BETTY OLAN JIMENEZ _ ACTIVIDAD 2456.pptx

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1. UNIVERSIDAD JOSÉ VASCONCELOS MAESTRIA EN DOCENCIA Y EDUCACIÓN EN VALORES ASIGNATURA: ESTADISTICA APLICADA A LA INVESTIGACION EDUCATIVA DOCENTE: RODOLFO CARLOS SANTILLAN VALLEJO ALUMNA: BETTY OLÁN JIMÉNEZ

2. UNIDAD I . LA ESTADISTICA EN LA INVESTIGACION EDUCATIVA El análisis de datos en el proceso de la investigación El análisis de datos consiste en someter los datos a la realización de operaciones, esto se hace con la finalidad de obtener conclusiones precisas para alcanzar nuestros objetivos, dichas operaciones están en función de la recolección de datos.

3. Análisis de datos cualitativos Los datos cualitativos se presentan de manera verbal (en ocasiones en gráficas). Se basa en la interpretación . Las formas más comunes de obtener esta información son a través de entrevistas abiertas , grupos de discusión y grupos de observación, donde los investigadores generalmente analizan patrones en las observaciones durante toda la fase de recolección de datos . Análisis de datos cuantitativos Los datos cuantitativos se presentan en forma numérica. Se basa en resultados tangibles. El análisis de datos se centra en llegar a una conclusión basada únicamente en lo que ya es conocido por el investigador. La forma en que recopila sus datos debe relacionarse con la forma en que está planeando analizarla y utilizarla, también hay que asegurarse de recopilar información precisa en la que puedas confiar, para ello existen muchas técnicas de recolección de datos.

4. Ventajas del análisis de datos Capacidad para tomar decisiones de negocios más rápidas e informadas, respaldadas por hechos . Ayuda a las empresas a identificar problemas de rendimiento que requieren algún tipo de acción . Comprensión más profunda de los requisitos de los clientes, lo que, a su vez, crea mejores relaciones comerciales. Mayor conciencia del riesgo, permitiendo la implementación de medidas preventivas. Puede verse de forma visual, lo que permite tomar decisiones más rápidas y mejores. Puede proporcionar a una empresa una ventaja sobre sus competidores. Mejor conocimiento del desempeño financiero del negocio. Se ha demostrado que reduce los costos y, por lo tanto, aumenta los beneficios.

5. Población Se refiere al conjunto completo de elementos o individuos que comparten una característica común y son objeto de estudio. Esta característica puede ser cualquier atributo que se desee analizar, como la edad de las personas en un país o los productos fabricados por una empresa. La población es esencial en la investigación estadística porque representa la totalidad de los elementos que se están estudiando. Comprender la población es fundamental para definir los objetivos de la investigación y garantizar la representatividad de los resultados.

6. Muestra Es un subconjunto representativo de la población total. Se utiliza para estimar características o parámetros de la población sin tener que examinar a todos sus miembros. El uso de muestras en lugar de estudiar toda la población es importante porque ahorra tiempo y recursos . Además, si la muestra es seleccionada adecuadamente, puede proporcionar estimaciones precisas y válidas de los parámetros de la población.

7. UNIDAD II. ESTADISTICA DESCRIPTIVA La distribución de frecuencias La distribución de frecuencias constituye una de las formas más intuitiva de organizar los datos de una variable: se basa en el conteo del número de entidades (casos, sujetos) que tienen cada uno de los valores con que la variable se ha manifestado (modalidades). • El número de veces que aparece una determinada modalidad de una variable (X) es lo que se conoce como la frecuencia absoluta (ni) de esa modalidad o valor.

8. En el caso de las variables cuantitativas y las cuasi-cuantitativas , además de lo anterior, se puede obtener también la siguiente información para cada una de las modalidades: - las frecuencias absolutas acumuladas (na), - las frecuencias relativas acumuladas ( pa ), - y los porcentajes acumulados (%a).

9. UNIDAD III . ESTADISTICA DESCRIPTIVA II Medidas de dispersión Son unas métricas estadísticas que indican la dispersión de un conjunto de datos. Es decir, las medidas de dispersión se utilizan para evaluar cuánto de dispersos están los datos de una muestra. Las medidas de dispersión también se llaman medidas de variabilidad o medidas de propagación. Las principales son: rango, varianza, desviación estándar y coeficiente de variación.

10. Rango Se define el rango R de un conjunto de datos a la diferencia entre el valor máximo xmax y el valor mínimo xmin del conjunto: Rango = R = Valor máximo – valor mínimo = xmax − xmin El rango es rápido de calcular, pero es muy sensible a los valores extremos, y tiene la desventaja de no tomar en cuenta a los valores intermedios. Por ello se emplea únicamente para tener una idea inicial , bastante aproximada, de la dispersión de los datos.

11. Varianza Esta medida se utiliza para comparar a cada uno de los datos con la media del conjunto, y se calcula sumando las diferencias, elevadas al cuadrado, entre cada valor con la media y dividiendo entre el número total de valores. Desviación estándar Para subsanar el problema de la falta de concordancia entre las unidades, se define la desviación estándar σ, como la raíz cuadrada de la varianza. La desviación estándar indica cuánto se alejan los datos de la media Coeficiente de variación El coeficiente de variación se denota por las iniciales CV o r, en algunos textos, y tanto para una población , como para una muestra, relaciona la desviación estándar y la media, como un porcentaje.

12. UNIDAD IV. DISTRIBUCION NORMAL La distribución normal fue reconocida por primera vez por el francés Abraham de Moivre ( 1667- 1754 ). Posteriormente, Carl Friedrich Gauss (1777-1855) elaboró desarrollos más profundos y formuló la ecuación de la curva; de ahí que también se la conozca, más comúnmente, como la "campana de Gauss". La distribución de una variable normal está completamente determinada por dos parámetros, su media y su desviación estándar.

13. ESTADISTICA INFERENCIAL También se le llama Inferencia Estadística, pero previamente recordemos que la Estadística ( EI) comprende el conjunto de métodos estadísticos que permiten deducir (inferir) cómo se distribuye la población bajo estudio a partir de la información que proporciona una muestra representativa, obtenida de dicha población. PARÁMETRO Se refiere a los valores o medidas que caracterizan una población como por ejemplo la media y la desviación típica de una población (...) Son cantidades indeterminadas constantes o fijas respecto a una condición o situación que caracteriza a un fenómeno en un momento dado que ocurre en una población.

14. ESTADÍSTICO Se contrapone al parámetro, porque es un valor que se obtiene a partir de los valores muestrales , se puede obtener media y varianzas muéstrales, por ejemplo. Los estadísticos son variables aleatorias porque están sujetos a la fluctuación de la muestra en relación al valor poblacional que se asume es constante. PRUEBA DE HIPÓTESIS Proceso mediante el cual, a partir de los valores de una muestra aleatoria se decide si se rechaza o no el supuesto que plantea el investigador para el parámetro o parámetros de la población poblaciones bajo estudio, pero con cierta probabilidad de error (riesgo) por tomar una decisión.