TEMA 5 VALIDEZ DE LA RECOGIDA DE DATOS

Transcripción

1 TEMA 5 VALIDEZ DE LA RECOGIDA DE DATOS

2 Recordando de tema 4 Toda recogida de datos implica Correspondencia de lo observado (datos) con valores del OE de referencia, ambos en contextos similares. Concepto (sus valores) Datos Lo planteado Lo estudiado Cxto 1 Cxto 1

3 Recordando de tema 2 En recogida de datos Todo elemento de la ciencia (sea concepto, valor, procedimiento, dato, ) ha de tener suficiente alidez Precisión Diferenciación Ajuste P D A y por tanto consistencia o fiabilidad respecto a cualquier otro elemento a su referencia

4 Cxt NP Concepto (sus valores) Datos Cxt NP De otro modo: Cxto 1 Cxto 1 Los datos -y la validez de sus recogidas- DEPENDEN DE: Objeto de estudio de referencia (OE) Contextos (de referencia y de la recogida) Factores planteados (CxtP) Factores no explícitos (CxtNP) Validez = f (OE, CxtP, FNE)

5 Qué objetivos respecto a cada tipo de factor (OE, CxtP y CxtNP)? Objeto de estudio Contexto planteado(de sujetos, medio y de estudio) Contexto no planteado a MAXimizar a MINimizar a CONtrolar Ajuste o Representatividad A Precisión P Diferenciación o control de los componentes de las recogidas de datos Las mismas tres propiedades vistas en tema 2- que para la expresión de los OE y Contextos D

6 Precisión en las recogidas de datos

7 Precisión Procurada en todos los componentes planteados (OE y Contexto) Manteniendo estable lo planteado Reduciendo lo no explicitado Mostrable en replicaciones Referidas a factores de sujeto, medio e investigativo Directas Sistemáticas (Sistematización) Los juicios de replicabilidad o fiabilidad al menos ordinales Nunca completa por lo no explicitado Errores de medida Que se pretenden aleatorios y no con tendencia

8 Ajuste en las recogidas de datos

9 Identificar posibles problemas de ajuste en los siguientes casos QUÉ SE PLANTEA ESTUDIAR: : Lo ocurrido entre su tío y la menor Narración de la menor a la madre en casa Calidad de la narración sobre el abuso Riqueza de vocabulario Coherencia del relato Influencia del posible abuso sobre la narración Cantidad de sustantivos y verbos usados A qué se debe la narración de la niña? CÓMO SE ESTUDIA Registrando lo que la niña narra sobre lo ocurrido Recogiendo la narración de la menor a la psicóloga en consulta Considerando la calidad de la sintaxis y detalles Evaluando la cantidad de sustantivos y verbos usados Analizando la existencia y cantidad de contradicciones Estudiando la narración obtenida Contando los sustantivos y verbos observados Explicándola por el abuso y no por otros factores estudiados Qué criterios podemos usar para identificar los problemas de validez?

10 Ajuste o representatividad de la recogida de datos respecto al OE y Cxto planteados (Población) con: Parámetros En contenidos, estructura y valores Unidades o elementos Tamaño poblacional Procedimientos para el ajuste. Con tamaño poblacional reducido: Estudio de todas sus unidades. Con tamaño poblacional amplio: Reducción de la población y/o muestreo

11 Tipos de muestreo Por criterio de elección de unidades Intencional Conociendo características de las unidades, respetarlas

12 Muestreo INTENCIONAL Población ELECCIÓN INTENCIONAL Muestra intencional

13 Tipos de muestreo Por criterio de elección de unidades Intencional Conociendp características de las unidades, respetarlas Aleatorio o probabilístico Conociendo probabilidades de las unidades, respetarlas

14 Muestreo ALEATORIO Población: ELECCIÓN ALEATORIA Muestra aleatoria

15 Tipos de muestreo Por criterio de elección de unidades Intencional Aleatorio o probabilístico Por definición de la población A partir de unidades simples A partir de unidades compuestas

16 Tipos de muestreo Población con unidades simples Población con unidades compuestas Elección Intencional Intencional (simple) Elección Aleatoria

17 Muestreo INTENCIONAL simple Población Unid. Simples ELECCIÓN INTENCIONAL Muestra intencional

18 Tipos de muestreo Población con unidades simples Población con unidades compuestas Elección Intencional Intencional (simple) Elección Aleatoria Aleatorio simple

19 Muestreo ALEATORIO simple Población: Unidades Simples ELECCIÓN ALEATORIA Muestra aleatoria

20 Tipos de muestreo Población con unidades simples Población con unidades compuestas Elección Intencional Intencional (simple) Por cuotas Elección Aleatoria Aleatorio simple

21 Muestreo POR CUOTAS Población Unid. compuestas ELECCIÓN INTENCIONAL Muestra

22 Tipos de muestreo Población con unidades simples Población con unidades compuestas Elección Intencional Intencional (simple) Por cuotas Elección Aleatoria Aleatorio simple Aleatorio Estratificado

23 Muestreo ALEATORIO ESTRATIFICADO Población: Unidades Compuestas ELECCIÓN ALEATORIA Muestra

24 Tipos de muestreo Población con unidades simples Población con unidades compuestas Elección Intencional Intencional (simple) Por cuotas Elección Aleatoria Aleatorio simple Aleatorio Estratificado Aleatorio sistemático

25 Tipos de muestreo Población con unidades simples Población con unidades compuestas Elección Intencional Intencional (simple) Por cuotas Elección Aleatoria Aleatorio simple Aleatorio Estratificado** ** Por conglomerados (uni o polietápicos)

26 Muestreo POR CONGLOMERADOS (una etapa) Población: Unidades Compuestas Elección (aleatoria) de unidades en algunos estratos Muestra

27 Muestreo POLIETÁPICOS Población Unid. compuestas Sucesivas elecciones Muestra

28 Tipos de muestreo Población con unidades simples Población con unidades compuestas Elección Intencional Intencional (simple) Por cuotas Elección Aleatoria Aleatorio simple* Aleatorio Estratificado** * Aleatorio sistemático ** Por conglomerados (uni o polietápicos)

29 Otro tipo de muestreo Si no son posibles los previos por no conocer la población por no tener acceso a ella Muestreo por accesibilidad o conveniencia Sucesivas muestras hasta Saturación

30 Notas sobre Ajuste Juicios sobre ajuste o representatividad Especificar siempre de qué elemento y respecto a qué población Al menos ordinales: Grados: Ajuste completo (difícil), errores aleatorios, errores sistemáticos y sesgo completo Dependiendo de: Diferencia de tamaños poblacional y muestral Muestreo seguido Factores no planteados y surgidos (Errores de muestreo) Mucha cautela en los juicios

31 Resumen de Ajuste Objetivo: Ajuste de la recogida de datos a la población Población/Poblaciones En conjunto o en alguna de sus características Procedimientos Estudio completo de la población Muestreo Muestreos Intencional: Exige conocer características de unidades Aleatorio: Exige conocer probabilidad de unidades Por accesibilidad: No exigencias Juicios ajustados (prudentes) y precisos

32 AJUSTE Y FIABILIDAD A+ y F+ A- y F+ A + y F- A- y F-

33 Ajuste, Sesgo y Errores/fiabilidad Datos OE Datos OE OE Datos Ajuste Con fiabilidad alta Sesgo Cxt Cxto Cxt Cxt

34 Ajuste, Sesgo y Errores/fiabilidad Pretendiendo: Ajuste Y = a + bx + e Sesgo Y = a + bx + e Fiabilidad (errores aleatorios)

35 Identificar: sesgo/ajuste y error/fiabilidad Una persona adulta, con el parámetro de su peso estable en 65 Kg. ( Centro de la diana ), se pesa un día en cuatro básculas (A, B, C y D), tres ocasiones seguidas en cada una. Los resultados fueron: A) 62,5; 66,5; 66 B) 64,9; 65; 65,1 C) 67,1; 66,9; 67 Kgs D) 68,75; 65,25; 67 Calificar cada báscula por su ajuste y fiabilidad

36 Identificar: sesgo/ajuste y error/fiabilidad A) 62,5 Kgs; 66,5 Kgs; 66 Kgs; Media = 65; Error Típico = 1,26 Ajustada, poco fiable B) 64,9 Kgs; 65 Kgs; 65,1 Kgs; Media = 65; Error Típico = 0,06 Ajustada, fiable C) 67,1 Kgs; 66,9 Kgs; 67 Kgs; Media = 67; Error Típico = 0,06 Sesgada, fiable D) 68,75 Kgs; 65,25 Kgs; 67 Kgs; Media = 67; Error Típico = 1,01 Sesgada, poco fiable