Tipos de análisis de investigación y estudio descriptivo

Los paquetes de software estadísticos analizan las estadísticas descriptivas en busca de correlaciones.

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Los tipos de análisis e investigación y estudios descriptivos son experimentos cuantitativos, cuasi experimentos, estudios correlativos y estudios de comparación. La investigación cuantitativa da como resultado volúmenes de estadísticas descriptivas, que apenas describen los datos. Las estadísticas de inferencia le dan probabilidad a la correlación de los datos, que no es necesariamente una causalidad. Las estadísticas de inferencia generalizan a partir de la muestra de investigación a una población más grande. Los paquetes de software estadístico procesan las estadísticas descriptivas, dando como resultado la información sobre las relaciones dentro de los datos y el grado de precisión del resultado.

Preparación de datos

Un diccionario de datos es parte de tu metodología de investigación. Tu diccionario de proyecto o libro de código tiene una lista con el nombre de cada variable con su descripción, formato (, alfanumérico o alfabético), fecha de obtención, identificadores del grupo e individuales, localización de los datos en la base de datos y notas. Se revisan en busca de precisión y totalidad los datos descriptivos de las encuestas, la teoría con base en códigos, las pruebas posteriores y previas u otros diseños experimentales. Los datos son ingresados directamente en una base de datos y un paquete de análisis estadístico, el Paquete Estadístico de IBM para las Ciencias Sociales, el SPSS (sus siglas en inglés), o el Sistema de Análisis Estadístico de la Universidad Estatal de Carolina del Norte, SAS (por sus siglas en inglés)

Estadísticas de inferencia

La investigación experimental y cuasi experimental compara a dos grupos, un grupo de control y uno experimental y los resultados previos y posteriores de la misma muestra. La prueba de inferencia más simple es si existe una diferencia entre los dos grupos o entre los resultados previos y posteriores. Otra prueba es la comparación del promedio de los resultados. Por ejemplo, las calificaciones promedio en matemáticas de los estudiantes en las pruebas previas y posteriores al curso de un programa computarizado de estudio, indican si se mejoró su habilidad. Una prueba t compara la diferencia entre dos grupos. El análisis de la variación, la regresión del análisis, las escalas y los análisis de grupos son otros métodos de análisis de estadísticas de inferencia.

Estadísticas descriptivas

Las estadísticas descriptivas describen cada variable y su distribución, tendencias centrales y dispersión. La distribución es el rango de cada variable y la frecuencia de su ocurrencia. Las gráficas y tablas muestran la distribución de los datos. Las tendencias centrales son la media, la mediana y la moda. La dispersión es la distancia de un punto a partir de la tendencia central. La variante es calculada como la diferencia desde el punto de la media, mediana o moda. La desviación estándar se calcula al restar el promedio de los números del número en sí. La variación en el valor menos la media al cuadrado, dividida entre el número de variables menos uno. La raíz cuadrada de la variante es la desviación estándar.

Conclusión

La conclusión de un estudio de investigación cuantitativo implica relaciones dentro de los datos. Las estadísticas descriptivas determinan la precisión de la conclusión. Si los datos son válidos de forma interna y externa y la construcción del estudio es válida, la conclusión probablemente precisa. Las posibles conclusiones son que una hipótesis es verdadera o falsa. Las relaciones de causalidad dentro de los datos son calculadas a un cierto grado de precisión y confiabilidad. En el anterior ejemplo, si la mejora debido al estudio computarizado es pronunciada, es más sencillo determinar el beneficio del estudio, pero esta mejora podría ser debido a otra variable, como diferentes preguntas en la prueba. Las mejoras pequeñas ocurren por probabilidad.

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