¡Descarga Document ajuda estudi y más Apuntes en PDF de Psicología solo en Docsity!
DOCUMENT AJUDA A L’ESTUDI DELS MÒDULS 1,2,3 i 4
Presentació
El document que us hem elaborat té la funció d’ajudar-vos a l’estudi dels mòduls aportant-vos resposta a preguntes que sovint sorgeixen entre els estudiants d’aquesta assignatura i facilitant algunes eines per resoldre exercicis.
Us recordem que a més dels continguts dels mòduls disposeu dels recursos addicionals que us hem inclòs en l’enunciat de la PAC, així com els vídeos i el manual d’Excel que és material d’aquesta assignatura i que trobareu en l’espai ‘material’ de l’aula.
Mòdul 1. Com distingir entre variables
1. Distingir entre variables qualitatives i quantitatives.
El primer que cal que tingueu clar és que totes les variables en mètodes i tècniques quantitatius i, per descomptat, en estadística, es registren amb números. És a dir, excepte els camps de text (que generalment transformarem en números per poder analitzar-los estadísticament, el que anomenem codificació) totes les mesures seran numèriques.
Tanmateix, les mesures (variables estadístiques) poden classificar-se segons criteris distingint si són qualitatives o quantitatves.
Les quantitatives mesuren quantitats, de manera que els números tenen significat i implicacions en les anàlisis. Per exemple: si us pregunto quants diners ingresseu al mes em podeu dir 100, 1000, 2000€. Aquest número, quantitat, té significat per sí mateix. I amb ell puc fer diversos càlculs (dividir, sumar, restar, fer mitjanes, medianes...).
Un altre exemple: valora del 0 al 10 la teva satisfacció amb l'assignatura (no ho feu si us plau, encara és aviat! ;)
Les qualitatives, en canvi, mesuren qualitats, atributs, característiques. Aquestes les registrem amb un número, però el número no significa res, és només un mecanisme per analitzar aquests atributs.
Exemple: us pregunto els vostres ingressos i us demano si ingresseu
- de 0 a 250€....
- de 251 a 500€....
- de 501 a 750€....
(etc...)
Si posem un 1, un 2 o un 70, no importa, ja que el valor 1 registra una qualitat, condició o situació, però no significa matemàticament res.
Això implica que podem fer càlculs però no tots o no sempre tenen sentit. Per exemple: no podem calcular una mitjana o una desviació.
Un altre exemple: valoreu digueu fins a quin punt esteu:
Molt satisfets....
Força satisfets....
Poc satisfets....
Gens satisfets....
Amb l'assignatura.
El valor és arbitrari, acostumem a codificar-los per ordre i començant per 1, però no és necessari ni obligat, excepte que l'ordre tingui significat, és clar.
2. Distingir entre variables interval i raó
Una altra qüestió que genera certes dificultats és la distinció entre una quantitativa variable d'escala de raó i una variable interval.
Com sabeu, en ciències socials, i en altres ciències, les variables estadístiques són resultat d’un procés de construcció, que anomenem operativització, que transforma processos, idees i conceptes en elements mesurables: variables estadístiques. Per tant no sempre és fàcil identificar propietats complexes com ara:
•Si són discretes o contínues
•Si són d'interval o de raó
Una manera és quan la variable permet valors negatius, llavors se sap que el 0 no és absència de l’atribut si no un punt més en l’escala. Per tant és una variable d’interval.
Per exemple: si una variable estadística és el resultat de la pregunta:
Quants fills té?
El 0 equival a 0 fills, per tant és una escala de raó. 0= absència d’atribut.
En canvi, si la variable és el resultat de la pregunta:
Fins a quin punt està d’acord amb la frase: ‘ per superar aquesta assignatura cal ser constant’.
El 0 és no estar gens d’acord, però és un nivell d’acord. No és absència d’acord. Existeix acord, però baix o petit.
Sempre resulta complex determinar si el 0 és natural o arbitrari quan les escales que construïm són d’opinió. Per exemple quan preguntem la valoració de 0 a 10... el 0 és real? Se sol considerar una escala d'interval, tot i que podríem considerar el 0 l'absència total del fenomen... és un element discussió.
complementos->herramientas anàlisis
Gràfics:
Excel també permet fer gràfics. Per fer-ho però abans hem de tenir la taula de dades que volem representar.
Per exemple, si volem fer un diagrama de sectors o de barres cal primer calcular nosaltres quants casos hi ha en cada categoria i després fer el gràfic a partir d’aquestes dades.
Per enganxar el gràfic al document de word només us heu de posar a sobre, fer copiar i enganxar a word.
Lectura:
HISTOGRAMA I LECTURA DE FREQÜÈNCIES, MITJANA I DESVIACIÓ
A l’hora de llegir un histograma la recomanació és seguir els següents passos:
- Què representa cada eix
- Què conté cada barra i com s’interpreta
- Valor mínim i màxim de l’eix x i de l’y.
- La forma que pren la distribució com és: simètrica, amb puntes, centrada, amb extrems....
- Què hi ha en cada tram que descrivim (inici, mig i final).
DIAGRAMA DE CAIXES I DISTRIBUCIÓ DELS 5 NOMBRES
Les recomanacions per llegir un diagrama de caixa són:
- Identificar bé què hi ha representat. Quin és el subjecte (persones, municipis, etc.)
- Què hi ha a l’eix y.
- Mediana
- Rang total
- Rang interquartílic
- Simetria del gràfic (caixa i mediana)
- Màx i mím
- Bigotis
- Casos extrems
- Si es comparen gràfics, cal comprar cada paràmetre.
ESTADÍSTICS DE RESUM
Cal interpretar què significa cada estadístic, no només dir la dada. Per exemple, no és correcte dir la: mediana de persones encarcerades a Espanya és 1870.
L’anàlisi correcta seria: ‘ la meitat de les CCAA se situen per sota dels 1870 reclusos (mediana=2Q)’
Un altre exemple: és incorrecte dir ‘la mitjana de persones encarcerades és 3.915 i la desviació 4.359,3.
És correcte i complet descriure:
A Espanya de mitjana cada CCAA té 3.915 persones encarcerades, si bé la desviació estàndard és molt alta, 4.359,3, fins i tot supera la mitjana, és a dir, de mitjana les CCAA es distancien de la mitjana global en 4.359, persones encarcerades. Podem apuntar la gran variabilitat de situacions que ens obliga a analitzar altres estadístics de distribució més enllà de la mitjana i la desviació.
Cal que tingueu present també que a l’assignatura es prioritza l’anàlisi de dades, i per tant cal lectura precisa sobre el que s’observa, una lectura descriptiva (fins el moment) però analítica i completa. No és suficient amb llegir dades perdudes (sense subjecte ni relació les unes amb les altres) ni dilucidar sobre causalitats o opinions.
Mòdul 4. Consulta a taules i ajuda amb Excel
Per a l’estudi d’aquest mòdul és important que tingueu present el document d’addenda que us hem preparat i la visualització de vídeos. Prioritzem que entengueu què vol dir probabilitat i inferència, sense que necessitem aprendre a fer càlculs de probabilitats com s’estudia als primer apartats per demostrar teoremes.
En aquest mòdul 4, introductori al concepte de probabilitat, es donen algunes definicions de conceptes que cal comprendre per entendre els procediments d'inferència que es veuran en els mòduls posteriors. Si bé cal entendre el concepte bàsic de probabilitat, els teoremes posteriors tenen, en psicologia, una aplicació reduïda pel que no incidirem en el seu desenvolupament.
Si resulta molt convenient aclarir dos aspectes rellevants: la identificació de les variables aleatòries binomials i de Poisson i el seu càlcul de probabilitats; el mateix per a la distribució normal. El primer aspecte, el relacionat amb la binomial i la Poisson, és fonamentalment teòric i per a la seva comprensió és necessari acudir a l'escrit en el mòdul (4.1 Models de probabilitat per a variables aleatòries discretes: binomial i Poisson; 4.1.1. Distribució binomial i 4.1.2. Distribució de Poisson).
Localitzeu en els materials les taules estadístiques que us hem adjuntat i que utilitzarem al llarg de tota l’assignatura.
Exemple pàg. 19 mòdul 4.
En el cas binomial, Excel proporciona una funció que ens permetrà calcular les probabilitats per a qualsevol combinació de paràmetres. Prenguem com a exemple el mateix que pren el material (pàg. 19):
Càlculs que amb Excel farem de forma immediata usant la funció:
DISTR.BINOM(Valor de X; valor de n; valor de p ; 0)
Obtenint els següents resultats:
Exemple pàg. 22 mòdul 4.
Per al càlcul de les probabilitats d'una distribució de Poisson, l'únic paràmetre és λ,, usaríem la funció Excel
del mateix nom. Vegem l'exemple de la pàg. 22 del material:
La fórmula és: POISSON(Valor de F 0 6 C; 0)
Exposarem ara la forma en què podrem calcular probabilitats d'una distribució Normal amb Excel. Existeixen en total quatre funcions relacionades amb la distribució normal, dues d'elles referides a la normal estàndard N (0, 1) i les dues més a una normal genèrica N( F 0 7 0; F 0 7 3).adascuna d'elles té a més una funció per a la densitat i una altra per a la inversa.
Informació sorbre les fòrmules excel
- DISTR.NORM : Devuelve la distribución normal acumulativa
DISTR.NORM ( x ; media ; desv_estándar ; acum )
- X : es el valor cuya distribución desea obtener.
- Media : es la media aritmética de la distribución.
- Desv_estánda r: es la desviación estándar de la distribución.
- Acum : es un valor lógico que determina si la función devuelve la densidad (Acum =
- o la función de Distribución (Acum = 1).
- Si los argumentos media o desv_estándar no son numéricos, DISTR.NORM devuelve el valor de error #¡VALOR!
- Si el argumento desv_estándar ≤ 0, la función DISTR.NORM devuelve el valor de error #¡NUM!
- DISTR.NORM.ESTAND: Devuelve la distribución normal acumulativa estándar.
DISTR.NORM.ESTAND(z)
- Z: es el valor para el cual desea obtener la distribución.
- DISTR.NORM.ESTAND.INV Devuelve el inverso de la distribución normal acumulativa estándar. DISTR.NORM.ESTAND.INV ( probabilidad )
- Probabilidad : es una probabilidad correspondiente a la distribución normal.
- Si el argumento probabilidad no es numérico, DISTR.NORM.ESTAND.INV devuelve el valor de error #¡VALOR!
- Si probabilidad < 0 o si probabilidad > 1, DISTR.NORM.ESTAND devuelve el valor de error #¡NUM!
- La función DISTR.NORM.ESTAND.INV se calcula utilizando una técnica iterativa. Dado un valor de probabilidad, DISTR.NORM.ESTAND.INV itera hasta que el resultado tenga una exactitud de ± 3x10^-7. Si no converge después de 100 iteraciones, la función devuelve el valor de error #N/A.
Les taules ens donen la probabilitat de la cua de la corba normal. És a dir, les taules només recullen un costat de la taula i mostren la cua, la probabilitat del que hi ha per sota del valor cercat. En aquest cas nostre seria la probabilitat de que sigui inferior a 75.
Per tant, donat que la nostra X (75) se situa a l’esquerra de la mitjana (100) en la corba normal, la probabilitat que trobem a les taules fa referència a la cua de l’esquerra de la corba normal. En aquest cas donaria la probabilitat de que sigui inferior a 75.
En canvi, el que us demanem és la probabilitat complementària, és a dir, que sigui superior a 75. És per aquest motiu que hem de restar 1 al resultat de taules.
p=1- 0,0475= 0,
La interpretació és: la probabilitat de que triant a l’atzar un subjecte presenti in QI superior a 75 és 0,9525. Més entenedor encara, si triéssim 100 subjectes probablement el 95,25% tindria un QI superior a 75.
Amb Excel també podem consultar models distribució. En aquest exemple:
=DISTR.NORM.ESTAND(1,67)= 0,
Com veieu Excel ens facilita directament la solució que acumula fins aquest valor per tant no cal restar res. Però si apliquéssim directament el valor z (-1,67) amb Excel, per al càlcul d'àrees tindrem:
I ja que el que ens demanen és l'àrea de l'esquerra (més gran que) i no l'àrea de la dreta (menor que),
Exemple pàg. 21 mòdul 4. Combinatòria per resoldre Binomial
Per a resoldre exercicis aplicant Binomial cal parar atenció a la resolució de la combinatòria. En el cas de l’exemple de l’exercici diu:
- Com a exemple us indicarem que en aquest cas la solució fins la combinatòria seria
- O amb excel:
=COMBINAT(4;1)=
- Ara caldria multiplicar per la resta de factors 0,7 1 i 0,3^3
Addicional. Com posar fórmules a Word.
Recursos d’ajuda:
Editor d’equacions de Word (Tutorial 1)
http://www.youtube.com/watch?v=xk52Yn6r8fY
Editor equacions on-line
http://www.codecogs.com/latex/eqneditor.php?lang=es-es
una vegada fets l’equació la pot guardar com a imatge i posar al word
Descarrega, instal·lació i ús de MathType
http://www.youtube.com/watch?v=x9g92QnkEn
Editor d’equacions de Writer
http://www.youtube.com/watch?v=Nr6QLM_LfC
