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Metodología Cuantitativa de investigación Diseños experimentales y análisis de datos Dr. Eduardo Vidal-Abarca.

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1 Metodología Cuantitativa de investigación Diseños experimentales y análisis de datos Dr. Eduardo Vidal-Abarca

2 OBJETIVOS Conocer y aplicar las nociones básicas Evaluar diseños experimentales Formular diseños experimentales correctos Conocer las pruebas estadísticas paramétricas y no paramétricas de análisis de resultados

3 CONTENIDO Investigación: Nociones generales Experimentos en Educación y Desarrollo –Nociones básicas –Clasificación de diseños experimentales grado de validez interna número de factores estudiar el cambio evolutivo Análisis de resultados –Estadística paramétrica –Estadística no paramétrica

4 Investigación: Nociones generales Conocimiento científico y común –Común: Problemas y preguntas –Diferencias Sistematización Coherencia Control sobre el proceso Contrastabilidad

5 Investigación: Nociones generales (cont) Finalidad de la ciencia –¿Predecir y controlar? –Describir y Explicar (COMPRENDER) Factores Mecanismos

6 Investigación: Nociones generales (cont) La ciencia psicológica: –Invariantes –Desacuerdos ¿Modelo o modelos? Psicología: ciencia social y natural –Acuerdos: Datos empíricos Investigación teóricamente dirigida Complejidad: interacciones previstas

7 Nociones básicas: Experimento psicológico y diseño experimental Finalidad: Explicar relaciones Característico: Cambiar + Ver efectos Procedimiento: Diseño –Variables y valores –Participantes –Medidas Dimensiones (continuar)

8 Nociones básicas: Experimento psicológico y diseño experimental Dimensiones del diseño: –Número de variables: simples vs factoriales –Manipulación variables: tratamiento vs selección –Secuencia temporal: sucesivas vs simultáneas –Grado de control: alto vs bajo –Información a obtener: explorar vs confirmar

9 Nociones básicas: Variables e hipótesis Variable: cualitativa vs cuantitativa Variables experimentales: –Independiente –Dependiente Hipótesis –¿Comprobable? –¿Integrable en teoría?

10 Nociones básicas: Validez Interna: control en conclusiones –Clave: manipulación de VI –Fuentes de disminución: Variables personales (historia) Pruebas previas Mortandad experimental Orden de obtención de medidas

11 Nociones básicas: Validez Externa: generalización de conclusiones –Tipos: De población: representatividad de participantes Ecológica: representatividad de tareas y situaciones –Fuentes de disminución: Sesgos de selección de participantes Defectos e imprecisiones de medida Interacción tratamiento * experiencia previa Efectos reactivos a medidas o a situación experimental

12 Clasificación de diseños experimentales CRITERIOS Atendiendo a grado de validez interna Atendiendo a número de factores Específicos para cambio evolutivo

13 Clasificación por Validez Interna Pseudo-experimentales: –un grupo con una sola medida X O -pretest-postest de un solo grupo O1XO2 -dos grupos NO equivalentes G1XO1 G2O2

14 Clasificación por Validez Interna Cuasi-experimentales: –Dos grupos no equivalentes con pre- postest G1 O1XO2 G2O3O4 -Dos muestras separadas con pretest- postest G1 O1 X G2XO2

15 Clasificación por Validez Interna Experimentales: –Dos grupos equivalentes con pretest - postest G1 XO1 G2O2

16 Clasificación por Número Factores Simples: una Variable Independiente Factoriales: más de una V.I. Estudio de la interacción V 1 V 2 V 1

17 Experimentos Factoriales Totalmente aleatorizado: (A x B) –Ejemplo: Conocimiento x Coherencia (2 x 2) Efecto Conocimiento (A) Efecto Coherencia (B) Efecto Interacción (A*B) Medidas Repetidas: –Mismo grupo, medido varias veces Mixto: Entre-sujetos e Intra-sujetos

18 Experimentos Factoriales (cont) Bloques al azar: –Variables que influye validez interna –Bloque como factor Jerárquicos o anidados – Evitar todas las combinaciones de un factor ABCD Procedimiento 1Procedimiento 2 Centro

19 Diseños Evolutivos -Foco: cambios en el tiempo -Tipos : -Longitudinal: cambios de un grupo de participantes -Transversal: distintos grupos (de diferentes edades) -Secuencial: combinación longitudinal + transversal

20 Análisis. Estadística Paramétrica Análisis de varianza Conceptos: G1 y G2 muestras de la misma población Homogeneidad de variazas Probabilidad de error (rechazar H o aceptar H 1 ) ¿Por qué probabilidad?

21 Análisis. Estadística Paramétrica Análisis de varianza Supuestos: Independencia de observaciones Variables distribuidas normalmente Homogeneidad de varianzas en grupos Variables medidas en escala de intervalo Efectos aditivos de fuentes de varianza

22 Fuentes de variabilidad. Cociente F Experimento simple: 3 niveles G1X1O1 G2X2O2 G3O3 Fuentes de variabilidad –Tratamiento (X): ENTRE sujetos (O1-O2-O3) –Error: INTRA (Dentro de O1, O2, O3)

23 Fuentes de variabilidad. Cociente F Suma de cuadrados TOTAL: (X – M) 2 ENTRE: (M G – M T ) 2 INTRA: (X i – M G ) 2 Media Cuadrática: ENTRE: (M G – M T ) 2 / (k-1) INTRA: (X i – M G ) 2 / k (n-1) Cociente F: MC ENTRE / MS INTRA

24 Diseño Entre-sujetos 3 x 3

25 B1B2B3 A A A A B

26 FuenteSuma de cuadrados glMedia cuadráti FSig. A120,000260,00013,84,000 B210, ,0024,23,000 A * B500, ,00028,84,000 Error156,000364,333 Total15566,0045 Total corregido 986,00044

27

28 Diseño Intra-sujeto

29 Sujetos A 1A 2 A

30 FuenteSuma de cuadrd glMedia cuadráti ca FSig. FACT1692,332346,1664,503,000 Error53,667105,367

31 Diseño Mixto 5 x 2

32 B1B2B3B4B5 A A

33 FuenteSuma de cuadrad glMedia cuadráti ca FSig. FACT1126,100431,5257,233,001 FAC1 * A 28,10047,0251,612,204 Error104,600244,358

34 FuenteSuma de cuadr glMedia cuadráti ca FSig. A32,4001,917,375 Error211,90635,317

35 Diseñar experimentos Número suficiente de casos por celdilla Controlar variables extrañas (error) Maximizar efecto de tratamientos

36 Comparaciones post-hoc Finalidad: analizar diferencias entre niveles V.I. –P. ej. A1, A2, A3 Cuándo: variables con tres o más niveles de V.I. Tipos: Scheffé, Bonferroni

37 Análisis de covarianza Combinación Análisis de varianza + Análisis de regresión Finalidad: controlar estadísticamente variables extrañas Covariable: variable correlacionada con V. Dependiente

38 Supuestos ANCOVA Supuestos de ANOVA Homogeneidad de coeficientes de regresión Relación lineal VD y COVAR Error experimental aleatorio Efectos de tratamiento y de regresión son aditivos

39 A1A2A3 CovVDCovVDCovVD

40 FuenteSuma de cuadrad glMedia cuadráti ca FSig. COV1,7681 2,140,166 A20,122210,06112,179,001 Error11,56614,826 Total822,00018 R cuadrado =,761

41 Análisis. Estadística NO Paramétrica Empleo: imposible aplicar Paramétrica Inconveniente: no ver efecto de interacción Clasificación: –Relación entre observaciones (SI – NO) –Número de grupos (2 – K) Relación Grupos 2 K NO SI A D C B

42 Dos muestras relacionadas McNemar: –Diseños antes – después (p. ej. Tratamientos) –Variables dicotomizadas (Nominal, Ordinal) Rangos de Wilcoxon –Diferencias entre pares de puntuaciones (p. ej. Actitudes) –Variable ordinal Walsh –Variable de intervalo n < 15

43 Dos muestras independientes Probabilidad exacta de Fisher: –Pocas puntuaciones en tabla 2 x 2 (Nom, Ord) -+ Grupo Ifrecuencia Afrecuencia B Grupo IIfrecuencia Cfrecuencia D

44 Dos muestras independientes Chi-cuadrado: –Pocas puntuaciones en tabla 2 x n (Nom) Grupo IGrupo II Categoría 1Frecuencia AFrecuencia B Categoría 2Frecuencia CFrecuencia D Categoría 3Frecuencia EFrecuencia F

45 Dos muestras independientes Prueba de la Mediana: –Medidas docitomizadas (Ord) Grupo IGrupo II SOBRE la mediana combinada frecuencia A frecuencia B BAJO la mediana combinada frecuencia C frecuencia D

46 K muestras relacionadas Prueba Q de Cochran: –Extensión de McNemar (diseños secuenciales) –Variable: Nom, Ord (dicotomizadas) Análisis de varianza de dos clasificaciones por rangos de Friedman : –Análisis intra-sujeto NO paramétrico

47 K muestras independientes Chi-cuadrado para K muestras –Variable Nom –Precaución: ninguna celdilla con 0 Grup IGrup IIGrup III Categ 1Frec AFrec DFrec G Categ 2Frec BFrec EFrec H Categ 3Frec CFrec FFrec I

48 K muestras independientes Análisis de varianza de una clasificación por rangos de Kruskal-Wallis –Análisis entre-sujeto NO paramétrico –Variable Ordinal


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