Universidad Nacional Autónoma de México Facultad de Estudios Superiores Zaragoza Carrera de Psicología Alumno: Hidalgo López José Antonio Sección: C Grupo: 1104 Profesora: Rebeca Juárez Salomón Aplicación tecnológica en Psicología Portafolio Electrónico
1. INTRODUCCIONINTRODUCCION 2. ¿QUE ES EL SPSS?¿QUE ES EL SPSS? 3. ¿QUE ES LA ESTADISTICA DESCRIPTIVA?¿QUE ES LA ESTADISTICA DESCRIPTIVA? 4. EJERCICIOS DEL SPSS EN CLASE DEEJERCICIOS DEL SPSS EN CLASE DE APLICACIÓN TECNOLOGICA 5. CONCLUSIONESCONCLUSIONES 6. REFERENCIASREFERENCIAS
La estadística aplicada a la psicología ha sido siempre una de las herramientas mas importantes a nivel mundial: Porque nos va a proporcionar un tipo de conocimientos y competencias que favorecen el pensamiento analítico y crítico. Porque nos va a capacitar para realizar estudios (investigaciones) en los que, bien poner a prueba conjeturas (hipótesis) que nos planteemos, bien buscar la respuesta a preguntas que nos surjan. Porque es crucial tener unos conocimientos básicos de Estadística para poder leer publicaciones (notas de prensa, artículos en revistas especializadas, informes de investigación, etc.) acerca de temas psicológicos, que son las que en el futuro van a permitirnos especializarnos y mejorar nuestro desempeño profesional.
(Statistical Package for the Social Sciences) Es el software de análisis estadístico y de tratamiento de datos más completo para analistas e investigadores. A diferencia de otros paquetes estadísticos, SPSS es más fácil de usar y cubre todas las etapas del proceso analítico. Es una parte integral en este proceso ya que provee las funciones para la entrada, tratamiento, preparación, análisis de datos y presentación de informes de resultados.
1. DEFINICIONDEFINICION 2. VARIABLESVARIABLES 3. ESCALAS DE MEDICIONESCALAS DE MEDICION 4. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRALMEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL 5. HIPOTESISHIPOTESIS 6. MEDIDAS DE VARIABILIDADMEDIDAS DE VARIABILIDAD
La estadística descriptiva es la rama de las Matemáticas que recolecta, presenta y caracteriza un conjunto de datos (por ejemplo, edad de una población, altura de los estudiantes de una escuela, temperatura en los meses de verano, etc.) con el fin de describir apropiadamente las diversas características de ese conjunto.
Variables cualitativas o categóricas: no se pueden medir numéricamente (por ejemplo: nacionalidad, color de la piel, sexo). Variables cuantitativas: tienen valor numérico (edad, precio de un producto, ingresos anuales).
Las variables cuantitativas se clasifican en: Discretas. Sólo pueden tomar valores enteros (1,2,45,etc.). Continuas. Pueden tomar cualquier valor real dentro de un intervalo.
1.MEDIAMEDIA 2.MEDIANAMEDIANA 3.MODAMODA
La media aritmética de n valores, es igual a la suma de todos ellos dividida entre n. Se denota por x.
La mediana es el punto central de una serie de datos ordenados de forma ascendente o descendente.
La moda de un conjunto de datos numéricos es el valor que más se repite, es decir, el que tiene el mayor número de frecuencias absolutas. La moda puede ser no única e inclusive no existir.
1.HIPOTESIS NULAHIPOTESIS NULA 2.HIPOTESIS ALTERNATIVAHIPOTESIS ALTERNATIVA
Es una hipótesis construida para anular o refutar, con el objetivo de apoyar una hipótesis alternativa. Cuando se la utiliza, la hipótesis nula se presume verdadera hasta que una prueba estadística en la forma de una prueba empírica de la hipótesis indique lo contrario.
Es cualquier hipótesis que difiera de la hipótesis nula. Es una afirmación que se acepta si los datos muestrales proporcionan evidencia suficiente de que la hipótesis nula es falsa. El planteamiento de la hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.
1.VARIANZAVARIANZA 2.DESVIACION ESTANDARDESVIACION ESTANDAR 3.COHEFICIENTE DE VARIACIONCOHEFICIENTE DE VARIACION
La varianza es la media aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a la media de una distribución estadística.
La desviación estándar o desviación típica se define como la raíz cuadrada de los cuadrados de las desviaciones de los valores de la variable respecto a su media.
El coeficiente de variación es la relación entre la desviación típica de una muestra y su media. El coeficiente de variación se suele expresar en porcentajes.
1. NOMINALNOMINAL 2. ORDINALORDINAL 3. DE INTERVALODE INTERVALO 4. DE RAZONDE RAZON
En este nivel de medición se establecen categorías distintivas que no implican un orden específico. Por ejemplo, si la unidad de análisis es un grupo de personas, para clasificarlas se puede establecer la categoría sexo con dos niveles, masculino (M) y femenino (F), los encuestados sólo tienen que señalar su género, no se requiere de un orden real. Así, se pueden asignar números a estas categorías para su identificación: 1=M, 2=F o bien, se pueden invertir los números sin que afecte la medición: 1=F y 2=M. En resumen en la escala nominal se asignan números a eventos con el propósito de identificarlos.
Se establecen categorías con dos o más niveles que implican un orden inherente entre si. La escala de medición ordinal es cuantitativa porque permite ordenar a los eventos en función de la mayor o menor posesión de un atributo o característica. Por ejemplo, en las instituciones escolares de nivel básico suelen formar por estatura a los estudiantes, se desarrolla un orden cuantitativo pero no suministra medidas de los sujetos. Estas escalas admiten la asignación de números en función de un orden prescrito. Las formas más comunes de variables ordinales son ítems (reactivos) actitudinales estableciendo una serie de niveles que expresan una actitud de acuerdo o desacuerdo con respecto a algún referente. Por ejemplo, ante el reactivo: Pemex debe privatizarse, el respondiente puede marcar su respuesta de acuerdo a las siguientes alternativas: Totalmente de acuerdo De acuerdo Indiferente En desacuerdo Totalmente en desacuerdo
La medición de intervalo posee las características de la medición nominal y ordinal. Establece la distancia entre una medida y otra. La escala de intervalo se aplica a variables continuas pero carece de un punto cero absoluto. El ejemplo más representativo de este tipo de medición es un termómetro, cuando registra cero grados centígrados de temperatura indica el nivel de congelación del agua y cuando registra 100 grados centígrados indica el nivel de ebullición, el punto cero es arbitrario no real, lo que significa que en este punto no hay ausencia de temperatura.
Una escala de medición de razón incluye las características de los tres anteriores niveles de medición (nominal, ordinal e intervalo). Determina la distancia exacta entre los intervalos de una categoría. Adicionalmente tiene un punto cero absoluto, es decir, en el punto cero no existe la característica o atributo que se mide. Las variables de ingreso, edad, número de hijos, etc. son ejemplos de este tipo de escala. El nivel de medición de razón se aplica tanto a variables continuas como discretas.
El spss es una potente herramienta capacitada y diseñada para que los investigadores complementen fuertemente sus conocimientos empíricos, poniendo en practica la manipulación de datos y variables que nos permiten conocer con mayor certeza los hechos por medio de la probabilidad.
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