Distribuciones normales Psicología

Distribución normal: Definición en Psicología

Las distribuciones normales son ilustraciones gráficas simétricas en forma de campana, en las que valores como la media, la mediana y la moda se sitúan en el centro de la campana, y las puntuaciones extremas terminan en los extremos. Un test de CI (inteligencia) es un ejemplo clásico de distribución normal en psicología.

La mayoría de la gente suele tener una puntuación de CI entre 85 y 115, y las puntuaciones se distribuyen normalmente. La altura, el número de calzado o rasgos de personalidad como la extraversión o el neuroticismo tienden a distribuirse normalmente en una población.

Fig. 1 - Las distribuciones normales se caracterizan por sus notables formas de campana¹.

Características de las distribuciones normales en Psicología

Las distribuciones normales tienen rasgos distintivos. Son simétricas, lo que significa que la distribución de las puntuaciones mayores que la media debe ser simétrica a la distribución de las puntuaciones menores que la media. Los datos distribuidos normalmente forman una curva de campana. Los valores de la media, la mediana y la moda son similares o iguales, creando el centro de la distribución (el pico).

Las colas de la distribución se encuentran con el eje x en el infinito, lo que significa que no deben tocar el eje x (asintótica). Una cantidad igual de puntuaciones extremas debe caer a ambos lados de la media.

Curva de campana de la distribución normal en Psicología

La distribución normal puede ilustrarse con una curva de campana, ya que tiene forma de campana, lo que sugiere que la mayoría de nuestros datos se agrupan en torno al valor medio en el centro de la distribución. La probabilidad de que los valores estén cerca de la media es mucho mayor que la de que estén lejos de la media, porque la frecuencia de las puntuaciones en las colas de la distribución es mucho menor que en el centro.

La media, la mediana y la moda en una distribución normal

Cuando los datos se distribuyen normalmente, la media, la mediana y la moda tienden a ser iguales o similares. Recapitulemos qué indica cada valor y cómo calcularlos.

• La media es el valor medio de nuestros datos. Para calcular la media, suma todos los valores recogidos y divide su suma por el número de puntos de datos (por ejemplo, el número de participantes o mediciones).
• La mediana es el valor medio de tu conjunto de datos. Ordena tus datos del valor más bajo al más alto para hallar la mediana. Si tu número de puntos de datos es impar (por ejemplo, 7), elige el valor del medio (el cuarto valor); si es par (por ejemplo, 8), entonces tu mediana es la media de los dos valores del medio (la media del cuarto y el quinto valor).
• La moda es el valor que se repite con más frecuencia en tu conjunto de datos. Para encontrar la moda, ordena los datos de menor a mayor; el número que aparece con más frecuencia es la moda. Si ninguno de tus valores se repite, tu conjunto de datos no tiene modo.

Distribuciones normal y asimétrica en Psicología

Una de las principales características de la distribución normal es la simetría y la característica forma de campana. ¿Qué ocurre si nuestra media, mediana y moda son diferentes y la distribución no es simétrica? En este caso, podemos identificar una distribución sesgada negativa o positivamente.

Distribución sesgada

Las distribuciones sesgadas no son simétricas; tienen su pico descentrado y las colas extendidas en una dirección. En el caso de las distribuciones sesgadas, la media ya no está en el centro. Está desplazada debido a un gran número de puntuaciones extremas a un lado de la distribución. Estas distribuciones ya no forman una campana de Gauss.

Ejemplos de distribuciones Normal y Asimétrica

Si sabemos que la media, la mediana y la moda son iguales o similares, podemos estimar que los datos se distribuyen normalmente en torno a estos valores.

Fig. 2 - Una distribución normal.

La distribución no será normal si hay una diferencia mayor entre la media, la mediana y la moda. Aquí, la moda y la mediana son mayores que la media, lo que sugiere que nuestros datos están sesgados negativamente.

Fig. 3 - Una distribución sesgada negativamente.

En este caso, nuestras medidas de tendencia central son bastante diferentes; la moda y la mediana son inferiores a la media, lo que sugiere una distribución sesgada positivamente.

Fig. 4 - Una distribución sesgada positivamente.

La distribución normal en los tests psicológicos

Una distribución normal es muy importante en la investigación psicológica, sobre todo a la hora de hacer predicciones. Aquí tienes algunos ejemplos de distribuciones normales en pruebas psicológicas.

Práctica clínica

La distribución normal se utiliza a menudo en los tests psicológicos para interpretar las puntuaciones de los tests. Como muchos rasgos o síntomas psicológicos se distribuyen normalmente entre la población, al observar en qué lugar de la distribución se sitúa una puntuación individual, podemos hacernos una idea de cuánto se desvía de la media, lo que puede ayudar al diagnóstico o a identificar a las personas en situación de riesgo.

Investigación

Las distribuciones normales también son cruciales para la investigación y las pruebas estadísticas. Las pruebas estadísticas inferenciales (por ejemplo, la prueba t) que utilizamos para decidir si rechazamos nuestra hipótesis nula requieren, en la mayoría de los casos, que los datos se distribuyan normalmente. Tendremos que utilizar pruebas estadísticas no paramétricas menos sensibles si nuestros datos no se distribuyen normalmente.