La investigación estadística es un conjunto de métodos y herramientas a través de los cuales se adquiere información sobre un fenómeno estadístico en una población. La investigación estadística tiene como objetivo producir descripciones resumidas sintéticas del fenómeno observado. Una investigación estadística consta de cuatro fases: diseño, realización, procesamiento y presentación. En la fase de diseño, el investigador decide el fenómeno estadístico que se observará, el método de investigación y criterios (reglas) de investigación, la población, las características y los métodos.
- Fenómeno estadístico. El fenómeno estadístico es el objeto de estudio de la encuesta estadística. El fenómeno estadístico se estudia a través de variables estadísticas y es el fenómeno a observar. En esta fase preliminar, el investigador analiza las unidades estadísticas del fenómeno, elige el método de investigación y establece las reglas del análisis.
- Población estadística (dominio). El investigador elige una población sobre la cual investigar y la recopilación de datos. Por ejemplo, para investigar el tipo de automóvil más utilizado en una ciudad, es necesario elegir el conjunto de vehículos como población estadística.
- Características (variables estadísticas). Cada población se caracteriza por diferentes características. Una investigación estadística se lleva a cabo solo en un subconjunto de características, aquellos considerados relevantes para los propósitos de la investigación misma. Cada característica relevante está asociada con una determinada variable estadística. Por ejemplo, el tipo de automóvil es una característica de la población automática. El color de los autos es otra característica. Es inútil estudiar el color de los automóviles si el objetivo de la encuesta consiste en saber qué tipo de automóvil se usa más.
- Métodos. Cada característica (variable estadística) puede tomar valores diferentes, cuyo conjunto se llama modo. Por ejemplo, el tipo de automóviles (característica) está compuesto por un conjunto de tipos: utilitario, camioneta, sedán, etc. El conjunto de tipos es la escala de modo. Un modo es el conjunto de todos los valores en los que puede ocurrir el fenómeno estadístico a observar.
La fase de construcción de la encuesta estadística consiste en la adquisición de datos (detección de datos) sobre la base del método y las reglas decididas durante la fase de diseño. La siguiente fase es la fase de procesamiento de datos que consiste en la revisión y análisis de datos, para producir resultados sintéticos. Los resultados del procesamiento están sujetos a verificación y validación por parte del investigador sobre la base de un criterio de control de calidad. Los criterios de control de calidad son decididos por el investigador en la fase de diseño de la encuesta. La presentación de los resultados es la fase final de la encuesta estadística en la que el investigador produce un documento de síntesis en el que proporciona los resultados de la investigación y posiblemente los acompaña con una posible descripción e interpretación del fenómeno Obseenage.
¿Qué tipo de variable es el estudio?
Buenos días a todos, en este blog lidiaremos sobre cómo representar gráficamente variables cuantitativas con Tableau de escritorio.
Posteriormente interpretaremos el resultado final de un punto de vista puramente técnico.
Por variables cuantitativas nos referimos a todos esos campos numéricamente medibles; Se dividen en variables continuas (caracterizadas por el apoyo continuo, el peso es un ejemplo) y discreto (caracterizado por un soporte discreto, un ejemplo es el número de niños que una persona puede tener).
Por convención al tipo de diseñador gráfico que vamos a estudiar, en este blog solo trataremos con los primeros.
La gráfica de dispersión nos permite ver la nube de puntos que representan a nuestra población sujeta a estudio, proporcionándonos la medida de la correlación (es decir, dependencia lineal) que entre las variables en cuestión.
También nos da una idea sobre la tendencia general de las observaciones estadísticas; Puede haber dos (o más) nubes de puntos bien definidos. En este caso, la población sería «grupo» de acuerdo con una lógica muy precisa (generalmente si en el conjunto de datos hay una variable dicotómica, como el género).
Finalmente, la gráfica de dispersión nos permite identificar visualmente cualquier valores atípicos, es decir, valores anormales que difieren del centro de gravedad de nuestra distribución y que necesitan tratamientos específicos.
Para construir este gráfico, necesitamos dos variables cuantitativas continuas (medidas) y al menos una cualitativa (dimensión) dentro de nuestra base de datos.
¿Cuántas variables deben considerarse en un estudio?
Por ejemplo, si está interesado en el efecto de una dieta en la salud, puede usar múltiples medidas de salud: azúcar en la sangre, presión arterial, peso, pulso y muchos más. Cada uno de estos es su propia variable dependiente con su propia pregunta de investigación.
También puede optar por ver el efecto de los niveles de ejercicio, así como la dieta, o incluso el efecto adicional de los dos combinados. Cada uno de estos es una variable independiente separada.
La metodología se refiere a la estrategia general y la justificación de su proyecto de investigación. Implica estudiar los métodos utilizados en su campo y las teorías o principios detrás de ellos, para desarrollar un enfoque que coincida con sus objetivos.
Los métodos son las herramientas y procedimientos específicos que utiliza para recopilar y analizar datos (por ejemplo, experimentos, encuestas y pruebas estadísticas).
En documentos científicos más cortos, donde el objetivo es informar los hallazgos de un estudio específico, simplemente puede describir lo que hizo en una sección de métodos.
Una muestra es un subconjunto de individuos de una población más grande. El muestreo significa seleccionar el grupo del que realmente recopilará datos en su investigación. Por ejemplo, si está investigando las opiniones de los estudiantes en su universidad, podría encuestar una muestra de 100 estudiantes.
En estadísticas, el muestreo le permite probar una hipótesis sobre las características de una población.
Las variables cuantitativas son cualquier variable donde los datos representan cantidades (por ejemplo, altura, peso o edad).
¿Cómo se determinan las variables de estudio?
Más que cualquier otra cosa, un científico quiere que su investigación sea «válida». La idea conceptual detrás de la validez es muy simple. ¿Puedes confiar en los resultados de tu estudio? Si no, el estudio no es válido. Sin embargo, aunque es fácil establecer, en la práctica, es mucho más difícil verificar la validez que verificar la confiabilidad. Y con toda honestidad, no hay una noción precisa y claramente aceptada de qué validez es realmente. De hecho, hay muchos tipos diferentes de validez, que plantean sus propias preguntas. Y todas las formas de validez no son relevantes para todos los estudios. Presentaré cinco tipos de validez:
- Validez interna
- Validez externa
- Validez de construcción
- Validez aparente
- Validez ecológica
Primero, una guía rápida sobre lo que importa aquí. (1) La validez interna y externa es la más importante, ya que está directamente vinculada a la cuestión fundamental de saber si su estudio realmente funciona. (2) La validez de la construcción requiere si mide lo que piensa en medir. (3) La validez aparente no es muy importante, excepto en la medida en que le importa «apariencias». (4) La validez ecológica es un caso particular de validez aparente que corresponde a un tipo de apariencia que puede interesarle mucho.
La validez interna se refiere a la medida en que puede sacar las conclusiones correctas sobre las relaciones causales entre las variables. Se llama «interno» porque se refiere a las relaciones entre las cosas «dentro» del estudio. Ilustramos el concepto con un ejemplo simple. Supongamos que desea saber si la capacitación universitaria le permite escribir mejor. Para hacer esto, capacita a un grupo de estudiantes de primer año, pídales que escriban una prueba de 1000 palabras y cuente el número de fallas de ortografía y gramática que hacen. Luego encuentras a los estudiantes del tercer año, que obviamente han hecho más estudios universitarios que los estudiantes de primer año, y repites el ejercicio. Y suponga que resulta que los estudiantes de tercer año producen menos errores. ¿Crees que puedes concluir que la capacitación universitaria mejora las habilidades de escritura?
Excepto que el gran problema de esta experiencia es que los estudiantes de tercer año son mayores y que tienen más experiencia en la escritura. Por lo tanto, es difícil saber con certeza cuál es la relación causa y efecto. ¿Los ancianos escriben mejor? ¿O es porque tienen más experiencia en escritura? ¿O porque hicieron más estudios? ¿Cuál de estas razones es la verdadera causa del mayor rendimiento del tercer año? ¿Años? Experiencia ? ¿Educación? No puedes decirlo. Este es un ejemplo de falla de validez interna, porque su estudio no distingue correctamente las relaciones causales entre las diferentes variables.
La validez externa se relaciona con la generalización o la aplicabilidad de sus conclusiones. Es decir, en qué medida espera ver el mismo esquema de resultados en la «vida real» que el que ha visto en su estudio. Para ser un poco más preciso, cualquier estudio que hará en psicología incluirá un conjunto bastante preciso de preguntas o tareas, tendrá lugar en un entorno particular e involucrará a los participantes de un subgrupo particular (¡desafortunadamente, ¡a menudo son estudiantes universitarios!) . Entonces, si resulta que los resultados no pueden generalizarse o no aplicarse a las personas y situaciones más allá de las que ha estudiado, entonces tiene una falta de validez externa.
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