UD1: Recogida de datos Y Bases para el diseño experimental Flashcards
Término población puede referirse a algo:
2 cosas
- General: Todos los seres humanos
- Concreto: Todos los hoombres con nombres de personajes históricos
Es de interés obtener resultados que se puedan
aplicar a toda una población de interés.
Las condiciones que debería cumplir una muestra son:
- Comprende ser parte de la población
- Ser representativa
¿Qué significa que una muesta sea “representativa”?
Que las características que se pretenden estudiar en la población representen realmente a la población
Una muestra representativa debería ser una:
reproducción, a escala, de la población a la que pertenece respecto a las variables que queremos estudiar
Si se cumplen las características de la muestra, ¿esto qué significa?
Que se podrán generalizar los resultados obtenidos con la mayor validez posible.
Población y selección de la muestra
¿Existe un tamaño ideal de muestra?
No, cuándo más homogénea sea la población a estudiar, más fácil será de estudiar
Población y selección de la muestra
¿ se puede asegurar que los cálculos efectuados sobre muestras grandes son más precisos que los efectuados sobre muestras pequeñas.?
V/F
Verdadero
Población y selección de la muestra
Su amplitud es estadísticamente proporcional a
la magnitud de la población.
Población y selección de la muestra
Se puede asegurar que una muestra es
representativa cuando…
se realiza un muestreo
aleatorio de la población diana
Población y selección de la muestra
Características del muestreo representativo:
- Toda persona tiene igual probabilidad de ser elegida para entrar en la muestra.
- Cada persona se elige con independencia de las demás.
Población y selección de la muestra
En la práctica ¿qué es lo importante?
a. extracción de la muestra
b. definir adecuadamente la población diana
b. definir adecuadamente la población diana de la que se sacan los sujetos
Población y selección de la muestra
¿Cuándo se suelen reclutar a sujetos particulares en las muestras?
estudios comparativos (ej. Casos y controles), el objetivo es realizar una inferencia científica
Población y selección de la muestra
¿Cuándo se suelen reclutar a sujetos particulares en las muestras?
estudios comparativos (ej. Casos y controles), el objetivo es realizar una inferencia científica
Población y selección de la muestra
¿Qué error se comete al sacar una muestra de población?
se llama error de muestro y es un error aleatorio, siempre que la muestra se haya extraído al azar.
Población y selección de la muestra
En media, los resultados obtenidos en muestras
de gran tamaño deberían ser similares.
Población y selección de la muestra
A la hora de seleccionar la muestra de la población
sobre la que se van a recoger los datos, se pueden
seguir dos tipos de procedimientos:
- Muestreo probabilístico
- Muestreo NO probabilístico
Tipos de muestreo probabilístico:
- Muestreo aleatorio sistemático
- Muestreo estratificado
- Muestreo por conglomerado
- ”” por etapas
DEFINICIÓN MUESTREO…
En la selección de los sujetos que componen la muestra, no utiliza el azar, sino que atiende al criterio del investigador, establecido al inicio de la investigación,
por razones de economía, comodidad, etc. Esto supone
que las muestras tienen menos fortaleza para la generalización de resultados, puesto que no se puede
determinar la probabilidad de que todos los elementos
de la población hayan estado disponibles para ser
seleccionados.
Muestreo NO probabilístico
Tipos de muestreo NO probabilístico
- Muestreo intencional
- Muestreo accidental
DEFINICIÓN MUESTREO…
El investigador utiliza las muestras que tiene a su alcance – por proximidad, facilidad de acceso, etc.- sin introducir selección o modificación alguna, por lo que es el procedimiento de muestreo más débil.
Muestreo accidental
DEFINICIÓN MUESTREO
El investigador selecciona de forma directa los sujetos de la muestra, por lo que ésta resultará probablemente sesgada. De ahí que sea preciso especificar con claridad el criterio de selección utilizado.
Muestreo intencional
DEFINICIÓN MUESTREO
Es el que, para la selección de los sujetos, utiliza el azar (muestreo aleatorio), donde todos los miembros de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de la muestra.
Muestreo porbabilístico
DEFINICIÓN MUESTREO
Cada sujeto de la población tiene
la misma probabilidad de ser elegido
Muestreo aleatorio simple
DEFINICIÓN MUESTREO
Se elige al azar el primer sujeto y a continuación se selecciona cada sujeto enésimo del listado de población.
Muestreo aleatorio sistemático
DEFINICIÓN MUESTREO
Permite garantizar la presencia de diferentes grupos en la muestra, sobre todo cuando se trata de poblaciones no homogéneas. Asegura que los aspectos más significativos de la población están representados en la
muestra
Muestreo estratificado
DEFINICIÓN MUESTREO
Se divide a la población en subgrupos y se elige de cada uno de ellos un número determinado de sujetos.
Muestreo estratificado
DEFINICIÓN MUESTREO
La unidad muestral en este caso es el conglomerado y no el individuo. Consiste en seleccionar aleatoriamente un número de conglomerados y trabajar con la totalidad de elementos pertenecientes a los mismos.
Muestreo por conglomerados
DEFINICIÓN MUESTREO
Consiste en dividir la población en varios conglomerados y seleccionar un número de ellos al
azar. Sucesivamente, se vuelven a obtener submuestras del paso anterior de forma aleatoria.
Muestreo por etapas
Para poder recoger datos se necesitan tener en cuenta 2 cosas:
- Qué medir
- Cómo medirlo
se necesitan medir variables para…
para poder estudiar una hipótesis de investigación
¿Cuál sería la situación ideal en cuanto a variables cuando es la recogida de datos?
Que el valor de las variables recogido no debería cambiar en función de la situación, asegurando que los hallazgos encontrados perduran en el tiempo
Recogida de datos
Ejemplo: Medición del peso de una persona
No debería cambiar en función de la persona que lo
tome o del aparato usado
Recogida de datos
Ejemplo: Medición del peso de una persona
No debería cambiar en función de la persona que lo
tome o del aparato usado
normalmente existe una discrepancia entre el valor que medimos y el valor real de la variable:
error en la medida
Recogida de datos
Se debe especificar cómo se ha recogido cada una
de las medidas, de tal forma que los resultados
puedan ser reproducidos.
Recogida de datos
Una forma de controlar que el error que se comete en las medidas es mínimo, es:
definir ciertas propiedades de la medida que nos aseguran su calidad.
¿Cuándo es más probable que existan errores debido a que factores externos a lo que deseamos medir influirán en las respuestas de los sujetos?
en medidas relacionadas con el comportamiento de las personas
Recogida de datos
Los instrumentos utilizados para medir las
variables deben cumplir unos requisitos mínimos
de calidad:
Menciónalos
- Fiabilidad
- Validez
- Sensibilidad
Recogida de datos
Se dice que un instrumento es fiable si proporciona medidas precisas y estables de la variable que se mide, independientemente de la situación:
Fiabilidad
Recogida de datos
Se dice que un instrumento es válido si proporciona medidas de la variable que pretende medir
Validez
Recogida de datos
Deben poder discriminar entre las
ejecuciones de los sujetos.
sensibilidad
Estrategia experimental: Cómo medir
Para inferir causa y efecto se debe cumplir:
- Causa y efecto deben de ocurrir de manera cercana en el tiempo
- Causa ocurre antes del efecto
- Posibilidad de descartar explicaciones alternativas
Estrategia experimental: Cómo medir
Para poder inferir causalidad, se deben comparar dos
situaciones controladas:
una en la que la causa esté presente y otra en la que la causa no esté presente
Estrategia experimental: Cómo medir
Para poder inferir causalidad, se deben comparar dos
situaciones controladas:
una en la que la causa esté presente y otra en la que la causa no esté presente
Para poder inferir causalidad, en la metodología experimental…
se comparan situaciones donde la causa está presente y donde no lo está.
Estrategia no manipulativa, 3 características:
- variables son medidas normalmente de forma simultánea
- Correlación
- No da información sobre el momento de aparición de las diferentes variables, por lo que no se puede inferir causalidad.
Estrategia no manipulativa
Sirve para medir el grado de asociación o relación mutua entre dos variables.
Correlación
Estrategia no manipulativa
Otro problema al medir correlaciones:
La falta de control de factores externos
Consiste en probar el experimento diseñado en un número reducido de participantes:
estudios piloto
¿Para qué sirve un estudio piloto?
- Detectar problemas que se hayan podido obviar.
- Experimentador se familiarice con la tarea.
- Posibilita mejorar el experimento antes de haber “malgastado” demasiados participantes.
- Permite evaluar su nivel de dificultad
BASES PARA EL DISEÑO EXPERIMENTAL
En un diseño experimental, en primer lugar, manipularemos una variable…
Independiente, y veremos el efecto que tiene en otra (VD)
BASES PARA EL DISEÑO EXPERIMENTAL
Como experimentadores alteraremos de forma
deliberada los valores o niveles de:
variable independiente
BASES PARA EL DISEÑO EXPERIMENTAL
La VD es…
la variable que va a mostrar si existe algún efecto al cambiar los valores de la variable independiente
BASES PARA EL DISEÑO EXPERIMENTAL
Sólo podremos controlar los valores de la VI, no
tendremos control sobre los valores que toma la VD.
CONDICIÓN CONTROL Y CONDICIÓN EXPERIMENTAL
- Si existe una única VI en nuestro diseño, los diferentes valores o niveles que ésta toma constituirán las condiciones del experimento.
- Estaremos interesados en comparar las condiciones para comprobar si existen diferencias entre ellas acorde a los valores adquiridos de la VD.
Condición control y condición experimental
Para asegurar que se estudia la relación causa-efecto entre la VI y la VD, contaremos con:
- Condición control
- Condición experimental
BASES PARA EL DISEÑO EXPERIMENTAL
Aquella en la que la supuesta variable causal está ausente
Condición control
BASES PARA EL DISEÑO EXPERIMENTAL
Aquella en la que la supuesta variable causal está presente
Condición experimental
BASES PARA EL DISEÑO EXPERIMENTAL
Si existe una relación causa-efecto entre la VI y la VD, únicamente esperaremos encontrar un efecto en la condición experimental.
En algunos casos estaremos interesados en la comparación simple entre condición control y condición experimental.
BASES PARA EL DISEÑO EXPERIMENTAL
Ejemplo: Estudiar si diferentes tipos de queso producen diferencias en el número de pesadillas nocturnas.
En este caso existirá más de una condición experimental
BASES PARA EL DISEÑO EXPERIMENTAL
Viene caracterizado por el grupo de sujetos donde la variable causal está presente:
grupo experimental
BASES PARA EL DISEÑO EXPERIMENTAL
Viene caracterizado por el grupo de sujetos donde la variable causal no está presente
Grupo control
BASES PARA EL DISEO EXPERIMENTAL
Se debe a la manipulación de la VI. Se debe a que el experimentador hace algo con todos los participantes en una condición experimental, pero no en la otra.
FUENTES DE VARIACIÓN EN LAS MEDIDAS
PRIMARIA
VARIACIÓN SIST. DE LOS DATOS
BASES PARA EL DISEÑO EXPERIMENTAL
Si la única diferencia que podemos encontrar entre las diferentes condiciones es la manipulación experimental, entonces las diferencias observadas se deberán a esta.
FUENTES DE VARIACIÓN EN LAS MEDIDAS
PRIMARIA
VARIACIÓN SIST. DE LOS DATOS
BASES PARA EL DISEÑO EXPERIMENTAL
Se refiere a la variabilidad de la variable dependiente producida por una variable extraña que actúa sistemáticamente (diferencialmente en cada grupo o condición experimental) y no al azar.
FUENTES DE VARIACIÓN EN LAS MEDIDAS
SECUNDARIA
VARIACIÓN SIST. DE LOS DATOS
BASES PARA EL DISEÑO EXPERIMENTAL
Se debe tener cuidado de no confundir este efecto con el producido por la variable independiente.
FUENTES DE VARIACIÓN EN LAS MEDIDAS
SECUNDARIA
VARIACIÓN SIST. DE LOS DATOS
BASES PARA EL DISEÑO EXPERIMENTAL
Esta varianza es impredecible porque es debida a la influencia de variables desconocidas e imprevistas que pueden constituir fuentes de variación aleatoria como, por ejemplo, la motivación de los sujetos para realizar el experimento.
FUENTES DE VARIACIÓN EN LAS MEDIDAS
VARIACIÓN NO SISTEMÁTICA DE LOS DATOS
