1. ANÁLISIS DE LOS DATOS
Presentado por:
Carolina Campos
Angélica Wilchez
Julieth Rojas
CUANTITATIVOS
Dr. Roberto Hernández Sampieri

2. FASE 1
Seleccionar un
programa
estadístico en la
computadora
para analizar los
datos
FASE 2
Ejecutar el
programa:
SPSS, MiniTab,
Stats, SAS u otro
equivalente
FASE 3
Explorar los datos:
A) Analizar
descriptivamente
los datos por
variable.
B) Visualizar los
datos por variable
FASE 4
Evaluar la
confiabilidad y
validez logradas
por el o los
instrumentos de
medición
FASE 5
Analizar mediante
pruebas estadísticas
las hipótesis
planteadas ( Análisis
estadístico
inferencial)
FASE 6
Realizar
análisis
adicionales
FASE 7
Preparar los
resultados para
presentarlos
(Tablas, gráficas,
cuadros, etc.)
FASES DE ANÁLISIS CUANTITATIVO

3. PROGRAMAS ESTADÍSTICOS
Statistical Package for the Social Sciences
SPSS® o PASW Statistics
Minitab®
SAS (Sistema de Análisis Estadístico),
Análisis estadisticos

4. 1. Informes (resúmenes de casos, información de columnas y reglones).
2. Estadísticos descriptivos (tablas de frecuencias, medidas de tendencia
central y dispersión, razones, tablas de contingencia).
3. Comparar medias (prueba t y análisis de varianza —ANOVA—
unidireccional).
4. Modelo lineal general (independiente o factor y dependiente, con
covariable).
5. ANOVA (análisis de varianza factorial en varias direcciones).
6. Correlaciones (bivariada —dos— y multivariadas —tres o más—) para
cualquier nivel
de medición de las variables.
7. Regresión (lineal, curvilineal y múltiple).
8. Clasificación (conglomerados y análisis discriminante).
9. Reducción de datos (análisis de factores).
10. Escalas (fiabilidad y escalamiento multidimensional).
11. Pruebas no paramétricas.
12. Respuestas múltiples (escalas).
13. Validación compleja.
14. Series de tiempos.
15. Ecuaciones estructurales y modelamiento matemático

5. INSTALAR EL PROGRAMA
VER QUE CORRA CORRECTAMENTE
EXPLORACIÓN DEL PROGRAMA
TAREA ANALÍTICA

6. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE LOS DATOS
Los análisis de los datos dependen de tres factores:
a) El nivel de medición de las variables.
b) La manera como se hayan formulado las hipótesis.
c) El interés del investigador.
DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
MEDIDAS DE VARIABILIDAD
OTRAS MEDIDAS DESCRIPTIVAS
GRÁFICAS Y PUNTUACIONES Z

7. DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS
Una distribución de frecuencias es un conjunto de puntuaciones
ordenadas en sus respectivas categorías y generalmente se presenta
como una tabla.
Una distribución de frecuencias puede contener:
Frecuencia Absoluta: Define la cantidad de veces en la que se repite
cada categoría
Frecuencia Relativa: Representa el cociente entre la frecuencia
Absoluta y la cantidad de datos. Ésta puede ser representada en
forma de Fracción, decimal y porcentaje.
porcentaje y porcentaje válido son iguales (mismas cifras o valores)
cuando no hay valores perdidos; pero si tenemos valores perdidos,
la columna porcentaje válido presenta los cálculos sobre el total
menos tales valores.
Frecuencia Acumulada: Constituye lo que aumenta en cada categoría
en la frecuencia absoluta. La última categoría contiene el número
total de la muestra.

8. DEFINICIÓN
Las medidas de tendencia central son puntos en una
distribución obtenida, los valores medios o centrales de ésta, y
nos ayudan a ubicarla dentro de la escala de medición. Las
principales medidas de tendencia central son tres: moda,
mediana y media.
La moda
La mediana
La media

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

13. RANGO O RECORRIDO
• Está determinado por los dos valores extremos de los datos
muestrales, es simplemente la diferencia entre la mayor y menor
observación.
• Es una medida de dispersión absoluta, ya que depende solamente
de los datos y permite conocer la máxima dispersión.
• Notación: R
DESVIACIÓN ESTANDAR
La desviación estándar o típica es el promedio de desviación de
las puntuaciones con respecto a la media.
VARIANZA
• La varianza es la desviación estándar elevada al cuadrado y se
simboliza s2.
 
i 
x x
n
s
n
i

 1
2
2

14. EJEMPLO
9, 3,8,8,9,8,9,18
Media = 9
Moda= No hay moda
Mediana= 8+9/ 2 = 8,5
Rango: 18 – 3 = 15
Varianza
Desviación estándar = 3,87

15. ¿Hay alguna otra estadística descriptiva?
Sí, la asimetría y la curtosis. Los polígonos de frecuencia suelen
representarse como curva, para que puedan analizarse en términos
de probabilidad y visualizar su grado de dispersión. Los dos
elementos mencionados son esenciales para estas curvas o
polígonos de frecuencias.
La asimetría es una estadística necesaria para conocer cuánto se
parece nuestra distribución a una distribución teórica llamada curva
normal

16. Asimetría positiva
Moda
Mediana
Media
Asimetría negativa
Examen difícil
Salarios
Tiempos de
Reacción
Media
Mediana
Moda
Examen
fácil

17. Calculo índice de
Simetría

18. Índice de asimetría de Pearson
Está basado en la relación entre la media y la moda en
distribuciones simétricas y asimétricas:
s
X Mo
x
A

s

Si la distribución es simétrica As será 0
Si la distribución es asimétrica positiva, As será mayor
que 0
Si la distribución es asimétrica negativa, As será menor
que 0

19. Curtosis o apuntamiento
Hace referencia al apuntamiento de la distribución en relación a
un estándar, que es la distribución normal.
La curtosis es un indicador de lo plana o “picuda” que es una
curva. Cuando es cero (curtosis = 0), significa que puede tratarse
de una curva normal. Si es positiva, quiere decir que la curva, la
distribución o el polígono es más “picuda(o)” o elevada(o). Si la
curtosis es negativa, indica que es más plana la curva.

20. Puntuaciones z
Las puntuaciones z son transformaciones que se pueden hacer a los
valores o las puntuaciones obtenidas, con el propósito de analizar
su distancia respecto a la medida, en unidades de desviación
Estándar.
Una puntuación z nos indica la dirección y el grado en que un valor
individual obtenido se aleja de la media, en una escala de unidades
de desviación estándar.
RAZONES Y TASAS
Una razón es la relación entre dos categorías. Por ejemplo:
Categorías Frecuencia
Masculino 60
Femenino 30
La razón de hombres a mujeres es de 60/30 = 2. Es decir, por cada
dos hombres hay una mujer.

21. TASA
Una tasa es la relación entre el número de casos, frecuencias o
eventos de una categoría y el número total de observaciones,
multiplicada por un múltiplo de 10, generalmente 100 o 1 000. La
fórmula es:
Tasa=
Número de eventos / Número total de eventos posibles ×100 o
1000
Ejemplo
Número de nacidos vivos en la ciudad / Número de habitantes en
la ciudad×1000
Tasa de nacidos vivos en Santa Lucía: 10 000 / 300 000 ×1000 =
33.33
Es decir, hay 33.33 nacidos vivos por cada 1 000 habitantes en
Santa Lucía.