Métodos Estadísticos IMétodos Estadísticos IPsic. 3001 Psic. 3001

Profesora: Alice Pérez Fernández Profesora: Alice Pérez Fernández

Universidad Interamericana Recinto de Fajardo

Capitulo I

Esquema del tema 1Esquema del tema 1

1.1. ¿Qué es la estadística?¿Qué es la estadística?

2.2. Posibles precauciones ante la Posibles precauciones ante la estadísticaestadística

3.3. Para qué sirve la estadísticaPara qué sirve la estadística

4.4. Conceptos importantes Conceptos importantes

1. Qué es la estadística1. Qué es la estadística

1.1. Estadísticas: cifras, datosEstadísticas: cifras, datos

2.2. ¿Qué significado aquí? ¿Qué significado aquí?

1.1. Qué es la estadística Qué es la estadística 1.1. Estadística : cifras, 1.1. Estadística : cifras, datos datos

““Cualquier cifra o dato numérico sobre cualquier Cualquier cifra o dato numérico sobre cualquier realidad”realidad”

Ejemplos:Ejemplos: Estadísticas económicas: producción, precios, Estadísticas económicas: producción, precios,

inversiones…inversiones… Estadísticas deportivas: partidos, puntos, record de Estadísticas deportivas: partidos, puntos, record de

bateo…bateo… Estadísticas demográficas: nacimientos, muertes, Estadísticas demográficas: nacimientos, muertes,

divorcios… divorcios… Estadísticas meteorológicas: temperatura, Estadísticas meteorológicas: temperatura,

precipitación… precipitación…

1.1. Qué es la estadística Qué es la estadística 1.1. Estadísticas: cifras, 1.1. Estadísticas: cifras,

datos(2) datos(2)

Conjunto de métodos apoyados en las Conjunto de métodos apoyados en las matemáticas, que facilitan obtener matemáticas, que facilitan obtener conocimiento de referencias numéricas. conocimiento de referencias numéricas. Un cuerpo integrado de métodos que Un cuerpo integrado de métodos que hacen posible recopilar, organizar, hacen posible recopilar, organizar, analizar e interpretar información que de analizar e interpretar información que de otra manera tendría poco o ningún otra manera tendría poco o ningún significado. significado.

1.1. Qué es la estadísticaQué es la estadística1.2. Estadística como 1.2. Estadística como cienciaciencia

Recoger información requiere Recoger información requiere “manipularla”“manipularla”

Ejemplo: encuesta sobre sexo y edad Ejemplo: encuesta sobre sexo y edad ( 20 respuestas)( 20 respuestas)

Sexo: Sexo: V, M, V, V, M, V, M, V, M, M, M, V, V, M, V, V, M, M, V, M, V, V, M, V, M, V, M, M, M, V, V, M, V, V, M, M,

V, M.V, M. Edad: Edad:

29, 22, 21, 20, 20, 24, 21, 20, 23, 22, 26, 20, 21, 23, 29, 22, 21, 20, 20, 24, 21, 20, 23, 22, 26, 20, 21, 23, 22, 22, 23, 20, 23, 24.22, 22, 23, 20, 23, 24.

1.1. Qué es la estadísticaQué es la estadística1.2 Estadística como ciencia 1.2 Estadística como ciencia

(2)(2) Datos “brutos” son inútilesDatos “brutos” son inútiles Usamos datos “resumidos”. EjemplosUsamos datos “resumidos”. Ejemplos Estadística = Disciplina que se ocupa del Estadística = Disciplina que se ocupa del

manejo de datos empíricos para extraer de manejo de datos empíricos para extraer de ellos información comprensible y relevanteellos información comprensible y relevante

““Manejo” Manejo” Puede ser muy sencillo (ejemplo anterior)Puede ser muy sencillo (ejemplo anterior) Otros más complejos: final de este temaOtros más complejos: final de este tema

Estadística es NECESARIA para cienciaEstadística es NECESARIA para ciencia

1.1. Qué es la estadísticaQué es la estadística1.3 La estadística se divide 1.3 La estadística se divide

en: en: A.A. Estadística descriptiva – procedimiento Estadística descriptiva – procedimiento

que describe observacionesque describe observaciones

BB. Estadística Inferencial – De carácter . Estadística Inferencial – De carácter probabilístico, esto es evaluar los riesgos probabilístico, esto es evaluar los riesgos envueltos en las inferencias que hacen a envueltos en las inferencias que hacen a partir de muestras. partir de muestras.

2. Posibles precauciones 2. Posibles precauciones ante la estadísticaante la estadística

1.1. Mitos popularesMitos populares

2.2. Problemas de calidad de los datosProblemas de calidad de los datos

3.3. Problema especial en Ciencias Sociales: Problema especial en Ciencias Sociales: datos de entrevistadatos de entrevista

4. El debate entre cuantitativistas y 4. El debate entre cuantitativistas y cualitativistascualitativistas

2. Precauciones ante la 2. Precauciones ante la estadísticaestadística

2.1 Mitos populares 2.1 Mitos populares ““Lies, damned lies and statistics”Lies, damned lies and statistics” Las estadísticas dicen lo que uno quiera Las estadísticas dicen lo que uno quiera

que diganque digan Respuesta: como cualquier datoRespuesta: como cualquier dato Los métodos estadísticos no mienten, sino Los métodos estadísticos no mienten, sino

aquellas personas amparándose en los aquellas personas amparándose en los mismos fomentan el engaño. mismos fomentan el engaño.

2. Precauciones ante la estadística2. Precauciones ante la estadística2.1. Mitos populares (2)2.1. Mitos populares (2)

Las estadísticas pueden manipularse para Las estadísticas pueden manipularse para que produzcan una sensación equivocada, que produzcan una sensación equivocada, engañosa…engañosa… Estadística es “resumen de datos”: hay que Estadística es “resumen de datos”: hay que

entender el resumenentender el resumen Ejemplos no pedemos comparar:Ejemplos no pedemos comparar:

Datos en monedas a través del tiempoDatos en monedas a través del tiempo Datos absolutos de poblaciones de distinto tamañoDatos absolutos de poblaciones de distinto tamaño Datos absolutos de la “misma” población a través Datos absolutos de la “misma” población a través

del tiempodel tiempo

Las diversas formas que suelen Las diversas formas que suelen utilizarse en estadística para promover utilizarse en estadística para promover confusión y engaño. Kimble (1978)confusión y engaño. Kimble (1978)

Comparar datos que no siempre son Comparar datos que no siempre son comparablescomparables

Derivar conclusiones de datos no Derivar conclusiones de datos no representativos representativos

Esconder parte de las evidencias Esconder parte de las evidencias Manipular representaciones gráficasManipular representaciones gráficas Confundir asociación con causalidadConfundir asociación con causalidad Derivar conclusiones que no pueden sostenerse Derivar conclusiones que no pueden sostenerse

con la evidencia posible con la evidencia posible Medir cambios a partir de bases inadecuadasMedir cambios a partir de bases inadecuadas Interpretaciones acomodaticias Interpretaciones acomodaticias

2. Precauciones ante la estadística2. Precauciones ante la estadística2.2. Mitos populares (3)2.2. Mitos populares (3)

La estadística es la ciencia que dice que La estadística es la ciencia que dice que si tú has comidos dos pollos y yo no he si tú has comidos dos pollos y yo no he comido ninguno, nos hemos comido un comido ninguno, nos hemos comido un pollo cada uno.pollo cada uno. ¿Qu¿Qué hay de un número?: Ciudadoé hay de un número?: Ciudado Estadística es muy variada: un instrumento Estadística es muy variada: un instrumento

para cada situaciónpara cada situación Estadística es necesaria, pero hay que Estadística es necesaria, pero hay que

saberla usar biensaberla usar bien

2. Precauciones ante la estadística2. Precauciones ante la estadística2.2 Ciencias sociales: entrevistas2.2 Ciencias sociales: entrevistas

Algunos datos de observación directaAlgunos datos de observación directa Algunos datos: “objetivos” (ej. notas, Algunos datos: “objetivos” (ej. notas,

muertes)muertes) Muchos datos: respuestas a preguntasMuchos datos: respuestas a preguntas La gente olvida, miente, se cansa, se La gente olvida, miente, se cansa, se

niega a responder, desconfía, oculta…niega a responder, desconfía, oculta… Una pregunta no es un termómetroUna pregunta no es un termómetro

3. Para qué sirve la 3. Para qué sirve la estadística estadística

1.1. Descripción de datosDescripción de datos

2.2. Conocer datos de población a partir de Conocer datos de población a partir de datos de muestradatos de muestra

33. Relaciones entre datos . Relaciones entre datos

Utilidad del Conocimiento estadísticoUtilidad del Conocimiento estadístico El conocimiento y aplicación de la estadística El conocimiento y aplicación de la estadística

en el proceso de investigación social nos en el proceso de investigación social nos permite:permite:

A.A. Describir la existencia o no existencia de problemas Describir la existencia o no existencia de problemas B.B. Identificar posibles factores explicativos de Identificar posibles factores explicativos de

problemas previamente formuladosproblemas previamente formulados

Nos permite someter a prueba hipótesis, sopesar Nos permite someter a prueba hipótesis, sopesar evidencias y aceptar o descartar explicaciones evidencias y aceptar o descartar explicaciones

C.C. Evaluar soluciones aplicadas a los problemasEvaluar soluciones aplicadas a los problemas

Examinar alternativas de carácter correctivo, aplicar las Examinar alternativas de carácter correctivo, aplicar las que se consideren pertinentes y luego evaluar la que se consideren pertinentes y luego evaluar la efectividad de las mismas.efectividad de las mismas.

3. Para que sirve la estadística 3. Para que sirve la estadística 3.1. Descripción de datos3.1. Descripción de datos

Ejemplo anterior: sexo y edad de 20 Ejemplo anterior: sexo y edad de 20 personaspersonas

Hay que resumir, de muchas maneras:Hay que resumir, de muchas maneras: MediasMedias PorcentajesPorcentajes GráficosGráficos

Esto se llama Esto se llama estadística descriptivaestadística descriptiva

3. Para que sirve la estadística 3. Para que sirve la estadística 3.2 De la muestra a la población3.2 De la muestra a la población

¿Necesitamos tener todos los datos?¿Necesitamos tener todos los datos? Censo/población frente a muestraCenso/población frente a muestra Con datos sólo de una muestra podemos Con datos sólo de una muestra podemos

saber muchas cosas de la poblaciónsaber muchas cosas de la población DescripciónDescripción RelacionesRelaciones

Esto se llama Esto se llama estadística inferencialestadística inferencial

3. Para que sirve la estadística3. Para que sirve la estadística3.3. Relacionar datos3.3. Relacionar datos

¿Varía una variable en relación con otra?¿Varía una variable en relación con otra?

EjemplosEjemplos Años de noviazgo y divorcioAños de noviazgo y divorcio Edad al casarse y divorcioEdad al casarse y divorcio

Relaciones entre variablesRelaciones entre variables

Definiciones de conceptos básicosDefiniciones de conceptos básicos

A. A. VariableVariable – Cualquier característica – Cualquier característica bajo estudio que toma diferentes valores.bajo estudio que toma diferentes valores.

1.1. ContinuasContinuas – son aquellas que pueden tomar – son aquellas que pueden tomar un número infinito de valores en la escala, un número infinito de valores en la escala, pueden hacerse mediciones de varios pueden hacerse mediciones de varios grados de precisión.grados de precisión.

Ej. Masa, temperatura, distancia, Ej. Masa, temperatura, distancia, inteligencia, velocidad y tiempointeligencia, velocidad y tiempo

2.2. Discretas o discontinuas Discretas o discontinuas – – NONO pueden pueden subdividirse a infinito subdividirse a infinito

Ej. género – (F y M), religión, marcas Ej. género – (F y M), religión, marcas de auto, grados de la universidad por de auto, grados de la universidad por concentración, estados de la materia, concentración, estados de la materia, estatus civil y lateralidad.estatus civil y lateralidad.

B. B. DatosDatos – cifras, cantidades o índices que – cifras, cantidades o índices que han sido recopilados. han sido recopilados.

Ej. Accidente automovilistico en PR de Ej. Accidente automovilistico en PR de Enero a Mayo del 2005. Enero a Mayo del 2005.

C. C. PoblaciónPoblación – Totalidad de sujetos (personas, – Totalidad de sujetos (personas, animales o cosas) que comparten por lo animales o cosas) que comparten por lo menos una característica común. menos una característica común.

Ej. Estudiantes universitarios de Ej. Estudiantes universitarios de Universidad Interamericana de Universidad Interamericana de

Puerto Rico.Puerto Rico.

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

E- E- MuestraMuestra- es una cantidad x de sujetos - es una cantidad x de sujetos que pertenecen a una población. que pertenecen a una población.

F. F. EstadígrafoEstadígrafo – cuando se estudia la – cuando se estudia la muestra, los valores que se obtienen prta muestra, los valores que se obtienen prta la variable se conoce como estadígrafo o la variable se conoce como estadígrafo o estadístico. Son estimaciones de los estadístico. Son estimaciones de los parámetros.parámetros.

La diferencia entre el estadígrafo y el La diferencia entre el estadígrafo y el parámetro se conoce como parámetro se conoce como error deerror de muestreo.muestreo.

G. G. ClasesClases – Alternativas que toman o se asignan a – Alternativas que toman o se asignan a las variableslas variables

Clases Nominales o CategóricasClases Nominales o CategóricasEj. GéneroEj. Género

Clases AgrupadasClases Agrupadas Ej. CocientesEj. Cocientes

150-159150-159140-149140-149

Clases No AgrupadasClases No AgrupadasEj. Peso al nacer Ej. Peso al nacer

1010 99 88

H. H. Intervalo de clases Intervalo de clases – se refiere al – se refiere al recorrido de cada clase. Esto es el recorrido de cada clase. Esto es el número de términos incluidos.número de términos incluidos.

150-159 ----------- 10150-159 ----------- 10

I. I. Punto Medio Punto Medio – valor en la clase agrupada – valor en la clase agrupada que se toma como representativo de dicha que se toma como representativo de dicha clase clase

Ej. 150-159 Ej. 150-159 P. M. P. M.

154.5154.5

J. J. Limites reales de las clasesLimites reales de las clases: los puntos o : los puntos o valores donde verdaderamente comienza valores donde verdaderamente comienza y termina cada clase.y termina cada clase.

Ej. Ej. LR I LR I LRSLRS

150 – 154 149.5 154.5150 – 154 149.5 154.5

Niveles de MediaciónNiveles de MediaciónA.A. Escala Nominal Escala Nominal – Cuando las – Cuando las

alternativas que toma o se asignan a la alternativas que toma o se asignan a la variable, se definen a través de variable, se definen a través de etiquetas, nombre o categorías.etiquetas, nombre o categorías.

Ej. Religiones Ej. Religiones

BB. . Escala Ordinal Escala Ordinal – proveen números o – proveen números o categorías que reflejan el orden de los categorías que reflejan el orden de los sujetos bajo estudio pero sujetos bajo estudio pero NoNo,, la la magnitud de las diferencias entre estos. magnitud de las diferencias entre estos.

C. C. Escala de intervalos Escala de intervalos – proporciona – proporciona números que reflejan, tanto el orden como números que reflejan, tanto el orden como las diferencias entre los sujetos. Pero las diferencias entre los sujetos. Pero carece de 0 absoluto.carece de 0 absoluto.

D. D. Escala de razones Escala de razones – son iguales a la – son iguales a la escala de intervalo pero posee un cero escala de intervalo pero posee un cero absoluto por lo cual se pueden realizar absoluto por lo cual se pueden realizar operaciones matemáticas con ellas y operaciones matemáticas con ellas y comparacionescomparaciones

Ej. Escala Kelvin de Temperatura Ej. Escala Kelvin de Temperatura