Razonamiento Estadistico en Psicología Experimental

Razonamiento estadístico en Psicología Experimental
Lic. Andrea Buenaver Medina
UNIVERSIDAD YACAMBU
FACULTAD DE HUMANIDADES
CARRERA PROGRAMA PSICOLOGIA
ESTUDIOS A DISTANCIA
PSICOLOGÍA EXPERIMENTAL
Cabudare, marzo 2020

TABLA DE CONTENIDO
• INTRODUCCIÓN
• RAZONAMIENTO ESTADÍSTICO
• Razonamiento Estadístico y Cultura Estadística
• Fundamentos del Razonamiento Estadístico
• Modelos de Enseñanza Estadística
• Modelo PPDAC
• Modelo GAISE
• MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
• Definición, Características, Finalidad y Ejemplo
• Media Aritmética
• Moda
• Mediana
• MEDIDAS DE DISPERSIÓN
• Desviación Media
• Varianza
• Y otras
• DISTRIBUCIÓN NORMAL
• MUESTREO
• Técnicas de Muestreo
• COMPROBACIÓN DE HIPÓTESIS
• ANÁLISIS DE RESULTADOS
• Definición, Características, Finalidad y Ejemplo.
• Tablas y Gráficas
• IMPORTANCIA DEL RAZONAMIENTO ESTADÍSTICO EN LA PSICOLOGÍA EXPERIMENTAL
• CONCLUSIONES
• REFERENCIAS

RAZONAMIENTO ESTADÍSTICO EN PSICOLOGÍA EXPERIMENTAL
Introducción
La estadística está en la vida diaria y a veces ni cuenta nos damos. Existe información estadística en
casi todas partes: gráficas, tablas, tendencias sobre prácticamente cualquier tema.
“La habilidad para aplicar los conocimientos matemáticos es frecuentemente mucho mas difícil de
lo que se supone, porque requiere no sólo conocimientos técnicos (como preparar un gráfico o
calcular un promedio), sino también conocimientos estratégicos (saber cuándo hay que usar un
concepto o gráfico dado)” (Pérez, C., 2010). El uso de la estadística está en íntima relación con la
investigación experimental. De allí la importancia de conocer los conceptos y su aplicación práctica.
He allí el gran dilema. Por lo general, existen fuertes prejuicios hacia esta ciencia. Creo que si se
aprende su utilidad, la veremos más como una herramienta y no como un problema o algo a lo que
se le tiene miedo.
Parte de esta investigación señala la importancia del estudio de Pfannkuch y Wild; el cual reveló que
“los estadísticos valoran todo el proceso desde el planteamiento del problema hasta la
comunicación de la solución. Mientras que la enseñanza de la estadística se ha centrado en la
enseñanza de las técnicas y procedimientos; pero ha fallado al promover la comprensión y el
razonamiento estadístico” (Zapata-Cardona, 2011).

Razonamiento Estadístico y Cultura Estadística
Cultura Estadística
• También llamada Alfabetización
Estadística.
• Habilidades básicas necesarias para
entender información estadística.
• Está orientada a los consumidores de
estadística a través de los medios de
comunicación, sitios de internet,
periódicos y magazines.
• Una persona estadísticamente culta
puede leer, interpretar, organizar,
evaluar críticamente y apreciar
información estadística relacionada con
contextos sociales en los cuales se está
inmerso.
Razonamiento Estadístico
• Entiende el contexto en el cual trabaja,
encuentra formas de resumir y
representar los datos que tengan sentido
y considera la presencia de variabilidad.
• Requiere conocimiento sofisticado de
métodos formales de estadística: saber
diseñar preguntas apropiadas, diseñar
experimentos, recoger datos y
analizarlos con procedimientos
estadísticos formales y sacar
conclusiones apropiadas del análisis.
• Atributos personales como imaginación,
lógica, escepticismo, curiosidad, juegan
un papel importante.
Fuente: Zapata-Cardona (2011). Disponible en: https://revistavirtual.ucn.edu.co/index.php/RevistaUCN/article/view/4/8

Fundamentos del Razonamiento Estadístico
Fundamentos del Razonamiento Estadístico, según Pfannkuch y Wild
Variación
Transnumeración
(proceso estadístico que
transforma información
usando aritmética para
facilitar su comprensión)
Construcción y
Razonamiento a partir de
modelos
Integración del problema
en contextos particulares
y la comprensión
estadística
El fundamento del razonamiento estadístico es producir una
mejor comprensión dentro de un contexto particular
El conocimiento estadístico y el conocimiento del contexto deben sustentarse en
estos cuatro elementos para que ese razonamiento tenga lugar.

Modelos de Enseñanza Razonamiento Estadístico
Modelo PPDAC
• Promueve el razonamiento estadístico.
• Estimula el acercamiento a la estadística desde contextos reales.
• Uso de la estadística como herramienta para solucionar problemas de la vida real.
• Cinco etapas: Problema, plan, datos, análisis y conclusiones (PPDAC).
• Cada etapa viene con sus propios problemas para ser comprendidos y tratados. Una etapa lleva a la otra y
depende de las fases anteriores.
Modelo GAISE
• Guía para la evaluación y la instrucción en educación estadística (siglas en inglés).
• Etapas: Formulación de preguntas, recolección de datos, análisis de datos e interpretación de resultados.
• Recomienda: (1) Enfatizar alfabetización estadística y desarrollar razonamiento estadístico, (2) usar datos
reales, (3) enfatizar la comprensión conceptual más que el aprendizaje de procedimientos, (4) promover el
aprendizaje activo en el salón de clase, (5) usar tecnología para desarrollar comprensión conceptual y analizar
datos y (6) usar la evaluación para mejorar el aprendizaje (Aliaga y otros, citados en Zapata-Cardona, 2011).
• El razonamiento estadístico involucra comprender la necesidad de los datos y la importancia de la producción
de datos, entender la omnipresencia de la variabilidad y ser capaz de cuantificarla y explicarla.

Medidas de Tendencia Central
Veamos algunos ejemplos:
https://www.youtube.com/watch?v=u2PFRm-8rgM
Fuente: Sebastian, R. (2016, diciembre 27) [Blog post].
http://estadisticarubensebastian.blogspot.com/2016/12/medidas-de-centralizacion-media.html
Definición,Característicasy
Finalidad
Son aquellas que indican en torno a qué valor central se
distribuyen todos los datos del estudio estadístico.
Son tres:
Media Aritmética (indica el valor intermedio del estudio).
Moda (indica el valor que más se repite; que tiene mayor
frecuencia).
Mediana (indica el valor que se encuentra en el centro.
Permiten conocer los valores intermedios de un estudio
estadístico y los más abundantes.

Medidas de Dispersión
DefiniciónyCaracterísticas
Determinan cuan alejados están los
datos del estudio estadístico de la
media aritmética.
Los más importantes son: la
desviación media y la varianza.
Cuanto más cerca a cero estén las
medidas de dispersión, más cerca
están a la media aritmética.
Cuanto más alejado de cero estén
las medidas de dispersión, más lejos
están de la media aritmética.
Medidas de
Dispersión
Rango
Varianza
Desviación
Media
Desviación
Típica
Coeficiente
de
Variación
Ver ejemplos en el siguiente video: https://www.youtube.com/watch?v=lZOleQMMp4U

Distribución Normal
Definición,Características
yFinalidad
Gráfico o tabla de frecuencia.
Es simétrica (tiene la misma forma tanto
para la izquierda como para la derecha).
La distribución de los datos mayores y
menores a la media son iguales.
El valor medio es la media aritmética y la
moda de la población.
Fuente: [Píldoras matemáticas]. (2017, abril 16) [Archivo de video]. https://www.youtube.com/watch?v=phY8Z9-TXCY
Ahora veamos algunos ejemplos:
https://www.youtube.com/watch?v=phY8Z9-TXCY&t=1s

Muestreo
Definición,
Características
y Finalidad
Permite elegir algunos elementos que representan a toda la población. Para
seleccionar los elementos que van a conformar la muestra se hace uso de las
técnicas de muestreo.
TÉCNICAS DE MUESTREO:
No probabilístico: Se basa principalmente en el juicio personal del investigador y no en el
azar. Pueden ser: por conveniencia, por juicio, por cuotas y de bola de nieve.
Probabilístico: las unidades del muestreo se seleccionan al azar. Pueden ser: aleatorio simple,
sistemático, estratificado y por conglomerado.
Permite obtener información para contribuir a la toma de decisiones. Se usa en
estudios con gran cantidad de datos, pues disminuye costos y tiempo.
De la selección de la muestra depende el éxito de la obtención de la información
para la toma de decisiones.
Ejemplo: https://www.youtube.com/watch?v=elTml6zLxy4&t=23s
Fuente: EBC Academia [EBC Academia]. (2016, diciembre 17). Técnicas de muestreo. [Archivo de video].

Comprobación de Hipótesis
HIPÓTESIS
Forma parte del método
científico.
COMPROBARLA
La hipótesis es una
suposición anticipada
al problema; es deber
del investigador…
MÉTODO
DE
CONTROL
Componente básico de
la metodología
experimental. Vinculado
al concepto de varianza.
LEYES Y
TEORÍAS
De la
comprobación de
las hipótesis se
desarrollan…
Posibilita obtener datos
confiables en la
investigación científica.
Fuente: Flores, C. (2013).
Estadística útil. (2018, abril 21). Pasos para realizar pruebas de hipótesis [Archivo de video].
PASOS
COMPROBACIÓN
https://www.youtube.com/watch?v=zP6JsuHm9Hg

Análisis de Resultados
Veamos el siguiente
video sobre Análisis
de Resultados:
https://sites.google.com/site/tecninvestigacionsocial/temas-y-
contenidos/tema-1-la-investigacion-social/fases-de-la-investigacion-
social/analisis-e-interpretacion-de-resultados

Importancia del Razonamiento Estadístico en la Psicología Experimental
El razonamiento estadístico es vital en un trabajo experimental. El razonamiento estadístico se aprende
y dada su importancia debe ser enseñado de manera práctica y real. Quien razona estadísticamente:
“Hay que diferenciar entre conocer y ser capaz de aplicar un
conocimiento” (Batanero y Díaz, citados en Pérez, 2010).
Entiende el contexto
en el cual trabaja
Encuentra formas de
resumir y
representar los datos
que tengan sentido
Considera la
presencia de
variabilidad
Sabe diseñar
preguntas
apropiadas
Diseña experimentos
Recoger datos y los
analiza con
procedimientos
estadísticos formales
Sacar conclusiones
apropiadas del
análisis.

Conclusiones
Es innegable el uso de la estadística dentro del proceso de investigación. No puedo estar más de acuerdo con
Cuauhtémoc Pérez (2010) cuando afirma que “la verdadera comprensión de la estadística se alcanza al aplicarla
dentro de un problema en el campo de investigación del estudiante”. Considero que la enseñanza de la
estadística en nuestro país, así como en otros países, puede mejorar significativamente. Si el estudiante conoce y
aprende su utilidad, se verá desde otra perspectiva: como una herramienta y no como una asignatura obstáculo.
“La inclusión de esta ciencia en los currículos constituye el reconocimiento del trascendental papel de la
estadística en el desarrollo de la sociedad moderna la cual se caracteriza por la disponibilidad de información y
por la necesidad de tomar decisiones en situaciones de incertidumbre” (Zapata-Cardona, 2011). Nuestras
sociedades están llamadas a tener cultura estadística. Ni hablar un investigador, quien debe tener las
características del razonamiento estadístico.
Considero de gran importancia los modelos de enseñanza del razonamiento estadístico PPDAC y GAISE.
Sobretodo, el hecho de usar datos, contextos y problemas reales. “El llamado a usar datos reales está asociado
con la importancia de la autenticidad de los datos, pero también con cuestiones relacionadas con la producción y
recolección de datos, con la posibilidad de relacionar el análisis al contexto del problema y con la posibilidad de
acercar a los estudiantes a conceptos estadísticos. Los datos reales pueden ser datos de archivos de estadísticas
oficiales o publicados en la Web, pero también podrían ser generados por la clase o simulados” (Zapata-Cardona,
2011).

REFERENCIAS
EBC Academia [EBC Academia]. (2016, diciembre 17). Técnicas de muestreo. [Archivo de video]. Disponible en:
https://www.youtube.com/watch?v=elTml6zLxy4&t=23s [Consulta: 2020, Marzo 30].
Flores, C. (2013). Psicología Experimental. (1a. Edición). México. Red Tercer Milenio.
Pérez, C. (2010). La estadística como herramienta en la investigación psicológica: un estudio exploratorio. Trabajo final de Máster,
Universidad Pedagógica Nacional, México. Disponible en: https://www.ugr.es/~batanero/pages/ARTICULOS/Cuauhtemo.pdf
[Consulta: 2020, marzo 28].
Píldoras matemáticas. (2017, abril 16). Qué es la distribución normal [Archivo de video]. Disponible en:
https://www.youtube.com/watch?v=phY8Z9-TXCY [Consulta: 2020, Marzo 29].
Sebastián, R. [Ruben Sebastian]. (2015, abril 2). Medidas de dispersión: desviación media, varianza, desviación típica y coeficiente
de variación [Archivo de video]. Disponible en: https://www.youtube.com/watch?v=lZOleQMMp4U [Consulta: 2020, Marzo 30].
Sebastián, R. (2016, Diciembre 27). Medidas de centralización: media aritmética, moda y mediana [Blog post]. Ruben Sebastian.
Disponible en: http://estadisticarubensebastian.blogspot.com/2016/12/medidas-de-centralizacion-media.html
Zapata-Cardona, L. (2011). ¿Cómo contribuir a la alfabetización estadística? Revista virtual Universidad Católica del Norte.
Número 33. Colombia. Disponible en: https://revistavirtual.ucn.edu.co/index.php/RevistaUCN/article/view/4/8 [Consulta: 2020,
Marzo 29].

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