Cuestiones problemáticas del análisis de regresión  Causalidad  Tamaño de la muestra  Colinealidad  Medición del error Miles, J. & Shevlin, M. (2011).Applying Regression & Correlation. A Guide for Students and Researchers, Los Angeles, USA: SAGE

CAUSALIDAD Estadística Filosofía  Asociación  Dirección de influencia  Aislamiento  Asociación  Dirección de influencia  Aislamiento

 Asociación CORRELACIÓN CAUSALIDAD   Implica correlación ASOCIACIÓN

 Dirección de causalidad 2 VARIABLES 1. A A B B 2. A A B B 3. A A B B C C Causa Efecto Prioridad temporal

 Aislamiento 20° C 30° C 40° C

Rol de la teoría en la determinación de causalidad  Es necesario involucrar la teoría para el establecimiento de relaciones causales. CORRELACIONES ESPURIAS Edad Precio del petróleo

TAMAÑO DE LA MUESTRA Un incremento en el tamaño de la muestra reducirá el error estándar Incrementa la oportunidad de encontrar una asociación estadísticamente significativa. Formas para determinar tamaño de la muestra Reglas de oro Análisis de poder

Reglas de oro  Mas de 100 participantes  Al menos 20 participantes por VI  Mas de 100 participantes  Al menos 20 participantes por VI Análisis de regresión Green (1991)  Debe ser mayor que k k Test significativos  No tienen en cuenta aspectos como el tamaño del efecto esperado o la potencia deseada de la prueba.  Debido a que no toman en cuenta estos factores, tales reglas carecen de generalidad e incluso pueden inducir a error.

Análisis de poder  Nivel de significancia ( )  Tamaño del efecto  Apropiado nivel de poder  Nivel de significancia ( )  Tamaño del efecto  Apropiado nivel de poder Valor de alfa Es el nivel de significancia que usamos como criterio para determinar si se tiene o no un efecto significativo Tipo de error I

Tamaño del efecto Tamaño del coeficiente de la correlación o regresión R2R2  Cuanto mayor es el tamaño del efecto mayor es la posibilidad de encontrarlo. Kraemer & Thiemann (1987) Formas para determinar el tamaño del efecto Kraemer & Thiemann (1987) Formas para determinar el tamaño del efecto 1.Podría ser basado en conocimiento sustantivo. 2.Basar la estimación en investigación previa 3.Usar convenciones Cohen (1988) Pequeño R 2= 0.02 Mediano R 2= 0.13 Grande R 2= 0.26 Cohen (1988) Pequeño R 2= 0.02 Mediano R 2= 0.13 Grande R 2= 0.26

Nivel de poder Poder: Es la probabilidad de encontrar un resultado dado que el efecto existe en la población Cohen (1988) Poder = 0.80 Cohen (1988) Poder = % de oportunidad de encontrar un resultado significativo si hay un efecto del tamaño especificado en la población de donde se toma la muestra.  Tablas de valores pre-calculadas  Programas (GPower)

1. Encontrar la tabla correcta de acuerdo con el número de variables. 2. En el eje Y localizar el 0.80, el cual es el poder.  Nivel de poder: 0.80  Tamaño de efecto grande  Tamaño de la muestra 32

 Poder 0.80  Tamaño de efecto pequeño  Tamaño de la muestra 600