2. SIMPLIFICACIÓN DE DATOS.ESTADISTICA......pptx

Introducción

¿Qué es la simplificación de datos?

Relevancia en la estadística y en la vida real.

Concepto de simplificación de datos

Relación con la estadística descriptiva.

Diferencias con la inferencia estadística.

Objetivos de la simplificación de datos

Reducción de la complejidad.

Facilitar la comprensión.

Preparar información para la toma de decisiones.

Métodos principales de simplificación de datos

Organización en tablas.

Presentación gráfica.

Medidas estadísticas (tendencia central, dispersión, posición).

Tablas como técnica de simplificación

Tablas de distribución de frecuencias.

Tablas cruzadas o de contingencia.

Representaciones gráficas como simplificación de datos

Diagramas de barras y sectores.

Histogramas y polígonos de frecuencia.

Diagramas de dispersión.

Otras representaciones modernas (boxplot, mapas de calor, dashboards).

Medidas resumen como simplificación de datos

Media, mediana y moda.

Varianza y desviación estándar.

Rango y coeficiente de variación.

Percentiles y cuartiles.

Importancia de la simplificación en diferentes áreas

Ciencias sociales.

Ciencias de la salud.

Economía y negocios.

Ingeniería y tecnología.

Limitaciones y riesgos de la simplificación de datos

Pérdida de información.

Posibilidad de sesgos.

Manipulación de gráficos y medidas.

Conclusiones

Relevancia en el análisis estadístico.

Papel clave en la comunicación de resultados.

Importancia de un uso crítico y responsable.Vivimos en una era caracterizada por la abundancia de información. Cada día, millones de datos son generados por transacciones financieras, sistemas de salud, redes sociales, investigaciones científicas, censos poblacionales y sensores tecnológicos. Este fenómeno, conocido como la era del “big data”, ha puesto de manifiesto la necesidad de contar con herramientas que permitan transformar datos en conocimiento.

Sin embargo, los datos en su estado bruto —también llamados datos crudos o sin procesar— suelen carecer de utilidad directa. Una larga lista de números, palabras o registros puede resultar incomprensible, abrumadora e inútil si no se organiza y resume adecuadamente. En este contexto surge la simplificación de datos, una de las tareas fundamentales de la estadística descriptiva.

La simplificación de datos consiste en organizar, resumir y representar la información de manera que se reduzca su complejidad sin perder el significado esencial. Se trata de transformar un conjunto amplio de observaciones en tablas, gráficos o medidas que permitan entender rápidamente las características principales del fenómeno estudiado.

La relevancia de la simplificación es enorme. Gracias a ella, investigadores, gobernantes, empresas y ciudadanos pueden comprender tendencias, comparar grupos, detectar anomalías y tomar decisiones fundamentadas. Sin la simplificación estadística, la interpretación de datos sería prácticamente imposible.2. Concepto de simplificación de datos

La simplificación de datos puede definirse com

1. ESTADÍSTICA GENERAL DEPARTAMENTO: MATEMÁTICA

2. CONTENIDO TEMA 2 - RECOLECCIÓN DE DATOS REVISIÓN Y ORGANIZACIÓN Y PROCESAMIENTO DE LOS DATOS Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit, sed diam nonummy nibh euismod tincidunt ut laoreet dolore magna aliquam erat volutpat. Ut wisi enim ad minim veniam, quis nostrud exerci tation ullamcorper suscipit lobortis nisl ut aliquip ex ea commodo consequat. Duis autem vel eum iriure dolor in hendrerit in vulputate velit esse molestie consequat, vel illum dolore eu feugiat nulla facilisis at vero eros et accumsan et iusto odio dignissim qui blandit praesent luptatum zzril delenit augue duis dolore te feugait nulla facilisi. 2

3. INTRODUCCIÓN TEMA PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA OBJETIVOS MARCO TEORÍCO HIPÓTESIS DISEÑO METODOLÓGICO POBLACIÓN Y MUESTRA RECOLECCIÓN DE LA INFORMACIÓN

4. Recolección de los datos La recolección de datos consiste en obtener información sobre los atributos, cualidades, conceptos (variables) relacionados con los participantes, eventos, sucesos, casos, comunidades, objetos que participan en el proceso de investigación.

5. Recolección de los datos ¿Cuáles son las fuentes de dónde se obtendrán los datos? ¿En dónde se localizan tales fuentes? ¿Cómo se van a recolectar los datos? ¿Con qué se van a recolectar los datos?

6. Técnica e instrumento de recolección de datos Técnica: conjunto de reglas y procedimientos que permiten al investigador establecer la relación con el objeto o sujeto de la investigación. Instrumento: mecanismo que usa el investigador para recolectar y registrar la información o los datos sobre las variables que desea estudiar. Ejemplos: formularios, pruebas, test, escalas de opinión y listas de chequeo

7. CONSTRUCCION DEL INSTRUMENTO DE MEDICIÓN Matriz de consistencia Listar las variables a medir y revisar definición conceptual. Revisar su operacionalización. Construir el instrumento de recolección de datos. Establecer nivel de medición (nominal, ordinal, Establecer codificación de las variables. Aplicar el instrumento en una “muestra piloto” Efectuar ajustes. Aplicar instrumento a la muestra seleccionada.

8. FUENTES DE RECOLECCIÓN DE DATOS RECOLECCIÓN FUENTES Primarias Secundarias Se obtiene información por contacto directo con el sujeto de estudio. Estas fuentes contienen información original Información obtenida desde documentos. Para ser utilizadas deben ser analizadas bajo 4 preguntas básicas: ¿Es pertinente?: cuando la información se adapta a los objetivos. ¿Es obsoleta?: cuando ha perdido actualidad. ¿Es fidedigna?: cuando la veracidad de la fuente de origen no es cuestionada ¿Es confiable?: si la información ha sido obtenida con la metodología adecuada y honestidad necesaria, con objetividad, naturaleza continuada y exactitud

9. FUENTES DE RECOLECCIÓN DE DATOS RECOLECCIÓN FUENTES Primarias Secundarias

10. FUENTES DE RECOLECCIÓN DE DATOS FUENTES PRIMARIAS Información de primera mano, desde el lugar de los hechos. Es la información obtenida del objeto de estudio. También son las fuentes relatos de personas, opiniones de especialistas. Los datos se obtienen a través de entrevistas, observación o cuestionarios FUENTES SECUNDARIAS La información recabada por otras personas Bibliotecas, Archivos Fichas o expedientes académicos Censos, oficinas de estadística, historia clínica, INEI.

11. SELECCIÓN DE LAS FUENTES DE INFORMACIÓN Las fuentes de información se seleccionan en función de: El problema de investigación planteado De los objetivos De las hipótesis formuladas (cuantitativo) De las variables Del enfoque de la investigación De la muestra

12. TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE DATOS RECOLECCIÓN TÉCNICAS Encuesta Entrevista Observación Análisis Documental

13. TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE DATOS RECOLECCIÓN TÉCNICAS INSTRUMENTOS DE RECOLECIÓN Encuesta Entrevista Observación Análisis Documental Cuestionario Escalas Guía de entrevista Guía de observación Lista de cotejo Ficha de captura de datos

14. REQUISITOS QUE DEBE CUMPLIR UN INSTRUMENTO DE MEDICIÓN O RECOLECCIÓN: LA CONFIABILIDAD: Se refiere al grado en que su aplicación repetida al mismo sujeto u objeto produce iguales resultados. Es decir, que repetida la misma prueba sobre las mismas personas, produzca los mismos resultados en iguales circunstancias. ❖ La validez: Se refiere al grado en que un instrumento real mide la variable que pretende medir. ❖ Hay tres tipos básicos de validez: ▪ Validez de contenido, ▪ Validez de criterio y ▪ Validez de constructo.

15. REVISIÓN DE LOS DATOS Se realiza conforme se van obteniendo los datos. Consiste: Considerando el tamaño de muestra del estudio, verificar el total de cuestionarios. Verificar que los cuestionarios contengan todas las respuestas requeridas. Localizar posibles incongruencias en la información proporcionada. Revisión de datos = Control de calidad de la información

16. ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS Permite ver rápidamente todas las características posibles de los datos que se han recolectado. Etapas: Evaluación y crítica de los datos: Inspeccionar la validez y confiabilidad del instrumento de recolección de datos Codificación Técnica mediante la cual se asigna un código a las respuestas que permita su procesamiento

17. Procesamiento de los datos Procesamiento de los datos Definición Procedimiento Es el proceso mediante el cual los datos individuales se agrupan y estructuran con el propósito de responder a: Problema de investigación. Objetivos. Hipótesis del estudio. Codificar (enumerar) los instrumentos obtenidos en el trabajo de campo Definir el software estadístico a utilizar para el procesamiento de los datos. Presentar los resultados mediante tablas de frecuencias, gráficos y medidas descriptivas.

18. Procesamiento de los datos Creación de la matriz de datos Definición de análisis a realizar Ejecución de análisis en computadora Interpretación de resultados

19. COMPONENTES DE UNA BASE DE DATOS o MATRIZ DE DATOS MATRIZ DE DATOS, Conjunto de variables cualitativas (nominales o ordinales) y cuantitativas (discretas o continuas), las mismas que almacenan datos de n individuos (unidades de análisis)

20. SPSS: Ventana de vista de variables

21. SPSS: Vista de datos

22. Vista de resultados

23. PROCEDIMIENTO BÁSICO PARA UN ANÁLISIS ESTADÍSTICO 1. Seleccionar una base de datos 2. Seleccionar el procedimiento estadístico deseado (menú principal) 3. Seleccionar la/as variable/es a incluir en el análisis y otros procedimientos adicionales (cuadro de diálogo).