Buenas tardes de nuevo, perdonad por el retraso no haya conexión a
internet en la tutoría se van a dar presenciales y online para los que no
estuvisteis en la primera tutoría yo soy Salva y voy a intentar ayudar con
la asignatura de introducción a la AISI de datos el otro día nos quedamos
aquí en el tema 1 la medición y escalas de medida bueno la asignatura es
introducción al análisis de datos por lo tanto se trata de analizar datos
y los datos básicamente vienen de la asignación de números a nuestros
objetos de estudios el proceso de asignar números a los objetos y a las
características según una determinada regla pues a eso se le denomina
medición es algo a lo que ya estamos más o menos habituados habituadas
pero ¿tú cuánto mides? se asume que la medición no es la altura pues es
un tipo de escala entonces bueno pues si te voy a unido 1,76 5 metros pero
en realidad se nos asignan números no solamente con respecto a la altura
sino con respecto a muchas características por ejemplo nuestros DNI cada
uno de nosotros cada una de nosotras tiene un DNI eso es un número se nos
asigna un número y ese número sirve para identificar por lo tanto medir
se trata simplemente de asignar números a cada uno de nuestros objetos de
estudio vale bueno cuando se habla de las características como lo tenéis
en el libro se refiere a cualquier propiedad del objeto de estudio o de las
personas que deseemos estudiar las características en referencia
referencia a las distintas variables que estudiamos en cada uno de nosotros
en cada uno de nosotros las típicas básicas en cualquier estudio al
principio son las sociodemográficas edad edad edad edad edad edad edad
edad edad edad edad sexo estado civil trabajo en profesión estudio
residente serían características sociodemográficas y ya después
vendrían otro tipo de características cuando se habla de la modalidad
modalidad son cada una de las posibles valores que toma que toman esas
características y la distinta forma de si hablamos de sexo en función de
lo que indique en el DNI, sería varón o hembra, serían esas dos
posibilidades. Es muy importante esto que aquí parece tan simple, por
ejemplo, cuando se habla de sexo no es igual decir en función de lo que
aparezca en tu documento de identidad que en función, por ejemplo, del
grado de concentración de hormona en sangre. Para las competiciones de
alto nivel se hacen analíticas para el grado de concentración de hormona
en sangre y en función de los niveles de hormona pues se determina si
entras o no en una categoría u otra, o si puedes participar en esa
modalidad. Por lo tanto, un mismo concepto, dependiendo de cómo lo
definas, le vas a poder dar distintos valores, ¿vale? Bueno, básicamente
las escalas de medida, es decir, las reglas a través de las cuales
asignamos números, son cuatro. Las que aquí vemos son unas que
desarrolló un señor que se llama, bueno, se escribe Supes, ¿sabes? Pero,
bueno, digamos que estas son las que más, las que se suele usar porque es
la más intuitiva La primera escala, digamos la que es de más bajo nivel,
¿no? Que es la nominal, sirve para nominar a las características objeto
de estudio. Simplemente te sirve para decir si entre dos, supongamos que
estamos pidiendo personas, con respecto a género, si yo pido que me
enseñéis vuestro DNI, pues según vuestro DNI, pues hombre-mujer,
hombre-mujer, hombre-mujer, lo máximo que yo podría decir, la relación
entre cada uno de vosotros sería si tenéis el mismo género o distinto, y
nada más. No podría decir si es más o menos que, o cuánto más o menos
que. Por eso se dice que la escala nominal, ¿sí? Lo único que hace es,
lo que se plantea es una relación de igualdad o desigualdad entre los
posibles valores de la variable, ¿vale? Por ejemplo, dice católicos
practicantes. No, frente a católicos no practicantes, ¿no? Por eso sería
simplemente decir practica o no practica, ¿vale? Cuando vosotros seáis
psicólogos o psicólogas, a la medida de lo posible, cada uno de los
valores que definan a vuestras variables deben estar perfectamente
delimitados. Es lo que se denomina la definición operativa del valor.
Porque si te dice el católico practicante, si yo os pregunto, ¿es
católico practicante? ¿Es católica practicante? Hay que definir qué es
practicante. Practicante significa ir a misa, significa, sí, pues, estar
bautizado, confirmado, etcétera. Todo el proceso que suponga que define lo
que sería un católico o una católica practicante. Si os fijáis, yo he
dicho sexo en función de lo que ponga en el D-Day, ¿no? Porque en
función de eso vamos a asignar los valores, ¿vale? Entonces, para
escribir, ¿qué escribo? Voy a intentar, a ver si funciona el sistema que
me he traído. Porque es que con el ratón voy a intentar utilizar una
pizarrita móvil. ¿Tenéis alguna duda de las escalas de medida? ¿Ninguna
duda? Muy bien, eso que lo sabéis ya todos. ¿Está? A ver si funciona. Es
que si escribo con el ratón se ve regular. Ahora no se verá tampoco tan
bien, pero igual se ve un poco mejor. A ver si de esta manera... A ver si
puedo escribir aquí. No hace algo. No hace nada, ¿no? No funciona. Bueno.
Realmente lo tienes que conectar antes de encender el ordenador. No, este
yo creo que no. ¿Seguro? ¿Ve? Bueno, no me sirve ni la jugada. Bueno,
pues ya lo consigo. Bueno. No me sirve, bueno. No sé, no lo siento. Bueno,
lo voy a intentar hacer con el ratón. Vamos a ver, si fuera... Si hablamos
de sexo... Esto no está regularcito, ¿vale? Suponemos que tenemos dos
valores de sexo según el DNI, que sería hombre y mujer. Lo que se hace
simplemente es, cuando se miden, se asigna un número a cada uno de los
valores de la característica que tú estés estudiando. Si yo estoy
estudiando sexo según el DNI, disculpad esta letrilla, pues digo, bueno,
pues si eres hombre asigno un 1 y si eres mujer te asigno un 2. ¿Vale?
Solamente puedo hablar de identidad o diferencia aquí. A esto, aunque no
lo diga el libro. Esto se llama sistema relacional empírico. Eso no lo
pone el libro, ¿eh? Simplemente porque lo entendáis didácticamente. Y
este sería el sistema relacional numérico. Lo que se hace es... En
realidad aquí se plantea solo que la relación que hay entre hombre y
mujer es solo de valores de identidad o diferencia. Por lo tanto, aunque
aquí aparezca un 1 y 2, que parece pertenecer, por ejemplo, al conjunto de
los números naturales, solamente tiene el sentido de... Igualdad o
diferencia. La relación que guardan entre sí los valores del sistema
empírico, la guardan entre sí los valores del sistema relacional
numérico. ¿Vale? Entonces, si yo os voy a medir, suponiendo, ¿no?
Deciría, ¿de qué? Pues 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1,
1, 1, ¿vale? ¿Sí? Por ejemplo, ¿tú qué sexo tienes? ¿Tú? Vale. Sí.
Muy bien. Buena respuesta. Muy bien. La pregunta es, como estamos midiendo,
su sexo es 1. ¿Sí? Normalmente la gente diría hombre o mujer, lo que
fuera. Pero como es medir, medir es asignar un número. ¿Vale? En la
siguiente escala, esta es la escala nominal. La siguiente es la ordinaria.
La ordinaria establece un orden, además de identidad o diferencia. La
típica es la que te ponen los hoteles o los servicios que le dicen,
¿cómo es de satisfecho está usted con el servicio? ¿Sí? Y te dicen,
nada. No. Nada. Poco. Algo. Bueno, bastante. Y mucho, mucho. ¿Sí? Y te
asignan un numerito a cada uno de estos valores. Por ejemplo, lo típico es
1, 2, 3, 4 y 5. ¿Vale? Claro, aquí, si yo digo, ¿cómo es de satisfecho
estás con la UNED? Yo digo, valórame. ¿Vale? Mídemelo. Lo que sea,
cualquiera. Un 8. ¿Un 8? Un 8. Mal, mal medido. No puedes medir. Porque es
de 1 a 5. Ah. Un 4. Vale. Un 4. Te voy a poner aquí un palote. ¿A mí?
Sí. No, no. Es lo que quieras. Simplemente esto es como práctica, ¿no?
De verdad que esto queda grabado y después todo será nada. ¿Vale? Bueno.
No se ve en vuestras caras. La mía sí. ¿Cualquiera? 5. Bueno. 5. Vale.
5, 4. ¿Veis? Esto es simplemente el proceso en que se mide, cada persona
va valorando, no 1, 1, 1. ¿Vale? Aquí podemos decir que hay cuatro
personas que han valorado menos. ¿Sí? Podemos decir, mira, tres personas
han valorado la UNED menos que el resto. ¿Sí? Ah. No se está viendo.
Fantástico. Ah. Bien. Bueno. Pues he puesto aquí 1, 2, gracias, 3, 4 y 5.
¿Esto sí se ve? ¿Sí? Nada. Simplemente estoy asignando numeritos a cada
uno de los sistemas relacionales en pingo. ¿Vale? Esto es satisfacción.
¿Vale? Esto es satisfacción. Y esto es el sistema relacional numérico.
¿Vale? ¿Eh? Entonces, nada. Lo único que he hecho ha sido preguntar.
¿Vale? Entonces, fijaros. Ahora podemos decir, igual que en la nominal,
podemos decir que dos personas han valorado igual o distinto. ¿No? Porque
quien ha dicho 1 es lo mismo que otra persona que haya dicho también 1,
pero también si alguna persona ha dicho 2, podemos decir que la que ha
dicho 1 ha valorado distinto que la otra persona y además la ha valorado
menos. Antes solamente podíamos decir si era igual o distinto. Ahora
podemos decir que la escala ordinal se caracteriza porque la relación
entre sus posibles valores es no solo de identidad-diferencia, sino de
orden. Entonces, cuando me pidan qué escala, ¿cómo la clasifico? Siempre
por la mayor de las propiedades que cumpla. Si te presentan una ordinal, no
puedes decir que es nominal, ¿no? Porque además tiene el de orden. ¿Sí?
Tiene que decir la propiedad máxima que presente, ¿vale? Es un orden. Es
decir, imaginaros, ¿no? Pues a lo mejor yo he dicho un 5, pero porque soy
un exagerado, ¿sí? Y otra persona dice 4 porque es más moderada, ¿no?
Entonces se trata de un orden subjetivo. Yo puedo decir que una persona ha
dicho más o menos que la otra, pero no puedo decir cuánto más o menos
que, porque no hay una cuantificación de las distancias entre los valores.
¿No? Yo pregunto bien, pero siempre pregunto por las papas fritas con
tomate. ¿Cuánto te gustan las papas fritas con tomate, no? Bueno, 5, 5,
4, 4... Sí, pues eso es una valoración subjetiva. No puedo decir que el
que ha dicho 2 le gusta a la mitad del que ha dicho 4. Le gusta menos,
¿sí? ¿Eh? Vale. Muy bien. Pues entonces esta sería la de orden, ¿vale?
Perdonad lo que estáis hablando en el chat. Pero... Es que no soy tan
multimedia. Estoy intentando escribir con el ratón, ¿sabes? Explicar
aquí. Si alguien ve que alguien me hace una pregunta no resuelta o me lo
dice, oye, tal, ¿vale? Por favor, ¿vale? Todos los materiales están en
la carpetita para cada clase, siempre los cuelgo antes, ¿vale? Estos son
los dos más fáciles, nominal y ordinal. Bueno, os puedo comentar que a la
ordinal la denominan muchas veces cuasi cuantitativa, y eso es incorrecto,
¿vale? Tratarla cuantitativamente. Muchas veces se le hace la media.
Bueno, ya lo veremos en el siguiente tema. Para aplicar la media los datos
tienen que ser cuantitativos, y es que no es cuantitativo, es ordinal,
¿vale? Entonces, si tú sumas, ¿no? 1 más 2 más 3 más 4 sería, ¿no?
3, 1, ¿no? 4, 2, ¿no? 3, 3. 3, 4. Sumo todo eso. Y digo, pues la media de
satisfacción, ¿vale? Y el segundo problema es, pues eso sería incorrecto
porque los datos no son cuantitativos, es ordinal. Ya veréis que para eso
sí tienen que aplicar la media, ¿vale? Muy bien. Bueno, pues la siguiente
escala sería la escala de... Entonces, esta sería nominal, ¿vale? La que
hemos dicho hasta ahora es nominal y esta ordinal, ¿sí? A la nominal se
le denomina las variables que se estudian con escala nominal, ¿vale? Se
les denomina cualitativas. A las ordinales se les denomina, entre comillas,
cuasicuantitativas porque no llegan a ser cuantitativas porque no hay una
cuantificación entre sus valores, no sabemos cuánto más o menos qué,
¿vale? Y después vienen las otras dos escalas siguientes que son las que
clasifican a las variables cuantitativas, que es la escala de intervalo y
de razón. ¿Vale? Ya como os podéis imaginar, la escala de intervalo y de
razón ya ahí sí cuantifica las distancias, ¿vale? Y así sabemos qué
distancia hay. Por ejemplo, pues el termómetro, ¿no? El dibujo... Se
supone que voy a dibujar un termómetro más o menos, se supone que esto es
el termómetro un poco cuadrado, pero bueno, ¡mierda! Esto no se debe ver
antes de venir a clase, ¿vale? ¿Vale? Suponemos... Esto es un
termómetro, ¿eh? Se supone que esto es la dilatación del mercurio con el
calor y tal y vamos a poner lo que sea. Por aquí pongo un cero, ¿vale?
Cero. Cero grado centígrado. Aquí le voy a poner cinco, ¿sí? Aquí le
voy a poner diez, ¿sí? Claro, con la pizzerrita. Quince, ¿vale? Y así
sucesivamente. Claro, ahora podemos decir, ¿no? Si le damos la temperatura
hoy, suponiendo que hiciera... ¿Vale? A cinco grados, ¿sí? Que no sé
cuándo, pero cinco grados y ayer también había cinco grados, pues
podríamos decir que los dos días ha hecho la misma temperatura. Si hoy
hace cinco grados, ¿no? Y ayer hizo diez, podemos decir que hoy hace
menos, ¿no? Temperatura que ayer, ¿sí? Que es distinta, podemos decir
que es distinta, que es menor, pero también sabemos, podemos decir... Y
atención, atención. Que si pasado mañana hay quince, podemos decir que
la distancia del cinco al diez es la misma que del diez al quince. Es
decir, la escala de intervalo lo que te permite es comparar las distancias
entre los valores. Te permite decir si la diferencia entre dos valores es
igual, mayor o menor que otra. ¿No? Que no se comparen directamente los
valores, sino la distancia entre los valores. ¿Vale? Esa es la escala de
intervalo. Y después por lo que caracteriza fundamentalmente la pregunta
típica es que el cero, el origen de la escala de intervalo es relativo.
¿Qué significa relativo? Relativo significa que no es absoluto, ¿no?
Buena explicación, ¿eh? Es decir, que si yo digo cero grados de
temperatura, no significa ni... Pues no hace ni frío ni calor, ¿sí? No
hay temperatura. No es un posible valor porque se lo traduce a grados
Kelvin, ¿no? A Fahrenheit pues es otro valor, ¿no? O si yo digo... Si os
mido la personalidad y sacáis un cero de personalidad no es que no
tengáis personalidad, sino que es un posible valor, ¿no? Entonces el cero
significa la escala de intervalo es que es otro posible valor. ¿Vale? Que
es un valor relativo dependiendo de lo que estén midiendo. Yo cuando
tengáis un poco de más experiencia, cuando veáis los test y las escalas,
pues veréis que algunas escalas empiezan en cero, otras empiezan, ¿no? En
siete, en ocho, en doce, depende en qué escala esté medido. Entonces el
origen es relativo. No es absoluto. Ese cero no significa ausencia de la
variable o del objeto de estudio que tú estés estudiando. Es decir, es un
posible valor. No ausencia de, ¿vale? Entonces el típico ejemplo de esto
es... Para pasar ya a la de razón. Si yo te digo conocimiento de la
asignatura, ¿sí? Y saca un cero, ¿sí? Y tú dices conocimiento de la
asignatura. ¿Cero qué es? No tiene ni idea. Hombre, sí, hombre, sí
sabe. Sabe el nombre de la asignatura, ¿no? La carrera que está
estudiando, ¿no? Los estudios que hace, ¿sí? Entonces no es cero. Algo
sabe. No es ausencia, ¿no? Pero si te pregunto número de respuesta...
¿No? Correcta emitida en el examen, ¿no? Si es cero es que no ha acertado
ni una. Eso sí que es ausencia de la variable objeto de estudio, ¿sí? Es
un poco la diferencia... En psicología es complicado. En psicología
normalmente lo que se trabaja es con escala de intervalo. Bueno, ya eso lo
veréis más en asignatura de psicometría. Donde el origen suele ser
relativo. En la escala de razón se supone que está de intervalo, ¿no? En
la de... Es decir, la de intervalo añade... Recordad, la nominal era sólo
igualdad o diferencia entre valores. La ordinal es igualdad o diferencia
entre valores y además añade el orden, ¿sí? Si es mayor o menor que un
valor que otro. La de intervalo lo que ha añadido es la igualdad o
diferencia mayor o menor que... Y también es mayor o menor que igualdad de
distancias entre valores. Siendo el origen, el cero, un valor relativo. Lo
que añade la de razón es, como os podéis imaginar... Primero, el cero ya
es absoluto. Cero es cero. Cero patatero, ¿no? Que es como se dice por
aquí, ¿no? En Andalucía. Bueno, o por lo menos yo lo decía. Igual ya
estoy desfasado, pero bueno. Razón, ¿sí? Por ejemplo, kilos, ¿no? El
kilo, ¿no? Me voy a poner a dieta. ¿Vale? Hoy me peso y mañana me peso
igual, pues... ¿Sí? Pues pérdida de peso, cero. No, no me he perdido
nada. Eso es total y absoluto, ¿sí? O, no sé, kilómetros recorridos en
entrenamiento de maratón, ¿sí? Hoy me toca sofá, ¿no? Kilómetros
recorridos, cero. Eso es, no he corrido ni nada. ¿Vale? O también
puedo... Lo que añade la de razón es... Pues ponemos, vamos... Esto es un
metro. Un poco burlado. Porque el metro así, ¿no? Entonces, pues yo pongo
cero, cinco, diez, ¿no? Quince, veinte, ¿vale? Ahora lo que sí que puedo
hablar es de las proporciones. Puedo decir, por ejemplo, ¿no? La
proporción... Veinte, quince, veinte, veinticinco, treinta, ¿no? Bueno,
con la proporción la voy poniendo... Por ejemplo, de treinta a veinte es
la misma... ¿Sí? Si yo digo treinta dividido entre veinte, ¿vale? Ahora
no es menos como la de intervalo, ¿vale? Se supone... Esto es una
proporción. Estoy dibujando fuera de trazo, ¿vale? Treinta dividido entre
veinte, ¿sí? Puedo decir si es la misma o la distinta proporción que...
Por ejemplo, podemos decir veinte dividido entre diez, ¿sí? ¿Vale? Ahora
sí puedo establecer... Si estas proporciones... ¿Esto qué sería? ¿A la
misma proporción o distinta? Distinta. ¿Eh? Esta, ¿qué sería? ¿Mayor
o menor qué? Igual. ¿Sí? Tres medios es igual que... Dos. ¿Eh? Tres
dividido entre dos se supone que es más pequeño, ¿no? Que dos dividido
entre uno, ¿no? ¿No? No. ¿Sí? Entonces, bueno, en definitiva no importa
que mayor o menor qué. Lo importante... Lo importante es que tengáis
claro que aquí se habla de las proporciones. Realmente, es porque lo
entendáis. Es una explicación bastante intuitiva de qué significan las
escalas de medida. Realmente, como se sabe realmente... Porque si...
Nosotros, ¿por qué lo sabemos? Pues imaginaos que nos traemos aquí, yo
sé, pues a un bosquimano, ¿no? Es... Que vive en el Amazonas. Pues le da
igual. O sea, tú le dices... Eh... El DNI. Pues a él no es el mismo
número. Eh... Nosotros, porque más o menos intuitivamente sabemos que...
A qué nos hacemos referencia. Realmente las escalas... Las escalas de...
De medida se... Se definen por lo que se denominan operaciones matemáticas
admisibles. Pero vosotros eso no... Eh... No lo... Eh... No... No lo van a
preguntar. ¿Vale? Es decir, que tú tienes un conjunto de números y ese
conjunto de números se puede transformar en otro conjunto de números.
¿Vale? Y dependiendo de las transformaciones matemáticas que puedas hacer
entre esos conjuntos de números hablas de un tipo de escala u otra. ¿No?
¿Vale? Entonces, bueno, pues la nominal es solamente... Bueno, por un
cambio directo. Porque a ti te da igual decir 0, 1, 1, 2, 4, 6, 14, 18. Es
simplemente una transformación directa. ¿Eh? No es de
identidad-diferencia. La escala ordinar sería una función de orden de
mayor o menor que. Por eso, por ejemplo, ¿no? Los ingleses... Las inglesas
dirían, ¿no? Pues un 1 es muy buena nota y un 5 es muy mala nota. Antes
vez que nosotros, ¿no? Para nosotros un 5 sería bueno. Y para ellos,
¿eh? Y un 1 sería malo. ¿Vale? ¿Veis? Y la de intervalo es lo que os
acabo de decir. ¿Vale? ¿Alguna duda de esto? Bueno, la de intervalo... La
transformación numérica en la de intervalo es lo que se llama una
transformación lineal. ¿Sí? Por ejemplo, f es igual, ¿no? A... A
más... A más bx. ¿Vale? Que eso sería las transformaciones que tiene la
de intervalo. ¿Vale? Este sería el valor de una variable, de un conjunto
de datos. Y tú le das valores a la b, él da valores a la a. ¿Sí?
¿Vale? Y... Pues entonces la transformación... Esto es una relación
lineal. ¿Vale? Y después la de razón, la función que pone en relación
los dos conjuntos de valores es simplemente una de proporciones de bx.
¿Vale? Por ejemplo, bx. ¿Vale? ¿Alguna duda? ¿No? ¿Vale? Pues
seguimos... Eh... ¿Vale? Lo siguiente ya sería simplemente la variable,
en resumen, en resumen, la nominal cualitativa, la ordinal cuasi
cuantitativa, la de intervalo y la de razón cuantitativa. ¿Vale? El cero
absoluto, la de razón. En la de intervalo, relativos. ¿Vale? Lo de las
transformaciones numéricas no recuerdo yo eso por si lo han preguntado
alguna vez. Yo creo que no lo han preguntado prácticamente...
Prácticamente nunca. ¿Vale? Bueno. En las variables, en la
clasificación, bueno, pues tenéis qué es una variable, pues algo que
varía. ¿No? ¿Sí? Eh... Es decir, tener una característica que tiene
distintos valores. Como acabo de decir, muy importante en psicología
definir qué es el concepto, cómo se define y cuáles son los valores.
Tener en cuenta que vais a trabajar con un montón de profesionales, ¿eh?
Con un montón de profesionales de distintas disciplinas. Tenéis que
decir, pues, si es un niño hiperactivo o una niña hiperactiva, ¿qué es
el hiperactivo? ¿Cómo se mide la hiperactividad? ¿Qué posibilidades
puede tomar? Etcétera. ¿No? Que es ser motivado, satisfecho, feliz,
infeliz, ansioso, ¿sí? Todas esas... Todo eso tiene que estar
perfectamente delimitado. ¿Por qué? Porque vais a trabajar con el método
científico. ¿Vale? Entonces, cada variable tiene sus propios valores.
Tiene distintas modalidades de ocurrencia o distintos valores. Si solamente
tiene un valor, pues no es una variable, es una constante, porque si no
tiene el mismo valor, es una constante, ¿vale? Entonces tenéis, veis, las
nominales son cualitativas, las ordinales cuasi-cuantitativas y la de
intervalo razón son cuantitativas, claro. Las cualitativas pueden tener
dos valores o más de dos valores, si tienes dos valores, dicotómica, por
ejemplo. El sexo, ¿no? Hombre-mujer. O si tienes más de dos valores o dos
categorías, pues serían politómicas, sería religión que procesas,
¿no? Pues católico, protestante, karykrizma, ¿no? Lo que sea. ¿Vale? Y
después tenéis las ordinales, que son las cuasi-cuantitativas
normalmente. Suelen ir de 1 a 5, de 1 a 3, 1 a 7, 1 a 11, ¿no? Ahora, en
el caso de las cuantitativas, no. Ahora hay una tendencia que es que le
quitan el valor central a las ordinales cuando hacen la escala de
valoración. Bueno, eso ya lo comentaremos en tercero, ¿vale? Porque si
pones 1, 2, 3, 4, 5, entonces todo el mundo responde 3, 3, 3, 3, 3. Nivel
de satisfacción, 3. Entonces no sabes si estás satisfecho o insatisfecho
con distintos aspectos. Entonces dices, pues le ponemos 1, 2, 3, 4 y tienen
que ser por un lado o por otro, ¿no? Eso, ¿vale? Intervalo de razón son
las cuantitativas. La cuantitativa puede ser de dos tipos, discreta, sí
que son muy calladitas, no. Discreta quiere decir que son valores fijos,
que no hay valores intermedios entre dos posibles valores. Es decir, el
número de hijos que tengo. Yo tengo 2,4 y 3,8, ¿no? Yo tengo 1, 2, 0, 1,
2, 3, 4, no puede haber valores intermedios, ¿vale? La continua quiere
decir, ¿no?, que entre dos posibles valores de una variable cuantitativa
continua, existe teóricamente siempre otro posible valor, ¿no? Tú vas a
la carnicería y me pones un kilo, no, ponme medio kilo de carne, no, mejor
un cuarto, ¿no? Ponme un octavo, ¿no? Vale, ponme, sí. Se supone que,
¿no?, que cada vez puedes ir reduciendo en teoría hasta el infinito,
porque por definición es hasta el infinito, ¿no? ¿Vale? O sea, el
chiste, ¿no? Y se pone, pues ya huele el cuchillo, ¿no? Porque ya no hay
más para reducir, ¿no? Ese chiste no lo conocéis, ¿eh?, ¿no? Otro
día. ¿Vale? Aparte de esta clasificación, existen más clasificaciones,
¿eh? Tenéis la independiente, la dependiente y la extraña, ¿vale? La
independiente y dependiente es la que caracteriza a lo que se denomina las
relaciones causales, ¿sí? Es decir, que una variable o los valores de una
variable ocurren dependiendo de los valores de la otra variable. Por
ejemplo, ¿no? Pues si yo le doy a una bola de billar, ¿no? A esa bola de
billar le da a otra bola de billar, el movimiento de la segunda bola de
billar se debe al impacto de la primera bola de billar, ¿sí? Entonces,
realmente en definición de causalidad, una de las, en la causalidad, creo
que era causalidad eficiente aristotélica, Aristóteles definía siete
tipos de causalidad. Nosotros nos quedamos con una nada más, con esa,
¿vale? La variable independiente es, por lo tanto, va a anteceder, va a
ser la primera porque es la que provoca el cambio en la otra, ¿sí?
Entonces, pues se supone, ¿no? Pues si llueve me mojo, ¿no? Pues se
supone que primero llueve y después me mojo, no me mojo y después llueve,
¿sí? ¿Vale? Pues eso sería la independiente, sería el primer término
de la relación que es la causa de la variación de la variable
dependiente, ¿sí? Si yo hago una terapia a una persona que está
deprimida, pues se supone que la terapia es la variable independiente y la
variable dependiente es la depresión. ¿No? Que va a disminuir por mi
terapia. La variable extraña sería cualquier otra variable que pueda
estar influyendo en la dependiente pero que no nos interesa, ¿vale? Por
ejemplo, tú crees que tu terapia es muy buena pero realmente lo que le ha
pasado es que ya ha vuelto con su pareja y ya está fantástico, ya se le
ha quitado todo. Yo diría, qué buen terapeuta soy si no sabes el tema de
su pareja, ¿no? Entonces, tú crees que el cambio se debe a tu terapia
pero realmente se está debiendo a otra variable extraña, ¿no? Que tú
no, ¿eh? No controlabas. ¿Vale? Fácil y todo, que sí. ¿Eh? Bueno,
después tenéis la distribución de frecuencia y distribución de
frecuencia es contar. Esto es lo que pasa que lo cuentan de distintas
formas. Tú puedes contar directamente el número de casos, puedes contar
las, ¿no? Tú puedes decir cuántos hombres, cuántas mujeres hay, que eso
es fácil, ¿no? ¿Sí? O si decimos por nacionalidad, pues puedes contar
cuántas nacionalidades hay o también puedes hacerlo. En proporciones del
total que hay en la clase, cuántos hombres y cuántas mujeres hay, ¿no?
Pues eso sería la frecuencia relativa, las proporciones. Si no multiplica
por cien, pues serían los porcentajes, ¿vale? Y después tenéis
simplemente las acumuladas, ¿no? Entonces, bueno, pues en función de la
información que tú vas registrando, ¿sí?, pues vas contando de una
manera u otra, fundamentalmente es decirlo para decidir qué estadístico
usar y qué gráfica utilizar. ¿Vale? Entonces, ahí tenéis aquí
frecuencia absoluta, pues el número de veces que aparece cada valor. La
relativa, el número de veces que aparece cada valor partido por el total,
¿no? Pues si hay 60 mujeres y 40 hombres, ¿sí?, pues tenemos un 0,6%…
un 0,6% de proporción de mujeres y un 0,4%, ¿no?, de hombres. Si lo
multiplicas por cien, pues sería un 40% de hombres y un 60% de mujeres,
¿sí? Frecuencia absoluta, pues simplemente, pues va… aquí no tiene
mucho sentido porque, solamente tenéis dos valores, porque imaginaos que
hay distintos valores ordenados de menos a más, pues tú puedes decir,
¿cuántos valores hay?, ¿no?, menos de 5, menos de 10, menos de 15, menos
de 20, porque desde hasta 5 tengo tantos casos, hasta 10 tengo tantos y
así. ¿Vale? Si lo dividís por el total, ¿sí?, pues sería la
frecuencia absoluta… tenéis la frecuencia absoluta acumulada o tenéis
las proporciones acumuladas. Si lo multiplicáis por cien, pues el
porcentaje. Ahora lo vemos eso con una tablita, ¿vale? De esto tenéis
duda o no, ¿no?, fácil, ¿no? Después, cuando hay muchos datos, aunque
ya hoy en día, no importa si ya hoy en día este no es un problema,
antiguamente, pero antiguamente, ¿no?, yo te cuento la historia del abuelo
Cebolleta ayer, estaba en la sábana de datos, ¿sabes?, lo que era la
sábana de datos, era como todo se hacía a mano, ¿sí?, pues tú cogías
papel y papel y papel y papel, pero papel, ¿eh?, o sea, imaginaos… Todo
este suelo era papel, ¿sí?, y cada línea era una persona, ¿sí?, y de
cada persona, en cada persona había una serie de columnas que eran las
variables que estudiaban, ¿no? Algunos estudios que dicen, por ejemplo,
para, ¿no?, psicología en el ejército, ¿no?, pues imaginaos, de cada
recluta, o de cada recluta había una serie de variables, ¿no?, edad,
sexo, enfermedades que tenía, características psicológicas, ¿no?
Entonces, claro, cuando tenías muchísimo, muchísimos datos, lo que se
hacía era, pues se agrupaba, ¿sí?, se agrupan en intérvalos. Hoy en
día, como todo era automático, ¿sí?, tú tecleas y tal como te lo
tecleas directamente, perdón, va a la base de datos y ya, esto no…
prácticamente vosotros no vais a hacer ninguna análisis a mano, pero por
lo menos conocerlo. Por eso es por lo que se hacen intervalos de datos,
porque si imaginaos, si digo, número, un test, ¿no?, que tenga de 1 a 180
de posible puntuación, ¿no?, pues si yo tengo, ¿no?, 54, 1, tengo miles
de datos, pues lo que hago los agrupos, ¿cuántos tengo? De 1 a 10, ¿no?,
¿no?, de 10 a 20, de 20 a 30, ¿vale? Obviamente, si tú reduces los
datos, en vez de ponerlos todos, en vez de poner de 1 tengo 5, ¿no?, 54,
de 2 tengo, entonces es muy largo, muy tedioso, entonces por eso por lo que
se hacen intervalos, ¿vale? Claro, lo ideal es que no haya, los intervalos
no sean demasiado, ¿no?, 7, 8, 9, lo ideal que sean 6, que no haya mucho,
¿vale? De todas maneras, en el examen, si os ponen esto, nos van a dar los
intervalos, normalmente se hacen los intervalos ya hechos, ¿no? Bueno,
¿tenéis alguno de los intervalos? ¿Tenéis un intervalo? Sí, un
intervalo. ¿Cuántos más intervalos hay allá? Más información se
pierde. Sí, más información se pierde, exacto. Y puede perder, digamos,
en la investigación. Puedes tener menos precisión a la hora de sacar las
conclusiones de tu estudio, por eso el número de intervalos no puede ser
infinito, como mucho, por eso he dicho, como mucho 9, 10, ¿sí?, pues si
no pierdes mucho, bueno, también depende, o sea, si tienes un rango de
variabilidad de 2.000 datos, 2.000 posibles valores, pues sí que puedes
tener más intervalos. Depende, ¿sí? Si es mili, mili, por mili,
milésimas, pues a lo mejor sí, ¿vale? Pero hoy en día ya realmente
también lo hago un poco con nuestro desarrollo profesional, esto no va a
ser un problema porque se maneja perfectamente, ¿vale? Entonces, si
habéis tenido ocasión, por ejemplo, de los ejercicios, por ejemplo, del
tema 1, ¿veis? ¿Vale? Tenemos aquí, ya aprendimos. ¿Veis? Pues aquí
tenéis, ¿veis? Estos serían distintos intervalos, ¿veis? Por ejemplo,
la situación 2, lo podéis ver, ¿no? El número de asignatura matriculada
en la UNED, ¿sí?, por un grupo de 40 estudiantes es, y aquí aparece la
asignatura, 2, 6, 4, 5, ¿sí? Dice, con estos datos puedes realizar
distintas distribuciones de frecuencia como son las tres siguientes. Estas
son distintas distribuciones. ¿Esto qué quiere decir? ¿Qué quiere
decir? ¿Qué? Los alumnos matriculados, ¿no? De 1 a 2 asignaturas hay 7.
De 3 o 4 hay 15, ¿no? De 5, 6 hay 11. De 7, 8 hay 5. De 9, 10 hay 2,
¿sí? La n sub i, esta pequeña, ¿qué significa? Perdón. ¿Sabes qué
significa la n sub i pequeña que pone aquí? ¿No? ¿Alguien que me diga
qué es la n sub i pequeña? Frecuencia absoluta. ¿Eh? Frecuencia
absoluta. Muy bien. Pues entonces, y si yo digo, ¿cuál sería la
frecuencia? Frecuencia acumulada del intérvalo 5, 6. Del intérvalo 5, 6.
Frecuencia acumulada. Ah, vale. Empezando de nuevo. Muy bien. ¿Sabes?
Claro. Como yo digo la acumulada, acumulada significa cuántos datos hay,
¿no? Del intérvalo 5, 6, ¿sí? O menor. Entonces, en el intérvalo 5, 6
hay 11. En el anterior, 3, 4 y 15, ¿no? Pues ahí ya tenéis 26. Y en el
anterior... ¿No? Tenéis 7, ¿vale? Otros 33, ¿no? Se suman, ¿vale?
¿Sí? Os veo opuestos, ¿eh? A ver, mirad el tema, a ver. ¿No? Bueno,
pues esto simplemente era un ejemplo. Hay una cosa que es lo que se llama
los intérvalos exactos, ¿vale? Los intérvalos exactos. Cuando pones
intérvalo exacto, ¿eh? En valores exactos, a ver si tenemos por aquí
algo. A ver, ¿sabéis lo que son los límites exactos? El superior y el
inferior. ¿Eh? Se divide por la mitad del primero, ¿no? Y se le suma a su
número. Aquí no están hechos exactos ninguno, ¿no? No. Bueno, pues
fijaros, ¿no? Ya que sé, pues esta misma tabla, ¿no? Dice distribución
de frecuencia a la tabla 6, ¿no? Dice aquí distribución de frecuencia
relativa en un cuestionario de depresión, ¿vale? Aplicado a 300 personas,
¿sí? Entonces dice, se supone que la X son los valores, ¿no? ¿Sí? Son
los valores de depresión, ¿sí? Entonces dice, bueno, pues de 4, ¿no? A
8. Ah, bueno, y aquí te estás poniendo, perdón. Y dice, de grupo...
Dice, distribución de frecuencia relativa, ¿sí? Frecuencia relativa del
grupo clínico y del grupo no clínico, ¿vale? Entonces se supone que el
no clínico, ¿sí? Se supone que va a tener valores más bajos de
depresión que el grupo clínico, ¿no? ¿Vale? Entonces tenéis aquí las
proporciones, ¿sí? Del grupo clínico en los valores de depresión,
¿vale? ¿Eh? Aquí dice que tiene una duda del punto 1.14. Ahora lo vemos.
Un momento. Bueno, pues, cuando se habla... Esto serían los intervalos
informados, ¿sí? O aparentes, que son los datos que tiene. Pero lo puedes
transformar en lo que se llama los intervalos con límites exactos.
Entonces, con límites exactos, si la unidad de medida... Veis que aquí en
la unidad lleva 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13... Va del 4 al 20. 28.
Pues siempre la unidad de medida dividido entre 2. Tú coges la unidad de
medida, como es 1, dividido entre 2, 0, 5. ¿Vale? Entonces lo que sería
el intervalo real, exacto, sería de menos 3,5 a 8,5. De 8,5 a 13,5. De
13,5 a 18,5. De 18,5 a 23,5. De 23,5 a 28,5. Digo, ¿y qué gano con eso?
Gano con eso si hay algún punto intermedio. Si hay algún... Si hay algún
valor entre 8 y 9, ¿dónde lo pongo? Si llega hasta el 8,5 sería en el
primero. Si se pasa del 8,5 ya sería el siguiente. ¿Vale? Eso sería los
intervalos exactos. ¿Vale? Dicen aquí que tienen una duda del 1,14. ¿Lo
vemos un momento? ¿Sí? A ver qué pasa con el 1,14. Con el 1,14. Aquí,
1,14. ¿Qué pasa? Aquí, 1,14. El número de sujetos de una muestra que
realizaron correctamente una tarea de discriminación en un experimento
psicofísico es 80. Lo que representa el 40% de la muestra. ¿Cuál es el
número de sujetos de la muestra? ¿Vale? ¿Dónde están estos? Vale.
Bueno, ¿cuál es el número si 80 es el 40%? El 100%, ¿cuál será? 200,
¿no? ¿Sí? ¿Vale? Simplemente una proporción. ¿No? ¿Vale? ¿Sí? A
ver, el 40% de 200, ¿cuánto es? Ah, dice aquí, no es el mismo 1,14 que
yo tengo. Pues yo lo que estoy haciendo es mirando los ejercicios que
están en la plataforma resuelto y resuelto. Por tema, ¿vale? Ah, se
refiere a la del libro. Bueno. Bueno, pues entonces me manda un correo
electrónico y te resuelvo la duda por correo electrónico, ¿vale? Vamos a
acabar el tema 1. ¿Vale? ¿Tenéis alguna duda del tema 1 o no? Bueno,
pues en cada intervalo vais a tener un punto central, ¿sí? Que es el
centro de clase, ¿sí? Que es la semisuma. La semisuma es sumar el valor
más chico. O el valor más alto lo divides por 2, ¿vale? La amplitud del
intervalo es simplemente la diferencia entre el valor, el límite superior
y el límite inferior exacto. Si hacéis la diferencia entre el límite
superior, es un típico error de examen. Te preguntan, ¿no? Pues la
amplitud del intervalo y tú coges y restas el intervalo informado. El
intervalo informado, imagínate, ¿no? El informado es de 1 a 5. El exacto
sería de 0 a 5, ¿no? A 5,5. Si tú a 5 le quitas 1, ¿cuánto te queda?
4. Si a 5,5 le quitas 0 a 5, 5. Entonces es, ¿sí? Si lo hacéis con el
informado, es el superior menor inferior más 1. Pero si lo hacéis con los
límites exactos, simplemente es la diferencia. El que te den. Bueno,
siempre va a ser el mismo valor. Claro, pero te van a dar... O sea, tú
siempre... La amplitud es la amplitud. No importa que sea informado,
aparente o exacto. ¿Sí? Pero es un error que muchas veces se comete. Hace
la diferencia del informado. El informado te quita 1. ¿Vale? ¿Sí? Bueno.
Ya está. Representaciones gráficas. Esto lo sabéis todos, ¿no? Sabéis
todas. El eje vertical en la ordenada y el eje horizontal en la asisa. A
mí esto siempre me ha costado mucho trabajo. No sé si a vosotros...
Bueno, en realidad lo del eje vertical, la ordenada, es porque te ordena.
¿Sí? Porque es donde están las frecuencias, los... ¿Sí? Y en el eje
horizontal veis que pone la asisa, es donde ponen los valores de la
variable que tú estás estudiando. ¿Sí? Y dice hombre y mujer. Tú te
pones hombre y mujer. ¿Cuántos hay? Y en la ordenada te los ordena de
cuánto hay más o menos. La nota. Aprobado, bueno, suspenso, aprobado,
notado, personalmente matrícula de honor. En el eje horizontal. En el
vertical, ¿cuántos hay? ¿Vale? Si os sirve de punto... Y el origen es el
corte, el punto de corte entre los dos, ¿vale? Bueno, pues ya está. Pues
ya a partir de ahí... ¿Tenéis alguna duda de alguna representación
gráfica? No dudas. Bueno, una cosa importante de la gráfica, que esto ya
lo conocéis, es no confundir el diagrama de barras con el histograma.
Fijaros que en el diagrama de barras hay espacios, hay espacio entre medio.
En el histograma no. ¿Por qué? Porque los datos son cuantitativos
continuos. En el diagrama de barras son cuantitativos discretos u ordinales
o nominales, ¿vale? El diagrama de barras... El diagrama de barras puede
ser nominal, ordinal o cuantitativo discreto. En el diagrama de barras, en
el histograma, tienen que ser cuantitativos continuos, ¿vale? Esa es la
típica pregunta de examen. Bueno, y que el diagrama de dispersión es
cuando pone en relación dos variables continuas, ¿vale? Otra típica
pregunta de examen en que la gente se equivoca mucho es con la asimetría.
Fijaros, dice... Asimetría es si los datos están aquí. ¿Aquí? A la
izquierda y hacia la derecha, ¿vale? Entonces, fijaros, si los datos
están hacia la derecha, la asimetría es negativa. Fijaros. Y si los datos
están hacia la izquierda, la asimetría es positiva. Y dices tú, bueno,
¿cómo? Te lías, ¿no? Porque le dices, bueno, pues hacia la derecha
sería positivo y hacia la izquierda sería negativo, ¿no? Pero eso lo
dicen en función de la media. Fijaros que la asimetría negativa, la media
es más pequeña que la mediana y que la moda. Y en la positiva, la media
es más grande que la mediana y que la moda. Ya. ¿Vale? Pues aquí voy a
cortar la clase, ¿sí? Ya prácticamente tenemos el tema dado. Por favor,
intentad miraros el tema y los ejercicios resueltos para el siguiente día,
¿vale? El siguiente día acabaríamos el tema 2, ¿vale?