El bloque de estadistica y diseno de investigacion es uno de los mas rentables del PIR: son conceptos estables, muy preguntables y con reglas claras. Aqui repasamos lo esencial.
Medidas de tendencia central
Describen el valor "tipico" de una distribucion:
- Media: el promedio aritmetico. Es sensible a los valores extremos (atipicos).
- Mediana: el valor que deja el 50% de los casos por debajo. No le afectan los extremos, por eso es preferible en distribuciones asimetricas.
- Moda: el valor mas frecuente. Es la unica medida que sirve para variables nominales.
Medidas de dispersion
Indican cuanto se separan los datos entre si: el rango, la varianza y la desviacion tipica (la raiz cuadrada de la varianza, en las mismas unidades que los datos).
Tipos de variable
| Escala | Que permite |
|---|---|
| Nominal | Solo clasificar en categorias (sexo, color). No hay orden. |
| Ordinal | Ordenar de mayor a menor, pero sin distancias iguales (puestos, escalas Likert). |
| Intervalo | Distancias iguales, pero cero arbitrario (temperatura en grados). |
| Razon | Distancias iguales y cero absoluto (peso, tiempo de reaccion). |
Validez interna y externa
Son dos propiedades clave de un diseno de investigacion:
- Validez interna: grado en que podemos afirmar que la variable independiente causa el efecto, sin explicaciones alternativas. Se protege controlando variables extranas.
- Validez externa: grado en que los resultados se pueden generalizar a otras poblaciones, situaciones o momentos.
Suele haber un compromiso entre ambas: un experimento de laboratorio muy controlado gana validez interna pero puede perder validez externa.
Tipos de diseno
- Experimental: hay manipulacion de la variable independiente y asignacion aleatoria de los sujetos a los grupos. Es el unico que permite hablar de causalidad con solidez.
- Cuasiexperimental: hay manipulacion, pero no hay asignacion aleatoria (se trabaja con grupos ya formados).
- No experimental / correlacional: no se manipula nada, solo se observa la relacion entre variables. La correlacion no implica causalidad.
El contraste de hipotesis: errores tipo I y II
Al contrastar una hipotesis podemos equivocarnos de dos maneras:
| Error | Que significa |
|---|---|
| Tipo I (alfa) | Rechazar la hipotesis nula siendo verdadera (un "falso positivo"). Su probabilidad es el nivel de significacion (habitualmente 0,05). |
| Tipo II (beta) | No rechazar la hipotesis nula siendo falsa (un "falso negativo"). |
La potencia de un contraste es 1 menos beta: la probabilidad de detectar un efecto que realmente existe.
Datos clave para el examen
- Media (sensible a extremos), mediana (robusta), moda (unica valida en nominal).
- Escalas: nominal, ordinal, intervalo y razon (solo razon tiene cero absoluto).
- Validez interna = causalidad; validez externa = generalizacion.
- Diseno experimental = manipulacion + asignacion aleatoria.
- Error tipo I = alfa (falso positivo); tipo II = beta (falso negativo); potencia = 1 - beta.
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