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Clasificación y medida de variables en investigaciones científicas, Apuntes de Psicología Experimental

La conceptación de variable en el contexto de la metodología científica, incluyendo su clasificación en variable independiente, dependiente y extraña. Además, se aborda la importancia de la medida de las variables y se presentan diferentes tipos de escalas de medida: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Se discuten conceptos relacionados como validez y confiabilidad.

Tipo: Apuntes

2019/2020

Subido el 12/03/2020

xiolimar
xiolimar 🇻🇪

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Variables:
Garriga-Trillo, Lubin, Merino, Padilla, Recio & Suarez (2009), definen una variable como
es una representación numérica de una característica que presenta más de una modalidad
(valor) de un conjunto determinado. Las variables pueden clasificarse de acuerdo con
distintos criterios. En este sentido, se describirá la clasificación del ámbito de la
metodología científica, como lo es la variable dependiente, variable independiente y
variable extraña, siendo estas 3 variables importantes en la investigación.
Variable independiente:
Se define como cualquier suceso que se sospecha que pueda influir en otro; es decir, es la
que el experimentador decida manipular, de acuerdo a su hipótesis a estudiar sus efectos
sobre otra. Se considera variable independiente a lo que se defina como “causa”
Variable dependiente:
Se refiere a lo que el investigador decida medir para determinar los efectos producidos por
la manipulación de la variable independiente. En definitiva es la que se tome como
“efecto” en la hipótesis.
Variable extraña:
Son todas aquellas variables que proceden de los sujetos, del ambiente o de la situación
experimental que no le interesa estudiar al investigador; pero que de igual forma pueden
influir en la variable dependiente. Este tipo de variables se puede detectar y controlar en la
investigación.
Flores (2013) identifica las variables en el siguiente ejemplo:
Se quiere comprobar si el grado de alcohol en la sangre tiene una influencia directa en la
conducta agresiva del ser humano, partiendo de la hipótesis de que a mayor consumo de
alcohol mayor pérdida de control de impulsos, lo primero que se tiene que establecer es que
la variable independiente es la cantidad de alcohol consumido y la dependiente es
representada por el grado de agresión del sujeto. De este modo se establecerían grupos de
control, en los que a los sujetos se les cambia la cantidad de alcohol que consumen y ésta
sería la variable independiente. Posteriormente se mediría la relación agresión-alcohol, que
sería la variable dependiente que comprobaría o descartaría la hipótesis inicial.
Medición:
Es la asignación de números a objetos o características mediante una serie de reglas
(Garriga-Trillo et al. 2009). Las características se refieren a la propiedad de objetos o de
personas que se desea estudiar, y su ves la modalidad se refiere a las diferentes formas de
representar dicha característica, esto implica asignar un número a cada una de las
modalidades de la característica; asimismo se crean algunas relaciones entre modalidades
en sus correspondientes relaciones entre los números que representan su medida.
Por ejemplo, a las dos modalidades de la variable sexo (hombre y mujer) se les puede
asignar los números 1 y 2, y al peso de una rata se le puede asignar el número en gramos
queda la balanza.
Garriga-Trillo et al. (2009) proponen diferentes escalas de medidas, en función de la
variable que deseas medir. Partiendo de las relaciones que se pueden verificar
empíricamente entre las modalidades de los objetos o características pueden distinguirse
cuatro tipos de escalas de medida:
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Variables: Garriga-Trillo, Lubin, Merino, Padilla, Recio & Suarez (2009), definen una variable como es una representación numérica de una característica que presenta más de una modalidad (valor) de un conjunto determinado. Las variables pueden clasificarse de acuerdo con distintos criterios. En este sentido, se describirá la clasificación del ámbito de la metodología científica, como lo es la variable dependiente, variable independiente y variable extraña, siendo estas 3 variables importantes en la investigación. Variable independiente: Se define como cualquier suceso que se sospecha que pueda influir en otro; es decir, es la que el experimentador decida manipular, de acuerdo a su hipótesis a estudiar sus efectos sobre otra. Se considera variable independiente a lo que se defina como “causa” Variable dependiente : Se refiere a lo que el investigador decida medir para determinar los efectos producidos por la manipulación de la variable independiente. En definitiva es la que se tome como “efecto” en la hipótesis. Variable extraña : Son todas aquellas variables que proceden de los sujetos, del ambiente o de la situación experimental que no le interesa estudiar al investigador; pero que de igual forma pueden influir en la variable dependiente. Este tipo de variables se puede detectar y controlar en la investigación. Flores (2013) identifica las variables en el siguiente ejemplo: Se quiere comprobar si el grado de alcohol en la sangre tiene una influencia directa en la conducta agresiva del ser humano, partiendo de la hipótesis de que a mayor consumo de alcohol mayor pérdida de control de impulsos, lo primero que se tiene que establecer es que la variable independiente es la cantidad de alcohol consumido y la dependiente es representada por el grado de agresión del sujeto. De este modo se establecerían grupos de control, en los que a los sujetos se les cambia la cantidad de alcohol que consumen y ésta sería la variable independiente. Posteriormente se mediría la relación agresión-alcohol, que sería la variable dependiente que comprobaría o descartaría la hipótesis inicial. Medición : Es la asignación de números a objetos o características mediante una serie de reglas (Garriga-Trillo et al. 2009). Las características se refieren a la propiedad de objetos o de personas que se desea estudiar, y su ves la modalidad se refiere a las diferentes formas de representar dicha característica, esto implica asignar un número a cada una de las modalidades de la característica; asimismo se crean algunas relaciones entre modalidades en sus correspondientes relaciones entre los números que representan su medida. Por ejemplo, a las dos modalidades de la variable sexo (hombre y mujer) se les puede asignar los números 1 y 2, y al peso de una rata se le puede asignar el número en gramos queda la balanza. Garriga-Trillo et al. (2009) proponen diferentes escalas de medidas, en función de la variable que deseas medir. Partiendo de las relaciones que se pueden verificar empíricamente entre las modalidades de los objetos o características pueden distinguirse cuatro tipos de escalas de medida:

  1. Escala nominal: consiste en la asignación únicamente de números o símbolos a cada una de las diferentes modalidades de la característica. Se caracteriza por tener la única relación de igualdad y de desigualdad, que involucra la pertenencia o no a una categoría. Por medio de la escala de medida nominal, se puede concluir si un sujeto es igual o diferente a otro, sin embargo no se puede establecer relaciones de orden respecto a esa característica ni cantidad. Por ejemplo, si se realiza una distinción hipotética entre católicos: (1) «practicantes» y (2) «no practicantes», carece de sentido establecer relaciones entre estos dos números del tipo 1 + 1 = 2, o 2 – 1 = 1. En el primer caso se diría algo así como que dos católicos «practicantes» es igual a un católico «no practicante», y en el segundo que un católico «no practicante» menos uno «practicante es igual a otro «practicante». En este mismo ejemplo en lugar de números también se podría haber utilizado símbolos, (P) para designar a los «practicantes» y (No P) a los «no practicantes».
  2. Escala ordinal: en esta escala se asignan números a objetos para indicar el orden de las posiciones de las características que se está clasificando. Se clasifica a las personas, objetos, o eventos en una posición de acuerdo con relación a cierto atributo, pero sin identificar las distancias que se encuentra entre las posiciones. Por otra parte, permite establecer relaciones de tipo «mayor que» o «menor que» aunque no se emplea la distancia entre unas medidas u otras; a su vez permite identificar y diferenciar a los sujetos. La asignación de números a las distintas categorías no puede ser completamente arbitraria, debe hacerse atendiendo al orden existente entre éstas. Un ejemplo sería la variable estatus socioeconómico con tres supuestas modalidades: (1) «bajo», (2) «medio» y (3) «alto»; en este caso los números no solo indican una diferencia de modalidades sino también verificar un orden entre ellas, de mayor a menor, o viceversa.
  3. Escala de intervalo: se caracteriza por ordenar a los objetos o eventos dependiendo la magnitud del atributo que representa y porque proveen intervalos iguales entre las unidades de medida. Los números asignados a los sujetos en esta escala permiten decidir si un objeto es igual a otro o diferente a otro o si posee en mayor o menor grado la característica de estudio, y de igual forma permite que estos números se puedan sumar y restar, y además las diferencias entre estos números se puede multiplicar y dividir. En esta escala el origen es arbitrario y no refleja en ningún momento ausencia de la magnitud que estamos midiendo.
  4. Escala de razón: los números asignados a los objetos en esta escala, aceptan como válidas las relaciones de igualdad-desigualdad, orden, suma, resta, multiplicación y división. Esta escala tiene todas las características de una medida de intervalo, asimismo se le puede asignar un punto de origen verdadero de valor cero; por lo tanto el valor cero de la escala significa ausencia de la magnitud que se está midiendo. Es por esto, que el cero ya no es arbitrario, sino un valor absoluto , podemos decir que A tiene dos, tres o cuatro veces la magnitud de la propiedad presente en B. La altura y el peso son dos ejemplos típicos de escala de razón.

términos de puntaje verdadero y error de medida, donde cualquier medida que se realice debe tener los siguientes componentes: a) un puntaje verdadero que es el puntaje real de la variable, y b) un error de medición. Por otro lado, McGuigan (……) considera que una prueba de inteligencia es suficientemente confiable si las personas reciben calificaciones similares cada vez que se somete a ella, como un CI de 105 la primera vez, 109 la segunda y 102 la tercera; es decir, que define la confiabilidad como el grado en que los participantes obtienen aproximadamente las mismas calificaciones o resultados cuando se hacen repetidas mediciones. Referencias bibliográficas Flores, C. (2013). Psicología Experimental. Red Tercer Milenio. Garriga-Trillo, A., Lubin, P., Merino, J., Padilla, M., Recio, P., & Suarez, J. (2009).Introducción al Análisis de Datos. Universidad Nacional de Educación a Distancia. Cozby, P. (2004). Métodos de investigación del comportamiento. 8va edición.