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Diapositiva%201

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El modelo general de investigaci n, en ciencias psicol gicas, ... MEDLINE Medicina, biomedicina, www.healthy.net/ library/ cuidado de la salud search/medline.htm ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Diapositiva%201


1
TEMA I
2
ESQUEMA GENERAL
MODELO GENERAL DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
3
El modelo general de investigación
El modelo general de investigación, en ciencias
psicológicas, sociales y de la salud, se
caracteriza como un proceso global,
jerárquicamente estructurado con niveles y fases,
y tiene por objetivo ampliar el ámbito de los
conocimientos objetivamente validados.
4
Lectura
  • La investigación psicológica y social, como
    cualquier otra clase de investigación científica,
    está formada por un conjunto de actividades
    encaminadas al descubrimiento y a la verificación
    de fenómenos para alcanzar conocimientos teóricos
    significativos. La investigación científica suele
    caracterizarse, con frecuencia, como un proceso o
    secuencia estructurada de niveles tendentes a
    ampliar el ámbito de los conocimientos
    objetivamente válidos.

5
Lectura
  • La investigación científica es un proceso que
    a modo de espiral va desde lo empírico a lo
    teórico (vía inducción) y de lo teórico a lo
    empírico (vía deducción). Este camino está
    estructurado por una serie de niveles, cada uno
    de los cuales está formado por fases que
    determinan las distintas actuaciones dentro del
    nivel correspondiente.

6

NIVELES




F
A S E S




--------------------------------------------------
--------------------------------------------------
--------------------------------------------------
-----------



i
d


n
TEÓRICO
-
e
Delimitación
Hipótesis
d
CONCEPTUAL
d

Consecuencias

de un área de

Discusión

teóricas.

u

contrastables.

u
de los resultados

estudio.

Teo
rías y
c

c
Hipótesis empíricas


Problemas

modelos


c

c


i
i

ó
ó


n


n


--------------------------------------------------
--------------------------------------------------
-----------------------------------------





operativización
inducción


TÉCNICO

-
D
METODOLÓGICO



I
Plan de


S
investigación






E


Ñ


O



Estrategia de
D


recogida de datos
E




I

N

V
No experimental

Experimental


E


S
--------------------------------------------------
--------------------------------------------------
------------------------------------------

T

I
ANALÍTICO
-

G
ESTADÍSTICO

A
Elaboración y reunión de datos


C


I


Ó
Ajuste de modelos


Pruebas de
N
estadísticos



significación.



Contraste de

hipótesis














7
Niveles del modelo general de investigación
  • A) Nivel teórico-conceptual
  • B) Nivel técnico-metodológico Diseño de

  • investiga-
  • C) Nivel estadístico-analítico ción

8
Nivel teórico-conceptualFases
Problemas Hipótesis
Enunciados Discusión
teóricas,
empíricos resultados
Teorías
9
Lectura (Nivel teórico-conceptual)
  • Obsérvese que este primer nivel es eminentemente
    teórico, de modo que están presentes, en el
    transcurso de las distintas fases, tanto el
    razonamiento inductivo como el razonamiento
    deductivo. Así, por ejemplo, las hipótesis
    teóricas suelen derivarse, vía razonamiento
    inductivo, de la observación de los hechos, del
    análisis de las generalidades y constancias, de
    la acotación de ámbitos observacionales y del
    intento de dar respuestas válidas a los problemas
    planteados.

10
  • De otro lado, el razonamiento, aplicado para
    derivar proposiciones empíricamente contrastables
    -hipótesis de investigación- de los esquemas
    teóricos o modelos conceptuales, es
    fundamentalmente deductivo. Por último, el
    razonamiento inductivo vuelve a estar presente al
    extraer consecuencias teóricamente significativas
    de los resultados de la experiencia en la fase de
    discusión.

11
Problema científico
  • Fenómeno


  • Observado

12
Problema científico
  • Pregunta o cuestión que nos hacemos sobre el
    porqué ocurre algo, o por algo que nos sorprende.
  • Suele formularse
  • Porqué, o a qué se debe lo que estamos
    observando?

13
Problema científico
  • Un problema es científico si puede ser
  • abordado con la metodología vigente
  • (disponible a la ciencia) en un momento
  • histórico dado.

14
PROBLEMAS CIENTÍFICOS
15
Lectura (Origen de los problemas)
  • A) Los investigadores movidos por alguna
    observación suelen identificar un problema al
    preguntarse cómo y por qué ocurre un determinado
    hecho o fenómeno. Esta pregunta se convierte en
    un problema a estudiar.
  • B) A menudo los problemas surgen de
    resultados obtenidos en investigaciones previas.
    Los resultados de las investigaciones se publican
    en revistas científicas, de modo que de los
    procedimientos más importantes para conseguir
    problemas científicos es la revisión de artículos
    de revistas a través de los bancos de datos.

16
  • C) A veces, los problemas se derivan de teorías
    formales. En este contexto, los problemas sirven
    para probar alguna parte de la teoría o llenar
    lagunas en determinados ámbitos conceptuales.
  • D) La curiosidad es una importante fuente de
    problemas y consiste en probar nuevas técnicas o
    explorar hechos bajo condiciones diferentes.

17
Lectura (Revistas psicológicas)
  • A menudo los problemas surgen de resultados
    obtenidos en investigaciones previas. Los
    resultados de las investigaciones se publican en
    revistas científicas, de modo que de los
    procedimientos más importantes para conseguir
    problemas científicos es la revisión de artículos
    de revistas. Hay publicaciones que recogen
    revisiones sistemáticas de áreas psicológicas
    específicas. Así, por ejemplo, el Annual Review
    of Psychology incluye capítulos que, redactados
    por expertos, sintetizan la investigación
    realizada a lo largo de los últimos años en
    campos específicos de interés.

  • ..//..

18
  • También en la revista Psychological Bulletin se
    publican revisiones periódicas y, con suerte, es
    posible encontrar un resumen de un área de
    interés. Una herramienta de información
    bibliográfica decisiva, relativa a temas
    psicológicos, es la Psychological Abstracts que
    se edita desde 1927. En esta publicación se
    hallan, debidamente clasificados por temas,
    resúmenes de artículos de las revistas más
    importantes de psicología.

19
Lectura (bases de datos electrónicos)
  • Bases de datos Cobertura
    Dirección Internet
  • PsycINFO Psicología, salud
    men- Conectar a través
  • tal,
    biomedicina Biblioteca
  • Social Sciences Index Ciencia social, política,
    Conectar por la Biblioteca

  • psicología, humanidades
  • MEDLINE Medicina, biomedicina,
    www.healthy.net/ library/
  • cuidado de
    la salud search/medline.htm
  • SocioFILE Sociología y
    disciplinas Conectar por Biblioteca

  • relacionadas

20
Ejemplos (problemas científicos)
  • a) Hay una actitud mayoritaria a favor de la
    ley del aborto?
  • b) Ayuda el ejercicio al aprendizaje de una
    destreza motora?
  • c) Cuáles son los rasgos de personalidad
    asociados con la depresión?

21
  • d) Influye la clase social en el consumo del
    alcohol?
  • e) Afecta el estrés a la capacidad de memoria?
  • f) El consumo de alcohol reduce la capacidad
    de atención?
  • g) Ayudan los antidepresivos a combatir el
    insomnio?

22
Hipótesis
  • Conjetura conceptual con que pretende resolver
    el problema científico planteado

23
Lectura (enunciado de las hipótesis)
  • A) Identificado el problema, el investigador
    avanza una posible solución del mismo. De este
    modo, la hipótesis es una propuesta o conjetura
    conceptual sobre lo que se espera observar.
  • B) La solución a los problemas científicos no es
    la única razón del enunciado de las hipótesis.
    Éstas, con frecuencia, se derivan también de
    teorías. Las teorías, a diferencia de las
    hipótesis, representan los principios generales y
    sus conexiones mediante reglas lógicas. Son
    sistemas conceptuales que organizan las creencias
    iniciales acerca de cómo funciona la realidad o
    el mundo (Dooley, 1984).

24
  • La teoría sirve de guía de la investigación y
    proporciona predicciones sujetas a prueba. Las
    hipótesis se convierten, en esta segunda
    acepción, en instrumentos de trabajo de la teoría
    y son el puente entre los datos y los esquemas
    conceptuales. Como destacan Rosenthal y Rosnow
    (1991), las hipótesis están más focalizadas, y
    están orientadas a la confrontación empírica.

25
UNIVERSO DE LAS HIPÓTESIS
26
Estructura jerárquica de las hipótesis
  • Hipótesis
  • teórica
  • Hipótesis
  • de investigación
  • Hipótesis
  • operacional

27
Hipótesis teórica
  • Hipótesis del sistema
  • Supuesta relación funcional entre variables
    teóricas

28
Hipótesis de investigación
  • Las hipótesis de investigación o empíricas son
    predicciones hechas a partir de las hipótesis
    teóricas. Son enunciados más específicos y más
    fácilmente verificables que se derivan de las
    propuestas o enunciados teóricos.
  • A veces se plantean como una solución directa
    a los problemas científicos.

29
Ejemplos (hipótesis de investigación)
  • a) La actitud de los maestros afecta el
    rendimiento académico de los escolares.
  • b) El estatus socioeconómico determina el
    éxito social.
  • c) El tamaño de los jurados populares está
    relacionado con el veredicto de culpabilidad.

30
  • d) A mayor intensidad del estímulo auditivo más
    rápida es la respuesta.
  • e) El incentivo es una factor determinante de
    la productividad laboral.
  • f) Los repasos ayudan a memorizar el material
    escrito.
  • g) La masificación de las aulas es causa de un
    bajo rendimiento escolar

31
Hipótesis operacional
  • La hipótesis operacional es una hipótesis de
    investigación donde se han definido
    operacionalmente todas sus variables.
  • En otras palabras, es aquella en que se aplica
    a los términos de la hipótesis de investigación
    definiciones reductivas ya sean de manipulación
    o bien de medición.

32
Lectura (definición operacional de las variables)
  • La definición operacional especifica la clase
    de operaciones que han de realizarse para
    manipular o medir la variable en cuestión. La
    definición operacional es un conjunto de
    instrucciones que han de seguirse para el uso
    científico de las variables. Pueden citarse, como
    ejemplos de definiciones operacionales, la
    especificación de la recompensa por la cantidad
    de alimento, la inteligencia por las puntuaciones
    de un test de inteligencia, el neuroticismo por
    las puntuaciones del cuestionario EPI, la
    ansiedad por cantidad de amenaza, etc.
  • De los ejemplos citados, se concluye la
    posibilidad de dos tipos de definiciones
    operacionales la definición operacional
    experimental y la definición operacional de
    medida (Kerlinger, 1964).

33
Ejemplo (hipótesis operacional)
  • Los individuos introvertidos tienen un
    rendimiento más alto en tareas que exigen estar
    atentos durante un período de tiempo largo
  • Introversión medida por las puntuaciones del
    Inventario de Personalidad de Eysenck (EPI)
  • Tarea de atención cantidad de faltas
    cometidas en un simulador de conducción, durante
    media hora.

34
Criterios para la formulación de las hipótesis
científicas
  • A) Claridad
  • B) Comprobabilidad
  • C) Simplicidad
  • D) Relación entre variables
  • E) Coherencia

35
Lectura (cómo se formulan las hipótesis
científicas)
  • A) Las hipótesis han de formularse con
    claridad, en términos usuales y de forma
    operacional. Han de evitarse términos tales como
    personalidad, atención, rendimiento escolar, etc.
    El enunciado de una hipótesis requiere el uso de
    términos técnicos precisos y definidos
    operacionalmente. Una hipótesis como la
    personalidad influye en el rendimiento escolar
    debería reformularse por la personalidad medida
    por el Eysenck Personality Inventory determina
    las puntuaciones académicas obtenidas por los
    escolares en una prueba de ejecución
    sensorio-motriz.
    ..//..

36
  • B) Las hipótesis han de ser comprobables. Esto
    requiere disponer de los medios o instrumentos
    necesarios para manipular o medir, de forma
    válida, válidas de las variables implicadas.
  • C) Es propio de las hipótesis correctamente
    formuladas establecer relaciones entre las
    variables. En toda hipótesis científica ha de
    quedar reflejada, de forma explícita, la relación
    entre las variables. Sea, por ejemplo, la
    hipótesis de que a mayor cantidad de ensayos
    mejor ejecución en una tarea de coordinación
    sensorio-motora. ..//..

37
  • D) Las hipótesis han de ser simples, es decir,
    es preferible una hipótesis específica que una
    hipótesis general. No obstante, es posible
    derivar, a partir de un enunciado amplio,
    hipótesis operacionales particulares.
  • E) Por último, las hipótesis tienen que ser
    coherentes con el resto de los hechos conocidos o
    hipótesis verificadas. Las hipótesis previamente
    validadas no siempre son consistentes con todos
    los hechos. En estos casos, es aconsejable
    formular hipótesis alternativas para eliminar la
    falta de consistencia.

38
Clases de hipótesis
  • Asociativa
  • Hipótesis
  • Causal

39
Hipótesis asociativa
  • X Y
  • Los valores de la variable X covarían con los
    valores de la variable Y

40
Ejemplos (hipótesis asociativas)
  • a) Hay una correlación entre el estilo de
    dirección y la moral de los empleados
  • b) La visualización de los dibujos animados
    está asociado con el comportamiento agresivo de
    los niños.
  • c) La percepción de culpabilidad o inocencia de
    los acusados está asociada a los argumentos
    legales. ..//..

41
  • d) El consumo de heroína es función de la clase
    social.
  • e) El consumo de tabaco está positivamente
    relacionado con el nivel de alerta en sujetos
    humanos.
  • g) Los niños sensibles al ritmo progresan más
    en el aprendizaje de lectura.

42
Hipótesis causal
  • X Y
  • Los valores de la variable X determinan los
    valores de la variable Y

43
Ejemplos (hipótesis causales)
  • a) Leer dos veces una lista de ítems favorece
    su recuerdo.
  • b) La intensidad de un estímulo determina una
    respuesta de discriminación más rápida.
  • c) A mayor incentivo más rápido es el
    aprendizaje de una actividad académica.

  • ..//..

44
  • d) El castigo genera respuesta de evitación.
  • e) La frustración es causa de conductas
    agresivas.
  • f) El nivel de alerta aumenta la efectividad
    del rendimiento escolar.
  • g) El ejercicio aumenta el rendimiento en una
    actividad motora.

45
Contextos de las hipótesis
  • Hipótesis
    Contexto

  • científico
  • asociativas
    correlacional
  • causales de
    manipulación

46
Qué añade la hipótesis al problema
  • Relación
  • VD funcional
    VI
  • y f(x)

47
Clasificación de las hipótesis de investigación
A) En función de los objetivos experimentales
B) En función del grado de generalidad
48
Nivel técnico-metodológicoFases

  • No-experimental
  • Plan de Estrategias
  • Investiga- recogida de
  • ción datos


  • Experimental

49
Lectura (nivel técnico-metodológico)
A este segundo nivel del Modelo general, se
vinculan los conceptos teóricos con la realidad
empírica es decir, se fundamenta, mediante el
anclaje empírico que proporciona el método, la
representación conceptual o imagen teórica de lo
real (Madsen, 1967). Se trata de una fase cuya
actividad principal es el contraste o
comprobación de la hipótesis de investigación (o
hipótesis empíricas), y la reducción de los
elementos de la hipótesis a referentes reales.
..//..
50
  • Este proceso de reducción - operativizar la
    hipótesis- requiere la aplicación de las
    correspondientes reglas de correspondencia o
    definiciones operacionales.
  • Las actividades de esta segunda fase son a) la
    operativización de la hipótesis mediante un plan
    de investigación, y b) la selección de una
    adecuada estrategia de recogida de datos o diseño
    de investigación.

51
Plan de investigación
  • Proceso de toma de decisiones relativo a
  • 1. variable independiente
  • 2. variables extrañas
  • 3. variable dependiente
  • 4. variable de sujeto
  • 5. variable de procedimiento y tarea
  • 6. instrumentos de medida

52
Lectura (plan de investigación)
  • El plan de investigación es un proceso en el
    que toman decisiones acerca de las cuestiones más
    relevantes que afectan a su puesta en práctica.
    Entre estas cuestiones unas se refieren a cómo se
    han de definir las variables independiente y
    dependiente, cómo aplicar los tratamientos, cómo
    controlar las posibles variables extrañas o
    potenciales fuentes de confundido, cómo
    administrar las tareas y cómo seleccionar y
    tratas a los sujetos que van a ser objeto de
    estudio o unidades de trabajo.

53
Estrategias de investigación y control
54
Estrategia de recogida de datos
  • Procedimiento general de investigación que es
    función de los objetivos y de cómo se hallan
    físicamente ubicadas las unidades observacionales
    determina el enfoque a seguir en la obtención de
    los registros y datos.

55
Clasificación de las estrategias de recogida de
datos

  • Observación directa
  • Ex post facto

  • Observación indirecta
  • Estrategia

  • Experimental
  • Causal

  • Cuasi-experimental

56
Lectura (estrategia ex post facto)
  • El enfoque ex post facto no requiere la
    manipulación directa de las condiciones de
    producción de los fenómenos. El investigador no
    elige arbitrariamente los valores de la variable
    independiente. Ese enfoque es propio de las
    situaciones donde no es posible la asignación
    aleatoria de las unidades a las condiciones de
    tratamiento, y donde el control de las fuentes de
    variación extrañas es escaso o limitado. Las
    principales estrategias o procedimientos
    metodológicos que asumen esta clase de
    condiciones son la observación directa y
    observación indirecta.
    ..//..

57
  • La observación directa agrupa un conjunto de
    técnicas conocidas por investigación de campo.
    Estas técnicas requieren observaciones directas
    de los eventos, tal como ocurren de forma
    espontánea y poseen un escaso control de las
    fuentes extrañas de variación. Entre las técnicas
    más importantes se encuentra la observación
    naturalista, el estudio de casos y los
    auto-informes (Arnau, 1995b). ..//..

58
  • La observación indirecta pertenece también al
    enfoque ex post facto y se caracteriza por el
    registro y medida de gran cantidad de variables.
    Las técnicas utilizadas en observación indirecta
    son conocidas por métodos selectivos o métodos de
    encuesta. El objetivo de la metodología de
    encuesta es la obtención de información con el
    propósito de conocer las propiedades o
    características de una determinada población.
    Entre los procedimientos a utilizar están las
    entrevistas y los cuestionarios (Arnau, 1995b).

59
Lectura (estrategia causal)
  • La estrategia causal plantea el estudio de los
    efectos causales entre las variables objeto de
    estudio, y se caracteriza por el mayor control
    que se tiene de los factores o variables de
    confundido. La estrategia causal se caracteriza
    por el control que se posee sobre los registros,
    condiciones y sujetos. La estrategia experimental
    tiene tres componentes básicos manipulación,
    aleatorización y control. ..//..

60
  • A diferencia de la estrategia no experimental o
    ex post facto, la estrategia experimental implica
    la manipulación activa de la variable
    independiente es decir, el experimentador elige
    arbitrariamente los valores de la variable
    independiente y los aplica a diferentes grupos de
    sujetos. Por otra parte, la estrategia
    cuasi-experimental prueba, también, relaciones
    de causalidad pero a diferencia de la estrategia
    experimental los grupos no se forman al azar,
    sino que utiliza grupos naturales, intactos o ya
    formados. De ahí, que la asignación aleatoria o
    no de los sujetos a os grupos marca el límite
    entres estas dos estrategias.

61
Lógica de la investigación experimental
  • El razonamiento lógico de la técnica
    experimental consiste en atribuir los cambios
    observados en la variable de respuesta (variable
    dependiente) a la variación sistemática de los
    tratamientos (valores de la variable manipulada o
    independiente).

62
Nivel estadístico-analíticoFases
  • Elaboración Ajuste del
    Inferencia de
  • y reunión modelo
    la hipótesis
  • de datos estadístico
    estadística

63
Lectura (Nivel estadístico-analítico)
  • Al un tercer nivel, se han secuenciado tres
    fases para conocer paso a paso el proceso de
    análisis de datos
  • a) en la primera fase, se representan los
    resultados en tablas o gráficos sin otro
    tratamiento posterior (fase de elaboración y
    reunión de datos).
    ..//..

64
  • b) la segunda, es la elección de un adecuado
    modelo estadístico, para determinar el grado de
    ajuste entre el modelo y los datos del
    experimento (fase de selección y/o ajuste de
    modelos), y c) por último, se infiere la
    hipótesis estadística a un determinado nivel de
    probabilidad (fase de toma de decisiones
    estadísticas).

65
Elaboración de datos
  • Observación Escala
    Dato científico
  • directa de medida
    o valor

  • numérico
  • La conversión de una observación directa en un
    dato
  • científico se realiza mediante la aplicación
    de una
  • adecuada escala de medida

66
Reunión de datos
  • Sistemas de reunión de datos
  • Tablas
  • Gráficos

67
Tablas
  • Las tablas se usan en los informes científicos
    para resumir los datos u otra información que no
    puede ser presentada de forma conveniente en la
    narrativa del texto.

68
Lecturas (tablas)
  • La tablas deben tener un título que informe
    claramente sobre su contenido como por ejemplo
    preferencias del partido político. Las tablas
    estadísticas deberían informar también sobre el
    número de observaciones que se incluyen
    (frecuencia). La parte superior de la columna del
    lado izquierdo de la tabla es referida como
    título de filas e informa sobre el contenido de
    las fila. El cuerpo de la tabla contiene los
    datos de interés. En el ejemplo propuesto se
    muestra el número de individuos que prefieren
    cada partido político. ..//..

69
  • Las tablas que se referien a una sola variable
    son conocidas por representaciones univariadas y
    las que informan sobre dos variables,
    representaciones bivariadas. En la
    representaciones bivariadas una variables está
    asociada a las filas y la otra a las columnas y
    se conocen, también, por tablas de contingencia.
    Ejemplo de tabla bivariada en la que relaciones
    la pertencia del partido político y la afiliación
    religiosa (en paréntesis están los porcentajes).

70
Ejemplos (tablas)
71
Ejemplos (tablas)
72
Gráficos
  • Con los gráficos se consigue una
    representación visual de los datos, por lo que es
    un procedimiento útil a la investigación. Los
    gráficos captan mejor la atención del lector,
    permite clarificar los resultados y facilitar su
    interpretación

73
Lectura (histograma de frecuencias o gráfico de
barras)
  • El histograma de frecuencias es un gráfico
    que muestra la distribución de frecuencias de una
    variable de intervalo. El eje horizontal del
    histograma o gráfico de barras presenta los
    intervalos y el eje vertical la cantidad de
    puntuaciones de cada intervalo (frecuencia). La
    altura de la barra indica la frecuencia de casos
    de cada categoría. El gráfico siguiente muestra
    la cantidad de amigos reportados por estudiantes
    del un College americano. ..//..

74
  • En el segundo ejemplo, se muestra un gráfico de
    barras sobre el efecto de dos drogas
    antiansiolíticas. Se trata de una escala nominal
    y la diferencia entre el primer y segundo panel
    estriba en la forma de representar las unidades
    en el eje vertical (unidades pequeñas en el
    primer panel y punto cero y unidades grandes en
    el segundo). Nótese que la gran diferencia entre
    las dos drogas que se observa en el primer panel
    y que desaparece en la segunda representación.

75
Cantidad de amigos reportados por estudiantes de
un College
76
Efectos de las drogas sobre la ansiedad
77
Lectura (polígono de frecuencias)
  • Es una forma alternativa de representa el
    histograma de frecuencias. Así, en lugar de
    barras se utilizan líneas que conectan las
    frecuencias de los intervalos de clase. En el
    ejemplo siguiente se muestra la misma información
    sobre la cantidad de amigos, pero utilizando el
    sistema de líneas y no de barras. De igual modo,
    se tiene el gráfico de la cantidad de divorcios
    al aprobarse correspondiente ley en el Estado de
    Nebraska.

78
Cantidad de amigos reportados por estudiantes de
un College
79
Cantidad de divorcios antes y después de su
promulgación en el Estado de Nebraska
80
Modelo estadístico
  • Y f(X) g(E)
  • V.Dep. Parte fija Parte aleatoria

81
Lectura (modelo estadístico)
  • El modelo estadístico, o ecuación de carácter
    lineal, asume que una observación Y es el
    resultado de la combinación aditiva de alguna
    función f de variables fijas y de alguna función
    g de componentes aleatorios, y que tanto f como g
    pueden tomar parámetros conocidos o desconocidos.
    Considerada esta ecuación como un modelo
    estadístico general, se tiene que cualquier
    observación es la suma de dos partes o
    componentes una parte fija o determinista, f(X),
    y una parte aleatoria desconocida, g(E).
    ..//..

82
  • Los modelos que ajustan a la ecuación propuesta
    parten de unos supuestos teóricos, y describen
    cómo se comportaría la variable dependiente (o
    variable de medida), siempre y cuando el azar
    haya tenido la oportunidad física de actuar.

83
Hipótesis estadística (1)
  • H0 parámetro 0
  • H0 ß 0

84
Lectura (hipótesis estadística)
  • En investigación del comportamiento, interesan
    más los parámetros asociados a la parte fija del
    modelo estadístico ya que representan la magnitud
    de un cambio (grado de asociación entre las
    variables) o el efecto causal (el impacto de una
    variable sobre la otra), en función de la
    estrategia de recogida de datos. Es por ello, que
    el objetivo de cualquier prueba de hipótesis es
    determinar el nivel de significación de estos
    parámetros.

85
Hipótesis estadística (2)
  • H0 µ1 µ2
  • H0 µ1 µ2 0

86
Hipótesis nula H0
  • En teoría estadística se asume, inicialmente,
    la no-significación de los parámetros (o de su
    diferencia), siendo este supuesto la hipótesis
    que se somete a prueba, conocida por hipótesis
    nula (H0). Si se demuestra que este supuesto no
    es aceptable, se recurre a la hipótesis
    alternativa como la explicación más plausible de
    los datos.

87
Lectura (Prueba de la hipótesis estadística o
prueba de significación)
  • La prueba de significación estadística
    contrasta la hipótesis de nulidad con los datos
    del estudio. A partir del resultado de la prueba
    de significación, se procede a la toma de
    decisiones estadísticas. El resultado de la
    prueba consiste, de forma sucinta, en la
    aceptación o no de la hipótesis de nulidad que
    asume la no-relación entre la variable
    independiente manipulada sobre la variable
    dependiente observada o medida. ..//..

88
  • Cabe matizar, no obstante, que entre la variable
    independiente y dependiente pueden darse
    relaciones de asociación o de causalidad, de modo
    que la posible implicación de una variable sobre
    otra depende del diseño utilizado
    (no-experimental o experimental). La relación de
    asociación es la magnitud de cambio habido entre
    dos variables, mientras que la relación de
    causalidad es el tamaño del impacto de una
    variable sobre otra.

89
Inferencia de la hipótesis de nulidad
  • La inferencia de la hipótesis nulidad lleva a
    aceptar que la variable independiente no tiene
    efecto sobre la dependiente. En caso contrario,
    se toma la decisión a favor de un modelo
    alternativo asumiendo, como explicación más
    plausible (no exenta de riesgo), el modelo de
    impacto o efecto real. Al tomar esta decisión, se
    corre el riesgo de que sea falsa. ..//..

90
  • Este riesgo se define, en teoría estadística, en
    términos probabilísticos y es conocido por nivel
    de significación. El nivel de significación
    describe el grado de credibilidad que merece la
    hipótesis considerada.
    ..//..

91
  • Cuando la prueba lleva a la aceptación de la
    hipótesis nulidad, se concluye que la variable
    independiente no tiene relación alguna con la
    dependiente. En caso contrario, se toma la
    decisión a favor de la hipótesis alternativa
    asumiendo, como explicación más plausible (no
    exenta de riesgo), el hecho de una relación
    entre ambas variables (de asociación o de
    causalidad).
    ..//..

92
Decisiones en torno a la Hipótesis de Nulidad
Rechazo o
Aceptación
93
Errores en el rechazo o aceptación de H0
  • Situación actual de
    la H0
  • Decisión Verdadera Falsa
  • Rechazo H0 Error Tipo I No
    error
  • Aceptación H0 No error
    Error Tipo II

94
Error Tipo I y error Tipo II
  • A) Error Tipo I o decisión positiva falsa se
    comete al rechazar la hipótesis de nulidad cuando
    es verdadera es decir, cuando se toma una
    decisión positiva, en favor de la existencia de
    un efecto de la variable independiente cuando en
    realidad no existe (falsa alarma).
  • La probabilidad de cometer este error es el
    nivel de significación o valor a de la prueba
    estadística.

  • ..//..

95
  • B) Error Tipo II o decisión negativa falsa se
    comete cuando la prueba lleva a la aceptación de
    una hipótesis de nulidad falsa. Se trata de
    aceptar un efecto nulo, cuando en realidad no
    ocurre. El error de Tipo II se define por la
    probabilidad ß y está asociado inversamente con
    la probabilidad a y directamente con la potencia
    de la prueba.

96
Decisión estadística y error
  • Resultado Probabilidad
    Decisión
  • de la prueba de azar
  • estadística a 0.05
  • Significativo p lt a
    NA(H0)
  • H0
  • No significativo p gt a
    A(H0)

97
Inferencia de H0
  • Probabilidad 1 Región de
  • de azar
    decisión
  • Si p gt 0.05 A(H0)
  • a
    0.05
  • Si p lt 0.05 NA(H0)
  • 0

98
Lectura (probabilidad de azar y decisión)
  • Por hipótesis nula se asume que la única
    razón por la que los datos del estudio varían es
    el azar. De ahí, la hipótesis nula es la
    hipótesis de la expectativa del azar. Todo ocurre
    al azar hasta que no se demuestre lo contrario.
    El resultado de la prueba estadística señala cuál
    es la probabilidad de que los datos hayan
    ocurrido al azar. Entonces, asumiendo un
    determinado riesgo de error (riesgo alfa),
    definido en términos probabilísticos, es posible
    concluir la no aceptación (cuando plta) o la
    aceptación (cuando pgta) de la hipótesis de
    nulidad.

99
Discusión de los resultados
  • Interna
    Control
  • Validez
  • Externa
    Alcance

100
Lectura (discusión de los resultados)
  • En este estadio se distinguen dos actividades
    básicas
  • A) En primer lugar, se determina, en la medida
    de lo posible, la aceptación de los presupuestos
    teóricos que han inspirado la investigación. Esto
    requiere interpretar los resultados y, al mismo
    tiempo, inferir la hipótesis de investigación.
    Así, con esta primera actividad, el investigador
    fija el grado de validez interna de la
    investigación.
    ..//..

101
  • B) En segundo lugar, se especifica el alcance de
    los resultados obtenidos, es decir, para qué
    valores de las variables implicadas y presentes
    en la situación es vigente el efecto inferido. Se
    trata, por tanto, de establecer el alcance de los
    resultados (su generalización) y el grado de
    validez externa del trabajo.

102
Validez
  • Consistencia de un estudio o trabajo
    científico. Puede entenderse como consistencia
    interna (cohesión) y como consistencia externa
    (ámbito de aplicación)

103
Validez interna
  • El grado en que se puede establecer de forma
    exacta que la variable independiente ha producido
    el fenómeno observado o es causa de los valores
    que toma la variable dependiente

104
Validez externa
  • El grado en que los resultados de un estudio
    pueden generalizar a través de las personas,
    contextos, tratamientos y tiempos.
  • El alcance que tienen los resultados de una
    investigación.

105
Interpretación de los resultados
  • Las actividades propias de la interpretación
    de de los resultados son
  • a) Inferir la hipótesis de investigación.
  • b) Examinar los resultados en función de ésta
    hipótesis, extrayendo los contenidos
    científicamente significativos.
  • c) Interpretar los resultados en términos de
    hipótesis alternativas o rivales.

106
Generalización de los resultados
  • En la generalización se evalúa el alcance de
    los resultados. Es decir, para qué poblaciones
    son vigentes los supuestos teóricos probados. La
    generalización de los resultados suele
    realizarse, por lo común, con la población de
    sujetos. No obstante, en toda investigación está
    presente más de una población la población de
    tratamientos, experimentadores, contextos y
    emplazamientos, etc.

107
Lectura (generalización)
  • En este subapartado de la discusión, se evalúa
    el alcance de los resultados. Es decir, para qué
    poblaciones son vigentes los supuestos teóricos
    probados. La generalización de los resultados
    suele realizarse, por lo común, con la población
    de sujetos. No obstante, en toda investigación
    está presente más de una población la población
    de tratamientos, de experimentadores, de
    emplazamientos, etc.
  • Convendría tener cuenta las diferentes
    poblaciones para establecer los márgenes de
    acción de los efectos constatados y el grado de
    validez externa de la investigación.
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