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Suplemento 1 parte 2 de los Ocho pasos pasos para el desarrollo de una investigación
 

Suplemento 1 parte 2 de los Ocho pasos pasos para el desarrollo de una investigación

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OCHO PASOS PARA EL DESARROLLO DE UNA INVESTIGACIÓN ...

OCHO PASOS PARA EL DESARROLLO DE UNA INVESTIGACIÓN

El libro tiene el propósito de facilitar al estudiante el proceso de realizar una investigación y presentarla de forma escrita de una manera simple y útil para todo nivel académico. En cada paso se ofrece una explicación directa con consejos prácticos del autor. Y para el escrito se incluye una guía que facilita el desarrollo estructural del informe. El formato esta hecho de forma que puedas seguir paso a paso el proceso investigativo desde concebir la idea hasta llegar a las conclusiones. El texto facilita el camino en áreas de dificultad para la mayoría de los estudiantes.

Cómo concebir el tema de la investigación.
Cuáles son las partes de una investigación.
Qué se debe incluir en cada parte del escrito.
Cómo se definen las variables.
Cómo se clasifican los datos.
Cómo se hace una encuesta.
Cómo se hacen las preguntas de investigación
Cómo se hacen las hipótesis.
Cómo se calcula la muestra.
Cómo se analizan los datos.
Qué estadísticas debe usar para la investigación.
Dónde se consiguen las referencias y como se organizan.
Dónde, cómo y cuándo citar.
Qué se debe incluir en la conclusión

Y muchas otras áreas en que podrás aclarar dudas y facilitar el desarrollo completo de tu investigación.

Para adquirir un ejemplar de libro puede contactar al autor en:

drwalterlopezmoreno@gmail.com

también puede ir al siguiente enlace:

http://ochopasos.tk

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    Suplemento 1 parte 2 de los Ocho pasos pasos para el desarrollo de una investigación Suplemento 1 parte 2 de los Ocho pasos pasos para el desarrollo de una investigación Presentation Transcript

    • SUPLEMENTO 1 Parte 2Estadísticas No Paramétricaspara el análisis de datos Dr. Walter López Moreno 2012 DERECHOS RESERVADOS 2012
    • Las pruebas y cómputos estadísticos no paramétricos Moda Mediana Rango La ji-cuadrado o 2 Coeficiente de correlación de Spearman Prueba Kendall Tau(t) Prueba Kruskal-Wallis Prueba de Mann-Whitney Wilconxon signed-rankPrueba para la confiabilidad de un instrumento Alfa de Cronbach
    •  En la estadística no paramétrica no existe la normalidad en la distribución de los datos. Por lo general, ocurre en tamaño de muestras menores de 30 unidades y en niveles de datos nominal y ordinal. Se utiliza en los casos en que el nivel de intervalos y de razón no tenga una distribución normal y estén clasificados por categorías.
    • La moda es el valor o respuesta que más se repite. ¿Cuál es la moda en las siguientescontestaciones en los tamaños de ropa pequeño P, mediano M y grande G: (P, G, M, P, G, P, M, G, P) El que más se repite es P. Por lo tanto, la moda es el tamaño pequeño. La fórmula para determinar la moda en datos agrupados es la siguiente: Donde: L1 = Límite inferior de la clase de mayor frecuencia (donde está la moda). W = Ancho de la clase. d1 = Frecuencia de la clase en donde está la moda menos la frecuencia de la clase anterior. d2 = Frecuencia de la clase en donde está la moda menos la frecuencia de la siguiente clase. Lea en la página 192 cómo determinar la moda de datos agrupados.
    •  Es el valor del medio luego de ordenar los datos. Por ejemplo si tenemos el conjunto de datos (6, 3, 2, 3, 2). Primero se ordenan ( 2, 2, 3, 3, 6). La mediana es el número tres ya que es el dato con la posición del centro. Cuando tenemos un grupo de datos con cantidad par se ordenan y luego se determina el promedio de los dos números con las posiciones del centro.Lea en la página 193 cómo determinar la mediana en datos agrupados.
    • Se usa para saber la diferencia entre los valores extremos dentro de un conjunto de datos.Se determina restando el dato mayor del dato menor. Por ejemplo si tenemos los siguientes datos:(5, 6, 1, 9, 3, 1, 5, 10) el rango es: 10 – 1 = 9
    • La prueba del signo es parecida a la de Wilconxon signed-rank, pero para datos de nivel ordinal.Es útil para hipótesis donde se comparan los datos de una muestra con la mediana de la población.También es útil para saber si dos muestras son iguales a cierto nivel de significancia. Lea el ejemplo de la página 195.
    •  Se usa para determinar si las frecuencias encontradas en una muestra difieren marcadamente de las frecuencias establecidas o esperadas en una hipótesis.  Es muy práctico para relacionar las variables de una tabla de contingencia.Lea en la página 168 cómo determinar el promedio de datos agrupados.
    •  Es útil para correlacionar dos variables de nivel ordinal, tal y como ocurre en encuestas donde se le solicita al encuestado que coloque en orden de preferencia varias alternativas, comparando los atributos o criterios bajo su consideración.  Un ejemplo sería si se requiere que se coloque en orden la preferencia, utilizando 1 como “mejor” y 5 como “peor” entre cuatro marcas de tenis basándose en dos variables: diseño y comodidad.  Al igual que ocurre con la correlación de Pearson, si el resultado es una correlación perfecta, los resultados serán -1 para una correlación negativamente perfecta y +1 para una correlación positivamente perfecta.Lea en la página 168 cómo determinar el promedio de datos agrupados.
    •  Se usa para correlacionar dos variables discretas.  Es similar al coeficiente de Spearman.Lea en la página 168 cómo determinar el promedio de datos agrupados.
    • Es una prueba no paramétrica utilizada comoalternativa a la prueba paramétrica de análisis devarianza (One Way ANOVA).Conocida como la prueba H, úitil para comparar treso más medianas.Se puede usar con datos de nivel ordinal.Si la distribución no es normal, se puede utilizar condatos de nivel de intervalo y de razón. Lea el ejemplo de la página 199.
    • Es una prueba similar a la prueba paramétrica t parados muestras.Es útil para comparar la mediana de dos poblacionesutilizando dos muestras independientes.Por ejemplo, se puede probar la hipótesis sobre laigualdad entre las medianas de las dos muestrasescogidas de dos poblaciones distintas.También se pueden comparar los promedios de dospoblaciones que no tengan una distribución normal. Lea el ejemplo de la página 204.
    • Es similar a la prueba paramétrica t para unamuestra.Se utiliza para comparar las medianas de dosmuestras dependientes o comparar la mediana deuna muestra y un valor esperado.Es muy apropiada cuando se quieren demostrar losresultados de una prueba antes y después. Lea los pasos y el ejemplo desde la página 204.
    • Se utiliza como un indicador de la confiabilidad de uncuestionario.El uso de la del coeficiente es independiente del tipode estadística paramétrica o no paramétrica.El resultado del coeficiente tiene un rango desde 0hasta 1. En la medida en que el valor se acerca a 1,mayor es la correlación existente entre lasvariables. Lea los pasos y el ejemplo desde la página 214
    • Asignación para repaso de conceptos: Leer elSuplemento 1 y contesta los ejercicios 3, 26, 27TRABAJO individual: Ejercicios 28 y 29TRABAJO en Grupo: Ejercicios 30 al 32
    • Puedes obtener información y ayudas adicionales en la página WEB del libro http:/www.ochopasos.tkPara adquirir el libro escribe al autor a su correo electrónico:drwalterlopezmoreno@gmail.com