investigación y medición psicológica 2

8/11/2019 Investigacin y Medicin Psicolgica 2

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Curso para Examen

Ceneval de Psicologa

Investigacin y Medicin

Psicolgica

JuanJosCallelaRuizAgosto de 2014

Estadstica


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Tipos de validez de criterio

Validez concurrente.

Validez predictiva


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Validez concurrente

Se emplea siempre que una prueba se aplica a

personas clasificadas en varias categoras, como

grupos de diagnstico clnico o niveles

socioeconmicos con el propsito de determinar si las

puntuaciones en la prueba de las personas ubicadas en

una categora son significativamente diferentes de los

individuos que se hallan en otras categoras.


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Validez concurrente

Si la calificacin promedio vara de modo sustancial de

una categora a otra, entonces la prueba puede usarse deotra forma, quiz ms eficiente, de asignar a la gente a

esas categoras.

Por ejemplo.


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.

Las puntuaciones del MMPI han sido tiles en la

identificacin de trastornos mentales especficos,

porque se ha encontrado que los pacientes a

quienes los psiquiatras diagnostican trastornos

particulares tienden a diferir del resto de la poblacin

en las puntuaciones que obtienen en ciertos grupos

de reactivos (escalas).


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Validez predictiva

Se refiere a la precisin con que las

puntuaciones de una prueba predicen

puntuaciones de criterio, segn lo indica la

correlacin entre la prueba (predictor) y uncriterio de desempeo futuro.

Ejemplo: pruebas de aptitud o de inteligencia las

cuales se correlacionan con las puntuaciones, notas

de cursos, calificaciones de prueba de

aprovechamiento


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La validez predictiva

Es del mayor inters en la seleccin y ubicacin en

un contexto ocupacional o educativo. Diferentes

tipos de pruebas de habilidad, y en ocasionespruebas de personalidad y de inters, se utilizan con

propsitos de seleccin y ubicacin.


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ndices de discriminacinydificultadde reactivos

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Estadstica


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Percentiles, deciles y cuartiles

PercentilesDividen la distribucin en 100 partes

DecilesDividen la distribucin en 10 partes

CuartilesDividen la distribucin en 4 partes


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MximoMnimo Percentil 20

P20

20% 80%

Percentiles, deciles y cuartiles


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Rango

Rango (amplitud o recorrido):

Est determinado por los dos valoresextremos de los datos muestrales, es

simplemente la diferencia entre la mayor ymenor observacin.

Es una medida de dispersin absoluta, yaque depende solamente de los datos y

permite conocer la mxima dispersin.


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Medidas de tendencia central

Media, mediana y moda


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Se define como el punto medio geomtrico de ladistribucin de datos agrupados.

Mediana


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Es el dato que ocurre ms veces (que tiene la mayor

frecuencia de ocurrencia) para datos agrupados.

Moda


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Media o promedio y es el valor estadstico de tendencia

central ms utilizado, ya que es la ms confiable de lastres medidas de tendencia central y, por consiguiente, la

ms representativa de una distribucin de datos debido a

que es el punto de equilibrio (o centro de gravedad) dela secuencia de datos.

Media aritmtica


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Medidas de variabilidadVarianza y desviacin estndar


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Nos dicen como se dispersan los puntos; nos indican algosobre la naturaleza de la distribucin de los puntajes. Adems

de esto, nos informa sobre el rango de puntuaciones en elgrupo.

La medida ms frecuente utilizada es la desviacin estndar

que tiene como smbolo una S

Las medidas de variabilidad


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Desviacin estndar (s)

La desviacin estndar nos dice que mientras ms grande sea el valorde la desviacin estndar, mayor ser la variabilidad de la distribucinde los puntajes.

Poblacin o muestra homognea= desviacin estndar menor.

Poblacin o muestra heterognea= desviacin estndar mayor.


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Desviacin

estndar (s)

Procedimiento


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Desviacin estndar (s)Procedimiento

1. Primero calcula la media de las puntuaciones que teproporcionen

2. Resta la media a cada puntuacin que te proporcionaron

3. Eleva al cuadrado cada resultado que obtienes al restar lamedia

4. Suma todos los resultados que se elevaron al cuadrado

5. Divide el resultado de la suma, entre el nmero de casos

6. El resultado de la divisin es la varianza

7. Para determinar la desviacin estndar solo saca la razcuadrada de la varianza


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Puntuacin Z

Distribucin normal


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Distribucin normal

Distribucin terica que puede graficarse

en una curva normal, en campana o curva

de Gauss.

En esa curva se observa que la mayor

parte de los valores de la serie estn

alrededor del promedio; los valores lejanos

al promedio se presentan rara vez.


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La distribucin normal

Curva de distribucin de frecuencias donde la media, lamediana y la moda de una variable son iguales entre s y

la distribucin de las puntuaciones tiene forma decampana.


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Definicin estadstica denormalidad

Lo normal es lo usual o frecuente

Lo anormal es lo poco usual


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Puntuacin Z

Una puntuacin Z es la distancia de una puntuacin X haciala media.

Es el nmero de desviaciones estndar a las que est unapuntuacin de la media.

Formula: _

Z= x X

s

Puntuacin en bruto = x

_Media = X

Desviacin estndar = s


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Ejemplo.

_

1. Donde x= peso, X=120 libras, S= 10libras

_

CASO X (peso) X-X Z

Sonia 110 libras -10 libras -1 SD

Sofa 125 libras 5 libras .5 SD

Mariana 107 libras -13 libras -1.3 SD


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ProblemaSuponga que aplica el WISC a un grupo de 4 nios cuyo CI

obtenidos son 110, 92, 106 y 110Determine la Puntuacin Z de cada valor cuando la media fuede 104 y la desviacin estndar de 4.


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Z= 1.96 -------- 95%

Z= 2.58 -------- 99%

Intervalo de confianza


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Error esperado = nivel de significancia.

Al calcular un intervalo de confianza, utilizamos la letragriega = alfa () para representar el nivel de erroresperado. Ese nivel de error esperado tambin sedenomina Nivel de significancia.

Intervalo de confianza de 95%

Nivel de significancia o error esperado es 5%

100% - nivel de confianza (95%) = 5%


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EstadsticaInferencial


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Inferencia estadstica

Conjunto de procedimientos utilizados paradeterminar el grado en que la relacinobservadaentre dos variables (o la diferencia observada enuna variable dependiente entre dos o ms gruposde sujetos) puede EXPLICARSE como resultado delazar = atribuirse a fuentes de errores variables.


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La prueba de significancia

estadstica

Es la prueba de la hiptesisnula.


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Pasos del ritual de la prueba de

significacin estadstica


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Formular la hiptesis nula

Si hay relacin (o diferencia) se debe al azar.

Hiptesis del azar.


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Rechaza o no la Ho.

P que un nivel de probabilidad convencional previamente establecido.(0.05 0.01)

Los resultados NO se deben al azar = se rechaza la hiptesis nula (Ho).

P > al nivel de probabilidad convencional previamente establecido

No se puede descartar el azar = NO se rechaza la Ho.


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t de Student

William Sealy Gosset


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Definicin

Es una prueba estadstica para evaluar si dosgrupos difieren entre s de manera

significativa respecto a sus medias.

La hiptesis de investigacin propone que losgrupos difieren significativamente entre s y la

hiptesis nula propone que los grupos nodifieren significativamente.


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ANOVA

Usaremos el anlisis de la varianza (ANOVA) paracontrastar la hiptesis nula de que las medias de distintaspoblaciones coinciden. Por ejemplo, en el caso de 5poblaciones, el contraste a realizar sera:

HO : 1 = 2 = ... = 5 vs. HA : no todas las mediaspoblacionales son iguales


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Variables nominales: lasdistribuciones chi cuadrada


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Chi cuadrada ( )

La existencia de una relacin (o diferencias) entre dos

variables (nominales) se establece con una prueba dehiptesis llamada chi cuadrada.


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En esencia la chi cuadradaes una

comparacin entre la tabla de frecuenciasobservadas y la denominada tabla defrecuencias esperadas.

Chi d d E C l


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Chi cuadrada Examen Ceneval

Ho: no hay relacin entre tipo de familia e idea poltica

Hi: si hay relacin

Se rechaza la Ho, por lo tanto si hay relacin


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Otro ejemplo:

Digamos que 900 estudiantes expresan su voluntad por celebrar

el aniversario de la institucin organizando uno de dos eventos:una acto solemne en el templo universitario o una actividad

deportiva en el estadio de ftbol.

Una vez hecha la encuesta se tiene que 495 alumnos prefieren la

actividad deportiva y 405 se inclinan por el acto solemne. Existe

una diferencia significativa entre los estudiantes en su preferencia

por la actividad deportiva?

La prueba estadstica para determinar la

significatividad de la diferencia en las frecuenciasobservadas es la prueba

llamada Chi Cuadrada.


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Correlacin:cambio sistemtico en las puntuaciones

de dos variables de intervalo/ razn


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Correlacin positiva: un incremento enX se relaciona con un incremento en Y.

r = +1.00


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Correlacin negativa: Un incremento en X serelaciona con una reduccinen Y.

r = -1.00


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Ausencia de correlacin: un incremento en Xno se relaciona con las puntuaciones de Y.

r = 0 (no existe relacin)


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r de Pearson

El coeficiente de Pearson puede variar de 0 a 1

0= no existe correlacin

.10= correlacin dbil

.50= correlacin media

.75= correlacin considerable

.90= correlacin muy fuerte

1= correlacin perfecta

d P


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r de PearsonEjemplos de valores:

s=.01 significancia

0.783 valor de coeficiente

Si s es menor del valor .05, se dice que el coeficiente es significativo al nivel .05

(95% de confianza de que la correlacin sea verdadera y 5% de probabilidad de

error).

Si s es menor del valor .01, se dice que el coeficiente es significativo al nivel .01

(99% de confianza de que la correlacin sea verdadera y 1% de probabilidad de

error).

En artculos de revistas cientficas la significancia suele indicarse as:

0.48*

p


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r de PearsonEjemplos:

Hi: A mayor motivacin intrnseca, mayor puntualidadResultado: r=.721

s=.0001

Se acepta la Hi al nivel de .01. La correlacin entre la motivacin intrnseca y la

productividad es considerable.

Hi: A mayor ingreso, mayor motivacin intrnseca

Resultado: r= .214

s= .081

No se rechaza la Ho. El coeficiente no es significativo: .081 es mayor que .05,

recordemos que 05 es el nivel mnimo de aceptacin de la hiptesis.

d ??


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cansados..??

Juan Jos Callela RuizInvestigacin y Medicin Psicolgica

[email protected]/ 33 1115 7565Curso. Agosto 2014

muchas gracias..!!nos vemos la prxima clase
mailto:[email protected]:[email protected]

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