Métodos Cuantitativos

Transcripción

1 Presenta: Olán

2 Inferencia estadística

3 Parámetros y estadísticos Una población o universo es una colección o totalidad de posibles individuos, objetos o medidas de interés sobre lo que se hace un estudio. Las poblaciones pueden finitas o infinitas. Si es finita y pequeña se pueden medir todos los individuos para tener un conocimiento exacto de las características (parámetros) de la población. Si la población es infinita o grande es imposible o incontable medir a todos los individuos, por lo que se debe sacar una muestra representativa de la población y con base a características medidas en la muestra (estadísticos) se podrán hacer afirmaciones acerca de los parámetros de la población.

4 Parámetros y estadísticos

5 Clasificación de los procedimientos estadísticos La estadística descriptiva son procedimientos estadísticos utilizados para resumir, organizar y simplificar los datos. Toma datos crudos, los organiza y resume en una forma más manejable Frecuentemente son organizados en tablas y gráficos La estadística inferencial consiste de técnicas para el estudio de muestras para realizar generalizaciones acerca de la población de las cuales fueron obtenidas. Ya que existen poblaciones muy grandes no siempre es posible medir a toda la población, por lo que obtenemos una muestra representativa de la población. Al analizar los resultados de la muestra, los generalizamos para la población

6 Inferencia estadística El objetivo de la inferencia estadística es hacer afirmaciones válidas acerca de la población o proceso con base en la información contenida en una muestra. Estas afirmaciones tienen por objetivos caracterizar mejor a la población y, en muchos casos, coadyuvar en la toma de decisiones. La inferencia estadística se divide en: estimación y prueba de hipótesis La inferencia estadística se apoya en cantidades estadísticas calculadas a partir de las observaciones de la muestra. Un estadístico se define como cualquier función de los datos muéstrales que describe un parámetro de la población.

7 Error aleatorio

8 Error de muestreo La diferencia natural entre los estadísticos de las muestras y los parámetros de población son llamados errores de muestreo. Es la discrepancia (o error) que existe entre el estadístico muestral y su correspondiente parámetro poblacional. Este error ocurre de manera natural (no sistemática) Casi nunca el estadístico obtenido de una muestra es idéntico a los parámetros de la población entera. Cada muestra podría contener diferentes elementos y podrá producir diferentes estadísticas. Las diferencias no predecibles y no sistemáticas que existen de una muestra a otra son un ejemplo del error de muestreo

9 Estadística descriptiva e inferencial Los datos muestran una diferencia de cinco puntos entre los métodos de enseñanza. Sin embargo, existen dos manera de interpretar los resultados: 1. No existe una diferencia entre los métodos de enseñanza, y la diferencia de las muestras es debido a un error de muestreo. 2. Si existe una diferencia entre los dos métodos, y los datos del muestreo reflejan esta diferencia. El objetivo de la estadística inferencial es auxiliar a los investigadores a decidir entre estas dos interpretaciones.

10 Relación entre variables La mayoría de las investigaciones están orientada a examinar las relaciones existentes entre dos o más variables Para establecer la existencia de una relación, los investigadores deberán hacer observaciones, es decir medir las dos variables. Las mediciones resultantes pueden ser clasificadas en dos estructuras de datos distintas: Medición de dos variables para cada individuo (método correlacional) Comparación de dos o más grupos de puntuaciones (métodos experimentales y no experimentales.

11 Medición de dos variables para un individuo (correlacional) En el método correlacional, dos variables diferentes son observadas para determinar si existe una relación entre ellas

12 Comparación de dos o más grupos de mediciones Métodos experimentales y no experimentales Evalúa la relación entre variables Una variable es utilizada para definir los grupos La segunda variable es la medición que obtiene las puntuaciones en cada grupo

13 Método experimental Es un método de investigación que involucra la comparación de las puntuaciones de los grupos. Su objetivo es demostrar una relación causa-efecto entre dos variables, es decir que al cambiar el valor de una variable (causa), ocurre un cambio en una segunda variable. El método experimental tiene dos características que lo diferencian de otros tipos de estudios: 1. Manipulación 2. Control

14 Método experimental 1. Manipulación El investigador manipula una variable cambiando su valor de un nivel a otro. Una segunda variable es observada (medida) para determinar si la manipulación genera la ocurrencia de un cambio. 2. Control El investigador debe controlar la situación de la investigación para asegurar que otras variables extrañas no ejerzan influencia en la relación que está siendo examinada

15 Estructura de un experimento Los participantes son asignados de forma aleatoria a uno de las dos condiciones: contar dinero contar piezas de papel Luego cada participante pone una mano en un tazón con agua a 50º y se califica su nivel de dolor. La diferencia entre las calificaciones de los dos grupos es atribuida a el tratamiento (paper vs money)

16 Categorías de variables a considerar Para poder decir que la diferencia en el dolor es causado por el dinero, el investigador deberá descartar otras posibles explicaciones para la diferencia. Cualquier otra variable que podría afectar la tolerancia al dolor deberá estar bajo control. Existen dos categorías generales de variables que se deben considerar: 1. Variables de los participantes Existen características tales como edad, genero e inteligencia que varía de un individuo a otro. Se deberá asegurar que la variable participantes no difiera de un grupo a otro. 2. Variables del entorno Características como: iluminación, hora del día o condiciones climáticas

17 Técnicas para controlar variables Existen tres técnicas para controlar las variables: Asignación aleatoria cada participantes debe tener la misma oportunidad de ser asignado a uno u otro tratamiento. Igualar Para asegurar grupos equivalentes o entornos equivalentes Mantener constante

18 Método experimental En el método experimental, una variable es manipulada mientras otra variable es observada y medida. Para establecer una relación de causa-efecto entre las dos variables, en un experimento se intenta controlar otras variables para prevenir que influyan en el resultado. La variable que es manipulada se le denomina variable independiente. La variable independiente es identificada como las condiciones del tratamiento a las cuales son asignados los participantes. La variable dependiente es la variable que es observada para evaluar los efectos de el tratamiento.

19 Método no experimentales Un experimento deberá incluir la manipulación de una variable independiente y un control riguroso de otras variables indeseables al experimento. Cuando no tenemos la habilidad de controlar cual participantes va en cada grupo (niños van en el grupo H y niñas en M). Ya que este tipo de investigación compara grupos preexistentes y el investigador no puede controlar la asignación de participantes no podrá asegurar la equivalencia de los grupos. Cuando no podemos utilizar técnicas como la asignación aleatoria para controlar la variable participantes y asegurar grupos equivalente este tipo de investigación no es un experimento.

20 Ejemplo de estudios no experimentales Es un estudio que usa dos grupos preexistentes (boys/girls) y mide una variable dependiente (puntuación verbal) en cada grupo El investigador no puede controlar cuales participantes asignar en cada grupo por lo que no puede asegurar la equivalencia de los grupos.

21 Ejemplo de estudios no experimentales El estudio utiliza el tiempo (antes/después) para definir los dos grupos y mide una variable dependiente (depresión) en cada grupo. Este pre-post estudio se califica la depresión dos veces a cada participante, una vez antes de la terapia y luego después de la terapia. Aunque las diferencias de las mediciones pueden ser causadas por el tratamiento, existe la posibilidad de que las mediciones cambien a través del tiempo. En este caso el investigador no tiene control sobre las otras variables que cambian a través del tiempo

22 Variable cuasi independiente Aunque los estudio no experimentales o cuasi experimentales no son realmente un experimento, estos producen el mismo tipo de datos que son encontrados en los experimentos. En cada caso una variable es utilizada para crear grupos, y una segunda variable es medida para obtener una medición dentro de cada grupo. En un experimento los grupos son creados a través de manipular la variable independiente, y las puntuaciones de los participantes son la variable dependiente. En un estudio no experimental, la variable independiente que es usada para crear los grupos diferentes de las mediciones es llamada variable cuasi-independiente.

23 Estructuras de datos y sus métodos estadísticos ESTUDIO CORRELACIONAL Los datos de un estudio correlacional consisten de dos mediciones, las cuales representan dos variables diferentes para cada individuo, pueden ser listados en una tabla o desplegados en gráfico de dispersión. La relación entre las dos variables comúnmente es medida y descrita utilizando un estadístico llamado correlación. Algunas veces, el proceso de medición utilizado para estudios correlacionales, clasifica a los individuos en categorías que no corresponden a valores numéricos. (ej. hombre o mujer). Las relaciones entre variables para datos no-numéricos, generalmente son evaluados utilizando una técnica estadística conocida como test chi-cuadrada.

24 Estructuras de datos y sus métodos estadísticos Comparación de dos o más grupos Los estudios experimentales y cuasi experimentales utilizan estadísticos descriptivos para resumir y describir las puntuaciones de cada grupo y se apoya de la estadística inferencial para poder generalizar los resultados de una muestra a una población. Cuando el procedimiento de medición genera resultados numéricos, la evaluación estadística tienen que ver con el calculo de los promedio de cada grupo y luego la comparación de los mismos. Si el procesos de medición simplemente clasifica individuos en categorías no numéricas, la evaluación estadística consiste en el cálculo de las proporciones de cada grupo y luego compararlas