1. Métodos de análisis de datos
PROF. ANDRÉS TEODORO ZAVALETA RODRÍGUEZ
NUEVO CHIMBOTE - 2013

2. ESTADÍSTICA
Descriptiva
Gráficos estadísticos
Cuadros distribución frecuencias
Medidas estadísticas:
- Medidas de Posición
- Medidas de dispersión.
- Medidas de forma.
Inferencial
- «T» Student
- Chi cuadrada
- Otros

3. Análisis de datos
«Una vez recogidos los datos, ha llegado el momento
de organizarlos, analizarlos y dotarlos de significado
para poder cumplir con los objetivos de nuestro
proceso de investigación cuantitativa: conocer y
explicar la realidad para controlarla y hacer
predicciones»

5. Estadística descriptiva

6. Gráficos estadísticos
• Es la representación en dibujo que ofrece una
visión panorámica y rápida del fenómeno en
estudio.
• Partes de un gráfico:
- Titulo
- Escalas
- Cuerpo
- Fuente

7. Tipos de gráficos
- Gráfico de barras: Para representar datos sin continuidad
- Gráfico circular: Para representar y comparar las dimensiones
de las partes de un fenómeno. Variables cualitativas
- Gráfico lineal: Para representar una distribución de
frecuencias dadas en el tiempo
- Histogramas: Para representar la distribución de frecuencias
absolutas o relativas.
- Polígono de frecuencias: Para valores de tipo cuantitativo.

8. Cuadros estadísticos
• Disposición conjunta y ordenada de las sumas o
totales obtenidos en la tabulación de los datos,
referentes a las categorías o dimensiones de una o
varias variables entre sí

10. Medidas de Posición
• MEDIA
La mas usual de las medidas de posición y la mas conocida.
-
n
x
Para datos No agrupados:
X 
-
Para datos agrupados:
• MODA
n
n
X 
• MEDIANA
i 1
f
i 1
i
n
. xi
i

11. Medidas Estadísticas



 Posición







 Dispersión





 Forma






 Media Aritmética

 Mediana




 Moda
 Medidas de Tendencia central
Cuartiles





 Percentiles


 Rango


Varianza


 Medidasdedispersión
 Desviación es tan dar

Coeficiente de var iabilidad




 Asimetrica o sesgada

 Simetría

 Simétrica o sesgamiento
Curtosis


12. Medidas de dispersión
Varianza
• Desviación estándar al cuadrado.
• Proporciona información sobre el grado de dispersión de los
valores de un grupo de datos con respecto a su media
aritmética.
• Mientras «mayor» sea la varianza mayor es la dispersión
alrededor de la media.
2
• Su símbolo:
s

13. Desviación estándar
• Desviación de cada valor con respecto a la media.
• Una desviación estándar pequeña significa un ALTO GRADO DE
UNIFORMIDAD de las observaciones y HOMOGENEIDAD del
n
2
grupo.
• Para datos NO AGRUPADOS Ds 
x
i
i 1
 f x
i 1

n
n
• Para datos AGRUPADOS Ds 
x
i
i
n
x

2

14. Coeficiente de variabilidad
• Cuando se quiere COMPARAR la variabilidad entre dos o mas
distribuciones de datos.
• Permite comparar medidas de unidades diferentes.
• Su fórmula es:
Ds
CV 
.100
x
 
(*) Se expresa en términos porcentuales

15. Estadística correlacional

16. «En términos metodológicos, se designa con el
nombre de asociación la relación que se da
entre dos variables de naturaleza nominal u
ordinal, y con el nombre de correlación la
relación que se da entre dos variables de
naturaleza interval o proporcional»

17. Coeficiente
Pearson:
r
de
correlación
de
n xy   x  y 
n x 2   x 2  n y 2   y 2 







18. Ejemplo:

20. Significado:
VALORACIÓN
INTERPRETACIÓN
0,00 – 0,19
Muy débil
0,20 – 0,39
Débil
0,40 – 0,59
Moderado
0,60 – 0,79
Fuerte
0,80 – 1,00
Muy fuerte

21. Estadística inferencial

22. Estadística inferencial
«Pretende generalizar los resultados obtenidos en la muestra a la
población»
Se utiliza para:
a) Para probar hipótesis.
b) Estimar parámetros

23. Prueba «t» Student
• Es una prueba inferencial de la significancia de la diferencia
entre dos medias basadas en dos grupos independientes, sin
relación una con otra. Se trata de dos grupos distintos como
quienes recibieron un tratamiento y quienes no.
• Se utiliza para prueba de hipótesis
• Su fórmula es:
t
X  Media
n1  tamaño muestra ( pre test )
x1  x2
 n1  1 s12   n2  1 s22  n1  n2 
n1  n2  2


n1.n2 

n2  tamaño muestra ( post test )
S12  varianza pre test
2
S 2  varianza post test