Elección de la medida correcta de la dispersión en las estadísticas de psicología

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Las medidas de dispersión que se utilizan en las estadísticas de psicología muestran la dispersión o variabilidad de la variable que se está midiendo. Los tres principales son el rango, el rango intercuartil y la desviación estándar.

Conocer el rango, el rango intercuartil y la desviación estándar

Las tres medidas más importantes de dispersión se definen a continuación:

  • El rango es la diferencia entre la puntuación más alta y la más baja de una variable. Estos son los valores que han sido puntuados por los participantes en el estudio, y no necesariamente las puntuaciones más altas y más bajas posibles.
  • El rango intercuartil es la diferencia entre el cuartil superior y el inferior en un conjunto de puntuaciones ordenadas. Los cuartiles se forman dividiendo un conjunto de puntuaciones ordenadas en cuatro grupos de igual tamaño.
  • La desviación estándar (a menudo abreviada como Desviación estándar o SD) es la desviación media de las puntuaciones del conjunto de datos respecto a su puntuación media para una variable en particular. La puntuación media es la media de las puntuaciones de una variable. La desviación estándar indica hasta qué punto las puntuaciones de una variable se desvían de la puntuación media.

Determinación de la medida de dispersión a utilizar

La medida de dispersión más apropiada se determina del siguiente modo, en función de la naturaleza de los datos:

  • Datos medidos en el nivel nominal: Debido a que las tres medidas de dispersión requieren que los datos sean clasificados o sumados, ninguna de ellas es apropiada para los datos medidos a nivel nominal.
  • Datos medidos a nivel ordinal: El rango y el rango intercuartil son apropiados. El rango intercuartílico suele ser preferible, ya que es más informativo que el rango.
  • Datos medidos a nivel de intervalo/ratio: Las tres medidas de dispersión que hemos examinado son apropiadas. La desviación estándar suele ser preferible. Sin embargo, la desviación estándar (o varianza) no es apropiada cuando hay puntuaciones extremas y/o asimetría en el conjunto de datos. En esta situación, el rango intercuartílico suele ser preferible.

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