Resumen de Atlas.Ti.

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Ejemplo de un red en Atlas.tti

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Conceptos (básicos )para analizar datos.

Glosario.

ALFA DE CRONBACH: Es el método de consistencia que permite estimar la fiabilidad de un instrumento de medida a través de conjunto de ítems que espera que midan el mismo constructo o dimensión teórica, este instrumento representa más a lo interno del objeto de estudio que se pretende investigar o en proceso de investigación y esto nos da validez en la información que investigamos.

COEFICIENTE: Su representación es muy conocida en el proceso de la estadística y que se puede simbolizar por números, esto tiene mucha relación con el paramétrico, es la que define el producto o el resultado que se desea conseguir.

PARAMÉTRICO: Se hace referencia a la estadística comprendiendo que su procedimiento estadístico y de decisión que están basados en las distribuciones de los datos reales, es decir, dependiendo de lo que se esté investigando, pero los datos deben ser distribuido y no debe perder relación al paso que se está llevando.

PRUEBA T: Es la representación de las hipótesis, con este instrumento nos permite acertar si la elaboración de la hipótesis fue acertada o no, a través del proceso que se está realizando de la investigación. Como bien sabemos que la hipótesis es una posible respuesta que se puede dar en el momento de estar indagando en el objeto de estudio.

REGRESIÓN: Es el proceso de la estadística, que permite analizar los datos a través de la distribución que se realizó en el proyecto de la investigación, sin embargo nos da acceso a conocer los elemento y proyectar nuestra ideas y sustentar con argumentación, es decir, un ejemplo, son las gráficas, con el sentido del progreso o el nivel del progreso del objeto de estudio.

Infografía de "La investigación científica"

Tabla de contingencia en SPSS.

¿QUIERES CONOCER  QUE SIGNIFICA LAS TABLAS DE CONTINGENCIA ? 

Dale un vistaso   a esta información.

La tablas de contingencia se entiende aquellas tablas de doble entrada donde se realiza una clasificación de la muestra de acuerdo a un doble criterio de clasificación. 

Con estas tablas se puede obtener una descripción cuantitativa de las distintas cualidades bivariantes de la muestra, en forma de frecuencias y porcentajes. Estos últimos pueden ser relativos al total de la muestra, al total de una fila o al total de una columna. Además de lo anterior, el SPSS realiza diversos contrastes acerca de la distribución de las frecuencias observadas en dicha tabla, de acuerdo a distintas hipótesis.
Chi-cuadrada.(ejemplo)

La prueba de independencia Chi-cuadrado, nos permite determinar si existe una relación entre dos variables categóricas. Es necesario resaltar que esta prueba nos indica si existe o no una relación entre las variables, pero no indica el grado o el tipo de relación; es decir, no indica el porcentaje de influencia de una variable sobre la otra o la variable que causa la influencia.

A manera de ejemplo crearemos un prueba Chi-cuadrado para las variables Género y Estado civil; desde luego para crear la prueba es necesario realizar la tabla, por lo que debemos volver al generador de tablas y ubicar en la lista la variable género e ingresarla a las columnas, sucesivamente ubicamos la variable Estado civil y la ingresamos a las Filas. Una vez ubicadas la variables en las dimensiones, activamos (Hacer clic) la pestaña Estadísticos de contraste, con lo que aparecen en el cuadro las pruebas estadísticas disponibles.

a prueba de independencia del Chi-cuadrado, parte de la hipótesis que las variables (Estado civil y Género) son independientes; es decir, que no existe ninguna relación entre ellas y por lo tanto ninguna ejerce influencia sobre la otra. El objetivo de esta prueba es comprobar la hipótesis mediante el nivel de significación, por lo que sí el valor de la significación es mayor o igual que el Alfa (0.05), se acepta la hipótesis, pero si es menor se rechaza.

Para calcular el valor de significación, el Chi-cuadrado mide la diferencia global entre los recuentos de casilla observados y los recuentos esperados. Entre mayor sea el valor del Chi-cuadrado, mayor será la diferencia entre los recuentos observados y esperados, lo que nos indica que mayor es la relación entre las variables.

 El valor de significación corresponde a la probabilidad de que una muestra aleatoria, extraída del Chi-cuadrado nos dé cómo resultado un valor superior a 39.672; es decir, es la probabilidad que los datos de una muestra aleatoria extraída de las dos variables sean independientes. Para nuestro ejemplo este valor es menor que el Alfa (0.05), por lo que se rechaza la hipótesis de independencia y por lo tanto, podemos concluir las variables Estado civil y Género están relacionadas.

La prueba de independencia Chi-cuadrado, también puede ser empleada con variables Anidadas y/o Apiladas. Si las variables se encuentran anidadas, el programa genera una prueba por cada una de las subtablas (Categorías) de la variable principal de la anidación. Para comprender cómo se ven afectadas las pruebas de independencia con la anidación de variables, retomaremos el ejemplo anterior, pero anidando la variable Región dentro de las categorías del Género. Para realizarlo debemos volver al generador de tablas; ubicamos en la lista la variable Región y la arrastramos hasta la dimensión de las columnas, de manera que se anide a las categorías del género. Una vez ubicada las variables hacemos clic en Aceptar con lo que las tablas se crean en el visor de resultados.

Correlación

         Con respecto a este punto, la palabra correlación nos lleva a entender y a comprender que tiene que ver la relación entre dos variables, se refiere al grado de parecido variación en conjunta existente entre las mismas. Es decir, por medio de este programa se trabaja a través de gráficas o descripciones estadísticos, que nos permite ejercer datos tanto cualitativos y cuantitativos. 

A base de este procedimiento nos encontramos con variadas correlación que accede a todo proceso que el usuario necesite saber y obtener del mismo.

Nos habla también acerca de la relación lineal positiva, lineal, negativa, variadas, parciales y distancias.

Ya que cada una tiene su propia función y desarrollo a partir del trabajo que se esté realizando en el programa SPSS.

Coeficiente de incertidumbre

COEFICIENTE DE INCERTIDUMBRE (THEIL, 1970): Es una medida semejante a lambda y tau en Cuanto  a su concepción de la asociación de las variables, en relación a la capacidad predictiva y la disminución del error de dicha predicción.

 La diferencia estriba en su cálculo ya que en este caso la expresión de estos coeficientes depende de toda la distribución y no sólo de los valores modales, por lo que sólo toma el valor 0 en casos de total independencia. Ésta es su ventaja respecto a lambda, pero es más difícil de interpretar. Oscila entre 0 y 1.

¿Como agrupar datos en SPSS?

DESCRIPCION DE ANALISIS CON SPSS

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