• Author / Uploaded
• marian

• Categories
• Muestreo (Estadísticas)
• Estadísticas
• Hipótesis
• Prueba de hipótesis estadísticas
• Razón

Citation preview

UNIVERSIDAD YACAMBU VICERECTORADO DE HUMANIDADES PROGRAMA (Psicología Experimental)

INFORME DESCRIPTIVO

Abril, 2018

INFORME DESCRIPTIVO

RAZONAMIENTO ESTADISTICO El razonamiento y el pensamiento estadístico son procesos a los que en años recientes se les ha prestado mucha atención por parte de los investigadores en educación estadística. En particular, Garfield (2002) señala que el razonamiento estadístico puede ser definido como la manera en la cual las personas razonan con ideas estadísticas y el sentido que le dan a la información estadística, lo cual implica hacer interpretaciones basadas en conjuntos de datos y sus representaciones; incluso el razonamiento estadístico puede implicar conectar un concepto con otro y combinar ideas sobre datos y azar; en suma, razonar estadísticamente significa entender y explicar los procesos estadísticos e interpretar completamente los resultados estadísticos. De esta manera, el razonamiento estadístico acerca de las pruebas de hipótesis implica comprender que la muestra que aporta la evidencia para probar la hipótesis del valor previamente definido de un parámetro de la población, es solo una del conjunto de posibles muestras que pueden ser extraídas de una población, y que por lo tanto, existe el riesgo de cometer errores con cualquiera de las dos decisiones que se tomen (rechazo o no rechazo de la hipótesis nula). En el proceso de prueba, los estudiantes deben de ser conscientes de la importancia de conocer la distribución muestral del estadístico de prueba y la definición de un criterio a partir del cual se decide el rechazo o no rechazo de la hipótesis nula. TENDENCIA CENTRAL Corresponde a valores que generalmente se ubican en la parte central de un conjunto de datos. Las medidas estadísticas pretenden "resumir" la información de la "muestra" para poder tener así un mejor conocimiento de la Población. (Ellas permiten analizar los datos en torno a un valor central). Entre éstas están la media aritmética, la moda y la mediana. MEDIDAS DE DISPERSION Parámetros estadísticos que indican cómo se alejan los datos respecto de la media aritmética. Sirven como indicador de la variabilidad de los datos. Las medidas de dispersión más utilizadas son el rango, la desviación estándar y la varianza. DISTRIBUCION NORMAL La distribución normal es una distribución con forma de campana donde las desviaciones estándar sucesivas con respecto a la media establecen valores de referencia para estimar el porcentaje de observaciones de los datos. Estos valores de referencia son la base de muchas pruebas de hipótesis, como las pruebas Z y t. MUESTREO

El muestreo de población es un proceso que consiste en tomar un subgrupo de sujetos que sea representativo de toda la población. La muestra debe tener un tamaño suficiente como para garantizar un análisis estadístico.

COMPROBACION DE HIPOTESIS Acerca de una población dependiendo de la evidencia proporcionada por una muestra de datos. Una prueba de hipótesis examina dos hipótesis opuestas sobre una población: la hipótesis nula y la hipótesis alternativa. La hipótesis nula es el enunciado que se probará. Por lo general, la hipótesis nula es un enunciado de que "no hay efecto" o "no hay diferencia". La hipótesis alternativa es el enunciado que se desea poder concluir que es verdadero de acuerdo con la evidencia proporcionada por los datos de la muestra Con base en los datos de muestra, la prueba determina si se puede rechazar la hipótesis nula. Usted utiliza el valor p para tomar esa decisión. Si el valor p es menor que el nivel de significancia (denotado como α o alfa), entonces puede rechazar la hipótesis nula. ANALISIS DE RESULTADOS El análisis estadístico es un componente del análisis de datos. En el contexto de la inteligencia de negocios (BI), el análisis estadístico requiere recoger y escudriñar cada muestra de datos individual en una serie de artículos desde los cuales se puede extraer las muestras.

ESTRUCTURA DE UN INFORME DE INVESTIGACION CARATULA Logo de la Universidad, Facultad y Escuela, Título del Trabajo de Investigación, Autor(es): Nombres y apellidos completos, del investigador o investigadores, Lugar y fecha. TITULO Definir título completo y conciso que identifique tiempo y espacio del estudio INTRODUCCIÓN Breve descripción general del tema que se está estudiando Planteamiento o formulación del problema, Objetivo general y objetivos específicos, El contexto general de la investigación (dónde y cómo se realizó).

DISEÑO DE LA INFORMACIÓN 1. Población Definir población meta de estudio 2. Muestra Seleccionar el marco muestral, determinar la técnica de muestreo a aplicar y determinar el tamaño de la muestra conforme a la fórmula de la técnica elegida. 3. Unidad de muestreo Definir las unidades de muestreo y seleccionar la muestra. Listar el detalle de la muestra con todas sus variables en anexo adjunto al presente informe 4. Variables Listar las variables cuantitativas y cualitativas, clasificándolas por su relación causal y por su naturaleza. ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN 1. Cuadros y Gráficos Estadísticos Presentar todas las variables de estudio, tanto cuantitativas como cualitativas, en cuadros estadísticos con todas sus frecuencias (absolutas, relativas, simples y acumuladas) y con sus respectivos gráficos estadísticos. CONCLUSIONES BIBLIOGRAFÍA

ESQUEMA DE INFORME DE INVESTIGACION