Análisis Estadísticos

analisis_estadisticosCasi toda investigación contiene una sección en la que se representan los resultados obtenidos a partir de un conjunto de datos extraídos de una muestra.
Desde Methodo, nos ocupamos de recoger los datos, tabularlos en una base de datos, plantear y aplicar las pruebas estadísticas e interpretar los resultados de dichas pruebas con un lenguaje científico. Además, la presentación de los resultados se realiza en el formato necesario para insertarlos directamente en el trabajo de investigación, con las correspondientes tablas resumen y representaciones gráficas.
Todo ello va acompañado de una explicación de los resultados para que puedas defenderlos ante el tutor o tribunal ante el que vayas a leer el trabajo. También te garantizamos que si hay que realizar algún ajuste en los resultados, nos ocupamos de ello sin incrementar el presupuesto, de tal manera que el trabajo quede a tu satisfacción y a la de tu tutor.

¿Qué es la estadística?

Podemos definir la estadística como la ciencia que recoge, ordena y analiza los datos extraídos de una población o de una muestra de sujetos (entendiéndose por sujetos personas u otras entidades individuales que forman poblaciones).
La estadística se divide en dos grandes áreas:

· Estadística descriptiva: que se encarga de recoger, ordenar y describir las características de la población o muestra. Para resumir las características de la población o muestra utilizamos funciones numéricas como la media, desviación típica, mediana, percentil, etc., así como representaciones gráficas (histograma, diagrama de barras, diagrama de sectores, etc.)

· Estadística inferencial: se encarga de elaborar modelos, predicciones e inferencias en general a partir de los datos obtenidos en la muestra o población. Para ello podemos utilizar la estimación y el contraste de hipótesis.

Entre las técnicas empleadas se encuentran:

· análisis de regresión lineal
· análisis de la correlación
· ANOVA
· ANOVA de medidas repetidas
· MANOVA
· análisis discriminante
· series temporales
· prueba t de Student para muestras independientes
· prueba t de Student para muestras relacionadas
· prueba ji-cuadrado
· análisis factorial
· análisis cluster
· regresión logísitica
· análisis de supervivencia
· pruebas no paramétricas: U de Mann-Withney, test de Kruskal-Wallis, test de Wilcoxon, test de McNemar, test de Friedman, etc.

Para el desarrollo de estas pruebas contamos con las últimas versiones de los programas más sofisticados de análisis de datos: SPSS, AMOS, Lisrel, MATLAB, STATA y otros muchos.