curso metodologia clase1 2013
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INTRODUCCIN A LAS PRUEBAS ESTADSTICAS PARAMETRICAS Y NOPARAMTRICAS Y AL USO DE PAQUETES ESTADSTICOS INFORMTICOS.Instituto de Investigaciones Medicas M. y M. Ferreyra, INIMEC CONICET y Facultad de Psicologa, UNC.
Dr. Ricardo Marcos Pautassi
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Objetivos generalesIntroducir a los fundamentos de las pruebas de comparacin de grupos.Introducir a los diseos factoriales y su importancia para analizar fenmenos dependientes de ms de una variable.Reconocer diferencias entre pruebas paramtricas y no paramtricas y sus ventajas y desventajas.Ejecutar estas pruebas mediante software estadstico disponible en nuestro medio.Reconocer la importancia de los grficos para la exploracin y anlisis de los datos y aprender a crearlos mediante software dedicado.
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Objetivos EspecificosPoder delimitar un tema y desarrollar y formular un problema de investigacin Entender las diferencias entre constructos tericos y variables dependientes. Promover la adquisicin de destrezas que permitan la comprensin y utilizacin de herramientas de recoleccin y anlisis de datosPromover la adquisicin de destrezas que permitan la comprensin y produccin de notacin estadstica.
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Seccin 1Science is AwesomeArtista: Sam Brown, www.explodingdog.com- Repaso general de variables, diseos de investigacin y conceptos bsicos de estadstica. Aproximaciones Inferenciales paramtricas y no Paramtricas. Diferencias, requisitos, ventajas y desventajas de sus empleos.
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Fuentes que originan la seleccin de la temtica Clasicas: intereses, historia previa, aspectos afectivos o emocionales, diarios, revistas, etc.Mas reales: cercania a un mentor que trabaja en el tema, fenomenos accidentales como cercania o disponibilidad.Fuente comun: revision bibliografica exhaustiva
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Revisin de la bibliografa precedente Permite evitar errores.Evitar temas comunes.Brinda nuevas ideas
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Criterios elementales para que el problema de lugar a un proceso de investigacinRelevanciafactibilidad Posibles consecuencias.
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La eleccin del tema o problema
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Elementos a pensar despues de tener el tema y mientras se lee
Que variables quiero relacionar?Las voy a poder medir?Como las voy a analizar?Como las voy a interpretar?Puedo formular una hipotesis?Puedo formular un grafico de posibles resultados?Voy a poder responder explicaciones alternativas?
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Dos estrategias1) Usar estrategia de embudo mltiple, con diversos paths, opciones e hipotesis, armar el proyecto mas grande posible y luegodesgajar2) Pequeo mini-projecto con puntos clave de la intro, hipotesis y procedimiento.
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2 Fase
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3r fase: Formulacin de objetivos generales y especficos Puente entre el problema y las actividades Los generales son a largo plazo y no necesariamente se deben cumplir en el plazo del proyectoLos especificos si deben ser factibles de realizar en el aqu y ahora.Deben especificar que se va medir y para queDeben especificar en que poblacion
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Ejemplos en proyectos
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Son importantes?
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Objetivos Generales y Especificos
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La hiptesis como concepto centralLas afirmaciones de una teora cientfica tienen fundamentalmente el carcter de hiptesis a ser testeadas por la experiencia.
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Que debe tener una buena hiptesis Sampieri y cols, 2005Debe ser original.Debe relacionar variablesPuede utilizar conceptos empricos o tericosNo puede tener afirmaciones de valor o juicios ticos.Debe ser plausible de ser comprobable empricamente.No requiere que este de acuerdo con nuestras convicciones o creencias.
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Citerios Escenciales Kerlinger y cols, 1975Deben ser enunciados acerca de relaciones entre variables
Deben poder derivarse enunciados pasibles de ser puestos a prueba empiricamente
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La hipotesis no falsable (Popper, 1982)
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Ejercicio"Todos los perros van al cielo
"Las crceles deben ser limpias y tendientes a reintroducir al sujeto en la sociedad
"Los fenmenos paranormales ocurren de manera frecuente entre los seres humanos pero su intensidad se ve reducida totalmente en presencia de terceros
"Castigar repetidamente a una persona generar primero ansiedad, luego odio hacia el agresor y, finalmente, conductas alternativas para evitar el castigo"
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Cuatro ejemplos interesantesSobrevivimos a la muerte? (Robert J. Kastenbaum, 1997).La neurona como unidad funcional del cerebro, Ramon y Cajal, circa 1900.Funciona la mente como una computadora? (The Society of Mind, M. Minsky, 1997)La Hipotesis psicomotora de la addiccion (Wise y Bozarth, 1993)
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Mas ejemplosWhen there is less oxygen in the water, rainbow trout suffer more liceAphid-infected plants that are exposed to ladybugs will have fewer aphids after a week than aphid-infected plants which are left without exposureLadybugs are a good natural pesticide for treating aphid infected plants.
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Hiptesis en Publicaciones
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Dmitri V. Gelfand, MD; Yale D. Podnos, MD, MPH; Samuel E. Wilson, MD; Jonathon Cooke; Russell A. Williams, MD Arch Surg.2002;137:941-947.
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Parte II: MedicionBefore I take my decision, I want to see those meaningless statistics again Science did not fail me Artista: Sam Brown, www.explodingdog.com
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Procesos de MedicinQue es medir?Por qu es posible medirlo?Con que se mide?La medicin produce datosEjemplo de residente con historias clinicas
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Tipos : Escalas NominalesSe utilizan nombres o signos para asignar casos o unidades de inf. a categorias.
No se puede realizar calculos matematicos
E.g., hombre o mujerDivisin de pacientes entre sanos y enfermosDivision de operarios en ramas
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Tipos : Escalas OrdinalesNo solo agrupa casos a categoras, sino que las categoras ahora tienen un orden.
No representa el tamao de las diferencias entre puntos de la escala
Ej., niveles de desacuerdo; grado de mejora en grupo de pacientes, nivel socioeconomico de los pacientes
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Tipos : Escalas Intervalares y de RazonSe maneja la distancia exacta entre un punto y otro de la escala
Se puede localizar un punto 0 natural
Admiten todas la operaciones matematicas
Ej., reduccion en el tamao de tumor luego de tratamiento, distancia del domicilio al hospital
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Importancia de la eleccion del nivel de medicionLa necesidad de concordancia entre la planificacin, la recoleccin y el procesamiento de la informacin
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Ejercicio
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Diseos de Investigacin Definicin cannicaEs el plan o esquema general del programa de investigacin, que intenta responder los problemas bajo anlisis y controlar la varianza
Kerlinger, 1975.
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Que es ?Implica desiciones sobre cuantos niveles de nuestras variables (independientes y dependientes) usaremosImplica decidir cuantos grupos usaremosImplica decidir cuantas observaciones necesitaremos
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DiseosDiferencias entre diseos no experimentales y experimentales propiamente dichos:
Aleatorizacion, grupo control y manipulacin de variables independientesDiferencias con diseos experimentales ex-post facto.
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DiseosDos condiciones diferentes: A BLa misma condicin en el tiempo: A ADos condiciones relacionadas o apareadasTres o mas condiciones A-B-CTres o mas condiciones a lo largo del tiempoUna condicin contra valor terico
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Diseos
Posttest en dos gruposPretest-posttestPrestest-posttest1-postest2Postest en tres o mas condicionesPretest-posttest en tres o mas condicionesDiseos factoriales
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El diseo mas sencillo: un grupo luego de un tratamiento Un grupo X (Tratamiento) YFC: La ausencia de lnea de comparacin
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Un grupo antes y despus de un tratamiento Ya X YbFC: Historia, Maduracin, Pret-test, errores de medicin, regresin est.
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Un grupo antes y despus de un tratamiento + control Ya X YbFC: efecto interactivo de pretest Ya Yb
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Seccin 2Science is AwesomeArtista: Sam Brown, www.explodingdog.com- Diseos factoriales
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Diseos FactorialesCon una variable independiente: pre-post, pre-post con grupo de control, pre-post con tres o mas condiciones experimentales.Con dos o mas variables independientes, 2 x 2, 2 x 3.
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Cules son los Posibles Resultados?
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Importancia de las interaccionesConcepto cannico: el cambio en la media de una condicin al articularse en las categoras de otra condicin.Concepto mas ilustrado: un determinado parmetro se tuerce al entrar en paises diferentes.Son todas importantes? Como detectarlas? Como reportarlas? Se reporta sola o junto con el efecto principal?
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Problema: Identifique efectos principales e interacciones en los siguientes grficos. Los mismos ilustran el porcentaje de recuperacion en hombres y mujeres con alopecia sujetos o no (grupos exp. o control) a un tratamiento de recuperacin de la cada del pelo.Problema
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1
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2
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3
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4
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Respuestas1: Efecto principal de sexo2: Efecto principal de grupo3: Efecto principal de grupo mas una una interaccin sexo x grupo4: Interaccin sexo x grupo (ntese la diferencia entre las int. 3 y 4).
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Ethanol-induced Motor Activation at Postnatal day 28Forward LocomotionVERTICALCTA at Day 30-3350% WaterSACCWaterEtOH30min Saccharin60minPhase 1Phase 2Phase 3Diseos factoriales complejos
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Spanagel, 2000; Bell, 2008Ponce, Pautassi et al., 2004; 2008
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Pruebas estadsticas asociadas a cada hiptesis Queen of the robotsArtista: Sam Brown, www.explodingdog.com
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La eleccin de una prueba estadsticaLa eleccin de una prueba es consecuencia del diseo de investigacin.La eleccin de una prueba es consecuencia del nivel o escala de los datos (nominal, ordinal, etc).La eleccin de una prueba es consecuencia de las caractersticas de la distribucin de la variable respuesta.
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Paramtricas - No parametricasRequieren datos como mnimo de calidad intervalarAsumen normalidad e homogeneidad de varianzaSi se cumplen los requisitos, son mas potentesAlgunas no tienen equivalente NP.Son ms fciles de calcularSe pueden emplear datos ordinales y nominalesNo exigen que los datos se distribuyan de una manera determinada A igual calidad de datos, son menos potentes que las paramtricas
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