Parcial 1 Flashcards
Wilcoxon T
Muestras emparejadas (dos medidas de cada participante); datos no normales.
(i.e: no paramétrica.)
t de Welch
Independientes, normales
Mann-Withney U
Independientes, no normales. (i.e: no paramétrica.)
Paradoja de Simpson
Una tendencia que aparece en varios grupos de datos desaparece cuando estos grupos se combinan; en su lugar aparece la tendencia contraria para los datos agregados.
La paradoja desaparece cuando se analizan las relaciones causales presentes.
Error tipo I
falso positivo, es el error que se comete cuando el investigador rechaza la hipótesis nula siendo esta verdadera en la población.
Error tipo II
error de tipo beta (β) o falso negativo, se comete cuando el investigador no rechaza la hipótesis nula siendo esta falsa en la población.
(β es la probabilidad de que exista este error)
Poder o potencia de un estudio
La probabilidad de observar en la muestra una determinada diferencia o efecto, si existe en la población.
Relación entre alpha, poder y probabilidad de error tipo II
alpha es proporcional al poder, pero inversamente proporcional al error tipo II.
Tamaño del efecto
Medida cuantitativa de la magnitud de un fenómeno.
E.g: correlación entre dos variables, coeficiente de regresión, diferencia de medias.
Tests de normalidad
QQ plot: una recta indica distribución normal.
Shapiro-Wilk Test: valores cercanos a 1 indican normalidad. Valores pequeños indican no normalidad.
Sesgo de confirmación
Sesgo cognitivo.
Es la tendencia a favorecer, buscar, interpretar, y recordar, la información que confirma las propias creencias o hipótesis, dando desproporcionadamente menos consideración a posibles alternativas.
Sesgo de confirmación
Sesgo cognitivo.
Es la tendencia a favorecer, buscar, interpretar, y recordar, la información que confirma las propias creencias o hipótesis, dando desproporcionadamente menos consideración a posibles alternativas
Ordinal
- A lo largo de un continuo sobre el que se pueden ordenar los valores.
- Nombrar y orden.
- Relaciones de desigualdad: mayor, menor que.
- Moda, mediana.
- En likert: ad hoc
Intervalo
- Intervalos iguales entre los valores.
- nombrar, ordenar e igualdad de magnitud. Acepta suma y resta.
- Moda, mediana, media aritmética.
- Si una escala psicologica se evalua varias veces y es validada.
e.g: IQ, fecha, temperatura (no en K), puntuaciones de una prueba, escala de actitudes.
Razón
- Cero absoluto.
- Nombrar, ordenar, magnitud, razones.
- Dividir y multiplicar.
- Moda, mediana, media aritmética, media geométrica.
Lo bueno y malo del frecuentismo
Bueno: objetivo, inequivoco (cualquier observador llegaría a la misma conclusión).
Malo: no existen secuencias infinitas, no aplica a eventos únicos.
Chi cuadrado bondad de ajuste
Comprueba si la frecuencia observada de una variable corresponde con la frecuencia esperada de la distribución.
Tablas de contingencia
se emplean para registrar y analizar la asociación entre dos o más variables, habitualmente de naturaleza cualitativa (nominales u ordinales)..
chi cuadrado.
Chi cuadrado prueba de independencia
Contrasta la hipótesis que las variables son independientes. Ha una de las variables se distribuye de modo diferente para diversos niveles de la otra.
-Ho: no existe relación.
Ha: existe asociación.
-Tablas de contingencia
Cuándo se rechaza Ho
p≤alpha
Se rechaza Ho a nivel de alpha.
Cuándo se rechaza Ho
p≤alpha
Distribución chi cuadrado, cómo surge
Se tiene una distribución normal, se toma la suma de cuadrados: distribución binomial.
Grados de libertad
Número de niveles de la variable categórica menos el número de restricciones. K-1
Chi cuadrado y comprobación de hipotesis
se obtiene un valor crítico que está relacionado con el valor significativo. Si x^2>valor crítico se rechaza la hipótesis nula.
cómo dar resultados
- precedidos por la estadística descriptiva
- Se dice cuál es la hipótesis nula que se está probando
- Se incluye un “bloque estadístico” (stat block: χ2(3)= 8,44; p < ,05)
- Se interpretan los resultados.
Ad hoc
Hipótesis irrefutable, no generalizable. Es una solución elaborada para un problema específico.
En escalas likert.
Desviaciones estándar en una distribución normal
con una distribución normal,
- 68% de los datos están dentro de 1 SD
- 95% están dentro de 2 SD
- 99.7% están dentro de 3 SD
El resultado es significativo
Los datos permitieron rechazar la Ho
Teoría de limite central y error estándar
- El error estándar se reduce si aumenta el tamaño de la muestra.
- Si n es grande la distribución se aproxima a la normal.
Error estándar de la muestra (SEM)
- es la desviación estándar de todas las posibles muestras de una población.
- Varianza/raiz de N
Intervalos de confianza
La media verdadera caería dentro el 95% de las veces. Se puede pensar como un margen de error.
mean+/-1,96*SEM
