Estadistica inferencial
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Introducción a la Estadística Inferencial
con SPSS
Contenidos
1. Conceptos básicos de Estadística Inferencial.
2. Tablas de contingencia.
3. Coeficiente de correlación de Pearson.
Conceptos básicos de Estadística Inferencial
Hipótesis nula y alternativa. Pruebas de contraste de hipótesis. Tipos de contraste de hipótesis. El concepto de significación estadística.
Contexto de la investigación
Teorías y/o investigaciones previas
Hipótesis de investigación
Hipótesis alternativa (HA)
Hipótesis estadística
Diferencia-igualdad entre 2 ó más grupos
Asociación entre 2 ó más variables
“Toma de decisiones bajo incertidumbre sobre lo adecuadas
que son las explicaciones teóricas y la hipótesis que se deducen de ellas”
Contexto de las pruebas de contraste de hipótesis
Escepticismo (azar, casualidad)
Reglas de inferencia negativa Se da por supuesto que la hipótesis nula es verdadera
Pruebas de contraste de hipótesis
Hipótesis nula (H0) versus alternativa (HA)
Comprobar la validez de la hipótesis estadística
Comparar H0 con H1
Estadístico de contraste Significación estadística (p)
Reglas de inferencia negativa
“Las pruebas de contraste de hipótesis tienen una presunción a favor de la
hipótesis nula (…), de forma similar a como ocurre en los tribunales de
justicia, donde hay una presunción de inocencia. Dado que uno es inocente
hasta que se demuestre lo contrario, la evidencia aportada debe ser muy
consistente para admitir la culpabilidad” (Baxter y Babbie, 2004, p. 278).
Páginas del manual 399-413
Significación estadística (p)
¿El azar explica los resultados? Probabilidad de equivocarse al rechazar la
hipótesis nula. Credibilidad de la H0. Probabilidad de error (error tipo I) al rechazar H0. Probabilidad de obtener un estadístico de
contraste tan grande como el obtenido si H0 fuera cierta.
La probabilidad de que las diferencias (o asociación entre las variables) pueda explicarse simplemente por el azar o la casualidad.
Tablas de contingencia
Analizar la relación entre dos variables con un nivel de medida nominal u ordinal (cualitativas).
Comprobar si existen diferencias entre dos o más grupos (variable columna, cualitativa) en una variable (fila) cualitativa.
Analizar la fuerza de la relación entre dos variables cualitativas.
Se toma como base una tabla de contingencia. Se calcula el estadístico de contraste Chi o Ji
cuadrado.
Cálculo del estadístico de contraste χ2
Hipótesis nulaNo existe relación entre 2 variables
No existen diferencias entre los grupos en la variable criterio
Hipótesis alternativaExiste asociación entre 2 variables
Existen diferencias entre los grupos en la variable criterio
Fórmulas:
Interpretación Chi cuadrado:
El nivel de significación asociado al estadístico ² representa la probabilidad de obtener un determinado valor de ² en el caso de que las dos variables sean independientes (hipótesis nula). Cuando el valor obtenido sea menor que 0.05 (p<0.05) se podrá rechazar la hipótesis nula y afirmar que existe una asociación significativa entre las variables consideradas.
Calculo de las frecuencias esperadas y del estadístico de contraste χ2 (ejemplo 1)
Calculo de las frecuencias esperadas y del estadístico de contraste χ2 (ejemplo 2)
TABLAS DE CONTINGENCIA(matriz de datos)
AC Latinoamerica en prensa.sav
Estudio sobre el tratamiento informativo de Latinoamérica en la prensa española
Metodología:
Análisis de contenido (n=309 noticias)
Páginas del manual 524-525
Construcción de una tabla de contingencia (paso 1)
Menú Analizar > Estadísticos descriptivos >Tabla de Contingencia
Variable fila: VD (carácter)
Variable columna: VI (pais)
Construcción de una tabla de contingencia (paso 2)
Recuen to
34 22 26 14 24 14 134
44 14 7 17 7 5 94
13 19 10 15 10 14 81
91 55 43 46 41 33 309
1 Nega tivo
2 N e ut r o o ambi g u o
3 Po sit i vo
caract er Cará ct e r(evaluati vo) de lacont eci mient o
pr i n cipal
Tota l
1 Ch il e2 Cuba3 Co lo mbia4 Mé xi co 5 Ve nez uela6 Brasil
pais P a ís prot a go n i st a de la informa ción analiza da
Total
Número de noticias sobre Chile y que aluden a acontecimientos de carácter negativo (n=34)
Número de noticias totales sobre Chile, independientemente del carácter evaluativo del acontecimiento principal que se relata (n=91)
Número de noticias que informan de acontecimientos de carácter negativo, independientemente del país protagonista (n=134)
Construcción de una tabla de contingencia (paso 3)
Porcentajes “columna”
Regla de Zeisel
Siempre que la variable “independiente” aparezca como variable columna.
Obtención de frecuencias observadas, esperadas y residuos en una tabla de contingencia
Se solicitan las frecuencias observadas, esperadas y los residuos no tipificados
Calculo MANUAL del estadístico de contraste χ2
Calculo del estadístico de contraste χ2 con SPSS
Botón Estadísticos
Obtención del estadístico de contraste χ2 con SPSS (resultado final) La prueba ² detecta si
existe una asociación significativa entre las variables.
Existe una relación estadísticamente significativa entre el carácter evaluativo del acontecimiento principal abordado en la noticia y el tipo de país protagonista de la misma [² (10, N=309) = 36.83, p<.001]
Distribución χ2 de Pearson
Tabla χ2
Obtención de los residuos tipificados corregidos
Permite saber cuál es el sentido de la asociación o de las diferencias entre los grupos: en este caso, qué países de manera significativa difieren en el tratamiento informativo.
Obtención de estadísticos para evaluar la fuerza de la asociación
Obtención de estadísticos para evaluar la fuerza de la asociación (resultado final)
Coeficiente de correlación r de Pearson Asociación lineal entre dos variables (de
intervalo o razón). Diagrama de dispersión. Covarianza (=sxy). Signo y fuerza de la asociación. Coeficiente de determinación (=r2) y varianza
explicada (=r2 x 100). Ojo! Correlación no es causalidad.
Cálculo MANUAL del coeficiente de correlación de Pearson (2) Signo: forma
de la relación (+, -)
Valor numérico: fuerza o magnitud de la relación (-1, +1)
Cálculo MANUAL del coeficiente de correlación de Pearson (1)
0; 1
2; 3
4; 5
7; 7
9; 8
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0 2 4 6 8 10
X
Y
Ecuación de la línea recta: y = a + bX
COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE PEARSON (matriz de datos)
Encuesta TV y violencia.sav
Estudio sobre el efecto de cultivo
Metodología:
Encuesta (n=96)
Páginas del manual 508-509
Obtener un diagrama de dispersión(paso 1)
Menú Gráficos > Dispersión/Puntos > Dispersión simple (Botón Definir)
Obtener un diagrama de dispersión(paso 2) Variable X: TV
Variable Y: victim
Obtener un diagrama de dispersión(resultado final)
Relación positiva entre X e Y
¿Pero de qué magnitud es la relación?
Cálculo del coeficiente de correlación de Pearson (paso 1)
Menú Analizar > Correlaciones > Bivariadas
Cálculo del coeficiente de correlación de Pearson (paso 2)
Cálculo del coeficiente de correlación de Pearson (resultado final) Ventana de
resultados
r[94]=0.53, p<.001
Correlación entre consumo de TV y victimización: