Proceso de Investigación y

Análisis de DatosIntroducción a la Metodología de la

Investigación Psicológica

Mtro. Fernando Reyes Baños

Planeación y Desarrollo

1. Planteamiento del Problema 2. Método

Delimitación del Tema Justificación

Enunciado de la Pregunta

Objetivos

Tipos de Estudio

Incluye

Sujetos Diseño

Técnicas de Recolección de

Datos

Instrumentos

Procedimiento

Incluye

Se divide en

Experimental

No experimental

3. Análisis Estadístico

Sistematización de los Datos Análisis Descriptivo

Codificación numérica

Elaboración de la matriz de

datos

Consiste en

Análisis Inferencial

Incluye

Medidas descriptivas Exploración

de los datosPresentación gráfica de la información

Incluye

Procedimiento de Prueba de

hipótesis

Distribuciones de probabilidad

Estimación paramétrica

Sistematización de los Datos: Codificación Numérica

Después de recolectar los datos, las respuestas o registros deberán expresarse numéricamente o codificarse, para aplicarles las pruebas estadísticas correspondientes, para lo cual será importante considerar el tipo de información recabada y, en caso de que se llegue a utilizar un programa estadístico de cómputo (como el SPSS), cómo se ingresarán los datos y, poder así, integrar la base de datos.

Para analizar los datos, primero, resulta indispensable sistematizar éstos (organizarlos y jerarquizarlos). Para ello:

1.Se definen las categorías de codificación considerando los ítems usados en los instrumentos, para elaborar un libro de códigos.2.Se construye una matriz de datos de forma ordenada, almacenándola en un archivo permanente para consultarlo oportunamente.

Sistematización de los Datos:Libro de Códigos

Ejemplo. datos de edad e inscripción a revistas de una muestra de 115 sujetos:

VAR1 Edad (Edad) – VAR2 Ins Rev (inscripción a revistas)

VAR1Edad 18 a 60 – VAR2InsRev Sí = 1 No = 2

Codificación. Proceso por el cual asignamos valores numéricos a las respuestas recabadas con el instrumento.

Libro de códigos. Documento donde se relacionan las variables e ítems con sus códigos correspondientes (valores numéricos o símbolos asignados).

Ejemplo de matriz de datos

Caso VAR1Edad VAR2InsRev1 18 1

2 28 1

3 36 2

4 35 1

5 48 2

Un instrumento útil para resumir la información es la distribución de frecuencias. Ésta es una representación de las categorías numéricas de la variable junto con el número de entidades que se clasifican en cada categoría (frecuencia). Las tablas pueden representar una (unidimensionales), dos (bidimensionales) o más variables (k-dimensionales).

Las tablas pueden contener datos agrupados y no agrupados.

Análisis Descriptivo:Tablas de distribución de frecuencias

Datos no agrupados. Presentan las observaciones de forma ordenada, ya sea de menor a mayor o de manera inversa, y el número de veces que se obtuvo cada valor (frecuencia f).

Edad # Total de casos/registros VAR2InsRevSí No

18 3 2 1

19 4 2 2

20 2 1 1

Datos agrupados. Exponen las observaciones en grupos, esto es que se generan intervalos de datos (clases), donde los valores para el análisis están considerados en arreglos incluyentes de u valor mínimo a uno máximo, que determinan las clases en que se clasifican los datos obtenidos.

Intervalos de clase # Total de casos/registros

VAR2InsRevSí No

De 18 a 24 años 15 8 7

De 25 a 31 años 47 27 20

De 32 a 38 años 29 8 21

Son esquemas o dibujos que ayudan a comprender las características más importantes o propias del objeto en estudio. Algunos tipos de gráficas son los siguientes:

•De sectores•De barras•Histograma•Polígono de frecuencias•Ojiva

Análisis Descriptivo:Gráficas

Son valores numéricos que intentan captar y comunicar la distribución de una variable como un todo, generalmente indican dónde se encuentra localizado el centro de la distribución.

También se refieren a tipos de promedios o series de características o puntuaciones que en cierto momento la tipifican.

Análisis Descriptivo:Medidas de Tendencia central

Las medidas de tendencia central son:

•Media. Resulta de dividir la suma de todos los valores entre el número total de datos. Es un promedio aritmético.

•Mediana. Es el valor que divide a la mitad la serie de datos que se tengan.

•Moda. Es el dato de la distribución que más se repite.

• Rango o recorrido. Esta medida de dispersión representa la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo de un conjunto de datos.

• Varianza. Es la media de las diferencias con respecto a la media elevadas al cuadrado.

• Desviación estándar. Es la raíz cuadrada de la varianza y es útil para medir cuánto se separan los datos.

Análisis Descriptivo:Medidas de Dispersión

Las curvas de frecuencia adoptan, en la práctica, formas características. Éstas pueden ser simétricas o asimétricas. Cuando son simétricas, los datos representados gráficamente alrededor de un máximo central tienen la misma frecuencia.

El mejor ejemplo de lo anterior es la curva normal o curva en forma de campana. Cuando en las curvas de frecuencia se presenta la asimetría, se dice que hay un sesgo, es decir, que la cola de la curva a un lado del máximo central es más larga que al otro lado

Análisis Descriptivo:Asimetría y curtosis

Ejemplos gráficos de la curva normal y de curvas asimétricas:

La curtosis es la medida con la que es posible determinar el grado de concentración que presentan los valores en la región central de una distribución. Con el coeficiente de curtosis se puede identificar:

a)si existe una gran concentración de valores (leptocúrtica),b)una concentración normal (mesocúrtica) oc)una baja concentración (platicúrtica).

Ambos conceptos, la asimetría y la curtosis, son medidas de distribución.

Supóngase que se utilizó una escala de actitudes para medir la “actitud hacia el presidente” entre dos grupos pertenecientes a una misma nación, en la cual, se utilizaron 18 reactivos con un rango potencial de 1 a 5:

Medidas de Tendencia Central y Dispersión:Caso Práctico

1 2 3 4 5

Actitud totalmente desfavorable

Actitud totalmente favorable

Al promediarse los resultados, se obtuvieron los siguientes datos para cada uno de los grupos encuestados:

•PREGUNTA: Haciendo una comparación entre ambos casos, ¿En cual de los dos se obtuvieron promedios que reflejen una actitud más favorable hacia el presidente?

Grupo A: Grupo B:- variable: actitud hacia el presidente- Moda: 4.0- Mediana: 3.9- Media: 4.2- Desviación estándar: 0.7- Puntuación máxima: 5.0- Puntuación mínima: 2.0- Rango: 3

- variable: la misma- Moda: 1- Mediana: 1.5- Media: 1.3- Desviación estándar: 0.4- Puntuación máxima: 3.0- Puntuación mínima: 1.0- Rango: 2

ACTIVIDADES:

1. De las gráficas mencionadas (de sectores, de barras, histograma, polígono de frecuencias y ojiva), investiga: definición, cuándo y para qué es mejor usar cada una y qué requisitos deben cumplirse para elaborar cada una de ellas, además de presentar un ejemplo de cada gráfica.

2. Buscar definiciones de las medidas de tendencia central (moda, media y mediana) y dispersión (rango, varianza y desviación estándar), tomando nota de la fuente consultada.

3. Resuelve a continuación, el caso que se te presenta a continuación, atendiendo tanto a las medidas de tendencia central como de dispersión; para ello, investiga las fórmulas y procedimientos que se requieren según el caso.

4. Con los datos de la siguiente tabla de frecuencias, obtén las medidas de tendencia central y dispersión para datos agrupados.

LI – LS MC F!

52 – 58 55 659 – 65 62 1166 - 72 69 1373 - 79 76 380 - 86 83 587 - 93 90 4

94 - 100 97 8

Para la entrega de estas cuatro actividades:

1) Realízalas en un documento Word, el cual, deberá contener los siguientes elementos: portada, desarrollo, conclusiones y referencias (en APA).

2) La entrega será de manera impresa y por vía electrónica (inbox de facebook en la página de grupo del 2010) el próximo jueves 14 de abril durante la hora de la clase (cualquier eventualidad no esperada, se los haré saber anticipadamente).

3) No olviden consultar las referencias para consultar cómo resolver las actividades.

• ClubEnsayos.com (2012). Datos Agrupados Y No Agrupados. Recuperado el 28 de febrero de 2016 de https://www.clubensayos.com/Ciencia/Datos-Agrupados-Y-No-Agrupados/203601.html

• Estadística (2008). Tablas y gráficas para variables cuantitativas. Consultado el 28 de febrero de 2016 de http://lbanegas.com/lecciones/capitulo02/capitulo0203.html

• Hiru.eus (s.f.). Representación gráfica de datos estadísticos . Recuperado el 28 de febrero de 2016 de http://www.hiru.eus/matematicas/representacion-grafica-de-datos-estadisticos

• Itutor. (2015). Histograma. Consultado el 28 de febrero de 2016 de http://www.ditutor.com/estadistica/histograma.html

• Spiegel, M. R. (1991). Estadística (2da. Edición). Chile: McGraw-Hill.• SPSS FREE (2005). Medidas de Distibución - Asimetría y Curtosis.

Consultado el 28 de febrero de 2016 en http://www.spssfree.com/curso-de-spss/analisis-descriptivo/medidas-de-distribucion-curtosis-asimetria.html

• Universo Fórmulas. (2015). Polígoino de frecuencias. Consultado el 28 de febrero de 2016 de http://www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/poligono-frecuencias/

Referencias: