Distribución y graduación de las diferencias individuales.En el lenguaje popular, las personas se clasifican general mente en los que tienen y los que no tienen. Las descripciones se basan en separaciones arbitrarias, dictadas por exigencias practicas es decir elegir a alguien o algo por sus cualidades ya sea porque las tiene o porque carece de ellas. Particularmente la sociedad humana está habituada a describir al individuo de acuerdo a sus cualidades y defectos sobresalientes y nos limitamos a ignorar los rasgos que colocan en el rango medio.

Diariamente entre las personas nos encontramos con distinciones cualitativas tajantes. Sin embargo a través de estudios realizados nos encontramos que todos los individuos se encuentran distribuidos a lo largo de una escala continua respecto a cada característica particular en otras palabras las diferencias entre las personas son un asunto de grado y por esta razón se dice que las diferencias individuales son mas cuantitativas que cualitativas.

Se puede discutir sobre algunas características que una persona pueda tener o no tener, y que en este aspecto cabe hablar de las diferencias cualitativas en donde encontramos los impedimentos físicos tales como la pérdida de visión o del oído aspectos que se caracterizan por su presencia o ausencia.

Distribución de las diferencias individualesPues que anteriormente señalamos que las diferencias individuales son cuantitativas surgen algunos cuestionamientos ¿Están los individuos repartidos en toda la extensión del campo de variabilidad o se agrupan en uno o varios puntos? ¿Cuáles son las frecuencias relativas con que se presentan los diferentes grados de una característica? Para responder a estas preguntas el mejor medio es a través de la estadística más en específico el estudio de las distribuciones y los gráficos de frecuencias.

La distribución de frecuencias es un medio para resumir y organizar hechos cuantitativos información con el propósito de facilitar la comprensión de la los datos recopilados y mostrar las tendencias de los mismos.

Las puntuaciones de un Test o cualquier otro conjunto de medidas se agrupan en intervalos y se tabula el número de casos que caen dentro de cada intervalo. La información ordenada por una distribución de frecuencias puede percibirse más claramente a través de los gráficos. Una de ellas es el uso del Polígono de Frecuencias en

el cual el número de individuos que se encuentran en cada intervalo se indica por un punto situado centralmente con respecto a este uniendo después los puntos sucesivos con líneas rectas. Otro de los gráficos mas utilizados comúnmente es el Histograma, este se obtiene levantando una columna o rectángulo sobre cada intervalo, dependiendo de la altura de la columna del número de casos que entren en el intervalo.

Podemos también describir un grupo refiriéndonos a una medida de tendencia central. Si deseamos una sola puntuación más típica o representativa, que caracterice el grupo en conjunto, la Medida d tendencia Central nos la proporcionara.

Una de las mas conocidas de estas medidas más conocidas es la Media, que se obtiene sumando todas las puntuaciones y dividiendo la suma por el número de casos. El nombre mas preciso para esta medida es el de Media Aritmética, aunque a menudo se llama simplemente media.

Otra medida de tendencia central, usada frecuentemente en psicología, es la Mediana, o sea la puntuación más central una vez ordenadas todas las puntuaciones con arreglo a su tamaño. Otra medida de tendencia central que a veces se encuentra en estudios psicológicos es la Moda o sea la puntuación más frecuente la cual se haya a través de una distribución de frecuencias, tomando en cuenta el punto medio del intervalo que tenga la frecuencia ms alta.

Curva normalEl lector habrá ya advertido algunas características, el concepto de curva normal es ya viejo en estadística, en principio llego a ser familiar como la curva normal de probabilidad de un acontecimiento la cual es la frecuencia con que se espera que ocurra en un numero muy grande de observaciones. La curva normal de probabilidad fue primeramente desarrollada por los matemáticos Laplace y Gauss en relación con los juegos de azar, la distribución de los errores de observación y de otros tipos de observaciones casuales.

El estadístico Belga de siglo XIX Adolfo Quetelet fue el primero en aplicar la teoría de la probabilidad normal a la distribución de las características humanas, las aplicaciones de la curva normal realizadas por Quetelet fueron adoptadas y continuadas por Galton, cuyas contribuciones a la psicología diferencial que se explicaron en el capítulo I. en manos de Galton, la curva de probabilidad normal se destino a gran variedad de usos, muchos de ellos centrados alrededor de la cuantificación y afinamiento de los datos sobre diferencias individuales y de grupo.

Condiciones que afectan la forma de la curva de distribución.No debe de suponerse y partiendo de un caso especifico que todas las distribuciones obtenidas en psicología diferencial se ajustan a la curva normal bajo ciertas condiciones, las curvas de distribución se desvían a veces significativamente de sus características principales teniendo un resultado erróneo.

Es esencial el conocimiento de estas condiciones para adecuada interpretación de las distribuciones de frecuencias. Los factores más importantes que pueden influir en la forma de la curva de distribución incluyen el muestreo inadecuado el uso de instrumentos de medida no apropiados y defectuosos y ciertos factores que actúan directamente sobre el rasgo objeto de la investigación. A continuación examinaremos cada uno de estos tres tipos de condiciones.

Muestreo.- Sería posible obtener cualquier tipo concebible de distribución escogiendo deliberadamente los sujetos que encajaran en el modelo. Desde luego, tal procedimiento no tendría objeto. Sin embargo, es posible descubrir variaciones análogas en el manejo de factores selectivos que pueden haber sido descuidados por el investigador. Siempre que una curva se desvíe significativamente de la normalidad es necesario examinar la adecuación del muestreo.

Instrumentos de medida.- Varias característica de los tests y otros instrumentos de medida empleados en la reunión de datos pueden asimismo afectar a la forma de la curva de distribución resultante. De este modo, si el alcance de la dificultad cubierta por los elementos del test se restringe en los niveles superiores o inferiores, puede producirse artificialmente una curva torcida. Se obtendrá una distribución de este tipo cuando se aplique un test a un grupo para el que no es apropiado.

Hay varias razones por las que el elevador de un test y el investigador en psicología diferencial suelen perseguir la normalidad de la distribución. Si ha de hacerse alguna suposición sobre la distribución de los rasgos humanos, la de la curva normal parece ser la más plausible en la mayoría de las situaciones.

Factores especiales.- Las desviaciones de la curva normal pueden también ser el resultado de condiciones que afectan a los rasgos mismos y no proceder de características del muestreo o del instrumento de medida. Tenemos un ejemplo en la llamada curva en J de hipótesis de conformidad social, que fue primeramente propuesta por Allport. Llamada así por su semejanza con la letra J, puede considerarse como una curva de gran torcimiento, en la cual la mayoría de las personas figuran en el extremo que representa la completa o casi completa conformidad con la conducta modelo socialmente aceptada.

La explicación más plausible de esta desviación de la normalidad parece ser la de que existen factores secundarios, tales como enfermedades o condiciones patológicas, que hacen que la proporción relativa de los débiles mentales sea superior a la que cabría suponer que se diera por azar.

Para resumir: si empezamos por suponer que las curvas de distribución se parecerán en general a la curva normal, cualquier desviación de la normalidad se convierte en un problema que requiere investigación. Este sistema de abordar la forma de la distribución rendirá beneficios al revelarnos la acción de factores que merecen estudio por derecho propio.

Medida del grado de variabilidad.- Además de la forma de la curva de distribución puede presentarse otra cuestión relativa a la variabilidad existente entre una persona y otra. ¿De qué magnitud son las diferencias individuales? Podría darse una respuesta obvia en función de la amplitud total (o recorrido) entre las puntuaciones más altas y las más bajas. Pero esta es una medida imperfecta del grado de variabilidad, puesto que solo se basa en dos puntuaciones, puede alterarse indebidamente por la adición o supresión de uno solo de los casos extremos. La medida de variabilidad más precisa para la mayoría de los fines que se persiguen es la de la desviación típica (DT).

El primer problema que se nos plantea cuando tratamos de comparar la variabilidad en diferentes rasgos es el de la escala de medida a usar para cada uno de los mismos; es decir, las unidades en que aquellas medidas han de expresarse.

Las afirmaciones absolutas o abstractas referentes a la extensión de la variabilidad humana en rasgos psicológicos tales como la memoria o la aptitud para las matemáticas suele carecer de sentido. Y tampoco es posible, con los instrumentos de que disponemos, comparar la variabilidad en diferentes rasgos. Debemos reconocer al mismo tiempo que para fines prácticos pueden hacerse afirmaciones útiles, en cuanto a la extensión de las diferentes individuales, dentro de un marco de referencia específicos.

Universalidad de las diferencias individuales.- Las diferencias individuales de ningún modo se limitan a la especie humana. Por lo contrario, la variación de individuo a individuo puede observarse a través de toda la escala animal.

Las diferencias individuales son cuantitativas, no cualitativas. Las diferencias entre las personas son un asunto de grado. Las distribuciones de frecuencias, en la mayoría de los rasgos, presentan una agrupación de individuos cerca del centro del campo de variación y un descenso gradual en el número de casos a medida que nos acercamos a los extremos. Una distribución de este tipo puede representarse gráficamente, ya mediante un polígono de frecuencias, ya pro un histograma.