Investigación y estadística en piscología
abnermxTarea7 de Agosto de 2017
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INSTITUTO MEXICANO DE PSICOONCOLOGIA.
Plantel: Tlalpan.
LIC: Psicología.
Generación: 19.
Materia: Investigación y estadística en piscología.
Índice.
Estadística: organización de los datos. 3
Medición. 4
Estadística descriptiva. 4
Media. 4
Moda. 6
Medidas de tendencia central y niveles de medición. 6
Medidas de dispersión. 6
Desviación de la media. 7
Desviación estándar y varianza. 8
Grados de libertad. 9
Parámetros poblacionales, estadísticas de muestra y error de muestreo. 9
Frecuencias y distribuciones. 10
Representación gráfica de los datos. 10
Curva de distribución normal. 11
Puntuaciones z o puntuaciones estándar. 11
Percentiles, deciles y cuartiles. 12
Distribuciones de muestreo. 12
Distribuciones sesgadas. 12
Curtosis en las distribuciones. 13
Bibliografía. 14
Estadística: organización de los datos.
La precisión en la investigación exige mediciones cuantitativas que se realizan en varios niveles de medición.
Variables categóricas: Cuenta frecuencias de incidencia en categorías cualitativamente separadas.
Medidas: Permite ordenar los casos (Discretas o continuas) los niveles de medición se definen:
-Normal: Clasificación simple.
-Ordinal: Los casos se ordenan, no representan cantidades o conteos sino posiciones de rango
-Intervalo: Usan intervalos iguales.
-Razón: Son de intervalo, pero incluyen un cero real y proporciones relativas en el mapa de la escala de una realidad física.
Mediante la estandarización se intentan convertir muchas escalas psicológicas, de las cuales muchas se denominan escalas plásticas o escalas cuasi de intervalo ya que los intervalos no miden cantidades iguales de un constructo.
La estadística de muestras suele incluir una medida de tendencia central (media, mediana o moda) y una medida de dispersión (razón de variación, rango, rango semiintercuartilar, desviación media, desviación estándar o varianza.
Grandes series de datos forman una distribución, los cuales se pueden presentar en varias formas y ser presentados como una tabla de frecuencias.
Una distribución de frecuencia es factible mostrarla en forma gráfica como un histograma.
En una gráfica de barras sólo se muestran categorías discretas de datos para comparación.
Otras formas gráficas son el polígono de frecuencia, la gráfica lineal y la gráfica de series de tiempo.
En los últimos años, se han promovido técnicas de análisis exploratorios de datos, destacando el examen concienzudo de patrones al someter los conjuntos de datos a pruebas de significancia estadística. Aquí se incluyen dos métodos: los diagramas de tallo y hoja, y los diagramas de caja.
La distribución normal es sumamente importante, los datos que se aproximan a ésta se evalúan con las técnicas de significancia más eficaces.
Los valores z son desviaciones que se miden en números de desviaciones estándar y en la distribución normal cortan porcentajes de área conocidos bajo la curva.
Los estadísticos de las distribuciones son los percentiles y los deciles.
Se examina el concepto de muestreo de poblaciones subyacentes y el de distribución de muestreo; este último es medular en casi todos los análisis estadísticos inferenciales que aparecen posteriormente en el libro, sobre todo las pruebas paramétricas, en las que se hacen estimaciones de parámetros poblacionales a partir de estadísticas de muestra.
Las distribuciones que tienen más valores en el extremo superior de la escala de medición se dice que están positivamente sesgadas.
-Si la distribución sesgada muestra una concentración en el extremo superior debido a que muchas personas obtuvieron la máxima puntuación entonces la medición muestra un efecto de techo; las concentraciones próximas a la parte inferior son un efecto piso. Las distribuciones que tienen dos “gibas” marcadas (frecuencias superiores) se conocen como bimodales.
La curtosis es la forma general de la distribución en términos de altura y anchura; se describen las distribuciones platicúrtica, normal y lepticúrtica. Se proporcionan cálculos para el sesgo y la curtosis
Medición.
Cómo llegan los datos.
Los datos brutos son las respuestas de los participantes reales antes de ser organizados o tratados.
Primero son las mediciones.
Variables categóricas y medidas.
Variable categórica: ejemplo partidos políticos o signos zodiacales
Variable medida: cualquier otra variable que opere por encima del nivel de categorización
En muchos estudios experimentales la variable independiente es categórica y la dependiente es una variable medida.
Estadística descriptiva.
Resumen de datos.
-La estadística es una selección.
La información que se recaba es demasiada por lo que se organiza en un resumen razonable. “Razonable” significa útil y que no sea engañoso.
Conjunto de datos: Cuando se recaban datos de un sondeo o algún experimento
Tendencia central: Se le conoce como el promedio
Dispersión: Se le conoce cuando sale del promedio
Media
La media es la medida más usada para encontrar el promedio.
Como hallar la media.[pic 3]
La fórmula es
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El símbolo de la media en na muestra es
1.-∑x nos indica que se deben sumar todos los valores en el conjunto de datos (∑=sumar lo que sigue).
2.-N nos indica que se debe dividir el número total de valores.
Nota sobre decimales y falsa exactitud.
No informar 5.8353 se debe redondear un número abajo 5.8.
Ventajas de la media.
-Es un estadístico eficaz y se emplea para estimar parámetros poblacionales.
-Es el indicador más sensible y preciso, ya que funciona en el nivel de medición de intervalo y contempla las distancias exactas entre los valores del conjunto de datos.
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