Tema I. Descripción y exploración de datos en psicología.

La Medida en Psicología. Tema I, primer año de Grado en psicología.

-Como una ciencia que es la psicología la estadística es necesaria para los análisis de datos concretos o generales. La estadística es descriptiva e inferencial, para cualquier investigación previamente hay que describir la muestra y luego hacer una inferencia. Esta ciencia recoge, organiza, analiza e interpreta los resultados que derivan del análisis del conjunto de datos.

-Con estos datos se hacen análisis simples y gráficos que nos ayudan a comprender y a describir la información que nos proporciona las variables. Es también útil ya que en estadística queremos obtener un estudio de las características de una población total a partir de una muestra de datos. Por lo que de un grupo pequeño obtenemos una generalización.

-Las variables son parte de los datos de los que partimos para hacer el análisis, estas pueden ser clasificadas de diferente forma. Estas tienen que tener una representación numérica.

Las Fases del método científico son:

1.       Planteamiento del problema. (Términos generales)

2.       Formulación de hipótesis. (Términos específicos)

3.       Diseño del estudio.

4.       Recogida de datos.

5.       Analizar los datos.

6.       Interpretar  resultados.

7.       Obtener conclusiones.

8.       Generalizar resultados.

Etapas en el análisis de datos.

-Disponemos de un conjunto de registros que deben ser transformados en datos científicos por medio de una escala de medida y deben ser encuadrados en una de las posibles escalas de medida existentes.

-Cada transformación admisible de los datos determina un tipo de escala de medida, dependiendo de la escala que se trate los números resultados se analizaran matemáticamente de una forma específica.

Stevens (1946) clasifica las variables según su escala de medida (magnitud) en:

1.       Escala Nominal.

2.       Escala Ordinal.

3.       Escala de intervalo.

4.       Escala de Razón.

Según el objetivo del investigador (Metodológicamente) las variables pueden ser:

1.       Dependientes.

2.       Independientes.

3.       Contaminadoras o extrañas.

Los datos se presentan en tablas o gráficos como resumen inmediato. Para el estudio inicial se usan si la variable es cualitativa: Pictogramas, diagrama de sectores, de rectángulos o barras.

Si la variable es cuantitativa: Histogramas, de tallo y hojas, diagrama de cajas…                  

Se calculan además los diferentes índices o estadísticos cuyo objetivo es describir, mediante un valor único, las características más importantes del conjunto de datos. Índices más importantes:

-Tendencia central y posición.

-Variabilidad.

-Forma de la distribución de datos.

-Relación.

Para este estudio inicial se utilizan estadísticos de:

-Tendencia central y posición: Media, mediana, moda, cuantiles…

-Dispersión: Varianza, desviación típica, amplitud intercuartil, coeficiente de variación…

-Forma: Asimetría o “Sesgo” y de Apuntamiento o “cutorsis”…

-Relación: Correlación, coeficiente de determinación, regresión.

 Escalas de medida

1-Estas técnicas estadísticas se aplican, en general, a observaciones o datos que han sido medidos.

2-La estadística necesita representación numérica de los datos.

3-Al proceso de darle número a los datos se llama medición. Siguiendo unas reglas se asigna los números, a esto se le conoce como la teoría de la medida.

4-Las características permiten clasificar a los individuos. Algunos de estos adquieren la misma modalidad de una característica, y otros diferentes modalidades. De algunas de ellas podemos decir que unos las exhiben en mayor medida que otros.

5-La medición estudia las condiciones para construir esas representaciones numéricas, y los modelos que se desarrollan se llaman escalas.

6-El nivel de medida usado confiere a los números, poseen propiedades que determinan las técnicas que pueden ser usadas para su análisis.

7- En las ciencias del comportamiento aparecen cuatro clases de escala de manera común:

Nominal, ordinal, de intervalo, de razón. Estas se diferencian en el número de atributos matemáticos que poseen.

Las escalas en profundidad.

Nominal. (Cualitativa). EJ: SEXO.

-Grupos que no tienen relación de magnitud.

-Naturaleza cualitativa.

-Se divide en diversas categorías o modalidades. (EJ: Hombre o mujer)

-No tiene atributos matemáticos de magnitud, intervalos iguales o cero absoluto.

Ordinal. (Magnitud). EJ: ORDEN DE BELLEZA DE 5 PARTICIPANTE.

-Posee orden, es decir, magnitud.

-Permite determinas si una modalidad es mayor, menor o igual.

-No podemos determinar cuanto mayor es una modalidad de otra.

-No tiene propiedad de intervalos entre iguales adyacentes.

Escalas de Intervalos. (Constante). EJ: LA TEMPERATURA.

-Podemos determinar una diferencia entre variables, tienen características  iguales ya que son medibles.

-No se puede afirmar que un individuo tenga el doble o la mitad que otro, tiene un inicio arbitrario, no tiene cero absolutos, es decir no hay ausencia de cantidad. No podemos decir por ejemplo que 20 grados es la mitad de 40 grados.

- Podemos determinar si A-B=A-C o si es mayor o menor, pero no si es doble o la mitad por ejemplo.

Escalas de Razón. (Cero Absoluto). EJ: PESO, EDAD, LONGITUD, DECIBELIOS.

-Posee todas las características anteriores y además si posee cero absolutos, con lo cual hay ausencia de cantidad.

-Se permite por tanto sacar conclusiones sobre la igualdad o desigualdad de diferencias en una característica, además de sobre la igualdad o desigualdad de los cocientes entre ellas (Si es la mitad, el doble…)

Ciencias del comportamiento. Escalas de medición.

Aunque algunas escalas las consideremos de intervalo, no se especifica en realidad que lo sea, algunos ejemplos como la medición del C.I, otras variables como la ansiedad, la depresión, la autosuficiencia, la introversión, la extroversión o la dominancia.

Los investigadores ven estas variables como escalas de intervalos, sobre todo cuando la medida es bastante estándar, como es el caso del WAIS para medir inteligencia.

El tema es particularmente importante en la estadística inferencial donde el nivel de la escala puede influir sobre la elección de la prueba a realizar en el análisis de datos.

Variables en la investigación psicológica.

Una variable es el resultado de medir una característica que nos interesa estudiar, en una población determinada, y que al menos posee dos modalidades o valores. (EJ: Peso.)

Cuando solo existe una modalidad de variable se considera constante. Por ejemplo si estudiamos la templanza en situaciones embarazosas en las mujeres, la mujer sexo se mantiene constante.

Recordemos que las variables se clasificaban en la escala de Steven en variables nominal, ordinal, de intervalo y de Razón. Además de estas existen las variables desde el punto de vista del diseño de la investigación.

Las variables desde el punto de vista del diseño de la investigación.

-Independientes. Aquellas que manipulamos para concluir si cambios en esta pueden provocar cambios en la variable o variables que medimos.

-Dependientes. Aquellas que medimos en el grupo de unidades que son objeto de nuestro estudio.

-Extrañas, contaminadoras o de control. Aquellas que distorsionan los resultados de la investigación, potenciando una relación entre variables dependientes e independientes, o bien enmascarando la relación real que existe entre ellas.

Ejemplo. Observar si un método facilita el aprendizaje de las matemáticas.

Diseño: En una clase donde el 50% son chicas y el 50% son chicos decidimos aplicar el nuevo método a las chicas y los chicos los utilizamos como control. Para medir los resultados tras la aplicación del método vemos si el conocimiento de las matemáticas de las chicas ha mejorado notablemente a través de la nota obtenida en un examen.

V.I. Aplicamos el método con dos modalidades, aplicado o no aplicado.

V.D. Resultados del examen.

V. Extrañas. Aprendizaje de matemáticas en función del sexo, nivel previo de conocimiento de matemáticas, el cual no estaba medido previamente. Por lo tanto la investigación no está bien diseñada para obtener validez.

Variables estadísticas.

Las variables que intervienen en una investigación, según la naturaleza, nivel de medida y nivel de análisis que se les pueda atribuir, los siguientes:

-          1. Son variables cualitativas aquellas cuyas modalidades expresan una cualidad y constituyen una escala nominal. Guardan una relación de igualdad-desigualdad. Ejemplo: Sexo, marca de ropa.

-          2. Son Variables cuasicuantitativas aquellas cuya medición en un grupo de sujetos da como resultado valores numéricos que sólo pueden ser considerados como máximo a nivel ordinal. Los números atribuidos a sus modalidades poseen relaciones de igualdad, desigualdad y orden. Ejemplos: Reacción ante un susto, media, nula, alta…

-          3. Son variables cuantitativas aquellas que son resultado de la medición de una característica cuyo nivel de medida corresponde a una escala de intervalo.

A)     Discontinuas o Discretas. En estas no existen valores intermedios entre variables. Un ejemplo sería el número de hijos, o se tiene uno o dos, pero no un hijo y medio.

B)      Continuas. En estas existen valores intermedios infinitos, guardando la limitación del propio aparato de medida. El peso sería un ejemplo: 57,587458… kg