Baremos del Test de Dominos Estadística Aplicada a la Psicología Dra. Alicia Cayssials Baremos del Test de Dominos Región Capital Federal Conurbano Bonaerense

Acerca del Test de Dominos Valoración de los Puntajes: Washinton L. R. menciona que el puntaje bruto que aporta el test no constituye un dato suficiente para la clasificación de los individuos, ya que un mismo puntaje tiene distinta significación a distintas edades. Para eso es necesario elaborar una escala que permita una rápida ubicación del sujeto dentro del grupo de edad a que pertenece.

Acerca del Test de Dominos Los niveles de edad establecidos por Washinton L. R. fueron : 12 a 13 años 14 a 15 años 16 a 17 años 18 a + años Si bien se considera como adulto a la persona que pertenece al rango de 18 años en adelante, ya que no hay diferencias significativas, con fines didácticos trabajaremos con 300 sujetos con edades entre los 18 y 31 años y subdividiremos a la muestra provista por la cátedra en 2 intervalos: De 18 a 24 y De 25 a 31 años

Acerca del Test de Dominos Los percentiles es el resultado de dividir una muestra en segmentos iguales. El autor plantea que por motivos prácticos se han tomado 15 percentiles a saber: 1-5-10-20-25-30-40-50-60-70-75-80-90-95-99. Esta clasificiación responde a que se puede trabajar con Cuartiles, quintiles o deciles.

Tamaño de la muestra La base de datos con la que se trabajó contenía 300 casos Trabajando con un intervalo de confianza del 95% podemos establecer que el error muestral será del 5,7% para una muestra probabilística. Dicho de otra manera: del tamaño de la muestra depende del margen de error y del nivel de confianza que se quiera obtener. A medida que se aumenta el número de entrevistados aumenta la exactitud de los resultados.

Tamaño de la muestra En el cuadro siguiente se presentan algunos ejemplos para una muestra probabilística: Tamaño Muestra Error muestral máximo 300 5,7% 400 4,9% 500 4,4% 600 4,0% 700 3,7% 800 3,5% 900 3,3% 1000 3,1% Aclarado esto pasamos al trabajo realizado con Spss.

Tamaño de la muestra Cuando se le pide al spss un análisis de frecuencias para el campo “Lugar de Residencia” encontramos los siguiente 288 casos La Base de Datos se compone de 300 registros. Pero solo se utilizarán 288 casos compuestos por las variables Capital Federal y Conurbano Bonaerense para realizar el Baremo.

Distribución del Rango de Edades Una vez identificados los 288 casos con los que se trabajará, recodificamos las edades para tener 2 grupos: de 18 a 24 y de 25 a 31 años, realizamos un análisis de frecuencias pero en este caso para el campo “Rango de edades” y encontramos los siguiente: Esto nos informa de cómo se compone nuestra muestra en función de los 2 intervalos con los que trabajaremos.

Distribución por Sexo Si quisieramos saber como se compone la muestra en cuanto al sexo de los sujetos participantes, volvemos a pedir un análisis de Frecuencias para el campo “sexo”

Distribución por Sexo Hasta el momento tenemos recortes de las variables socio demográficas, por un lado el lugar de residencia, por otro las edades y por otro lado el sexo. Ahora bien, si quisiéramos juntar toda esa información en una sola tabla, que indique como está compuesta “toda la muestra” ¿Sería posible esta acción? Por ejemplo saber cuantas mujeres de Capital Federal entre 18 y 24 años formaron parte de la administración.

Distribución Muestral Mediante la ayuda de las tablas personalizadas podemos obtener esta información de manera precisa. La Rta a la pregunta anterior es 29 mujeres y componen el 10,07% del total de la muestra.

Distribución Muestral También podemos conocer el peso específico de cada Rango Etario, es decir como se distribuye la muestra en cada intervalo.

Cálculo Percentilar Para la estandarización, va a ser necesario que segmentemos la base de datos antes de realizar los cálculos correspondientes. La segmentaremos por el campo de edad que anteriormente reconvertimos. Esto sería ir al menú “datos”, opción segmentar archivo, luego tildamos la opción “comparar grupos”, y marcamos el campo “rango de edades”

Cálculo Percentilar Una vez segmentada la base recurriremos nuevamente al análisis de Frecuencias. Esto sería ir al Menú “Analizar”, luego a la opción “Estadísticos Descriptivos” y nuevamente “Frecuencias” En Variables, insertamos el campo de los puntajes brutos del test de Dominos Luego presionamos el Botón de “Estadísticos”

Cálculo Percentilar Presionamos la casilla de selección “percentiles” y vamos agregando uno a uno los 15 percentiles establecidos presionando el botón añadir. 1-5-10-20-25-30-40-50-60-70-75-80-90-95-99.

Cálculo Percentilar Al finalizar tendremos una tabla como esta con los valores buscados. Para mejorar la vista, podemos usar el excel, para juntar la información.

Cálculo Percentilar En esta tabla está agrupada la población de Capital Federal y Gran Buenos. Solo se diferenció el rango de Edades, para una demostración didáctica. Podemos comparar estos datos “GENERALES” con los datos generales del Paper de Washinton L. R

Cálculo Percentilar Para obtener un análisis por la región, lo único que tenemos que hacer, es agregar la variable “Lugar de residencia” en la segmenación y obtendremos estos resultados, que eran el objetivo de este trabajo práctico.

Cálculo Percentilar Podemos probar que datos obtendríamos si tomáramos los 288 casos de Capital y Conurbano tomando todos los casos, sin ninguna segmentación de variables. Los resultados serían:

Cálculo Percentilar Podemos mostrar las medidas de tendencia Central y otra forma de expresar los datos obtenidos.

Anova de un Factor Factor: Nivel de estudios Variable Dependiente: Puntajes Brutos del Test de Dominos Esto se puede entender como que no puede ser explicada por el azar la relación que existe entre los puntajes Brutos del Test y el nivel de estudio.

FIN