Rodrigo Ricardo

El propósito de las estadísticas descriptivas en la investigación sobre el crecimiento y el desarrollo humanos

Publicado el 15 noviembre, 2020

Qué sucede una vez que se recopilan los datos

Para un proyecto de investigación reciente, obtuvo información de encuestas de 2,345 hogares. Está muy satisfecho con la gran respuesta, pero ahora le quedan 2.345 cuestionarios con información para entender. Te sientes un poco abrumado. ¿Qué haces con toda esta información?

Al igual que la pila de encuestas en el ejemplo anterior, los investigadores a menudo se quedan con una gran cantidad de material puntuado que debe analizarse cuando finaliza un proyecto de investigación. Estos son los datos sin procesar . Obviamente, existe la necesidad de reducir los datos brutos a proporciones más manejables. Este es el trabajo de la estadística descriptiva. Las estadísticas descriptivas se utilizan para resumir los datos sin procesar de una manera comprensible y significativa.

Para resumir estos datos, primero debe determinar qué tipo de medición tiene. Hay dos tipos básicos de medición: categórica y continua. El tipo de medición que tenga determinará el tipo de estadística descriptiva que utilizará.

Medidas categóricas

Una medida categórica se refiere a variables que tienen niveles que son mutuamente excluyentes. También puede escuchar esto llamado “datos cualitativos”. En otras palabras, las variables se asignan a una categoría específica u otra categoría específica. No se asignan valores o niveles cuantitativos a una variable.

Un ejemplo de medición categórica sería la afiliación política. Sería asignado como demócrata, republicano o independiente. Otro ejemplo sencillo sería el género. Se le asigna hombre o mujer.

Al resumir resultados categóricos, el método más común es producir una tabla de contingencia. Se utiliza una tabla de contingencia para registrar la relación entre las variables observadas enumerando las frecuencias observadas. Veamos un ejemplo de una tabla de contingencia a continuación. La variable independiente, o el aspecto que se manipula durante la investigación, se enumera en la parte superior. La variable dependiente, o el aspecto que no se manipula durante la investigación, se enumera al lado.


Ejemplo de tabla de contingencia
mesa de contingencia

Nuestra variable independiente será el género, por lo que tendremos dos categorías en la parte superior: masculino y femenino. Nuestra variable dependiente se detiene en una señal de alto, por lo que tendremos dos categorías al lado: detener y no detener. Ahora supongamos que vio a los primeros 200 hombres y las primeras 200 mujeres que se acercaron a una señal de alto en una intersección. Realiza un seguimiento de si una persona es hombre o mujer y la asigna a la categoría de parada o sin parada.

Luego, llenaría su tabla de contingencia con las frecuencias de ocurrencia para cada combinación posible. La información resultante le permite saber de un vistazo que más mujeres que hombres se detuvieron en la señal de alto y que la mayoría de ambos sexos se detuvieron en la señal de alto.

Mediciones continuas

Una medición continua se refiere a variables que pueden tomar cualquier valor dentro de un rango de medición. También puede escuchar esto llamado “datos cuantitativos”. En otras palabras, los datos brutos de la investigación se han medido en una escala en la que se pueden comparar con otras mediciones. Un ejemplo de medición continua sería cuánto tiempo lleva completar una tarea. Otro ejemplo sencillo serían las puntuaciones de las pruebas.

Al resumir los resultados continuos, hay dos aspectos que deben describirse: tendencia central y variabilidad. La tendencia central se refiere al número que mejor caracteriza al grupo en su conjunto. Esto expresará el resultado del estudio de investigación de un vistazo. Hay diferentes tipos de tendencias centrales que se verán. Los tres más comunes son la media, la mediana y la moda. La media es el verdadero promedio matemático. La mediana es el punto medio de la distribución de puntuaciones y la moda es la puntuación única que se produce con más frecuencia.

La variabilidad se refiere a la dispersión entre un conjunto de puntuaciones. Los dos indicadores de variabilidad más comunes con los que entrará en contacto son el rango y la desviación estándar. El rango es la diferencia entre la puntuación más alta y la más baja. Ésta es la medida más simple de variabilidad.

Una desviación estándar es un indicador de variabilidad más útil. También es una estadística mucho más complicada. La desviación estándar indica el grado en que las puntuaciones se agrupan alrededor de la media. Una puntuación individual también se puede expresar en unidades de desviación estándar llamadas “puntuaciones estándar” o “puntuaciones z”. Esto permite una evaluación rápida de hasta qué punto esa puntuación está por encima o por debajo de la media.

Resumen de la lección

¿Qué haces cuando tienes una gran cantidad de información que necesitas analizar? Para resumir estos datos, primero debe determinar qué tipo de medición tiene. Hay dos tipos básicos de medición: categórica y continua. El tipo de medición que tenga determinará el tipo de estadística descriptiva que utilizará.

Una medida categórica se refiere a variables que tienen niveles que son mutuamente excluyentes. También puede escuchar esto llamado “datos cualitativos”. Los ejemplos de medición categórica serían la afiliación política o el género. Al resumir resultados categóricos, el método más común es producir una tabla de contingencia .

Una medición continua se refiere a variables que pueden tomar cualquier valor dentro del rango de la medición. También puede escuchar esto llamado ‘datos cuantitativos’. Un ejemplo de medición continua sería cuánto tiempo lleva completar una tarea o los puntajes de una prueba.

Al resumir los resultados continuos, hay dos aspectos que deben describirse: tendencia central y variabilidad. La tendencia central se refiere al número que mejor caracteriza al grupo en su conjunto. La variabilidad se refiere a la dispersión entre un conjunto de puntuaciones. Puede ser abrumador cuando los investigadores se quedan con una gran cantidad de datos en bruto o material calificado que debe analizarse cuando finaliza un proyecto de investigación. Se utilizan estadísticas descriptivas para resumir estos datos en bruto de una manera comprensible y significativa.

Los resultados del aprendizaje

Una vez que haya terminado con esta lección, podrá:

  • Resumir el propósito de la estadística descriptiva
  • Explicar los dos tipos de estadística descriptiva: medidas categóricas y continuas.
  • Identificar las tendencias centrales más comunes y los indicadores de variabilidad más comunes.

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