Estadística
La psicología es una disciplina científica, y en la medida en la que lo es, depende de la estadística. La estadística es la herramienta que utilizo como psicólogo para describir la realidad de manera que pueda llegar a conclusiones que constituyen conocimiento científico.
Conceptualización
Para generar conocimiento en psicología, utilizo el modelo de investigación científica. Es decir, primero postulo que un fenómeno se produce y después recabo datos para compobar si el fenómeno se produce. Para ello, primero formulo una hipótesis, después recabo datos y finalmente someto los datos al contraste de hipótesis.
Sin embargo, cuando quiero analizar si un fenómeno se produce en una población, primero selecciono una muestra de una población, porque no puedo evaluar a toda la población. Es decir: selecciono una porción que representa a la población con la intención de generalizar los resultados.
Una vez tengo la muestra, recabo datos y analizo los estadísticos descriptivos de la muestra. Los descriptivos incluyen índices como la media (), la desviación típica () o los percentiles (). En muchas ocasiones, no sólo analizo los descritivos de una variable, sino que estudio la relación entre variables, con índices como la covarianza () o la correlación de Pearson ().
Sin embargo, sólo estudio la muestra porque en realidad quiero estimar parámetros de la población. Por eso analizo una muestra y busco sus descriptivos. Pero realmente, quiero generalizar los resultados para conocer los valores del parámetro de la población. Al proceso de generalización de resultados se le llama estadística inferencial.
El problema es que mientras el parámetro sólo puede tener un valor, en una muestra me encuentro distintos valores para los descriptivos, en función de cómo haga submuestras. Por ejemplo, la media de edad de una muestra puede ser 31 si escojo aleatoriamente a la mitad de la muestra, y 32 si escojo a la otra mitad. De hecho, puedo hacer muchísimas combinaciones, que generan medias ligeramente distintas. A esto se le llama la distribución muestral del estadístico.
Por eso, la estadística inferencial se apoya en la ciencia de la probabilidad, porque el hecho de que la muestra represente a la población no es seguro, sino que hay una determinada probabilidad de que así sea. Dicho de otra manera, cuando realizo la estimación del parámetro, lo hacemos sabiendo el discriptivo de una muestra representa el parámetro de la población con una determinada probabilidad.
La aplicación práctica de la estadística en el estudio de las ciencias del comportamiento consiste en hacer comparaciones o predicciones a partir de conjuntos de datos. Es decir: una investigación recopila datos, que generalmente son de distintos grupos o en distintos momentos; y el análisis estadístico consiste en comparar las medidas de estos grupos para comprobar si hay un efecto significativo.
Para hacer estas comparaciones, utilizo distintas pruebas estadísticas, dependiendo de la naturaleza de los datos y los objetivos del estudio:
Contenido
📄️ Modelo de investigación científica
En esta sección explico los aspectos más fundamentales de la investigación científica. Recuerda que la psicología es una ciencia, y que por tanto utiliza el método científico para generar conocimiento. Y precisamente debido a lo ambiguos y variables que son los asuntos psicológicos, el método científico requiere un conocimiento excelente de la estadística. Y por eso estamos aquí.
📄️ Tipos de variable
Una de las tareas del plan de investigación es la operativización de las variables. Es decir: definir qué va a medir la investigación y cómo lo va a medir. Para ello, primero hay que tener muy claro qué son las variables y qué tipo de variables hay. Por ejemplo, el sexo, la edad, el nivel de estrés, el tiempo de respuesta a un estímulo... son variables en una investigación.
🗃️ Análisis descriptivo
1 artículo
🗃️ Probabilidad
1 artículo
🗃️ Estadistica inferencial
1 artículo
🗃️ Contraste de hipótesis
1 artículo
📄️ Fundamentos de SPSS
Introducción a SPSS
📄️ Conceptos avanzados
Hay una seríe de conceptos fundamentales adicionales que voy a introducir en esta sección. Cuando leas las explicaciones, construye sobre lo que ya deberías saber. Y si no recuerdas nada de los puntos anteriores, dale un repaso antes.
🗃️ Supuestos para pruebas paramétricas
1 artículo
🗃️ Dos grupos
2 artículos
🗃️ Multitud de grupos
3 artículos
📄️ Correlación
En esta sección explico la relación entre variables. O mejor dicho: la descripción estadística de la relación entre dos variables.
🗃️ Regresión lineal
1 artículo
📄️ Fórmulas
Varianza
Sabrías decir...
¿Por qué los papers tienen la misma estructura?
Cuando lees revistas científicas, te habrás fijado que los artículos siguen un esquema similar a Introducción, Métodos, Resultados y Discusión. ¿Sabes por qué es así? Lejos de ser arbitrario, hay un razonamiento subyacente sobre el cuál descansa la investigación.
Echa un vistazo a la sección Proceso de investigación científica.
¿Cómo se que una persona es muy rara?
Por ejemplo, ¿cómo se qué una persona con una puntuación determinada en su cociente intelectual es un genio? ¿Cómo se qué valor de ansiedad empieza a ser patológico? utilizo una métrica llamada desviación estándar. Por ejemplo, la desviación estándar permite establecer umbrales clínicos. Un paciente cuya puntuación en una prueba está más allá de cierto número de desviaciones estándar de la media puede considerarse atípico y, por lo tanto, puede ser elegible para un diagnóstico específico.
Echa un vistazo a la sección Desviación típica ( ó ).
¿Cómo sabes si dos cosas están relacionadas?
Por ejemplo, ¿está relacionado el cáncer con el tabaquismo? ¿Las personas más inteligentes terminan siendo las más ricas? ¿Está más relacionado la edad o el sexo con el hecho de cobrar más dinero? Para responder estas preguntas, utilizo el coeficiente de correlación de Pearson, que ayuda a determinar la fuerza de la relación entre dos variables.
Echa un vistazo a la sección Coeficiente de Variación de Pearson ().