apuntes estadística psicologia ssps

8/19/2019 Apuntes Estadística psicologia SSPS

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ESTADISTICA PABLO MONFORT

1. Estadistica descriptiva

Una vez queremos concluir unas hipotesis, recogemos muestra poblacion, y una vez tenemos lamuestra, describimos nuestro conjunto de datos. Describo los datos que yo tengo, si quiero sacar

conclusiones (ej, los alumnos de ps, reduce su ansiedad con ), tomo una muestra, hago estadisticadescriptiva sobre mi muestra, y para sacar conclusiones ya utilizo la inferencial. (Graficos, tablas defrecuencia)

Medidas estadísticas:

edia, moda,varianza,

!oblacion " conjunto de personas hospitales paceintes sobre los que quiero e#traer conclusiones,donde voy a realizar, necesitamos car$cter.

%ariable " &esultado de test para medir ansiedad'uantitativas (numerales, numericas)

'Discretas" numero finito de valores que puede tomar la variable (curso en elque esta un alumno, hay cierto orden y es finito, no se pudee curso,*, nota si

solo puede tomar valores de +'+ y son puntuales dos ,*, pero no ,*-)'ontinuo " puede tomar cualquier valor en ese intervalo (ej, peso con

cualquier decimal de gramos, minutos de deporte, nivel de serotonina)'ualitativas (cualidades de la persona, se#o, edad, nivel de glucosa hiper,hipoglucemico, nivel de ansierdad alto,mediobajo,)

/0 - de cada (- %% cualit 1122, 11,- %%uantiDisc, urso y nota, - %% cuant cont,inutos D! y 3ivel 2erot)

Una vez tengo toda mi poblacion todos los alumnos de primero, pues no mido a todos si no quetomo una muestra de tama4o 3"# (5ama4o muestral de mi 56), aqu7 se analizaran las variables,se le pasaran los test.

jemplo0

!oblacion " 5odos los pacients de la unidad de oncologiaaracteres0 s lo que yo quiero analizar y variable es lo que uso medir (se#o, edad en a4os o mesesque es cuantitativa discreta, numero de leucocitos numero de celulas por metro cubico

uestra " *+ pacientes 3"*+ " tama4o muestral.


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MEDIDAS ESTADÍSTICAS

(centralizaci8n dispersi8n, posici8n, forma) (cuadro en f(#) de variables)

(onceptos)

Media: (m$s completa, todos los datos, valor de todos los datos, se incluyen los valores at7picos)Media!a (sirve para cuando hay datos atipicos, que puedan sesgar la media)M"da (centralizacion)

− Desviaci#! tipica (cuando no hay datos atipicos)− %arianza− uasivarianza,− rango intercuartilico (con datos at7picos)− rango (dispersion, como estan de dispersos los datos)− 9simetria (ver si los datos son simetricos )− urtosis (si se establece en la campana de gauss normal)

Ta$%as de &rec'e!cia:

'onjunto de datos (#i, #-, #n) n pacientes que le he medido n valores,

Frec'e!cia a$s"%'ta (numero de veces en absoluto que aparece ese dato)

Frec'e!cia re%ativa (cuantas veces aparece ese dato en porcentaje, sobre la muestra, entre o y oen :)

Fre a$s"%'ta ac'('%ad": uantos datos hay que tienen ese valor o uno m$s peque4o

Fre re%ativa ac'('%ad"0 uantos datos hay que tienen ese valor o uno m$s peque4o en proporcion por el total, (+') y multiplicada por cien 6 & 9 en porcentaje.

E)e(p%" CASO C'a%ittativ":

-+ pacientes con -+ grupos sanguineos

!ara hacer una tabla de frecuencia de estos valores0 !oner los valores que toma mi variable (9b, a, byo) 2e ve la tabla de cuales son al relativa que lo e#plica muy bien.

9hora otro caso de fr acumulado (que tomen ese valor o m$s peque4o en a;, no vale porque no se pueden ordenar) jemplo prisi8n, trafico de drogas, numero de a4os que le queda a cada uno de losreclusos, -* reculusos. 2i quiere cuanto quedan de aqu7 a un a4o miro al acumulado, por acumulalos del primer a4o que tengo un -< y para dos a4os pues ya llevo =:.

92> cuantitativo continuo (todos los valores posbiles en un intervalo) 9qui necesito rangos, aqu7si pongo los distintos valores que aprecen y cuantas vecen aparecen cada uno) 2i pusiera saldria quecada valor sale una vez, se hace por rangos por intervalo de * a -* por ejemplo, da igual, pero


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asi habra m$s frecuencia en los datos

?uiero saber cuantos desecho si hasta @+ son legales, pues llegan =*: acumulados hasta @+ losque faltan los desecho es decir *:.

6orma de presentar0 n porcentajes es decir relativa porcentaje si hay pocos pacientes, par ano

poner absoluta, que seria dos pacientes o dos coches, es mejor decir el *+:.

6ord dise4a un motor, gABm de >- en @+ simulaciones te dan @+ valores.

MEDIDAS DE POSICION:

uantil de orden +,+ que me deja +: de los valores hacia abajo, +,C+ es el de C+: hacia abajohacia cero, cuantil de orden +,*+ igual que mediana . os deciles son un tipo concreto de uantil(+,, +,-+ , decil decil -, decil *" mediana, uartil - " mediana)

2i quiere calcular el cuantil +,C, busco el dato que deja el C: hacia abajo y cojo ese dato.

2i te dicen que tu hijo esta en el percentil C: deja un C porciento que est$n mas flacos que el.

*aria!+a: ide la dispersi8n de los datos y se calcula en funci8n de todos los datos, por eso si haydatos at7picos no lo uso por que sesga.

Desviaci#! típica " &aiz cuadrada de la varianza (sn)

C'asivaria!+a " que la varianza pero dividio por 3', en vez de por 3.

stas cuatroE vienen afectadas por los datos atipicos

2i quiero describir mis datos doy una medida de centralizaci8n y otra de dispersi8n, en funci8n de sihay datos at7picos o no.

Ra!," i!terc'artí%ic": la diferencia entre ?'? (cuartir el valor que me deja por debajo un C*,cuartil uno el -*: de los datos), sirve por si hay un dato at7pico muy arriba o muy abajo, como no

lo uso entre el -*'C*, encuentro el rango intercuart7lico.C"e&icie!te de variaci#!: ual de la alturas con el peso,esta m$s dispersa por ejemplo, comparolos dos coeficientes, ya que la varianza, nos sirve para unificar las medidas de dos variablesdistintas, y ver si son dispersos o no.

MEDIDAS DE FORMA:

C"e&icie!te de asi(etría0 e dicen si los datos son simFtricos o no con respecto a su punto medio(cuanto m$s cerca este de + m$s simFtrico es) 2e dice que es asimetrico g+ o gH+, cuanto masnegativo mas cargado hacia la derecha, cuando mas positivo hacia la izquierda, se dice con sesgo

positivo o sesgo negativo, no cargada der o izq


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C"e&icie!te de C'rt"sis0 Una vez es simFtrica, saber si se distribuye con respecto a una campanade Gauss, a una poblaci8n normal. (leptocurtica, mesocurtica, laticurtica, mirar en apuntes)

-RFICOS ESTADISTICOS

/ist",ra(a− uantitativa continua, no hay espacios entre un valor y el siguiente, toma todo los

valores posibles, frecuencias absolutas, para decidir que numero de intervalos utilizo, enfunci8n de los datos que tengo utilizo la Iregla de 2turgesJ y eso hace el nK de intervalos.(para emisiones de motor entre +'@+, *+'=+, decir la frecuencia absoluta de cadauno de los intervalos, ejemplo en apuntes). 2i lo hago con relativas es igual por que es

con porcentaje en vez de decirme que se repite dos veces digo que se me repite un -+:, por ejemplo) 02i fuera cualitativa discreta si seria de barras)

Dia,ra(a de $arras (cuantitativo discreto o cualitativa) cuantas veces aparece cada una de lasopciones, est$n separados por que son valores individuales, no son intervalos)

P"%í,"!" de &rec'e!cias: es p"!er p'!t"s arri$a de cada $arra de% dia,ra(a '!" p"r %a %i!ea.

Dia,ra(a de ca)as " B"2p%"ts: %ariables cuantitativas continuas, lo amarillo es el rangointercuartilico, la ralla negra es la mediana, la base de la caja es ?, los datos at7picos son loscirculos por ahi, y las rallas fuera de la caja son datos ma# y min, sin tener en cuenta datos muydispersos, si en el ? hubiera altura ,* de ah7 pa bajo ahi un C*: de menos de ,* y el -*: sonmayores . (+,-* metros es el rango intercuart7lico, es decir el *+ : de las alturas centrales est$nconcentradas en +,-* metros, ?'?) !ara ver si es simFtrico, miro si la ralla de la mediana esta enla mitad de la caja, y ademas los valores min y ma# con respecto a la caja, si no es todo simFtricomenos los datos at7picos, se puede intuir...)

Dia,ra(a de sect"res: Se asi,!a a cada ("da%idad e! '! a!,'%" de 345 ,rad"s

Dia,ra(a de ta%%"6")as: s mejor histograma que esto (cuantos datos hay entre + y -+, L el primer numero es el primer dato, en la segunda fila -L el primo) es m$s completo por que en

histograma no se si son ++ los dos o +M los dos, pero es menos visual.

EST7DIO DE DOS *ARIABLES C7ANTITATI*AS

− D9D (9N>2, al no poner , a4os, se considera continua) O !2> (PG) " - %%U935Q595Q%92 >35Q3U92. (puedo hacer un histogramica, decir si es simetrica,

buscar medidad de centralizaci8n de dispersi8n, o hacer un blo#spot)− %er la relaci8n que hay entre ambas (podemos hacer un diagrama de dispersi8n, # edad y

peso, y salen puntitos sobre lo disperso que esta los datos, cada punto una persona) 1ayrelacion si aumenta # y aumenta, si aumento # disminuye y, hay relacion inversa, si

aumento #, hay un rango de cambio muy grande de y no se ve claro que aumente y odisminuya, no parece que varie O) !uede haber relacion cuadratica si hay una curvaconve#a, hasta un punto disminuye apartir de hay aumenta. os graficos nos dan


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apro#imacion pero necesitamos medirlo para saberlo con e#actitud

edidas que nos dicen como es de e#acta esta relacion mas alla de los graficos0 (cuantificar larelacion entre las %%)0

C"varia!+a 0S289: ntre dos variables, siempre esta comprendidad entre 00S2.S8; S28


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h " son dependientes (si el coef se acerca al otro numero)

n funci8n del pvvalor +,+* (pro#imo dia e#plica con 22!2)

-r=&ic" de re%aci#! e!tre d"s varia$%es c'a%itativas:

;arras apiladas o agrupadas

E>ERCICIO PRACTICA DIA 1

- cuantitativas continuas

- cuantitativas discretas


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- cualitativas

?ue hacer en estas0

19 ver si %"s (i!t"s de dep"rtes i!&%'8e e! ser"t"!i!a 0,r=&ic"9 ? ** c'a!ti c"!ti!'as.

'1ago un grafico de dispersi8n y veo como se relacionan

os datos estan muy dispersos parece no haber relaci8n alguna.

Ta$%a de c"!ti!,e!cia para ver c"(" se reparte! %"s pacie!tes c"! respect" a//S 8 //EMta$%a c"!)'!ta sie(pre c"!ti!,e!cia d"s varia$%es c"!)'!tas. 0? c'a%itativas9


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*er si e% c'rs" i!&%'8e e! %"s (i!'t"s de dep"rte ta!t" ,r=&ic" c"(" !@(erica(e!te. 0'!aC'a!tDis 8 '!a C'a!tc"!t9

c'a!t dis es c"(" '!a c'a%it si tie!es p"c"s !ive%es per" c"(" tie!e ('c6"s !ive%es 6a,"dispersi#! ta($i!.

6alta ver como relacionar numericamente0 9qui se hace numericamente en el diagrama dedispersi8n0 9qui podriamos utilizar el coeficiente de pearson y ver si hay relacion entre ambasvariables.

N"ta s'spe!d" " !" s'spe!de c"(parar c"! e% !'(er" de (i! de dep"rte.

'&ecodifico en nueva variable con rango de o a @ es suspenso de @ a +.

2i supieramos hacer medias y contrastes hariamos primero saphiro TilB para ver normalidad y si lahay ya elegimos con que hacerlo si hubiera normalidad

(&elacion en %% cualitativa, y %% cuant continua) 1ago para 5 independientes" omparaci8n demedias.


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omo no sabemos lo hariamos con un blo#spot0


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Contraste de hipotesis:

1nula "1o

1alternativa " 1

) ver si se distribuye en una disposicion normalidad-) %er si las medias son iguales) %er si hay relacion o son independientes

>btengo un pvalor y veo si me quedo la nula o la alternativa0

TIPOS DE CONTRASTE:

/"


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irar pvalor Ho,o* " ho si es +,

V!ara ver en W?ue dos niveles hay diferenciasE 2i he obtenido 10 9nalizo entre cuales, eso lo hagomediante comparaciones mRltiples.

6iabilidad0 9lfa de ronbach para ver si un test es fiable

5 de student L 9nova "9nalizar comparar medias (A!"va de un factor, o pr'e$a Ti!depe!die!tes que sera hombres y mujeres " re%aci"!adas que seria pre post , o pr'e$a T para'!a ('estra

A!a%i+ar pr'e$as !" para(tricas: uadros de dialogos antiguos, pruebas para muestrasrelacionadas, para una o para P, aqu7 ya sale Tilconson, U de uman Thtiney)

N"r(a%idad: 2hapiro ilB 9nalizar e#plorar. Graficos con pruebas de normalidad, cuando salga el

outpout ya se ve la normalidad en shapiro o Polmogorov.

9probado o no aprobado (prueb tde estudent)

y 1122 (anova)

!rimero hacer el de dos poblaciones ver si hay normalidad. si los minutos de deporte estanrelacionados con aprender

) n histograma de las notas en aprobado


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?9 N"r(a%idad

2i hay normalidad por que es H+,+*

omo hay normalidad, y son - poblaciones, entonces escogemos 5 student

+,@-* H +,+* por lo que acepto 1+, por lo que asumo varianzas iguales, por lo tanto me fijo en el pvalor de arriba que es +,M@ que tb es mayor que o,+* nos dice que se asume la h+ que es que lasmedias son iguales, es decir no hay diferencias entre min deporte y suspenso o aprobado.

- parte con tres o m$s niveles0

in dep en funcion de 1122)1istograma


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asimetria0 cercano a + es simetrico cuanto mas se aleja a ' o L (mas asimet a la izquiera o a laderecha

urtosis0 2i es muy parecido a una normal " + si se aleja mucho de cero por arriba o por abajo, haceque este m$s achatada o mas plano (leptocurtico, mesocurtica)

9s 1122 alto +,CM@ (es asimetrico a la derecha) urt " ,*

9s 112 medio o,CC (as a la derecha) urt" ,@

9s 112 bajo +,CC (asimetrico a la derecha urt " ,@

EEE

-)3ormalidad

las tres son H+,+* por lo que se acepta la nula por lo que hay normalidad.

)!rueba de anova porque las son normales


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n el primer cuadro se ve que p'valor es " +,@- esto es mayor que o,o* por lo que se acepta lanula, que nos dice que no hay diferencias entre ambas, por tanto no hay que fijarse en la decomparaciones mRltiples.

!df email que se llama 93>%a !ractica C

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