Tema 1. Marco general del análisis de datos

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Transcripción de la presentación:

Tema 1. Marco general del análisis de datos Investigación científica. Método científico en Psicología. Validez. Relación con la estadística.

Investigación científica (I) Conocimiento científico: “Cúmulo de información que la especie humana ha ido adquiriendo sobre la Naturaleza y sobre sí misma.” Tales características pueden ser definidas en relación con sus objetivos y con el modo en el que éstos se tratan de alcanzar

Investigación científica (II) Objetivos: El conocimiento científico aspira a establecerse en forma de leyes de la mayor generalidad posible. Modo: Se adquiere utilizando un método estandarizado: el método científico, cuya característica principal es la replicabilidad, lo que permite el consenso dentro de la comunidad científica.

Investigación científica (III) Método de la ciencia: Método hipotético-deductivo. Hipótesis: Una hipótesis es un anunciado predictivo sobre el resultado esperado de la investigación. Exigen comprobación y conducen a una conclusión Teoría: Conjunto de hipótesis relacionadas que ofrecen una explicación verosímil de un fenómeno o grupo de fenómenos. Método inductivo: Razonar desde lo particular a lo general Método deductivo: Razonar desde lo general a lo particular

Método científico en psicología (I) Pasos para realizar la investigación de un problema: 1) Definición del problema 2) Deducción de hipótesis contrastables 3) Establecimiento de un procedimiento de recogida de datos 4) Análisis de los resultados obtenidos 5) Discusión de dichos resultados y búsqueda de conclusiones 6) Elaboración de un informe de la investigación

Validez ¿Son los resultados debidos a la situación experimental? (Validez interna: hay validez interna en cuanto nuestros controles nos permiten rechazar explicaciones alternativas de los resultados) ¿Se pueden generalizar los resultados a una situación dentro del “mundo real”? (Validez externa: poder de generalización de los resultados)

Relación con la estadística Teoría Hipótesis científica Hipótesis estadística Resultados

Relación con la estadística. Ejemplo Efecto Mozart Hipótesis (científica): Los sujetos que escuchan la música de Mozart mejoran el rendimiento en pruebas de inteligencia respecto a aquellos que no la escuchan. Experimento. A la mitad de los participantes (elegidos al azar) se les presenta música de Mozart, a la otra mitad se les presenta música chillout. Después se les pasa una prueba de inteligencia. De acuerdo con la hipótesis dicha arriba, se esperan diferencias en inteligencia entre los grupos. Hipótesis estadísticas. Tenemos la “hipótesis nula” (H0) que indica ausencia de efecto y la “hipótesis alternativa” (H1) que indica presencia de un efecto. Se calculan las medias y desviaciones típicas del grupo “Mozart” y del grupo “chillout” y se efectúa la prueba de inferencia correspondiente. Se examina cuán probable es obtener el resultado obtenido cuando la hipótesis nula es cierta. (Observad que el investigador típicamente lo que quiere es rechazar la hipótesis nula.)

N=10 (Asignación al azar a los grupos; 5 sujetos a cada grupo) Ejemplo numérico Variable independiente (la variable que se manipula): Tipo de música (chillout vs. Mozart) Variable dependiente (la variable que se mide, en la que se trata de ver la influencia de la var.independiente): CI tras escuchar música N=10 (Asignación al azar a los grupos; 5 sujetos a cada grupo)

Datos Grupo CI tras música Suj. 1 chillout 104.00 Suj. 6 Mozart 106.00 Suj. 7 Mozart 104.00 Suj. 8 Mozart 108.00 Suj. 9 Mozart 109.00 Suj. 10 Mozart 103.00

Resultados (SPSS) Descriptivos CI 5 102.0000 2.0000 .8944 99.5167 104.4833 100.00 104.00 106.0000 2.5495 1.1402 102.8344 109.1656 103.00 109.00 10 104.0000 3.0185 .9545 101.8407 106.1593 Chillout Mozart Total N Media Desviación típica Error típico Límite inferior Límite superior Intervalo de confianza para la media al 95% Mínimo Máximo Sig.<.05; Rechazamos H0, asumimos que hay efecto de la música Prueba inferencial