Psicología y datos
¿Qué visualiza cuando piensa en la palabra «datos»? Probablemente piense en números, gráficos o incluso ecuaciones matemáticas. Cuando los psicólogos recopilan datos, tienen formas particulares de representarlos visualmente. Esta visualización, ya sea un gráfico o una tabla, nos ayuda a interpretar nuestros datos. Esto se conoce como distribución y es exactamente lo que parece: ¿cómo se distribuyen los datos en algún tipo de patrón? En esta lección, repasaremos los tipos de distribución que generalmente vemos en la investigación psicológica.
Distribución de frecuencias
Hay pocos tipos de distribuciones, pero antes de hablar sobre las formas específicas que adoptan los datos, debemos hablar sobre la diferencia entre una distribución de frecuencia y una distribución de probabilidad. Una distribución de frecuencia es simplemente la presentación visual de algunos datos. Digamos que entrevista a 30 personas sobre su sabor favorito de gominolas. Quizás 10 personas dicen naranja, 5 personas dicen rojo, 8 personas dicen púrpura y 7 personas dicen verde. Podrías poner esta información en un gráfico y tendrá algún tipo de forma, pero solo nos dice algo sobre estas 30 personas. ¿Qué pasa si quieres saber qué tan probable es que todos los amantes de las gominolas prefieran la naranja? En este caso, necesitaría una distribución de probabilidad . Las distribuciones de probabilidad nos dicen qué tan probable es que ocurra un evento en el mundo real. Dado que realmente no podemos preguntarle a cada persona que come gominolas cuál es su sabor favorito, necesitamos un modelo de eso. Los estadísticos pueden calcular esto usando ecuaciones que modelan probabilidades. Cuando se trata de cálculos estadísticos, es una distribución de probabilidad.
Distribución normal
El tipo de distribución más común es una distribución normal . Esto significa que la distribución de estos datos es simétrica y, de hecho, tiene forma de campana. Es por eso que la distribución normal también se llama curva de campana . Eche un vistazo al gráfico a continuación:
 |
A menudo, cuando un investigador recopila datos, sigue un patrón general o normal. Eso significa que podemos esperar ver este tipo de patrón para una gran cantidad de datos diferentes. Los puntajes de CI y los puntajes de las pruebas estandarizadas son excelentes ejemplos de una distribución normal. La distribución normal es realmente importante en estadística y una de las principales razones tiene que ver con lo que se conoce como teorema del límite central . Este teorema básicamente establece que la distribución (recuerde, esto básicamente significa la forma de los datos) de cualquier muestra suficientemente grande de variables será aproximadamente normal. Entonces, si está observando la altura promedio de las mujeres, el puntaje promedio de los estudiantes de secundaria o el ingreso medio de las personas de 24 a 34 años, si tiene una muestra lo suficientemente grande de la que recopiló datos, está yendo para obtener una distribución normal. En psicología, la distribución normal es la distribución más importante y una distribución normal es una distribución de probabilidad.
Distribuciones sesgadas
¿Qué pasa cuando los datos no se ven como una campana cuando los muestra gráficamente? Algunas distribuciones pueden estar sesgadas , lo que significa que son asimétricas, a diferencia de nuestra curva de campana simétrica descrita anteriormente. Digamos que un maestro da una prueba sorpresa, pero casi nadie en la clase hizo la lectura asignada la noche anterior y muchos estudiantes lo hacen mal. Cuando el maestro calcule las calificaciones, terminará con una distribución sesgada positivamente . Si, por otro lado, alguien en la clase se enteró de la prueba sorpresa de antemano y muchas más personas en la clase hicieron las lecturas de lo normal, las puntuaciones serán inusualmente altas. Esto resultará en un sesgo negativo .
¿Qué es la Psicología Fenomenológica? Definición y características
 |
Ahora bien, esto puede parecer un poco contrario a la intuición, pero lo negativo y lo positivo significan algo un poco diferente en las estadísticas. Pero piénselo así: los valores positivos están a la derecha y los valores negativos están a la izquierda cuando mira el gráfico. Entonces, cuando la mayoría de los estudiantes obtuvieron un puntaje bajo, la mayor parte de los puntajes caerían por debajo de la media , lo que simplemente significa la puntuación promedio. Cuando la mayoría de los estudiantes obtuvieron una puntuación muy alta, la mayoría de los valores caería por encima de la media. La pequeña parte de la distribución, o la parte que está más alejada de la media, se conoce como cola de la distribución. Las distribuciones sesgadas, como las normales, son distribuciones de probabilidad.
Resumen de la lección
Los gráficos, los gráficos circulares y las curvas son formas de visualizar los datos que recopilan los psicólogos. Cuando los datos se representan visualmente, se conoce como distribución . Si es simplemente la representación de algunos puntos de datos que hemos recopilado, es una distribución de frecuencia . Si los datos son un modelo basado en cálculos estadísticos, es una distribución de probabilidad . Los datos que recopilan los psicólogos, como los puntajes promedio de las pruebas o los puntajes de coeficiente intelectual, a menudo tienen la forma de una campana. Esto se conoce como distribución normal . A veces, sin embargo, podemos recopilar datos que tienen un número inesperado de valores muy altos o muy bajos. Esto nos dará una distribución sesgada . Si los datos están llenos de números muy bajos o números por debajo de la media (o el promedio), estarán sesgados positivamente . Si está lleno de números muy altos, o números por encima de la media, estará sesgado negativamente . Las distribuciones son solo formas de ver nuestros datos después de que los recopilamos. Las representaciones visuales pueden ser muy útiles para la interpretación, ya que la forma que adoptan nuestros datos en realidad nos brinda mucha información.
Explora más sobre este tema
Selecciona un tema y sigue aprendiendo...
