Representacion tabular y Grafica de Datos

La presentación de datos estadísticos constituye en sus diferentes modalidades uno de los aspectos de mas uso en la estadística descriptiva. A partir podemos visualizar a través de los diferentes medios escritos y televisivos de comunicación masiva la presentación de los datos estadísticos sobre el comportamiento de las principales variables económicas y sociales, nacionales e internacionales.

1-Presentación escrita: Esta forma de presentación de informaciones se usa cuando una serie de datos incluye pocos valores, por lo cual resulta mas apropiada la palabra escrita como forma de escribir el comportamiento de los datos; mediante la forma escrita, se resalta la importancia de las informaciones principales.

2-Presentación tabular: Cuando los datos estadísticos se presentan a través de un conjunto de filas y de columnas que responden a un ordenamiento lógico; es de gran eso e importancia para el uso e importancia para el usuario ya que constituye la forma más exacta de presentar las informaciones. Una tabla consta de varias partes, las principales son las siguientes:

Titulo: Es la parte más importante del cuadro y sirve para describir todo él contenido de este.

Encabezados: Son los diferentes subtítulos que se colocan en la parte superior de cada columna.

Columna matriz: Es la columna principal del cuadro.

Cuerpo: El cuerpo contiene todas las informaciones numéricas que aparecen en la tabla.

Fuente: La fuente de los datos contenidos en la tabla indica la procedencia de estos.

Notas al pie: Son usadas para hacer algunas aclaraciones sobre aspectos que aparecen en la tabla o cuadro y que no han sido explicados en otras partes.

3-Presentación grafica: Proporciona al lector o usuario mayor rapidez en la comprensión de los datos, una grafica es una expresión artística usada para representar un conjunto de datos.

De acuerdo al tipo de variable que vamos a representar, las principales graficas son las siguientes:

Histograma: Es un conjunto de barras o rectángulos unidos uno de otro, en razón de que lo utilizamos para representar variables continuas.

Polígono de frecuencias: Esta grafica se usa para representar los puntos medios de clase en una distribución de frecuencias

Gráfica de barras: Es un conjunto de rectángulos o barras separadas una de la otra, en razón de que se usa para representar variables discretas; las barras deben ser de igual base o ancho y separadas a igual distancia. Pueden disponerse en forma vertical y horizontal.

Gráfica lineal: Son usadas principalmente para representar datos clasificados por cantidad o tiempo; o sea, se usan para representar series de tiempo o cronológicas.

Gráfica de barra 100% y gráfica circular: se usan especialmente para representar las partes en que se divide una cantidad total.

La ojiva: Esta grafica consiste en la representación de las frecuencias acumuladas de una distribución de frecuencias. Puede construirse de dos maneras diferentes; sobre la base "menor que" o sobre la base "o más". Puede determinar el valor de la mediana de la distribución.

En estadística denominamos gráficos a aquellas imágenes que, combinando la utilización De sombreado, colores, puntos, líneas, símbolos, números, texto y un sistema De referencia (coordenadas), permiten presentar información cuantitativa.

La utilidad De los gráficos es doble, ya que pueden servir no sólo como sustituto a las tablas, sino que también constituyen por sí mismos una poderosa herramienta para el análisis De los datos, siendo en ocasiones el medio más efectivo no sólo para describir y resumir la información, sino también para analizarla.

En este trabajo solo nos vamos a centrar únicamente en los gráficos como vehículo de presentación de datos, sin abordar su otra faceta como herramienta de análisis.

Distribución de frecuencia

Gráficos estadísticos

Los gráficos son medios popularizados y a menudo los más convenientes para presentar datos, se emplean para tener una representación visual de la totalidad de laࠩnformación. Los gráficos estadísticos presentan los datos en forma de dibujo de tal modo que se pueda percibir fácilmente los hechos esenciales y compararlos con otros.

Gráficos de barras horizontales

Representan valores discretos a base de trazos horizontales, aislados unos de otros. Se utilizan cuando los textos correspondientes a cada categoría son muy extensos.

• para una serie
• para dos o más series

Gráficos de barras proporcionales

Se usan cuando lo que se busca es resaltar la representación de los porcentajes de los datosque componen un total. Las barras pueden ser:

Verticales

Horizontales

Gráficos de barras comparativas: Se utilizan para࣯mparar dos o más series, para comparar valores entre categorías.̡s barras pueden ser: Verticales Horizontales

Gráficos de barras e usan para mostrar las relaciones entre dos o más series con el total. Las barras pueden ser: verticales horizontales

Gráficos de líneas

En este tipo de gráfico se representan los valores de los datos en dos ejes cartesianos ortogonales entre sí. Se pueden usar para representar: una serie dos o más series

Una presentación adecuada y clara de los resultados de un trabajo de investigación además de ser fundamental para contribuir a la difusión de los mismos, puede incluso ser imprescindible para lograr que se acepte su publicación. En la actualidad la exigencia de las revistas y de los revisores ha contribuido a que el nivel de calidad en la presentación de datos sea bastante bueno, por lo que es conveniente tener algunas ideas muy claras para evitar errores o situaciones que hoy ya no son admisibles, lo que no solo nos preparará para la publicación de nuestros trabajos sino también para una lectura crítica de los de otros. Precisamente un buen punto de partida para obtener información, no sólo sobre cómo presentar nuestros resultados sino también sobre cómo preparar todo el conjunto del artículo, lo constituyen las propias guías suministradas por las revistas.

Un artículo bien concebido debe transmitir la mayor parte de la información con sólo leer el Abstract y los Resultados, siendo para ello vital que los datos, con las tablas y figuras correspondientes, estén bien presentados y organizados. En general no debiera ser necesario acudir al texto para entender una tabla o una figura; otro caso es para interpretarla, lo que ya corresponde al apartado de Discusión o Conclusiones.

La manera de presentar los datos es diferente según el tipo de los mismos. De forma rápida podemos hacer dos grandes grupos: datos cuantitativos y datos cualitativos. En el grupo de datos cuantitativos tenemos aquellos cuyo resultado puede variar de forma continua, como puede ser el peso, la edad, etc. y los que sólo pueden tomar valores enteros como por ejemplo el número de hijos, el número de ingresados en la Unidad de Quemados un día concreto, etc. A su vez en las variables cualitativas distinguiremos las nominales, que constituyen una simple etiqueta -como puede ser el sexo, el grupo sanguíneo, etc.- de las ordinales, en las que se da una relación de orden entre las respuestas, como por ejemplo en el resultado de una patología/tratamiento (fallece, empeora, sin cambios, mejora, curación) o el nivel educacional. Cada tipo variable tiene requerimientos propios en cuanto a presentación y en cuanto a las pruebas que se utilizan para contrastar los valores entre diferentes grupos.

Observados en ella serán válidos aproximadamente para esa población, y los procedimientos estadísticos nos permiten cuantificar la magnitud del término "aproximadamente", lo que dependerá del tamaño y representatividad de la muestra (error de muestreo), la variación debida a las técnicas de medida empleadas (error de medida), y la propia variabilidad delproceso estudiado (error aleatorio).

La precisión de la estimación efectuada a partir de los datos del estudio se refleja en el intervalo de confianza. El intervalo de confianza de un parámetro viene dado por dos límites, inferior y superior, en el que, de acuerdo con nuestros datos, esperamos que se encuentre el valor verdadero del parámetro de la población (desconocido), con un nivel de seguridaddeterminado y que se suele fijar en el 95%.

El intervalo de confianza es mucho más informativo que indicar solo si un resultado ha sido estadísticamente significativo, incluso aunque se dé el valor de la probabilidad

Representaciones gráficas pueden alcanzar en el proceso de análisis de datos. La mayoría de los textos estadísticos y epidemiológicos4 hacen hincapié en los distintos tipos de gráficos que se pueden crear, como una herramienta imprescindible en la presentación de resultados y el proceso de análisis estadístico. No obstante, es difícil precisar cuándo es más apropiado utilizar un gráfico que una tabla. Más bien podremos considerarlos dos modos distintos pero complementarios de visualizar los mismos datos. La creciente utilización de distintos programas informáticos hace especialmente sencillo la obtención de las mismas. La mayoría de los paquetes estadísticos (SPSS, STATGRAPHICS, S-PLUS, EGRET,...) ofrecen grandes posibilidades en este sentido. Además de los gráficos vistos, es posible elaborar otros gráficos, incluso tridimensionales, permitiendo grandes cambios en su apariencia y facilidad de exportación a otros programa

Figura 1. Ejemplo de gráfico de sectores. Distribución de una muestra de pacientes según el hábito de fumar.

Figura 2. Ejemplo de gráfico de barras. Estadio TNM en el cáncer gástrico.

Figura 3.Ejemplo de un histograma correspondiente a los datos de la Tabla I.

Figura 4. Polígono de frecuencias para los datos de la Tabla I.

Figura 5.Ejemplo de un diagrama de caja correspondiente a lo datos en la Tabla I.

Figura 7. Diagrama de barras agrupadas. Relación entre la presencia de alguna enfermedad coronaria y los antecedentes cardiacos familiares en una muestra.

Figura 8. Barras de error. Variación en el índice desa corporal según el sexo.

Figura 9. Gráfico de líneas. N úmero de pacientes trasplantados renales en el Complexo Hospitalario "Juan Canalejo" durante el periodo 1981-1997.

Figura 10. Diagrama de dispersión entre la talla y el peso de una muestra de individuos.

Figura 11. Dos diagramas de líneas superpuestos. Variación en el peso medio de una muestra de recién nacidos según el control ginecológico del embarazo y el hábito de fumar de la madre.

Figura 12. Diagrama de dispersión (regresión logística). Probabilidad de padecer cirrosis hepática, según un modelo de regresión logística ajustando por el % de protrombina y el presentar o no hepatomegalia.

Figura 13. Curva ROC para el porcentaje de protrombina en la predicción de cirrosis.

En estadística denominamos gráficos a aquellas imágenes que, combinando la utilización de sombreado, colores, puntos, líneas, símbolos, números, texto y un sistema de referencia (coordenadas), permiten presentar información cuantitativa. La utilidad de los gráficos es doble, ya que pueden servir no sólo como sustituto a las tablas, sino que también constituyen por sí mismos una poderosa herramienta para el análisis de los datos, siendo en ocasiones el medio más efectivo no sólo para describir y resumir la información, sino también para analizarla.

El propósito de un gráfico no es entonces muy diferente del de cualquier otra herramienta estadística: ayudar a la comprensión y comunicación de la evidencia aportada por los datos respecto a una hipótesis en estudio. Un gráfico científico debe servir por tanto para representar la realidad, no para generar nuevas realidades inexistentes fuera de la propia imagen. La llegada de los ordenadores y de programas para la generación de gráficos y presentaciones ha puesto en manos del usuario común una herramienta poderosa, antes de que disponga de los conocimientos o la mentalidad adecuada para usarla, y de esa forma nos vemos invadidos, cierto que con honrosas excepciones, por una insensata proliferación de gráficos mercantilistas que parece que tienen como único objetivo hacernos ver la capacidad del programa utilizado: llenos de una variada gama de colores, todo tipo de fuentes de letras imaginables, casi tantos como palabras, y por supuesto representación al menos en tres dimensiones. Todo lo contrario de lo que un buen gráfico científico debe ser, en el que su calidad radica precisamente en la simplicidad de la presentación para permitir visualizar unos datos complejos.

En este artículo nos vamos a centrar únicamente en los gráficos como vehículo de presentación de datos, sin abordar su otra faceta como herramienta de análisis.

La calidad de un gráfico estadístico consiste en comunicar ideas complejas con precisión, claridad y eficiencia, de tal manera que:

• Induzca a pensar en el contenido más que en la apariencia
• No distorsione la información proporcionada por los datos
• Presente mucha información (números) en poco espacio
• Favorezca la comparación de diferentes grupos de datos o de relaciones entre los mismos (por ejemplo una secuencia temporal)

A su vez los gráficos se integran dentro de un contexto de presentación, por ejemplo en papel o proyectados en una pantalla en una presentación oral, y deben estar adecuadamente diseñados para el soporte al que van destinados. Personalmente me resulta asombroso la enorme cantidad de veces que oigo atónito a un presentador, que nos muestra una transparencia o una diapositiva llena de texto minúsculo, ilegible para la audiencia, decir que "aunque uds probablemente no pueden leerlo"... ¿entonces para qué lo ha puesto en esa imagen? ¿qué arcana misión cumple entonces el texto que la audiencia no puede leer?. Lo mismo podemos decir de los gráficos en papel ¿por qué contienen tantos puntos o rayas que no se pueden distinguir unos de otros?

Aunque como norma general en los gráficos científicos los adornos sobran, tampoco hay que olvidar que a menudo también cumplen una misión estética, ayudando de esa forma a una presentación que quizás sería demasiado árida sólo con texto y números. Pero entonces esa función estética debe ser comprendida y valorada, quedando perfectamente integrada en el contexto de lo que se presenta, y no puede ser una disculpa para distorsionar su contenido.

Algunas sugerencias para la confección de gráficos

En un artículo las tablas y las figuras deben llevar numeración diferente, y mientras que el título de una tabla debe ir en la parte superior de ésta, el de la figura se colocará en la parte inferior.

Si se piensa utilizar un gráfico es porque aporta algo a la presentación de los datos; no tiene sentido gastar innecesariamente espacio con una imagen, como en la figura de la izquierda, en la que mediante barras representamos dos frecuencias, cuando los datos se pueden expresar con una simple frase o con una pequeña tabla.

La moda imperante de utilizar perspectiva para simular tres dimensiones en gráficas en las que únicamente se representa 2 dimensiones de los datos o a veces incluso sólo una dimensión (como son los diagramas de barras en la que la única dimensión de los datos, la frecuencia absoluta o relativa, corresponde a la altura de la barra, ya que la anchura no mide nada), distorsiona las relaciones entre los distintos elementos de los gráficos magnificando unas y empequeñeciendo otras y por lo tanto constituye un elemento no deseable, por lo que nuestra encarecida recomendación es no utilizar en esos casos representaciones en 3 dimensiones.

En la imagen de la izquierda vemos un ejemplo de flagrante confusión a la hora de percibir la información por el observador. Entre las dos últimas barras de la derecha parece que existe escasa diferencia, aunque con distinto signo, pero si nos fijamos en el escalado del eje, la barra morada tiene menos de 10 unidades de altura, si tomamos como referencia la cara frontal, pero si nos fijamos en la cara posterior, la altura es superior a 10 (está por encima de la línea de 60). Sin embargo en la barra última, de color rojo, cuando nos fijamos en la cara en primer plano la altura parece ser de 20 unidades, y si tomamos como referencia la cara posterior parece que la altura corresponde a algo más de 15 unidades. ¿Con qué nos quedamos? Un verdero lío. Este ejemplo no está preparado, se trata de un caso real que me presentaron hace pocos días: no es necesario escarbar mucho para encontrar ejemplos a nuestro alrededor.

Un tipo de representación muy utilizado son las tartas y sin embargo desde el punto de vista de la comunicación de resultados son totalmente inadecuadas, hasta tal punto que nuestra recomendación es no emplearlas nunca y mucho menos con tres dimensiones

Categoría

Frec.abs.

%

No sabe leer ni escribir

69

7,8

Sin estudios

246

27,9

Estudios primarios incompletos

262

29,7

Estudios primarios completos

129

14,6

Estudios de graduado escolar

85

9,7

Estudios de bachiller superior

57

6,5

Estudios universitarios medios

24

2,7

Estudios universitarios superiores

9

1,0

Total

881

En la tabla de la izquierda se presentan los datos procedentes de un estudio real, correspondientes al nivel cultural de 881 pacientes diabéticos, atendidos en régimen ambulatorio.

En la tarta que vemos más abajo se han representado los datos de esa tabla utilizando como lamentablemente es habitual tres dimensiones. No sé qué le parecerá a ud lector, pero a mí, si me fijo en los sectores amarillos (Estudios primarios incompletos) y verde (Sin estudios), me parece que el sector verde es algo más grande que el amarillo, lo que está en clara contradicción con los datos de la tabla. Les aseguro que el gráfico no está "amañado", me he limitado a capturar la pantalla de mi programa. Prueben con su programa favorito. El problema óptico radica en dónde coloquemos cada sector.

Fíjense en cambio en el diagrama de barras de la siguiente figura. Ahora sí se está reflejando adecuadamente los datos en el gráfico y nos permite establecer relaciones visuales fiables entre ellos.

Veamos seguidamente cómo queda en una presentación estándar de PowerPoint. La primera tarta corresponde a los datos de la tabla tal y como los presenta ese programa y en la segunda tarta intercambiamos la posición de los sectores amarillo y verde, sin variar los porcentajes, pero no es eso lo que parece en la imagen, ya que el sector verde parece más pequeño que el amarillo en la primera tarta, y mayor en la segunda.

En general es mejor presentar una tabla que una tarta, o un diagrama de barras, sobre todo si se desea comparar con otros datos.

La pereza intelectual nos lleva a adoptar modas, tanto en la utilización de procedimientos estadísticos como en la representación de datos, sin plantearnos si éstas son adecuadas. Conviene siempre reflexionar sobre lo que se hace. Así por ejemplo, viene siendo muy habitual representar los porcentajes con una barra y una línea que marca el intervalo de confianza de éste, como en la primera figura de la izquierda. Pero este tipo de representación tiene un cierto contenido de engaño, ya que la presencia de esas líneas para el intervalo de confianza marcan sólo el límite superior, y sin embargo es igualmente probable valores por debajo del extremo superior de la barra.

Una presentación más adecuada sería la de la segunda figura, que refleja esa característica de simetría del intervalo de confianza. Es igualmente probable obtener valores superiores o inferiores.

Otra costumbre, que no tiene mucho sentido, y también muy difundida es la de unir puntos entre los que no existe una relación secuencial. Sí que es lógico construir de esa forma curvas de evolución de crecimiento, de supervivencia, pero no es lógico unir puntos que no guardan relación secuencial. Por ejemplo, en la gráfica anterior, si los 10 ensayos que se representan en el eje de las X son independientes no tendría sentido unir los puntos; sí lo sería, si se trata de ensayos secuenciales.

En la siguiente figura vemos el perfil de la media de los resultados del cuestionario de calidad de vida SF-36 en los hombres (rojo) y mujeres (amarillo) en un grupo de pacientes diabéticos. Hay un punto para cada una de las dimensiones, que corresponden a los conceptos de función física, rol físico, dolor corporal, salud general, vitalidad, función social, rol emocional y salud mental. La moda es presentar los puntos unidos por una línea ¿por qué?. No dudo de que haya alguna razón, pero ¿los que así lo presentan conocen el motivo o lo hacen sólo por moda?

La utilización de un escalado adecuado es imprescindible en un buen gráfico estadístico. Es fundamental sobre todo si se van a comparar diferentes gráficas, ya que entonces los ejes deben tener el mismo recorrido y las gráficas tener el mismo tamaño.

El recorrido de los ejes contiene en sí mismo también información. Así en la gráfica anterior, se quería indicar que el resultado posible de cada una de las escalas va de 0 a 100, y que las diferencias entre el grupo de mujeres y de hombres, siendo importantes, pueden quedar minimizadas en ese campo de variación. Si pretendiéramos realzar esas diferencias hubiéramos elegido otro recorrido para el eje:

En ambos casos el recorrido elegido transmite por sí mismo un mensaje, por lo tanto debe escogerse adecuadamente.

Es difícil, sino imposible, dar consejos generales en cuanto a cómo elaborar un gráfico, si acaso sólo unas mínimas normas básicas como las que venimos comentando. Hay que tener en cuenta además que el gráfico cumple también una función estética, que fomenta la lectura del texto y ayuda a su comprensión. Y en el aspecto estético es donde será más complicado lograr un consenso. Quizás la única norma general sea la de buscar sencillez y claridad, incluso el uso del color debe ser moderado y bien elegido. Las líneas debieran ser finas, eliminándose aquellas que son superfluas y enmarañan el gráfico. Solo se utilizarán rejillas si se considera necesario para ayudar a la interpretación y ubicación de los datos. En la imagen debe haber un adecuado balance entre el espacio en blanco y el que contiene datos, aunque en ocasiones el espacio en blanco sí que contiene información y transmite un mensaje, como en la gráfica anterior sobre calidad de vida, cuando decidíamos presentar todo el rango de variación con el fin de minimizar la importancia de las diferencias.

En el gráfico ideal no tenemos que acudir al texto para interpretarlo.

Debe existir una adecuada relación entre el texto, las tablas y las imágenes, siendo fáciles de localizar y encontrándose próximas al texto donde son referenciadas y a ser posible en la misma página. También una buena idea puede ser combinar texto y tablas embebidas, para facilitar la

Lectura, ya que muchos números seguidos en una misma frase son difíciles de comprender. Veamos un ejemplo.

Se encontró una diferencia importante en la PAS entre el grupo de pacientes obesos y el resto, de 5.1 mmHg (Int.confianza del 95% de 3.7 a 7.2), con los siguientes valores en cada grupo:

Grupo

Media

Desv.Típ.

Tam.

OBESO=NO

136,54

15,04

476

OBESO=SI

141,62

15,00

355

Incluir aquí la tabla con los datos en ambos grupos es mucho más legible que si hubiéramos continuado la frase indicando, a continuación de los valores de la diferencia, los datos de cada grupo. Así, con la tabla, resulta mucho más fácil de leer que si se expresa con un párrafo; por supuesto siempre que la tabla quede embebida en el texto y no vaya colocada en otro punto, y hagamos referencia a ella con el consabido véase tabla n, lo que distraerá la atención.

Hay muchas otras posibilidades de gráficos, además de las tartas, barras, nubes de puntos y curvas, que constituyen una alternativa más eficiente de presentación que el texto. Por ejemplo, una información que debería figurar en todo trabajo de investigación, es la relativa al colectivo de sujetos del que se extrajo la muestra analizada, así como el procedimientoutilizado y la evolución del tamaño de muestra durante el desarrollo del estudio. Este tipo información resulta complicado de describir sólo con texto y sobre todo difícil de seguir por el lector, siendo mucho más ilustrativa la presentación de un diagrama de flujo, tal y como proponen las recomendaciones CONSORT, de las que hemos extraído el ejemplo de la figura.

Las características globales de un conjunto de datos estadísticos pueden resumirse mediante una serie de cantidades numéricas representativas llamadas parámetros estadísticos. Entre ellas, las medidas de tendencia central, como la media aritmética, la moda o la mediana, ayudan a conocer de forma aproximada el comportamiento de una distribución estadística.

Medidas de centralización

Se llama medidas de posición, tendencia central o centralización a unos valores numéricos en torno a los cuales se agrupan, en mayor o menor medida, los valores de una variable estadística. Estas medidas se conocen también como promedios.

Para que un valor pueda ser considerado promedio, debe cumplirse que esté situado entre el menor y el mayor de la serie y que su cálculo y utilización resulten sencillos en términos matemáticos.

Se distinguen dos clases principales de valores promedio:

Las medidas de posición centrales: medias (aritmética, geométrica, cuadrática, ponderada), mediana y moda.

Las medidas de posición no centrales: entre las que destacan especialmente los cuantíales.

Las medidas de centralización son parámetros representativos de distribuciones de frecuencia como las que ilustra la imagen.

Media aritmética

Se define media aritmética de una serie de valores como el resultado producido al sumar todos ellos y dividir la suma por el número total de valores. La media aritmética se expresada como 

Dada una variable x que toma los valores x1, x2, ..., xn, con frecuencias absolutas simbolizadas por f1, f2, ..., fn, la media aritmética de todos estos valores vendrá dada por:

Media ponderada

En algunas series estadísticas, no todos los valores tienen la misma importancia. Entonces, para calcular la media se ponderan dichos valores según su peso, con lo que se obtiene una media ponderada.

Si se tiene una variable con valores x1, x2, ..., xn, a los que se asigna un peso mediante valores numéricos

p1, p2, ..., pn, la media ponderada se calculará como sigue:

El cálculo de la media aritmética de una serie de valores puede abreviarse si se resta a todos los valores un mismo número elegido convenientemente.

Cantiles

Los cuantíeles son medidas de tendencia no centrales, que permiten determinar la proporción de la población de una variable estadística cuyos valores estadísticos son menores o iguales que un valor tomado como referencia. Este valor puede determinarse dividiendo la población en diez partes (deciles), cien partes (percentiles), etcétera.

Variables estadísticas

En el mundo natural y en las sociedades humanas existen fenómenos cuyo comportamiento no puede establecerse mediante leyes fijas, sino que obedecen a la conjunción de múltiples factores cuya interacción es a menudo incontrolable. En tales casos se recurre a análisis estadísticos, que recogen datos sobre un número elevado de manifestaciones del fenómeno y los relacionan y describen por medio de tablas, gráficos y valores numéricos representativos.

Conceptos de estadística

En el manejo de modelos estadísticos se utilizan tres conceptos fundamentales:

Población, definida como el conjunto de todos los elementos que verifican una cierta característica considerada de interés para el estudio estadístico.

Individuo, cada uno de los elementos de una población. El número de individuos define el tamaño de la población.

Muestra o subpoblación, entendida como cualquier subconjunto representativo de la población considerada.

Por su parte, los individuos de una población poseen una serie de cualidades o propiedades que, genéricamente, se conocen por caracteres. Existen dos clases de estas propiedades:

Cuantitativas, susceptibles de expresarse mediante números. Por ejemplo, la edad, el número de hijos, el peso o la estatura.

Cualitativas, que sólo pueden explicarse mediante palabras, como el color del pelo, la nacionalidad, el sexo, el estado civil, etc.

Clases de variables estadísticas

El conjunto de valores que constituyen un carácter estadístico se denomina variable estadística. En términos estrictos, se denomina variable estadística a todo carácter cuantitativo de un individuo, mientras que los caracteres cualitativos se suelen llamar atributos.

Las variables estadísticas se clasifican en dos grandes grupos:

Variables discretas, que toman únicamente valores puntuales. Por ejemplo, el número de hijos de una mujer es siempre un valor entero: 0, 1, 2, 3, ...

Variables continuas, que pueden tomar cualquier valor dentro del conjunto de los números reales R o de un intervalo suyo. Ejemplos de variables continuas son las medidas antropomórficas de los recién nacidos, la altura de los ciudadanos de un determinado colectivo, la medición de temperaturas, etcétera.

Se llama recorrido de una variable a la máxima diferencia que existe entre sus valores.

Clasificación de los caracteres estadísticos

Frecuencias

Si se observa un carácter en los elementos de una población, se determinará que aparece de la misma manera en un cierto número de ellos. Este concepto se denomina frecuencia, de forma que:

Se denomina frecuencia absoluta al número de veces que aparece cada valor de una variable dentro del conjunto de datos. La frecuencia absoluta del carácter i se expresa como fi.

Se llama frecuencia relativa, y se expresa como hi, al cociente entre la frecuencia absoluta del carácter y el número total de observaciones n. Es decir:

hi = fi/n

Cuando se ordenan los valores de la variable en sentido creciente o decreciente y se van sumando hasta un cierto valor determinado, se habla de frecuencia acumulada, que puede ser absoluta o relativa según el concepto de frecuencia que se considere.

Presentación de tablas

Una primera forma de presentación de datos estadísticos se basa en el uso de tablas. Las más sencillas son las tablas de distribución de frecuencias, donde se indican en columnas:

El valor de la variable.

La frecuencia absoluta, la frecuencia relativa y, en ocasiones, la frecuencia acumulada.

En las tablas estadísticas se cumplen algunas propiedades interesantes que sirven de mecanismos de control de su exactitud:

La suma de todas las frecuencias absolutas es igual al tamaño de la población de la muestra.

La suma de las frecuencias relativas es siempre igual a 1.

La última frecuencia absoluta acumulada coincide con el número total de observaciones.

La última frecuencia relativa acumulada es igual a la unidad.

Clases de estadística

La estadística es una ciencia que estudia colecciones de datos numéricos para extraer inferencias de ellos basadas en diversos métodos. A menudo, se emplean cantidades numéricas representativas (de tendencia central, como la media aritmética, y de dispersión, como la desviación típica), para ilustrar las propiedades de estos conjuntos numéricos; esta rama de la estadística recibe el nombre de deductiva o descriptiva. En cambio, cuando recurre al estudio de subpoblación es o muestras (por ejemplo, en encuestas entre ciertos colectivos), hace uso de la teoría de probabilidades, en una especialidad denominada estadística

Frecuencia de grafico de líneas

EJ: Agrupar en una tabla de datos

10, 1, 6, 9, 2, 5, 7, 4, 3, 8 - 45

- Tablas de frecuencias: Una tabla de frecuencia esta formada por las categorías o valores de una variable y sus frecuencias correspondientes. Esta tabla es lo mismo que una distribución de frecuencias. Esta tabla se crea por medio de la tabulación y agrupación, la cual es un método sencillo como lo habíamos empezado a ver en la tabla de datos, Se realiza el mismo procedimiento de tabulación anteriormente descrito si el numero de valores observados para la variable, se trabaja con una sola variable, descontando los repetidos son pequeños, si existen repetidos la frecuencia f es el numero de repeticiones de un valor de X dado, Sin embargo, cuando el conjunto de datos es mayor, resulta laborioso trabajar directamente con los valores individuales observados y entonces se lleva a cabo, por lo general, algún tipo de agrupación como paso preliminar, antes de iniciar cualquier otro tratamiento de los datos. Las reglas para proceder a la agrupación son diferentes según sea la variable, discreta o continua, para una variable discreta suele resultar conveniente hacer una tabla en cuya primera columna figuren todos los valores de la variable X representados en el material, y en la segunda, la frecuencia f con que ha aparecido cada valor de X en las observaciones.

Para una variable continua, el procedimiento de agrupación es algo más complicado. Se toma un intervalo adecuado sobre el eje de la variable que contenga los n valores observados, y divídase el intervalo en cierto numero de intervalos de clase. Todas las observaciones que pertenecen al mismo intervalo de clase se agrupan y cuentan, y él numero que resulte representa la frecuencia de clase correspondiente a dicho intervalo, luego se forma una tabla, en cuya primera columna figuran los limites de cada intervalo de clase, y en la segunda aparecen las correspondientes frecuencias.

Estas clases de tablas son las mas usadas y brindan mayor información de los datos que las tablas de entradas de datos, efectivamente, una tabla de este tipo dará en forma abreviada, una información completa acerca de la distribución de los valores observados. Con estas se pueden utilizar mas a fondo los métodos gráficos al igual que los métodos aritméticos.

INTRODUCCIÓN

La recolección de datos se refiere al uso de una gran diversidad de técnicas y herramientas que pueden ser utilizadas por el analista para desarrollar los sistemas de información, los cuales pueden ser la entrevistas, la encuesta, el cuestionario, la observación, el diagrama de flujo y el diccionario de datos.

Todas estos instrumentos se aplicará en un momento en particular, con la finalidad de buscar información que será útil a una investigación en común. En la presente investigación trata con detalle los pasos que se debe seguir en el proceso de recolección de datos, con las técnicas ya antes nombradas.

TÉCNICAS PARA HALLAR DATOS

Los analistas utilizan una variedad de métodos a fin de recopilar los datos sobre una situación existente, como entrevistas, cuestionarios, inspección de registros (revisión en el sitio) y observación. Cada uno tiene ventajas y desventajas. Generalmente, se utilizan dos o tres para complementar el trabajo de cada una y ayudar a asegurar una investigación completa.

LA ENTREVISTA

Las entrevistas se utilizan para recabar información en forma verbal, a través de preguntas que propone el analista. Quienes responden pueden ser gerentes o empleados, los cuales son usuarios actuales del sistema existente, usuarios potenciales del sistema propuesto o aquellos que proporcionarán datos o serán afectados por la aplicación propuesta. El analista puede entrevistar al personal en forma individual o en grupos algunos analistas prefieren este método a las otras técnicas que se estudiarán más adelante. Sin embargo, las entrevistas no siempre son la mejor fuente de datos de aplicación.

Dentro de una organización, la entrevistas es la técnica más significativa y productiva de que dispone el analista para recabar datos. En otras palabras, la entrevistas es un intercambio de información que se efectúa cara a cara. Es un canal de comunicación entre el analista y la organización; sirve para obtener información acerca de las necesidades y la manera de satisfacerlas, así como concejo y comprensión por parte del usuario para toda idea o método nuevos. Por otra parte, la entrevista ofrece al analista una excelente oportunidad para establecer una corriente de simpatía con el personal usuario, lo cual es fundamental en transcurso del estudio.

Preparación de la Entrevista

1. Determinar la posición que ocupa de la organización el futuro entrevistado, sus responsabilidades básicas, actividades, etc. (Investigación).
2. Preparar las preguntas que van a plantearse, y los documentos necesarios (Organización).
3. Fijar un límite de tiempo y preparar la agenda para la entrevista. (Sicología).
4. Elegir un lugar donde se puede conducir la entrevista con la mayor comodidad (Sicología).
5. Hacer la cita con la debida anticipación (Planeación).

Conducción de la Entrevista

1. Explicar con toda amplitud el propósito y alcance del estudio (Honestidad).
2. Explicar la función propietaria como analista y la función que se espera conferir al entrevistado. (Imparcialidad).
3. Hacer preguntas específicas para obtener respuestas cuantitativas (Hechos).
4. Evitar las preguntas que exijan opiniones interesadas, subjetividad y actitudes similares (habilidad).
5. Evitar el cuchicheo y las frases carentes de sentido (Claridad).
6. Ser cortés y comedio, absteniéndose de emitir juicios de valores. (Objetividad).
7. Conservar el control de la entrevista, evitando las divagaciones y los comentarios al margen de la cuestión.
8. Escuchar atentamente lo que se dice, guardándose de anticiparse a las respuestas (Comunicación).

Secuela de la Entrevista

1. Escribir los resultados (Documentación).
2. Entregar una copia al entrevistado, solicitando su conformación, correcciones o adiciones. (Profesionalismo).
3. Archivar los resultados de la entrevista para referencia y análisis posteriores (Documentación).

Recabar datos mediante la Entrevista

La entrevista es una forma de conversación, no de interrogación, al analizar las características de los sistemas con personal seleccionado cuidadosamente por sus conocimientos sobre el sistema, los analistas pueden conocer datos que no están disponibles en ningún otra forma.

En las investigaciones de sistema, las formas cualitativas y cuantitativas de la información importantes. La información cualitativa está relacionada con opinión, política y descripciones narrativas de actividades o problemas, mientras que las descripciones cuantitativas tratan con números frecuencia, o cantidades. A menudo las entrevistas pueden ser la mejor fuente de información cualitativas, los otros métodos tiende a ser más útiles en la recabación de datos cuantitativos.

Son valiosas las opiniones, comentarios, ideas o sugerencia en relación a como se podría hacer el trabajo; las entrevistas a veces es la mejor forma para conocer las actividades de las empresas. La entrevista pueden descubrir rápidamente malos entendidos, falsa expectativa o incluso resistencia potencial para las aplicaciones de desarrollo; más aún, a menudo es más fácil calendarizar una entrevista con los gerentes de alto nivel, que pedirle que llenen cuestionario.

Determinación del tipo de Entrevista

La estructura de la entrevista varia. Si el objetivo de la entrevista radica en adquirir información general, es conveniente elaborar una serie de pregunta sin estructura, con una sesión de preguntas y respuesta libres

Las entrevistas estructuradas utilizan pregunta estandarizada. El formato de respuestas para las preguntas pueden ser abierto o cerrado; las preguntas para respuestas abierta permiten a los entrevistados dar cualquier respuesta que parezca apropiado. Pueden contestar por completo con sus propias palabras. Con las preguntas para respuesta cerradas se proporcionan al usuario un conjunto de respuesta que se pueda seleccionar. Todas las personas que respondes se basan en un mismo conjunto de posible respuestas.

Los analistas también deben dividir el tiempo entre desarrollar preguntas para entrevistas y analizar respuesta. La entrevista no estructurada no requiere menos tiempos de preparación, porque no necesita tener por anticipado las palabras precisas de las preguntas. Analizar las respuestas después de la entrevista lleva más tiempo que con la entrevista estructuradas. El mayor costo radica en la preparación, administración y análisis de las entrevistas estructuradas para pregunta cerradas.

Ejemplos de las preguntas abiertas y cerradas en la entrevista estructurada

FORMA DE PREGUNTA ABIERTA

FORMA DE PREGUNTA CERRADA

Ejemplo: obtener la información sobre las características de diseños críticas para los empleados. " algunos empleados han sugerido que la mejor forma para hacer eficiente el procesamiento de pedidos es instalar un sistema de computadora que maneje todos los cálculos..." bajo estas circunstancias ¿ apoyaría usted el desarrollo de un sistema de este tipo?.

Ejemplo: obtener la información sobre las Características de diseño críticas para los empleados. " La experiencia le ha proporcionado una amplia visión en cuanto a la forma en la que la empresa maneja los pedidos..." Me gustaría que usted contestara algunas preguntas específicas en relación en lo anterior: -¿Qué etapas trabajas bien?¿cuáles no -¿En donde se presenta la mayor parte del problema? - ¿Cuándo ocurre un atraso, cómo se maneja? Entre otros

Selección de Entrevistados

Realizar entrevistas toma tiempo; por lo tanto no es posible utilizar este método para recopilar toda la información que se necesite en la investigación; incluso el analista debe verificar los datos recopilados utilizando unos de los otros métodos de recabación de datos. La entrevista se aplican en todos los niveles gerencial y de empleados y dependa de quien pueda proporcionar la mayor parte de la información útil para el estudio los analistas que estudian la administración de inventarios pueden entrevistar a los trabajadores del embarque y de recepción, al personal de almacén y a los supervisores de los diferentes turnos, es decir. Aquellas personas que realmente trabajan en el almacén, también entrevistarán a los gerentes más importante.

Realización de Entrevista

La habilidad del entrevistador es vital para el éxito en la búsqueda de hecho por medio de la entrevista. Las buenas entrevista depende del conocimiento del analista tanto de la preparación del objetivo de una entrevista específica como de las preguntas por realizar a una persona determinada.

El tacto, la imparcialidad e incluso la vestimenta apropiada ayudan a asegurar una entrevista exitosa. La falta de estos factores puede reducir cualquier oportunidad de éxito. Por ejemplo, analista que trabaja en la aplicación enfocada a la reducción de errores (captado por la gerencia de alto nivel) probablemente no tendría éxito si llegara a una oficina de gerencia de nivel medio con la presentación equivocada, ejemplo "Estamos aquí para resolver su problema".

A través de la entrevista, los analistas deben preguntarse a sí mismo las siguientes preguntas:

• ¿Qué es lo que me está diciendo la persona?
• ¿Por qué me lo está diciendo a mí ?
• ¿Qué está olvidando?
• ¿Qué espera está persona que haga yo?

	Entrevista estructurada	Entrevista no estructurada
VENTAJAS	-Asegura la elaboración uniforme de las preguntas para todos los que van a responder. -Fácil de administrar y evaluar. -Evaluación más objetiva tanto de quienes responden como de las respuestas a las preguntas. -Se necesita un limitado entrenamiento del entrevistador. -Resulta en entrevistas más pequeñas.	-El entrevistador tiene mayor flexibilidad al realizar las preguntas adecuadas a quien responde. -El entrevistador puede explotar áreas que surgen espontáneamente durante la entrevista. -Puede producir información sobre área que se minimizaron o en las que no se pensó que fueran importantes.
DESVENTAJAs	-Alto costo de preparación. -Los que responden pueden no aceptar un alto nivel en la estructura y carácter mecánico de las preguntas. -Un alto nivel en la estructura puede no ser adecuado para todas las situaciones. -El alto nivel en las estructuras reduce responder en forma espontánea, así como la habilidad del entrevistador para continuar con comentarios hacia el entrevistado.	-Puede utilizarse negativamente el tiempo, tanto de quien responde como del entrevistador. -Los entrevistadores pueden introducir sus sesgos en las preguntas o al informar de los resultados. -Puede recopilarse información extraña -El análisis y la interpretación de los resultados pueden ser largos. -Toma tiempo extra recabar los hechos esenciales.

¿Qué es una encuesta?

Se ha dicho que Estados Unidos ya no es una "sociedad industrial", sino una "sociedad de información". Esto es, nuestros mayores problemas y tareas ya no giran principalmente en la producción de bienes y servicios necesarios para nuestra supervivencia y comodidad.

Nuestra "sociedad", requiere un rápido y preciso flujo de información sobre las preferencias, necesidades y comportamiento de sus miembros. Es en respuesta a esta necesidad crítica de información por el gobierno, el comercio y las instituciones sociales que tanta confianza se pone en las encuestas.

Hoy en día la palabra "encuesta" se usa más frecuentemente para describir un método de obtener información de una muestra de individuos. Esta "muestra" es usualmente sólo una fracción de la población bajo estudio.

Por ejemplo, antes de una elección, una muestra de electores es interrogada para determinar cómo los candidatos y los asuntos son percibidos por el público… un fabricante hace una encuesta al mercado potencial antes de introducir un nuevo producto… una entidad del gobierno comisiona una encuesta para obtener información para evaluar legislación existente o para preparar y proponer nueva legislación.

No tan sólo las encuestas tienen una gran variedad de propósitos, sino que también pueden conducirse de muchas maneras, incluyendo por teléfono, por correo o en persona.

Aún así, todas las encuestas tienen algunas características en común.

A diferencia de un censo, donde todos los miembros de la población son estudiados, las encuestas recogen información de una porción de la población de interés, dependiendo el tamaño de la muestra en el propósito del estudio. En una encuesta bona fide, la muestra no es seleccionada caprichosamente o sólo de personas que se ofrecen como voluntarios para participar. La muestra es seleccionada científicamente de manera que cada persona en la población tenga una oportunidad medible de ser seleccionada. De esta manera los resultados pueden ser proyectados con seguridad de la muestra a la población mayor. La información es recogida usando procedimientos estandarizados de manera que a cadaindividuo se le hacen las mismas preguntas en mas o menos la misma manera. La intención de la encuesta no es describir los individuos particulares quienes, por azar, son parte de la muestra sino obtener un perfil compuesto de la población.

Una "encuesta" recoge información de una "muestra." Una "muestra" es usualmente sólo una porción de la población bajo estudio.

El estándar de la industria para todas las organizaciones respetables que hacen encuestas es que los participantes individuales nunca puedan ser identificados al reportar los hallazgos. Todos los resultados de la encuesta deben presentarse en resúmenes completamente anónimos, tal como tablas y gráficas estadísticas.

¿Cuán grande debe ser la muestra?

El tamaño de muestra requerido en una encuesta depende en parte de la calidad estadística necesaria para los establecer los hallazgos; esto a su vez, está relacionado en cómo esos hallazgos serán usados.

Aún así, no hay una regla simple para el tamaño de muestra que pueda ser usada en todas las encuestas. Mucho de esto depende de los recursos profesionales y fiscales disponibles. Los analistas frecuentemente encuentran que una muestra de tamaño moderado es suficiente estadística y operacionalmente. Por ejemplo, las muy conocidas encuestas nacionales frecuentemente usan cerca de 1,000 personas para obtener información razonable sobre actitudes y opiniones nacionales.

Cuando nos damos cuenta que una muestra apropiadamente seleccionada de sólo 1,000 individuos puede reflejar varias características de la población total, es fácil apreciar el valor de usar encuestas para tomar decisiones informadas en una sociedad compleja como la nuestra. Las encuestas proveen medios rápidos y económicos de determinar la realidad de nuestra economía y sobre los conocimientos, actitudes, creencias, expectativas y comportamientos de las personas.

¿Quién lleva a cabo las Encuestas?

Todos conocemos sobre las encuestas de opinión pública que son reportadas por los medios informativos. Por ejemplo, la Encuesta Gallup y la Encuesta Harris emiten informes periódicos describiendo la opinión pública nacional sobre una amplia gama de asuntos corrientes. Encuestas estatales y en las áreas metropolitanas, frecuentemente con el apoyo económico de algún periódico o estación de televisión local, se reportan regularmente en muchos lugares. Las cadenas mayores de radio y televisión, así como revistas nacionales de noticias también llevan a cabo encuestas e informan sus resultados A pesar de esto, la gran mayoría de las encuestas no son de opinión pública. La mayoría están dirigidas a un propósito administrativo, comercial o científico. La gran variedad de asuntos con los que tratan las encuestas se puede ilustrar con la siguiente lista de usos reales:

• Las cadenas mayores de televisión confían en encuestas que le dicen cuántas y qué tipo de personas ven sus programas.
• Statistics Canadá lleva a cabo encuestas continuas de panel sobre niños (y sus familias) para estudiar sus necesidades educativas y otras.
• Es una buena práctica nunca identificar los participantes individuales. El tamaño de la muestra depende de las metas estadísticas y de los recursos disponibles para la encuesta.
• Los fabricantes de automóviles usan encuestas para determinar cuán satisfechos están las personas con sus autos.
• El Negociado del Censo de los Estados Unidos lleva a cabo encuestas cada mes para obtener información sobre empleo y desempleo en la nación.
• La Agencia para la Política e Investigación sobre Cuidado de Salud de los Estados Unidos auspicia una encuesta periódica para determinar cuanto dinero está gastando la gente en los distintos tipos de cuidado médico.
• Las autoridades de transportación local conducen encuestas para obtener información
• sobre los hábitos de viaje y transportación de las personas.
• Las revistas y revistas profesionales usan encuestas para conocer qué leen sus suscriptores.
• Se llevan a cabo encuestas para conocer quien usa nuestros parques nacionales y
• otras facilidades recreativas.

Las encuestas proveen una fuente importante de conocimiento científico básico. Economistas, sicólogos, profesionales de la salud y sociólogos llevan a cabo encuestas para estudiar materias tales como los patrones de ingreso y gastos en los hogares, las raíces del prejuicio étnico o racial, las implicaciones de los problemas de salud en la vida de las personas, comparando el comportamiento electoral y los efectos sobre la vida familiar de mujeres que trabajan fuera del hogar.

¿Cuáles son algunos métodos comunes de Encuestas?

Las encuestas pueden ser clasificadas en muchas maneras. Una dimensión es por tamaño y tipo de muestra. Las encuestas pueden ser usadas para estudiar poblaciones humanas o no humanas (por ejemplo, objetos animados o inanimados, animales, terrenos, viviendas). Mientras que muchos de los principios son los mismos para todas las encuestas, el foco aquí será en métodos para hacer encuestas a individuos.

Muchas encuestas estudian todas las personas que residen en un área definida, pero otras pueden enfocar en grupos particulares de la población -niños, médicos, líderes de la comunidad, los desempleados, o usuarios de un producto o servicio particular. Las encuestas también pueden ser conducidas con muestras locales, estatales o nacionales.

Las encuestas pueden ser clasificadas por su método de recolección de datos. Las encuestas por correo, telefónicas y entrevistas en persona son las más comunes. Extraer datos de récords médicos y otros se hace también con frecuencia. En los métodos más nuevos de recoger datos, la información se entra directamente a la computadora ya sea por un entrevistador adiestrado o aún por la misma persona entrevistada. Un ejemplo bien conocido es la medición de audiencias de televisión usando aparatos conectados a una muestra de televisores que graban automáticamente los canales que se observan.

Las encuestas son una fuente importante de conocimiento científico básico. Las encuestas por correo, a través de entrevistas telefónicas o en persona son las más comunes.

Las encuestas por correo pueden ser de costo relativamente bajo. Como con cualquier otra encuesta, existen problemas en usar este método si no se presta suficiente atención a obtener niveles altos de cooperación. Estas encuestas pueden ser más efectivas cuando se dirigen a grupos particulares, tal como suscriptores a una revista especializada o a miembros de una organización profesional.

Las entrevistas telefónicas son una forma eficiente de recoger ciertos tipos de datos y se están usando con cada vez mayor frecuencia. Se prestan particularmente bien a situaciones donde es necesario obtener resultados oportunos y cuando el largo de la encuesta es limitado.

Las entrevistas en persona en el hogar u oficina de un participante son mucho más caras que las encuestas telefónicas o por correo. Estas pueden ser necesarias especialmente cuando se debe recoger información compleja.

Algunas encuestas combinan varios métodos. Por ejemplo, una encuestadora puede usar el teléfono para identificar participantes elegibles (tal como localizar individuos mayores elegibles para Medicare) y luego hacer cita para una entrevista en persona.

¿Qué preguntas hacemos en una Encuesta?

Podemos clasificar las encuestas también por su contenido. Algunas encuestas enfocan en las opiniones y actitudes (tal como las encuestas pre-eleccionarias), mientras que otras se preocupan por características o comportamiento reales (tal como la salud de las personas, vivienda, gastos del consumidor o hábitos de transportación).

Muchas encuestas combinan preguntas de ambos tipos. Los participantes pueden ser preguntados si han oído ó leído sobre algún asunto… qué saben sobre él… su opinión… con cuanta firmeza sienten y por qué… su experiencia sobre el asunto… y ciertos datos personales que ayudará al analista a clasificar sus respuestas (tal como edad, género, estado civil, ocupación y lugar de residencia).

Las preguntas pueden ser abiertas ("¿Por qué siente así?"), o cerradas ("¿Aprueba usted o desaprueba?"). Los entrevistadores pueden solicitar al participante que evalúe un candidato político o un producto usando alguna escala, o pueden solicitarle que ordene varias alternativas.

Algunas encuestas enfocan sobre opiniones otras sobre hechos.

La forma en que se hace una pregunta puede afectar mucho los resultados de una encuesta. Por ejemplo, una reciente encuesta de NBC/Wall Street Journal hizo dos preguntas muy similares obteniendo resultados muy diferentes: (1) "¿Favorece recortar programas tales como el seguro social, medicare, medicaid y subsidios a agricultores con el fin de reducir el déficit presupuestario?" Los resultados: a favor 23%, opuestos 66%, no opinaron 11%. (2) ¿Favorece recortar las autorizaciones fiscales del gobierno para reducir el déficit presupuestario? Los resultados: a favor 61%, opuestos 25%, no opinaron 14%. El cuestionario puede ser muy breve -unas pocas preguntas, tomando cinco minutos o menos - o puede ser bastante extenso - requiriendo una hora o más de tiempo al participante. Como es ineficiente identificar y acercarse a una muestra nacional grande para preguntar unos pocos ítemes de información, existen encuestas colectivas que combinan los intereses de varios clientes en una sola entrevista. En estas encuestas, a los participantes se les preguntará sobre una docena de preguntas sobre un tema, una media docena sobre otro tema y así sucesivamente.

Como los cambios en actitudes o comportamiento no pueden establecerse confiablemente con una sola entrevista, algunas encuestas usan un diseño de panel, en el cual los mismos participantes son entrevistados en dos ocasiones o más. Tales encuestas son usadas comúnmente durante una campaña electoral o para trazar la salud de una familia o su patrón de compras durante un período de tiempo.

¿Quién trabaja en las Encuestas?

El trabajador de encuestas mas conocido por el público es el entrevistador que llama por teléfono, el que aparece en la puerta del hogar o el que detiene a personas en un centro comercial.

Tradicionalmente, las entrevistas para encuestas, aunque requieren ocasionalmente largos días de trabajo en el campo, eran hechas principalmente por personas empleadas a tiempo parcial. Por lo tanto este tipo de empleo era particularmente adecuado para personas que no deseaban empleo a tiempo completo o que querían suplementar su ingreso regular.

Cambios en el mercado de trabajo y en el nivel de automatización de las encuestas han comenzado a alterar este patrón -aumentando el número de encuestadores que buscan trabajar a tiempo completo. La experiencia no es usualmente requerida para un empleo de entrevistador, aunque las destrezas básicas en el uso de computadoras adquieren cada día más importancia.

La mayoría de las organizaciones que hacen investigación proveen su propio adiestramiento para la labor del entrevistador. Los requisitos principales para entrevistar están la habilidad para acercarse a personas extrañas (en persona o por teléfono), para El trabajador de encuestas mejor conocido por el público es el entrevistador pero hay muchos otros.

Persuadirles a participar y para recoger los datos necesarios siguiendo las instrucciones al pie de la letra.

Menos visible, pero de igual importancia es el personal de la oficina, quienes -entre otras cosas- planifican la encuesta, seleccionan la muestra, supervisan las entrevistas, procesan los datos recogidos, analizan los datos e informan los hallazgos de la encuesta.

En la mayoría de las organizaciones de investigación por encuestas, el personal gerencial habrá tomado cursos graduados de métodos de encuestas y poseen grados universitarios avanzados en estadísticas, sociología, sicología, mercadeo, alguna materia afín ó poseerán experiencia equivalente.

Los supervisores de nivel intermedio y los asociados de investigación frecuentemente tendrán trasfondos académicos similares a los gerentes o habrán avanzado desde las filas de los entrevistadores, oficinistas o codificadores sobre la base de su competencia y experiencia.

¿Qué sobre la confidencialidad e integridad?

La confidencialidad de los datos suministrados por los participantes es una preocupación primordial de todas las organizaciones respetables que hacen encuestas. En el Negociado del Censo de los Estados Unidos, por ejemplo, los datos recogidos están protegidos por ley (Título 13 del Código Legal de Estados Unidos). En Canadá, la Ley de Estadísticas garantiza la confidencialidad de los datos recogidos por Statistics Canadá, y otros países tiene salvaguardas similares.

Varias organizaciones profesionales que tienen que ver con métodos de encuestas tienen un código de ética (como la Asociación Estadística Americana) que establecen reglas para mantener la confidencialidad de las respuestas en encuestas. La política recomendada para que las organizaciones de encuestas salvaguarden la confidencialidad incluye:

• Usar códigos numéricos para vincular al participante con su cuestionario y guardar la

información sobre el vínculo nombre-código en un lugar aparte.

• Negarse a proveer los nombres y direcciones de los participantes en la encuesta a cualquier persona fuera de la organización de encuestas, incluyendo a sus clientes.
• Destruir cuestionarios e información que pueda servir para identificar los participantes

luego que sus respuestas se hayan entrado a la computadora.

• Omitir los nombres y direcciones de los participantes en la encuesta de los archivos de computadora usados para análisis.
• Presentar tabulaciones estadísticas usando categorías amplias para que los participantes individuales no puedan ser identificados.

La confidencialidad de los datos suministrados por los participantes es una preocupación primordial de todas las organizaciones de encuesta respetables.

¿Cuáles son nuestras preocupaciones potenciales?

La calidad de una encuesta es determinada en gran medida por su propósito y por la forma en que es conducida.

La mayoría de las indagaciones de televisión (por ejemplo, las "encuestas" usando el número telefónico 900) o las "encuestas" en revista son altamente sospechosas. Estas y otras encuestas de opinión autoseleccionadas ("self-selected opinion polls: SLOPS)" pueden llevar a conclusiones erróneas ya que los participantes no han sido seleccionados científicamente.

Las encuestas deben llevarse a cabo únicamente para obtener información estadística sobre algún tema. No deben ser diseñadas para producir resultados predeterminados o como un artificio para mercadeo o para actividades similares. Cualquier persona a quien se le solicite que responda a una encuesta de opinión o que se preocupe por los resultados debe primero decidir si las preguntas que se hacen son justas.

Otra violación importante de la integridad ocurre cuando lo que parece ser una encuesta es efectivamente un vehículo para estimular donaciones a alguna causa o para crear una lista de direcciones para mercadear productos.

Cuestionario

Los cuestionarios proporcionan una alternativa muy útil para la entrevista; si embargo, existen ciertas características que pueden ser apropiada en algunas situaciones e inapropiadas en otra. Al igual que la entrevistas, deben diseñarse cuidadosamente para una máxima efectividad.

Recabación de datos mediante cuestionarios

Para los analistas los cuestionarios pueden ser la única forma posible de relacionarse con un gran número de personas para conocer varios aspectos del sistema. Cuando se llevan a cabo largos estudios en varios departamento, se puede distribuir los cuestionarios a todas las personas apropiadas para recabar hechos en relación al sistema. En mayor parte de los casos, el analista no verá a los que responde; no obstante, también esto es una ventaja porque aplican muchas entrevista ayuda a asegurar que el interpelado cuenta con mayor anonimato y puedan darse respuestas mas honesta ( y menos respuestas prehechas o estereotipadas). También las preguntas estandarizadas pueden proporcionar datos más confiable.

Selección de formas para cuestionarios

El desarrollo y distribución de los cuestionarios; por lo tanto, el tiempo invertido en esto debe utilizarse en una forma inteligente. También es importante el formato y contenido de las preguntas en la recopilación de hechos significativos.

Existen dos formas de cuestionarios para recabar datos: cuestionarios abiertos y cerrados, y se aplican dependiendo de si los analistas conocen de antemano todas las posibles respuestas de las preguntas y pueden incluirlas. Con frecuencia se utilizan ambas formas en los estudios de sistemas.

Cuestionario Abierto

Al igual que las entrevistas, los cuestionarios pueden ser abiertos y se aplican cuando se quieren conocer los sentimientos, opiniones y experiencias generales; también son útiles al explorar el problema básico, por ejemplo, un analista que utiliza cuestionarios para estudiar los métodos de verificación de crédito, es un medio.

El formato abierto proporciona una amplia oportunidad para quienes respondan escriba las razones de sus ideas. Algunas personas sin embargo, encuentran más fácil escoger una de un conjunto de respuestas preparadas que pensar por sí mismas.

Cuestionario Cerrado

El cuestionario cerrado limita las respuestas posibles del interrogado. Por medio de un cuidadoso estilo en la pregunta, el analista puede controlar el marco de referencia. Este formato es el método para obtener información sobre los hechos. También fuerza a los individuos para que tomen una posición y forma su opinión sobre los aspectos importantes.

La OBSERVACIÓN

Otra técnica útil para el analista en su progreso de investigación, consiste en observar a las personas cuando efectúan su trabajo. Como técnica de investigación, la observación tiene amplia aceptación científica. Los sociólogos, sicólogos e ingenieros industriales utilizan extensamente ésta técnica con el fin de estudiar a las personas en sus actividades de grupo y como miembros de la organización. El propósito de la organización es múltiple: permite al analista determinar que se está haciendo, como se está haciendo, quien lo hace, cuando se lleva a cabo, cuanto tiempo toma, dónde se hace y por que se hace.

"¡Ver es creer! Observar las operaciones la proporciona el analista hechos que no podría obtener de otra forma.

Tipos de Observación

El analista de sistemas puede observar de tres maneras básicas. Primero, puede observar a una persona o actitud sin que el observado se dé cuenta y su interacción por aparte del propio analista. Quizá esta alternativa tenga poca importancia para el análisis de sistemas, puesto que resulta casi imposible reunir las condiciones necesarias. Segundo, el analista puede observar una operación sin intervenir para nada, pero estando la persona observada enteramente consciente de la observación. Por último, puede observar y a la vez estar en contacto con las personas observas. La interacción puede consistir simplemente en preguntar respecto a una tarea específica, pedir una explicación, etc.

Preparación para la observación

1. Determinar y definir aquella que va a observarse.
2. Estimular el tiempo necesario de observación.
3. Obtener la autorización de la gerencia para llevar a cabo la observación.
4. Explicar a las personas que van a ser observadas lo que se va a hacer y las razones para ello.

Conducción de la observación

1. Familiarizarse con los componentes físicos del área inmediata de observación.
2. Mientras se observa, medir el tiempo en forma periódica.
3. Anotar lo que se observa lo más específicamente posible, evitando las generalidades y las descripciones vagas.
4. Si se está en contacto con las personas observadas, es necesario abstenerse de hacer comentarios cualitativos o que impliquen un juicio de valores.
5. Observar las reglas de cortesía y seguridad.

Secuela de la observación

1. Documentar y organizar formalmente las notas, impresionistas, etc.
2. Revisar los resultados y conclusiones junto con la persona observada, el supervisar inmediato y posiblemente otro de sistemas.

Diagrama de Flujo

Es una representación pictórica de los pasos en proceso. Útil para determinar cómo funciona realmente el proceso para producir un resultado. El resultado puede ser un producto, un servicio, información o una combinación de los tres. Al examinar cómo los diferentes pasos es un proceso se relacionan entre sí, se puede descubrir con frecuencia las fuentes de problemas potenciales. Los diagramas de flujo se pueden aplicar a cualquier aspecto del proceso desde el flujo de materiales hasta los pasos para hacer la venta u ofrecer un producto. Con frecuencia este nivel de detalle no es necesario, pero cuando se necesita, el equipo completo de trabajo más pequeños pueden agregar niveles según sea necesario durante el proyecto.

¿Cuándo se utiliza un Diagrama De Flujo?

Cuando un equipo necesita ver cómo funciona realmente un proceso completo. Este esfuerzo con frecuencia revela problemas potenciales tales como cuellos de botella en el sistema, pasos innecesarios y círculos de duplicación de trabajo.

Algunos aplicaciones comunes son:

Definición de Proyectos:

• Identificar oportunidades de cambios en el proceso.
• Desarrollar estimados de costos de mala calidad.
• Identificar organizaciones que deben estar representadas en el equipo.
• Desarrollar una base común de conocimiento para los nuevos miembros del equipo.
• Involucrar a trabajadores en los esfuerzos de resolución de problemas para reducir las resistencias futura al cambio.

Identificación de las causas principales:

• Desarrollar planes para reunir datos.
• Generar teorías sobre las causas principales.
• Discutir las formas de estratificar los datos para el análisis para identificar las causas principales.
• Examinar el tiempo requerido para las diferentes vías del proceso.

Diseño de soluciones

• Describir los cambios potenciales en el proceso y sus efectos potenciales.
• Identificar las organizaciones que será afectadas por los cambios propuesto.

Aplicaciones de soluciones:

• Explicar otros el proceso actual y la solución propuesta.
• Superar la resistencia al cambio demostrando cómo los cambios propuestos simplificarán el proceso.

Control (retener las Ganancias):

• Revisar y establecer controles y monotorías al proceso.
• Auditar el proceso periódicamente para asegurar que están siguiendo los nuevos procedimientos.
• Entrenar a nuevos empleados.

¿Cómo se Utiliza?

La metodología para prepara un Diagrama de Flujo es;

1. PROPÓSITO: analizar como se pretende utilizar el Diagrama de Flujo. Exhibir esta hoja en el pared y consultarla en cualquier momento para verificar que se Diagrama de Flujo es apropiado para las aplicaciones que se pretende.
2. DETERMINAR EL NIVEL DE DETALLE REQUERIDO.
3. DEFINIR LOS LIMITES: después de establecer los límites del proceso, enumerar los resultados y los clientes en el extremo derecho del diagrama.
4. UTILIZAR SÍMBOLOS APROPIADOS: utilizando los símbolos apropiados para el Diagrama de Flujo, presentar las respuestas como los primeros pasos en el diagrama.
5. HACER PREGUNTAS: para cada input, haga preguntas como:

• ¿Quién recibe el input?
• ¿Qué es lo primero que se hace con el input?

1. DOCUMENTAR: cada paso en la secuencia, empezando con el primer (ó último) paso. Para cada paso, hacer preguntas como:

• ¿Qué produce este paso?
• ¿Quién recibe este resultado?
• ¿Qué pasa después?
• ¿Alguno de los pasos requiere de inputs que actualmente no se muestran?

1. COMPLETAR: continuar la construcción del Diagrama de Flujo hasta que se conecte todos los resultados (outputs) definidos en el extremo derecho del diagrama. Si se encuentra un segmento del proceso que es extraña para todos en el salón, se deberá tomar nota y continuar haciendo el diagrama.
2. REVISIÓN: Preguntar:

• ¿Todos los flujos de información encajan en los inputs y outputs del proceso?
• ¿El Diagrama muestra la naturaleza serial y paralela de los pasos?
• ¿El Diagrama capta de forma exacta lo que realmente ocurrió, a diferencia de la forma cómo se piensa que las cosas deberías pasar o como fueron diseñadas originalmente?

1. DETERMINAR OPORTUNIDADES

Nota: El Diagrama de flujo final deberá actuar como un registro de cómo el proceso actual realmente opera. Indicar la fecha.

Aunque hay literalmente docenas de símbolos especializadas utilizados para hacer Diagrama de Flujos, se utiliza con más frecuencia los siguientes:

 Para ver el gráfico seleccione la opción "Descargar" 

Las "líneas de flujos" son utilizadas para representar el progreso de los pasos en la secuencia. La punta de la fecha indica la dirección del flujo del proceso.

Otros dos símbolos que no son utilizados tan comúnmente y que pueden ser útiles son:

El "Símbolo del documento" representa la información escrita pertinente al proceso.

 El "Símbolo de la Base de Datos" representa información almacenada electrónicamente con respecto al proceso

Consejos para la construcción / Interpretación:

Si un Diagrama de Flujo se construye de forma apropiada y refleja el proceso de la forma que realmente opera, todos los miembros del equipo poseerán un conocimiento común, exacto del funcionamiento del proceso. Adicionalmente, el equipo no necesita invertir el tiempo y la energía en observar el proceso físicamente cada vez que se quiera identificar problemas para trabajar, discutir teorías sobre las causas principales, examinar el impacto de las soluciones propuestas o discutir las formas para mantener las mejoras.

Los Diagramas de Flujo pueden ayudar a un equipo en su tarea de diagnóstico para lograr mejoras. Uno de sus usos es el de ayudar a un equipo a generar teorías sobre las posibles causas principales de un problema. El Diagrama de Flujo se dibuja en una pared de la sala de reuniones. El equipo que investiga un problema redacta una descripción del problema en un pedazo pequeño del papel y lo pega en el Diagramas de Flujo en el punto, en el proceso donde el problema se ha detectado. El equipo luego discute cada uno de los pasos en el proceso antes del punto donde el problema se ha detectado, y produce teorías sobre las cosas que podrían salir mal en el paso del proceso de forma sistemática a medida que producen teorías sobre las posibles causas principales del problema.

Otro uso de un Diagramas de Flujo es el de ayudar a un equipo a identificar las formas apropiadas para separar los datos para su análisis. Por ejemplo, considérese el problema de analizar los tiempos de reparación. Una rápida revisión del Diagramas de Flujo puede sugerir un número de grupos posibles que pueden explicar el tiempo que se necesita para hacer reparación.

Relación con otras herramientas:

Los Diagramas de Flujo de procesos generalmente se relacionan con:

• Mapa de Relaciones
• Mapa de Proceso Interfuncional (Cross-Funcional)

Diccionario de datos

Los diccionarios de datos son el segundo componente del análisis del flujo de datos. En sí mismos los diagramas de flujo de datos no describen por completo el objeto de la investigación. El diccionario de datos proporciona información adicional sobre el sistema. Esta sección analiza que es un diccionario de datos, por qué se necesita en el análisis de flujo de datos y como desarrollarlo. Se utilizará el ejemplo del sistema de contabilidad para describir los diccionarios de datos.

Un diccionario de datos es una lista de todos los elementos incluido en el conjunto de los diagramas de flujo de datos que describen un sistema. Los elementos principales en un sistema, estudiados en las secciones anteriores, son el flujo de datos, el almacenamiento de datos y los procesos. El diccionario de datos almacena detalles y descripciones de estos elementos.

Si los analistas desean conocer cuántos caracteres hay en un dato, con qué otros nombres se le conoce en el sistema, o en donde se utilizan dentro del sistema deben ser capaces de encontrar las respuesta en un diccionario de datos desarrollado apropiadamente.

El diccionario de dato se desarrolla durante el análisis de flujo de datos y ayuda el analista involucrado en la determinación de los requerimientos de sistemas. Sin embargo, como se verá más adelante, también el contenido del diccionario de datos se utiliza durante el diseño del sistema.

En informática, base de datos acerca de la terminología que se utilizará en un sistema de información. Para comprender mejor el significado de un diccionario de datos, puede considerarse su contenido como "datos acerca de los datos"; es decir, descripciones de todos los demás objetos (archivos, programas, informes, sinónimos...) existentes en el sistema. Un diccionario de datos almacena la totalidad de los diversos esquemas y especificaciones de archivos, así como sus ubicaciones. Si es completo incluye también información acerca de qué programas utilizan qué datos, y qué usuarios están interesados en unos u otros informes. Por lo general, el diccionario de datos está integrado en el sistema de información que describe.

Descripción de los Datos en el Diccionario

Cada entrada en el diccionario de dato consiste en un conjunto de detalles que describen los datos utilizados o producidos en el sistema. Cada articulo se identifica por un nombre de dato, descripción, sinónimo y longitud de campo y tiene valores específicos que se permiten para éste en el sistema estudiado.

Nombre de los Datos

Para distinguir un dato de otro, los analista les asigna nombre significativos que se utilizan para tener una referencia de cada elemento a través del proceso total de desarrollo de sistemas. Por lo tanto, debe tenerse cuidado para seleccionar, en forma significativa y entendible, los nombres de los datos, por ejemplo la fecha de factura es más significativa si se llama FECHA FACTURA que si se le conoce como ABCXXX.

Descripción de los Datos

Establece brevemente lo que representa el dato en el sistema; por ejemplo, la descripción para FECHA-DE-FACTURA indica que es la fecha en la cual se está preparando la misma (para distinguirla de la fecha en la que se envió por correo o se recibió.

Las descripciones de datos se deben escribir suponiendo que a gente que los lea no conoce nada en relación del sistema. Deben evitarse termino especiales o argot, todas las palabras deben se entendible para el lector

Alias

Con frecuencia el mismo dato puede conocerse con diferentes nombres, dependiendo de quien lo utilice. El uso de los alias deben evitar confusión. Un diccionario de dato significativo incluirá todos los alias.

Longitud de campo

Cuando las característica del diseño del sistema se ejecuten más tarde en el proceso de desarrollo del sistemas, será importante conocer la cantidad de espacio que necesita para cada dato.

Valores de los datos

En algunos proceso solo se permiten valores de datos específicos. Por ejemplo, en muchas compañías con frecuencia los números de orden de compra se proporcionan con un prefijo de una letra para indicar el departamento del origen.

Registro de las descripciones de datos

Dadas que las descripciones se utilizarán en forma repetitiva a través de una información y después, durante el diseño, se sugiere un formato fácil para utilizar que simplifique el registro y los detalles de consulta cuando se necesiten.

CONCLUSIÓN

La Recolección de Datos, consiste en la recopilación de información; se lleva a cabo por medio

de entrevistas, cuestionarios y observación; donde el analista obtiene y desarrolla los sistemas de información logrando sus metas y objetivos.

El analista debe de demostrar y desarrollar las destrezas de sus conocimientos manifestando su honestidad, imparcialidad, habilidad, objetividad, control, comunicación, comprensión y cortesía para lograr la búsqueda de información a través de las herramientas antes mencionada.

La entrevista, se lleva a cabo en todos los niveles de operación desde el Presidente o el Jefe de Operaciones.

Utilizando procedimientos que pueden varar desde muy formales hasta los casuales.

El cuestionario, es otra de las utensilios que usa el analista con el fin de lograr un consenso, siendo un canal de comunicación poco limitado, el analista debe determinar lo que desea saber, estructurar preguntas que pueden dar las respuestas y formular el cuestionario.

La observación, se emplea para verificar los resultados de una entrevista y tiene una aceptación científica.

El diagrama de flujo, es el proceso para plantear un problema y determinar un resultado en una empresa.

El diccionario de datos, se aplica para la examinación de los diagramas de flujos de datos y a su vez registra detalles adicionales dentro del flujo de un sistema.