Introducción
En la actualidad la
Estadística además de ser una ciencia, se ha convertido en
una gran herramienta científica para la sustentación de conclusiones basadas en
evidencias. Esto es que, en la medida que se reconozca la importancia de
producir datos de calidad, y que estos son el insumo fundamental para todo tipo
de análisis estadístico, la aplicación de la metodología científica y la
continua búsqueda del conocimiento, se elevará el nivel de calidad y la
producción de investigaciones. La sociedad podrá no sólo ser productores de
investigaciones científicas, sino también utilizar la metodología estadística
para desarrollar actividades tecnológicas o de innovación.
El siglo XXI se ha denominado el siglo de la sociedad del conocimiento,
la información y la tecnología; el desarrollo de programas computacionales, la
intensificación del uso de las redes sociales para múltiples propósitos; el
desarrollo innovador de formas de comunicación y de mantenerse informado
conlleva a que la Estadística sea un
tema del diario vivir; pues los ratings, las encuestas cortas o sondeos de
Internet; la contabilización de usuarios de determinados sitios virtuales, o el
uso de la tecnología son algunos ejemplos del uso de métodos estadísticos.
La exorbitante producción de datos en todos los campos del saber es el
resultado de la agobiante necesidad de información sobre los distintos hechos
que conllevan a análisis, descripción, interpretación, conocimiento que posibilita
anticipar acciones o permiten un intento de predicción de posibles hechos en un
futuro cercano, mediano o largo plazo. Sin embargo, el meollo del asunto se
centra en la calidad del dato en todo el sentido de la palabra. Pues, no es
desconocido que el insumo principal de la Estadística es el Dato, y que su
propósito va más allá de describir algo.
En el campo de la Geografía, las aplicaciones de la
Estadística, es fundamental toda vez que el campo de acción de esta disciplina
es amplio. La Geografía como ciencia que estudia el espacio geográfico, que
comprende las interacciones entre un ecosistema, sus características, sus
habitantes y actividades, se clasifica en dos grandes grupos como lo son: la
Geografía Humana y la Geografía Física. Aspectos en los cuales la producción de
datos se intensifica motivado por la necesidad de información relevante a los
diversos tópicos del diario acontecer.
Desde
el punto de vista analítico, la Geografía se clasifica también en Geografía
cualitativa y Geografía cuantitativa. Esta última, ha sido definida desde un
punto de vista operativo, por Johnston (1981), según la cual la Geografía
cuantitativa sería aquella (ciencia) que utiliza modelos matemáticos y análisis
estadísticos y no únicamente la manipulación aritmética de los datos[1].
La
aplicación de las técnicas descriptivas juega un papel importante en el
análisis de los datos, puesto que permiten la reducción o la síntesis de un
gran número de datos mediante la obtención de las medidas estadísticas de
tendencia central, de dispersión, las medidas no centrales y de formas. Además
del método gráfico, en donde la observación de los datos en términos del
tiempo, es decir, de índole histórico es uno de los análisis frecuentes
realizados en este campo.
Otras
técnicas muy utilizadas son las de regresión y correlación de variables, así
como las técnicas de análisis de series de tiempo. En lo que se busca modelar
matemáticamente relaciones de variables con propósitos, por ejemplo, de
explicar fenómenos o de predicción de la posible ocurrencia de determinados
eventos. Técnicas que permiten organizar los datos, deduciendo el porcentaje en
que la varianza de una variable dependiente es explicada por una variable
independiente o por un conjunto de estas.
En
la revisión de la literatura, se pueden encontrar testimonios y aplicaciones de
la Estadística en la Geografía. Algunos de estos, se ilustran a continuación.
La Geografía y la Estadística se complementan
(INEGI, México)
Los datos estadísticos que se refieren a la población o a la
economía pueden enriquecerse si se ubican en el espacio geográfico que les da
origen. A esto se le llama georreferenciar y permite, por ejemplo: localizar
dónde están las personas y sus viviendas, los establecimientos económicos y las
unidades de producción agropecuaria y/o forestal, entre otras cosas.
Se pueden georreferenciar datos estadísticos en mapas impresos o
digitales, así como en sistemas de información geográfica, en los cuales el
usuario elige, en un menú, la información estadística que desea ver
representada en un mapa, ya sea en el territorio nacional o en alguna región o
lugar específico. (Sitio web: http://cuentame.inegi.org.mx/ayuda/estgeo.aspx?tema=A)
La
Importancia de las Estadísticas y la Geografía para el Desarrollo - (Asociación de Estados del Caribe -AEC)
Vivimos en una sociedad
global de la información, en la que está creciendo el monto de información y su
flujo hacia la sociedad. Muchos reconocen en este momento que las estadísticas
juegan un papel de envergadura en la conformación y suministro de información
científica útil en casi todos los aspectos de la vida humana. La toma de
decisiones en la era moderna, ya sea por el Gobierno nacional o por una agencia
internacional, utiliza cada vez más métodos estadísticos para mejorar la
calidad de la información.
Esta mayor consideración
del papel, poder e importancia de las estadísticas está llevando ahora a la
concesión de una mayor prioridad al desarrollo de la capacidad en materia de
estadísticas en muchos de los países en desarrollo. El “Panel de Expertos de
Alto Nivel para la Agenda de Desarrollo Post 2015”, establecido por las
Naciones Unidas, y su Informe titulado “Una Nueva Alianza Mundial: Erradicar la
Pobreza y Transformar las Economías a través del Desarrollo Sostenible”, define, entre otros
elementos, una agenda universal para erradicar la pobreza extrema de la faz de
la tierra para el 2030 y cumplir con la promesa del desarrollo sostenible. El
Informe hace un llamado hacia una revolución de los datos en aras del desarrollo
sostenible, con una nueva iniciativa internacional para mejorar la calidad de
las estadísticas y la información al alcance de los ciudadanos. (Sitio web: http://www.acs-aec.org/index.php?q=es/disaster-risk-reduction/la-importancia-de-las-estadisticas-y-la-geografia-para-el-desarrollo)
El
soporte tecnológico, computacional y programas especializados se encuentran
asequibles en el mercado para permitir acceso más rápido y eficiente a
resultados de la aplicación o uso de las técnicas Estadísticas. La elaboración
de tablas y gráficas, la comprobación de hipótesis, el desarrollo de análisis
de correlación y regresión, o el análisis de pruebas experimentales, son mucho
más fáciles de realizar apoyándose en dichas herramientas. A los profesionales usuarios
de la estadística, le queda poder apropiarse de los conceptos Estadísticos y
proceso metodológico para lograr buenos análisis. Nuevamente, enfatizo en la
importancia y la necesidad de la producción de datos de calidad, es imperante
que los datos sean precisos, válidos, pertinentes y que se eviten las
omisiones, pues estos datos son el pilar de toda investigación científica.
La
ausencia de datos, o la presencia de datos erróneos son la causa principal de
que los sistemas de información estadística o bien estén obsoletos,
desactualizados o simplemente, inoperantes. Sin embargo, es una necesidad
palpable la obtención de información actualizada, más no prevalece en nuestro
país una cultura estadística para contribuir al sostenimiento de una buena
colección de datos con las características deseables. Esto motiva a la
exhortación a continuar trabajando en el fomento de esta cultura para
propiciar, no solamente una producción de datos de calidad, sino un uso
adecuado de estos para la toma de decisiones y la planificación de los
recursos.
H. G. Wells,
también llamado el hombre que veía el mañana, fue quien, con espíritu de
descubrimiento científico, parafraseó que en poco tiempo para un ciudadano
eficiente del nuevo y tan complejo mundo que se está desarrollando ahora, sería
requisito poder calcular y pensar en promedios, máximos y mínimos, lo que hoy
es como aprender a leer y escribir.
Módulo 1. Conceptos Generales
Es común que en los tiempos actuales se
hable del tiempo. Fenómenos del Niño o de la Niña que afectan y modifican el
espacio geográfico es parte de los acontecimientos que vive la sociedad a
diario. La producción agrícola, es un ejemplo de estos efectos. Estos fenómenos
asociados con el clima, con los recursos hídricos, la temperatura del ambiente,
la precipitación pluvial, conllevan a mediciones frecuentes de múltiples
variables mediante las cuales se trata de comprender dicho fenómeno y la
búsqueda a su vez de posibles soluciones ante la amenaza de consecuencias
mayores, como la falta de alimentos.
También se observan datos estadísticos
como los siguientes:
Fig.
1. Pronóstico
del tiempo. Panamá. Tomado de Hidromet.com.pa
En esta figura, se observan variables o
características que se miden en el tiempo, como lo son Humedad relativa,
Temperatura, Región y Jornada o período del día. Este tipo de síntesis de datos
estadísticos, proveen información valiosa a los tomadores de decisiones.
Sumamente útil, tanto para las personas en sus actividades de recreación, como
para quienes se dedican a actividades en la construcción, agropecuarias o de
navegación, por ejemplo.
Comprendiendo la importancia, de los
datos en la toma de decisiones, podríamos entonces, imaginarnos por un momento,
¿cómo sería nuestra sociedad sin este tipo de información?
La colección de los datos, como insumo
principal de la Estadística, conlleva un proceso el cual inicia por la
necesidad de información. Esta colección de datos, se realizará de acuerdo a
determinadas características o propósitos. Contemplará una cantidad determinada
(muestra o censo), será delimitada a ciertos elementos (cualidades, tiempo,
espacio), y se obtendrá sobre ciertas variables de interés.
La
Estadística se definen como una ciencia, que cuenta con métodos y técnicas
desarrolladas para la recolección, organización, procesamiento, interpretación,
análisis y toma de decisiones. Contribuye a la generación de nuevos
conocimientos basados en una metodología propia y a su vez relacionada con el
Método científico. La Estadística aplicada a cualquier campo del saber adquiere
contexto, por ejemplo, la estadística aplicada en el campo de la salud y la
vida, es denominada Bioestadística; en
el campo económico, tal vez la conozcan como Econometría o en el de la
Geografía, Geoestadística.
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La Metodología
Estadística es sistémica, puesto que inicia con los datos, continúa con un
proceso de ordenamiento y presentación de datos, que puede ser en tablas,
gráficas o numérica y concluye con resultados obtenidos de la aplicación de
técnicas de análisis y sus interpretaciones que pueden llevar o no a la toma de
decisiones, lo cual dependerá de los objetivos por el cual se inicia el
proceso. En cada una de las etapas, la Estadística como tal juega un papel
importante, ya que incide mediante métodos en los procesos.
En la etapa de la
recolección de los datos, se emplean conceptos estadísticos para definir
variables, instrumentos y técnicas de muestreo o métodos para la recolección de
los datos. En el de organización y procesamiento de los datos, se cuentan con
técnicas de resúmenes y ordenamiento como lo son la elaboración de las tablas,
cuadros estadísticos, las técnicas descriptivas numéricas; y en la etapa de
análisis, se cuentan con una gama de métodos y técnicas estadísticas que se
emplearán de acuerdo a los propósitos del estudio.
La validez y
confiabilidad de los resultados obtenidos, se corresponderán con las buenas
prácticas de la metodología y el empleo apropiado de las diferentes técnicas en
cada una de las etapas de la metodología. La verificación de la calidad de los
datos, el cumplimiento de supuestos para aplicación de las técnicas
estadísticas, de los estadísticos de bondad de ajustes y el análisis de los
errores o desviaciones típicas son por mencionar, algunos de los criterios a
validar en los diferentes procesos.
Tal como
se ha mencionado, una vez recolectado los datos, estos pueden ser resumidos y
presentados de distintas formas tales como:
·
Tablas de frecuencias
·
Cuadros Estadísticos
·
Gráficas
·
Números
·
Texto
Las
ramas de la Estadística, son dos: La Estadística descriptiva y la Estadística
Inferencial. En la primera, el propósito se fundamenta en describir un fenómeno
u hecho basado en datos. Estos datos, se recolectan, se ordena u organizan, se
procesan y se presentan en las formas mencionadas para ser interpretadas, más
no se pretende generalizar estos resultados a un “todo” o población.
Por
su parte, la Estadística Inferencial, como su nombre lo dice, se encarga de
producir estadísticas para “generalizar a un todo”. Esta generalización o
inferencia de los datos a la población, debe partir de muestras representativas
de la población. Su aplicación, radica en que, al no poder contar con todos los
datos de la población de estudio, se desconoce el verdadero valor o estadístico
poblacional, por lo que se hace necesario estimar ese valor en función de los
datos muestrales con el fin de obtener conclusiones que conlleven a una toma de
decisiones.
Fig.
3. Ramas de
la estadística
De manera resumida:
Cuando el
objetivo es sólo describir datos, se emplea fundamentalmente las técnicas de
organización, presentación y descripción de datos de la estadística
descriptiva, a través de tablas de frecuencias, cuadros, gráficas o medidas
numéricas que resumen todos los datos en estadísticas que dicen sobre el
fenómeno estudiado. Si el objetivo es obtener conclusiones a partir de muestras
probabilísticas para inferir a la población, por medio de hipótesis; entonces
las técnicas de la estadística inferencial serán las más apropiadas.
1.1. Conceptos
básicos.
En
un proceso de investigación, la iniciativa se origina por el hecho de querer
conocer sobre el comportamiento de hechos o sucesos que son de interés, ya sea
para describir, para correlacionar o tratar de explicar su comportamiento. El
insumo principal para lograr estos objetivos, es el dato. El dato, provee una idea de algo; un conjunto de datos,
ayudará a construir un concepto de algo.
Es común
realizar estudios basados en sólo unos cuantos datos provenientes de registros
o formularios; o sobre algunas personas, animales, plantas o cosas, estos
últimos se conocerán como los elementos de la población de estudio. Más en la
geografía, el dato espacial juega un papel preponderante y dinámico; pues “el
espacio físico”, es una de las principales características, basadas en
coordenadas o posiciones geográficas.
Según, Madrid y Ortiz,
(2012), los datos son inherentes al análisis espacial,
estos permiten identificar y caracterizar los componentes del espacio y no
puede negarse que un tratamiento adecuado de los mismos permite construir
esquemas de funcionamiento del espacio, hacer visibles algunas de sus relaciones
y hasta descubrir sus regularidades e irregularidades.
De acuerdo al número de
variables incluidas en la aplicación de una técnica de análisis estadístico, se
pueden clasificar en Análisis Univariado,
es decir, se realiza el análisis estadístico con cada variable en forma
individual sin pretender explicar o relacionar otras variables; Bivariado si solo se incluyen en el
análisis dos variables con la finalidad de observar relación entre estas; o Multivariado si se incluyen más de dos
variables en el análisis.
1.1.1. Población y Muestra
La
definición de la Población de estudio, es fundamental en los análisis. Puesto
que la población de estudio está delimitada en tiempo y espacio además de las
características de los elementos de interés. Una población, en Estadística,
puede referirse no sólo a personas, sino a objetos, plantas o animales. El
conjunto total de las unidades o elementos que interesan estudiar se denomina población
o universo.
La toma de decisiones,
por lo general, se basa en sólo una parte de la población, es decir, no se
analizan “todos” los datos de la población”, ya que esto es muy costoso, o requiere
de más tiempo el registro y procesamiento de los datos. De manera, que por lo
general el estudio de los datos se basa en sólo una parte de la población,
reduciendo el número de registros a unos cuantos. Este subconjunto de datos se
denomina muestra.
Lo importante de esto
es que la parte de los datos o subconjunto de datos seleccionados para
estudiar, debe reunir características de representatividad de la población, ya
que, con los resultados obtenidos de la muestra, se quiere decidir sobre la
población o generalizar las medidas estadísticas resultantes como estimaciones
de las verdaderas estadísticas poblacionales.
Cuando las mediciones se realizan a
todos los elementos de la población, se dice que se ha realizado un Censo.
Por otro lado, cuando en la investigación se analiza una parte de la población
(o un subconjunto), entonces, se ha realizado un Muestreo.
Fig.
4. Síntesis
de conceptos básicos de estadística
El muestreo en sí, es el proceso
metódico empleado para seleccionar un subconjunto o una parte de los elementos
de la población (muestra) y de la cual se obtendrán mediciones de las
características, objeto de la investigación.
El Censo, puede ser
utilizado:
·
Cuando la población es relativamente
pequeña, de manera que permite el estudio de todos sus elementos.
·
Para el estudio de características que no
cambian frecuentemente,
·
También, para conocer las estadísticas de
la población (parámetros) que a su vez sirven al muestreo.
En Panamá, cada diez años, se realiza el Censo de
Población y vivienda, este censo provee información importante sobre la
población panameña en diferentes tópicos sociales, de salud, económico,
educativo, y otros. Es un estudio que requiere de muchos recursos y la
cooperación de todos los habitantes del país al momento de su realización. Las
Estadísticas obtenidas son de gran utilidad en los distintos sectores
económicos, políticos, sociales y culturales del país.
Las
Estadísticas obtenidas en el Censo, se denominan Parámetros. Estos, representan totales,
porcentajes o promedios de toda la población de estudio.
En la
actualidad, el uso del muestreo resulta de gran importancia en todas las
investigaciones de todos los campos del saber, ya que.
·
Resulta ser menos costoso,
·
Necesita menor inversión de tiempo en la
obtención de la información y en la preparación de materiales, en personal y en
otros recursos.
·
Es posible analizar más detalles y más
características de interés,
·
En muchos casos, el muestreo permite
obtener mejor información,
·
El muestreo, también es utilizado para
complementar al censo, evaluar la calidad de los datos y la cobertura de la
investigación.
Las
Estadísticas obtenidas de muestreos, se denominan Estimaciones. Estas estimaciones, si se ha
utilizado un buen diseño de muestreo, proporcionarán resultados estadísticos
sino iguales, aproximados a los parámetros que se obtendrían en un censo.
De la selección de la
muestra, depende la calidad de los datos y la confiabilidad de sus resultados.
En la realización de censos o
estudios por muestreo que realiza el Instituto de Estadística y Censo (INEC) de
la Contraloría General de la República, la cartografía es muy importante. En la
cartografía, los datos espaciales, se refieren a puntos de localización o
georreferencias definidos de forma lineal, puntual, segmento o zonas.
1.1.2.
Variables
Las variables son
las características numéricas o no numéricas, observadas o medibles en los
elementos estudiados, y que pueden tomar distintos valores al ser medida en
cada elemento. Se representan con letras mayúsculas, por ejemplo, X, Y, Z.
Frecuentemente, de
una unidad o elemento se extraen más de un dato. El dato es la unidad más
pequeña de la estadística, que corresponde a una variable; por lo tanto, varias
variables producirán varios datos. Estos se representan simbólicamente, como x,
y, z (letras en minúsculas).
Fig. 5. Ejemplo.
Elementos de análisis de una Comunidad. Imagen tomada de USAID-PERÚ,
http://comunidadsaludable.org/pagina/el-proyecto_herramientas-com-salud/
La definición de las variables debe considerar un proceso
de definición de la medición a realizarse e inclusive la designación de los
valores o rango y unidades a ser considerados en su medición.
1.1.3.
Escalas de Medición de
variables
El diseño del proceso de recolección de datos, es
antecedido por los propósitos de las variables a ser medidas u observadas. Las
variables podrán ser medidas de diferentes formas y con distintos niveles de
complejidad. En cuanto a la medida de las variables, estas establecen algún
grado de relación matemática entre sus categorías o datos. Los análisis
estadísticos dependerán de las escalas de medidas de las variables.
Las escalas de medición se refieren a los posibles
valores o atributos (categorías) que una variable puede tomar. Será importante
que estas categorías cumplan propiedades exhaustivas y mutuamente excluyentes.
Es decir, que comprendan todas las categorías posibles a medir y que las mismas
no se traslapen.
Por lo general, se clasifican en cuatro tipos de
escalas:
Nominal: Se refieren a las variables
categóricas o no numéricas, que se distinguen por ser “Nombres”, que no
expresan orden, ni magnitudes, sino más bien pertenencia a un grupo o categoría
o cualidad. La única relación matemática que se establece entre las categorías
de la variable es de igualdad o desigualdad. En los análisis estadísticos, estas
variables, sólo permiten el cálculo de la Moda y la aplicación de algunas
pruebas inferenciales No paramétricas.
Ejemplo: Sexo, Región o Zona, Grupo étnico.
Si las categorías de
Sexo son, por ejemplo: Hombre y Mujer, la relación matemática de estas
categorías, es que Hombre y Mujer, se ubican en el mismo nivel de categoría o
en distintos niveles, pero que estos niveles serán designados por criterios de
orden de magnitud de frecuencias, alfabético o regional, y de ningún modo
expresarán que los hombres son más valiosos que las mujeres, o viceversa.
Ordinal: Son Variables categóricas o no
numéricas, de clasificación que establecen orden o importancia, o categorías
que por sí sola expresan un orden de magnitud. La relación matemática entre los
valores que asumen las categorías, pueden ser de igualdad/desigualdad y
organizar las categorías en mayor y menor. Más no se puede establecer
distancias entre categorías.
Ejemplos: Nivel Educativo, Calidad de atención, Percepción de la
contaminación en el país.
Si las categorías de la variable Nivel educativo, son Primaria,
Secundaria y Universidad, su sólo nombre permite ordenarlas de mayor a menor
nivel educativo, por ejemplo. Si es la percepción, se pueden establecer
categorías de orden como Mucho, Regular, Poco o Nada, pero que no puede
establecer una diferencia cuantitativa entre dos categorías.
Intervalos: Son Variables Numéricas, cuyo “cero”
es un valor arbitrario que no significa ausencia de valor. Al ser numérica, sus
valores expresan no sólo magnitud, sino orden y distancia entre dos puntos
(categorías) de la escala. Aún en esta categoría de escalas de medidas, las
operaciones matemáticas como división (razón) o multiplicación no tienen
sentido al no tener un cero real. Los análisis estadísticos incluyen la moda,
mediana y la media aritmética o promedio.
Un ejemplo de este
tipo de escala de medición, muy común, es el que se refiere a la Temperatura.
Si dos puntos de la escala de
medida son, por ejemplo, 30°C y 35°C de temperatura la distancia entre 30 y 35 grados es la misma que
la existente entre 15°C y 20°C. Lo que no
se puede establecer es que una temperatura de 30 grados equivale es dos veces
más que una temperatura de 15 grados.
Otros
ejemplos, son: la comparación de las mediciones entre las temperaturas de
escalas “Farenthait” y “Celcius”. Este es un ejemplo clásico de “cero”
arbitrario, ya que decir cero grados no implica la ausencia absoluta de
temperatura. También la medición en un test psicométrico, una prueba de
rendimiento o las calificaciones universitarias en las que se establece un
punto “cero” arbitrario.
Una
acotación importante, entre las categorías ordinales numéricas que expresan
grados de satisfacción, calidad o percepción, por ejemplo, es que algunos
investigadores convienen en llevar estas escalas a análisis estadísticos
considerando la variable como intervalar. Las recomendaciones realizadas por
algunos estadísticos, (Richtey, 2002, citado por Coronado Padilla), es que las
categorías de la escala, deben considerar mínimo siete (7) niveles, entre más
niveles de categorías hay, mucho mejor será el análisis estadístico, aunque
siempre con teniendo cuidado con las interpretaciones que se originan a raíz de
sus resultados.[2]
Razón: Se refiere a la variable
numérica, de las que el “cero” es absoluto, significando la ausencia de la
categoría. Puede establecerse la relación entre dos categorías (razones,
proporciones), la distancia y el orden (mayor que, o menor que), entre las
categorías de las variables. En cuanto a los análisis estadísticos, las
variables “racionales”, permiten la más amplia aplicación de técnicas
estadísticas.
Ejemplos: Peso, Salario, Velocidad,
Tiempo, Longitud.
Las
dos primeras escalas de medición, se agrupan en la categoría de variables
cualitativas o categóricas. Y las escalas de medición de Intervalo y de Razón
en las variables de tipo cuantitativo.
Las
variables de tipo cuantitativo, presentan otro tipo de clasificación de acuerdo
a la forma de la cuantificación, si los datos pertenecen a un conteo se
denomina variable cuantitativa discreta; si resultan de una medición, variable
cuantitativa continua. La primera pertenece al conjunto de los números
naturales y la segunda, al de los números reales.
Fig. 6. Clasificación de variables, en el campo de la
cartografía. Tomado de: Documento Conceptos cartográficos. España
Fig. 7. Tipos de variables y Escalas de medición
1.2. Organización de los datos en bases de datos.
Existen diferentes
formas de organizar los datos en tablas para su posterior análisis
computarizado. Lo más común es utilizar una estructura de matriz de datos donde
las columnas corresponderán a cada variable y cada fila representará un
registro de una unidad o elemento de análisis (persona, coordenadas geográficas,
etc.).
|
Unidad / - Variables
|
Variable 1
|
Variable 2
|
…
|
Variable k
|
|
Unidad 1
|
Dato 11
|
Dato 12
|
|
Dato 1k
|
|
Unidad 2
|
Dato 21
|
|
|
Dato 2k
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.
|
|
|
|
|
|
.
|
|
|
|
|
|
.
|
|
|
|
|
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Unidad j
|
Dato j1
|
|
|
Dato jk
|
Fig. 7. Ejemplo de la
organización de datos en una tabla de datos
Si los datos
recolectados se refieren a datos poblaciones de una determinada región, la
organización de los datos será:
|
Persona
|
SEXO
|
Edad
|
Estatus laboral
|
Escolaridad (años cursados)
|
|
1
|
F
|
84
|
Trabaja
|
15
|
|
2
|
F
|
5
|
No
trabaja
|
2
|
|
.
|
M
|
..
|
..
|
..
|
|
.
|
M
|
..
|
..
|
..
|
|
.
|
…
|
..
|
..
|
..
|
Fig. 8. Ejemplo de la
organización de datos en una tabla de datos
La organización de los
datos es sumamente importante para el procesamiento de los datos en el programa
informático, en este caso, Microsoft Excel o cualquier otro programa
estadístico como SPSS o STATISTICA, por ejemplo.
[1] Bosque, J.; Rodríguez, V.; Santos Preciado,
J.; LA GEOGRAFIA CUANTITATIVA EN LA UNIVERSIDAD Y LA INVESTIGACION ESPAÑOLA.
UNIVERSIDAD DE BARCELONA ISSN: 0210-0754 Depósito Legal: B. 9.348-1976 Año
VIII. Número: 44 abril de 1983
[2]
Ritchey Ferris, Estadística para las ciencias sociales. México: McGraw Hill,
2002; p. 45.
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