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Diapositiva 1

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Universidad Aut noma de Madrid Facultad de Econ micas y Empresariales Master en Administraci n y Direcci n de Fundaciones, Asociaciones y Otras Entidades No ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Diapositiva 1


1
Universidad Autónoma de Madrid Facultad de
Económicas y Empresariales
Master en Administración y Dirección de
Fundaciones, Asociaciones y Otras Entidades No
Lucrativas
Obtención, Elaboración y Análisis de Datos del
Tercer Sector Francisco Pérez Hernández
Enero-Febrero 2010
2
Índice
Obtención, Elaboración y Análisis de Datos del
Tercer Sector
  • 1. Porqué Fundamentar Nuestros Proyectos con
    Información Estadística?
  • 2. El Proceso de Investigación.
  • Esquema General de Obtención, Elaboración y
    Análisis de Datos
  • Variables y Escalas de Medida La Naturaleza del
    Análisis Estadístico
  • Tipos de Información Estadística en Tiempo y
    Espacio
  • 3. Fuentes de Información Estadística del Tercer
    Sector.
  • Fuentes Secundarias del Tercer Sector
  • Internacionales
  • Nacionales
  • Fuentes Primarias
  • 4. Elaboración de Datos Primarios.
  • Por qué elaborar Datos Primarios?
  • Tipos de Datos Primarios

3
Índice
Obtención, Elaboración y Análisis de Datos del
Tercer Sector
5. Muestreo Población y Muestra. Métodos de
Muestreo Tamaño de la Muestra y Errores de
Muestreo 6. Encuesta sobre Hábitos de Consumo de
los Inmigrantes en la Comunidad de
Madrid Datos Técnicos de la Encuesta
Tabulación y Análisis Primario de Datos con
SPSS
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Porqué Fundamentar Nuestros Proyectos con
Información Estadística?
Importancia de la Información Estadística
El Tercer Sector debe ser uno de los pilares del
Estado de Bienestar.
Existen más de 300.000 Entidades sin Ánimo de
Lucro en España, y juntas suponen el 4,5 del PIB
de en España.
Sin embargo, más del 70 de los proyectos con
origen en estas entidades no satisfacen
completamente las necesidades de la sociedad, e
incluso, algunos se pierden con el tiempo.
Esta realidad se debe a dos razones
significativas
La demanda de financiación supera sustancialmente
a la oferta.
1 de cada 10 proyectos que reciben financiación,
justifican o mejor dicho garantizan el impacto de
la ayuda con un estudio a priori basado en la
información estadística. El resto de proyectos
está en función de las motivaciones y
experiencias personales o profesionales.
Según una serie de estudios del Observatorio
del Tercer Sector e Informes de la Fundación BBVA
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Obtención, Elaboración y Análisis de Datos del
Tercer Sector
2. El Proceso de Investigación.
Esquema General de Obtención, Elaboración y
Análisis de Datos Variables y Escalas de Medida
La Naturaleza del Análisis Estadístico Tipos de
Información Estadística en Tiempo y Espacio
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El Proceso de Investigación
A) Esquema General del Proceso de Obtención,
Elaboración y Análisis de Resultados.
Esquema General (Vicens 2005)
  • DETERMINACIÓN DEL OBJETIVO
  • INFORME DE RESULTADOS
  • OBTENCIÓN DE INFORMACIÓN
  • ANÁLISIS TÉCNICO
  • Simple
  • Fuentes Secundarias
  • Tablas y Gráficos.
  • Estadística Descriptiva.
  • Análisis de Correlación ( ).
  • Internacionales.
  • Nacionales.
  • Fuentes Primarias
  • Multivariante
  • Universo Poblacional.
  • Métodos de Muestreo.
  • Tamaños y Errores de Muestro.
  • Tabulación de la Información.
  • Análisis de Dependencia. (MBRL, ANOVA, Análisis
    Discriminante, LOGIT, PROBIT, TOBIT, REGRESIÓN
    COX)
  • Análisis de Interdependencia. (Análisis
    Factorial, Análisis Cluster,)

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El Proceso de Investigación
B) Variables y Escalas de Medida.
En Estadística, cuando nos refiramos al concepto
de variable estamos hablando del carácter o
fenómeno que estemos estudiando en la realidad.
Las variables generalmente son de carácter
cuantitativo, pero cuando estas sean de carácter
cualitativo las llamaremos atributos. Mediante
el análisis estadístico podemos resumir y
organizar datos obtenidos de fuentes de
información secundaria o primaria, de tal forma
que se pueda utilizar para elaborar un proyecto o
informe robusto y completo que garantice el
beneficio de la ayuda que exige el Tercer
Sector. Así, es importante distinguir la
naturaleza de la información estadística su
propiedad métrica. Es decir, Qué tipo de
variables y escalas de medida existen?
  • CUALITATIVAS
  • CUANTITATIVAS
  • Discretas
  • Nominal
  • Ordinal
  • Continuas

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El Proceso de Investigación
  • CUALITATIVAS
  • Cuando la información dada se puede clasificar
    en categorías no numéricas mutuamente
    excluyentes, entre las cuales no se puede
    establecer ninguna relación de orden, por tanto,
    no se puede fijar ningún origen que sirva de
    referencia.
  • Ej. Sexo, Estado Civil, Nacionalidad,
  • Nominal
  • Este tipo de medidas es igual a la escala
    nominal, pero se diferencian de éstas ya que en
    este tipo de escalas si se puede establecer algún
    tipo de orden, existiendo algún punto de
    referencia para tal ordenación.
  • Ej. Nivel de Estudios, Edad por tramos, Situación
    Económica
  • Ordinal

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El Proceso de Investigación
  • CUANTITATIVAS
  • En este caso puede establecerse de antemano algún
    tipo de unidad de medida, pudiéndose cuantificar
    numéricamente la distancia que existe entre dos
    observaciones. Ésta es una escala verdaderamente
    cuantitativa.
  • Ej. Salarios, Ventas,
  • Discretas
  • En esta categoría se incluyen aquellas
    mediciones en las que además de ser relevantes
    las propiedades de las variables discretas, tiene
    pleno sentido de fijación un punto de origen.
  • Ej. Edad, Stocks,
  • Continuas

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El Proceso de Investigación
C) Tipos de Información Estadística en Tiempo y
Espacio.
La información estadística pueden adoptar tres
tipos de dimensiones la temporal, la espacial o
ambas a la vez. Así, y definiendo, existen tres
tipos de datos
  • Los datos se refieren a la evolución de una o
    más variables a lo largo de un determinado tiempo.
  • Series Temporales

Fuente World Bank
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El Proceso de Investigación
  • Los datos se refieren al comportamiento de una
    variable para diferentes individuos.
  • Corte Transversal

Fuente Comisión Económica para América Latina y
el Caribe (CEPAL)
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El Proceso de Investigación
  • Combinan la variabilidad temporal y transversal
    de una variable.
  • POOL (PANEL DATA)

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Obtención, Elaboración y Análisis de Datos del
Tercer Sector
3. Fuentes de Información Estadística del Tercer
Sector.
Fuentes Secundarias del Tercer Sector Internacio
nales Nacionales Fuentes Primarias
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Fuentes de Información Estadística del Tercer
Sector
Importancia de las Fuentes Secundarias
Son las más utilizadas en la investigación,
informes y justificaciones de proyectos. El
ahorro de tiempo y dinero hacen necesario
utilizar información estadística ya elaborada y
disponible en distintas fuentes de información.
Es importante destacar que, la utilización de
Fuentes Secundarias está condicionada o en
función del conocimiento o investigación teórica
del Investigador.
Se hace evidente que es IMPOSIBLE conocer todas
las fuentes secundarias existentes dad su gran
cantidad y diversidad estadística.
Las Fuentes Secundarias pueden ser de dos tipos
Soporte de Papel Web (vía electrónica)
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Fuentes de Información Estadística del Tercer
Sector
Fuentes de Información Estadística del Tercer
Sector
  • Fuentes Primarias
  • Fuentes Secundarias
  • Internacionales
  • The World Bank. World Development Indicators
  • International Monetary Fund (IMF). World
    Economic Outlook (WEO)
  • United Nations (UN). UNdata y Objetivos de
    Desarrollo del Nuevo Milenio
  • International Labour Organization (ILO). Child
    Labour in Africa
  • Comsión Económica para América Latina y el
    caribe (CEPAL).
  • Central Intelligence Agency. The World Factbook
  • Resource Alliance. Worldwide Fundraiser's
    Handbook
  • Gloobal. Indicadores Sociales y Ambientales

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  • Nacionales
  • Observatorio del Tercer Sector.
  • Consejería de Inmigración y Cooperación de
    Madrid.
  • Coordinadora ONG para el Desarrollo en España.
  • Centro de Investigación y Cooperación en Remesas
    de Emigrantes.

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Obtención, Elaboración y Análisis de Datos del
Tercer Sector
4. Elaboración de Datos Primarios.
Por qué elaborar Datos Primarios? Tipos de
Datos Primarios Cuestionarios y
Encuestas Tipos de Cuestionarios Fases para el
Diseño de Cuestionarios
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Elaboración de Datos Primarios
A) Por qué elaborar Datos Primarios?.
En el Tercer Sector, el número de fuentes de
información secundaria es muy limitado. Y en la
mayoría de las ocasiones, los proyectos de ayuda
(humanitaria, social, económica, etc.) se ven
afectados por el problema de la falta de
información estadística ya elaborada sobre la
problemática planteada por la Entidad sin Ánimo
de Lucro.
Ante la falta de información disponible sobre el
tercer sector, el equipo de trabajo de la Entidad
no Lucrativa se ve en la necesidad de elaborar y
crear los datos primarios. Por qué? No son
suficientes las buenas intenciones? Acaso la
experiencia no basta para diseñar un proyecto de
ayuda?
Según el Observatorio del Tercer Sector, en su
libro El Tercer Sector Social en España (2002),
señala que la utilización a priori de información
estadística primaria generada adecuadamente
facilitará a la ayuda social en tres grandes
objetivos

Adecuación de la ayuda social en función de las
necesidades reales que carece la sociedad actual.

Confianza total por parte de las entidades
colaboradoras y reguladoras.

Impacto asegurado en la sociedad y amplias
posibilidades de renovación.
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Elaboración de Datos Primarios
B) Tipos de Datos Primarios.
Clasificaremos los tipos de datos primarios en
seis grupos considerados los más importantes en
la literatura estadística
  • Características Demográficas
  • Se refieren a individuos y son fundamentalmente
    variables de clasificación. Ejemplo Edad, Sexo,
    Religión,
  • Son las preferencias, inclinaciones o estados
    hacia algún ente ya sea persona o idea. Ejemplo
    Considera buena la propuesta del Contrato de
    Inmigrante?.
  • Actitudes
  • Se refieren al conocimiento o desconocimiento de
    un grupo de personas sobe un ente determinado.
    Ejemplo Conoce usted a?
  • Conocimientos
  • Estos datos analizan si la persona o institución
    hace o no hace. Ejemplo Pertenece a alguna
    Asociación o Fundación?
  • Conducta
  • Las motivaciones son impulso o deseos que mueven
    a una persona o entidad a realizar una
    acción correcta. Ejemplo Estaría dispuesto a
    realizar voluntariado?
  • Motivaciones
  • Tienen por objetivo medir el comportamiento
    futuro del sujeto que responde a uno cuestión o
    acción. Ejemplo Piensa usted residir en España?
  • Expectativas

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Elaboración de Datos Primarios
C) Cuestionarios y Encuestas.
Según Vicens (2005), dos son las formas de
obtención de datos primarios Comunicación y
Observación. La diferencia entre éstas radica en
que mientras la comunicación requiere a una
persona o entidad a transmitir la información a
través de un cuestionario en la observación no
existe tal disposición ni se efectúan
preguntas. Así, existen distintos tipos de
cuestionarios atendiendo a que éste se realice o
no estructuradamente y esté o no oculto su
principal objetivo de acción. Los posibles tipos
de cuestionarios son
Estructurado (No Oculto)
Podría decirme, por favor, su país de
nacimiento?
? Ecuador ? Colombia ? Perú ? Bolivia ?
Rumania
? Marruecos ? Asia ? Resto África ? Resto
Europa ? Resto América Latina
No Estructurado (No Oculto)
Cuál es su país de origen?_____________
  • Tipos de Cuestionarios

No Estructurado (Oculto)
En España, la educación es_____________
? 5 ? 4 ? 3 ? 2 ? 1
Estructurado (Oculto)
Valoración sobre la educación
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Elaboración de Datos Primarios
Para el diseño de un cuestionario consistente y
homogéneo, es necesario seguir y revisar 6 etapas
Fases del Diseño del Cuestionario
  • Determinación del Problema
  • Examen de las Anteriores Fases
  • Elección del Tipo de Cuestionario
  • Contenido de las Preguntas
  • Establecimiento del Tipo de Respuesta
  • Número de Preguntas

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Obtención, Elaboración y Análisis de Datos del
Tercer Sector
5. Muestreo.
Población y Muestra. Métodos de
Muestreo Tamaños de la Muestra y Errores de
Muestreo
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Muestreo
Después de tener definido el cuestionario, para
completar la elaboración de datos primarios es
necesario cumplir las siguiente etapas
Procedimiento Estadístico para la Elaboración de
Datos Primarios
  • Trabajo de Campo (Aplicación de la Encuesta)
  • Determinación del Universo Poblacional
  • Determinación del Tamaño de la Muestra
  • Elección del Método de Muestreo
  • Cálculo de los Errores de Muestreo






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Muestreo
A) Población y Muestra.
El análisis estadístico puede extenderse o no, a
todo el conjunto de elementos que participan en
nuestra investigación. En este sentido, todo el
conjunto de individuos o elementos que tienen
características comunes recibe el nombre de
población. Por razones obvias de coste, sólo
podemos analizar una parte de esta población que
se denomina muestra. Por tanto, una muestra será
todo subconjunto representativo del total de la
población. En el caso de que nuestra
investigación se dirija a toda la población se
dice que se realiza un censo, mientras que la
recogida muestral recibe el nombre de encuesta.
Perfecta Acotación del Universo
  • Una muestra debe cumplir

Conocimiento preciso de las unidades que lo
componen
Obtención de un Censo
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Muestreo
B) Métodos de Muestreo.
Definición de Muestreo Momento de elección de
elementos de la población que serán tenidos en
cuenta o no para otras etapas como la
determinación del tamaño de la muestra,
estratificación y el cálculo del error muestral.
Tipos de Muestreo
  • Aleatorios

1º Muestreo Aleatorio Simple
2º Muestreo Aleatorio por Sistemático
Este método es el más utilizado por los
investigadores del Tercer Sector
3º Muestreo Aleatorio Estratificado
4º Muestreo Aleatorio por Conglomerados
  • No Aleatorios

5º Muestreo Aleatorio por Cuotas
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Muestreo
C) Tamaño de la Muestra y Errores de Muestreo.
Para la determinación del Tamaño de la Muestra
debemos considerar que intervienen las siguientes
variables
1º Error de Muestreo ( )
2º Tamaño de la Población ( )
3º Varianza Poblacional ( )
Adicionalmente habrá que tener en cuenta para
decidir el tamaño muestral lo siguiente
1º Tipo de Muestreo utilizado
  • El nivel de confianza óptimo es de 95. Esto es
    que podríamos equivocarnos un 5

2º El nivel de confianza
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Muestreo
Para el cálculo de errores de muestro es
necesario diferenciar entre estimaciones medias y
totales o de proporciones.
1º Error de Muestreo para Medias y Totales
Un buen estimador debe se insesgado, eficiente y
consistente.
La media de la muestra es un buen estimador para
pequeñas muestras.
Tamaño de la población Tamaño de la muestra
Cuasi varianza muestral
Para muestras grandes y en virtud del teorema del
límite central, la distribución de las muestras
distintas seguirá una distribución normal.
2º Error de Muestreo para Proporciones
Sigue los mismos criterios de estimación que en
el caso de medias y totales.
Si el cuestionario contiene en su globalidad
variables de escala nominal la fórmula más
adecuada para el cálculo de los errores de
muestreo es mediante proporciones. Éste es el
método que utilizó la UAM para estimar los
errores de muestreo de la Encuesta de Inmigración.
Tamaño de la población Tamaño de la muestra
Proporción muestral (1- )
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Obtención, Elaboración y Análisis de Datos del
Tercer Sector
6. Encuesta sobre Hábitos de Consumo de los
Inmigrantes en la Comunidad de Madrid
Datos Técnicos de la Encuesta Tabulación y
Análisis Primario de Datos con SPSS
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Encuesta sobre Hábitos de Consumo de los
Inmigrantes en la Comunidad de Madrid
Ficha Técnica de la Encuesta sobre Hábitos de
Consumo de los Inmigrantes en la Comunidad de
Madrid
  • Entidades que Participan

Consejería de Inmigración de la Comunidad de
Madrid e Instituto de Predicción Económica L.R.
Klein de la UAM
Personas mayores de 18 años con nacionalidad
ecuatoriana, colombiana, peruana, boliviana,
rumana, marroquí y resto (inmigración económica).
  • Universo
  • Muestra

1545 encuestas. (46 encuestadores)
  • Distribución de la Muestra

12 municipios de la Comunidad y 19 distrititos
del municipio de Madrid con mayor concentración
de inmigrantes.
Amplia variedad de zonas de trabajo de campo
calle, parques, locutorios, metro, asociaciones,
tren de cercanías.
  • Ámbito
  • Aplicación de la Encuesta

15 29 Octubre de 2007.
Error de muestreo del 2,55 para el conjunto y de
entre el10 para los resultados por nacionalidad.
  • Error de Muestro
  • Datos Primarios

179 variables creadas y analizadas.
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Encuesta sobre Hábitos de Consumo de los
Inmigrantes en la Comunidad de Madrid
Esquema General de Trabajo de la Encuesta sobre
Hábitos de Consumo de los Inmigrantes en la
Comunidad de Madrid
DE TERMINACIÓN OBJETIVOS Consumo e Inversión de
los Inmigrantes
Análisis de la Población y del Entorno
Economía de la Comunidad de Madrid
Inmigración y Economía en la Comunidad de Madrid
Importancia del Consumo y de la Inversión de la
Inmigración
Diseño del Cuestionario
Determinación de los Métodos y Errores de Muestreo
Cuestionario Definitivo
ANÁLISIS DE RESULTADOS 1º Hábitos de consumo 2º
Expectativas de futuro 3º Renta, Ahorro y
Remesas 4º Inversión
Trabajo de Campo
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BIBLIOGRAFÍA
Pardo, Antonio (2003). SPSS 11 Guía para el
Análisis de Datos Editorial McGraw Hill. Pérez,
Cesar (2007). Econometría Básica Técnicas y
Herramientas Editorial Pearson-Prentice
Hall. Pérez, Cesar (1999). Técnicas de Muestreo
Estadístico Teoría, Práctica y Aplicaciones
Informáticas Editorial Ra-ma. Pérez, Victor y
López, Joaquín (2002). El Tercer Sector Social
en España Ministerio de Trabajo y Asuntos
Sociales de España. Santos, Julián (2003).
Diseño de Encuestas para Estudios de Mercado
Técnicas de Muestreo y Análisis Multivariante
Casos prácticos Centro de Estudios Ramón
Areces. Vicens, José Mahía, Ramón, De Arce,
Rafael Del Sur, Ana Herrarte, Ainoa Medina,
Eva Pérez, Francisco García, Sofía y Ortea,
María (2008). Hábitos de Consumo de los
Inmigrantes en la Comunidad de Madrid Comunidad
de Madrid, Consejería de Economía e Innovaciíon
Tecnológica. Vicens, José Mahía, Ramón, De
Arce, Rafael Salas, Álvaro Medina, Eva Pérez,
Carmen García, Sofía y Chasco, Pedro (2006).
Impacto Macroeconómico de la Inmigración en la
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid,
Consejería de Economía e Innovaciíon
Tecnológica. Vicéns, José. (2005). Obtención y
Análisis de Datos Universidad Autónoma de
Madrid.
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Francisco Pérez Hernández Universidad Autónoma
de Madrid Facultad de Ciencias Económicas y
Empresariales. Departamento de Financiación e
Investigación Comercial Modulo XVI Despacho
207 Tel. 00 (34) 914977682 Instituto de
Predicción Económica L.R. Klein Modulo E-XIV
Despacho 201 Tel. 00 (34) 914973528 Fax 00 (34)
914974191 Mail f.perez_at_uam.es
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