ESTADÍSTICA Flashcards
MÉTODOS DE ADQUISICIÓN DE CONOCIMIENTO
Existen distintos metodos de adquisición de conocimiento, entre estos están:
* Autoridad
Se considera una tradición o alguien eminente dice lo que es, Profesores, padres, persona de autoridad.
* Racionalismo
Usa exclusivamente la razón para llegar al conocimiento Si las premisas son válidas y el razonamiento se realiza de manera correcta, de acuerdo a la lógica llegará a ser verdad.
* Intuición
Inspiración súbita, la idea que aclara y salta a la conciencia como un todo. Sigue después de que el razonamiento ha fallado.
El método científico
Utiliza el razonamiento y la intuición. El experimento científico se encuentra
en el centro de la ciencia, es bastante directo. Generalmente el razonamiento
deductivo a partir de la teoría existente o una inducción a partir de hechos
reales o a través de la intuición, el científico llega a una hipótesis sobre cierta
particularidad de la realidad.
Los datos del experimento obligan a tener una conclusión acorde a la realidad. Así, la metodología científica tiene un “salvavida integrado” para
garantizar que las afirmaciones de veracidad de cualquier tipo sobre la realidad, se ajusten a las afirmaciones reciban el grado de verdad científica.
Términos y definiciones
Variable dependiente: Es la medida por un investigador para determinar el efecto de la variable independiente. Ejemplo: Sobre los efectos del consumo de alcohol en el comportamiento social, la cantidad de alcohol es la variable independiente. Se llama así ya que depende de la cantidad de alcohol consumida.
● Datos: Medidas que se realizan sobre los sujetos de un experimento. Por lo general, los datos constan de las medidas de la variable dependiente o de otras caracteristicas del sujeto como: edad, sexo, numeto de individuos etc. Los datos medidos de forma original se llama crudos u originales
● Estadística: Número calculado sobre los datos de una muestra, que cuantifica una característica de ella
● Parámetro: Número calculado sobre los datos de una población. que cuantifica una
característica de la población
Términos y definiciones
Población:
Conjunto completo de individuos, objetos o datos que el investigador está interesado en estudiar. En un experimento, la población es el grupo más grande de individuos del cual se pueden tomar los sujetos que participaran en dicho experimento
Muestra:
Subconjunto de la población. En un experimento, por razones económicas, lo usual es que el investigador reúna los datos de un grupo de sujetos menor que el de la población total. Este grupo menor es la muestra.
Variable:
Cualquier propiedad o característica de algún evento, objeto o persona, que puede tener diversos valores en diferentes instantes, según las condiciones. La altura; el peso, el tiempo de reacción y la dosis de un medicamento son ejemplos de variables, Una variable debe contrastarse con una constante, la cual, por supuesto no tiene diversos valores en diferentes instantes. Un ejemplo de una constante es el símbolo matemático pi, siempre tiene el mismo valor (3.14 con una precisión de 2 cifras decimales)
Variable Independiente:
La variable independiente de un experimento es aquella que es controlada en forma sistemática por el investigador.
Ejemplo:
Un científico podría estar interesado en el efecto del alcohol sobre el comportamiento social. Para investigar esto, es probable que el experimentador varíe la cantidad de alcohol y mida sus consecuencias sobre la conducta social de las personas.
La cantidad de alcohol es la variable independiente, En otro experimento se priva de sueño a n participantes, la cantidad de privación de sueño es la variable independiente.
Muestreo Aleatorio
En todas las investigaciones descritas anteriormente, los datos se reúnen, por lo general, a partir de una muestra de sujetos y no sobre toda la población respecto a la cual se pretenden aplicar los resultados. Lo ideal, por supuesto, es que el experimento se realice sobre toda la población, pero Generalmente esto es
demasiado costoso, Por lo cual se considera solo una muestra . y seguido está debe ser una muestra de tipo
aleatorio, este muestreo permite aplicar las leyes de la probabilidad a los datos y al mismo tiempo ayudar a lograr que una muestra sea representativa de la población de la cual fue extraída.
Estadística descriptiva e inferencial
La estadística descriptiva: Estudia las técnicas que utilizan los datos
muestra obtenidos para hacer inferencias poblaciones
●** La estadística inferencial:** Involucra técnicas que se emplean para
obtener datos muestrales y, a partir de ellas, hacer inferencias sobre sus espectivas poblaciones.
Escalas de medición
La escala nominal: es la más básica, y se utiliza para clasificar objetos o personas en grupos, sin importar su
orden o jerarquía. Por ejemplo, el género, el color de los ojos o el tipo de sangre son variables nominales.
La escala ordinal:
se utiliza para clasificar las variables
en un orden específico, pero sin tener en cuenta la distancia entre cada valor. Por ejemplo, el nivel de satisfacción en una escala de 1 a 5 o el puesto que ocupa un atleta en una carrera son variables ordinales.
Escalas de medición
La escala de intervalo: también tiene un orden específico, pero además permite medir la distancia entre los valores. Por ejemplo, la temperatura en grados Celsius o Fahrenheit es una variable de intervalo, ya que podemos decir que la diferencia entre 10 grados y 20 grados es la misma que entre 20 grados y 30 grados.
La escala de razón o proporción: Es la más completa, ya que además de tener un orden y medir la distancia entre
los valores, también tiene un punto cero absoluto. Esto significa que se pueden realizar operaciones aritméticas significativas con los datos, como sumar, restaurar, multiplicar y dividir. Ejemplos de variables de razón son la altura, el peso y la edad.
Algunos ejemplos de variables que se miden en una escala de proporción incluyen la altura, el peso, la edad,
el salario y la cantidad de dinero en una cuenta bancaria. En todos estos casos, el valor cero es un punto de referencia significativo que indica la ausencia
completa de la propiedad que se está midiendo.
Escalas de medición en las ciencias del comportamiento
En las ciencias del comportamiento, muchas de las escalas utilizadas se consideran con frecuencia como si fuesen intervalos, sin establecer con claridad que la escala, en realidad, posee intervalos iguales entre unidades adyacentes
Ejemplo: el IQ con el WAIS, y la medición de:
● Variables emocionales: depresión, ansiedad
● Personalidad: autosuficiencias,
introversión, dominancia
● Eficiencias: como logros
No son de proporciones, si alguien obtiene un cero en el WAIS no tiene un cero absoluto, parece más una escala a intervalos alguien con 100 de IQ está más cerca de alguien con 110 que de alguien con 60
Variables continuas y discretas
Continua:
Teóricamente, puede asumir un número
infinito de valores entre las unidades
adyacentes de una escala.
Ejemplo:
La altura de las personas, se puede medir el valor dentro de un rango continuo por
ejemplo personas de entre 1 metro a 2 de
altura o también puede ser menor
Discreta:
No existen valores posibles entre las unidades adyacentes de una escala.
Ejemplo:
El número de veces que un estudiante asiste a la escuela en una semana.
Es discreta porque solo puede tomar valores enteros o contables sin valores intermedios o fraccionados
Límites reales de una variable continua
Son aquellos valores que están por arriba y por debajo de los valores registrados, a una distancia que es igual a la mitad de la unidad mínima en la escala.
Ejemplo
Si la variable es el peso, la menor unidad es 1libra, y registramos 180 libras, los límites reales están arriba y abajo de 180 en ½ libra. así, los límites reales son 179.5 y 180.5 libras
Cifras significativas
En las ciencias físicas, por lo general, se
utilizan el mismo número de cifras
significativas que tienen los datos en bruto.
Por ejemplo: si medimos el peso de cinco
sujetos hasta tres cifras significativas (173,
156, 162, y 175), y queremos calcular el
promedio de estos pesos, nuestra respuesta debe contener solo 3 cifras significativas.
Este procedimiento no se ha seguido en las
ciencias del comportamiento, más bien se
establece como una tradición en la cual la
mayor parte de los valores finales se dan
entre 2 o 3 cifras decimales, sin importar el
número de cifras significativas.
Redondeo
Se necesita decidir cómo determinar el último dígito siguiendo las siguientes directrices:
1.Divida el número que desee redondear en dos partes: la respuesta potencial y el residuo.
2.Coloque un punto decimal al frente del primer dígito del residuo, creando con ello un residuo decimal.
3.Si el residuo decimal es mayor que 1/2 sume 1 al íltimo dígito de la respuesta.
4.Si el residuo decimal es menor que 1/2 deje el último dígito de la respuesta sin cambio.
5.Si el residuo decimal es igual a 1/2 sume 1 al último dígito de la respuesta si es un dígito impar, pero si es par, déjenlo sin cambio.
Distribución de frecuencias
Presenta los valores de los datos y su frecuencia de aparición. Al ser presentados en una tabla, los valores de los datos se enumeran en orden, donde por lo general el dato de menor
aparece en la parte inferior de la tabla.
Datos agrupados
falta información…
Cuando el intervalo es demasiado
angosto los problemas son:
valores con frecuencia nula y una
representación de los datos poco clara sin
una tendencia.
