Estudios Longitudinales y Transversales

Estudios Longitudinales y Transversales

• Los estudios longitudinales analizan los mismos sujetos a lo largo del tiempo, permitiendo observar cambios y tendencias en el fenómeno.
• Los estudios transversales recolectan datos en un único momento, describiendo el estado de un fenómeno en un instante específico.

Base Muestral vs. Base Censal

• La base muestral es una parte representativa de la población total, utilizada para inferir sobre el conjunto.
• La base censal examina toda la población, recolectando datos de cada individuo del universo de estudio.

Estructura Tripartita de los Datos

• Las unidades de análisis son los sujetos sobre los que se recogen datos.
• Las variables son los atributos medidos en dichas unidades de análisis.
• Los valores son los resultados específicos que corresponden a cada variable y unidad de análisis.

Matriz de Datos

• La matriz organiza la información de forma estructurada, usando filas para unidades de análisis y columnas para variables.

Variables

• La definición conceptual describe abstractamente la característica estudiada.
• La definición operacional especifica cómo se medirá esa característica de manera práctica.

Niveles de Medición

• Nominal: Clasifica datos en categorías sin orden.
• Ordinal: Clasifica datos con un orden, sin diferencias numéricas entre categorías.
• Intervalo: Ofrece orden con diferencias consistentes entre valores, pero sin un cero absoluto.
• De razón: Similar al intervalo, pero permite comparaciones proporcionales gracias a su cero absoluto.

Tipos de Dimensiones e Indicadores

• Las dimensiones unidimensionales evalúan un único atributo, mientras que las multidimensionales consideran varios aspectos de un fenómeno.
• Los indicadores directos miden la variable de interés, mientras que los indirectos representan proxies de dichas variables.

Proceso de Operacionalización

• Transforma conceptos abstractos en variables medibles, definiendo primero el fenómeno y luego identificando dimensiones e indicadores.

Análisis de Datos

• La explotación de grandes bases de datos se centra en el análisis de conjuntos extensos para extraer información significativa.
• El proceso de ETL (Extract, Transform, Load) implica la recopilación, transformación y carga de datos hacia bases unificadas.
• Tabulación organiza datos en tablas, mientras que la codificación convierte respuestas cualitativas en cuantitativas.
• La recodificación y normalización de variables ajustan categorías para facilitar el análisis y comparaciones.

Desvío Estándar y Medidas de Tendencia Central

• El desvío estándar mide la dispersión de datos respecto a la media, indicando la variabilidad del conjunto.
• Las medidas de tendencia central incluyen:
  • Media: Promedio aritmético.
  • Mediana: Valor que divide el conjunto de datos por la mitad.
  • Moda: Valor que se repite con mayor frecuencia.

Medidas de Dispersión

• El rango calcula la diferencia entre el valor máximo y mínimo.
• La varianza y el desvío estándar evalúan la variabilidad alrededor de la media.

Análisis Exploratorio

• La distribución de frecuencia organiza los datos en categorías y muestra la frecuencia de cada valor.
• Proporciones, tasas y razones comparan datos en diferentes contextos.

Análisis Bivariado y Multivariado

• El análisis bivariado estudia la relación entre dos variables, mientras que el multilvariado lo hace con más de dos, identificando patrones complejos.
• El coeficiente de correlación mide la relación lineal entre dos variables, oscilando entre -1 y 1.

Herramientas de Visualización de Datos

• Gráficos de dispersión, barras e histogramas representan datos visualmente.
• Otras visualizaciones, como gráficos de pastel y diagramas de caja, permiten interpretar diferentes aspectos de los datos.

Explotación de Grandes Bases de Datos

• Las tablas de contingencia muestran la distribución conjunta de variables categóricas, facilitando el análisis de relaciones.
• Medidas de asociación cuantifican la relación y significación estadística ayuda a determinar si los resultados son relevantes o producto del azar.
• Técnicas de análisis multivariado, como regresión múltiple, descomponen la complejidad en grandes conjuntos de datos.