La estadística es una herramienta útil para la psicología que permite analizar patrones de conducta mediante el uso de muestras representativas. Ofrece medidas como la media, mediana y moda para describir datos. El coeficiente kappa de Cohen mide el acuerdo entre observadores más allá del azar. Un ejemplo calcula kappa en 0.4 para dos lectores que calificaron historias de infidelidad, mostrando un acuerdo superior al azar. La estadística permite realizar análisis conductuales rigurosos.

1. Análisis Experimental de la
Conducta
Estadística Aplicada a la Psicología

2. ¿Qué es Estadística?
La Estadística ”es la ciencia cuyo objetivo es reunir una información
cuantitativa concerniente a individuos, grupos, series de hechos, etc. y
deducir de ello gracias al análisis de estos datos unos significados
precisos o unas previsiones para el futuro” (Ruiz, 2004).
La estadística nos sirve para tomar decisiones, para ello se requiere
información confiable y útil. En Psicología, se necesita de revisar un
patrón lógico de conducta, por lo que una muestra nos puede revelar
un análisis estadístico y a la vez de posible comportamiento.

3. Parámetro
• Para comprender lo que significa la estadística debemos
entender el término parámetro. Por ejemplo:
• Si entrevistamos a 100 hombres de la ciudad de México, de
edades entre los 38 y 40 años y encontramos que el 80% de
ellos han sido infieles, entonces el 80% es un parámetro por
que se basa en una muestra de 100 hombres no en toda la
población de ella en nuestra ciudad. Entonces un
parámetro es estadístico.
• La Psicología emplea parámetros para la medición de
conductas.

4. Elementos de la Estadística

5. Medidas Numéricas:
Las medidas numéricas nos proporcionan un conjunto sencillo del conjunto
de datos. Existen dos grandes categorías:
1. Medidas de Tendencia Central.
2. Medidas de Variabilidad
Medidas de Tendencia Central.
Es un valor que se ubica en el centro o punto medio de un conjunto de datos.
Estas son:
• Media
• Mediana
• Moda

6. MEDIA:
Se lograr sumando todos los datos
obtenidos y dividiendo el
resultado entre la cantidad de
valores. Ejemplo:
Conducta: Berrinche a la semana
Número
de
Semana
Número de
berrinches
1 5
2 4
3 6
5 + 4 + 6
3
=
15
3
= 5
Resultado (media): Los berrinches promedio son de 5 a la semana.

7. MEDIANA:
Es el valor que divide a un
conjunto de datos en dos partes
iguales.
Se calcula:
• Ordenar los datos de mayor a menor o viceversa.
• Si el número de datos es impar la mediana es el
valor central.
• Si el número de datos es par, la mediana es la
media aritmética de los dos datos centrales.
Ejemplo: La duración de los berrinches es la primera semana fueron:
20 min. 16 min. 21 min. 23min. 18 min.
Se ordenan los datos:
23, 21, 20, 18, 16
El número de datos es impar: 5
La mediana es entonces el valor central: 20

8. MODA:
Es el valor más frecuente en la distribución de datos.
Ejemplo: De las tres semanas que se registraron los berrinches, la moda
Es 18 minutos por que fue el berrinches que más se repitió en duración.
Nota: En ocasiones no puede existir moda o existir más de una moda

9. La estadística emplea algunas herramientas que ayudan a la labor del
Psicólogo para lograr perfeccionar su tarea ya sea de observador, analista o
predictor de la conducta humana.
En el caso del Coeficiente kappa de Cohen, esta es una
medida estadística que ajusta el efecto del azar en la proporción de la
concordancia observada para elementos cualitativos (variables categóricas).
El supuesto para el empleo de este coeficiente, es que los observadores no
están absolutamente seguros, los observadores o evaluadores se aventuran a
dar una respuesta, para lo cual el coeficiente ayuda a dar mayor confiabilidad
a la respuesta.

10. El índice kappa relaciona el acuerdo que exhiben los observadores, más allá
del debido al azar, con el acuerdo potencial también más allá del azar.
El proceso de elaboración del índice es el siguiente: Se calcula la diferencia
entre la proporción de acuerdo observado y la proporción de acuerdo
esperado por azar; sin ésta es igual a cero, entonces el grado de acuerdo que
se ha observado puede atribuirse enteramente al azar; si la diferencia es
positiva, ello indica que el grado de acuerdo es mayor que el cabría esperar si
solo estuviera operando el azar y viceversa.

11. La ecuación para Kapa es:
Donde Pr (a) es el acuerdo observado relativo entre los observadores y Pr (e) es la
probabilidad hipotética de acuerdo por azar. Si los observadores están
completamente de acuerdo, entonces K = 1. Si no hay acuerdo entre los
calificadores distinto al que cabría esperar por azar entonces K=0.
B
SI NO
A
SI 20 5
NO 10 15

12. La ecuación para Kapa es:
Veamos un ejemplo:
Suponiendo que en el tema de la infidelidad, existen dos encuestadores que están
relacionando datos de 50 personas que han narrado su historia de pareja y tal vez
han sido infieles. Cada respuesta de infidelidad fue leída por los dos lectores y
cada lector dijo que si “Si” o “No” hubo infidelidad. En la siguiente tabla los datos
sobre la inclinación diagonal izquierda muestra el recuento de los acuerdos y de
los datos del derecho de inclinación diagonal, desacuerdos.
B
SI NO
A
SI 20 5
NO 10 15

13. Debemos considerar que había 20 propuestas que fueron otorgados tanto por el lector A y
lector B, y 15 propuestas que fueron rechazadas por los lectores. Por lo tanto, el porcentaje
de acuerdo observado es Pr (a) = (20 + 15) / 50 = 0,70
Consideremos que para calcular Pr (e) (la probabilidad de acuerdo al azar) observamos que:
El lector A dijo que "Sí" a 25 historias y "No" a 25 historias. De este modo el lector A dice
"Sí" el 50% del tiempo.
El lector B dijo que "Sí" a 30 historias y "No" a 20 historias. De este modo el lector B dijo "Sí"
el 60% de las veces.
Por lo tanto la probabilidad de que dos de ellos dirían "Sí" es al azar 0,50 · 0,60 = 0,30 y la
probabilidad de que dos de ellos dirían "No" es 0,50 · 0,40 = 0,20. Por lo tanto la probabilidad
global de acuerdo al azar se Pr (e) = 0,3 + 0,2 = 0,5.
Tenemos en la fórmula de Kappa de Cohen:

14. La estadística a través del Coeficiente kappa de Cohen, nos demuestra como una
herramienta nos ayuda a ser predictivos y poder determinar que tan azarosa es una actividad
como la observación y lectura de un mismo tema entre dos observadores o lectores.
Existen otras herramientas como el Coeficiente de correlación de Pearson, que es una
medida de la relación lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas.
El índice de correlación, varía en el intervalo: -1, 1
Si r = 1, existe una correlación positiva perfecta. El índice indica una dependencia total entre
las dos variables denominada relación directa: cuando una de ellas aumenta, la otra también
lo hace en proporción constante.
Si 0 < r < 1, existe una correlación positiva.
Si r = 0, no existe relación lineal.
Si -1 < r < 0, existe una correlación negativa.
Si r = -1, existe una correlación negativa perfecta. El índice indica una dependencia total entre
las dos variables llamada relación inversa: cuando una de ellas aumenta, la otra disminuye en
proporción constante.

15. A través de los temas revisados de estadística, podemos destacar el uso de
esta herramienta para el análisis experimental de la conducta y como se
demuestra a través de procesos metódicos y numéricos la rigurosidad
científica del análisis conductual y todo lo que implica.