miércoles, 17 de mayo de 2017
¿Qué es Atlas.ti? y Ejemplo de Construcción de Redes
En la siguiente infografía se expresa claramente como hacer un proyecto en Atlas.ti y posteriormente se hace una ejemplificación de la construcción de redes.
miércoles, 5 de abril de 2017
miércoles, 29 de marzo de 2017
Tablas de contigencia y aspectos de ellas.
Tabla de contigencia
Se
sabe que la información proporcionada por una tabla bidimensional puede
expresarse en términos diversos: frecuencias absolutas conjuntas, relativas
conjuntas, condicionadas de una variable a valores de la otra. Además puede
derivarse el comportamiento unidimensional de las variables implicadas mediante
las distribuciones marginales.
La
tabla bidimensional recibe el nombre de tabla de contingencia cuando las
características en estudio no son cuantitativas.
donde
nij expresa la frecuencia absoluta observada en las modalidades Xi e Yj refleja
la distribución conjunta de X e Y.
CHI-CUADRADO
Medida
resumen que compara los valores (nij) observados en la tabla, con los que
teóricamente se obtendría (tij), en el supuesto de que las variables X e Y
fuesen independientes.
Este
estadístico toma valores comprendidos entre 0 y N·mín{p-1, q-1}, el valor 0
indica que el numerador de la expresión anterior es nulo, por tanto las
frecuencias observadas coinciden con las que habría si las variables fuesen
independientes; de donde se admite la independencia de X e Y. El hecho de que
sus valores dependan tanto del número de elementos de la tabla (N), como del nº
de filas y columnas, hace difícil su interpretación e impracticable la
comparación entre tablas.
El
estadístico Chi-cuadrado permite contrastar la hipótesis de independencia de X
e Y, basándose en el conocimiento del comportamiento de Chi-cuadrado bajo la
hipótesis de independencia: Modelo Chi-cuadrado con (p-1)(q-1) grados de
libertad.
CORRELACIONES
La correlación trata de establecer la relación o dependencia que
existe entre las dos variables que intervienen en una distribución bidimensional.
Es decir, determinar si los cambios en una de las
variables influyen en los cambios de la otra. En caso de que suceda, diremos
que las variables están correlacionadas o que hay correlación entre ellas.
Tipos de correlación:
1º Correlación
directa
La correlación directa se da cuando al aumentar
una de las variables la otra aumenta.
La recta correspondiente a la nube de puntos de la
distribución es una recta creciente.
2º Correlación
inversa
La correlación inversa se da cuando al aumentar
una de las variables la otra disminuye.
La recta correspondiente a la nube de puntos de
la distribución es una recta decreciente.
3º Correlación
nula
La correlación nula se da cuando no hay
dependencia de ningún tipo entre las variables.
En este caso se dice que las variables son
incorreladas y la nube de puntos tiene una forma redondeada.
Grados de correlación:
El grado de correlación indica la proximidad que hay entre los puntos de
la nube de puntos. Se pueden dar tres tipos:
1. Correlación
fuerte
La correlación será fuerte cuanto más cerca
estén los puntos de la recta.
2. Correlación
débil
La correlación será débil cuanto más separados
estén los puntos de la recta.
Nominal. Para los datos nominales (sin orden intrínseco, como
católico, protestante o judío), puede seleccionar el Coeficiente de
contingencia, Phi (coeficiente) y V de Cramér, Lambda (lambdas
simétricas y asimétricas y tau de Kruskal y Goodman) y el Coeficiente de
incertidumbre.
Coeficiente de contingencia. Medida de asociación basada en
chi-cuadrado. El valor varía entre 0 y 1. El valor 0 indica que no hay
asociación entre las variables de fila y de columna. Los valores cercanos a 1
indican que hay gran relación entre las variables. El valor máximo posible depende
del número de filas y columnas de la tabla.
Phi y V de Cramer. Phi es una medida de asociación basada en
chi-cuadrado que conlleva dividir el estadístico de chi-cuadrado por el tamaño
de la muestra y extraer la raíz cuadrada del resultado. V de Cramer es una
medida de asociación basada en chi-cuadradro.
Lambda. Medida de asociación que refleja la reducción
proporcional en el error cuando se utilizan los valores de la variable
independiente para pronosticar los valores de la variable dependiente. Un valor
igual a 1 significa que la variable independiente pronostica perfectamente la
variable dependiente. Un valor igual a 0 significa que la variable
independiente no ayuda a pronosticar la variable dependiente.
Coeficiente de
incertidumbre. Medida
de asociación que refleja la reducción proporcional en el error cuando se
utilizan los valores de una variable para pronosticar los valores de la otra
variable. Por ejemplo, un valor de 0,83 indica que el conocimiento de una
variable reduce en un 83% el error al pronosticar los valores de la otra
variable. El programa calcula tanto la versión simétrica como la asimétrica del
coeficiente de incertidumbre.
Referencias:
Tablas
de correlación. Consultado el 29 de marzo de 2017,
en http://www.ugr.es/~mvargas/tablascontingencia.pdf
Correlaciones. Consultado el 29 de marzo de 2017, en http://www.vitutor.com/estadistica/bi/correlacion.html
IBM. Estadísticos de tablas cruzadas. Consultado el 29 de marzo de
2017, en https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/es/SSLVMB_22.0.0/com.ibm.spss.statistics.help/spss/base/idh_xtab_statistics.htm
miércoles, 15 de marzo de 2017
Actividad con IBM SPSS
En el documento siguiente se desarrollo una problemática de acuerdo a datos recabados en el INEGI, se planteó un problema y de como se llegó a una conclusa y con el uso de las gráficas se complementó el trabajo.
Actividad extra en Tics.doc by Gema Cano on Scribd
lunes, 6 de marzo de 2017
Gráficas en SPSS
En la clase anterior comenzó a verse el programa SPSS, en la clase pasada se aprendió como sacar las estadísticas descriptivas como la media, mediana y moda, además de la varianza, pero ahora también conocimos la forma de poner gráficas en nuestro documento exportado, de esta manera se puede ver mejor detallado la proporción de personas que hay en cada categoría, esto tipo de información será muy útil a la hora de describir los resultados de nuestra investigación.
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