METODO-6

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08/10/2013
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ENFOQUE CUANTITATIVO
ENFOQUE CUANTITATIVO
TIPOS DE ESTUDIOS
HISTORICO DESCRIPTIVO EXPERIMENTAL
¿QUÉ FUE? ¿QUÉ SERÁ?¿QUÉ ES?
Se trabaja con 
diferentes 
fuentes de datos 
� primarias
� secundarias
�Experimentos 
de campo
�Experimentos 
de laboratorio
�Encuestas 
(survey)
�Estudios 
correlacionales
�Estudios de 
casos
ANALISIS CUANTITATIVO
ESTADISTICA
DESCRIPTIVA INFERENCIAL
Descripción de las 
características de 
un fenómeno 
natural o social 
Generalización de las 
observaciones 
realizadas sobre una 
muestra, al resto de 
la población
ANALISIS CUANTITATIVO
ESTADISTICA
DESCRIPTIVA INFERENCIAL
Frecuencias
Gráficos
Tendencia central
Dispersión
Asimetría
Curtosis
Correlación
Diferencia de medias
Análisis de la varianza
Análisis multivariados
Pruebas no 
paramétricas
Mega análisis o 
metanaálisis
ESTADISTICA DESCRIPTIVA
Reglas para la construcción de un gráfico
� título claro, concreto y dentro de los límites del gráfico
� leyenda explicativa de los fenómenos representados
� conviene acompañarlo con los datos numéricos 
correspondientes
� los isotipos deber ser lo suficientemente claros para explicarse 
por sí mismos
� las cantidades mayores se representan repitiendo el isotipo y 
no aumentando su tamaño
GRAFICOS
Superficies o figuras geométricas que se usan para 
representar los datos estadísticos
ESTADISTICA DESCRIPTIVA
� presentan la información de manera más atractiva 
y accesible 
� son más simples para interpretar la información
� contienen menos información que una tabla 
estadística
� requieren mayor tiempo en su construcción
GRAFICOS - Ventajas y desventajas
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ESTADISTICA DESCRIPTIVA
TIPO DE GRAFICO CARACTERISTICAS TIPO DE FACTOR
Gráficos de Barras Atributos
Gráfico de Columnas Atributos 
(columnas separadas)
GRAFICOS - Tipos
ESTADISTICA DESCRIPTIVA
GRAFICOS - Tipos
TIPO DE GRAFICO CARACTERISTICAS TIPO DE FACTOR
Diagramas Circulares Atributos
Histograma
Variables continuas 
Polígono de Frecuencias
Variables continuas
ESTADISTICA DESCRIPTIVA
Modo (Mo)
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
Indices que proporcionan un valor central en torno al cual se 
agrupan los restantes valores de la distribución
Valor que se 
registra un 
mayor número 
de veces
Valor que 
divide la 
distribución en 
dos partes 
iguales
Valor que 
equilibra 
exactamente 
todas las 
puntuaciones de 
la distribución
Mediana (Mdn)Media (X)
ESTADISTICA DESCRIPTIVA
Modo (Mo)
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
¿Para qué sirven? ¿Cuándo se emplean?
Cuando lo único 
que se desea es 
una medida de 
tendencia 
central rápida y 
aproximada
Cuando se desea 
conocer el valor 
que divide la 
distribución en 
dos partes 
iguales
Cuando se 
necesita la 
medida de 
tendencia 
central de más 
estabilidad
Mediana (Mdn)Media (X)
ESTADISTICA DESCRIPTIVA
Cuartiles (Q)
MEDIDAS DE POSICION (Fractiles)
Dividen un conjunto ordenado de datos
en grupos con la misma cantidad de individuos 
Dividen al 
conjunto de 
datos en cuatro 
partes iguales
Dividen al 
conjunto de 
datos en cien 
partes iguales
Dividen al 
conjunto de 
datos en diez 
partes iguales
Centiles (C) Deciles (D)
ESTADISTICA DESCRIPTIVA
Recorrido (R) 
MEDIDAS DE DISPERSION
Indican la mayor o menor concentración de los datos con 
respecto a un valor central o promedio
Se usa cuando 
se necesita 
conocer los 
puntajes 
extremos
Cuando se desea la máxima exactitud 
y efectuar cálculos estadísticos 
posteriores 
Varianza (s2)Desvío típico (s)
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ESTADISTICA DESCRIPTIVA
MEDIDAS DE ASIMETRIA
Indican la forma de la distribución en base 
a las medidas de tendencia central
X < Mdn < Mo X = Mdn = Mo Mo < Mdn < X
ESTADISTICA DESCRIPTIVA
MEDIDAS DE CURTOSIS
Indican el grado de apuntamiento de una distribución
ESTADISTICA DESCRIPTIVA
CORRELACION
Indica el grado de relación que existe entre dos variables
El coeficiente de correlación (r) puede variar de 1,00 a –1,00
r = 1,00 r = -1,00 r = 0,00
.........
......
...........
......
ESTADISTICA INFERENCIAL
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
Normal “t”de Student F de Fisher Chi cuadrado
Diferencia de 
medias entre 
dos grupos
Unitaria
Unimodal
Simétrica
Asintótica
Diferencias entre 
varios grupos a la 
vez
Proporción que 
presenta un 
determinado 
atributo
-8,66 -4,33 0,00 4,33 8,66
0,00
0,09
0,18
0,28
0,37
0,00 4,14 8,29 12,43 16,57
0,0
0,2
0,3
0,5
0,6
0,00 3,81 7,62 11,44 15,25
0,00
0,06
0,12
0,18
0,24
-2,50 0,00 2,50 5,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
-5,00
ANALISIS CUANTITATIVO
DESCRIPCION
HIPOTESIS DE LA 
DIFERENCIA
HIPOTESIS DE LA 
ASOCIACION
GRAFICA NUMERICA
TESTS DE 
MC NEMAR
CHI 
CUADRADO
COEFIC. DE 
CONTINGENCIA
BARRAS
COLUMNAS
TABLAS 
FRECUENCIAS
DATOS NOMINALES
ANALISIS CUANTITATIVO
DESCRIPCION
GRUPOS 
INDEPENDIENTES
GRUPOS 
CORRELACIONADOS
HIPOTESIS DE LA 
ASOCIACION
GRAFICA NUMERICA
U TEST H TEST T TEST ANOVA
SPEARMAN
COLUMNAS TABLAS de 
FRECUENCIAS
DATOS ORDINALES
HIPOTESIS DE LA 
DIFERENCIA
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ANALISIS CUANTITATIVO
DESCRIPCION
HIPOTESIS DE LA 
DIFERENCIA
HIPOTESIS DE LA 
ASOCIACION
GRAFICA NUMERICA
GRUPOS 
INDEPENDIENTES
GRUPOS 
CORRELAC.
DOS 
VARIABLES
MAS DE DOS 
VARIABLES
POLIG. 
FREC.
MEDIA
DESVIOS
DOS 
GRUPOS
MAS 2 
GRUPOS
DOS 
GRUPOS
MAS 2 
GRUPOS
r DE 
PEARSON
R 
MULTIPLE
t STUDENT ANOVA 
FACTORIAL 
t
STUDENT
ANOVA 
FACT.
PREDIC-
CION
PREDIC-
CION
UNA o MAS VI y
UNA o MAS VD
MAS DE UNA VI REGRESION 
LINEAL
REGRESION 
MULTIPLE
ANOVA FACTORIALMANOVA
DATOS INTERVALARES
Procedimiento que permite decidir racionalmente cual 
de las dos hipótesis es la más verosímil. 
Toda prueba estadística concluye consignando la 
probabilidad con que puede apostarse a cada uno de 
los dos cursos de acción posibles: la probabilidad de 
acierto si se actúa como si A fuera cierta y la 
probabilidad de acierto si se actúa como si B fuera 
verdadera.
PRUEBA ESTADISTICA
ANALISIS CUANTITATIVO
ANALISIS CUANTITATIVO
PAQUETES ESTADISTICOS
GENERICOS
SPSS
SAS
ESP
INFOSTAT(*)
BIOESTAT
ESPECIFICOS
LISREL
EQS
LIMDEP
SPAD
SPAD-Integré
GRAFICOS
SYSTAT
STATGRAPHICS
HARVARD 
GRAPHICS
(*) WWW.INFOSTAT.COM.AR