Este documento describe diferentes tipos de diseños de investigación y métodos estadísticos. Explica que los diseños experimentales involucran una intervención del investigador, mientras que los diseños no experimentales observan fenómenos de forma natural. También cubre conceptos como distribuciones de frecuencia, análisis estadístico de datos, y construcción de histogramas para interpretar datos.

1. Las distribuciones de frecuencias

2. Clasificación de los estudios
de Investigación
DISEÑOS EXPERIMENTALES. En ellos el
investigador desea comprobar los efectos de
una intervención específica, en este caso el
investigador tiene un papel activo, pues lleva a
cabo una intervención.
Ejemplo:
El efecto de la luz sobre la velocidad de la
fotosíntesis.

3.  DISEÑOS NO EXPERIMENTALES. En ellos el
investigador observa los fenómenos tal y como
ocurren naturalmente, sin intervenir en su
desarrollo.
 Ejemplo:
¿Cómo varia la temperatura del suelo a través
del año en un bosque tropical?

4. Los Métodos Estadisticos de
Investigación
 La Estadística trata sobre el método de
recopilar, organizar y analizar los datos. Una
de las características de la Estadística es
analizar la validez de los resultados, a partir
de la muestra en el experimento. Aquí
estudiaremos algunas formas de clasificar
estos métodos.
 Estos métodos los podemos clasificar en:
estadísticos descriptivos, de regresión lineal,
curva de mejor ajuste y estadisticos
inferenciales.

5. Las distribuciones de frecuancias
Cuando se posee grandes conjuntos de
datos cuya información es representada
en agrupaciones de diferentes clases.
Estes ordenamiento de datos es llamado
distribución de frecuencias

6. Herramientas para análisis estadístico
Distribución de frecuencia: La distribución
de frecuancia es una manera sencilla de
organizar los datos para observar patronnes
 Ejemplo:
Número
de estudiantes
del último año
Planean ir a la universidad 240
Quizá vayan a la universidad 146
Planean ir I quizá vayan a una
Escuela vocacional 57
No irán a ningún colegio 105
Total 548

7.  En primer lugar, se ordenan los datos, por
lo regular de menor a mayor. Para
determinar el número de clases
(categorias ó agrupamientos), usamos la
siguiente fórmula:
2k > N
 donde la N representa la cantidad de
datos y la k, el entero menor, de modo
que se cumpla la desigualdad.

8. Ejemplo:
 N = 25, por consiguiente, tenemos que
busvcar el valor menor de k, de modo que
2k> 25. Si sustituimos varios valores en el
exponente,
 21<25<22<25,23<25,24<25,25<25

9. Podremos observar que el 5 es el primer valor
que cumple con desigualdad. En este caso,
entonces, agruparemos las 25 medidas en cinco
intervalos o clases.
60 62 63 65 69
60 62 63 65 70
61 62 64 65 72
61 63 64 66 78
62 63 65 69 81

10. Amplitud
Una vez organizados los datos por frecuencia se calcula la
amplitud para determinar cuantos datos caen en una
clase. Se determina mediante la siguiente ecuación:
Ancho de la clase = = =
= 4.2 5
Siempre se redondea hacia arriba y se utilizan los mismos lugares decimales que
en las mediciones.

11.  Para determinar las clase, halle la frontera inferior para
la primera clase. La misma se encuentra a ½ unidad
más abajo que la medición menor es decir, la frontera
inferior de la primera clase se calcula de la siguiente
forma 60 - .5 = 59.5. Las restante fronteras se localizan
sumando el largo de la clase, que en nuestro ejemplo es
5.
 Las clases son:
 59.5 – 64.5
 64.5 - 69.5
 69.5 – 74.5
 74.5 – 79.5
 79.5 – 84.5

12.  En ocaciones nos interesa trabajar con el
porcentaje de datos de cada clase. Para
obtener este porcentaje, llamado
frecuencia relativa;

 X 100 donde ƒ es la frecuencia
 y n la cantidad de datos.

13. Clases Frecuencia Frecuencia Aunque la
relativa distrubución es
59.5 – 64.5 14 14/25 = 56% una tabla es
64.5 – 69.5 7 7/ 25 = 28% preferible la
69.5 – 74.5 2 2/ 25 = 8% contrucción de
74.5 – 79.5 1 1/ 25 = 4% una gráfica para
79.5 – 84.5 1 1/25 = 4% la interpretación
de los datos.
Una de las más
utilizadas , lo es
el Historigrama
de frecuencia.