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El análisis es un proceso de estudio detallado y metódico de algo con el objetivo de comprenderlo mejor, descomponerlo en sus partes fundamentales, identificar relaciones y patrones, o resolver un problema.

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Datos: son cifras que se recogen y se utilizan para obtener información. Pueden ser números, palabras, observaciones, o cualquier tipo de entrada que sea recopilada y que, a través de un proceso de análisis, permita obtener conclusiones o generar conocimiento.

Datos cualitativos: descripciones o características.

Datos cuantitativos: como números y estadísticas

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Los datos métricos en investigaciones se refieren a los datos cuantitativos que se miden y analizan para evaluar hipótesis, patrones o tendencias. Estos datos suelen ser:

Tipos de datos métricos

1. Continuos: Mediciones precisas (edad, peso, altura).

2. Discretos: Valores enteros (número de hijos, cantidad de productos vendidos).

3. Ordinales: Escalas de clasificación (nivel de satisfacción, 1-5).

4. Razón: Proporciones (relación entre variables).

Ejemplos de datos métricos

1. Edad, sexo y peso en un estudio de salud.

2. Notas de estudiantes en una evaluación.

3. Tiempo de respuesta en un experimento psicológico.

4. Cantidad de ventas en un estudio de mercado.

5. Nivel de satisfacción de clientes.

Características

1. Objetividad: Basados en hechos.

2. Precisión: Medición exacta.

3. Repetibilidad: Resultados consistentes.

4. Análisis estadístico: Posibilidad de aplicar técnicas estadísticas.

Ventajas

1. Facilitan la comparación: Entre grupos o condiciones.

2. Permiten la generalización: De resultados a poblaciones más amplias.

3. Proporcionan evidencia: Para respaldar o rechazar hipótesis.

4. Ayudan en la toma de decisiones: Informadas y objetivas.

Herramientas para análisis

1. Estadística descriptiva (media, mediana, moda).

2. Estadística inferencial (pruebas de hipótesis, regresión).

3. Análisis de varianza (ANOVA).

4. Modelos lineales.

5. Software estadístico (SPSS, R, Excel).

Consideraciones Éticas

1. Privacidad: Protección de datos personales.

2. Consentimiento informado: Participantes conscientes de la investigación.

3. Objetividad: Evitar sesgos en la recopilación y análisis.

4. Transparencia: Claridad en métodos y resultados.

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En estadística, los datos son el conjunto de valores numéricos, cualitativos o categóricos que se recopilan mediante observación, medición, encuestas o experimentos para analizar y describir fenómenos, comportamientos o características de un grupo o población. En este contexto, los datos son fundamentales porque representan la base sobre la cual se realizan cálculos, se generan gráficos y se obtienen conclusiones.

En estadística, los datos se obtienen mediante diferentes métodos según el objetivo del estudio y el tipo de información requerida. Los principales métodos son:

1. Observación directa: Registrar eventos o comportamientos sin intervenir.

2. Encuestas y cuestionarios: Hacer preguntas a personas para recopilar información.

3. Entrevistas: Obtener datos detallados a través de conversaciones.

4. Experimentos: Realizar pruebas controladas para estudiar el efecto de variables.

5. Registros existentes: Usar datos de censos, informes o bases de datos.

6. Sensores y sistemas automáticos: Recopilar datos con dispositivos tecnológicos.

7. Muestreo: Seleccionar una parte representativa de la población.

8. Minería de datos: Extraer información de sitios web o bases digitales.

Es esencial garantizar la validez, precisión, ética y representatividad de los datos para obtener resultados confiables y útiles.

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Validar un cuestionario implica demostrar que este mide aquello que pretende medir, y por tanto sirve para el propósito para el que fue diseñado.

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La T de Student es una herramienta estadística utilizada para analizar datos en muestras pequeñas o cuando no se conoce la desviación estándar de la población. Su principal función es realizar pruebas de hipótesis, calcular intervalos de confianza y evaluar relaciones entre variables en estudios con datos limitados. Los estudiantes pueden potenciar su aprendizaje utilizándola para resolver problemas reales, desarrollar pensamiento crítico y analizar datos en proyectos académicos, apoyándose en herramientas digitales como Excel, R o SPSS. Practicar con ejemplos aplicados y colaborar en equipo les permite comprender mejor su uso y relevancia en distintas disciplinas.

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Medida métrica estadística que mide el grado de acuerdo entre dos observadores o métodos de evaluación, más allá de lo que se esperaría por azar. Se utiliza en el area de la salud para evaluar la concordancia de diagnostico o diagnostico.

Los valores de Kappa van de -1 a 1:

1: Acuerdo perfecto.

0: Acuerdo no mejor que el azar.

< 0: Menos acuerdo del esperado por azar (¡desastre!).

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La V de Aiken (Aiken, 1985) es un coeficiente que permite cuantificar la relevancia de los ítems respecto a un dominio de contenido a partir de las valoraciones de N jueces. Este coeficiente combina la facilidad del cálculo y la evaluación de los resultados a nivel estadístico.

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Las pruebas paramétricas son una herramienta estadística que se utiliza para el análisis de los factores de la población. Esta muestra debe cumplir ciertos requisitos como el tamaño, ya que mientras más grande sea, más exacto será el cálculo.

Este método requiere que se especifique la forma de distribución de la población materna estudiada. Puede tratarse, por ejemplo, de una distribución normal, como ocurre en general cuando se trata de muestras de gran tamaño.

En general, estas pruebas sólo pueden aplicarse a variables numéricas.

Las pruebas paramétricas están basadas en la ley de distribución de la variable que se estudia. A pesar de que existen muchos tipos de leyes de distribución, éstas se basan en las normales, que tiene dos parámetros: la media y la desviación estándar. Lo suficiente para conocer la probabilidad.

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La prueba de Chi-cuadrado (χ2) es una herramienta estadística fundamental en la investigación, utilizada para analizar y evaluar la relación entre variables categóricas.

Tipos de investigación donde se utiliza Chi-cuadrado.

1. Investigación descriptiva: Analizar la relación entre variables categóricas.

2. Investigación correlacional: Evaluar la asociación entre variables.

3. Investigación experimental: Comparar grupos de tratamiento y control.

Pasos para realizar la prueba de Chi-cuadrado:

1. Formular la hipótesis nula y alternativa.

2. Seleccionar la muestra y recopilar datos.

3. Construir una tabla de contingencia.

4. Calcular la estadística Chi-cuadrado (χ2).

5. Determinar el valor de p.

6. Interpretar los resultados.

Ventajas y limitaciones

Ventajas:

1. Fácil de calcular y interpretar.

2. Puede manejar variables categóricas.

3. Útil para identificar patrones y tendencias.

Limitaciones:

1. Requiere una muestra grande.

2. No puede manejar variables continuas.

3. Sensible a la distribución de los datos.

Ejemplos de aplicación en diferentes campos

1. Salud: Evaluar la relación entre la edad y la incidencia de enfermedades.

2. Psicología: Analizar la relación entre la personalidad y el comportamiento.

3. Sociología: Estudiar la relación entre la educación y el ingreso.

La prueba de Chi-cuadrado es una herramienta estadística versátil y ampliamente utilizada en la investigación. Su aplicación adecuada puede proporcionar información valiosa para tomar decisiones informadas.

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El ANOVA es un conjunto de técnicas esta- dísticas de gran utilidad y ductilidad. Es útil cuando hay más de dos grupos que necesitan ser comparados, cuando hay mediciones re- petidas en más de dos ocasiones, cuando los sujetos pueden variar en una o más caracte- rísticas que afectan el resultado y se necesita ajustar su efecto o cuando se desea analizar simultáneamente el efecto de dos o más trata- mientos diferentes.

La forma más simple es el llamado ANOVA de una vía o factor, cuando existe una sola varia- ble independiente para clasificar a los sujetos y dos o más niveles (que definen los grupos) de ella.

Las otras formas de ANOVA (de 2 o más fac- tores o de medidas repetidas) son extensiones basadas en el mismo raciocinio.

El lector debe tener una comprensión del ra- ciocinio global y la manera de presentar los resultados del ANOVA para que este resulte inteligible. El uso de las formas más elabora- das requiere de la asistencia de un estadístico profesional.