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Cómo interpretar los resultados experimentales - Coggle Diagram
Cómo interpretar los resultados experimentales
Cuando se termina un experimento, se debe interpretar los datos de las hojas de respuesta.
El primer paso es graficar la distribución de frecuencias que ilustra el número de puntos de
datos que caen en las categorías de la variable dependiente
A veces, estas distribuciones son
similares a una campana, la llamada distribución normal
Otras distribuciones son la bimodal, con dos categorías más frecuentes.
La sesgada, que tiene más calificaciones en una cola
de la distribución,
La truncada, que no tiene una cola de la distribución
Son tres las estadísticas más utilizadas para describir la tendencia central de una distribución
La mediana es la calificación que se encuentra a la mitad.
La media es el centro de gravedad de la distribución.
La moda es la categoría que ocurre con más frecuencia.
Las dos estadísticas que se
emplean para describir la dispersión de una distribución son
El rango
El rango es la diferencia entre las calificaciones más alta y más baja.
La desviación estándar.
La desviación estándar y en ocasiones la varianza a describen la dispersión de las distribuciones que se aproximan a la normal.
Las gráficas ilustran la relación entre las variables independiente y dependiente
Los niveles de la variable independiente se ponen sobre el eje horizontal, la abscisa.
Se emplea una gráfica de barras para ilustrar los puntos de datos que representan categorías cualitativamente diferentes.
Se usa un histograma o gráfica de funciones lineales para ilustrar las variables continuas.
Al describir las funciones, se indica si son lineales o curvilíneas, positivas o negativas, monotónicas o no monotónicas, aceleradas positivamente o aceleradas negativamente o asintóticas.
La fortaleza de la relación experimental se muestra en un diagrama de dispersión, o o si la relación es lineal, se calcula el coeficiente de correlación y el coeficiente de determinación.
Los valores de la variable dependiente sobre el eje vertical, la ordenada.
Para interpretar los resultados de un experimento factorial, primero hay que determinar si está presente un efecto principal
un efecto de un factor en la variable dependiente en un
valor promedio de los otros factores.
Además, debe determinar si el efecto de una variable es
diferente dependiendo de los niveles de las otras variables
Tales diferencias reciben el nombre de interacciones
En particular con las interacciones cruzadas, dificultan la interpretación de los efectos principales.
Cuando haya tres o más factores, la interpretación de las
interacciones es más ardua, ya que hay varias interacciones de dos vías como también interacciones de tres vías, y con más factores se encuentran interacciones de orden más alto
Se emplea la estadística inferencial para inferir qué tan probable es que la diferencia entre las muestras de los datos se deba al azar y no a una diferencia real de las poblaciones
(niveles de la variable independiente)
Así, para propósitos estadísticos se postula una hipótesis nula, que establece que los niveles de la variable independiente no tienen efecto
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El metaanálisis es una técnica estadística para combinar los resultados de muchos experimentos.
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Las computadoras se usan para realizar los análisis estadísticos
Sin embargo, se debe tener cuidado de revisar que se cumplan las premisas de las pruebas estadísticas.
Que los datos se introduzcan bien al programa. Antes de aceptar un resultado, hay que verificar su congruencia interna y precisión.