FASES DE UNA INVESTIGACION ESTADISTICA

FASES DE UNA INVESTIGACION ESTADISTICA

CONCEPTO DE ESTADISTICA:

Está relacionada con los métodos científicos, en la organización, recopilación, presentación y análisis de datos tanto para la deducción de conclusiones como para tomar decisiones razonables de acuerdo con tales análisis.

Cuando hablamos de método, nos referimos a un conjunto de procedimientos sistemáticos para lograr el desarrollo de una ciencia.

La Estadística nos permite realizar inferencias y sacar conclusiones a partir de los datos.

¿QUÉ ES UNA INVESTIGACIÓN ESTADÍSTICA?

Investigación estadística es una actividad que tiene como fruto descubrir las esencias de una realidad empleando para ello técnicas estadísticas que nos permite:

* Planificación

* Recopilación de datos

* Presentación

* Análisis de los datos

* Conclusiones

LAS FASES DE UNA INVESTIGACIÓN ESTADISTICA

1. PLANIFICACION DEL PROBLEMA:

La formulación o planteamiento del problema es el primer paso del procedimiento de investigación y luego se extiende por una serie de fases hasta encontrar respuestas o soluciones a los problemas planteados. Esto se refiere a la determinación de lo que se pretende investigar y su finalidad.

Una buena formulación del problema implica siempre la delimitación del campo de investigación, es decir, establecer claramente los límites de tiempo y espacio dentro de los cuales se realizará la investigación.

2. RECOPILACION DE DATOS:

Consiste en ponerse en contacto con esa parte de la realidad que se ha de investigar y en la que se ha de actuar.

Para que los datos sean útiles, necesitamos organizar nuestras observaciones de modo que podamos distinguir patrones y llegar a conclusiones lógicas.

Los datos pueden provenir de observaciones reales o de registros elaborados con otros propósitos.

* Ejemplo:

Con fines de facturación e informes médicos, un hospital registra el número de pacientes que utilizan los servicios de rayos x .Esta información puede organizarse para producir datos que los especialistas en estadística puedan describir e interpretar.

Los datos pueden ayudar a tomar decisiones a hacer suposiciones razonadas acerca de las causas y, por tanto, de los efectos posibles de ciertas características en un contexto dado.

Recolectar los datos implica tres actividades estrechamente vinculadas entre sí:

* Seleccionar un instrumento de medición disponible en el estudio del comportamiento este debe ser válido y confiable, de lo contrario no podemos basarnos en sus resultados.

* Aplicar ese instrumento de medición. Es decir obtener las observaciones y mediciones de las variables que son de interés de nuestro estudio.

* Preparar las mediciones obtenidas para que puedan analizarse correctamente a esta actividad se le denomina codificación de los datos

Cuando los datos se ordenan de manera compacta y útil, los responsables de tomar decisiones pueden obtener información confiable sobre el entorno y usarla para tomar decisiones inteligentes.

Los datos pueden dividirse en dos tipos:

* Datos primarios:

Son aquellos que se obtienen directamente de la realidad misma, sin subir ningún proceso de elaboración previa. En otras palabras son los que el investigador o sus auxiliares recogen por si mismo en contacto con la realidad.

* Datos secundarios:

Son registro escrito que proceden también de un contacto con la práctica, pero que ya han sido recogidos y muchas veces procesados por otros investigadores.

Organización de los datos:

Los datos pueden organizarse de muchas maneras. Podemos, simplemente recolectarlos y mantenerlos en orden o si las observaciones están hechas con números, podemos hacer una lista de los datos puntuales de menor a mayor según su valor numérico.

Organizar los datos tiene como fin permitirnos ver rápidamente algunas de las características de los datos recogidos, cuanta más información de este tipo podemos obtener de una muestra, mejor entenderemos la población de la cual proviene, y mejor será nuestra toma de decisiones.

EJEMPLOS DE DATOS SIN PROCESAR:

La información obtenida antes de ser organizada y analizada, se conoce como datos sin procesar puesto que aun no han sido manejados mediante un método estadístico.

Ejemplo:

Suponga que el personal de admisión de una universidad , preocupado por el éxito de los estudiantes que escogen para ser admitidos , desea comparar el desempeño, desea comparar el desempeño de los estudiantes universitarios con otros logros , como calificaciones en nivel anterior , resultados de exámenes y actividades extracurriculares , en lugar de estudiar a todos los alumnos de todos los años , el personal puede tomar una muestra de la población de estudiantes

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