ORGANIZACION Y PRESENTACION DE DATOS

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TEMA 2: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: ORGANIZACIÓN Y PRESENTACIÓN DE DATOS

DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIA: TABLAS Y GRAFICOS

Una distribución de frecuencias es una tabla de resumen en la que los datos se disponen en agrupamientos o categorías convenientemente establecidas de clases ordenadas numéricamente.

Construcción de la tabla de distribución de frecuencias

• Selección del número de clases (K)

Criterio para definir el número:
Fórmula

• K = "N
• K = 1 + 3.322 Log N

Entre 5 y 20 intervalos

• Obtención de los intervalos de clase

Rango: (R) = (X max - X min) Iv = [X min; X max]
Ancho intervalo (): R / K

• Igual para todos los Ii
• Diferente
• Establecimiento de los límites de clase

Cifras significativas:

El mismo número que poseen las observaciones (Redondear si es necesario)
Una cifra significativa más que las que poseen las observaciones

Valor del límite inferior del primer Inter. y lim. superior del último

LI1 = X min LSk = X max. [LI1 " xi " LSk]
LI1 " X min LSk " X max. [LI1 " xi " LSk]
[LIi " xi < LSi)

Clases abiertas para el primer y último intervalo

Menos de LI1 Más de LSk-1
Marca de clase (mi o mc)

La marca de clase (mi) es el punto medio entre los limites de cada clase y es representativa de los datos de esa clase.

mi = (LIi + LSi)/2
Frecuencias

La frecuencia es el Nº de observaciones presentes en cada intervalo.

fi = número de observaciones pertenecientes a un intervalo.
fir = fir / n
fir% = fir * 100
Fi = Número de observaciones menores que LSi
Fir = Fi / n
Fir% = Fir * 100
PRESENTACIÓN DE DATOS EN TABLAS
Indicaremos los pasos a seguir en forma detallada para la organización y presentación de datos en una tabla de frecuencias tomando como base un ejemplo.
Ejemplo: los datos que se brindan a continuación corresponden a 110 mediciones de altura (cm) de plantas de un cultivar de Soja en un determinado estado fenológico del ciclo
56.5 57.0 58.5 59.0 60.5 61.2 61.5 62.0 62.1 62.5 63.1 63.2 63.4 63.5 63.8 64.0 64.1 64.6 64.7 64.9 65.3 65.3 65.6 65.7 66.1 66.2 66.2 66.4 66.5 66.6 66.9 67.0 67.1 67.1 67.5 67.7 67.8 67.9 68.0 68.1 68.1 68.1 68.1 68.2 68.4 68.6 68.8 69.0 69.0 69.2 69.3 69.4 69.4 69.5 69.5 69.5 69.9 70.0 70.1 70.1 70.4 70.5 70.5 70.6 70.6 71.0 71.5 71.7 72.2 72.2 72.3 72.4 72.5 72.5 72.6 73.0 73.0 73.2 73.4 73.5 73.5 73.5 73.5 73.7 73.7 74.1 74.5 74.7 75.0 75.0 75.3 75.4 75.8 76.2 76.3 77.7 77.9 78.1 78.2 78.3 78.5 79.4 79.5 80.4 80.7 81.2 82.6 82.8 83.5 84.3
X = “Altura de plantas de un cultivar de soja” (cm.)
Clasificación: V. Cuantitativa Continua.
1.- K = "n = "110 " 11
2.- R = (X max - X min) = (84.3 - 56.5) = 27.8 cm.
() = R / K = 27.8 / 11 = 2.53 " 3
Tabla de frecuencias

Intervalos	Recuento	Marca Clase	fi	fir	Fir%	Fi	Fir	Fir%
56.5 - 59.5	////	58	4	0.0367	3.67	4	0.0364	3.64
59.5 - 62.5	////	61	5	0.0455	4.55	9	0.0818	8.18
62.5 - 65.5	//// //// ///	64	13	0.1182	11.82	22	0.2000	20.00
65.5 - 68.5	//// //// //// //// ///	67	23	0.2091	20.91	45	0.4091	40.91
68.5 - 71.5	//// //// //// //// /	70	21	0.1910	19.10	66	0.6000	60.00
71.5 - 74.5	//// //// //// ////	73	20	0.1818	18.18	86	0.7818	78.18
74.5 - 77.5	//// ////	76	9	0.0818	8.18	95	0.8636	86.36
77.5 - 80.5	//// ////	79	9	0.0818	8.18	104	0.9455	94.55
80.5 - 83.5	////	82	4	0.0367	3.67	108	0.9818	98.18
83.5 - 86.5	//	85	2	0.0182	1.82	110	1	100

Fi =  fi = n Fir =  fir = 1 Fir% =  fir% = 100

Organización de datos numéricos Discretos
Los siguientes datos corresponden al número de plantas de la especie Setaria leiantha, por tramo de transecta.
2 1 0 0 1 0 1 1 4 1 3 2 2 1
1 2 0 3 1 4
X = “Número de plantas por transecta”
Clasificación: V. Cuantitativa Discreta.
Tabla de frecuencias

Nº de plantas	fi	fir	fir%	Fi	Fir	Fir%
0	4	0.20	20	4	0.20	20
1	8	0.40	40	12	0.60	60
2	4	0.20	20	16	0.80	80
3	2	0.10	10	18	0.90	90
4	2	0.10	10	20	1	100

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http://periodismodominycano.blogspot.com/2010/06/uasd-estadistica-organizacion-y.html

UASD - ESTADISTICA - Organización y Presentación de datos

Publicado por Idel Moro

Organización y Presentación de datos

Organización de datos

Técnicas de resumir y presentar datos: 
Distribuciones de frecuencias, 
Lista de elementos con sus características :cuadros, gráficos estadísticos.

Distribución de frecuencias:  
En estadística existe una forma de organizar las informaciones.
Se le llama distribución de frecuencias y consiste en el ordenamiento de los datos a través de clases y frecuencias. 
Es el agrupamiento de datos en categorías, que muestran el número de observaciones en cada categoría mutuamente excluyente.

Cuando los datos se presentan en una distribución de frecuencias se les denomina datos agrupados. 
Cuando todos los datos observados de una variable se enumeran en forma desorganizada le vamos a denominar datos no agrupados.

Para elaborar una distribución de frecuencias es necesario dar los siguientes pasos:

Recorrido o rango. 
Se denomina recorrido o rango a la diferencia existente entre el valor máximo observado y el mínimo en una distribución u ordenamiento. 
En una distribución u ordenamiento de datos existe una diversidad de valores que varían de menor a mayor y viceversa.

  

R = X máx. - X mín.

Numero de clases. Como se puede observar en el segundo y tercer paso resultaría muy difícil resolver estas ecuaciones por simples métodos matemáticos ya que cada una de ellas presenta dos incógnitas. 
Como solución a este problema surge la formula de Sturges que se expresa así:

 

NC =  1+ 3.32 X log n

Donde n = numero total de valores.

Amplitud de clase (AC). 
Una clase esta definida por un límite inferior (Li) y un límite superior (Ls). 

A la diferencia entre el límite superior y el límite inferior de una clase se la llama intervalo de clase.

Este indica el recorrido o rango de los valores incluidos en una clase.

AC= Ls – Li    o también es

AC= R / NC

Punto medio de clase o marca de clase. 
Para fines de análisis de datos, los valores de las clases se representan a través del punto medio de clase o marca de clase. 
El punto medio de clase se define como la semi-suma de los límites de clase. 
El punto medio de clase se identifica como:

PM = ½ (límite superior + límite inferior).

PM= (Li + Ls) / 2

 

Frecuencia simple de clase: 
Al construir una distribución de frecuencias, se tienen diferentes intervalos de valores que denominaremos clases. 

Se define frecuencia simple de clase al número de veces que se repite cada clase.  

Se le identifica como fi, donde (f) se lee como frecuencia, y la (i) define el orden de las clases.

 

Frecuencia relativa simple: 
A la suma total de la frecuencia simple de clase le llamamos n.  

Cuando cada valor de la frecuencia simple de clase se divide entre el total de casos u observaciones a este cociente le denominamos frecuencia relativa simple. 

La suma de la frecuencia relativa simple siempre será igual a la unidad. 

Vamos a identificar la frecuencia relativa simple como hi.

 

Frecuencia acumulada: 
La suma de la frecuencia simple de clase es denominada como frecuencia acumulada. 

Al calcular la frecuencia acumulada en una distribución de frecuencia acumulada de la primera clase será igual a la frecuencia simple de la misma clase. 

La segunda acumulada es igual a la primera acumulada más la frecuencia simple de la segunda clase. 
El valor de la última frecuencia acumulada es igual al total de datos. 
La frecuencia acumulada se identifica como Fi.

 

Frecuencia relativa acumulada: 
Es el cociente que se obtiene al dividir cada frecuencia acumulada entre el total de observaciones.  
O la suma sucesiva de la frecuencia relativa simple. 
La frecuencia relativa acumulada se identifica como hi.

Presentación de datos

Constituye una forma de organizar datos en una o más direcciones. 
La presentación de datos estadísticos en sus diferentes modalidades constituye uno de los aspectos de mayor uso en la estadística descriptiva. 
En base ella podemos visualizar los datos estadísticos y el comportamiento de las variables.

Existen tres formas diferentes de presentar los datos estadísticos, que son:

   

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 indicar su contenido, la clasificación de los datos, la fecha o el periodo a que estos se refieren y el lugar o área geográfica a que pertenecen.

 

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

 

Columna matriz: Es la columna principal del cuadro. Indica el contenido de las filas.

 

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

Fuente: Es necesario indicar de donde fueron extraídos los datos del cuadro.

 

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.

 

Ejemplo de un cuadro estadístico.

                                               

Cooperativa de Ociosos
Miembros por sexo, según tiempo, Febrero 2008
	Sexo
Tiempo	Varones	Hembras	Total
0  -  1	423	414	837
1  -  5	414	423	837
5  -  10	373	404	777
10  -  15	365	406	771
15  -  20	307	339	646
20  -  25	257	284	541
25 o más	20	23	43
TOTAL	2,163	2,296	4,459
Fuente: Registros de miembros, febrero 2008
Nota: Excluye los miembros que pertenecen también a otras cooperativas.

 

Presentación gráfica: 
 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.

Tipos de gráficos

De acuerdo al tipo de variable que vaya a representar, las principales gráficas son las siguientes:

Histograma:  
Es un conjunto de barras o rectángulos unidas una de otra, por tal razón se utiliza para representar variables continuas. 

Se usa para mostrar la distribución relativa de las frecuencias de los valores de una variable continua que esté agrupada en clases.

Polígono de frecuencias: 

Esta gráfica se usa para representar los puntos medios de clase en una distribución de frecuencias. Se usa para mostrar la distribución relativa de las frecuencias de los valores de una variable continua que este agrupada en clases.

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.

El gráfico de barras verticales se usa cuando la cantidad de barras no es muy numerosa o los nombres correspondientes a las barras no son muy largos. 
El gráfico de barras horizontales se utiliza cuando son muchas barras o los nombres correspondientes a las barras son muy largos.

Gráfica lineal: 
Son usadas principalmente para representar datos clasificados por cantidad o tiempo; o sea, se usan para representar series de tiempo o cronológicas. 
Se usa para ilustrar la tendencia o la evolución de los valores, una medida o la magnitud de una variable en tiempo.

Gráfica de barra 100%:  
Se usan especialmente para representar las partes en que se divide una cantidad total en consideración varias situaciones. 
Tambien permite la comparación de la distribución de los elementos de varios conjuntos de datos.

Grafico circular o de pastel.  
Se usa para mostrar la distribución relativa de las frecuencias de los valores de una variable cualitativa o discreta.

La ojiva: 
Es un grafico lineal, 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.

Ojiva

Presentación escrita: 
Esta forma de presentación de informaciones se usa cuando una serie de datos incluye pocos valores, por lo cual resulta más 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.

https://sites.google.com/site/estadisticadm/b-organizacion-y-presentacon-de-datos

b) Organización y Presentación de Datos

Datos
Dato: El dato es una Representación simbólica (Numérica, alfabética, algorítmica, etc.), un atributo o una característica de una entidad conocida como unidad de información. El dato no tiene valor (sentido) en si mismo, pero si recibe un tratamiento (procesamiento) adecuado, se puede utilizar en la realización de cálculos o toma de decisiones.

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Variables:

Lo que se estudia en cada unidad de información individuo de la muestra son las variables (edad, sexo, peso, talla, tensión arterial sistólica, etcétera). Los datos son los valores que toma la variable en cada caso. Lo que vamos a realizar es medir, es decir, asignar valores a las variables incluidas en el estudio. Deberemos además concretar la escala de medida que aplicaremos a cada variable.
La naturaleza de las observaciones será de gran importancia a la hora de elegir el método estadístico más apropiado para abordar su análisis. Con este fin, clasificaremos las variables, a grandes rasgos, en dos tipos: variables cuantitativas o variables cualitativas.

1. Variables cuantitativas.  Son las variables que pueden medirse, cuantificarse o expresarse numéricamente. Las variables cuantitativas pueden ser de dos tipos:
   • Variables cuantitativas continuas, si admiten tomar cualquier valor dentro de un rango numérico determinado (edad, peso, talla).
   • Variables cuantitativas discretas, si no admiten todos los valores intermedios en un rango. Suelen tomar solamente valores enteros (número de hijos, número de partos, número de hermanos, etc).
2. Variables cualitativas.  Este tipo de variables representan una cualidad o atributo que clasifica a cada caso en una de varias categorías. La situación más sencilla es aquella en la que se clasifica cada caso en uno de dos grupos (hombre/mujer, enfermo/sano, fumador/no fumador). Son datos dicotómicos o binarios. Como resulta obvio, en muchas ocasiones este tipo de clasificación no es suficiente y se requiere de un mayor número de categorías (color de los ojos, grupo sanguíneo, profesión, etcétera).
   En el proceso de medición de estas variables, se pueden utilizar dos escalas:

• Escalas nominales: ésta es una forma de observar o medir en la que los datos se ajustan por categorías que no mantienen una relación de orden entre sí (color de los ojos, sexo, profesión, presencia o ausencia de un factor de riesgo o enfermedad, etcétera).

• Escalas ordinales: en las escalas utilizadas, existe un cierto orden o jerarquía entre las categorías (grados de disnea, estadiaje de un tumor, etcétera).

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Métodos de Recolección de Datos:

Es importante destacar que los métodos de recolección de datos, se puede definir como: al medio a través del cual el investigador se relaciona con los participantes para obtener la información necesaria que le permita lograr los objetivos de la investigación.

De modo que para recolectar la información hay que tener presente:

1. Seleccionar un instrumento de medición el cual debe ser valido y confiable para poder aceptar los resultados
2. Aplicar dicho instrumento de medición
3. Organizar las mediciones obtenidas, para poder analizarlos

Dentro de los métodos para la recolección de datos están:

Observación:

Es el registro visual de lo ocurre es una situacional real, clasificando y consignando los acontecimientos pertinentes de acuerdo con algún esquema previsto y según el problema que se estudia

Al igual con los otros métodos, previamente a la ejecución de la observación el investigador debe definir los objetivos que persigue, determinar su unidad de observación, las condiciones en que asumirá la observación y las conductas que deberán registrarse.

Cuando se decide utilizarla hay que tomar en cuenta ciertas consideraciones. Como método de recolección de datos, debe ser planificado cuidadosamente para que reúna los requisitos de validez y confiabilidad. Se le debe conducir de manera hábil y sistemática y tener destreza en el registro de datos, diferenciando los aspectos significativos de la situación y los que no tienen importancia.

También se requiere habilidad para establecer las condiciones de manera tal que los hechos observables se realicen en la forma más natural posible y sin influencia del investigador u otros factores. Cuando se decide usar este método es requisito fundamental la preparación cuidadosa de los observadores, asegurándose así la confiabilidad de los datos que se registren y recolecten.

Posibles errores con el uso del método de observación. Sobre el uso del método de observación, Quinteros comenta que, "las condiciones de una investigación puede ser seriamente objetables si el diseño de la misma no se ha tomado en cuenta los posibles errores de observación"

Estos errores están relacionados con:

• Los Observadores
• El instrumento utilizado para la observación
• El fenómeno observado

Respecto a los errores relacionados con el observador, estos se asocian al hecho de la participación de otras personas, además del investigador, en el proceso de la observación de los hechos o fenómenos en estudio. Esta situación puede conducir a una falta de consistencia de los resultados, ya que los observadores pueden diferir en la cuantificación y registro que se haga de los aspectos observados. El problema se suscita por la falta de una definición operacional y precisa de la manera en que será medida y observada la variable y el registro de tales observaciones, siendo necesario tomar precauciones para asegurar no solo que la observación sea correcta, sino también que el registro de los hechos reúna esas condiciones. Conviene que haya instrucciones escritas y verbales que orienten al observador sobre como se llevara a cabo todo el proceso y que haya demostración y practica de las observaciones que se realicen.

También se considera que según el papel que ajusta el observador se puede incurrir en mayores o menores errores; este papel puede ser el de observador no participante o participante.

La observación participante implica que el investigador o el responsable de recolectar los datos se involucre directamente con la actividad objeto de la observación, lo que puede variar desde una integración total del grupo o ser parte de éste durante un periodo. Algunos errores que suelen cometerse están relacionados con las emociones del observador, ya que al involucrarse en la situación pierde la objetividad en la observación y en el registro,análisis e interpretación de los hechos o fenómenos.

La observación no participante ocurre cuando el investigador no tiene ningún tipo de relaciones con los sujetos que serán observados ni forma parte de la situación en que se dan los fenómenos en estudio. En esta modalidad, al no involucrarse el investigador, los datos recogidos pueden ser más objetivos, aunque, por otro lado, al no integrarse al grupo puede afectar el comportamiento de los sujetos en estudio y los datos que se observan podrían no ser tan reales y veraces.

Los errores referentes al instrumento de observación se relacionan con los desaciertos en que se incurre en su elaboración y lo que se desea medir. Esto se evita con una definición operacional y libre de ambigüedades e imprecisiones de las variables en estudio, especificando en el instrumento los criterios o indicadores de la medición de tales variables.

La especificidad de ese instrumento esta relacionada con el problema, objetivos y forma en que se va a hacer la observación. Una de esas formas es la denominada observación simple, no regulada o no controlada, en la que solo se tienen unos lineamientos generales para la observación sobre los aspectos del fenómeno que le investigador tienen interés en conocer. La otra forma es la sistemática, regulada o controlada, en la que se dispone de un instrumento estandarizado o estructurado para medir las variables en estudio de una manera uniforme.

El primero se usa mas en estudios exploratorios y el segundo esta dirigido a quienes desean probar hipótesis en que se debe especificarse claramente qué se observara, cómo se observara y cómo se hará el registro de datos.

Los errores relacionados con el objeto que se observa se dan cuando los aspectos que deben ser conocidos de las unidades o fenómenos de observación no se presentan en igualdad de condiciones para todos ellos, ya sea porque varíen las circunstancias en que se observa el fenómeno o a la propia variabilidad del sujeto en estudio. A manera de ejemplo, se puede citar que si existe interés en evaluar el desempeño de un agente de salud en las zonas rurales de las regiones sanitarias, puede ser que la situación donde labore una gente sea diferente en una u otra región, ya sea por carencia o disposición de equipos y materiales u otros factores. La variación de circunstancias de las regiones sanitarias puede conducir a errores de medición, de análisis o interpretación de los hechos observados. La variabilidad en el sujeto se daría ante la situación de que unos agentes de salud tengan mayor experiencia que otros o que hayan egresado recientemente de un programa educativo; estos últimos probablemente tendrán menos destreza en el desempeño de su labor.

Por lo tanto, es necesario buscar mecanismos para que las unidades en estudio estén en igualdad de condiciones durante esa medición y que se definan las características del fenómeno que se pretende observar, procurando que en la muestra esos elementos reúnan características similares.

En general, el método de observación es sumamente útil en todo tipo de investigación: descriptiva, analítica y experimental. En el área de investigación educacional, social y psicológica, es un método de mucha utilidad, en particular cuando se desea conocer aspectos del comportamiento: relaciones maestro-alumno, el desempeño de los agentes de salud, relación del uso de ciertas tecnologías educativas y grado de aprendizaje cognoscitivo y práctico del personal de salud.

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La encuesta:

Este método consiste en obtener información de los sujetos de estudio, proporcionada por ellos mismos, sobre opiniones, actitudes o sugerencias. Hay dos maneras de obtener información con este método: la entrevista y el cuestionario.

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La entrevista:

Es la comunicación establecida entre el investigador y el sujeto de estudiado a fin de obtener respuestas verbales a las interrogantes planteadas sobre el problema propuesto.

Se estima que este método es más eficaz que el cuestionario, ya que permite obtener una información mas completa. A través de ella el investigador puede explicar el propósito del estudio y especificar claramente la información que necesita, si hay una interpretación errónea de la pregunta permite aclararla, asegurando una mejor respuesta. Best afirma "es también posible buscar la misma información por distintos caminos en diversos estadios de la entrevista", obteniéndose así una comprobación de la veracidad de las respuestas.

Como técnica de recolección de datos la entrevista tiene muchas ventajas; es aplicable a toda persona, siendo muy útil con los analfabetas, los niños o con aquellos que tienen limitación física u orgánica que les dificulte proporcionar una respuesta escrita. También se presta para usarla en aquellas investigaciones sobre aspectos psicológicos o de otra índole sonde se desee profundizar en el tema, según la respuesta original del consultado, ya que permite explorar o indagar en la medida que el investigador estime pertinente.

Hay dos tipos de entrevista: la estructurada y la no estructurada, la primera se caracteriza por estar rígidamente estandarizada, replantean idénticas preguntas y en el mismo orden a cada uno de los participantes, quienes deben escoger la respuesta en 2, 3 o mas alternativas que se les ofrecen. Inclusive los comentarios introductorios y finales se formulan de la misma manera en todas las situaciones. Para orientar mejor la entrevista se elabora un formulario que contenga todas las preguntas. Sin embrago, al utilizar este tipo de entrevista el investigador tiene limitada libertad de formular preguntas independientes generadas por la interacción personal.

Algunas ventajas que presenta este tipo de entrevista son:

• La información es mas fácil de procesar, simplificando el análisis comparativo
• El entrevistador no necesita ser entrenado arduamente en la técnica
• Hay uniformidad en el tipo de información obtenida

Pero también tiene desventajas, tales como:

• Es difícil obtener información confidencial
• Se limita la posibilidad de profundizar en un tema que emerja durante la entrevista

La entrevista no estructurada es más flexible y abierta, aunque los objetivos de la investigación rigen a las preguntas, su contenido, orden profundidad y formulación se encuentra por entero en manos del entrevistador. Si bien el investigador, sobre las bases del problema, los objetivos y las variables, elabora las preguntas antes de realizar la entrevista, modifica el orden, la forma de encauzar las preguntas o su formulación para adaptarlas a las diversas situaciones y características particulares de los sujetos de estudio.

Este tipo de entrevista es muy útil en los estudios descriptivos y en las fases de exploración para el diseño del instrumento de recolección de datos.

Las ventajas de este método son:

• Es adaptable y susceptible de aplicarse a toda clase de sujetos en situaciones diversas
• Permite profundizar en los temas de interés
• Orienta a posibles hipótesis y variables cuando se exploran áreas nuevas.

Entre las desventajas se cita:

• Se requiere mas tiempo
• Es mas costosa por la inversión de tiempo con los entrevistadores
• Se dificulta la tabulación de datos
• Se requiere de mucha habilidad técnica para obtener la información y mayor conocimiento del tema

Aun con esas desventajas y dada la utilidad de la entrevista, en sus dos formas, todo investigador debe familiarizarse con su uso, ya que es probable que la aplique en cualquier tipo de investigación.