Estadística descriptiva en psicología

El ser humano tiene la necesidad de categorizar y medir para conocer. Un instrumento valioso para este propósito es la estadística descriptiva que nos ofrece estadísticos y gráficos muy valiosos para entender qué ha sucedido en un estudio determinado.

Revisado y aprobado por el psicólogo Sergio De Dios González.

Escrito por Paula Villasante

Última actualización: 26 diciembre, 2018

La estadística es la rama de las matemáticas que estudia la variabilidad, así como el proceso que la genera siguiendo leyes de probabilidad. Es necesaria tanto para hacer investigación como para entender cómo se está investigando en la actualidad más allá de las conclusiones de cualquier estudio. Así, el conocimiento en esta rama nos permitirá conocer en buena medida la calidad de un estudio y por lo tanto el grado de fiabilidad que nos merecen sus conclusiones.

La estadística descriptiva, por su parte, es aquella parte de la estadística que se encarga de recolectar, presentar y caracterizar un conjunto de datos. Dicho de otra manera, la estadística descriptiva intenta saber qué ha pasado, frente a la estadística inferencial que intenta predecir lo que sucederá en el futuro bajo un conjunto de condiciones.

Por ejemplo, estas condiciones se suelen especificar mediante variables como la edad, el clima o el grado de ansiedad. Así, la estadística descriptiva en la psicología tiene el objetivo de resumir de una manera útil para el investigador y para el lector lo que ha sucedido es un estudio determinado.

Como hemos dicho antes, las variables son uno de los ejes centrales de la estadística descriptiva -y de la no descriptiva también-. Una variable engloba a un conjunto de valores, y según sean estos valore podemos hablar de:

• Variables cuantitativas: pueden tener valor numérico (edad, precio de un producto, ingresos anuales).
• Variables categóricas o cualitativas: no se pueden medir numéricamente (como el sexo, la nacionalidad o el color de la piel) ni escalar directamente.

Las variables también se pueden clasificar en:

• Variables unidimensionales. solo recogen información sobre una característica de una población. Por ejemplo, altura de los alumnos en un colegio.
• Variables bidimensionales. recogen información sobre dos características de la población. Por ejemplo, altura y edad de los alumnos de un colegio.
• Variables multidimensionales. recogen información sobre tres o más características de una población. Por ejemplo, altura, peso y edad de los alumnos de un colegio.

Así, los datos (números o medidas recopilados a partir de la observación) pueden ser de dos tipos:

• Datos discretos. Son respuestas numéricas que surgen de un proceso de conteo.
• Datos continuos. Son respuestas numéricas que surgen de un proceso de medición.

Escalas de medición en estadística descriptiva

Medir es el proceso de vincular conceptos abstractos con indicadores empíricos . Al resultado de medir se le llama medida.

Existen cuatro escalas de medición posibles, que se utilizan para ayudar en la clasificación de variables. En este sentido, las propiedades de fiabilidad y validez son muy importantes en estadística descriptiva, ya que nos hablan de la calidad de la medición. Porque, ¿de qué nos van a servir unos datos que de origen están mal tomados?

Escala nominal

En esta escala se asignan números a categorías que no necesitan un orden (no podemos decir que una categoría sea más que otra). Además, estas categorías son mutuamente excluyentes. Un ejemplo de ello puede ser el género o el color. Así, la opción elegida sería excluyente de las demás.

Esta escala es asignada a las variables cualitativas o categóricas.

Escala ordinal

Aquí se establecen categorías con dos o más niveles que implican un orden entre sí. Como en la escala anterior, se trata también de categorías mutuamente excluyentes, pero ahora podemos situar a los valores de las variables en un orden. Por ejemplo, esta escala podría verse en las respuestas a un cuestionario:

• Totalmente en desacuerdo.
• En desacuerdo.
• Indiferente.
• De acuerdo.
• Totalmente de acuerdo.

Estas opciones de respuesta pueden codificarse con números que van del uno al cinco que sugieren un orden preestablecido. Sin embargo, no podemos saber, a menos que utilicemos procedimientos estadísticos avanzados e intentemos estimarla, la distancia que hay entre dos categorías. Así, podemos hablar de que el objeto de la investigación tiene más o menos de algo, pero de manera sencilla no podemos hablar de cuánto más de ese algo (inteligencia, memoria, ansiedad, etc.).

Esta escala también es asignada a las variables cualitativas.

Escala de intervalo

En esta escala se cuantifica la distancia entre los valores. La medición del intervalo posee, además, las características de las dos mediciones anteriores. Así, establece la distancia entre una medida y otra.

La escala de intervalo se aplica a variables continuas. Sin embargo, no es posible en esta escala el cero absoluto. Un ejemplo claro de este tipo de medida es un termómetro. Cuando éste marca cero grados, no significa una ausencia de temperatura.

Esta escala se aplica en variables cuantitativas.

Escala de razón

Por último, esta escala recoge las características de las anteriores. Determina la distancia exacta entre los intervalos de una categoría. Además, tiene un puto de cero absoluto en el que no existe la característica o atributo que se mide. Por ejemplo, el número de hijos: cero hijos significa ausencia de hijos.

Esta escala se aplica en variables cuantitativas.

Frecuencias en la estadística descriptiva

Una distribución de frecuencias es un listado de los posibles valores (o intervalos) que toma una variable, junto al número de observaciones para cada valor.

• La frecuencia absoluta registra el número de veces que aparece un determinado valor entre las observaciones.
• La frecuencia relativa registra la proporción o porcentaje de ocurrencia de un determinado valor de las observaciones.

Esta distribución de frecuencias se suele representar mediante tablas. Así, esta debe incluir todos los posibles valores de una variable. Además, ha de indicarse el total de observaciones (n) que se hayan realizado. Cuando tenemos una gran cantidad de datos categorías y algunas de ellas con frecuencias muy bajas conviene agruparlas en intervalos.

Indicadores

Por último, los indicadores en la estadística se utilizan para describir un conjunto de datos mediante un número. Así, este número resume una característica de la distribución de los datos analizados. Algunos de estos indicadores son:

• Indicadores de la tendencia central
  • Media o promedio.
  • Moda.
  • Mediana.
• Indicadores de dispersión
  • Varianza.
  • Mínimo/Máximo.
  • Rango.
  • Rango intercuartílico.

Así, con la ayuda de estos conceptos, la estadística descriptiva se encarga de depurar, organizar y calcular estadísticos y representaciones de los datos para ofrecer al investigador, y por extensión a la comunidad científica, un mapa completo de lo que ha sucedido en su estudio.