Métodos Estadísticos I Psic . 3001

1. Universidad Interamericana Recinto de Fajardo Métodos Estadísticos IPsic. 3001 Capitulo I 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 estadística1.2. 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 estadística1.2 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 estadística1.3 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 estadística2.1 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 estadística2.1. 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 estadística2.2. 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 estadística2.2 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 estadística3.3. 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. 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. Accidente automovilistico en PR de Enero a Mayo del 2005.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 demuestreo.

25. G. Clases – Alternativas que toman o se asignan a las variables Clases Nominales o Categóricas Ej. Género Clases Agrupadas Ej. Cocientes 150-159 140-149 Clases No Agrupadas Ej. Peso al nacer 10 9 8

26. H. Intervalo de clases – se refiere al recorrido de cada clase. Esto es el número de términos incluidos. 150-159 ----------- 10 I. Punto Medio – valor en la clase agrupada que se toma como representativo de dicha clase Ej. 150-159 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 – 154 149.5 154.5

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