ESTADISTICA APLICADA EN LA PSICOLOGÍA

Existe una asignatura que suele llamar poderosamente la atención en aquellos que empiezan la carrera de psicología. Se trata de la Estadística. 

Generalmente las personas que deciden estudiar psicología, piensan que han dejado atrás los números pero se dan cuenta que la realidad es distinta cuando aparece esta materia. Las preguntas claves son: ¿para qué sirve la estadística? y ¿Por qué es útil para un psicólogo o para alguien que se interese por la psicología?

Antes de empezar a argumentar sobre el valor que tiene la estadística en la psicología, cabe recalcar su importancia no solo en este campo profesional sino también en las ciencias sociales y ciencias de la salud, ayudando en la obtención, organización, representación, análisis de datos y obtención de conclusiones, esto proporciona el hecho de poder hacer observaciones a distintos experimentos. En las ciencias sociales la estadística se estudia en dos secciones: la estadística descriptiva y la estadística inferencial.

Estadística descriptiva

se sustituye o reduce el conjunto de datos obtenidos por un pequeño número de valores descriptivos, un ejemplo claro de esta puede ser el promedio y la mediana. La información proporcionada por la estadística descriptiva puede ser trasmitida con facilidad y eficacia mediante una variedad de herramientas gráficas, como Gráficos de tendencia, que son de mucha utilidad para entender con claridad un fenómeno analizado, ya sea la evolución de la inflación o el tipo de cambio que ha tenido un sujeto durante su terapia emocional o como los Histogramas que representan la distribución de frecuencias de un conjunto de datos. La estadística descriptiva es aplicable en casi todas las áreas donde se aplican datos cuantitativos, ejemplo: visualizar el resultado del desempeño de un producto en un periodo mediante un gráfico de tendencia.

       

     

Estadística inferencial

 Estadística encargada de hacer deducciones, es decir, inferir propiedades, conclusiones y tendencias, a partir de una muestra del conjunto. Su papel es interpretar, hacer proyecciones y comparaciones. Ejemplo: Antes de una elección del representante de una determinada población, diversos encuestadores seleccionan la opinión pública para recoger datos relevantes y luego, teniendo la muestra analizada, inferir tendencias: quién es el favorito, quién va de segundo, etc.

La Media 

Es la medida de posición central más utilizada, la más conocida y la más sencilla de calcular, debido principalmente a que sus ecuaciones se prestan para el manejo algebraico, lo cual la hace de gran utilidad. La media aritmetica consiste en la suma de todos los valores observados entre el número total de observaciones. 

                                 
Donde (X) representa la Media para la muestra, (N) el tamaño de la muestra y (Xi) representa cada uno de los valores observados. Esta formula únicamente es aplicable si los datos se encuentran desagrupados; en caso contrario debemos calcular la media mediante la multiplicación de los diferentes valores de la frecuencia con que se encuentren dentro de la información. 

Variables estadísticas

Se refiere a una característica o cualidad de un individuo que está propenso a adquirir diferentes valores. Estos valores se caracterizan por poder medirse. 

Por ejemplo, el color de pelo de una persona, las notas de un examen, sexo, estatura de una persona, etc.

                                        Tipos de variables 

Variables cualitativas

Las variables cualitativas son aquellas características o cualidades que no pueden ser calculadas con números, sino que lo hacen con palabras.

Este tipo de variable, a su vez se divide en las siguientes:

• Cualitativa nominal: Aquellas variables que no siguen ningún orden en específico. Por ejemplo: Colores (Negro, Naranja, Amarillo).
• Cualitativa ordinal: Aquellas que siguen un orden o jerarquía. Por ejemplo: Nivel socioeconómico (Alto, medio, bajo).
• Cualitativa binaria: En este caso, las variables son solamente dos. Por ejemplo: Si o No, Hombre o Mujer.

Variable Cuantitativa

Las variables cuantitativas son aquellas características o cualidades que sí pueden expresarse y medirse a través de números.

Este tipo de variable a su vez se divide en:

• Cuantitativa discreta: Aquella variable que usa valores enteros y no finitos. Por ejemplo: La cantidad de familiares que tiene una persona (2, 3, 4 ó más)
• Cuantitativa continua: Aquella variable que utiliza valores finitos y objetivos. Suele caracterizarse por utilizar valores decimales. Por ejemplo: El peso de una persona (64.3 Kg, 72.3 Kg, etc) .

Ejemplos de variable estadística

Los ejemplos de la variable estadística se dividen de acuerdo al tipo de variable del que se trate. Veamos cuáles son los ejemplos que caracterizan a cada uno de estos tipos de Variable Estadística.

• Variables Cualitativas
  • Nominal: Color de pelo de una persona: Castaño, Rubio o Morocho.
  • Ordinal: La condición de un pasaporte: Aprobado, Negado, En Espera.
  • Binaria: Si una persona posee hogar propio: Si ó No.
• Variables Cuantitativas
  • Discreta: La cantidad de primos que tienen un|a persona: 2, 4, 6, 8.
  • Continua: La estatura de una persona: 1,65

Frecuencias estadísticas 

En estadística, la frecuencia (o frecuencia absoluta) de un evento es el número de veces en que dicho evento se repite durante un experimento o muestra estadística. Comúnmente, la distribución de la frecuencia suele visualizarse con el uso de histogramas.

Tipos de Frecuencia

La Estadística distingue entre cuatro tipos de Frecuencias, las cuales difieren según el tipo de ocurrencia o frecuencia que el investigador quiera precisar en referencia a una muestra específica, cuyo tamaño de muestra, de notación N, será la suma total de los elementos que conforman la muestra. A continuación, una breve descripción de cada uno de los tipos de Frecuencia :

• Frecuencia absoluta (ni): con nomenclatura ni, este tipo de Frecuencia da cuenta del número de veces que un determinado valor aparece dentro de un experimento o muestreo.
• Frecuencia relativa (fi): por su parte, esta frecuencia posee la nomenclatura fi, y se calcula en base a la división de la Frecuencia absoluta y el total de elementos que componen la muestra (fi = ni / N) .
• Frecuencia absoluta acumulada (Ni): así mismo, se distingue este tipo de Frecuencia, cuya nomenclatura será Ni, la cual refiere a el total de valores, dentro del estudio estadístico, que son menores o iguales al dato que pretende estudiarse.
• Frecuencia relativa acumulada (Fi): finalmente este tipo de frecuencia, con la nomenclatura Fi, da cuenta del cociente que puede obtenerse entre la Frecuencia absoluta acumulada (Ni) y el total de elementos de la muestra N.

Como ejemplo puede hacerse en base a las distintas edades de los miembros de una oficina, o grupo de trabajo, sobre los cuales deberán calcularse los distintos tipos de frecuencias estadísticas. Seguidamente, la muestra, ordenada de menor a mayor:

18, 20, 14, 18, 24, 38, 18, 33, 45, 16, 17, 51, 53, 53, 59, 60, 61, 61, 63

El primer dato que puede inferirse de esta muestra es su tamaño o el número total de la muestre, la cual será equivalente a la cantidad de elementos que la integran. En este caso, la muestra cuenta con 19 elementos, por lo que entonces: Después de esto, se pueden comenzar entonces a calcular los distintos tipos de Frecuencia, tal como se muestra en seguida:

Frecuencia absoluta (ni): para determinar este tipo de Frecuencia, necesita en primer lugar determinar cuál es el dato que quiere estudiarse. Suponiendo que quiere calcularse la Frecuencia Absoluta del número 18, bastará entonces con contar cuántas veces aparece dicho dato en el muestreo estudiado. En consecuencia se puede ver que en este se pueden contar 3 distintas ocasiones en las que el número 18 aparece dentro del muestreo, por ende la Frecuencia absoluta será:

ni = 3

Frecuencia relativa (fi): por su parte, al momento de calcular la frecuencia relativa, se deberá entonces dividir la Frecuencia absoluta entre el número total de la muestra, obteniendo entonces la siguiente operación: 

fi = Fi / N  → fi = 3 / 19 → fi = 0,15

Frecuencia absoluta acumulada (Ni): así mismo, para calcular este tipo de Frecuencia, se debe volver sobre los elementos de la muestra a fin de extraer aquellos que resultan menores o iguales al valor estudiado, en este caso el número 18, obteniéndose entonces los siguientes datos:

18, 20, 14, 18, 24, 38, 18, 33, 45, 16, 17, 51, 53, 53, 59, 60, 61, 61, 63

18, 14, 18, 18, 16, 17

Contabilizando los resultados, pueden entonces precisarse seis elementos numéricos que resultan inferiores o iguales al dato estudiado, por ende, la Frecuencia absoluta acumulada será:

Frecuencia relativa acumulada (Fi): finalmente, para calcular este tipo de Frecuencia será necesario dividir la Frecuencia absoluta acumulada (Ni) entre el número total de muestras (N). Teniéndose entonces la siguiente operación:

Fi = Ni / N  →  Fi = 6 / 19 → Fi = 0.31Ni = 6

 

 Esperamos que haya sido de gran ayuda esta información para un mayor entendimiento del tema. Gracias.