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MEDICIN YMTODOS
ESTADSTICOS ENCIENCIAS SOCIALES
Instr. Jos Rodolfo Prez Rosales.Instructor de Ctedra.Universidad Centroamericana Jos Simen Caas Departamento de Psicologa.
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La estadstica es una rama de las matemticas
que brinda tcnicas para clasificar los hechos
cuantitativos y los medios para extraer
conclusiones a partir de ellos. Adems nosayuda a hacer inferencias.
Qu es la Estadstica?
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Sea los que sea que se intente medir (ruido,inteligencia) se debe de usar una escala demedicin.
Los datos o variables de nuestro estudio, determinanla escala que se usara, a su vez la escala que seutiliza ayuda a determinar las conclusiones que
podemos extraer de los datos.
Son 4 escalas de medicin: Escala Nominal, EscalaOrdinal, Escala de Intervalo y Escala de Razn
ESCALAS DE MEDICIN
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Es un conjunto de categoras arbitrariamente
nombradas.
Ejemplo: Si agrupamos a un grupo de personas por sucolor de ojos estamos usando una escala nominal.
Podemos contar el numero de personas con ojos
azules, verdes o marrones pero no podemos decir
quien tiene mas o menos color de ojos que otros.
IMPORTANTE: LA ESCALA NOMINAL ES UNA FORMA
DE CLASIFICAR MAS QUE DE MEDIR.
ESCALA NOMINAL
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En una escala nominal los datos son jerarquizados del primero
al ultimo segn nuestro criterio.
Una escala ordinal determina el orden de los datos pero no ladistancia entre ellos.
Ejemplo: Una persona puede clasificar sus preferencia por
diversos tipos de sopa (sopa de cebolla, tomate, zanahoria)sabremos cul es la que mas le gusta y la que menos le gusta.
Pero no tendremos idea cuanto mas sabrosa es la sopa de
cebolla respecto a la sopa de tomate.
ESCALA ORDINAL
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Una Escala de Intervalo nos dice cuantas unidades
de igual tamao (cm., ml., C.I.) se encuentra algo
por debajo o encima de otra cosa del mismo tipo.
Ejemplo: Una prueba de inteligencia NO puede
decirnos que una persona es dos o tres veces mas
inteligente que otra, slo que obtuvo tantos puntospor encima o por debajo de alguien mas
ESCALA DE INTERVALO
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Es una escala que permite determinar que una
medicin es tantas veces mas o menos que otra.
Ejemplo: Si hacemos mediciones sobre la cantidad
de lluvia que ha cado en los ltimos dos aos,
podramos decir que en 2011 cay dos veces ms
agua que en 2010.
ESCALA DE RAZN
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Cuando medimos un nmero de casos de algo, como
los pesos de los neonatales, o el nmero de descargas
del nervio ptico ante la estimulacin elctrica, se
obtiene una distribucin de mediciones que abarcan dela menor a la mayor o de la mas alta a la mas baja.
Generalmente estas mediciones se agrupan alrededorde algn valor cerca del medio, este valor es la
TENDENCIA CENTRAL de la distribucin de lasmediciones
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
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Existen tres formas de describir la
tendencia central de una distribucin.Generalmente nos referimos a ellas como
promedio: Media, Mediana y Moda
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
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Es el promedio aritmtico
Es la suma de todo un conjunto de
puntuaciones dividido entre el numero de
puntuaciones.
MEDIA
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Es el punto que divide a una distribucinpor la mitad.
Esto implica que el 50% de laspuntuaciones se encuentran por encima
de la mediana y el 50% por debajo
MEDIANA
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Otra forma de aproximarse a un conjunto de
puntuaciones es arreglarlas en una DISTRIBUCION DEFRECUENCIAS.
En la distribucin de frecuencias se seleccionan un
conjunto de intervalos y se cuentan las puntuaciones
que caen en cada intervalo.
Es til para grandes grupos de nmeros, pues dispone
el numero de puntuaciones individuales en grupos
ms manejables
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
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Intervalo
(Notas Examen
1)
Frecuencia
1-2 1
3-4 3
5-6 6
7-8 2
9-10 1
TABLA DE DISTRIBUCIN DEFRECUENCIAS
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Para observar mejor los resultados de una
distribucin de frecuencias puede hacerse usodel grafico de barras o construir una graficalineal.
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
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0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Nota 1-2 Nota 3-4 Nota 5-6 Nota 7-8 Nota 9-10
Frecuencia
POLGONO DE FRECUENCIAS
Note que la figura no es una curva suave ya que los puntos estn
conectados por lneas rectas. Sin embargo con muchas puntuaciones e
intervalos pequeos los ngulos se suavizaran y la figura se parecera a una
curva redondeada o normal
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Cuando se traza una distribucin normal en unagrafica se obtiene una clase particular de polgono de
frecuencias llamada CURVA NORMAL.
Las curva normal es una entidad hipottica. Ningn
conjunto de mediciones reales muestra una graduacin
tan suave de un intervalo al siguiente.
Pero puesto que muchas cosas se aproximan a la
curva normal es til para buena parte de lo que
medimos.
LA CURVA NORMAL
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Una distribucin es sesgada cuando la mayora de las
puntuaciones se renen en e extremo superior o inferior,
dejando una de las colas de la curva desproporcionadamente
mas larga.
La media, la mediana y la moda caern en distintos puntos en
una distribucin sesgada a diferencia de la curva normal.
OJO: Si la media es mayor que la mediana en una distribucin
puede predecirse que la distribucin de frecuencias estar
sesgada.
DISTRIBUCIONES SESGADAS
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DISTRIBUCIONES SESGADAS
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En ocasiones no es suficiente conocer la
distribucin de un conjunto de datos y cuales son su
moda, mediana y media.
Por lo que se vuelve necesario conocer: En cuanto
supera a la media una puntuacin? Cmo varan
de la media ciertas puntuaciones?...
MEDIDAS DE VARIACIN
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Rango: Es la medida mas simple de variacin, es ladiferencia entre la medicin mayor y la menor.
La Desviacin Estndar: La desviacin estndar nosdice cuanto como se dispersan alrededor de la media
las puntuaciones de cualquier distribucin de
frecuencias.
Las Desviacin Estndar se representa por la letra
griega sigma
MEDIDAS DE VARIACIN
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DESVIACIN ESTNDAR
68% de las puntuaciones caen entre una desviacin estndar
por encima y por debajo de la media. 28% cae entre una y dos
desviaciones estndar a cualquier lado de la media. 4% caen
entre la segunda y tercera desviacin estndar
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La correlacin determina si dos variables
estn asociadas de alguna manera.
Una forma para saberlo es a travs de undiagrama de dispersin
MEDIDAS DE CORRELACIN
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MEDIDAS DE CORRELACIN
Si los puntos en el diagrama recorren
una lnea recta desde la esquina inferior
izquierda hacia la esquina superior
derecha se tiene una correlacin
positiva. Ej.: A mayor C.I. de los padres
mayor C.I. de los hijos
Si los puntos en el diagrama recorren
una lnea mas o menos recta desde la
esquina superior izquierda hacia la
esquina inferior derecha se tiene una
correlacin negativa. Ej.: A menor C.I. de
los padres menor C.I. de los hijos
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Un diagrama de dispersin brinda una idea general de
si existe una correlacin.
Para describir con mayor precisin la relacin entre lasvariables es necesario utilizar un COEFICIENTE DE
CORRELACION.
El coeficiente de correlacin es una medida estadstica
que indica el grado de asociacin entre dos conjuntosde puntuaciones pareadas.
Es decir en que grado las puntuaciones altas o bajas en
una variable tienden a asociarse con las puntuaciones
altas o bajas de otra.
MEDIDAS DE CORRELACIN
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Los coeficientes de correlacin fluctan entre +1 y -
1
El valor mas alto posible es +1 y significa una
correlacin positiva perfectaEl menor valor posible es -1 y significa una
correlacin negativa perfecta
En la vida real las cosas distan de ser perfectas porlo que la mayora de correlaciones caen entre +1 y
1
MEDIDAS DE CORRELACIN
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Una correlacin de 0.20 es muy baja, entre 0.20
y 0.40 es baja, entre 0.40 y 0.60 es moderada,
entre 0.60 y 0.80 es alta y entre 0.80 y 1.0 es
muy alta.
Una correlacin de 0 indica que no existe
correlacin entre dos conjuntos de puntuaciones
Con la correlacin se obtienen las asociacionesentre dos puntuaciones o variables pero no se
obtiene una relacin de causalidad
MEDIDAS DE CORRELACIN
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Dependiendo de las variables y el coeficiente de
correlacin obtenido, las correlaciones pueden ser:
Correlacin Positiva: Los incrementos en la 1medida corresponden a los incrementos en la 2
Correlacin Negativa: Los aumentos en lavariable independiente se acompaan de las
reducciones de la variable dependiente.
MEDIDAS DE CORRELACIN
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Detrs del uso de la estadstica se encuentra la
posibilidad de generalizar nuestros resultados y as
predecir la conducta.
Eventos aleatorios pueden influir en los resultados y
ser fuentes de error, por lo que no se podrn hacer
predicciones al respecto. Ej.: Muestras no
representativas, el azar.
USO DE LA ESTADSTICA PARA HACERPREDICCIONES
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Para evitar que el azar influya
negativamente en los resultados, los
psiclogos utilizan medidas de significancia,esta implica que la diferencia entre dos o ms
grupos no son producidos por el azar y se
pueden obtener los mismos resultados con
otros sujetos.
USO DE LA ESTADSTICA PARAHACER PREDICCIONES
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Tradicionalmente cuando un investigador hacia
conclusiones respecto a su estudio, buscaba reportes
de investigacin relevantes que apoyaban o no su
conclusin, contando el numero de ellos elinvestigador poda concluir su trabajo con
argumentacin.
El meta-anlisis es una forma de combinar
estadsticamente los resultados de investigaciones
individuales para encontrar una conclusin global.
USO DEL META-ANLISIS EN LAINVESTIGACIN PSICOLGICA
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Cada estudio aporta publicado aporta datos para llegar
a una conclusin.
El meta-anlisis comienza recopilando todos losreportes de investigacin disponibles y relevantes de
un tema en cuestin.
Luego se transforman estadsticamente los resultados
en una escala comn para su comparacin
USO DEL META-ANLISIS EN LAINVESTIGACIN PSICOLGICA
USO DEL META ANLISIS EN LA
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De esta forma es posible examinar con los mismos mtodos,
diferencia en el tamao de la muestra, magnitud del efecto y
procedimientos experimentales.
El meta-anlisis permite al investigador determinar la fuerza y
consistencia de la conclusin de una investigacin.
El meta-anlisis ha demostrado ser una herramienta valiosa en
la investigacin. Permite examinar de manera sistemtica
patrones de evidencia entre estudios individuales que varan
en sus conclusiones, por lo que se obtiene una comprensin
clara de los hallazgos y sus implicaciones.
USO DEL META-ANLISIS EN LAINVESTIGACIN PSICOLGICA
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Morris, C. y Maisto, A. (2009). Psicologa. (13ra. ed.).Mxico: Pearson Educacin.
REFERENCIAS