Capitulo I

CIENCIA:

conjunto de conocimientos obtenidos mediante la observación y razonamiento, de los que se deducen principios y leyes generales.

CONOCIMIENTO:

capacidad del hombre de aprender información de su entorno y de si mismo, posee niveles de acuerdo a su forma de adquisición.

Investigación Científica:

búsqueda intencionada de conocimiento o soluciones a problemas de carácter científico.

METOD Científico:

conjunto de pasos reglados que utiliza la ciencia para la amplificación de los conocimientos.

Definición de estadística

Ciencia que trata la recopilación, organización, presentación, análisis e interpretación de datos numérico con el fin de realizar una efectiva decisión.

Empleo de software estadístico

Realizar cálculos de volúMenes de forma instantánea, lo que manual se tardaría semanas , Cálculo sin posibilidad de estar errados, utilizar asesores estadísticos y ejemplos ilustrativos, guardar base de datos también información generada y o sistematizada.

Pero el software no piensa por si solo u opina por el investigador, no discrimina los datos para el análisis, no es aval de los resultados, solo entrega un resultado por lo tanto si la información introducida es mala los resultados serán malo

Software mas utilizados:

SPSS- STATA-STATISTICA- MINITAB- PRISM-SYSTAT-SAS otros (XL-STAT- PAST-ESTIMATES)

Errores más comunes iniciados

Incorrecta elección:

test estadístico, cuando los datos generados son buenos lo que hay que tener cuidado será al momento de interpretar estos.
No aprovechar los resultados generados por la prueba estadística Que los datos no cumplan con los requisitos (normalidad)

Sesgo:

cuando el individuo da mayor peso a los datos que apoyan su opinión que aquellos que lo contradicen.

Tamaños muéstrales insuficientes

.

Relacionar datos no comparables

Proyección desmedida de los resultados

Uso y abuso de la estadística:

Evite lo siguiente

: utilizar el resultado estadístico como información indesmentible de lo que desea probar. Abusar los estadísticos sofisticados para validar un experimento.

La estadística debe concebirse como :

herramienta al servicio del investigador y su aplicación no lo justifica todo.

Carácterístico del conocimiento científico

Perfectible-racional-fáctico-útil- especializado- comunicable-verificable- metódico- acumulativo- explicativa- predictivo.

Proceso investigación científica

Problema:

que realidad interesa investigar Justificación:
cual es su importancia o aporte Hipótesis:
que se quiere probar Objetivo:
que hacer para desarrollar la investigación Marco referencial
: que hay?

Metodología

: como hacerlo?

Ejecución

Informe final

Diseños de investigación: Con manipulación  Experimental:

(propios de la investigación cuantitativa) manipulación de 1 o mas variables (independientes), para analizar la consecuencias sobre 1 o mas variables

Pre experimento

Sirve como ensayo de otros experimentos con mayor control, aca no hay grupos de comparación, no es posible establecer causalidad con certeza cuasi experimentales (sin azar):
se utiliza cuando no es posible asignar al azar los sujetos (caracteriticas: manipulación intencional de una o mas variables, validación interna de la situación, hay varios grupos de comparación)

Experimento verdaderos (al azar

): manipulación intencional de una o mas variables, miden el efecto de las VI sobre VD, validación interna de la situación experimental, varios grupos de comparación, hay equivalencias de los grupos.

Sin manipulación  No experimental:

(aplicado a la investigación cualitativa y cuantitativa), longitudinales (en dos o mas momentos)- transversales (en un momento único)

Experimental:

manipulación de 1 o mas variables (independientes), para analizar la consecuencias sobre 1 o mas variables

Población y muestra estadística

Población estadística:

total de elementos donde se realizan las observaciones, en biología es la totalidad de datos desde un habitad, comunidad o población biológica.

Muestra estadística:

porción de un set mayor de datos (población estadística).

Individuo:

cada uno de los integrantes de la población o muestra en los que se estudian o miden las carácterísticas.

Parámetros y estadísticos:

Los atributos de una muestra se denominan estadísticos, mientras que  los valores poblacionales  se denominan parámetros

Variable:

lo que se estudia en cada individuo ej (sexo,edad, peso, reacción algún fármaco, alimento, crecimiento, mortalidad)

Dato

Corresponde a los valores que toma la variable)

Variables categóricas:

representan cualidades o atributos que no se pueden medir numéricamente. Ej (nacionalidad, color de piel, sexo)

• Escalas nominales:

  
  los números u otros símbolos indican únicamente diferencias entre objetos no determinan si es mayor o menor que otro.
• 
  

  Escalas ordinales:

  números indican diferencia y orden respecto a las carácterísticas dada. Ej grado de ansiedad, nivel de estrés, clase social, talla etc.

Variables cuantitativas

: tienen valor numérico es decir se pueden medí, cuantificar o expresarse numéricamente, (edad, altura de un individuo, ingresos mensuales etc.)

• Continuas:

  
  admiten cualquier valor dentro de un rango numérico determinado (edad, peso, talla)
• 
  

  Discretas

  : toman solamente valores enteros (N° peces, N° desoves, N° de desoves, N° de ovas)

Escalas de medida

Escalas nominal y ordinal son de tipo  o métricas——–escalas de intervalo y razón ambas no métricas.

• Escala nominal:

  
  agrupa símbolos o números en clases sin orden de jerarquía,  relación es establecer igualdad.
• 
  

  Escala ordinal:

  orden de numero o símbolos, establece igual y orden
• Escala intervalos iguales:
  carácterísticas escala ordinal, también determina magnitud de intervalos  distancia entre todos los elementos de escalas siendo el punto cero arbitrario no refleja ausencia de la magnitud que se mide

• Escala de coeficientes o razones:

  
  nivel medida elevado se diferencia de escalas de intervalos iguales por poseer un punto cero propio como origen, es decir que el punto cero de esta escala significa ausencia de la magnitud  que se mide

Muestreo bilógico e inferencia

: extrapolar la muestra a la población es inferencia estadística.

Clases de estimación:

inferencia estadística se llama estimación,  y esto es cojunto de técnicas que permitendar un valor aproximado de una población a partir de datos de una muestra.

• Estimación puntual:

  
  único valor que se da sobre el parámetro poblacional o estimación de parámetros mediante un solo valor.
• 
  

  Estimación de intervalo:

  obtención de intervalo dentro del cual estará el valor del parámetro estimado con una cierta probabilidad, es la que se da entre un par de valores máximo y mínimo

Representatividad del muestreo: se logra con aleatoriedad: que es la selección de la población  que formara la muestra. Tamaño adecuado de la muestra: numero de elementos de la población

• Tipos de muestreos probabilístico

  
  
  • Muestreo aleatorio simple: sin y con reposición
  • Muestreo sistemático
  • Muestreo estratificado: asignación proporcional y  óptima.
  • Muestreo por conglomerados

Postura conservadora:

máxima varianza que se puede obtener

Error aleatorio:

diferencia entre la estimación obtenida por el estudio y el parámetro que se pretende estudiar

Erro de estimación:

grado de acercamiento  entre la estimación obtenida y el parámetro que se pretende estimar, se define como el grado de aunsencia de error aleatorio. (Técnica es aumentar la muestra para influir en este error, de esta forma se eleva la precisión de la medición)

Confianza en la estimación

Conocer la precisión con que se estima valor poblacional, para conocer precisión se estima el nivel de confianza y coeficinte de confianza………El nivel de confianza es elegido por el muestrador en función de precisión que exige la inferencia  al nivel de confianza

Determinación del tamaño de la muestra

 n: Tamaño de la muestra N: tamaño de la población Z_a/2         variable estandarizada de distribución normal, S² varianza de la muestra, d: precisión, a: nivel de significancia.