el diseño de investigación en la educación

7/25/2019 El Diseo de Investigacin en La Educacin

1/114

Ps. Mg. Vctor Cabrera Vistoso


2/114

Con las hiptesis defnidas se concibe la manera prctica

de responder a las preguntas. Se hace el diseo, (plan oestrategia) de la investigacin. Hay investigacin

eperimental y no eperimental. !l eperimento re"uiere la manipulacin de una accinpara anali#ar sus posibles e$ectos.

%a variable independiente se manipula, la dependiente semide para ver si var&a o no.

Si se epone a un grupo a la presencia de la variableindependiente y al otro no, el primero se llama grupo

eperimental y el segundo grupo de control.

El diseo de laEl diseo de la

investigacininvestigacin


3/114

'n eperimento aplica un est&mulo a un individuo ogrupo de individuos y ve el e$ecto de ese est&mulo enalguna(s) variable(s) del comportamiento de estos. %aobservacin se puede reali#ar en condiciones de mayor

o menor control.

Se deduce "ue un est&mulo a$ect cuando observamosdi$erencias en las variables "ue ser&an supuestamentelas a$ectadas entre un grupo al "ue se le administrdicho est&mulo y uno al "ue no se le administr, siendoambos iguales en todo ecepto en esto ltimo.

%a asignacin al a#ar es el mtodo pre$erible para lograr"ue los grupos del eperimento sean comparables.

se ose oExperimentalExperimental


4/114

%os grupos "ue se comparen deben ser iguales en todomenos en el est&mulo eperimental. Se debe controlarla in*uencia de otras variables etraas en lasvariables dependientes. (+urifcacin de la relacin ---

) %a valide# interna refere a la confan#a "ue tenemos

sobre los resultados. !limina eplicaciones rivales. %ograr la valide# interna (mantener e"uivalentes a los

grupos controlando la $uente de invalide#)es el ob/etivo

metodolgico y principal de todo eperimento. 'na ve# "ue se consigue se busca la valide# eterna o

sea la posibilidad de generali#ar los resultados a lapoblacin no eperimental.

Validez Interna yValidez Interna yExternaExterna


5/114

0uentes "ue invalidan internamente el eperimento1

Historia1Historia1 eventos "ue ocurren durante el eperimento y

a$ectan la variable dependiente. 2aduracin12aduracin1procesos internos de los participantes por elpaso del tiempo "ue a$ectan resultados (Cansancio).

3nestabilidad13nestabilidad1poca o nula confabilidad en la mediciones. 4dministracin de pruebas4dministracin de

pruebas"ue a$ectan las puntuaciones

de pruebas subsecuentes. 3nstrumentacin3nstrumentacin o cambios en los instrumentos de

medicin o en los observadores participantes.

Fuentes deFuentes deInvalidezInvalidez


6/114

%a regresin estad&sticar

egresin estad&sticao valores etremos en una prueba"ue tienden al promedio en otras mediciones.

%a seleccinseleccin "ue al elegir su/etos genera grupos noe"uiparables.

%a mortalidad eperimentalmortalidad e

perimental al perder participantes entrelos grupos "ue se comparan. 3nteraccin entre seleccin y maduracin3nteraccin entre seleccin

y maduracin, "ue hace "ue laseleccin de origen a di$erentes tasas de maduracin.

5tras 3nteracciones5tras 3nteraccionesentre las $uentes de invalidacin.

Fuentes deFuentes deInvalidezInvalidez


7/114

!l control y la valide# interna se logra con1

6) 7arios grupos de comparacin. (8 m&nimo) y8) !"uivalencia de los grupos en todo ecepto lamanipulacin de las variables independientes.

Con un solo grupo no hay certe#a "ue resultados se deban al

est&mulo eperimental o a otras ra#ones.

%os grupos (no los individuos) deben ser inicialmentee"uivalentes (seo, edad,etc). %a e"uivalencia inicial se lograasignando su/etos al a#ar. %a tcnica de empare/amiento no esla ideal.

%os grupos debe ser e"uivalentes durante todo el eperimento(instrucciones, entrevistadores, etc).%os instrumentos demedicin deben ser iguales y aplicados de la misma manera.

ValidezValidez


8/114

9 : asignacin al a#ar ; : grupos de su/etos :


9/114

!l pre-eperimento tiene un grado de control m&nimo. 4plica tratamiento y luego una medicin para observar el

nivel del grupo en la variable : ; 5; 5 =o hay manipulacin de la variable independiente=o hay manipulacin de la variable independiente (no

hay niveles de ella, no se eplica como se a$ecta) =o hay control previo del nivel de la variable dependiente

ni grupo de comparacin. =o controla las $uentes de invalide# interna. Si se hace una pre-prueba se agrega un punto de

re$erencia : ; 56 58; 56 58 =o son adecuados para establecer relaciones entre

variables y puede ser para prueba piloto (eplorar).

$re Experimento$re Experimento


10/114

>iseo con post prueba y grupo de control

9;69;6 5 65 69;89;8 - 58 - 58Si 56:58 no hubo e$ecto signifcativo del tratamientoeperimental. Suele usarse la prueba estad&stica ?t@ paragrupos correlacionados.

Si no hay grupo de control se llama diseo con gruposaleatori#ados y post prueba unicamente: 9;6 56: 9;6 56

>iseo con pre-prueba-post prueba y grupo de control9;69;6 5656 66 58589;89;8 5A5A 88 5B5B

9;A9;A 55 -- 5D5D!n este caso 56, 5A y 5 puede ser el conocimiento sobre untema, 6 un video didactico , 8 lecura de $olleto y 58 EB y EDel conocimiento sobre el mismo tema anterior.

Otros DiseosOtros Diseos


11/114

9;69;6 5656 66 58589;89;8 5A5A 88 5B5B9;A9;A 55 - - 5D5D

%as posibles comparaciones son1 a) +re-pruebas entre s&,b) post-pruebas entre s&, c) el punta/e ganancia de cadagrupo e/. 56 vs E8 d) el punta/e ganancia de los gruposentre s&.

!sto puede dar por e/emplo e$ectos de los tratamientos

eperimentales pero di$erentes, o "ue slo uno oninguno tenga e$ectos etc.

)as Comparaciones)as Comparaciones


12/114

+ara comparar entre pre-pruebas y entre las dos postpruebas se usa la prueba ?t@ para grupos correlacionados.

3gual para anali#ar el punta/e ganancia de cada grupo 56

vs 58 y 5A vs5B 4nlisis de varian#a (4=574) para grupos relacionados si

se comparan simultneamente las cuatro pruebas. Cuando se "uiere anali#ar e$ectos en el largo pla#o se

adoptan diseos con varias post pruebas. (>iseos de

series de tiempo o cronolgicas "ue toman de un individuou otro ente muchas observaciones)

$rue(as$rue(asEstad%sticasEstad%sticas


13/114

%os eperimentos pueden incorporar ms de una solavariable independiente.

%os diseos $actoriales manipulan dos o ms variablesdiseos $actoriales manipulan dos o ms variablesindependientes e incluyen dos o ms niveles de presenciaindependientes e incluyen dos o ms niveles de presencia

en cada una de las variables independientesen cada una de las variables independientes. 'n e/emplo de diseo $actorial de 8 8 ser&a mtodo de

ensean#a (tradicional oral y por video) y seo (masculino-$emenino).

+ermiten evaluar los e$ectos de cada variable independiente

sobre la dependiente por separado y los e$ectos de lasvariables independientes con/untamente.

s u oss u osFactorialesFactoriales


14/114

%a valide# eterna refere a "ue tan generali#ables son losresultados a otros su/etos. Hay $uentes de invalide#1

!l e$ecto de interaccin entre pruebas (su/etos son a$ectadosen su reaccin a la variable eperimental por la pre prueba).

!rrores de seleccin "ue al elegir personas con ciertascaracter&sticas el tratamiento produ#ca un e$ecto "ue no sedar&a en otras personas sin esas caracter&sticas.

%a artifcialidad de las condiciones eperimentales "uevuelven at&pica la eperiencia.

%a inter$erencia de tratamientos mltiples si no tienen e$ectos

reversibles. 3mposibilidad de replicar los eperimentos en otras

condiciones.

Validez ExternaValidez Externa


15/114

!n el eperimento el e$ecto (la variancia) de las variablesindependientes in*uyentes posibles no pertinentes alproblema se mantiene reducida en un m&nimo.

!l estudio de campo se hace en una situacin realista en la

"ue una o ms variables independientes son manipuladaspor el eperimentador en condiciones tan controladascomo lo permite la situacin.

%a di$erencia es el grado en "ue el ambiente es naturalpara los su/etos. %os eperimentos tienen ms control "ue

los estudios de campo pero estos tienen ms valide#eterna.

Estudio de CampoEstudio de Campo


16/114

!n los cuasi eperimentos no se asignan los su/etos agrupos eperimentales sino "ue se traba/a con gruposcon gruposintactosintactos ($ormados aparte del eperimento e/. habitantesde una #ona de la ciudad) : ; 5; 5 ($alta la 9 /unto a la; de la asignacin aleatoria de su/etos)

4lcan#an valide# interna en la medida en "ue demuestranla e"uivalencia inicial de los grupos participantes y lae"uivalencia en el proceso de eperimentacin.

%os eperimentos verdaderos constituyen estudioseplicativos, los pre-eperimentos son eploratorios y

descriptivos y los cuasi-eperimentos son correlacionalesaun"ue pueden llegar a ser eplicativos.

**ExperimentosExperimentos


17/114

Hiptesis1 ?%os pacientes "ue reciban mayorretroalimentacin de sus mdicos de cmo se estncomportando en el tratamiento prescrito, obedecernms a dicho tratamiento@.

Se toman dos grupos de pacientes. 'n grupo reciberetroalimentacin sobre su conducta en el tratamiento(;6) y el otro grupo no (;8).

;6 56;8 - 58

Se evala la obediencia o apego al tratamiento. Si el resultado es 56F58 deducimos "ue la hiptesis $ueconfrmada. +ero podr&a ser "ue la mayor sensibilidad de;6 se deba a "ue lee ms sobre su problema. =o haycerte#a si grupos no son inicialmente e"uivalentes.

E+E"$)OE+E"$)O


18/114

>ecidir las variables independientes y dependientes. !legir niveles de manipulacin de var. independientes y

convertir concepto en operaciones prcticas (tratamientoeperimental)

>esarrollar instrumento para medir las variablesdependientes. Seleccionar la muestra de personas. 9eclutar su/etos del eperimento (o cuasi-eperimento) Seleccionar diseo apropiado para muestras, hiptesis,

ob/etivos y preguntas de investigacin. +lanear actividad de los su/etos, dividirlos al a#ar o anali#ar

propiedades de grupos intactos. 4plicar pre-pruebas, los tratamientos y las post-pruebas.

$asos Comunes a$asos Comunes a'eguir'eguir


19/114

Se reali#a sin manipular variables y sin asignacin al a#ar.%os su/etos ya pertenec&an a un grupo dado. Se observan $enmenos tal y como se dan en su conteto

natural para despus anali#arlos. =o hay est&mulos a los

cuales se epongan los su/etos del estudio. =o se construye ninguna situacin sino "ue se observan=o se construye ninguna situacin sino "ue se observansituaciones eistentes no provocadas intencionalmentesituaciones eistentes no provocadas intencionalmente

!s investigacin sistemtica y emp&rica en la "ue lasvariables independientes no se manipulan por"ue ya han

sucedido. !perimento1 Hacer eno/ar intencionalmente a una

persona para ver sus reacciones. =o eperimental1 7er lasreacciones de esa persona cuando llega eno/ada.

Investigacin noInvestigacin noExperimentalExperimental


20/114

%os >iseos no eperimentales se clasifcan entranseccionalestranseccionales(ver el nivel de una variable o la relacinentre varias en un punto del tiempo) ylongitudinaleslongitudinales(comoevolucionan o cambian variables o sus relaciones)

%ostranseccionalestranseccionales o transversales recolectan datos en un

slo momento. !/. 3nvestigar el nmero de empleados,desempleados y subempleados en un momento dado.

Se dividen en descriptivos y correlacionalesGcausales.descriptivos y correlacionalesGcausales. %os descriptivos%os descriptivosindagan los valores de una o ms variables

(!/. =ivel de empleo en A ciudades) %os correlacionalesGcausales%os correlacionalesGcausalesdescriben relaciones entre dos

o ms variables e/. (relacin entre urbani#acin yanal$abetismo para ver "ue variables mediati#an esarelacin.)

DiseosDiseos,ranseccionales,ranseccionales


21/114

%os diseos longitudinalesdiseos longitudinales/untan datos a travs del tiempo en

per&odos especifcados, inferen sobre al cambio, susdeterminantes y consecuencias. +or e/. como evolucionan losniveles de empleo durante cinco aos en una ciudad.

Son1de tendencia, de evolucin de grupo (cohort) y diseosde tendencia, de evolucin degrupo (cohort) y diseospanel.panel.

%os de tendencia%os de tendencia anali#an cambios en el tiempo en variables osus relaciones en una poblacin. !/. cambio de actitud hacia elaborto anualmente por 6E aos.

%os de grupos%os degruposanali#an cambios en sub-poblaciones. !/. 4ctitudeshacia el aborto en 4rgentinos nacidos en 6IA.

%os de panel%os depanelsimilares a los anteriores pero el mismo grupo desu/eto es medido en todos los momentos. !/. anali#ar la evolucinde en$ermos de cancer de mama cada D meses en 8 aos.

Hiptesis son de di$erencia de grupos, correlacionales y causales.

Diseos )ongitudinalesDiseos )ongitudinales


22/114

Experimental Vs -oExperimental Vs -oexperimentalexperimental

2ayor control 2anipula variables

Se replican $acilmente %as variables

independientes son menosrealistas

2enor control =o manipula variables

5bservan lo dado. %as variables

independientes sonrealistas y genera msvalide# eterna


23/114

%a investigacin no eperimental no manipulavariables, se basa en realidades "ue ya ocurrieron sinintervencin del investigador.

!s un en$o"ue retrospectivo. 5bserva variables en su

conteto natural. !studia variables en un momento del tiempo en $ormadescriptiva o correlacionalGcausal o las estudia a lolargo del tiempo en tendencias y evolucin dentro degrupos.

!l tipo de diseo a elegir est condicionado por el

problema, el conteto, el tipo de estudio y lashiptesis.

Resumen Diseo -o ExperimentalResumen Diseo -o Experimental


24/114

La investigacin puede ser experimental o noexperimental. En el primer caso se manipula la variableindependiente y se mide la dependiente controlandolas fuentes de invalidez. La validez interna reere a la

conanza en los resultados y la externa a su posiblegeneralizacin. Cuando la manipulacin es de variasvariables independientes de varios niveles cada uno elestudio es factorial. El pre-experimento no manipula lavariable independiente. El cuasi-experimento utilizagrupos intactos. El diseo no experimental observaescenarios existentes no provocados intencionalmente.Pueden ser transeccionales ue a su vez se dividen endescriptivos y correlacionales!causales o longitudinalesde tendencia" de evolucin de grupo y diseo panel.

RE'."E- 'EG.-D! $!R,ERE'."E- 'EG.-D! $!R,E

' l i d l


25/114

%a muestra es un sub-grupo de la poblacin. Hay "ue defnir la unidad de nlisis o "uienes van a ser

medidos (personas, organi#aciones, peridicos etc.) %uego se defnen las caracter&sticas de la poblacin o

parmetros muestrales en contenido, lugar y tiempo (e/en$ermos de cncer de la ciudad sin tratamiento). Hay muestras probabil&sticas y no probabil&sticas. !n la probabil&stica todos los elementos de la poblacin

tienen la misma posibilidad de ser elegidos. !n la

segunda, la eleccin de elementos depende delinvestigador . Jue tipo de muestra se elige depende de los ob/etivos

del estudio, del es"uema de investigacin y de lacontribucin "ue se piensa hacer.

'elecci n de la"uestra

""


26/114

En la muestra pro(a(il%stica puede medirse el tamaodel error en la prediccin/

El principalo(#etivo de una muestra pro(a(il%stica esreducir al m%nimo este error llamado error est0ndar

1ue depender0 del n2mero de elementosmuestreados/

!s esencial en diseos por encuestas "ue buscanestimaciones de variables medidas con instrumentos demedicin y anali#ados con pruebas estad&sticas.

%os valores muestrales sern parecidos a los de la poblacin %a precisin de dichos estimados depende del error en el

muestreo.

"uestra"uestra$ro(a(il%stica$ro(a(il%stica

, d l, d l


27/114

Se establece el error estndar (e/.E.E o E.E6) o sea se

sugiere "ue de 6EE casos o veces el estimado seacorrecto y "ue su valor se site en un intervalo de confan#a"ue comprenda el valor del parmetro poblacional.

!l tamao de la muestra se determina en dos pasos 1

6) Se saca el tamao provisional de la muestra dividiendo lavarian#a de la muestraGvarian#a de la poblacin. %a varian#ade la poblacin es el cuadrado del error estndar y la varian#ade la muestra S : p (6-p).8) Se a/usta la muestra provisional (n@) si se conoce el tamao

de la poblacin (=) de $orma tal "ue n : n@G 6Kn@G= %uego se decide como y de donde seleccionar los su/etos de

la muestra del tamao n

,amao de la,ama o de la"uestra"uestra

" E i3 d $


28/114

%a muestra es estratifcada si se la divide en estratos ocategor&as en "ue se divide la poblacin y "ue son

relevantes para los ob/etivos del estudio. Se divide a la poblacin en sub poblaciones (estratos) y se

selecciona una muestra para cada estrato.

4umenta precisin en la muestra pues se usan di$erentestamaos de muestra para cada estrato a fn de reducir lavarian#a de cada unidad de la media muestral.

!l muestreo por racimos se hace cuando las unidades deanlisis se encuentran encerradas en determinados lugares

$&sicos o geogrfcos (e/. nios en colegios). 'nidad de anlisis indica "uienes sern medidos.%a unidad

muestral el racimo por el cual se llega a la unidad deanlisis

"uestra Estrati3cada y $or"uestra Estrati3cada y $orRacimoRacimo


29/114

%os elementos de una muestra probabil&stica siempre seeligen aleatoriamente (e/. tabla de nmeros random oeleccin sistemtica) para asegurar "ue cada elementotenga la misma probabilidad de ser elegido.


30/114

%as muestras no probabil&sticas (dirigidas) dependen del criterio delinvestigador para la eleccin de los su/etos u ob/etos de estudio. Selecciona casos t&picos con la esperan#a "ue sean representativos

(para muestra basta un botn). %os elementos no tienen la mismaposibilidad de ser elegidos.

!s in$ormal y un poco arbitraria. =o se puede calcular con precisinel error estndar (nivel de confan#a con "ue se hace unaestimacin).

+ueden ser 6) muestras con su/etos voluntarios 8) muestras deepertos (estudios eploratorios), A) muestras de su/etos tipo oestudios de casos (estudios cualitativos y motivacionales) y B)

muestreo por cuotas (estudios de opinin y mercadotecnia). %as muestras dirigidas son vlidas en cuanto a "ue un determinadodiseo de investigacin as& lo re"uiere, pero los resultados no songenerali#ables a una poblacin sino apenas a la muestra en s& omuestras similares.

"uestras no $ro(a(il%sticas"uestras no $ro(a(il%sticas4dirigidas54dirigidas5


31/114


32/114

Seleccionado el diseo apropiado y la muestra

adecuada al problema e hiptesis el primo paso esrecolectar los datos sobre las variables seleccionadas.

Hay "ue seleccionar primero un instrumento demedicin o desarrollar uno vlido y confable.

4plicar el instrumento en la medicin. +reparar las mediciones obtenidas o sea codifcar los

datos.

eco ecc n eeco ecc n eDatosDatos

di i d C


33/114

2edir signifca asignar nmeros a ob/etos (cosas "uepueden verse o tocarse) y eventos (resultado,consecuencia o producto) de acuerdo con reglas.

!n ciencias sociales varios de los $enmenos "ue son

medidos no pueden caracteri#arse como ob/etos oeventos por"ue son muy abstractos para ello (e/.disonancia cognitiva, alienacin, +L3, credibilidad).

+or eso es me/or defnir medicin como la vinculacin deconceptos a(stractos con indicadores emp%ricos/

!sto se hace conun plan organi#ado para clasifcar ycuantifcar los datos disponibles (indicadores) en trminosdel concepto "ue el investigador tiene en mente

"edicin de Conceptos"edicin de Conceptos!(stractos!(stractos


34/114

!l centro de atencin es la respuestaobservable. !l inter6s se sit2a en el concepto su(yacenteno

observable "ue es representadopor la respuesta. %os registros del instrumento de medicin representan

valores o(serva(les de conceptos a(stractos. 'n instrumento adecuado es el "ue registra los datos

observables "ue representan bien los conceptos ovariables 1ue el investigador tiene en mente/

=o hay medicin per$ecta. !s imposible representarfelmente ciertas variables (e/.motivacin) pero hay "ueacercarse lo ms posible a la representacin fel de lasvariables a observar.

Valores O(serva(les de ConceptosValores O(serva(les de Conceptos!(stractos!(stractos


35/114

%a con3a(ilidaddel instrumento signifca "ue suaplicacin repetida al mismo su/eto u ob/eto produceiguales resultados.

%avalidezrefere al grado en "ue un instrumento

realmente mide la variable "ue se pretende medir (e/. sise "uiere medir inteligencia "ue mida inteligencia y nomemoria)

%a valide# responde a la pregunta M Se esta midiendo lo"ue se cree "ue est midiendoN.

%a valide# refere a evidencia relacionada con elcontenido, con el criterio y con el constructo.

Con3a(ilidad y Validez delCon3a(ilidad y Validez delInstrumentoInstrumento

) V lid d) V lid d


36/114

%a valide# de contenido del instrumento de medicin refere al

dominio espec&fco de contenido de lo "ue se mide. !l instrumento debe contener representados a todos los

%tems del dominio de contenidode las variables a medir. 'na prueba de conocimiento sobre canciones de los Leatles no

tendr valide# si slo incluye canciones de un par de sus discoso una prueba de operaciones aritmticas no tendr valide# decontenido si slo incluye problemas de resta y ecluye la suma.

)a Validez de)a Validez deContenidoContenido

) V lid d) V lid d


37/114

%a valide# de criterio establece la valide# de un instrumentode medicin compar0ndola con alg2n criterio externo.

!s un estndar. +or e/. un emen sobre mane/o de aviones,mostrando la eactitud con "ue el eamen predice "ue tan

bien un grupo de pilotos puede operar un aeroplano. Si el criterio se f/a en el presente se habla de valide#

concurrente (pre$erencias del electorado por partidoscontendientes unos d&as antes de la eleccin).

Si el criterio se f/a en el $uturo se habla de valide# predictiva

(resultados de una prueba de capacidad administrativa degerentes comparandolos con los resultados del $uturodesempeo)

)a Validez de)a Validez deCriterioCriterio

Valide de Constr ctoValidez de Constructo


38/114

%a valide# de constructo (concepto) refere al grado en "ue una

medicin se relaciona consistentemente con otras mediciones deacuerdo con hiptesis derivadas tericamente re$eridas a losconceptos medidos.

!/.


39/114

%a valide# total del instrumento de medicin se hace sobre

la base de los tres tipos de evidencia (contenido, criterio yconstructo)

2ayor la valide#, mayor la aproimacin de larepresentacin a la variable "ue se pretende medir.

'n instrumento puede ser con3a(le pero no v0lidocuando genera resultados consistentes pero no mide lo "uese pretende.

%os instrumentos pueden ser a$ectados en su confabilidad yvalide# por 6) la improvisacin 8) el desarrollo en culturas,grupos y tiempos distintos A) su $alta de adaptacin a laspersonas a las "ue se aplica (e/. no empat&a por lengua/eelevado para nios) B) por las condiciones en "ue se aplicael instrumento (cuestionario largo, tedioso, en la puerta decalle con ruido etc.) ) aspectos mecnicos (no comprenderinstrucciones, $alta de espacio para contestar, no se lee

bien lo "ue dice etc.

Validez yValidez yCon3a(ilidadCon3a(ilidad

C0l l d lC


40/114

%a medicin se conceptuali#a1 7 t 8 edonde son los valores observados t son los

valores verdaderos y e es el grado de error de la medicin. !l error se mide calculando la confabilidad y la valide#. !l coefciente de confabilidad puedo oscilar entre E y 6. %os

procedimientos utili#ados para medir la confabilidad son 2edida de !stabilidad aplica un mismo instrumento dos o mas

veces a un mismo grupo despus de cierto per&odo. Si lacorrelacin de los resultados de las di$erentes aplicaciones esaltamente positiva, el instrumento se considera confable.

2todo de $ormas alternativas o paralelas1 aplica versionese"uivalentes del instrumento (no el mismo). %a correlacindebe ser signifcativamente positiva.

2todo de mitades1 Se aplica una sla medicin pero sedividen en dos los items. %os valores deben correlacionar $uerte

Coefcientes de cronbach y coefciente P9-8E

C0lculo de laC cu o e aCon3a(ilidadCon3a(ilidad

C0lc lo de laC0lc lo de la


41/114

+ara revisar la valide# de contenido hay "ue mirar primero

como usaron otros investigadores la variable. Sobre esa base se elabora un universo de items posibles

para medir la variable y sus dimensiones. Se consulta luego investigadores $amiliari#ados con la

variable para ver si el universo es ehaustivo. Se seleccionan los items y una muestra probabil&stica de

ellos. Se administran los items, se correlacionan las

puntuaciones entre s& y se hacen estimaciones estad&sticaspara ver si la muestra es representativa.

%a valide# de criterio se estima correlacionando sumedicin con el criterio

%a valide# de constructo se hace mediante programasestad&sticos de anlisis de $actores.

C0lculo de laC0lculo de laValidezValidez

Constr ccin delConstr ccin del


42/114

%istar las variables. 9evisar su defnicin conceptual y

comprender su signifcado9evisar como han sido defnidasoperacionalmente las variables

Comparar instrumentos, su confabilidad, valide#, su/etos alos "ue se aplic, $acilidad de administracin, veces "uemedicin result eitosa

!legir el instrumento $avorecido y adaptarlo al contetopropio

3ndicar nivel de medicin de cada variable1 6) =ominal1 sin/erar"u&a e/, seo m o $. +uede incluir variables dicotmicase/ escuela publica o privada a la asiste.8) 5rdinal1 hay

categor&as y /erar"u&a. !/. mayor punta/e a una pro$esin "uea otra. A) 2edicin por intrvalos1 Hay /erar"u&a entrecategor&as e intrvalos iguales en la medicin e/.escala de Ea 6E. B) 2edicin de ra#n (el cero de la escala es real o seano eiste la propiedad. =ivel medicin a$ecta pruebaestad&stica seleccionada

3ndicar codifcacin de datos (valor nmerico "ue losrepresente). !/. masculino 6 y $emenino E

Construccin delConstruccin delInstrumentoInstrumento

I t t Di i(l E lI t t Di i(l E l


43/114

!scalas para medir actitudes "ue tienen direccin (positiva o

negativa) e intensidad (alta o ba/a). %a escala de %iQert presenta items en $orma de afrmaciones o /uicios

(e/. la >;3 in$orma bien a los contribuyentes) ante los cuales se pidela reaccin de los su/etos (muy de acuerdo, de acuerdo, endesacuerdo etc.). Cada afrmacin tiene el mismo peso en la escala.!l nmero de /uicios debe ser el mismo para todas las afrmaciones.

;3). Si se miden actitudes hacia variosob/etos se re"uiere una escala por cada ob/eto.

Cada $rase tiene un punta/e y se suman sus valores por lo "ue setrata de una escala aditiva. (!/. desde una actitud muy des$avorable

hasta una actitud muy $avorable) Suponiendo una encuesta con I afrmaciones y opciones cada una

con un valor de 6 a , el m&nimo posible es I y el mimo BE. %a escala de %iQert se aplica autoadministradamente o por

entrevista.

Instrumentos Disponi(les 9 EscalaInstrumentos Disponi(les 9 Escalade )i:ertde )i:ert

Di; i l ' 0 tiDi; i l ' 0 ti


44/114

!l di$erencial semntico califca al ob/eto de actitud en un

con/unto de ad/etivos bipolares e/. /usto-in/ustoR $uerte-dbilRcaro-barato

!ntre cada par de ad/etivos se presentan opciones e/. muy,bastante, regular, bastante y muy) y el su/eto elige la "uere*e/a su actitud.

%a escala fnal se califca igual a la de %iQert sumando laspuntuaciones obtenidas. %os resultados pueden ordenarse enuna tabla

%os cuestionarios son un con/unto de preguntas cerradas (o con

respuestas delimitadas) o abiertas respecto de las variables amedir.

+ara codifcar preguntas abiertas se selecciona un determinadonmero de cuestionarios por muestreo. Se observa la$recuencia con "ue aparece cada respuesta, se eligen las "ue

tienen mayor $recuencia (patrones generales),se clasifcan entemas o rubros de acuerdo a un criterio l ico se le da un t&tulo

Di;erencial 'em0ntico*Di;erencial 'em0ntico*CuestionariosCuestionarios

!n0lisis de!n0lisis de


45/114

!s una tcnica para anali#ar la comunicacin de una maneraob/etiva, sistemtica y cuantitativa.

Sirve para conocer actitudes de un grupo mediante anlisisde sus discursos, anali#ar la personalidad de alguien

evaluando sus escritos, describir tendencias en el contenidode la comunicacin, develar di$erencias en el mismo,comparar mensa/es, auditar el contenido, medir la claridadde los mensa/es, identifcar intenciones, mensa/es ocultos,revelar centros de inters, re*e/ar actitudes, valores etc

Se hace codifcando las caracter&sticas relevantes delcontenido del mensa/e, para eso hay "ue defnir el universo,las unidades de anlisis y las categor&as de anlisis.

!n0lisis de!n0lisis deContenidoContenido

. i . id d d.ni erso .nidades de


46/114

!l .niversopuede ser la obra de un autor, las emisiones deun noticiario televisivo durante un mes etc. %as unidades de an0lisisconstituyen segmentos del

contenido de los mensa/es. +ueden ser palabras, el tema, elitem (programa, libro) el persona/e, las medidas de espacio

tiempo. %as categor%asson las casillas o ca/ones en las cuales sonclasifcadas las unidades de anlisis. !/. un discurso puedeser optimista, pesimista, liberal, conservador. 'n persona/epuede ser bueno o malo.

%as categor&as pueden ser de asuntos (el tpico), dedireccin (a $avor, en contra, nacionalista, etc.) de valores(creencias, intereses) de receptores (a "uien va dirigido)$&sicas (seccin y pgina de prensa, horario en


47/114

>efnir el universo y sacar una muestra representativa >efnir las unidades de anlisis >efnir las categor&as "ue presenten a las variables Seleccionar las personas "ue codifcarn

!laborar ho/as de codifcacin !ntrenar a los codifcadores Calcular confabilidad de los codifcadores Codifcar y contar las $recuencias de repeticin de las

categor&as. 5btener totales para cada categor&a 9eali#ar los anlisis estad&sticos apropiados

$asos en el !n0lisis de$asos en el !n0lisis decontenidocontenido

servacservac


48/114

!s el registro sistemtico, vlido y confable decomportamientos o conductas manifestas. !s una $orma deobservacin del contenido de comunicaciones. +uede serparticipante o no.

%a venta/a es "ue son tcnicas de medicin no obstructivas,aceptan material no estructurado y puede traba/ar grandesvolmenes de datos.

Se debe defnir el universo de eventos o conductas aobservar, etraer una muestra, defnir las unidades deobservacin y las categor&as de observacin.(%assubcategor&as pueden ser escalas del tipo liQert o di$erencial

semntico). Se selecciona a los observadores, se elige el medio de

observacin, se elaboran las ho/as codifcadoras, se entrenanlos codifcadores y se calcula su confabilidad.

Se codifca, se obtienen los totales y se hacen los anlisis

servacservacnn

'esiones en'esiones en


49/114

%as sesiones en pro$undidad son otro mtodo derecolectar datos.

Se rene a un grupo de personas y se traba/a conste en relacin a las variables de la investigacin.

Se defne el tipo de personas. Se detectan ese tipode personas y se las invita a las sesin.

Se lleva a cabo la reunin creando clima deconfan#a (rapport).

Se elabora el reporte de sesin. Se codifca y se hace el anlisis correspondiente

'esiones en'esiones en$ro;undidad$ro;undidad

Resumen ,ercera


50/114

La seleccin de la muestra depende de los ob#etivos yel tipo de investigacin. Cuando es probabil$stica" se

puede medir el error en la prediccin" no as$ en lamuestra dirigida. %ay muestras estraticadas y porracimos. La recoleccin de datos se &ace con

instrumentos ue deben ser conables y v'lidos.Cuando se miden conceptos abstractos" estos sevinculan con indicadores emp$ricos. La validez debe serde contenido" de criterio y de concepto. Entre losinstrumentos disponibles est'n las escalas (Li)ert"sem'ntica diferencial* los cuestionarios" el an'lisis de

contenido" la observacin" las sesiones en profundidad"y otros como las pruebas estandarizadas y los arc&ivos.

Resumen ,ercera$arte

!n0lisis de los!n0lisis de los


51/114

Con los datos codifcados en una matri# se anali#an. %os anlisis dependen de tres $actores1 el nivel de medicin de

las variables (nominal,ordinal,por intrvalos), la $ormulacin delas hiptesis y el inters del investigador.

Se busca descri(ir los datos y luego relacionarlas variables. %os principales anlisis son1 estad&stica descriptiva para las

variables tomadas individualmente, puntuaciones ?@, ra#ones ytasas, clculos y ra#onamientos de estad&stica in$erencial,pruebas paramtricas, pruebas no paramtricas, anlisismultivariados.

+ara describir cada variable se distribuyen las $recuencias o sease establece el con/unto de puntuaciones ordenadas en sus

respectivas categor&as. %uego se pueden agregar las $recuenciasrelativas (porcenta/es de casos en cada categor&a) y lasacumuladas (lo "ue se va acumulando en cada categor&a) "uetambin pueden epresarse en porcenta/es. %as distribucionespueden presentarse en histogramas o grfcas.

!n0lisis de los!n0lisis de losDatosDatos

"edidas de ,endencia"edidas de ,endencia


52/114

%as medidas de tendencia central son puntos en una distribucin.

Son la moda, la mediana y la media. !l nivel de medicin de lavariable determina cul es la medida de tendencia apropiada.

%a moda (categor&a ms $recuente) va con cual"uier nivel demedicin

%a mediana (distribuye la distribucin por la mitad) se usa con

mediciones ordinales, por intrvalo y de ra#n. =o tiene sentido convariables nominales por"ue no tienen /erar"u&a. =o hay nocin deencima o deba/o. !s til cuando hay valores etremos en ladistribucin, ya "ue no es sensible a estos.

%a media es el promedio aritmtico de una distribucin y se aplica amediciones por intrvalos o de ra#n. =o tiene sentido en variables

medidas en nivel nominal u ordinal. !s sensible a valores etremos. +ara calcular la media en una distri(ucin de ;recuencias, se

saca elpunto medio de cada int6rvalo< se lo multiplica porla ;recuencia 1ue le corresponde/ 'e suman los resultados yse lo divide por el n2mero total de ;recuencias/

"edidas de ,endencia"edidas de ,endenciaCentralCentral

"edidas de"edidas de


53/114

3ndican dispersin de los datos en la escala de medicin y

responden a la pregunta1 Mdnde estn diseminados losvalores obtenidosN

)as medidas de tendencia central son valores en unadistri(ucin y las medidas de varia(ilidad sonint6rvalos< designan distancias o un n2mero deunidades en la escala de medicin. Son el rango, la

desviacin estndar y la varian#a. !l rango es la di;erencia entre la puntuacin mayor y la

menor. Se calcula puntuacin mayor menos puntuacinmenor. 2ayor el rango, mayor la dispersin de los datos enuna distribucin.

!l desvio est0ndar es el promedio de desviacin de las

puntuaciones con respecto a la media/ Se epresa enunidades originales de medicin de la distribucin. Seinterpreta en relacin a la media. 2ayor la dispersin de losdatos alrededor de la media mayor la desviacin estndar. Secalcula sumando todos los cuadrados de la desviacin de cadapuntuacin respecto a la media dividida por el nmero total de

puntuaciones. 4 esa divisin se le saca ra cuadrada.

"edidas de"edidas deVaria(ilidadVaria(ilidad

"edidas de"edidas de


54/114

+ara datos agrupados en una distribucin de $recuencias seobtiene la media con la ;rmula de datos agrupados.

'e eleva esa media al cuadrado/ 'e multiplica lacolumna de puntos medios multiplicados por sus;recuencias por los puntos medios 4;x=5/ 'e suman los

valores y se divide el total por el n2mero de;recuencias/ 'e le resta el promedio al cuadrado y alresultado se le saca ra%z cuadrada/

'7 Raiz cuadrada de 44la sumatoria de ;x=>-5 * =5 %a desviacin estdar se interpreta como ?cuanto se

desv%a en promedio de la media un con#unto depuntuaciones@ Slo se usa en variables medidas por intrvalos o de ra#n. %a varian#a es el desv&o estndar elevado al cuadrado. %as medidas de tendencia central y las de variabilidad se

interpretan en con/unto no aisladamente.

"edidas de"edidas deVaria(ilidadVaria(ilidad

!simetr%a y!simetr a y


55/114

%a asimetr%a y la curtosisson otras medidas de estad&sticadescriptiva para analizar la distri(ucin de ;recuencias ent6rminos de pro(a(ilidad y visualizar su grado dedispersin/ 9e"uieren medicin por intrvalo.

%a asimetr%aes una estad&stica para conocer cu0nto se parecela distri(ucin a una distri(ucin terica llamada ?curva

normal@. Constituye un indicador del lado de la curva donde se

agrupan las ;recuencias/Si es positiva, habr ms valoresagrupados hacia la i#"uierda de la curva o por deba/o de la media,y si es positiva a la derecha o por encima de la media.

%a curtosises un indicador de lo plana o ?picuda@ "ue es unacurva. Cuando es cero signifca "ue se trata de una curva normal.Si es positiva la curva es ms levantada o picuda. Si es negativaes ms plana.

%as $recuencias y las estad&sticas descriptivas son para cadavariable.

!simetr%a y!simetr a yCurtosisCurtosis

$untuacion$untuacion


56/114

%as puntuaciones son las trans$ormaciones de los valoresobtenidos para analizar su distancia respecto a la media en

unidades de desviacin est0ndar 4s5/ (Son un elementodescriptivo adicional)

3ndica la direccin y grado en "ue un valor individual obtenido seale/a de la media en una escala de unidades de desviacin estndar.

!s el mtodo usado comnmente para estandari#ar la escala de unavariable medida en un nivel por intervalos. : - mediaGs e/. si elvalor es E y la media DE y el desvio estandar 6E resulta "ue : E- DE G 6E : -6 o sea el valor E est a un desv&o por deba/o de lamedia de la distribucin.

%a estandari#acin permite comparar puntuaciones de dosdistribuciones di$erentes (por e/emplo una distribucin obtenida enuna preprueba y en una postprueba) o mediciones de distintaspruebas o escalas aplicadas a los mismos su/etos.

%a distribucion tiene media cero (E) y una desviacin estndar de6.

$untuacion$untuaciones Aes A

,asas y,asas y


57/114

'na ra#n es la relacin entre dos categor&as por e/.masculino (DE)G$emenino(AE) : 8

'na tasa es la relacin entre el nmero de casos,

$recuencias o eventos de una categor&a y el nmero totalde observaciones multiplicada por un mltiplo de 6E,generalmente 6EE o 6EEE

+or e/. (=mero de nacidos vivos en el pa&sG nmero dehabitantes en el pa&s) 6EEE

,asas y,asas yRazonesRazones

In;erencia9 De la "uestra alIn;erencia9 De la "uestra al


58/114

%a investigacin pretende generali#ar los resultados de lamuestra al universo. %a estad&stica in$erencial se usa parapro(ar Biptesis y estimar par0metros/

'na hiptesis en el conteto de la estad&stica in$erencial es

una proposicin respecto a uno o varios parmetros. )aprue(a de Biptesisdetermina si la hiptesis es congruentecon los datos obtenidos en la muestra. Si es congruente seretiene como un valor aceptable del parmetro.

+ara entender la prueba de hiptesis hay "ue revisar el

concepto de distri(ucin muestral y el de nivel designi3cancia.

In;erencia9 De la "uestra alIn;erencia9 De la "uestra al.niverso.niverso

Distri(ucinDistri(ucin


59/114

'na distri(ucin muestrales un con/unto de valoressobre una estad&stica calculada de todas las muestrasposibles de determinado tamao. Se saca el tamaorepresentativo de la muestra e/. 68 y luego se sacanvarias muestras de ese tamao. Con las medias etra&dasde las medias se hace una distribucin de las medias.

Comnmente se saca una sola muestra.

%a cuestin es "ue han cerca est nuestra media de ladistribucin muestral . (Si est cerca podremos tener unaestimacin precisa de la media poblacional "ue esprcticamente el mismo "ue el de la distribucin muestral.

!l teorema central del l&mite especifca "ue la distribucinmuestral tiene una media igual a la de la poblacin, y unavarian#a igual a la varian#a de la poblacin dividida por eltamao de muestra.

Distri(ucinDistri(ucin"uestral"uestral

-ivel de 'igni3cancia-ivel de 'igni3cancia


60/114

%a probabilidad de "ue un evento ocurra oscila entre E y 6.4plicando el

concepto de probabilidad a la distribucin muestral podemos tomar elrea de esta como 6. Cual"uier rea entre dos puntos de la distribucincorresponder a la probabilidad de la distribucin.

+ara probar hiptesis in$erenciales respecto a la media, el investigadordebe evaluar si es alta o (a#a la pro(a(ilidad de 1ue la media dela muestra est6 cerca de la media de la distri(ucin muestral/

Si es alta se generali#ar a la poblacin, si es ba/a no. !l nivel de signi3cancia o nivel al;a es un nivel de la

pro(a(ilidad de e1uivocarse y se 3#a antes de pro(ar Biptesisin;erenciales.

%a estad&stica de la muestra obtenida se anali#a sobre 1ueporcenta#e tiene de con3anza en 1ue dicBo valor se acer1ue alvalor de la distri(ucin muestral(valor del parmetro de lapoblacin).

Hay dos niveles convenidos E. o sea "ue hay T de seguridad paragenerali#ar sin e"uivocarse y slo T en contra o E.6 o T deseguridad

-ivel de 'igni3cancia-ivel de 'igni3cancia4Valor de certeza 3#ado a priori54Valor de certeza 3#ado a priori5

Distri(ucin "uestral y -ivel deDistri(ucin "uestral y -ivel de


61/114

!l nivel de signi3cancia se expresa en t6rminos de

pro(a(ilidad 4/ y /&5 y la distri(ucinmuestral se expresa como pro(a(ilidad(el reatotal de sta es 6).

!l nivel de signi3cancia se toma como un 0rea(a#o la distri(ucin muestral. 9epresenta reas deriesgo o confan#a en la distribucin muestral.

%a distribucin muestral es una distribucin de valores. %os valores son distancias "ue indican reas ba/o ladistribucin normal (reas de probabilidad).

!l rea de riesgo es tomada como el rea de recha#o dela hiptesis y el rea de confan#a como el rea deaceptacin de la misma.

%a Biptesis es so(re el par0metro po(lacional

Distri(ucin "uestral y -ivel deDistri(ucin "uestral y -ivel de'igni3cancia'igni3cancia

$ di i t$ di i t


62/114

Sobre bases frmes (revisin literatura e in$ormacin

disponible) establecer una hiptesis sobre el parmetropoblacional.

>efnir el nivel de signifcancia. (!/.E.E) 9ecolectar datos en una muestra representativa.

!stimar desv&o estndar de la distribucin muestral de lamedia mediante la $rmula s > ra%z cuadrada de n donde ses el desv&o estndar de la muestra y n el tamao de lamuestra.


63/114

5tro procedimiento in$erencial es construir un intervalo donde

se locali#a un parmetro. En vez de pro(ar una Biptesisso(re la media po(lacional< se (usca un intervalo dondese u(i1ue dicBa media. !sto re"uiere un nivel de confan#a"ue es al intervalo de confan#a lo "ue el nivel de signifcanciaes a la prueba de hiptesis. !s una probabilidad dada de "ue un

parmetro est en un intervalo. Si la probabilidad es E. tenemos un T de probabilidad a

$avor de "ue el parmetro se localice en el intervalo estimadocontra T de elegir un intervalo e"uivocado. !stos niveles deconfan#a se epresan en unidades de desviacin estndar.

Se usa la tabla de reas ba/o la curva normal, y se selecciona elvalor del nivel de confan#a seleccionada. %uego se aplica la$rmula1 Intervalo de con3anza 7 estad%stica de lamuestra 8* 4puntuacin A Desv%o est0ndar de ladistri(ucin muestral5

!/. si E. : 6.D si E. : 8.I Si la media es 8. y el desv&oE.EDU entonces 8, K- (6.D) (E.EDU : 8. K- (E.6AA) : la

El Intervalo de Con3anzaEl Intervalo de Con3anza

Errores al RealizarErrores al Realizar


64/114

%os resultados posibles al probar hiptesis son1 4ceptar una Hiptesis verdadera. (decisin correcta) 9echa#ar una Hiptesis $alsa (decisin correcta) 4ceptar una H. $alsa (error tipo 33 o error beta) 9echa#ar una H. verdadera (error tipo 3 o error al$a) %os dos errores son indeseables y su posibilidad se reduce

mediante1 2uestras representavas probabil&sticas, inspeccin

cuidadosa de los datos, seleccin de las pruebasestad&sticas aporpiadas y mayor conocimiento de lapoblacin.

Errores al RealizarErrores al RealizarIn;erenciasIn;erencias

n s sn s s


65/114

%os supuestos para los anlisis paramtricos son16) %a distri(ucin poblacional de la variabledependiente es normal

8) !l nivel demedicinde lavariable dependiente es por int6rvalo o razn

A) Cuando dos o maspoblaciones son estudiadas, tienen una varianzaBomogenea(dispersin similar en sus distribuciones)

%as pruebas estad&sticas paramtricas ms usadas son6) !l coefciente de correlacin de +earson y la

regresin lineal 8) %a prueba ?t@A) %a prueba de contraste de la di$erencia

de proporciones B) !l anlisis de varian#aunidireccional (4=574) ) !l anlisis devarian#a $actorial (4=574) D) !l anlisis de

covarian#a (4=C574)

n s sn s s$aram6tricos$aram6tricos

CorrelaciCorrelaci


66/114

4nali#a relacin entre dos varia(lesmedidas en un nivel por intervalos

o de ra#n. Se simboli#a ?r@. Cuando se lo eleva al cuadrado 4r=5elresultado indica la varianza de ;actores comunes. !s una Biptesis correlacionaldel tipo ?a mayor mayor @ o ? a mayor

menor @. 9elaciona dos variables sin considerar una comoindependiente y otra como dependiente pues no eval2a la causalidad.

!l r se calcula a partir de los valores obtenidos en una muestra en dos

variables. Se relacionan valores de una variable con valores de otra en losmismos su/etos. !l coefciente var&a de -6 (correlacin negativa per$ecta) aK6 (positiva per$ecta) siendo E la $alta de correlacin

Se indica si el coefciente es o no signifcativo de la siguiente manera s:E.EE6 signifcancia . Si s es menor de E.E es signifcativo al nivel de E.E( T de confan#a "ue correlacin sea verdadera y T de probabilidad

de error). (Simboli#a p VE.E prob.de error menor a E.E) !/. 9 : E.86B y s : E.EI6 Se acepta H nula pues r no es signifcativo ya

"ue E.EI6 es mayor "ue E.E "ue es el nivel m&nimo para aceptar H

CorrelaciCorrelacinn


67/114

!stima el e;ecto de una varia(le so(re otra. !st asociadocon el coefciente ?r@ Se epresa : a K b donde es un valorde la variable dependiente "ue se desea predecir, a es laordenada en el origen y b la pendiente.

%a iptesis son correlacionales y causales. Son dos variables a una se la considera independiente y a otra

dependiente. +ara eso hay "ue tener un slido sustento terico. !l nivel de medicin es por intervalo o ra#n. %a regresin lineal se determina con base en el diagrama de

dispersin Conociendo la l&nea y la tendencia se puede predecir los valores

de una variable conociendo los de la otra variable. 9egresin lineal no es til con relaciones curvil&neas donde

tendencia var&a, primero es ascendente y luego descendente oviceversa.

!/. a :6.8 b: E.I Ma un valor de U en lgica "ue valor

corresponde en historiaN : 6.8 K E.I U : D.I

Regresin )inealRegresin )ineal

$r e(a ?t@$rue(a ?t@


68/114

+rueba para evaluar si dos grupos di3eren entre s% de

manera signi3cativa respecto a sus medias. Simboli#a ?t@ %a H propone "ue los grupos diferen signifcativamente entre s& y

la H nula propone "ue los grupos no diferen signifcativamente. %a comparacin se realiza so(re una varia(le. Si hay

di$erentes variables se e$ectuarn varias pruebas ?t@ una para

cada variable. %a medicin es por intervalos o ra#n. +ara saber si valor de ?t@ es signifcativo se calculan los grados de

libertad(nmero de maneras en "ue datos pueden variarlibremente).

!sto indica "ue valor podemos esperar de ?t@ dependiendo deltamao de los grupos "ue se comparan. 2ayor los grados delibertad "ue se tengan, la distribucin ?t@ de student se acercams a una distribucin normal y si los grados de libertad ecedenlos 68E la distribucin normal es usada como aproimacinadecuada de la distribucin ?t@

$rue(a ?t@$rue(a ?t@

$rue(a ?t@$rue(a ?t@


69/114

%a $rmula de ?t@ es la di$erencia entre las medias de los dos

grupos divididos por el error estndar de la distribucinmuestral de la di$erencia entre medias. %os grados de libertadse calculan sumando los dos valores del tamao de los grupos"ue se comparan menos dos. ;l : (=6K=8)-8

Calculados el valor de ?t@ y los grados de libertad se elige el

nivel de signifcancia y se compara el valor obtenido contra elvalor "ue le corresponder&a en la tabla respectiva. 'i el valorcalculado es igual o mayor al 1ue aparece en la ta(la seacepta i 4investigacin5. Si es menor se acepta la HE

!n la tabla se busca niveles de confan#a como columnas y losgrados de libertad como flas o renglones.

!/. Se comparan las medias y varian#as de una preprueba conuna postprueba en dos momentos di$erentes. =6:68I =8:66gl:8B

Si ?t@ : D.DI para un nivel de confan#a de E.E el valor detabla ser para ms de 8EE grados de libertad 6.DB. Se aceptala Hi.

$rue(a ?t@$rue(a t

$rue(a de Di;erencia de$rue(a de Di;erencia de


70/114

+rueba sobre una variable para anali#ar si dos proporcionesdi3eren signi3cativamente entre s%/ %a variable se mide en intrvalos o ra#n epresada en

proporciones o porcenta/es. Se aplica la $ormula, se compara con el valor de la distribucin

normal "ue corresponde al valor de confan#a elegido. Si es igualo mayor se acepta la Hi si es menor se recha#a.

E#/ el de li(erales en la ciudad es mayor 1ue la laciudad

T en : T para = : B6E R T en : BI T para = : AE6 %os T se trans$orman en proporciones y se calculan "6 y "8 o

sea "6 : 6- E. : E.B R "8 : 6 -E.BI : E.8 Con a: E.E : 6.D por lo tanto # : E. - E.BI G la ra

cuadrada de ((E.B E.) G B6E )K ((E.BI E.8) G AE6) : 6.D Como # calculada es menor al nivel al$a epresada en valor

6.D, se recha#a la Hi y se acepta la Ho

$rue(a de Di;erencia de$rue(a de Di;erencia de$roporciones$roporciones

!n0lisis de!n0lisis de VarianzaVarianza


71/114

4nali#a si m's de dos gruposdi3eren

signi3cativamente en cuanto a sus medias y varianzas(%a prueba ?t@ se usa para dos grupos)

%a Hiptesis es de di$erencia entre los grupos. %a Hi propone"ue los grupos diferen signifcativamente entre s& y la Hopropone "ue los grupos no diferen signifcativamente.

Hay una variable independiente (categor&a) y unadependiente (por intrvalos o ra#n)

Jue la var. ind. sea categrica signifca "ue se pueden$ormar grupos di$erentes e/. 9eligin o nivel socioeconmicoo antigWedad en la empresa.

!l anlisis de varian#a unidireccional produce un valorconocido coo ?0@ basada en una distribucin muestral ?0@

Compara variaciones de dos $uentes entre los grupos ydentro de los grupos.

!n0lisis de!n0lisis de .nidireccional.nidireccional

Varianzaar anza


72/114

Si los grupos diferen entre s&, sus valores variarn ms de lo "uepuedan variar las puntuaciones entre integrantes de un mismogrupo.

!/. hay A cl&nicas 4,L,C la primera esta integrada por losmdicos ,y,# la otra por a,b,c y la otro por d,e,$.

Se espera "ue los integrantes de una cl&nica se pare#can msentre s& (por e/. en su comportamiento re$erido a internacin ocirug&as) "ue a los miembros de otra cl&nica. Se esperahomogeneidad intra cl&nica y heterogeneidad inter cl&nicas.

Jue pasa si los comportamientos de la cl&nica 4 se parecen msa los de otra cl&nica "ue a los integrantes de la suya propiaN.

Juiere decir "ue no hay di$erencia entre las cl&nicas. %a razn ?F@ indica si las di;erencias entre grupos son

mayores 1ue las di;erencias intra grupo. !sas di$erenciasson medidas en trminos de la varian#a. (dispersin sobre lamedia calculada en desviaciones elevadas al cuadrado)

Varianzaar anza.nidireccional.nidireccional

Razn F 7 Razn entre VarianzasRazn F 7 Razn entre Varianzas


73/114

%a razn F es una razn de varianzas o sea divide a la mediacuadr0tica entre los grupos 4numerador5 por la mediacuadr0tica dentro de los grupos 4denominador5 F7 mceg>mcdg

%a media cuadrtica implica un promedio de varian#as elevadas alcuadrado.

%a media cuadrtica entre grupos se obtiene calculando la media de

los valores de todos los grupos (media total). >espus se obtiene ladesviacin de la media de cada grupo respecto a la media total y seeleva al cuadrado cada desviacin, despus se suman. 0inalmente sesopesa el nmero de individuos de cada grupo y la media cuadrticase obtiene con base en los grados de libertad inter grupales.

%a media cuadrtica dentro de los grupos se saca primero midiendo el

desv&o de cada puntuacin respecto a la media de su grupo, se sumaesa $uente de variacin y se combina para obtner una media de lavarian#a intra grupal tomando en cuenta los grados de libertad totales

a a e e a a as4divisin de medias cuadr0ticas54divisin de medias cuadr0ticas5

Varianza Unidireccional ( FVarianza Unidireccional ( F


74/114

2edia cuadrtica entre grupos : Suma de cuadrados entregrupos G grados de libertad entre grupos ;rados de lib. entre grupos : P -6 donde P es el nmero de

grupos %a media cuadrtica dentro de los grupos : suma de los

cuadrados intragrupo G grados de libertad intragrupos ;rados de lib.intragrupos : = - P donde = es tamao de la

muestra, la suma individuos de todos los grupos y P es elnmero de grupos

Cuando F es signi3cativa 4valor igual o mayor al de lata(la57grupos di3eren signi3cativamente entre s%/ 'e

acepta la i y se recBaza la o Se elige un valor al$a o probabilidad (E.E o E.E6). 'i es menor

a ese nivel es signi3cativo/7er tabla. !/. si 0 : 6.68 y el valor en tabla es A.6 como F calculado es

menorse recBaza i y se acepta oo sea los grupos no

difere entre s&.

((Significativa)Significativa)

!n0lisis Factorial!n0lisis Factorial


75/114

4nali#a el e;ecto de dos o m0s varia(les independientesso(re una varia(le dependiente/ !tiende anlisis de varian#a unidireccional. 3ncluye ms de

una variable. !vala los e$ectos por separado de cada variable

independiente y los e$ectos con/untos de dos o ms variablesindependientes.

%a variable dependiente est medida en intervalos y lasindependientes en cual"uier nivel pero epresadas demanera categrica.

Sirve para diseos eperimentales $actoriales !/., la similitud en valores, la atraccin $&sica y la

retroalimentacin positiva son $actores "ue inciden en lasatis$accin sobre la relacin de pare/as de novios "ue tienenentre 8B y A8 aos.

!n0lisis Factorial!n0lisis Factorialde Varianzade Varianza

!n s s en s s e


76/114

4nali#a la relacin entre una varia(le dependiente y dos o

mas independientes eliminando y controlando el efecto deal menos una de estas independientes

Hay tres perspectivas para el anlisis de covarian#a. %aperspectiva eperimental se centra en las di$erencias observadasen la variable dependiente a travs de las categor&as dela(s)variable (s) independiente(s). ( Se intenta controlar lain*uencia de otras variables independientes "ue no seancategricas. +urifca la relacin entre las variables independientes yla dependiente controlando el e$ecto de las independientes nocategricas o continuas).

4 las variables independientes cuantitativas continuas cuyain*uencia se remueve y controla se les denomina ?covariables@

4"u& el anlisis de covarian#a se concibe como un a/uste en lavariable dependiente respecto a di$erencias en la covariable y luegocomo una evaluacin de la relacin entre variables independientescategricas y los valores a/ustados de la variable dependiente.

!n s s en s s eCovarianzaCovarianza

!n0lisis de!n lisis de


77/114

%a perspectiva de inters por la covariable anali#a la

relacin entre la variable dependiente y la covariable(variable cuantitativa continua).

%a in*uencia "ue se remueve es la de las variablesindependientes categricas. +rimero se controla e$ectode estas variables y despus se anali#a el e$ecto

?purifcado@ de las covariables. !n la perspectiva de regresin tanto las variables

independientes categricas como las covariablesresultan de inters.

!l anlisis de covarian#a elimina in*uencias nodeseadas sobre la variable dependiente. !limina lose$ectos de variables "ue con$unden o distorsionan lainterpretacin de resultados en estudios noeperimentales

%a ra#n 0 es una ra#n de varian#as

!n0lisis de!n lisis deCovarianzaCovarianza



78/114

!/. %os traba/adores "ue reciban retroalimentacin verbal

(6)sobre el desempeo mantendrn un nivel mayor deproductividad "ue los traba/adores "ue recibanretroalimentacin por escrito (8) y "ue los traba/adores "ue noreciban ningn tipo de retroalimentacin (A).

Hi 6 F 8 FA

Se sabe "ue la motivacin puede contaminar los resultados.>i$erencias iniciales de motivacin pueden invalidar el estudio.

Se decide controlar el e$ecto de la motivacin "ue se convierteen covariable.

!l anlisis de covarian#a "uita a la variabilidad de la

dependiente lo "ue se debe a la covariable. !l a/uste se hace sobre la base de la correlacin entre la

covariable y la dependiente. 9eali#ado el anlisis de covarian#a se evala si ?0@ es o no

signifcativa . Cuando 0 es signifcativa se acepta la Hi

!n0lisis de!n0lisis deCovarianzaCovarianza



79/114

Si el resultado $uera ;6 : A ;8 : AD ;A : AI %os grados de libertad (;l) entre : P -6 : A-6 : 8 ;l 3ntra : =-P : 6E (recordar "ue = es el tamao de la

muestra y P el nmero de grupos) 0: 6.UE Se compara el valor de la tabla "ue a :.E es igual a

A.EU, siendo la ra#n 0 encontrada 6.UE es menor aeste valor.

Se recha#a la Hi y se acepta la Ho

!n0lisis de!n0lisis deCovarianzaCovarianza

!n0lisis -o!n0lisis -o


80/114

=o re"uieren distribucin normal %as variables pueden no estar medidas en un nivel por

intervalos o de ra#n. +ueden anali#ar datos nominales uordinales.

%as variables deben ser categricas. %as pruebas ms usadas son 6) %a Xi cuadrada (8) 8) %os coefcientes de correlacin e independencia para

tabulaciones cru#adas y A) %os coefcientes de correlacin por rangos ordenados de

Spearman y Pendall.

!n0lisis -o!n0lisis -o$aram6tricos$aram6tricos

) =)a =


81/114

!s una prueba para evaluar hiptesis acerca de la relacin

entre dos variables categricas. +rueba hiptesis correlacionales. =o considera relaciones causales 3nvolucra 8 variables medidas en $orma nominal u ordinal. Si hay variables medidas a intervalos o ra#n se deben

reducir a ordinales. %os datos por intrvalos o ra#n debenser resumidos a una cuantas categor&as discretas.

Se calcula por medio de una tabla de contingencia otabulacin cru#ada. (


82/114

+oto

Candidato ! Candidato H

"asc/

,exo

Femen/

,a(la de Contingencia,a(la de Contingenciade la =de la =

,a(la de Contingencia,a(la de Contingencia


83/114

!l e/. es una tabla de 8 8 donde cada d&gito signifca una variable yel valor de ste indica el nmero de categor&as de la variable. 8 (una variable de dos categor&as) 8 (otra var.con dos categor&as) Si tabla $uera 8 A ser&an 8 variables con 6de ellas de A categor&as.

+or e/.si en ve# de seo $ueran los partidos pol&ticos y hubiera tres. !n la tabla de contingencia se anotan las $recuencias observadas en

la muestra de la investigacin. +osteriormente se calculan las$recuencias esperadas para cada celda.

!n esencia la x es una comparacin entre la tabla defrecuencias observadas y la denominada tabla de frecuenciasesperadas, la cual constituye la tabla "ue esperar&amos encontrar si

las variables $ueran estad&sticamente independientes o no estuvieranrelacionadas. %a 8 parte del supuesto de ?no relacin entre variables@ y se evala

si esto es cierto o no anali#ando si sus $recuencias obsrvadas sondi$erentes de lo "ue pudiera esperarse en asusencia de correlacin.

,a(la de Contingencia,a(la de Contingenciade la =de la =

C0lculo de FrecuenciasC0lculo de Frecuencias


84/114

Si hay relacin, la tabla "ue resultado en la investigacin debe

ser muy di$erente respecto a la tabla de $recuencias esperadas. %a tabla de $recuencia esperada de cada celda se calcula

mediante la siguiente $rmula aplicada a la tabla de$recuencias observadas1

$e : ($e : (


85/114

%a tabla de $recuencias esperada ser&a16B.B 6AB.D /

8BB 88D 01/6E.D 6A.B 2/

30/ 3// 4/0/

5btenidas las $recuencias esperadas se aplica lasiguiente $rmula de 8 : Sumatoria de (E-!)8 G !donde E es la $recuencia observada en cada celda y !es la $recuencia esperada de cada celda.

!sto signifca "ue se calcula para cada celda ladi$erencia entre la $recuencia observada y la esperaday se eleva esa di$erencia al cuadrado para luego dividirese resultado por la $recuencia esperada. 0inalmentese suman esos resultados y la sumatoria es el valor dela 8 obtenida.

C0lculo de FrecuenciasC0lculo de Frecuencias

C0lculo de la =C0lculo de la =


86/114

CeldaCelda // EE /-E/-E (/-E*(/-E* (/-(/-

E* !EE* !E

ona norte partido 4 6IE 6B.B AB.D 66U.6D I.8A

ona norte partido L 6E 8BB.B -B.B 8.AD 8.66

ona norte partido C 6UE 6E.D 6.B AUD.AD 8.E

ona Sur partido 4 6EE 6AB.D -AB.D 66U.6D I.D

ona Sur partido L 8IE 88D B 86D68.IE

ona Sur partido C 68E 6A.B -6.B AUD.AD 8.UE

YYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYY

=7 JK/MM=7 JK/MM

MJue "uiere decir BU.AAN 4l igual "ue t y 0 la 8 proviene de una distribucin muestral(identifcados por los grados de libertad). +or eso para saber si 8 es o nosignifcativo se deben calcular los grados de libertad.

C0lculo de la =C0lculo de la =

)os Grados de)os Grados de


87/114

;% : (r-6)(c-6) donde r es el nmero de renglones de latabla de contingencia y c el nmero de columnas o sea ;% : (A-6) (8-6) : 8 %uego se acude a los grados de libertad de la tabla de 8,

eligiendo nuestro nivel de confan#a (E.E o E.E6). Si nuestro valor calculado de 8 (BU.AA) es igual o superior

al de la tab la, decimos "ue las variables estn relacionadas(8 $ue signifcativa).

!n el e/emplo el valor "ue re"uerimos empatar o superar al

nivel de E.E es .6. !l valor calculado es muy superior(BU.AA) por lo tanto 8 resulta signifcativa

)os Grados de)os Grados de)i(ertad)i(ertad

Otro E#emploOtro E#emplo


88/114

H 3 : %os tres canales de


89/114

4dems de la 8 eisten otros coefcientes para evaluar

si las variables inclu&das en la tabla de contingencia otabulacin cru#adas estn correlacionadas.(+earson, de

Cramer, %ambda, ;amma, de Somers,!ta.

%as di$erencias tienen "ue ver con el tamao de las tablasde contingencia y el nivel de medicin de las variables

Independencia para ,a(ulacionesIndependencia para ,a(ulacionescruzadascruzadas//

Otros .sos de las ,a(las deOtros .sos de las ,a(las dei iC ti i


90/114

%as tablas de contingencia adems de servir paracalcular la 8 y otros coefcientes, son tilesparaparadescribir con#untamente a dos o m's variables.describir con#untamente a dos o m's variables.

!sto se e$ecta convirtiendo las $recuencias observadas

en $recuencias relativas o porcenta/es. !n una tabulacin cru#ada puede haber tres tipos de

porcenta/es respecto a cada celda1 a) T en relacin al total de $recuencias observadas (=) b) T en relacin al total marginal de la columna. c) T en relacin al total marginal del rengln.

ContingenciaContingencia

E#emploE#emplo


91/114

Suponga un e/emplo dedos variables seo y pre$erencia porel conductor a y b con las siguientes $recuencias observadas

seo

2 0

+re$erencia 4 8 8 E

por conductor L BE 6E E

D A 6EE

E#emploE#emplo

O(servaciones delO(servaciones del


92/114

'na cuarta parte de la muestra est constitu&daporhombres "ue preferen al conductor 4, 6E T sonmu/eres "ue preferen al conductor L. 2s del DE T delos hombres preferen a L !tc.

!stas $recuencias relativas se basan en las $recuenciasobservadasobservadaspero no tienen nada "ue ver con las$recuencias esperadas.

O(servaciones delO(servaciones delE#emploE#emplo

Coe3cientes y Correlacin por rangosCoe3cientes y Correlacin por rangos


93/114

%os coefcientes rho de Spearman simboli#ado como rs y tau de

Pendall simboli#ado como t son medidas de correlacin paravariables en un nivel de medicin ordinalde tal modo "ue losindividuos u ob/etos de la muestra puedan ordenarse porrangos(/erar"u&as)

+or e/emplo tenemos las variables pre$erencia por el sabor yatractivo del envase y pedimos a personas "ue evalen 6Ebebidas y los ordenen del 6 al 6E

%os coefcientes var&an de -6 a K6 o sea de correlacin negativaper$ecta a correlacin positiva per$ecta.

!l de Pendall es ms signifcativo cuando los datos tienen unnmero considerable de rangos empatados. !l de Spearmanparece una aproimacin cercana al coefciente r de +earsoncuando los datgos son continuos (no caracteri#ados por unnmero considerable de empares en cada rango)

y p gordenados de 'pearman y Nendallordenados de 'pearman y Nendall

!n0lisis "ultivariado9&5 Regresin!n0lisis "ultivariado9&5 Regresin


94/114

!stos mtodos anali#an la relacin entre varias variablesindependientes y al menos una dependiente(medida porintrvalos)

%a regresin mltiple anali#a el e$ecto de dos o ms variablesindependientes sobre una dependiente. ,irve para predecirelvalor de una variable dependiente conociendo el valor y la in*uenciade las variables independientes inclu&das en el anlisis.

!l coefciente de correlacin mltiple 4R54R5seala la correlacin entrela variable dependiente ytodastodas las dems variablesindependientes tomadas en con#untoen con#unto.

!l coefciente var&a de E a 6, y mayor su valor, las var.independientes eplicarn en mayor medida la variacin de la

variable dependiente. !l R=R= (coefciente de correlacin elevado al cuadrado) nos indica elporcenta/e devariacinvariacinde la dependiente debida a lasindependientes.

!l valor Leta (L) inidca el peso o in*uencia "ue tiene cada variablecada variableindependiente sobre la dependiente. !l valor al$a (a) es una

cosntante de regresin para el con/unto de valores obtenidos.

!n0lisis "ultivariado9&5 Regresin!n0lisis "ultivariado9&5 Regresin

=5 !n0lisis )ineal de=5 !n0lisis )ineal de$ t 4$ tB ! 0li i 5$ t 4$ tB ! 0li i 5


95/114

!l anlisis lineal de patrones (path anlisis) representainterrelaciones entre variablesa partir de regresiones.

4nali#a la magnitud de la in*uencia (directa o indirecta) deunas variables sobre otras.

!s un modelo causal. %os coefcientes de path representan la $uer#a de las

relaciones entre las variables. Son coefcientes de regresin estandari#ados.

Cuantifca e$ectos. 2s se acer"ue un coefciente ?path@ acero menor e$ecto tendr.

$atrones/ 4$atB !n0lisis5$atrones/ 4$atB !n0lisis5

M5!n0lisis deM5!n0lisis de


96/114

!plica un $enmeno comple/o en $uncin de unas cuantasvariables. !s un mtodo para determinar el n5mero y naturaleza dedeterminar el n5mero y naturaleza de

conceptos (constructos* subyacentes en un con#unto deconceptos (constructos* subyacentes en un con#unto demediciones.mediciones.

'nconstructo es un atributoconstructo es un atributo para eplicar un $enmeno Se generan ?variables artifciales@ denominadas $actores "ue

representan atributos. (%os $actores ?hacen@ el concepto o atributo) %os $actores se obtienen de las variables originales y deben

interpretarse de acuerdo con estas. 7ar. Se miden por intrvalos. !/. 4nali#ar los $actores "ue determinan la relacin entre los

vendedores y los compradores industriales en una ciudad. Semidieron las variables coordinacin, con*icto, $recuencia de larelacin, reciprocidad econmica en la relacin, etc.

%os coefcientes si son altos se dicen "ue cargan ese $actor y sitienen valores ba/os en otros no los cargan. 4s& se descubre unaestructura de $actores.


97/114

4nali#a la relacin entre dos o m's variables independientes ydos o m's variables independientes y

dos o m's variables dependientesdos o m's variables dependientes. (9egresin era varias ind yuna depend).

Se consideran las di$erencias entre variables cannicas. (variablesartifciales generadas a partir de los datos).

%as variablescannicas representan conceptoscannicas representan conceptosy estn

compuesta de variables dependientes.compuesta de variables dependientes.

!l inters no es slo si los grupos defnidos por las variablesindependientes diferen en las var. cannicas sino la naturale#a destas.

Se miran las cargas de los coefcientes de correlacin entre una

variable dependiente y una variable cannica. Si la carga es alta ypositiva signifca "ue altos valores en la dependiente est'naltos valores en la dependiente est'nasociados con altos valores en la variable cannica.asociados con altos valores en la variable cannica.

4"!-OV!54"!-OV!5

!n0lisis "ultivariado de Varianza!n0lisis "ultivariado de Varianza4"!-OV!54"!-OV!5


98/114

!/. 'na variable dependiente sobre innovacin y creatividad y

correlaciona con una variable cannica, se infere "ue lavariable cannica representa un concepto "uei nvolucra a lacreatividad.

5tro e/. las variables cannicas pueden ser 6) motivacinintr$nseca" * atribucin de causalidad externa 6*

desempeo laboral. %as variables dependientes, motivacinintr&nseca, atribuciones internas, sentimientos de ito en eltraba/o, atribuciones eternas, productividad, efciencia, calidad.

Supongamos "ue los coefcientes de correlacin para la variablecannica motivacin intr&nseca sean los siguientes con lavar.dependiente motivacin intr&nseca : E.E para atribucionesinternas E.ID y para sentimientos de ito del traba/o E.UE.+ara la cannica desempeo laboral la var. dep. productividad :E.UB, efciencia:E.BI y calidad .U Se puede in$erir "ue lavariable cannica en cada caso representa esos conceptos delas variables dependientes.

4"!-OV!54"!-OV!5

!n0lisis "ultivariado de!n0lisis "ultivariado deV i 4"!-OV!5V i 4"!-OV!5


99/114

%uego se miran las puntuaciones de las variables independientespor e/. los grupos e/ecutivos, secretarias, empleados, obreros. Si los valores son altos en motivacin intr&nseca para los e/ecutivos

y no para los obreros entonces eso implica "ue los e/ecutivostienen mayor peso en la cannica motivacin intr&nseca medidapor las variables dependientes mencionadas

%a Hi en el 24=574 postula "ue las medias en la variable cannica(motivacin intr&nseca, etc.) de los grupos o categor&as de lavariable independiente (e/ecutivos, secretarias etc.) diferen entres&. %a Ho postula "ue dichas medias sern iguales

Se calculan diversas estad&sticas para evaluar ambas hiptesis y si

resultan signifcativas a un nivel de confan#a se acepta la Hi dedi$erencias de medias. !sto indica "ue hay por lo menos unavariable cannica signifcativa y se presentan di$erencias entre losgrupos de la variable independiente en esta variable cannica.

Varianza 4"!-OV!5Varianza 4"!-OV!5

Resumen !n0lisisResumen !n0lisis


100/114

Se usa la tabla o matri# de datos. !l tipo de anlisis o pruebasestad&sticas a reali#ar depende del nivel de medicin de lasnivel de medicin de lasvariables" las &iptesis y el inter7s del investigador.variables" las &iptesis y el inter7s del investigador.

%os anlisis "ue pueden reali#arse son descriptivos para cadadescriptivos para cadavariablevariable, (distribucin de $recuencias, medidas de tendenciacentral y medidas de variabilidad) la transformacin a valores 8"transformacin a valores 8"

razones y tasas" c'lculos de estad$stica inferencial" pruebasrazones y tasas" c'lculos de estad$stica inferencial" pruebasparam7tricas" pruebas no param7tricas y an'lisisparam7tricas" pruebas no param7tricas y an'lisismultivariadosmultivariados.

%as distribuciones de frecuenciadistribuciones de frecuenciacontienen las categor&as,cdigos, $recuencias absolutas, (= de casos) $recuencias relativas(T) y $recuencias acumuladas (absolutas o relativas).

%as distribuciones de $recuencias pueden presentarse grfcamente. %as medidas de tendencia centralmedidas de tendencia centralson la moda, la mediana y la

media. %as medidas de variabilidadmedidas de variabilidadson el rango, (di$erencia entre

mimo y m&nimo), la desviacin estndar y la varian#a.

de Datosde Datos

Resumen !n s sesumen n s sd Dd D t


101/114

5tras estad&sticas descriptivas tiles son la asimetr$a y laasimetr$a y la

curtosis.curtosis.

%aspuntuaciones 8puntuaciones 8son trans$ormaciones de los valoresobtenidos a unidades de desviacin estndar.

'na raznraznes la relacin entre dos categor&as, y unatasatasaes larelacin entre el nmero de casos de una categor&a y el numerototal de casos, multiplicada por un mltiplo de 6E.

%a estad$stica inferencialestad$stica inferenciales para e$ectuar generali#aciones dela muestra a la poblacin. Se usa para probar hiptesis y estimarparmetros. Se basa en el concepto de distribucin muestral.

%a curva o distribucin normalcurva o distribucin normales un modelo terico til. Su

media es cero y su desviacin estndar es uno. !l nivel de signicancia y el int7rvalo de conanzanivel de signicancia y el int7rvalo de conanzason

niveles de probabilidad de cometer un error o e"uivocarse en laprueba de hiptesis o la estimacin de parmetros. %os nivelesms comunes en ciencias socialeds son los del E.E y E.E6

de Datosde Datos



102/114

%aspruebas param7tricaspruebas param7tricasms usadas son1 !l coe3ciente de correlacin de $earson(hiptesis

correlacional) %a regresin lineal(correlacionalGcausal) %a prue(a ?t@(di$erencia de grupos)

!l contraste de di;erencia de proporciones (di$.de grupos) !l an0lisis de varianza(4=574) unidireccional y $actorial,

unidireccional con una variable independiente y $actorial con doso ms variables independientes para hiptesis de di$erencia degruposGcausal y

!n0lisis de covarianza(4=C574) (correlacionalGcausal). !n todas las pruebas paramtricas las variables estn medidasen un nivel por intrvalos o ra#n.

de Datosde Datos

Resumen !n0lisisResumen !n0lisisd


103/114

%aspruebas no param7tricaspruebas no param7tricasms usadas son1 %a prueba de =(di$erencia de grupos para establecer

correlacin) Coefcientes de correlacin e independencia para

ta(ulaciones cruzadas(correlacional) Coe3cientes 'pearman y Nendall(correlacional) %aspruebas no param7tricas se usan con variablespruebas no param7tricas se usan con variables

nominales u ordinales y no reuieren distribucinnominales u ordinales y no reuieren distribucinnormalnormal

de Datosde Datos

Resumen !n0lisisResumen !n0lisisd


104/114

%os an0lisis multivariadosms usados son1 Regresin m2ltiple (6 dependiente intervalo o ra#n y 8 o

ms independientes con cual"uier nivel de medicin) parahiptesis correlacionalGcausal

&

= M

!n0lisis lineal patB para varias variables de cual"uier nivel demedicin en una secuencia causal para hiptesis

correlacionalGcausal )

A -

de Datosde Datos


105/114



106/114

!n0lisis discriminantepara variasindependientes (intrvalos o ra#n) yuna dependiente (nominal u ordinal)

6

8

Q


de Datosde Datos

In;orme FinalIn;orme Final


107/114

Comunica "ue se hi#o, como, "ue resultados yconclusiones se obtuvieron.

Hay "ue distinguir usuarios acadmicos de no acadmicos.

Si no es acadmico va portada, &ndice, resumen,introduccin, mtodo, resultados, conclusiones yapndices. (no hay marco terico, procedimientos, nibiliografa)

In;orme Final !cad6micoIn;orme Final !cad6mico


108/114

$ortada(t&tulo, autor, afliacin institucional, $echa y patrocinador) Indice Resumen(planteo problema, metodolog&a, resultados ms

importantes y conclusiones en U a 6U palabras.(Comprensible,sencillo, in$ormativo y preciso.)

Introduccin(problema, ob/etivos, preguntas de investigacin,

/ustifcacin, conteto, variables, sus defniciones y limitaciones). "arco terico/ "6todo(Hiptesis, diseo, su/etos, universo, muestra,

procedimiento de seleccin, instrumentos de medicin usados(descripcin precisa, confabilidad, valide# y variables medidas).

$rocedimiento(instrucciones, materiales, manipulacineperimental). Resultados(datos, anlisis) Conclusiones y Recomendaciones/ Hi(liogra;%a/ !p6ndices.

!S


109/114

3=7!S


110/114

4. 04S! >! 593!=

S5L9! !S! C5=5C323!=34=>5 !=>!


111/114


112/114

C. 04S! >! C5=!%4S +!9S5=4S J'!

+95+59C35=495= 3=05924C35=,+494 4'2!=4>.

DI'EPO "E,ODO)OGICO E-E',.DIO' C.!)I,!,IVO'


113/114

!= !S! >4


114/114

%4S +93=C3+4%!S S5= %4 +!9S5=4S,C4>4 '=4 >! !%%4S +5S!! '=4!+!93!=C34 >! 73>4 J'! 05924+49! S' H3S! !+9!S49S! 4 !'=4 C4=4> >! 9!%4! S'S737!=C34S C534=S, +4S4>4S 5+9!S!=! >4

el diseño de investigación en la educación

Documents