Análisis e interpretación de de datos

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Análisis e interpretación de de datos por Mind Map: Análisis e interpretación de de datos

1. Registro de resultados

1.1. Requisitos

1.1.1. Objetividad

1.1.2. Precisión

1.1.3. Seguridad

1.2. Variables

1.2.1. Cualitativas

1.2.1.1. Nivel nominal

1.2.1.1.1. Indican una cualidad

1.2.1.1.2. No se puede medir numéricamente

1.2.1.1.3. Diferencian o igualan respecto a la variable

1.2.2. Cuantitativas

1.2.2.1. Aportan información sobre la cantidad

1.2.2.2. Permiten saber que sujetos son iguales o diferentes

1.2.2.3. Nos permiten ordenarlos de menor a mayor

1.2.2.4. Pueden medirse a nivel ordinal, intervalo o escala

1.2.2.4.1. Nivel ordinal

1.2.2.4.2. Nivel intervalo

1.2.2.4.3. Nivel de escala o razón

2. Integración y tratamiento de la información obtenida

2.1. Se utiliza una hoja e calculo para plasmar los datos

2.2. Se aconseja ubicar a los deportistas en filas y las variables en columnas

2.3. Si tenemos varios grupos podemos colocarnos en distintas hojas

2.4. Se puede personalizar a las necesidades del usuario y compartirlos para que varias personas lo usen a la vez

3. Aplicación de analisis de datos

3.1. Respecto a las variables

3.1.1. Variable cuantitativa

3.1.1.1. Análisis descriptivo

3.1.2. Variable cualitativa

3.1.2.1. Análisis de frecuencias y tablas de contingencias

3.2. La media

3.2.1. Indica la tendencia central

3.2.2. Si un unico valor se modifica, afecta al valor de la media

3.2.3. Si hay datos muy extremos a media puede ser distorsionada

3.2.4. Solo debe calcularse con variables a nivel de escala

3.2.5. Se usa para analizar diferencias entre grupos o entre variables

3.3. Mediana

3.3.1. Coincide con el percentil 50

3.3.2. No tiene en cuenta el valor de ninguna de las puntuaciones de distribución, solo considera el número de puntuaciones y su orden

3.3.3. No se ve afectada por valores extremos

3.3.4. Es el mas apropiado para indicar la centralidad de los datos

3.3.5. Se puede emplear en variables ordinales o con distribución no normal

3.4. Moda

3.4.1. Indica el valor que más veces se repite

3.4.2. En ocasiones existe mas de una moda

3.4.3. No se ve influenciado por valores extremos

3.4.4. La variación de uno o mas valores afecta poco, es menos sensible que la media y la mediana

3.4.5. en distribuciones alejadas de la normalidad puede que no represente n valor central de datos

3.5. Medidas de dispersión

3.5.1. Desviación estándar

3.5.1.1. Indica la variabilidad de datos de una distribución respecto a su media

3.5.1.2. Se calcula con la diferencia de uno de los valores por el valor promedio

3.5.2. Mínimo y máximo

3.5.2.1. Informan sobre el valor más bajo y más alto y nos dan una idea de la variabilidad de los datos

3.5.3. Rango

3.5.3.1. Es la distancia entre el máximo y el mínimo

3.5.3.2. También se llama amplitud o recorrido

3.5.3.3. Se calcula restando el valor mas bajo al valor más alto de todos

3.6. Análisis de frecuencias

3.6.1. Se usan para medir variables cualitativas porque se miden a nivel nominal

3.6.2. Frecuencia absoluta

3.6.2.1. Es el número de casos que presenta el valor de esa variable

3.6.3. Frecuencia relativa

3.6.3.1. Es el porcentaje de casos que pertenecen a la categoría definida

3.6.3.2. Para calcularlo es necesario saber la frecuencia absoluta

3.6.4. Percentiles

3.6.4.1. Medidas de posición no centrales

3.6.4.2. Se corresponde con el valor de la mediana

3.6.4.3. El percentil 100 sería el valor máximo en la distribución