ANÁLISIS DE DATOS PARA LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

EL ANÁLISIS DE DATOS PARA LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA. METODOLOGÍAS, HERRAMIENTAS Y APLICACIONES

Presenta: Dr. Duniesky Feitó Madrigal Correo: duniesky.feito.madrigal@uabc.edu.mx

Índice

EL ANÁLISIS DE DATOS EN EL PROCESO INVESTIGATIVO

TIPOS DE DATOS, ESCALAS DE MEDICIÓN Y TEMPORALIDAD

LIMPIEZA Y PROCESAMIENTO DE DATOS (ATÍPICOS , FALTANTES, NO RESPUESTA )

ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS. VISUALIZACIÓN Y ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

MODELADO Y ANÁLISIS INFERENCIAL: ESTIMACIONES , PRUEBA DE HIPÓTESIS Y CRITERIOS DE AJUSTE

INTERPRETACIÓN Y DISCUSIÓN DE RESULTADOS

01

EL ANáLISIS DE DATOS EN EL PROCESO INVESTIGATIVO

ENFOQUE CUANTITATIVO

CAPÍTULO I -INTRODUCTORIO

CAPÍTULO IV-RESULTADOS

CAPÍTULO II-REVISIÓN DE LA LIERATURA

CAPÍTULO III- METODOLOGÍA

CAPÍTULO V-DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES

Identificación y discusión de teorías, conceptos , modelos, estudios empíricos (variables)

Enfoque ( combinado) Temporalidad Fuentes de información Variables Muestreo , Descripción del modelo estadístico

Presentación de resultados acorde a los objetivos Estadisticos descriptivos (gráficos, tablas) Estadística inferencial (hipótesis )

Problema Objetivos Preguntas Hipótesis Justificación

Interpretación de los resultados Implicaciones de los hallazgos Limitaciones del estudio

02

tipos de datos, escalas de medición y temporalidad

TIPOLOGÍA DE LOS DATOS

Cuantitativos

Cualitativos

TIPOLOGÍA-DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD

Datos cuantitativos

03

02

01

Distribución t de Student.

Distribución Ji-Cuadrado (Chi-cuadrado)

Distribución Normal

NOMINAL

NIVELES DE MEDICIÓN

+ INFO

LOS NIVELES DE MEDICIÓN DETERMINAN COMO SE RESUMIRÁN Y PRESENTARAN LOS DATOS

ORDINAL

TIPOS DE NIVELES DE MEDICIÓN

+ INFO

RAZÓN

+ INFO

TEMPORALIDAD

Longitudinal (varios períodos)

Transversal (un solo período)

TIPOLOGÍA VS TEMPORALIDAD

METODOLOGÍAS

Cuantitativo

Cualitativo

Regresión Lineal

Tablas contingencia

Anova Ancova

Regresión Logística

Series de tiempo

Probit-Logit- Tobit

Panel de datos

SEM

03

limpieza y procesamiento de datos

DATOS ATÍPICOS

ESTANDARIZACIÓN DE DATOS

La gestión de valores atípicos debe ser documentada y justificada en la investigación con el propósito de garantizar la transparencia , reproducibilidad y fiabilidad de los resultados

04

análisis exploratorio de datos. estadística descriptiva Y visualización

ESTADÍSTICOS DE TENDENCIA CENTRAL

MEDIA

MODA

La moda es el valor que ocurre con mayor frecuencia y representa el pico más alto de la distribución.

La media o valor promedio , es la medida de la tendencia central más utilizada.

La mediana de una muestra es el valor intermedio cuando los datos están acomodados en orden descendentes o ascendentes.

MEDIANA

Son medidas de localización que dividen un conjunto de datos ordenados en cierto número de grupos o partes que contienen la misma cantidad de datos.

PERCENTILES Y CUARTILES

ESTADÍSTICOS DE DISPERSIÓN

DESVIACIÓN ESTÁNDAR

RANGO INTERCUARTIL

RANGO

ASIMETRÍA

GRÁFICOS - TABLAS- MAPAS

La moda es el valor que ocurre con mayor frecuencia y representa el pico más alto de la distribución.

Son medidas de localización que dividen un conjunto de datos ordenados en cierto número de grupos o partes que contienen la misma cantidad de datos.

CUANTILES

05

MODELADO Y ANÁLISIS INFERENCIAL: ESTIMACIONES , PRUEBA DE HIPÓTESIS Y CRITERIOS DE AJUSTE

ETAPAS DE LA MODELACIÓN

EVALUACIÓN DE LOS CRITERIOS DE AJUSTE DEL MODELO

ESTIMACIÓN DEL MODELO (VALIDACIÓN HIPÓTESIS)

ESPECIFICACIÓN CORRECTA DEL MODELO

CONTRASTE DE HIPÓTESIS ESTADÍSTICA

Paso IV

Paso III

Paso II

PASO I

Aceptación o rechazo de la hipótesis nula

Cálculo del valor estadístico muestral

Formulación de la hipótesis

Determinación de la significación estadística

+ INFO

EJEMPLOS APLICADOS A LA INVESTIGACIÓN

FACTORES PSICOLÓGICOS Y BIENESTAR FINANCIERO. UN ANÁLISIS DE LOS EFECTOS DIRECTOS E INDIRECTOS DE LA SOCIALIZACIÓN FINANCIERA EN LA NIÑEZ Y LA ADOLECENCIA

EJEMPLOS APLICADOS A LA INVESTIGACIÓN

VALIDACIÓN DEL MODELO

EJEMPLOS APLICADOS A LA INVESTIGACIÓN

ESTIMACIÓN DEL MODELO

EJEMPLOS APLICADOS A LA INVESTIGACIÓN

RELACIONES DE CORTO Y LARGO PLAZO ENTRE LAS TRANSACCIONES ELECTRÓNICAS Y LA ACTIVIDAD ECONÓMICA DE MÉXICO DE 2012 A 2023

Analizar la relación de corto y largo plazo entre el Índice de Actividad Económica Trimestral (ITAE) y las transacciones en terminales de punto de venta (TTPV) en México, con el fin de determinar cómo las transacciones electrónicas contribuyen a la actividad económica, tanto de manera inmediata como estructural a largo plazo.

EJEMPLOS APLICADOS A LA INVESTIGACIÓN

VALIDACIÓN DEL MODELO

EJEMPLOS APLICADOS A LA INVESTIGACIÓN

ESTIMACIÓN DEL MODELO

EJEMPLOS APLICADOS A LA INVESTIGACIÓN

ESTIMACIÓN DEL MODELO

EJEMPLOS APLICADOS A LA INVESTIGACIÓN

SIN PERÍODO ATÍPICO

PERÍODO ATÍPICO

ESTIMACIÓN DEL MODELO

EJEMPLOS APLICADOS A LA INVESTIGACIÓN

ESTUDIO DE LA MOVILIDAD SOCIAL INTERGENERACIONAL EN JOVENES UNIVERSITARIOS DE LA REGIÓN DE CATALUÑA ESPAÑA

La investigación de Fachelli y Planas (2014), analiza la relación entre el origen social, expresado por el máximo nivel ocupacional del padre o de la madre y el destino, representado por el máximo nivel ocupacional de los hijos

EJEMPLOS APLICADOS A LA INVESTIGACIÓN

VALIDACIÓN Y ESTIMACIÓN DEL MODELO

Si bien existe una osaciación entre el origen y el destino, el hecho de que la V de cramer sea tan baja confirma que los graduados universitarios han logrado una movilidad que se acerca a los niveles de independencia, es decir que el origen no los está condicionando para insertarse en el mercado laboral.

05

INTERPRETACIóN Y DISCUSIóN DE RESULTADOS

Resumen de los principales resultados

Comparación con estudios previos

Presentación de los hallazgos más relevantes Explicacaciòn de los significados Relevancia de los hallazgos

Coincidencia o diferencia con investigaciones anteriores Aportaciones nuevas a los enfoques , teorías , modelos

Implicaciones de los resultados

Limitaciones del estudio

Implicaciones teóricas Implicaciones prácticas

Aspectos metodológicos Posibles fuentes de error

¨SIN DATOS SOLO ERES OTRA PERSONA MÁS DANDO TU OPINIÓN ¨ William Edwars Deming (1900-1993)

¿Preguntas?

Muchas Gracias

La diferencia entre la media y un valor observado se conoce como la desviación promedio a partir de la muestra .

El teorema se cumple sin importar el tipo de distribución.

Mide la dispersión central del 50% de los datos, minimizando el impacto de los valores atípicos.

01

No nos gusta aburrir. No queremos ser repetitivos. Comunicar como siempre aburre y no engancha. Lo hacemos diferente. Hacemos sabotaje al aburrimiento. Creamos lo que al cerebro le gusta consumir porque le estimula.

La asimetría es la tendencia de las desviaciones de la media a ser mayores tanto en una dirección o en otra.

03

Captamos mejor el contenido visual. El contenido visual está asociado a mecanismos cognitivos y psicológicos. Las cosas entran por los ojos, la primera imagen es la que cuenta. Asociamos el contenido visual con emociones.

NIVEL ORDINAL DE MEDICIÓN:

1. Se basan en una clasificación relativa basados en atributos definidos
2. El orden si tiene significado
3. Se aplican para variable de tipo cualitativa

NIVEL NOMINAL DE MEDICIÓN:

1. Se representan como etiquetas o nombres
2. No tienen un orden
3. Solo pueden clasificarse y contarse
4. Se aplican para variables cualitativas

El teorema se cumple sin importar el tipo de distribución.

El teorema se cumple sin importar el tipo de distribución.

El teorema se cumple sin importar el tipo de distribución.

El rango mide la dispersión de los datos y se define simplemente como la diferencia entre el valor más grande y el valor más pequeño de la muestra

Discretos

• Hijos de una familia
• Número de aparatos de TV

Continuos

• Ingreso
• Peso
• Longitud

1. Se basa en una escala que tenga una unidad conocida de medición
2. Tiene una interpretación significativa del cero
3. Se aplican para variables cuantitativas continuas

El teorema se cumple sin importar el tipo de distribución.

02

Demostrar entusiasmo, esbozar una sonrisa y mantener el contacto visual con tu audiencia pueden ser tus mejores aliados a la hora de contar historias que emocionen y despierten el interés del público: 'The eyes, chico. They never lie'. Esto te ayudará a hacer 'match' con tu audiencia. ¡Déjales con la boca abierta!

El teorema se cumple sin importar el tipo de distribución.

El teorema se cumple sin importar el tipo de distribución.

Ejemplos:

• Marca de PC

• Estado Civil

• Sexo

El teorema se cumple sin importar el tipo de distribución.

NIVEL DE RAZON DE LA MEDICIÓN:

1. Se basa en una escala que tenga una unidad conocida de medición
2. Tiene una interpretación significativa del cero
3. Se aplican para variables cuantitativas continuas

El teorema se cumple sin importar el tipo de distribución.

El teorema se cumple sin importar el tipo de distribución.