Brown, J. D. (1988). Understanding research in second language learning. A teacher's guide to statistics and research design. Cambridge: Cambridge University Press.
James Dean Brown
James Dean Brown
El análisis de los datos
Necesidad de explicitar los criterios en los que se basa el investigador para asignar un determinado valor a una variable.
Asignación del nivel de conocimiento de una L2
Asignación del grado de bilingüismo
La definición operativa de las variables, especificando claramente los criterios seguidos, asegura que el mismo experimento pueda realizarlo otro investigador utilizando las mismas variables.
“Lo que se mide”.
La variable dependiente es la variable en la que se mide el efecto del cambio en las variables independientes.
Duración segmental
Valores de formantes
Número de aciertos o errores en las respuestas a una prueba
Porcentaje de identificación correcta o incorrecta en una prueba de percepción
Tiempo de reacción
“Lo que se cambia para saber si influye en lo que se mide”.
La variable independiente es la variable que manipula el investigador; corresponde a factores que pueden afectar el comportamiento de la variable dependiente.
Primera lengua (L1)
Variante dialectal
Competencia fonética en una segunda lengua (L2)
Contexto fonético
Los resultados del experimento pueden presentarse en una tabla en la que se observen los cambios en la variable dependiente en función de las variables consideradas como independientes.
| Contexto fonético Variable independiente |
Duración de la vocal Variable dependiente |
| CV | 100 ms |
| CVC | 60 ms |
| Primera lengua Variable independiente |
Porcentaje de identificación correcta de vocales del inglés Variable dependiente |
| Catalán | 60% |
| Inglés | 99% |
Las variables controladas son las variables que podrían incidir en el resultado del experimento pero que se mantienen constantes para evitar o neutralizar su influencia.
Hipótesis: la duración de las vocales es mayor en sílaba tónica que en sílaba átona
Variable dependiente: duración vocálica
Variable independiente: tonicidad de la sílaba
Variables controladas: sonoridad de la consonante que sigue a la vocal, posición de la vocal con respecto a la pausa
Hipótesis: la duración de las vocales es menor cuando van seguidas por una consonante sorda que cuando van seguidas de una
consonante sonora
Variable dependiente: duración vocálica
Variable independiente: sonoridad de la consonante que sigue a la vocal
Variables controladas: tonicidad de la sílaba, posición de la vocal con respecto a la pausa
Hipótesis: la duración de las vocales es mayor en posición prepausal que en posición postpausal
Variable dependiente: duración vocálica
Variable independiente: posición de la vocal con respecto a la pausa
Variables controladas: tonicidad de la sílaba, sonoridad de la consonante que sigue a la vocal
Duración en milisegundos de un segmento
Frecuencia en hercios de un formante
Número de alófonos de una palabra
Grado de acentuación de una sílaba
Sexo de un informante
Lengua materna
Grado de bilingüismo de un hablante
En las variables de relación se da un cero absoluto, pudiendo también considerarse equivalentes los intervalos entre los puntos de la escala.
Duración de un enunciado cuantificada en segundos
Las tablas de datos proporcionan una primera idea de las tendencias de los resultados.
La tabulación de los datos constituye el primer paso para su presentación gráfica y para el tratamiento estadístico posterior.
Su organización depende del número y de las características de las variables que intervengan en el experimento.
Valores en hercios del segundo formante de la consonante lateral [l]
en el contexto [le] en un hablante bilingüe catalán-castellano leyendo
un texto en francés.
Cada una de las cifras corresponde al valor de la variable estudiada en cada
uno de los 34 casos analizados para uno de los
informantes.
Martínez Daudén, G. y Llisterri, J. (1990). Phonetic interference in bilingual speakers learning a third language: The production of lateral consonants. ERIC Document Reproduction Service (ED 324 909). Consultado en http://liceu.uab.cat/~joaquim/publicacions/Martinez_Llisterri_91.pdf
Valores en milisegundos del VOT de la consonante
oclusiva sorda [p] del catalán en contacto con vocales tónicas en cinco
informantes.
El valor del VOT constituye la variable
dependiente.
Las variables independientes son: el contexto vocálico y el informante.
Llisterri, J. (1987). Anàlisi, síntesi i percepció de grups oclusiu-vocal del català. Contribució a l’estudi dels correlats acústics del lloc d’articulació. Tesi Doctoral. [Microforma] Bellaterra: Servei de Publicacions de la Univesitat Autònoma de Barcelona.
Frecuencia de aparición de manifestaciones fonéticas de la interrupción
del discurso en un conferenciante y en dos
intérpretes.
La tabla recoge la frecuencia de aparición de los
fenómenos estudiados.
Diferencias en la frecuencia de aparición de interrupciones del
tipo descrito en el conferenciante y en los
intérpretes.
Estrategias utilizadas por cada intérprete en los
momentos de vacilación.
Llisterri, J. y Poch, D. (1991). A phonetic analysis of discourse construction procedures in simultaneous interpreting. En S. Stati, E. Weigand y F. Hundsnurcher (Eds.), Dialoganalyse III. Referate der 3. Arbeitstagung Bologna 1990. Teil 2. (pp. 295-305). Tübingen: Max Niemeyer. Consultado en http://liceu.uab.cat/~joaquim/publicacions/Llisterri_Poch_91_Interpreting.pdf
Matriz de confusiones (en porcentajes) obtenida mediante una prueba de
percepción de vocales sintetizadas.
Eje vertical: estímulos.
Eje horizontal: respuestas a los estímulos.
60.6 % en la intersección entre las dos vocales [i] indica que
tal vocal fue identificada correctamente un 60.6% de las veces que apareció
en la prueba.
El tanto por ciento que se encuentra en la intersección entre [i] y [e]
indica en qué proporción la primera se confundió con
la segunda.
Llisterri, J. (1984). Anàlisi i síntesi de vocals catalanes. Determinació experimental de la freqüència dels tres primers formants en un corpus de vocals en context realitzades per quatre parlants de català central. Tesi de Llicenciatura, Facultat de Lletres, Universitat Autònoma de Barcelona.
Eje vertical: número de casos encontrados para cada valor o frecuencia de aparición.
El histograma permite obtener una primera impresión visual sobre la distribución de los datos.
Histograma de la distribución de los valores del segundo formante de
[l] en el contexto [le] en un informante.
Eje horizontal: valores encontrados para la variable agrupados en
intervalos.
Eje vertical: número de casos en que aparece cada
intervalo de valores.
Martínez Daudén, G. y Llisterri, J. (1990). Phonetic interference in bilingual speakers learning a third language: The production of lateral consonants. ERIC Document Reproduction Service (ED 324 909). Consultado en http://liceu.uab.cat/~joaquim/publicacions/Martinez_Llisterri_91.pdf
Histograma de la frecuencia de aparición de fenómenos relacionados con
la interrupción del discurso en un conferenciante y
en dos intérpretes.
Eje horizontal: variables estudiadas en el conferenciante
(“conf”) y en los intérpretes (“int1” e
“int2”).
Prolongación de vocales, simbolizada como
“alarg”;
“er” (en inglés);
“eh”, “mm” (en español).
Eje vertical: número de veces que aparece cada
fenómeno.
Llisterri, J. y Poch, D. (1991). A phonetic analysis of discourse construction procedures in simultaneous interpreting. En S. Stati, E. Weigand y F. Hundsnurcher (Eds.), Dialoganalyse III. Referate der 3. Arbeitstagung Bologna 1990. Teil 2. (pp. 295-305). Tübingen: Max Niemeyer. Consultado en http://liceu.uab.cat/~joaquim/publicacions/Llisterri_Poch_91_Interpreting.pdf
Diagrama de barras mostrando el número de fenómenos relacionados con
la interrupción del discurso en un conferenciante
y en dos intérpretes.
Llisterri, J. y Poch, D. (1991). A phonetic analysis of discourse construction procedures in simultaneous interpreting. En S. Stati, E. Weigand y F. Hundsnurcher (Eds.), Dialoganalyse III. Referate der 3. Arbeitstagung Bologna 1990. Teil 2. (pp. 295-305). Tübingen: Max Niemeyer. Consultado en http://liceu.uab.cat/~joaquim/publicacions/Llisterri_Poch_91_Interpreting.pdf
Histograma de los valores del VOT de [p], [t] y [k] del catalán
seguidas de vocal tónica en cinco
informantes.
Eje horizontal: cinco repeticiones de cada vocal ya que cada una ha sido realizada
por un informante distinto.
Las barras verticales corresponden a las tres consonantes [p], [t] y [k], por este orden.
Eje vertical: valor en milisegundos de la variable dependiente
(VOT).
Llisterri, J. (1987). Anàlisi, síntesi i percepció de grups oclusiu-vocal del català. Contribució a l’estudi dels correlats acústics del lloc d’articulació. Tesi Doctoral. [Microforma] Bellaterra: Servei de Publicacions de la Univesitat Autònoma de Barcelona.
Histograma de valores medios del VOT de [p], [t] y [k]
del catalán en contacto con vocal
tónica.
Presentación de valores medios.
Para cada vocal se representa el valor de la media de las
realizaciones de los cinco informantes.
Llisterri, J. (1987). Anàlisi, síntesi i percepció de grups oclusiu-vocal del català. Contribució a l’estudi dels correlats acústics del lloc d’articulació. Tesi Doctoral. [Microforma] Bellaterra: Servei de Publicacions de la Univesitat Autònoma de Barcelona.
Diagrama de barras de valores medios del VOT de
[p], [t] y [k] del catalán en contacto con vocal
tónica.
Eje horizontal: escala en milisegundos.
La longitud total de la barra es la suma de todos los valores
encontrados para el VOT de las tres consonantes en contacto con una
determinada vocal.
Las zonas sombreadas corresponden a la duración
del VOT en cada oclusiva.
Permite observar la relación entre las tres consonantes,
mostrando en qué proporción el valor del VOT es mayor o menor
según el lugar de articulación.
Llisterri, J. (1987). Anàlisi, síntesi i percepció de grups oclusiu-vocal del català. Contribució a l’estudi dels correlats acústics del lloc d’articulació. Tesi Doctoral. [Microforma] Bellaterra: Servei de Publicacions de la Univesitat Autònoma de Barcelona.
La altura del punto en el eje vertical indica o bien la frecuencia de aparición o bien el valor de una determinada variable, situada en el eje horizontal.
Pueden compararse distribuciones de datos juntando dos o más polígonos en la misma gráfica.
Polígono de frecuencias con los valores medios del VOT de [p], [t] y [k]
del catalán en contacto con vocal
tónica.
Eje vertical: duración en milisegundos del
VOT.
Eje horizontal: contexto vocálico en el que se
ha realizado cada consonante.
Permite observar de forma independiente el comportamiento de las
tres consonantes.
Llisterri, J. (1987). Anàlisi, síntesi i percepció de grups oclusiu-vocal del català. Contribució a l’estudi dels correlats acústics del lloc d’articulació. Tesi Doctoral. [Microforma] Bellaterra: Servei de Publicacions de la Univesitat Autònoma de Barcelona.
Identificación de consonantes ([p] o [t]) en sílabas sintetizadas.
Eje horizontal: estímulos (sílabas con [p] y sílabas
con [t]).
Eje vertical: número de casos en que cada estímulo es identificado
como una sílaba con la consonante inicial [p] o
[t].
Llisterri, J. (1987). Anàlisi, síntesi i percepció de grups oclusiu-vocal del català. Contribució a l’estudi dels correlats acústics del lloc d’articulació. Tesi Doctoral. [Microforma] Bellaterra: Servei de Publicacions de la Univesitat Autònoma de Barcelona.
 |
 |
| Histograma con la distribución de las notas obtenidas por los alumnos de un grupo (G1). | Diagrama de caja con la distribución de las notas obtenidas por los alumnos de un grupo (G1). |
Valor mínimo: 1.
Valor máximo: 10.
Mediana: la mitad de los casos presentan valores superiores a la mediana (5.5) y la otra mitad de los casos presentan valores inferiores a la mediana.
Primer cuartil: entre el primer cuartil (4) y la mediana (5.5) se sitúan el 25% de los valores más bajos de la distribución.
Tercer cuartil: entre el tercer cuartil (7) y la mediana (5.5) se sitúan el 25% de los valores más altos de la distribución.
 |
 |
| Histograma con la distribución de las notas obtenidas por los alumnos de un grupo (G2). | Diagrama de caja con la distribución de las notas obtenidas por los alumnos de un grupo (G2). |
Valor mínimo: 1.
Valor máximo: 10.
Mediana: la mitad de los casos presentan valores superiores a la mediana (9) y la otra mitad de los caos presentan valores inferiores a la mediana.
Primer cuartil: entre el primer cuartil (7) y la mediana (9) se sitúan el 25% de los valores más bajos de la distribución.
Tercer cuartil: entre el tercer cuartil (9) y la mediana (9) se sitúan el 25% de los valores más altos de la distribución; en este caso, el tercer cuartil coincide con la mediana.
Diagrama de caja con la distribución de las notas obtenidas por los alumnos de un grupo (G2).
Observación de la dispersión de los datos.
Observación de la relación entre las variables.
Campo de dispersión de una muestra de vocales del
catalán.
Eje horizontal: frecuencia en hercios del primer
formante (F1).
Eje vertical; frecuencia en hercios del segundo
(F2).
Cada punto representa una vocal producida por un
informante.
Los seis puntos que pueden contarse para cada vocal corresponden
a las realizaciones de la misma vocal en el mismo contexto de seis
informantes diferentes.
Llisterri, J. (1984). Anàlisi i síntesi de vocals catalanes. Determinació experimental de la freqüència dels tres primers formants en un corpus de vocals en context realitzades per quatre parlants de català central. Tesi de Llicenciatura, Facultat de Lletres, Universitat Autònoma de Barcelona.
Cada una de las porciones representa una de las variables.
La parte que ocupa en el círculo es proporcional al valor de la variable.
Diagrama de porciones de la aparición de los elementos relacionados con interrupciones del discurso en el intérprete 1.
Diagrama de porciones de la aparición de elementos relacionados
con la interrupción del discurso en el intérprete
2.
Cálculo del porcentaje que representa la aparición
de una variable respecto del total.
Del total de vacilaciones en el discurso del intérprete,
un 60% corresponde a prolongaciones de vocales,
un 10% a elementos como “mm” y un 8% a “eh”.
Llisterri, J. y Poch, D. (1991). A phonetic analysis of discourse construction procedures in simultaneous interpreting. En S. Stati, E. Weigand y F. Hundsnurcher (Eds.), Dialoganalyse III. Referate der 3. Arbeitstagung Bologna 1990. Teil 2. (pp. 295-305). Tübingen: Max Niemeyer. Consultado en http://liceu.uab.cat/~joaquim/publicacions/Llisterri_Poch_91_Interpreting.pdf
Un programa que permita elaborar gráficos de un modo flexible y relativamente completo es una de las herramientas imprescindibles en la realización de un trabajo de fonética experimental.
R, A language and environment for statistical computing
| Estudiante | Nota | Estudiante | Nota | Estudiante | Nota | ||
| 1 | 1 | 11 | 8 | 21 | 5 | ||
| 2 | 10 | 12 | 8 | 22 | 5 | ||
| 3 | 2 | 13 | 4 | 23 | 5 | ||
| 4 | 2 | 14 | 4 | 24 | 5 | ||
| 5 | 9 | 15 | 4 | 25 | 5 | ||
| 6 | 9 | 16 | 4 | 26 | 6 | ||
| 7 | 3 | 17 | 7 | 27 | 6 | ||
| 8 | 3 | 18 | 7 | 28 | 6 | ||
| 9 | 3 | 19 | 7 | 29 | 6 | ||
| 10 | 8 | 20 | 7 | 30 | 6 |
Notas de 30 estudiantes en un examen correspondientes a una distribución normal.
Histograma de la distribución de notas en un grupo de 30 estudiantes correspondiente a una distribución normal.
Sólo un estudiante ha obtenido un 1 y sólo uno ha obtenido un 10, dos tienen 2 y dos 9, tres han obtenido un 3 y tres un 7...
Uniendo mediante una línea curva los extremos de cada una de las barras, obtendríamos lo que se conoce como campana de Gauss, o curva de la distribución normal, caracterizada por su forma simétrica respecto del punto más alto.
Curva de la distribución de notas en un grupo de 30 estudiantes correspondiente a una distribución normal.
Diagrama de caja de la distribución de notas en un grupo de 30 estudiantes correspondiente a una distribución normal.
En los datos reales, casi nunca se encuentra una distribución perfectamente normal.Habitualmente, cuando el número de casos es igual o mayor que 30, la distribución de una muestra de casos -elegidos al azar- se acerca suficientemente a la normal.
Con menos de 10 casos para una determinada variable encontraremos seguramente que ésta se comporta al azar.
Con 10 casos tenemos el 90% de posibilidades de acercarnos a una distribución normal.
Con 35 casos llegaremos casi con toda seguridad a una distribución normal, a condición de que después no deseemos formar grupos más pequeños en el interior de esta variable.
Guy, G. R. (1980). Variation in the group and the individual: The case of final stop deletion. En W. Labov (Ed.), Locating language in time and space. (pp. 1-36). New York: Academic Press. [Citado por Milroy, L. (1987). Observing and analysing natural language. A critical account of sociolinguistic method. Oxford: Basil Blackwell. p. 135].
Gregory R. Guy
Valor situado en el centro de la distribución.
Diagrama de caja y valor de la mediana (5,5) de la distribución de notas en un grupo de 30 estudiantes correspondiente a una distribución normal.
5 y 6 en el grupo de notas, puesto que son las notas obtenidas por seis alumnos, mientras que el resto de notas corresponden a grupos más pequeños de estudiantes.
La nota media del grupo es 5,5 (la suma de todas las notas es 165 y el grupo tiene 30 alumnos).
Curva de la distribución de notas y media en un grupo de 30 estudiantes correspondiente a una distribución normal.
En el caso de una distribución perfectamente normal coinciden la media, la mediana y la moda.
| Nota | |
| Mediana (Median) | 5.5 |
| Media (Mean) | 5.5 |
Mediana y media de la distribución de notas en un grupo de 30 estudiantes correspondiente a una distribución normal.
La principal limitación es que la media también tiene en cuenta los valores extremos de la distribución.Puede obviarse el problema considerando un número elevado de casos.
El valor de la media puede ser el mismo en grupos con distribuciones diferentes de los datos.
| Grupo 1 | Grupo 2 | Grupo 3 | Grupo 4 |
| 1 | 5 | 1 | 3 |
| 2 | 5 | 1 | 3 |
| 3 | 5 | 1 | 3 |
| 4 | 5 | 1 | 8 |
| 5 | 5 | 1 | 8 |
| 6 | 6 | 10 | 8 |
| 7 | 6 | 10 | 6 |
| 8 | 6 | 10 | 6 |
| 9 | 6 | 10 | 5 |
| 10 | 6 | 10 | 5 |
Distribución de notas en cuatro grupos de estudiantes.
| Grupo 1 | Grupo 2 | Grupo 3 | Grupo 4 |
| Min.: 1.00 | Min.: 5.0 | Min.: 1.0 | Min.: 3.0 |
| 1st Qu.: 3.25 | 1st Qu.: 5.0 | 1st Qu.: 1.0 | 1st Qu.: 3.5 |
| Median: 5.5 | Median: 5.5 | Median: 5.5 | Median: 5.5 |
| Mean: 5.5 | Mean : 5.5 | Mean: 5.5 | Mean: 5.5 |
| 3rd Qu.: 7.75 | 3rd Qu.: 6.0 | 3rd Qu.: 10.0 | 3rd Qu.: 7.5 |
| Max.: 10.00 | Max.: 6.0 | Max.: 10.0 | Max.: 8.0 |
Min.: valor mínimo - 1st Qu.: primer cuartil - Median: mediana - Mean: media - 3rd Qu.: tercer cuartil - Max.: valor máximo.
Valor en la distribución de notas en cuatro grupos de estudiantes.
 |
 |
Distribución de notas de los estudiantes del grupo 1 (media = 5.5)
 |
 |
Distribución de notas de los estudiantes del grupo 2 (media = 5.5).
 |
 |
Distribución de notas de los estudiantes del grupo 3 (media = 5.5).
 |
 |
Distribución de notas de los estudiantes del grupo 4 (media = 5.5).
Valor máximo
El valor más alto de la distribución.
Valor mínimo
El valor más bajo de la distribución.
Rango
Diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo.
Histograma de los valores en ms del VOT de [k] del
catalán.
El VOT de [k] presenta un valor mínimo de 12.5 ms y un máximo de 59.5 ms.
Rango de variación: 47,3 ms.
Media: 29,3 ms.
Mediana: 29 ms.
Distribución que se aproxima a la normal, exceptuando los valores
extremos que aparecen a la derecha del histograma.
Llisterri, J. (1987). Anàlisi, síntesi i percepció de grups oclusiu-vocal del català. Contribució a l’estudi dels correlats acústics del lloc d’articulació. Tesi Doctoral. [Microforma] Bellaterra: Servei de Publicacions de la Univesitat Autònoma de Barcelona.
Índice que tiene en cuenta la variación de cada caso respecto de la media.
Cuanto más elevada es la desviación típica, mayor es la dispersión respecto de la media de cada uno de los valores.
Cuanto más baja es la desviación típica, más agrupados se encuentran los valores alrededor de la media o punto central de la distribución.
| Grupo 1 | Grupo 2 | Grupo 3 | Grupo 4 |
| 1 | 5 | 1 | 3 |
| 2 | 5 | 1 | 3 |
| 3 | 5 | 1 | 3 |
| 4 | 5 | 1 | 8 |
| 5 | 5 | 1 | 8 |
| 6 | 6 | 10 | 8 |
| 7 | 6 | 10 | 6 |
| 8 | 6 | 10 | 6 |
| 9 | 6 | 10 | 5 |
| 10 | 6 | 10 | 5 |
Distribución de notas en cuatro grupos de estudiantes
| Grupo 1 | Grupo 2 | Grupo 3 | Grupo 4 | |
| Media (mean) | 5.5 | 5.5 | 5.5 | 5.5 |
| Desviación típica (standard deviation) | 3.02 | 0.52 | 4.74 | 2.06 |
Valor de la media y de la desviación típica en la distribución de notas en cuatro grupos de estudiantes.
|
|
|
| Grupo 1: media = 5,5; desviación típica = 3.02 | Grupo 2: media = 5,5, desviación típica = 0.52 |
|
|
|
| Grupo 3: media = 5,5; desviación típica = 4.74 | Grupo 4: media = 5,5; desviación típica = 2.06 |
Distribución de notas en cuatro grupos de estudiantes.
Sesgo
Simetría de una distribución respecto del centro.Valores centrados hacia la izquierda: sesgo positivo.
Valores centrados hacia la derecha: sesgo negativo.
Curtosis
Agrupación de una distribución alrededor del valor central.Curtosis alta: los valores se agrupan de forma muy pronunciada alrededor de la media.
Curtosis baja: los valores se reparten tendiendo a un histograma que daría una línea casi plana si se unieran los extremos de las barras.
Diferencias entre el VOT de [p] y [t].
Hipótesis nula: no hay diferencias entre el VOT
de [p] y de [t].
Si fuera cierto, los valores del VOT de cada una de las clases de
consonantes pertenecerían a un único conjunto de
datos.
El objetivo es demostrar la falsedad de esta afirmación,
utilizando un procedimiento que permita demostrar que los
valores hallados en el análisis corresponden a dos conjuntos
de datos distintos.
“The strategy of hypothesis testing is to try to accumulate enough evidence to reject the null hypothesis, rather than to try to support any of the possible alternative hypothesis directly. What we must do it to calculate, by means of some suitable procedure, a test statistic which will allow us to find the probability of obtaining the results we have observed, on the assumption that the null hypothesis is true. . . . If there is only a very small probability of getting the observed differences in sample means, then we can reject the null hypothesis and accept our alternative hypothesis . . . If the probability of obtaining the observed results is quite high, we can not reject the null hypothesis: the two samples may well be from populations with identical means.
It is extremely important to realise that we can never prove conclusively that the null hypothesis is correct or that any alternative hypothesis is correct. There is always a chance (maybe a very small one) that the differences we observe are indeed due to sample variation and not to the independent variable. All we can do is try to show that the probability of this being so is very small” (p. 70).
Butler, C. (1985). Statistics in linguistics. Oxford: Basil Blackwell. Consultado en http://www.uwe.ac.uk/hlss/llas/statistics-in-linguistics/bkindex.shtml
Se aplica un prueba que, comparando las medias, proporciona un grado de probabilidad de que esto suceda.
El grado de probabilidad se relaciona con la significación estadística del resultado de la prueba.
La significación suele presentarse en forma decimal y se convierte en un porcentaje multiplicándola por 100.
Cuando la probabilidad de obtener un determinado resultado si los datos pertenecieran al mismo conjunto es alta, no puede falsarse la hipótesis nula.
¿Qué tanto por ciento de posibilidades consideramos el mínimo para pensar que nos hallamos frente a dos grupos diferentes de datos?
En ciencias humanas suele fijarse el nivel de significación en 0.05 (5%).
Cuando la probabilidad de que los dos grupos de valores comparados pertenezcan a una misma clase es igual o menor al 5% puede pensarse que pertenecen a dos clases distintas.
“It is usual and convenient for experimenters to take 5 per cent. as a standard level of significance, in the sense that they are prepared to ignore all results which fail to reach this standard, and, by this means, to eliminate from further discussion the greater part of the fluctuations which chance causes have introduced into their experimental results” (p. 13).
Fisher, R. A. (1935). The design of experiments. Edinburgh: Oliver & Boyd.
Sir Ronald A. Fisher (1890-1962)
Ofrece una probabilidad de que las medias:
Diferencias entre el VOT de [p] y [t].
Comparando las medias de duración del VOT de [p] y de [t] mediante un
t-test, se obtiene una significación de 0.
Existe el 0% de posibilidades de que las medias
provengan del mismo grupo.
El objetivo es falsar la hipótesis nula si esto sucede.
El grado de correlación se visualiza en un campo de dispersión o scatter.
Se observa la colocación respecto a los dos ejes de los puntos que representan a los valores.
Valores medios en hercios del fundamental y del primer formante de las vocales tónicas del catalán para una informante femenina.
Correlación entre la frecuencia fundamental y la frecuencia del primer
formante en una muestra de vocales tónicas del catalán realizadas por
una informante femenina.
Correlación positiva:
En las vocales anteriores al aumentar la frecuencia del fundamental
(en el eje horizontal) aumenta también la del primer formante
(en el eje vertical).
Correlación negativa:
En las vocales posteriores al incrementarse la frecuencia del
fundamental decrece la del primer formante.
Llisterri, J. (1984). Anàlisi i síntesi de vocals catalanes. Determinació experimental de la freqüència dels tres primers formants en un corpus de vocals en context realitzades per quatre parlants de català central. Tesi de Llicenciatura, Facultat de Lletres, Universitat Autònoma de Barcelona.
Se obtiene un valor de +1 en las correlaciones perfectamente positivas.
Se obtiene un valor de 0 cuando no existe ninguna correlación.
Se obtiene un valor de -1 cuando la correlación es totalmente negativa.
El valor del coeficiente de correlación en las vocales anteriores es de 1, mientras que el de las posteriores es de -1.
Indica simplemente la existencia de una relación matemática entre dos variables.No puede interpretarse directamente como una relación de causa a efecto.
Supera las limitaciones de la correlación, que sólo es útil para examinar simultáneamente dos variables.
Todas las variables se consideran independientes y se busca qué conexiones se establecen entre ellas, de modo que puedan identificarse un cierto número de factores que las relacionen.
Confusiones entre consonantes encontradas en pruebas de discriminación de sílabas
Reduce el número de dimensiones que el investigador examina.
Indica en qué medida cada dimensión contribuye a la variabilidad del grupo de datos.
Estudios de sociolingüistica.
Estudios de enseñanza de lenguas.
La estadística constituye una herramienta que ayuda en la interpretación de los resultados, permitiendo falsar las hipótesis sobre las relaciones que se establecen entre los datos obtenidos.
Un tratamiento estadístico es solamente el primer paso para la interpretación de los resultados de un experimento, y no un fin en sí mismo.
“Lo sublime del género ha sido imaginado por un fisiólogo que habiendo tomado la orina de un urinario de la estación de un ferrocarril, por donde pasaban
gentes de todas las naciones, creyó poder dar así el
análisis de la ¡orina media europea!” (p. 150)
Claude Bernard, citado en Martí, O. (1980). Conocer Claude Bernard y su obra. Barcelona: Dopesa.
Claude Bernard (1813-1878)
R, A language and environment for statistical computing