Fundamentos de Estadística Descriptiva y Metodología de la Investigación

Medidas de Tendencia Central y Dispersión

Para datos no agrupados:

• Media: Suma de todos los números / cantidad de números.
• Mediana: Al ordenar los datos, es el número que queda en el medio. Si hay dos números centrales, se suman y se dividen entre 2.
• Moda: El número que más se repite en el conjunto de datos.
• Varianza: Se calcula como la suma de (valor - media)² / n. Se realiza con cada número en orden.
• Desviación estándar: Raíz cuadrada de la varianza.
• Rango: Valor máximo - valor mínimo.

Cálculos para datos agrupados

• Media: n / 2.
• Mediana: Li + [(n/2 - FAA-1) / F] * A.
• Moda: Li + [D1 / (D1 + D2)] * A.
• Varianza: Σ[(mc - media)² * frecuencia de intervalo] / n.

Etapas del Método Científico

1. Planteamiento del problema.
2. Construcción de un modelo teórico.
3. Deducción de consecuencias particulares.
4. Prueba de las hipótesis.
5. Introducción de las conclusiones en la teoría.

Detalle de las etapas

• Construcción de un modelo teórico: a) Selección de los factores teóricos relativos al problema. b) Formulación de las hipótesis centrales y suposiciones complementarias. c) Elaboración del esquema de relaciones.
• Deducción de consecuencias particulares: a) Búsqueda de soportes racionales. b) Búsqueda de soportes empíricos.
• Prueba de las hipótesis: a) Diseño de la prueba. b) Ejecución de la prueba. c) Elaboración de los datos. d) Inferencia de la conclusión.
• Introducción de las conclusiones en la teoría: a) Comparación de las conclusiones con las predicciones. b) Reajuste del modelo. c) Sugerencias acerca del trabajo ulterior.

Investigación Longitudinal

En este tipo de investigación, el tiempo es un factor determinante, ya sea porque el comportamiento de las variables se mide en un período dado o porque el tiempo es clave en la relación causa-efecto.

Elementos estructurales de la hipótesis

1. Unidades de análisis: Pueden ser individuos, familias, grupos, casas, instituciones, entre otros.
2. Variables: Características, propiedades o factores que presentan las unidades de análisis, pudiendo ser de tipo cuantitativo o cualitativo.
3. Elementos lógicos: Relacionan las unidades de análisis con las variables y a estas entre sí.