Es una ciencia que nos proporciona «métodos y procedimientos» de:

recolección, organización, representaciónanálisis e interpretación de datos

para tomar decisiones frente a condiciones de incertidumbre

La Estadística

Necesidad de Estadística

Es necesaria la estadística por su base científica al

tomar decisiones.

  La ausencia de estadísticas en las

organizaciones impide una administración

científica de las mismas.

No se puede gestionar lo que no se mide. Las mediciones son la clave. Si usted no puede medirlo, no puede controlarlo. Si no puede controlarlo, no puede gestionarlo. Si no puede gestionarlo, no puede mejorarlo.

Estadística en Psicología

Para poder leer publicaciones (notas de prensa, artículos en revistas especializadas, informes de investigación, etc.) acerca de temas psicológicos, que son las que en el futuro van a permitirnos especializarnos y mejorar nuestro desempeño profesional.

La Estadística es necesaria en Psicología porque nos va a capacitar para realizar estudios (investigaciones) en los que se prueban conjeturas (hipótesis) que nos planteemos.

•Los psicólogos se valen de los conceptos y técnicas de la Estadística para medir y comparar la conducta, actitudes, la inteligencia y aptitudes del hombre.

Estadística en Psicología

La PoblaciónEs la totalidad de individuos, elementos o medidas que poseen alguna característica común susceptible de ser estudiada. Tiene las siguientes características:  

Homogeneidad - que todos los

miembros de la población tengan

las mismas características.

Tiempo - se refiere al período de tiempo donde

se ubicaría la población de

interés.

Espacio - se refiere al lugar

donde se ubica la población de

interés. Un estudio no puede ser muy

abarcador, hay que limitarlo.

Cantidad - se refiere al tamaño

de la población. La falta de recursos y

tiempo limita la extensión de la

población.

Ejemplos• El total de Docentes de la

Universidad Autónoma del Perú en el año 2015

a. Todos los meses comprendidos durante el periodo 2010 – 2014

b. La población de automóviles de las ciudades del cono sur en el mes de Enero 2015.

c. La totalidad de Empresas del sector textil del Perú en el año 2015

  

La MuestraEs un subconjunto representativo de elementos seleccionados de una población, es decir que refleje las características esenciales de la misma y se pueda realizar generalizaciones. Las razones para trabajar con muestras son: Ahorro de tiempo, ahorro de dinero, facilidades operativas.  

Si la muestra no es representativa, las conclusiones que se puedan extraer de la misma serán poco correctas o simplemente nos inducirán a error.

Ejemplos:• 60 Docentes de la Universidad

Autónoma elegidos al azar.• Subconjunto de automóviles de una

empresa de ensamblaje de autos.• 40 Empresas del sector textil del

Perú escogidas para una encuesta.• 6 computadoras elegidas al azar

para un control de calidad

  

Población N   Muestra n 

 

ParámetroEs una medida de resumen que se calcula con todos los datos de la población. Para determinar su valor es necesario utilizar la información de la población completa y por lo tanto las decisiones se tomaran con certidumbre total. Los parámetros mas usados son: El promedio y el porcentaje

Ejemplos: - El costo promedio de una casa en el distrito de Villa el Salvador- El porcentaje de empleados que tienen automóvil dentro de una

empresa.

EstadígrafoEs una medida que se calcula con los datos de la muestra. Los estadígrafos se usan para hacer inferencias acerca de los parámetros de la población. Entre los estadísticos más conocidos tenemos: El promedio y la proporción

• Ejemplo • La venta promedio mensual de

10 empresas elegidas al azar del ramo textil.

• El salario promedio de una muestra de los Gerentes de una empresa.

• El porcentaje de Clientes que prefieren Pepsi en un grupo elegido al azar.

1.ESTADISTICA DESCRIPTIVA. Trata de la recolección,

clasificación, presentación y descripción de los datos, sin sacar conclusiones sobre un grupo mayor. El campo de validez de las conclusiones

obtenidas se extiende únicamente al conjunto de

unidades observadas.

2.ESTADÍSTICA INFERENCIAL. Proceso a través del cual se

obtienen conclusiones sobre una población, a través de la

información que proporciona una muestra. La confianza de tal

extrapolación dependerá de la representatividad de la

muestra.

Clases de la Estadística

Generalmente el análisis inferencial se lleva a cabo para realizar predicciones, mostrar relaciones de causa y efecto, así como para probar hipótesis y teorías científicas.

Etapas del método estadístico

Planificación del estudio

La recolección de la información

La organización o clasificación de los datos recogidos

El análisis e interpretación de los resultados

- Planteamiento del problema- Búsqueda y evaluación de la información- Formulación de hipótesis- Verificación de la Hipótesis- Ejecución de la hipótesis

Método de encuestas y experimentosMétodo censalMétodo de registros

Variable• Una variable es cualquier característica de los elementos de una

población susceptible de tomar diferentes valores. Todo aquello que puede ser medido, observado o manipulado durante un estudio.

• Es una propiedad o característica que puede ser percibida (o medida) y que cambia de un sujeto u objeto a otro o en el mismo sujeto u objeto a lo largo del tiempo.

• Ejemplos:– Estado Civil de una persona

• {Casado, Soltero, Viudo}– El número de hijos de una familia

• {0,1,2,3,...}– La altura de los alumnos

• {1,62 ; 1,74; ...}– Marca de TV que prefiere un cliente

• {LG, Samsung, Sony, Panasonic}

Tipos de Variables

A1) Variable Cualitativa: Son variables cuyos valores consisten en categorías de clasificación y responde a una cualidad o atributo. la característica o variable que se estudia no es numérica.Ejemplos: Procedencia (Costa, Sierra, Selva), sexo (Masculino, Femenino), condición social, causas de accidentes laborales, ciudad donde vive, estado civil, etc.

A2) Variable Cuantitativa: Cuando La variable se registra en forma numérica. Es aquella que se obtiene de medir y por lo tanto se expresa mediante un número acompañado del nombre de la unidad de medida.

Ejemplos: Numero de pisos por edificio, Estatura, Peso, los gastos de un municipio, los sueldos de los gerentes, etc.

MuestreoSe conoce como muestreo el proceso de obtención de la muestra. El muestreo es una herramienta de la investigación científica cuya función básica es determinar qué parte de una realidad en estudio (población) debe examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.

El objetivo fundamental del muestreo es obtener conclusiones válidas y al mínimo costo posible acerca de los parámetros de la población que son desconocidos basándose en los estadígrafos de la muestra que sí se conocen.

Características de una Buena Muestra

Una muestra debe ser adecuada en cantidad y en calidad. En relación con el

primer aspecto, existen procedimientos

estadísticos para saber cuál es el número mínimo

de elementos que debemos incluir en el

estudio.

La calidad involucra el concepto de

representatividad de la muestra. Se dice que una muestra es representativa de la población cuando es un reflejo de ella, es decir

cuando reúne las características principales de la población en relación con la variable en estudio.

La representatividad de la muestra es pues un aspecto de gran importancia en la investigación y para lograrla es necesario seleccionar el tipo y clase de muestreo que garantice esta condición y trabajar con un tamaño de muestra adecuado.

1. Muestreo Aleatorio Simple

2. Muestreo Sistemático3. Muestreo Estratificado

4. Muestreo Conglomerados

TIPOS

Tipos de Muestreo

A. Muestreo Aleatorio SimpleEs un procedimiento por el cual todos y cada uno de los elementos de la población tienen una oportunidad igual e independiente de ser incluidos en la muestra. Es eficiente si la población no es grande y heterogénea. Es sencillo desde el punto de vista teórico; sin embargo, es demasiado costoso cuando la población es muy grande.

La selección de los elementos puede hacerse por el método de la lotería, la tabla de números aleatorios o con paquetes automatizados que forman números al azar.

Ejemplo: Una empresa tiene 120 trabajadores y se quiere extraer una muestra aleatoria simple de 30 trabajadores. Para ello se numeran los trabajadores del 1 al 120, se sortean 30 números de entre los 120. Entonces, la muestra estará formada por los 30 trabajadores a los que les correspondan los números obtenidos

B. Muestreo Sistemático

El muestreo sistemático consiste en elegir el primer individuo al azar y el resto de manera sistemática, cada k-ésimo elemento.Con el muestreo sistemático se logra mayor eficiencia si las unidades que se hallan próximas tienen mayor uniformidad que las unidades que se encuentran alejadas entre sí. El muestreo Sistemático es especialmente útil en auditorías, cuando la información relevante se registra en forma ordenada, como en la memoria de una computadora o en un archivo de tarjetas.

Ejemplo: Una empresa tiene 120 trabajadores y se quiere extraer una muestra aleatoria sistemática de 30 trabajadores. Para ello se numeran los trabajadores del 1 al 120, Se calcula el intervalo constante entre cada individuo mediante:

Se sortea un número del 1 al 4. Supongamos que sale el número 2; entonces el primer trabajador seleccionado para la muestra será el número 2, los siguientes trabajadores se obtendrían sumando 4, hasta llegar a tener 30 trabajadores. Los trabajadores seleccionados para la muestra serían los que se correspondan a los números: 2, 6, 10, 14, 18, …..

( ) 1204

( ) 30

N Población

n muestra

C. Muestreo Estratificado

Requiere que la población esté dividida en grupos homogéneos o clases llamados estratos y en cada estrato los elementos son homogéneos. Se toma una muestra de cada estrato por el método aleatorio simple.

D. Muestreo por Conglomerados

Consiste en dividir a la población en grupos o conglomerados de unidades y se extrae una muestra de conglomerados que representan a la población. La unidad de muestreo es un conglomerado de elementos. El interés del muestreo por conglomerados se centra en obtener en lo posible, unidades heterogéneas dentro de los conglomerados y homogéneas entre ellos.

Ejemplo: Si se desea obtener una muestra de 600 viviendas de una ciudad, el muestreo aleatorio simple implicaría enviar a los encuestadores a 600 lugares distintos de la ciudad, lo cual representaría un alto costo.Un muestreo por conglomerados consistiría en seleccionar aleatoriamente 20 zonas (conjuntos de manzanas) de la ciudad, luego seleccionar 10 manzanas de cada zona y por último seleccionar 3 viviendas de cada manzana. En este caso se ha aplicado un muestreo por conglomerados en 3 etapas.

Etapas del Método Estadístico

A. Definición del problema de estudio y objetivos del mismo.

B. Selección de la información necesaria para realizar el estudio.

C. Recogida de la información que va a depender del presupuesto con el que contemos y de la calidad de los datos exigida.

D. Ordenación y clasificación de la información en tablas y gráficos.

E. Interpretación de resultados y extracción de conclusiones.

Todo análisis estadístico requiere seguir una serie de etapas: