Generales

Álgebra lineal

José Alfredo Jiménez Moscoso (2012). Álgebra matricial con aplicaciones en estadística. https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/83426

AlonsoTakahashi (2002). Álgebra lineal. https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/79985

Metodología de la investigación

Guillermo Briones. Módulo tres: Metodología de la investigación cuantitativa en las ciencias sociales. ICFES

Investigar: Indagar; buscar; crear conocimiento; establecer estructura, relaciones, funcionamiento; buscar solución a un problema.

Momentos principales:

  • Acercamiento inicial al tema.
  • Preparación del proyecto de investigación.
  • Ejecución de la investigación

Acercamiento inicial

Investigador con experiencia: Continúa una línea de indagación, se basa en trabajo previo y en los avances más recientes de otras personas.

Investigador sin experiencia: Búsqueda bibliográfica extensiva y consulta a personas conocedoras del tema.

Importante

Siempre se verifica primero todo lo que se ha hecho antes. Se construye sobre lo construido, a menos que se “demuestre” que lo que uno va a hacer es completa y absolutamente novedoso (nunca o casi nunca es así). En cualquier caso nunca se comienza de cero, siempre hay cosas que se han hecho antes que soportan lo que uno va a hacer.

Preparación del proyecto

Componentes de un proyecto de investigación:

  • Planteamiento de un problema de investigación.
  • Marco conceptual.
  • Objetivos.
  • Justificación.
  • Metodología.
  • Cronograma de trabajo.
  • Presupuesto.
  • Bibliografía.

Planteamiento de un problema de investigación

Un problema de investigación puede formularse:

  • como una o más preguntas.
  • como un objeto de indagación.
  • como una o más hipótesis.
  • como un propósito.

Marco conceptual

Marco de antecedentes:

Conjunto de conocimientos que otros estudios ya han logrado.

Marco teórico:

Una o más teorías en las cuales se fundamenta directamente el problema de investigación.

Marco conceptual:

Conceptualización que hace el investigador alrededor del problema de investigación incluyendo marco de antecedentes y marco teórico tanto propio como proveniente de otros investigadores.

Objetivos

  • Descriptivos.
  • Clasificatorios.
  • Comparativos.
  • Relacionales (determinar relación).
  • Explicativos (determinar efecto).

Justificación

Posible aporte práctico o teórico de relevancia:

  • Social.
  • Científica.
  • Institucional.
  • Personal.

Metodología

Componentes a tener en cuenta:

  • Población de estudio (definición de las unidades estadísticas).
  • Diseño muestral en caso de emplear una muestra.
  • Descripción de los instrumentos de recolección de información, incluyendo la descripción de las variables.
  • Plan para el trabajo de campo.
  • Procedimientos para el procesamiento de la información.
  • Técnicas y métodos a utilizar.

Cronograma de trabajo

  • Incluir la duración de cada etapa y tener el tiempo de dedicación.
  • Contemplar un margen de tiempo para situaciones imprevistas.
  • Resaltar hitos.

Presupuesto

  • Diferenciar categorias de gasto (siempre incluir recurso humano).
  • Estrechamente relacionado con el cronograma.
  • No olvidar ningún tipo de gasto (papeleria, transporte, servicios públicos, etc.).

Ejecución

Estructura del informe resultado de la investigación:

  • Abstract o resumen ejecutivo.
  • Introducción.
  • Marco conceptual.
  • Metodología.
  • Resultados.
  • Discusión y conclusiones (se incluyen las limitaciones del estudio y posibles desarrollos a futuro).
  • Bibliografía.

Herramientas computacionales

Lenguajes de marcado (Apéndice A del material de PLE): https://cjtorresj.quarto.pub/ple/A-leng-marc.html

R como herramienta (Apéndice B del material de PLE): https://cjtorresj.quarto.pub/ple/B-R-herram.html

Paquete FactoClass:

if(!require(FactoClass)){ # intenta cargar FactoClass, si falla entonces
  install.packages("FactoClass") # instala FactoClass
  library(FactoClass) # carga FactoClass
}

Paquete plotly:

if(!require(plotly)){ # intenta cargar plotly, si falla entonces
  install.packages("plotly") # instala plotly
  library(plotly) # carga plotly
}

Estadística y ciencia de datos

Estadística descriptiva

Estadística descriptiva: Describir, presentar, resumir un conjunto de datos.

Dependiendo del número de variables que se analizan simultáneamente se habla de:

  • Estadística univariada.
  • Estadística bivariada.
  • Estadística multivariada / multivariante.

La tabla de datos es el input de los métodos de estadística descriptiva multivariada incluidos en este material. Refleja parte de la realidad, tuvo un proceso de obtención o captura y puede ser resultado de procesos de transformación adicionales.

Una tabla de datos es un conjunto de celdas, en donde en cada celda se almacena un dato.

En una tabla de datos (de dos dimensiones), cada celda queda indexada por dos posiciones, usualmente la primera se interpreta como una fila y la segunda como una columna.

En las filas generalmente se representan los individuos, unidades estadísticas, observaciones o instancias de interés. En las columnas se representan las variables, atributos o características que dichos individuos poseen.