SEMINARIO 2. Introducción a la presentación de resultados científicos
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- Pedro Gerardo Venegas Barbero
- hace 7 años
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1 SEMINARIO 2 Introducción a la presentación de resultados científicos 1. Las variables de estudio 2. Estadística descriptiva 3. Gráficos descriptivos de las variables Histogramas Gráficos de caja-bigotes Gráficos descriptivos de relaciones entre variables Gráficos de dispersión X-Y 4. Tablas
2 1. Las variables de estudio
3 Las variables de estudio: naturaleza cuantitativa o cualitativa. - Tipos de variables: - Categóricas o cualitativas - nominales: color del pelo, sexo... - ordinales: pequeño, mediano, grande, enorme... - Numéricas o cuantitativas - discretas: nº de hijos, nº de semillas... - continuos: peso, altura...
4 VARIABLES DEFINICIÓN SUBTIPOS EJEMPLOS Nominales Sexo, color de pelo CUALITATIVAS Toman valores no numéricos: categorías Ordinales Pequeño, mediano, grande, enorme CUANTITATIVAS Toman valores numéricos: números Discretas Nº de descendientes Continuas Peso A veces se puede elegir el tratamiento cualitativo o cuantitativo de las variables.
5 Las variables de estudio: carácter dependiente o independiente. INDEPENDIENTES: Son las que el investigador considera responsables del fenómeno que se estudia (factores) DEPENDIENTES: Son las que el investigador mide para cuantificar el fenómeno estudiado, y comprobar si efectivamente son las variables independientes las responsables de dicho fenómeno
6 2. Interpretación de los datos: Estadística descriptiva. La estadística descriptiva sirve para resumir y organizar los datos. - Medidas de posición o de tendencia central - Medidas de dispersión
7 Medidas de tendencia central: indican alrededor de qué valores se agrupan los datos observados. Distinguimos: 1. Media aritmética: es el centro de gravedad de la serie de datos y se calcula como x i /n. 2. Mediana: es el punto medio de una serie ordenada de datos 3. Moda: es el valor más frecuente de la serie de datos.
8 Medidas de dispersión: indican si los valores de la variable están muy dispersos o se concentran alrededor de la medida de centralización. Son: - Rango. Diferencia entre el valor máximo y el mínimo observado. Rango: x max -x min - Varianza. Expresa la dispersión de valores entorno a la media s 2 -varianza de la muestra s 2 ( x i x) = n Desviación estándar. Es la raíz cuadrada de la varianza s - desviación estándar de la muestra
9 3. Interpretación de los datos: Representaciones gráficas Cualquiera que sea el tipo de datos que se ha obtenido, el proceso de interpretación generalmente comienza con la visualización gráfica del conjunto de observaciones. 1. Visualización de frecuencias: recuento de la cantidad de observaciones con un determinado valor. Histograma. 2. Descripción de la variable: Gráfico caja-bigotes. 3. Relaciones entre variables: Gráfico de dispersión.
10 1. Histograma. 5 4 Frecuencia ,3* 3,4* 3,5* 3,6* 3,7* 3,8* 3,9* 4,0* 4,1* 4,2* 4,3* 4,4* 4,5* Longitud del ala (cm)
11 2. Gráfico de caja y bigotes Gráfico de Caja y Bigotes Lontitud tarso
12 3. Gráficos de dispersión Peso corporal (gr) Longitud tarso (mm)
13 4. Tablas. Las tablas han de tener la cantidad mínima de información necesaria para que el lector sea capaz de interpretar los datos obtenidos en un experimento o muestreo, así como los resultados estadísticos. Esa información mínima engloba resultados de la estadística descriptiva (por ej. media aritmética de una medida en cada tratamiento ± desviación típica o desviación estándar o intervalos de confianza), y de la estadística inferencial (parámetro estadístico del test y valor de p)
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