1. Análisis y lectura de datos
1.1. El análisis estadístico de los datos depende de tres factores fundamentales. Por una parte, del nivel de medición de las variables; por la otra, de la manera como se hayan formulado las hipótesis; por último, del interés que posea el investigador.
1.2. Tabla de frecuencias
1.2.1. lo que el investigador obtiene, en este sentido es la distribución de frecuencias obtenidas para cada variable en particular.
1.2.2. Tablas de frecuencias para variables categóricas dicotómicas
1.2.2.1. Recordemos que una variable dicotómica tiene sólo dos categorías, una es sí y la otra es no.
1.2.3. Tablas de frecuencias para variables cualitativas
1.2.3.1. Veamos el caso de una variable categórica con más de dos opciones de respuesta, como estado civil: 2. Estado civil de los alumnos de la carrera de Comunicación Social Estado Civil Cantidad Porcentaje Porcentaje Válido Soltero 25 25% 25% Unido 30 30% 30% Casado 25 25% 25% Separado/ divorciado 15 15% 15% Viudo 5 5% 5% Total 100 100% 100%
1.2.4. Tablas de frecuencia para variables cualitativas
1.2.4.1. Otro aspecto que puede estudiarse es cómo perciben los empleados el clima interno de la empresa. Se planteó en cuestionario una pregunta sobre cómo percibía el empleado el clima de trabajo en la empresa y que las opciones de respuesta eran excluyentes y directas.
1.2.5. Tablas de frecuencia para variables cualitativas ordinales
1.2.5.1. En este caso para medir la percepción de los empleados se realizan encuestas para medir sus percepciones y sacar porcentajes.
1.2.6. Tablas de contingencia o bidimensionales
1.2.6.1. Al programa de tratamiento estadístico de datos podemos también pedirle que arroje tablas de doble entrada en las cuales se cruzan los datos correspondientes a dos variables distintas, o incluso tres.
2. Medidas de tendencia central
2.1. A los conjuntos de datos podemos describirlos, además, en función de medidas de tendencia central. Existen, principalmente, tres medidas de tendencia central: la moda, la mediana y la media.
2.2. La moda
2.2.1. La moda es una medida de posición, es decir, posiciona a un conjunto de datos. Particularmente, la moda es “aquel valor o aquella categoría de la variable que ocurre o se presenta con la mayor frecuencia
2.3. La media aritmética
2.3.1. Estudiemos ahora la media aritmética. La media aritmética de un conjunto de datos es una medida de posición denominada promedio (Blanch y Joekes, 1997c, 25). La media aritmética es la suma de todos los valores que toma una variable en estudio dividida por el número total de unidades de análisis.
2.4. La mediana
2.4.1. La mediana es “un valor de la variable que divide a un conjunto de observaciones (ordenadas de mayor a menor) en dos subconjuntos que contienen la misma cantidad de datos” (Blanch y Joekes, 1997c, 13). Así, la mitad de las observaciones son menores o iguales que la mediana y la otra mitad mayores o iguales. La mediana no puede calcularse cuando trabajamos con variables categóricas medidas en escala nominal.
3. Medidas de dispersión
3.1. Reflejan la dispersión, oscilación de los datos, respecto a las medidas de tendencia central. Complementan las de tendencia central para la descripción de una distribución.
3.2. Amplitud o rango
3.2.1. Permite establecer la diferencia entre el valor más alto y más bajo de la distribución aunque ofrece poca información sobre la agrupación de los datos. Indica el campo de variabilidad.Suele acompañar a la moda.
3.3. Varianza
3.3.1. La varianza resulta en un estadístico que toma en consideración el modo en que fluctúan las observaciones alrededor de la media. La varianza de las observaciones es la suma de las diferencias cuadradas entre cada valor de la variable y la media aritmética, dividida por el tamaño de la muestra menos 1