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Magíster en Neurociencia Social
Udp
Profesor: Alvaro Rivera David Huepe A.
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Población(grupo del
cual se deseasaber algo)
Muestra(grupo en quese realiza el
estudio)
Parámetros
Estimadores
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Profesor: David Huepe A. 3
Muestreo
Probabilístico
Aleatorio simple
Sistemático
Estratificado
Conglomerado
No Probabilístico
Por conveniencia
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! La preocupación central de un estudio es la detección de un
efecto. Por ejemplo, si realizamos una intervención y lacomparamos con un grupo control.
! La sensibilidad de un diseño puede ser definida como:!
Probabilidad que un efecto, si se presenta, será detectado (Lipsey).!
La capacidad de un diseño para detectar una diferencia (efecto)cuando ésta existe en la realidad.
! Al conocer la sensibilidad de un diseño de investigación previo,
puedo calcular el “tamaño del efecto” de dicho estudio y usarlo
como información para mi nuevo estudio.!
De esta forma aseguro un adecuado “Poder estadístico” para miestudio que se define como la “probabilidad de detectar undiferencia significativa estadísticamente, dado que existe unefecto del tratamiento”. De esta forma calculo mi muestra.
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1. Tamaño del efecto: magnitud del real efecto detectado
2. Heterogeneidad en los sujetos: Diferencias individuales entre
miembros de población relevante sobre VD de interés. Una
forma de aumentar sensibilidad del diseño es proponer“rangos o categorías” para cada subgrupo. Otra forma es
hacer “clusters” (bloques).
3. Tamaño muestral: Mientras más grande es la muestra, másdisminuyen probabilidades de error muestral y aumenta
sensibilidad del diseño a efectos del tratamiento.
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4. Error experimental: Variación en procedimiento de manejo
de participantes de grupo experimental (y no experimental)
tratados durante la investigación
5. Medición: inconsistencias en respuestas debido a
instrumentos de medición de VD de interés.
6. Análisis de datos: El poder inherente de la técnica de
análisis de datos estadísticos usada en las pruebas de
verificación de diferencias entre grupos de estudio.
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! Potencia es la capacidad o probabilidad para cumplir con los
objetivos de determinada situación.
! El objetivo de un investigador es obtener un resultado significativo,
siempre que la hipótesis de investigación sea verdadera.
! La potencia estadística de un estudio es “la probabilidad de que ese
estudio tenga un resultado significativo si la hipótesis de
investigación es verdadera” (Aron & Aron, 2001).
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!
Calcular la potencia al planificar un estudio ayuda a definir
la cantidad de participantes que se van a utilizar.
! Permite comprender los resultados experimentales que noson significativos o resultados que son significados
estadísticamente pero no en la práctica.
! Recordemos: NO nos interesa lograr un resultadosignificativo si la hipótesis de investigación es falsa.
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!
¿Si la hipótesis de investigación es verdadera, nos dará el
experimento automáticamente un resultado significativo?
NO!!!!
!
Puede ocurrir que la muestra particular que fue
seleccionada de la población no resulte lo suficientementeextrema como para rechazar la hipótesis nula.
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! La potencia de un estudio se puede calcular!! (antes!)
!
Para ello hay que calcular el área de la porción sombreada:
Potencia
Beta
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!
La potencia de un estudio depende de dos factoresprincipales…! 1. Tamaño del efecto predicho por la hipótesis de investigación
(tamaño de efecto)
!
2. La cantidad de participantes que incluye el estudio (tamaño dela muestra)
Pero también de:
3. El nivel de significación elegido4. Si se utiliza una prueba de una o dos colas
5. El tipo de procedimiento de prueba de hipótesis utilizado
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! Al determinar la potencia antes de realizar el estudio,
el tamaño del efecto se calcula sobre la base de dos
números:!
La predicción del investigador en cuanto a la diferencia entre las medias
de las dos poblaciones (por experiencia, teoría o de menor diferencia útil)
!
El desvío estándar poblacional
La regla de cálculo es dividir la diferencia predicha entre
las medias por el desvío estándar poblacional :
d= !1 - !2"
d de Cohen
Mediapoblación 1
Mediapoblación 2Desvío estándar de
la población 2
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1. Diferencias reales que efectivamente existan en lapoblación.
Para estimar el tamaño del efecto en nuestraintervención, es necesario considerar las posiblesdiferencias reales entre las poblacionescomparadas, que se generen a raíz del tratamiento.Así mientras mayores sean esas diferencias entrelas medias poblacionales, mayor es el tamaño delefecto, y por tanto es más probable que sean
detectadas a través de nuestro estudio.
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2. Variabilidad.Dice relación básicamente con la capacidad de “disminuir las
variabilidades”, en otras palabras, “minimizar los errores”.Para ello se deberán tomar todas las medidas posibles paraque la aplicación del tratamiento sea lo más homogéneo
posible. En este sentido es necesario velar por la“estandarización de las condiciones de tratamiento”, esto es,manejo adecuado de la variable independiente, control deotras condiciones que puedan afectar la variable dependiente,etc., puesto que a mayor variabilidad (observado en la
varianza), disminuye el efecto y, por ende, hace perderpotencia en el estudio.
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3. Calidad de la medición.
Se refiere a la validez de las mediciones, esto es,
que tanto los instrumentos utilizados como lasescalas de medidas, reflejen adecuadamenteaquello que se quiere medir.
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! Es difícil saber, antes de realizar un estudio, cuál es eltamaño del efecto que debemos esperar; si lo supiéramos ,
no necesitaríamos realizar la investigación.
! Jacob Cohen (1988, 1992), un psicólogo que ha trabajadomucho en estadística, ha establecido algunas reglas deltamaño del efecto:
! Descrip. Verbal d
! Pequeño 0,20
!
Mediano 0,50
! Grande 0,80
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! El otro factor es la cantidad de personas que integran lamuestra estudiada.
! Influye porque a mayor muestra, menor es el desvíoestándar de la distribución de medias (si las distribucionestienen un desvío estándar menor son más estrechas y porende están menos superpuestas).
! La razón principal por la que los investigadores calculan lapotencia al planificar un estudio es para decidir cuántosparticipantes incluir en el mismo ( por eso queremosanticipar el posible efecto esperado!!! ).
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! Recordemos el papel que desempeña la potencia aldiseñar un estudio (cuando la potencia es baja, aún si la
hipótesis de investigación resultara verdadera, sería muy
poco probable que el estudio arroje resultados
significativos). Se estaría desperdiciando el tiempo y
dinero.
! ¿Cuál sería un nivel de potencia aceptable? Cohen (1988)sugiere un 80% de potencia para que valga la pena (0,8).
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CARÁCTERÍSTICAS DELESTUDIO
RECURSOS PRÁCTICOS PARA AUMENTARPOTENCIA
DESVENTAJAS
Diferencia predicha entremedias poblacionales (!1 -
!2)
Aumentar la intensidad del procedimientoexperimental
Puede no ser pr áctico o puededistorsionar el significado del estudio
Desvío estándar (!) Utilizar una población con menor dispersión
Utilizar circunstancias de prueba estandarizadas
o controladas o mediciones más precisas
Puede no haber disponible,disminuye la posibilidad de
generalizar
No siempre resulta pr áctico
Tamaño de muestra (N ) Utilizar un tamaño mayor No siempre resulta pr áctico, puedeser costoso.
Nivel de significación (") Utilizar un nivel más indulgente de significación( como 0,1)
Aumenta alfa, la posibilidad de errorTipo I
Pruebas de una cola vspruebas de dos colas
Utilizar pruebas de una cola Puede no ser apropiado para lalógica del estudio
Tipo de procedimiento deprueba de hipótesis
Utilizar un procedimiento más sensible Puede no existir otro disponible oapropiado.
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H0 verdadera H0 falsa
Aceptamos H0Decisión correctaProbabilidad = 1-!
Error tipo IIProbabilidad = "
Rechazamos H0Error tipo I
Probabilidad = !(nivel de significación)
Decisión correctaProbabilidad = 1-"(poder estadístico)
" Como estamos hablando de resultados probabilísticos,siempre pueden cometerse errores:
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1. Reunir la información necesaria: a) tamaño del efecto y
b) tamaño de la muestra.
2. Determinar el punto de corte para rechazar la hipótesis
nula / nivel de significación alfa ("= ?)3. Recordar reglas de Cohen.
4. Utilizar la tecnología!!!!....
Veamos un ejemplo práctico en el computador!-
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! El Ministerio de Transporte preocupado por losniveles de ansiedad que se han generado por el usodel Transantiago propone una medida extremapara disminuirla. Han sugerido que en cada
paradero se ubique un mimo para que “les hagagracias” a los usuarios. Para ello se propone unaprueba piloto y nosotros debemos evaluar laefectividad futura de esta medida para decidir si serealiza o no a toda la población (o, si el mimo leshace gracia o no…¡¿ y si no les hace gracia?!).
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!
Para ello sabemos que:!
Se utilizará un escala de ansiedad con unrango de puntajes de 1 a 9, siendo 1-3 poca
ansiedad, 4-6 mediana ansiedad y 7-9 muchaansiedad.
!
Estudios previos ya han señalado que el gradopromedio de ansiedad en la población puntúaalrededor de los 7 puntos en esta escala, con
una SD=6 puntos.!
El estudio propuesto cuenta con dospoblaciones (control y experimental) con 25casos cada una (al ojo no más!!) y un alfa de0,05 ¿Nos da el “power”?
USEMOS EL G-POWER
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Primeroseleccionamos
el Test Family ttest
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2) seleccionamos elStatistical Test
correspondienteque en este casoes Means: Diff.Between 2 indepmeans
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3) Seleccionamos elTipo de análisis:
Apriori
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4) Presionar el botónde Determinar que
abrirá una ventanapara calcular el
Tamaño del efecto
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Cálculo Tamaño efecto:
Recordemos que la Pob 1 se relaciona con H1 y Pob.
2 se relaciona con el parámetro poblacional (H0)
d= !1 - !2"
d de Cohen
Mediapoblación 1
Mediapoblación 2
Desvío estándar dela población 2
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5) Ingresar los promedios de
cada muestra. En la muestra
1 se ingresa el promedio de
nivel de ansiedad esperado
después del tratamiento y en
la Muestra 2 se ingresa elpromedio obtenido en
estudios anteriores y la SD
la muestra 2
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6) Se presiona el botón de
Cálculo y transferencia a la
ventana principal donde
aparecerá el Tamaño del
efecto
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7) Se ingresa el nivel Alfa
que se utilizará y el Poder
que en este caso tiene un
valor de 0.8 y el Allocation
Ratio que señala la
proporción en que seencuentran los n de ambas
muestras, que en este caso
es 1.
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8) Se presiona elbotón Calcular yaparece el nmuestral para
cada gruponecesario paratener un poderestadísticoelevado.También se
muestragráficamente.
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! Usted forma parte de una comisión de expertos encargadade evaluar la factibilidad técnica de proyectos de
investigación presentados a concursar para financiamiento.
Su rol es evaluar si los proyectos cuentan con suficiente
potencia para detectar los efectos o resultados anticipados.
! Para ello usted cuenta con los siguientes antecedentes:
Un ejercicio de clase
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!
Proyecto 1. Evaluar la efectividad de una intervención cuyo objetivo esreducir el estrés laboral de conductores de diferentes rutas delTransantiago. Se sabe que cualquier trabajo es una actividad estresante,
por lo cual no se espera eliminar el estrés en esta población, sino reducirlo demanera significativa a través de terapia grupal.
!
Para la evaluación de la efectividad se usará una escala de estrés con un intervalode puntajes entre 1 y 30. De acuerdo a la estandarización realizada previamente aeste instrumento, se ha clasificado las puntuaciones en las siguientes categorías:
!
Puntaje Nivel de estrés! 1 – 10 bajo
!
11-15 leve!
16 – 20 moderado
! 21 - 25 alto
! 26 – 30 muy alto
!
Estudios anteriores señalan que los conductores del Transantiago tienden apuntuar alrededor de 24 puntos en esta escala, con una desviación estándar de 6puntos. Hasta ahora, el estudio cuenta con un grupo control y un grupoexperimental, con 15 casos cada uno.
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1. Identifique el tamaño de efecto que usted considera
apropiado para este estudio.
2. ¿Cuál es la potencia estadística de la prueba con los
antecedentes presentados y el tamaño del efecto que
usted considera apropiado? Utilice un valor " = 0,05.
3. ¿Qué tamaño muestral sería necesario utilizar para teneruna potencia estadística igual a 1-#= 0,8?
4. Suponga que usted se quiere cuidar de cometer un error
tipo II ¿qué estrategia utilizaría?