DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN EN PSICOLOGÍA · DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN EN PSICOLOGÍA Guía...
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DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN EN PSICOLOGÍA
Guía Docente: Correo: [email protected]
Bibliografía básica: acceso gratuito y disponible en:
https://www.uv.es/friasnav/TEMES_202021 Frías-Navarro, D. y Pascual-Soler, M. (Eds.), Diseño de la investigación,
análisis y redacción de los resultados. Universidad de Valencia. España.
DOI: https://doi.org/10.17605/OSF.IO/KNGTP
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1 http://www.uv.es/friasnav (Universitat de València)
61 TRANSPARENCIAS
-TEMA 1 -TEMA 2
DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN EN PSICOLOGÍA
Guía Docente:
2
IMPORTANTE: la elaboración del Power Point de cada tema es para ayudar a la presentación de los contenidos de la materia. Por ello, puede sufrir modificaciones hasta que se acaba la enseñanza del tema con esas diapositivas. Recordar actualizar el Power Point una vez el tema ya se ha presentado en clase.
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Y para obtener pruebas empíricas de calidad (resultados o
evidencia) es necesario dominar de forma adecuada todos los
elementos implicados en el proceso de diseño de investigación.
Los elementos o herramientas que forman parte del diseño de
una investigación incluyen cuestiones como:
necesidad de conocimiento (problema de investigación),
constructos, variables, tipos de hipótesis, sesgo, control,
estadística, inferencia, estadísticos, contraste de hipótesis,
resultados, redacción, conclusiones...
Se podrían comparar dichos elementos, por ejemplo, con las herramientas que los cirujanos utilizan para llevar cabo con éxito una operación (Imagen 1):
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Los profesionales de la Salud y las Ciencias Sociales nos encontramos en un continuo desarrollo profesional y la responsabilidad ética exige la actualización constante de los conocimientos que garantice la justificación de las decisiones adoptadas dentro de un modelo basado en las mejores pruebas o evidencia disponible.
Código Deontológico del Psicólogo
Artículo 17. “La autoridad profesional del Psicólogo/a se fundamenta en su capacitación y cualificación para las tareas que desempeña. El/la Psicólogo/a ha de estar profesionalmente preparado y especializado en la utilización de métodos, instrumentos, técnicas y procedimientos que adopte en su trabajo. Forma parte de su trabajo el esfuerzo continuado de actualización de su competencia profesional. Debe reconocer los límites de su competencia y las limitaciones de sus técnicas”. Artículo 18. “Sin perjuicio de la legítima diversidad de teorías, escuelas y métodos, el/la Psicólogo/a no utilizará medios o procedimientos que no se hallen suficientemente contrastados, dentro de los límites del conocimiento científico vigente. En el caso de investigaciones para poner a prueba técnicas o instrumentos nuevos, todavía no contrastados, lo hará saber así a sus clientes antes de su utilización”.
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ERRORES:
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Consistencia y
Replicación de
los efectos
La estadística constituye la
“tecnología del método científico experimental”
(Mood y Graybill, 1972)
El procedimiento de comprobación de hipótesis
estadísticas requiere trabajar con un diseño de
la investigación que garantice que las conclusiones
no estarán invalidadas por factores no controlados
o por sesgos que amenazan la validez del estudio
Proceso de comprobación de Hipótesis
Validez
Fiabilidad
Exactitud en la
interpretación de
los resultados y
generalización
El diseño de investigación
tiene que garantizar:
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Diseño de Investigación 2
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Análisis de datos
El informe de investigación: estructura y redacción
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ARTÍCULO PROCESO DE DISEÑO DE INVESTIGACIÓN
Análisis de datos
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Necesidad de Conocimiento
CONOCIMIENTO
Etapa de generar ideas sobre el fenómeno de interés
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Delimitación del problema:
Definir de forma clara, precisa y concreta el problema que se debe resolver permitiendo así iniciar el proceso de búsqueda y localización de la información que facilitará la respuesta más adecuada, precisa y actual del problema planteado
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1. Debe expresar una relación entre dos
o más variables
2. El planteamiento debe ser claro, sin
ambigüedades y, en lo posible en
forma de pregunta
3. Debe permitir su verificación empírica
4. El problema debe ser relevante, es
decir que justifique el esfuerzo y la
inversión que se gasta en su
resolución
5. Debe enmarcarse dentro de una
teoría, considerando que la ciencia
busca generalizaciones y no se
construye con hechos aislados
Problema de investigación:
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¿La eficacia del tratamiento cognitivo-
conductual tiene un efecto diferente
según se trate de pacientes
anoréxicos con atracones y purga o
de anoréxicos con restricciones?
NECESIDAD DE CONOCIMIENTO
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Eliminar incertidumbre de
nuestro conocimiento
Modificar o añadir
nuevos conocimientos
La investigación implica un proceso de análisis de la realidad con el
objetivo de dar respuesta a la necesidad de conocimiento planteada
Necesidad de Conocimiento
CONOCIMIENTO
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Necesidad de Conocimiento
Hipótesis de Investigación
Planificación de la Investigación
Método
Análisis
CONOCIMIENTO
Conocimiento Previo
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Necesidad de Conocimiento
Planificación de la Investigación
Método
Análisis
CONOCIMIENTO
Hipótesis de Investigación
Conocimiento Previo
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VARIABLE: cualquier entidad que puede tomar diferentes valores
1º Criterio metodológico:
Variable(s) independiente(s) de tratamiento
o Factores del diseño: (A, B, C)
Variable(s) dependiente(s): (Y1, Y2 ...)
Variable(s) independientes extraña(s)
Variable independiente manipulada, es decir, sus niveles experimentales o
condiciones de tratamiento son introducidos deliberadamente por el investigador
para observar cómo afecta a la variable dependiente (metodología experimental y metodología cuasi-experimental).
Variable independiente no manipulada cuyos niveles o condiciones son
seleccionados por el investigador para ver su relación con la variable dependiente
(metodología no experimental).
Variable dependiente medida objeto de observación (Y)
Variable extraña que se incorpora en el diseño de la investigación para:
*controlar su efecto
**para reducir la varianza del error
***para provocar ambas cosas
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Forman la Hipótesis Científica o Hipótesis de Investigación
Variable Independiente
Variable Dependiente
Variable Extraña o
contaminadora
Son controladas con el diseño
para mantener constante su efecto sobre
las variables que forman la hipótesis o
para residualizar estadísticamente la
variabilidad que provocan
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TÉCNICAS DE CONTROL
MINIMIZAR EL ERROR ALEATORIO
CONTROLAR EL ERROR SISTEMÁTICO
OBJETIVO: garantizar la equivalencia de los grupos de observación,
suprimiendo diferencias sistemáticas entre ellas.
Condición indispensable para la aplicación correcta de las pruebas
Estadísticas.
Técnica imprescindible para la metodología experimental.
Selección Aleatoria: selección de muestras representativas
de la población (relacionado con la validez externa de los resultados)
Asignación Aleatoria: asignación aleatoria de los sujetos a
los grupos de tratamiento (con la validez interna de los resultados)
Control
Externo
Control
Interno
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1- Si el investigador CONOCE la presencia de variables independientes
extrañas
Fase de Planificación debe anticipar su efecto sobre la relación V.I.-V.D. y actuar:
Factorizando su presencia
en el diseño de investigación:
diseño de bloques, diseño con variables covariadas
ELIMINACIÓN
CONSTANCIA
2- Si el investigador NO CONOCE variables independientes extrañas concretas
Fase de Planificación debe aleatorizar su efecto sobre la relación V.I.-V.D. y actuar:
No exige conocer: *Cómo se relacionan Variable Extraña-V.D.
**Qué variables extrañas hay que controlar
***Cuántas son las variables extrañas
ALEATORIZACIÓN
Mayor su efectividad cuanto mayor es la muestra
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3º-Contrastación estadística
con datos empíricos
2º-Enunciados
contrastables
empíricamente
Hipótesis Estadísticas: Hipótesis de Nulidad (H0)
Hipótesis Alternativa (H1 )
Análisis
Hipótesis de Investigación
Necesidad de Conocimiento
CONOCIMIENTO
1º-Hipótesis Científica Hipótesis
Sustantiva
Conocimiento Previo
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¿Los pacientes anoréxicos con
atracones y purga tienen un grado de
resistencia al tratamiento cognitivo-
conductual diferente al de los
anoréxicos con restricciones?
HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN
Diseño de superioridad o eficacia
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Necesidad de Conocimiento
Planificación de la Investigación
Método
Análisis
CONOCIMIENTO
Hipótesis de Investigación
Conocimiento Previo
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Planificación de la Investigación
Hipótesis de Investigación
Necesidad de Conocimiento
VALIDEZ
CONOCIMIENTO
Conocimiento Previo
MINIMIZAR EL SESGO E INCREMENTAR LA PRECISIÓN DE LA ESTIMACIÓN DEL EFECTO
VALIDEZ DE
LOS RESULTADOS
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CONtrolar la
varianza sistemática secundaria
NECESIDAD POR COMPRENDER LA REALIDAD DE UN FENÓMENO: Hipótesis Teóricas
Operacionalización
HIPÓTESIS
1º Fase
Kerlinger (1986)
MINimizar la
varianza no sistemática del error
MAXimizar la
varianza sistemática primaria
PLAN DE INVESTIGACIÓN
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Necesidad de Conocimiento
Planificación de la Investigación
Método
Análisis
CONOCIMIENTO
Hipótesis de Investigación
Método
Conocimiento Previo
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Planificación de la Investigación
Hipótesis de Investigación
Necesidad de Conocimiento
CONOCIMIENTO
Método
2º- ¿ASIGNACIÓN
ALEATORIA de las
condiciones de la
V. Independiente?
1º- ¿MANIPULACIÓN
de la Variable Independiente?
Conocimiento Previo
Metodología aplicada en el
estudio
METODOLOGÍAS
DE INVESTIGACIÓN
METODOLOGÍAS:
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ASIGNACIÓN ALEATORIA:
1) DEL TRATAMIENTO (CONDICIONES de la Variable
Independiente manipulada) A LOS SUJETOS QUE
FORMAN LOS GRUPOS QUE VAN A SER COMPARADOS
(‘diseños entre-grupos’)
O, puede que lo que se asigne aleatoriamente sea:
1) DEL ORDEN DE ADMINISTRACIÓN DEL TRATAMIENTO A
CADA UNO DE LOS SUJETOS (‘diseños de medidas
repetidas’)
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POR EL NÚMERO
DE FACTORES
POR LA TÉCNICA
DE CONTROL
POR EL NÚMERO DE
VARIABLES
DEPENDIENTES
POR EL NÚMERO
DE OBSERVACIONES
POR CONDICIÓN DE LA
VARIABLE INDEPENDIENTE
POR LA ESTRUCTURA DE
LA COMBINACIÓN DE LAS
CONDICIONES DE LA
VARIABLE
DE TRATAMIENTO
OBSERVACIONES RECOGIDAS POR
UNIDAD EXPERIMENTAL
(Nº de mediciones)
UNA MEDICIÓN MÁS DE UNA MEDICIÓN
UNIFACTORIAL
SIMPLE
FACTORIAL
SIN RESTRICCIONES
COMPLETAMENTE
ALEATORIO
CON RESTRICCIONES
UNA:
UNIVARIADO
MÁS DE UNA:
MULTIVARIADO
CONSTANTE:
ORTOGONAL
EQUILIBRADO
BALANCEADO
NO CONSTANTE:
NO ORTOGONAL
NO EQUILIBRADO
NO BALANCEADO
DISEÑO COMPLETO DISEÑO INCOMPLETO
DISEÑOS
TRANSVERSALES
DISEÑOS
LONGITUDINALES
ESTRATEGIA DE
COMPARACIÓN DE
GRUPOS
ENTRE-GRUPOS INTRA-GRUPOS
DISEÑO MIXTO
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Necesidad de Conocimiento
Planificación de la Investigación
Análisis
CONOCIMIENTO
Hipótesis de Investigación
Análisis
Método
Conocimiento Previo
Analizar la ecuación estructural del
modelo de diseño planteado en el
estudio
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Planificación de la Investigación
Hipótesis de Investigación
Necesidad de Conocimiento
CONOCIMIENTO
Método
Análisis
Conocimiento Previo
-Significación estadística -Significación del tamaño del efecto -Significación Clínica o Social (utilidad de los hallazgos)
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DATOS DE LA INVESTIGACIÓN
Los datos tienen cierta variabilidad
Y ¿a qué se puede atribuir dicha variabilidad?
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Proceso de evaluación empírica de las hipótesis:
-Significación estadística
se realiza mediante un “modelo de decisión probabilística” a través de la ejecución de una
prueba o test de significación estadística
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Cuestionario de Duelo y Pérdida Migratoria [Migratory Grief and Loss
Questionaire, MGLQ] (Casado y Leung, 2001). Versión española
validada por Zamora (2012).
Este instrumento MGLQ está diseñado para medir la experiencia de duelo
(de dolor y pérdida) asociada a la migración. Consta de 20 ítems que se
responden según una escala Likert de cuatro valores. Pregunta con qué
frecuencia la persona se ha sentido de la forma que describe cada ítem en
los treinta días anteriores. La puntuación oscila de 0 a 60, indicando niveles
más intensos de duelo migratorio las puntuaciones más altas. Consta de dos
factores que representan respectivamente el “apego a la tierra” y la
“discontinuidad en la identidad”.
CONSTRUCTO. El duelo (del latín dolus) significa dolor, lástima, aflicción. Es
la respuesta emotiva a la pérdida de alguien o de algo. El duelo no es un
estado sino un proceso con diferentes etapas: negación, ira, depresión y
aceptación. El proceso de duelo es el modo de hacer frente a las pérdidas y
supone reconciliarse con una situación que no puede ser cambiada y sobre
la que se tiene poco control o ninguno
El duelo migratorio. Desde el punto de vista migratorio, emigrar supone elaborar pérdidas de lo dejado en el país de origen. Se considera que hay 3 tipos de duelo migratorio: 1) el simple: cuando la migración se realiza en condiciones óptimas. El
entorno acoge y facilita la integración del inmigrante. 2) el complicado: cuando las circunstancias sociales, laborales y legales
dificultan la elaboración de lo perdido y se pone en peligro el equilibrio psíquico del inmigrante. A veces las complicaciones dan lugar a cuadros de estrés importantes o al desarrollo de síntomas psicopatológicos en personas vulnerables
3) el extremo: donde las circunstancias y trastornos que de ellos devienen superan las capacidades de adaptación del inmigrante y difícilmente puede elaborar el duelo.
OPERACIONALIZAR EL CONSTRUCTO: medir el constructo
SUPUESTO DE INVESTIGACIÓN: el duelo migratorio
Migratory grief?
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SUPUESTO DE INVESTIGACIÓN: “el duelo migratorio”
Migratory grief?
Diferentes investigaciones:
1. El estudio 1 plantea el siguiente objetivo: comprobar si los hombres y la mujeres
inmigrantes difieren en sus niveles de intensidad del duelo migratorio.
2. El estudio 2 plantea el siguiente objetivo: comprobar si una intervención para reducir
los síntomas de duelo migratorio es más eficaz en los hombres o en las mujeres.
3. El estudio 3 plantea el siguiente objetivo: comprobar si la intervención cognitiva para
reducir los síntomas de duelo migratorio es más eficaz respecto a una intervención
conductual.
4. El estudio 4 plantea el siguiente objetivo: comprobar si la intervención cognitiva para
reducir los síntomas de duelo migratorio es más eficaz en los hombres o en las mujeres
respecto a una intervención conductual.
5. El estudio 5 plantea comprobar si la intervención cognitiva produce una mejora en el
duelo migratorio respecto a la línea base.
Metodologías de los estudios y diseño:
1. ¿En el estudio 1? _____________________________________
2. ¿En el estudio 2? _____________________________
3. ¿En el estudio 3? _____________________________
4. ¿En el estudio 4? _____________________________
5. ¿En el estudio 5?
A tener en cuenta. Variables que moderan la intensidad del duelo
migratorio: tiempo que ha transcurrido desde la llegada, apoyo de la red
social en el país de residencia, contacto con la red social del país de origen y
grado de apoyo …
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Y ¿a qué se puede atribuir dicha variabilidad?
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-Significación estadística Prueba o test de significación estadística
Es una fórmula que está basada en la distribución muestral del estimador del parámetro (estadístico) que aparece en la hipótesis estadística (t, F, r, Ji Cuadrado…). Gracias a dicha prueba se podrá tomar una decisión estadística dicotómica: 1) mantener la hipótesis nula o 2) rechazar la hipótesis nula Siempre con un margen de error de equivocación (errores estadísticos: error de Tipo I y error de Tipo II).
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Cognitiva
Conductual
Intensidad del duelo
Migratorio, MGLQ
DISEÑO DE INVESTIGACIÓN
Primaria
Secundaria Error aleatorio
DATOS DE LA INVESTIGACIÓN
Y ¿a qué se puede atribuir dicha variabilidad?
VARIABILIDAD SISTEMÁTICA de la
Variable Dependiente
VARIABILIDAD NO SISTEMÁTICA de
la Variable Dependiente
Maximizar Minimizar Controlar
Efecto del Tratamiento: Variable Independiente
Efecto de variables
aleatorias
Efecto de variables extrañas
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Necesidad de Conocimiento
Planificación de la Investigación
Análisis
Hipótesis de Investigación
Método
CONOCIMIENTO
Conocimiento Previo
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Planificación de la Investigación
Hipótesis de Investigación
Necesidad de Conocimiento
Método
Análisis
CONOCIMIENTO
Conocimiento Previo
La acumulación de conocimiento científico es un proceso cíclico
Imagen disponible en: https://www.allianz-
assistance.es/blog/viajes/curiosidades-de-la-gran-piramide-de-guiza.html
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DATOS DE LA INVESTIGACIÓN
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-Diseño entre-grupos con 1 variable independiente (A) con 2 grupos (A=2)
-Una variable dependiente Y -Hipótesis: ¿hay diferencias entre las medias del grupo a1 y a2?
-Plantear la ecuación estructural: Y=M+A+E -M = constante o media total (general) de todas las puntuaciones en Y -A = efecto de la variable independiente
-E = error aleatorio presente en el conjunto de los datos (E=Y- PRONOSTICADA)
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DATOS DE LA INVESTIGACIÓN
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DATOS
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Y = puntuaciones en la variable dependiente
N = número de cada observación Y = puntuación media total (M)
en la variable dependiente
A = grupos de la variable independiente: grupo 1 (1) y grupo 2 (2)
Diseño entre-grupos con
-1 variable independiente (A) que
tiene 2 grupos (A=2)
-1 variable dependiente Y
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ErrorH0 AH1 ErrorH1 YH1
SCTOTAL SCA SCE
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Para dar respuesta a si las medias de los dos grupos difieren o no de forma estadísticamente significativa, se necesita recurrir al planteamiento de los modelos de la hipótesis nula y de la hipótesis alternativa
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Modelos:
DATOS DE LA INVESTIGACIÓN
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A continuación, desarrollar la ecuación estructural planteada por ese diseño de
investigación
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E = Y - Y
A = Ma - M
Y = M + EFECTOS del diseño + E
Diseño entre-grupos
Unifactorial (A): Y = M + A + E
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A = Ma - M
Y = M + EFECTOS del diseño + E
Diseño entre-grupos
Unifactorial (A): Y = M + A + E
Supongamos que en un diseño: -M= 20 -Ma1 = 35
¿Qué valor tiene la Ma2 si la constante o media general (M) es 20?
¿A?
Ma2 = 5
Necesariamente:
¿Cuántos grados de libertad tiene el efecto de A?
glA = a -1 glA = 2 -1 = 1
M 20
Ma1 35
Ma2 5
53
A = Ma - M
Y = M + EFECTOS del diseño + E
Diseño entre-grupos
Unifactorial (A): Y = M + A + E
¿A? Supongamos que en un diseño: -M= 20 -Ma1 = 35
-Ma2 = 5
A1 = 35 - 20
Calcular los efectos:
A1 = Ma1 - M
Luego el efecto de A1: 15
Y ¿qué valor tiene el efecto de A2?
A2 = -15
Necesariamente:
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E = Y - Y
Y = M + EFECTOS del diseño + E
Diseño entre-grupos
Unifactorial (A): Y = M + A + E
¿Error?
H1→
M + EFECTOS del diseño H1→
Diseño entre-grupos unifactorial:
H1
E = Y - Ma Diseño entre-grupos unifactorial
55
E = Y - (M +A)
E = Y - M - A
E = Y - M - (Ma - M)
E = Y - M - Ma + M)
E = Y - M - Ma + M
E = Y - Ma Diseño entre-grupos unifactorial
Y = M + EFECTOS del diseño + E
Diseño entre-grupos
Unifactorial (A): Y = M + A + E
E = Y - Y H1
En otras palabras
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Supuesto de investigación
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Supuesto de investigación
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1---Para dar una respuesta a si la diferencia entre las dos
medias (grupo a1 y grupo a2) es o no es estadísticamente
significativa es necesario ejecutar una prueba de contraste
de hipótesis estadísticas. En concreto, la razón F (o
también podría ser la prueba t de Student dado que el
diseño solo tiene 2 grupos, A = 2). Significación estadística
2---Y para informar de la magnitud del efecto se necesita un
estadístico del tamaño del efecto. En concreto, la d de
Cohen ya que se trata de dos medias (o también se podría
estimar el valor de la eta cuadrado). Significación de la
magnitud del efecto
d
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H0
1 = 2 = … = 0
Evidencia contraria H1
Variabilidad de los datos= azar, errores de muestreo
Las diferencias o las relaciones entre las variables
son
estadísticamente significativas
La Hipótesis nula siempre se asume como
cierta cuando se plantea un contraste
tradicional de hipótesis estadísticas
La Hipótesis
alternativa
H0
Las diferencias o las relaciones entre las variables no son
estadísticamente significativas
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Ejercicio 1. Para casa. Tendrá una evaluación continua Plantear las características que tiene esta investigación
2-Variable Independiente:
-Constructo
-Operacionalizada
3-Variable Dependiente:
-Constructo
-Operacionalizada
1-Hipótesis del estudio
4-N
5-n
6-A
7-Y
8-E
9-Metodología del estudio
10-Tipo de diseño del estudio
11-Plantear la Ecuación estructural
12-Análisis: plantear hipótesis estadísticas
Preguntas:
El ejercicio 1 se resolverá una vez se
haya realizado la autoevaluación por parte
del alumnado
61
13. Resuelve el contraste de hipótesis hasta obtener el valor de la Razón F del
ANOVA 14. Decisión dicotómica 15. Redacción de resultados