Cuestionario Metodos Y Tecnicas

Cuestionario Métodos y Técnicas de Investigación III parcial.

1. Que entiende por análisis de datos.

El análisis de datos es un proceso de inspeccionar, limpiar y transformar datos con el objetivo de resaltar información útil, lo que sugiere conclusiones, y apoyo a la toma de decisiones.

2. Como se verifican los datos.

Los datos se verifican a través del análisis de los mismos ya sea de forma descriptiva o inferencial.

3. Qué hacer con las respuestas no validas.

4. Como se procesa la información.

El análisis de los datos se efectúa sobre la matriz de datos utilizando un programa computacional

FASE 1

Seleccionar un programa estadístico en la computadora (ordenador) para analizarlos datos.

FASE 2

Ejecutar el programa: SPSS, Minitab, Stats, SAS u otro equivalente.

FASE 3

Explorar los datos: a) Analizar descriptivamente los datos por variable. b) Visualizar los datos por variable.

FASE 4

Evaluar la confiabilidad y validez logradas por el o los instrumentos de medición

FASE 5

Analizar mediante pruebas estadísticas las hipótesis planteadas (análisis estadístico inferencial).

FASE 6

Realizar análisis adicionales.

FASE 7

Preparar los resultados para presentarlos (tablas, gráficas, cuadros, etcétera).

5. Como se agrupan los datos.

Cuando la muestra consta de 30 o más datos, lo aconsejable es agrupar los datos en clases y a partir de estas determinar las características de la muestra y por consiguiente las de la población de donde fue tomada.

6. Construya una matriz univariada con su tema de investigación.

Esta no.

7. Construya una matriz bivaridada de su tema de investigación.

Esta no.

8. Como se acompaña una matriz.

9. Cuáles son los objetivos del análisis de datos.

Revisar el proceso para analizar los datos cuantitativos.

Reforzar los conocimientos estadísticos fundamentales.

Comprender las principales pruebas o métodos estadísticos desarrollados, así como sus aplicaciones y la forma de interpretar sus resultados.

Analizar la interrelación entre distintas pruebas estadísticas.

Diferenciar la estadística descriptiva y la inferencial, la paramétrica y la no paramétrica.

10. Para que sirven las medidas de tendencia central.

Las medidas de tendencia central (media, mediana y moda) sirven como puntos de referencia para interpretar las calificaciones que se obtienen en una prueba.

Sirven para analizar los puntos medios de una muestra. es decir, donde hay mayor concentración en datos o características.

11. Para que sirven las medidas de tendencia inferencial o de variabilidad.

Son intervalos que indican la dispersión de los datos en la escala de medición.

Y nos sirven para saber cuan alejados de esas tendencias centrales se pueden hallar los datos dentro de una muestra o población de datos

12. Para qué sirve la varianza.

La varianza es el promedio de los cuadrados de las desviaciones de los datos con respecto a la media. La varianza es una medida de cómo es de variada una muestra.

13. Para qué sirve la desviación estándar.

Es una medida de dispersión para variables de razón (variables cuantitativas o cantidades racionales) y de intervalo. Se define como la raíz cuadrada de la varianza de la variable.

Es una medida de dispersión usada en estadística que nos dice cuánto tienden a alejarse los valores concretos del promedio en una distribución.

14. Que mide el rango.

Mide el intervalo entre el valor máximo y el valor mínimo; por ello, comparte unidades con los datos. Permite obtener una idea de la dispersión de los datos, cuanto mayor es el rango, más dispersos están los datos de un conjunto.

15. Que mide la desviación de la media.

La desviación media es la media de las diferencias en valor absoluto de los valores a la media.

16. Tipos de distribución de frecuencia.

Frecuencia absoluta, frecuencia relativa, frecuencia acumulada y frecuencia relativa acumulada, distribución de frecuencias agrupadas.

17. Cuando se aplica la prueba T.

Se utiliza para determinar si hay una diferencia significativa entre las medias de dos grupos, es decir que se utiliza cuando deseamos comparar dos medias.

Se utiliza para la comparación de dos medias de poblaciones independientes y normales.

Asumimos que las variables dependientes tienen una distribución normal.

18. Para qué sirve el análisis correlacional, deterministico y lineal.

El análisis correlacional sirve para hacer estimaciones de una variable conociendo el valor de otra variable, es decir, indica el grado de relación de dos variables.

El deterministico es el cuadrado del análisis correlacional y mide la porción de relación de 2 variables.

El análisis de regresión lineal analiza 2 variables una en función de otra Y= f(X)

19. Para que sirven las

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