Análisis de datos o análisis estadístico

Análisis de datos y las variables

ANÁLISIS DE DATOS O ANÁLISIS ESTADÍSTICO

“Es un conjunto de procedimientos diseñados para resumir y organizar datos con el objetivo de extraer información y elaborar conclusiones. Este conjunto de procedimientos (del que todas las ciencias empíricas –medicina, biología, psicología, sociología, economía, educación, etc.– hacen uso) pertenece a una rama de las matemáticas llamada estadística” (Pardo et al., 2015, p. 17).

ESTADÍSTICA

“La estadística puede concebirse como una ciencia que recoge, ordena y analiza los datos de una muestra extraída de una determinada población, para hacer inferencias acerca de esa población valiéndose del cálculo de probabilidades” (Amón, 1979, p. 37).

Es una forma de pensar que permite dar respuesta a problemas sociales, prácticas y de investigación, a través de la construcción de relaciones entre variables y planteamiento de hipótesis, brindando así, una visión objetiva de los hechos (Blanco, 2016).

1. Conceptos básicos de estadística son importantes para el ciudadano en la vida cotidiana (Salinas y Mayen, 2016).
2. Comprendiendo aspectos básicos de estadística, se puede comprender mejor distintas fuentes de información y por lo tanto tomar mejores decisiones (Sanoja y Ortiz, 2013).

Estadística teórica: “Se ocupa de investigar y proponer métodos formalmente válidos para organizar los datos y realizar inferencias”. (Pardo et al., 2015, p. 18).

Estadística aplicada: “Se ocupa de aplicar esos métodos [los de la estadística teórica”] a datos reales. Esta versión aplicada es lo que actualmente llamamos (problemente debido a Tukey, 1962) análisis de datos…”. (Pardo et al., 2015, p. 18).

ANÁLISIS DE DATOS (Pardo et al., 2015, p. 18)

Es un proceso que se desarrolla en fases:

1. Selección y recopilación de los datos (tarea que debe estar guiada por los objetivos del estudio y por el correspondiente diseño de investigación).
2. Aplicación de las herramientas descriptivas para organizar y resumir la información contenida en los datos, y termina habitualmente con…
3. Aplicación de herramientas inferenciales para efectuar comparaciones y estudiar relaciones entre las variables.

VARIABLES

Es cualquier característica que varía de una unidad a otra en un población objeto de estudio (Blanco, 2016).

Es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de medirse u observarse (Hernández et al., 2014).

 Es cualquier cosa que varía y puede medirse de alguna manera, además pueden ser observables o hipotéticas. La esencia de la investigación es relacionar estos cambios  (Coolican, 2018).

En psicología, existen variables que se denominan constructos

Son conceptos que han sido inventados o adoptados para un propósito especial (Kerlinger & Lee, 2002).

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Las variables pueden dividirse de acuerdo a los valores que puede tomar una variable, y se le denomina escala.

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Nominal o cualitativa  

• Los números representan una relación de identidad  
• No se puede realizar operaciones matemáticas tales como sumar, restar, multiplicar, etc. No reflejan orden ni jerarquía
• Se basan en propiedades, atributos, características, etc.
• Representan igualdad o desigualdad respecto a un atributo, característica o cualidad

Ejemplos:

Existen muchas características con las que únicamente puede conseguirse un nivel de medida nominal:

• El sexo (hombre, mujer); el estado civil (soltero, casado, divorciado, viudo, etc.); el lugar de procedencia (Lima, Ica, Cuzco, etc.).
• La nacionalidad, el tipo de enfermedad, el tipo de tratamiento, la actitud hacia un objeto (a favor, en contra), el resultado de una tarea (éxito, fracaso).
• Por ejemplo, para la variable tipo de neurosis, podemos asignar un 1 a los sujetos con neurosis obsesiva, un 2 a los sujetos con nuerosis histérica, un 3 a los sujetos con neurosis fóbica, etc.

Ordinal:

• Relación de igualdad –desigualdad y además una relación de orden respecto a la característica evaluada
• Lo anterior permite valorar si una persona tiene “más o menos” cantidad de variable, característica, atributo o cualidad que se está midiendo
• El tamaño del intervalo entre los valores no son necesariamente los mismos.
• Indican jerarquía y suponen un continuo

Ejemplos:

En las ciencias sociales y de la salud es frecuente encontrarse con características en las que resulta apropiado utilizar una escala de medida ordinal.:

• La satisfacción con un producto o servicio, el nivel debienestar psicológico, el grado de dolor percibido, las categorías del cociente intelectual, etc., son ejemplos de características que suelen medirse con una escala ordinal.

Intervalo

• Es una unidad de medida arbitraria
• Cuenta con valores numéricos exactos entre distancias de las medidas (intervalos)
• Permite, porcentajes, estadísticos como media, moda, y desviación estándar
• El punto cero es arbitrario y no significa ausencia absoluta de la característica medida.

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Razón

• Tiene todas las propiedades de las anteriores escalas
• El punto cero indica la ausencia de la propiedad.
• Ejemplo: la edad, el peso, la distancia.

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Variables Discretas y Continuas

Según el número de valores que tengan en la escala

Discretas: número de valores finito (números enteros)

Variables cualitativas (escala nominal)

Variables cuantitativas: las que son el resultado de contar; sus valores son números enteros (personas en el hogar, ingresos, tamaño del municipio).

Continuas:

Número de valores infinito (números con infinitos decimales)

Sólo aquellas variables cuantitativas que son resultado de medir (ejemplos: altura, peso, tamaño del piso, edad)

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