UNIDAD III

UNIDAD III

PROCESAMIENTO DE DATOS

¿QUÉ ES EL PROCESAMIENTO DE DATOS?
Es una técnica que consiste en la recolección de datos, que son evaluados y ordenados, para luego obtener información útil que posteriormente es evaluada por un usuario final y le permite tomar decisiones o realizar las acciones que considere conveniente.

3.1. La medición

Se desarrolla con el objetivo de obtener la información numérica acerca de una propiedad o cualidad del objeto o fenómeno, donde se comparan magnitudes medibles y conocidas. Es decir es la atribución de valores numéricos a las propiedades de los objetos. En la medición hay que tener en cuenta el objeto y la propiedad que se va a medir, la unidad y el instrumento de medición, el sujeto que realiza la misma y los resultados que se pretenden alcanzar.

En las ciencias sociales, naturales y técnicas no basta con la realización de las mediciones, sino que es necesario la aplicación de diferentes procedimientos que permitan revelar las tendencias, regularidades y las relaciones en el fenómeno objeto de estudio, uno de estos procedimientos son los estadísticos, tanto los descriptivos como los inferenciales.

Requisitos generales de la medición1) ValidezLa medición es válida cuando se puede demostrar de alguna manera lo que se mide. Hay diferentes métodos de validación:§ Validez pragmática: se verifica a partir de la práctica.§ Validez predictiva: se comprueba por los resultados obtenidos en el futuro.§ Validez concurrente: verifica los resultados con otros ya verificados por la práctica.

2) Confiabilidad: Una medición es confiable cuando, aplicada muchas veces al mismo individuo o grupo, o al mismo tiempo por distintos investigadores, arroja resultados equivalentes o similares. Existen dos procedimientos para determinar si la medición es fiable:§ Análisis de la estabilidad de los resultados mediante la aplicación de medidas repetidas.§ La equivalencia de los resultados cuando los instrumentos son administrados por diferentes personas.

3) PrecisiónUna medición es precisa cuando, en función de lo que se quiere averiguar, encuentra la posición del fenómeno estudiado con exactitud.

3.2. La Estadística

"La estadística es la ciencia que trata de la recolección, clasificación y presentación de los hechos sujetos a una apreciación numérica como base a la explicación, descripción y comparación de los fenómenos". (Yale y Kendal, 1954).

"Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones". Levin & Rubin (1996).
"Una muestra es una colección de algunos elementos de la población, pero no de todos". Levin & Rubin (1996).

Estadística Descriptiva:
Para el estudio de estas muestras, la estadística descriptiva nos provee de todos sus medidas; medidas que cuando quieran ser aplicadas al universo total, no tendrán la misma exactitud que tienen para la muestra, es decir al estimarse para el universo vendrá dada con cierto margen de error; esto significa que el valor de la medida calculada para la muestra, en el oscilará dentro de cierto límite de confianza, que casi siempre es de un 95 a 99% de los casos.

Estadística Inductiva:
Está fundamentada en los resultados obtenidos del análisis de una muestra de población, con el fin de inducir o inferir el comportamiento o característica de la población, de donde procede, por lo que recibe también el nombre de Inferencia estadística
.
Según Berenson y Levine; Estadística Inferencial son procedimientos estadísticos que sirven para deducir o inferir algo acerca de un conjunto de datos numéricos (población), seleccionando un grupo menor de ellos (muestra).
El objetivo de la inferencia en investigación científica y tecnológica radica en conocer clases numerosas de objetos, personas o eventos a partir de otras relativamente pequeñas compuestas por los mismos elementos.

3.3. Nueva Hipótesis

Las hipótesis son el punto de enlace entre la teoría y la observación. Su importancia en que dan rumbo a la investigación l sugerir los pasos y procedimientos que deben darse en la búsqueda del conocimiento.
Cuando la hipótesis de investigación ha sido bien elaborada, y en ella se observa claramente la relación o vínculo entre dos o mas variables, es factible que el investigador pueda:

Elaborar el objetivo, o conjunto de objetivos que desea alcanzar en el desarrollo de la investigación.
Seleccionar el tipo de diseño de investigación factible con el problema planteado.
Seleccionar el método, los instrumentos y las técnicas de investigación acordes con el problema que se desea resolver, y
Seleccionar los recursos, tanto humanos como materiales, que se emplearán para llevar a feliz término la investigación planteada.

3.4. Procesamiento de datos

Ingreso de datos: se determina según la forma en la que los datos son ingresados al sistema, se pueden clasificar de la siguiente manera:

-Manual: mediante teclado, medio magnético, medio óptico, scanner, cámara, o cualquier medio por el cual el hombre interviene directamente en el ingreso de los datos.

-Automático: interfase automática entre maquinas o al interior de estas.

La memorización es:

Automatizada: mediante software en un dispositivo de almacenamiento.

La salida: se refiere a la producción de la información que es útil para un usuario determinado.

PROCESAMIENTO PRIMARIO DE DATOS

La meta del procesamiento primario de datos es producir archivos de datos depurados y editados.

El procesamiento primario de datos comprende los siguientes pasos:
• Ingresar en un archivo de datos todos los cuestionarios de un conglomerado
• Revisar la estructura del archivo de datos
• Ingresar los datos por segunda vez y luego verificar el archivo de datos
• Respaldar el archivo de datos revisado y verificado
• Llevar a cabo la edición secundaria del archivo de datos
• Respaldar el archivo de datos editado o final.

El flujo del procesamiento primario de datos se resume en el diagrama de flujo de la página
anterior. Tome cuidadosa nota sobre el hecho que la revisión de la estructura, la verificación del
ingreso de datos y la edición secundaria son procedimientos iterativos que se repiten hasta que
los problemas se hayan resuelto o se haya establecido que son aceptables.

PROCESAMIENTO SECUNDARIO DE DATOS

La meta del procesamiento secundario de datos es producir archivos de análisis de datos y crear
las tablas estándar de MICS3. El procesamiento secundario de datos comprende los siguientes
pasos:
• Concatenar todos los archivos de datos de los conglomerados en un solo archivo de datos
• Exportar los datos a SPSS
• Calcular los factores de ponderación
• Computar el índice de riqueza
• Recodificar las variables para simplificar el análisis
• Crear las tablas necesarias para analizar los datos
• Archivar y distribuir los archivos de datos.