Métodos Estadísticos I Psic. 3001

Presentación del tema: "Métodos Estadísticos I Psic. 3001"— Transcripción de la presentación:

1 Métodos Estadísticos I Psic. 3001
Universidad Interamericana Recinto de Fajardo Capitulo I Métodos Estadísticos I Psic. 3001 Profesora: Alice Pérez Fernández

2 Esquema del tema 1 ¿Qué es la estadística?
Posibles precauciones ante la estadística Para qué sirve la estadística Conceptos importantes

3 1. Qué es la estadística Estadísticas: cifras, datos
¿Qué significado aquí?

4 Qué es la estadística 1.1. Estadística : cifras, datos
“Cualquier cifra o dato numérico sobre cualquier realidad” Ejemplos: Estadísticas económicas: producción, precios, inversiones… Estadísticas deportivas: partidos, puntos, record de bateo… Estadísticas demográficas: nacimientos, muertes, divorcios… Estadísticas meteorológicas: temperatura, precipitación…

5 Qué es la estadística 1.1. Estadísticas: cifras, datos(2)
Conjunto de métodos apoyados en las matemáticas, que facilitan obtener conocimiento de referencias numéricas. Un cuerpo integrado de métodos que hacen posible recopilar, organizar, analizar e interpretar información que de otra manera tendría poco o ningún significado.

6 Qué es la estadística 1.2. Estadística como ciencia
Recoger información requiere “manipularla” Ejemplo: encuesta sobre sexo y edad ( 20 respuestas) Sexo: V, M, V, V, M, V, M, V, M, M, M, V, V, M, V, V, M, M, V, M. Edad: 29, 22, 21, 20, 20, 24, 21, 20, 23, 22, 26, 20, 21, 23, 22, 22, 23, 20, 23, 24.

7 Qué es la estadística 1.2 Estadística como ciencia (2)
Datos “brutos” son inútiles Usamos datos “resumidos”. Ejemplos Estadística = Disciplina que se ocupa del manejo de datos empíricos para extraer de ellos información comprensible y relevante “Manejo” Puede ser muy sencillo (ejemplo anterior) Otros más complejos: final de este tema Estadística es NECESARIA para ciencia

8 Qué es la estadística 1.3 La estadística se divide en:
Estadística descriptiva – procedimiento que describe observaciones B. Estadística Inferencial – De carácter probabilístico, esto es evaluar los riesgos envueltos en las inferencias que hacen a partir de muestras.

9 2. Posibles precauciones ante la estadística
Mitos populares Problemas de calidad de los datos Problema especial en Ciencias Sociales: datos de entrevista 4. El debate entre cuantitativistas y cualitativistas

10 2. Precauciones ante la estadística 2.1 Mitos populares
“Lies, damned lies and statistics” Las estadísticas dicen lo que uno quiera que digan Respuesta: como cualquier dato Los métodos estadísticos no mienten, sino aquellas personas amparándose en los mismos fomentan el engaño.

11 2. Precauciones ante la estadística 2.1. Mitos populares (2)
Las estadísticas pueden manipularse para que produzcan una sensación equivocada, engañosa… Estadística es “resumen de datos”: hay que entender el resumen Ejemplos no pedemos comparar: Datos en monedas a través del tiempo Datos absolutos de poblaciones de distinto tamaño Datos absolutos de la “misma” población a través del tiempo

12 Las diversas formas que suelen utilizarse en estadística para promover confusión y engaño. Kimble (1978) Comparar datos que no siempre son comparables Derivar conclusiones de datos no representativos Esconder parte de las evidencias Manipular representaciones gráficas Confundir asociación con causalidad Derivar conclusiones que no pueden sostenerse con la evidencia posible Medir cambios a partir de bases inadecuadas Interpretaciones acomodaticias

13 2. Precauciones ante la estadística 2.2. Mitos populares (3)
La estadística es la ciencia que dice que si tú has comidos dos pollos y yo no he comido ninguno, nos hemos comido un pollo cada uno. ¿Qué hay de un número?: Ciudado Estadística es muy variada: un instrumento para cada situación Estadística es necesaria, pero hay que saberla usar bien

14 2. Precauciones ante la estadística 2.2 Ciencias sociales: entrevistas
Algunos datos de observación directa Algunos datos: “objetivos” (ej. notas, muertes) Muchos datos: respuestas a preguntas La gente olvida, miente, se cansa, se niega a responder, desconfía, oculta… Una pregunta no es un termómetro

15 3. Para qué sirve la estadística
Descripción de datos Conocer datos de población a partir de datos de muestra 3. Relaciones entre datos

16 Utilidad del Conocimiento estadístico
El conocimiento y aplicación de la estadística en el proceso de investigación social nos permite: Describir la existencia o no existencia de problemas Identificar posibles factores explicativos de problemas previamente formulados Nos permite someter a prueba hipótesis, sopesar evidencias y aceptar o descartar explicaciones Evaluar soluciones aplicadas a los problemas Examinar alternativas de carácter correctivo, aplicar las que se consideren pertinentes y luego evaluar la efectividad de las mismas.

17 3. Para que sirve la estadística 3.1. Descripción de datos
Ejemplo anterior: sexo y edad de 20 personas Hay que resumir, de muchas maneras: Medias Porcentajes Gráficos Esto se llama estadística descriptiva

18 3. Para que sirve la estadística 3.2 De la muestra a la población
¿Necesitamos tener todos los datos? Censo/población frente a muestra Con datos sólo de una muestra podemos saber muchas cosas de la población Descripción Relaciones Esto se llama estadística inferencial

19 3. Para que sirve la estadística 3.3. Relacionar datos
¿Varía una variable en relación con otra? Ejemplos Años de noviazgo y divorcio Edad al casarse y divorcio Relaciones entre variables

20 Definiciones de conceptos básicos
A. Variable – Cualquier característica bajo estudio que toma diferentes valores. Continuas – son aquellas que pueden tomar un número infinito de valores en la escala, pueden hacerse mediciones de varios grados de precisión. Ej. Masa, temperatura, distancia, inteligencia, velocidad y tiempo

21 2. Discretas o discontinuas – NO pueden subdividirse a infinito. Ej
2. Discretas o discontinuas – NO pueden subdividirse a infinito Ej. género – (F y M), religión, marcas de auto, grados de la universidad por concentración, estados de la materia, estatus civil y lateralidad.

22 B. Datos – cifras, cantidades o índices que han sido recopilados. Ej
B. Datos – cifras, cantidades o índices que han sido recopilados Ej. Accidente automovilistico en PR de Enero a Mayo del C. Población – Totalidad de sujetos (personas, animales o cosas) que comparten por lo menos una característica común Ej. Estudiantes universitarios de Universidad Interamericana de Puerto Rico.

23 D- Parámetro – Cuando se estudia la totalidad de casos en el universo, las medidas que se obtienen para las variable bajo consideración. El parámetro es una medida única, no tiene error y respresenta el valor que toma la variable en la población al momento de la medición. E- Muestra- es una cantidad x de sujetos que pertenecen a una población.

24 F. Estadígrafo – cuando se estudia la muestra, los valores que se obtienen prta la variable se conoce como estadígrafo o estadístico. Son estimaciones de los parámetros. La diferencia entre el estadígrafo y el parámetro se conoce como error de muestreo.

25 G. Clases – Alternativas que toman o se asignan a las variables
Clases Nominales o Categóricas Ej. Género Clases Agrupadas Ej. Cocientes Clases No Agrupadas Ej. Peso al nacer 10 9 8

26 H. Intervalo de clases – se refiere al recorrido de cada clase
H. Intervalo de clases – se refiere al recorrido de cada clase. Esto es el número de términos incluidos. I. Punto Medio – valor en la clase agrupada que se toma como representativo de dicha clase Ej P. M. 154.5

27 J. Limites reales de las clases: los puntos o valores donde verdaderamente comienza y termina cada clase. Ej LR I LRS 150 –

28 Niveles de Mediación Escala Nominal – Cuando las alternativas que toma o se asignan a la variable, se definen a través de etiquetas, nombre o categorías. Ej. Religiones B. Escala Ordinal – proveen números o categorías que reflejan el orden de los sujetos bajo estudio pero No, la magnitud de las diferencias entre estos.

29 C. Escala de intervalos – proporciona números que reflejan, tanto el orden como las diferencias entre los sujetos. Pero carece de 0 absoluto. D. Escala de razones – son iguales a la escala de intervalo pero posee un cero absoluto por lo cual se pueden realizar operaciones matemáticas con ellas y comparaciones Ej. Escala Kelvin de Temperatura