Un poco de estadística en Maestría

En las maestrías en ciencias los alumnos nos topamos con la materia de estadística, la cual suele ser una materia un tanto complicada para muchos de nosotros. Una de mis hipótesis para esta dificultad es que salimos de licenciatura con muy poco conocimiento de estadística y si bien nos va, recordamos lo que es la media, moda y mediana.

Cuando llegas a tu materia de estadística nivel maestría, primero te presentan el programa estadístico SPSS, el cual al principio no entendemos nada; después  te comienzan a hablar de las correlaciones, la comparación de medias y que para cada una de esas existe una prueba diferente. Aparte que te debes de fijar en tus variables para saber cuál prueba usar y otras más cosas que nos aterrorizan.

Lo importante aquí es no caer en pánico, comprender a fondo lo que es la estadística y comenzar a quererla, porque no solo la necesitaremos durante la materia. Nos la vamos a seguir topando al llevar a cabo la metodología de nuestra tesis y en muchos proyectos que sigamos trabajando y consultando.

Una de las cosas que más se me dificultaron en lo personal era saber cuándo se iba a usar cada una de las pruebas y qué datos se tenían que reportar. Esta tabla yo la realicé antes de mi último examen para estudiar y me ayudó mucho. Tiene poca información de todo el proceso que se hace, pero para mí fueron puntos clave. Espero la entiendas y te sirva en algún momento.

 

Pruebas paramétricas

Pruebas no paramétricas

                                                                        Correlaciones
Pearson Numéricas Spearman Numéricas
(r=   p=) (rs=   p=)
      Comparación de media                                                      Correlación y comparación
T para una muestra Numérica / media eje Chi 2 Nominal u ordinal / dicotómica
(t=   gl=  p=) (x2=   gl=  p=) (Phi, o V de cramer=  p=)
     Comparación de medias                                                          Comparación de medianas
T para muestras independientes Numérica / variable de agrupación: dicotómica U de Mann Numérica/dicotómica
(t=   gl=  p=)   (Flevene=  p=) (U=   Z=  p=)
T para muestras relacionadas Numérica en primer tiempo/ la misma numérica en segundo tiempo Wilcoxon Numérica/ relacionada a través del tiempo
(t=   gl=  p=) (Z=   p=)