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Este blog fue creado con el fin de conocer lo mas elemental de metodología de investigación.

miércoles, 25 de marzo de 2015

Definición conceptual y operacional

Definición conceptual

Una definición conceptual define el término o variable con otros términos. Así, "inhibición  reactiva" es "la dificultad de evocación que aumenta con el tiempo" y "comunicación interpersonal diádica" puede definirse como "el intercambio de información psicológica entre dos personas que desarrollan predicciones acerca del comportamiento del otro basados en dicha información y establecen reglas para su interacción que sólo ellos conocen", "poder" es "influir más en los demás que lo que éstos influyen en uno". Son definiciones de diccionario o de libros especializados (Kerlinger, 1975 y 1979; Rojas, 1981) y cuando describen la esencia o las características reales de un objeto o fenómeno se les denomina "definiciones reales" (Reynolds, 1971). Estas últimas constituyen la adecuación de la definición conceptual a los requerimientos prácticos de la investigación. De esa forma, el término "actitud" podría ser definido como "una tendencia o predisposición a evaluar de cierta manera un objeto o un símbolo de este objeto" (Katz y Stotland, 1959, citado por Kahle, 1984). Si nuestra hipótesis fuera: "Cuanto mayor sea la exposición de los votantes indecisos a entrevistas televisivas concedidas por los candidatos contendientes, más favorable será la actitud hacia el acto de votar", tendríamos que contextualizar la definición conceptual de "actitud" (formular la definición real). La "actitud hacia el acto dé votar" podría definirse como "la predisposición a evaluar como positivo el acto de votar para una elección". Estas definiciones son necesarias pero insuficientes para definir las variables de la investigación, porque no nos relacionan directamente con la realidad. Después de todo siguen siendo conceptos. Como señala Kerlinger (1979, p. 41): " ... los científicos deben ir más allá. Deben definir las variables que se usan en sus hipótesis en forma tal que puedan ser  comprobadas. Esto es posible usando lo que se conoce como definiciones operacionales".

Definición operacional

Una definición operacional constituye el conjunto de procedimientos que describe las actividades que un observador debe realizar para recibir las impresiones sensoriales, las cuales indican la existencia de un concepto teórico en mayor o menor grado (Reynolds, 1971, p. 52). En otras palabras, especifica qué actividades u operaciones deben realizarse para medir una variable.Siguiendo la línea de F. N. Kerlinger, una definición operacional nos dice que para medir una variable, hay que hacer esto y esto otro. Así, la definición operacional de la variable "temperatura" sería el termómetro; "inteligencia" podría ser definida operacionalmente como las respuestas a una determinada prueba de inteligencia; el conocido "Inventario Multifacético de la Personalidad Minnesota" (MMPI) es una definición operacional de "la personalidad" en adultos y adolescentes alfabetizados.

Referencia: Hernández Sampieri Roberto (1991). Metodología de la investigación.México: Mc Graw Hill

Tipos de variables


Variable independiente
Una variable independiente es aquella cuyo valor no depende del de otra variable.
La variable independiente en una función se suele representar por x.

Variable dependiente
Es aquella cuyos valores dependen de los que tomen otra variable.
La variable dependiente en una función se suele representar por y
La variable y está en función de la variable x.





Variables estadísticas

Variable cualitativa
Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos distinguir dos tipos:
•Variable cualitativa nominal
Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden. Por ejemplo:
El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo.



•Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa

Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden. Por ejemplo:
La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente.
Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ...
Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.



Variable cuantitativa
Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos:

Variable discreta
Una variable discreta es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos. Por ejemplo:
El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.

Variable continua
Una variable continua es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números. Por ejemplo:
La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
En la práctica medimos la altura con dos decimales, pero también se podría dar con tres decimales.



Variable aleatoria
Se llama variable aleatoria a toda función que asocia a cada elemento del espacio muestral E un número real.
Se utilizan letras mayúsculas X, Y, ... para designar variables aleatorias, y las respectivas minúsculas (x, y, ...) para designar valores concretos de las mismas.


•Variable aleatoria discreta


Una variable aleatoria discreta es aquella que sólo puede tomar valores enteros.
Ejemplos
El número de hijos de una familia, la puntuación obtenida al lanzar un dado.






•Variable aleatoria continua
Una variable aleatoria continua es aquella que puede tomar todos los valores posibles dentro de un cierto intervalo de la recta real.
Ejemplos
La altura de los alumnos de una clase, las horas de duración de una pila.



•Variable aleatoria binomial

La variable aleatoria binomial, X, expresa el número de éxitos obtenidos en cada prueba del experimento.
La variable binomial es una variable aleatoria discreta, sólo puede tomar los valores 0, 1, 2, 3, 4, ..., n suponiendo que se han realizado n pruebas.
Ejemplo
k = 6, al lanzar una moneda 10 veces y obtener 6 caras.


•Variable aleatoria normal
Una variable aleatoria continua, X, sigue una distribución normal de media μ y desviación típica σ, y se designa por N(μ, σ), si se cumplen las siguientes condiciones:
1. La variable puede tomar cualquier valor: (-∞, +∞ )
2. La función de densidad, es la expresión en términos de ecuación matemática de la curva de Gauss.


Variable estadística bidimensional
Una variable bidimensional es una variable en la que cada individuo está definido por un par de caracteres, (X, Y).

Estos dos caracteres son a su vez variables estadísticas en las que sí existe relación entre ellas, una de las dos variables es la variable independiente y la otra variable dependiente.

viernes, 20 de marzo de 2015

Glosario

Variable: Fenomeno que asume diferentes valores.
AmbiguoIncierto, confuso, dudoso.
Objetivo: Lo que existe realmente, fuera del sujeto que lo conoce.
SubjetivoDe nuestro modo de pensar o sentir,y no del objeto en sí mismo.
Hipótesis: Respuesta tentativa a un problema de investigación
AtingenteConexión, relación de una cosa con otra
Estadistico: De la estadistica o relativo a esta ciencia; datos, estudios estadisticos.
Contexto: Conjunto de circunstancias que rodean o condicionan un hecho.
Predictivo: Que predice. ¨aquellas hipotesis tenían un escaso valor predictivo; su poder predictivo sobre ciertas enfermedades y trastornos era mayor de lo previsto¨
 Investigación: Se refiere el acto de llevar de estrategias para descubrir algo.
Alcance: Depende la estrategia de investigación así los procedimientos y otros componentes del proceso serán distintos en estudios con alcances exploratorio, descriptivo, correlacional o explicativo.
Psicología: La psicología es la ciencia que se ocupa tanto teórica, como prácticamente, al estudio de los aspectos biológicos, sociales y culturales del comportamiento humano, tanto a nivel social como individual, así como también del funcionamiento y desarrollo de la mente humana.

lunes, 2 de marzo de 2015

Hipotesis estadisticas

La estadística permite comprobar hipótesis científicas a partir de los datos recogidos sobre un problema, pero para ello es necesario que tales hipótesis sean formuladas en términos estadísticos. Es decir, las hipótesis científicas tienen que ser operativizadas previamente, expresadas en forma de afirmaciones acerca de parámetros. Por tanto, en una prueba de decisión estadística no contrastamos directamente las hipótesis científicas, sino que trabajamos con hipótesis estadísticas que son una traducción de aquéllas. Tras comprobar la hipótesis estadística, podemos inferir que la hipótesis científica queda validada.

a) Hipótesis nula (H0). Generalmente, niega la hipótesis científica que queremos someter a contraste. Por ejemplo, puede afirmar que no existe una relación entre variables; que no se dan diferencias entre determinados grupos o que no existen diferencias entre dos distribuciones, atribuyendo al azar cualquier posible relación o diferencia observada,
b) Hipótesis alternativa (H1). Toda hipótesis nula va siempre acompaña da de una hipótesis alternativa, la cual afirmaría que las relaciones, las diferencias, etc. observadas no son debidas al azar y, por tanto, resultan estadísticamente significativas.

Puesto que cada una de estas hipótesis afirma lo contrario que la otra es incompatible que ambas sean ciertas. Por tanto, si llegamos a la conclusión de que la hipótesis nula no se cumple, podremos afirmar que se cumple la hipótesis alternativa. Y a la inversa, si mantenemos la hipótesis nula, tendremos que considerar que la hipótesis alternativa no se cumple. En general, la hipótesis científica queda confirmada cuando rechazamos la hipótesis nula y consiguientemente aceptamos una hipótesis alternativa.