Investigación Psicológica I Portafolio- Paulina Flores Ramos.pptx

PORTAFOLIO
Investigación Psicológica I:
Psicoestadística Descriptiva
Paulina Flores Ramos
pflores60013@ufide.ac.cr
Profesora: Arantxa León Car vajal

22 de mayo del 2023
Glosario
Ciencia Conjunto de conocimientos obtenidos
mediante la observación y el razonamiento,
sistemáticamente estructurados y de los
que se deducen principios y leyes generales
con capacidad predictiva y comprobables
experimentalmente. (Real academia
española, 2022)
Pregunta de
investigación
Qué queremos investigar. No hacen falta los
detalles, ni la metodología exacta, pero si
hacia dónde queremos ir, por qué y si es
posible lograrlo. (Perez, Perez, & Seca,
2020)
Objetivos El objetivo es algo que queremos buscar o
una meta. (Perez, Perez, & Seca, 2020)
Hipótesis Suposición de algo posible o imposible para
sacar de ello una consecuencia que se
establece provisionalmente como base de
una investigación que puede confirmar o
negar la validez de aquella. (Real academia
española, 2022)
Estudio independiente
1-Explique cómo se relacionan la pregunta de investigación, los
objetivos (general y específicos) y la hipótesis entre ellos.
Pregunta de investigación: Es el punto de partida de cualquier estudio científico. Es una
pregunta que busca obtener una respuesta que se base en evidencia y el razonamiento lógico,
ésta debe ser clara, específica y abordar un problema que se desea investigar. Esta pregunta
establece la dirección general del estudio. (Universidad Veracruzana, S.F)
Objetivo general: Describe el propósito general del estudio. Está directamente relacionado con
la pregunta de investigación y busca responderla de manera general. (Universidad Veracruzana,
S.F)
Objetivos específicos: Son metas más detalladas que se deben ir alcanzando para cumplir con
el objetivo general y responder la pregunta de investigación. Se enfocan en aspectos específicos
del problema de investigación y ayudan a definir las acciones que se llevarán a cabo durante la
investigación. (Universidad Veracruzana, S.F)
Hipótesis: Plantea una suposición que será sometida a prueba a través de la investigación
científica. La hipótesis se basa en el conocimiento existente y las observaciones relacionadas
con el tema de estudio. Puede ser una afirmación de relación entre variables o una predicción
sobre los resultados esperados. (Universidad Veracruzana, S.F)

2. Retome la definición de qué es ciencia y explique por qué considera usted si la psicología es (o no) una
ciencia.
Yo considero que la psicología si es una ciencia porque utiliza métodos científicos rigurosos, como el diseño experimental, la observación y la
recopilación de datos, para abordar las preguntas de investigación y probar hipótesis con evidencia. Además, la psicología se ha basado en los
avances de otras ciencias, como la biología y la neurociencia, para comprender mejor los procesos mentales y su relación con el cerebro.
Aunque la psicología presenta desafíos únicos debido a la naturaleza compleja y subjetiva de los fenómenos que estudia se ha apoyado en la
aplicación de métodos científicos para investigar y comprender la mente y el comportamiento humano.
22 de mayo del 2023

30 de mayo del 2023
Glosario
Variable Las variables estadísticas son características o cualidades de una persona, animal u objeto, las
cuales puedes medir. Por ejemplo: la edad, la estatura, el peso o la altura de un edificio.
(GCFGlobal, s.f.)
Variable dependiente La variable dependiente es aquella que se busca explicar; en términos estadísticos, la que se
quiere estimar o pronosticar. (Gutierrez Vanegas, 2020)
Variable independiente Mientras que la variable independiente es aquella que da información para explicar a la variable
dependiente. (Gutierrez Vanegas, 2020)
Nivel de medición nominal Escala nominal. Este tipo de escalas se utilizan cuando los datos utilizan nombres y no se
requiere de un orden en particular. Este tipo de variables cualitativas solo se clasifican y se
cuentan. Cuando únicamente hay dos posibles resultados se le llama variable dicotómica.
(Gutierrez Vanegas, 2020)
Nivel de medición ordinal Escala ordinal. Los datos se pueden clasificar mediante categorías o nombres y estas se ordenan
bajo algún criterio previamente definido. (Gutierrez Vanegas, 2020)
Nivel de medición intervalo Escala de intervalo. Incluye todas las características del nivel ordinal, pero, además, la diferencia
entre valores es una magnitud constante y el valor cero es arbitrario. (Gutierrez Vanegas, 2020)
Nivel de medición razón Escala de razón. Incluye todas las características del nivel intervalo y, además, el valor cero
significa realmente la ausencia total de medida y la razón entre dos números es significativa.

Título y autores: Es un resumen breve y conciso del contenido y objetivo del
estudio. Debe ser descriptivo y captar la atención del lector. (Universo escrito,
2019)
Resumen y palabras clave: Es una recopilación breve del estudio que
proporciona una visión general de los objetivos, métodos, resultados y
conclusiones del trabajo. Suele tener una longitud de 100 a 250 palabras y
debe ser informativo y claro. (Universo escrito, 2019)
Introducción: Se presenta el contexto del estudio y se describe el problema
de investigación o la pregunta que se aborda. Además, se revisa la literatura
existente sobre el tema y se destacan lo que hace falta en el conocimiento
actual. (Universo escrito, 2019)
Método: Describe en detalle el diseño del estudio y los métodos utilizados
para recopilar datos. Esto incluye información sobre la población o muestra
de estudio, los procedimientos de recolección de datos y las técnicas de
análisis utilizadas. El objetivo es permitir que otros investigadores repliquen el
estudio. (Universo escrito, 2019)
Resultados: Aquí se presentan los hallazgos obtenidos a través del análisis
de los datos recopilados. Los resultados se presentan de manera objetiva,
utilizando tablas, gráficos u otros medios para resumir y visualizar los datos.
También se pueden incluir análisis estadísticos y descripciones narrativas de
los resultados. (Universo escrito, 2019)
Discusión: En esta sección, se interpretan los resultados y se relacionan con
los objetivos del estudio. Se discuten las implicaciones y el significado de los
hallazgos, se comparan con estudios previos y se exploran posibles
explicaciones. También se abordan las limitaciones del estudio y se ofrecen
recomendaciones para investigaciones futuras. (Universo escrito, 2019)
Conclusiones: Las conclusiones resumen los hallazgos principales del
estudio y responden a la pregunta de investigación planteada en la
introducción. Deben ser claras y estar respaldadas por los datos presentados
en la sección de resultados. (Universo escrito, 2019)
Referencias bibliográficas y anexos: Al final del artículo, se incluye una lista
de las fuentes citadas en el estudio. Esto permite a los lectores consultar las
fuentes originales y obtener más información sobre los estudios
mencionados. (Universo escrito, 2019)
30 de mayo del 2023
1. Agregue un resumen de cada parte de un artículo científico.

2. Responda a la pregunta ¿Por qué es importante la teoría y los estudios previos en el
planteamiento del problema de investigación y la hipótesis?
La teoría y los estudios previos son importantes por varias razones: proporcionan el contexto necesario para comprender el
problema de investigación en un campo específico. Ayudan a identificar los faltantes en el conocimiento existente y a
determinar qué aspectos del problema aún no se han abordado. La teoría existente ayuda a crear una base sólida para
formular preguntas de investigación significativas. Al revisar la literatura y los estudios previos, los investigadores pueden
identificar teorías, conceptos y modelos que se pueden aplicar y ampliar en su propio trabajo. También se puede evitar duplicar
investigaciones ya realizadas. Esto permite ahorrar tiempo y recursos al no repetir lo que otros han investigado y en su lugar
enfocarse en nuevos aspectos del problema. Además, proporciona orientación sobre las metodologías y enfoques que han sido
exitosos en investigaciones anteriores. Esto ayuda a definir el diseño de investigación, los métodos de recolección de datos y
las técnicas de análisis más apropiadas para abordar el problema planteado. (BONNETT, s.f)
30 de mayo del 2023

Agregar la tabla de niveles de medición corregida.
2 de junio del 2023
Tipo de variable Definición Diferencia Orden Intervalos Cero real Ejemplo
Variables
categóricas
Nominal
Las variables nominales se utilizan
utilizan para clasificar o
categorizar datos en diferentes
grupos.
Si No No No
Color de pelo.
Preferencia política
Ordinal
Establece un orden o jerarquía
entre las categorías Si Si No No
Posiciones finales de una carrera
Variables
cuantificables
Intervalo
Las variables de intervalo tienen
un orden y una diferencia
constante entre las categorías Si Si Si No
Clase social
Razón
Tienen un orden, una diferencia
constante y un punto cero
absoluto.
Si
Si Si Si La estatura

1-Hacer un resumen de qué es el SPSS. SPSS es un software que se utiliza para realizar análisis estadístico con grandes volúmenes de información. Fue creado en
1968 por Norman H. Nie, C. Hadlai Hull y Dale H. Bent, fue denominado SPSS como un acrónimo de Statistical Packcage for Social Sciences (Paquete Estadístico
para las Ciencias Sociales). En la actualidad el software hace parte de la compañía SPSS Inc. y se conoce en el mercado como IBM SPSS. (Grisales, 2019)
Manual SPSS
2 de junio del 2023
2.Agregar las dos pestañas que vamos a utilizar.

3- Agregar las opciones de la pestaña "variables"
Nombre Es la forma como se identifica a cada variable, debe ser único, claro y definido, de modo que la interpretación de los análisis que involucren
dicha variable no sea difícil.
Tipo Define el tipo de variable con la que se está trabajando, el sistema asume por defecto variables de tipo numérico
Anchura Aquí se puede definir el máximo de dígitos que contienen los registros de una variable.
Decimales Define el número de dígitos decimales que pueden contener los registros de una variable numérica.
Etiqueta
Es una opción adicional al nombre de la variable. Permite identificar el nombre completo de la variable definida, permitiendo asignar espacios y
caracteres que no se admiten en la opción Nombre. Es útil para la interpretación de tablas y gráficas.
Valores
Permite definir las etiquetas de valor de la variable trabajada, de manera que en la Vista de datos se pueda visualizar un número o código en
lugar del valor real de la variable. Por ejemplo, la variable “Género” se puede codificar en los valores “1 = Hombre” y “2 = Mujer”. Y la variable
“Calidad” se puede codificar en “B = Buena”, “R = Regular” y “M = Mala”. En la Vista de datos aparecerán los valores “Hombre”, “Mujer” o, el
valor numérico “1”, “2” si se muestra la etiqueta de valor
Perdidos
El programa identifica los valores perdidos cuando aparecen cuadros vacíos en el rango de datos o cuando el usuario los ha definido
previamente, por ejemplo, No sabe/No responde, No aplica. En el momento que se detecta un valor perdido es omitido sino ha sido definido
anteriormente. Estos valores, definidos por el usuario, deben establecerse en la definición de las variables ya que los análisis de datos se harán
teniendo en cuenta dichos valores, lo cual afecta en gran medida los resultados finales.
Columnas Permite establecer el número de caracteres para el ancho de la columna
Alineación
Es la presentación de los datos en las casillas. Por defecto, se alinean a la izquierda para las variables de tipo cadena (alfanuméricas) y a la
derecha para las variables numéricas.
Medida Es un parámetro de suma importancia en la definición de las variables, puesto que determina el tipo de análisis que se puede realizar con el
programa. Las escalas de medida definidas por SPSS son: Escala, nominal y ordinal.
Rol Se utiliza cuando se quiere predefinir el rol que se le va a asignar a una variable
2 de junio del 2023
(Grisales, 2019)

1. Abrir SPSS y crear un nuevo archivo o abrir un archivo existente en el que deseas importar los datos de Excel.
2. Ir al menú "Archivo" y selecciona "Abrir".
3. En la ventana de diálogo "Abrir archivo", cambiar el tipo de archivo a "Excel" en el menú desplegable junto a "Nombre del archivo".
4. Navegar hasta la ubicación donde se encuentra el archivo de Excel que se desea importar y seleccionar.
5. En la parte inferior de la ventana de diálogo, marcar la casilla "Leer nombres de variables de la primera fila de datos" si la primera fila
del archivo de Excel contiene los nombres de las variables. Si no, SPSS asignará nombres predeterminados a las variables.
6. Hacer clic en "Abrir" para iniciar el proceso de importación.
7. Aparecerá la ventana "Asistente para la importación de datos de Excel". Seleccionar las hojas de Excel que se deseas importary
especificar opciones adicionales.
8. Selecciona las hojas de Excel que se desean importar marcando las casillas correspondientes. Para importar todas las hojas,
seleccionar la opción "Todas las hojas".
9. En la parte inferior de la ventana, elegir importar los datos a una nueva hoja o a una hoja de datos existente en el archivo de SPSS.
10. Hacer clic en "Siguiente" y seguir los pasos adicionales del asistente, como especificar opciones de formato de variable, filtrar filas o
seleccionar rangos de datos específicos.
11. Una vez configuradas todas las opciones deseadas, hacer clic en "Finalizar" para importar los datos de Excel a SPSS.
¿Cómo importar una base de Excel?
(Pontificia Universidad Javeriana, 2019)
2 de junio del 2023

Glosario
Media aritmética También conocida como promedio o valor promedio. Se define como la suma de todos los valores de la
muestra entre el número de datos de dicha muestra. (Gutierrez Vanegas, 2020)
Media geométrica Sirve para determinar el cambio promedio de porcentajes, índices, razones o tasas de crecimiento.
Moda Es el valor que se presenta con mayor frecuencia en un conjunto de datos, es decir, el que más se repite.
Mediana Es el valor que se encuentra exactamente a la mitad del arreglo ordenado, es decir, cumple con que la mitad
de las observaciones sean menores o iguales a la misma. (Gutierrez Vanegas, 2020)
Rango Se define como la diferencia entre el mayor y el menor valor de la variable. (Universidad Nacional Autónoma
de México, s.f.)
Varianza La varianza mide la mayor o menor dispersión de los valores de la variable respecto a la media aritmética.
Cuanto mayor sea la varianza mayor dispersión existirá y por tanto, menor representatividad tendrá la media
aritmética. La varianza se expresa en las mismas unidades que la variable analizada, pero elevadas al
cuadrado. (Universidad Nacional Autónoma de México, s.f.)
Desviación estándar La desviación estándar es la medida de dispersión más común, que indica qué tan dispersos están los datos
con respecto a la media. Mientras mayor sea la desviación estándar, mayor será la dispersión de los datos.
Se denota por medio de s. (Universidad Nacional Autónoma de México, s.f.)
6 de junio del 2023

Agregar los pasos para sacar:
Manual SPSS
6 de junio del 2023
Media:
1. Ir al menú “Analizar” y seleccionar “Estadística
descriptiva”.
2. En el submenú que eligir “Descriptivos”.
3. En la ventana “Descriptivos”, seleccionar la(s) variable(s)
para las que desea calcular la media y moverlas a la lista
de "Variables" utilizando las flechas de dirección.
4. Asegurarse de marcar la opción “Media” en la sección
“Estadísticas”
5. Hacer clic en el botón “Opciones” si se desea especificar
más configuraciones, como el nivel de confianza o el
formato de salida.
6. Hacer clic en "OK" para cerrar la ventana de opciones y
luego en "OK" nuevamente para generar los resultados.
Moda
1. Ir al menú “Analizar” y seleccionar “Estadística descriptiva”.
2. En el submenú elegir “Frecuencias”.
3. En la ventana “Frecuencias” seleccionar la variable para la
cual se desea calcular la moda y moverla a la lista de
"Variable”
4. Asegurarse de marcar la opción “Moda” en la sección
“Estadísticas”
(Reskala, 2022)

Manual SPSS
6 de junio del 2023
Mediana
descriptiva”.
2. En el submenú elegir "Explore".
3. En la ventana "Explore", seleccionar la variable para la
cual se desea calcular la mediana y moverla a la casilla de
“Lista dependiente”
4. Asegurarse de que la opción "Percentiles" esté marcada
en “Estadísticas”. "Percentiles" debe estar configurado en
50.
Rango:
2. En el submenú que elegir “Descriptivos”
3. En la ventana “Descriptivos” seleccionar la variable para la
cual deseas calcular el rango y moverla a la lista de
"Variables".
4. Marcar la opción “Mínimo” y “Máximo” en la sección
“Estadísticas”
5. Haz clic en "OK" para cerrar la ventana de opciones y luego
en "OK" nuevamente para generar los resultados.
(Reskala, 2022)

Manual SPSS
6 de junio del 2023
Varianza
descriptiva”.
cual deseas calcular la varianza y moverla a la lista de
"Variables".
4. Marcar la opción “varianza” en la sección “Estadísticas”
Desviación estándar
cual deseas calcular la desviación estándar y moverla a la
lista de "Variables".
4. Marcar la opción “desviación estándar” en la sección
“Estadísticas”
(Reskala, 2022)

20 de junio del 2023
Glosario
Percentil Es cuando el arreglo ordenado se divide en
100 partes iguales y, por tanto, en cada
percentil se concentra 1% de los datos.
Cuartil El conjunto de datos se divide en cuatro
partes iguales, es decir, en cada cuartil se
encuentra concentrado 25% de las
observaciones. (Gutierrez Vanegas, 2020)
Decil El arreglo ordenado se divide en 10 partes
iguales. En cada decil se encuentra 10% de
los datos. (Gutierrez Vanegas, 2020)
Manual SPSS
Cuartiles
2. En el cuadro de diálogo que aparece, seleccionar las variables para
las que se desea calcular los cuartiles y hacer clic en opciones.
3. En opciones, marcar la casilla "Percentiles" y asegurarse de que
esté seleccionado el valor 25 (para el primer cuartil), 50 (para el
segundo cuartil o mediana) y 75 (para el tercer cuartil).
4. Haz clic en continuar y luego en "OK"
5. SPSS generará una tabla con los valores de los cuartiles para las
variables seleccionadas.
(Techlandia, 2017)

Incluir la mayor cantidad posible de estadísticos en un análisis es importante
porque proporciona una imagen más completa y precisa de los datos. Cada
estadístico tiene un propósito especifico y revela información sobre cómo se
da la distribución de los datos, las relaciones entre variables y las
características de la muestra.
Descripción precisa de los datos: Los estadísticos descriptivos brindan una
descripción detallada de las características centrales y la dispersión de los
datos. Esto ayuda a comprender mejor la distribución y la variabilidad de los
datos.
Identificación de patrones y tendencias: Al analizar múltiples estadísticos, se
pueden identificar patrones, tendencias o anomalías en los datos. Por
ejemplo, al examinar la mediana y los cuartiles, se puede determinar si hay
asimetría o sesgo en la distribución. Esto puede ser útil para detectar valores
atípicos o comprender la forma general de los datos.
Relaciones entre variables: Los estadísticos de correlación y regresión
permiten examinar las relaciones entre variables. Estos análisis pueden
revelar la fuerza y la dirección de las asociaciones, lo que ayuda a
comprender mejor la naturaleza de las relaciones y su importancia en el
contexto del estudio.
Comparaciones y diferencias: Al incluir estadísticos como pruebas de
diferencia de medias o análisis de varianza, es posible comparar grupos o
condiciones y determinar si existen diferencias significativas. Estos análisis
son fundamentales para evaluar la eficacia de intervenciones, la influencia de
variables independientes y otros aspectos comparativos.
Toma de decisiones informadas: Al tener una amplia gama de estadísticos,
se obtiene una visión más completa y fundamentada de los datos. Esto
permite tomar decisiones informadas y respaldadas por evidencia, tanto en
investigaciones científicas como en entornos empresariales.
3) Responda a la pregunta ¿Por qué es importante incluir la mayor cantidad de estadísticos para poder hacer un análisis más
completo?
(Barreto, 2012)

4) Agregue el dibujo del diagrama de caja, realizado durante la clase. Debe ser una fotografía y agregar, al lado del diagrama,
los siguientes datos:
(Barreto, 2012)

14 de Julio del 2023
Glosario
Probabilidad
La probabilidad es el valor entre
cero y uno, inclusive, que mide la
viabilidad de que un cierto
resultado (evento) ocurra. Cabe
resaltar que una probabilidad no
puede ser negativa ni mayor a 1
y se puede expresar con
decimales o en porcentaje.
2) Agregar, posterior a la clase, las reglas de probabilidad.
Reglas de probabilidad:
Regla 1: Las probabilidades siempre oscilan entre 0 y 1
Regla 2: La regla de adición para eventos alternativos. 𝑝[𝐴 𝑜 𝐵]=𝑝[𝐴]+𝑝[𝐵]
Regla 3: Ajuste para ocurrencias conjuntas. 𝑝[𝐴 𝑜 𝐵]=𝑝[𝐴]+𝑝[𝐵] - 𝑝[𝐴𝑦𝐵]
Regla 4: Eventos compuestos. 𝑝[𝐴 𝑙𝑢𝑒𝑔𝑜 𝐵]=𝑝[𝐴]𝑥 𝑝[𝐵]
Regla 5: Reemplazamiento con eventos compuestos. 𝑝[𝐴 𝑙𝑢𝑒𝑔𝑜 𝐵]𝑠𝑖𝑛 𝑟𝑒𝑒𝑚𝑝𝑙𝑎𝑧𝑎
𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜=𝑝[𝐴]𝑥 𝑝[𝐵]

1. Conteste a esta pregunta: Según la lectura
¿Qué es transformar una puntuación de una
medida?
Transformar las puntuaciones de una medida consiste en
aplicar una estrategia de codificación en la que las
puntuaciones obtenidas en la medida, sus puntuaciones
directas, son recodificadas (transformadas) en un nuevo
sistema de valores que facilitan al usuario su interpretación.
(Valero, 2013)
20 de julio del 2023
Glosario
Puntuación
estandarizada o
puntuación típica.
La puntuación estandariza o puntuación
típica es aquella que permite expresar
cuantas desviaciones típicas por encima o
por debajo de una media se sitúa una
observación. Este proceso de
estandarización tiene su sentido cuando la
distribución de valores objeto de interés se
ajusta esencialmente a una curva normal.
El valor resultante de esta transformación
se constituye en una nueva puntuación,
que recibe el nombre de puntuación
estandarizada z. (Valero, 2013)

Manual SPSS
Histograma con curva normal
Ir al menú “Analizar” y seleccionar “Estadística descriptiva”.
1. Abrir el archivo de datos en el que se desea analizar y graficar la
distribución de una variable.
2. Acceder al menú Analizar.
3. Seleccionar Estadísticas Descriptivas
4. Seleccionar las variables para la que se desea generar el histograma
con la curva normal.
5. Seleccionar gráficos, histograma) y gráficos de normalidad con
pruebas.
6. Personalizar el gráfico
7. Hacer clic en "OK" para generar el histograma y la curva normal.
(Universidad de Valencia, 2010)
Agregue las imágenes de Z positivo y Z negativo

Hagan un mapa conceptual de los diferentes tipos de muestreo.
Lean el texto de Otzen y Manterola y hagan una copia de la tabla 1, pero con
muestreo no probabilístico en lugar de probabilístico
Tipo Características Ventajas Desventajas
Intencional
Se utiliza en
escenarios en las que
la población es muy
variable
Permite seleccionar
casos característicos de
una población limitando
la muestra sólo a estos
casos
La muestra es
muy pequeña
Por
conveniencia
conveniente
accesibilidad y
proximidad de los
sujetos para el
investigador
Permite seleccionar
aquellos casos accesibles
accesibles que acepten
ser incluidos
Accesibilidad
limitada
Accidental
o
consecutivo
Se fundamenta en
reclutar casos hasta
que se completa el
número de sujetos
necesario para
completar el tamaño
de muestra deseado.
La muestra se elige de
manera casual
Reclutan los
sujetos a
estudio de la
población que
accidentalment
e se encuentren
a su disposición

Glosario
Población Conjunto de todos los elementos que
estamos estudiando, acerca de los
cuales intentamos sacar conclusiones.
Muestra Parte de una población que se
considera representativa de la misma,
para obtener resultados válidos.
Muestra
probabilística
Todas las personas de la población
tienen la misma posibilidad de ser
elegidos.
Muestra no
probabilística
Selección no depende de la
probabilidad, sino de las
características de la investigación.
Muestra
representativa
Presenta todas las características de
la población, de manera
proporcionada.
Muestra no
representativa
No refleja las características de toda la
población
Anote las fórmulas de muestreo
Tipo Fórmula
Muestreo aleatorio simple
Muestreo sistemático
Muestreo estratificado
Muestreo por conglomerados
Muestreo estratificado
proporcional
Muestreo por conglomerados en
dos etapas

Referencias
Barreto, A. (Agosto de 2012). Consejo de Investigación y Evaluación de la Política Social. Obtenido de https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1405-74252012000300010
BONNETT, N. H. (s.f). corteidh. Obtenido de https://www.corteidh.or.cr/tablas/marco.pdf
GCFGlobal. (s.f.). GCFGlobal. Obtenido de GCFGlobal: https://edu.gcfglobal.org/es/estadistica-basica/variables-estadisticas/1/#
Grisales, A. M. (2019). Estadistica descriptiva y probabilidad. Bogotá: Ecoe ediciones.
Gutierrez Vanegas, A. L. (2020). Cómo entender estadística fácilmente. Ciudad de México: Instituto Mexicano de contadores publicos.
Ortega, C. (s.f.). QuestionPro. Obtenido de https://www.questionpro.com/blog/es/estadistica-descriptiva/
Perez, L., Perez, R., & Seca, M. V. (2020). Metodologia de la investigación científica. Julio: Editorial Maipue.
Pontificia Universidad Javeriana. (2019). Pontificia Universidad Javeriana. Obtenido de https://repository.javeriana.edu.co/handle/10554/44531
Real academia española. (2022). Real academia española. Obtenido de RAE: https://dle.rae.es/ciencia
Reskala, F. (6 de 2022). Udemy. Obtenido de Udemy.com: https://www.udemy.com/course/metodologia-y-estadistica-desde-cero-usando-spss/?referralCode=EAABD7328A112E1C0118
Techlandia. (julio de 2017). Techlandia. Obtenido de https://techlandia.com/13074561/como-calcular-estadisticas-descriptivas-en-spss
Universidad de Valencia. (2010). Universidad de Valencia. Obtenido de chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://www.uv.es/innovamide/spss/SPSS/SPSS_0203a.pdf
Universidad Nacional Autónoma de México. (s.f.). Página del colegio de matemáticas. Obtenido de http://prepa8.unam.mx/:
http://prepa8.unam.mx/academia/colegios/matematicas/paginacolmate/applets/matematicas_IV/Applets_Geogebra/desestyvar.html
Universidad Veracruzana. (S.F). Universidad Veracruzana. Obtenido de https://lumen.uv.mx/recursoseducativos/ProtocoloInvestigacion/tema4.html
Universo escrito. (14 de Febrero de 2019). universoescrito. Obtenido de https://universoescrito.com/estructura-del-articulo-cientifico/
Valero, S. (2013). Transformación e interpretación de las puntuaciones. Univesitat Oberta de Catlunya.

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