Analisis e interpretacion de datos

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Analisis e interpretacion de datos

  1. 1. IESTP “SIMÖN BOLÍVAR” TEMA: ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE DATOS PROFESOR: LINO BENNY DÁVILA FRANCIA 2013
  2. 2. I.- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. • - Distribución de frecuencias. • - Medida de tendencia central : Media. Mediana. Moda. • - Medidas de variabilidad: Rango. Desviación estándar. Varianza.
  3. 3. II.- INFERENCIA Sirve para estimar parámetros y probar hipótesis. Se basa en la distribución muestral. - Análisis paramétrico: Coeficiente de correlación. Prueba t, etc - Análisis no paramétrico: Chi cuadrado. Coeficiente de Spearman y Kendall
  4. 4. ANÁLISIS DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. • Busca brindar al investigador medidas de resumen contenidos en todos los elementos de una muestra predeterminada. • I.- MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL • Muestran el valor intermedio de un conjunto de valores. Son los valores medios o centrales de una distribución que sirven para ubicarla dentro de la escala de medición. • Entre las medidas de tendencia central tenemos: - MEDIA - MEDIANA - MODA
  5. 5. A.- LA MEDIA ARITMÉTICA • La media aritmética es el valor obtenido por la suma de todos los datos dividida entre el número de sumandos (datos existentes) . Es el promedio aritmético de una distribución. Para datos no agrupados: Para datos agrupados: x = fx n
  6. 6. TABLA 1. EDADES DE PACIENTES DEL PROGRAMA DE REHABILITACIÓN FÍSICA- HOSPITAL DE BREÑA- 2013 x Clases f F fx 20 - 24 22 1 3 22 24 - 28 26 3 4 78 28 - 32 30 8 12 240 32 - 36 34 9 21 306 40 646 Total
  7. 7. • x = fx = 646 = n 40
  8. 8. B.- LA MODA • Es la categoría o puntuación que ocurre con mayor frecuencia. MODA DE DATOS AGRUPADOS: Donde : L = Limite inferior de la clase modal. d1 = Diferencia entre la frecuencia de la clase modal y la frecuencia de la clase anterior. d2 = Diferencia entre la frecuencia de la clase modal y la frecuencia de la clase posterior. C = Intervalo de clase.
  9. 9. C.- LA MEDIANA Es el valor que divide la distribución por la mitad. Esto es, la mitad de los casos caen por debajo de la mediana y la otra mitad se ubica por encima de ésta. n = Número total de observaciones. L = Limite inferior de la clase que contiene la mediana. f = Frecuencia de la clase que contiene la mediana. F = Frecuencia acumulada "menos de" de la clase anterior. C = Intérvalo de clase.
  10. 10. II.- MEDIDAS DE VARIABILIDAD • Son intervalos que 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? • A) EL RANGO • También llamado recorrido. Es la diferencia entre la puntuación mayor y la puntuación menor. Se calcula así: XM - X m (puntuación mayor menos puntuación menor). Si tenemos los siguientes valores: • 17, 18, 20, 24. 28, 28, 30, 31, 33 • El rango será; R= 33 – 17 = 16
  11. 11. B.- VARIANZA • La varianza es la medida de dispersión que mejor expresa la variabilidad del fenómeno que estamos estudiando. Se define como la media aritmética de las desviaciones al cuadrado entre cada valor de la variable y la media aritmética.
  12. 12. C.- LA DESVIACIÓN ESTÁNDAR O TÍPICA • La desviación estándar se interpreta como cuánto se desvía en relación a la media un conjunto de puntuaciones. • corresponde exactamente a la raíz cuadrada de la varianza.
  13. 13. II .- INFERENCIA A) ANÁLISIS PARÁMETRICOS 1) COEFICIENTE DE VARIACIÓN • Es el cociente de dividir la Desviación Estándar por la Media Aritmética. • A mayor valor de C.V. mayor heterogeneidad de los valores de la variable; y a menor C.V., Mayor homogeneidad en los valores de la variable. • CV= x 100
  14. 14. T DE STUDENT • Es una prueba estadística para evaluar si dos grupos difieren entre sí de manera significativa respecto a sus medias en una variable.
  15. 15. • Donde: t = valor estadístico del procedimiento. d = Valor promedio o media aritmética de las diferencias entre los momentos antes y después. sd = desviación estándar de las diferencias entre los momentos antes y después. N = tamaño de la muestra.
  16. 16. • La media aritmética de las diferencias se obtiene de la manera siguiente: • La desviación estándar de las diferencias se logra como sigue:
  17. 17. Pasos para trabajar la t de student • Ordenar los datos en función de los momentos antes y después, y obtener las diferencias entre ambos. • Calcular la media aritmética de las diferencias (d ). • Calcular la desviación estándar de las diferencias (sd). • Calcular el valor de t por medio de la ecuación. • Calcular los grados de libertad (gl) gl = N - 1. • Comparar el valor de t calculado con respecto a grados de libertad en la tabla respectiva, a fin de obtener la probabilidad. • Decidir si se acepta o rechaza la hipótesis. •

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