determinada categoría. La forma de representarlos es a través de frecuencias o porcentajes. Ejemplos: la nacionalidad de una persona, la profesión de una persona o el color de pelo de un animal.
Algunos de los programas informáticos para el análisis de datos cualitativo son: QUALPRO, ETHNOGRAPH, NUDIST, AQUAD, ATLAS-ti.

Las aplicaciones de la informática a la investigación son importantes teniendo en cuenta que cada vez más la cantidad de datos que se manejan y la variedad de análisis que se realizan rebasan la capacidad del cálculo simple manual.
Es aconsejable que para realizar este tipo de análisis de datos se tenga un “buen” ordenador. De ser así, nos tendremos que familiarizar con el programa que vamos a usar, siguiendo las siguientes tareas:

Programas informáticos para datos cuantitativos (SYSTAT, SAS, PSS, MINTAB y BMDP):

  • Diseño de la hoja de datos.
  • Definición de las variables (numéricas y alfanuméricas).
  • Introducción de los datos.
  • Depuración de la base de datos para detectar fallos y corregirlos.
  • Identificación del análisis que se debe realizar.
  • Selección del módulo o los módulos necesarios.
  • Grabación de los análisis.
  • Realización de los análisis e interpretación.

Programas informáticos para datos cualitativos (QUALPRO, ETHNOGRAPH, NUDIST, AQUAD, ATLAS-ti.):

  • Tomar notas de campo
  • Transcribir las notas de campo y los datos de las entrevistas
  • Editar, corregir y elaborar las transcripciones anteriores
  • Codificar y colocar palabras clave para segmentar los datos y posibilitar su búsqueda
  • Archivar y mantener los datos en una base de datos organizada
  • Buscar y archivar los segmentos relevantes y los trozos de datos y hacerlos disponibles
  • Enlazar y conectar los segmentos de datos importantes entre sí, establecer categorías
  • Escribir comentarios personales en forma para analizarlos después
  • Representación visual de los datos mediante diagramas o informes

Para describir los datos obtenidos en las investigaciones, se podrán manifestar de diferentes formas dependiendo del tipo de análisis de datos.

Tratamiento estadístico de datos cuantitativos:

Estos resultados se pueden representar gráficamente por diagramas de barras o por polígonos de frecuencia.

Ø      Diagrama de barras

•Es un gráfico representado sobre unos ejes de coordenadas, en el eje de abscisas (X) se colocan los valores de la categoría, y sobre el eje de ordenadas (Y) las frecuencias de aparición.
•Las longitudes de las barras deben ser proporcionales al de los valores que representan.
•Los gráficos de barras son usados para comparar dos o más valores.
•Las barras pueden estar orientadas horizontal o verticalmente. A veces se usa un gráfico extendido en vez de una barra sólida.




Ø      Polígono de frecuencias

•Es un gráfico que se realiza a través de la unión de los puntos más altos ( marcas de clase) de las columnas de un diagrama de barras.
•Se representa sobre unos ejes de coordenadas, en el eje de abscisas (X) se colocan los valores de la categoría, y sobre el eje de ordenadas (Y) las frecuencias de aparición.


Para el análisis de los datos cuantitativos, usaremos varias medidas que serán las representadas en dichas gráficas y/o polígonos de frecuencias. Para ello usaremos diferentes promedios y medidas de variabilidad.

Ø      Media: es el promedio de todos los números. Esta se calcula sumando todos los números y dividiendo el resultado por el número total. (N):

          

Ø      Mediana: es el número que deja a ambos lados el 50% de los datos. Se calcula colocando los números en orden de valor y encontrando el número medio.


Ø      Moda: es el número que aparece más en un conjunto dado. Se calcula contando cuál es el valor que más se repite.


Ø      Varianza: es la media aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a la media.


      Ø      Desviacion Media: es el promedio de la diferencia de todas las observaciones respecto a la media, pero para verlo de forma más práctica y fácil, podéis ver el siguiente video:


      Ø   Desviacion estándar: es una medida del grado de dispersión de los datos con respecto al valor promedio. Dicho de otra manera, la desviación estándar es simplemente el "promedio" o variación esperada con respecto a la media aritmética. Se calcula de una manera relativamente fácil sabiendo calcular ya la varianza, ya que es la raíz cuadrada de esta última.


Para más información en el siguiente enlace encontrareis definiciones y aclaraciones sobre el este contenido:


  •       Conceptos de estadística.
  •       Variables estadísticas.
  •       Distribución de frecuencias
  •       Medidas de centralización
  •       Media aritmética
  •       Medidas de posición
  •       Medidas de dispersión
  •       Fuentes de información.



REPRESENTACION Y DESCRIPCION DE DATOS

Una vez recogidos y analizados nuestros datos pasamos a la descripción y representación de estos, hay varias opciones como pueden ser descripciones graficas,  representaciones graficas o descripciones numéricas. Los datos que representamos son denominados DATOS DE TIPO I (ocurrencia, frecuencia, orden) O DATOS DE TIPO 3 (duración).

Descripciones y representaciones graficas de datos

La descripción y representación de datos de forma grafica ayuda a presentar datos de forma sencilla donde las conclusiones son fáciles de entender ya sea a traves de:

·       Histogramas: gráficos de barras usados para comparar dos o más valores. 


      ·       Ciclogramas: graficos circulares donde se resalta sobre todo las proporciones que hay entre las 
            frecuencias:


·       Pictogramas: en lugar de barras o porciones aparecen representadas las categorías, deben ser muy claros.


Descripciones numéricas


Como las tablas de frecuencias donde se recogen además de los datos, la frecuencia de clase (numero de eventos de cada categoría), la frecuencia  relativa (frecuencia de clase entre el número total de datos) o las frecuencias acumuladas (suma arrastrada de la frecuencia de eventos o  intervalos)


O las tablas de contingencia: se emplean para registrar y analizar la relación entre dos o más variables, habitualmente de naturaleza cualitativa (nominales u ordinales).






Esperamos que os sirvan de ayudas este resumen con ejemplos e imágenes para aclarar vuestras ideas. Si tenéis cualquier duda u opinión no dudéis en comentar.

¡¡Gracias!!

2 comentarios:

  1. Grupo 4:

    Esta entrada que ha hecho este Grupo para el Tema 3 nos parece muy extensiva y detallada en su contenido, con buena organización y una adecuada selección de ilustraciones y vídeos de acompañamiento para representarlo todo. Os felicitamos sinceramente por haberlo expuesto todo tan bien. En concreto la parte que detalla los programas informáticos para análisis de datos cuantitativos y cualitativos se hace especialmente útil y está bien pautado, aunque nosotros habríamos matizado un poco más lo que se ha de entender por un “buen ordenador” para poder utilizarlos, de cara a que esté más claro si cabe.

    Vemos además que a todo lo expuesto se asocia una referencia que se puede encontrar en la red acerca del tipo estadístico de la desviación estándar, lo cual también nos parece muy acertado de cara a complementar todo lo anterior. En general, podemos concluir que esta entrada se hace muy amena y explícita de cara a entender lo que vimos en clase acerca de los análisis estadísticos y su interpretación.

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  2. ¡Hola! Muchas gracias por la aportación. Un saludo, Grupo 9.

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