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Métodos cuantitativos

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En esta presentación revisamos puntos básicos al realizar una aplicación (consentimiento informado, recomendaciones generales). Posteriormente ahondamos en el uso de la escala Likert como instrumento de recolección de datos. Se explica cómo crear una base de datos y algunas pruebas estadísticas paramétricas y no paramétricas.

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Métodos cuantitativos

  1. 1. MMééttooddooss ccuuaannttiittaattiivvooss Brenda Cecilia Padilla Rodríguez
  2. 2. Tipos de Muestras  Probabilísticas:  Aleatoria simple  Estratificada  No probabilísticas  De conveniencia  Intencional
  3. 3. Consentimiento informado  Objetivo del estudio  Afirmación de que la participación es libre, voluntaria y anónima  El rechazo a participar no conlleva repercusiones negativas.  Los resultados se reportan de manera general, sin identificar a individuos.  Implicaciones (si aplica)  Datos de contacto del investigador principal
  4. 4. Recomendaciones generales  Explicar el objetivo del estudio (consentimiento informado).  Conocer el nivel educativo de la población para determinar el vocabulario adecuado.  Plantear instrucciones claras (pilotear antes de realizar la aplicación).  Obtener datos sociodemográficos que permitan conocer a la muestra.
  5. 5. Validez Medir lo que realmente queremos medir De Contenido  Representar todos los elementos de la dimensión a evaluar.  ¿Cómo se logra? Mediante el juicio de expertos.  Ejemplo: Una prueba de aritmética no tiene validez de contenido si sólo se enfoca en las sumas. De Criterio  Ofrecer resultados comparables a otra fuente de medición  ¿Cómo se logra? Comparando los resultados con aquellos obtenidos por otro instrumento que mida la misma variable  Ejemplo: Si una nueva prueba de CI correlaciona fuerte y significativamente con el WAIS, cuenta con validez de criterio. Reto: ¿Qué es la validez de constructo?
  6. 6. Confiabilidad Grado en que un instrumento produce resultados estables y consistentes Consistencia interna  Se puede determinar a través de pruebas estadísticas como la alfa de Cronbach.  Buen instrumento: Alfa > 0.7 Confiabilidad entre jueces  Se calcula usando la Kappa de Cohen (k).  Buena confiabilidad: k > 0.6
  7. 7. Escalas Likert  Se utilizan esencialmente para evaluar actitudes y percepciones.  Escalas de 5 puntos, de 1 (totalmente en desacuerdo) a 5 (totalmente de acuerdo)  Ítems positivos y negativos  Usualmente: A mayor puntuación, actitud más positiva VVeennttaajjaass DDeessvveennttaajjaass • Información directa del participante • Facilidad de aplicación • Deseabilidad social • Posibilidad de malos entendidos ¿Qué significa tener un promedio de 3.5 en una escala para medir la actitud hacia la educación en línea?
  8. 8. Escalas Likert  Asegurar que cada pregunta pueda tener una sola respuesta.  El rendimiento escolar depende de la expectativa del maestro y de las políticas institucionales.  Redactar con claridad.  En la empresa en la que laboro ahora el clima laboral es tal que me resulta estresante desde hace tiempo.  Evitar sugerir o sesgar las respuestas.  Los asesinos de bebés que practican el aborto deberían ser penados por la ley.  Tener cuidado con los negativos múltiples.  La ley antitabaco no es lo que esperaba ninguno de los mexicanos.
  9. 9. Ejercicio: Crea una escala Likert  Crea una escala Likert de 3 ítems para evaluar algo relacionado con su tema:  Cómo deben ser los maestros de psicología  Si empleados en una empresa perciben el clima laboral como estresante  Si los padres de un hijo con diabetes sienten un duelo con respecto a la salud de su hijo  Si los adolescentes con diabetes son conscientes de las implicaciones de su enfermedad
  10. 10. Base de datos ID Edad Género Actitud1 Actitud2 Actitud3 Actitud4 Actitud 1 20 F 4 5 4 3 4.0 2 21 M 3 2 3 1 2.3 3 19 F 5 5 4 5 4.8 4 20 F 5 4 3 5 4.3 5 22 M 2 1 2 3 2.0 ¿Para qué sirve el ID? ¿De qué otra forma podemos codificar la variable género? ¿Cuál es la diferencia entre Actitud1 y Actitud?
  11. 11. Pruebas paramétricas  Variables cuantitativas, de intervalo o razón  Distribución normal  Muestras grandes (n > 30) En psicología, a veces usamos pruebas paramétricas sin cumplir estos supuestos. No deberíamos, pero en la práctica es común.
  12. 12. Pruebas no paramétricas  Variables cuantitativas, ordinales o nominales  Distribución libre (no necesariamente normal)  Muestras pequeñas (n < 30) Casi todas las pruebas paramétricas tienen su equivalente no paramétrico.
  13. 13. Análisis de datos  Lo más sencillo: frecuencias y porcentajes  Medidas de tendencia central  Media (promedio)  Mediana (el valor central al ordenar los datos)  Moda (el valor que más se repite) ¿Cuándo se usa cada medida de tendencia central?
  14. 14. Pruebas Estadísticas: Correlación Correlación Se usa con variables… Ejemplo de Spearman (rho) Ordinales (escalas Likert) Motivación de los empleados y clima laboral de Pearson (r) De intervalo o razón Estatura y peso Características: •Dirección o Positiva o negativa •Fortaleza o De -1 a 1 •Significatividad (p) o Azar o probabilidad
  15. 15. Ejercicio: ¿Qué significan las siguientes correlaciones? Motivación intrínseca y calificación en un curso Rho = 0.64, p = 0.07 R = 0.92, p = 0.04 Rho = 0.17, p = 0.00 R = -0.52, p = 0.005 Rho = -0.83, p = 0.05
  16. 16. Pruebas Estadísticas: Diferencias entre grupos Prueba Se usa cuando… Ejemplo T de student para muestras independientes Se quiere comparar el comportamiento de una variable de intervalo en dos grupos (variable nominal dicotómica) Consumo de tabaco en hombres y en mujeres Alternativa no paramétrica: Prueba U de Mann-Whitney La prueba t compara las medias de dos muestras. Cuando hay más de dos grupos, se utiliza una ANOVA.
  17. 17. Pruebas Estadísticas: Chi cuadrada Prueba Se usa cuando… Ejemplo Chi cuadrada Se quiere examinar la relación entre dos variables nominales u ordinales Preferencia ideológica por raza. ¿Qué tipo de prueba es la chi cuadrada (paramétrica o no paramétrica)? Preferencia Ideológica Latinos Asiáticos Total de filas Conservadora 30 70 100 Liberal 95 20 125 Total de 125 90 215 columnas Requisito: Mínimo 5 frecuencias por casilla.
  18. 18. Lo básico a entender  Si es significativa (p < 0.05), el resultado no se debió al azar (probablemente).  Una "diferencia estadísticamente significativa" significa que hay una diferencia (que no fue el resultado de azar). Pero no nos dice si la diferencia es grande o importante.
  19. 19. Producto integrador  Presentación 15%  Trabajo escrito 20%
  20. 20. Presentación (15%)  Usar apoyos visuales atractivos y concisos  Opción: Prezi.com  Imágenes gratuitas de dominio público: Pixabay.com  Duración: 1 hora  Punto extra: Compartir su presentación final en:  Slideshare.net con licencia Creative Commons  Twitter usando la etiqueta #fapsiuanl  Blog de la Facultad de Psicología  Fechas:  5 de noviembre: Métodos cuantitativos  12 de noviembre: Métodos cualitativos
  21. 21. Trabajo escrito (20%)  Incluir 10 artículos de investigación aplicada (revistas arbitradas)  Identificar las características del método de cada artículo:  Objetivo principal del estudio  Participantes (quiénes son; eg, estudiantes, empleados, padres)  Tamaño de la muestra (cuántos son)  Instrumentos o métodos  Forma de aplicación (eg, individual, grupal, en línea, presencial)  Forma de análisis de datos (eg, codificación inductiva, análisis de discurso, medidas de tendencia central, correlaciones)  Incluir las referencias en formato APA.  Apegarse al formato del trabajo escrito disponible aquí.  Fecha de entrega: 19 de noviembre

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