Este documento presenta información sobre conceptos y métodos estadísticos utilizados en el análisis de datos. Explica términos como confiabilidad, validez, variables, hipótesis, pruebas estadísticas, métodos cuantitativos y cualitativos, entre otros. El objetivo es analizar datos para contrastar hipótesis de investigación.

1. ANÁLISIS DE LOS DATOS
El análisis de los datos nos permite
contrastar nuestras hipótesis.

2. Autora: Lic. Esp. Rosanna Silva Fernández
Confiabilidad
Se refiere al grado
en que su aplicación
repetida al mismo
sujeto u objeto
produce iguales
resultados.
2

3. CONFIABILIDAD
• La técnica para el cálculo de la
confiabilidad es el coeficiente ALFA DE
CRONBACH, que requiere solo una
aplicación del instrumento de
medición.

4. CONFIABILIDAD
• Grado en que un instrumento produce
resultados consistentes y coherentes.
• La confiabilidad mide si los datos
obtenidos a través del instrumento se
repiten.

5. CUADRO DE CONTINGENCIA
Se ha elaborado una tabla de
especificaciones de doble
entrada, a través de las
dimensiones e indicadores de las
variables.

6. DISEÑO DE INVESTIGACIÒN
• Diseño, plan o estrategia que se
desarrolla para obtener la información
que se requiere en una investigación.

7. DESVIACIÒN TÌPICA O
DESVIACIÒN ESTANDAR.
• Es la raíz cuadrada (positiva) de la
varianza; es el parámetro de dispersión
más utilizado.

8. DISEÑO CUASI EXPERIMENTAL Y DE
TIPO TRANSVERSAL.
Es cuasi experimental, pues la
muestra la conforman seres
humanos y es de tipo
transversal por la recolección
única de datos en un solo
momento.

9. DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN
El diseño es EXPERIMENTAL, del tipo
CUASI EXPERIMENTAL. Se optó ese
diseño para evidenciar los efectos del
tratamiento de aplicación del software
educativo JCLIC sobre el aprendizaje
del área de Personal Social con 2
grupos de 30 alumnos cada uno.

10. DISTRIBUCIÓN MUESTRAL
Es el conjunto de valores sobre una
estadística calculada de todas las
muestras posibles de una población.

11. DIFERENCIA DE MEDIAS.
Viene a ser la comparación entre las
medias.

12. ERROR TÍPICO DE LA MEDIA.
Es la relación (por cociente), entre la
desviación típica y la raíz cuadrada de
la muestra.
Ej.
A menor muestra, el error típico de la
media será mayor o viceversa.

13. ESTADÌSTICA DESCRIPTIVA
• Describe como se presentan los datos,
como son la media (tendencia central),
como se dispersan, (desvío estándar),
el mínimo, el máximo, co varianza, etc.

14. ESTADÌSTICA INFERENCIAL
• La estadística inferencial es aquella
que estima las hipótesis para inferir a
partir de los datos.

15. GRADO DE LIBERTAD
• Es un estimador del número de
categorías independientes en una
prueba particular o experimento
estadístico.

16. HIPÒTESIS
• Son explicaciones tentativas del
fenómeno investigado que se formulan
como proposiciones.

17. HERRAMIENTA INFORMÀTICA
• Es un instrumento que permite realizar
ciertos trabajos.
• Cualquier procedimiento informático
que mejora la capacidad de realizar
ciertas tareas.
• Ej.: Microsoft Office es una herramienta
para desarrollar tareas de oficina.

18. HIPÒTESIS ALTERNATIVAS
• Son posibilidades diferentes o alternas
ante las hipótesis de investigación y
nula.

19. HIPÒTESIS NULA
• Son, el reverso de las hipótesis de
investigación.
• Son proposiciones que niegan o
refutan la relación entre variables.

20. HIPÒTESIS
• Es una explicación tentativa del
fenómeno investigado que se formulan
como proposiciones.

21. JAVA
Java, es un lenguaje de programación,
orientado a objetos que permite crear
aplicaciones de todo tipo de magnitud en
diferentes ordenadores y sistemas
operativos.

22. LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN
Java Script Pascal
Php ASP
Visual básic
SHARP
Python
Apples Script
Java ----1 995

23. LENGUAJE INFORMÁTICO
Un lenguaje informático, es una
definición más amplia, puesto que
incluyen otros lenguajes como son el
HTML ó PDF, que dan formato a un
texto y no es programación en sí
misma.

24. PRUEBA DE
CONTRASTACIÒN DE
HIPÒTESIS
Determina si la hipótesis es congruente
con los datos de la muestra

25. MÉTODO DE INVESTIGACIÓN
UTILIZADO
Se utilizó el método mixto:
cuantitativo y cualitativo.

26. MUESTRA
• Es un sub grupo de la población. Se
utiliza por economía de tiempo y
recursos.

27. MUESTREO
• Es el proceso por el cual se
seleccionan los individuos que
formarán una muestra.

28. MEDIA ARITMÉTICA
• Es el valor promedio de una serie de
datos estadísticos.
• Para calcular la media aritmética, se
suman todos los valores y se dividen
entre el número de datos.
• La media o promedio es la suma de
todos los valores dividido entre el
número de datos.
• Es una característica que representa a
una población.

29. MÉTODO CUANTITATIVO
Se usó el método cuantitativo, porque
se ha medido las variables a través de
indicadores de carácter cuantitativo,
como por ejemplo: número de
aciertos obtenidos en las actividades
realizadas, en la aplicación del
software; calificativos obtenidos en
las pruebas de entrada y salida.

30. MUESTREO O UNIDAD DE ANÁLIS NO
PROBABILÍSTICO
El muestreo es de tipo NO
PROBABILÍSTICO, porque fue elegido
intencionalmente con grupos ya
formados.

31. PROCEDIMIENTOS PARA EL TRABAJO
DE CAMPO
1. Gestión del permiso para realizar el
estudio.
2. Selección de la unidad de análisis.
3. Selección y división de la muestra.
4. Inicio del programa experimental:
planificación y aplicación de los 4
módulos.

32. PRUEBA T
• Es una prueba estadística para evaluar si
dos grupos difieren entre sí de manera
significativa respecto a sus medias en una
variable. Se aplica cuando la población se
asume ser normal pero el tamaño muestral
es demasiado pequeño como para que el
estadístico en el que está basada la
inferencia esté normalmente distribuido,
utilizándose una estimación de la desviación
típica en lugar del valor real.

33. PRUEBA DE LA ESTADÍSTICA T-STUDENT
La prueba de la estadística es t Studen,
que corresponde a una prueba
PARAMÉTRICA.
Se usó la prueba de t-Student, porque
se comparó 2 grupos que difieren entre
sí de manera significativa respecto a
sus medias en una variable.
Se aplicó la t de Student, porque los
grupos son muy pequeños.

34. MÉTODO CUALITATIVO
Se usó el método cualitativo, porque se ha
medido el nivel de satisfacción, el grado
de conformidad en el desarrollo de
actividades, el nivel de interacción,
afectividad, etc.

35. NIVEL DE SIGNIFICANCIA
Es la máxima cantidad de error que
estamos dispuestos a aceptar para dar
como válida nuestra hipótesis.
Debe ser menor al 5% que es el nivel de
significancia; planteado en decimales
0,05.

36. RESOLVER EL MANEJO DE CONTROL
DE VARIABLES
Se resolvió teniendo claramente
definidas y operacionalizadas.
El control de las variables extrañas,
como son género, condición social,
edad; se han agrupado datos por
separado, de tal manera que las
variables dentro del grupo se convierten
en constantes.

37. SIGNIFICANCIA BILATERAL.
Porque no se podía anticipar la
dirección de la relación.

38. SISTEMA OPERATIVO
Es un administrador de los recursos de
hardware del sistema.
El sistema operativo es el que recibe
todas las órdenes de los programas y se
las dice directamente al ordenador para
que se las cumpla.

39. SISTEMAS OPERATIVOS:
Windows
Mac
Unix/Linux
Xandros
Ubuntu
DOS

40. SOFTWARE EDUCATIVOS LIBRES
Cmap tools, Vue, Free mind,
Ardora, Edilin, Scratch, Etoys,
Geogebra, Oppen Office,
Cuadernia, Tortugarte, Cociter,
Rubistar, Web Questions, Exe
learning, Clic 3.0,Tam Tam Mini,
Tam Tam Jam, etc.

41. Autora: Lic. Esp. Rosanna Silva Fernández
VALIDEZ
Definición Según Diversos Autores:
 Grado en que un instrumento realmente mide la variable
que pretende medir.
Hernández Sampieri
Grado en que un instrumento realmente
mide lo que el investigador pretende.
Thorndike
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42. VARIABLE
• Es una característica que puede ser
medida, y que adopta diferentes
valores en cada uno de los casos de un
estudio.
• Una variable es una característica que
al ser medida en diferentes individuos
es susceptible de adoptar diferentes
valores.

43. VARIABLES INTERVINIENTES
• Intervinientes son la edad, el género, la
procedencia socio económica.
• Las variables intervinientes son
aquellas que teóricamente afectan a las
variables dependientes pero no pueden
medirse ni manipularse. Son variables
poco concretas.

44. VARIABLE ESTADÌSTICA.
• Es una característica de la población
que puede tomar diferentes valores
numéricos, cada valor numérico se
llama dato y se representa con las
letras X,Y.
• Una variable es una característica que
al ser medida en diferentes individuos,
es susceptible de adoptar diferentes
valores.

45. VALIDEZ DE CONTENIDO
• Se refiere al grado en que un
instrumento refleja un dominio
específico de contenido de lo que se
mide. Es el grado en que la medición
representa al concepto medido.

46. VARIABLE INDEPENDIENTE:
APLICACIÓN DEL SOFTWARE JCLIC.
Es variable independiente porque se lo
manipuló.
El investigador tiene el control de la
variable.

47. VARIABLE DEPENDIENTE: APRENDIZAJE
DEL ÁREA DE PERSONAL SOCIAL.
Es dependiente porque es el
objeto de estudio de la
investigación y es medido para
determinar el efecto de la
variable independiente.

48. VALIDEZ
• Grado en que un instrumento
realmente mide lo que el investigador
pretende.
• La validez representa la posibilidad de
que un método de investigación sea
capaz de responder a las interrogantes
formuladas.

49. VARIANZA
• Es una medida de la dispersión o
variabilidad que existe en un conjunto
de datos.
• Son las comparaciones (diferencia),
que se hace entre la media y cada
marca de clase.

50. VARIANZA
• Es cuan diferentes son unos datos
comparados con otros.
• Ej. Los números 1,12, 230, 3400 y
45 000 tienen más varianza (son más
diferentes unos de otros) que los
números 2,3,4,5 y 6.
Según Hernández Sampieri: La varianza,
es la desviación estándar elevada al
cuadrado.

51. VARIABLES ALEATORIAS.
• Una variable es aleatoria si su valor
está determinado por el azar.