1. Coeficiente r
1.1. Coeficiente de correlación
1.2. Asocia, relaciona y vincula dos variables cuantitativas
1.2.1. puede ser de:
1.2.1.1. Escala
1.2.1.2. Intervalo
1.2.1.3. Razón
1.3. Hace inferencias
1.4. El investigador conoce si son correlaciones positivas-negativas.
1.4.1. Si r es positiva
1.4.1.1. relación directa
1.4.1.1.1. una aumenta y la otra igual
1.4.2. Si r es negativa
1.4.2.1. relación inversa
1.4.2.1.1. una aumenta y la otra disminuye
1.5. Si 0 ≤ r
1.5.1. la relación es baja o débil
1.5.1.1. Si r ≤1
1.5.1.1.1. la relación es alta o intensa
1.6. Coeficiente r va acompañado de p valor, para conocer el porcentaje de posibilidad de error.
1.6.1. ejemplo
1.6.1.1. r=0,6 (p=0,058) = 5,8 % de posibilidad de error
1.7. El investigador sabe si el coeficiente es significativo.
1.7.1. es decir
1.7.1.1. Existe el 5% de probabilidades que sea al azar
1.7.1.1.1. una correlación calculada sobre
1.8. Ejemplo:
1.8.1. Hubo una correlación entre el concepto de uno mismo y la popularidad (r- 0,34 p ˂ 0,01)
1.8.1.1. significa que
1.8.1.1.1. Se obtendría una correlación tan grande o mayor que 0,34 menos de una vez entre cien
2. Coeficiente X²
2.1. Compara frecuencias e identifica la medida en que las diferencias de frecuencia porcentuales pueden ser fiables.
2.2. Trabaja con variables cualitativas
2.2.1. Escala nominal
2.2.1.1. principalmente con esta escala
2.2.2. Escala ordinal
2.3. Es un número que sugiere semejanza entre dos o más conjuntos de frecuencia
2.4. El investigador
2.4.1. Observa y registras los acontecimientos que estudia
2.4.1.1. luego
2.4.1.1.1. Calcula un coeficiente chi cuadrado mediante la fórmula apropiada.
2.5. Fórmula:
2.5.1. X²-∑=(Frecuencia observada-frecuencia esperada)²/(Frecuencia esperada)
2.6. Si el valor de X² es grande con respecto a la muestra
2.6.1. se considera que:
2.6.1.1. Las frecuencias son fiables
2.6.1.2. Volviera a producirse si se realiza el mismo tipo de estudio posteriormente
2.7. Ejemplo:
2.7.1. Una comparación del % de los niños y niñas que tartamudean y de los que no, dio como resultado X²-0,36 p ˂ 0,01.
2.7.1.1. significa que:
2.7.1.1.1. Las diferencias fueron bastantes diferentes para esperar que menos de 1 de cada 100 estudios arroja tales discrepancias.
2.7.1.2. es preciso
2.7.1.2.1. Analizar los estadísticos descriptivos en este caso los porcentajes
3. Significación
3.1. Significación estadística
3.1.1. No siempre garantiza la significación práctica
3.1.2. Es un indicador de que el descubrimiento de una muestra es fiable
3.1.3. No todos los estadísticos significativos suponen que un descubrimiento tiene importancia práctica
3.2. Significación práctica
3.2.1. Se basa en un juicio filosófico de la importancia o valor de un descubrimiento de investigación.
3.2.2. No siempre garantiza la significación estadística
3.2.3. La significación práctica se decide por la persona que lee el artículo; no se determina únicamente mediante números.
4. Interpretación de estadísticos
4.1. Pretende
4.1.1. Familiarizar al lector con algunos de los procedimientos que utilizan los investigadores como:
4.1.1.1. Básicos
4.1.1.2. Símbolos
4.1.1.3. Conceptos de probabilidad