Introducción a la estadística en psicología, Universidad Del Atlántico Medio

Introducción a la Estadística en Psicología

Ł t Introducción a la Estadística en Psicología UNIDAD IV. Estadística Inferencial II Contrastes de hípotesis PhD Francesco Pisapia francesco.pisapia@pdi.atlanticomedio.es Titulación: Grado en Psicología UNIVERSIDAD DEL ATLÁNTICO MEDIO

Índice de Contenidos

1. Introducción
2. Filosofía de los contrastes de hipótesis
3. Ejemplos y casos prácticos

Curso académico 2023-2024 Prof. Francesco Pisapia 2

Índice de la Estadística en Psicología

1. Introducción
2. Filosofía de los contrastes de hipótesis
3. Ejemplos y casos prácticos

Curso académico 2022-2023 Prof. Francesco Pisapia 3

Introducción a la Estadística Inferencial

¿Qué es la Estadística Inferencial?

5. Estimación de parámetros e Intervalos de Confianza: La estadística inferencial permite la estimación de parámetros poblacionales desconocidos a partir de datos muestrales. Además, provee intervalos de confianza, los cuales delimitan rangos en los cuales se estima que yacen los valores poblacionales desconocidos. Estos intervalos desempeñan un papel crucial en cuantificar la incertidumbre en las estimaciones realizadas.

6. Contrastes de Hipótesis: Emplea pruebas de contrastes de hipótesis para evaluar afirmaciones concernientes a características de la población, como la diferencia entre dos grupos o la plausibilidad de un valor específico. 4 J Curso académico 2023-2024 Prof. Francesco Pisapia 4

Métodos de Investigación Científica: El Método Inductivo

El Método Inductivo en Investigación

1. Observación 5. Conclusiones 2. Identificación de patrones MÉTODO INDUCTIVO 4. Verificación empírica 3. Formulación de hipótesis https://expertouniversitario.es/blog/metodo-inductivo-y-deductivo - Se utiliza comúnmente en la investigación cualitativa y en ciencias sociales.

(1) Se parte de un conjunto de hechos particulares y observaciones específicas (recolección de datos empíricos) - La premisa es particular o específica: las afirmaciones se centran en un número limitado de casos particulares.

(2) Busca identificar relaciones, regularidades, patrones

(3) que conduzcan a la formulación de hipótesis explicativas.

(4) Las hipótesis resultantes se sotometen a prueba con experimentos y observaciones (verificación empírica)

(5) A partir de premisas particulares, se infieren conclusiones generales que pueden aplicarse a todos los casos similares en el futuro (pensamiento "ascendente"). Curso académico 2023-2024 Prof. Francesco Pisapia 5

Método Inductivo y la Incertidumbre

Incertidumbre y Probabilidad en el Método Inductivo

- Se opera en un entorno de incertidumbre y probabilidad, ya que las conclusiones derivadas no son absolutas. Existe la posibilidad de encontrar casos que no se ajusten a la generalización propuesta. La validez de dicha generalización se ve afectada por la cantidad y la calidad de los datos recopilados.

- El razonamiento inductivo es abierto y exploratorio, y tiene la capacidad de generar nuevos conocimientos: a través de este enfoque, los investigadores pueden analizar y comprender los fenómenos naturales y sociales, utilizando esta información para desarrollar nuevas teorías, leyes, modelos científicos y soluciones a problemas prácticos.

- El método inductivo no es infalible y puede llevar a conclusiones equivocadas si no se aplican correctamente sus principios y criterios.

> Es importante complementar el método inductivo con el método deductivo. Curso académico 2023-2024 Prof. Francesco Pisapia 6

Métodos de Investigación Científica: El Método Deductivo

Características del Método Deductivo

MÉTODO DEDUCTIVO: 1 2 Premisa general Deducción 3 4 Verificación empírica Conclusiones https://expertouniversitario.es/blog/metodo-inductivo-y-deductivo - Se utiliza comúnmente en disciplinas formales como las matemáticas, la lógica y la filosofía, así como en la investigación cuantitativa y en ciencias naturales.

(1) Se parte de una premisa general, aceptada por la comunidad científica.

- La premisa se considera válida, ya que generalmente se deriva de una teoría, ley o modelo científico existente que es aceptado como válido.

(2) Se aplica la lógica deductiva, basada en procesos ordenados y sistemáticos, reglas formales y bien definidas.

(3) Las deducciones resultantes se sotometen a prueba con experimentos y observaciones (verificación empírica).

(4) A partir de la premisa general, se llega a conclusiones específicas (pensamiento "descendente").

- Se opera en un entorno de certeza y validez: la conclusión específica es considerada cierta si las premisas son válidas y el razonamiento lógico es correcto.

- El razonamiento deductivo es más riguroso y estructurado, altamente útil para verificar conocimientos existentes, aunque por sí mismo no genera nuevos conocimientos. Curso académico 2023-2024 Prof. Francesco Pisapia 7

Desarrollo y Evolución de las Teorías Científicas

Proceso de Construcción de Teorías

.doc .xls docuand doppe 1 1. Observación y experimentación 2. Acumulación de evidencias 3. Corpus de conocimiento - X × 4. Identificación de patrones 1 >X 5. Formulación de hipótesis 6. Experimentación y verificación 7. Construcción de relaciones causa-efecto li 8. Síntesis en una Teoría Científica comprobación continua ? 9. Predicciones y 10. Evolución del conocimiento Curso académico 2023-2024 Prof. Francesco Pisapia 8

Teorías Científicas y Evidencia Empírica

Fundamentación y Verificación de Teorías

· Cuando las hipótesis han sido respaldadas por una gran cantidad de evidencias y han superado rigurosas pruebas, pueden ser sintetizadas en una teoría científica.

· Una teoría científica es una explicación coherente y ampliamente aceptada que integra múltiples aspectos de un fenómeno natural.

· Una teoría científica no es considerada sólida o fundamentada hasta que las hipótesis que se derivan de ella pueden ser sometidas a pruebas empíricas, es decir, mediante la observación y experimentación en el mundo real. En otras palabras, una teoría científica debe ser respaldada por evidencia empírica verificable antes de ser aceptada como válida.

· La confirmación de las predicciones de una teoría científica mediante un experimento no demuestra su certeza; en su lugar, fortalece nuestra confianza en su validez provisional.

· Cuando un experimento o una observación contradice las expectativas de una teoría científica, se plantea la necesidad de reconsiderarla y posiblemente descartarla como falsa tras un análisis exhaustivo. Curso académico 2023-2024 Prof. Francesco Pisapia 9

Ejemplo de Evolución Teórica: Posición de Mercurio

Mecánica Clásica vs. Relatividad General

· Ejemplo: posición de Mercurio (1919) Mecánica Clásica (Newton) Experimentos confirmatorios (siglos XVII, XVIII y XIX) Observación en contradicción: posición de Mercurio durante un eclipse total de Sol en 1919 (Eddington) Teoría de la Relatividad General (Einstein)

· Observación de Eddington en contradicción con la Mecánica Clásica de Newton: posición de Mercurio (eclipse total de Sol, 1919)

· Necesidad de revisar la teoría existente

· Teoría de la Relatividad General (Einstein): explicación más precisa y completa de los fenómenos observados o Sin embargo, seguimos utilizando la Mecánica Clásica de Newton porque sus predicciones son lo suficientemente precisas en nuestra actividad diaria y nos evitan las complejidades de la relatividad.

· Las teorías pueden coexistir de alguna manera, adaptándose a diferentes contextos y niveles de precisión según las necesidades prácticas. Curso académico 2023-2024 Prof. Francesco Pisapia 10

Desafíos en la Investigación Psicológica

Retos Específicos en Psicología

· Variabilidad intrínseca elevada: sujeción a respuestas únicas ante estímulos y situaciones debido a la diversidad individual. Cada individuo tiene una combinación única de experiencias de vida, valores, personalidades y otros factores que influyen en cómo responden a estímulos y situaciones. Esto hace que los resultados de los estudios sean menos predecibles y generalizables, ya que no existen respuestas universales o estándares para todos.

· Medición de conceptos abstractos: dificultad en definir y medir atributos subjetivos, como ansiedad, inteligencia, etc. Estos atributos no son fácilmente cuantificables como las mediciones físicas, lo que puede llevar a desafíos en la obtención de datos concretos y confiables.

· Subjetividad en la recopilación de datos: los participantes pueden ser influenciados por sus emociones, valores y creencias al responder preguntas o completar cuestionarios. Esto puede llevar a resultados sesgados o no representativos.

· Impacto de variables externas: desafío de lidiar con la influencia de variables externas que pueden afectar los resultados. Estas variables pueden incluir factores ambientales, cambios en la sociedad o eventos culturales que pueden influir en el comportamiento y las respuestas de los participantes. El manejo adecuado de estas variables es esencial para garantizar la validez y la generalización de los resultados obtenidos en estudios psicológicos. Curso académico 2023-2024 Prof. Francesco Pisapia 11

Desafíos Adicionales en Psicología

Entornos, Ética y Reproducibilidad

· Entornos no controlados: contrastan con campos científicos donde se puede ejercer un control riguroso sobre las variables en laboratorios. La investigación en psicología a menudo se desenvuelve en contextos naturales como hogares y lugares de trabajo, donde la falta de control puede introducir variables no deseadas y condiciones impredecibles. La complejidad de estos escenarios realistas resalta la necesidad de abordar cuidadosamente los desafíos asociados con la interacción de factores externos, reconociendo la influencia que pueden tener en los comportamientos y respuestas de los participantes.

· Consideraciones éticas: necesidad de abordar el bienestar y el consentimiento informado de los sujetos humanos. Los estudios deben diseñarse de manera que no causen daño físico o psicológico a los participantes, y deben abordar cuestiones de privacidad y confidencialidad.

· Pluralidad de enfoques teóricos: amplia gama de enfoques teóricos y corrientes de pensamiento que puede generar interpretaciones y conclusiones diversas sobre un mismo fenómeno. La pluralidad de teorías puede enriquecer el campo, pero también puede dificultar la consolidación de conclusiones unificadas.

· Reproducibilidad desafiante: debido a la subjetividad y complejidad de muchos fenómenos psicológicos, la reproducción exacta de los resultados puede ser difícil. Las interpretaciones personales de los investigadores y la variabilidad inherente en los participantes pueden hacer que los resultados no sean completamente consistentes entre estudios diferentes. Curso académico 2023-2024 Prof. Francesco Pisapia 12