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Módulo: Fundamentos científicos y profesionales en la psicología de la salud Sesión: Análisis de datos en Psicología de la Salud Máster Psicología General Sanitaria Curso 24/25 Ve má...

Módulo: Fundamentos científicos y profesionales en la psicología de la salud Sesión: Análisis de datos en Psicología de la Salud Máster Psicología General Sanitaria Curso 24/25 Ve más allá  Índice 1. Instalación Jamovi 2. Depuración base de datos 3. Estadísticos descriptivos 4. Análisis de fiabilidad 5. Comparación de medias 6. Correlaciones 7. Regresiones lineales © Copyright Universidad Europea. Todos los derechos reservados  01 Instalación Jamovi © Copyright Universidad Europea. Todos los derechos reservados 3  1. Instalación Jamovi Existe una gran variedad de paquetes estadísticos con funcionalidades muy similares que pueden utilizarse para llevar a cabo un análisis de datos dentro de una investigación. Uno de los más conocidos y utilizados en el campo de la Psicología es el SPSS. Este programa presenta el problema de ser un software bajo licencia, es decir, de pago. Entre las alternativas, existen otros como el Jamovi (software que utilizaremos en clase) que son de código abierto, por lo que podemos descargarlos e instalarlos (independientemente del sistema operativo con el que trabajemos) sin mayor problema. El enlace para descargar e instalar este software es: https://www.jamovi.org/ (dentro de este, se recomienda descargar la versión de escritorio). Con Jamovi, al igual que con SPSS, podemos llevar a cabo la gran mayoría de los análisis estadísticos más habituales dentro de la Psicología (no así en otras ciencias). No obstante, para aquellas alumnas interesadas en este campo, puede ser recomendable una formación en R; este, al ser un lenguaje de programación, da opción a un repertorio de análisis mucho mayor, pero es menos intuitivo que los mencionados anteriormente. Una vez instalado, arriba a la derecha podemos instalar módulos para aumentar las opciones. En este caso vamos a necesitar instalar el paquete “moretests” © Copyright Universidad Europea. Todos los derechos reservados  02 Depuración base de datos © Copyright Universidad Europea. Todos los derechos reservados 5  2. Depuración base de datos En una investigación, el primer paso es tener clara la pregunta a la que queremos responder. Una vez esté clara, puede darse el caso de que la mejor metodología para darle respuesta sea una investigación empírica. Aunque dependerá de las particularidades de cada investigación, normalmente tendremos una serie de variables que querremos medir (mediante cuestionarios validados) en un determinado grupo de personas. Es importante tener en cuenta que deberemos buscar las condiciones en que se debe aplicar este cuestionario, así como la estructura del mismo (por ejemplo, si tiene una sola dimensión o está compuesto por distintos factores). Una vez pasemos estos cuestionarios a nuestra muestra, deberemos preparar la base de datos para comenzar con los análisis. Básicamente, lo principal en este punto es codificar las variables, calcular las distintas dimensiones y subdimensiones en base al manual del test y efectuar un tratamiento de los valores atípicos y extremos que se localicen en cada variable (esto se puede detectar mediante el software estadístico, pero no se verá en clase para ser concisos). Para clase, se trabajará con la base de datos de ejemplo colgada en Canvas. © Copyright Universidad Europea. Todos los derechos reservados  03 Estadísticos descriptivos © Copyright Universidad Europea. Todos los derechos reservados 7  3. Estadísticos descriptivos Estos análisis se llevan a cabo habitualmente con el objetivo de analizar las características de la muestra. En función de la variable que estemos analizando, elegiremos qué estadísticos son más apropiados analizar. Por ejemplo, si estamos analizando la distribución de la muestra en función de su edad, lo más apropiado probablemente fuera calcular la edad media, la desviación típica y los valores mínimos y máximos. Por otro lado, si el objetivo fuera analizar la distribución de la muestra en función del sexo biológico, lo más apropiado podría ser calcular la frecuencia de respuesta para ver el porcentaje de hombres y mujeres. © Copyright Universidad Europea. Todos los derechos reservados  3. Estadísticos descriptivos Dentro del Jamovi, seleccionaremos Exploración → Descriptivas En el desplegable aparecerán todas las variables que tenemos en la base de datos. Seleccionaremos aquellas que queramos analizar. En Jamovi tenemos la opción de hacer muchos análisis distintos en este apartado; seleccionaremos aquellos que sean interesantes para nuestra investigación. Por ejemplo, tabla de frecuencias para ver el % de hombres y mujeres; o media, desviación típica, mínimo y máximo para ver la distribución de la edad. También podemos pedir gráficas. Habitualmente, gráfica circular para variables categóricas y diagrama de barras o histograma para numéricas. © Copyright Universidad Europea. Todos los derechos reservados  04 Análisis de fiabilidad © Copyright Universidad Europea. Todos los derechos reservados 10  4. Análisis de fiabilidad Este es un punto muy importante dentro de cualquier investigación empírica en la que hagamos uso de instrumentos de medida. SIEMPRE tendremos que reportar el coeficiente de fiabilidad de cada una de las escalas que hayamos aplicado, así como el de cada una de sus subescalas. El índice que se utiliza con mayor frecuencia para evaluar la consistencia interna (no significa que sea el mejor) es el alfa de Cronbach. Este índice va de 0 a 1 y para interpretarlo, frecuentemente se considera que puntuaciones superiores a.9 como válidas para el uso de esa escala en el ámbito clínico y superiores a.7 para su uso en investigación. © Copyright Universidad Europea. Todos los derechos reservados  4. Análisis de fiabilidad En los estudios de validación de una escala, siempre se informa la consistencia interna de la escala en cuestión. ¿Por qué analizamos la fiabilidad de los instrumentos que utilizamos si ya nos la dan en el artículo en que se publicó el instrumento? La consistencia interna no es una propiedad intrínseca del cuestionario, depende de la muestra objeto de estudio. Por lo tanto, es necesario reportarla siempre. Una mala práctica dentro de la investigación en Psicología consiste en no reportar la fiabilidad o reportar el índice del artículo de validación original como si fuera una propiedad psicométrica estable. Artículo de interés sobre este tema → DOI: 10.7334/psicothema2020.449 © Copyright Universidad Europea. Todos los derechos reservados  4. Análisis de fiabilidad Para llevar a cabo el análisis en Jamovi, seleccionaremos Factor → Análisis de fiabilidad. Dentro del menú desplegable, seleccionaremos los ítems que componen la escala/subescala de la que queremos saber la fiabilidad (se realiza en análisis tantas veces como escalas/subescalas hayamos utilizado y queramos analizar). Dentro de “Estadísticos de escala” dejaremos la opción de “Alfa de cronbach”. Dentro de “Estadísticos de elementos” seleccionaremos la misma opción En Jamovi se pueden analizar otros índices de fiabilidad como el Omega, que puede ser preferible, pero en la práctica lo más habitual sigue siendo encontrar el alfa de Cronbach. © Copyright Universidad Europea. Todos los derechos reservados © Copyright Universidad Europea. Todos los derechos reservados 14  4. Análisis de fiabilidad En la imagen anterior se observa el output que podríamos obtener. En la primera tabla veríamos el valor del alfa de Cronbach (en este caso es de.817, una buena fiabilidad) y el número de ítems que hemos analizado. En la segunda tabla, en la última columna, podemos ver qué pasaría si eliminamos ese ítem de la escala (cómo afectaría esto a la fiabilidad). Cuando veamos que la fiabilidad sube al eliminar el ítem, quiere decir que este ítem funciona mal (no es preciso), por lo que habría que pensar en eliminarlo. Cuando estemos utilizando un cuestionario validado, no eliminaremos los ítems, pero lo comentaremos en las limitaciones de la investigación. En este caso, solamente el ítem 4 funcionaría mal. © Copyright Universidad Europea. Todos los derechos reservados  05 Comparación de medias © Copyright Universidad Europea. Todos los derechos reservados 16  5. Comparación de medias En investigación, es habitual que necesitemos analizar si existen diferencias entre grupos en una variable. Por ejemplo, saber si los adolescentes víctimas de bullying presentan más probabilidades de suicidarse que los adolescentes sin este problema. Las comparaciones que vamos a ver, parten del supuesto de que tenemos una variable continua (normalmente sería el resultado de un test) y una variable categórica (que agrupa la muestra en 2 o más grupos). Para saber qué prueba en concreto haremos, hay que tener en cuenta dos aspectos principalmente: el número de grupos de la variable categórica y la distribución de la variable continua. La siguiente tabla muestra las alternativas a seguir: Distribución normal Distribución no normal 2 grupos T de student U de Mann-Whitney Más de 2 grupos ANOVA H de Kruskall-Wallis © Copyright Universidad Europea. Todos los derechos reservados  5. Análisis de normalidad Para analizar si una variable sigue una distribución normal, recurriremos a la prueba de Kolmogorov-Smirnov si la muestra tiene más de 50 personas y a Shapiro-Wilk si tiene 50 o menos. En ambos casos la interpretación es la misma, si la prueba es significativa (p