Recoleccion de analisis de datos

RECOLECCION DE DATOS

RECOLECCIÓN DE DATOS La recolección de datos se refiere al uso de una gran diversidad de técnicas y herramientas que pueden ser utilizadas por el analista para desarrollar los sistemas de información, los cuales pueden ser la entrevistas, la encuesta, el cuestionario, la observación, el diagrama de flujo y el diccionario de datos. RECOLECCIÓN DE DATOS Todos estos instrumentos se aplicarán en un momento en particular, con la finalidad de buscar información que será útil a una investigación en común. En la presente investigación trata con detalle los pasos que se debe seguir en el proceso de recolección de datos, con las técnicas ya antes nombradas. Los analistas utilizan una variedad de métodos a fin de recopilar los datos sobre una situación existente, como entrevistas, cuestionarios, inspección de registros (revisión en el sitio) y observación. Cada uno tiene ventajas y desventajas. Generalmente, se utilizan dos o tres para complementar el trabajo de cada una y ayudar a asegurar una investigación completa. Los seres humanos utilizan, para desarrollar su vida y realizar actividades, un conjunto amplio de conocimientos. Pero este conocimiento debe ser encontrado por medio de un trabajo indagatorio sobre los objetos que se intenta conocer. Cuando comenzamos a preocuparnos del modo en que se ha adquirido un conocimiento, o cuando intentamos encontrar un conocimiento nuevo, se nos presentan cuestiones de variada índole, muchas de las cuales integran el campo de la Metodología. Una vez obtenidos los indicadores de los elementos teóricos y definido el diseño de la investigación, será necesario definir las técnicas de recolección de datos para construir los instrumentos que nos permitan obtenerlos de la realidad. Una vez obtenidos los indicadores de los elementos teóricos y definido el diseño de la investigación, será necesario definir las técnicas de recolección de datos para construir los instrumentos que nos permitan obtenerlos de la realidad. Un instrumento de recolección de datos es cualquier recurso de que se vale el investigador para acercarse a los fenómenos y extraer de ellos información. Dentro de cada instrumento pueden distinguirse dos aspectos: El contenido: queda expresado en la especificación de los datos que necesitamos conseguir. Se concreta en una serie de ítems que no son otra cosa que los indicadores que permiten medir a las variables, pero que asumen ahora la forma de preguntas, puntos a observar, elementos para registrar, etc. La forma: se refiere a las técnicas que utilizamos para la tarea de aproximación a la realidad (observación, entrevista). Una investigación es científicamente válida al estar sustentada en información verificable, que responda lo que se pretende demostrar con la hipótesis formulada. Para ello, es imprescindible realizar un proceso de recolección de datos en forma planificada y teniendo claros objetivos sobre el nivel y profundidad de la información a recolectar. Fuentes de Información: Son todos aquellos medios de los cuales procede la información, que satisfacen las necesidades de conocimiento de una situación o problema presentado, que posteriormente será utilizado para lograr los objetivos esperados. De acuerdo a su origen se clasifican en: Criterios a considerar para diseñar la herramienta de recolección de información Fuentes primarias. Fuentes secundarias. 
Las fuentes primarias son aquellas en las que los datos provienen directamente de la población o muestra de la población. Las fuentes secundarias son aquellas que parten de datos pre-elaborados, como pueden ser datos obtenidos de anuarios estadísticos, de Internet, de medios de comunicación. 
A su vez las Fuentes primarias pueden subdividirse en: 
„ Observación directa. 
„ Observación indirecta.

 DANIEL ZAPATA G.
- JULIAN RIVERA F. GRACIAS

13 Abril 2011

https://prezi.com/a-luhdaspb9i/metodologia-de-la-investigacion-recoleccion-de-datos/

[pic 1]

1. 2. Análisis de Datos
   • Es la técnica que consiste en el estudio de los hechos y el uso de sus expresiones en cifras para lograr información valida y confiable.
2. 3. Objetivos Prueba de T, Z y análisis de varianza Demostrar causalidad Prueba de T, Z y análisis de varianza Describir las diferencias entre grupos y variables Estimación de punto e intervalos y regresión Estimaciones y predicciones Correlación y medidas de asociación Qué relación existe entre variables? Frecuencia Como están distribuidos los datos Desviación estándar, varianza, desviación promedio Conocer que tanto varia los datos Media, mediana, moda Hallar que hay en los datos Técnica estadística Del análisis
3. 4. 
   • La realización de estudios estadísticos implica emitir unos resultados cuantificables de dicho estudio o experimento.
   • La claridad de dicha presentación es de vital importancia para la comprensión de los resultados y la interpretación de los mismos.
   • A la hora de representar los resultados de un análisis estadístico de un modo adecuado se presentarán los datos numéricos por medio de tablas, en ocasiones un diagrama o un gráfico pueden ayudarnos a representar de un modo más eficiente nuestros datos.
   Metodología en el análisis de datos y posterior representación gráfica
4. 5. Análisis Descriptivo.
   • Cuando se dispone de datos de una población, y antes de abordar análisis estadísticos más complejos, un primer paso consiste en presentar esa información de forma que ésta se pueda visualizar de una manera más sistemática y resumida.
5. 6. 
   • Para variables categóricas, se quiere conocer la frecuencia y el porcentaje del total de casos que "caen" en cada categoría.
   • Una forma muy sencilla de representar gráficamente estos resultados es mediante diagramas de barras o diagramas de sectores.
   • En los gráficos de sectores, también conocidos como diagramas de "tartas“.
6. 7. 
   • Se debe comprobar la normalidad de alguna de las variables numéricas de las que se dispone. Un diagrama de cajas o un histograma.
7. 8. Comparación de dos o más grupos.
   • Para comparar las observaciones tomadas en dos o más grupos de individuos, el método estadístico a utilizar, así como los gráficos apropiados para visualizar esa relación, dependen del tipo de variables.
   • Cuando se trabaja con dos variables cualitativas podemos seguir empleando gráficos de barras o de sectores.
8. 9. 
   • La comparación de variables continuas en dos o más grupos se realiza habitualmente en términos de su valor medio, por medio del test T de Student, análisis de la varianza o métodos no paramétricos equivalentes, y así se ha de reflejar en el tipo de gráfico utilizado.
9. 10. Relación entre dos variables numéricas.
   • Para estudiar la relación entre dos variables continuas, el método de análisis adecuado es el estudio de la correlación. (Pearson, Spearman, etc.).
   • Cuando se dispone de todos los datos, un modo sencillo de comprobar, gráficamente, si existe una correlación alta, es mediante diagramas de dispersión,
10. 11. Herramientas estadísticas
    • Los gráficos ofrecen grandes posibilidades para la representación de datos y pueden ser utilizados en múltiples situaciones, incluso para representar los resultados obtenidos por métodos de análisis más complicados.
11. 12. 
    • Son importantes las representaciones gráfica, no obstante, es difícil precisar cuándo es más apropiado utilizar un gráfico que una tabla. Más bien podremos considerar dos modos distintos pero complementarios de visualizar los mismos datos.
    • La creciente utilización de distintos programas informáticos hace especialmente sencillo la obtención de las mismas. (SPSS, STATGRAPHICS, S-PLUS, EGRET, CURVE EXPERt, STARLETS).
12. 13. Análisis Estadístico con SPSS
    • El paquete estadístico SPSS facilita la obtención de información mediante una encuesta, resumir esa información y realizar un análisis e interpretación de los datos.
    • Es indispensable que todo(a) investigador(a) maneje este paquete o paquetes similares para alcanzar mayores niveles de competencia, así como sustentar sus conclusiones y aseveraciones en cualquier campo de investigación
13. 14. 
    • Mediante SPPS podrá :
    • Diseñar las fases de una encuesta, y diseño del cuestionario.
    • Preparar el análisis de datos.
    • Construir la matriz de datos.
    • Depuración de datos.
    • Evaluación de errores.
    • Creación de ficheros de datos.
14. 15. A nivel de descripción estadística, se tiene estas posibilidades
    • Datos y distribución de frecuencias.
    • Diagrama de tallo y hojas.
    • Representaciones gráficas.
    • Características de una distribución.
    • Medidas de Tendencia Central, comparación entre ellas.
    • Medidas de dispersión.
    • Diagrama de caja.
    • Análisis estadísticos básicos.
15. 16. 
    • Tablas de frecuencias.
    • Estadísticos básicos.
    • Representación gráfica.
    • Descripción conjunta de dos variables.
    • Cuantitativas
    • Distribución conjunta
    • Distribuciones marginales.
    • Distribuciones condicionales.
    • Representaciones gráficas.
16. 17. 
    • Medidas de dependencia lineal: Covarianza, correlación, recta de regresión.
    • Medidas de asociación de dos variables cualitativas
    • Tablas de contingencia.
    • Comparación de medias.
    • Análisis de Regresión.
    • Análisis de la varianza., etc….
17. 18. La voluntad necesita ser más fuerte que la habilidad. Muhammad Alí

DR. GLENN LOZANO ZANELLY 

3 de abril de 2010

http://es.slideshare.net/Prymer/anlisis-de-datos-3631192

1. 18. La voluntad necesita ser más fuerte que la habilidad. Muhammad Alí

...