unidad i, ii y iii estadistica general

ESTADSTICA GENERALLuis Bazn Tanchiva

UNIDAD I

FUNDAMENTOS BSICOS DE LA ESTADSTICA

1. Conceptos Generales

Luis BaznESTADISTICALa estadstica es la ciencia que proporciona un conjunto de mtodos que se utilizan para recolectar, resumir, clasificar, analizar e interpretar el comportamiento de los datos con respecto a una o ms caractersticas materia de estudio o investigacin

Luis BaznDIVISIN DE LA ESTADISTICAESTADISTICA DESCRIPTIVAESTADISTICA INFERENCIAL

Luis BaznEs el conjunto de mtodos que implican la recoleccin, presentacin y caracterizacin de un conjunto de datos a fin de describir en forma apropiada las diversas caractersticas de estos. Es decir, un estudio se considera descriptivo cuando slo se analiza y describe los datos.ESTADISTICA DESCRIPTIVA

Luis BaznESTADISTICA INFERENCIALEs el conjunto de mtodos o tcnicas por medio de las cuales se toman decisiones sobre una poblacin basadas en una muestra y en el juicio de los profesionales en salud. Debido a que esas decisiones se toman en condiciones de incertidumbre, se requiere el uso de conceptos de probabilidad. Es decir, un estudio estadstico se considera inferencial cuando se pretende llegar a conclusiones o generalizaciones que involucran a toda la poblacin en base a una informacin parcial

Luis BaznPOBLACINConjunto de todos los posibles individuos o elementos en los cuales se presenta determinada caracterstica comn observableEs el conjunto de personas, animales o cosas que poseen caractersticas especiales y que pueden cuantificarse. Adems debe delimitar espacio y tiempo..

Luis BaznPOBLACION

Luis BaznMUESTRAEs un subconjunto de la poblacin o parte de ella y que posee las mismas caracteristicas de la poblacin; adems esta debe ser representativa.

Luis BaznPOBLACIONMUESTRA

Luis BaznPARMETROEs una medida de resumen que nos describe una o ms caractersticas de la poblacin.Tales como: media poblacional (), Varianza poblacional ( 2), Desviacin estndar poblacional (),

Luis BaznESTADSTICO O ESTADGRAFOEs una medida de resumen que nos describe alguna carcterstica de inters y cuyo valor es calculado usando slo los valores de los elementos o unidades de una muestra. Algunos estadsticos conocidos son: media muestral ( x ), varianza muestral (S2 ), proporcin muestral (p)

Luis Bazn

Luis BaznUNIDAD DE ANLISISEs el objeto o elemento indivisible que ser estudiado en una poblacin, sobre la cual se obtendrn los datos de inters para la investigacin. La unidad de anlisis no es el fenmeno investigado sino el que genera el fenmeno

Luis BaznDATOEs el valor o respuesta que adquiere la variable en cada unidad de anlisis. El dato es el resultado de la recopilacin de informacin. Los datos son la materia prima de la estadstica

Luis BaznVARIABLELas variables son caractersticas de las personas u objetos que pueden tomar diferentes valores los cuales pueden ser cuantificables.

Luis BaznYa sea que estudiemos muestras o poblaciones, nuestro inters se centra en una propiedad particular de sus miembros. La propiedad que se mide o cuenta se designa usualmente con la letra X u otras generalmente las ltimas del Abecedario. Se le llama VARIABLE y es una caracterstica que puede tomar diferentes valores entre los elementos de un conjunto.Por ejemplo: si representamos con X la temperatura del Aire, veremos que en las estaciones tendremos en un da 24 observaciones horarias tomadas de una variable continua, y cada una de ellas puede tener valores diferentes, por eso decimos que X es una variable

Luis BaznTIPOS DE VARIABLESVariables Cualitativas Variables Cuantitativas

Luis BaznVARIABLES CUALITATIVASSon atributos de una poblacin los cuales no pueden ser representados numricamente

Luis BaznV. CUALITATIVAS DICOTMICASSolo presentan dos valores, por ejemplo: el gnero, estado de salud, etc.V. CUALITATIVAS POLITMICASPresentan ms de dos valores por ejemplo: estado civil, grado de instruccin, etc.

Luis BaznVARIABLES CUANTITATIVASSon variables cuantitativas aquellas caractersticas de la poblacin que pueden representarse numricamente

V. CUANTITATIVAS DISCRETASPresentan valores nmericos enteros por ejemplo: nmero de hijos por familia, nmero de llamadas recepcionadas en una oficina, etc.V. CUANTITATIVAS CONTNUASPresentan valores reales por ejemplo: salario, peso, talla, ventas mensuales, etc.

Luis BaznDe manera grfica lo podemos representar como:Z : Variables discretasR : Variables continuas

EJEMPLOLuis Bazn

Redondeo de datosDurante el anlisis, muchas veces se divide un nmero por otro obtenindose en algunas ocasiones, un nmero infinito de decimales.

Con el objeto de hacer ms operativo el manejo de estos datos se redondean. Para cortar o redondear, se siguen las siguientes reglas.

1ra REGLA: Para la respuesta final, debemos redondear hasta dos lugares ms de lo que haba en los datos originales. No se debe redondear en los pasos intermedios. Ejemplo : datos originales: enteros resultado final : 2 decimales

2 REGLA:Si la cifra que sigue es mayor a 5, se aumenta 1. Si la cifra que sigue es menor a 5, el nmero no vara. Ejemplo: Redondeo a 2 decimales6,176.6,184,123.4,12

3 REGLA:Si la cifra que sigue es 5 y el nmero anterior es par no se modifica. Pero si el nmero es impar, aumenta 1.

Ejemplo: Redondeo a 2 decimales6,545.6,541,975.1,98

CLASIFICACION DE LOS DATOSLuis Bazn

Luis BaznLa estadstica maneja datos numricos y, en consecuencia, debemos llevar, en lo posible, a numricos los datos que tengamos. En algunos casos es fcil este traslado; en otros, resulta ms complicado.

Sin embargo, estos datos se miden asignandoles un nivel o escala de medicin. Las mediciones entran en cuatro clases principales de escalas de medicin:Nominal, Ordinal, de Intervalo y de RaznNATURALEZA DE LOS DATOS ESTADISTICOS

Luis BaznESCALAS DE MEDICIN

Luis BaznESCALAOPERAC. BASICATRANSFERENCIA PERMISIBLESESTADISTICAS PERMISIBLESEJEMPLONOMINAL= vs =Cualquiera 1 a 1Nmero de casos, ModaNmeros telefonicosORDINAL> vs

Luis BaznESCALADESCRIPCINEJEMPLOORDINALESLos nmeros funcionan como simples etiquetas, es decir, la cantidad u otras propiedades aritmticas carecen de sentido. Caractersticas: Asigna los objetos por identidad. Datos categricos (exclusivos). Relacin de igualdad

* Si asignamos el valor 1 a los sujetos de raza blanca, 2 a los negros y 3 a otro tipo de razas, estamos utilizando una escala nominal.* sexo, sindromes psicolgicos (neurosis, depresin,...), etc, soltero, casado, viudo, divorciado

NOMINALESLos nmeros conservan solo la propiedad de orden. Por ejemplo, podemos ordenar a los sujetos por su clase social, asignado el valor 1 a los de clase baja, el 2 a los de clase media, y 3 a los de clase alta. En este caso estamos utilizando una escala de tipo ordinal. Caractersticas: Diferencia los objetos en posicin. Ausencia del concepto de cantidad. Magnitudes relativas. Relacin de orden. Relacin de igualdad* Posicin familiar, rango profesional, etc

Luis BaznESCALADESCRIPCINEJEMPLOINTERVALOSPermite definir una unidad de medida convencional (ej:nmero de preguntas acertadas en un ejercicio escolar). Teniendo en cuenta, que el cero en este tipo de escala no significa en ningn caso la ausencia de la propiedad que se intenta medir (es arbitrario). De esta forma, es plausible en este tipo de medida obtener puntuaciones negativas, por ejemplo la temperatura corporal medida en grados celsiusRendimiento acadmico (rango de 0 a 10)nmero de palabras recordadas, etcRAZNEl cero, en este tipo de escala, corresponde con la ausencia de la propiedad medida. Caractersticas: Cero real. Relacin de distancia. Relacin de orden. Relacin de igualdad.Temperatura absoluta, peso, altura, tiempo de reaccin, el nmero de hijos, etc

Luis BaznLa tabla anterior lo podemos representar grficamente del modo siguiente:Este modelo de medicin constituye, desde nuestro punto de vista, la herramienta formal ms potente en la catalogacin de las pruebas estadsticas.

Las variables son caractersticas de las personas, animales u objetos que pueden tomar dos o ms, valores los cuales pueden ser cuantificables, es decir medibles.

Las variables son cualidades que varan o asumen diferentes valores, casi siempre valores nmericos (Polit & Hangler, 2000, p.27).

() una variable es un sustantivo, no un adjetivo, y representa una clase de resultados que pueden asumir ms de un valor (Salkin, 1999, p.24).

Una variable es una propiedad que puede fluctuar y cuya variacin es susceptible de medirse u observarse (Hernndez, Fernndez-Collado y Baptista, 4 ed, 2006, p.123).

() las variables son magnitudes que representan distintos conceptos o atributos de individuos u objetos. La precisin de tal representacin depender directamente de la escala de medida elegida, (Levy y Varela, 2008, p.8).

2.1.- Identificacin de una variable:Debe considerar tres criterios:1.- Tomar dos o ms valores.2.- Medible.3.- Cuantificable.

Ejemplo de variables simples:Gnero:1.- Dos o ms valores: (masculino, femenino)2.- Medible: cantidad o porcentaje3.- Cuantificable: 25 masculinos, 32 femeninos o43.9% masculinos, 56.1% femeninos

b) Edad de los estudiantes de la :1.- Dos o ms valores: (18, 19, .., 90)2.- Medible: aos3.- Cuantificable: 1estudiante de 18 aos, 20 estud. de 27 aos,

Ejemplo de variables complejas:

Clima organizacional:1.- Dos o ms valores: (estructura, responsabilidad, recompensa, desafio, relaciones, cooperacin, estndares, conflictos, identidad)

2.- Medible: Nivel3.- Cuantificable: Alto, medio, bajo

2.2.- Operacin de variables:Este procedimiento permite descomponer cada variable en los elementos que la componen, a fin de facilitar el proceso de medicin o registro. Canales, Alvarado y Pineda (2009, p.111) sealan que consiste en llevar una variable de un nivel abstracto a un plano operacional

Para llevar la variable a un plano operacional, el primer paso consiste en hacer la definicin conceptual de la variable, es decir extraer aspectos especficos que componen la variable y que pueden ser medidos en forma independiente, pero que en su conjunto conforman la variable en estudio.

En resumen, la operacin de una variable consiste en identificar los elementos que componen un concepto o variable. Estos elementos debern ser susceptibles de medicin emprica. A este proceso se le denomina definicin conceptual, que posteriormente derivar en las dimensiones de la variable.

Por ejemplo: Un investigador est interesado en saber el nivel de argumentacin jurdica que tienen los abogados penalistas litigantes en el distrito judicial de Lima en abril de 2014, con la finalidad de brindar cursos de capacitacin sobre este tema en particular.

Identificar la variable objeto de estudio:Argumentacin jurdica.Para que sea considerado como variable, adems de los tres criterios, debe estar dentro de un contexto que involucre a una poblacin, para ser medido.

2.2.1. DimensionesLos aspectos de la variable que pueden ser medidos en forma independiente son llamados dimensiones o sinergias y se refieren a las reas del conocimiento en las cuales quedan integradas las variables.

De acuerdo a la teora existente, la variable argumentacin jurdica tiene elementos o dimensiones, y est constituido por:1.- Persuasin2.- Convencimiento3.- Refutar4.- Validez del argumento

2.2.2. IndicadoresSon los elementos tericos contenidos en cada dimensin. As, Hernndez, Fernndez-Collado y Baptista, (2006, p.146) lo denominan como una definicin operacional al conjunto de procedimientos que describe las actividades que un observador debe realizar para recibir las impresiones sensoriales

En stricto sensu, un indicador indica la forma o manera en la que se va a recoger los datos. Por ejemplo:El indicador para la variable Temperatura sera el Termmetro.La variable edad se define operacionalmente con los aos

Criterios para construir un indicador:1.- Verbo indicativo presente en singular.2.- Cantidades: Nmero, frecuencia, porcentaje.3.- Jerarquas: Nivel, grado, Importancia, 4.- Presencia de una caracteristica particular

Estructura de un indicador:1.- Para un verbo indicativo (VI): Artculo tcito + VI+ proposicin2.- Para una cantidad Cantidad + proposicin3.- Que denota jerarqua Jerarqua + proposicin4.- Presencia de una caracterstica Presencia + proposicin

Ejemplos de un indicador:1.- Para un verbo indicativo (VI): Artculo tcito + VI+ proposicin- Ejerce presin sobre el juez.- Utiliza mensajes subliminales para obtener lo deseado.

Estructura de un indicador:2.- Para una cantidad Cantidad + proposicin- Frecuencia que cumple las normas de trnsito.Nmero de infracciones de trnsito.

Estructura de un indicador:Nivel de presin que ejerce sobre el juez.Grado acadmico del abogado litigante en el distrito judicial de..3.- Que denota jerarqua Jerarqua + proposicin

Estructura de un indicador:Presenta moretones en el cuerpo.Existe normas que regulan la ausencia de alumnos.Cuenta con elementos de seguridad4.- Que denota Presencia Presencia + proposicin

Fuente: Canales, Alvarado y Pineda (2009). Metodologa de la Investigacin. Mexico: Limusa

Algunas veces la variable puede ser operacionalizada mediante un solo indicador; en otros casos es necesario hacerlo a travs de un conjunto de indicadores (Canales, Alvarado y Pineda; 1988, p. 114).

Luis BaznEjemplo de operacionalizacin de una variable:

Variable:

X: Desempeo laboral

Luis BaznDefinicin conceptualDimensiones

Luis BaznDefinicin conceptual

DimensionesRendimientoLiderazgoHabilidades organizativasProductividad

Luis BaznDefinicin operacional

DimensionesIndicadoresRendimientoX11X12X1nLiderazgoX21X22X2nHabilidades organizativasX31X32X3n

ProductividadX41X42X4n

Luis BaznDefinicin operacional

Luis BaznCriterios para construir un indicador

Luis BaznEstructura de un indicador

Luis BaznDefinicin operacional de una variable y sus indicadores

Luis Bazn

DimensionesIndicadoresRendimiento1.- Tiene metas de trabajo fijadas2.- Cumple los objetivos 3.- Establece tiempo de cumplimiento para los objetivos.4.- Dispone de recursos materiales para su trabajo.5.- Obtiene resultados favorables.Liderazgo1.- Frecuencia que trabaja en equipo2.- Frecuencia que gua al equipo.3.- Nivel de motivacin que da a su equipo de trabajo4.- Nivel de exigencia del equipo de trabajo5.- Nivel de realizacin de gestiones(diligencias) que hacen posibleuna accin en particular.6.- Nivel de trato hacia y entre compaeros.7.- Nivel de atencin a sus compaeros.8.- Nivel de opinin acerca de sus compaeros9.- Nivel de sacrificio laboral por el bien comn.10.- Nivel de resultados obtenidos.Habilidades organizativasX31X32X3n


Luis Bazn

DimensionesIndicadoresValor/datoRendimiento1.- Tiene metas de trabajo fijadas2.- Cumple los objetivos 3.- Establece tiempo de cumplimiento para los objetivos.4.- Dispone de recursos materiales para su trabajo.5.- Obtiene resultados favorables.Si /NoSi /NoSi /NoSi /NoSi /NoLiderazgo1.- Frecuencia que trabaja en equipo2.- Frecuencia que gua al equipo.3.- Nivel de motivacin que da a su equipo de trabajo4.- Nivel de exigencia del equipo de trabajo5.- Nivel de realizacin de gestiones(diligencias) que hacen posibleuna accin en particular.6.- Nivel de trato hacia y entre compaeros.7.- Nivel de atencin a sus compaeros.8.- Nivel de opinin acerca de sus compaeros9.- Nivel de sacrificio laboral por el bien comn.10.- Nivel de resultados obtenidos.Siempre, casi siempre, algunas veces, casi nunca, nunca.

Muy alto, alto, mediano, bajo, muy bajo.Excelente, bueno, regular, malo Psimo.Excelente, bueno, regular, malo PsimoExcelente, bueno, regular, malo Psimo.Excelente, bueno, regular, malo PsimoHabilidades organizativasX31X32X3n


EJEMPLOSOPERACIONALIZACIN DE LA(S) VARIABLE(S)

VariablesDimensionesIndicadores

Argumentacin jurdica

Persuasin1.- Ejerce presin sobre el juez.2.- Apela a las emociones del juez para lograr obtener lo deseado.3.- Utiliza mensajes subliminales para obtener lo deseado.4.- Utiliza otras tcnicas de persuasin para llegar al juez

Convencimiento5.- Transmite un mensaje de acuerdo a la percepcin del inculpado6.- Proporciona ejemplos que logran la aceptacin del juez.7.- Proporciona informacin que se acerca a los hechos.8.- Toma su tiempo para brindar toda la informacin orientada a favorecer al inculpado.Refuta la posicin de la otra parte9.- Nivel de anlisis de los argumentos de la otra parte10.- Grado de consistencia del argumento a utilizar para rebatir 11.- Nivel de evidencias presentadas para rebatir los argumentos de la otra parte.Validez del argumento12.- Respeta las normas propuestas.13.- Cumple con las normas propuestas14.- Sustenta cada argumento con sus respectivas normas.15.- Existe concordancia entre la evidencia presentada y los supuestos sustentados

VariableDimensionesIndicadoresMotivacin LaboralI.- Condiciones laborales1.- Dispone de servicios higinicos adecuados.2.- Cuenta con un puesto y lugar especifico.3.- Nivel de trato interpersonalII.- Enriquecimiento del trabajo1.- Realiza trabajos especializados.2.- Existe planeacin para el trabajo a realizar.3.- Interviene en la planificacin de las actividades a realizar.4.- Realiza actividades rutinarias y mecnicasIII.- Adecuacin persona/puesto de trabajo1.- Nivel de capacitacin para el puesto de trabajo.2.- Nivel de habilidad para el puesto de trabajo.3.- Tiempo de experienciaIV.- Participacin1.- Participa en el diseo del puesto de trabajo.2.- Participa en la elaboracin de los planes de trabajo.3.- Asume la delegacin de responsabilidadesV.- Reconocimiento del trabajo efectuado1.- Frecuencia que recibe felicitaciones por hacer bien el trabajo.2.- Frecuencia que recibe criticas por hacer mal un trabajo.3.- Frecuencia que recibe reconocimiento por el trabajo efectuado.VI.- Evaluacin del rendimiento laboral1.- Frecuencia que es evaluado el rendimiento laboral.2.- Acepta de buena manera los resultados de la evaluacin.3.- Nivel de estimulacin por los resultados obtenidos.VII.- Establece objetivos1.- Participa en el establecimiento de objetivos2.- Frecuencia que cumple con los objetivos laborales.3.- Participa en la revisin del cumplimiento de los objetivos.

Luis BaznPor qu los abogados litigantes no argumentan correctamente cuando litigan en los Juzgados especiales en lo Penal de Lima. Agosto de 2014Instrumento de medicinN

VariablesDimensionesIndicadores

Argumentacin jurdica

Persuasin1.- Ejerce presin sobre el juez.2.- Apela a las emociones del juez para lograr obtener lo deseado.3.- Utiliza mensajes subliminales para obtener lo deseado.4.- Utiliza otras tcnicas de persuasin para llegar al juez

Convencimiento5.- Transmite un mensaje de acuerdo a la percepcin del inculpado6.- Proporciona ejemplos que logran la aceptacin del juez.7.- La informacin que el inculpado proporciona se acerca a los hechos.8.- Toma su tiempo para brindar toda la informacin orientada a favorecer al inculpado.Refutar la posicin de la otra parte9.- Analiza los argumentos de la otra parte10.- Decide que argumento es consistente11.- Rebate los argumentos de la otra parte con evidenciaValidez del argumento12.- Respeta las normas propuestas.13.- Cumple con las normas propuestas

3. ESCALAS DE MEDICIN DE LOS DATOSLuis Bazn

Luis BaznESCALAOPERAC. BASICATRANSFERENCIA PERMISIBLESESTADISTICAS PERMISIBLESEJEMPLONOMINAL= vs =Cualquiera 1 a 1Nmero de casos, ModaNmeros telefonicosORDINAL> vs

Luis BaznO tambin:

Luis BaznESCALADESCRIPCINEJEMPLOORDINALESLos nmeros funcionan como simples etiquetas, es decir, la cantidad u otras propiedades aritmticas carecen de sentido. Caractersticas: Asigna los objetos por identidad. Datos categricos (exclusivos). Relacin de igualdad

* Si asignamos el valor 1 a los sujetos de raza blanca, 2 a los negros y 3 a otro tipo de razas, estamos utilizando una escala nominal.* sexo, sindromes psicolgicos (neurosis, depresin,...), etc, soltero, casado, viudo, divorciado

NOMINALESLos nmeros conservan solo la propiedad de orden. Por ejemplo, podemos ordenar a los sujetos por su clase social, asignado el valor 1 a los de clase baja, el 2 a los de clase media, y 3 a los de clase alta. En este caso estamos utilizando una escala de tipo ordinal. Caractersticas: Diferencia los objetos en posicin. Ausencia del concepto de cantidad. Magnitudes relativas. Relacin de orden. Relacin de igualdad* Posicin familiar, rango profesional, etc

Luis BaznESCALADESCRIPCINEJEMPLOINTERVALOSPermite definir una unidad de medida convencional (ej:nmero de preguntas acertadas en un ejercicio escolar). Teniendo en cuenta, que el cero en este tipo de escala no significa en ningn caso la ausencia de la propiedad que se intenta medir (es arbitrario). De esta forma, es plausible en este tipo de medida obtener puntuaciones negativas, por ejemplo la temperatura corporal medida en grados celsiusRendimiento acadmico (rango de 0 a 10)nmero de palabras recordadas, etcRAZNEl cero, en este tipo de escala, corresponde con la ausencia de la propiedad medida. Caractersticas: Cero real. Relacin de distancia. Relacin de orden. Relacin de igualdad.Temperatura absoluta, peso, altura, tiempo de reaccin, el nmero de hijos, etc

Luis BaznFinalmente

Luis BaznLa tabla anterior lo podemos representar grficamente del modo siguiente:Este modelo de medicin constituye, desde nuestro punto de vista, la herramienta formal ms potente en la catalogacin de las pruebas estadsticas.

UNIDAD II

TCNICAS DE RECOPILACIN Y OBTENCIN DE LOS DATOS

1. INSTRUMENTOS DE RECOLECCION DE DATOS

LA ENCUESTALA ENTREVISTALA OBSERVACIONEL CUESTIONARIOEL CUESTIONARIOLISTA DE CHEQUEOESCALAS (DE PERCEPCION)TECNICAS E INSTRUMENTOSDE RECOLECCION DE DATOS

1.1. LA OBSERVACIN

LA OBSERVACION Es el registro visual de lo ocurre es una situacional real, clasificando y consignando los acontecimientos pertinentes de acuerdo con algn esquema previsto y segn el problema que se estudia.

LA OBSERVACIN IMPLICA LA SELECCIN, VIGILANCIA Y REGISTRO sistemtico de la conducta y de las caractersticas de seres, objetos o fenmenos. Proceso a travs de los cuales se conocen las propiedades, relaciones y conexiones internas de un fenmeno.

LA OBSERVACINEs el proceso que permite copiar, fotografiar en nuestras sensaciones el objeto de investigacin para posteriormente desintegrarlo en sus elementos y recomponerlo tericamente (previo anlisis y sntesis) bajo un determinado sistema cientfico.C. TORRES BARDALES

TIL EN TODO TIPO DE INVESTIGACIN:

Exploratorios, descriptivas, correlacionales y explicativos experimentales.

1.1.1. FENMENOS SUCEPTIBLES DE OBSERVARCaractersticas y condiciones del individuoActividadesAdquisicin y desempeo de habilidadesComunicacin verbalComunicacin no verbalCaractersticas ambientales

1.- Caractersticas y condiciones del individuo Atributos y estados del individuo. Rasgos personales: Apariencia fsica.Condiciones temporales: sntomas fisiolgicos observados de manera directa mediante los sentidos o con ayuda de aparatos.

2.- ActividadesSon diversas relacionadas a cada grupo ocupacional:Dictado de clases.Intervenciones quirrgicasFormas de vender.Hbitos y tendencias de alimentacin.

3.- Adquisicin y desempeo de habilidadesHabilidades para realizar procedimientos especficos.Aptitudes.Destrezas.Toma de decisiones.Estilo de liderazgo.

4.- Comunicacin verbalConversaciones entre familiares.Intercambio de informacin entre profesores y alumnos, mdicos y pacientes, Jefes y subalternos.Dilogos entre dos personas.Ejemplo: Eficacia de la comunicacin entre enfermeras y pacientes sometidos a ventilacin mecnica

5.- Comunicacin no verbalExpresin facial.Tacto.Postura.Gestos y otros movimientos corporalesForma de hablar

6.- Caractersticas ambientalesEl entorno del individuo tiene un efecto profundo en su comportamiento. Las caractersticas observables son:Decorados RuidosEstado de limpieza de los ambientes.Riegos de los ambientes.

1.1.2. TIPOS DE OBSERVACIN:1.- OBSERVACION ESTRUCTURADAObservaciones puntuales, precisas.

2.- OBSERVACION NO ESTRUCTURADAObservaciones espontneas para registrar lo que se ha visto.

OBSERVACIN ESTRUCTURADA:Se define cuidadosamente que es lo que se observar y como deben hacerse, registrarse y clasificarse las observaciones.

Se elabora un sistema de categoras para organizar y ordenar los comportamientos o acontecimientos.

Sistema de categorasRepresenta un intento por designar de manera sistemtico cuantitativo las conductas y sucesos cualitativos que tienen lugar en el entorno de la observacin.

Definir con precisin los eventos o conductas a observar Establecer y definir las unidades de observacinEstablecer y definir las categoras y subcategoras de observacinSeleccionar a los observadores Elegir el medio de observacin

PASOS PARA LA CONSTRUCCIN DE UN SISTEMA DE OBSERVACIN

Paso 1:Definir con precisin los eventos o conductas a observar.Ejemplo: Se quiere estudiar las estrategias de la enseanza que utilizan los docentes- Definir que se entiende por estrategia de la enseanza.- Que se observar? : Las formas de motivar Los recursos didcticos Los recursos materiales

PASOS PARA LA CONSTRUCCIN DE UN SISTEMA DE OBSERVACIN

PASO 2Establecer y definir las unidades de observacinExisten dos procedimientos:La Tcnica MolarConsiste en observar grandes unidades de conducta y enfocarlas en conjunto. ( estudios cualitativos)La Tcnica Molecular Emplea como unidad conductas muy reducidas y especificas. Cada movimiento, gesto o frase constituye una entidad o puede descomponerse en unidades mas pequeas.

PASO 3:Establecer y definir las categoras y subcategoras de observacinConsiste en asignar unidades a categoras y subcategoras de observacin.Ejemplo: Estrategias de la enseanza1. Las formas de motivar ( categora) - Llama a los alumnos por sus nombres ( Unidades) - Los invita a participar - Agradece por cada intervencin - Los mira directamente.2.- Los recursos didcticos ( categora)

3.- Establecer y definir las categoras y subcategoras de observacinLas Subcategoras pueden ser escalas de tipo Liker, Guttman o diferencial semntico.

1.- Los recursos didcticos ( categora) Subcategoras :- Muy buena(4)- Buena (3)- Regular (2)- Mala (1)- Muy mala (0)

2.- Los recursos materiales

Paso 4:Seleccionar a los observadoresSon las personas que van a codificar la conducta y deben conocer las variables, categoras y subcategoras.

Paso 5:Elegir el medio de observacin

- Observacin directa.- Filmacin.- A travs de un espejo de doble vista.

1.1.3. INSTRUMENTOS DE OBSERVACIN

INSTRUMENTOS DE OBSERVACIN1. Las listas de chequeo o de confrontacin.2. Las escalas de puntuacin.

1. LISTAS DE CHEQUEOVariable: Estrategias de enseanza

CONDUCTASINOAPUNTESRecursos materialesEntrega separatasEntrega diapositivas de la claseUtiliza la pizarraUtiliza equipo multimedia

X

X

XX

Total4

2.- Las escalas de puntuacin (evaluacin) Es un instrumento que exige que el observador califique algn fenmeno en puntos cuantitativos a lo largo de un continuo descriptivo.

ESCALA DE PUNTUACINEjemplo:

Segn su apreciacin Qu tan tensos estaban los alumnos en la clase de Investigacin? 1. Muy relajados 2. Bastante relajados 3. Algo relajados 4. Ni relajados ni tensos 5. Algo tensos 6. Mas bien tensos 7. Muy tensos Muy RelajadoMuy Tensos

Posibles errores con el uso del mtodo de observacin1.- Los Observadores 2.- El instrumento utilizado para la observacin 3.- El fenmeno observado

Posibles errores con el uso del mtodo de observacin Estn relacionados con:1.- Los Observadores - Pueden diferir en la cuantificacin y registro que se haga de los aspectos observados - Demostracin y practica de las observaciones que se realicen.

2.- El instrumento utilizado para la observacinSe relacionan con los desaciertos en que se incurre en su elaboracin y lo que se desea medir.

Esto se evita con una definicin operacional y libre de ambigedades e imprecisiones de las variables en estudio, especificando en el instrumento los criterios o indicadores de la medicin de tales variables.

3.- El fenmeno observadoSe dan cuando los aspectos que deben ser conocidos de las unidades o fenmenos de observacin no se presentan en igualdad de condiciones para todos ellos, ya sea porque varen las circunstancias en que se observa el fenmeno o a la propia variabilidad del sujeto en estudio.

1.2. LA ENCUESTAEL CUESTIONARIO

LA ENCUESTAConsiste en obtener informacin de los sujetos de estudio, proporcionados por ellos mismos. (opiniones, conocimientos)CUESTIONARIOSA travs

EL CUESTIONARIO

CUESTIONARIOConjunto de Preguntascon respectoa una o msVariables/Indicadores

Titulo del instrumento.Presentacin Instrucciones.Cuerpo del formulario: Datos generalesDatos Especfico (vinculados a la variable en estudio)PARTES DE UN CUESTIONARIO

PREGUNTAS CERRADAS

a.1 Dicotmicas.1.- Actualmente est desarrollando un proyecto de investigacin? a. SI ( ) b. NO ( )

2.- Est satisfecho con el comportamiento de liderazgo de su jefe? a. SI ( ) b. NO ( )Tipos de Preguntas.

Tipos de Preguntas en los Cuestionariosa.2. De alternativa mltiple

1.- Que tanta importancia tiene para Ud. trabajar en una Universidad que proporcione amplias oportunidades de progreso?

( ) Extraordinariamente importante( ) Muy importante.( ) Moderadamente importante( ) Sin importancia

De alternativa mltiple:1.- Con qu frecuencia participa en las decisiones inherentes a la carga acadmica de los docentes?( ) Muy frecuentemente( ) Frecuentemente( ) Ocasionalmente( ) Nunca

1.- Por que decidi estudiar Administracin? .. ...2.- Quien ser el candidato que mejor plan de gobierno desarrolle como presidente? B.- PREGUNTAS ABIERTAS

Conviene usar preguntas cerradas o abiertas ?

Las preguntas cerradas:

- Son fciles de codificar.- Requieren un menor esfuerzo por parte de los respondientes.-Se requiere menos tiempo para contestar.

DESVENTAJA: Limitan las respuestas.

LAS PREGUNTAS ABIERTAStiles cuando no tenemos informacin sobre las posibles respuestas, o estas son insuficientes.Para profundizar una opinin o los motivos de un comportamiento.

DESVENTAJA: Difciles de codificar, clasificar y preparar su anlisis.

CARACTERISTICAS DE UNA PREGUNTA1.- Claras y comprensibles para los respondientes.Ejm. 1.1- Va ud. a los casinos?

1.2.- Cada que tiempo prepara una evaluacin para los estudiantes?

CARACTERISTICAS DE UNA PREGUNTA2.- No deben incomodar al respondiente.

2.1.- Acostumbra a consumir drogas? 2.2.- Cuntas parejas sexuales tiene actualmente?

En casos difciles es mejor usar escalas de actitudes.

CARACTERISTICAS DE UNA PREGUNTA3.- Deben referirse de preferencia a un solo aspecto o relacin

Estos ejemplos no deben emplearse: 3.1.-Planea viajar este ao y trabajar el prximo?

3.2.- Acostumbra a preparar sus clases con anticipacin y a estudiarlas un da antes?

CARACTERISTICAS DE UNA PREGUNTA4.- Las preguntas no deben inducir las respuestas. Por ejemplo:

4.1.- Los docentes de la Universidad x son productivos? 4.2.- Considera a Alan Garca el mejor candidato para dirigir nuestro pas? 4.3.- No es cierto que ud. quiere renunciar a este trabajo?

CARACTERISTICAS DE UNA PREGUNTA5. Las preguntas no deben apoyarse en ideas respaldadas socialmente o en evidencia comprobada.

Ejm. 1.- La Iglesia considera que la pldora del da siguiente es abortiva, Usara la pldora del da siguiente?

CARACTERISTICAS DE UNA PREGUNTA6. Rotar el orden de las respuestas. El lenguaje utilizado en las preguntas debe ser adaptado a las caractersticas de los respondientes.

Ejm.1.- Por cual candidato presidencial votar en las prximas elecciones?a.- Nadine Heredia.b.- Keiko.

Cuantas preguntas utilizar para medir una variable ?

Solo las preguntas necesarias.Depende del nmero de dimensiones e indicadores.

PROCESO PARA CONSTRUIR UN INSTRUMENTO DE MEDICIN1.- Revisin de la Literatura de cuestionarios que midan las mismas variables.2.- Utilizar los indicadores de las variables3.- Evaluar la validez y confiabilidad de cuestionarios anteriores.4.- Desarrollar un cuestionario propio.5.- Indicar los niveles de medicin.6.- Consultar a expertos.7.- Ajustar la primera versin.8.- Prueba piloto.9.- Elaborar la versin final.

CONSTRUCCION DEL INSTRUMENTO

1.- MATRIZ DE COHERENCIA

OBJETIVOS ESPECIFICOSINDICADORESESCALA

2.- MATRIZ DEL INSTRUMENTO

INDICADORPREGUNTA (CODIGO) VALOR

TALLER- CUESTIONARIO En base a los siguientes indicadores de la variable LIDERAZGO DE LOS ALUMNOS DE LAS UNIVERSIDADES PRIVADAS

Elabore las preguntas necesarias, y seale la escala de medicin.

INDICADORPREGUNTA (CODIGO) ESCALA1.Nivel de Comunicacin.

2. Toma sus propias decisiones.

3. Motiva a su compaeros

1.3. LA ENTREVISTA

1.3.1. LA ENTREVISTAComunicacin interpersonal establecida entre el investigador y el sujeto de estudio a fin de obtener las respuestas verbales a las interrogantes planteadas sobre el problema propuesto.

LA ENTREVISTAIncluye comunicacin verbal entre el investigador y el sujeto durante la cual se proporciona la informacin al investigador.Se utiliza con mas frecuencia en estudios cualitativos y descriptivos.

1.3.2. VENTAJASTasa de respuesta. ( 80 a 90% )Poblacin: Se pueden aplicar a cualquier persona ( nios, analfabetos, ciegos, baja escolaridad)Claridad. El entrevistador puede aclarar las preguntas y evitar confusiones.

VENTAJAS4.Profundidad de las preguntas. Menor probabilidad de no responder a una pregunta.6. Orden de las preguntas. Estricto control sobre el orden.

VENTAJAS7. Control de la Muestra.Seleccin del sujeto que se necesita ( Informante clave)8. Datos complementarios. se observa la conducta verbal y la no verbal

1.3.3. TIPOS DE ENTREVISTAS

1.- ESTRUCTURADA

2.- NO ESTRUCTURADA CuestionarioGUIAPREGUNTAS NORTEADORAS

Requiere de un instrumento: El cuestionarioEl entrevistador debe formular la pregunta exactamente como esta fue diseada.1.3.3.1.- E. ESTRUCTURADA

EJEMPLO1.- Consume bebidas alcohlicas, con que frecuencia ?a.- Una vez al da.b.- Una vez a la semana.c.- En reuniones.d.- Continuamente.e.- No consume.2.- El reposo es importante durante su tratamiento, Por qu?a.- Aumenta el dolor.b.- Disminuye el dolor.c.- No varia el dolor.CUESTIONARIO PARA PACIENTES CON ANGINA ( DOLOR EN EL PECHO)

1.-CON QUE FRECUENCIA REALIZA EJERCICIOS ?a.- Todos los das y a una hora determinada.b.- Una vez a la semana.c.- Dos veces a la semana.d.- En gimnasio o en su casa.2.- Cmo utiliza UD. El tiempo libre?a.- Practica deportes. Ftbol, natacin, basketball.b.- Teje, borda, cocina.c.- Va al cine, ve televisin.d.- Otros...CUESTIONARIO PARA DETERMINAR EL ESTILO DE VIDA DE PACIENTES DIABETICOS

1.- E. ESTRUCTURADALas preguntas en su mayora son cerradas, ofrecen opciones de respuesta entre las cuales el sujeto debe decidir.( Dicotomicas o de opcin mltiple)Fcil de codificar, de procesar, de cuantificar, de analizar.

FASES DE LA ENTREVISTA1.- Preparacin de la Entrevista Preparar las preguntas que van a plantearse, y los documentos necesarios (Organizacin). Fijar un lmite de tiempo. Elegir un lugar donde se puede conducir la entrevista. Hacer la cita con la debida anticipacin (Planeacin).

2.- Conduccin de la EntrevistaExplicar con toda amplitud el propsito y alcance del estudio (Honestidad). Hacer las preguntas pre diseadas para obtener respuestas cuantitativas . Evitar hacer preguntas que no estn en el cuestionario (habilidad). Evitar frases carentes de sentido (Claridad). Ser corts abstenindose de emitir juicios de valores. (Objetividad). Conservar el control de la entrevista. evitando las divagaciones y los comentarios al margen de la cuestin. Escuchar atentamente, no anticiparse a las respuestas (Comunicacin).

EJEMPLOVariable: Intensidad migracional campo-ciudad.

INDICADORESPREGUNTASFalta de trabajo en las zonas rurales1. Ud. ha emigrado de las zonas rurales por falta de trabajo?a. SI ( ) b. NO ( )Atraccin por la ciudad.2. Por que se siente atrado por la ciudad?a.-Por las oportunidades de trabajo ( )b.- Por la existencia de universidades ( )c.-Otros.

EJEMPLO

INDICADORPosee viviendaPREGUNTA1.2. Nivel de Salud2.3. Posee empleo3.4. Tiene acceso a la educacin4.

1.3.3.2.- E. NO ESTRUCTURADAEs una tcnica flexible que permite que el investigador explore el significado con mayor profundidad de la que puede obtener con otras tcnicas.El investigador controla completamente el contenidoSe utilizan porque favorecen la cooperacin y se obtiene mas informacin.

Flexible, las preguntas son abiertas.Mayor libertad para expresar lo que siente.El entrevistador puede explotar reas que surgen espontneamente durante la entrevista.Mayor dificultad para su codificacin.ENTREVISTA NO ESTRUCTURADA

EJEMPLOPREGUNTAS NORTEADORASDescriba su experiencia respecto a.. Como es su salud? Cmo se sinti cuando le dieron el diagnostico de su enfermedad? Como se sinti durante la sustentacin de la tesis? Que sentimientos le produce el maltrato infantil ?

Luis Bazn6. MUESTREO

La Muestra es una parte o subconjunto de la poblacin. EL TAMAO MUESTRAL

Unidad de anlisis:Es el objeto o sujeto de investigacinCriterios de seleccin de las unidades de anlisis:Las condiciones que debe reunir la unidad de anlisis para ser incluido en el estudio.

- Criterios de Inclusin.- Criterios de exclusin.

FRMULA DE TAMAO DE MUESTRAPARA ESTIMAR UNA MEDIA CUANTITATIVAN:Tamao de la poblacin que es objeto de estudio.Z: Grado de confianza que se establece. N.C.: 90% 95% 99% Z : 1,64 1,96 2,58:Desviacin estndar de la poblacin objeto de estudio.E:Error absoluto o precisin de la estimacin deseada de lamedia.

APLICACIONES:

DETERMINAR LA MUESTRA EN LOS SIGUIENTES CASOS:

En la poblacin existe una desviacin estndar de 23, sabiendo que existe 980 casos, cuantas unidades muestrales se necesitarn seleccionar para obtener valores con un confianza estadstica del 90% y un error del 8%.

b) Se realiz un estudio piloto del peso de pollos y se observ que la desviacin estndar fue de 75g; si la poblacin estimada de la granja es de 10 000 animales, cuntas unidades deben conformar la muestra para realizar una investigacin con 7% de error y 95% de confiabilidad?

DETERMINACIN DEL TAMAO DE MUESTRAPARA ESTIMAR UNA PROPORCINN:Tamao de la poblacin.Z:Distribucin normal estandarizada asociada a u nivel de confianza que se establece.E:Error absoluto o precisin de la estimacin de la proporcin. P:Proporcin de unidades que poseen el atributo de inters.Q:Complemento de P.

APLICACIN:

1. Se desea saber cuantas historias clnicas de 1 ao de atencin se tendrn que revisar para realiza un estudio de una enfermedad cuya frecuencia de atencin es del 7%, sabiendo que la poblacin de enfermos atendidos fue de 5385, con un error del 7% y una confiabilidad del 95%.

2. En un colegio se desea saber sobre la percepcin del desempeo de la direccin, por los 1368 padres de familia. Una muestra piloto report que el 20% sealaron mala gestin. Cuntos padres de familia deber ser encuestados, teniendo un error del 5% y una confianza del 90%

Muestreo es la tcnica la seleccin de algunas unidades de estudio entre una poblacin definida en una investigacin.MARCO MUESTRAL es una lista detallada y actualizada de las unidades de muestreo.TENIENDO LA n MUESTRAL

6.1. Muestras probabilsticas. a) Muestreo aleatorio simple.b) Muestreo sistemtico.c) Muestreo estratificado.d) Muestreo por grupos o conglomerados.

6.2.- Muestras no probabilsticas.a) Muestreo de conveniencia.b) Muestreo por cuotas.TIPOS DE MUESTRAS

Se requiere:Preparar una lista numrica de todas las unidades.Decidir acerca del tamao de la muestra.Muestreo, en base de un mtodo de lotera o de una tabla de nmeros aleatorios.6.1.1. Muestreo Aleatorio Simple

927415 956121 168117 756409 536712 590261 196843926937 515107 014658 436902 523498 490256 387130867169 388342 670947 326078 638712 532780 683064512500 542747 198302 251938 036528 280029 736209729053 843384 105463 271167 129645 338639 393877

290366 488369 527892 190364 389462 462388 456297337854 773025 837659 014517 639701 286593 649302739285 536829 284561 746202 859274 183620 196387483761 479401 026847 539028 274904 910477 690254TABLA DE NMEROS ALEATORIOSEjemplo: seleccionar n de N 350, de tal manera que n sea el 10% de N

APLICACIN

Se tiene que el valor de n es 23; elegir de la tabla de nmeros aleatorios las unidades muestrales sabiendo que el marco muestral est conformado por 527 personas.

MUESTREO SISTEMTICOFundamental es aleatorio, pero se incorpora un criterio de ORDEN. Se gana en representatividad.Procedimiento: 6.1.2. Muestreo Aleatorio Sistemtico

APLICACIN

Entre los participantes se elegirn a 5 personas para que formen un grupo musical.

Hacer la seleccin con el la tabla de nmero aleatorios empezando en la intercepcin 5 (vertical) 34 (horizontal).

Realizar la misma seleccin con el muestreo aleatorio sistemtico.

Se incorporan dos criterios importantes al muestreo anterior: el orden y la PROPORCIONALIDAD.POBLACIN

Tcnicos230Obreros470Psiclogos 10Administrativos 15Ingenieros 10Ejecutivos 32Gerentes 5Total772p

0,2980,609 0.013 0,019 0,013 0,041 0,0071,000 MUESTRA

2347 1 1 1 3 1n = 77ni = p . n 6.1.3. MUESTREO ESTRATIFICADO p = Ni/N

APLICACIN

Se tiene: el N = 870, constituido por 150 adultos 40 ancianos y 680 nios. Y se desea un n que tenga 8% de error y 95 % de confiabilidad, sabiendo que p es 10%.

Cuntos adultos, ancianos y nios conformarn la muestra?

El proceso tiene dos etapas:La poblacin es divida en conglomerados. De estos se selecciona un o varios conglomerados para la muestra.Seleccin de los grados 4 y 56.1.4. Muestreo por Grupos (Conglomerados)

MUESTREO DE CONVENIENCIASe eligen las unidades maestrales teniendo en cuenta criterios de seleccin.

MUESTREO POR CUOTASEs la seleccin (proceso de acumulacin) de unidades maestrales por categoras (sexo, raza, religin, etc.) hasta completar la cuota fijada con anterioridad.6.2. MUESTRAS NO PROBALSTICAS

Luis Bazn6.2.1. MTODOS DE MUESTREO NO PROBABILSTICOS

A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilstico resulta excesivamente costoso y se acude a mtodos no probabilsticos como: 1.- Muestreo por cuotas2.- Muestreo opintico o intencional 3.- Muestreo casual o incidental 4.- Bola de nieve

Luis Bazn1.- MUESTREO POR CUOTAS:

Tambin denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la poblacin y/o de los individuos ms "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigacin. En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un nmero de individuos que renen unas determinadas condiciones. Este mtodo se utiliza mucho en las encuestas de opinin.

Luis BaznPor ejemplo, la Consejera de Sanidad desea estudiar la incidencia de las drogas en la adolescencia. Lo que deberamos hacer sera: conocer por los informes de la Consejera de Educacin cuales son los centros ms afectados por el problema, fijar un nmero de sujetos a entrevistar proporcional a cada uno de los estratos (cuotas) y finalmente dejar en manos de los responsables del trabajo de campo a que sujetos concretos se deber entrevistar

Luis Bazn2. MUESTREO OPINTICO O INTENCIONAL

Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la inclusin en la muestra de grupos supuestamente tpicos. Es muy frecuente su utilizacin en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto.

Luis Bazn3. MUESTREO CASUAL O INCIDENTAL:

Se trata de un proceso en el que el investigador selecciona directa e intencionadamente los individuos de la poblacin. El caso ms frecuente de este procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fcil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos). Un caso particular es el de los voluntarios.

Luis Bazn4.- BOLA DE NIEVE:

Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y as hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc

UNIDAD III

ORGANIZACIN, CLASIFICACIN Y DISTRIBUCIN DE FRECUENCIAS

Luis BaznTECNICAS DE ORGANIZACIN Y PRESENTACIN DE DATOS

I.- SEGN UNA VARIABLE CUALITATIVALuis BaznLas variables cualitativas se clasifican en:

Variables dicotmicas.- Son aquellas variables que poseen dos categoras o niveles ejm. Gnero, el estado de salud, etc.

Variables Politmicas o categricas.- Son aquellas variables que poseen tres o ms categoras o niveles ejm. Nivel socioeconmico, La religin, satisfaccin Laboral, etc.

PRESENTACIN DE LOS DATOS SEGN UNA VARIABLE CUALITATIVALuis Bazn1.- TABLAS SIMPLES O UNIDIMENSIONALESTabla #El titulo debe ser claro. delimitar el espacio y tiempo (arial, tamao 12)Fuente: debe indicar la procedencia de los datos, espacio y tiempo. (arial Tamao 10)

VARIABLEFRECUENCIAPORCENTAJEC1C2...

Cnn1n2...

nkn1%n2 %...

nk %

TOTALn100

Luis BaznEjm. De una variable dicotmicaTABLA 1 Gnero de los estudiantes de la Facultad de Administracin de la Universidad de Lima. Junio del 2015Fuente: Estudiantes de la Facultad de Administracin de la U. de Lima. Junio del 2015

GneroEstudiantesPorcentajeMasculinoFemenino354842.257.8Total83100.0

Luis BaznREPRESENTACIN GRFICA de una variable dicotmicaGrfico 1: Gnero de los estudiantes de la Facultad de Administracin de la Universidad de Lima. Junio del 2015. (arial, tamao 12)Fuente: Tabla 1

Grfico1

42.2

57.8

Serie 1

Hoja1

Serie 1

Maculino42.2

Femenino57.8

Para cambiar el tamao del rango de datos del grfico, arrastre la esquina inferior derecha del rango.

Luis BaznEjm. De una variable politmicaTabla 2 Estado Civil de los estudiantes de la Facultad de Administracin de la Universidad de Lima. Junio del 2015Fuente: Estudiantes de la Facultad de Administracin de la U. de Lima. Junio del 2015

Estado CivilEstudiantesPorcentajeSolteroCasadoViudoDivorciadoConviviente4213232350.615.72.43.627.7Total83100.0

Luis BaznREPRESENTACIN GRFICA de una variable PolitmicaGrfico 2: Gnero de los estudiantes de la Facultad de Administracin de la Universidad de Lima. Junio del 2015. (arial, tamao 12)Fuente: Tabla 2

Grfico1

50.6

15.7

2.4

3.6

27.7

Serie 1

Hoja1

Serie 1

Soltero50.6

Casado15.7

Viudo2.4

Divorciado3.6

Conviviente27.7


Luis Bazn2.- TABLAS DE DOBLE ENTRADA O BIDIMENSIONALES O DE CONTINGENCIATabla #El titulo debe ser claro. delimitar el espacio y tiempoFuente: debe indicar la procedencia de los datos, espacio y tiempo

Variable 1Variable 2TOTALC1C2...CKC1C2....CKn11n21

nm1n12n22

nm2......

...n1kn2k

nmkn1.n2.

nm.TOTALn.1n.2...n.kn

Luis BaznEjm. Tabla 4Percepcin de la Satisfaccin Laboral de los estudiantes en sus centros de trabajo segn gnero. Junio del 2002Fuente: Estudiantes de la Facultad de Administracin de la U. de Lima. Junio del 2002

SatisfaccinLaboralGneroTotalMasculinoFemeninoSatisfechoPoco satisfechoInsatisfecho13913131114362027Total354883

Luis BaznREPRESENTACIN GRFICA de dos variables:Grfico 3: Percepcin de la Satisfaccin Laboral de los estudiantes en sus centros de trabajo segn gnero. Junio del 2015Fuente: Tabla 3

Grfico1

1313Satisfecho

911Poco satisfecho

1314Insatisfecho

Masculino

Femenino

Hoja1

MasculinoFemenino

Satisfecho1313

Poco satisfecho911

Insatisfecho1314


Luis BaznII.- SEGN UNA VARIABLE CUANTITATIVA1.- VARIABLE CUANTITATIVA DISCRETATabla #El titulo debe ser claro. delimitar el espacio y tiempoFuente: debe indicar la procedencia de los datos, espacio y tiempo

VARIABLEFRECUENCIA (ni)PORCENTAJEZ1Z2...Znn1n2...nkn1%n2 %...nk %TOTALn100

Luis Bazn2.- VARIABLE CUANTITATIVA CONTINUATABLA DE FRECUENCIAS

INTERVALOnifrNifr%Ni%Xi[ Li1 Ls1 ][ Li2 Ls2 ][ Li3 Ls3 ]......[ Lik Lsk ]n1n2n3......nkf1f2f3......fkN1N2N3......Nkf1%f2%f3%......fk%N1%N2%N3%......Nk%X1X2X3......X4Totaln1.00100

Luis BaznCOMO CONSTRUIMOS UNA TABLA DE FRECUENCIAS?PRIMER PASO: Encontrar el rango (R); es decir, la diferencia del Maximo Valor y el mnimo valor.R = VMAX - VMINSEGUNDO PASO: Encontrar el nmero de intervalosm = 1+3.322*log(n)

Luis BaznTERCER PASO:Encontrar la Amplitud del IntervaloAmplitud del intervaloCi = R/m

Luis BaznEjemplo:La gerencia de ventas de una gran empresa de contruccin y renta especializada en condominios vacacionales desea los lineamientos disponibles en lo que se refiere a rentas mensuales para enviarlos a posibles vacacionistas. Como primer paso, seleccion una muestra de 120 ofertas de arrendamiento que se muestran a continuacin:

Luis BaznRentas mensuales (en dlares) de condominiosLas cifras que se muestran en la tabla del ejemplo se las denomina datos originales (o sin procesar) . En el estado que se encuentra la tabla, lo nico que se puede apreciar son las rentas ms altas y ms bajas del conjunto. Sin embargo estos datos nos pueden dar informacin ms valiosa

Hoja1

$ 1170$ 1207$ 1581$ 1277$ 1305$1472$ 1077$ 1319$ 1537$ 1849

133214181949140317441532121989615001671

147113991041137982115581118153315101760

18261309142612881394154510321289695803

144014211329140771814571449145520511677

1119102014001442159319621263178815011668

135213401459182314511138159298219811091

142816031699123713251590114214251550913

147017831618143115578961662159115511612

1249141921621373154216311567122119721714

949153916341637164916071640173915402187

175216481978640173612221790118820911829

Luis BaznSEGUNDO PASO: m = 1+3.322 log (120)m = 1 + 3.322*(2.079)m = 8TERCER PASO: Ci = R/mCi = 1547/8Ci = 193PRIMER PASO: R = VMAX - VMINR = 2187 - 640R = 1547

Luis BaznCUARTO PASO: Determinar los limites de claseExisten diversos autores que tienen formas particulares de iniciar un intervalo; pero, para nuestro ejemplo empezaremos desde el mnimo valor que es 640.

Luis BaznQUINTO PASO: Contar la cantidad de datos para cada clase////////// ////// ///// ////// ///// ///// ///// ///////// ///// ///// ///// ///// ///// ///// //////// ///// ///// ///// //////// ////////

Luis BaznSEXTO PASO: Determinar la frecuencia de cada clase (frecuencia absoluta ni )

Luis BaznSETIMO PASO: Distribucin de frecuencias relativas (fr)Para convertir una distribucin de frecuencias a una distribucin de frecuencias relativas, cada una de las frecuencias de clase se divide entre el nmero total de frecuencias. frecuencia de clase (ni )Nmero de observaciones (N)Frecuencia relativa (fr) =

Luis BaznCalculo de las frecuencias relativas fr

Luis BaznOCTAVO PASO: Distribucin de frecuencias acumuladas (Fi)

Luis BaznNOVENO PASO: Distribucin de frecuencias relativas porcentuales (fr %)

Luis BaznDECIMO PASO: Frecuencias Porcentuales Acumuladas Fr %

Luis BaznPASO ONCE: Marca de clase XiLa marca de clase (Xi) se calcula sumando el limite inferior y superior de un intervalo o clase y luego se divide entre 2. ( Xi = [Li +Ls]/2 )

Luis BaznResumen de la Tabla de frecuencias

Luis BaznEjemplo: Las edades de los estudiantes del IV ciclo de la Facultad de Contabilidad son las siguientes19, 25, 19, 21, 18, 21, 22, 18, 24, 22, 23, 20, 24, 20, 19Para construir una tabla de frecuencias tenemos que seguir los siguientes pasos:PRIMER PASO: R = VMAX - VMINR = 25 - 18R = 7

Luis BaznSEGUNDO PASO: m = 1+3.322 log (15)m = 4.91m = 5TERCER PASO: Ci = 7/5Ci = 1.4Ci = 1

Luis BaznCUARTO PASO: Construir la tabla de frecuencias

Luis BaznREPRESENTACIN GRAFICA DE LA DISTRIBUCIN DE FRECUENCIAS (Tabla de frecuencias)

Luis BaznCuando se construyen distribuciones de frecuencias principalmente para condensar grandes cantidades de datos y exhibirlos de manera fcil de entender, suele ser recomendable presentarlos en forma grfica.

Existen diversas ilustraciones que se pueden elaborar para resumir los datos observados. En este momento revisaremos tres mtodos muy comunes para la presentacin grfica de datos estadsticos como son el Histograma, el Polgono de Frecuencias y la Ojiva o Polgono de Frecuencias Acumuladas.

Luis BaznHISTOGRAMAUn histograma se construye de la siguiente manera:Las observaciones agrupadas en intervalos de clases se representan sobre una escala horizontal ( Eje X). Los intervalos de clase pueden expresarse por medio de sus lmites declarados o sus lmites verdaderos.En la escala vertical se representan el nmero de observaciones que caen dentro de cada clase, ya sea mediante la frecuencia absoluta o la frecuencia relativa.Se deben trazar rectngulos cuyas bases correspondan a la anchura de cada intervalo de clase y las alturas correspondern a la respectiva frecuencia (absoluta o relativa) de cada clase.

Luis Bazn

Grfico3

5

6

11

24

38

23

9

3

1

640-832

833-1025

1026-1218

1219-1411

1412-1604

1605-1797

1798-1990

1991-2183

Intervalos

ni

2184-2376

Marca de clase

Histograma de frecuencias absolutas (ni)

Grfico1

5

6

11

24

38

23

9

4

640- 832

1026-1218

1219-1411

1412-1604

1605-1797

1798-1990

1991-2183

Intervalos

fi

833-1025

Marca de clase

Histograma de frecuencias absolutas (fi)

Hoja1

Xini

7365

9296

112211

131524

150838

170123

18949

20873

22801

120

Hoja1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

640-832

833-1025

1026-1218

1219-1411

1412-1604

1605-1797

1798-1990

1991-2183

Intervalos

fi

2184-2376

Marca de clase

Histograma de frecuencias absolutas (fi)

Hoja2

Hoja3

Grfico1

0.04

0.05

0.09

0.2

0.32

0.19

0.08

0.02

0.01

640-832

833-1025

1026-1218

1219-1411

1412-1604

1605-1793

1794-1990

1991-2183

Intervalos

fr

2184-2376

Marca de clase

Histograma de frecuencias relativas (fr)

Grfico2

0.04

0.05

0.09

0.2

0.32

0.19

0.08

0.02

640-832

833-1025

1026-1218

1219-1411

1412-1604

1605-1797

1894-1990

1991-2187

Intervalos

fr

Marca de clase


Hoja1

Xinifr

73650.04

92960.05

1122110.09

1315240.2

1508380.32

1701230.19

189490.08

208730.02

228010.01

120

Hoja1

640-832

833-1025

1026-1218

1219-1411

1412-1604

1605-1793

1794-1990

1991-2183

Intervalos

fr

2184-2376

Marca de clase


Hoja2

Hoja3

Luis BaznPOLIGONO DE FRECUENCIAS

Otra opcin para graficar datos estadsticos es el Polgono de Frecuencias. Para su elaboracin debemos contar con: Punto medio o marca de cada clase y Frecuencia de cada clase (absoluta o relativa) Todos los puntos del polgono deben ser unidos por segmentos de lnea recta en el mismo orden que se encuentran las marcas de clases

Luis Bazn

Grfico1

5

6

11

24

38

23

9

3

1

Marca de clase

ni

736 929 1122 1315 1508 1701 1894 2087 2280

Poligono de frecuencias absolutas (ni)

Grfico8

5

6

11

24

38

23

9

4

736

929

1122

1315

1508

1701

1894

2087

Marca de clase

fi

Poligono de frecuencias absolutas (fa)

Hoja1

Xinifr

73650.039

92960.05

1122110.09

1315240.2

1508380.32

1701230.19

189490.08

208730.02

228010.01

120

Hoja1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Marca de clase

fi

736 929 1122 1315 1508 1701 1894 2087 2280

Poligono de frecuencias absolutas (fa)

Hoja2

Hoja3

Grfico2

0.039

0.05

0.09

0.2

0.32

0.19

0.08

0.02

0.01

736

929

1122

1315

1508

1701

1894

2087

Marca de clase

fr

2280

Poligono de frecuencias relativas (fr)

Grfico7

0.039

0.05

0.09

0.2

0.32

0.19

0.08

0.03

736

929

1122

1315

1508

1701

1894

2087

Marca de clase

fr


Hoja1

Xinifr

73650.039

92960.05

1122110.09

1315240.2

1508380.32

1701230.19

189490.08

208730.02

228010.01

120

Hoja1

736

929

1122

1315

1508

1701

1894

2087

Marca de clase

fr

2280


Hoja2

Hoja3

Luis BaznOjiva o Polgono de Frecuencias AcumuladasLa ojiva no es ms que un polgono de frecuencias elaborado en base a una distribucin de frecuencias acumulativa. Es de gran utilidad cuando se desea determinar cuntas observaciones se encuentran por encima o por debajo de ciertos valores.Como la distribucin de frecuencias acumulativa puede ser de dos tipos: "mayor que" y "menor que", las cuales indican cuntos elementos de la distribucin tienen un valor mayor o menor (dependiendo del tipo de distribucin acumulativa) al dato proporcionado por nosotros; as mismo tenemos la posibilidad de elaborar un polgono que represente una distribucin de frecuencias acumulativa "mayor que" (ojiva "mayor de") o una variante que grafique una distribucin de frecuencias acumulativas "menor que" (ojiva "menor de").

Luis BaznOJIVA "MENOS DE"

La construccin de la ojiva "menos de" es igual que la de cualquier polgono de frecuencias: La frecuencia acumulada "menor que"(Fi) se ubica en el eje Y El lmite superior de cada clase se grafica en el eje X Empezamos a hallar los puntos del polgono de frecuencias en base a sus coordenadas (X , Y).

Luis BaznDel ejercicio de las rentas de los 120 condominios:Distribucin de frecuencia acumulada "menor que" de las rentas mensuales de condominios

Luis Bazn

Grfico1

0

5

11

22

46

84

107

116

120

832

1025

1218

1411

1604

1797

1990

2183

Marca de clase

Ni

2376

Ojiva "Menos de" (Ni)

Grfico10

0

5

11

22

46

84

107

116

120

832

1025

1218

1411

1604

1797

1990

2187

Marca de clase

Fi

Ojiva "Menos de" (Fi)

Hoja1

XififrFi

63900.0390

83250.055

102560.0911

1218110.222

1411240.3246

1604380.1984

1797230.08107

199090.03116

21874120

120

Hoja1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

832

1025

1218

1411

1604

1797

1990

2183

Marca de clase

Fi

2376


Hoja2

Hoja3

Luis BaznOJIVA "MAS DE"La construccin de la ojiva "ms de" es igual que la de del polgono de frecuencias acumuladas "menos de": La frecuencia acumulada "mayor que"(Ni) se ubica en el eje Y El lmite inferior real de cada clase se grafica en el eje X Empezamos a hallar los puntos del polgono de frecuencias en base a sus coordenadas (X , Y). Para este caso debemos considerar una clase extra que se ubica al final de la distribucin de frecuencias, cuyo lmite inferior ser igual al lmite superior de la clase que le antecede.

Luis BaznDel ejercicio de las rentas de los 120 condominios:Distribucin de frecuencia acumulada mas de" de las rentas mensuales de condominios

Luis Bazn

Grfico1

120

115

109

98

74

36

13

4

640

833

1026

1219

1412

1605

1798

1991

2187

Ojiva "Mayor de" (Ni)

Grfico11

120

115

109

98

74

36

13

4

640

833

1026

1219

1412

1605

1798

1991

Fi

Ojiva "Mas de" (Fi)

Hoja1

XifiFi

63900

8320120

10250115

12180109

1411098

1604074

1797036

1990013

218704

01

frFi

0.0390

0.055

0.0911

0.222

0.3246

0.1984

0.08107

0.03116

120

640

833

1026

1219

1412

1605

1798

1991

Hoja1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

832

1025

1218

1411

1604

1797

1990

2187

Marca de clase

Fi


Hoja2

0

0

0

0

0

0

0

0

640

833

1026

1219

1412

1605

1798

1991

2187

Ojiva "Mayor de" (Fi)

Hoja3

Luis BaznResumen:1.- Introduccin, conceptos generales.2.- Naturaleza de los datos.2.1.- Escalas de medicin3.- Tcnicas de organizacin y presentacin de datos.3.1. Segn una variable cualtitativa3.1.1. Tablas Unidimensionales. Grficos3.1.2. Tablas bidimensionales. Grficos3.2. Segn una variable cuantitativa3.2.1. Tabla unidimensional discreta. Grficos3.2.2. Tabla de frecuencias variable continua.Grficos (Histograma, poligono, ojiva)

Luis BaznLuis BaznLuis Bazn*Luis BaznLuis BaznLuis Bazn*Luis BaznLuis BaznLuis Bazn*Luis BaznLuis BaznLuis Bazn*Luis BaznLuis BaznLuis Bazn*Luis BaznLuis BaznLuis Bazn*Luis Bazn*Luis Bazn*Luis Bazn*Luis Bazn*Luis Bazn*Luis Bazn*Luis Bazn*Luis Bazn*Luis Bazn*Luis Bazn*Luis Bazn*Luis Bazn*Luis Bazn*Luis Bazn*Luis Bazn*Luis Bazn*Luis Bazn*Luis Bazn*Luis Bazn*Luis Bazn*Luis BaznLuis BaznLuis Bazn*Luis BaznLuis BaznLuis Bazn*Luis BaznLuis BaznLuis Bazn*

unidad i, ii y iii estadistica general

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