¡Descarga estadística Jasp apuntes y más Apuntes en PDF de Física Estadística solo en Docsity!
Possibles preguntes:
1. Interpreteu què volen dir les mesures de centralitat d’aquesta taula.
Mitjana aritmètica (= arithmetic mean ): El promig d’edat de la gent que ha fet aquest estudi és de 18,7 (si arrodonim, de 19 anys). Moda (= mode ): L’edat que més es repeteix d’aquesta mostra d’estudiants és de 18. *Mediana (= median ): Si ordenem les edats d’aquesta enquesta de menor a major, l’edat que queda al mig és de 18 (1a manera). Dels participants de l’enquesta, el segon quartil (50%) es representa en 18 anys (2a manera). Com que la mediana d’edat és de 18, podem dir que el 50% va dels 17 (mín.) als 18 anys i l’altre 50% dels 18 als 31 anys (màx.).
2. Interpreteu les mesures de dispersió que surten.
*Desviació típica o estàndard (= typical or standard deviation ): La dispersió; si estan molt juntes o separades. Ens aporta el rang de normalitat. inclou el 68% del total de la mostra Com calcular el rang de normalitat?
Mitjana aritmètica − Desviació típica = 18 , 7 − 1 , 78 = 16 , 9
Mitjana aritmètica + Desviació típica = 18 , 7 + 1 , 78 = 20 , 5
Rang de normalitat: 16,9 - 20,5 → Totes aquelles edats compreses entre aquests nombres, són edats que considerem “normals”. Aquelles edats que superin els
20,5 seran persones més “grans del normal”, en canvi, aquelles inferiors els 16, seran persones més “petites del normal” (en els dos casos, edats NO normals). Ho podem dir perque tot el rang inclou el 68% total de la mostra. RANG INTERQUALTILIG→el quartil 3- el quartil 1 ens dona el 50%
3. Interpreteu les mesures de posició que hi ha en aquesta taula:
25percentil (= 25percentile ) o primer quartil: El primer 25% té entre 17 (mín.) i 18 anys, i el 75% restant entre 18 i 31 anys (màx.). 50percentil o segon quartil: És la mediana; el 50% té entre 17 (mín.) i 18 anys, i el 50% restant entre 18 i 31 anys (màx.). 75percentil o tercer quartil: El 75% té entre 19 i 31 anys (màx.), i el 25% restant entre 17 (mín.) i 19 anys. 35percentil: El 35% té entre 17 (mín.) i 18 anys, i el 65% restant entre 18 i 31 anys (màx.). 85percentil: El 85% té entre 20 i 31 anys (màx.), i el 15% restant entre 17 (mín.) i 20 anys.
eptocúrtica (g2 > 0) Alta i estreta Dades concentrades; pot haver extrems Mesocúrtica (g2 = 0) “Normal” Dispersió equilibrada Platicúrtica (g2 < 0) Baixa i ampla Dades molt disperses; pocs extrems ● Correlació: Relació entre dues variables.
○ p > 0 , 05 → Relació entre variables NO significativa.
○ p < 0 , 05 → Relació entre variables significativa (línies es creuen).
■ r → +¿ ( més d’un, més de l’altre / menys d’un, menys de l’altre).
■ r → −¿ ( més d’un, menys de l’altre / menys d’un, més de l’altre).
1r ex. Classe: p =0,324> 0 , 05 → Relació NO significativa entre l’edat i el sentit de
la vida.
“Segons la^ p^ , observem que NO hi ha una relació significativa entre els anys i el sentit de
la vida, ja que la^ p^ no és més petita que 0,05”
2n ex. Classe : La relació entre l’edat i el sentit de la vida NO és significativa perquè la
p és^0 , 3 (..¿ 0 , 05 ); la relació entre l’edat i l’autoestima tampoc ho és^ (
0 , 07 > 0 , 05 ). Però, en canvi, la relació entre el sentit de la vida i l’autoestima SÍ és
significativa perquè p és 0 , 04 (..¿ 0 , 05 ), per tant, fixant-nos ara amb la r , aquesta
en ser positiva podem afirmar que com més autoestima tinguem, més sentit a la vida donarem (o com menys autoestima tinguem, menys sentit a la vida donarem). 2n ex. Classe
● T de student: Buscar una diferència (Mirar la p ).
3r ex. Classe: NO hi ha una diferència significativa entre homes i dones perquè la p
és 0 , 5 (..¿ 0 , 05 ). Però, el promig (mitjana) d’edat de les dones és una mica més gran
que el dels homes. R de Pearson→ Si és negativa és una relació invertida, ja que quan un valor puja l’altre baixa. I sí és postiva, estan associades en sentit directe. La t és per veure si hi ha una diferencia significativa, si la p és mes petita que 0,05 hi ha una diferencia significativa, si és més gran aquesta diferencia no és significativa encara que hi hagi diferencia.
- Correlació ( p i r )
- T de student
