análisis multivariante con SPSS Julio Meneses i Sergi Estudis de Psicologia i Ciències de l Educació elearn Center / Novembre de 2013

Transcripción

1 Introducción al análisis multivariante con SPSS Seminari metodològic del programa de doctorat en educació i TIC (e-learning) Julio Meneses i Sergi Estudis de Psicologia i Ciències de l Educació elearn Center / Novembre de 2013

2 Un ejemplo: el uso del debate en la UOC Objetivo de la investigación Analizar la relación entre la participación en el debate y el rendimiento de los estudiantes Diseño de la investigación Estudio correlacional, la participación en el debate es voluntaria Medidas Calificación final en la asignatura Participación en el debate

3 Un ejemplo: el uso del debate en la UOC Resultados de la investigación Se identifica una relación entre la participación en el debate y el rendimiento de los estudiantes Los estudiantes que participan, obtienen una calificación más alta al finalizar la asignatura Participación en el debate Rendimiento en la asignatura

4 Un ejemplo: el uso del debate en la UOC Sin embargo, estos resultados deben ser interpretados con cautela La correlación no implica causalidad Los estudiantes no han sido asignados de forma aleatoria Tanto el rendimiento como la participación en el debate pueden estar condicionados por factores externos no controlados

5 Un ejemplo: el uso del debate en la UOC La relación observada entre la participación en el debate y el rendimiento de los estudiantes requiere una aproximación más compleja Puede haber otros factores que intervengan directa o indirectamente en esta relación?

6 Un ejemplo: el uso del debate en la UOC Participación en el debate Rendimiento en la asignatura Motivación para estudiar

7 Un ejemplo: el uso del debate en la UOC Participación en el debate Rendimiento en la asignatura Motivación para estudiar Conocimientos previos

8 Qué es el análisis multivariante? Conjunto de técnicas estadísticas que Tienen como objetivo analizar e interpretar las relaciones entre diversas variables de manera simultánea Mediante la construcción de modelos complejos que permiten distinguir la contribución de cada una de ellas en el sistema de relaciones Para describir, explicar o predecir los fenómenos objeto de estudio en la investigación

9 Univariante, bivariante y multivariante El análisis univariante es la forma más sencilla de análisis y se propone la descripción de una única característica o variable Variable Variable Variable

10 Univariante, bivariante y multivariante El análisis bivariante es una extensión del análisis univariante y se propone determinar la relación entre dos características o variables Variable independiente Variable dependiente Variable

11 Univariante, bivariante y multivariante El análisis multivariante permite determinar las relaciones entre diversas variables de manera simultánea Variable Variable Variable

12 Univariante, bivariante y multivariante El análisis multivariante permite tener en cuenta el efecto de factores o variables de confusión en las relaciones objeto de estudio Variable independiente Variable dependiente Variable independiente

13 Tipos de análisis multivariante El análisis multivariante permite modelar relaciones de interdependencia y de dependencia entre diversas variables con el objetivo de Reducir la complejidad de los datos Establecer clasificaciones o agrupaciones Explicar o predecir los fenómenos objeto de estudio Establecer inferencias sobre la población (contraste de hipótesis)

14 Tipos de análisis multivariante Las técnicas de interdependencia Permiten analizar de manera simultanea las relaciones entre diversas variables para encontrar una estructura común Algunos ejemplos Análisis factorial Análisis de conglomerados Análisis de escalamiento multidimensional Análisis de correspondencias

15 Tipos de análisis multivariante Las técnicas de dependencia Permiten analizar la contribución de un conjunto de variables independientes en la explicación o predicción de una o más variables dependientes Algunos ejemplos Análisis de la variancia (ANOVA y MANOVA) Análisis de regresión múltiple Análisis de regresión logística Análisis de ecuaciones estructurales

16 La elección de la técnica multivariante Podemos distinguir entre variables dependientes e independientes? Si es así, cuántas variables dependientes se consideran de forma simultanea en el análisis? Qué tipo de variables escala de medida y distribución forman parte del análisis?

17 Principios del análisis multivariante 1. Fundamentación teórica de las relaciones 2. Exploración univariante y bivariante 3. Especificación adecuada del modelo 4. Búsqueda de un modelo parsimonioso 5. Cumplimiento de los supuestos 6. Importancia del tamaño y tipo de muestra 7. Significación estadística y práctica

18 Diseño de una investigación multivariante 1. Definición del problema de investigación 2. Elección del diseño de investigación 3. Definición de las variables involucradas 4. Desarrollo o elección de los instrumentos 5. Elección de la técnica multivariante 6. Desarrollo del plan de análisis 7. Planificación del trabajo de campo

19 Ejecución del análisis multivariante 1. Depuración y exploración de los datos 2. Comprobación de los supuestos 3. Estimación del modelo multivariante 4. Evaluación del ajuste del modelo 5. Interpretación del sistema de relaciones 6. Revisión y mejora del modelo 7. Validación del modelo final

20 Bibliografía sobre análisis multivariante Multivariate data analysis (Hair, Black, Babin y Anderson, 2013) Using multivariate statistics (Tabachnick y Fidell, 2013) The multivariate social scientist (Hutcheson y Sofroniou, 1999) Discovering statistics using SPSS (Field, 2013) The SPSS survival guide (Pallant, 2013)

21 Un Consejo final You can t fix by analysis what you bungled by design Light, Singer y Willett (1990)

22 Introducción al análisis multivariante con SPSS Seminari metodològic del programa de doctorat en educació i TIC (e-learning) Julio Meneses i Sergi Estudis de Psicologia i Ciències de l Educació elearn Center / Novembre de 2013