Resumen Estadística

RESUMEN ESTADISTICA APLICADA ESCALAS:

1. Nominal:

• Variable que etiquetan (nombran), no le dan importancia en sí, se usan para diferenciar.
• Categorizan sin orden, solo etiquetan (n° entregados en una

carrera)

1. Ordinal:

• Variables que organizan o jerarquizar, no se tiene claro la diferencia entre una categoría y otra. EL ORDEN IMPORTA.
• Ej: lugar que llegan los participantes de una carrera

1. Intervalos:

• Es ordinal y jerarquiza, pero si se tiene una diferencia medible entre una categoría y la otra.
• El 0 no significa ausencia de la característica.
• Ej: grados de temperatura.

1. Razón:

• Es ordinal (jerarquiza), el 0 es absoluto, por lo tanto, representa ausencia de la característica.
• Tiene una diferencia medible.
• Variables numéricas generalmente son de este tipo. ESCALAMIENTO:

1. ESCALAS COMPARATIVAS:

1. Rangos ordenados: clasifica/ ordena por importancia cierta cantidad de aspectos como marcas, etc.

• Siempre un numero mayor representa mayor importancia que otro.
• No se pueden repetir los números.

[pic 1]

1. Comparación pareada: se muestra el encuestado dos objetos al mismo tiempo y se le pide que elija uno de ellos de acuerdo con ciertos criterios.

[pic 2]

1. Suma constante: distribuye una cantidad de puntaje a distintos aspectos para ordenar o dar importancia.

[pic 3]

1. ESCALAS NO COMPARATIVAS:

1. De clasificación continua: Se contesta en una línea sin división ni segmentación. No puedo saber la diferencia entre esos puntos y lo que se contesta.

[pic 4]

1. De clasificación por ítem:

1. Escala de Likert: mide que tan de acuerdo esta un individuo con cierto aspecto. No es objetiva porque usa la experiencia y conocimiento para contestarse. Es una variable ordinal (jerarquiza) pero se trabaja como intervalo.

SON AFIRMACIONES NO PREGUNTAS. MIDE ACTITUDES.

[pic 5]

1. Diferencial Semántica: Es como la clasificación continua, pero con la diferencia de que hay una segmentación intermedia que sería no estar de acuerdo con ninguno de los extremos.

Usa contrastes y 7 puntos intermedios.

[pic 6]

1. Escala Stapel: mide actitudes a través de un solo adjetivo (cualidades de los sustantivos), por ejemplo, que tan alegre es alguien. USA ADJETIVOS PARA CREAR LA ESCALA.[pic 7]

CONFIABILIDAD Y VALIDEZ

CONFIABILIDAD: responde a la pregunta ¿con cuanta exactitud los ítems, reactivos o tareas representan al universo en el que fueron seleccionados? (exactitud).

• Coeficiente de Cronbach: nos entrega un numero entre 0 y 1, que nos indica si la encuesta en confiable con respecto a lo que se busca medir. Usa las correlaciones entre las respuestas y la varianza.

□        ∑ Sj2 □

  n   □        □[pic 8][pic 9]

n−1 □        2[pic 10][pic 11][pic 12]

□        □

α= Alpha de Cronbach n= número de ítems

• Mayor a 0,9 excelente
• Entre 0,8 y 0,9 bueno
• Entre 0,7 y 0,79 aceptable
• Entre 0,6 y 0,69 cuestionable
• Entre 0,59 y 0,5 pobre
• Menor a 0,5 inaceptable
• Siempre buscamos estar entre 0,8 y 1

VALIDEZ

Desarrollo de escala 1:

• Calculamos las correlaciones ítem-total.[pic 13]
• Eliminamos todas las correlaciones menores a 0,2 y negativas.[pic 14]

Desarrollo de escala 2:

• Se eligen 2 grupos extremos de actitud a partir de los puntajes (ordenamos de mayor a menor)[pic 15]
• Separamos el 25% mayores y el 25% menores.[pic 16]
• Realizamos prueba t-student.[pic 17]
• Si los ítems no son discriminativos (no hay diferencia) entonces estos ítems deben ser eliminados.[pic 18]

MUESTREO

Diseño muestral: Método por el cual se seleccionan las unidades de la población que conformaran la muestra a estudiar. Contiene la siguiente información:

• Población de estudio
• Marco muestral: registro virtual o físico de donde sacaremos la info

∑ Sj2

= suma de varianza de cada uno de los ítems

de los encuestados.

• Unidad de estudio

S2 = Varianza total[pic 19]

• Criterios:

• Tipo de muestreo
• Tamaño de la muestra

Para que una muestra sea representativa, todos los elementos de la población deben tener la misma probabilidad de ser seleccionada. (de no ser así hay que cambiar la población meta o el marco muestral.)

TECNICAS DE MUESTREO:

1. MUESTREO PROBABILISTICO:

• Muestreo aleatorio simple (M.A.S.):[pic 20]

Se asume una población homogénea (coeficiente de variación ≤

33%)[pic 21]

La muestra de la población no es elegida mediante un criterio estadístico, si no que porque hay un fácil acceso a ellos y se sabe que pertenecen a la población de interés. Es más fácil y barato.

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