Técnicas de Análisis Estadístico Univariado y Bivariado

Técnicas de Análisis Univariable

Dirigidas al análisis de información que proporciona cada variable de forma individual en relación a las respuestas ofrecidas por la muestra seleccionada.

Técnicas de Estadística Descriptiva

Su finalidad es ofrecer medidas que resumen la información contenida en todas las variables contempladas en la muestra.

Técnica de Estadística Inferencial

Su finalidad se basa en garantizar la capacidad de extrapolación de las conclusiones obtenidas en la muestra al conjunto de la población.

Técnicas de Análisis Bivariables

Utilizadas para establecer la existencia de relación o asociación entre dos variables contempladas en la investigación y medir su grado o intensidad. Se clasifican por su carácter descriptivo o inferencial. Se utilizan para identificar la existencia de relación entre variables identificadoras de la persona encuestada y la información proporcionada por la base de objetivos de la investigación.

Técnicas de Análisis Multivariables

Concebidas para el análisis simultáneo de más de dos variables.

Técnicas de Dependencia

Se basan en el análisis de una o más variables dependientes a partir de dos o más variables independientes para explicar un análisis a partir de una predicción.

Técnicas de Interdependencia

Buscan el análisis de la interrelación entre todas las variables contempladas en su conjunto. Útiles para la reorganización de datos.

Estadística Descriptiva: Medidas de Tendencia Central

Medidas cuya finalidad es resumir la información global de todos los datos obtenidos de una variable, en un valor central sobre el nivel de concentración.

Media

De gran utilidad para resumir la información de variables cuantitativas o métricas. No es conveniente su utilización cuando se percibe una elevada dispersión entre valores extremos.

Moda

Aplicable en variables nominales. Medida rápida y sencilla pero con un carácter aproximado. Se define como el valor, modalidad o intervalo que se presenta con mayor frecuencia en los datos obtenidos respecto a una variable.

Mediana

Nos permite calcular el valor de la variable que divide una distribución de frecuencias en dos. Se define como el mínimo de los valores personales de frecuencia relativa acumulada mayor o igual a 0.5.

Medidas de Dispersión

Posibilitan la ampliación y complementación de la información ofrecida por las medidas de tendencia central sobre la muestra. La principal utilidad es la capacidad de generalizar las distintas distribuciones, base de la estadística inferencial.

Rango o Recorrido

Medida de dispersión más simple, adecuada para medir la dispersión o variabilidad en escala métrica. R = Vmax - Vmin.

Desviación Típica

Sirve para complementar la información sobre aquellas variables en las que se ha utilizado la media como medida de tendencia central. Su utilidad es la capacidad para realizar comparaciones entre la dispersión de distintas distribuciones.

Coeficiente de Variación

Se basa en una medida planteada para poder comparar la dispersión existente en distribuciones.

Medidas de Forma

Asimetría

Cálculo de un indicador del grado de igualdad de las dos mitades de una distribución de una variable métrica. Si es 0, es plenamente simétrica.

Distribución Mesocúrtica: k=0

Distribuciones cuya representación gráfica se corresponde con la distribución normal.

Distribución Leptocúrtica: k>0

Distribuciones cuya representación gráfica presenta mayor apuntamiento que la distribución normal.

Distribución Platicúrtica: k<0

Distribuciones que reflejan un menor apuntamiento que la distribución normal.

Técnica de Regresión Lineal y Correlación Simple

Correlación entre dos variables

Se refiere al estudio de la variación conjunta de dos variables, su intensidad y dirección.

Regresión

Capacidad de predicción de los resultados de una de las dos variables consideradas, a partir de los datos obtenidos en la otra variable.

Covarianza

Parámetro que permite medir la variación conjunta entre las dos variables de una distribución bidimensional.

Regresión Lineal

Búsqueda de una función que exprese la relación existente entre las dos variables, x e y, que conforman una función bidimensional.

Hipótesis Estadística

Se basa en la transformación de una afirmación cuantitativa, relativa a alguna característica de interés, en símbolos estadísticos.

Fases:

1. Establecer hipótesis H0 y H1.
2. Fijar nivel de significación (α).
3. Determinar el estadístico más adecuado para la información disponible y su distribución.
4. Identificar la región crítica.
5. Llevar a cabo el cálculo estadístico.
6. Calcular el grado de significación correspondiente al estadístico.