Psicologia Experimental

Una revista para Estudiantes y Psicólogos

PSICOLOGÍA EXPERIMENTAL Volumen

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PSICOLOGÍA EXPERIMENTAL Una revista para Estudiantes y Psicólogos

Editorial Yacambú

Mariel Lucien HPS-193-00027V Carlos Mendoza HPS-211-00006V José L. Calderón HPS-212-00495I Mageordith La Cruz HPS-192-00081V

8 Artículos

Razonamiento estadístico

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Herbert George Wells (Gran Bretaña, 1866-1946), es el autor tan polifacético de la clásica novela de cienciaficción La Máquina del Tiempo, la cual contiene descripciones proféticas de los triunfos de la tecnología y en la que combinó sus preocupaciones científicas con sus pensamientos sociopolíticos, polos que delimitaron su vida.

H. G. Wells, también llamado el hombre que veía el mañana, fue quien con espíritu de descubrimiento científico, parafraseó que en poco tiempo para un ciudadano eficiente del nuevo y tan complejo mundo que se está desarrollando ahora, sería requisito poder calcular y pensar en promedios, máximos y mínimos, lo que hoy es como aprender a leer y escribir. H. G. Wells se preocupaba mucho por la evolución, el futurismo, la conciencia de clase y el socialismo, y esos principios filosóficos y sociológicos aparecen a lo largo de su novela.

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Razonamiento estadístico Si bien muchas cosas han cambiado en los más de 100 años transcurridos desde que describió a la sociedad del futuro, es paradójico ver como un no estadístico tuvo la visión de que en el futuro el mundo moderno tendría la necesidad de usar el pensamiento estadístico como parte del lenguaje común. A la definición y avance del concepto de pensamiento estadístico han contribuido varios especialistas, como Snee quien lo definió como un conjunto de principios y valores que permiten identificar los procesos, caracterizarlos, cuantificarlos, controlar y reducir su variación para implantar acciones de mejora (Snee, 1993).El pensamiento estadístico está basado en la teoría en administración del Dr. W. Edwards Deming, porque en su libro, The New Economics publicado en 1994 desarrolló el Sistema de Conocimiento Profundo, el cual contiene la esencia de los tres principios del pensamiento estadístico y consta de cuatro partes: 1. La apreciación de un sistema.

2. El conocimiento sobre la variación.

3. La teoría del conocimiento.

4. La psicología.

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La División de Estadística de la American Society for Quality Control (ASQC) en 1994, incitó el proyecto sobre el pensamiento estadístico durante su reunión Tactical Planning Meeting. El objetivo del proyecto fue que los miembros de la División de Estadística y otros, aplicaran el pensamiento estadístico en su trabajo para lograr mejores resultados. El primer problema que enfrentó el equipo fue que todos tendieron a usar el término pensamiento estadístico; pero había variación en quienes figuraban como miembros del equipo. Por consiguiente, el primer objetivo fue desarrollar y publicar una definición operacional del pensamiento estadístico. Este estudio tan interesante sobre el pensamiento estadístico y sus aplicaciones, fue publicado por la Quality Press (1996) en el Glossary and Tables for Statistical Quality Control.

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Una definición detallada del pensamiento estadístico sería: es una filosofía de aprendizaje y acción basada en tres principios inevitables que son:

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Todo trabajo ocurre en un sistema de procesos interconectados: Es decir, toda actividad es un proceso, el cual es un conjunto de actividades conectadas donde las entradas son transformadas en salidas para un propósito específico (ASQC, 1996b; López, 2004).

Variación hay en todos los procesos: Quiere decir que, en todo proceso hay variación. Dos o más factores son diferentes.

Entender y reducir la variación son las claves del éxito: Es decir que, al controlar la variación, se puede llegar al resultado deseado.

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Medidas de Dispersión de Datos

Son números que indican si una variable se mueve mucho, poco, más o menos que otra. La razón de ser de este tipo de medidas es conocer de manera resumida una característica de la variable estudiada.

Estas medidas son:

Rango Valor numérico que indica la diferencia entre el valor máximo y el mínimo de una población o muestra estadística. Su fórmula es:

R: Rango.

Max: Máximo valor de la muestra.

Min: Minimo valor de la muestra.

Varianza Representa la variabilidad de una serie de datos respecto a su media. Formalmente se calcula como la suma de los residuos al cuadrado divididos entre el total de observaciones. Su fórmula es la siguiente

X: Variable sobre la que se pretenden calcular la varianza Xi: Observación número i de la variable X. i puede tomará valores entre 1 y n.

N: Número de observaciones. x̄: Es la media de la variable X.

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Desviación Típica Ofrece información de la dispersión respecto a la media. Su cálculo es exactamente el mismo que la varianza, pero realizando la raíz cuadrada de su resultado.

Coeficiente de Variación Su cálculo se obtiene de dividir la desviación típica entre el valor absoluto de la media del conjunto y por lo general se expresa en porcentaje para su mejor comprensión.

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Distribución normal y anormal

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Distribución Normal También llamada Distribución Gaussiana. Es una distribución de probabilidad continua y simétrica. Su representación concluye en una campana.

Distribución Anormal

Sucede cuando los resultados, en vez de verse distribuidos en una campana, se encuentra a ambos lados de la gráfica.

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Muestreo

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Proceso o conjunto de métodos para obtener una muestra finita de una población finita o infinita, con el fin de estimar valores de parámetros o corroborar hipótesis sobre la forma de una distribución de probabilidades o sobre el valor de un parámetro de una o más poblaciones.

Muestreo probabilistico Puede definirse como aquel en que todos los individuos de la población tienen una probabilidad de entrar a formar parte de la muestra (normalmente equiprobable, es decir, con la misma probabilidad).

Muestreo no probabilístico Utiliza métodos en que no interviene el azar y por lo tanto, se desconoce la probabilidad asociada a cada individuo para formar parte de la muestra.

Muestreo aleatorio simple Cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser escogido para formar parte de la muestra.

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Muestreo estratificado La población de estudio se divide en subgrupos o estratos, escogiendo posteriormente una muestra al azar de cada estrato.

Muestreo sistemático El muestreo sistemático es muy similar al muestreo aleatorio simple. La diferencia se obtiene en que en este tipo de muestreo se divide el total de la población de estudio entre el tamaño de la muestra, obteniendo una constante de muestreo (k).

Muestreo en etapas simples Consiste en empezar a muestrear por algo que no constituye el objeto de la investigación (unidades primarias), y obtener una muestra dentro de cada una de ellas (unidades secundarias).

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Comprobación de Hipótesis

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Es la actividad que consiste en constatar, mediante la observación y/o experimentación, si una hipótesis empírica es verdadera o falsa. En todo caso, toda hipótesis tiene que ser comprobable para ser considerada científica.

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Pruebas de Correlación

El análisis de correlación consiste en un procedimiento estadístico para determinar si dos variables están relacionadas o no. Las técnicas para comprobar la correlación de dos variables son: Correlación de Pearson: Covarianza de las variables comparadas, estandarizadas por varianzas, o lo que viene a ser lo mismo, covarianza calculada sobre los datos centrados-reducidos.

Correlación de Spearman: Coeficiente de correlación no paramétrico, estrictamente equivalente al coeficiente de correlación de Pearson calculado sobre los rangos de valores.

Correlación de Kendall: Coeficiente de correlación no paramétrico, es decir, calculado sobre los rangos de los valores.

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Informe de Investigación

El informe de investigación busca comunicar de manera clara y objetiva cuáles objetivos perseguía el estudio, de qué manera de se llevó a cabo, cuáles son los principales resultados obtenidos, y cuáles son las principales conclusiones y recomendaciones a las que se llegó una vez finalizada la investigación. Todo informe de investigación está compuesto por:

Portada Índice Resumen Introducción

Cuerpo del trabajo Conclusiones Recomendaciones Anexos y Bibliografía

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Revista Científica

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Una revista científica es una publicación que contiene artículos originales redactados por científicos y evaluados por su calidad técnica y científica, así como por su corrección, por otros expertos del mismo campo. Esta se compone o contiene: Objetivos, Métodos, Resultados, Conclusiones. Resúmenes: definición, tipos, principios de un buen resumen. Descriptores: definición y objetivos.

Metas de la normalización.

Algunos de los criterios para la publicación de un artículo en una revista científica son: Relevancia para la línea editorial del Centro de Conocimiento de revistas científicas multidisciplinarias, Relevancia del tema, Contribución científica de la obra, Presentación formal, Estructura y metodología adecuada a la relación entre problema, objetivos y resultados, Revisión de Jurado, Revisión de pares. Así mismo, su importancia radica en factores como: Son el medio en el cual se produce una discusión sobre los resultados de investigación.

Reflejan la investigación realizada por una entidad o país.

Sirven como medio para brindar una visión de la producción científica.

Se usan como uno de los indicadores de la ciencia que produce un país.

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