Artículos recomendados:
Santabárbara, J. (2019). Cálculo del intervalo de confianza para los coeficientes de correlación mediante sintaxis en SPSS. REIRE Revista d’Innovació i Recerca en Educació, 12(2), 1–14. http://doi.org/10.1344/reire2019.12.228245
Rodríguez-Rodríguez, J. & Reguant-Álvarez, M.(2020).Calcular la fiabilidad de un cuestionario o escala mediante el SPSS: el coeficiente alfa de Cronbach. REIRE Revista d’Innovació i Recerca en Educació, 13(2), 1–13.
https://doi.org/10.1344/reire2020.13.230048
Reguant-Álvarez, M., Vilà-Baños, R., y Torrado-Fonseca, M. (2018). La relación entre dos variables según la escala de medición con SPSS. REIRE Revista d’Innovació i Recerca en Educació, 11(2), 45–60.
http://doi.org/10.1344/reire2018.11.221733
ESTADÍSTICA PARA LA INVESTIGACIÓN A PARTIR DE LOS DATOS OBTENIDOS POR LAS DIFERENTES TÉCNICAS E INSTRUMENTOS UTILIZADOS EN LA RECOLECCIÓN DE DATOS
La estadística está muy relacionada con la investigación científica por su nivel de objetividad en la recopilación, tratamiento, análisis e interpretación de los datos para tomar decisiones razonables.
POBLACIÓN Y MUESTRA
La población es una colección de datos que pueden ser de cantidad finitos o infinito que atañen las características de un grupo de individuos u objetos en un tiempo determinado a menudo imposible de observar la totalidad por lo que en lugar de examinar el grupo entero llamado población o universo se examina una pequeña parte que se denomina MUESTRA. Para el análisis de la muestra se utilizan dos tipos de estadística, la estadística descriptiva y la estadística inferencial.
La estadística descriptiva o deductiva solo describe la muestra sin sacar conclusiones o inferencias más representativas de un grupo mayor. En cambio, se considera una muestra como representativa de una población cuando se puede deducir importantes conclusiones acerca de la muestra con técnicas de estadísticas inductiva o estadística inferencial y en caso de no poder estar absolutamente cierto de la veracidad de las conclusiones o inferencias se utiliza la probabilidad estadística (Spiegel, 2009).
AGRUPACIÓN DE LOS DATOS
Cuando se dispone de un gran número de datos es útil ordenarlos en clases o categorías determinando el número de datos que pertenecen a estos grupos o también conocida como frecuencia de clase, luego la ordenación tabular de los datos en clase y con las frecuencias correspondientes se conoce como una distribución de frecuencias o tabla de frecuencias.
TABLA.1 - CANTIDAD DE DIVORCIOS 2017
Se describe lo siguiente:
La segunda clase o categoría que comprende de 8 a 15 años corresponde a una frecuencia de clase de 6800.
A estos datos ordenados y resumidos como una distribución de frecuencia se los denomina datos agrupados.
Un símbolo que define una clase, tal como 8 - 15 se conoce como intervalo de clase.
Los números extremos 8 y 15 son los límites de clase, y el número menor 8 es límite inferior y el mayor 15 es el límite superior, entendiendo que el intervalo de clase es un símbolo para la clase. El tamaño o anchura del intervalo es la diferencia de los límites, que para la tabla 1 es 7.
TABLA.2 - CANTIDAD DE DIVORCIOS 2017
El histograma o histograma de frecuencias es una representación gráfica de la distribución de frecuencia que tiene sus bases sobre un eje horizontal con centros en la marca de clases y longitud igual al tamaña de los intervalos.
Superficies proporcionales a las frecuencias de clase.
La frecuencia relativa de una clase es la frecuencia de la clase dividida por el total de frecuencias de todas las clases y se expresa como porcentajes. Por ejemplo en la tabla.1 columna de porcentaje se muestra la frecuencia relativa de cada clase siendo evidente que la suma de estas frecuencias sea 1 o 100%.
Y en la columna de porcentaje acumulado de la tabla.1 se muestra la frecuencia acumulada hasta cada uno de los intervalos de clase y que se conoce como distribución de frecuencias acumuladas.
TIPOS DE CURVAS DE FRECUENCIA
Las curvas de frecuencia presentan determinadas formas que las distinguen:
Las curvas asimétricas o bien formadas se caracterizas que las observaciones que equidistan al máximo central tienen la misma frecuencia.
Las curvas moderadamente asimétricas o sesgadas la cola de la curva a un lado máximo es mayor que el otro lado.
Las curvas de frecuencia bimodal tienen dos máximos.
Las curvas de frecuencia multimodal tienen más de dos máximos
En las curvas en forma de J o de J invertida, el máximo en ambos extremos.
Las curvas de frecuencia en forma de U tienen el máximo en ambos extremos.
DISPERSIÓN O VALIDACIÓN
Es el grado en el que los datos numéricos tienden a extenderse alrededor de un valor medio, se utilizan distintas medidas de dispersión o variación:
1.- Rango.
2.- La desviación estándar
3.- La desviación típica
4.- El rango entre percentiles
LA CORRELACIÓN DE SPEARSON Y ESTABILIDAD DE SPEARMAN
MÉTODOS ESTADÍSTICOS
ÍNDICE
1.- Modelo de regresión binaria utilizando el programa EVIEWS.
2.- Sistema de Ecuaciones simultáneas.
3.- Modelo - ARIMA.
4.- Modelo de regresión lineal.
5.- Modelo de predicción.
6.- Modelo de regresión binaria.
7.- Modelo de ecuaciones simultáneas
1.- Modelo de regresión binaria utilizando el programa EVIEWS.
REFERENCIA BIBLIOGRÁFICA:
- Hernández, R., & Fernández, C. (1998). Metodología de la investigación. México: McGraw-Hill.
- Hernández, H., & Pascual, A. (2018). Validación de un instrumento de investigación Para el diseño de una metodología de Autoevaluación del sistema de gestión ambiental. Revista de Investigación Agraria y Ambiental. 9(1), 157-164.
- Spiegel, M. (2009). Estadística. 4ta edición. México D.F.: México. Interamericana Schaum. Mc-Graw-Hill