Tecnicas Procesamiento Datos

 

TECNICAS DE PROCESAMIENTO DE DATOS ANALISIS ESTADISTICO

Mg. LUZ LUZA RUIZ RUIZ DE CASTILLA CASTILLA FMH-- 20 FMH 2015 15 –II UPLA

 

ANÁLISIS E INTERPRE INT ERPRET TACIÓN DE D E RESUL RESULT TADOS

ANÁLISIS

Descomponer, separar; partir de un todo y Descomponer, dividirlo en sus componentes

PASOS PREVIOS AL ANÁLISIS 1. Cl Clas asif ific icac ació iónn de de los los da dato toss 2. Tab abul ulac ació iónn de los los dat datos os (Ma (Matr triz iz de de Dato Datos) s) PROCEDIMIENTO PROCEDIMIE NTO DEL D EL ANÁLISIS DE DA DATOS: TOS: 1. Decidir Decidir res respec pecto to a los los anális análisis is a reali realizar zar (pru (prueba ebass estad estadíst ística icas) s) 2. Se Sele lecc ccio iona narr el pr prog ogra rama ma de an anál ális isis is 3. Ej Ejec ecut utar ar el pr progr ogram amaa (Ej (Ejem empl plo: o: SP SPSS SS)) 4. De Deri rivar var el an anál ális isis is e int inter erpre preta taci ción ón

 

PROCESAMIENTO PROCESAMIE NTO DE DA DATOS TOS a. Obte Obtene nerr la in info form rmac ació ión n de la po pobl blac ació ión n o mu mues estr tra a propuesta en el objetivo de la l a investigación. b. Definir las variables o criterios para ordenar los datos obtenidos del trabajo de campo. c. Definir las herramientas estadísticas y el programa de computador que va a utilizarse para el procesamiento de datos. d. Introducir los datos en el computador y procesar los datos con el programa estadístico seleccionado. e. Valorar Valorar y analizar los resultados los resultados.

 

ANÁLISIS DE RESULTADOS 1. Análisis de Pareto: Pareto: es una técnica para estudiar fuentes de problemas y las prioridades relativas de sus causas. 2. Diagrama causa/efectocategorizan (espina de ypescado pescado): es unalos gráfica mediante la cual losresultado miembros de un equipode representan, evalúan): todos posibles motivos de un o reacción, se le conoce como diagrama de Ishikaw . 3. Gráficas de control control:: se utilizarán para hacer control de calidad de procesos. 4. Distribución de frecuencias y representaciones gráficas:  Histogramas:: son medios gráficos para representación de la distribución de frecuencias. • Histogramas frecuencia:: al igual que el histograma, son gráfi¬cas que permiten obtener una •  Polígonos de frecuencia imagen rápida de las principales características de los datos de una distribución de frecuencias. barras :  : son formas distintas de representar los datos de una investigación. • Gráficas de barras 5. Medidas de tendencia central La media: media: es la sumatoria de un conjunto de puntajes dividida por el número total de los mismos. moda: es el puntaje que ocurre con mayor La moda: m ayor frecuencia en una distribución de datos. median iana a: es el valor que divide a una distribución de frecuencias por la mitad, una vez La med ordenados los datos de manera ascendente o descendente. 6. Medidas de dispersión Varianza:: es la suma de las desviaciones de la media elevadas al cuadrado, dividida entre el Varianza número de observaciones menos uno. estándares:: es la cantidad promedio en que cada uno de los puntajes individuales Desviaciones estándares varía respecto a la media del conjunto de puntajes.

 

7. Pruebas estadísticas Prue Pr ueba ba t de Stu Stude dent nt:: es un esta estadí díst stic ico o de prue prueba ba qu que e se util utiliz iza a cuan cuando do las las poblaciones son pequeñas (n   ≤ 30). Prueba eba Z:   es un una a prue prueba ba de di dist stri ribu buci ción ón no norm rmal al,, qu que e ti tien ene e qu que e ve verr co con n la Pru pro roba babi bili lid dad de que un pu pun nta taje je dado ado de una me medi dici ción ón apar arez ezca ca en una distribución. varianza : es una prueba estadística para analizar si más de dos grupos  Análisis de varianza: difieren significativamente entre sí, en cuanto a sus medidas y varianzas. covarianza:: es una prueba que se usa para analizar la existencia o no  Análisis de covarianza de relación entre una variable dependiente y dos o más independientes. independientes. •   Chi cuadrado: cuadrado: es una prueba estadística que permite probar si más de dos proporciones de población pueden ser consideradas iguales o, en otras palabras, nos permite probar si dichas proporciones no presentan diferencias significativas. • Análisis de regresión y correlación. • Análisis de regresión múltiple. • Análisis de factores. • Análisis multivariado de varianza (Manova).

 

En la secc secció ión n de Proc Proces esam amie ient nto o de los los Dato Datos s debe debe hace hacers rse e referencia al método estadístico utilizado y al programa especial que será utilizado para procesar los datos recolectados, tal es el caso del ST STA ATGRAPHICS, SPSS o del Excel.

 

ASPECTOS ÉTICOS í 

Al haberse datos de las historias cl nicas requiri ó de obtenido ningún consentimiento informado, por no otraseparte en el instrumento de recolección de datos no se consignó número de historia clí nica nica tampoco el nombre del paciente de ese modo se protege al paciente en cuanto a su identidad.

 

Estadística Descriptiva o Deductiva Es un proceso mediante el cual se recopila, organiza, presenta, analiza e interpreta datos de manera tal que describa fácil y rápidamente las características esenciales de dichos datos mediante el empleo el empleo de  de métodos gráficos, tabulares o numéricos, así por ejemplo: Supóngase que un docente de Matemática calcula la calificación promedio de uno de sus cursos a su cargo. Como solo se está describiendo el desempeño el  desempeño del  del curso pero no hace ninguna generalización acerca de los diferentes cursos, en este caso el maestro está haciendo uso de la Estadística Est adística Descriptiva.

Estadístic Esta dística a Inferencial Inferencial o Inductiva Inductiva Llamada también inferencia también inferencia estadística, estadística, la cual consiste en llegar a obtener conclusiones o generalizaciones que sobrepasan los límites los  límites de  de los conocimientos aportados por un conjunto de datos. Busca obtener información sobre la población basándose en el estudio de los datos de una muestra tomada a partir de ella, así por ejemplo: Supóngase ahora que el docente de Matemática utiliza el promedio de calificaciones obtenidas por uno de sus cursos para estimar la calificación promedio de los 5 cursos a su cargo. c argo. Como se está realizando una generalización acerca los diferentes cursos, en este caso el maestro usa la Estadística Inferencial.

 

GESTACIONES

Frecuen Por Porce centa ntaje je Porce Porcenta ntaje je Porcentaje cia

válido

acumulado

0

8

32,0

32,0

32,0

1

10

40,0

40,0

72,0

2

3

12,0

12,0

84,0

3

3

12,0

12,0

96,0

4

1

4,0

4,0

100,0

Total

25

100,0

100,0

 

MUERTE MUER TE NEONA NEONAT TAL ANTERIOR 

Frecuenci Porc Porceentaj ntajee

Porc Porceenta ntaje

Porcentaje

a

válido

acumulado

SI

4

16,0

16,0

16,0

 NO

21

84,0

84,0

100,0

Total

25

100,0

100,0