CAPÍTULO IV

ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE RESULTADOS

4.1. Análisis de los datos

(una breve descripción de cómo se realiza el análisis e interpretación de los

resultados)

Pregunta 18. Cuál es su raza?

Tabla 4.18. Raza

RAZAS Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Porcentaje acumulado

Válidos Blanca 4 20,0 20,0 20,0

Mestiza 5 25,0 25,0 45,0

Indígena 4 20,0 20,0 65,0

Negra 5 25,0 25,0 90,0

Mulata 2 10,0 10,0 100,0

Total 20 100,0 100,0

Fuente: Encuesta a los pobladores de la comunidad xyz.

Gráfico 4.18. Raza Elaborado por: Investigador

Análisis. La composición étnica de la comunidad xyz está distribuida en

porcentajes muy similares: la raza mestiza y negra representan el 25% de los

habitantes respectivamente, mientras que sólo el 10% de sus pobladores son

de raza mulata; los indígenas y blancos tienen porcentajes iguales alrededor

del 20% cada uno.

4.2. Interpretación de resultados

(Aquí la interpretación de los datos, puede hacerlo pregunta por pregunta o

de manera global, es la lectura que Ud. hace a los datos obtenidos en el

trabajo de campo) (el número de hojas dependerá de la cantidad y calidad de

sus argumentos.

4.3. Verificación de la hipótesis

MODELO CON JI CUADRADO

1.- Planteo de hipótesis

a) Modelo lógico

Ho: No hay diferencia estadística significativa entre la VI y la VD en la empresa XYZ

H1: Hay diferencia estadística significativa entre la VI y la VD en la empresa XYZ

b) Modelo matemático

Ho: O = E ; O-E = 0

H1: O ≠ E ; O-E ≠ 0

c) Modelo estadístico

E

EOX

2

2

2.- Regla de decisión

1-0,01 = 0,99;

1-0,05 = 0,95;

gl = (c-1)(r-1)

gl = ( )( ) = ¿

Al 99% y con ¿ gl X2

t es igual a ……….

Al 95% y con ¿ gl X2

t es igual a ……….

Se acepta la hipótesis nula si, X2

c es menor o igual a X2

t, caso contrario se rechaza,

tanto al α de 0,05 ó 0,01

Se acepta la Ho, si X2

c es ≤ a ……. con α 0,01

Se acepta la Ho, si X2c es ≤ a …….. con α 0,05

za zr

….. α 0,01

…… α 0,05

3.- Cálculo de X2

Tabla No……Presentación de los datos

Si la institución contara con la especialidad en el nivel superior de Tecnología en Electrónica, Ud. optaría por esta carrera? (VD)

Desearía continuar con los estudios superiores en el Colegio XYZ (VI)

SI NO IND TOTAL

SI 9 1 2 12

NO 19 16 11 46

IND 10 1 10 21

TOTAL 38 18 23 79

Fuente: Encuesta a los estudiantes

Explicación: Todos los valores expresados en la tabla se conocen como frecuencias

Observadas y para encontrar las frecuencias Esperadas se procede de la siguiente

manera:

Para encontrar la frecuencia Esperada del valor “9” se multiplica el total marginal

vertical, en este caso 38, por el total marginal horizontal 12 y, ese producto se divide

para el gran total, en este caso, 79. Con el mismo proceso se determinan todo los

valores, tanto para la pregunta de la VI, como para la pregunta de la VD. No importa

si sus valores son con decimales.

Tabla No……..Cálculos

O E O-E (O-E)2

(𝐎− 𝐄)𝟐

𝐄

9 5,8 3,2 10,24 1,8

19 22,1 -3,1 9,61 0,4

10 10,1 -0,1 0,01 0,0

1 2,7 -1,7 2,89 1,1

16 10,5 5,5 30,25 2,9

1 4,8 -3,8 14,44 3,0

2 3,5 -1,5 2,25 0,6

11 13,4 -2,4 5,76 0,4

10 6,1 3,9 15,21 2,5

Σ = 12,7

Fuente: análisis estadístico.

4.- Conclusión

Como el valor del Chi cuadrado calculado (X2

c) es menor a …… con ¿ grados de

libertad y un α de 0,01, se (acepta ó rechaza) la hipótesis nula y se

(acepta o rechaza) la alterna, es decir: (copiar lo pertinente)

MODELO CON t o z

(t para menos de 30 casos; z, para más de 30 casos)

1.- Planteo de hipótesis

a) Modelo lógico

Ho: No hay diferencia estadística significativa entre la Planificación tributaria y el

cumplimiento de obligaciones fiscales en la Clínica XYZ de la ciudad de Ambato.

H1: Hay una diferencia estadística significativa entre la Planificación tributaria y el

cumplimiento de obligaciones fiscales en la Clínica XYZ de la ciudad de Ambato.

b) Modelo matemático

Ho: p1 = p2 ; p1-p2 = 0

H1: p1 ≠ p2 ; p1-p2 ≠ 0

c) Modelo estadístico

112

22

1

11

21

n

qp

n

qp

ppt

2.- Regla de decisión

1-0,05 = 0,95;

gl = n1 + n2 - 2

gl = 28 + 14 - 2 = 40

Al 95% y con 40 gl t es igual a 2,021

Se acepta la hipótesis nula si, tc está entre ± 2,021, caso contrario se rechaza, con un α

de 0,05 con un ensayo bilateral.

3.- Cálculo de t

Tabla ……Presentación de los datos de la lista de verificación (check list)

DESCRIPCIÓN SI % NO % TOTAL

Planificación tributaria VI 24 85,71 4 14,29 28

Administración tributaria

(Pago de obligaciones

fiscales) VD

11 78,57 3 21,43 14

TOTAL 35 83,3 7 16,7 42

Fuente: lista de verificación de la clínica xyz.

Explicación: para la verificación de la hipótesis se recurre al estadígrafo denominado

t de student para “distribución de diferencias entre dos proporciones”.

1

*

1 14

2143,07857,0

28

1429,0*8571,0

7857,08571,0

t

- 2,021 + 2,021

za zr zr

t = 0,5399.

4.- Conclusión

Como el valor de tc está entre ± 2,021, se acepta la hipótesis nula y se rechaza la

alterna, es decir: “No hay planificación tributaria ni tampoco el cumplimiento de

obligaciones fiscales en la Clínica XYZ de la ciudad de Ambato”.

EJEMPLO CON ANÁLISIS DE REGRESIÓN

Análisis de regresión y correlación

Para el contraste de hipótesis se utiliza el análisis de regresión donde se busca

determinar la correlación entre el “antes” y “después” de la aplicación del test de

lectura con el que se busca validar el mejoramiento, estancamiento o retroceso del

aprendizaje mediante el uso de la pronunciación, entonación y fluidez (Sistema

Fonológico Inglés) desarrollado en la investigación

Planteamiento de hipótesis

Ho: No hay correlación entre la pronunciación de los estudiantes “antes” y

“después” de la aplicación del test de lectura para potenciar el aprendizaje del idioma

extranjero en los estudiantes de la escuela XYZ, primer nivel, periodo marzo-mayo

del 2010.

H1: hay una correlación altamente significativa entre la pronunciación de los

estudiantes “antes” y “después” de la aplicación del test de lectura para potenciar el

aprendizaje del idioma extranjero en los estudiantes de la escuela XYZ, primer nivel,

periodo marzo-mayo del 2010.

Por esta ocasión se determina la ecuación de la recta de regresión en los siguientes

términos:

𝑦 = 𝑏𝑥 + 𝑐

Para determinar el valor de las constantes b y c, se utiliza el sistema de ecuaciones

como sigue:

n

Xb

n

Yc

22

*

XXn

XYXYnb

La determinación de la correlación se realiza con la siguiente fórmula matemática o

coeficiente de correlación de Pearson:

2222 YYnXXn

YXXYnr

Determinación de la ecuación de regresión:

Tabla No……Cálculo de b y c

PARALELOS Pron. Antes (X) Pron. Después (Y) (XY) X2

A 7,3 7,6 55,5 53,3

D 6,8 7,3 49,6 46,2

D3 8,8 7,5 66,0 77,4

G 6,5 7,5 48,8 42,3

Q 7,4 7,9 58,5 54,8

S 6,3 7,0 44,1 39,7

U 5,8 7,3 42,3 33,6

V 6,2 7,5 46,5 38,4

Z 6,6 6,2 40,9 43,6

Σ 61,7 Σ 65,8 Σ 452,2 Σ 429,3

Fuente: Test aplicado a los estudiantes

173,089.38063.429*9

86.40592.452*9

b

124,69

7,61*173,0

9

8,65c

Bajo estas consideraciones, la ecuación de la recta será:

yc = 0,173X + 6,124

Para la interpretación de la correlación se sigue la recomendación de Levine (1979),

que en su análisis explica: “los coeficientes de correlación expresan numéricamente

tanto la fuerza como la dirección de la correlación en línea recta. Tales coeficientes

de correlación se encuentran generalmente entre -1,00 y + 1,00 como sigue:

-1,00 Correlación negativa perfecta

-0,95 Correlación negativa fuerte

-0,50 Correlación negativa moderada

-0,01 Correlación negativa débil

0,00 ninguna correlación

+0,01 Correlación positiva débil

+0,50 Correlación positiva moderada

+0,95 Correlación positiva fuerte

+1,00 Correlación positiva perfecta”

Gráfico No………Curva de regresión ajustada: ANTES-DESPUÉS

Elaborado por: Investigadora

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,0 7,0 8,0 9,0 10,0

DES

PU

ÉS

ANTES

CORRELACIÓN ENTRE EL ANTES Y DESPUÉS DE LA PRONUNCIACIÓN

El índice de Pearson es de 0,318 y el coeficiente de determinación equivale a r2

0,101. Valores que fueron encontrados con el uso de la hoja electrónica de Excel.

En función de estos datos se puede concluir que existe una correlación positiva débil

entre los puntajes del “ANTES” y el “DESPUÉS” en cuanto a la pronunciación de la

lectura. En conclusión, un valor de 0,318 de Pearson, es muy bajo como para poder

asegurar, con alto grado de certeza, que las dos variables están correlacionadas, por

tanto, según esta información se puede aseverar que no influyó el sistema fonológico

inglés en el aprendizaje del idioma extranjero tomando como referencia la

pronunciación y se puede colegir que se acepta la hipótesis nula y se rechaza la

alterna.