By resumen de estadistica gyJoseAIbertoJacn 16, 2016 10 pagcs UNIVERSIDAD LATINA DE PANAMÁ FACULTAD DE CIENCIAS DE LA EDUCACION Y DESARROLLO HUMANO ESCUELA DE PSICOLOGÍA I CUATRIMESTRE 2016 CÁTEDRA: ESTADIS ICA ASIGNACIÓN NO: 1 TITULO DE LA ASIGN [resumen] NOMBRE DEL ESTUDI CÉDULA 8-793-1974 PACE 1 orlo to View nut*ge 2. El método científico y la Estadística • La Estadística se enmarca dentro del método que utiliza la Psicología en su desarrollo como Ciencia, el conocido como método cient[fico. ?? El método científico representa una estrategia ordenada y sistemática de ctuación en la realización de un estudio o investigación. Es precisamente la aplicación del mismo, lo que permite dotar a una investigación del calificativo de científica. Las siguientes introversión-extraversión, de manera que los introvertidos tienen más tolerancia al dolor. En lo sucesivo, asumamos como nuestra la última de estas hipótesis) – Definición operativa de las variables implicadas en la hipótesis: ( — asignatura de psicometr(a) Tipos de variables Se han planteado diferentes clasificaciones de variables que varían en función del criterio considerado en su ategorización. A continuación se presentan 3 de estas tipologías que resultan especialmente relevantes a la hora de comprender las implicaciones prácticas del concepto de variable. a) En función de cómo son medidas las variables, esto es, de la escala de medida utilizada en la obtención de los datos de la variable, se pueden diferenciar 3 tipos de variables: • Variables cuantitativas o numéricas: aquéllas en que los valores resultantes de la medición son números que indican el grado o cantidad de lo que se está midiendo. Las variables cuantitativas se caracterizan por tener nidades de medida.
Ejemplo: la variable «Peso (gr. )» medida en una camada de 8 ratas (X). X: (24,2; 39,6; 31 ,2; 27,8; 29,5; 36,5; 48,4; 42,0} La unidad de medida en este caso es el gramo y los datos recogidos nos muestran, para cada rata, el número de unidades de medida que caracteriza a cada uno de ellas. De las variables cuantitativas se hace una diferenciación adicional en función de que sean continuas o dlscretas.
Las variables cuantitativas continuas pueden tomar cualquier valor numérico, esto es, entre cualquier par de valores, puede darse un valor numérico intermedio a aquellos 20F 10 ar de valores, puede darse un valor numérico intermedio a aquellos dos. A modo de ejemplo, la variable «Tiempo empleado en completar una tarea orientada a evaluar la coordinación motriz». Las variables cuantitativas discretas sólo pueden tomar ciertos valores concretos, por ejemplo, la variable «Número de hijos».
En cualquier caso, hay que tener en cuenta que la precisión limitada de los instrumentos de medida provoca que, en la práctica, todas las variables cuantitativas sean medidas de un modo discreto aunque algunas, por su naturaleza, sean en realidad variables cuantitativas continuas. ?? Variables cuasi-cuantitativas u ordinales: aquéllas en que los valores observados no son indicativos más que del orden o posición de las unidades de observación en lo que se esté midiendo.
El dato correspondiente a un determinado caso tan sólo representa en que grado se es mayor o menor que otro caso que tiene, respectivamente, un valor inferior o superior en aquello que se esté midiendo. Ejemplo: la variable con los datos recogidos en un grupo de 121 personas a partir de la siguiente pregunta de un test: «Ansiedad que siente cuando se encuentra con mucha gente lrededor’ X: {4, 2, 1, 2, 2, 3, 1,3, 2, 4, 1,3, 1, 2, 3, 2, 1, 1,4, 1, 3… } Las alternativas de respuesta a esta cuestión eran: Nada; Algo; Bastante; Mucha.
Codificaclón: [1: Nada; 2: Algo; 3: Bastante; 4: Mucha] • Variables categóricas (cualitativas, nominales): aquéllas en que los valores no aportan ninguna información de magnitud ni de orden, tan sólo diferencian a los casos en distintas catego 0 aportan ninguna información de magnitud ni de orden, tan sólo diferencian a los casos en distintas categor(as de pertenencia. Una clasificación adicional de las variables categóricas diferencia a ?stas entre dicotómlcas (dos valores poslbles) y politómicas (más de 2 valores posibles).
Ejemplo: la variable «Estado civil», habiendo sido recogidos los datos para un total de 50 personas de la ciudad de castellán (n = 50): X: {0, O, 1, 2, 2, O, 1, 3, 2, O, 1, O, l, 2, O, 2, l, 1, O, 1, Codificación: [O: soltero/a; 1: casado/a; 2: separado/a o divorciado/a; 3: viudo/a] • A tener en cuenta en relación a los 3 tipos de variables diferenciados: – El tipo de variable (cuantitativa, cuasi-cuantitativa, categórica) es determinante en la selección del procedimiento estadístico a aplicar en su análisis.
A una característica (propiedad, atributo) que en su medición adopta los mismos valores para todas las entidades se le conoce como una constante. No se habla en este caso de variable dado que falta la variabilidad en los valores observados inherente a este término. Destacar que la medición de una misma característica puede dar lugar a una variable o a una constante en función del estudio de que se trate (p. ej. , el ‘Sexo’ en un estudio sobre la depresión post-parto y en un estudio sobre la ansiedad). Una variable no es de un tipo u otro per se, sino que va a depender del modo n que se lleve a cabo su medición (p. ej. , la edad o el consumo de tabaco pueden ser medidas utilizando diferentes escalas de medida que den lugar a variables de diferente tipo 40F 10 medidas utilizando diferentes escalas de medida que den lugar a variables de diferente tipo). Ejercicio 2: ¿De qué tipo son las siguientes variables en función de la escala de medida? – Tiempo en segundos invertido en recorrer un laberinto. Memoria visual medida a través del número de caras reconocidas en una serie de 100 imágenes de caras, de las que 50 habían sido presentadas una hora antes. – Nivel de ngesta alcohólica medida como muy alta, alta, media, baja y nula. – Clasificación de un grupo de sujetos en función de su lugar de residencia (urbana, rural). – Amigabilidad de los niños medida como la ordenación de los mismos realizada por su profesora. – Inteligencia de un grupo de niños medida a partir de la aplicación del WISC – Dosis de un fármaco medida en mililitros. Grado de invalidez (33, 66, total) – Tipo de colegio al que se asiste (público, privado, concertado) – Clasificación hecha por una psicóloga de un grupo de pacientes que realizan terapia de grupo en función el grado de mejoría de los mismos. – Nacionalidad. – Seguridad laboral de las empresas medida como el número de accidentes laborales ocurridos en la empresa durante el último año. – Grupo al que se pertenece en la realización de una investigación (tratamiento/control). – Número de miembros en la unidad famlliar. Rendimiento académico medido como el número de respuestas correctas en un examen. – Clasificación de películas en función de su género (comedia, terror… ) Estado de ánimo (positivo, neutro, negativo) (b) En función de qué se mide: Esta tipología diferenci ipología diferencia entre aquellas variables que son propiamente el objeto de interés de nuestro campo de conocimiento de aquéllas que, aunque no de naturaleza psicológica, suelen ser consideradas en un gran número de investigaciones psicológicas dado el interés que suele tener plantear análisis diferenciales en función de las mismas. ?? Variables psicológicas: son variables que hacen referencia a características relativas a la personalidad, la inteligencia, conocimientos, hábitos, aptitudes, actitudes y habilidades, entre otras facetas de la psicología. ?? Variables socio-demográficas: aquéllas que hacen referencia a aspectos biológicos y sociológlcos tales como la edad, el sexo, el lugar de residencia, el nivel de estudios alcanzado, el estado civil… c) En función de qué rol desempeñan en el diseño de la investigación: • En bastantes estudios se plantean hipótesis sobre la relación entre 2 variables (hipótesis bivariadas) y, más concretamente, sobre la existencia de influencia (o efecto) de una variable sobre otra -por ejemplo, en una investigación se podría hipotetizar la influencia de la inteligencia emocional sobre la conducta solidaria. En estos casos se habla de una variable explicativa que se conjetura que es la causa de una variable de respuesta.
En la literatura aparece cierta diversidad en la forma en que estos dos tipos de variables son nombrados, tal como se pone de manifiesto en la siguiente tabla: Variable explicativa Variable independiente (VI) Variable predictora Varia 60F 10 manifiesto en la siguiente tabla: Variable explicativa Variable independiente (VI) Variable predictora Variable X Variable de respuesta Variable dependiente (VD) Variable criterio Variable Y • Cabe destacar que una misma variable puede aparecer como xplicativa en un estudio, mientras que variable de respuesta en otro diferente, por ejemplo, una variable como la inteligencia emocional es la variable explicativa en el ejemplo anterior de la conducta solidaria, mientras que seria la variable de respuesta en un estudio en que se hipotetizara el efecto del estilo educativo que se ha recibido sobre la inteligencia emocional. ?? Si en una hipótesis aparecen implicadas más de 2 variables, se hace referencia a la misma como hipótesis multivariada, En este caso, aunque se pueden dar diferentes tipos de combinaciones, es el aso más común encontrarse que una de las variables adopte el papel de variable de respuesta, mientras que el resto sean variables explicativas. • Es frecuente que en estudios en que se desea analizar la influencia de una variable sobre otra, los valores de la primera, la variable explicativa, sean asignados a los sujetos por parte de quien lleva a cabo el estudio. A este caso de variable explicativa en que, en realidad, no hay un proceso de medición a partir del que se obtengan los datos, sino que es el responsable de la investgación quien determina los valores que tendrán los ujetos en esa variable, se le conoce como variable manipulada.
Ejemplo: en un estudio en que se quiera estudiar el efecto de diferentes dosis de una dete un estudio en que se quiera estudiar el efecto de diferentes dosis de una determinada sustancia psicoactiva sobre la conducta, una estrategia habitual es que se apliquen diferentes dosis de la misma, establecidas a priori por el investigador (por ejemplo, 100, 200 y 300 mg. ), a diferentes grupos de sujetos. Así, la variable «Dosis de la sustancia administrada» sería una variable manipulada. Otro ejemplo: la variable «Grupo en el ue se participa en un estudio», en que se quiere comparar la eficacia de una determinada terapia psicológica (Grupo A) frente a otra (Grupo B). Los sujetos son asignados a un grupo u otro por el investigador, no es algo que los sujetos decidan o sean ya a priori. • También podemos encontrar estudios en que se planteen hipótesis sobre la relación entre variables sin que esté claro a priori que una variable sea explicativa y la otra variable de respuesta.
En estos casos se habla de relación simétrica entre las variables, frente a la relación asimétrica que se daba en los ejemplos previos. Ejemplo de relación simétrica: un estudio en que aparecieran implicadas las variables «Autoestima» y «Habilidades sociales», caso en el que no hay relación de causalidad entre ambas que esté clara a priori (puede darse en los dos sentidos). • Del mismo modo que no es aplicable la distinción entre vanable explicativa y variable de respuesta si nos encontramos con una relación simétrica entre variables, tampoco lo será en aquellos estudios que implican a una única variable (hipótesis univariadas). Ejemplo: Un estudio en que se quiera comprobar I 10 implican a una única variable (hipótesis univariadas).
Ejemplo: Un estudio en que se quiera comprobar la hipótesis de que la mayoría de jóvenes españoles de entre 25 y 30 están solteros, implica la obtención de datos de una única variable, el «Estado civil», por lo que en este estudio concreto no tiene sentido hablar de que sea variable predictora o criterio de ninguna otra variable. • A modo de síntesis gráfica: Ejercicio 3: Para cada una de las siguientes hipótesis: Aplica el árbol de decisión superior a fin de definir de qué tipo son las siguientes hipótesis y las variables implicadas en las mismas (excepto la rama de variable manipulada/no mana). Cuando haya informaclón suficiente (o se pueda suponer), señalar el tipo de variable en función de la escala de medida. — Entre los estudiantes que abandonan la Universidad, la proporción de hombres y mujeres es muy similar. — En la población española de niños/as entre 3 y 10 años, la hiperactividad es más frecuente en niños que en niñas. La prevalencia de los trastornos mentales es superior en zonas urbanas que en zonas rurales. — Más del 50% de los conflictos agresivos entre niños en edad preescolar se relacionan con la posesión de un objeto. — En delincuentes uveniles, la gravedad de los delitos cometidos es inversamente proporcional a la edad en que comenzaron a delinquir. — A los 4 años, la mayoría de los niños son capaces de nombrar los colores primarios. — El nivel educativo se relaciona con la aparición de demencia en la 3a edad. — Para los jóvenes europeos, el paro es el problema soci aparición de demencia en la 3a edad. — Para los jóvenes europeos, el paro es el problema social más importante. Los hijos de padres casados son más estables emocionalmente que los hijos de padres separados y, estos últimos, más que los hljos de padres solteros. La enseñanza multimedia del nglés en ESO es más efectiva que la enseñanza tradicional. — La sobrecarga laboral está relacionada con la aparición del síndrome de Burnout. – El absentismo laboral es una consecuencia relevante del síndrome de Burnout. — 2 de cada 3 fumadores en España quieren dejar de fumar. – Entorno al 10% de los trabajadores europeos del sector de servicios ha sufrido de acoso psicológlco en el trabajo (mobbing) durante el último año. – Existe una relación positiva entre bienestar psicológico y longevidad. ?? La proporción de votantes del PSOE en las próximas elecciones generales en España será 0. 0. — La integración de los niños inmigrantes en los colegios de educación primaria es más óptima en medios rurales que en medios urbanos. — El bienestar psicológico de los ancianos que viven con sus familias es superior al de los que viven en residencias geriátricas. — En niños autistas la prevalencia de conductas agresivas es del 20%. — Las calificaciones obtenidas en la asignatura de Estadística están directamente relacionadas con las obtenidas en Fundamentos de Psicobiolog(a. — El nuevo fármaco (A) contra la ansiedad ofrece mejores resultados que los fármacos tradicionales (B) y (C).
