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- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Responder_preguntas_con_datos_-_Estadistica_introductoria_para_estudiantes_de_psicologia_(Crump)/01%3A_%C2%BFPor_qu%C3%A9_Estad%C3%ADsticas%3F/1.12%3A_Evaluar_la_validez_de_un_estudioPara darte una guía rápida sobre lo que importa aquí... (1) La validez interna y externa son lo más importante, ya que ligan directamente a la cuestión fundamental de si tu estudio realmente funciona....Para darte una guía rápida sobre lo que importa aquí... (1) La validez interna y externa son lo más importante, ya que ligan directamente a la cuestión fundamental de si tu estudio realmente funciona. (2) La validez de constructo pregunta si estás midiendo lo que piensas que eres. (3) La validez facial no es terriblemente importante excepto en la medida en que te preocupen por las “apariencias”. (4) La validez ecológica es un caso especial de validez facial que corresponde a un tipo de aparienc…
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Responder_preguntas_con_datos_-_Estadistica_introductoria_para_estudiantes_de_psicologia_(Crump)/08%3A_ANOVA_de_medidas_repetidas/8.06%3A_ResumenEn este capítulo se le presentó el ANOVA de medidas repetidas. Este análisis es apropiado para diseños dentro de sujetos o medidas repetidas. La principal diferencia entre el ANOVA del factor independ...En este capítulo se le presentó el ANOVA de medidas repetidas. Este análisis es apropiado para diseños dentro de sujetos o medidas repetidas. La principal diferencia entre el ANOVA del factor independiente y el ANOVA de medidas repetidas, es la capacidad de parcialidad de la varianza debido a las medias individuales del sujeto. Esto a menudo puede resultar en que el ANOVA de medidas repetidas sea más sensible a los efectos verdaderos que el ANOVA entre sujetos.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Responder_preguntas_con_datos_-_Estadistica_introductoria_para_estudiantes_de_psicologia_(Crump)/02%3A_Describiendo_datos/2.06%3A_Uso_de_estad%C3%ADsticas_descriptivas_con_datosRecuerda, estarás aprendiendo a calcular estadísticas descriptivas usando software en los laboratorios. Consulte los ejercicios manuales de laboratorio para obtener descriptivos para ver algunos ejemp...Recuerda, estarás aprendiendo a calcular estadísticas descriptivas usando software en los laboratorios. Consulte los ejercicios manuales de laboratorio para obtener descriptivos para ver algunos ejemplos de trabajo con datos reales.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Responder_preguntas_con_datos_-_Estadistica_introductoria_para_estudiantes_de_psicologia_(Crump)/07%3A_ANOVA/7.04%3A_ANOVA_sobre_datos_realesPor razones que elaboramos en el laboratorio, los investigadores plantearon la hipótesis de que el grupo Reactivación+Tetris tendría menos recuerdos intrusivos a lo largo de la semana que los otros gr...Por razones que elaboramos en el laboratorio, los investigadores plantearon la hipótesis de que el grupo Reactivación+Tetris tendría menos recuerdos intrusivos a lo largo de la semana que los otros grupos. Debido a que el azar rara vez produce este tipo de resultados, los investigadores hicieron la inferencia de que el azar NO produjo sus diferencias, en cambio, se inclinaron a concluir que el tratamiento Reactivación + Tetris realmente causó una reducción en los recuerdos intrusivos.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Responder_preguntas_con_datos_-_Estadistica_introductoria_para_estudiantes_de_psicologia_(Crump)/05%3A_Fundamentos_para_la_inferenciaAhora comenzamos nuestro viaje hacia las estadísticas inferenciales. Las herramientas que utilizamos para hacer inferencias sobre de dónde provienen nuestros datos y, lo que es más importante, hacer i...Ahora comenzamos nuestro viaje hacia las estadísticas inferenciales. Las herramientas que utilizamos para hacer inferencias sobre de dónde provienen nuestros datos y, lo que es más importante, hacer inferencias sobre qué causa qué. En este capítulo aportamos algunas ideas fundamentales. Nos quedaremos mayormente a nivel conceptual, y usaremos muchas simulaciones como hicimos en los últimos capítulos. En los capítulos restantes formalizamos las intuiciones construidas aquí para explicar cómo func
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Responder_preguntas_con_datos_-_Estadistica_introductoria_para_estudiantes_de_psicologia_(Crump)/02%3A_Describiendo_datos/2.03%3A_Ideas_Importantes_-_Distribuci%C3%B3n%2C_Tendencia_Central_y_VarianzaEsa cosa viene de uno de los centros de distribución de Amazon. El histograma es una distribución de los recuentos de frecuencia a través de los bins. Por ejemplo, si muchos de los números fueran alre...Esa cosa viene de uno de los centros de distribución de Amazon. El histograma es una distribución de los recuentos de frecuencia a través de los bins. Por ejemplo, si muchos de los números fueran alrededor de -1000, y una gran cantidad similar de números se agruparan alrededor de 1000, podríamos decir que había dos tendencias. La varianza tiene que ver con la diferencia: ¿Qué hay de diferente en algunos números?. Por ejemplo, ¿hay algo diferente en todos los números en el histograma?
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Responder_preguntas_con_datos_-_Estadistica_introductoria_para_estudiantes_de_psicologia_(Crump)/06%3A_Pruebas_T/6.04%3A_La_prueba_t_de_muestras_pareadas_contraatacalibrary(data.table) suppressPackageStartupMessages(library(dplyr)) all_data <- fread( "https://stats.libretexts.org/@api/deki/files/10603/MehrSongSpelke2016.csv") experiment_one <- all_data %>% filter...library(data.table) suppressPackageStartupMessages(library(dplyr)) all_data <- fread( "https://stats.libretexts.org/@api/deki/files/10603/MehrSongSpelke2016.csv") experiment_one <- all_data %>% filter(exp1==1) paired_sample_df <- data.frame(infant=1:5, Baseline = round(experiment_one$Baseline_Proportion_Gaze_to_Singer[1:5], digits=2), Test = round(experiment_one$Test_Proportion_Gaze_to_Singer[1:5], digits=2)) paired_sample_df <- cbind(paired_sample_df, differences = (paired_sample_df$Test- pair…
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Responder_preguntas_con_datos_-_Estadistica_introductoria_para_estudiantes_de_psicologia_(Crump)/09%3A_ANOVA_factorial/9.01%3A_Conceptos_b%C3%A1sicos_factorialesAdemás, cuando la gente no bebe cafeína, probamos a esas personas por la mañana, y por la tarde, Entonces, se manipula la hora del día para las personas que no tomaban cafeína. Cada vez que todos los ...Además, cuando la gente no bebe cafeína, probamos a esas personas por la mañana, y por la tarde, Entonces, se manipula la hora del día para las personas que no tomaban cafeína. Cada vez que todos los niveles de cada IV en un diseño están completamente cruzados, de modo que todos ocurren para cada nivel de cada otro IV, podemos decir que el diseño es un diseño completamente factorial. El número de niveles en el IV es el número que utilizamos para el IV.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Responder_preguntas_con_datos_-_Estadistica_introductoria_para_estudiantes_de_psicologia_(Crump)/10%3A_M%C3%A1s_sobre_dise%C3%B1os_factoriales/10.02%3A_Interpretaci%C3%B3n_de_los_principales_efectos_e_interaccionesPor ejemplo, imagina si el efecto de estar dentro de una bodega o fuera de una bodega interactuó con el efecto de usar zapatos en tu altura. La frase señala que antes de que hablen del efecto principa...Por ejemplo, imagina si el efecto de estar dentro de una bodega o fuera de una bodega interactuó con el efecto de usar zapatos en tu altura. La frase señala que antes de que hablen del efecto principal, primero deben hablar de la interacción, lo que está haciendo que el efecto principal se comporte de manera inconsistente. El tamaño de la diferencia entre los puntos rojo y aqua en la condición A (izquierda) es mayor que el tamaño de la diferencia en la condición B.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Responder_preguntas_con_datos_-_Estadistica_introductoria_para_estudiantes_de_psicologia_(Crump)/07%3A_ANOVA/7.03%3A_%C2%BFQu%C3%A9_significa_F%3FRecuerda, antes hablábamos de algunas ideas intuitivas para la comprensiónF, basadas en la idea de queF es una relación de lo que podemos explicar (varianza por diferencias de medias), dividid...Recuerda, antes hablábamos de algunas ideas intuitivas para la comprensiónF, basadas en la idea de queF es una relación de lo que podemos explicar (varianza por diferencias de medias), dividida por lo que no podemos explicar (la varianza del error).
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Responder_preguntas_con_datos_-_Estadistica_introductoria_para_estudiantes_de_psicologia_(Crump)/04%3A_Probabilidad%2C_muestreo_y_estimaci%C3%B3n/4.02%3A_%C2%BFQu%C3%A9_Significa_Probabilidad%3FUna posibilidad es que lo que quiere decir el meteorólogo es algo así: “Hay una categoría de días para los que predigo un 60% de probabilidad de lluvia; si miramos sólo a través de esos días para los ...Una posibilidad es que lo que quiere decir el meteorólogo es algo así: “Hay una categoría de días para los que predigo un 60% de probabilidad de lluvia; si miramos sólo a través de esos días para los que hago esta predicción, entonces en el 60% de esos días realmente va a llover”. Es muy raro y contrario a la intuición pensarlo de esta manera, pero sí ves que los frecuentistas hacen esto a veces.
