SEMINARIOS 2014-15 Seminario: Análisis de datos en Ciencias Sociales: Introducción al análisis descriptivo e inferencial María José Rodríguez Conde Susana Olmos Migueláñez Fernando Martínez Abad Grupo Ge2o 7 y 8 de mayo de 2015 Aula 16A http://knowledgesociety.usal.es/seminars

El proceso de Investigación Educativa EMPÍRICO-ANALÍTICO

NIVELES TEORÍA HECHOS EMPÍRICOS PROBLEMA INVESTIGACIÓN TEÓRICO-CONCEPTUAL HIPÓTESIS DISEÑO TÉCNICO-METODOLÓGICO Discusión y CONCLUSIONES DATACIÓN ANÁLISIS DE DATOS ESTADÍSTICO-ANALÍTICO

Diseños de investigación educativa Perspectiva empírico-analítica María José Rodríguez Conde

Objetivos e hipótesis Conceptual Operativa Estadística Objetivos de la investigación Qué se pretende conocer, demostrar, predecir, explicar... HIPÓTESIS de la investigación Expresión conjetural de la relación que existe entre las variables Conceptual Operativa Estadística El autoconcepto está relacionado con la autoestima Puntuaciones altas en el cuestionario de autoconcepto coinciden con puntuaciones altas en el cuestionario de autoestima Ho: med. Autoconceto = med. Autoestima. No existen diferencias significativas entre las puntuaciones de autoconcepto y autoestima. Redacción de las Hipótesis: Formular Hipótesis tras la revisión bibliográfica Enunciar varias Hs. como posibles soluciones del problema Redactarlas de forma afirmativa, no interrogativa Enunciado correcto y operativo, sin perder claridad Que se pueda contrastar, confirmar o rechazar Evitar juicios de valor (“esto es mejor que aquello”)

Variables CUALITATIVAS (Dico o policotómicas) NOMINAL “Característica que puede tomar diferentes valores o expresarse en categorías” 1º Enunciado de la variable (“clase social”) 2º Deducir sus dimensiones o aspectos principales (“n. Socioeconóm.”) 3º Buscar indicadores (“Renta, bienes materiales, intereses...”) Operativización (De conceptual a operativa) CUALITATIVAS (Dico o policotómicas) NOMINAL CUASICUANTITATIVAS ESCALAS DE MEDIDA ORDINAL INTERVALOS CUANTITATIVAS: Discretas o continuas DE RAZÓN Según su naturaleza Clasificación de variables Independientes (predictoras) Según el criterio metodológico Dependientes (criterio) Intervinientes, moduladoras, extrañas...

Variables en SPSS

Características generales de los diseños experimentales “Manipulación y control de variables” Intencional Manipulación de la VI Por selección Nº de medidas Control de VD Momento de la medición Eliminación Mantener constante Control de Vars. extrañas Aleatorización Control estadístico

Características generales de los diseños experimentales CLASIFICACIÓN, según el grado de control: ALTO. Se provoca (manipula) el fenómeno, el investigador determina los valores de la VI. Existe un control máximo de todas las variables extrañas más significativas. Experimental MEDIO. Se provoca o manipula el fenómeno, el investigador determina los valores de la VI. Quedan por controlar muchas variables extrañas significativas. Cuasi experimental BAJO. Actitud pasiva. No se modifica el fenómeno o situación objeto de análisis, pues la relación entre las variables ya se ha producido con anterioridad y el investigador sólo puede registrar sus medidas. No experimental (ex-post-facto, …)

Ejemplos ….. Preexperimentales Cuasiexperimentales Experimentales X = Tratamiento O = Observación / medida R = Selección de sujetos al azar ---= No al azar Preexperimentales Cuasiexperimentales Experimentales Diseño de un solo grupo X O Diseño de grupo no equivalente O X O ----------------- O O Diseño de grupo de control pre-postest R O X O R O O Diseño pretest-postest de un solo grupo O X O Diseño de series temporales con pre-postest de un grupo O1 O2 O3 X O4 O5 O6 Diseño de grupo de control postest R X O R O Diseño de comparación estática -------------- O Diseño de series temp. con grupo control ------------------------------------------- O1 O2 O3 O4 O5 O6 …..

Elementos Grupos n Asignación Pretest (VD…) Método (VI) Postest 1 n1 No aleatoria - a1 x1 2 n2 a2 x2 Variables implicadas en el problema y operativización Muestras: Grupos y número de sujetos en cada grupo Asignación de los sujetos a los grupos Niveles de la VI Fases en la medición de VD (pretest, postest, series temporales…) Análisis estadístico (prueba t, Anova simple o factorial, …)

Validez de la Investigación INTERNA Existen garantías de que el efecto en la VD es debido ala VI y no a otras variables. EXTERNA: Representatividad o generalización de resultados.

Amenazas a la Validez INTERNA EXTERNA: Maduración, aplicación de pruebas, instrumentos, regresión estadística, selección, mortalidad, selección-maduración, selección-instrumentos, ambigüedad sobre la dirección de la influencia causal, difusión o imitación de tratamientos, igualación compensatoria de tratamientos, rivalidad compensatoria por recibir tratamientos menos deseables, resentimiento y desmoralización de los sujetos por recibir un tratamiento menos deseable,… EXTERNA: Elección de muestras no reperesentativas, tamaño de muestras, selección de procedimiento de muestreo…

Ejemplo de diseños 1 Gráfica 1. Evolución del rendimiento en Matemáticas en dos grupos, ya formados, tras la instrucción con apoyo en libro y en CD

Ejemplo de diseños 2 Gráfica 2. Tiempo que los hombres mantienen la mano en agua helada en función de que el experimentador sea hombre o mujer y según exista, o no, tarea de distracción

Ejemplo de diseños 3 EXPERIMENTO EXAMEN Gráfica 3. En la gráfica de la izquierda se representa el rendimiento, en el contexto experimental, según el grupo de CI y según el tipo de material utilizado. En la derecha se representa el rendimiento, en el contexto de examen, según el grupo CI y el tipo de material utilizado.

Ejemplo de diseños 4 (N=1) Línea base (A) Tratamiento (B) Retirada (A) Tratamiento (B) Gráfica 4. Evolución del problema de enuresis, medido según el número de noches a la semana que se orina. Durante la semana 13, 14 y 15, se retiró el tratamiento para intentar probar la eficacia del mismo.

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