analisis de datos cuantitativos
La definición del inconveniente es el punto de origen para saber cuál de los 2 debemos utilizar. Por poner un ejemplo, el análisis no será exactamente el mismo si un inversionista busca producir rendimiento en un mercado particular y otro lo busca en diversos mercados a nivel internacional, toda vez que una característica importante de las dos filosofías es la relación entre hondura y amplitud de estudio. Respecto a esto, el análisis primordial sería más adecuado para el primer inversionista porque le permitirá realizar una interpretación más profunda de cada emisora mexicana, como comprender el modelo de negocio, consejo administrativo, perspectivas de desarrollo, entre otros. Por otra parte, las herramientas cuantitativas serían mucho más útiles para el segundo inversionista por el hecho de que con algoritmos sistematizados podría estudiar el accionar de una gran cantidad de acciones a nivel mundial dentro de poco tiempo de contestación, provocando así, una mayor amplitud de estudio. Sin embargo, es importante mencionar que ambas filosofías muestran ciertas desventajas.
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¿De Qué Manera Hacer Una Triangulación De Datos?
Por su parte, Hoepfl arguye que con las investigaciones cuantitativas se pretenden conseguir determinaciones causales, predicciones y generalizaciones de sus descubrimientos, mientras que con las investigaciones cualitativas se averigua la claridad, la comprensión y las extrapolaciones de sus hallazgos a ocasiones semejantes. Por lo antes mencionado, se arguye que cuando un método de investigación no es adecuado para los objetivos planteados, la utilización de la triangulación puede asegurar que se tome una aproximación más comprensiva a la solución del problema de investigación. Por lo que, al analizar los desenlaces debemos tomar en cuenta de redactar una discusión para cada uno de los objetivos o hipótesis planteados. Estas explicaciones no deben ser amplias, con lo que se considera pertinente efectuar una triangulación para contrastar la información conseguida en el trabajo de campo, la situación teórica y situación del investigador, en función de las dimensiones de las cambiantes del estudio. Comenzaremos con un breve repaso de la lógica subyacente al análisis cuantitativo, el manejo y exploración de bases de datos, y los modelos de regresión lineal .
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Principalmente cuando se requiere comprobar o complementar los resultados obtenidos por alguno de los métodos. Las empresas hoy en día destinan dinero y esfuerzos a la formación de profesionales y departamentos enteros que sean capaces de efectuar análisis cuantitativos y cualitativos para sacarle jugo a la información recabada. JMP, programa de análisis de datos para científicos e ingenieros, vincula la visualización dinámica de datos con estadísticas poderosas en el escritorio. Looker es una solución de analíticas de datos que asiste para las empresas a repensar el intelecto comercial y la visualización de datos. Con Looker, los equipos pueden dividir los silos de datos al integrar rápida y fácilmente los datos de todas las fuentes de datos en solo una vista. Todos en tu organización pueden tomar decisiones mejores y más informadas cuando entran a datos nuevos y fiables.
Entender qué tipo de cuestiones experimentales tienen la posibilidad de responderse utilizando métodos cuantitativos, y cuáles no tanto. sta es la página del curso optativo de métodos cuantitativos, impartido por Javier Aparicio en el CIDE. En los últimos años, debido al avance tecnológico y la amplia disponibilidad de información, se ha acentuado el enfrentamiento sobre si los modelos cuantitativos pudieran ser mejores que los de análisis fundamental, en cuanto a su capacidad para producir desempeños. La contestación a este problema no radica en definir cuál es mejor entre los dos sino más bien en identificar cuál es el mucho más adecuado, dependiendo del problema que se quiere emprender. Supuestos y utilización de los diferentes factores de correlación de uso recurrente en las sociología. Aceptamos la hipótesis de nulidad del modelo estadístico y concluimos que no hay una relación entre el nivel educativo y la posibilidad de ser o no beneficiario del Programa X.
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Delve es una solución mucho más mejorada que la codificación con hojas de cálculo y documentos y más intuitivo que el programa CAQDAS (software de análisis de datos cualitativos asistido por computadora, por sus iniciales en inglés) tradicional. La pertinencia de los métodos y su aplicación en las sociología, está en función de la naturaleza del problema. Por lo tanto es a criterio del investigador que enfoque emplea, cualitativos o cuantitativos o la combinación de ambos. La opción cualitativa no se enfrenta a la cuantitativa, sin embargo no debemos olvidar que la confiabilidad, la validez, precisión, elasticidad, nivel de inferencia entre una población cambia de un procedimiento a otro. Los estudios de meta–análisis suministran una síntesis más objetiva de la literatura científica sobre un tópico que las revisiones de tipo narrativo, más aún en el momento en que el volumen de la investigación en un campo es muy elevado. Por lo general, en una revisión meta–analítica se recogen todos y cada uno de los estudios libres sobre un preciso tema de investigación y se combinan para conseguir un indicador estadístico sobre la fuerza de la relación entre dos cambiantes.
En términos generales la validez se refiere al nivel en que un instrumento verdaderamente mide la variable que se pretende medir. La app del análisis factorial confirmatorio deja ganar seguridad sobre la validez de los instrumentos de medida y, por consiguiente, de los resultados de las indagaciones en donde aquellos se usen. Sin embargo, a veces los resultados de las investigaciones se basan en instrumentos de medida que no fueron ratificados de forma adecuada, con lo que su calidad puede ponerse en duda. A lo sumo se informa de la fiabilidad de las escalas , pero no se aportan datos de validez.
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Los métodos estadísticos dejan comprobar hipótesis o establecer relaciones de causalidad en un preciso fenómeno. En este curso vas a aprender los argumentos de conceptos estadísticos como intervalos de seguridad, análisis de regresión lineal y modelos lineales extendidos. A veces el análisis de datos se considera como la parte primordial de la investigación cualitativa, por norma general mientras que la obtenida de datos es el paso previo para prepararlo. Hay diferentes enfoques a la hora de investigar los datos en la investigación cuantitativa, algunos mucho más en general, otros mucho más concretos para cierto tipo de datos. Todos ellos tienen en común que se fundamentan en el análisis textual, por ello cualquier clase de material tiene que estar listo para ser analizado de esa forma.
Se trata de técnicas de enorme utilidad tanto para la exploración de las relaciones entre las variables de un conjunto de datos -una matriz de relaciones nos permite visualizar de forma rápida que variables están relacionadas y cuales no- y para la prueba de hipótesis teóricas. MAXQDA es un software de análisis cualitativo de los datos, que deja a los individuos ordenar, valorar y también interpretar de forma sistemática los datos textuales y de multimedia con la ayuda de muchas funcionalidades originales. Desde la primera versión en 1989, MAXQDA es una vigorosa herramienta para el análisis cualitativo de los datos (QDA ) tradicional y la administración de la información.
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#FLACSO Chile, curso de análisis de datos cuantitativos: http://t.co/cCCs4jW9mJ
— FLACSO Secretaría General (@FLACSOSG) June 18, 2013
Este curso optativo ofrece una continuación y extensión de algunos temas vistos en la secuencia de introducción al análisis empírico y métodos cuantitativos del tercer año de la licenciatura en ciencia política y relaciones de todo el mundo. El pasado siglo se caracterizó por la disyuntiva entre el análisis primordial y el técnico en el momento en que Converses Dow, considerado el padre del análisis técnico, expresó que el accionar de un activo financiero podía ser analizado mediante figuras geométricas. Esta propuesta no fue bien recibida por la academia, al nivel de ser comparada con la alquimia -aun- pese a haber estudios como los publicados posteriormente por Andrew Lo y Craig MacKinlay, donde se demuestra que sí tiene la capacidad de predecir rendimientos. Hoy en dia hay un dilema afín al debatirse sobre si las tecnologías como ‘Machine Learning’ y también Sabiduría Artificial tengan la posibilidad de producir mayor desempeño respecto de la experiencia en la vertiente fundamental.