Estadística unidido

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ESTADÍSTICA
Mg. Nadia Soria Miranda
Highlight
LA 
INVESTIGACIÓN 
EN PSICOLOGÍA
 La Psicología se sirve del método científico para acercarse a 
su objeto de estudio: la conducta.
 El método científico consiste en dar razón sistemática, 
empírica y en lo posible experimental, de los fenómenos
 El método científico, por tanto, proporciona fases 
interdependientes:
CONCEPTO Y FUNCIONES DE 
LA ESTADÍSTICA:
DESCRIPTIVA E INFERENCIAL
 La Estadística se utiliza como tecnología al servicio de las 
Ciencias donde la variabilidad y la incertidumbre forman 
parte de su naturaleza.
Mediante la Estadística Descriptiva 
se organizan y resumen conjuntos 
de observaciones procedentes de 
una muestra o de la población total, 
en forma cuantitativa. Este 
resumen puede hacerse mediante 
tablas, gráficos o valores 
numéricos.
Mediante la Estadística Inferencial 
se realizan inferencias acerca de 
una población basándose en los 
datos obtenidos a partir de una 
muestra. Para realizar estas 
generalizaciones de la muestra a la 
población total se utiliza el cálculo 
de probabilidades. Los últimos 
capítulos de este texto tratan sobre 
probabilidad e inferencia 
estadística.
Estos conceptos pueden 
definirse de la siguiente 
manera: 
 Población es el conjunto de todos los elementos que cumplen una
 determinada característica objeto de estudio.
 Muestra es un subconjunto cualquiera de una población.
 Parámetro: es una propiedad descriptiva (una medida) de una población.
 Estadístico: es una propiedad descriptiva (una medida) de una muestra.
MEDICIÓN Y ESCALAS DE 
MEDIDA
 Medición es el proceso por el cual se asignan 
números a objetos o características según 
determinadas reglas.
Escala nominal Escala ordinal
Escala de intervalo Escala de razón
Escalas
VARIABLES: CLASIFICACIÓN Y 
NOTACIÓN
ACTIVIDAD grupal DE COMPROBACIÓN
Indicaciones
 Con el grupo de trabajo que han conformado, revisar los
contenidos asignados al grupo que se encuentran detallados en
la siguiente diapositiva.
 Elaborar una, máximo dos diapositivas del tema asignado.
 Para desarrollar los contenidos, revisar los textos guías que se
encuentran disponibles en el aula.
 Prepararse para exponer en la siguiente clase: se elegirá una
persona al azar del grupo y tendrá 3 minutos para explicar el
tema.
SEMANA 1
• 1.1 La estadística y sus aplicaciones (Grupo 1)
• 1.2 El rol de la estadística. (Grupo 2)
• 1.3 Nociones básicas de estadística (Grupo 3)
• 1.3.1 Población y muestra: definición y diferencias (Grupo 
4)
• 1.3.2 Variables: Definicion y caracteristicas. (Grupo #5)
Tipos de variables segun su naturaleza
(Cuantitativa, causicuantitativas y cualitativa) (Grupo 6)
Tipos de variable (discreta, continua) (Grupo 7)
Tipos de Variables (Independientes, dependientes y 
extranas. (Grupo 8)
D I S T R I B U C I Ó N
D E T E M A S
PA R A C U R S O 3 - 2
(Grupo 1)
1.1 La estadística y sus aplicaciones
La estadística es una rama de las matemáticas que se encarga de recopilar, organizar, analizar e interpretar datos. Su
importancia radica en su capacidad para extraer información relevante a partir de conjuntos de datos y utilizarla
para tomar decisiones fundamentadas. En esta diapositiva, exploraremos algunas de las aplicaciones más
destacadas de la estadística en diversos campos.
• Estadística en la investigación científica: Analiza resultados, valida conclusiones, identifica patrones y
establece relaciones en experimentos y estudios. Ayuda en predicciones y modelado de fenómenos
complejos.
• Estadística en la medicina y la salud: Analiza datos médicos, evalúa tratamientos y medicamentos, realiza
estudios epidemiológicos. Esencial en la toma de decisiones clínicas informadas y mejora de la atención
médica.
• Estadística en la economía y los negocios: Analiza datos financieros, identifica tendencias del mercado,
pronostica y toma decisiones estratégicas. Investigación de mercados y comprensión del comportamiento
del consumidor.
• Estadística en la ingeniería y la calidad: Controla calidad de producción, analiza rendimiento, mejora
procesos y reduce costos. Diseño de experimentos para optimización y eficiencia.
• Estadística en las ciencias sociales: Recopila y analiza datos en estudios de población, encuestas y análisis
demográficos. Comprende comportamientos, identifica patrones sociales y evalúa impacto de políticas
públicas.
IMPORTACIA EN LA PSICOLOGíA
0 2 4 6 8
Dato 1 
Dato 2 
Dato 3 
CONCLUSIONES
1.2 El rol de la Estadística
El rol de la estadística es proporcionar las 
herramientas necesarias para recopilar, 
organizar, analizar e interpretar datos con 
el fin de tomar decisiones informadas.
La estadística se utiliza en la psicología para 
examinar y analizar datos en áreas como la 
medición de variables, la prueba de 
hipótesis, la identificación de patrones y la 
inferencia de conclusiones. 
La estadística es una herramienta importante para tomar decisiones informadas basadas en datos numéricos, y su aplicación se 
extiende a una amplia variedad de campos y disciplinas.
La estadística permite la 
identificación de patrones y 
tendencias en grandes
conjuntos de datos que 
pueden no ser visibles a 
simple vista.
Grupo 2 
ROL
GRUPO 3 1.1 Nociones basiscas de la estadística
La estadística : Es la ciencia que se encarga de la recolección, ordenamiento, representación, análisis e interpretación de
datos generados en una investigación sobre hechos, individuos o grupos de los mismos, para deducir de ello conclusiones
precisas o estimaciones futuras.
Población: Es el colectivo que abarca a todos los
elementos cuya característica o características
queremos estudiar.
Muestra: Es un conjunto de elementos
seleccionados de una población de acuerdo a un
plan de acción previamente establecido
(muestreo), para obtener conclusiones que pueden
ser extensivas hacia toda la población.
Censo: Es el estudio de todos y cada uno de los
elementos de una población.
Muestreo: Es la técnica que nos permite
seleccionar muestras adecuadas de una población
de estudio.
Parámetro: Es cualquier medida descriptiva o
representativa de una población.
Estadístico: Constituyen cualquiera de
las medidas descriptivas de una muestra
Estadística 
descriptiva: Permite 
analizar todo un 
conjunto de datos, de 
los cuales se extraen 
conclusiones valederas, 
únicamente para ese 
conjunto.
Estadística inferencial: En 
esta rama de la estadística, lo 
que se pretende es obtener 
conclusiones generales de 
una determinada población, 
mediante el estudio de una 
muestra representativa 
sacada de ella
División de la 
estadística
VARIABLE CUALITATIVA VARIABLE CUANTITATIVA
Características de un individuo u objeto, que se pueden expresar 
con palabras y no pueden ser medidas con números.
Aquellas características de un objeto o individuo que se pueden escribir en 
números.
Se dividen en dos tipos: variable cualitativa continua y discreta
Cualitativa nominal: modalidades no numéricas que no tiene orden. Variable continua: aquella que puede tomar valores comprendidos entre 
dos números.
Cualitativa ordinal o cuasi cuantitativa: categorías o niveles tienen un 
orden significativo
Variable discreta: los valores son finitos o contables y no pueden tomar 
valores intermedios entre ellos.
Ejemplo: color de cabello, color de ojos, estado civil, nivel educativo Ejemplo: Numero de dormitorios, numero de hermanos, altura de una casa
GRUPO 3 1.1 Nociones basiscas de la estadística
TIPOS DE VARIABLES
GRUPO 4
1.3.1 Población 
y muestra: definición y diferencias
DEFINICIÓN
POBLACIÓN
MUESTRA
Una población son todos los elementos que cumplen con las características
claves que requiere un estudio o investigación para obtener resultados.
Una muestra, es una parte
menor extraída esa población,
pero de igual forma
representativa; que permitirá
hacer inferencias sobre la
población.
DIFERENCIAS
PARÁMETRO POBLACIÓN MUESTRA
Precisión
Es más precisa sin margen deerror.
Es precisa solo después de 
factorizar aún más el margen 
de error.
Tiempo
El tiempo de investigación es a 
largo plazo al tomar un mayor 
rango de personas
Los resultados se los puede 
obtener en menor tiempo.
Accesibilidad
Debido a que es una gran 
cantidad, obtener 
resultados de la investigación 
abarcaría mucho tiempo 
y dinero para realizarla.
Es más accesible respecto a 
recursos, al ser más pequeña es 
más fácil de reunir.
GRUPO 4
1.3.1 Población 
y muestra: definición y diferencias
CARACTERÍSTICAS
- Las variables pueden ser de diferentes tipos, como variables cualitativas o variables cuantitativas.
- Pueden tener diferentes escalas de medición, por ejemplo, nominales, variables ordinales, las variables de
intervalo, las variables de ratio.
- Las variables se pueden resumir y describir utilizando diversas medidas estadísticas, como la media, la
mediana, la moda, la desviación estándar, etc.
- Están contenidas esencialmente en el título, el problema, el objetivo y las respectivas hipótesis de la
investigación.
- Son aspectos que cambian o adoptan distintos valores.
- Son enunciados que expresan rasgos característicos de los problemas medibles empíricamente.
- Son susceptibles de descomposición empírica.
- Cualidad o propiedad observada que puede adquirir diferentes valores y es susceptible de ser
cuantificada o medida en una investigación.
GRUPO 5: Variables: Definición y características
DEFINICIÓN: Que está sujeto a cambios frecuentes o probables. La información que se obtiene de un estudio estadístico proviene de 
variables, las mismas que están determinadas con el interés que se tenga sobre los elementos de Observación. Estas Pueden ser: Cuantitativas, 
expresadas en valores numéricos, Cualitativas, expresas atributos o características.
GRUPO .6
TIPOS DE VARIABLES SEGUN SU NATURALEZA
(CUANTITATIVA, CUASICUANTITATIVA Y CUALITATIVA)
Variables Cualitativas
Es una variable que puede tomar valores no numéricos y que se 
refiere a una característica o cualidad de un individuo o 
elemento.
Clasificación:
Nominales: No tienen un orden inherente y se utilizan para 
clasificar o categorizar elementos en grupos.
Ejemplo:
• Los tipos de automóvil más comprados: eléctrico, solar, 
gas, híbrido.
Dicotómicas: Sólo puede tomar dos valores posibles.
Ejemplo:
• El resultado de un test de una enfermedad: detectable y no 
detectable.
Variables Cuasicuantitativas
Comparte características tanto de una variable cuantitativa como 
de una variable cualitativa.
Tienen un componente numérico, pero también pueden incluir 
categorías o atributos específicos.
Ejemplo:
Nivel de satisfacción: "Muy insatisfecho", "Insatisfecho", 
"Neutral", "Satisfecho" y "Muy satisfecho"
Variables Cuantitativas
Son variables que otorgan, como resultado, un valor numérico.
Clasificación:
Discretas: otorgan cifras que se encuentran separadas en
escalas, es decir que no poseen valores entre ellas, sino que el
resultado comprende un valor exacto.
Ejemplo:
• El número de una cuenta de ahorros en el banco.
Continuas: otorgan un valor de cualquier intervalo o medición,
es decir que puede haber otros valores en medio de dos
exactos.
Ejemplo:
• La estatura de los estudiantes de tercer semestre en la carrera
de Psicología.
GRUPO .6
DIFERENCIAS ENTRE VARIABLES
Cuantitativas Cuasicuantitativas Cualitativas
Valores numéricos. No numéricas. No numéricas y referentes a 
características o cualidades.
No presentan necesariamente un 
orden.
Presentan estrictamente un orden. No presentan estrictamente un 
orden.
Representados por:
• Histogramas
• Polígono de frecuencias
Representados por:
• Diagramas de sectores
Representados por:
• Diagramas de sectores
• Pictogramas
Es medible. No es medible. No es medible.
GRUPO 7
Tipos de variable segun su dominio (discreta y continua).
VARIABLE EXTRAÑA
Aquella variable que pueden influir 
sobre la variable dependiente pero 
sin estudiar sus efectos.
GRUPO 8
TIPOS DE VARIABLES 
INDEPENDIENTES,DEPENDIENTES Y EXTRAÑAS
VARIABLE INDEPENDIENTE
Se trata de cualquier suceso que 
sospechamos que pueda ser la 
causa de otro y queramos estudiar.
VARIABLE DEPENDIENTE
Es la medida utilizada para 
determinar los posibles efectos 
de la variable independiente.
GRUPO 7
Tipos de variable segun su dominio (discreta y continua).
MEDIDAS 
DE 
TENDENCIA 
CENTRAL 
MEDIDAS 
DE 
POSICIÓN
En una distribución de frecuencias de una variable, un sujeto 
s obtiene una puntuación Xs :
¿qué posición ocupa este sujeto en la 
distribución con respecto al resto de sujetos?
¿qué puntuación tendría que obtener para superar 
a un porcentaje determinado de sujetos de la 
distribución?
MEDIDAS 
DE 
POSICIÓN
Por ejemplo, en un test de creatividad administrado a los 50 niños de una 
clase podemos plantearnos las siguientes cuestiones: 
¿qué puntuación debe alcanzar un alumno para superar al 50% de sus 
compañeros?, 
¿qué puntuación debe obtener para estar entre el 25% de los más 
creativos? 
Imaginemos que un alumno obtiene una puntuación de 15, 
¿qué posición le corresponde a X = 15 en el conjunto de puntuaciones de 
los alumnos de la clase?, 
¿está entre los más creativos de la clase?, 
¿qué porcentaje de sus compañeros están por debajo de él en 
creatividad o qué porcentaje le superan en dicha variable?
MEDIDAS 
DE 
POSICIÓN
Las medidas o índices de posición, también 
denominados cuantiles, Informan acerca de la posición 
relativa de un sujeto con respecto a su grupo de 
referencia, dentro de la distribución de frecuencias de la 
variable.
Dado que se trata de localizar la posición de un sujeto en 
una distribución, para construir un índice de posición, 
debemos dividir la distribución en un número de partes o 
secciones iguales entre sí en cuanto al número de 
observaciones.
Percentiles
Los percentiles, también denominados centiles, son los 99 
valores de la variable que dividen en 100 partes iguales la 
distribución de frecuencias.
Percentiles
Supongamos que en una distribución de 
frecuencias de la variable inteligencia espacial, la 
puntuación X = 25 deja por debajo de sí al 40% 
de los sujetos de la distribución.
Entonces, podemos afirmar que el percentil 40 
de esa distribución es X=25, P40 = 25, y que los 
sujetos con X = 25 están por encima del 40% de 
los sujetos en inteligencia espacial, superados 
por el 60% de los sujetos.
Cuartiles y 
deciles
Los cuartiles y deciles son dos medidas 
de posición en las que las secciones o 
partes en las que se divide la 
distribución de frecuencias son 
muchas menos que en los percentiles.
Cuartiles
Deciles