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Metodología – Procesos Psicológicos Básicos Prof: Julio Santiago

Metodología – Procesos Psicológicos Básicos Prof: Julio Santiago. Día 1: Diseño de investigaciones experimentales. Día 2: Búsqueda de información relevante y fiable. Día 3: Análisis de investigaciones clásicas.

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Metodología – Procesos Psicológicos Básicos Prof: Julio Santiago

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Presentation Transcript


  1. Metodología – Procesos Psicológicos BásicosProf: Julio Santiago Día 1: Diseño de investigaciones experimentales. Día 2: Búsqueda de información relevante y fiable. Día 3: Análisis de investigaciones clásicas. Día 4: Análisis e interpretación de resultados. Redacción y publicación de informes científicos.

  2. Índice • Conceptos básicos de estadística. • Relacionando gráficos e hipótesis. • Introducción al STATISTICA y análisis de nuestro experimento. • Preparación de artículos para su publicación. • ¿Y después?

  3. Conceptos básicos de estadística • Correlación. • Regresión. • Análisis de Varianza (ANOVA). • Análisis de Covarianza (ANCOVA).

  4. Conceptos básicos de estadística • Correlación. • Correlación positiva y negativa

  5. Conceptos básicos de estadística • Correlación.

  6. Conceptos básicos de estadística • Correlación. r = 0’94

  7. Conceptos básicos de estadística • Correlación. • Correlación y causalidad son dos cosas diferentes. r = 0’94

  8. Conceptos básicos de estadística • Correlación. • Correlación y causalidad son dos cosas diferentes. • Pero desde la correlación (sin saber las causas) podemos predecir cosas. r = 0’94

  9. Conceptos básicos de estadística • Regresión. • Nos permite hacer predicciones concretas, y conocer el grado en que nos equivocamos. peso = 0’94*altura -154’2 R2 = 0’89 pendiente 1-dispersión alrededor de lo predicho r = 0’94

  10. Conceptos básicos de estadística • Regresión. • Nos permite hacer predicciones concretas, y conocer el grado en que nos equivocamos. peso = 0’94*altura -154’2 R2 = 0’89 107’92 = 0’94*2-154’2 93’66 < peso < 122’172 95% confianza r = 0’94

  11. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Varianza. • Nos permite separar la variabilidad total existente en una medida, en las partes “explicables” en función de otras variables. Variabilidad del peso altura: 89% otras fuentes: 11%

  12. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Varianza. • Estudio sobre adelgazamiento: • Variables independientes: Tratamiento adelgazante. • Grupo experimental. • Grupo control. • Variable dependiente: peso.

  13. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Varianza. • Estudio sobre adelgazamiento: • Variables independientes: Tratamiento adelgazante. • Grupo experimental. • Grupo control. • Variable dependiente: peso. peso = 17 + 0’8*tratamiento R2 = 0’64

  14. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Varianza. • Estudio sobre adelgazamiento: • Variables independientes: Tratamiento adelgazante. • Grupo experimental. • Grupo control. • Variable dependiente: peso. variabilidad debida al efecto: 64%. variabilidad error: 26%.

  15. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Varianza. • Cuando la varianza explicable por el efecto supera cierta proporción con la explicable por error, el efecto es significativo. variabilidad debida al efecto: 64%. variabilidad error: 26%. p < 0’05

  16. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Varianza. • El ANOVA tampoco permite establecer relaciones causa-efecto.

  17. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Varianza. • El ANOVA tampoco permite establecer relaciones causa-efecto. ¡Es el control experimental!

  18. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Varianza. Fuentes de variabilidad en los diseños experimentales. • 1 factor entre grupos:

  19. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Varianza. Fuentes de variabilidad en los diseños experimentales. • 2 factores entre grupos, cruzados factorialmente:

  20. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Varianza. Fuentes de variabilidad en los diseños experimentales. • 2 factores entre grupos, cruzados factorialmente:

  21. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Varianza. Fuentes de variabilidad en los diseños experimentales. • 2 factores entre grupos, cruzados factorialmente:

  22. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Varianza. Fuentes de variabilidad en los diseños experimentales. • 2 factores entre grupos, cruzados factorialmente:

  23. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Varianza. Fuentes de variabilidad en los diseños experimentales. • 2 factores entre grupos, cruzados factorialmente:

  24. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Varianza. Fuentes de variabilidad en los diseños experimentales. • 1 factor intrasujeto:

  25. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Varianza. Fuentes de variabilidad en los diseños experimentales. • 1 factor intrasujeto:

  26. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Varianza. Fuentes de variabilidad en los diseños experimentales. • 1 factor intrasujeto:

  27. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Varianza. Fuentes de variabilidad en los diseños experimentales. • 1 factor intrasujeto:

  28. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Varianza. Fuentes de variabilidad en los diseños experimentales. • 1 factor intrasujeto:

  29. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Varianza. Fuentes de variabilidad en los diseños experimentales. • 2 factores intrasujeto, cruzados factorialmente:

  30. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Varianza. Fuentes de variabilidad en los diseños experimentales. • 2 factores intrasujeto, cruzados factorialmente:

  31. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Covarianza.

  32. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Covarianza. • Estudio sobre adelgazamiento: • Variables independientes: Tratamiento adelgazante. • Grupo experimental. • Grupo control. • Variable dependiente: peso. variabilidad debida al efecto: 64%. variabilidad error: 26%.

  33. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Covarianza. • Estudio sobre adelgazamiento: • Variables independientes: Tratamiento adelgazante. • Grupo experimental. • Grupo control. • Variable dependiente: peso. variabilidad debida al efecto: 64%. variabilidad error: 26%. parte se deberá a la altura

  34. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Covarianza. • Estudio sobre adelgazamiento: • Variables independientes: Tratamiento adelgazante. • Grupo experimental. • Grupo control. • Variable dependiente: peso. • Covariante: altura.

  35. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Covarianza. Fuentes de variabilidad.

  36. Conceptos básicos de estadística • Análisis de Covarianza. • Se puede combinar con todos los tipos de diseño anteriores: • Un solo factor entregrupos. • Dos o más factores entregrupos, cruzados factorialmente. • Un solo factor intrasujeto. • Dos o más factores intrasujeto, cruzados factorialmente.

  37. Relacionando gráficos e hipótesis • Golden & Baddeley (1968): Memoria dependiente del contexto. • La curiosidad inicial: ¿afectará al recuerdo la coincidencia entre el contexto en el cual se aprende un material y el contexto en el que se recuerda? • Sujetos: buceadores profesionales. • Procedimiento: Presentación de una lista de palabras sin relación entre sí. Recuerdo libre tras un intervalo de retención. • Variables independientes: • Lugar de aprendizaje: En tierra o bajo el agua. • Lugar de recuerdo: En tierra o bajo el agua. • Variable dependiente: % de palabras recordadas correctamente.

  38. Relacionando gráficos e hipótesis • Golden & Baddeley (1968): Memoria dependiente del contexto. • Resultados hipotéticos: Recuerdo

  39. Relacionando gráficos e hipótesis • Golden & Baddeley (1968): Memoria dependiente del contexto. • Resultados hipotéticos: Recuerdo

  40. Relacionando gráficos e hipótesis • Golden & Baddeley (1968): Memoria dependiente del contexto. • Resultados hipotéticos: Recuerdo

  41. Relacionando gráficos e hipótesis • Golden & Baddeley (1968): Memoria dependiente del contexto. • Resultados hipotéticos: Recuerdo

  42. Relacionando gráficos e hipótesis • Un experimento reciente de nuestro laboratorio: producción del acento de las palabras. • La curiosidad inicial: ¿cómo se especifica a qué sílaba corresponde el acento de una palabra momentos antes de pronunciarla? • En español hay palabras de acento regular (“cama”) e irregular (“pájaro”). • Conocemos intuitivamente cuáles son las reglas, pues podemos acentuar no-palabras, palabras nunca vistas antes (“caletipo” versus “caletipod”). • El acento de las palabras irregulares debe conocerse de memoria necesariamente (sino, diríamos “cafe” en vez de “café”).

  43. Relacionando gráficos e hipótesis • Un experimento reciente de nuestro laboratorio: producción del acento de las palabras. • Por tanto, hay dos posibles estrategias mentales aplicables a las palabras regulares: reglas versus memoria. • Sólo hay una para las irregulares: memoria. • Predicciones: si utilizamos la misma estrategia en una serie de palabras y luego nos hacen cambiar de estrategia, se requerirá un tiempo extra de procesamiento.

  44. Relacionando gráficos e hipótesis • Un experimento reciente de nuestro laboratorio: producción del acento de las palabras. • Procedimiento: lectura de palabras llanas en voz alta, escritas en mayúsculas sin tilde (p.ej., POSTER, TANQUE). Hay 4 palabras de contexto y 1 de target. • Variables independientes: • Tipo de contexto: llanas regulares (TANQUE) o irregulares (POSTER). • Tipo de target: llanas regulares o irregulares. • Variable dependiente: Tiempo de comienzo de la lectura en voz alta (en mseg).

  45. Relacionando gráficos e hipótesis • Un experimento reciente de nuestro laboratorio: producción del acento de las palabras. • Resultados:

  46. Relacionando gráficos e hipótesis • Un experimento reciente de nuestro laboratorio: producción del acento de las palabras. • Resultados:

  47. Relacionando gráficos e hipótesis • Un experimento reciente de nuestro laboratorio: producción del acento de las palabras. • Resultados:

  48. Relacionando gráficos e hipótesis • Un experimento reciente de nuestro laboratorio: producción del acento de las palabras. • Resultados:

  49. Introducción al Statistica • Módulos. • Introducción de datos. • Análisis estadísticos descriptivos. • Análisis correlacionales. • Análisis de regresión. • Análisis de varianza. • Entregrupos. • Intrasujeto. • Análisis de covarianza. • Covariante fijo. • Covariante cambiante.

  50. Introducción al Statistica • Módulos. • Introducción de datos. • Análisis estadísticos descriptivos. • Análisis correlacionales. • Análisis de regresión. • Análisis de varianza. • Entregrupos. • Intrasujeto. • Análisis de covarianza. • Covariante fijo. • Covariante cambiante.

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