Principios de la estadística y el método científico
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Principios de la estadística y el método científico
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Principios de la
estadística y el
método científico
Método
científico
Los pasos a seguir o etapas han de cumplirse siempre:
1. Definición y planteamiento del problema: pregunta para
la cual no encontramos respuesta. Es necesario que sea
resoluble y debe ser formulado en términos adecuados.
2. Formulación de la hipótesis: la hipótesis exige una
formulación más elaborada con la aparición de las variables
y la relación que esperamos encontrar entre ellas. Es la
“verdad provisional” o cómo se explica el problema a la luz
de lo que se sabe. Las hipótesis se pueden formular como
objetivos o resultados que se quieren conseguir. Para
aceptar o rechazar la hipótesis (o conseguir el objetivo) se
elige un determinado diseño de estudio.
3. Recogida y análisis de datos: comprobación empírica tras
recogida de datos. Es la etapa más específica de cada
técnica concreta del método científico.
4. Confrontación de los datos con la hipótesis
5. Conclusiones y generalización de los resultados: Si los
datos avalan la hipótesis será confirmada. En caso contrario
se concluirá que en las circunstancias contempladas la
hipótesis no ha sido confirmada y/o se volverá a la segunda
etapa proponiendo una nueva y coherente solución al
problema.
6. Nuevas predicciones: esta etapa es añadida por algunos
autores y hace referencia a nuevos problemas que surgirían
de los resultados obtenidos.
Según el Oxford English Dictionary,
el método científico es: "un método
o procedimiento que ha
caracterizado a la ciencia natural
desde el siglo XVII, que consiste en
la observación sistemática,
medición y experimentación, y la
formulación, análisis y modificación
de las hipótesis." El método
científico sería el procedimiento
mediante el cual podemos
alcanzar un conocimiento objetivo
de la realidad, tratando de dar
respuesta a las interrogantes
acerca del orden de la naturaleza.
Por tanto, es un método ligado a la
ciencia y al conocimiento científico
Descrito desde otro punto de vista, podemos decir que el método científico se inicia con una fase de observación, donde el científico toma contacto con el fenómeno, se sabe algo de él, pero lo induce a continuar buscando alguna respuesta sobre él. Sigue una fase de planteamiento de la hipótesis que basada en el conocimiento previo y en los datos que se recogerán, podría ser demostrada. Por último la fase de comprobación, que depende de la generalidad y sistematicidad de la hipótesis.
Estadística
• Ciencia que utiliza conjuntos de datos
numéricos para obtener, a partir de ellos,
inferencias basadas en el cálculo de
probabilidades.
• Estudio que reúne, clasifica y recuenta todos
los hechos que tienen una determinada
característica en común, para poder llegar a
conclusiones a partir de los datos numéricos
extraídos.
tipos de estadística
Estadística descriptiva
Realiza el estudio sobre la
población completa,
observando una
característica de la misma y
calculando unos parámetros
que den información global
de toda la población.
Estadística inferencial
Realiza el estudio
descriptivo sobre un
subconjunto de la
población llamado
muestra y, posteriormente,
extiende los resultados
obtenidos a toda la
población.
Muestra
Es la parte de la población que
efectivamente se mide, con el
objeto de obtener información
acerca de toda la población.
La selección de la muestra se
hace por un procedimiento
que asegure en alta grado que
sea representativa de la
población.
Muestreo Aleatorio Simple
Es un procedimiento de toma de muestra, en el que
todas las muestras posibles, de un tamaño fijo,
tienen igual probabilidad de ser seleccionada. Para
obtener una muestra por este procedimiento, se
enumeran todas las unidades muéstrales, y se
sortean unidades hasta completar el número
requerido.
Muestro Sistemático
Se practica cuando se dispone de una lista de todas las unidades
muéstrales, en un orden independiente de la variable que se
desea medir. Supóngase que el tamaño de la población es N, y el
tamaño seleccionado para la muestra es n. Sea M el entero más
cercano al valor del cuociente N/n. El procedimiento de muestreo
sistemático consiste en seleccionar al azar, un número entre 1 y M,
correspondiendo éste al orden de la primera unidad seleccionada.
Luego se recorre la lista y se selecciona una de cada M, hasta
completar las n unidades muéstrales requeridas.
Muestreo Estratificado
Consiste en dividir la población en grupos homogéneos,
o estratos, de acuerdo a los valores de una variable
relacionada con la característica bajo estudio, y aplicar
el método de muestreo aleatorio simple en cada estrato.
Por ejemplo, si se desea medir las preferencias de una
población de consumidores, se separa la población en
estratos de acuerdo al nivel socioeconómico, y se
muestrea en cada estrato separadamente.
Muestreo por Conglomerados
Consiste en dividir la población en pequeños grupos, o
conglomerados, obtener una muestra aleatoria simple de
conglomerados, y practicar un censo dentro de cada
conglomerado seleccionado en la muestra. Por ejemplo, para
realizar una encuesta de hogares, en una ciudad, en lugar de
obtener una muestra de hogares, se obtiene una muestra de
manzanas. Se envía un encuestados a cada manzana
seleccionada, con el objeto de encuestar todos los hogares de las
manzana, lo que resulta más eficiente.
Descriptiva Inferencial
ESCALAS DE MEDIDA
De acuerdo con Stevens (1951) medir es asignar números a los objetos según
ciertas reglas. Por tanto, un conjunto de números que se refieren a un conjunto de
objetos, cualidades o propiedades, que mantienen determinadas relaciones entre
sí, equivalentes a las relaciones que mantienen los objetos, cualidades o
propiedades entre sí, y que tienen poder representativo completo por sí solos, se conoce como escalas.
Una escala sólo es posible si se respeta el principio de isomorfismo, es decir, las
mismas relaciones que se dan entre los fenómenos u objetos, se deben dar
también entre los numerales asignados a cada fenómeno.
La clasificación de Stevens considera cuatro tipos de escala: nominal, ordinal, de
intervalo y de razón.
Escalas nominales
Cuando la única relación que existe entre los elementos es de igualdad o desigualdad(pero no orden) de modo que sólo podemos aspirar a etiquetar distintas clases de equivalencia de objetos con distintos números. Los números tan solo se usan como nombres o etiquetas, por lo que pueden ser cambiados por cualquier otros tipo de símbolos (letras, colores...). No admiten ninguna operación aritmética, ya que el resultado carecería de sentido.
Se distinguen dos subtipos:
- Escala nominal dicotómica, cuando utiliza dos modalidades.
- Escala nominal politómica, cuando utiliza tres o más modalidades.
Escalas ordinales
Sólo podemos establecer una relación de
orden, pudiendo asignar cualesquiera
números a los objetos siempre y cuando
respeten su relación empírica de orden.
Reflejan simplemente órdenes, sin que
sepamos qué distancia hay entre dos
puntos.
Escalas de intervalos
Son las escalas en las que las
transformaciones admisibles han de
conservar la ordenación no sólo de los
objetos sino también la de los intervalos
entre ellos. Se utiliza con variables
cuantitativas, tanto discretas como
continuas. Cumplen las relaciones de
igualdad/desigualdad (escala nominal), la
de orden (escala ordinal), y además, la
distancia entre dos puntos contiguos de la
escala es constante (ej. de 2 en 2 o de 3 en
3...). Son propiamente mediciones.
Escalas de razón
(proporción o cociente)
Son escalas de intervalo donde
el punto de origen es absoluto
(p.e. para la longitud y el peso)
de modo que el origen del
sistema numérico no puede
moverse de cero (ausencia
total de la característica que se
mide).
En psicología se utiliza para
variables como el tiempo de
reacción o el porcentaje de
errores y aciertos.
Tabla explicativa
Característica Nominal Ordinal Intervalo Razón
¿Hay relación inequívoca
entre números y magnitudes?
Sí Sí Sí Sí
¿La escala expresa una
relación de orden?
No Sí Sí Sí
¿Hay una unidad de medida? No No Sí Sí
¿Hay un punto cero absoluto? No No no Sí
VARIABLES:
DEFINICIÓN Y
CLASIFICACIÓN
Una variable es una propiedad que
puede fluctuar y cuya variación es
susceptible de medirse u observarse
Ejemplos de variables son el género, la motivación
intrínseca hacia el trabajo, el
atractivo físico, el
aprendizaje de conceptos,
la religión, la resistencia de
un material, la agresividad
verbal, la personalidad
autoritaria, la cultura fiscal y la exposición a una
campaña de propaganda
política, etc.
Características
de cualquier
variable
Se clasifican:
Según sus propiedades matemáticas
Según el nivel de control experimental
Bien definidas: expresadas
de forma que no tengamos
dudas.
Mutuamente excluyente:
un sujeto que está en una
modalidad no puede estar
en otra.
Exhaustivas: todos los
elementos de la muestra
deben caber en una
modalidad u otra.
Según sus propiedades matemáticas
Variables cualitativas: Son cualidades. Sólo pueden expresarse por ausencia o presencia
de cierta cualidad, pero que no es cuantificable
Variables cuantitativas: Se pueden cuantificar; es decir, asignar valores numéricos (ej.
edad). Pueden ser de dos tipos:
- Variables discretas: No admiten los valores intermedios entre dos estados. Utiliza números enteros
(nº de hermanos, nº de alumnos/as).
- Variables continuas: Pueden adoptar todos los valores numéricos posibles (edad, notas de un
examen).
Cualitativas
Ordinales
Nominales
Cuantitativas
Discretas
Continuas
Variable cualitativa
nominal.
El curso favorito
de los alumnos
de una escuela.
Variable cuantitativa
discreta
Cantidad de
libros en un
anaquel.
Variable cuantitativa
continua.
Diámetro de una
esfera
Variable cuantitativa
discreta
Cantidad de clientes atendidos en un restaurante en un día
Variable cualitativa
ordinal.
Lugar que ocupa
un nadador en
una competencia.
Variable cualitativa
nominal
Color de cabello de los niños que audicionan para una película de Netflix
Variable cuantitativa
discreta
Resultado de
tirar dos dados.
Variable cuantitativa
continua
Peso de una
persona
Variable cuantitativa
continua
Tiempo requerido para responder las llamadas en un call center
Variable cualitativa
ordinal
Grado de satisfacción laboral en una empresa.
Variable cualitativa
nominal
Candidato al cuál apoyan los votantes en las elecciones presidenciales
Según el nivel de control experimental
Variable independiente (V.I.): Variable que el investigador manipula o controla
deliberadamente con el objeto de investigar los efectos que presuntamente provoca en
otras variables (ej. método de lecto-escritura).
Variable dependiente (V.D.): Es la variable que el investigador observa a fin de
determinar si sufre modificaciones cuando cambia la V.I. (ej. puntuación en una prueba
de lecto-escritura).
Variable extraña: Variable ajena al experimento, pero que puede ejercer su influencia
sobre los resultados. Generalmente es de tipo ambiental u organísmica (ej.
entrenamiento de los profesores/as, fatiga).
¿Cuál es la variable
independiente y
dependiente?
Estás haciendo tareas
domésticos para ganar
tu mesada. Por cada
tarea que haces
obtienes $50
la variable independiente es la
cantidad de tareas que haces, pues esta
es la variable sobre la que tienes control.
La variable dependiente es la cantidad de
dinero que obtienes, pues la cantidad de
dinero que ganas depende del número de
tareas que hagas.
Consumo de tabaco
(VI), resistencia física
(VD).
Efectos del tabaco
en la resistencia
física
Consumo de
azúcar (VI), peso
(VD)
Efectos del consumo
de azúcar en el peso
Definición conceptual o constitutiva
Una definición conceptual trata a la variable con otros términos. Así, inhibición proactiva se podría definir como: “la dificultad de evocación que aumenta con el tiempo”; y poder como: “influir más en los demás que lo que éstos influyen en uno”. Se tratan de definiciones de diccionarios o de libros especializados (Kerlinger, 2002; Rojas, 2001) y cuando describen la esencia o las características de una variable, objeto o fenómeno se les denomina definiciones reales (Reynolds, 1986).
ejemplo
Pareja ideal: (en las relaciones
románticas) Prototipo de ser humano que
los individuos consideran que posee los
atributos más valorados por ellos y que
representaría la opción perfecta para
implicarse en una relación amorosa
romántica
Definiciones operacionales
Una definición operacional constituye el
conjunto de procedimientos que describe
las actividades que un observador debe
realizar para recibir las impresiones
sensoriales, las cuales indican la
existencia de un concepto teórico en
mayor o menor grado
ejemplo
Inteligencia emocional: EIT (Emotional
Intelligence Test). Prueba con 70 ítems o
reactivos.
Plan de investigación
1. Las variables, conceptos o atributos a medir (contenidos en el
planteamiento e hipótesis o directrices del estudio).
2. Las definiciones operacionales. La manera como hemos
operacionalizado las variables es crucial para determinar el
método para medirlas, lo cual a su vez, resulta fundamental para
realizar las inferencias de los datos.
3. La muestra.
4. Los recursos disponibles (de tiempo, apoyo institucional,
económicos, etcétera).
