Análisis de Datos Avanzados

Los días 3 y 4 de Diciembre los alumnos del Máster Universitario en Sociedad, Administración y Política hemos cursado las sesiones correspondientes al Módulo Optativas, Asignatura: Análisis de Datos Avanzados con el profesor David Alarcón Rubio.

Para hacer frente al reto que supone la aproximación a las técnicas avanzadas de análisis estadístico utilizando el software SPSS, ampliamente aceptado en la comunidad académica, David Alarcón Rubio insistió en la importancia de la capacidad intuitiva y lógica del investigador. El llevar a buen puerto una investigación cuantitativa en las Ciencias Sociales donde prima la probabilidad, la estadística inferencial, la capacidad de análisis e interpretación del investigador no puede ser sustituida por ningún paquete estadístico, sin menoscabar la utilidad de un software como el utilizado.

Se insistió en que las inferencias, mediante la generación de modelos y predicciones en base a los datos, deberán estar basadas en el método científico atendiendo a los criterios de fiabilidad y validez. Se tratan lo datos, se estiman los parámetros y se contrastan las hipótesis en base a las pruebas inferenciales. Las pruebas inferenciales vistas en clase fueron principalmente aquellas que eran apropiadas para muestras paramétricas (muestras que siguen una distribución normal) como son: T de Student, F o Chi cuadrado.

Así, con la indiscutible ayuda de un paquete estadístico como SPSS, las técnicas utilizadas dependerán de la pregunta de investigación y la asociación de variables (consideradas dependientes o independientes) presentes en las mismas. A modo de esquema se indican las principales técnicas y pruebas de inferencia correspondientes estudiadas en estas sesiones del máster según el tipo de variables:

  • Cuando todas las variables son cuantitativas: Regresión Lineal y Correlación entre dos variables con el coeficiente de Pearson.
  • Cuando al menos una variable es cuantitativa (la variable dependiente): Comparación de medias para dos grupos y, para más de dos, la ANOVA cuyas pruebas inferenciales son la T de Student y F respectivamente.
  • Cuando todas las variables son cualitativas: Tablas de contingencia o cruzadas y la prueba Chi-cuadrado.

Todas estas técnicas fueron implementadas e interpretadas por los alumnos utilizando bases de datos procedentes principalmente del Centro de Investigaciones Sociológicas. Es decir, que no sólo se estudiaron las nociones teóricas asociadas a cada técnica sino que se reforzó el papel de la puesta en práctica de las mismas.

En definitiva, un interesante y amplio abanico de técnicas que requirió mucho esfuerzo en una semana intensa pero que, independientemente del background de cada alumno, ha dado como resultado general un conocimiento apropiado para empezar a aplicar con seguridad y rigor dichos análisis. Muchos alumnos tendrán que poner en práctica estas competencias en su Trabajo Fin de Máster a lo largo del presente curso pero también contarán con estas herramientas en su futuro profesional.

Para aquellos que tengan interés dejo los siguientes enlaces sobre las principales técnicas y pruebas ejemplificadas en simuladores randomizados en Java que ofrecen una explicación intuitiva de las mismas, disponibles también en el Módulo correspondiente de la Blackboard:

http://onlinestatbook.com/stat_sim/index.html

http://www.math.usu.edu/~schneit/CTIS/

A seguir trabajando y disfrutando.

José Miguel Río Alarcón, Diciembre 2014.

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