Bienvenida, bienvenido a esta videoclase de la asignatura Técnicas
y Herramientas para la Investigación Cuantitativa.
En esta videoclase nos vamos a centrar
en la estadística descriptiva y vamos a ver por qué es útil tanto
para la enseñanza como el tratamiento de la lengua.
Vamos a abordar los siguientes contenidos.
Veremos una breve introducción para situarnos en este tema
y abordaremos conceptos fundamentales
como población, muestra y algún recorrido
por los estadísticos descriptivos básicos.
Y finalmente, como no puede ser de otra forma, le daremos pinceladas
para que puedan hacer su propia visualización de datos
en JASP.
Entonces, ¿por qué los lingüistas debemos usar la estadística?
Pues porque es muy útil para poder analizar
y representar de forma sistemática datos lingüísticos.
Hay diferentes tipos de estadísticas,
descriptiva, inferencial, bayesiana.
Pero aquí en este curso, como este carácter introductorio,
nos centraremos en la descriptiva y en la inferencial.
Vamos a ver un ejemplo.
Por ejemplo, si utilizamos un cuerpo lingüístico,
podemos medir la longitud media de las oraciones,
la frecuencia de los adjetivos y esto puede ser útil para preguntas
de investigación.
Siempre la estadística va a estar al servicio de nuestra investigación.
Es una herramienta que nos va a ayudar a hacer
una investigación rápida.
Basada en datos y esto también además en el mundo contemporáneo
es muy relevante porque tendemos a imaginar
o a pensar en la lingüística como muy alejada de las matemáticas
y no, de hecho, la lingüística forma parte esencial
del entrenamiento de modelos de inteligencia artificial
incluso hasta para hacer atribuciones de autoría
así que esto trasciende a la lingüística
y también atañe a la literatura, es decir.
Los lingüistas y las lingüistas tenemos un papel clave
en el mundo contemporáneo en el que los datos
están a la orden del día y la gestión de lo mismo es esencial.
Por eso, vamos a intentar dar una pinza en las claves
para vuestra formación,
tanto en gestión como en digitalización,
partiendo de una sólida base estadística.
Como ejemplo, algo muy sencillo,
queríamos enseñarles algo muy básico.
Cogimos,
para que vean ustedes que esto en literatura
es útil, 800 palabras de una obra de Virginia Woolf
y otra de Jane Austen,
para ver si había algún patrón que pudiese distinguir esta obra.
Entonces utilizamos.
El software R, RStudio,
con paquetes de procesamiento de lenguaje natural
y tokenizamos los textos,
etiquetamos la palabra con su categoría POS y extrajimos
solo los adjetivos para ver si los adjetivos caracterizaban
de una forma específica a unos textos u otros.
Y hicimos un cuento de frecuencia, algo muy sencillo,
pero en lugar de hacerlo a mano,
con la estadística podemos hacerlo de forma sencilla.
Y elegimos los top 5, ¿vale?
Y que vimos que los adjetivos de Austin
se referían más al carácter y a la sociedad,
mientras que los de Gould se referían más a la atmósfera,
al sentimiento, eran más intimistas.
Es decir,
con un simple análisis, de aquí no podemos sacar mucha inferencia,
porque es solo un ejemplo que lo hemos puesto con 800 palabras,
pero para que vean la potencia que puede llegar a tener esto.
Conceptos clave, que confundimos mucho pero es muy muy sencillo.
Población y muestra.
Población y muestra en estadística, ¿qué es?
La población es, digamos, todos los elementos del estudio.
¿Qué ocurre?
¿Es viable acceder siempre a todos?
Por ejemplo, en personas se ve mucho más fácil.
¿Es fácil acceder a todos los estudiantes
y todas las estudiantes de inglés del mundo?
No.
Tenemos que concretar la población.
Imaginad que queremos los estudiantes andaluces.
¿Podemos acceder a todos?
Tampoco.
Es inviable.
Necesitaríamos muchos recursos económicos y logísticos.
¿Para ello qué hacemos?
Elegir una muestra, es decir,
una muestra es un subconjunto que representa a esa población.
Aquí tenemos dos conceptos nuevos, el parámetro y el estadístico.
El parámetro nos va a dar un dato de esta población,
es decir, yo puedo calcular la media de la muestra.
¿Y qué es lo que hago?
Yo voy a pensar que si esa muestra es representativa,
va a representar a la población,
por lo que ese estadístico va a ser de alguna forma equiparable.
Al parámetro.
De esta forma, a partir de una muestra,
puedo sacar inferencias sobre lo que ocurre
en una población.
¿Y cómo hacemos la muestra?
Porque, claro, ya sabemos los conceptos básicos
para abordar la muestra.
Pues hay dos formas principales de muestrear.
Los probabilísticos y los no probabilísticos.
Los probabilísticos son mucho más potentes
y dan mucha mayor representatividad.
Por ejemplo, un aleatorio simple es
aquel en el que todos los individuos tienen la misma posibilidad.
De ser seleccionado el estratificado consiste básicamente
en dividir a la población en grupos homogéneos
y hacer una muestra de cada grupo.
Y por conglomerado es seleccionar grupos completos.
Por ejemplo, escuelas.
Estos son muy potentes porque dan mucha representatividad
y dan una información muy precisa sobre la población que ocurre
no siempre.
Porque en humanidades tenemos los medios que tenemos
y la financiación que tenemos, porque no somos una disciplina
totalmente respetada a nivel de proyecto de investigación,
tenemos mucha menos financiación, pues no siempre podemos hacerlo.
Queremos, sí, pero podemos,
pues no siempre.
Entonces, tenemos que recurrir a veces a muestreos
no probabilísticos.
Son menos representativos, pero por economía, por tiempo,
son útiles.
Entonces, por ejemplo, el muestreo por conveniencia,
pues yo como investigador lo sujeto que tenga a mano.
Por eso muchas veces, profesorado universitario,
pues busca muestras por accesibilidad, por facilidad,
a lo que tiene a mano.
Luego también por juicio criterio experto,
es decir, por el conocimiento del propio investigador
o la investigadora o del grupo.
Y de bola de nieve,
cuando hay poblaciones a las que no es fácil acceder,
porque imagínense que quieren evaluar, un casual,
las competencias lingüísticas en lengua inglesa
de bailarina de trap.
¿No?
Pues esto no siempre es sencillo acceder a esta población
porque no es fácil encontrar un grupo así.
Pues entonces si conocemos una bailarina,
pues a partir de esa podemos ir de una a otra
y esto se llama bola de nieve.
¿Vale?
Entonces estos son los tipos de muestreo.
Y vamos a ir a los estadísticos básicos, ¿vale?
Lo que necesitamos para hacer cálculos sencillos.
Y vamos a hacerlo con un ejemplo, ¿vale?
Y lo vamos a hacer de forma conjunta.
Por ejemplo, estadísticos básicos.
La mediana, la media, la moda, el recorrido,
la varianza y la deviación típica.
Vamos a ver aquí un ejemplo ficticio,
estos datos no son reales,
son simplemente para que ustedes puedan practicar.
Vamos a imaginar que de forma ficticia tenemos 24 participantes
y le hemos preguntado cuántos libros leen al mes.
Pues tenemos 2 que leen 1, 5 que leen 2, 10 que leen 3, 5 que leen 4 y 2
que leen 5.
Estos datos son muy dispersos, entonces vamos a aplicar
estos estadísticos para ver un poco la tendencia central,
qué es lo que más se repite, etc. La media se calcula,
si ven ustedes, libros leídos y participantes,
es decir, tenemos el conjunto de datos y su frecuencia.
Para calcular la media tenemos que hacer el sumatorio en i
desde 1 hasta k, es decir,
con tantos elementos como contengamos
y multiplicándolo por su frecuencia, es decir, hacemos.
Eso que se ve tan difícil ahí simplemente
es multiplicar 1 por 2 más 2 por 5 más 3 por 10 más 4 por 5 más 5 por 2
y lo dividimos entre la suma de los participantes,
es decir, 2 más 5 más 10 más 5 más 2.
Hacemos esta operación y obtenemos la media, que es 3.
¿Y esto qué significa?
Pues que en promedio cada participante
lee unos 3 libros al mes.
La mediana.
La mediana para calcularla,
lo que tenemos que hacer es disponer los datos en posiciones.
Es decir, ponemos todos los datos que tengamos,
en este caso son 24, y los ordenamos.
Es decir, si tenemos 2, 1,
pues sería 1, 1.
Si tenemos 5, 2, pues ponemos 2, 2, 2, 2.
Así los ponemos.
Y le asignamos un valor a su posición.
Siempre tiene que estar en orden de menor a mayor.
Y asignamos las posiciones.
¿Por qué?
Porque esto nos va a dar otra medida de tendencia central
del conjunto de datos.
¿Qué puede ocurrir?
Que los datos sean pares o impares.
Si n es impar, nos vamos a quedar con que la mediana
es el número que ocupa la posición n1 medio.
Entonces, simplemente haríamos el cálculo.
En este caso, en el que estamos analizando,
son 24.
24 es par.
¿Qué hacemos cuando es par?
Pues calculamos n1 medio.
Y n medios más 1.
n medios es 24 entre 2.
24 entre 2 es 12.
Y vemos qué posición ocupa el 12.
El 3.
Pues ponemos que la posición que ocupa en el 12 es 3.
Y ahora hacemos lo propio en N medios más 1,
es decir, 24 entre 2 más 1, que es 13,
y pues tenemos 3.
Y hacemos simplemente el promedio de 3 y 3.
3 más 3 es 6, entre 2 es 3.
Y calcularíamos la mediana.
¿Y qué significa la mediana?
Pues que la mitad de los participantes leen 3 libros
o menos y la otra mitad 3 libros o más.
Entonces ya tendríamos la mediana.
¿Y la moda?
La moda es como podemos tener la analogía del mundo textil.
¿Qué color se llama este año?
Es el que está de moda, es el que más se repite.
Pues, digamos, la frecuencia que más se repite,
que en este caso sería 10, y esa es la moda.
Entonces, eso significa que la mayoría de los estudiantes
leen 3 libros al mes.
El recorrido.
El recorrido es la diferencia entre el dato mayor,
o la última marca de serie,
y el dato más pequeño.
Entonces vemos, ¿cuál es la marca mayor?
5.
La columna de la x.
¿Y la menor?
1.
Pues 5 menos 1, 4.
Entonces, los participantes leen entre 1 y 5 libros al mes,
por lo que la diferencia entre el que más y menos lee
es de 4 libros.
Eso es el recorrido.
Así de simple.
La varianza.
Esta fórmula nos asusta,
porque vemos aquí una fórmula que parece compleja,
pero vamos a ver que es muy fácil.
Lo que vamos a ver con esto es
cuánto se alejan los puntos del promedio.
¿Vale?
Entonces, ¿qué hacemos?
Pues simplemente aplicamos la fórmula que nos dice
que es 1 partido por n por la suma en i desde 1 hasta k,
es decir, recorremos todo el elemento,
haciendo.
El producto del cuadrado de la x por su frecuencia
asociada y a todo ello le restamos la y la que es la media.
¿Vale?
Entonces, truco, porque esto sí suena muy abstracto.
Hacemos una tablita.
Una tablita en la que pongamos x cuadrado y cojamos la columna de la x
y la pongamos al cuadrado.
Y después multiplicamos esa columna por la n.
De esta forma ya tenemos los x cuadrados por n.
¿Vale?
Entonces ya tendríamos.
Que ese 1 partido n por el sumatorio de x sub i
al cuadrado por n sub i se convierte simplemente en 1 partido
24, que es el total de los datos, por la suma de 2, 20, 90, 80 y 50,
que son esos x sub i al cuadrado por n sub i.
Y a eso le restamos la media al cuadrado.
Entonces, eso tendríamos aproximadamente 1,083.
Y esto es la varianza,
esto es lo que se debían los datos respecto a la media.
¿Qué ocurre?
Que este estadístico no está normalizado.
¿Y lo normalizamos cómo?
Haciendo la deviación típica, es decir,
la raíz cuadrada de la varianza.
Y simplemente hacemos esa raíz cuadrada
y lo que significa es que la mayoría de los estudiantes
leen entre aproximadamente 2 y 4 libros,
porque si se mediera 3, 3 por arriba, 3 por abajo,
pues están entre 2 y 4.
Son medidas de dispersión.
¿Y qué podemos hacer en Jazz?
Pues podemos activar la variable y casilla
de medidas de tendencia central, la de media, mediana y moda,
lo va a calcular solito, vamos a poder ver los rangos,
las deviaciones típicas, la varianza,
e incluso si tenemos, por ejemplo, Imagínense,
datos de bilingües y no bilingües.
Por ejemplo, María Elena Gómez Parra hace mucho estudio
de este tipo de bilingües y no bilingües.
Pues podemos hacer con una variable categórica,
si es bilingüe sí o no,
distinguir y sacar la media de bilingüe y no bilingüe,
la mediana de bilingüe y no bilingüe, etcétera.
Podemos hacer gráficos de distribución de frecuencia
y gráficos personalizables como el boxplot o el de violín.
Cada gráfico con su aplicación específica.
También, esto es muy útil para los estudios comparativos,
como hemos dicho,
y en caso de que hagan una publicación académica,
pues pueden utilizar la opción colorblind porque muchas revistas
piden que sea en blanco y negro.
Así que esperamos que esta clase haya sido de utilidad
y muchísimas gracias por su atención.