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2 SEM - ESTADÍSTICA > UNIDAD II > Flashcards

UNIDAD II Flashcards

1
Q

CONCEPTO

Variable

A

Es una característica, atributo o propiedad que puede variar entre los sujetos o a lo largo del tiempo en un estudio psicológico.

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2
Q

Las variables son esenciales para…

A

…la medición y el análisis de comportamientos, emociones y procesos cognitivos

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3
Q

Variables de constructos

A

Niveles de ansiedad, inteligencia, satisfacción laboral.

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4
Q

Variables relacionadas

A

Actividad cerebral medida por EEG, niveles de cortisol en saliva

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5
Q

Variables Cualitativas (o Categóricas)

A

Variables que describen cualidades o categorías y no pueden medirse numéricamente de manera significativa

Ej. Género: Masculino, Femenino, No Binario

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6
Q

NÚMERICAS

Variables Discretas

A

Variables que solo pueden asumir valores específicos, usualmente enteros

Ejemplos: Número de respuestas correctas en un cuestionario, Número de sesiones de terapia completadas

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7
Q

NUMÉRICAS

Variables Continuas

concepto, ejemplos, representación gráfica

A

Variables que pueden tomar cualquier valor dentro de un rango dado

Ejemplos: Tiempo de reacción en un experimento, Niveles de cortisol en sangre.
Representación Gráfica: Histogramas, Diagramas de flujo

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8
Q

Hay dos niveles cualitativos:

A

Nominal y ordinal

El nominal representa categorías que no se pueden ordenar, mientras que el ordinal sí.

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9
Q

Sexo, tipo de tratamiento, lugar de nacimiento, ha sido víctima, condición médica

ESTOS EJEMPLOS CORRESPONDEN AL NIVEL CUALITATIVO:

A

Nominal

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10
Q

Preguntas de un test psicométrico, escalas de likert

ESTOS EJEMPLOS CORRESPONDEN AL NIVEL CUALITATIVO:

A

Ordinal

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11
Q

Existen dos niveles cuantitativos:

A

Intervalo y razón

Las razones tienen un cero verdadero, los intervalos no.

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12
Q

Grados centígrados, la diferencia entre puntajes entre escalas de extraversión-intraversión

ESTOS EJEMPLOS CORRESPONDEN AL NIVEL CUANTITATIVO:

A

De intervalo

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13
Q

Pulso cardíaco, puntaje de una escala psicométrica, etc.

ESTOS EJEMPLOS CORRESPONDEN AL NIVEL CUANTITATIVO:

A

De razón

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14
Q

Propiedades de las variables

A
  • Magnitud: es más, menos o igual cantidad
  • Intervalos iguales: la diferencia entre dos puntos en cualquier lugar de la escala tiene el mismo significado que la diferencia entre otros dos puntos que difieren en el mismo número de unidades de escala
  • Cero absoluto: no existe nada de la propiedad que se está midiendo
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15
Q

Escalas nominales

A

Por si mismas no son escalas.
No tiene la propiedad de magnitud, intervalos iguales, o un 0 absoluto.Sexo y por ejemplo identificación étnica

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16
Q

Escalas ordinales

A

Una escala con la propiedad de la magnitud pero sin intervalos iguales o un 0 absoluto.

Permite clasificar a los individuos u objetos pero no decir nada sobre el significado de las diferencias entre los rangos.

  • Ejemplo: Cuando la respuesta a una pregunta es :1) Casi siempre 2) Siempre 3) Casi nunca 4) Nunca
17
Q

Escalas de intervalo

A

Cuando una escala tiene las propiedades de magnitud e intervalos iguales, pero no el 0 absoluto.

  • Ejemplo: Medición de la temperatura en grados Fahrenheit (60 es más frío que 70, y 80 menos frío que 70). Con la distancia es similar, pero 0 no tiene un significado
18
Q

Escalas de razón

A

Tiene las tres propiedades (magnitud, intervalos iguales y un 0 absoluto)

  • Ejemplo: el número de estudiantes por clase, el número 0 significa la ausencia de total de estudiantes
19
Q

¿Qué hace la estadística descriptiva?

A

Describe las características importantes de un conjunto de datos.
Organizan, presentan y resumen datos de la siguiente manera:
* Gráficamente
* Numéricamente

20
Q

Centro

A

Un valor representativo o promedio que indica dónde se encuentra el centro del conjunto de datos

21
Q

Variación

A

Una medida de la cantidad en que los valores varían entre sí

22
Q

Distribución

A

La naturaleza o forma de la distribución de los datos (como en forma de campana, uniforme, o sesgada)

23
Q

Tipos de distribución de frecuencias

A
  • De Frecuencia: Una tabla que organiza los valores de los datos en clases o intervalos,junto con el número de valores que caen en cada clase (frecuencia, f)
  • De Frecuencia No Agrupada: Para conjuntos de datos conpocos valores diferentes. Cada valor está en su propia clase
  • De Frecuencia Agrupada: Para conjuntos de datos conmuchos valores diferentes, que se agrupan en clases
24
Q

Un gráfico de barras que representa la distribución de frecuencias contiene…

A
  • La escala horizontal es cuantitativa y mide los valores de los datos.
  • La escala vertical mide las frecuencias de las clases.
  • Las barras consecutivas deben tocarse
25
Q

Las distribuciones de frecuencia ayudan a …

A

Ver como se comporta un fenómeno

26
Q

Los cuantiles son…

A

puntos que dividen un conjunto de datos ordenados en partes iguales

27
Q

Los cuantiles se utilizan para…

A

entender la distribución de los datos y comparar distintas partes de un conjunto de datos

28
Q

Aplicaciones de los Cuantiles

A
  • Análisis de Datos: Los cuantiles ayudan a resumir grandesconjuntos de datos y a identificar tendencias o patrones.
  • Evaluación de Desempeño: En pruebas estandarizadas,como el SAT o GRE, los resultados a menudo se informan en términos de percentiles.
  • Economía y Finanzas: Los cuantiles se utilizan paraanalizar la distribución de ingresos y riqueza
29
Q

Aplicación de los Cuantiles en Psicología

A
  1. Análisis de Distribución de Datos: identificar patrones, tendencias, y valores atípicos
  2. Evaluación de Pruebas Psicológicas: interpretación de puntuaciones, comparaciones
  3. Investigación Clínica y Social: desarrollo de intervenciones específicas,
    medir cambios en el tiempo
  4. Personalización de Tratamientos: adaptar tx según individuos e identificar casos extremos
  5. Identificación de Factores de Riesgo: detectar grupos en riesgo / vulnerables
30
Q

Ejemplos de cuantiles

A
  • Percentiles: Dividen los datos en 100 partes iguales.
  • Deciles: Dividen los datos en 10 partes iguales.
  • Cuartiles: Dividen los datos en 4 partes iguales.
  • Quintiles: Dividen los datos en 5 partes iguales
31
Q

Pasos para calcular un cuantil

A
  1. Definir el cuantil deseado
  2. Ordenar los valores del conjunto de datos
  3. Calcular el número total de observaciones
  4. Determinar la posición del cuantil deseado
  5. Redondear la Posición (si es necesario)
  6. Encontrar el Valor en la Posición Calculada
  7. Interpretar el resultado
  8. Interpolación (cuando el no. es decimal)

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