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Resumen para el Primer Parcial  |  Estadística (Cátedra: Aguerri - 2019)  |  Psicología  |  UBA

Unidad 1

1. ¿Qué se entiende por población de individuos y por muestra de individuos? Población de individuos: conjunto de unidades con una característica que es de interés considerar. Muestra de individuos: parte representativa de esa población que va a participar de la investigación, de la cual de obtiene la información.

2. Indique qué se entiende por población de individuos y qué por población de observaciones. Ejemplifique. Población de individuos: conjunto de unidades con una característica que es de interés considerar, ejemplo: estudiantes de diferentes carreras de la uba, entre 18 y 26 años, de CABA. Población de observaciones: todas las variables que elijo para estudiar en los individuos (edad, género, carrera, situación laboral = 5 poblaciones de observaciones).

3. ¿Cómo se clasifican las variables? Dé ejemplos de cada una de las clases. las variables se clasifican en:

Variables cualitativas , sus valores son cualidades o condiciones que poseen los individuos, por ejemplo estado civil, nivel de educación adquirido.

Variables cuantitativas , sus valores son numéricos. Pueden ser discretas, sus valores son centros de un intervalo real y no admite otro valor intermedio, ejemplo edad, cantidad de palabras necesarias para… O cuantitativas continuas, sus valores son un intervalo real, por ejemplo, altura, tiempo.

4. Defina el concepto de variable. Dé dos ejemplos de interés para la psicología. Variable: característica observable de interés para una investigación, que se toma de la población y puede tomar distintos valores. Ejemplo: “memoria”: cantidad de palabras recordadas de una serie presentada. “Ansiedad”: puntaje obtenido especialmente en una prueba determinada para medir la ansiedad.

5. ¿En qué consiste la definición operacional de una variable? Consiste en indicar de talladamente los procedimientos a usar para obtener el valor de la variable que corresponde a cada individuo, para que a cada uno le corresponda un solo valor de la variable y no haya confusiones. Para esto, los valores de la variable deben ser exhaustivos (toda población debe estar contenida en algún valor de la variable) y exclusiva (una persona no puede están en más de un valor de la variable).

6. ¿Qué se entiende por “escala de medición”? Explique las características de la escala nominal. Escala de medición: es un conjunto de símbolos que son asignados a cada valor de la variable. Escala nominal: a cada valor de la variable se le asigna una palabra o símbolo.

7. Caracterice los distintos tipos de escala de medición. Ejemplifique. Tipos de escala de medición:

Nominal: a cada valor de la variable se le asigna un nombre o símbolo cuya única característica es que son diferentes entre sí. Ejemplo: género.

Ordinal: conjunto entre cuyos elementos hay establecido un orden. Ejemplo: nivel de estudios.

Intervalar: conjunto de valores ordenados a los que se les asigna un número. Es posible determinar el intervalo entre 2 valores. Ejemplo: nivel de comprensión.

De razón: se le asigna un símbolo diferente a cada valor de la variable con un determinado orden Se puede calcular el intervalo entre 2 valores y el 0 representa ausencia de característica. Ejemplo: edad, cantidad de palabras recordadas.

8. Suponga que las clases definidas por una escala nominal se designan con números. ¿Cuál es el significado de estos números? Los números así usados son simples códigos o etiquetas que se asignan a los valores para reemplazar sus nombres, principalmente si se van a analizar los datos en computadora. Solo sirve para diferenciar los valores.

9. ¿Qué estructuras caracterizan a las escalas ordinales e intervalares? La escala ordinal se caracteriza por ser un conjunto de símbolos distintos que se les asigna a cada uno de los valores de la variable, y estos presentan un orden. La escala intervalar se caracteriza por ser un conjunto de símbolos distintos que se les asigna a cada uno de los valores de la variable. Estos símbolos son números, que presentan un orden y puede calcularse el intervalo entre dos valores.

10. ¿Qué quiere decir M. Reuchlin cuando afirma que las conductas pueden tener variaciones previsibles e imprevisibles? Al hacer un estudio en una población, hay cierta información que se espera obtener dadas las características estudiadas, estas son las variaciones previsibles. También se puede ver otra información que corresponde a las características no estudiadas, pero que también suponen variables; Estas son las variables imprevisibles.

11. La variabilidad reconoce fuentes fortuitas y sistemáticas. Explique las diferencias que hay entre estas fuentes. Las fuentes sistemáticas de variación son las variables esperables de la investigación, son tenidas en cuenta antes de empezar con ella. En cambio, las fuentes fortuitas de variación son aquellas variables que se ven al finalizar la investigación y que no eran esperables ni fueron tenidas en cuenta.

12. ¿Qué explica M. Reuchlin acerca de los conceptos de significación estadística y significación psicológica en el cap. 1?

Unidad 2

13. ¿En qué casos es conveniente usar las frecuencias relativas en lugar de las frecuencias absolutas? En el caso de querer comparar dos distribuciones (muestras de observaciones) que sean de diferente tamaño, es conveniente usar las frecuencias relativas. Así se transforman las frecuencias absolutas para referirlas a un mismo total.

14. ¿En qué casos se utiliza el diagrama de bastones? Explique y ejemplifique. El diagrama de bastones se utiliza para mostrar variables cuantitativas y discretas ya que consiste en marcar con un punto en un sistema de ejes con abscisa en el valor de la variable y ordenada e su respectiva frecuencia y elevar una línea desde el eje horizontal hasta dicho punto. Por ejemplo, para la variable edad.

15. ¿En qué tipo de variable y en qué tipo de distribución de frecuencias se utiliza el histograma? ¿En qué se diferencia su construcción con la del diagrama de barras? Histograma: se utiliza en variables cuantitativas cuando las frecuencias se presentan como datos agrupados en intervalos. La construcción del histograma y del diagrama de barras es similar, solo se diferencia en que sobre el eje horizontal, en el diagrama de barras simplemente se escribe el nombre de la categoría debajo de la barra. En cambio en el histograma se ubican los puntos extremos de los intervalos debajo del límite entre rectángulos. Además, los rectángulos en el histograma están pegados entre sí.

16. ¿En qué caso y por qué resulta conveniente agrupar la información en intervalos de clase? Resulta conveniente agrupar la información en intervalos de clase cuando la muestra obtenida es muy grande, para simplificar el análisis y la observación de los datos.

17. ¿Qué representa y cómo se construye la poligonal de frecuencias acumuladas? Es el grafico que se utiliza para representar intervalos de clase. Construcción: utilizo un sistema de ejes. Sobre el eje vertical indico las frecuencias y sobre el eje horizontal, los valores de la variable (los extremos de los intervalos). Marco los puntos con abscisa igual al extremo final de cada intervalo y ordenada igual a la frecuencia acumulada de ese intervalo. Uno los puntos con una línea empezando por el punto abscisa = extremo inicial del primer intervalo y ordenada = 0.

18. Nombre 2 diagramas que se utilicen para representar la distribución de frecuencias de una variable cualitativa. Explique cómo se construyen.

Diagrama circular. Construcción: debo multiplicar la frecuencia relativa de cada valor por 360° para conocer y poder graficar el ángulo de cada valor de la variable en un círculo.

Gráfico de barras o rectángulos. Utilizo un sistema de ejes. Sobre el eje horizontal, separadas una de otra, se levantan las barras rectangulares. Cada barra representa un valor y su altura es proporcional a la frecuencia, la cual está indicada en el eje vertical. Debajo de cada barra se coloca el nombre del valor de la variable.

19. Explique qué es una distribución de frecuencias y cuál es su utilidad. Una distribución de frecuencias es la organización de las observaciones que asocia a cada valor de la variable con su correspondiente frecuencia. Muestra qué valores aparecen más o menos veces.

20. Explique el procedimiento para determinar los intervalos de clase de una distribución de frecuencias agrupadas.

21. ¿Cuáles son las maneras habituales de presentación de una distribución de frecuencias? Tablas y gráficos. Y tablas bivariadas.

22. Las distribuciones de frecuencias de las variables son susceptibles de ser representadas gráficamente. Si usted en una investigación tuviera que hacerlo con las distribuciones de las variables estado civil y edad (agrupada en intervalos de clase) ¿Qué gráficos utilizaría para cada variable? Justifique su respuesta. La variable estado civil es una variable cualitativa nominal, por lo que usaría un diagrama circular para graficarla, ya que es el gráfico más básico ideal para este tipo de variable. La edad es una variable cuantitativa de razón, pero al estar agrupada en intervalos el gráfico correspondiente para graficarla es un histograma.

23. ¿Cuál es la razón para organizar los datos y qué pasos hay que dar para hacerlo? Una vez recopilados los datos de una investigación, conviene organizarlos de alguna manera que permita comprenderlos fácilmente. Además, es posible que varios individuos de la muestra compartan un mismo valor de variable. Al organizar los datos se puede ver con qué frecuencia se repite cada valor. La distribución de frecuencias es una forma de organización útil para interpretar la información recogida y facilitar el análisis estadístico. Pasos: obtenidas las frecuencias de los valores de la variable observados se puede construir la tabla de frecuencias. Está formada por 2 columnas. En la primera colocamos los valores de la variable. En la segunda colocamos la frecuencia, cada una al lado de su correspondiente valor.

24. ¿Qué elementos y características de una distribución de frecuencias quedan exhibidos en un diagrama de tallo-hoja? El diagrama de tallo-hoja se utiliza para variables cuantitativas, tanto discretas como contínuas. Puedo observar los valores y sus frecuencias y las frecuencias acumuladas. Este gráfico requiere que cada valor sea partido en 2. La primera parte, el tallo, son los datos menos variables, más estables. La segunda parte, la hoja, son los datos más variables.

25. En un diagrama de tallo-hoja ¿qué indica la cantidad de hojas iguales de un tallo? Indica que ese número se repite varias veces.

Unidad 3

26. Mencione por lo menos dos usos de la media. La media se utiliza para calcular la centralidad en variables cuantitativas.

27. ¿Cuáles son las propiedades de la media?

28. Defina con precisión el concepto de mediana. La mediana ocupa una posición central determinando 2 subconjuntos de valores de la variable: el de los valores que son mayores que ella y el de los valores que son menores. Cada uno con una frecuencia que no supera a N/2.

29. ¿Cuáles son las ventajas que distinguen a cada medida de tendencia central por sobre las demás?

30. Explique en qué casos conviene elegir una u otra medida de tendencia central.

31. Para cada una de las medidas de tendencia central dé las razones por las cuales puede o no ser usada en los distintos niveles de medición.

Moda: puede utilizarse en todos los niveles de medición ya que se identifica a simple vista, no hay que hacer ningún cálculo.

Mediana: puede usarse a partir del nivel ordinal de medición ya que para calcularla requiere del cálculo de la frecuencia acumulada, para lo que se necesita que los valores tengan cierto orden.

Media: solo se puede aplicar a variables cuantitativas ya que para calcularla hay que multiplicar el valor de la variable por su frecuencia.

32. ¿Qué medidas de tendencia central se pueden usar en el tratamiento de datos medidos en una escala intervalar? Descríbalas. En el tratamiento de datos con una escala de medición intervalar se pueden calcular todas las medidas de tendencia central.

33. Dadas las variables “nivel socioeconómico familiar” y “tiempo en segundos que tarda un niño en reaccionar ante un estímulo visual” ¿Qué medidas de tendencia central calcularía en cada caso? Fundamente su respuesta teniendo en cuenta, entre otras condiciones de los datos, el nivel de medición utilizado. “Nivel socioeconómico familiar”: calcularía la moda y la mediana teniendo en cuenta que es un nivel de medición ordinal. “Tiempo en segundos…”: calculo la moda, la mediana y la media ya que es una variable de nivel de medición de razón.

34. ¿Cómo influye el tamaño de la muestra en la determinación de la moda? En grupos pequeños, el tamaño de la moda es inestable. Un pequeño cambio (de un valor) o una categorización distinta puede hacer que la moda sea otra. En muestras de mayor tamaño se puede dar que haya más de una moda.

35. ¿Por qué se dice que los valores extremos no influyen en la determinación de la mediana? Porque no sufre modificación como sí lo hace la media. Cada puntuación del grupo influye sobre la media. Un valor extremo puede alejar la media de un grupo de su valor inicial, de lo que generalmente se consideraría como la región central.

36. En una distribución de frecuencias simétrica, ¿Qué se puede decir de las relaciones que guardan entre sí las diferentes medidas de tendencia central? En grupos unimodales de puntuaciones simétricas, la media, mediana y moda son iguales.

37. ¿Qué medidas de variabilidad se aplican a las variables cuantitativas y qué información proporcionan? Varianza: es el promedio de los cuadrados de la distancia de los valores a la media. Desvío estándar: es la raíz de la varianza. Es el promedio real de la diferencia de los valores con respecto a la media. Coeficiente de variación: sirve para comparar dos valores con diferente media. Mide la dispersión relativa. Todas estas medidas de variabilidad miden la dispersión (qué tanto se alejan los valores de la media).

38. ¿Cuáles son las propiedades de la varianza?

39. ¿Cuándo se utiliza el coeficiente de variación, en que escala de medición debe estar la variable para su aplicación y cómo se interpreta su resultado? El coeficiente de variación se utiliza cuando quiero comparar la dispersión entre 2 distribuciones con distinta media. Solo se utiliza para variables de razón. El resultado es la dispersión relativa.

40. ¿Qué medida de variabilidad se utiliza para las variables cuantitativas? Describirla y dar un ejemplo. Entropía.


 

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