Descarga la aplicación para disfrutar aún más
Vista previa del material en texto
Facultad de Psicología – U.N.T. Estadística Aplicada a la Psicología - Año 2017 Introducción y Niveles de Medición Dra. Mariela Ventura Facultad de Psicología (UNT) Hace unos años, el problema de la enseñanza de la estadística no estaba muy tematizado. Predominó desde siempre el paradigma científico de las ciencias naturales y físicas (tradicional) que priorizaba la demostración de teoremas matemáticos en lugar de la aplicación concreta de las herramientas prácticas lo que hizo que la estadística fuera muy resistida sobre todo en carreras de corte humanista o social como es el caso de Psicología. La experiencia como docente en la enseñanza de esta materia en una carrera de psicología hace muchos años, nos ha llevado a pensar algunos objetivos fundamentales para estos tiempos para esta disciplina: Que los alumnos lleguen a comprender y apreciar el papel de la estadística en la sociedad, conociendo sus diferentes campos de aplicación y el modo en que la estadística ha contribuido a su desarrollo; Que puedan leer e interpretar tablas y gráficos estadísticos que con frecuencia aparecen en trabajos de investigación, artículos científicos, manuales de tests de psicología, como en los medios informativos. Que puedan investigar sobre diversos temas. Poder tomar decisiones sobre la base de la evidencia objetiva. Es una ciencia útil en la investigación, en la técnica y en la vida profesional. La relación entre el desarrollo de un país y el grado en que su sistema estadístico produce estadísticas completas y fiables es clara, porque esta información es necesaria para la toma de decisiones acertadas de tipo económico, social y político. Por ello es fundamental, la formación adecuada, no sólo la de los técnicos que producen estas estadísticas, sino de los profesionales y ciudadanos que deben interpretarlas y tomar a su vez decisiones. Facultad de Psicología – U.N.T. Estadística Aplicada a la Psicología - Año 2017 Al mismo tiempo, la estadística como ciencia, atraviesa un período de notable expansión, siendo cada vez más numerosos los procedimientos disponibles, alejándose cada vez más de la matemática pura y convirtiéndose en una "ciencia de los datos”. El mundo de la estadística es más familiar de lo que uno cree…. Como dice Walter Sosa Escudero (2014, p. 9 y 10) somos pequeños estadísticos ilustrados, estimadores de cantidades, de tiempos y de volúmenes comparadores a ojo de buen cubero. Valoramos “muestras por botones, pajares por agujas, bosques por árboles” y así sin darnos cuenta, usamos las armas de la estadística para poder comprender un universo demasiado extenso y complejo: … “A la mañana al despertar, el informativo nos anuncia la temperatura mínima y la máxima para el día; nos informan que la nafta sube el 6%; que el dólar se mantiene estable; leo que el edulcorante aumenta las chances de producir cáncer, y me cuenta mi hijo que tiene un promedio de 8 en matemáticas, por lo tanto no se la lleva. Pero a pesar de que estamos inmersos en datos estadísticos, la importancia que se le da en la educación temprana es ínfima. Cuando el profesor investiga, no es ya un transmisor del conocimiento, sino un gestor de este conocimiento lo que permite al alumno progresar en su aprendizaje. Por tal motivo, cobran entonces un papel primordial los proyectos estadísticos (prácticos evaluativos con datos reales). Hemos incorporado este último tiempo un proyecto de investigación para los alumnos, porque se nos ha dado la recomendación de que se incluya la investigación desde el grado en nuestra disciplina. Es importante la participación de los alumnos en proyectos de investigación, en becas, etc. Paradigma cuantitativo Seguramente ya saben lo que es un paradigma, una forma de ver el mundo y de aprehenderlo. Cuando usamos metodología estadística estamos parados desde un paradigma cuantitativo. Una objeción importante al uso del paradigma cuantitativo en la psicología, es que si se realizan investigaciones empleando Facultad de Psicología – U.N.T. Estadística Aplicada a la Psicología - Año 2017 procedimientos sumamente controlados y una cuantificación exacta de las variables tal como lo recomienda la ciencia “tradicional” se obtendría un conocimiento muy estrecho para lo que significa la complejidad del ser humano. Entre las principales objeciones que generalmente se le hacen a los métodos cuantitativos son: 1. La investigación tradicional trata a las personas como elementos que pueden ser aislados de su contexto social, incluso atiende “partes” de las personas (p. ej., su memoria o actitud) como algo que pudiera separarse.;2) Incluso se trata a los “sujetos” como unidades idénticas, se les manipula dentro y fuera del contexto de investigación; 3.El investigador, en aras de la objetividad se esfuerza por mantenerse distante y de ese modo poder controlar las variables y reducir el error; 4. La situación experimental o la entrevista de sondeo sólo permiten la recopilación de información superficial; 5. Los métodos de investigación sumamente estructurados predeterminan la naturaleza de la información resultante. Por ende, la información obtenida es limitada, enrarecida y poco realista. Definición de Estadística El término «estadística», deriva la palabraneolatina statisticumcollegium (consejo de Estado) y de la palabra italiana statista (“hombre de Estado” o político). A principios del siglo XIX, adquirió el significado de colección y clasificación de datos.De esta forma, el propósito original principal de la estadística eran los datos usados por el gobierno y los cuerpos administrativos. Pero el uso de los métodos estadísticos se remonta ya al menos al siglo V a. C. Se sabe que los atenienses calculaban la altura de las murallas contando el número de ladrillos de una sección expuesta que estuviera lo suficientemente cerca como para contarlos. Se contaba repetidas veces por distintos soldados y se tomaba el valor más frecuente (la moda en términos más modernos) como el número de ladrillos más probable. La Estadística es el resultado de la confluencia de dos disciplinas independientes: Facultad de Psicología – U.N.T. Estadística Aplicada a la Psicología - Año 2017 1) El cálculo de probabilidades, que nace de los juegos de azar. 2) Como ciencia del Estado, que debía llevar registros ordenados (contar, tabular, clasificar, censar, etc.) de los datos del Estado. La unión de ambas en el siglo XIX dio lugar a una nueva ciencia, la Estadística que se puede definir como la ciencia que “recoge, ordena, y analiza datos de una muestra extraída de cierta población, y que a partir de esa muestra, valiéndose del cálculo de probabilidades se encarga de hacer inferencias acerca de la población (Amón, J., definición de Estadística). Para Nuria Cortada de Kohan “La estadística es una manera de tratar cierta problemática que la realidad plantea de una manera más elaborada, consciente y exacta de lo que lo hace el pensamiento ingenuo. La estadística se basa en observaciones repetidas pero en algunos campos estas observaciones varían menos que en otros campos”. Es decir, es un instrumento que nos permite “tratar, manipular, abordar” la realidad, pero no de cualquier manera, sino de una manera podríamos decir, objetiva, exacta, precisa, racional. El sentido de la Estadística es que se basa en “observaciones” que se repiten de modo “variable”. En psicología tal vez estas observaciones varían más que en otros campos. Por su parte, San Martín, R. y Castellanos dice: “Por estadística entendemos los métodos científicos por medio de los cuales podemos recolectar, organizar, resumir, presentar y analizar datos numéricos relativos a un conjunto de individuos u observaciones y cuya aparición se rige por leyes del azar o aleatorias. La estadística precisamente tienelugar porque los fenómenos de algunas ciencias no se dan siempre iguales sino que presentan variaciones”. Entonces, “es un conjunto de métodos científicos” que ayudan a recolectar, organizar, resumir, presentar y analizar datos numéricos” sobre un conjunto de individuos u observaciones en las que sus resultados no se pueden predecir con Facultad de Psicología – U.N.T. Estadística Aplicada a la Psicología - Año 2017 certeza, están gobernadas por las leyes del azar. Por ello, son las variables aleatorias. La definición de Amón, es la más completa ya que incluye las dos funciones de la Estadística y ya no sólo la de resumen de la información, se pueden hacer inferencias y no solo analizar los datos de manera descriptiva. Entonces, recapitulemos: ante una serie de datos obtenidos desde el punto de vista estadístico se pueden distinguir dos fases: una de ordenación, simplificación y descripción numérica de la información obtenida y otra, de inferencias para un universo más amplio. La estadística descriptiva es la parte de la estadística que se encarga de la primera parte. La estadística inferencial de la segunda. La estadística descriptiva consta de una serie de procedimientos diseñados para organizar, sintetizar y aclarar la información contenida en un conjunto (muestra o población) de datos empíricos. Corresponde a lo que hemos hablado en el análisis de los datos como “caracterizarlos”. Por lo tanto, un dato no es otra cosa que un número, lo cual significa que para poder utilizar el análisis de datos, necesitamos asignar números a las características de las personas u objetos que deseamos estudiar. La Estadística tal como hoy se la define tiene dos funciones: la función descriptiva y la función inferencial. Las dos implican el análisis de datos. Si se realiza un análisis con el propósito de caracterizar o describir los datos, entonces nos encontramos en el área de la estadística descriptiva. Para ejemplificar, podemos decir, que un psicólogo ha registrado los puntajes de un test (45; 55; 60; 65; 70; 85) de un grupo de cinco alumnos, y quiere describirlos, entonces puede decidir calcular el promedio de todos los puntajes para de ese modo obtener una única cifra que represente al conjunto. Veremos que ese valor es su tendencia central; tal vez también se pueda calcular el rango de valores desde el puntaje máximo y el mínimo, para caracterizar su variabilidad. También podría trazar los puntajes en una gráfica para mostrar la forma de la distribución. Facultad de Psicología – U.N.T. Estadística Aplicada a la Psicología - Año 2017 Todos estos procedimientos que tienen por función caracterizar o describir los datos ya recolectados corresponden a la Estadística Descriptiva. La Estadística Inferencial no solo se enfoca en describir los datos obtenidos; en lugar de ello incluye técnicas que nos permiten utilizar los datos muestrales(o de una muestra) recopilados para hacer inferencias o generalizaciones acerca de las poblaciones. Por ejemplo, supongamos que se quiere estudiar el CI (Cociente Intelectual) promedio de todos los estudiantes de primer año de la universidad. Esto resultaría demasiado costoso, en términos de tiempo y dinero, por lo que tomamos una muestra aleatoria de 200 estudiantes y aplicamos una prueba de CI a cada uno. Entonces tendríamos 200 puntajes muestrales (puntajes de la muestra obtenida) de CI, los cuales utilizaríamos para determinar o estimar el CI promedio de la población. Muchas veces no podemos obtener el valor exacto del promedio de la población, entonces podemos estimarlo con el uso de los datos muestrales. Así, no solo describimos los puntajes sino que inferimos a partir de la muestra los datos de la población. Ambos procedimientos – descriptivo e inferencial- constituyen el análisis exploratorio de los datos. ¿Qué significa hacer un “análisis exploratorio” de los datos? Gómez Pardo define el análisis de datos “como un conjunto de procedimientos” diseñados para: 1) Seleccionar datos, 2) Caracterizarlos y 3) Extraer conclusiones de ellos. En general, casi todas las investigaciones que se realizan en psicología se refieren a constructos no observables, no tienen una existencia concreta como los objetos físicos que se prestan a la observación sensible. Por ejemplo, habilidades sociales, habilidades cognitivas, psicopatología, estrategias de aprendizaje, estrés, depresión, procesos cognitivos, inteligencia, frustración, atención, inconsciente, ego, emociones, actitudes, fobias, ansiedad entre otros, y vemos que en todos los casos los psicólogos están presentando relaciones entre distintos conceptos. Son conceptos que sobrepasan la observación empírica y representan supuestos teóricos y a tales conceptos se les llama actualmente “constructos o conceptos no Facultad de Psicología – U.N.T. Estadística Aplicada a la Psicología - Año 2017 observacionales”. Los mismos no tienen referentes empíricos inmediatos. Nadie ha tocado o ha visto la inteligencia, en cambio sí la puede inferir de acuerdo a cómo resuelve los problemas. Los conceptos deben estar definidos teóricamente según la teoría que lo sustenta, que desarrolla y explica el contenido del concepto, y operacionalmente, que se refiere a las operaciones mediante a las cuales un investigador determina la presencia o la ausencia (o la magnitud) de un fenómeno. Estas operaciones son mediciones o registros numéricos, como por ejemplo, los puntajes de los tests para medir inteligencia y otras aptitudes, los tiempos de reacción ante distintos estímulos, la cantidad de errores cometidos en una actividad motriz, cantidad de palabras memorizadas, etc. De ahí la importancia de las técnicas estadísticas en la investigación psicológica en donde siempre hay que operacionalizar los constructos para poder estudiarlos. Variables Esos conceptos, atributos, características, son variables. Hemos dicho que no todos los fenómenos que medimos en psicología podemos observar, pero hay otros, que tienen que ver con características físicas, que sí. Por ejemplo, su talla, su peso, su edad, el color de ojos. Una variable es una característica que varía de un sujeto a otro o en el mismo sujeto a lo largo del tiempo. Por ejemplo, el constructo inteligencia, que para medirla, hemos aplicado una prueba de inteligencia, y de allí resultan puntajes en un test de inteligencia. Los distintos valores que puede adoptar una variable, se llaman “categorías”, “modalidades”, etc. Por lo menos se deben tener dos valores para ser considerada una variable. Variables cualitativas y cuantitativas Las variables desde el punto de vista estadístico pueden ser clasificadas en dos tipos, variables cualitativas y cuantitativas. Una variable cualitativa es aquella de la que podemos decir si una unidad de observación –persona u objeto- la posee o no, pero no cuánto de ella posee. Por ejemplo, una persona puede ser varón o no, puede ser casada o soltera, puede Facultad de Psicología – U.N.T. Estadística Aplicada a la Psicología - Año 2017 tener trabajo o no, etc. podemos clasificarlas a las personas con esos atributos cualitativos pero nada podemos decir sobre su magnitud. Las variables cuantitativas, de acuerdo con ello, son las que presentan mayor isomorfismo con la estructura de las matemáticas y en éstas tenemos dos clases fundamentales: las variables cuantitativas discretas y las cuantitativas continuas. Una variable cuantitativa discreta es la que podemos contar pero no medir: por ejemplo, el número de hijos por familia; es decir entre un valor y otro de la variable no hay valores intermedios. En cambio, una variable cuantitativa continua es aquella que puede admitir todo tipo de subdivisiones entre dos valores cada vez más próximos. Entre un valor y otro puede haber una secuencia infinita de valores de acuerdoal instrumento que usemos. Isomorfismo Vimos que en las hipótesis científicas las variables deben ser operacionalizadas. Por ejemplo: “Cuanto más alto es el nivel socio económico de una persona mayor es el grado de conocimiento que posee”. Por un lado, necesitamos una escala que mida el NSE y también algún test o prueba que nos mida los conocimientos de las personas. Al hacer esto ya estamos midiendo. Stevens señalaba (1951) que la medición “es la asignación de números a los objetos de acuerdo a ciertas reglas”. Pero más que los objetos, como dirá Campbell es a las características o atributos de los objetos. Pero esta asignación de números (entes ideales) a los objetos (empíricos) no puede ser de cualquier manera, implica una relación de isomorfismo, es decir una relación de uno a uno entre la estructura lógica del sistema numérico y la estructura de la naturaleza que se manifiesta en las propiedades que se miden. Para poder aplicar un modelo matemático a las propiedades de la naturaleza éstas deben cumplir ciertos requisitos que se correspondan con los números. Estos son los requisitos del isomorfismo. Por lo tanto, primero vemos cuáles son las propiedades que se cumplen en los números. Sabemos que estas son tres: identidad, orden jerárquico y aditividad. Cuando no hay isomorfismo es que las Facultad de Psicología – U.N.T. Estadística Aplicada a la Psicología - Año 2017 propiedades de los objetos no satisfacen todas las propiedades de los números pero sí algunas Hoy se acepta la medición de la psicología porque la estructura del pensamiento del hombre y de la actividad psicológica, en general, poseen propiedades que, desde el punto de vista lógico son suficientemente similares a la estructura de las matemáticas. Es posible por lo tanto, establecer un isomorfismo. Lo que interesa destacar aquí es que desde esta nueva forma de entender la medición, sí es posible medir variables de tipo psicológico. Y si esto es posible también el análisis de datos surgidos de la investigación psicológica. Cuando Stevens dice “de acuerdo a ciertas reglas” quiere decir, que no es de cualquier manera, sino que la asignación de los números deben preservar las relaciones señaladas en el comportamiento medido. La medición supone encontrar un sistema relacional numérico con una estructura semejante al relacional empírico que se pretende medir. Dada esta semejanza uno de los sistemas puede utilizarse para representar al otro. En conclusión: “La medición es posible porque la estructura de la naturaleza, del pensamiento del hombre, o su actividad social, posee propiedades que desde el punto de vista lógico son suficientemente similares o paralelas a la estructura de los sistemas lógicos de las matemáticas. Es posible establecer entre la naturaleza en sentido amplio y el sistema matemático un isomorfismo de estructuras. En algunos casos este isomorfismo es casi perfecto, en otros, lo es menos”. ¿Qué es medir? Entonces podemos decir que “Medir consiste en hacer corresponder dos sistemas de relaciones: uno formal, el de los números que asignamos a las mediciones y uno empírico, el de las propiedades que deseamos medir”. Y que es necesario que las relaciones presentes en el sistema formal reflejen las presentes en el Facultad de Psicología – U.N.T. Estadística Aplicada a la Psicología - Año 2017 sistema empírico para que la correspondencia efectuada se considere una medición. Jesús Amón, nos da una definición sobre lo que es medir en Psicología: Medir es abordar matemáticamente un problema psicológico. Medir atribuir números a las manifestaciones psicológicas. Someter estos números a ciertas técnicas matemáticas de modo que lleguemos a un resultado numérico final. Interpretar psicológicamente este resultado. Sin embargo, ese proceso consistente en asignar números a los objetos o características de los objetos, proceso denominado medición, es ajeno al análisis de datos y a la estadística. De ese proceso se encarga la Teoría de la Medición que tiene por objeto estudiar los diferentes modelos que permiten establecer las reglas de correspondencia para una correcta asignación de los números. Los psicólogos que usan pruebas para medir rasgos psicológicos asumen que dichos rasgos: 1) Existen 2) Pueden cuantificarse 3) Pueden medirse Este “conjunto de procedimientos” -al que llamamos “análisis de datos”-, aun siendo una herramienta de la que todas las ciencias empíricas (desde la medicina, biología, sociología, o piscología, entre otras) hacen uso, no pertenece a ninguna de ellas, sino a una rama de las matemáticas a la que le damos el nombre de Estadística. “Atribución de números a los objetos según ciertas reglas” Facultad de Psicología – U.N.T. Estadística Aplicada a la Psicología - Año 2017 Tenemos por una parte números y por otra parte objetos con sus correspondientes modalidades. Entre los números existen ciertas relaciones que son válidas para el mundo aritmético, ideal. Entre las modalidades existen ciertas relaciones (en algunos casos pocas y simples, en otras, bastantes y complejas) que son verificables en el mundo empírico y real. Pues bien, la atribución de números no va a ser arbitraria, sino de acuerdo con esta “regla general”: aceptar sólo como relaciones válidas entre los números aquellas que sean verificables empíricamente entre las correspondientes modalidades empíricas. Esta regla general se concreta en unas u otras reglas particulares, según sea mayor o menor el número de relaciones verificables empíricamente. Se exige entonces un cierto paralelismo o Isomorfismo entre las relaciones aceptadas como válidas entre los números y las relaciones verificables entre las correspondientes modalidades empíricas (en nuestro caso, psicológicas). En consecuencia, con los números atribuidos a las modalidades sólo podremos realizar aquellas operaciones que estén de acuerdo con las relaciones aceptadas como válidas entre los mismos. Por otra parte, estas relaciones son las verificables empíricamente. De este modo se considera que el resultado numérico final obtenido operando de este modo con los números atribuidos a las modalidades psicológicas, admitirá una interpretación psicológica razonable. Definición de escala de medida Llamaremos escala de medida a un conjunto de modalidades empíricas distintas y de números distintos puestos en correspondencia biunívoca (esto es, a cada modalidad le corresponde un solo número y a cada número le corresponde una sola modalidad). Una escala de medida puede ser, por ejemplo, los números atribuidos por una balanza a distintos cuerpos, la temperatura registrada con un termómetro, o por ejemplo, provincia de origen de los estudiantes de primer año de la Facultad de Psicología de este año: tendremos distintas modalidades: Salta, Jujuy, Tucumán, Catamarca, Santiago del Estero, Buenos Aires, otras. A cada Facultad de Psicología – U.N.T. Estadística Aplicada a la Psicología - Año 2017 provincia podemos atribuirle un número distinto y tendremos tantos números distintos como provincias. Es decir, mediante una escala podemos atribuir números de manera coherente a una persona, a un objeto, etc. Si decimos que la escala es un conjunto de modalidades (distintas) y números (distintos) relacionados biunívocamente, la escala así definida es un instrumento natural de medida (regla, balanza, cronómetro, test, etc.). Con ella, podemos atribuir números a cualquier objeto. Pensemos en una regla: no es más que un conjunto de rayas equidistantes marcadas sobre un listón de madera (o de otro material)y un conjunto de números, en correspondencia biunívoca: a cada raya o marca le corresponde un solo número y a cada número una sola raya. Nótese que hablamos de modalidades y números relacionados biunívocamente.Ordinariamente tendremos conjuntos de objetos donde no todos los objetos presentan modalidades distintas (muchas son comunes). Es decir, que tenemos más objetos que modalidades. Así, a cada objeto le corresponde un solo número pero el mismo número puede corresponderle a distintos objetos (todos los que tienen la misma modalidad). Por ejemplo: muchos sujetos pueden tener un mismo CI. Niveles de Medición Existen diferentes tipos de escalas de acuerdo al nivel de medición, que se denominan (nominales, ordinales, intervalares o racionales o de razón). No hay un método único para elaborar escalas. Puede lograrse de varias maneras. Tampoco hay un tipo de escala que sea mejor que la otra; el que una escala sea de naturaleza nominal, ordinal, intervalar o de razón dependerá en parte de los objetivos de la escala y la legitimidad matemática de las manipulaciones y transformaciones de los datos resultantes. Facultad de Psicología – U.N.T. Estadística Aplicada a la Psicología - Año 2017 Stevens establece arbitrariamente 4 niveles de medición, podrían haber sido más. Escala Nominal Dadas dos o más modalidades sólo podremos verificar si son iguales o distintas. Consiguientemente entre los números atribuidos a las mismas sólo aceptaremos como válidas las relaciones de igualdad-desigualdad. 1≠2 ≠3 El símbolo 1, 2 y 3 sólo tienen un valor nominal (no numérico, tipo rótulo). Aquí los números no gozan de ninguna propiedad aritmética. No tiene ningún sentido aceptar que 3=2+1 Las escalas nominales son la forma más simple de medición. Estas escalas implican la clasificación o asignación de categorías basadas en una o más características distintivas donde deben colocarse todos los objetos en categorías mutuamente exhaustivas y excluyentes. Podrán ser sustituidos por cualquier símbolo no numérico (colores, figuras geométricas, letras, etc.). La escala nominal permanece invariante frente a cualquier transformación que a números distintos haga corresponder números distintos. Como ejemplo de escalas nominales encontramos: la clasificación numérica que se le hacen a las categorías diagnósticas del DSM IV, en la solicitud de inscripción a la carrera de Psicología tenemos cantidad de variables a este nivel, en el ejemplo de Modesto Alonso, las universidades (públicas y privadas), por provincia, por países, áreas de especialización, en las revistas de la APA, nombres de los autores, temas que se escriben, etc. Escala Ordinal Dadas dos o más modalidades no sólo podemos comprobar si son iguales o distintas sino siendo distintas cuál de cada dos es la mayor. Facultad de Psicología – U.N.T. Estadística Aplicada a la Psicología - Año 2017 Consiguientemente entre los números atribuidos a las distintas modalidades admitiremos como válidas las relaciones de igualdad, desigualdad y orden. 1≠2 ≠3 Y 1<2<3 Los números que representan a estas modalidades sólo indican un orden. La escala ordinal permanece invariante frente a cualquier transformación monótona creciente. Una serie creciente puede ser reemplazada por cualquier otra serie. Los individuos ocupan ciertas posiciones en un continuo que representa el rasgo que deseamos medir. La posición de cada individuo en el continuo expresa la magnitud en que posee el rasgo. No nos dicen nada con respecto a cuánto más grande es una categoría en relación a otra. Generalmente emplean números para representar el ordenamiento de las categorías, pero los números no indican unidades de medición. Por ejemplo, la variable Nivel de Instrucción (Universitaria-Secundaria- Primaria- No tiene), o escalas en las que se expresa el grado de acuerdo respecto al algo, en algunos casos con dibujos que puede ser usada en niños y que con las caritas están representando un orden de me gusta mucho-indiferente-no me gusta. Y luego tenemos las escalas tipo Likert. La escala de tipo Likert es una escala psicométrica comúnmente utilizada en cuestionarios, y es la escala de uso más amplio en encuestas para la investigación. Cuando respondemos a un elemento de un cuestionario elaborado con la técnica de Likert, lo hacemos especificando el nivel de acuerdo o desacuerdo con una declaración (elemento, ítem o reactivo). La escala se llama así por Rensis Likert, que publicó en 1932 un informe describiendo su uso. Escala de Intervalos Dadas dos o más modalidades no sólo podemos comprobar empíricamente, la igualdad-desigualdad, el orden, podemos también Facultad de Psicología – U.N.T. Estadística Aplicada a la Psicología - Año 2017 establecer una unidad empírica de medida y ver cuántas veces se encuentra contenida en la diferencia entre dos modalidades cualesquiera. Dadas tres modalidades a, b y c podemos comprobar cuántas veces la diferencia entre a y b es mayor o menor que la diferencia entre b y c, suponiendo que las dos diferencias sean distintas. Consiguientemente entre los números aceptaremos las relaciones de igualdad-desigualdad, orden, suma, resta entre ellos. Además podemos admitir como válidas la multiplicación y la división entre las diferencias entre los números no entre los números mismos. Contiene intervalos iguales entre números; cada unidad en la escala es exactamente igual a cualquier otra unidad en la escala. La escala de intervalos permanece invariante frente a cualquier transformación de la forma y= ax+b, donde a y b son dos constantes arbitrarias. La arbitrariedad en el origen es propia de las escalas de intervalos. Debido a que hay unidades de medición desiguales en las escalas ordinales, ya que no hay un punto cero, las formas en que pueden tratarse los datos desde el punto de vista estadístico son limitadas. Aunque en esto también depende el criterio del investigador. Ejemplos: Puntajes de Tests de Raven, WISC, Temperatura medida en distintas escalas. Escala de Razón Dada dos o más modalidades no sólo podemos comprobar si son iguales o distintas, el orden, y cuántas veces la diferencia entre dos modalidades es mayor o menor que la diferencia entre otras dos y cuántas veces una modalidad es mayor o menor que otra modalidad. Facultad de Psicología – U.N.T. Estadística Aplicada a la Psicología - Año 2017 Por lo tanto, entre dos números atribuidos a las modalidades admitiremos como válidas las relaciones de igualdad-desigualdad, orden, y las operaciones de suma, resta, multiplicación y división. La escala de razón es invariante frente a cualquier transformación de la forma: y=ax, donde a es una constante arbitraria. Es arbitraria la unidad de medida pero no el origen, que es absoluto. Comentario sobre las escalas de medida La aceptación de 4 tipos de escalas es tan arbitraria como si hubiéramos aceptado 2, 4, o 24 o cualquier otro número. Conviene distinguir entre medida y estadística. La estadística es una disciplina matemática que comienza y concluye con números sin atender el origen extra-matemático de los mismos y sin pretender interpretaciones ultra-matemáticas y sin pretender interpretaciones ultra-matemáticas (psicológicas, por ejemplo). La medida en cambio, como atribución de números a modalidades empíricas (en este caso, psicológicas) es el eslabón que une las modalidades empíricas con los números y gracias a él podemos interpretar desde un punto de vista psicológico en este caso los resultados numéricos finales que nos ofrece la estadística. Los puros estadísticos prescinden de las escalas de medida. Los psicólogos en cambio no podemos ni debemos aceptar una postura asépticamente matemática. Necesitamos recoger datos psicológicos, atribuirles números, operar con estos números e interpretar psicológicamente los resultados. Si los números con los que empezamos una investigación estadística están desligados de las realidades psicológicas, no seráfácil dar una Facultad de Psicología – U.N.T. Estadística Aplicada a la Psicología - Año 2017 interpretación psicológica al resultado obtenido a partir de aquellos números. ¿Cómo debe proceder el psicólogo en la toma de decisiones? Llegar a un compromiso razonable: usar aquellas técnicas estadísticas que creamos apropiadas en cada caso, en cuanto usándolas esperamos llegar a resultados razonables. La experiencia parece confirmar que podemos llegar a resultados interpretables psicológicamente aunque las técnicas estadísticas no hayan sido las más oportunas, teniendo en cuenta la escala de medida de los datos. Amón hizo comprobaciones, por ejemplo, de que se podía llegar a una misma interpretación psicológica ya sea si se trataba la variable como nominal que como ordinal o de otras que requerían un nivel ordinal. De allí que acuerdo con Amón que no rengamos una postura rígida en el uso de determinadas técnicas estadísticas. Con esto, es perfectamente válido que un profesor calcule el promedio de las notas de su curso aunque éstas estén a un nivel ordinal. Bibliografía Amón, J. (1991). Estadística para psicólogos I. Estadística Descriptiva, Madrid, Pirámide. -Blalock, Jr. H. (1978). Estadística Social, México, Fondo de Cultura Económica. -Cortada de Kohan, N. (1994). Diseño Estadístico para investigadores de las ciencias sociales y de la conducta, Bs. As, Eudeba. ___________________(2000)Teorías psicométricas y construcción de tests, Buenos Aires, Lugar Editorial. Sosa Escudero, Walter (2014). qué es (y qué no es) la estadística. Buenos Aires: Siglo XXI.
Compartir