Post on 25-Jan-2016
SEMINARIOS 2014-15
Seminario:Seminario:Análisis de datos en Ciencias Sociales: Análisis de datos en Ciencias Sociales:
Introducción al análisis descriptivo e inferencialIntroducción al análisis descriptivo e inferencial
María José Rodríguez CondeSusana Olmos MigueláñezFernando Martínez Abad
Grupo Ge2o
7 y 8 de mayo de 2015Aula 16A
http://knowledgesociety.usal.es/seminars
EMPÍRICO-ANALÍTICOEMPÍRICO-ANALÍTICOEMPÍRICO-ANALÍTICOEMPÍRICO-ANALÍTICO
El proceso de Investigación Educativa
PROBLEMAINVESTIGACIÓN
PROBLEMAINVESTIGACIÓN
HIPÓTESISHIPÓTESIS
ANÁLISISDE
DATOS
ANÁLISISDE
DATOS
TEÓRICO-CONCEPTUAL
TÉCNICO-METODOLÓGICO
ESTADÍSTICO-ANALÍTICO
TEORÍATEORÍA HECHOS EMPÍRICOSHECHOS EMPÍRICOS
DATACIÓNDATACIÓN
DISEÑODISEÑO
Dis
cusi
ón y
CO
NC
LUS
ION
ES
NIVELENIVELESS
Diseños de investigación Diseños de investigación educativaeducativa
Perspectiva empírico-analíticaPerspectiva empírico-analítica
María José Rodríguez Conde
Objetivos e hipótesisObjetivos e hipótesis
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:
a) Formular Hipótesis tras la revisión bibliográficab) Enunciar varias Hs. como posibles soluciones del problemac) Redactarlas de forma afirmativa, no interrogativad) Enunciado correcto y operativo, sin perder claridade) Que se pueda contrastar, confirmar o rechazarf) Evitar juicios de valor (“esto es mejor que aquello”)
VariablesVariables“Característica que puede tomar diferentes valores o expresarse en categorías”
“Característica que puede tomar diferentes valores o expresarse en categorías”
ESCALAS ESCALAS DE MEDIDADE MEDIDA
NOMINAL
1º Enunciado de la variable (“clase social”)2º Deducir sus dimensiones o aspectos principales
(“n. Socioeconóm.”)3º Buscar indicadores (“Renta, bienes materiales,
intereses...”)
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)
ORDINAL
INTERVALOS
DE RAZÓN
Clasificación Clasificación de variablesde variables
Según su naturaleza
Según el criterio metodológico
CUALITATIVAS (Dico o policotómicas)
CUASICUANTITATIVAS
CUANTITATIVAS: Discretas o continuas
Independientes (predictoras)
Dependientes (criterio)
Intervinientes, moduladoras, extrañas...
Variables en SPSSVariables en SPSS
Características generales de los Características generales de los diseños experimentalesdiseños experimentales
“Manipulación y control de variables”
Manipulación de la VIIntencional
Por selección
Control de VDNº de medidas
Momento de la medición
Control de Vars. extrañas
Eliminación
Mantener constante
Aleatorización
Control estadístico
Características generales de los Características generales de los diseños experimentalesdiseños experimentales
CLASIFICACIÓN, según el grado de control:
ExperimentalALTO. Se provoca (manipula) el fenómeno, el investigador determina los valores de la VI. Existe un control máximo de todas las variables extrañas más significativas.
Cuasi experimentalMEDIO. Se provoca o manipula el fenómeno, el investigador determina los valores de la VI. Quedan por controlar muchas variables extrañas significativas.
No experimental(ex-post-facto, …)
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.
EjemplosEjemplos
PreexperimentalesPreexperimentales CuasiexperimentalesCuasiexperimentales ExperimentalesExperimentales
Diseño de un solo Diseño de un solo grupogrupo
X OX O
Diseño de grupo no Diseño de grupo no equivalenteequivalente O X OO X O ---------------------------------- O OO O
Diseño de grupo de Diseño de grupo de control pre-postestcontrol pre-postest R O X OR O X O R O OR O O
Diseño pretest-postest Diseño pretest-postest de un solo grupode un solo grupo
O X OO X O
Diseño de series Diseño de series temporales con pre-temporales con pre-postest de un grupopostest de un grupo OO11 O O2 2 OO33 X O X O44 O O5 5 OO66
Diseño de grupo de Diseño de grupo de control postestcontrol postest R X OR X O R OR O
Diseño de Diseño de comparación estáticacomparación estática X OX O ---------------------------- OO
Diseño de series temp. Diseño de series temp. con grupo controlcon grupo control OO11 O O2 2 OO33 X O X O44 O O5 5 OO66--------------------------------------------------------------------------------------OO11 O O2 2 OO33 O O44 O O5 5 OO66
……....
X = TratamientoO = Observación / medidaR = Selección de sujetos al azar---= No al azar
ElementosElementosGruposGrupos n n AsignaciónAsignación
PretestPretest
(VD…)(VD…)
MétodoMétodo
(VI)(VI)
PostestPostest
(VD…)(VD…)
11 nn11 No aleatoriaNo aleatoria -- aa11 xx11
22 nn22 No aleatoriaNo aleatoria -- aa22 xx22
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 InvestigaciónValidez de la Investigación
INTERNAINTERNA
Existen garantías de que el efecto en la Existen garantías de que el efecto en la VD es debido ala VI y no a otras variables.VD es debido ala VI y no a otras variables.
EXTERNA:EXTERNA:Representatividad o generalización de Representatividad o generalización de
resultados.resultados.
Amenazas a la ValidezAmenazas a la Validez
INTERNAINTERNAMaduración, aplicación de pruebas, instrumentos, regresión Maduración, aplicación de pruebas, instrumentos, regresión
estadística, selección, mortalidad, selección-maduración, selección-estadística, selección, mortalidad, selección-maduración, selección-instrumentos, ambigüedad sobre la dirección de la influencia instrumentos, ambigüedad sobre la dirección de la influencia causal, difusión o imitación de tratamientos, igualación causal, difusión o imitación de tratamientos, igualación compensatoria de tratamientos, rivalidad compensatoria por recibir compensatoria de tratamientos, rivalidad compensatoria por recibir tratamientos menos deseables, resentimiento y desmoralización de tratamientos menos deseables, resentimiento y desmoralización de los sujetos por recibir un tratamiento menos deseable,…los sujetos por recibir un tratamiento menos deseable,…
EXTERNA:EXTERNA:Elección de muestras no reperesentativas, tamaño de Elección de muestras no reperesentativas, tamaño de
muestras, selección de procedimiento de muestreo…muestras, selección de procedimiento de muestreo…
Ejemplo de diseños 1Ejemplo de diseños 1
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Pretest Postest
% P
rob
lem
as
re
su
elt
os
Libro de texto
Sistema Multimedia
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 2Ejemplo de diseños 2
0
50
100
150
200
250
Hombre Mujer
Tie
mp
o (
se
g.)
Con distracción
Sin distracción
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 3Ejemplo de diseños 3
4
6
8
10
Libros Ordenador
Re
nd
imie
nto
CI Alto
CI Bajo
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.
EXPERIMENTO
4
6
8
10
Libros Ordenador
Re
nd
imie
nto
CI Alto
CI Bajo
EXAMEN
Ejemplo de diseños 4 (N=1)Ejemplo de diseños 4 (N=1)
0
1
2
3
4
5
6
7
Semanas
no
ch
es
co
n m
icc
ión
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.
Línea base (A) Tratamiento (B) Retirada (A) Tratamiento (B)
SEMINARIOS 2014-15
Seminario:Seminario:Análisis de datos en Ciencias Sociales: Análisis de datos en Ciencias Sociales:
Introducción al análisis descriptivo e inferencialIntroducción al análisis descriptivo e inferencial
María José Rodríguez CondeSusana Olmos MigueláñezFernando Martínez Abad
Grupo Ge2o
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