1. En este capítulo presentaremos los distintos tipos de datos o variables que podemos encontrar en una investigación e comentaremos algunas estrategias para el manejo de datos con una computadora.
2. Que es?
2.1. es el arte de realizar inferencias y sacar conclusiones a partir de datos imperfectos.
3. Para que sirve?
3.1. Para analizar y dar datos mas precisos acerca de una investigación o proceso
4. Por que estudiarla?
4.1. Porque los datos estadísticos y las conclusiones obtenidas aplicando metodología estadística ejercen una profunda influencia en casi todos los campos de la actividad humana.
5. ¿Por qué debe preocuparnos la aplicación incorrecta de métodos estadísticos en un trabajo científico o en un informe técnico?
5.1. - Porque las conclusiones pueden ser incorrectas. - Porque no todos los lectores están en condiciones de detectar el error, y esto genera un importante “ruido” en la biografía científica (Aunque este argumento tiende a sobre-dimensionar la importancia de un paper, existe considerable evidencia que los lectores sin formación metodológica tienden a aceptar como válidas las conclusiones - de los trabajos publicados, en especial si se encuentran publicados en revistas prestigiosas)
6. Áreas
6.1. Diseño
6.1.1. Planeamiento y desarrollo de investigaciones.
6.2. Descripcion
6.2.1. Resumen y exploración de datos
6.3. Interferencia
6.3.1. Hacer predicciones o generalizaciones acerca de características de una población en base a la información de una muestra de la población.
7. Otros tipos de datos
7.1. Porcentajes:
7.2. Escalas analógicas visuales
7.3. Scores
7.4. Datos censurados
7.5. ¿Por qué es importante identificar el tipo de datos?
7.5.1. Porque el tipo de datos DETERMINA el método de análisis apropiado y válido y cada método de análisis estadístico es específico para un cierto tipo de datos. La distinción más importante es entre datos numéricos y categóricos.
8. Tipos de datos
8.1. CARACTERÍSTICAS DE LOS CONJUNTOS DE DATOS.
8.1.1. Unidad de análisis de obsevacion
8.1.2. Variable
8.1.3. Valor, Observación o Medición
8.2. DATOS CATEGÓRICOS O CUALITATIVOS
8.2.1. Las variables categóricas resultan de registrar la presencia de un atributo. Las categorías de una variable cualitativa deben ser definidas claramente durante la etapa de diseño de la investigación y deben ser mutuamente excluyentes y exhaustivas.
8.2.2. a) Dos categorías (DICOTÓMICOS)
8.2.2.1. El individuo o la unidad de observación puede ser asignada a solo una de dos categorías.Ejemplos: 1) varón – mujer 2) embarazada - no embarazada 3) fumador - no fumador 4) hipertenso – normotenso
8.2.3. b) Más de dos categorías
8.2.3.1. CATEGORÍAS NOMINALES ⇒ No existe orden obvio entre las categorías. Ejemplos: país de origen, estado civil, diagnóstico. CATEGORÍAS ORDINALES ⇒ Existe un orden natural entre las categorías. Ejemplos: 1) Tabaquismo: No fuma / ex-fumador / fuma ≤ 10 cigarrillos diarios / fuma > 10 cigarrillos diarios 2) Severidad de la patología: Ausente / leve / moderado / severo.
8.3. Una variable es numérica cuando el resultado de la observación o medición es un número. Se clasifican en:
8.3.1. La variable sólo puede tomar un cierto conjunto de valores posibles. En general, aparecen por conteo. Ejemplo: número de miembros del hogar, número de intervenciones quirúrgicas, número de casos notificados de una cierta patología.
8.4. Datos numericos
8.4.1. Discretos:
8.4.2. Continuos:
8.4.2.1. Generalmente son el resultado de una medición que se expresa en unidades. Las mediciones pueden tomar teóricamente un conjunto infinito de valores posibles dentro de un rango. En la práctica los valores posibles de la variable están limitados por la precisión del método de medición o por el modo de registro.