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• sahira

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Esta actividad consiste en desarrollar las siguientes preguntas: 1) ¿En qué consiste la preparación de los datos? El proceso completo es guiado por el plan preliminar de análisis de datos que se formuló en la fase de diseño de investigación. El primer paso consiste en verificar que los cuestionarios sean aceptables, seguido por la verificación, codificación y trascripción de los datos. Se depuran los datos y se recomienda un tratamiento para las respuestas faltantes. Con frecuencia resulta necesario un ajuste estadístico de los datos para que sean representativos de la población de interés. El investigador debe entonces elegir la estrategia apropiada para el análisis de los datos. La estrategia final de análisis de los datos difiere del plan preliminar de análisis, debido a la información y los conocimientos obtenidos desde que se formuló el plan original. La preparación de los datos debe empezar tan pronto como se reciba el primer grupo de cuestionarios del campo, mientras el trabajo de campo continúa. De este modo, si se detecta algún problema, es factible modificar el trabajo de campo para incorporar alguna acción correctiva oportunamente.

2) Explica los elementos que comprenden el proceso de preparación de datos.

3) ¿Qué actividades se dan en la revisión preliminar de los cuestionarios que han sido devueltos del campo? 1. Algunas partes del cuestionario están incompletas. 2. El patrón de respuesta indica que el encuestado no entendió o no siguió las instrucciones. 3. Las respuestas muestran poca varianza. 4. Loscuestionarios entregados están físicamente incompletos. 5. El cuestionario se recibió después de la fecha establecida. 6. El cuestionario fue contestado por alguien que no estaba calificado.

4) ¿Qué significa editar un cuestionario? Es la revisión del cuestionario con el objetivo de incrementar la exactitud y la precisión. Consiste en examinar los cuestionarios para identificarrespuestas ilegibles, incompletas, incongruentes o ambiguas.

5) ¿Cómo se tratan las respuestas insatisfactorias que se detectan en la edición? Al obtener respuestas insatisfactorias, por lo regular, se regresan los cuestionarios al campo para obtener mejores datos, asignar valores faltantes o descartar a los encuestados insatisfactorios.

6) ¿De qué opciones se dispone para el tratamiento de los datos faltantes? Son aquellos que no constan debido a cualquier acontecimiento, como por ejemplo errores en la transcripción de los datos o la ausencia de disposición a responder a ciertas cuestiones de una encuesta. Los datos pueden faltar de manera aleatoria o no aleatoria. Los datos faltantes aleatorios pueden perturbar el análisis de datos dado que disminuyen el tamaño de las muestras y en consecuencia la potencia de las pruebas de contraste de hipótesis. Los datos faltantes no aleatorios ocasionan, además, disminución de la representatividad de la muestra. Tratamiento De casos completos o eliminación por lista Este procedimiento consiste en incluir en el análisis los casos que presentan observaciones completas en todas las variables. Este método solo debe utilizarse cuando el proceso de recogida de datos es aleatorio, porque en otro caso introduce sesgo. Otro inconveniente es que el tamaño muestral puede llegar a sufrir una gran reducción y afectar a la representatividad de la muestra.

Selección por variables Se mantienen en la base de datos los casos con tal que tengan datos en las variables que van a ser utilizadas para el análisis. Este procedimiento tiene el inconveniente de generar muestras heterogéneas. Métodos de imputación Los métodos de imputación consisten en estimar los valores ausentes en base a los valores válidos de otras variables y/o casos de la muestra. La estimación se puede hacer a partir de la información del conjunto completo de variables o bien de algunas variables especialmente seleccionadas. Usualmente los métodos de imputación se utilizan con variables métricas (de intervalo o de razón), y deben aplicarse con gran precaución porque pueden introducir relaciones inexistentes en los datos realas. 7) Describa el proceso de ponderación. ¿Cuáles son las razones para su uso? Sirven para realizar un análisis cuantitativo o cualitativo en el que se compararán entre sí las diferentes alternativas. El método permite ponderar factores de preferencia para el investigador al tomar la decisión. Se sugiere aplicar el siguiente procedimiento para jerarquizar los factores cualitativos.

8) Explica la clasificación de las técnicas estadísticas, La Estadística es la ciencia que proporciona técnicas y procedimientos que permiten observar y medir cierta característica de la población. Las características que estudia la estadística de la población vienen a ser conceptos como pueden ser ventas, estatura, peso, consumo, etc. Tales conceptos, cuando son investigados, en estadística reciben el nombre de variables. Vienen a ser llamados variables estadísticas, puesto que originan una serie de datos que tienden a fluctuar al realizar su medición. Vamos a definir variable de la forma siguiente: Una variable es una propiedad característica de la población en estudio, susceptible de tomar diferentes valores, los cuales se pueden observar y medir. 

Las variables pueden ser de dos tipos: cualitativas y cuantitativas. Las variables cualitativas se clasifican a su vez en nominales y ordinales, en tanto que las variables cuantitativas se clasifican a su vez en discretas y continuas.

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Variables cualitativas: son aquellas que no se pueden medir numéricamente ejemplo: nacionalidad, color de la piel, sexo, etc. A su vez, las variables cualitativas pueden ser:

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Nominales: son datos que corresponden a categorías que por su naturaleza no admiten un orden. Por ejemplo: sexo (masculino y femenino); carrera de estudio: economía, contabilidad, administración, etc.

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Ordinales: son aquellos que corresponden a evaluaciones subjetivas que se pueden ordenar o jerarquizar. Por ejemplo: en una competencia artística las posiciones de los ganadores se ordenan o jerarquizan en primer lugar, segundo lugar, tercer lugar, cuarto lugar, etc. Variables cuantitativas: son aquellas que tienen valor numérico como la edad, el precio de un producto, ingresos anuales de un consumidor, etc. A su vez, las variables cuantitativas pueden ser:

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Discretas: estas son aquellas que sólo pueden tomar valores enteros como 1, 2, 8, -4, etc. En este sentido, los hermano en una familia podrán ser: 1, 2, 3..., etc. Sin embargo, nunca podrán ser 1.5 o 2.3.

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Continuas: son aquellas que pueden tomar cualquier valor real dentro de un intervalo o rango. Por ejemplo, los litros de leche ordeñados podrán se 1.5 o 10.3 etc.