¿Qué son los agregados en la investigación? – Definición y tipos

Publicado el 16 noviembre, 2020

Definición y tipos de agregados

Vale la pena señalar que en sociología, la palabra ‘agregado’ también se usa a veces para referirse a una colección de individuos que no tienen conexión entre sí pero que están en el mismo lugar al mismo tiempo. Sin embargo, en términos generales, cuando ve la palabra “agregados”, se refiere a datos agregados.

Los puntos de datos que representan el promedio de un grupo en lugar de información de un individuo se denominan agregados . Los agregados se producen combinando información de múltiples fuentes. Cuando agrega datos, usa una o más estadísticas de resumen, como una media, mediana o moda, para proporcionar una descripción simple y rápida de algún fenómeno de interés. Una media es el promedio aritmético de un conjunto de números. Una mediana es el punto medio de un conjunto de números. Es decir, la mitad de los números son más grandes que la mediana y la mitad de ellos son más pequeños que la mediana. El modoes el número que aparece con mayor frecuencia en un conjunto de números. Los investigadores también utilizan los agregados para proteger la confidencialidad de los participantes cuando el objetivo es anular la identificación de los datos, lo que significa que la información no se puede utilizar para identificar a los participantes.

Aplicación en el mundo real

Imagina que tu amigo te acaba de decir que creía que él y su pareja estaban listos para el matrimonio porque habían estado saliendo durante tanto tiempo. Empiezas a preguntarte cuánto tiempo las parejas suelen salir antes de casarse y deciden buscar una respuesta a través de la investigación.

Entonces, le preguntas a 10 parejas al azar con las que te cruzas en la calle si están casadas y, de ser así, cuántos meses salieron antes de casarse. Obtiene las siguientes respuestas: 14, 6, 49, 21, 23, 9, 17, 33, 10 y 18. Si examina la cantidad de meses que pasó saliendo para cada pareja, es posible que no pueda responder su pregunta, ya que algunos salieron sólo por unos meses y otros salieron durante varios años. En esta situación, podría tener sentido presentar una estadística resumida. Por ejemplo, puede calcular el promedio de las respuestas que recibió. Para hacer esto, simplemente sumaría los números y dividiría el total por 10 para obtener 20. Por lo tanto, puede determinar que, en promedio, las parejas que encuestaron salieron 20 meses antes de casarse.

En el ejemplo anterior, 20 meses es un agregado porque se calculó utilizando información de muchas personas. Es importante tener en cuenta que este número puede ser engañoso porque no incluye información sobre cuán dispersas están las respuestas. En este caso, las respuestas variaron de 6 a 49, por lo que algunas parejas salieron durante mucho menos o más tiempo que el promedio del grupo. Por lo tanto, es beneficioso presentar la desviación estándar , que le indica qué tan dispersas están las respuestas. Cuanto menor sea la desviación estándar, más cerca estarán los valores de la media.

Los agregados son útiles en la investigación, pero también pueden crear desafíos. Por ejemplo, cuando usa información sobre un grupo para sacar conclusiones sobre un miembro individual de ese grupo, puede llevar a una falacia ecológica . Es importante utilizar agregados solo cuando esté interesado en el grupo y no en miembros individuales.

Resumen de la lección

Hay casos en la investigación en los que es más apropiado presentar datos a nivel de grupo, en lugar de datos a nivel individual, como cuando está interesado en un fenómeno a nivel de grupo y / o desea asegurarse de que los participantes no puedan ser identificados. de los datos. Los tipos comunes de agregados incluyen la media, la mediana y la moda. El uso de la desviación estándar también es común cuando se mira la media . Estas estadísticas proporcionan información sobre cómo se distribuyen los datos. Se debe tener cuidado al usar datos agregados para evitar una falacia ecológica , cuando se extraen conclusiones sobre individuos basados ​​en datos grupales.

¡Puntúa este artículo!