Métodos de Investigación en Psicología (10) Dra. Lucy Reidl Martínez Dra. Corina Cuevas Reynaud Dra. Renata López Hernández

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1 Métodos de Investigación en Psicología (10) Dra. Lucy Reidl Martínez Dra. Corina Cuevas Reynaud Dra. Renata López Hernández

2 El método incluye diferentes elementos Justificación Planteamiento del problema Objetivos Variables Hipótesis Tipo de estudio Diseño de investigación Participantes Instrumentos (técnicas de recolección de datos) Procedimiento Análisis de la Información

3 Procedimiento Se refiere a la descripción detallada de las acciones realizadas durante la investigación o estudio. Qué y como se realizó el estudio? Permite a futuros investigadores replicar esta investigación.

4 Procedimiento Se deben tener claros los pasos a seguir. Estos pasos se redactan en el informe de la investigación, publicación o reporte. Incluye la descripción del tipo de análisis de datos.

5 El método incluye diferentes elementos Justificación Planteamiento del problema Objetivos Variables Hipótesis Tipo de estudio Diseño de investigación Participantes Instrumentos (técnicas de recolección de datos) Procedimiento Análisis de la Información

6 Análisis de la Información Una vez que se aplican los instrumentos elegidos con las debidas consideraciones éticas, debemos organizar y sistematizar los resultados para describirlos y comprobar nuestras hipótesis.

7 Análisis de información Cuando se tiene datos cuantitativos, una herramienta que permite agrupar la información obtenida, para posteriormente analizarla es la estadística. Existen dos tipos de estadística: Descriptiva Inferencial

8 Análisis de la información Qué hacemos con toda la información recabada? Las respuestas o registros recabados Deben ser Transformados en valores expresados numéricamente En este momento Hacemos uso de los números

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10 Utilizamos los números para: Identificar 1 = Mujer 2= Hombre 1= Psicología 2= Medicina Ejemplo 1= Soltero 2= Casado 3= Unión libre 4= Viudo (a) Ordenar Sumar (Realizar operaciones) *Las operaciones aritméticas básicas (suma, resta, multiplicación y división) consisten en sumas o restas adicionadas o sucesivas. 1= Primaria 2= Secundaria 3= Prepa 4= Lic. 5= Posgrado Puntaje = Bajo desempeño 2= Alto desempeño Calificaciones

11 Identificar Ordenar 1 = mujer 2= hombre 1= Psicología 2= Medicina 1= Primaria 2= Secundaria 3= Preparatoria 4= Licenciatura 5= Posgrado Ejemplo 1= Soltero 2= Casado 3= Unión libre 4= Viudo (a) 1= Bajo desempeño 2= Alto desempeño Codificación numérica Hoja o tabla de codificación Sumar (Realizar operaciones) *Las operaciones aritméticas básicas (suma, resta, multiplicación y división) consisten en sumas o restas adicionadas o sucesivas. Puntaje Nombre 8 9 de la 10 variable Calificaciones Etiqueta de la variable Nivel de medición Valor Códigos Etiqueta Valores omitidos Vista de la hoja de las variables Depende del programa que se va a utilizar (SPSS)

12 Ejemplo: Hoja del SPSS

13 Una vez que vaciamos los datos de acuerdo a la codificación tenemos algo así Con toda esta información podemos: Análisis Descriptivo Análisis Inferencial

14 Se escribe el nombre completo de la variable En caso de que algún participante se haya equivocado con doble respuesta o no contesta se debe considerar como valor omitido y no inferir la respuesta Nombre de la variable Etiqueta de la variable Nivel de medición Valor Códigos Etiqueta Valores omitidos V1 Grado Escolar Ordinal 1 2 V2 Sexo Nominal 1 2 R1 Se escribe con un máximo de 8 caracteres Actitud positiva hacia los fumadores. (Reactivo 1) Ordinal º 5º Mujer Hombre Totalmente de acuerdo De acuerdo Totalmente desacuerdo 9 9 9

15 Los programas estadísticos permiten presentar, analizar y aplicar técnicas estadísticas, por lo que se debe saber con anticipación cuál es la forma de codificar la información de acuerdo al programa elegido y hacer su base de datos.

16 Una vez expresadas las respuestas de los participantes en términos numéricos ANÁLISIS DESCRIPTIVO ANÁLISIS INFERENCIAL permite permite Resumir y organizar los datos para facilitar su análisis e interpretación. Formular estimaciones y Probar nuestras hipótesis

17 Estadística descriptiva Proporciona herramientas para organizar, simplificar y resumir información básica a partir de un conjunto de datos que de otra forma sería poco manejable.

18 Estadística descriptiva Incluye la tabulación, representación y descripción de conjuntos de datos tanto de variables numéricas como de variables categóricas. Es la primera tarea a realizar en el análisis de los datos, ya que su misión es describir los datos, valores o puntuaciones obtenidos para cada variable y sirve de base para otros análisis más avanzados.

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20 Estadística descriptiva: Distribución de puntajes Al resumir grandes colecciones de datos, resulta útil distribuirlos en clases o categorías, y determinar el número de individuos que pertenecen a cada clase, lo cual se denomina frecuencia de clase. Así, las frecuencias son el número de veces que ocurre un evento.

21 Estadística descriptiva: Distribución de puntajes Una disposición tabular de los datos por clases junto con las correspondientes frecuencias de clase se conoce como distribución de frecuencias o tabla de frecuencias. La comparación entre distribuciones de frecuencia es un procedimiento que se utiliza a menudo para aclarar resultados y agregar información.

22 Estadística descriptiva: Distribución de puntajes Existen dos tipos de tablas de frecuencia: De datos no agrupados De datos agrupados

23 Estadística descriptiva: Distribución de puntajes Tabla de frecuencia de datos no agrupados: La distribución de frecuencias no agrupadas contiene en una columna todos los valores posibles y en la otra la cantidad de veces que este número o categoría se presenta, esto es, su frecuencia (f). Ejemplo: Categoría f Mujeres 200 Hombres 600 Total 800

24 Estadística descriptiva: Distribución de puntajes Tabla de frecuencia de datos agrupados: Es aquella que sus valores se presentan en intervalos. Se utilizan únicamente con variables numéricas y cuando la variabilidad de los datos es muy amplia. Ejemplo: Edad Frecuencia Frecuencia acumulada

25 Ejemplo: años de antigüedad en el trabajo Frequency Valid Total 150 En este ejemplo vemos que son 150 sujetos y tienen diferente antigüedad en su trabajo que va desde 4 años, hasta 34. La tabla nos muestra las frecuencias absolutas y nos describe que 28 sujetos tienen 4 años de antigüedad. A esta información también le podríamos calcular el porcentaje y poder tener otra forma para describir los datos.

26 Años de antigüedad en el trabajo Frequency Percent Valid Total De esta forma, podemos decir que el 18.7% de los participantes, tienen 4 años de antigüedad. Pero se podrá reducir la información?

27 Datos no agrupados Años de antigüedad en el trabajo Frequency Percent Valid Total Para resumir esta información tenemos que hacer rangos y calcular su amplitud. Para ello, al valor más alto le restamos el valor más bajo y lo dividimos entre el número de rangos (en este caso queremos 5): 34-4/5 = 6. Por lo tanto: Serán 5 rangos cada uno tendrá un intervalo de 6.

28 Por lo tanto nuestros rangos quedarían: DATOS AGRUPADOS antigüedad en Frecuencia Cumulative el trabajo Frequency Percent acumulativa Percent Rango Total Frecuencia relativa Frecuencia acumulativa. sólo hay que ir sumando las frecuencias absolutas

29 Así es en el SPSS. Existen bases de datos con muchos sujetos y se hace necesaria su utilización.

30 Medidas de tendencia central Antes de explicar las medidas de tendencia central, vamos a revisar qué es la curva o distribución normal.

31 Medidas de tendencia central En Psicología se emplea debido a que muchas de las variables que se estudian en este campo se distribuyen de esta forma. En realidad, la curva normal se deriva de un histograma o polígono de frecuencias.

32 Distribución normal Si evaluamos la inteligencia* Pocos sujetos con baja Seguro habrá Muchos con inteligencia media Pocos sujetos con Alta *siempre y cuando no haya sesgo Esto es el área bajo la curva que representa al total de los casos y es igual al 100%.

33 Medidas de tendencia central MODA MEDIANA MEDIA Es el (los) valor (es) donde la distribución de frecuencia alcanza un máximo. Es un valor que divide a las frecuencias en dos grupos con el mismo número de individuos (50%). Si el número de datos es par, se elige la media de los dos datos centrales. Mediana de 1,2,4,5,6,6,8 es 5 Mediana de 1,2,4,5,6,6,8,9 es (5+6)/2=5.5 No es sensible a valores extremos. Mediana de 1,2,4,5,6,6,800 es 5. La media es 117,7! El promedio de los valores de una variable. Suma de los valores dividido por el tamaño muestral. Media de 2,2,3,7 es ( )/4=3.5 Es muy sensible a valores extremos. Altura mediana

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35 Resultados en SPSS Mediana Moda 1 Media Moda 2 Statistics EDAD DE LA MUESTRA N Valid Mean Median Mode Missing a a. Multiple modes exist. The smallest v alue is shown

36 Medidas de dispersión o variabilidad Indican la forma como se distribuyen los datos, si son parecidas o no. Podemos identificar aquellos valores individuales que se desvían de la media.

37 Medidas de dispersión o variabilidad Rango Desviación estándar Varianza Es la amplitud total, es decir, la diferencia entre el valor mínimo y el máximo. Es un indicador de la dispersión de las puntuaciones respecto de la media Es la desviación estándar elevada al cuadrado. 25% 25% 25% 25% 68.5% Rango x 2s 95 %

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39 Edad de la muestra N Std. Deviation Variance Range Minimum Maximum Valid Missing S2 S1 Media S1 S2

40 Medidas de posición Dividen un conjunto ordenado de datos en grupos con la misma cantidad de individuos. Nos ayudan a localizar algún dato específico respecto al resto de la muestra.

41 frecuencia Medidas de posición Percentiles Deciles Cuartiles Dividen a la distribución en 100 partes. Nos indica la posición que ocupa una puntuación en un grupo. Son nueve puntuaciones que dividen a la distribución en 10 partes, cada una conteniendo al 10% de las puntuaciones. Dividen a la distribución en cuatro partes. Q1= 25% Q2= 50 % (mediana) Q3= 75% Q4= 100% Percentiles 5 y 95 Mín. P 25 P 50 P 75 Máx. 25% 25% 25% 25% Rango intercuartílico Rango Colesterol en 100 personas

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43 Statistics EDAD DE LA MUESTRA N Valid 150 Percentiles Missing Rango intercuartílar Edad Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Total

44 Medidas de forma Asimetría Sirve para evaluar si la distribución de tus datos se aproxima a una distribución normal Asimétrica hacia la izq. Simetría = 0 Asimétrica hacia la der. Curtosis Es una medida de la concentración de los valores de la distribución en torno a la media. Leptocúrtica valores mayores a cero Mesocúrt su valor=cero Platicúrtica Valores menores a cero

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46 Edad de la muestra N Valid Missing Skewness Std. Error of Skewness Kurtosis Std. Error of Kurtosis

47 Estadística descriptiva: Medidas de tendencia central Son aquellas que nos indican que tanto se agrupan los datos o se acercan a un punto medio

48 Media aritmética ( x ) La media aritmética, o promedio aritmético, se define como la suma de todos los valores entre el número total de ellos. Es un puntaje que equilibra todos los puntajes ubicados a uno y otro lado de ella.

49 Moda (Mo) La moda es el valor que se presenta con mayor frecuencia en un conjunto de datos.

50 Mediana (Md) Es el valor o punto en una serie que divide los valores ordenados en dos grupos de igual tamaño. De manera que el 50 % de los sujetos tiene puntajes iguales o menores a la mediana y el otro 50 % de individuos, tiene calificaciones iguales o mayores a la mediana.

51 Estadística descriptiva: Medidas de variabilidad Las medidas de variabilidad cuantifican el grado de dispersión o la extensión de las diferencias individuales en la distribución. Las medidas de dispersión son: Valor mínimo y máximo Rango Varianza Desviación estándar o típica

52 Valores mínimo y máximo Estos valores sirven para describir a la población y funcionan como indicadores para determinar dónde se encuentran los sujetos con respecto a la variable evaluada. Asimismo, van a utilizarse para obtener el rango de la distribución.

53 Rango o amplitud El rango mide la extensión total de un conjunto de datos y se calcula utilizando únicamente dos números. Para encontrar el rango se restan los dos extremos de la medición, la medición más grande menos medición más pequeña.

54 Varianza Es una medida de dispersión que se abrevia S 2 e indica que tanto se alejan los datos con relación a la media. La varianza se basa en el cuadrado de la diferencia entre cada uno de los valores del conjunto de datos y la media del grupo.

55 Desviación Estándar o Típica (s) La desviación típica equivale al promedio de la variabilidad de los datos. Se interpreta como el dato que refiere el promedio de la distancia a la que se encuentran las puntuaciones con respecto a la media. Si la desviación estándar es pequeña con respecto a la media, indica que las calificaciones son homogéneas, es decir están muy cercanas, pero si es grande, las puntuaciones son heterogéneas, esto es, muy diferentes entre sí.

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