Estadística Bloque I (Esquema) (2013)

Apunte Español
Universidad Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED)
Grado Pedagogía - 1º curso
Asignatura Estadística
Año del apunte 2013
Páginas 1
Fecha de subida 16/02/2015
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BLOQUE I. CONCEPTOS BÁSICOS (ESQUEMA) TEMA 1. LA ESTADÍSTICA EN EL PROCESO DE INVESTIGACIÓN PEDAGÓGICA EMPÍRICA 1. ESTADÍSTICA: 1.1. DEFINICIÓN: -Serie de números.
-Método de trabajo empírico.
-Forma de resolver un problema educativo.
-Ciencia: modelos matemáticos/reales.
1.2. EN EDUCACIÓN: -Comprender los trabajos.
-Entender los procesos de investigación.
-Facilitar la investigación socio-educativa.
2. TIPOS: 2.1. DESCRIPTIVA: -Muestras/ estadísticos.
-Funciones: Fox.
-Conocer estadísticos.
-Realizar inferencias.
-Relación de variables.
-Tendencias.
2.2. INFERENCIAL: -Poblaciones/ parámetros.
-Funciones: -Estimación parámetros.
-Contraste hipótesis.
-Nivel confianza/ error: -Estadísticos: 95%/ 0,05.
-Parámetros: 99%/ 0,01.
3. EN INVESTIGACIÓN EMPÍRICA: 3.1. EN PROBLEMA: -Modelo estadístico/ que sea resoluble.
3.2. EN FORMULACIÓN: -Qué estadísticos calcular.
-Bilateral/ Unilateral.
-Hipótesis contrastables/ objetivos comprobables.
3.3. EN CONTROL DE Ve: -Rigor científico.
3.4. EN DEFINICIÓN DE VARIABLES: -Definir de forma operativa.
-Determinar validez y fiabilidad.
3.5. EN CONTRASTE DE HIPÓTESIS O COMPROBACIÓN DE OBJETIVOS: -Pruebas estadísticas para comprobar empíricamente las hipótesis.
3.6. EN LA DECISIÓN ESTADÍSTICA: -REGLA: Valor empírico del estadístico > Valor teórico = Se rechaza Ho.
TEMA 2. PROBLEMA, HIPÓTESIS/OBJETIVOS, VARIABLES Y RECOGIDA DE DATOS 1. PROBLEMA: -Revisión de fuentes.
-Kerlinger: “Un buen planteamiento es la mitad de la solución.” -Características: -Factible: Que sea resoluble.
-Claro: Términos bien definidos.
-Significativo: Para la comunidad educativa.
-Orientado: A su posible solución.
2. HIPÓTESIS/ OBJETIVOS: -Hipótesis: Probar relaciones causales entre variables.
-Objetivos: Los datos establecen a posteriori las relaciones entre variables.
3. TIPOS DE HIPÓTESIS: -Según su nivel de generalización: -Existenciales: Para al menos un caso.
-Universales: Para todos los casos.
-Probables: Graduación en términos de universalidad.
-Según su forma de expresión cuantitativa: -Substantiva o científica: Inductiva o deductiva.
-Estadística: En términos de relaciones estadísticas.
-Según su nivel de aproximación a la realidad: -Operacional: Con variables en términos observables.
-Conceptual: Generalizaciones (macrohipótesis).
-Según el número de variables y relaciones: -Descriptiva de una sola variable.
-Descriptiva dos o más variables y relación de aseveración.
-Con dos o más variables y relación de dependencia.
4. VARIABLES: -Características que admiten diversos valores.
4.1. TIPOS DE VARIABLES: -Según el nivel de medida: -Variables categóricas: De características no cuantificables.
-Variables cualitativas: Rangos en las medidas.
-Variables cuantitativas: Medida numérica.
-Discretas: Sólo admiten números enteros.
-Continuas: Nº infinito de valores, entre dos valores dados.
-Según el enfoque metodológico: -Variables dependientes (Vd): Las que reciben los efectos de la intervención sobre la Vi.
-Variables independientes (Vi): Las que se interviene, con el fin de analizar su influencia sobre la Vd.
-Variables extrañas (Ve): Deben ser controladas.
4.2. DEFINICIÓN OPERATIVA DE LAS VARIABLES: -Traducción de los conceptos teóricos al lenguaje empírico.
-Debe ser clara y concisa, pero evitando una visión restringida.
5. RECOGIDA DE DATOS: -Fox: “La calidad de la investigación viene condicionada expresamente por la calidad de los métodos utilizados para recoger y analizar los datos.” 5.1. CRITERIOS SELECCIÓN INSTRUMENTOS: -Identificación del rasgo o característica.
-Tipo de validez: Elegir el tipo de validez empleado (predictiva, concurrente, de constructo, de contenido).
-Técnica de fiabilidad: Elegir qué tipo de fiabilidad (como estabilidad, equivalencia, consistencia interna) es más apropiada.
-Características de la muestra: Representatividad y tamaño de la muestra adecuado (normalmente: ≥30).
-Niveles de fiabilidad y validez: En la ficha técnica de la prueba..
5.2. CRITERIOS ELABORACIÓN INSTRUMENTOS: -Identificación de la característica: Clara y concisa.
-Conocer los objetivos: Del instrumento.
-Seleccionar los ítems: Según índice de dificultad, homogeneidad, de validez.
-Formular los ítems con precisión: Para facilitar su comprensión.
-Ordenar los ítems de forma apropiada -Duración de la prueba o tiempo preciso para responder.
-Las respuestas: Deben ser unívocas y registrarse con facilidad.
-Proceder a una aplicación piloto.
5.3. NIVELES DE MEDIDA: -Nominal: -Datos categóricos: Asignar números a rasgos que deben ser mutuamente excluyentes y agotar todas las posibilidades.
-Operaciones: De igualdad, de desigualdad y de equivalencia.
-Estadísticos: Moda, frecuencia, coeficiente de asociación (C) ó de contingencia y la prueba Ji cuadrado (χ²).
-Ordinal: -Datos en rangos: El más usado en Educación. Establece una escala creciente/decreciente, sin una unidad constante de medida.
-Operaciones: Correlación de Spearman y las pruebas estadísticas no paramétricas.
-Estadísticos: Mediana.
-De intervalo: -Datos con nivel cuantitativo de datos: Puntuaciones de los sujetos en los test, se añade una unidad constante de medida -Operaciones: Correlación de Pearson y pruebas paramétricas.
-Estadísticos: Media y desviación típica.
-De razón o proporción: -Datos numéricos operativos: Se añade el cero absoluto. Sólo aparece en variables físicas.
-Operaciones: Razones matemáticas.
-Estadísticos: Media geométrica y coeficiente de variación.
TEMA 3. ANÁLISIS Y TRATAMIENTO DE DATOS CUANTITATIVOS Y CUALITATIVOS 1. ANÁLISIS CUANTITATIVO DE DATOS: -Datos cuantitativos: No textuales.
1.1. ENUNCIADO: -Construir la matriz de datos.
1.2. DEPURACIÓN DE LA MATRIZ: -Localización de observaciones aisladas: -Tratamiento de datos perdidos.
-Comprobación de supuestos técnica: Normalidad, linealidad, etc.
1.3. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE DATOS: -Análisis distribución y cálculo estadísticos.
-Más de una variable: Correlación y regresión.
-Representación gráfica.
1 1.4. ANÁLISIS INFERENCIAL DE DATOS: -Contrastar las hipótesis: -Pruebas paramétricas: Normalidad, escala de intervalo.
-Pruebas no paramétricas: Cuando no se cumplen o las muestras son pequeñas (n≤30).
2. ANÁLISIS CUALITATIVO DE DATOS: -Comprender realidad social, no explicarla.
-Estudio preliminar exploratorio-cualitativo: “Quitar el grano de la paja.” -ANÁLISIS CUANTITATIVO DE DATOS CUALITATIVOS: Categorización, codificación y tabulación.
3. PRINCIPIOS ÉTICOS EN INVESTIGACIÓN PEDAGÓGICA: -Participación voluntaria/ informe consentido.
-Evitar todo riesgo de daño: Físico o psíquico.
-Confidencialidad y anonimato.
-Respetar el lugar: De la investigación.
-No manipular: Los resultados.
-No plagiar: Citar autores y fuentes.
-Creswell (2008): “Los aspectos éticos deberían ser objeto de consideración al comienzo de una investigación más que un pensamiento o reflexión a posteriori.” ...

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