Analisis cuantitativo

Análisis cuantitativo
1. Analizar variables individuales
2. Analizar las relaciones entre variables
3. Estudio normativo de variables
Una vez recibidos los datos y antes de someterlos al análisis, suele ser útil llevar a cabo algunas operaciones preliminares. Esto puede incluir:
* apartar los datos que son obviamente erróneos o irrelevantes. Esto ha de ser hecho con precaución: nodebiéramos borrar datos que son solamente "anómalos" y no armonizan con nuestras hipótesis. Pueden también demostrar que la hipótesis es defectuosa.
* normalizar o reducir nuestros datos significa que eliminamos la influencia de algún factor bien conocido pero sin interés. Por ejemplo, podemos eliminar el efecto de la inflación dividiendo todos los precios por el índice de precios de la fechade la compra.
En el análisis propiamente dicho de los datos, el propósito es extraer una invariante o estructura que nos interese a partir de los datos. Esto no significa que introduzcamos los datos en un ordenador y esperemos que el ordenador nos muestre qué estructuras pueden encontrarse en ellos. Los ordenadores no son lo bastante listos para eso.

En lugar de ello, es bastante habitual queya en un momento tan temprano como el inicio del proyecto, el investigador tenga un modelo matemático que aplicará a los resultados. Este modelo también proporciona las hipótesis para el proyecto de investigación o al menos actúa como una "hipótesis de trabajo" no exacta.

Los resultados empíricos pueden entonces analizarse del modo siguiente: primero, el investigador dispone los resultados deacuerdo con el modelo y después considera en qué grado el marco es adecuado a los datos o si ha de buscarse un modelo que se adapte mejor.
En otras palabras, el investigador suele primero decidir qué tipo de patrón es el que está buscando en los datos. Esto determinará los métodos para un análisis matemático. Así, la primera cuestión a la hora de elegir el método de análisis es: ¿Queremos usar lasvariables medidas para clasificar casos o individuos? ¿O deseamos analizar variables inconexas, o bien las relaciones entre diversas variables?
(Otra cuestión es cuál es la razón para la asociación estadística: ¿Hay una relación causal o algún otro tipo de relación entre las variables? Esto es algo que el análisis estadístico no será capaz de revelar.)
[Otra decisión importante se refiere alpropósito final de su proyecto. ¿Usted desea describir cómo es el actual (o anterior) estado de su objeto, o usted desea descubrir cómo el objeto debe ser: qué grado de las cualidades medidas sería óptimo? Este último tipo de análisis se discute bajo del título Estudio normativo de variables.]
Analizar variables individuales
A continuación hay una lista de algunos métodos habituales para el análisisestadístico de una sola variable. Los métodos han sido dispuestos de acuerdo con la escala de medición de la variable.
- | Escala nominal  | Escala ordinal  | Escala de intervalo | Escala de proporción |
Métodos de presentación de los datos | - Tabulación ; Presentación gráfica - |
Medias: | - La moda - |
| - | - La mediana - |
| - | - | - Media aritmética - |
Medidas de dispersión: | -| - Desviación de cuartil - |
| - | - El rango - |
| - | - | - Desviación estándar  - |
Presentación gráfica de una variable
Un modo simple de presentar una distribución de valores es mostrar cada valor como un punto en una escala. Si hay un gran número de valores, puede ser mejor clasificarlos primero y entonces presentar la frecuencia de cada clase como un histograma (Fig. de la derecha).Si nuestros estudios tienen que ver con personas, ocurrirá con bastante frecuencia que nuestras mediciones estarán distribuidas de acuerdo con cierta curva, la llamada curva de Gauss (a la izquierda) que es, por consiguiente, llamada la distribución normal. Una de sus propiedades es que el 68% de todas las mediciones diferirá de la media (en la figura: M) en no más que la desviación estándar, y...