La formulación del problema, revisión de la bibliografía y definición del marco teórico forman parte del nivel: Tecnico-metodologico Analitico-estadistico Teórico-conceptual.
Un ejemplo de variable medida en escala nominal es Puntuación en un test psicometrico Lugar de residencia Posición de un concurso.
El nivel de significación de un contraste de hipótesis Lo dice el investigador Es p Lo da el programa estadístico .
La hipótesis nula de una investigación Supone una relación de igualdad en el contraste Se acepta si o es menos que alfa Es la hipótesis del investigador .
Para contestar una hipótesis sobre dos medias de una VD cuantitativa con muestras independientes se realiza ANOVA U de Mann-Whitney T de studdent para muestras independientes .
Los contratas de grupos intersujetos incluyen Un mismo grupo de sujetos con varias medidas de la VD Grupos de sujetos independientes Grupo de sujetos relacionados.
Si analizamos las medias de 3 condiciones o tratamientos distintos, debemos utilizar T de studdent para muestras independientes ANOVA factorial ANOVA unifactorial intersujeto.
Si no se cumplen las condiciones paramétricas para analizar dos grupos independientes podemos aplicar T de studdent para muestras independientes U de Mann-Whitney H de Kruskal-Wallis.
La prueba ANOVA unifactorial intersujeto contrasta la hipótesis alternativa De que al menos dos medias son diferentes Las medias son iguales De que al menos dos rangos son diferentes.
Para aplicar una prueba parametrica La VD debe ser cuantitativa Ambas son correctas Los datos deben cumplir el supuesto de normalidad .
En los diseños intrasujeto Se analiza al mismo grupo de sujetos en varias ocasiones Siempre se analizan las medias antes y después de un tratamiento Se analizan grupos de sujetos distintos.
La variable independiente de una investigación Es la variable que se manipula y se considera la causa o predictor Puede afectar a la relación entre variable dependiente y extraña Es la variable que se mide .
Para saber si la prueba estadística es significativa Debemos mirar el valor estadístico de contraste Hay que mirar la prueba F de levene Debemos comparar p con nuestro alfa .
Debemos comparar la homogeneidad de varianzas siempre que Utilicemos una prueba parametrica intersujeto Utilicemos una prueba no parametrica Utilicemos una prueba parametrica intrasujeto .
Los diseños factoriales Comparan medias pre y post Tienen más de una variable independiente Analizan grupos diferentes.
En los diseños factoriales cuando la interacción es significativa, significa Que una vi se comporta igual en los niveles de la otra vi Que las lineas son paralelas Que una vi se comporta de forma diferente en los niveles de la otra vi.
Con esta gráfica podemos suponer Los efectos principales son significativos La interacción no es significativa La interacción es significativa.
En el empirismo El conocimiento es innato El conocimiento viene de la experiencia Se descubren las cosas de forma espontánea .
Los diseños en los que no hay función diferente entre las variables Diseños correlacionales Diseños observacionales Diseños factoriales .
Si queremos analizar la relación entre dos variables cuantitativas con una prueba parametrica haremos Una tabla de contingencia y un Chi cuadrado Un coeficiente de correlación de Sperman Un coeficiente de correlación de Pearson .
En los diseños observacionales No hay manipulacion pero si control Hay manipulacion pero no control No hay manipulacion ni control .
La diferencia entre un diseño experimental y un cuasiexperimental es El control a través de la aleatorización La manipulación de vi Los grupos inter o intra sujetos.
Los diseños selectivos También se llaman encuestas Son diseños experimentales No hay diferencia entre vi y vd.
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