Browsing by Author "Ortiz, Diana"
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Item MD Análisis de correspondencia(Fundación Universitaria Claretiana, 2011) Ortiz, Diana; Galan, Silvia; Ferro, RobertoEste módulo ofrece herramientas un poco más avanzadas para el análisis exploratorio de datos. Mientras que haciendo uso de la estadística descriptiva e inferencias intentamos probar hipótesis y describir en términos generales el comportamiento de los datos, el análisis multivariado nos permite aproximarnos a las relaciones de dependencia o interdependencia de las variables indagadas, lo que implica mayor aprovechamiento de la información en el proceso investigativo.Item MD Análisis exploratorio de datos(Fundación Universitaria Claretiana, 2012) Ortiz, Diana; Galan, SilviaEl presente módulo está diseñado en dos unidades en las que se presentan los pasos y las medidas a seguir en el análisis de los datos. En la primera unidad trabajáremos sobre las principales medidas descriptivas que podemos calcular con la información relevada y en la segunda nos ocuparemos de revisar las medidas que podemos estimar a partir de la información muestral y que se constituyen en la base de la inferencia estadística.Item MD Estadística espacial(Fundación Universitaria Claretiana, 2011) Ortiz, Diana; Galan, SilviaLa estadística espacial corresponde se define como un conjunto de técnicas que permiten realizar el análisis exploratorio de datos estadísticos permitiendo la representación grafico- espacial de la distribución de los datos. A lo largo del curso de métodos cuantitativos para el relevamiento y análisis de datos hemos ido abordando diferentes técnicas para la interpretación y representación de la información, la estadística espacial nos ofrece una amplia gama de posibilidades en el análisis estadístico, nosotros, por ahora, tan solo revisaremos algunos conceptos básicos y su utilidad en la representación sobre mapas geográficos, así como una breve reseña del uso de software libre para georreferenciación.Item MD Muestreo(Fundación Universitaria Claretiana, 2010) Ortiz, Diana; Galan, SilviaEste material intenta hacer una aproximación amable al uso y utilidad de las técnicas cuantitativas en la investigación social, deseando acortar la distancia producida por el divorcio inexplicable entre las ciencias sociales y naturales.Item MD Prueba de hipótesis(Fundación Universitaria Claretiana, 2012) Ortiz, Diana; Galan, SilviaCon el presente módulo se pretende ofrecer herramientas básicas de inferencia estadística que permitan al estudiante formular y comprobar hipótesis estadísticas, surgidas de un conjunto de datos obtenidos a través de muestras probabilísticas.Item RD Análisis exploratorio de datos(Fundación Universitaria Claretiana, 2013) Ortiz, Diana; Galan, SilviaEl presente módulo está diseñado en dos unidades en las que se presentan los pasos y las medidas a seguir en el análisis de los datos. En la primera unidad trabajáremos sobre las principales medidas descriptivas que podemos calcular con la información relevada y en la segunda nos ocuparemos de revisar las medidas que podemos estimar a partir de la información muestral y que se constituyen en la base de la inferencia estadística. Los conceptos que abordaremos permitirán comprender de manera más expresa la importancia del cálculo e interpretación de las medidas de razón y proporción ligadas de manera más estrechamente con variables categóricas.Item RD Estadistica espacial(Fundación Universitaria Claretiana, 2011) Ortiz, Diana; Galan, SilviaLa estadística espacial fundamentalmente se dedica a la exploración, descripción, representación y análisis de datos a partir de su distribución en el espacio, para ello se hace uso de coordenadas cartesianas que representa las coordenadas geográficas, esta representación suele hacerse sobre sobre unidades espaciales como continentes, países, departamentos, ciudades, fracciones censales, etc. La representación de los datos está determinada por la heterogeneidad y dependencia espacial, y su localización por puntos o áreas. Estos datos representados se conocen como datos espaciales.Item RD Muestreo(Fundación Universitaria Claretiana, 2010) Ortiz, Diana; Galan, SilviaAprendimos que el muestreo se divide en: probabilístico y no probabilístico. El muestreo probabilístico se basa en el cálculo de probabilidades y siguiendo el rigor matemático permite diseñar muestras cuyos resultados pueden ser expandidos a la población. El muestreo no probabilístico corresponde a una selección de la muestra por conveniencia, donde no interviene el cálculo de probabilidades ni modelos matemáticos, por lo que los resultados obtenidos no son expandibles a la población. Del objetivo de la investigación depende el tipo de muestreo a utilizar.Item RD Muestreo(Fundación Universitaria Claretiana, 2010) Ortiz, Diana; Galan, SilviaEn este momento ya contamos con un tema, un esbozo de marco teórico, objetivo, definición del universo y de la población objetivo en función de la cual definiremos las unidades de muestreo, de observación y de análisis, adicionalmente contamos con un instrumento muestral conformado por 4 preguntas cerradas. Estas dos semanas nos dispondremos a diseñar y seleccionar una muestra y, aplicar la encuesta.Item RD Muestreo(Fundación Universitaria Claretiana, 2010) Ortiz, Diana; Silvia GalánDurante las semanas 1 y 2 trabajamos en torno a la metodología, haciendo énfasis en la importancia que reviste la construcción del marco teórico y los objetivos de la investigación para poder diseñar un instrumento muestral que permita relevar información pertinente y útil. Así que, en este momento ya contamos con un tema, un esbozo de marco teórico, objetivo, definición del universo y de la población objetivo en función de la cual definiremos las unidades de muestreo, de observación y de análisis, adicionalmente contamos con un instrumento muestral conformado por 4 preguntas cerradas. Estas dos semanas nos dispondremos a diseñar y seleccionar una muestra y, aplicar la encuesta. Para diseñar y seleccionar una muestra es importante que determinemos l información de la que disponemos, por ejemplo, existencia o no de del marco muestral adecuado, estadísticas sobre el universo y la población objetivo, estudios previos sobre el tema, etc., adicionalmente, es necesario definir la cobertura que tendrá nuestra encuesta. Un aspecto nada irrelevante es el tamaño de la muestra, que puede ser definido estadísticamente (por formulas) o puede ser previamente fijado considerando costos y tiempo del que se dispone para el trabajo de campo y procesamiento de la información. Una diferencia fundamental entre el tamaño calculado estadísticamente y el tamaño fijado previamente, se refiere al margen de error. Si calculamos estadísticamente el tamaño podemos establecer el margen de error que estamos dispuestos a tolerar o el nivel de exactitud que deseamos previamente a la aplicación de la encuesta, mientras que si fijamos el tamaño, el error muestral lo conoceremos una vez relevada la información (posteriormente).Item RD Prueba de hipótesis(Fundación Universitaria Claretiana, 2012) Ortiz, Diana; Galan, SilviaMás que convertirse en una herramienta para la evaluación de los conocimientos adquiridos en clase y mediante las lecturas, este rumbo didáctico tiene como objetivo profundizar los conocimientos y la aplicabilidad de las pruebas de hipótesis en la investigación social.