ta estadistica terminada

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.-


12/13


13/13

0

20

40

60

80

100

120

f(x) = - 3.8x^2 + 34.49x - 18.86

R² = 0.33

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