¿Alguna pregunta? ¿Alguna duda? ¿O está todo claro? ¿Os habéis
leído los temas? Sí Entonces si no seguimos con el tema 4 Ya os dije que
el tema 1.3 Os lo colgaría Pero cuando pueda Cuando pueda yo crear un foro
Porque todavía no puedo O sea, no puedo acceder Yo ni a la creación de
foros Ni a nada ¿Cómo? Por eso, sabes que Tengo que acceder yo Para poder
crear foros Y grupos Pero todavía no tengo acceso Cada día La semana
pasada me dieron acceso Pero solo accedía a ver mi nombre Ahora accedo a
la coordinación tutorial Imagino que cualquier día de estos Podría
acceder ¿No? Entonces cuando pueda acceder Yo os colgaré los esquemas
Tanto del tema 1.3 Como de los que vayamos dando Bien, entonces Si no hay
ninguna pregunta No hay ninguna duda Pasamos al tema 4 Que es La
organización de datos Bien Si habéis leído los primeros Los primeros
temas Los primeros capítulos Los capítulos 1 a 3 Habréis visto O
habréis analizado O habréis estudiado ¿Cuáles son los pasos de toda
investigación? ¿O no? Os lo digo Planteamiento del problema Primero
Revisión de fuentes Planteamiento de hipótesis Recogida de datos
Tratamiento de la información Y conclusiones Fundamentalmente Son esas
Aunque si veis cualquier otro texto Yo no sé si he dicho exactamente Tal
como las mismas que pone aquí Pero son fundamentalmente esas Entonces
Nosotros partimos Del planteamiento del problema O sea, lo primero que
tenemos que hacer Es enunciar Cuál es el problema que nosotros queremos
resolver Y enunciarlo operativamente De manera que sea soluble O sea, que
tenga algún Algún tipo de problema Un tipo soluble En el sentido de que
tenga Alguna solución Una vez que hemos planteado el problema Realizamos
la revisión de fuentes Una vez que revisamos las fuentes Nosotros
planteamos las hipótesis Que sean más o menos congruentes Con todo
aquello Que Se haya dicho previamente O se haya investigado Sobre el tema O
sobre el problema Que nosotros planteamos Una vez revisadas las fuentes
Planteadas las hipótesis Establecidas las variables Definidas las
distintas variables Tanto variables independientes Como dependientes Como
intervinientes o extrañas Entonces nosotros ya tenemos que Lo que tenemos
que hacer es La recogida de información Nosotros tenemos Lógicamente en
toda investigación Nosotros tenemos que recoger una información Nosotros
no podemos En ninguna investigación Inventarnos algo O elucubrar sobre
algo Sino que Lo que tendremos que hacer es Recoger la información
pertinente A aquel problema Que nosotros nos hayamos planteado Por ejemplo
Si nosotros tenemos un problema O nos planteamos el problema De cuáles son
los factores Que influyen En El rendimiento académico De los estudiantes
Nosotros podemos plantear Por ejemplo Que Uno de los factores Que influyen
en el rendimiento De los estudiantes Es la inteligencia Entonces ahí
tendríamos que Realizar una recogida de información Nosotros planteamos
una serie de hipótesis O planteamos la hipótesis De que el rendimiento
académico De los estudiantes Depende de la inteligencia de los mismos
Entonces tendremos que recoger Una información ¿Qué tendremos que
recoger? ¿Qué información tendremos que recoger? A ver a quién se le
ocurre Si yo planteo esa hipótesis O cuáles Si habéis leído ¿Cuáles
serían las variables Que tenemos en esa hipótesis? Yo anuncio la
hipótesis El rendimiento académico O las calificaciones O como queréis
llamarlo De los estudiantes Depende de su inteligencia ¿Cuáles serían
las variables Que nosotros tenemos? La inteligencia y el rendimiento
¿Todos de acuerdo? Silencio se rueda Bien Serían la inteligencia y el
rendimiento ¿Cuál sería la variable independiente? De esas dos
Inteligencia El rendimiento He oído las dos cosas A ver, ¿por qué sería
la inteligencia? Eso viene algo ya Algo que no cambia Vamos a ver Si es una
variable Algo que no cambia es una constante Una variable por definición
Es una característica que cambia de valores Entonces no puede ser
independiente Porque no cambia ¿Por qué es una variable independiente?
Quienes hayáis dicho que es una variable independiente La inteligencia No
estamos en cómo medimos Sino ¿Qué tipo de variable es? Es una variable
independiente Han dicho Si es constante Si es constante no es variable Lo
mismo Hay que ir un poco Estamos viviendo El rendimiento Para saber Es que
no sé La inteligencia es El nivel de inteligencia Va en función de
rendimiento Vamos a ver El nivel de inteligencia Va en función de
rendimiento Y por ahí se han dicho El nivel de inteligencia Va a influir
en el rendimiento Son dos cosas contradictorias Las afirmaciones Bien ¿Y
quien ha dicho que la variable independiente Es el rendimiento? ¿Por qué?
Es una variable independiente Dependiendo de la inteligencia Va a variar el
resultado Si es correcto lo que dices Pero no es porque sea variable
dependiente Sino variable independiente La variable independiente es la
inteligencia Si más o menos tenéis el concepto Más o menos Aunque tú le
has dado la vuelta Y has dicho que el rendimiento Va a influir en la
inteligencia Y es justo al revés Porque la variable independiente Es
aquella que manipula El experimentador Manipula en el sentido de que Cambia
de valores Entonces yo por ejemplo No le puedo cambiar de valor a la
inteligencia De un sujeto, lógicamente Pero puedo seleccionar sujetos Con
inteligencia alta, inteligencia media Inteligencia baja Puedo
seleccionarlos Entonces estoy manipulando No en sí misma esa inteligencia
Pero sí Los grupos con los que estoy trabajando Bien Entonces es aquel y
aquella Que lógicamente Está produciendo un efecto En la variable
dependiente Si teníamos la variable independiente Las variables
independientes De rendimiento La variable rendimiento Que es Dependiente
¿Por qué es dependiente? Porque varía en función De los valores que
adquiere La inteligencia, o sea Que adquiere la variable independiente Eso
es lo que afirmamos nosotros En la hipótesis, luego será o no será
cierto Pero nosotros hemos planteado Esa hipótesis Y nosotros tenemos que
tomar Tenemos que realizar una recogida de información De información de
qué En este caso En este ejemplo ¿De qué tendremos que recoger
información? De la inteligencia De los niveles de inteligencia Y de los
resultados Esa información nosotros la tenemos que recoger Bien Entonces
en la recogida de información Lo que hacemos es atribuir valores A las
variables Atribuimos valores a la inteligencia Y atribuimos valores Al
rendimiento No es que los atribuyamos nosotros Están atribuidos Nosotros
los recogemos Pero las variables Adquieren una serie de valores O tienen
una serie de valores Y se transforman En una serie de números Yo no puedo
decir inteligencia alta, inteligencia media E inteligencia baja Sí que lo
puedo decir Lo que pasa que nosotros en la investigación Lo que hacemos Es
que veo Que se ha conectado Uno Lo que hacemos Es atribuir unos números A
la inteligencia ¿Cómo vamos a medir la inteligencia? En el ejemplo
Estamos poniendo un ejemplo O sea, mediríamos Alguien ha dicho mediante un
test Por ejemplo Se puede medir de más maneras Entonces si nosotros
medimos la inteligencia Mediante un test Estamos poniendo una serie de
números A cada uno de los sujetos O sea, cada uno tendrá en la variable
Un nivel de inteligencia Pero tendrá un número adjudicado Que eso luego
lo podemos decir Que será inteligencia alta, inteligencia media
Inteligencia baja, muy baja, muy alta Lo que sea ¿Y qué más tendremos
que medir? Tendremos que medir el rendimiento ¿Y el rendimiento cómo lo
mediremos? Con las calificaciones Es una manera de medirlo Otra manera de
medirlo sería aplicar una prueba Hay más maneras de medirlo Pero bueno,
mediante las calificaciones Y ahí tendremos una serie de números
Lógicamente para atribuir Esos valores Nosotros lo que tenemos Que
utilizar son instrumentos De medida En el mundo físico es muy fácil Para
medir una longitud Tenemos un metro Un decámetro o lo que sea Ahora un
rayo láser Para medir volumen tenemos el litro Un metro cúbico, etc. Pero
nosotros tendremos que Utilizar unos instrumentos de medida Que pueden ser
unos instrumentos Construidos por nosotros O unos instrumentos elegidos
Nosotros podemos elegir los instrumentos Entre instrumentos que ya existan
O podemos construir instrumentos Porque no existen O porque no se adecuan a
nuestras necesidades O por lo que sea Pero no se puede construir Eso lo
veremos, no sé si en este curso En otro, ahora no recuerdo La manera de
medirlo En el segundo Es cómo construir instrumentos de medida Y qué
instrumentos de medida Y qué técnicas nosotros podemos utilizar Para
recoger información Bien Y con eso Una vez que nosotros tenemos Todo eso
Nosotros realizamos el trabajo De campo Bien Aparece después en el libro
Solo pongo aquí Los principios éticos Vamos a ir rápidos Porque eso lo
podéis estudiar Es una participación voluntaria Puede ser que sí, puede
ser que no El informe consentido Depende de qué De qué estemos
estudiando, lógicamente El evitar daños Tanto físicos Como psíquicos La
confidencialidad Este sí que es muy importante O sea, el no decir Por
ejemplo, yo recojo información De cada uno de vosotros Y os tengo
identificados Lo que tengo que hacer Antes Antes de hacer el tratamiento de
datos Una vez que tengo recogida toda la información La tengo codificada
La tengo He hecho todo lo que tengo que hacer Y ya sé que esa es la
información que tengo Lo que tengo que hacer es Normalmente anonimizar O
sea, convertir en anónimo Cada uno de los registros De manera que cada uno
tendrá un número Una letra Y nadie podrá saber a quién corresponde eso
Eso sí que hay que hacerlo Para evitar el que Haya filtraciones Lo que sea
En muchos de los casos Lo que hay que utilizar es el anonimato Y el lugar
de la realización Para evitar alteraciones Bien, eso lo tenéis por ahí
Lo podéis estudiar Nosotros ya hemos realizado El trabajo de campo
Nosotros ya tenemos una serie De informaciones Vamos a suponer Que en ese
trabajo Que nosotros queremos ver Qué es lo que influye En el rendimiento
académico Tenemos además de la inteligencia El tiempo de estudio El nivel
socioeconómico El nivel cultural El nivel cultural de los padres Un
montón de información Tenemos mucha información Y muy distintas
informaciones No sólo una Porque pensamos Que no sólo hay una Una vez que
hacemos el trabajo de campo Y ya hemos recogido Toda esa información
Entonces lo que nosotros hacemos Es codificar la información ¿Qué es
codificar la información? Atribuir a cada uno de sus valores Un código
Por ejemplo Si yo estoy recogiendo información Sobre el nivel
socioeconómico Y considero el nivel socioeconómico Alto, medio, bajo Hay
más, pero bueno Entonces digo Al nivel socioeconómico Alto, medio, bajo
Lo codifico como uno Al nivel socioeconómico medio Lo codifico como dos Al
nivel socioeconómico bajo Lo codifico como tres Eso es una codificación
Transformar toda esa información literal Que nosotros tenemos Una
información en códigos Los números ahí No significan nada más Que un
código A través del cual vamos a saber A qué nos estamos refiriendo Y
con los códigos Lo que hacemos Es un libro de códigos Un libro de
códigos En el cual está incluido El orden El orden de los registros O
sea, cada sujeto Está el sujeto 1 Y en esa línea Aparecerá toda la
información Que tenemos sobre el sujeto 1 El sujeto 2 Y aparecerá toda la
información Que tenemos sobre el sujeto 2 El sujeto 3 Y aparecerá toda la
información Que tenemos sobre el sujeto 3 Y así sucesivamente Además del
orden Lo que tenemos que poner Es el código de la variable Si nosotros
Hablamos de nivel de estudios Pues el nivel de estudios Puede ser NIV-ES
Por ejemplo Eso es un código Para no poner nivel de estudios Etcétera
Para no ponerlo todo O sea, toda la información literal Además del
código de la variable Tenemos que poner El nombre de la variable
Lógicamente Estamos hablando del libro de código Además del nombre de la
variable El código de los valores de la variable Lo que hemos dicho antes
Nivel socioeconómico O nivel económico Alto, bajo O medio-bajo 1, 2 y 3
Tendremos que poner También el código de esos valores La etiqueta de los
valores O sea, hay 1 Y pondré Nivel socioeconómico El alto 2 Nivel
socioeconómico Medio 3 Ese es la etiqueta de valor Bien Y a partir de ahí
Lo que tendremos que hacer Es tabular los datos Vamos a ver algún ejemplo
Ahí hay un ejemplo Es un ejemplo real Dice el código de la variable
CLCASP1P91 Entonces lo que es Lenguaje Castellano Pregunta 1 No, parte 1
Pregunta 9 Item 1 O sea, en vez de poner todo eso Lo que pongo es el
código A la U pongo ¿Qué es? Y El código de respuesta es Los códigos
de respuesta son 0 y 1 ¿A qué corresponde 0? A 0 puntos Y 1 a 1 punto
Código de centro Pues aparece el código de centro Y aquí en vez de poner
todos los centros Pueden ser 50, 100 o 200 Pues es el número del centro
Que cada centro tiene un número Y aquí estaría la denominación del
centro Esa tabla lógicamente la tendré en otra parte Zona geográfica El
código es exactamente igual que zona geográfica La única diferencia es
que está todo junto Entonces El código de respuesta Son 1, 2 y 3 La
etiqueta Sería Al 1 le corresponde zona normal Al 2 le corresponde zona
media Al 3 le corresponde ribera Código de variable Código alumno Lo
mismo pero unido Entonces ¿Qué es? Número correlativo de cada uno de los
alumnos Aquí no hay ningún valor de la respuesta Sexo El nombre de la
variable también es sexo Código de respuesta 1 o 2 1 corresponde a alumno
Y 2 corresponde a alumna Año NAC Año de nacimiento Esto es arbitrario
Pero una vez que uno lo ha establecido Ya no lo puede cambiar Lógicamente
Todos los códigos son arbitrarios Pero una vez establecidos Uno no lo
puede cambiar Ahora en vez de que el 1 sea alumno El 2 sea alumna Pues si
se puede Informáticamente se pueden hacer todos los cambios Año de
nacimiento Hay 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 El 1 corresponde a antes de 1986 El 2 a
1986 El 3 Y así sucesivamente Esto depende de la información que nosotros
tengamos Y de lo que nos interese Si nos interesa año a año O no nos
interesa año Lugar NAC Lugar de nacimiento del alumno 1, 2 y 3 El 1
corresponde a Navarra El 2 a una comunidad autónoma distinta de Navarra Y
el 3 fuera de España Sigue, esto sigue El libro de códigos Nivel est
padre Nivel de estudios del padre Hay del 1 al 7 Uno sin estudios Dos
primarios o básicos incompletos Tres primarios o básicos completos Y así
sucesivamente Situación laboral del padre 1, 2, 3, 4 Trabaja en paro,
jubilado Trabaja solo realizando las tareas de la casa Ordenador Número de
ordenadores en casa 1, 2, 3, 4 Ninguno Un ordenador, dos ordenadores, tres
ordenadores Eh Satisfacción Con los profesores de la alumna Entonces
Satisfacción por las relaciones con el profesor del centro 1, no le
satisface 2, le satisface poco 3, le satisface algo Eso es la información
Lógicamente si nosotros tuviéramos esto Si que se puede trabajar con ello
Pero es mucho más complicado Bien Entonces Esto es una tabla En la que se
puede trabajar con el profesor del centro En la cual aparece esa
información y esos códigos La pregunta 9 de la parte 1 Y el ítem 1 El
código de centro La zona geográfica El código del 1 Y como veis ahí van
apareciendo los códigos Esto es lo que hemos hecho La tabulación O sea Es
que es la tabulación La tabulación es establecer en una tabla Los valores
que nosotros encontramos En el trabajo de campo Y esos valores aquí Aquí
están codificados. También lo podríamos haber hecho de esta otra manera,
donde en lugar de los códigos, lo que nos apareciese fuese el texto de
cada uno. Comunidad autónoma distinta de Navarra. Le satisface bastante la
relación con el profesorado. Como veis es una tabla bastante más
complicada a la hora de interpretar. Bien, una vez hecho esto, una vez que
tenemos los datos, ¿qué tenemos que hacer? Ver el nivel de calidad de los
datos que nosotros tenemos. Lógicamente cuando nosotros introducimos
información podemos cometer errores sin darnos cuenta. Entonces lo primero
que tenemos que hacer es comprobar si realmente esa tabla tiene errores y
no podemos hacer mirando uno a uno. Si tenemos 10.000 registros con 50
variables, pues tenemos 500.000 datos. Es imposible estar mirando uno a
uno. Entonces lo que tenemos que hacer es establecer en primer lugar,
buscar los valores máximos y mínimos. Entonces dices, bueno, pregunta 9.
El mínimo es 0, el máximo 1. Ahí no ha habido ningún fallo. El código
de centro. No aparece nada porque no teníamos... No tenían valores. A la
zona geográfica. El mínimo es 1 y el máximo 3. Código de alumno.
Tampoco puede aparecer nada porque cada alumno tiene un código. El sexo, 1
y 2. El año de nacimiento, 1 a 7. O sea, lo que hacemos es comprobar si
realmente nosotros hemos introducido bien la información. Eso no quiere
decir que todo lo hayamos introducido bien porque los valores intermedios
aquí no aparecen. ¿No? No lo sabemos. Pero por lo menos eliminamos
aquellos datos. Imaginaos que en nivel de estudios del padre se hubiera
introducido un 17 sin darme cuenta. En el teclómetro, 17. Ese 17 va a
influir de alguna manera en el tratamiento de datos que yo pueda realizar.
Por eso tenemos que realizar ese análisis de calidad. Y otro análisis que
sería... ¿Qué sería? Las tablas de frecuencias. Nosotros, lógicamente,
a la hora de seleccionar una muestra, nosotros sabemos cuántos sujetos
tenemos de cada zona. En este caso, cuántos sujetos de género masculino,
cuántos de género femenino. Y lo que tenemos que hacer es comprobar si
realmente esa información es correcta en la tabla que nosotros hemos
introducido. Bien. Otro análisis que podría ser el de porcentaje. Aunque
aquí está este título. Este título no lo sé. O sea, es el mismo que el
anterior y entonces tendríamos la frecuencia, el número de personas que
aparecen sin estudios, el porcentaje que corresponde sobre el total, el
porcentaje válido, que veis que es distinto. ¿A qué le llamo porcentaje
válido? Esto está hecho con el programa SPS de estadística. ¿A qué le
llamo porcentaje válido? Eso, claro, tengáis en cuenta cuando... No
quiere decir que el anterior no sea válido. El porcentaje, cuando no tiene
el apellido válido, lo que nos está indicando es el porcentaje sobre el
total de sujetos que nosotros tenemos. Y el porcentaje válido sobre el
total de datos que tenemos en esa variable. Eso quiere decir que aquí
falta alguna variable. O sea, alguno lo ha dejado en blanco. Algunos no
sabemos cuáles son sus estudios. Entonces, lógicamente, eso le llama
porcentaje válido. Ese no se tiene en cuenta a la hora de hallar el
porcentaje. Esa diferencia... Hay entre el porcentaje válido y el
porcentaje. Luego, el porcentaje acumulado, eso sabéis lo que es, ¿no?
¿O no? No. El porcentaje acumulado está hecho, en este caso, lo hace el
programa sobre el porcentaje válido. Quiere decir el porcentaje de sujetos
que tienen el valor de una variable o cualquiera de los inferiores.
Entonces, aquí sin estudios... Hay un 3,2% de sujetos con primarios o
básicos incompletos. O sin estudios, cualquiera de las dos. Cualquiera de
las dos. Entonces, en cualquiera de estas dos son 11,7%. 11,7% de sujetos
tienen primarios o básicos o no tienen estudios. Bien. Sin estudios con
primarios... Sin estudios básicos incompletos o primarios básicos
completos, hay un 40,9%. Un 40,9% abarca a estas tres categorías. Claro.
Lógicamente, este es 3,2 más 8,5 da 11,7. 11,7 más 29,2 nos da 40,9. Con
formación profesional o cualquiera de los inferiores da 57,9. Añadimos el
17. El 17, que tenía formación profesional a todos los que tenemos ya, y
el 57,9. Con bachillerato o cualquiera de los inferiores, 71%. Titulado
universitario, 95%. Y otros, no sé lo que son, es el 100% lógicamente.
Ese es el porcentaje acumulado. ¿Alguna duda? ¿Alguna pregunta? Bien. Yo
me voy a saltar en este momento esa parte que pone introducción a los
gráficos. Porque luego viene una información más amplia sobre los
gráficos. Entonces es una repetición y no voy a repetirlo. Aquí aparece
eso porque no es tan fiero el león como lo pintan. Este año pasado lo
habría visto muchas veces y este año sigue apareciendo. Digo por el miedo
que muchos tenéis a esta asignatura. Bien. Entonces vamos... A meternos
con las medidas descriptivas. Bien. Primero aparece aquí una tabla. Una
tabla con una serie de datos. Y una serie de conceptos que posiblemente no
hayáis visto. Eso no lo busquéis en el libro que no está. Entonces,
aparecen datos agrupados en intervalos. Entonces tenemos un intervalo. El
primer intervalo va de 3 a 5. Eso que quiere decir que aquí estarán los
sujetos que tienen una puntuación entre 3 y 7. De 8 a 12 los que tienen
entre 8 y 12. 13 a 17 los que tienen entre 13 y 17. 18 y 22 los que tienen
entre 18 y 22. Bien. ¿Qué es la marca de clase? La marca de clase es el
punto medio del intervalo. A eso se llama marca de clase. O sea, yo
alinearía. El promedio entre los dos extremos de cada intervalo. 7 más 3,
10 dividido entre 2 me daría 5. 12 más 8, 20 dividido entre 2 me daría
10. 17 más 13, 30 entre 2 me daría 15. Y así sucesivamente. Eso es la
marca de clase. ¿Por qué utilizamos la marca de clase? O se utiliza,
aunque en este momento no tiene mucho sentido, el utilizar tablas de datos
con agrupación de intervalos. Porque no tiene sentido. Porque antes lo que
hacíamos, no teníamos ordenadores, y lo que hacíamos era hacer la mano.
Entonces si tienes 10.000 datos, pues como tengas que elevar al cuadrado
cada uno de ellos, sumarles no sé qué, hacer no sé cuánto, pues lo
tenías que repetir 10.000 veces. Entonces lo que se hacía es una
agrupación de intervalos para reducir la cantidad de información, la
cantidad de datos que uno tenía que manejar. Ahora con un ordenador eso no
sucede, sino que el ordenador nos hace los cálculos. Pero bueno, para que
sepáis, veis cuando os aparecen tablas de este estilo. Entonces en lugar,
lógicamente para los cálculos, nosotros tendríamos que utilizar algún
tipo de dato. ¿Cuál es? Pues la marca de clase. Podría haber sido otro,
pero bueno, utilizamos la marca de clase. F, ¿qué es? F es la frecuencia.
¿Y qué es la frecuencia? Pregunto. No me estoy preguntando a mí mismo,
sino pregunto, ¿qué es la frecuencia? El número de veces que se repite
un dato. En este caso el número de veces que se repite un dato. El número
de veces que se repite el intervalo. El número de veces que se repite la
marca de clase. O sea, aquí hay 5 sujetos que tienen entre 3 y 7. Entre
una puntuación 3 y una puntuación 7. 10 que tienen entre una puntuación
8 y una puntuación 12. 15 que tienen entre una puntuación 3 y una
puntuación 17. 15 no, 10, perdón, que me he ido a la marca de clase.
Luego estaría la frecuencia acumulada. Entonces hemos visto, hace un
momento, hemos visto que la frecuencia acumulada, o el porcentaje
acumulado, el porcentaje acumulado era el porcentaje de sujetos que tenían
un determinado valor de la variable o cualquiera de los inferiores. En este
caso la frecuencia es lo mismo. Nos indica el número de sujetos o el
número de observaciones que tienen un determinado valor o cualquiera de
los inferiores. Entonces, en la frecuencia acumulada tendremos que tenemos
5 observaciones 5 observaciones del intervalo 3 o 7. 11 observaciones que
tienen menos de 12. Una puntuación menor de 12. O sea, 11 observaciones
que están en 3 o 7 y 8 o 12. O dicho de otra manera, menor de 12. 21 es lo
mismo que antes. 5 más 6 nos da 11. 11 más 10 nos da 21. Hay 21
observaciones que son iguales a este intervalo o inferiores o cualquiera de
los anteriores. 49, pues serán 49 observaciones que están en cualquiera
de estos intervalos. 106, pues serán 49 observaciones que están en
cualquiera de estos intervalos. Bien, eso nos servirá luego para calcular
algún tipo de puntuación individual como pueden ser los centiles, etc.
Bien, porcentaje. El porcentaje corresponde a la frecuencia. O sea, es el
porcentaje de sujetos que tienen una puntuación que está situada en este
intervalo. Unos 64 tienen la puntuación situada entre 3 y 7. Unos 97 entre
8 y 12 y así sucesivamente. Porcentaje acumulado. Estamos en lo mismo de
antes. En vez de frecuencia es el porcentaje. Si yo cojo 91 con 12 será el
91 con 12 por 100 tienen las puntuaciones entre 38 y 42 entre 36 y 37 o
entre 32 y 36 sucesivamente. O de esta otra manera tienen puntuaciones
iguales a 3 y 7. O sea, 42 o inferiores. Cuartilas de este. Eso es el
porcentaje acumulado. Luego, límite aparente. Aquí pone limita pero es
límite. Límite aparente y límite real. Cuando nosotros tenemos un
intervalo 37 nosotros vemos que las puntuaciones van de 3 a 7. En este caso
van de 8 a 12. En el tercer intervalo van de 13 a 17. En el cuarto
intervalo van de 18 a 22. Y así sucesivamente. Pero entonces ahí tenemos
unos límites. El límite superior es 3 perdón, el límite inferior es 3 y
el límite superior es 7. En este otro intervalo el límite inferior es 8 y
el límite superior es 12. Pero estos son los límites aparentes. Aparentes
son los que aparecen. Los que tenemos ahí. Entonces cuando estamos con
variables continuas, como puede ser este caso, decimos si uno tiene un 7,
25 ¿dónde está? No está. Porque aquí tenemos entre 3 y 7 y aquí entre
8 y 12. Los que hay entre medio, ¿dónde están? Por eso hablamos de
límites reales. O sea el límite real sería añadirle medio punto al
límite superior y restarle medio punto al límite inferior. Entonces aquí
este intervalo estaría entre 2 y medio y 7 y medio. El segundo intervalo
estaría entre 7 y medio y 12 y medio. No, no no tengo que hacer nada sino
que es el límite real. Ah bueno. Sí. Entonces vamos a ver ¿para qué se
utiliza esto? Esto se utiliza, bueno esto es algo teórico. Entonces se
utiliza para que nosotros podamos utilizar todos los datos posibles porque
si es una variable continua no podemos desechar el hecho de que existan
valores o puedan existir aunque en la distribución que nosotros tenemos no
existen que puedan existir valores que sean diferentes. Si yo tuviera en
esta en estos valores que aquí tengo, en lugar de valores enteros tenía 7
y 25 entonces pondría entre 3 y 7 y 25 vamos a suponer. El siguiente me
saltaría a 8 y entre 12 y 25 pero estaríamos en lo mismo, o sea de operar
siempre me iban a quedar valores que no aparecen en el intervalo. Una
manera de evitarlo sería poner 2 y medio a 7 y medio y ponerlos en una
línea porque claro, si pongo 7 y medio también en el siguiente ¿dónde
está el 7 y medio? ¿arriba o abajo? Ese no sería un problema excesivo
porque no coincidiría mucho pero si coinciden muchos entonces el intervalo
en lugar de ser 7 y medio tendría que poner 7 y 25 o 7 y 75 pero vamos, no
os preocupe demasiado porque no vais a trabajar con intervalos sino que
cuando os aparezcan tablas que sepáis los conceptos que se pueden manejar
en esas tablas. Repito que ahora no se trabaja ya con intervalos sino que
se trabaja con todos los datos reales. Bien, entonces vamos a meternos con
las medidas de tendencia central. Una medida de tendencia central.
Entonces, entre las medidas de tendencia central está la media
aritmética. ¿Qué es la media aritmética? La media aritmética es el
promedio de todas las puntuaciones que nosotros hemos obtenido. Entonces,
¿cómo se obtiene? Se obtiene sumando todas las puntuaciones y
dividiéndolas por el número de observaciones que tenemos, lógicamente.
Si nosotros tenemos esta distribución tenemos x nos indica los valores de
la variable normalmente y aquí al transformarlo me he eliminado, esto
sería x sub i os tenéis que acostumbrar a los subíndices x sub i que
indica la i que hay debajo. La i que hay debajo nos indica a qué valor
corresponde esa x. Si yo ordeno estos valores del 1 al 20, no sé cuántos
hay exactamente entonces si pongo x sub 1 se corresponderá a la
puntuación 5 x sub 6 corresponderá a la puntuación 18 y así
sucesivamente. La i nos indica un orden, lo mismo pasaría en f sub i.
Entonces tenemos esta tabla donde tenemos los valores, sus frecuencias
entonces tenemos que sumar todos los valores pero no estos valores, porque
lógicamente con el valor 5 hay cinco observaciones. Si yo sumase sólo
esta columna, no sumaría todas las puntuaciones que yo tengo, porque yo
tengo 304 puntuaciones y lo que sumaría serían nada más estas. Por lo
tanto tendré que multiplicar cada puntuación por su frecuencia y sumar
esta columna. De esa manera sumaré todas las puntuaciones que sean en este
caso 9478 n es 304 y la media es 31,18 que sería esto. Entonces ya nos
empiezan a aparecer aquí símbolos que todo el mundo está mirando y dice
bueno, ya empezamos. Esto es el símbolo de la media una x con una raya
horizontal arriba Podría ser una i con una raya horizontal, una z con una
raya horizontal, es lo mismo. Este es el sumatorio ¿Qué me está
diciendo? Que sume este producto el producto de una puntuación por su
frecuencia desde la primera hasta la última. Eso es lo que me dice. O sea,
me dice suma, multiplica 5 en la primera puntuación por 5, 25 a eso,
vuelve a multiplicar 8 por 2, 16 sumarlo. Entonces me dice haz estos
productos y luego súmalos desde el primero hasta el último que sería
esta columna y me daría 9478 Eso es el signo del sumatorio. Si hubiera
puesto suma desde 1 hasta 3, entonces sumaría estos tres 25 más 16 más
48 si pongo n estoy diciendo que sume todo Normalmente os vais a encontrar
siempre con esto, no os van a decir sumes del 1 al 3 o del 1 al 5 o del 1
al 27 Si en lugar de tener esa distribución nosotros tuviéramos una
distribución en intervalos lo que haríamos sería multiplicar la marca de
clase por su frecuencia en cada uno de ellos y sumarlo. Entonces me daría
una suma algo distinta, 9420 en vez de 9478 y una media también que sería
algo distinto ¿Por qué es distinta cuando tenemos si tenemos los mismos
datos tenemos la información tenemos los datos agrupados en intervalos
¿Por qué es distinta? ¿A quién se le ocurre? También la pregunta
también va para el que está viéndonos o participando desde donde esté,
no sé dónde está ¿Por qué los intervalos tienen más margen de error?
Porque los intervalos tienen más margen de error Si por ahí va... Porque
en los intervalos nosotros perdemos información En el primer intervalo lo
que hacemos es utilizar como si todos los que están en ese intervalo
fueran 5 y puede que sean todos 3 o que pueden ser que sean todos 8
Entonces lo que cometemos es un error es un error mínimo, pero cometemos
un error Entonces lo que interesa es realmente lo que ya se hace ahora es
decir utilizar todas las puntuaciones Bien, y como ya esto se está
terminando detrás vienen otros ¿Alguna pregunta? ¿Alguna sugerencia?
¿Alguna duda? Ya cerramos esto