estadistica para las ciencias sociales andy

8/16/2019 Estadistica Para Las Ciencias Sociales Andy

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ESTADISTICA PARA LAS CIENCIAS

SOCIALES, DEL COMPORTAMIENTO Y DE LA

SALUD.Estadística para las Ciencias Sociales, del comportamiento y de la Salud. 3ª Ed,

Cengage Learning. México.

Existen cuatro métodos el conocimiento el primero es el método la tenacidad, en el

la gente asume firmemente la verdad, la cual asumen como cierta deido a su

apego con ella y ya !ue siempre lo "an considerado como verdadera y real. #n

segundo método de estalecer creencias es el método de la autoridad. Sí la $ilia

lo dice, así es. Si los científicos dicen !ue "ay un %ios entonces lo "ay.

El método a priori es el tercer método de conocimiento o de estalecer carencias.

&aulin lo llamo el método de la intuici'n, se asa el supuesto de !ue las

proposiciones aceptadas por el apio lista son por sí mismas evidentes. La idea

parece ser !ue la gente a través de la comunicaci'n y trato lires pueda alcan(ar

la verdad por!ue sus inclinaciones naturales tienden "acia ella.

El cuarto método es el de las ciencia, este enfo!ue tienen la característica de la

!ue carecen los otros métodos del conocimiento, !ue es el autocorrecci'n. #na de

sus características es la o)etividad, lo cual constituye el acuerdo entre )ueces

expertos sore el oservador o lo !ue se "i(o en la investigaci'n. %e acuerdo a

Sampson la o)etividad se refiere a a!uellas declaraciones del mundo !ue se

puedan )ustificar y defender en el presente usando los est*ndares de argumento y

pruea empleados a la comunidad científica.

LA CIENCIA Y SUS FUNCIONES.

+ay dos amplias visiones de la ciencia, la est*tica y la din*mica. La visi'n est*tica

es a!uella !ue parece influir en la mayoría de la gente comn y en los estudiantes

consiste en !ue la ciencia es una actividad !ue aportar al mundo informaci'n


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m*s variales %ee expresarse como una relaci'n entre dos o m*s variales,

dee ser redactado en forma de pregunta y dee implicar la posiilidad de ser

sometido a una pruea empírica.

+i"#tesis.

Es un enunciado con)etural de la relaci'n entre dos omas variales. Se

presentan en forma denunciados declarativos y relacionan de manera general o

específica variales con variales. Los criterios para una uena "ip'tesis son los

mismos !ue los usados para los prolemas.

I*"o'tacia de los "'oble*as e i"#tesis.

La importancia los prolemas "ip'tesis es !ue/

• Constituyen un instrumento de traa)o de la ciencia y un enunciado de

traa)o específico de la teoría.

• Las "ip'tesis pueden ser sometidas a prueas y ser predictivas.

• Contriuyen al avance del conocimiento.

• 4irtudes de los prolemas y de las "ip'tesis.

• %irige la investigaci'n.

• 0ermiten al investigador deducir manifestaciones empíricas específicas.

• Sirven como puente entre teoría e investigaci'n empírica.

0rolemas, valores y definiciones.

Los prolemas científicos no constituyen preguntas éticas y morales. La ciencia no

puede contestar a preguntas de 4alor o de )uicio. 0ara poder detectar preguntas


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de valor es necesario uscar palaras tales como me)or !ue, deería "uo "aría

!ue. tro defecto comn de los enunciados del prolema es el estar aspectos

metodol'gicos como suprolemas. La falla consiste en !ue/ no son prolemas

sustantivos !ue provengan del prolema *sico en forma directa y en !ue est*n

relacionados con técnicas o métodos de muestreo, medici'n o an*lisis, es decir,

no se presentan en forma de pregunta.

5eneralidad y especifidad de los prolemas de "ip'tesis.

En cuanto a los prolemas es necesario estalecer un e!uilirio para !ue no sea

ni demasiado genera ni demasiado específico. Los prolemas "ip'tesis deen

refle)ar la comple)idad multivariada de la realidad del *mito de las ciencias del

comportamiento. La "ip'tesis representa uno de los m*s poderosos instrumentos

inventados para otener conocimiento confiale. -iene la capacidad desde

predictivas. #n "alla(go negativo para una "ip'tesis puede servir para eliminar

una posile explicaci'n y generar otras "ip'tesis y líneas de investigaci'n.

Ca"$t(lo -

CONSTRUCTOS, /ARIA0LES Y DEFINICIONES.

Coce"tos & Cost'(ctos.

#n concepto es una expresi'n de una astracci'n formada partir de la

generali(aci'n de un particular es. #n constructo es un concepto !ue se "a

formulado para ser usado en la ciencia. Se usa en es!uemas te'ricos y se defina

de tal manera !ue sea susceptile de ser oservado y medido.

/a'iables.

Se define como una propiedad !ue pueda tomar diferentes valores, es un símolo

al !ue se le asignan valores.

%efiniciones constitutivas y operacionales de constructo soy variales.

El los conceptos y las palaras pueden ser definidas por/

• tras palaras o conceptos.

• %escripci'n de una acci'n o conducta implícita o explícita.


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La definici'n constitutiva ser* cuando los constructos est*n definidos por otros

constructos. 6 la definici'n operacional se presenta cuando se aporta el

significado al especificar las actividades u operaciones necesarias para medir y

evaluar el constructo. S'lo pueden dar un significado limitado al constructo, no

pueden escriir completo una variale. +ay dos tipos de definiciones

operacionales/

a7 %e medida, la cual nos dice c'mo ser* medida la variale o el constructo.

7 Experimental, explican los detalles de c'mo el experimentador manipula la

variale.

Ti"os de va'iables.

4ariales independientes y dependientes.

En la independiente varía y es la causa supuesta de otra variale, la

independiente. Constituye la variale manipulada, es la !ue est*n a)o el control

de un experimentador.

El efecto de la variale dependiente !ue altera de forma concomitante con los

camios o variaciones en la variale independiente.

4ariales activas y variales atriuto.

#na variale activa se manipula, lo cual !uiere decir !ue el experimentador tiene

control sore c'mo camian los valores. #na variale continua es capa( de asumir

con grupo ordenado de valores dentro de cierto rango. Entre los valores "ay un

nmero infinito de otros valores, esta variale refle)a por lo menos una categoría

ordinal.

4ariales continuas y categ'ricas.

La variale categ'rica pertenece a una clase de medici'n donde los o)etos se

asignan a suclases o sugrupos, diferenciados y !ue no se traslapan. Se


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considera !ue todos los elementos de una misma categoría tienen la misma

característica o características.

Ca"$t(lo 1

Coj(tos.

Los con)untos no sirven para entender los métodos de investigaci'n, son el

fundamento del proceso descriptivo, l'gico y del pensamiento y procesamiento

analíticos.

#n con)unto es una colecci'n ien definida de o)etos o elementos. %os formas de

definir un con)unto pueden ser/ enlistar todo los miemros del con)unto, o ien,

aportar una regla para determinar si los o)etos pertenecen o no al con)unto.

S(bcoj(tos.

Son partes del con)unto original. Si el con)unto entre lo constituye la polaci'n,

entonces los sucon)untos son muestras de dic"a polaci'n.

peraciones de con)untos.

+ay dos operaciones *sicas de con)untos/

• 8ntersecci'n/ est* compuesta por los elementos comunes a dos o m*s

con)untos o sucon)untos.

• La uni'n/ es la cominaci'n de los elementos no redundantes de dos o m*s

con)untos o sucon)untos.

Coj(tos (ive'sales & vac$os2 la e3aci# del coj(to.

El con)unto universal, #, se define como todos los elementos a)o consideraci'n.

9lgunas veces se le llama polaci'n. El con)unto vacío, E , es el con)unto !ue no

contienen miemros o elementos, tamién se le llama con)unto nulo. El con)unto

de negaci'n se simoli(a por :;


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indica !ue contiene miemros del con)unto universal, #, !ue no est*n contenidos

en el con)unto. 0or e)emplo, ~A los dice !ue este con)unto contiene todos los

elementos en U !ue no est*n en A.

Ca"$t(lo 4.

Relacioes.

Las relaciones son la esencia del conocimiento. Lo importante en ciencia no es el

conocimiento de lo particular sino de las relaciones entre los fen'menos. &elaci'n

es un con)unto de pares ordenados. Cual!uier relaci'n constituye un con)unto, un

con)unto de cierta clase/ un con)unto de pares ordenados. #n par ordenado est*

formado por dos o)etos, o por un con)unto de dos elementos, en el !ue "ay un

orden fi)o de aparici'n de los o)etos.

9lgunas formas de estudiar las relaciones.

0odemos expresar las relaciones de varias formas/

• 5r*ficas/ es un diu)o en el !ue los dos miemros de cada par ordenado de

una relaci'n se tra(an en dos e)es.

• -alas/ Las variales de las relaciones presentadas se se=alan por lo

general en la parte alta y a los lados de la tala, mientras !ue los datos

est*n contenidos en su interior.

Ca"$t(lo 5/

/a'ia6a & cova'ia6a.


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Las diferencias entre las mediciones son necesarias para estudiar las relaciones

entre las variales. La varianza es una medida estadística usada para estudiar

diferencias.

Ti"os de va'ia6a.

• 4arian(a polacional y muestral. La varian(a polacional es la varian(a de

un universo o polaci'n de medidas. La muestra es un sucon)unto del

universo y tamién tiene variailidad !ue se denomina varian(a muestral.

• 4arian(a sistem*tica. Es la variaci'n en las medidas deidas a influencias

conocidas o desconocidas !ue causan !ue las puntuaciones se inclinen a

una direcci'n m*s !ue a otra.

• 4arian(a entre grupos. Como su nomre lo indica, es a!uella !ue refle)a

diferencias sistem*ticas entre grupos de su)etos y se conocen la causa de

dic"a diferencia.

• 4arian(a de error. Es la fluctuaci'n o variaci'n de medidas !ue no se

pueden explicar. #na parte de la varian(a de error se dee al a(ar, lo !ue

se conoce como varian(a aleatoria. La fuente de esa fluctuaci'n

generalmente es desconocida. tras posiles fuentes de varian(a del error

incluyen al procedimiento del estudio, el instrumento de medici'n y las

expectativas del investigador.

Cova'ia6a

La covarian(a es la relaci'n entre dos o m*s variales/

a7 Es un coeficiente de correlaci'n no estandari(ado>

7 La covarian(a y la varian(a son los fundamentos estadísticos de las

estadísticas multivariadas.

Ca"$t(lo 7


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9 veces se desea calcular la proailidad de un evento después de reciir

informaci'n adicional !ue puede alterar el espacio muestral. Esta proailidad se

llama proailidad condicional.

Ca"$t(lo 8

M(est'o & aleato'iedad.

Muestro, muestreo aleatorio y representatividad.

Muestrear significa tomar una porci'n de una polaci'n o de un universo como

representativa de esa polaci'n o universo. Est* definici'n no dice !ue la muestra

tomada sea representativa, m*s ien !ue se toma una porci'n de la polaci'n y

ésta se considera representativa.

Aleato'iedad.

La aleatoriedad significa !ue no "ay ley conocida capa( de ser expresada en

lengua)e, !ue descria o expli!ue correctamente los eventos y sus resultados. En

otras palaras, cuando los eventos son aleatorios no pueden predecirse

individualmente.

Aleato'i6aci#

La aleatori(aci'n es la asignaci'n de miemros de un universo a los tratamientos

experimentales, de manera !ue para cual!uier asignaci'n a un tratamiento, cada

miemro del universo tiene la misma proailidad de ser elegido para dic"a

asignaci'n.

Ta*a9o de la *(est'a.

Los estadísticos calculados a partir de muestras grandes son m*s precisos !ue los

calculados a partir de las muestras pe!ue=as.

-ipos de muestras.


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• Muestras proailísticas/ usan alguna forma de muestreo aleatori(ado en

una o m*s de sus etapas. El énfasis radica en el método y en la teoría !ue

lo sustenta.

• Muestras no proailístico/ no usan el muestreo aleatori(ado. El énfasis

reside en la persona !ue "ace el muestreo y !ue puede acarrear consigo

complicaciones enteramente nuevas e importantes. La persona "ace !ue el

muestreo dee ser conocedora de la polaci'n !ue estudia, así como del

fen'meno en estudio.

Ca"$t(lo :

P'ici"ios del a;lisis e ite'"'etaci#.

El an*lisis es el proceso de categori(ar, ordenar, manipular y resumir datos para

responder a las preguntas. El prop'sito del an*lisis es reducir datos a una forma

interpretativa, de manera !ue las relaciones puedan ser estudiadas y proadas. La

interpretaci'n toma los resultados del an*lisis y "ace inferencias y discute

relaciones.

Medidas de %'ec(ecia & *edidas coti(as.

Los datos cuantitativos se presentan en dos formas generales/ como medidas de

frecuencia y como medidas continuas. Las continuas est*n asociadas con

variales continuas.

Re3las de cate3o'i6aci#.

Este es el primer paso del an*lisis. Categori(aci'n es un sin'nimo de partici'n, es

decir, una categoría es una partici'n o una supartici'n. Si un con)unto de o)etoses categori(ado de alguna forma, es fraccionado de acuerdo a una regla. 9

continuaci'n se descrien las cinco reglas/


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?. Las categorías se estalecen de acuerdo con el prolema de investigaci'n y

sus prop'sitos.

@. Las categorías son ex"austivas.

3. Las categorías son mutuamente excluyentes e independientes.

. Cada categoría se deriva de un principio de clasificaci'n.

D. Cual!uier es!uema de categori(aci'n deer* es estar en un nivel de discurso.

Ti"os de a;lisis estad$sticos.

%istriuciones de frecuencia.

0ueden servir, adem*s de ser descriptivas, para proar si dos o m*s

distriuciones son lo suficientemente similares para garanti(ar su uni'n.

5r*ficos y elaoraci'n de gr*ficos.

#n gr*fico es una representaci'n idimensional de una relaci'n o relaciones.

Ex"ie gr*ficamente con)untos de pares ordenados en una forma !ue ningn otro

método puede "acerlo. Si existe una relaci'n en un con)unto de datos, un gr*fico

no solo lo mostrar* claramente, sino !ue tamién mostrar* su naturale(a> positiva,

negativa, lineal, cuadr*tica, etcétera.

Ca"$t(lo


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Tab(laci# c'(6ada si*"le & 'e3las "a'a la cost'(cci# de (a tab(laci#

c'(6ada.

La forma m*s simple de una taulaci'n cru(ada es una tala de dos por dos o una

tala de cuatro casillas. La regla generalmente aceptada en las construcciones de

las talas de taulaci'n cru(ada usa las columnas para los niveles de la variale

independiente y los renglones para los resultados de la variale dependiente.

Calc(lo de "o'cetajes

Los porcenta)es se calculan de la variale independiente a la variale

dependiente.

Niveles de si3i%icacia estad$sticaLa significancia estadística se define como un resultado empírico !ue difiere

significativamente de lo esperado por el a(ar. El nivel de significancia estadística

es elegido aritrariamente> .D y .? son por lo general los niveles aceptados en

las ciencias del comportamiento. Si un experimento se "iciera cien veces y

realmente no "uiera diferencia entre las medias, cuando muc"o cinco de estas

cien replicas podrían mostrar diferencias entre las medias lo suficientemente

grandes para ser consideradas significativas.

Es"eci%icaci#

Es el proceso de descriir las condiciones a)o las cuales una relaci'n existe o no

existe, o existe en mayor o menor grado.

-aulaci'n cru(ada, relaciones y pares ordenados.

#na relacione es un con)unto de pares ordenados. %os de las formas en las !ue

se puede expresar un con)unto/

?7 0or un listado de pares.

@7 grafic*ndolos.

#n coeficiente de correlaci'n es un índice !ue expresa la magnitud de una

relaci'n. #na taulaci'n cru(ada expresa los pares ordenados en una tala de

frecuencias.


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Ca"$t(lo


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El error est*ndar como estimado de la fluctuaci'n deida al a(ar, es la medida

contra la cual se verifican los resultados de los experimentos. Los errores est*ndar

sirven para evaluar diferencias entre medias y entre la correlaci'n de la muestra y

cero, adem*s sirven como un instrumento de medici'n contra el !ue se examina la

varian(a experimental.

P'(eba de i"#tesis i"#tesis s(stativas & (las.

El prop'sito de la investigaci'n de la estadística inferencial consiste en poner a

pruea "ip'tesis de investigaci'n por medio de la comproaci'n de "ipostasis

estadísticas. Se utili(an dos tipos te "ip'tesis/

97 la "ip'tesis sustantiva/ la !ue expresa una afirmaci'n con)etural de la relaci'n

entre dos o m*s variales, estas no pueden someterse a pruea, sin antes

traducirse a términos operacionales. #na forma til para aproar "ip'tesis

sustantivas es a través de "ip'tesis estadísticas, este es un enunciado con)etural

en términos estadísticos, de relaciones estadísticas deducidas a partir de "ip'tesis

sustantivas, es decir, una "ip'tesis estadística expresa un aspecto de la "ip'tesis

sustantiva original, en términos cuantitativos y estadísticos F la media7.

$7 La "ip'tesis nula es una proposici'n estadística !ue esencialmente anuncia

!ue no existe una relaci'n entre las variales Fel prolema7.

#na demostraci'n Montecarlo.

Es un método utili(ado para crear datos simulados, para numerosas situaciones

donde la recolecci'n de datos puede resultar costosa o no factile, este puede ser

utili(ado para demostrar el comportamiento y significado del error est*ndar.

Teo'e*a del l$*ite cet'al.

Con el teorema del límite central, la distriuci'n muestral de las medidas

muestrales es aproximadamente normal en su forma, aun!ue la distriuci'n de la

cual se extra)eron las muestras no fuera normal. :Si las muestras son extraídas

aleatoriamente de una polaci'n, las medidas de las muestras tender*n a

distriuirse normalmente.


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I%e'ecia estad$stica.

8nferir estadísticamente !uiere decir derivar conclusiones proailísticas a partir de

premisas proailísticas. Se concluye proailísticamente, es decir, a un nivel

especificado de significancia. Se infiere, proailísticamente si un resultado

experimental se deriva de las expectativas por el a(ar y si la "ip'tesis nula no es

verdadera, !ue una influencia real est* operando.

Los cinco pasos de la comproaci'n de "ip'tesis.

?. Consiste en estalecer dic"a "ip'tesis estadística> generalmente se expresa en

términos de valores polacionales y contiene tanto el signo de no igual !ue, como

el de mayor !ue o el de menor !ue.

@. 8mplica enunciar la "ip'tesis nula la cual tiene el signo :igual


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La varian(a de la variale dependiente puede descomponerse en dos o m*s

componentes. %ic"os componentes se denominan fuentes u origen de la varian(a.

Las fuentes de la varian(a sirven como ase para el método estadístico conocido

como an*lisis de varian(a o 9G49. En un an*lisis de varian(a de un factor, las

fuentes de la varian(a son a!uellas entre los grupos y dentro de los grupos.

#na diferencia estadísticamente significativa se presenta cuando la varian(a entre

los grupos excede en gran cantidad las varian(a dentro de los grupos.

Ca"$t(lo


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Coside'acioes ?ticas e la 'eali6aci# de ivesti3aci# e ciecias del

co*"o'ta*ieto.

9lgunos lineamientos generales.

Los siguientes lineamientos los estalece S"raderB1rec"ette, son c'digos !ue

deen seguir los investigadores en todas las *reas de estudio donde se utilicen

participantes "umanos y animales.

• Go se deen reali(ar investigaciones !ue pongan en riesgo a las personas.

• Go reali(ar investigaciones !ue violen las normas del lire consentimiento

informado.

• Go "acer investigaciones !ue conviertan los recursos plicos en

ganancias privadas.

• Go reali(ar investigaciones !ue puedan da=ar seriamente el amiente.

• Go investigaciones sesgadas.

• Lineamientos de la 9merican 0syc"ological 9ssociaton.

• El participante con el mínimo riesgo. En la mayoría de las universidades

existe un comité especial !ue revisa los proyectos de investigaci'n para

determinar si el valor de dic"a investigaci'n amerita poner en riesgo a los

participantes.

• Husticia, responsailidad y consentimiento informado. %e amas partes

dee reali(arse un acuerdo !ue aclare las oligaciones y

responsailidades, puede ser con el consentimiento informado, donde el

participante expresa su acuerdo con tolerar el enga=o, malestar y

aurrimiento por el desarrollo de la ciencia. El experimentador garanti(a

salvaguarda y el ienestar del participante.

• Enga=o. Los participantes colaoran voluntariamente con la creencia de

!ue nada per)udicial les ocurrir*. Sus expectativas y deseos de :"acer lo

!ue el investigador !uiere< pueden influir en el resultado del estudio, por lo

!ue la valide( de los resultados puede verse comprometida.


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• %esenga=o. Se le dee explicar cuidadosamente la naturale(a de la

investigaci'n. El desenga=o es un intento de eliminar cual!uier concepto

err'neo !ue el participante pueda tener acerca del estudio.

• Liertad de coerci'n. Se dee "acer sentir al participante !ue pueden

aandonar el estudio en cual!uier momento, sin penali(aci'n ni repercusi'n

alguna.

• 0rotecci'n de los participantes. Se dee informar sore todos los riesgos y

peligro in"erentes al estudio.

• Confidencialidad. Se le tiene !ue garanti(ar al participante !ue los datos

!ue se otengan de él estar*n salvaguardados.

Ca"$t(lo Dise9o de ivesti3aci# P'o"#sito & P'ici"io.

El dise=o de investigaci'n constituye el plan y la estructura de la investigaci'n. El

plan es el es!uema o programa general de la investigaci'n, incluye un os!ue)o

de lo !ue el investigador "ar*, desde formular las "ip'tesis y sus implicaciones

operacionales, "asta el an*lisis final de los datos.

#na estructura es el marco de referencia, la organi(aci'n o configuraci'n de los

elementos de la estructura.

0rop'sitos del dise=o de investigaci'n.

8ncluye dos prop'sitos/

a7 0roporcionar respuestas a preguntas de investigaci'n.

7 Controlar la varian(a.

Los dise=os de investigaci'n se inventaron para permitir a los investigadores

responder preguntas de la forma m*s valida, o)etiva, precisa y econ'mica

posile.

El dise9o de ivesti3aci# co*o cot'ol de la va'ia6a.

+alar de controlar la varian(a, puede referirse a una o m*s de tres cuestiones/

• maximi(ar la varian(a sistem*tica.


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• Controlar la varian(a extra=a.

• Minimi(ar la varian(a del error.

0ara maximi(ar la varian(a sistematica dee tenerse una variale independiente,

cuyos niveles sean muy distintos entre sí.

0ara controlar la varian(a extra=a, el investigador necesita eliminar los efectos de

una variale independiente potencial sore la variale dependiente, lo cual puede

"acerse por medio de/

• Mantener constante la variale independiente.

• La aleatori(aci'n, !ue se refiere a elegir participantes de manera aleatoria y

después asignar aleatoriamente a cada grupo de participantes a las

condiciones de tratamiento.

• 9pareando a los participantes> este método de control puede resultar difícil

en ciertas situaciones> un investigador nunca podr* estar muy seguro de

!ue se reali(' un apareamiento exitoso en todas las variales importantes.

Minimi(ar la varian(a de error incluye la medici'n de la variale dependiente. 9l

reducir el error de medici'n se reduce la varian(a del error. El incremento en la

confiailidad de la medici'n tamién conlleva una reducci'n de la varian(a del

error.

Dise9os iadec(ados & c'ite'ios "a'a el dise9o.

Enfo!ue experimental y no experimental

#n experimento es un a investigaci'n científica donde un investigador manipula y

controla una o m*s variales independientes y oserva las variales dependientes

para determinar si "ay variaci'n concomitante a la manipulaci'n de las varialesindependientes.

#n dise=o experimental es a!uel en el !ue investigador manipula por lo menos

una variale independiente.

En la investigaci'n no experimental no es posile manipular las variales o asignar

aleatoriamente a los pacientes o tratamientos deido a !ue la naturale(a de las


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variales es tal !ue imposiilita su manipulaci'n. Los pacientes llegan al

investigador con sus características distintivas intactas.

Criterios del dise=o de investigaci'n.

• control de variales independientes extra=as/ Las variales independientes

extra=as son, variales !ue pueden influir en la variale dependiente, pero

!ue no son parte del estudio.

La manera de controlarlas sería aleatori(ando siempre !ue sea posile/

seleccionar aleatoriamente a los pacientes, asignar aleatoriamente a los

participantes a los grupos y de igual forma asignar los tratamientos experimentales

a los grupos.

• 0osiilidad de generali(aci'n. La meta de la investigaci'n *sica consiste

en aportar informaci'n y conocimiento a un campo de estudio pero, en

general, sin un prop'sito pr*ctico especifico. Los resultados son

generali(ales> aun!ue no en el mismo terreno !ue los resultados

encontrados en estudios de investigaciones aplicadas.

• 4alide( interna y externa. Es la representatividad o posiilidad de

generali(aci'n. Existen cuatro amena(as para la valide( externa/ efectosreactivos o de interacci'n de la pruea, los efectos de interacci'n de los

sesgos de selecci'n y la variale independiente, los efectos reactivos de

arreglos experimentales y la interferencia de tratamiento mltiple

Dise9os 3ee'ales de ivesti3aci#.

El prop'sito implícito de todo dise=o de investigaci'n consiste en poner

restricciones controladas sore oservaciones de fen'menos naturales

#n dise=o es un sucon)unto de un proyecto cartesiano cru(ado de varios niveles

de la variale independiente.

9pareamiento mediante la igualaci'n de los participantes. El método de

apareamiento m*s comn, consiste en igualar a los participantes en una o m*s

variales a controlarse. 0or e)emplo, para controlar la influencia sore la variale


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dependiente, el investigador dee estar seguro de !ue cada uno de los

participantes en los grupos de tratamiento tienen el mismo nivel de inteligencia. la

meta a!uí es crear grupos de participantes e!uivalentes.

El método de apareamiento de distriuci'n de frecuencias.

%ic"a técnica aparea grupos de palpitantes en términos de la distriuci'n general

de la variale o variales seleccionadas, m*s !ue con una ase de individuo a

individuo.

9pareamiento mediante mantener constante las variales

-odos los participantes en cada grupo experimental tendr*n el mismo grado o tipo

de variale extra=a. Si se necesita controlar la variaci'n causada por diferencias

de género, se puede mantener constante el género utili(ando nicamente

"omres o nicamente mu)eres. Esto tiene un efecto de aparear a todos los

participantes en términos del variale género. Esta técnica tiene dos desventa)as>

la primera consiste en !ue la técnica restringe el tama=o de la polaci'n de

participantes, lo cual puede complicar encontrar suficientes participantes para

incluir en el estudio. La segunda desventa)a es an m*s crítica, ya !ue los

resultados solo pueden generali(arse al tipo de participante utili(ado en el estudio.

A"licacioes del dise9o de ivesti3aci# 3'("os aleato'i6ados & 3'("os

co''elaci#ales.

%ise=os factoriales.

El dise=o factorial es la estructura de la investigaci'n, en la cual se yuxtaponen

dos o m*s variales independientes para estudiar sus efectos independientes e

interactivos sore una variale independiente.

Eval(aci# de los dise9os de s(jetos aleato'i6ados.

#na de la fortale(a de estos dise=os son la flexiilidad y la aplicailidad, las cuales

sirven para ayudar a resolver muc"os prolemas en la investigaci'n del

comportamiento, puesto !ue parecen a)ustarse particularmente ien a los tipos de


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prolemas del dise=o !ue surgen de prolemas e "ip'tesis científicos, tanto

sociales como educativos.

#na de las críticas consiste en !ue los dise=os de su)etos aleatori(ados no

permiten prueas de la igualad de los grupos, como lo "acen los dise=os antesB

después.

@'("os co''elacioados.

Existe un principio *sico detr*s de todos los due=os de grupos correlacionados/

+ay varian(a sistem*tica en las medidas de la variale dependiente, deido a la

correlaci'n entre los grupos en alguna variale relacionada con la variale

dependiente.

Dise9o de ( 3'("o co esa&os 'e"etidos.

En el dise=o de un grupo con ensayos repetidos, como su nomre lo indica, a un

grupo se le dan diferentes tratamientos en diferentes momentos. En un

experimento sore aprendi(a)e, el mismo grupo de participantes puede reciir

varias tareas de comple)idad diferente o la manipulaci'n experimental tal ve( sea

la presentaci'n de principios de aprendi(a)e en orden distintos, de simple

comple)o, de comple)o simple, de todo a la parte, de la parte al todo.

Dise9o %acto'ial co 3'("os co''elacioados.

Los modelos factoriales pueden cominarse con la noci'n de unidades para

producir un dise=o valioso/ el dise=o factorial con grupos correlacionados, el cual

es apropiados cuando las unidades son parte natural de la situaci'n de

investigaci'n. 0or e)emplo, la investigaci'n !ui(*s re!uiera la comparaci'n de una

variale antes y después de una intervenci'n experimental, o antes y después de

un evento importante.


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A;lisis de cova'ia6a.

El an*lisis de covarian(a es una forma de an*lisis de varian(a !ue pruea la

significancia de las diferencias entre las medias de los grupos experimentales,

después de tomar en cuenta las diferencias iniciales entre los grupos y la

correlaci'n de las medidas iniciales y las medidas de la variale dependiente.

DISEOS DE IN/ESTI@ACIBN CUASIEPERIMENTALES.

Los experimentos verdaderos son a!uellos !ue el experimentador puede

seleccionar a los participantes de manera aleatoria, asignar a los participantes a

las condiciones del tratamiento aleatoriamente y controlar la manipulaci'n de la

variale independiente. El dise=o cuasiBexperimental carece de una o m*s de

estas características.

Dise9os de tie*"o.

Los dise=os de series de tiempo son dise=os longitudinales !ue incluyen

mediciones repetidas de las mismas variales dependientes en diferentes

intervalos de tiempo fi)o. Casi siempre en cierto momento se introduce la

intervenci'n del tratamiento.

La selecci'n y la interacci'n y la maduraci'n son dos explicaciones alternativos

!ue curen los resultados otenidos a partir de los dise=os cuasiBexperimentales.

Dise9os e!"e'i*etales de ( solo s(jeto.

El estudio de un solo su)eto utili(a nicamente un participante o cuando muc"o

pocos participantes. 9un cuando se utilicen pocos palpitantes cada uno es

estudiado individual y extensamente, estos tamién se llamar*n dise=os o

estudios de un solo su)eto. 9un!ue tengan diferentes nomres, todos comparten

las siguientes características/

• Solamente se utili(an uno o pocos participantes en el estudio.

• Cada su)eto participa en varios ensayos.


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• Los procedimientos de aleatori(aci'n se utili(an en muy raras ocasiones.

En su lugar, las mediciones repetidas o intervalos de tiempo se asignan

aleatoriamente a las diferentes condiciones de tratamiento.

IN/ESTI@ACIBN NO EPERIMENTAL

La investigaci'n experimental es la s!ueda empírica y sistem*tica en la !ue el

científico no posee control directo de las variales independientes, deido a !ue

sus manifestaciones ya "an ocurrido o a !ue son in"erentemente no

manipulalesB Se "acen inferencias sore las relaciones entre las variales, sin

intervenci'n directa de la variaci'n concomitante de las variales independiente y

dependiente.

Di%e'ecia b;sica et'e la ivesti3aci# e!"e'i*etal & la o e!"e'i*etal.

La diferencia m*s importante entre la investigaci'n experimental y la no

experimental, es el control. En los experimentos, los investigadores, tienen, controlmanipulativo/ por lo menos tienen un variale activa. Si un experimento es un

verdadero experimento, tamién puede e)ercerse control por medio de la

aleatori(aci'n. Es posile asignar participantes aleatoriamente a los grupos o

asignar los tratamientos aleatoriamente a los grupos. En la situaci'n de

investigaci'n no experimental este tipo de control de variales independientes no

es posile. Los investigadores deen de tomar las cosas como son e intentar

entenderlas.

A(toselecci# & selecci# o e!"e'i*etal.

La autoselecci'n ocurre cuando los miemros de los grupos estudiados est*n en

los grupos, en parte, por!ue poseen rasgos o características diferentes, a)enas al


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prolema de investigaci'n> características !ue posilemente influyan o estén

relacionadas con las variales de investigaci'n.

Co*"'obaci# de i"#tesis alte'ativas.

La mayoría de las investigaciones se inician con las "ip'tesis, y después se

pruean las implicaciones empíricas de tales "ip'tesis. Las "ip'tesis se pueden

confirmar y desmentir a)o estudios al tratar de demostrar !ué "ip'tesis

alternativas posiles son apoyadas o no. 0rimero, considere variales

independientes alternativas como antecedentes de una variale independiente. El

ra(onamiento es el mismo. 0or e)emplo, si se dice :variale independientes

alternativas


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cual se logra, en parte, por la construcci'n cuidadosa y laoriosa de un

inventario o cuestionario.

• La investigaci'n por encuesta puede otener un amplio rango de

informaci'n, pero no proporciona informaci'n profunda. Es m*s extensiva!ue intensiva.

La metodología de la investigaci'n por encuesta incluye un :plan de flu)o

estadistica para las ciencias sociales andy

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