Métodos de Investigación PDF

TEORÍA ALBERT ¿Que es un paradigma? Es un modelo o patrón que nos sirve para identificar qué hace falta estudiar , que preguntas responder, cómo se han de preguntar y cómo interpretar las respuestas. Ruptura 1. Selección de problemas 2. Exploración 3. Definición problemática Construcción 1. Conceptu...

TEORÍA ALBERT ¿Que es un paradigma? Es un modelo o patrón que nos sirve para identificar qué hace falta estudiar , que preguntas responder, cómo se han de preguntar y cómo interpretar las respuestas. Ruptura 1. Selección de problemas 2. Exploración 3. Definición problemática Construcción 1. Conceptualización 2. Operacionalización 3. Diseño de análisis Comprobación 1. Trabajo de campo 2. Análisis y interpretación de datos 3. Conclusión Cuantitativa → Sueldo, nivel de inteligencia o estudios,número de hijos o trabajadores Técnicas → Encuesta, análisis estadístico de datos, experimentos sociales Cualitativa→ Ser libre, ser feliz, enamoramiento, ser basco Técnicas entrevista, grupo de discusión , técnicas de observación La estrategia de una investigación cualitativa va orientada a descubrir, captar i comprender una teoría, una explicación, un significat, mentre que la d’una quantitativa va més orientada a contrastar, comprobar, demostrar l’existència de una teoría prèviament formulada Triangulación metodológica La triangulación metodológica es una estrategia que combina diferentes enfoques y fuentes de datos para estudiar un mismo objeto de investigación. Esto incluye: - Triangulación de datos: Utilización de múltiples fuentes de información sobre el mismo tema. Triangulación de investigadores: Trabajo en equipos interdisciplinarios. Triangulación teórica: Análisis del mismo objeto de estudio desde diferentes perspectivas teóricas. Triangulación metodológica: Intramétodo: Utilización de un solo método pero aplicando diferentes técnicas. Entre métodos: Combinación de distintos métodos de investigación. Problema social a problema de investigación Los temas de investigación o las situaciones sociales son ideas o temas muy generales que deben ser definidos o delimitados para encontrar un problema específico a investigar. Debemos identificar aspectos o conceptos concretos que nos interesan investigar relacionados con ese tema de investigación. Para explicar y comprender una situación social determinada es necesario introducir elementos o factores explicativos. Esto a menudo implica centrarnos en un aspecto concreto y descartar muchos otros fenómenos relacionados con el tema que podrían investigarse. Para definir lo que queremos investigar, es necesario tener una definición compartida del fenómeno: ¿Todos pensamos lo mismo cuando nos referimos al fenómeno? ¿Tenemos el mismo conocimiento sobre el tema? ¿Queremos profundizar en los mismos aspectos? Estrategias 1. Descripción amplia de la situación que queremos investigar. Podemos hacer una lista de todos los problemas que detectamos a partir de los actores implicados, las causas, los prejuicios, factores causales, consecuencias, experiencias, teorías que creemos que explican ese fenómeno... - Una posible estrategia puede ser pensar en una imagen o situación muy concreta que nos evoca lo que queremos investigar y hacer una lluvia de ideas. Un segundo paso será responder a las siguientes preguntas para definir y delimitar el problema. ➔ Delimitación conceptual: ¿Qué queremos investigar? ➔ Relevancia del problema: ¿Por qué es importante investigarlo? ¿Para qué investigarlo? ➔ Aplicaciones: ¿Para qué investigarlo? ➔ Delimitación física-geográfica: ¿Dónde investigarlo? ➔ Delimitación temporal: ¿Cuándo investigarlo? Criterios y condiciones para definir la investigación Claridad: ¿Está conceptualmente acotada? ¿Queda clara la problemática que se quiere analizar? ¿Está delimitada espacial y temporalmente? Viabilidad: ¿Hay una posibilidad razonable de obtener la información deseada en un período limitado de tiempo? ¿Tenemos los recursos para obtener la información? Relevancia/pertinencia: ¿Es relevante desde la criminología analizar esa problemática? Ruptura epistemológica: ¿Supuestos influenciados por prejuicios o prenociones? ¿Rompen con ideas o conocimiento común y parten de conocimiento científico? Consentimiento informado La persona acepta participar en la investigación después de haber sido informada sobre ella. Se firma un contrato de consentimiento informado. Se debe informar sobre el objetivo de la investigación. Confidencialidad/anonimato El investigador se compromete a mantener separada la información sustantiva y los datos personales o identificativos del participante para garantizar su confidencialidad y anonimato. No perjuicio Se busca evitar cualquier daño o sufrimiento a los participantes. Si se percibe que alguien está sufriendo, se debe detener o evitar la situación. Concreción de conceptos teóricos y dimensionalización Traducir conceptos abstractos que no pueden ser observados directamente en indicadores que puedan identificar y compartir el significado. → El concepto de "calidad de vida" es abstracto y teórico, y requiere una definición clara para entenderlo correctamente. Para identificar y compartir su significado, es necesario traducirlo en indicadores concretos que puedan ser observados y compartidos. Por ejemplo, podemos hablar de la "calidad de vida en el hogar", "calidad de vida en salud" o "calidad de vida en educación" PROTOCOLO Paso 1: Formular una hipótesis o relaciones entre conceptos teóricos ❖ Hipótesis descriptiva: Relaciona un solo concepto. ❖ Hipótesis relacional: Relaciona dos conceptos. Paso 2: Definir los conceptos teóricos Paso 3: "Desglosar" el concepto en diferentes dimensiones El número de dimensiones depende del investigador y de la revisión de teorías. Cuantas más dimensiones, más completo será el análisis. Paso 4: Buscar indicadores de las diferentes dimensiones Último paso: Pensar en indicadores concretos que den pistas EJEMPLO → ENCUESTA 1. Presentación de los objetivos de la investigación: Presentación: Mensaje de bienvenida donde se presente la encuesta, el propósito u objetivo del estudio, el uso de los datos y se ofrezca un correo electrónico o teléfono de contacto del responsable del estudio. Características de una buena presentación en investigación criminológica: Objetivo general del estudio Si se solicita información personal, indicar que no se utilizará para fines comerciales o políticos y que no se compartirá con nadie. Indicar la finalidad de los datos , tiempo y si es anónimo 2. Orden de preguntas Preguntas iniciales( + importantes) Preguntas críticas( + agresivas) Preguntas cierre (sociodemográficas) 3. Evitar preguntas acusatorias y palabras asociadas a actividades ilegales. 4. Recordar confidencialidad y anonimato 5. Estrategias para facilitar el recuerdo de vivencias - Contextualizar en un período de tiempo determinado, preferiblemente cercano. 6. Evitar preguntas excluyentes que puedan generar rechazo 7. Evitar confundir al encuestado con preguntas complicadas o difíciles de entender. 8. Tener empatía Preguntas - Cerradas : Elección única ( dicotómicas, politómicas) Múltiple Escala ( opiniones) Respuestas - Exhaustiva ( opciones + altres) Mutuamente excluyentes Trap questions → Preguntas a pillar para saber si mienten o lo están haciendo sin ningún interés. TEORÍA JULIÁN CREENCIAS,MORAL,NORMAS Y ACCIONES Creencias → Moralidad → Creencias morales → EJEMPLO → Creencia: las personas podemos contribuir al bienestar colectivo Creencia moral: es incorrecto (malo) dañar conscientemente el medio ambiente porque compromete el bienestar de las generaciones futuras Norma: no debes tirar basura en espacios públicos y debes reciclar siempre que sea posible Acción: Reciclar, utilizar papeleras adecuadas RECOMENDACIONES → Para identificar la veracidad o falsedad de la información 1. Evitar preguntas de Sí o No: Recomendado preguntar por detalles específicos utilizando palabras como cuáles, cómo, por qué, etc. 2. Presentar el problema sin juicios de valor: Abordar el problema de manera neutra para no influenciar las respuestas. 3. Situar mentalmente al entrevistado en una situación real: Ayuda a generar respuestas más auténticas al recordar situaciones reales. 4. Sintetizar y resumir las respuestas: Resumir lo que ha dicho el entrevistado en una frase para clarificar y evitar malentendidos. 5. Colocar preguntas sensibles en medio: Poner preguntas delicadas en el centro de la entrevista para no crear tensión al inicio o al final. 6. Preguntas grand tour: Pedir al entrevistado que describa detalladamente desde el inicio hasta el final de una situación. 7. Solicitar ejemplos: Pedir ejemplos específicos para ayudar a validar la información proporcionada. 8. Utilizar preguntas de un ignorante: Pedir al entrevistado que haga una lista detallada de actividades o eventos para obtener información precisa. 9. Realizar preguntas inesperadas: Sorprender al entrevistado con preguntas no convencionales para evaluar su reacción y autenticidad. 10. Preguntar la historia al revés: Solicitar al entrevistado que cuente la historia en orden inverso para verificar la consistencia de los detalles. 11. Entrenar en preguntar y analizar respuestas: Practicar la habilidad de hacer preguntas efectivas y analizar las respuestas para detectar inconsistencias. CARACTERÍSTICAS DEL MENTIROSO 1. Seguridad en la historia: Deben asegurarse de que cada detalle esté alineado para que nada contradiga su mentira. 2. Memorización de la historia: Necesitan memorizar la historia falsa y actuar como si fuera verdadera, añadiendo emociones relevantes para hacerla creíble. 3. Evaluación constante del receptor: Deben estar atentos a las reacciones del oyente para ajustar su historia según sea necesario y hacerla más convincente. 4. Consulta frecuente de la memoria: Constantemente revisan su memoria para asegurarse de que la historia que están contando en el momento sea consistente con lo que han dicho anteriormente. ENTREVISTAS 1. Periodístico: Enfoque: Confirmar información. Tipo de Preguntas: Estructuradas y cerradas. Nivel de Conocimiento: Aumenta. 2. Interrogatorio: Enfoque: Conocer hechos más que opiniones. Tipo de Preguntas: Dirigidas a obtener información específica. Nivel de Conocimiento: Aumenta. 3. Antropológico: Enfoque: Comprender el punto de vista del otro, enfatizando la empatía. Tipo de Preguntas: Menos estructuradas, se asemeja más a una conversación. Nivel de Conocimiento: Disminuye. PASOS → Identificar conocimiento previo: Primer paso: Reconocer qué información se tiene previamente sobre la situación o persona que se va a abordar. Establecer objetivo: Segundo paso: Definir claramente qué se quiere lograr con la encuesta o entrevista. Esto guiará el proceso y determinará el tipo de información que se busca obtener. Seleccionar preguntas: Tercer paso: Seleccionar y adaptar las preguntas de acuerdo con el objetivo establecido. Es importante que las preguntas estén alineadas con el objetivo, enfocándose en obtener la información necesaria para alcanzarlo. TIPOS → Elección única: ¿Cuál es tu nivel educativo más alto? a) Primaria b) Secundaria c) Universidad Elección múltiple: ¿Cuáles de los siguientes deportes practicas regularmente? (Selecciona todas las opciones aplicables) A. Fútbol B. Baloncesto C. Tenis Ranking: Por favor, ordene las siguientes opciones de acuerdo a tu preferencia de actividades recreativas: A. Ir al cine B. Salir a caminar por el parque C. Ir a un concierto Escala Numérica: En una escala del 1 al 10, ¿qué tan satisfecho estás con el servicio recibido? 1 (Muy insatisfecho) - 10 (Muy satisfecho) Escala Nominal: ¿Cómo calificarías la calidad del servicio recibido? A. B. C. D. Excelente Bueno Regular Malo Mutuamente excluyentes: A. ¿Cuál es tu estado civil? a. Soltero b. Casado c. Divorciado d. Viudo Exhaustivas: ¿Cuál es tu nivel de educación más alto alcanzado? A. B. C. D. E. F. Primaria incompleta Primaria completa Secundaria incompleta Secundaria completa Universidad incompleta Universidad completa ORDENES DE VALOR Analizar los discursos de los actores utilizando el marco de los seis órdenes de valor permite comprender qué valores priorizan. Con esta información, es posible adaptar propuestas o intervenciones para generar un mayor acuerdo e influencia. 1. Investigación de valores de la otra parte: Recolectar datos de la contraparte para comprender sus prioridades. Indagar repetidamente sobre el motivo y el propósito detrás de sus acciones. 2. Identificación de los órdenes de valor de la contraparte: Analizar el contenido de los datos recopilados para identificar los valores prioritarios de la contraparte. 3. Adaptación de la propuesta a los valores de la contraparte: Ajustar la propuesta o intervención para alinearse con los valores identificados de la contraparte. MÉTODOS PRÁCTICA → ANOVA ( introducción) Tienen que haber dos variables relacionadas. Por ejemplo, que en los pueblos sacan mejores notas que la gente procedente del centro de Valencia. Para ver si hay relación se compara la media del grupo 1 o la media del grupo 2. Aunque hayan muestras diferentes en los dos grupos (n=4 o n=5), podemos hacer una comparación de medias. Después, se valora el p.valor, que calcula la probabilidad que analiza si los dos grupos son iguales o no son iguales. En nuestro ejemplo sale 0,667, lo que indica que no hay diferencias significativas, por lo que nuestra hipótesis no es válida. ANOVA hace la relación entre dos grupos con una variable diferente. ANOVA exige que la x (la variable que influye en y, en nuestro ejemplo, la gente que vive en los pueblos) sea una variable NOMINAL. La y (la nota de la asignatura) puede ser escalar u ordinal. La variable y es la variable dependiente y la variable x es la determinante. El TEST DE F compara las medias entre los dos grupos, cuanto más diferentes sean, más altos serán el valor de F. Analiza que tan variable son los grupos (analiza cada desviación estándar por separado, cuánto más alto, menor será el valor de F). La F nos indicará si son diferentes o no. Cuanto más alto es F, indica que los dos grupos son muy diferentes entre ellos. Si la significación de F es menor de 0,05 quiere decir que sí hay una diferencia entre ambos grupos. Para ver si hay mucha o poca diferencia, se debe mirar la F y compararla con otros resultados que tengan que ver con el factor analizado (x tiene que ser la misma). SPSS: analizar, comparar medias a medias… (seleccionas la variable x y la y) a opciones a la tabla de ANOVA a continuar y aceptar. PREGUNTAS DE ESTILO DE EXAMEN: Dicen que los inmigrantes en España vienen para pedir ayuda, y que disfrutan reclamando ayudas que no les corresponden, ¿es verdad o es mentira? Primero hay que calcular las medias y después ver el p valor. Posteriormente, habrá que ver si hay alguna diferencia significativa entre ambos grupos, por lo que no, no disfrutan. ¿La gente inmigrante es más tolerante en colarse en el metro? No, no lo es. ¿Hay mucha diferencia entre el grupo de inmigrantes que aceptan o no aceptan colarse en el metro? Sí (se mira la desviación típica). La gente en España es más tolerante con la evasión de impuestos, porque están familiarizados con la corrupción política, que los nacidos extranjeros, ¿es verdad? No hay diferencias significativas, por lo que no, no es verdad. ¿Suelen estar más a favor o en contra? En contra, porque la media está en 2,83. ¿La gente española es más tolerable con aceptar sobornos? Mentira, porque no hay una diferencia significativa. En general, la población en España piensa que no es aceptable. La gente que no ha nacido en el país es menos tolerante con el aborto, ¿es verdad o es mentira? Es verdad, porque la significación de F es menor de 0,01, por lo que hay una diferencia significativa entre ambos. Hay bastante diferencia (F = 17,680). En el aborto, hay una diferencia significativa entre ambos grupos. No hay una diferencia muy grande (eso se mira en la F). Ambos grupos están entorno al 6 en la eutanasia (no hay diferencias significativas porque la sig. > 0,05). Para ver qué factor es el que más se diferencia entre uno y otro es mirar qué F es mayor. En el caso de que se quiera ver si asesoras a un partido de ultraderecha en España, ¿qué estrategia le recomendarías para atacar o criticar a los inmigrantes? Que hablen sobre el aborto, porque es la F más elevada. Análisis para analizar la relación entre dos variables. Se puede hacer mediante ANOVA, Tablas de contingencia o Regresión. El tipo de variable no afecta a si es dependiente o independiente. El sexo y la edad siempre son independientes. TIPOS DE VARIABLES Nominales: las categorías no tienen orden preestablecido (Se utilizan principalmente para clasificar o etiquetar) – Ej. Estado civil, género, color de ojos Ordinales: las categorías tienen un orden preestablecido. ( Pueden ser clasificadas de menor a mayor o viceversa) – Ej. Nivel educativo, clasificación socioeconómica Escalares: las categorías tienen un orden, y el espacio entre una categoría y otra es igual y conocido. – Ej. Edad, temperatura ¿ QUÉ RECURSO DE LOS TRES DEBO UTILIZAR? CONCEPTOS GENERALES Media: Promedio. Indica la tendencia central de las respuestas o acciones Desviación típica: Promedio de las distancias a la media. Indica la dispersión de las respuestas o acciones REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE Para probar modelos explicativos: identificar qué factores (VI) explican una variable dependiente (VD) Para comprobar (o refutar) hipótesis explicativas: Cuánto cambiaría la VD si aumenta o disminuye una de las VI teniendo en cuenta otras VI Para identificar que VI tiene mayor fortaleza explicativa, y cuáles menos Para predecir valores de la VD a partir de VI TOLERANCIA ➔ ¿Qué es ?Es un estadístico que nos señala que tan correlacionadas están las variables independientes entre sí (multicolinealidad) ➔ ¿Para qué sirve? Sirve para detectar la multicolinealidad ➔ ¿Por qué? Alta multicolinealidad ”minimiza” la contribución de otras VE ➔ ¿Cómo? Se calcula cuando se realiza la regresión de la VE. Cuando la tolerancia es mayor de 0,80 es que las variables independientes NO correlacionan entre → TABLAS DE CONTINGENCIA (cruzadas, dinámicas) Quiero comparar una nominal y la otra es ordinal (de menos de 5 categorías, esto es una recomendación); una variable ordinal (menos de 5 categorías) con otra ordinal (menos de 5 categorías); o una nominal con otra nominal. 1. Analizar. 2. Estadísticos descriptivos. 3. Tablas cruzadas. 4. La variable independiente (la causa de algo) va en columnas y la dependiente (es el efecto de algo) va en filas. Ejemplo: que yo sea mujer influye en que sea más feliz. 5. Casillas. activar porcentaje por columnas. 6. Estadísticos: Chi cuadrado; Phi y V de Cramer RESULTADOS: Primero ejemplo (nominal + ordinal): Hay que analizarlo fila por fila. No hay casi ninguna diferencia fila por fila. El chi cuadrado te da una conclusión global. El chi cuadrado te dice que no hay relación entre las dos variables (se mira en la significación): Vemos en la columna de “significación” que, como es mayor de 0,05, la diferencia entre ambas variables no es relevante. Segundo ejemplo (nominal + ordinal): Primero hay que mirar el chi cuadrado. Cuando digo que sí hay relación es lo mismo que sí hay diferencia en relación con los porcentajes importantes. La tabla se lee fila por fila. Se compara primaria, secundaria… y las comparo entre ellas, e identificar dónde él % es más alto y más bajo. Sí hay relación entre nivel educativo y nivel de felicidad. Es más feliz la gente con estudios universitarios (tertiany), y es menos feliz la gente con estudios primarios (primary). Tercer ejemplo (ordinal + ordinal): Analiza la relación de salud con la felicidad (PREGUNTA DE EXAMEN). Comparar una variable ordinal (menos de 5 categorías) con otra ordinal (menos de 5 categorías). Nosotros decidimos qué variable determina la otra, porque no afecta casi nada el resultado final. Vemos que el chi cuadrado es menor de 0,05, por lo que sí que afecta. Miramos la tabla fila por fila y vemos dónde el porcentaje es más alto y dónde es más bajo. Con esto podemos afirmar que el estado de salud influye en la felicidad de forma en la que las que son felices son las personas que gozan de buena salud. Respuesta de examen: sí hay relación significativa entre salud y felicidad. La gente muy feliz tiene muy buena salud, la gente bastante feliz en proporción tienen buena salud. A más salud, más felicidad. Cuarto ejemplo (nominal + nominal): No importa el orden, según lo que considere el investigador cuál determina a cuál. La que crees que es la que influye la pones en columnas. Vemos, gracias a la significación del chi cuadrado, que sí que hay relación entre creer en Dios y los problemas del país. Buscamos comparar un porcentaje con otro, no hace falta escribirlo en el examen. Respuesta de examen: sí hay relación entre creer en Dios y el objetivo del país. La gente que cree en Dios prefiere desarrollo económico y, levemente más, fuerzas armadas. La gente que no cree en Dios prefiere que haya más libertad. No hay diferencias significativas en la gente que cree en Dios respecto a si prefieren que las ciudades y los campos sean más bonitos. → ANOVA ( introducción) Tienen que haber dos variables relacionadas. Por ejemplo, que en los pueblos sacan mejores notas que la gente procedente del centro de Valencia. Para ver si hay relación se compara la media del grupo 1 o la media del grupo 2. Aunque hayan muestras diferentes en los dos grupos (n=4 o n=5), podemos hacer una comparación de medias. Después, se valora el p.valor, que calcula la probabilidad que analiza si los dos grupos son iguales o no son iguales. En nuestro ejemplo sale 0,667, lo que indica que no hay diferencias significativas, por lo que nuestra hipótesis no es válida. ANOVA hace la relación entre dos grupos con una variable diferente. ANOVA exige que la x (la variable que influye en y, en nuestro ejemplo, la gente que vive en los pueblos) sea una variable NOMINAL. La y (la nota de la asignatura) puede ser escalar u ordinal. La variable y es la variable dependiente y la variable x es la determinante. El TEST DE F compara las medias entre los dos grupos, cuanto más diferentes sean, más altos serán el valor de F. Analiza que tan variable son los grupos (analiza cada desviación estándar por separado, cuánto más alto, menor será el valor de F). La F nos indicará si son diferentes o no. Cuanto más alto es F, indica que los dos grupos son muy diferentes entre ellos. Si la significación de F es menor de 0,05 quiere decir que sí hay una diferencia entre ambos grupos. Para ver si hay mucha o poca diferencia, se debe mirar la F y compararla con otros resultados que tengan que ver con el factor analizado (x tiene que ser la misma). SPSS: analizar, comparar medias a medias… (seleccionas la variable x y la y) a opciones a la tabla de ANOVA a continuar y aceptar. Variable dependiente: lo que quiero explicar, debe de ser ESCALAR ( U ORDINAL DE + 5 CATEGORÍAS) Variable independiente : nominal u ordinal PRÁCTICA Cuando se quiere analizar la relación entre dos variables y una es ordinal (todas) y la otra es escalar (u ordinal de más de cinco categorías); o cuando una es nominal y la otra es escalar (u ordinal de más de 5 categorías). Importa el orden de la dependiente y la independiente. La variable dependiente tiene que ser la escalar (u ordinal de más de cinco categorías), y la independiente tiene que ser la nominal u ordinal (pudiendo ser de más o de menos). 1. Analizar. 2. Comparar medias. 3. Medias. 4. Opciones: tabla de ANOVA y eta. RESULTADOS: Primer ejemplo (ordinal + escalar): Independiente la Q46 (felicidad), la independiente la Q274 (número de hijos). Hay que mirar la significación. Si es mayor de 0,05 no hay diferencia significativa. Como es menor de 0,05 es necesario mirar la siguiente tabla: La media de hijos que tiene la gente muy feliz es de 1,171. Los que son bastante felices 1,9. Los que no son muy felices tienen 1,38. Los que no son felices tienen 1,42. No podemos decir que cuantos más hijos tienes más feliz eres porque las personas bastante felices tienen más hijos que los que son muy felices. Una vez mirado el informe, se debe mirar la F, el valor de la F para saber si hay mucha diferenciación o no. Segundo ejemplo (nominal + escalar): Hay diferenciación entre creer en Dios y el número de hijos. Mirando la desviación estándar puedo concluir que en el grupo “YES” hay más variabilidad en el número de hijos, porque la desviación estándar es más alta. Mirando el valor de la F nos dice si la diferencia de las medias es alta, media o baja. Indica la fortaleza de la relación. Para concluir si es alta, media o baja debemos compararlo con otro valor de la F. Respecto al anterior ejemplo, vemos que ambos tienen diferencia significativa, pero en el segundo ejemplo es mayor que en el primero (68,4 > 2,78). Tercer ejemplo (ordinal + escalar): El nivel educativo, Q275R, es independiente (ordinal de 4 categorías) y el número de hijos, Q46, es dependiente (escalar). Vemos que hay relación entre el número de hijos y el nivel educativo. La gente que más hijos tiene en promedio son gente con estudios secundarios, ¿verdadero o falso? Falso. La media de estudios secundarios tiene una media de 1,1. La mayor media es de 1,2 La menor variabilidad en número de hijos está en post-secundaria. ¿Cuáles son los grupos que tienen más diferencia uno de otro? En las tres variables que he relacionado con el número de hijos, la que más diferencia significativa tiene es la del tercer ejemplo (la del tema del nivel educativo), con un 77,9. Lo que quiere decir que hay un valor de diferencia fuerte entre el nivel de estudios con el número de hijos. Sin embargo, la relación de número de hijos con felicidad tiene una fortaleza de diferenciación débil. Respecto a la creencia en Dios, es moderado. → REGRESIÓN LINEAL Comparar una variable escalar u ordinal (de más de 5 categorías) con una variable escalar u ordinal (de más de 5 categorías). Hace dos cosas: cada uno de los barrios, los hace en forma de gráfica. Y traza una línea recta que pasa lo más cerca posible a todos los puntos. Es una tendencia, una probabilidad. Diagonal ascendente: hay relación entre las variables (más habitaciones tienen las viviendas, más caras son). Al aumentar 1 el número de habitaciones, aumenta un 21,25 el precio de la vivienda. Diagonal descendente: cuanto más aumenta una variable, menos es la otra (cuantos más robos hay, menor es el precio de la vivienda). Diagonal recta: no hay relación. Esto quiere decir que, al aumentar los valores de una variable, los valores de la otra variable ni aumenta ni disminuye (no hay una tendencia ni variación). No se puede cruzar en la regresión lineal una variable escalar u ordinal (de más de 5 variables) con una nominal. Si queremos comparar una variable escalar con una variable ordinal de más de cinco categorías, se puede hacer ANOVA o regresión lineal. Si no es una ordinal de más de cinco, se hace solo ANOVA. Si la significación es menor de 0,05 sí hay relación entre las dos variables. 1. Analizar 2. Regresión 3. Lineales 4. No importa el orden de las dependientes e independientes cuando se comparan 2 variables. 5. Le damos a aceptar (no hace falta modificar nada más). 6. La única información importante es en la tabla de coeficientes, la segunda fila. EJEMPLOS: Primer ejemplo (significación positiva, línea ascendiente): la B es negativo, quiere decir que hay una relación negativa, es decir, cuanta más edad tienen las personas, menos toleran el aborto; cuanta menos edad tiene una persona, más tendencia a tolerar el aborto. El valor de la B indica cuánto aumenta o disminuye el valor de una variable a analizar respecto a otro. Al aumentar la edad, la tendencia es que por cada año que cumplamos, nos posicionaremos un 0,048 en contra del aborto. Segundo ejemplo (no significación): No hay relación significativa, no hay relación entre la edad y la evasión de impuestos. Por lo tanto, ya no importa el valor de B, ni su signo. Tercer ejemplo (significación negativa, línea descendiente): Hay relación, porque la sig es menor de 0,05. Hay relación positiva, porque el valor de la B es positivo, por lo que el valor de la tendencia es que cuanta más gente vive en las casas, juntos, más satisfechos están con la vida; cuanta menos gente vive en las casas, juntos, menos satisfechos están con la vida.