Glosario
Análisis de Datos:
El análisis de datos es la aplicación de un conjunto de instrumentos estadísticos (medidas
de tendencia central, de dispersión, de relación, de inferencia y lecturas porcentuales) a la información
empírica revelada, de la manera que lo requieren las hipótesis y que lo planea el diseño, hasta el punto de poder decidir si aquellas han sido verificadas o falseadas.
(Alfredo Errandonea)
Universo o Población:
El universo se compone de todos los casos o unidades de análisis que concuerdan con una cierta especificación, y que constituyen el campo fenomenológico real en el cual procuramos indagar o estudiar el fenómeno que es nuestro objeto de estudio. Al universo también se le denomina población. Es un conjunto definido por una bien definida colección de objetos o elementos (unidades de análisis), según otra definición. (Kerlinger).
Vale decir que un Universo o Población correctamente definido, supone la clara determinación de todos y cada uno de los elementos (unidades de análisis) que lo integran, y de los que no lo hacen.
Tamaño muestral:
La finalidad de cualquier análisis estadístico no se limita a la descripción de los casos de los que se
ha recogido información. Estos constituyen la muestra de la investigación. Ante todo, se quiere describir, a partir de las características observadas en la muestra, al conjunto de la población a la que ésta pertenece. La capacidad de inferencia de los resultados de la investigación se halla muy
determinada por el tamaño de la muestra, además del procedimiento seguido en su selección: si el
procedimiento de selección de las unidades de la muestra ha sido aleatorio o no. La aleatoriedad
garantiza la equiprobabilidad, o igualdad en la probabilidad de ser elegido para participar en la
muestra, de todas las unidades de la población de interés.
(María Ángeles Cea D’ Ancona)
Regresión:
Dos variables (“x” e “y”), representadas gráficamente en eje de abscisas y ordenadas, permiten
2 líneas de Regresión: la que predice “y” desde “x”, y la que predice “x” desde “y”. Tomemos de “x” a “y”. En cada valor de “x” hay varias observaciones (frecuencias, unidades de análisis) con propia ubicación en “y”. Ellas producen una Media (y) y una Desviación Standard de y. Si la línea trazable entre las Medias de y para cada valor de x, resulta horizontal, no hay relación alguna (no se puede predecir y); si hay alguna inclinación, cada valor de x nos sugiere una ubicación más probable de y (el de la Media de Y para ese valor de x), es decir, hay relación, y ella es predictiva. La predicción será más exacta cuanto menor sea la desviación estándar. La recta así trazada es la RECTA DE REGRESIÓN. Si la relación es perfecta, todas las observaciones están en ella y la predicción es segura. En ese caso, hay una sola línea de regresión (ambas coinciden); en todos los demás, hay dos rectas de regresión. Cada recta de regresión tiene la propiedad de que el cuadrado de las distancias de cada observación a ella, son sumatoriamente mínimos.
(Alfredo Errandonea)
Correlación:
Las dispersiones de las observaciones en relación con las rectas de regresión tienen una magnitud que indica la fuerza o grado de la relación. Esa fuerza o grado de la relación es la producción de covarianza (variación conjunta) de ambas variables en relación a las dos varianzas tomadas por separado, en total. Vale decir que la covarianza / producto de las varianzas, nos indica una medida comparable de la fuerza o grado de la relación. Se llama CORRELACIÓN, y el coeficiente que la mide se denomina “producto-momento”, y se individualiza como “r” (es la expresión matemática del concepto expuesto). Varía entre “-1” (perfecta inversa) y “1” (perfecta directa). Cuando las variables no son cuantitativas (´intervales´), la noción de ASOCIACIÓN sustituye a la de CORRELACIÓN.
(Alfredo Errandonea)
Definición de Operacionalización:
La operacionalización de una variable es el conjunto de tareas técnicas destinadas a llegar al indicador (o índice, o escala) que detecte concretamente la información empírica que permita clasificar a cada unidad de análisis en algún valor de la variable, a partir del concepto definido de ésta. O sea la expresión empírica de variables teóricas.
(Alfredo Errandonea)