Unidad 1 - Introducción. Tipos de variable UCO Métodos y Técnicas Cuantitativas Facultad de Psicología UdelaR The answer to what the hell are you doing here? is simple: to answer interesting questions you need data. Andy Field Para responder preguntas interesantes necesitamos datos Generalmente las preguntas surgen de alguna observación que nos interesa comprender. Las observaciones pueden ser anecdóticas (una vez soñé con un perro blanco y al otro día vi un perro blanco) o basada en un conjunto de instancias (cada otoño aumenta la venta de antialérgicos). Esta observación inicial permite generar explicaciones, o teorías, a partir de las cuales podemos realizar predicciones e hipótesis. Para evaluar si nuestras predicciones son correctas necesitamos datos. La recolección de datos y su subsecuente análisis nos dará información sobre si nuestra teoría es buena o si debe modicarse. ¾Qué son los métodos cuantitativos? Es un método de investigación que se fundamenta en la medición de variables mediante el uso de un sistema numérico, el análisis de estas mediciones mediante el uso de modelos estadísticos, y el reporte de las relaciones y asociaciones entre las variables estudiadas. Por ejemplo, estas variables pueden ser puntajes de tests o mediciones de tiempo de reacción. El objetivo de reunir los datos cuantitativos es entender, describir, y predecir la naturaleza de un fenómeno, particularmente mediante el desarrollo de modelos y teorías. Estadística descriptiva e inferencial En las ciencias empíricas, se busca encontrar relaciones generales (leyes) que expliquen el comportamiento de un fenómeno de interés. Sin embargo, no somos capaces de observar todos las instancias posibles relacionadas con ese fenómeno. Las conclusiones sobre lo que ocurrirá con la totalidad de una clase particular de eventos se extraen a partir de la observación de sólo unos pocos eventos de esa clase. El acto de ir desde lo que se observa que ocurre en un conjunto reducido de observaciones hasta 1 la armación de que eso mismo es válido también para el total de observaciones de la misma clase es lo que se conoce como inducción o generalización inductiva. La ciencia que recoge, ordena y analiza los datos de una muestra extraída de una determinada población, estadística. estadística inferencial. para hacer inferencias acerca de esa población valiéndose del cálculo de probabilidades es la Es común encontrar la estadística subdividida en: estadística descriptiva y La estadística descriptiva corresponde con una serie de procedimientos diseñados para describir la información contenida en un conjunto de datos (generalmente una muestra); es decir resumir y organizar datos. La estadística inferencial (también llamada inductiva) engloba una serie de procedimientos que permiten generalizar (inferir, inducir) la información contenida en ese conjunto particular de datos (muestra) al conjunto total de datos (población); es decir extraer información y elaborar conclusiones. Variables Una variable es la representación numérica de una característica sometida a medición. Dicho de otro modo, las variables son características que pueden ser medidas y que en cada medición pueden cambiar (variar). Por ejemplo, pueden variar en los distintos individuos (color de pelo, estado civil, altura, IQ), en distintas locaciones (presión de aire, temperatura), a lo largo del tiempo (desempleo). En los análisis cuantitativos de datos, los datos corresponden esencialmente con números. Esto signica que para llevar adelante los análisis es práctico asignar números a las características de las personas, objetos, lugares, etc., que se quiere estudiar. Qué representan los números asignados a los distintos valores de una variable depende de la variable que estamos midiendo. Existen dos tipos de variables: categóricas y cuantitativas. Variables categóricas Una variable categórica es una variable que puede tomar un conjunto de valores posibles, asignando cada observación a un grupo o categoría nominal de acuerdo con una propiedad de interés. Un ejemplo es la variable especie, la mayoría de los organismos son de una especie, no vamos a encontrar un organismo que sea un poco perro y un poco ratón. Las variables categóricas pueden clasicarse en nominales La u ordinales. medida nominal consiste en clasicar en categorías a los sujetos u objetos que se desea medir haciendo que todos los sujetos u objetos clasicados dentro de la misma categoría sean equivalentes en la característica que se está midiendo. Los sujetos u objetos asignados a categorías diferentes se considera que son cualitativamente distintos. La especie es un ejemplo de variable nominal. La medida ordinal consiste en asignar a los sujetos u objetos medidos un número que permita or- denarlos según la cantidad que poseen de la característica medida. En la escala ordinal, además de estar presente la relación de igualdad-desigualdad propia de la escala nominal, los números asignados permiten saber si la cantidad de característica que posee un sujeto u objeto es mayor que o menor que la cantidad que posee otro sujeto u objeto cualquiera pero sin distinguir en cuanto varían. Por ejemplo, el resultado de una maratón (primer, segundo y tercer lugar), nos informa del orden de llegada y por lo tanto quién lo hizo más rápido pero no cuánto más rápido. Variables cuantitativas Las variables cuantitativas se clasican en Una variable continua discretas o continuas y de intervalo o razón. puede tomar cualquier valor de la escala de medición que estamos usando, es decir que entre dos valores consecutivos siempre es posible encontrar un valor intermedio; éste es el 2 caso de variables como la edad o los tiempos de reacción (se puede tener 21 o 22 años, pero también 21,3 o 21,34571). En contraposición, una variable se considera discreta cuando entre dos valores consecutivos no puede darse un valor intermedio; éste es el caso de variables como el número de hijos (se pueden tener 2 o 3 hijos, pero no 2,7). Las variables cuantitativas son de intervalo cuando intervalos iguales en una escala representan di- ferencias iguales en la propiedad que estamos midiendo. Es decir, un objeto al que se le asigna la puntuación 12 en una escala de intervalos tiene 2 unidades de medida más que un objeto al que se le asigna la puntuación 10; del mismo modo, un objeto al que se le asigna la puntuación 6 tiene 2 unidades de medida más que un objeto al que se le asigna la puntuación 4. Entre 10 y 12 existe la misma diferencia, en cantidad de característica, que entre 4 y 6. Las variables de intervalo no poseen un cero absoluto, es decir no existe un valor que indique ausencia de esta propiedad. Un ejemplo es la temperatura, el valor medida de 0◦ C es un punto arbitrario de la escala y, no indica que no hay temperatura. La razón añade a la de intervalos la presencia del cero absoluto. Es decir, el cero de una escala de razón indica ausencia total de la característica medida. Al igual que en la escala de intervalos, las diferencias entre los objetos medidos son constantes (existe una unidad de medida). Ejemplos de este tipo de variables son el peso, la edad, o los tiempos de reacción. 3
