Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Introducción al Análisis de Datos en Psicología Conceptos Generales 02

Medición de Variables  La estadística no realiza sus funciones directamente sobre las modalidades observadas, sino que éstas se representan por números.  Es en estos números donde la estadística realiza sus funciones. Medición  Se llama Medición al proceso de atribuir números a las características. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

Medición de Variables  Dicha asignación se realiza siguiendo ciertas reglas, las cuales son estudiadas por la Teoría de la Medida.  Sistema Relacional Empírico [SRE]: entidades y relaciones reales.  Sistema Relacional Numérico o Formal [SRN]: entidades y relaciones numéricas.  El objetivo de la medición de una característica es conectar un SER y un SRN, de tal forma que las relaciones entre las entidades se reflejen en las relaciones entre los números que los simbolizan. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

Medición de Variables  Sólo si se cumple este objetivo ocurrirá que de las relaciones entre los números podrán hacerse inferencias validas acerca de las relaciones entre las entidades. escalas  En síntesis, la medición estudia las condiciones de construcción de representaciones numéricas; y, por otra parte, los modelos desarrollados para la medición se llaman escalas. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

Escalas de Medición  En algunos textos puede figurar como niveles de medición.  Son de gran importancia porque nos indican que medidas de resumen (Medidas de Tendencia Central) y que formas de representación podemos utilizar para describir los datos de determinadas características.  Tradicionalmente, las escalas de medición se han separado en cuatro:  Nominal – Ordinal - Intervalo o Intervalar - Razón.  Cada uno de estos niveles o escalas posee restricciones respecto de la manipulación estadística que se puede hacer con ellos. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

Escalas de Medición  Escalas Nominales o Escalamiento Cualitativo:  Corresponden a agrupaciones de objetos en modalidades, de modo que todos los que pertenezcan a la misma sean equivalentes respecto de la característica en estudio, después de lo cual se les asignan nombres a tales clases.  Ejemplos: Sexo, Carrera, Nacionalidad, Raza, Ocupación, etc.  La clave es que sólo informan de igualdad o desigualdad de los individuos de una característica, pero no de posibles ordenaciones, puesto que la característica a la que se refieren no se tiene en mayor o menor medida, sino que adopta formas cualitativamente distintas. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z. Si n(o i ) = n(o j ) entonces m(o i ) = (o j ) Si n(o i ) ≠ n(o j ) entonces m(o i ) ≠ (o j )

Escalas de Medición  Escalas Ordinales:  Consiste en asignar a los sujetos u objetos medidos un número que permita ordenarlos según la cantidad de variables que poseen. En esta escala, además de estar presente la relación de igualdad-desigualdad, los números asignados permiten afirmar si la cantidad de característica que posee un sujeto u objeto es mayor que o menor que la cantidad de característica que posee otro sujeto u objeto cualquiera..  Ejemplos: Curso, Estado de animo, Nivel socioeconómico, Rango militar, etc.  Limitación: aunque nos informa de que un objeto representa la característica en un sentido mayor o menor, no nos informa cuanto más o cuanto menos. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z. Si n(o i ) = n(o j ) entonces c(o i ) = (o j ) Si n(o i ) ˃ n(o j ) entonces c(o i ) ˃ (o j )

Escalas de Medición  Escalas Intervalares o de Intervalo:  Es similar a la escala ordinal, sin embargo, la diferencia radica en que en este tipo de escalas es posible determinar la magnitud de la diferencia entre dos objetos medidos, es decir, la cantidad de variable en la que difieren dos objetos.  En este tipo de escalas no existe el cero absoluto, es decir, no existe un valor numérico que indique ausencia total de cantidad variable. En este caso el valor “0” ocupa un lugar arbitrario, es un punto más de la escala.  La mayoría de las medidas en las Ciencias Sociales se encuentran a este nivel, por ejemplo, Actitudes, Medidas de Rendimiento Académico, Habilidades Cognitivas, Preferencias, etc.  Limitación: no se puede afirmar que un punto de la escala sea igual a otro. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

Escalas de Medición  Escalas de Razón:  Similar a la escala de Intervalo. Aunque, se añade la noción de cero absoluto, es decir, el cero indica ausencia total de cantidad de variable. En este tipo de escala el cero es un punto fijo, el cual indica que no existe cantidad alguna de variable.  Aquí también las diferencias entre los elementos medidos son cuantificables, sin embargo, la presencia del Cero absoluto permite afirmar si un objeto posee el doble, el triple, etc., de característica que otro. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

Escalas de Medición  La importancia de distinguir apropiadamente las diferentes escalas de medida radica en que la utilización de las técnicas de datos esta, en buena medida, mediatizada por el tipo de mediciones de que se dispone.  No obstante, a pesar de la necesidad de distinguir apropiadamente las diferente escalas de medida, existen multitud de variables de diferente índole en las que no resulta nada fácil determinar el nivel de medida alcanzado. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

Variables  En el proceso de medición se asignan números a los objetos según reglas, y el conjunto de valores numéricos atribuidos a las modalidades estadísticas constituyen lo que llamamos “Variable estadística”.  Variable: es una representación numérica de una característica.  Las variables pueden clasificarse de varias formas, por ejemplo, el tipo de escala. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

Variables  Variable Cuantitativa  Variable Cuantitativa : (Intervalo o Razón) puede a la vez clasificarse, en función del número de valores asumibles, como:  Variable Discreta  Variable Discreta : adopta valores aislados (entre A y B, no hay C).  Variable Continua  Variable Continua : puede adoptar valores intermedios (entre A y C, existe B).  En la practica las variables continuas no pueden representarse como tales. Por lo cual sólo se tienden a utilizar valores discretos.  Es importante no confundir valores discretos con valores enteros. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

Variables  Otra fuente de confusión, recae en la idea de que las variables son características intrínsecas de los individuos u objetos, sin embargo, esto no siempre es así.  En algunas ocasiones las modalidades de las características son asignadas por el investigador.  Generalmente, con los valores de las variables hay que hacer una serie de operaciones aritméticas; una de las más frecuentes es la de sumar, puesto que en ella se basan muchos estadísticos (los cuales veremos la próxima clase). Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

Ejemplos de Investigación Universidad de Tarapacá Desarrollados en la Carrera de Psicología Memorias de Título Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

Ejemplos de Investigación  “Sobrecarga y Actitudes en familiares de Pacientes con Esquizofrenia”. Richards, D. (2008). Universidad de Tarapacá.  Estudio descriptivo-correlacional con el objetivo de describir el fenómeno de sobrecarga y el fenómeno de actitudes en los familiares de los pacientes con esquizofrenia y determinar si existe alguna relación entre ambos constructos. la hipótesis que se esperaba comprobar era que a mayor sobrecarga más negativa era la actitud. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

Ejemplos de Investigación  “Estilos de afrontamiento y calidad de vida en cuidadores de pacientes oncológicos pertenecientes a la unidad del dolor, Arica”. Segovia, P; Urrutia, U. (2008). Universidad de Tarapacá.  Estudio descriptivo-correlacional con el objetivo de caracterizar la calidad de vida y los estilos de afrontamientos observados en los cuidadores de los usuarios de la unidad del dolor del hospital Dr. Juan Noé Crevani. Adicionalmente, se busca relacionar ambos constructos. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

Ejemplos de Investigación  “ Variables organizacionales y psicosociales asociadas al Síndrome de Burnout en trabajadores del ámbito educacional”. Zurita, R. (2008). Universidad de Tarapacá.  Estudio no experimental descriptivo-correlacional con el objetivo de determinar las variables que inciden en el desarrollo del Síndrome de Burnout en el ámbito docente. Considera la evaluación de variables relacionadas a la organización y al trabajador (vinculadas a su esfera personal). Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.