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

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

2 Introducción  La estadística es mucho más que simples gráficas y tablas observadas en Periódicos, Revistas y/o Televisión.  La estadística actual no sólo es un conjunto de técnicas para resumir y transmitir información cuantitativa. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

3 Introducción  Sirve, fundamentalmente, para hacer inferencias, generalizaciones y extrapolaciones de un conjunto relativamente pequeño de datos a un conjunto mayor.  Una de las aplicaciones más importantes, radica en el trabajo de adquisición de conocimiento mediante la investigación científica. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

4 Introducción  Estadística  Estadística:  Es la ciencia que se ocupa de la ordenación y análisis de datos procedentes de muestras, y de la realización de inferencias acerca de las poblaciones de las que éstas proceden.  Clásicamente la estadística se ha dividido en dos partes: Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

5 Introducción  Estadística Descriptiva:  Técnica utilizada para el análisis y representación de los datos. Este análisis es muy básico, pero fundamental en todo estudio.  Estadística Inferencial:  Técnica mediante la cual se obtienen generalizaciones o se toman decisiones en base a una información parcial o completa obtenida mediante técnicas descriptivas. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

6 Introducción  Estas dos grandes funciones de la estadística reflejan la propia historia del desarrollo de esta ciencia.  La estadística actual es resultado de la unión de la antigua estadística y el calculo de probabilidades.  Asimismo, reflejan la profundidad de los análisis que se realizaron, o incluso las fases de un estudio. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

7 Ejemplo A  La empresa ABC nos encarga un estudio de las características de personalidad de su plantilla de mandos intermedios, con vistas a promocionar a dos de ellos a un puesto de mayor responsabilidad.  Se administran varios test y cuestionarios con el fin de medir diversos rasgos de personalidad, entre ellos el grado en que exhiben lo que se denomina patrón A de Comportamiento (prisa, presión y estrés, característico de los ejecutivos). Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

8 Ejemplo B  Supongamos que decidimos hacer un experimento para estudiar la efectividad de la técnica de Inoculación del Estrés.  Para ello seleccionamos a 40 sujetos y los dividimos al azar en dos grupos de 20. A los 40 les evaluamos su nivel de estrés, pero luego sólo a uno de los grupos le entrenamos en la técnica de inoculación de estrés, incentivándolos a utilizar el conocimiento aprendido en su vida cotidiana. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

9 Ejemplo B  Pasados seis meses, volvemos a evaluar el nivel de estrés de los 40 individuos. Si esta técnica es realmente útil esperamos encontrar un menor nivel de estrés en los que la han utilizado (Grupo E) que en los que no lo han hecho (Grupo C).  Sin embargo, otras variables pueden influir en el grado de entendimiento tanto de la lógica y aplicación de la técnica. Por lo cual medimos inteligencia y preguntamos sobre el nivel de estudios. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

10 Ejemplo C  Nos solicitan realizar un sondeo acerca de un las elecciones que se celebraran próximamente en Chile. Lo más exacto sería preguntarles a todos y a cada uno de los chilenos por su intención de voto.  Por lo tanto seleccionamos un grupo de 3.000 chilenos de todas las comunidades autónomas y edades, y les consultamos su intención de voto.  Nos encontraremos con un número de respuestas SÍ y NO. A partir de estos datos trataremos de hacernos una idea de cuál podría ser el resultado en las elecciones. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

11 Conceptos Generales  Población Estadística  Población Estadística: Conjunto de todos los elementos que cumplen una o varias características. En la practica se tienda a utilizar sólo una parte de este conjunto. Los elementos que componen la población son denominados Individuos o entidades estadísticas.  Ejemplo A: Personas que integran los mandos medios de la empresa ABC.  Ejemplo B: Corresponde a toda la especia humana.  Ejemplo C: Ciudadanos chilenos inscritos en los registros electorales.  Dependiendo del número de elementos que la compongan, la población puede ser Finita o Infinita. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

12 Conceptos Generales  La mayor parte de las poblaciones con las que solemos trabajar son finitas.  Sin embargo, son tan numerosas que a la hora de hacer inferencias acerca de ellas se pueden considerar infinitas a efectos prácticos (Ejemplos B y C).  El hecho de que, por lo general, las poblaciones sean muy numerosas suele hacer inaccesible la descripción de sus propiedades. De ahí que se trabaje fundamentalmente con muestras. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

13 Conceptos Generales  Muestra  Muestra: corresponde a un subconjunto de los elementos de una población. Ofrece una serie de datos que podemos ordenar, simplificar y describir.  En los ejemplos B y C, no interesa la eficacia de la inoculación de estrés en los 20 miembros del grupo control, ni la intención de voto de los 3.000 chilenos.  Lo que interesa realmente es extraer conclusiones generales acerca de la eficacia de técnica y la intención de voto de toda la población chilena. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

14 Conceptos Generales  En otras palabras, el objetivo es el poder describir la población de partida mediante lo que podamos encontrar en la muestra.  Para poder extraer nuestras conclusiones, lo más importante es que las muestras de observaciones sean representativas.  Para los ejemplos B y C, lo que interesa realmente es extraer conclusiones generales acerca de la eficacia de técnica y la intención de voto de toda la población chilena. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

15 Conceptos Generales  Existe todo un campo en estadística, denominado muestreo, dedicado a estudiar procedimientos de extracción de muestras encaminados a maximizar la representatividad de las mismas.  Sólo un adecuado muestreo asegurará la representatividad de la muestra.  El objetivo de la investigación sólo se alcanzará en la medida en que esa información se aproveche correctamente, y en todas sus posibilidades. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

16 Conceptos Generales  Es por eso que debemos conseguir resúmenes de los datos en índices compactos y de gran calidad informativa.  Las poblaciones pueden caracterizarse a partir de constantes denominadas parámetros. Por lo general, éstos son desconocidos, y es tarea de la estadística hacer las conjeturas lo más acertadas posible.  Para ello se utilizan cantidades análogas obtenidas de las muestras, denominadas estadísticos. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

17 Conceptos Generales  Parámetro  Parámetro: es una propiedad descriptiva de una Población.  Estadístico  Estadístico: es una propiedad descriptiva de una Muestra.  Las poblaciones pueden caracterizarse a partir de constantes denominadas parámetros. Por lo general, éstos son desconocidos, y es tarea de la estadística hacer las conjeturas lo más acertadas posible.  Para ello se utilizan cantidades análogas obtenidas de las muestras, denominadas estadísticos. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

18 Conceptos Generales  En el ejemplo B, es casi seguro que el promedio de estrés [pre] de los participantes no será igual a la media de la población.  Sin embargo, si la muestra es realmente representativa, probablemente el parámetro no diferirá mucho de la media muestral o estadístico.  Pero parámetros y estadísticos no son sólo medias. Sino que pueden ser otro tipo de cantidades, como porcentajes. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

19 Conceptos Generales  Para estimar un parámetro, es fundamental que la muestra sea representativa de la población y que el estadístico calculado reúna la información necesaria y suficiente.  Desde un punto de vista simbólico, resulta pertinente señalar que, los parámetros se representan por medio de letras griegas, mientras que los estadísticos son simbolizados por letras latinas.  Parámetros: , , , etc.  Estadísticos: X, S, P, etc. Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

20 Conceptos Generales  Por otra parte, cuando estudiamos las entidades que conforman una población nos interesamos por alguna de las propiedades de sus elementos, y esas propiedades adoptan distintas variedades:  Característica  Característica es una propiedad o cualidad de un individuo.  Modalidad:  Modalidad: cada una de las formas en que se presenta una característica.  Ejemplo A:  Ejemplo B:  Ejemplo C: Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Ps Reinaldo Zurita Z.

21 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.

22 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.

23 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.

24 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.