Conceptos introductorios estadística, Apuntes de Estadística

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CONCEPTOS PRELIMINARES

INTRODUCCIÓN

• (^) El objetivo de este primer tema es presentar y definir algunos términos de carácter muy básico que se utilizarán a lo largo de este curso de Estadística.
• No se pretende realizar una exposición exhaustiva ni profunda de estos conceptos, sino que nuestro objetivo es establecer una base de entendimiento común en el lenguaje a utilizar.
• (^) De hecho, algunos de los conceptos que trataremos trascienden el ámbito de la disciplina del Análisis Estadístico y serán tratados más a fondo en otras asignaturas que el alumno cursará en la licenciatura.
• (^) La exposición de estos conceptos se realizará respondiendo a una serie de cuestiones respecto a las cuales deberíamos tener clara respuesta siempre que queramos plantear cualquier tipo de análisis estadístico.

Tipos de investigación científica

• (^) Investigación experimental versus

investigación no experimental

La investigación experimental es aquella estrategia que tiene por objeto establecer relaciones causales inequívocas. Para ello deben concurrir dos circunstancias: 1ª, el investigador provoca el fenómeno que pretende estudiar y 2ª, el investigador aísla el fenómeno para que ningún otro elemento afecte a la relación causal que está estudiando. Ambas circunstancias nos conducen a la principal crítica que recibe este tipo de investigaciones: su artificialidad. La investigación no experimental es aquella estrategia que estudia el fenómeno en situaciones naturales. Este tipo de investigaciones sortea la principal crítica de la investigación experimental, pero presenta el inconveniente de no poder establecer relaciones inequívocas de causa-efecto. Dentro de la investigación no experimental se suele distinguir entre la metodología observacional y la metodología de encuestas.

• (^) Investigación exploratoria versus

investigación confirmatoria

La investigación confirmatoria es aquella en la que el problema de investigación se deriva de un marco teórico, o de un conjunto de investigaciones previas, que nos llevan a plantear la hipótesis de partida que vamos a contrastar. Se entiende por hipótesis de partida cualquier enunciado relacional en el que se establezca una regularidad entre fenómenos. La investigación exploratoria , por el contrario, es aquella en la que no se dispone de información de partida respecto a un objeto de estudio concreto, y lo que se pretende es recoger información de forma objetiva y sistemática sobre ese objeto de estudio.

• (^) Diseños de grupos, diseños de medidas

repetidas y diseños mixtos

Esta clasificación separa los diseños en función de si los datos que se recogen son independientes o si, por el contrario, están relacionados. En un diseño de grupos los datos con los que se trabaja son independientes, es decir, provienen de individuos distintos. En un diseño de medidas repetidas los datos con los que trabaja están relacionados, es decir, provienen de los mismos individuos. Un diseño mixto es una estructura híbrida que combina datos independientes y datos relacionados.

Variables

El concepto de variable es fundamental tanto en el marco de la investigación científica como en el marco de la estadística. Se entiende por variable todo atributo o característica susceptible de adoptar diferentes valores. En otras palabras, una variable es todo aquello que varía dentro de una clase. Si todos los valores dentro de una clase coinciden, entonces, hablaremos de constante. A continuación presentaremos dos clasificaciones de variables.

• (^) Variable independiente, variable

dependiente y variable extraña

Esta clasificación tipifica las variables atendiendo a un criterio metodológico, esto es, en función del papel que juegan en la investigación. La variable independiente es aquella que manipula el experimentador con el objeto de comprobar qué efecto produce sobre aquel aspecto que le interesa modificar. La variable dependiente es el aspecto que interesa modificar, sobre el que se predicen cambios en función de la manipulación de la variable independiente. Las variables extrañas (también denominadas variables de posible confundido) son aquellas que pueden incidir sobre la variable dependiente provocando cambios en ésta, por lo que es imprescindible que se controlen.

EL ANÁLISIS ESTADÍSTICO

• (^) La investigación científica se vale del análisis estadístico para extraer conocimiento de los datos. Entendemos por dato cualquier información que se obtiene mediante la observación y la experiencia.
• (^) El análisis estadístico es un procedimiento de trabajo que concierte o se relaciona con el método científico, y consiste en la recogida, organización, resumen, presentación y análisis de datos, así como en la elaboración de conclusiones y toma de decisiones relevantes a partir del análisis realizado.
• (^) Si bien el análisis estadístico nos permitirá obtener información a partir de unos datos, las conclusiones conceptuales que se elaboren basándose en esta información estadística serán responsabilidad del investigador.

El análisis confirmatorio es aquel en el que partimos de

una hipótesis, o de una conjetura previamente establecida,

respecto al comportamiento de los datos. En este caso, el

análisis de datos nos permitirá tomar una decisión

estadística, basada en el cálculo de probabilidades,

respecto a si se confirma o no nuestra hipótesis. Este tipo

de análisis utiliza las técnicas de la estadística

inferencial.

La estadística inferencial es una rama de la Estadística

que utiliza el cálculo de probabilidades para llegar a

conclusiones acerca de las características de determinados

fenómenos en la realidad.

• (^) Análisis univariable versus análisis

multivariable

La diferencia entre ambos tipos de análisis estriba en el

número de variables que se analizan. En un análisis

univariable se analiza una sola variable, mientras que en

un análisis multivariable se analizan dos o más

variables. Cuando se analizan dos variables se suele

utilizar el término análisis bivariable.

Escalas de medida

• Medición, escala de medida y error de

medición

Medir significa asignar distintos valores o números a objetos de acuerdo con unas reglas. Esta medida nos aporta información de las propiedades de un individuo respecto de una variable y nos permite establecer relaciones entre individuos. Las escalas de medida son aquellas que nos permiten llevar a cabo el proceso de medición definiendo las reglas de asignación de los valores a los individuos. El error de medición es la desviación de la medida respecto del valor real. Este error puede ser de dos tipos: error sistemático y error aleatorio (también denominado error estándar de medida). Un error es sistemático si afecta siempre de la misma manera a todas las mediciones que nos suministra el instrumento de medida. Se trata de un error evitable puesto que se conoce y se puede predecir. El error aleatorio, por el contrario, no afecta de la misma manera a todas las mediciones y, en consecuencia, no es predecible.

• (^) Tipos de escalas de medida
• (^) Escala nominal : Es la forma de medida más simple. Se limita a clasificar a los individuos en una serie de categorías previamente establecidas, por lo que sólo nos permitirá establecer relaciones de igualdad y desigualdad entre los individuos. Las categorías de una variable medida en una escala nominal han de cumplir los requisitos de exhaustividad y exclusividad.
• (^) Escala ordinal : Con este tipo de escala no sólo podremos clasificar a los individuos sino que también podremos establecer relaciones de orden entre ellos. En consecuencia, nos ofrece un tipo de medida que nos suministra más información que la que se obtiene con las escalas nominales. Esta información extra es la posición que ocupa cada individuo respecto a una determinada variable.
• Escala de intervalo : Estas escalas reúnen todas las características de las escalas anteriores y, además, incorporan la presencia de una unidad de medida constante (es decir, entre dos puntos adyacentes de la escala la distancia es constante). En consecuencia, nos permitirán clasificar individuos, ordenarlos y establecer relaciones de distancia entre ellos.

¿Cómo se organiza la información? Una vez se ha recogido la información para un grupo de individuos es necesario organizarla a efectos de que pueda ser posteriormente analizada. Esta información se dispondrá en una estructura tabular que presentará una organización distinta dependiendo del tipo de diseño que se haya utilizado.

• (^) Diseño de grupos independientes: Este tipo de diseño implica estructurar los datos de forma que cualquier comparación se realiza a partir de grupos de sujetos diferentes. Se obtiene una sola medida de la variable dependiente para cada individuo.