Temario Primer Examen Parcial PDF

Teoría de la Medida Temario Primer Examen Parcial Unidad 1. Introducción a la teoría de la medida en ciencias y en psicología Tema 1. Definiciones La medición consiste en asignar números a cosas o propiedades a partir de reglas previamente establecidas. Escalas nominales: e...

Teoría de la Medida Temario Primer Examen Parcial Unidad 1. Introducción a la teoría de la medida en ciencias y en psicología Tema 1. Definiciones La medición consiste en asignar números a cosas o propiedades a partir de reglas previamente establecidas. Escalas nominales: es el nivel más primitivo y se caracteriza por el uso de números como etiquetas (dicotómicas o politómicas) que no expresan valores. Escalas ordinales: a diferencia de las escalas nominales, las ordinales involucran un orden de rango. Es decir, la escala ordinal permite ordenar los datos y saber si un valor es mayor o menor que otro; sin embargo, no es posible conocer la distancia real que existe entre los datos. Escalas de intervalos: en este tipo de escalas se conoce el orden en el que se ubican los datos, pero además se tiene información de la diferencia que existe entre los valores. Escalas de proporciones o de razón: permiten ordenar los datos, establecer el margen de diferencia entre diferentes medidas, así como la razón existente entre ellas. También existe un “cero absoluto”, es decir, que el valor cero en la escala representa el cero en la variable real. La estadística es una disciplina matemática que, con base en una metodología científica, permite la recolección, organización, presentación, análisis e interpretación de un conjunto de datos. Existen dos tipos de estadística (Batanero, 2001): Descriptiva: permite resumir y representar las características de un conjunto de datos con fines de comparación. Inferencial: emplea modelos de distribución probabilística y, con base en información parcial o completa obtenida por medio de técnicas descriptivas, permite estimar una o varias características de la población. Los datos son fragmentos de información que, al ser manejados estadísticamente, adquieren un significado que puede ser empleado en beneficio de la ciencia y la sociedad. Los datos pueden tener valores constantes o variables. Las constantes son un tipo de datos con valores fijos (p. ej., el valor de pi [p] = 3.1416); mientras que las variables adquieren valores diferentes en personas, lugares o cosas (p. ej., color de ojos, estatura, etc.). Los datos cualitativos son aquellos que no se expresan con números y que representan atributos, características o propiedades dicotómicas o politómicas. Datos dicotómicos (binarios): son clasificados entre dos categorías. Datos politómicos (categóricos): son clasificados entre tres o más categorías. Los datos cuantitativos son aquellos datos que se representan en grado o cantidad, por lo que son cuantificados o medidos. Existen dos tipos de datos cuantitativos Discretos: son resultado del conteo y se expresan únicamente en valores enteros. Continuos: son los datos que resultan de la medición y corresponden a cualquier valor posible dentro de un rango que no se restringe a números enteros, por lo que pueden estar representados por valores decimales. Tema 2. Historia Dinastía Han: La historia nos demuestra que las primeras evaluaciones de aptitudes datan del año 2200 a. C. en China, donde los funcionarios de gobierno eran evaluados a petición del gobernador para determinar sus competencias profesionales. Platón menciona en La República, que no existen dos personas iguales, que cada una difiere de las otras en sus dotes naturales y que, por lo tanto, una persona puede ser apropiada para desarrollar una profesión y otra para desenvolverse en otra totalmente distinta. Aristóteles se percató de la existencia de las variaciones individuales. En sus escritos plante que hay diferencias en las características mentales y morales de los individuos acorde a su nivel social, la raza y el sexo, las cuales atribuye a factores innatos. René Descartes plantea que no es posible estudiar al individuo de manera objetiva, por lo que hay que utilizar la intuición para acceder a los datos de la conciencia. Su filosofía influyó en los enfoques fenomenológicos y humanistas, para proponer la creación de pruebas subjetivas o proyectivas. El empirismo inglés considera que el análisis y estudio del individuo debe de llevarse de manera objetiva y propone como unidades de análisis los hechos externos y objetivamente observables. Esta filosofía contribuye a la corriente psicológica del conductismo. El interés principal de Galton era comprobar la heredabilidad de las características individuales y la medición de los rasgos humanos. Postulaba que no solo las características físicas prominentes se heredan, sino que también las características personales (aptitudes y rasgos de personalidad, la inteligencia y trastornos psicológicos) se transmitían de padres a hijos por herencia directa. McKeen Cattell escribió en 1890 para la revista Mind, “Mental Tests and Measumerements”, acuñó el término de “test mental” el cual se emplearía durante los siguientes 50 años. La primera prueba Psicométrica de inteligencia: Binet es el primero que plantea un concepto claro de diagnóstico psicológico como sinónimo de evaluación de la inteligencia, al distinguirlo del examen médico y de la evaluación pedagógica. Binet elaboró su primera prueba de inteligencia en 1905. En 1946, Stevens propone en un artículo de la revista Science (“On the Theory of Scales of Meassurement”) diferentes escalas de medición (nominal, ordinal, intervalo y razón), así como sus propiedades, relaciones e implicaciones en el uso de técnicas estadísticas. Establecimiento de la psicometría como rama de la psicología: En 1947, Thurston publica otro libro (Análisis Factorial Múltiple), del cual contribuye en el desarrollo y construcción de pruebas psicológicas. Para 1954, se publican las primeras recomendaciones técnicas para el uso de pruebas. Tema 3. Importancia El proceso de medición permite a una disciplina alcanzar el estatus de ciencia, ya que, una vez que se pueden medir sus datos, se pueden comparar, replicar, establecer modelos matemáticos para su explicación y realizar investigaciones controladas. Acorde con Nunnally y Bernstein (1995), el problema más importante para la psicología es la obtención de métodos adecuados de medición, ya que una teoría sólo puede ser probada si las variables hipotetizadas pueden ser medidas de manera adecuada, es decir, si se pueden establecer relaciones funcionales entre variables. En realidad, no podemos medirlas de manera directa ni absoluta, por lo que, más que conductas, lo que medimos son “atributos de la conducta”, más precisamente “atributos psicológicos”. Para que quede un poco más clara la distinción entre medir un objeto o atributo, digamos que cuando medimos una mesa (un objeto físico), más que la mesa como tal, medimos ciertos atributos de ella: largo, ancho y altura. Tema 4. Aplicación Para Nunnally y Bernstein (1995), las normas o reglas son un aspecto importante de la estandarización. Una medida esta estandarizada si: 1) sus reglas son claras 2) Su aplicación es práctica 3) no requiere de una gran habilidad de los administradores en aplicarlas 4) sus resultados no dependen del administrador especifico. Prueba psicológica: Miden las diferencias individuales en cuanto a algún rasgo o atributo (si suponemos que todas las personas poseen la característica medida en diferentes cantidades) y su propósito es estimar esa cantidad. Testing: Se refiere únicamente a un procedimiento mecánico, tipificado, cuantitativo y objetivo. Psicodiagnóstico: Quizás por su herencia médica, se ha asociado prioritariamente a la clínica y al estudio de las patologías psicológicas mentales. Fue utilizado por primera vez por Rorschach en 1921. Evaluación psicológica: Consiste en diagnosticar, es decir, detectar la presencia de un estado, un conocimiento, una patología etc., de acuerdo con el campo donde se evalué. Unidad 2. Introducción a la estadística Tema 1. Variables Una variable pueda ser definida como: todo factor, peculiaridad, condición o evento que puede adquirir más de un valor. A una variable que sólo puede tomar un valor se le llama constante. Una variable que puede tomar cualquiera de los valores entre dos números dados es una variable continua; de lo contrario es una variable discreta. Las variables dependientes, referidas con las siglas VD, pueden ser definidas como aquellas que son medidas y cuyas variaciones en sus parámetros de medición están influenciadas por las variables independientes. En cambio, las variables independientes, que por lo general son referidas con las siglas VI, se caracterizan en que sus variaciones posibles tienen efectos diferenciales sobre la variable dependiente conocida también como la variable que el investigador decide probar. La población se refiere al universo completo de individuos, objetos, eventos y, o fenómenos a estudiar (García, 2009); en pocas palabras, son todos los miembros existentes en un grupo (Coolican, 2005). Al pequeño número de individuos que representan cualitativa y cuantitativamente a la población se le denomina muestra. Tema 2. Datos Los datos son fragmentos de información que, al ser manejados estadísticamente, adquieren un significado que puede ser empleado en beneficio de la ciencia y la sociedad. Los datos en bruto son los datos recolectados que aún no se han organizado. Ordenación se les llama a los datos numéricos en bruto dispuestos en orden creciente o decreciente de magnitud. A la diferencia entre el número mayor y el número menor se le conoce como el rango de los datos. Al organizar una gran cantidad de datos en bruto, suele resultar útil distribuirlos en clases o categorías y determinar la cantidad de datos que pertenece a cada clase; esta cantidad se conoce como la frecuencia de clase. A la disposición tabular de los datos en clases con sus respectivas frecuencias de clase se le conoce como distribución de frecuencias o tabla de frecuencias. Los histogramas son representaciones gráficas de las distribuciones de frecuencias. Tema 3. Escalas de medición Las propiedades del sistema numérico asociadas con las escalas de medición son la identidad, magnitud, igual intervalo y cero absoluto (Stevens, 1957): 1) Identidad: cada número tiene un significado particular. 2) Magnitud: los números tienen un orden inherente ascendente o descendente. 3) Intervalos iguales: las diferencia entre números en cualquier punto de la escala son las mismas (la diferencia entre 10 y 20 es la misma que entre 100 y 110). 4) Cero absoluto: el punto cero en la escala de medición representa la ausencia de la propiedad que se estudia. Escala Nominal: En esta escala las unidades observacionales (UO) se agrupan en clases excluyentes según determinada propiedad, con lo que se define una partición sobre el conjunto de tales unidades. Los números se usan como identificadores o nombres. Escala Ordinal: Surge a partir de la operación de ordenamiento; en esta escala se habla de primero, segundo, tercero. Los valores de la escala representan categorías o grupos de pertenencia, con cierto orden asociado, pero no una cantidad mensurable. La escala ordinal tiene las propiedades de identidad y magnitud. Escala de Intervalos: Esta escala representa magnitudes, con la propiedad de igualdad de la distancia entre puntos de escala de la misma amplitud. Aquí puede establecerse orden entre sus valores, hacerse comparaciones de igualdad, y medir la distancia existente entre cada valor de la escala. El valor cero de la escala no es absoluto, sino un cero arbitrario: no refleja ausencia de la magnitud medida, por lo que las operaciones aritméticas de multiplicación y división no son apropiadas. Cumple con las propiedades de identidad, magnitud e igual distancia. Escala de Razón: Corresponde al nivel de medición más completo. Tiene las mismas propiedades que la escala intervalos, y además posee el cero absoluto. Aquí el valor cero no es arbitrario, pues representa la ausencia total de la magnitud que se está midiendo. A iguales diferencias entre los números asignados corresponden iguales diferencias en el grado de atributo presente en el objeto de estudio. Ejemplos: longitud, peso, distancia, ingresos, precios. Tema 4. Confiabilidad La confiabilidad de un instrumento de medición se refiere al grado en que su aplicación repetida al mismo individuo u objeto produce resultados iguales. Tema 5. Validez La validez se refiere al grado en que un instrumento mide realmente la variable que pretende medir. Kerlinger (1979, p. 138) plantea la siguiente pregunta respecto de la validez: ¿Está midiendo lo que cree que está midiendo? Si es así, su medida es válida; si no, evidentemente carece de validez. La validez de contenido se refiere al grado en que un instrumento refleja un dominio específico de contenido de lo que se mide. Es el grado en el que la medición representa al concepto o variable medida. La validez de criterio de un instrumento de medición se establece al comparar sus resultados con los de algún criterio externo que pretende medir lo mismo. Cuanto más se relacionen los resultados del instrumento de medición con los del criterio, la validez será mayor. Si el criterio se fija en el presente de manera paralela, se habla de validez concurrente (Kaplan y Saccuzzo, 2013) (los resultados del instrumento se correlacionan con el criterio en el mismo momento o punto de tiempo). Si el criterio se fija en el futuro, se habla de validez predictiva. La validez de constructo es probablemente la más importante, sobre todo desde una perspectiva científica, y se refiere a qué tan bien un instrumento representa y mide un concepto teórico. Tema 6. Error de medición La primera fuente de error en la evaluación psicológica es la selección de reactivos. El autor de una prueba, una vez que elabora un conjunto de reactivos para medir el atributo de interés, debe decidirse por seleccionar una muestra de ellos. Una fuente de error más es la aplicación de la prueba. Los manuales de las pruebas presentan las condiciones estandarizadas de aplicación de la misma, así como las instrucciones que se les deben de dar a los sujetos. La calificación de la prueba conforma otra fuente de error. Si bien existen plantillas de corrección de las pruebas, en algunas de ellas hay reactivos cuya respuesta tiene que valorar y calificar el evaluador. A los tipos de errores mencionados se les conocer como errores aleatorios o errores no sistemáticos, porque sus efectos son inconsistentes e imposibles de predecir. Contribuyen de manera aleatoria a la puntuación de los sujetos, a veces lo favorecen y otras lo perjudican. Lado contrario, un error sistemático surge cuando, por ejemplo, la prueba mide de manera consistente algo diferente del propósito de la prueba, como cuando un reactivo está mal planteado, es poco claro o induce a la respuesta.