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8/17/2019 Ta Estadistica Terminada
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TRABAJO ACADEMICO DE Estadística
NOMBRES: Wendy Pozo Barba
DOCENTE: Carlos Gonzalo Jave Uculmana
CARRERA PROFESIONAL: Psicología Humana
CICLO: 4 módulo I
CODIGO: 2014150671
LIMA 2015
1.- Elabore y detalle en un mapa conceptual, la relación o complementariedadentre la psicología y la estadística aplicada. Señale ejemplos. (02
puntos
DIRECCIÓN UNIVERSITARIADE EDUCACIÓN A DISTANCIA
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2.- !e"ina estadística descripti#a y estadística in"erencial, estadística $aram%trica y &o$aram%trica. Señale 10 ejemplos de aplicación en el campo de la psicología 'umana.(02 puntos
ES)!*S+) !ES+$+)/
La estadística descripti#a o deducti#a trata del recuento, ordenación y
clasificación de los datos obtenidos en las observaciones. Para que la mentepueda interpretar datos muy numerosos, es preciso resumirlos o reducirlos. La
estadística descriptiva sirve como herramienta o instrumento para describir,
resumir o reducir las propiedades de un conjunto de datos para que se puedan
manejar.
En definitiva, comprende aquellas técnicas que se usan para resumir la
información (laras listas de valores! para proporcionar índices simples y
comprensibles y, por lo tanto, para facilitar descripciones y comparaciones,
haciéndolo de la forma m"s e#acta posible.
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Para reducir la información se construyen tablas, se representan r"ficos y se
calculan par"metros estadísticos que caracteri$an la distribución, de esta forma
se simplifica la complejidad de todos los datos que intervienen en la
distribución.
Por lo tanto, la estadística descriptiva hace referencia, o se utili$a en las etapas
%, & y ' del método científico (observación, clasificación y descripción!, y
nicamente se limita a reali$ar deducciones directamente a partir de los datos y
par"metros obtenidos.
a Estadística !escripti#a es el estudio ue incluye la obtención,
organi3ación, presentación y descripción de in"ormación num%rica4.
ES)!*S+) +&5EE&+)/
Por su parte, la estadística in"erencial o inducti#a trata de llear a
conclusiones que sobrepasan el alcance de los datos anali$ados) es decir, se
trata de técnicas que se emplean para inferir o deducir características
desconocidas a partir de un conjunto de datos conocidos, apoy"ndose
fundamentalmente en el c"lculo de probabilidades.
*omo resulta imposible e#aminar la población entera de los fenómenos que
estudiamos, la construcción de leyes y teorías se tiene que apoyar en datos
muestrales. + partir de unos pocos datos conocidos (los de la muestra!, se
trata de obtener información de la población total, y esto lo hace apoy"ndose
en el c"lculo de probabilidades, como hemos mencionado anteriormente.
no de los principales objetivos de la estadística in"erencial es estimar las
propiedades de una población a partir del conocimiento de sólo una muestra de
ella.
La estadística inferencial se basa por lo tanto en la estadística descriptiva, ya
que la inferencia o deducción de las propiedades de la población entera se
deriva de las características de la muestra que es anali$ada con las técnicas de
la estadística descripti#a. En realidad su campo de acción es m"s amplio.
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-a in"erencia estadística es una t%cnica mediante la cual se obtienen
generali3aciones o se toman decisiones en base a una in"ormación
parcial o completa obtenida mediante t%cnicas descripti#as4.
Estadística $aram%trica
La estadística paramétrica es una rama de la estadística inferencial que
comprende los procedimientos estadísticos y de decisión que est"n basados en
las distribuciones de los datos reales. Estas son determinadas usando un
nmero finito de par"metros. Esto es, por ejemplo, si conocemos que la altura
de las personas siue una distribución normal, pero desconocemos cu"l es la
media y la desviación de dicha normal. La media y la desviación típica de ladesviación normal son los dos par"metros que queremos estimar. *uando
desconocemos totalmente que distribución siuen nuestros datos entonces
deberemos aplicar primero un test no paramétrico, que nos ayude a conocer
primero la distribución.
La mayoría de procedimientos paramétricos requiere conocer la forma de
distribución para las mediciones resultantes de la población estudiada. Para la
inferencia paramétrica es requerida como mínimo una escala de intervalo, esto
quiere decir que nuestros datos deben tener un orden y una numeración del
intervalo. Es decir nuestros datos pueden estar cateori$ados en menores de
/0 a1os, de /0 a &0 a1os, de &0 a 20, de 20 a 30, etc., ya que hay nmeros
con los cuales reali$ar c"lculos estadísticos. 4in embaro, datos cateori$ados
en ni1os, jóvenes, adultos y ancianos no pueden ser interpretados mediante la
estadística paramétrica ya que no se puede hallar un par"metro numérico
(como por ejemplo la media de edad! cuando los datos no son numéricos.
5"s información sobre escalas Escala de medida
Es la que requiere que los elementos que interan las muestras contenan
elementos par"metros o medibles. Puede resolver tres tipos de problemas
6 Estimación puntual En la que pretendemos darle un valor al par"metro a
estimar.
6 Estimación por intervalos (buscamos un intervalo de confian$a!.
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*ontraste de hipótesis, donde buscamos contrastar información acerca del
par"metro.
Estadística &o param%trica
La estadística no paramétrica es una rama de la estadística que estudia las
pruebas y modelos estadísticos cuya distribución subyacente no se ajusta a los
llamados criterios paramétricos. 4u distribución no puede ser definida a priori,
pues son los datos observados los que la determinan. La utili$ación de estos
métodos se hace recomendable cuando no se puede asumir que los datos se
ajusten a una distribución conocida, cuando el nivel de medida empleado no
sea, como mínimo, de intervalo.
Las principales pruebas no paramétricas son las siuientes
6 $rueba 78 de $earson
6 $rueba binomial
6 $rueba de )nderson-!arling
6 $rueba de oc'ran
6 $rueba de o'en 9appa
6 $rueba de 5is'er
6 $rueba de 5riedman
6 $rueba de :endall
6 $rueba de :olmogóro#-Smirno#
6 $rueba de :rus9al-;allis
6 $rueba de :uiper
6 $rueba de
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La mayoría de estos test estadísticos est"n proramados en los paquetes
estadísticos m"s frecuentes, quedando para el investiador, simplemente, la
tarea de decidir por cu"l de todos ellos uiarse o qué hacer en caso de que dos
test nos den resultados opuestos. 7ay que decir que, para poder aplicar cada
uno e#isten diversas hipótesis nulas y condiciones que deben cumplir nuestros
datos para que los resultados de aplicar el test sean fiables.
Esto es, no se puede aplicar todos los test y quedarse con el que mejor
convena para la investiación sin verificar si se cumplen las hipótesis y
condiciones necesarias pues, si se violan, invalidan cualquier resultado
posterior y son una de las causas m"s frecuentes de que un estudio sea
estadísticamente incorrecto.
Esto ocurre sobre todo cuando el investiador desconoce la naturale$a interna
de los test y se limita a aplicarlos sistem"ticamente.
Es importante mencionar que si la distribución de los datos se ajusta a un tipo
de distribución conocida, e#isten otras pruebas que, en la pr"ctica, son m"s
aconsejables pero que así mismo requieren otros supuestos.
En este caso, la estadística a emplear es la estadística paramétrica, dentro de
la cual muchas veces podemos encontrar equivalencias entre pruebas pero con
diferencias en la potencia entre ambas siendo siempre la potencia de las
pruebas no paramétricas menor que la potencia de las pruebas paramétricas
equivalentes. +un así, el uso adecuado de los tama1os muéstrales disminuye
la posibilidad de cometer un 8error tipo 99:, puesto que aumenta al mismo tiempo
la eficacia de la prueba.
Es decir, a medida que se aumenta el tama1o de la muestra, disminuye la
posibilidad de cometer un error tipo 99 (un falso neativo ;o recha$ar la
hipótesis nula cuando ésta en realidad es falsa!.
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?.- En base a datos o"iciales publicados por el +nstituto &acional de Estadística e+n"orm@tica A +&E+,
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1. F.- En "unción a los resultados registrados en la matri3 de datos del ítem anterior yde"iniendo tamaño de muestra representati#o de una 'ipot%tica población a e#aluar,elabore segBn la escala ipo i9ert, El Escalograma de Guttman o de !i"erencialSem@ntico un cuestionario in%dito de reinta (?0 preguntas sobre las necesidad deatención psicológica, por parte de la población objeti#o.
!e"ina características principales y escala para medir actitudes.(02 puntos
La población est" constituida por
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n=0.9604∗11042
0.0025 (11042−1 )+0.9604
n=10604,7368
28,5629
n=371.28 D 371.00
Encuesta
-Esperando su apoyo en la presente encuetas le arade$co por anticipado su apoyo.
!)HS GE&E)ES/ +1o de inreso a la niversidadFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF..*icloFFFFFF EdadFFFFFFF.
E&CES)
Lea atentamente cada criterio de evaluación manifestando su parecer lo m"s objetivamenteposible y, marque mediante un aspa (G! sen la siuiente escala
(
(%! +lunas Ieces(&! 5uy Pocas veces.('! ;unca.
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&. *uanto es su inreso económico mensual.
a. 4C./0, 00 4C. %00,00b. 4C.%0. Recomendación para evitar una violencia o maltrato.
FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF..
Ctili3ando el programa E=cel u otro especiali3ado de su elección y detallandoprocedimiento, elabore una matri3 de datos dónde registre el comportamiento de una óm@s #ariables relacionadas con un aspecto psicológico de libre elección. alle ygra"iue, segBn corresponda, los siguientes indicadores estadísticos/
D.-
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0
20
40
60
80
100
120
f(x) = - 3.8x^2 + 34.49x - 18.86
R² = 0.33