27 Jul
Diseño experimental:
es un plan, estructura o
Estrategia que se usa para el estudio preciso de un fenómeno psicológico.
Cuenta con los siguientes aspectos:
Operacionalización de la variable, describir con sustentos teóricos,
Identificar la variable dependiente, independiente y perturbadoras, especificar
El número de unidades experimentales y las poblaciones de las que son
Extraídas, delimitar el criterio de asignación (carácterísticas de las
Muestras), escoger técnicas de análisis estadístico.
Objetivos:
1.Generar
Respuestas a las preguntas de investigación,
2.Controlar la varianza del error,
3.Buscar un patrón para desarrollar la investigación.
Clasificación: No experimental:
no se
Puede manipular la variable porque ya se encuentra en determinada situación, se
Puede observar y describir la variable siendo tipo descriptiva y no se pueden
Generar teorías explicativas ya que no se tiene el control de la variable.
Experimental:
es un concepto integrado
Por varios conceptos:
Constancia:
se
Deben mantener constantes las condiciones de las variables.
Comparación:
cuando hay dos grupos la
Diferencia estadísticamente significativa entre la media de los dos grupos
Habla de la influencia independiente sobre la variable dependiente.
Aleatorización:
técnica idónea para
Conformar los grupos así como para asignar los tratamientos.
Control:
podemos controlar las
Variables extrañas que intervienen en la investigación.
Variable independiente:
es la supuesta causa de la variable
Dependiente, que es el efecto supuesto, de forma más precisa, son las causas
Iniciales de la acción (tratamiento a una población)
.
Variable dependiente:
es aquel aspecto de la conducta en el que
Esperamos controlar y esperar los efectos producidos por los cambios de la
Variable independiente.
Variable Extraña:
es la que interfiere en la relación entre las variables
Dependiente e independiente e influye en la validación total de las medidas.
Muestreo:
es un procedimiento que se
Utiliza para tomar parte de una población y convertirla en lo que se llama
muestra, para concluir a partir de ella.
Población:
Conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas especificaciones.
Es el conjunto de elementos que comparte rasgos comunes y son objetos de
Estudio (es importante delimitarlas).
Censo Poblacional:
son grupos específicos en donde se toman en cuenta a todos los
Individuos que conforman la población.
Muestra:
Subgrupo de la población del cual se recolectan datos y deben ser
Representativos de ésta.
Tamaño de la Muestra:
tiene que ser estadísticamente significativa y tiene que incluir
La mayor cantidad de carácterísticas observadas en la población. Todo esto con
La finalidad de hacer inferencia y generalizar.
Como se delimita una investigación:
se hace determinando las
Carácterísticas de la población en relación a:
1.Contenido:
el cual debe presentar las carácterísticas que debe
Tener la población, 2.Lugar:
es de
Donde sale la población, 3.Planteamiento:
Formulación del problema donde se describe la población y permite establecer
Datos estadísticos y sociodemográficos de la población en la cual el obj.
General va a responder a la pregunta que se ha planteado el investigador.
Recursos disponibles:
con cuánto tiempo
Y dinero cuenta el inv. Para poder poner fin a la investigación.
Errores comunes en la selección de la Muestra: 1.
No elegir casos que deberían ser parte de la muestra,
2. Elegir casos que no deberían estar
Porque no forman parte de la población,
3.
Seleccionar casos que son verdaderamente inelegibles.
Tipos de muestreo: probabilísticos:
en éste todos los elementos de
La población tienen la posibilidad de ser elegidos y se obtienen definiendo las
Carácterísticas de la población y el tamaño, y por medio de una selección
Aleatoria o mecánica de las unidades de análisis
. No probabilísticos:
en éste la elección de los elementos no
Depende de la probabilidad sino con las causas relacionadas con las
Carácterísticas de la población o de quién hace la muestra, aquí el proced. Es
Con base de fórmula de probabilidad. Elegir entre una muestra probab. O no
Probab. Depende del objeto de estudio.
Tipos De muestreo probabilísticos: 1. Azar simple:
es un proced. Sistemático de
Obtención de elementos de una población. Requiere utilizar números que siempre
Van a ser seleccionados un valor distinto. Debe haber una lista enumerada de
Los elementos de la población y una misma cantidad de sujetos, así como la
Misma cantidad de números aleatorios, de esta lista se saca la muestra. Como
Ventaja su simplicidad y como desventaja no hay agrupación de todos los
Individuos, no todos los elementos son tomados en cuenta.
2. Muestreo estratificado:
está basado en el azar y tomar en cuenta
Las categorías que conforman la población. Conocer el porcentaje de cada uno de
Los estratos o categorías es lo que se quiere.
estrategia que se usa para el estudio preciso de un fenómeno psicológico.
Cuenta con los siguientes aspectos:
Operacionalización de la variable, describir con sustentos teóricos,
identificar la variable dependiente, independiente y perturbadoras, especificar
el número de unidades experimentales y las poblaciones de las que son
extraídas, delimitar el criterio de asignación (carácterísticas de las
muestras), escoger técnicas de análisis estadístico.
Objetivos:
1.Generar
respuestas a las preguntas de investigación,
2.Controlar la varianza del error,
3.Buscar un patrón para desarrollar la investigación.
Clasificación: No experimental:
no se
puede manipular la variable porque ya se encuentra en determinada situación, se
puede observar y describir la variable siendo tipo descriptiva y no se pueden
generar teorías explicativas ya que no se tiene el control de la variable.
Experimental:
es un concepto integrado
por varios conceptos:
Constancia:
se
deben mantener constantes las condiciones de las variables.
Comparación:
cuando hay dos grupos la
diferencia estadísticamente significativa entre la media de los dos grupos
habla de la influencia independiente sobre la variable dependiente.
Aleatorización:
técnica idónea para
conformar los grupos así como para asignar los tratamientos.
Control:
podemos controlar las
variables extrañas que intervienen en la investigación.
Variable independiente:
es la supuesta causa de la variable
dependiente, que es el efecto supuesto, de forma más precisa, son las causas
iniciales de la acción (tratamiento a una población).
Variable dependiente:
es aquel aspecto de la conducta en el que
esperamos controlar y esperar los efectos producidos por los cambios de la
variable independiente.
Variable
extraña:
extraña: es la que interfiere en la relación entre las variables
dependiente e independiente e influye en la validación total de las medidas.
Muestreo:
es un procedimiento que se
utiliza para tomar parte de una población y convertirla en lo que se llama
muestra, para concluir a partir de ella.
Población:
conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas especificaciones.
Es el conjunto de elementos que comparte rasgos comunes y son objetos de
estudio (es importante delimitarlas).
Censo
Poblacional:
poblacional: son grupos específicos en donde se toman en cuenta a todos los
individuos que conforman la población.
Muestra:
subgrupo de la población del cual se recolectan datos y deben ser
representativos de ésta.
Tamaño de la
Muestra:
muestra: tiene que ser estadísticamente significativa y tiene que incluir
la mayor cantidad de carácterísticas observadas en la población. Todo esto con
la finalidad de hacer inferencia y generalizar.
Como se delimita una investigación:
se hace determinando las
carácterísticas de la población en relación a:
1.Contenido:
el cual debe presentar las carácterísticas que debe
tener la población, 2.Lugar:
es de
donde sale la población, 3.Planteamiento:
formulación del problema donde se describe la población y permite establecer
datos estadísticos y sociodemográficos de la población en la cual el obj.
General va a responder a la pregunta que se ha planteado el investigador.
Recursos disponibles:
con cuánto tiempo
y dinero cuenta el inv. Para poder poner fin a la investigación.
Errores comunes en la selección de la
Muestra: 1.
muestra: 1. No elegir casos que deberían ser parte de la muestra,
2. Elegir casos que no deberían estar
porque no forman parte de la población,
3.
Seleccionar casos que son verdaderamente inelegibles.
Tipos de muestreo: probabilísticos:
en éste todos los elementos de
la población tienen la posibilidad de ser elegidos y se obtienen definiendo las
carácterísticas de la población y el tamaño, y por medio de una selección
aleatoria o mecánica de las unidades de análisis
. No probabilísticos:
en éste la elección de los elementos no
depende de la probabilidad sino con las causas relacionadas con las
carácterísticas de la población o de quién hace la muestra, aquí el proced. Es
con base de fórmula de probabilidad. Elegir entre una muestra probab. O no
probab. Depende del objeto de estudio.
Tipos
De muestreo probabilísticos: 1. Azar simple:
de muestreo probabilísticos: 1. Azar simple:
es un proced. Sistemático de
obtención de elementos de una población. Requiere utilizar números que siempre
van a ser seleccionados un valor distinto. Debe haber una lista enumerada de
los elementos de la población y una misma cantidad de sujetos, así como la
misma cantidad de números aleatorios, de esta lista se saca la muestra. Como
ventaja su simplicidad y como desventaja no hay agrupación de todos los
individuos, no todos los elementos son tomados en cuenta.
2. Muestreo estratificado:
está basado en el azar y tomar en cuenta
las categorías que conforman la población. Conocer el porcentaje de cada uno de
los estratos o categorías es lo que se quiere.
estrategia que se usa para el estudio preciso de un fenómeno psicológico.
Cuenta con los siguientes aspectos:
Operacionalización de la variable, describir con sustentos teóricos,
identificar la variable dependiente, independiente y perturbadoras, especificar
el número de unidades experimentales y las poblaciones de las que son
extraídas, delimitar el criterio de asignación (carácterísticas de las
muestras), escoger técnicas de análisis estadístico.
Objetivos:
1.Generar
respuestas a las preguntas de investigación,
2.Controlar la varianza del error,
3.Buscar un patrón para desarrollar la investigación.
Clasificación: No experimental:
no se
puede manipular la variable porque ya se encuentra en determinada situación, se
puede observar y describir la variable siendo tipo descriptiva y no se pueden
generar teorías explicativas ya que no se tiene el control de la variable.
Experimental:
es un concepto integrado
por varios conceptos:
Constancia:
se
deben mantener constantes las condiciones de las variables.
Comparación:
cuando hay dos grupos la
diferencia estadísticamente significativa entre la media de los dos grupos
habla de la influencia independiente sobre la variable dependiente.
Aleatorización:
técnica idónea para
conformar los grupos así como para asignar los tratamientos.
Control:
podemos controlar las
variables extrañas que intervienen en la investigación.
Variable independiente:
es la supuesta causa de la variable
dependiente, que es el efecto supuesto, de forma más precisa, son las causas
iniciales de la acción (tratamiento a una población).
Variable dependiente:
es aquel aspecto de la conducta en el que
esperamos controlar y esperar los efectos producidos por los cambios de la
variable independiente.
Variable
Extraña:
extraña:
extraña: es la que interfiere en la relación entre las variables
dependiente e independiente e influye en la validación total de las medidas.
Muestreo:
es un procedimiento que se
utiliza para tomar parte de una población y convertirla en lo que se llama
muestra, para concluir a partir de ella.
Población:
conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas especificaciones.
Es el conjunto de elementos que comparte rasgos comunes y son objetos de
estudio (es importante delimitarlas).
Censo Poblacional:
poblacional: son grupos específicos en donde se toman en cuenta a todos los
individuos que conforman la población.
Muestra:
subgrupo de la población del cual se recolectan datos y deben ser
representativos de ésta.
Tamaño de la Muestra:
muestra: tiene que ser estadísticamente significativa y tiene que incluir
la mayor cantidad de carácterísticas observadas en la población. Todo esto con
la finalidad de hacer inferencia y generalizar.
Como se delimita una investigación:
se hace determinando las
carácterísticas de la población en relación a:
1.Contenido:
el cual debe presentar las carácterísticas que debe
tener la población, 2.Lugar:
es de
donde sale la población, 3.Planteamiento:
formulación del problema donde se describe la población y permite establecer
datos estadísticos y sociodemográficos de la población en la cual el obj.
General va a responder a la pregunta que se ha planteado el investigador.
Recursos disponibles:
con cuánto tiempo
y dinero cuenta el inv. Para poder poner fin a la investigación.
Errores comunes en la selección de la Muestra: 1
muestra: 1. No elegir casos que deberían ser parte de la muestra,
2. Elegir casos que no deberían estar
porque no forman parte de la población,
3
Seleccionar casos que son verdaderamente inelegibles.
Tipos de muestreo: probabilísticos:
en éste todos los elementos de
la población tienen la posibilidad de ser elegidos y se obtienen definiendo las
carácterísticas de la población y el tamaño, y por medio de una selección
aleatoria o mecánica de las unidades de análisis
. No probabilísticos:
en éste la elección de los elementos no
depende de la probabilidad sino con las causas relacionadas con las
carácterísticas de la población o de quién hace la muestra, aquí el proced. Es
con base de fórmula de probabilidad. Elegir entre una muestra probab. O no
probab. Depende del objeto de estudio.
Tipos De muestreo probabilísticos: 1. Azar simple:
de muestreo probabilísticos: 1. Azar simple:
es un proced. Sistemático de
obtención de elementos de una población. Requiere utilizar números que siempre
van a ser seleccionados un valor distinto. Debe haber una lista enumerada de
los elementos de la población y una misma cantidad de sujetos, así como la
misma cantidad de números aleatorios, de esta lista se saca la muestra. Como
ventaja su simplicidad y como desventaja no hay agrupación de todos los
individuos, no todos los elementos son tomados en cuenta.
2. Muestreo estratificado:
está basado en el azar y tomar en cuenta
las categorías que conforman la población. Conocer el porcentaje de cada uno de
los estratos o categorías es lo que se quiere.
Tipos de muestreo
Probabilísticos: 1. Azar simple:
probabilísticos: 1. Azar simple:
es
Un proced. Sistemático de obtención de elementos de una población. Requiere
Utilizar números que siempre van a ser seleccionados un valor distinto. Debe
Haber una lista enumerada de los elementos de la población y una misma cantidad
De sujetos, así como la misma cantidad de números aleatorios, de esta lista se
Saca la muestra. Como ventaja su simplicidad y como desventaja no hay
Agrupación de todos los individuos, no todos los elementos son tomados en cuenta.
2. Muestreo estratificado:
está
Basado en el azar y tomar en cuenta las categorías que conforman la población.
Conocer el porcentaje de cada uno de los estratos o categorías es lo que se
Quiere.
3. Muestreo por Conglomerados:
basada en un área física se deben dividir en zonas la
Población se debe sacar de cada zona una parte representativa de la pobl.
Tipos de muestreo NO probab:
1.
Muestreo accidental:
se utilizan los
Elementos disponibles al momento de hacer la inv. No hay planificación previa,
Es el menos representativo. 2
. Muestreo Intencional
Se determina mediante el propio razonamiento de cada sujeto
Que forma parte de la inv. Se realiza con criterios de inclusión, con
Carácterísticas que tenga el individuo para formar parte de la muestra según lo
Que quiere estudiar el investigador. 3.
Muestreo De bola de nieve
Se utiliza donde las poblaciones estudiadas son difíciles
De acceder a ellos. Se comienza por un sujeto que tenga las carácterísticas que
El inv. Está buscando. Luego ese sujeto selecciona a alguien que el crea que
Tiene las mismas caract. Solicitadas y así hasta lograr una muestra. Todos
Están relacionados. 4. Muestreo por cuotas: se divide a la población en
Categorías y por medio de una selección aleatoria y mecánica de las unidades de
Análisis.
Como calcular el tamaño De una muestra:
1. Tamaño de la población, 2. Tamaño de la muestra, 3.
Error estándar, 4. Varianza de la muestra, 5. Varianza del error, 5.
Probabilidad de que la varianza ocurra, 6. Tamaño de la muestra sin procesar.
un proced. Sistemático de obtención de elementos de una población. Requiere
utilizar números que siempre van a ser seleccionados un valor distinto. Debe
haber una lista enumerada de los elementos de la población y una misma cantidad
de sujetos, así como la misma cantidad de números aleatorios, de esta lista se
saca la muestra. Como ventaja su simplicidad y como desventaja no hay
agrupación de todos los individuos, no todos los elementos son tomados en cuenta.
2. Muestreo estratificado:
está
basado en el azar y tomar en cuenta las categorías que conforman la población.
Conocer el porcentaje de cada uno de los estratos o categorías es lo que se
quiere. 3. Muestreo por
Conglomerados:
conglomerados:
basada en un área física se deben dividir en zonas la
población se debe sacar de cada zona una parte representativa de la pobl.
Tipos de muestreo NO probab:
1.
Muestreo accidental:
se utilizan los
elementos disponibles al momento de hacer la inv. No hay planificación previa,
es el menos representativo. 2
. Muestreo
Intencional
intencional: se determina mediante el propio razonamiento de cada sujeto
que forma parte de la inv. Se realiza con criterios de inclusión, con
carácterísticas que tenga el individuo para formar parte de la muestra según lo
que quiere estudiar el investigador. 3. Muestreo
De bola de nieve
de bola de nieve: se utiliza donde las poblaciones estudiadas son difíciles
de acceder a ellos. Se comienza por un sujeto que tenga las carácterísticas que
el inv. Está buscando. Luego ese sujeto selecciona a alguien que el crea que
tiene las mismas caract. Solicitadas y así hasta lograr una muestra. Todos
están relacionados. 4. Muestreo por cuotas: se divide a la población en
categorías y por medio de una selección aleatoria y mecánica de las unidades de
análisis. Como calcular el tamaño
De una muestra:
de una muestra:
1. Tamaño de la población, 2. Tamaño de la muestra, 3.
Error estándar, 4. Varianza de la muestra, 5. Varianza del error, 5.
Probabilidad de que la varianza ocurra, 6. Tamaño de la muestra sin procesar.
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