Objetivos de aprendizaje.
Al terminar este tema el estudiante estará en capacidad de: a) Enunciar el concepto de prueba estadística.
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c) Mencionar las principales pruebas estadísticas desarrolladas para las ciencias sociales, así como sus aplicaciones, situaciones en las que se utiliza cada una y formas de interpretarlas.
d) Identificar los procedimientos para analizar los datos.
e) Analizar la interrelación entre distintas pruebas estadísticas.
Proceso de investigación
Analizar los datos
• Decidir qué pruebas estadísticas son apropiadas para analizar los datos, dependiendo de las hipótesis formuladas y los niveles de medición de las variables.
• Elaborar el programa de computadora para analizar los datos: utilizando un paquete de estadístico o generando un programa propio.
• Correr el programa.
• Obtener los análisis requeridos. • Interpretar los análisis.
Síntesis
Esta parte presenta los procedimientos generales para efectuar análisis estadístico por computadora. Asimismo, se comentan, analizan y ejemplifican las pruebas y análisis estadísticos más utilizados en ciencias sociales.
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En la mayoría de estos análisis el enfoque se centra en los usos y la interpretación de la prueba más que en el procedimiento de calcular estadísticas, debido a que actualmente los análisis se realizan con ayuda de computadora y no manualmente, muy pocas veces el es necesario que el investigador haga sus cálculos a mano basándose en las fórmulas disponible.
En la actualidad, las fórmulas a ayudan a entender los conceptos estadísticos, pero no calcular estadísticas. También proporcionan una introducción general a los análisis multivariado.
• ¿QUÉ PROCEDIMIENTO SE SIGUE PARA ANALIZAR LOS DATOS? Una vez que los datos de han codificado, transferido a una matriz u guardado en un archivo, el investigador puede proceder a analizarlos. En la actualidad el análisis de los datos se lleva a cabo por computadora. Es por ello que el énfasis se centra en la interpretación de los métodos de análisis cuantitativo y no en los procedimientos de cálculo.
• ¿QUÉ ANÁLISIS PUEDEN EFECTUARSE EN LOS DATOS? Los análisis dependen de tres factores:
a- El nivel de medición de las variables
b- La manera como se hayan formulado las hipótesis c- El interés del investigador.
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No es lo mismo los análisis que se aplican a una variable nominal que a una por intervalos; el investigador busca, en primer término, describir sus datos y posteriormente efectuar análisis estadísticos para relacionar sus variables. Es decir, realizar análisis de estadística descriptiva para cada una de sus variables y luego describe la relación entre éstas. Los tipos o métodos de análisis son variados y cada uno tiene su razón de ser y un propósito especifico no deben hacerse más análisis de los necesarios puesto que la estadística no es un fin en si misma sino una herramienta para analizar los datos.
¿En qué consiste la prueba de hipótesis?
Una hipótesis en el contexto de la estadística inferencial es una proposición respecto a uno o varios parámetros, y lo que el investigador hace a través de la prueba de hipótesis es determinar si la hipótesis es congruente con los datos obtenidos en la muestra.
¿Qué es una distribución muestral?
Una distribución muestral es un conjunto de valores sobre una estadística calculada de todas las muestras posibles de determinado tamaño.
¿Qué es el nivel de significancia?
El nivel de significancia y el intervalo de confianza son niveles de probabilidad de cometer un error o equivocarse en la prueba de hipótesis o la estimación de parámetros.
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¿Cómo se relacionan la distribución muestral y el nivel de significancia?
El nivel de significancia se expresa en términos de probabilidad (0.5 y 0.1) y la distribución muestral también se expresa como probabilidad (el área total de ésta como 1.00). Así, el nivel de significancia representa áreas de riesgo o confianza en la distribución muestral.
• ANÁLISIS PARAMÉTRICOS.
Hay dos tipos de análisis que se pueden realizar: los paramétricos y los no paramétricos. Cada uno posee sus características o presuposiciones que los sustentan y la elección de qué clase de análisis efectuar depende de éstas presuposiciones.
¿Cuáles son los presupuestos o presuposiciones de la estadística
paramétrica?
Para realizar análisis paramétricos debe partirse de los siguientes supuestos: a- La distribución poblacional de la variable dependiente es normal: el universo
tiene una distribución normal.
b- El nivel de medición de la variable dependiente es por intervalos o razón. c- Cuando dos o más poblaciones son estudiadas, tienen una varianza
homogénea: las poblaciones en cuestión tienen una dispersión similar en sus distribuciones.
¿Cuáles son los métodos o pruebas estadísticas paramétricas más utilizadas? Las pruebas estadísticas paramétricas más utilizadas son:
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b- Prueba “t”.
c- Prueba de contraste de la diferencia de proporciones. d- Análisis de varianza unidireccional.
e- Análisis de varianza factorial. f- Análisis de covarianza.
¿Qué es el coeficiente de relación de Pearson?
Es una prueba estadística para analizar la relación entre dos variables medidas en un nivel por intervalos o de razón.
¿Qué es la regresión lineal?
Es un modelo matemático para estimar el efecto de una variables sobre otra. Está asociado con el coeficiente r de Pearson.
¿Qué es la prueba “t”?
Es una prueba estadística para evaluar si dos grupos difieren entre sí de manera significativa respecto a sus medias.
¿Qué es la prueba de diferencia de proporciones?
Es una prueba estadística para analizar si dos proporciones difieren significativamente entre sí.
¿Qué es el análisis de varianza unidireccional? (One Way).
Es una prueba estadística para analizar si más de dos grupos difieren significativamente entre sí en cuanto a sus medias y varianzas. La prueba “t” es utilizada para dos grupos y el análisis de varianza unidireccional se usa para tres, cuatro o más grupos. Y aunque con dos grupos, el análisis de varianza unidireccional se puede utilizar, no es una práctica común.
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¿Qué es el análisis factorial de varianza?
Es una prueba estadística para elevar el efecto de dos o más variables independientes sobre una variable dependiente.
¿Qué es el análisis de covarianza?
Es una prueba estadística que analiza la relación entre una variable dependiente y dos o más independientes, eliminando y controlando el efecto de al menos una de estas independientes.
• ANÁLISIS NO PARAMÉTRICOS
¿Cuales son las presuposiciones de la estadística no paramétrica?
a. la mayoría de estos análisis no requieren de presupuestos a cerca de la forma de distribución poblacional. Aceptan distribuciones no normales. b. Las variables no necesariamente deben estar medidas en un nivel por
intervalos o de razón, pueden analizar datos nominales u ordinales.
¿Cuáles son los métodos o pruebas estadísticas no paramédicas más utilizadas?
Las pruebas no paramétricas más utilizadas son:
a. la “ji” cuadrada o “x” al cuadrado: es una prueba estadística para evaluar hipótesis acerca de la relación entre dos variables categóricas.
b. Los coeficientes de correlación e independencia para tabulaciones cruzadas: además de la “x” al cuadrado, existen otros coeficientes para evaluar si las variables incluidas en la tabla de contingencia o tabulación cruzada están correlacionadas.
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c. Los coeficientes de correlación por rangos ordenados de Spearman y Kendall: los coeficientes “rho” de Spearman, simbolizado como “rs” y “tau” de Kendall, simbolizan como “t”, son medidas de correlación para variables en un nivel de medición ordinal , de tal modo que los individuos u objetos de la muestra pueden ordenarse por rangos(jerarquías).
• CÁLCULO DEL COEFICIENTE DE CONFIABILIDAD ALFA-CRONBACH Existen dos procedimientos para calcular el coeficiente alfa:
1. sobre la base de la varianza
2. sobre la base de la matriz de correlación el procedimiento sería: a. se aplica la escala
b. se obtienen los resultados
c. se calculan los coeficientes de correlación “r” de Pearson entre todos los ítems (todos contra todos de par en par).
d. Se elabora la matriz de correlación con los coeficientes obtenidos. • ANÁLISIS MULTIVARIADO.
¿Qué son los métodos de análisis multivariados?
Son aquellos en que se analiza la relación entre varias variables independientes y al menos una dependiente. Son métodos más complejos que requieren el uso de computadoras para efectuar los cálculos necesarios.
¿Qué es la regresión múltiple?
Es un método para analizar el efecto de dos o más variables independientes sobre una dependiente. Así mismo, es una extensión de la regresión lineal sólo
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que con un mayor número de variables independientes. Es decir, sirve para predecir el valor de una variable dependiente conociendo el valor y la influencia de las variables independientes incluidas en el análisis.
¿Qué es el análisis lineal de patrones?
Es una técnica estadística multivariada para representar interrelaciones a partir de regresiones.
¿Qué es el análisis de factores?
Es un método estadístico multivariado para determinar el número y naturaleza de un grupo de constructos subyacentes en un conjunto de mediciones.
¿Qué es el análisis multivariado de varianza?
Es un modelo para analizar la relación entre dos o más variables independientes y dos o más variables dependientes.
¿Hay otros métodos multivariados?
En la actualidad hay muchos métodos multivariados de análisis, los mismos que se han desarrollado con la evolución de la computadora los investigadores disponen del análisis discriminante, cuando las variables independientes son medidas por intervalos o razón y la dependiente es categórica.
• ¿CÓMO SE LLEVAN A CABO LOS ANÁLISIS ESTADÍSTICOS?
Actualmente los análisis estadísticos se llevan a cabo a través de programas para computadora, utilizando paquetes estadísticos. Estos paquetes son
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sistemas integrados de programas diseñados para el análisis de datos. Cada paquete tiene su propio formato, instrucciones, procedimientos y características. Para conocer un paquete es necesario consultar el manual respectivo y el procedimiento para analizar los datos es crear o desarrollar un programa basándose en el manual. Este programa incluye el llamado de la matriz de datos y las pruebas estadísticas seleccionadas. Después se corre el programa y se obtienen los resultados los cuales interpretan.
A continuación se presentan cuadros resúmenes de tipos y diseños de investigación:
TIPOS Y DEFINICIONES CARACTERÍSTICAS
Histórica:
Busca construir el estado de manera objetiva, con base en evidencias documentales.
1. Depende de fuentes primarias y fuentes secundarias
2. Somete los daros a crítica interna y externa.
Descriptiva:
Describe características de un conjunto de sujetos o áreas de interés.
1. Se interesa en escribir
2. No está interesada en explicar
Experimental:
Es aquella que permite con más seguridad establecer relaciones de causa – efecto.
1. Usa un grupo experimental y de control
2. El investigador manipula el factor supuestamente causal 3. Usa procedimientos al azar
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de sujetos y tratamiento 4. Es artificial y restrictivo.
Cuasi-experimental:
Estudia relaciones de causa – efecto, pero no en condiciones de control riguroso de todos los factores que puedan afectar el experimento.
Apropiación en situaciones naturales en que no es posible el control experimental riguroso.
Correlacional:
Determina la variación en unos factores en relación con otros (covariación).
Indicada para establecer relaciones estadísticas entre características o fenómenos, pero no conduce directamente a establecer relaciones de causa – efecto entre ellos.
Estudio de Caso:
Estudia intensivamente un sujeto o situación únicos.
1. Permite comprender a profundidad lo estudiado
2. Sirve para planear, después, investigaciones más rigurosas 3. No sirve para hacer
generalizaciones.
Expo-facto:
Busca establece relaciones de causa- efecto, después de que este último ha ocurrido y su causa se ubica en el pasado.
1. a partir de un efecto observado, se indaga por su causa en el pasado
2. Útil en situaciones en las que no se puede experimentar
3. No es muy seguro para establecer relaciones causales.
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MODELO
DISEÑO
Estructura teórica del proceso investigativo
Pasos o etapas a seguir Estructura real de los pasos o etapas que se van a seguir en la investigación. Es la forma de resolver los problemas más prácticos de la verificación y la prueba.
Se apoya en un modelo y se elabora a partir de la realidad.
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INVESTIGACIÓN
TEMÁTICA OBJETIVOS DELIMITACIÓN
RECURSOS
EMPIRICA
PROBLEMA MARCO TEÓRICO PROBLEMA
ANALISIS DOCUMENTAL PRUEBA DE HIPOTESIS METODOLOGIA TÉCNICAS ESPECÍFICAS RESULTADOS
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TIPOS DE DISEÑO: De acuerdo con los datos recogidos para llevar a cabo una investigación, es
posible categorizar a los diseños en dos tipos básicos: Diseños bibliográficos Diseños de Campo Investigación Temática Investigación Empírica TIPOS DISEÑOS
BIBLIOGRÁFICOS Son datos secundarios, es decir, aquellos que han sido
obtenidos por otros y nos llegan elaborados y procesados de acuerdo a los fines de quienes inicialmente los elaboran y manejan. DE CAMPO ¾ Encuesta ¾ Estadístico ¾ De casos ¾ Experimental ¾ Cuasi-experimental ¾ Ex - post-facto. ¾
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AUTOEVALUACIÓN
1. Enuncie los elementos comunes de los modelos de investigación.
a.--- b.--- c.--- 2. ¿Cuál es la característica de validez de los modelos de investigación? 3. ¿Cuál es el factor determinante para un diseño de investigación? 4. Enuncie los tipos básicos de diseños de investigación.
a.--- b.--- 5. Enuncie los tipos de diseños de campo.
a.--- b.--- c.--- d.--- e.--- f.---