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Dos grupos independientes - Coggle Diagram
Dos grupos independientes
Diseño de dos grupos aleatorios
Se asignan los participantes aleatoriamente a los dos grupos independientes. El experimentador define operacionalmente que una variable independiente habrá de variar de dos maneras. Se llama aleatorio ya que se utiliza cualquier método que asegure que los participantes serán asignados aleatoriamente y también el tratamiento de asigna aleatoriamente, por ejemplo: tirar una moneda al aire para saber cuál será el grupo experimental y el de control.
Igualdad de los grupos mediante aleatorización
En el diseño de dos grupos, los dos valores de la variable independiente se administran respectivamente a los dos grupos. Si se asume que se han empleado los controles experimentales adecuados, se podrá concluir que los dos valores diferentes de la variable independiente son lo que producen las diferencias en la variable dependiente.
Comparación de medias grupales en variables pertinentes
Comparación de medias grupales en variables pertinentes: si se tienen dudas en la equivalencia de los dos grupos se pueden calcular sus puntajes en ciertas variables para ver la diferencia real de sus medias. Si hay poca diferencia, se sabrá que la asignación aleatoria ha sido exitosa.
Análisis de covarianza
Técnica estadística que permite igualar a los dos grupos con respecto a la inteligencia (por decirlo así). Se puede corregir estadísticamente la diferencia entre los dos grupos y determinar si difieren en la variable dependiente por alguna razón que no sea la inteligencia. Se puede igualar estadísticamente a los dos grupos en inteligencia de modo que las diferencias en esta variable extraña no afectarán diferencialmente los puntajes de la variable dependiente.
Análisis estadísticos de grupos independientes
Calculo de la media
La media es igual a la suma de x entre n
Hipótesis nula
Es la hipótesis que intentamos rechazar
Grados de libertad
son una función del número de participantes en el experimento. gl=N-2,⁷ en dónde N es el número de sujetos en un grupo (n1) más el número de sujetos en un grupo (n2).
Pasos para probar la hipótesis empírica
Plantear el problema.
Plantear la hipótesis.
Diseñar el experimento de acuerdo con los procedimientos del capítulo 4.
Se plantea la hipótesis nula.
Se establece un valor de probabilidad para determinar si se rechaza la hipótesis nula.
Recolectar datos y analizarlos estadísticamente, calcular valor de t y obtener P.
Si las medidas se encuentran en la dirección especificada por la hipótesis y si se rechaza la hipótesis nula, se puede concluir que se confirma la hipótesis.
Desviación estándar y varianza
Una medida de tendencia central: hablan sobre el valor del punto central de un grupo de datos, sin una especie de promedios que hablan sobre la puntuación común en una distribución de datos. La medida más común de tendencia central es la media, la moda y la mediana.
una medida de variabilidad: dicen cómo se dispersan los puntos; indican algo acerca sobre la naturaleza de la distribución de los puntajes, informan el rango de puntuaciones en el grupo, la medida de variabilidad más frecuente utilizada es la desviación estándar. Entre más grande la desviación estándar, más variables son nuestras puntuaciones.
Métodos para reducir la varianza de error
Reduzca las diferencias individuales. Primero recuerde que nuestros participantes son todos diferentes cuando entran a una situación experimental, y que entre más grandes sean las diferencias, mayores serán las varianzas de nuestros grupos. Entonces, una manera muy obvia de reducir las varianzas de nuestros grupos y por ende la varianza de error es reducir el grado de diferencia entre nuestros participantes.
Utilice procedimientos precisos. Usted puede reducir sus varianzas con su procedimiento experimental. Lo ideal es tratar a todos los participantes en el mismo grupo tan precisamente como sea posible. No podemos hacer énfasis en esto lo suficiente.
Disminuya los errores. Para reducir varianzas, disminuya los errores al leer instrumentos de medición, al registrar datos, y en su análisis estadístico.
Varianza o variancia de error.- En todo experimento hay una cierta varianza de error, y en nuestro análisis estadístico Básicamente, la varianza , en un experimento es una medida del grado en el que los participantes que recibieron el mismo tratamiento muestran variabilidad en sus valores de las variables dependientes.
Replicación- El criterio básico en la ciencia para evaluar la validez de nuestras conclusiones es que la investigación se repita. El término técnico para la repetición de un experimento se llama replicación. Replicación significa que los métodos que emplea un experimentador se repiten en un esfuerzo por confirmar o desconfirmar los hallazgos obtenidos. Decimos que un experimento se replicó cuando se han repetido los procedimientos experimentales con una nueva muestra de participantes.