Metodologías de Investigación y Cuantificación de Datos: Conceptos Esenciales

Estudios Longitudinales vs. Transversales: Enfoques en Investigación del Desarrollo

Semejanzas entre Estudios Longitudinales y Transversales

• Investigación de patrones y secuencias de desarrollo o cambio en función del tiempo.
• Interés en el cambio de un comportamiento.
• Descripción detallada de dicho cambio.

Diferencias Clave entre Estudios Longitudinales y Transversales

Estudios Longitudinales

Los estudios longitudinales analizan las características de un grupo de individuos en diferentes momentos o niveles de edad mediante observaciones repetidas.

Ventajas:

• Establecer relaciones causales.
• Controlar los efectos de la maduración.
• Analizar los resultados de una acción.
• Identificar interconexiones de factores determinantes de conductas.

Inconvenientes:

• Dificultad en la selección de la muestra.
• Pérdida selectiva de información (abandono de participantes).
• Efectos de medida (familiaridad con las pruebas).
• Erosión temporal (cambios en el contexto o en los instrumentos).
• Problemas de generalización de los resultados.
• Dificultad para seguir la planificación a largo plazo.

Estudios Transversales

Los estudios transversales analizan en un mismo momento distintos periodos evolutivos, es decir, se comparan diferentes grupos de edad observados en un solo instante.

Ventajas:

• Menos costosos.
• Más rápidos de ejecutar.
• Menor efecto de medida.
• Facilidad para lograr la participación de los sujetos.
• Permiten trabajar con un mayor número de participantes.

Inconvenientes:

• Dificultad en la selección de una muestra representativa.
• Se obtiene menos información sobre el desarrollo individual.

Variables en Investigación: Naturaleza y Escalas de Medición

¿Qué es una Variable?

Una variable es aquello que varía o puede variar; se trata de algo inestable, inconstante y mudable. En otras palabras, es un símbolo que representa un elemento no especificado de un conjunto dado. Este conjunto es denominado conjunto universal de la variable o universo de la variable, y cada elemento del conjunto es un valor posible de la variable.

Naturaleza de los Datos y Escalas de Medición

Las variables pueden clasificarse según su naturaleza en:

• Cualitativas: Describen características o atributos no numéricos.
  • Nominales: Permiten clasificar datos en categorías sin un orden inherente. Permanecen invariantes bajo cualquier transformación de permutación. Ejemplos: género (masculino/femenino), color de ojos (azul/verde/marrón). Las únicas operaciones válidas son igualdad (A=B) o desigualdad (A≠B).
  • Ordinales: Permiten clasificar datos en categorías con un orden o jerarquía, pero las diferencias entre categorías no son uniformes o medibles. Permanecen invariantes bajo cualquier transformación isotónica (que preserve el orden). Ejemplos: nivel de satisfacción (muy bajo, bajo, medio, alto, muy alto), grado de acuerdo (totalmente en desacuerdo, en desacuerdo, neutral, de acuerdo, totalmente de acuerdo). Operaciones válidas: igualdad (A=B), desigualdad (A≠B), mayor que (A>B), menor que (A
• Cuantitativas: Representan cantidades numéricas.
  • De Intervalo: Permiten ordenar los datos y medir la diferencia entre ellos, pero carecen de un cero absoluto (el cero es arbitrario y no indica ausencia de la característica). Permanecen invariantes bajo cualquier transformación lineal. Ejemplos: temperatura en grados Celsius o Fahrenheit, puntuaciones de CI. Operaciones válidas: igualdad (A=B), desigualdad (A≠B), mayor que (A>B), menor que (A
  • De Razón: Poseen todas las propiedades de las escalas de intervalo, además de un cero absoluto que indica la ausencia total de la característica. Esto permite realizar operaciones de multiplicación y división. Permanecen invariantes bajo cualquier transformación de semejanza. Ejemplos: peso, altura, ingresos, número de hijos. Operaciones válidas: igualdad (A=B), desigualdad (A≠B), mayor que (A>B), menor que (A

Tipificación de Variables: Estandarización de Datos

¿Qué es Tipificar Variables?

Tipificar variables, también conocido como estandarización, permite comparar distintas variables que no tienen una relación directa entre sí o que están en diferentes escalas de medida. Mediante este proceso, obtenemos una nueva variable estandarizada, comúnmente denominada puntuación Z.

La puntuación Z se calcula restando la media de la muestra al valor individual y dividiendo el resultado entre la desviación típica de la muestra. La fórmula es:

Z = (x - μ) / σ

Donde:

• x es el valor individual.
• μ (mu) es la media de la población (o de la muestra, si se usa la desviación típica muestral).
• σ (sigma) es la desviación típica de la población (o de la muestra).

Propiedades de las Puntuaciones Z:

• La media de las puntuaciones Z tiende a 0.
• La desviación típica de las puntuaciones Z tiende a 1.
• Si los datos originales siguen una distribución normal, las puntuaciones Z seguirán una distribución normal estándar N(0,1).

Cálculo y Uso de Variables Cualitativas Nominales

Características de las Variables Cualitativas Nominales

Las variables cualitativas nominales se utilizan exclusivamente para diferenciar unos objetos de otros, clasificándolos en categorías sin ningún tipo de orden o jerarquía inherente. Por lo tanto, las únicas operaciones aritméticas válidas son las relacionadas con la igualdad y la desigualdad.

Ejemplo: El color de un objeto (Verde, Amarillo, Rojo) es una variable nominal si no se le asigna un orden intrínseco. Asignar valores simbólicos como '1. Verde, 2. Amarillo, 3. Rojo' no implica un orden matemático, sino una codificación para facilitar el manejo de datos. Si se estableciera un orden (ej. de menos a más preferido), la variable pasaría a ser ordinal.

Nota importante: Conceptos como "poco, muy poco, mucho" implican un orden y, por lo tanto, corresponden a variables cualitativas ordinales, no nominales.

El Contraste de Hipótesis: Fundamento de la Inferencia Estadística

¿Qué es el Contraste de Hipótesis?

El contraste de hipótesis (o prueba de hipótesis) es una herramienta fundamental en la inferencia estadística que nos permite tomar decisiones sobre una población basándonos en datos de una muestra. Se utiliza comúnmente para comparar dos o más muestras relacionadas o independientes, o para evaluar una afirmación sobre un parámetro poblacional.

El proceso general implica los siguientes pasos:

1. Formulación de Hipótesis: Se establecen dos hipótesis mutuamente excluyentes:
   • La hipótesis nula (H₀): Representa la ausencia de efecto, diferencia o relación. Es la hipótesis que se asume como verdadera hasta que la evidencia demuestre lo contrario.
   • La hipótesis alternativa (H₁): Representa lo que el investigador intenta demostrar; es lo contrario a la hipótesis nula.
2. Recolección y Análisis de Datos: Se recogen datos de una muestra y se realizan cálculos estadísticos.
3. Cálculo del Valor p: Se calcula la probabilidad de obtener los resultados observados (o resultados más extremos) si la hipótesis nula fuera verdadera. Esta probabilidad se conoce como valor p.
4. Toma de Decisión: Se compara el valor p con un nivel de significancia preestablecido (α, comúnmente 0.05).
   • Si el valor p es menor que α, se rechaza la hipótesis nula, lo que sugiere que hay suficiente evidencia para apoyar la hipótesis alternativa.
   • Si el valor p es mayor o igual que α, se no se rechaza la hipótesis nula, lo que significa que no hay suficiente evidencia para refutarla.

Este proceso nos permite determinar si los resultados encontrados en nuestra investigación son estadísticamente significativos o si podrían haber ocurrido simplemente por azar.