Sarrera
Estatistika da analisi kuantitatiboaren ardatz nagusia; analisi hau errealitatea ikertzeko tresna bat da, datu zenbakigarriak neurtu, prozesatu eta inferentziak egitean oinarritzen dena.
Populazioa eta Lagina¶
Estatistikan errealitatea ulertzeko bi kontzeptu ulertu behar dira: Populazioa eta Lagina.
Adibide lagina (GRAL): 30 Ikasleren Notak
Ikastetxe bateko 30 ikasleren notak lagina dira, ikastetxe osoaren emaitzak estimatzeko.
{important} Ideia nagusia
Populazioaren eta Laginaren arteko erlazioa:
- Populazioa → guztia, zuzeneko informazio guztia
- Lagina → zati bat, praktiko eta aztertzeko erraza, ondorioak ateratzeko erabiltzen dena
Analisi Kuantitatiboaren Urratsak¶
Analisi kuantitatibo on bat egiteko, estatistika bi adarretan banatzen da prozesu ordenatu bat jarraituz. GRAL baterako, hauek dira pauso nagusiak:
1. Urratsa: Datuen Prestaketa¶
Datuak softwarean (Jamovi, SPSS) sartu aurretik, ondo antolatu behar dira. Aldagaiak definitzea, falta diren datuak (missing values) kudeatzea eta formatua (adibidez .csv edo .sav) egokia dela ziurtatzea da lehen pausoa.
2. Urratsa: Analisi Deskribatzailea¶
Lehen fase estatistikoa beti da lortutako datuak arakatu eta deskribatzea (nola banatzen diren, balio atipikorik badagoen...).
{glossary}
- Estatistika deskribatzailea
- Datuak laburbiltzeko, deskribatzeko eta modu ulergarrian aurkezteko erabiltzen da. Datu-multzoak bildu, sailkatu eta irudikatzeaz arduratzen da, haien ezaugarri nagusiak aztertzeko (batezbestekoa, mediana, moda edo histogramak). Bere helburu nagusia lortutako datuen "argazki" bat eskaintzea da, laginetik haratago orokortzeko asmorik gabe.
{tip} Adibide Deskribatzailea (GRAL): Ikasgelako motibazio-maila * Testuingurua: Galdesorta bat pasatu diezu zure gelako 25 ikasleei. * Analisi deskribatzailea: Kalkulatu duzu batezbestekoa (6,5) eta barra-diagrama bat egin duzu. * Emaitza: "Nire gelako ikasleen % 60ak 7tik gorako motibazioa du".
3. Urratsa: Aurrebaldintzak eta Banaketen Analisia¶
Inferentzietara pasa aurretik (hau da, proba estatistiko sendoak egin aurretik), datuek irizpide batzuk betetzen dituztela ziurtatu behar da. Garrantzitsuenak normaltasuna (Shapiro-Wilk) eta bariantzen homogeneotasuna (Levene) dira. Homozedastikotasunik ez badago, proba ez-parametrikoak edota parametro zuzenduak (Welch) erabili beharko dira.
4. Urratsa: Analisi Inferentziala¶
Behin datuak ezagututa, hurrengo urratsa hipotesiak ebaluatzeko eta emaitzak populazio osora estrapolatzeko erabiltzen da.
{glossary}
- Estatistika Inferentziala
- Lagin baten datuetatik abiatuta populazio osoari buruzko ondorioak ateratzen dituen adarra da. Helburua laginaren informazioa orokortzea, parametroak estimatzea eta hipotesiak probatzea da.
{tip} Adibide Inferentziala (GRAL): Gamifikazioaren eragina ikasgelan * Testuingurua: Metodologia tradizionala gela batean eta gamifikazioa beste batean aplikatu duzu. * Analisi inferentziala: T-test bat aplikatzen duzu bi taldeen arteko aldea esanguratsua den ikusteko. * Emaitza: "Gamifikazioarekin lortutako hobekuntza ez da kasualitatea izan; beraz, metodo hau LHko edozein ikasgelatan aplikatuta emaitza hobeak lortuko liratekeela ondorioztatzen da".
Dataset-a (Praktikatzeko Materialari Sarbidea)¶
Ondorengo fitxategiak erabiliko ditugu adibide gisa analisi kuantitatiboa ikasteko. Zuzenean deskargatu ditzakezu ordenagailura zure software estatistiko gogokoenean irekitzeko:
- 📊 {download}
Dataset Kuantitatiboa (CSV formatuan - Excel edo antzekoetarako) <../assets/data/kuantitatiboa/dataset-kuantitatiboa.csv> - 📊 {download}
Dataset Kuantitatiboa (SAV formatuan - SPSS edo Jamovirako) <../assets/data/kuantitatiboa/dataset-kuantitatiboa-kappa.sav>