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Proyecto DGAPA-PAPIME PE305423: Desarrollo de recursos didácticos desde el aprendizaje basado en proyectos para fortalecer el proceso de enseñanza de Métodología y Estadística

Sobre la Metodologia: Glosario para la Investigacion Cientifica en Psicologia

Vamos allá

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INSTRUCCIONES

Los ejercicios que veras a continuacion tienen el propósito de que evalues tus conocimientos sobre metodología y estadística. Tu tarea consistirá en colocar cada una de las palabras enlistadas a un costado de la ventana, en las lineas correspondientes dentro del esquema, al concluir debes presionar el boton de verificar para conocer tus resultados. Según tu respuesta podrá ocurrir una de tres cosas:

2. Es incorrecta y regresa automaticamente la palabra a su lugar inicial

3. No ocurre nada, entonces la palabra no esta dentro de la delimitación para evaluarse correcta o incorrecta, debes ajustarla

Es correcta y te aparece un gif o imagen

Al final del ejercicio encontrarás los esquemas con los términos activos, en la parte superior derecha presiona para identificar los elementos interactivos donde encontraras mayor información.

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MindMap

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Estadística descriptiva

Introducción a la investigación

Medidas estadísticas

Clasificación de variables

Menú principal

Estadística inferencial

Hipótesis

Diseños no experimentales

Prueba de hipótesis

Diseños experimentales

10

Desafio final

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¿Qué con la investigación?

Acomoda las palabras en las lineas

Para iniciar una investigación, debe realizarse el de la temática de interés.

JUSTIFICACIÓN

OBJETIVOS

Apartir de dicha busqueda se especifica el de investigación.

PLANTEAMIENTO

El problema de investigación debe tener una especifica que garantiza su realización, e indica el alcance de su solución o de la investigación.

ESTADO DEL ARTE

PROBLEMA

FUNDAMENTACIÓN

El del problema, será el resultado de estos antecedentes

PREGUNTA

De lo anterior se deriva la de investigación y que seran el eje principal del estudio

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¿Qué con la investigación?

ESTADO DEL ARTE

Para iniciar una investigación, debe realizarse el de la temática de interés.

Apartir de dicha busqueda se especifica el de investigación.

PROBLEMA

FUNDAMENTACIÓN

El problema de investigación debe tener una especifica que garantiza su realización, e indica el alcance de su solución o de la investigación.

JUSTIFICACIÓN

El del problema, será el resultado de estos antecedentes

PLANTEAMIENTO

De lo anterior se deriva la de investigación y que seran el eje principal del estudio

PREGUNTA

OBJETIVOS

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¿Articulos de investigación?

Acomoda las palabras en las lineas

Los articulos de investigación tienen la finalidad de facilitar la lectura eficiente u la recopilación de la investigación por parte de otra persona.

DISCUSIÓN

JUSTIFICACIÓN

RESUMEN

La primera parte de un articulo se compóne del , como un vistazo general del articulo, y la , en esta se relaciona el y la de la investigación.

CONCLUSIÓN

MÉTODO

RESULTADOS

Posteriormente se encuentra el , para facilitar una descripción exhaustiva de la investigación realizada.

INTRODUCCIÓN

MARCO TEÓRICO

Finalmente, los datos obtenidos se presentarán en la sección , y posteriormente se realizará un análisis pertinente de estos en relación a otros trabajos en la , así como las aportaciones relacionadas a la propia linea de investigación en la

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¿Articulos de investigación?

Los articulos de investigación tienen la finalidad de facilitar la lectura eficiente u la recopilación de la investigación por parte de otra persona.

La primera parte de un articulo de investigación se compóne del , como un vistazo general del articulo, y la , en esta se relaciona el y la de la investigación.

RESUMEN

INTRODUCCIÓN

JUSTIFICACIÓN

MARCO TEÓRICO

Posteriormente se encuentra el , para facilitar una descripción exhaustiva de la investigación realizada.

MÉTODO

Finalmente, los datos obtenidos se presentarán en la sección , y posteriormente se realizará un análisis pertinente de estos en relación a otros trabajos en la , así como las aportaciones relacionadas a la propia linea de investigación en la

RESULTADOS

DISCUSIÓN

CONCLUSIÓN

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La DEPENDIENTE , es la variable sobre la cual se miden los efectos, en un diseño de tipo experimental.

Acomoda las palabras sobre las lineas

EXTRAÑA

La INDEPENDIENTE , son las que se manipulan para conocer sus efectos en diseños experimentales

INDEPENDIENTE

Según el tipo de DISEÑO acorde al problema de investigación.

Clasificación de variables

DISEÑO

La ATRIBUTIVA , es aquella que permite comparar submuestras en diseños no experimentales

DEPENDIENTE

La EXTRAÑA , las cuales intervienen en el proceso; no necesariamente pueden ser controladas por el investigador.

ATRIBUTIVA

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DEPENDIENTE

La DEPENDIENTE , es la variable sobre la cual se miden los efectos, en un diseño de tipo experimental.

La INDEPENDIENTE , son las que se manipulan para conocer sus efectos en diseños experimentales

INDEPENDIENTE

Según el tipo de diseño acorde al problema de investigación.

Clasificación de

VARIABLES

La , es aquella que permite comparar submuestras en diseños no experimentales

ATRIBUTIVA

EXTRAÑA

La EXTRAÑA , las cuales intervienen en el proceso; no necesariamente pueden ser controladas por el investigador.

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NOMINAL, no implica orden

CATEGÓRICA , expresión no numérica.

Acomoda las palabras en las lineas

ORDINAL , implica orden

CUALITATIVA

MEDICIÓN

Según su MEDICIÓN , se identifican diferentes escalas que definen las operaciones permisibles en los valores de las variables.

Clasificación de variables

CUANTITATIVA

ORDINAL

INTERVALAR , implica continuidad entre unidades adyacentes el 0 es relativo

INTERVALAR

NUMÉRICA , implica una medición numérica.

DE RAZÓN, implica diferencias en magnitud y el 0 es absoluto

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NOMINAL, no implica orden

NOMINAL

CATEGÓRICA , expresión no numérica.

CUALITATIVA

ORDINAL , implica orden

ORDINAL

MEDICIÓN

Según su MEDICIÓN , se identifican diferentes escalas que definen las operaciones permisibles en los valores de las variables.

Clasificación de variables

INTERVALAR

INTERVALAR , implica continuidad entre unidades adyacentes el 0 es relativo

CUANTITATIVA

NUMÉRICA , implica una medición numérica.

DE RAZÓN

DE RAZÓN, implica diferencias en magnitud y el 0 es absoluto

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DISCRETA , números enteros

CUANTITATIVA , susceptible de medir.

Acomoda las palabras en las lineas

CONTINUA, números reales

DICOTÓMICA

CUANTITATIVA

Según la naturaleza de la variable, se clasifican por su forma de expresión y se vincula con su carácter métrico.

Clasificación de variables

CUALITATIVA

POLITÓMICA, más de 2 categorías

DISCRETA

CUALITATIVA , su representación no es numérica.

DICOTÓMICA , 2 categorías

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DISCRETA , números enteros

DISCRETA

CUANTITATIVA , susceptible de medir.

CUANTITATIVA

CONTINUA , números reales

CONTINUA

Según la naturaleza de una variable, se clasifican por su forma de expresión y se vincula con su carácter métrico.

Clasificación de variables

POLITÓMICA, más de 2 categorías

POLITÓMICA

CUALITATIVA , su representación no es numérica.

CUALITATIVA

DICOTÓMICA , 2 categorías

DICOTÓMICA

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Acomoda las palabras en las lineas

Hipótesis de INVESTIGACIÓN como un eje central de la investigación porque establece relaciones entre las variables de estudio.

ALTERNA

Las hipótesis se presentan como una explicación tentativa del objetivo de estudio y requieren verificación a partir de la evidencia.

INVESTIGACIÓN

Como parte de la estrategia metodológica suele plantearse una Hipótesis NULA como contraparte de la hipótesis de investigación y posibles Hipótesis ALTERNA . Al realizar la prueba de hipótesis mediante análisis estadísticos, formalmente se plantean como Ho y Hi

ESTADISTICA

NULA

Cuando la relación entre variables se establece en forma de parámetros, lo correcto es denominarlas Hipótesis ESTADÍSTICA .

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Hipótesis de INVESTIGACIÓN como un eje central de la investigación porque establece relaciones entre las variables de estudio.

INVESTIGACIÓN

Las HIPÓTESIS se presentan como una explicación tentativa del objetivo de estudio y requieren verificación a partir de la evidencia.

Como parte de la estrategia metodológica suele plantearse una Hipótesis NULA como contraparte de la hipótesis de investigación y posibles Hipótesis ALTERNA . Al realizar la prueba de hipótesis mediante análisis estadísticos, formalmente se plantean como

HIPÓTESIS

NULA

ALTERNA

Ho y Hi

Cuando la relación entre variables se establece en forma de parámetros, lo correcto es denominarlas Hipótesis ESTADÍSTICA .

ESTADÍSTICA

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Las Hipótesis DESCRIPTIVAS , anticipan el resultado para una o más variables

Acomoda las palabras en las lineas

Las hipótesis CORRELACIONES , plantean como resultado tentativo la forma de la relación entre dos variables

CORRELACIONALES

CAUSALES

Clasificación de HIPÓTESIS.

Las Hipótesis de DIFERENCIAS , de grupos, suponen diferencias en la variable para diferentes submuestras

DESCRIPTIVA

DIFERENCIAS

Las hipotesis CAUSALIDAD , de proponen la alteración de una variable en presencia de otra

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DESCRIPTIVAS

Las Hipótesis DESCRIPTIVAS , anticipan el resultado para una o más variables

CORRELACIONALES

Las hipótesis CORRELACIONES , plantean como resultado tentativo la forma de la relación entre dos variables

Clasificación de HIPÓTESIS

DIFERENCIAS

Las Hipótesis de DIFERENCIAS entre grupos, suponen diferencias en la variable para diferentes submuetras

CAUSALES

Las hipotesis CAUSALES , deproponen la alteración de una variable en presencia de otra

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PROSPECTIVOS , son ideales para cuando el investigador está interesado en dar seguimiento de la aparición de los efectos de una variable a traves del tiempo.

Acomoda las palabras en las lineas

LONGITUDINAL

En cambio los RETROSPECTIVOS , se emplean si se está interesado en observar los cambios en la variable desde su aparición hasta el momento del estudio.

Selectivos

TransAccional

Estudios OBSERVACIONALES , son ideales cuando el estudio requieres registrar la conducta espontánea del fenómeno.

ProspectivOS

Diseños NO experimentables

EstrategiaDescriptiva

Para la Recolección

Estudios SELECTIVOS , se emplean cuando se está interesado en la recolección de datos mediante el uso del método de encuesta o autoinforme.

Observacionales

Retrospectivo

Diseño EX-POST-FACTO , permite evaluar efectos de variables cuya manifestación ya ha ocurrido.

Ex-post-facto

TRANSVERSAL

Diseño TRANSACCIONAL o transversal, se usa en estudios orientados a medir variables y analizar su incidencia e interrelación en un sólo momento.

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Diseños de investigación

PROSPECTIVOS

PROSPECTIVOS , son ideales para cuando el investigador está interesado en dar seguimiento de la aparición de los efectos de una variable a traves del tiempo.

LONGITUDINAL

RETROSPECTIVOS

En cambio los RETROSPECTIVOS , se emplean si se está interesado en observar los cambios en la variable desde su aparición hasta el momento del estudio.

OBSERVACIONALES

Estudios OBSERVACIONALES , son ideales cuando el estudio requieres registrar la conducta espontánea del fenómeno.

Diseños NO experimentables

EstrategiaDescriptiva

Para la Recolección

SELECTIVOS

Estudios SELECTIVOS , se emplean cuando se está interesado en la recolección de datos mediante el uso del método de encuesta o autoinforme.

EX-POST-FACTO

Diseño EX-POST-FACTO , permite evaluar efectos de variables cuya manifestación ya ha ocurrido.

TRANSVERSAL

TRANSACCIONAL

Diseño TRANSACCIONAL o transversal, se usa en estudios orientados a medir variables y analizar su incidencia e interrelación en un sólo momento.

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Acomoda las palabras en las lineas

Prexperimental

, ideal cuando el estudio se orienta a la descripción del efecto de una manipulación efectuada y no se tiene grupo control.

DIseño de un grupo con mediciones antes y después

Con un solo grupo

, empleado en estudios con un grupo experimental y uno de control, no equivalentes y mediciones posteriores a la introducción de la variable independiente.

Comparaciones con 2 grupos estaticos

Diseños experimentales

Cuasiexperimental

, se usa si el estudio está orientado a indagar la diferencia antes y después de una intervención o de la manipulación de variables.

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Con un solo grupo

Prexperimental

, ideal cuando el estudio se orienta a la descripción del efecto de una manipulación efectuada y no se tiene grupo control.

Comparaciones con 2 grupos estaticos

, empleado en estudios con un grupo experimental y uno de control, no equivalentes y mediciones posteriores a la introducción de la variable independiente.

Diseños experimentales

Cuasiexperimental

DIseño de un grupo con mediciones antes y después

, se usa si el estudio está orientado a indagar la diferencia antes y después de una intervención o de la manipulación de variables.

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Acomoda las palabras en las lineas

, se usa si el objetivo del estudio implica la comparación entre dos grupos equivalentes, definidos por el valor de la variable independiente.

FACTORIAL

, permite estudiar el efecto de interacción entre variables independientes sobre la variable dependiente.

Con los grupos aleatorios

Diseño de medición previa y posterior con grupo control

, ideal si se está interesado en tener un alto nivel de control experimental, incorporando dos grupos experimentales y dos de control equivalentes, que se diferencian porque dos se miden antes y después de la intervención o manipulación de la variable independiente.

Diseño de cuatro grupos de solomon

Experimental

, se usa si se incorporan comparaciones antes y después de la introducción de la variable independiente con un grupo control equivalente.

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Con Dos grupos aleatorios

, se usa si el objetivo del estudio implica la comparación entre dos grupos equivalentes, definidos por el valor de la variable independiente.

FACTORIAL

, permite estudiar el efecto de interacción entre variables independientes sobre la variable dependiente.

Diseño de cuatro grupos de solomon

, ideal si se está interesado en tener un alto nivel de control experimental, incorporando dos grupos experimentales y dos de control equivalentes, que se diferencian porque dos se miden antes y después de la intervención o manipulación de la variable independiente.

Experimental

Diseño de medición previa y posterior con grupo control

, se usa si se incorporan comparaciones antes y después de la introducción de la variable independiente con un grupo control equivalente.

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Si se busca obtener medidas representativas de una distribución, se deben calcular las medidas de tendencia central.

Acomoda las palabras en las lineas

forma

Si se busca identificar la variabilidad característica del conjunto de datos respecto a una medida de tendencia central, entonces se calculan las medidas de dispersión.

La Estadística Descriptiva permite usar técnicas exploratorias de datos.

tendencia central

dispersión

Para identificar en forma visual la características de una distribución, se deben calcular las medidas de forma.

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Si se busca obtener medidas representativas de una distribución, se deben calcular las medidas de tendencia central

tendencia central

Si se busca identificar la variabilidad característica del conjunto de datos respecto a una medida de tendencia central, entonces se calculan las medidas de dispersión

Descriptiva

La Estadística Desdescriptiva permite usar técnicas exploratorias de datos.

Estadística

dispersión

Para identificar en forma visual la características de una distribución, se deben calcular las medidas de forma

forma

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Para representar el dato más frecuente se calcula la moda , esta medida de centro se recomienda para variables discreta de tipo nominal.

Acomoda las palabras en las lineas

MEDIANA

Las medidas de tendencia central se emplean para generar un modelo de representación de la variable medida

Si se busca identificar el dato que se ubica al centro de la distribución, se calcula la mediana , esta medida se recomienda para representar una variable discreta de tipo ordinal.

moda

media

Si se busca identificar el dato representativo por excelencia de una distribución de tipo continua, se calcula la media.

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Para representar el dato más frecuente se calcula la moda , esta medida de centro se recomienda para variables discreta de tipo nominal.

moda

Las medidas de tendencia central se emplean para generar un modelo de representación de la variable medida

Si se busca identificar el dato que se ubica al centro de la distribución, se calcula la mediana , esta medida se recomienda para representar una variable discreta de tipo ordinal.

MEDIANA

Si se busca identificar el dato representativo por excelencia de una distribución de tipo continua, se calcula la media

media

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Las medidas de dispersión se emplean para identificar la distancia promedio de los datos respecto a una medida de tendencia central

Acomoda las palabras en las lineas

La Varianza representa las distancia al cuadrado; cuando se calcula su raíz cuadrada obtiene la desviación estándar . Se consideran las medidas de dispersión de datos de variables continuas.

media

Al obtener la razón de la desviación estándar sobre la media, se obtiene el coeficiente de variación , lo que permite comparar entre conjuntos de datos con diferente unidad de medición.

estándar

itercuartil

Otra forma de representara la variabilidad promedio es usando la desviación media , que implica la suma de las diferencias absolutas de cada dato respecto de la media sobre el número de observaciones, sin embargo esta medida es sensible a los datos extremos.

rango

variación

Varianza

Cuando los datos son muy variados y se desea observar la distancia entre el valor mínimo y máximo a través de su diferencia, se calcula el rango

Si la medida de centro es la mediana y se desea observar la dispersión de datos, se calcula el rango itercuartil , medidas adecuadas en variables de tipo ordinal

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Las medidas de dispersión se emplean para identificar la distancia promedio de los datos respecto a una medida de tendencia central

La Varianza representa las distancia al cuadrado; cuando se calcula su raíz cuadrada obtiene la desviación estándar . Se consideran las medidas de dispersión de datos de variables continuas.

Varianza

estándar

Al obtener la razón de la desviación estándar sobre la media, se obtiene el coeficiente de variación , lo que permite comparar entre conjuntos de datos con diferente unidad de medición.

variación

Otra forma de representara la variabilidad promedio es usando la desviación media , que implica la suma de las diferencias absolutas de cada dato respecto de la media sobre el número de observaciones, sin embargo esta medida es sensible a los datos extremos.

media

Cuando los datos son muy variados y se desea observar la distancia entre el valor mínimo y máximo a través de su diferencia, se calcula el rango

rango

Si la medida de centro es la mediana y se desea observar la dispersión de datos, se calcula el rango itercuartil , medidas adecuadas en variables de tipo ordinal

itercuartil

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Las medidas de forma se emplean para identificar las características de una distribución.

Acomoda las palabras en las lineas

Para determinar la forma de una distribución según la dispersión del valor más frecuente, se calcula la curtosis.

asimetría

distribución normal

Para determinar la forma de una distribución según la dispersión de los datos respecto del centro, se calcula la asimetría.

curtosis

Un modelo de ajuste ampliamente empleado para describir la forma de una variable continua es la distribución normal , que representa la densidad probabilística de los datos observados.

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Las medidas de forma se emplean para identificar las características de una distribución.

Para determinar la forma de una distribución según la dispersión del valor más frecuente, se calcula la curtosis.

curtosis

Para determinar la forma de una distribución según la dispersión de los datos respecto del centro, se calcula la asimetría.

asimetría

Un modelo de ajuste ampliamente empleado para describir la forma de una variable continua es la distribución normal , que representa la densidad probabilística de los datos observados.

distribución normal

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La estadística Inferencial implica técnicas de análisis estadístico para estimación de parámetros y prueba de hipótesis.

Acomoda las palabras en las lineas

Nivel de significancia

La Pureba de hipótesis es la principal herramienta para determinar la magitud del efecto de la variable independiente

intervalo de confianza

estadística Inferencial

El Nivel de confianza permite establecer arbitrariamente las veces que se espera observar la magnitud del efecto en diferentes muestras, esto se puede especificar mediante el Nivel de significancia que nos indica la probabilidad de ocurrencia de un estadístico de prueba de acuerdo con la Ho.

Nivel de confianza

Error estándar

PRUeba de hipótesis

magNitud del efecto

Asociado al estadístico de prueba, el intervalo de confianza permitirá predecir el valor verdadero para tal estadístico en diferentes muestras de la misma población, y se puede determinar a partir del Error estándar ,mismo que indica la diferencia esperada al aplicar el procedimiento entre varias muestras.

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estadística Inferencial

La estadística Inferencial implica técnicas de análisis estadístico para estimación de parámetros y prueba de hipótesis.

PRUeba de hipótesis

La Pureba de hipótesis es la principal herramienta para determinar la magitud del efecto de la variable independiente

magNitud del efecto

Nivel de confianza

El Nivel de confianza permite establecer arbitrariamente las veces que se espera observar la magnitud del efecto en diferentes muestras, esto se puede especificar mediante el Nivel de significancia que nos indica la probabilidad de ocurrencia de un estadístico de prueba de acuerdo con la Ho.

Nivel de significancia

intervalo de confianza

Asociado al estadístico de prueba, el intervalo de confianza permitirá predecir el valor verdadero para tal estadístico en diferentes muestras de la misma población, y se puede determinar a partir del Error estándar ,mismo que indica la diferencia esperada al aplicar el procedimiento entre varias muestras.

Error estándar

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Para analizar la diferencia entre medias de dos grupos estudiados, se emplea la

Se emplean pruebas paramétricas cuando los datos obtenidos cumplen con características de distribución.

Para identificar el efecto de una variable independiente con más de dos niveles, es útil el Análisis de Varianza de una Vía

Acomoda las palabras en las lineas

Para realizar análisis con la intención de identificar el efecto de más de una variable independiente, siendo el interés principal el efecto de interacción se recomienda un Análisis Multifactorial de Varianza

No parametríca

Varianza de una Vía

Prueba T

ParametricaS

El análisis que pretende observar el efecto de una o más variables independientes en la variable dependiente, pero controlando efecto de covariables, se denomina

La Prueba de hipótesis es la principal herramienta para determinar la magnitud del efecto de la variable independiente o factores de explicación

U de Mann-Whitney

Varianza Factorial

Las pruebas de correlación se sugieren cuando se está interesado en identificar la asociación entre variables.

NO Parametrica

La prueba U de Mann-Whitney se emplea para identificar la diferencia por rangos entre dos grupos independientes.

ANCOVA

Las pruebas no paraetricasse emplean en datos de distribución libre.

La Prueba de rasgos con signo de Wilocoxon se emplea para identificar la diferencias por rangos en diseños intrasujeto.

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Para analizar la diferencia entre medias de dos grupos estudiados, se emplea la

Prueba T

Se emplean pruebas paramétricas cuando los datos obtenidos cumplen con características de distribución.

Para identificar el efecto de una variable independiente con más de dos niveles, es útil el Análisis de Varianza de una Vía

ParametricaS

Varianza de una Vía

Para realizar análisis con la intención de identificar el efecto de más de una variable independiente, siendo el interés principal el efecto de interacción se recomienda un Análisis Multifactorial de Varianza

Varianza Factorial

La Prueba de hipótesis es la principal herramienta para determinar la magnitud del efecto de la variable independiente o factores de explicación

El análisis que pretende observar el efecto de una o más variables independientes en la variable dependiente, pero controlando efecto de covariables, se denomina

ANCOVA

Las pruebas de correlación se sugieren cuando se está interesado en identificar la asociación entre variables.

Las pruebas de correlación

Las pruebas no parametricas se emplean en datos de distribución libre.

U de Mann-Whitney

La prueba U de Mann-Whitney se emplea para identificar la diferencia por rangos entre dos grupos independientes.

NO Parametrica

signo de Wilcoxon

La prueba de rasgos con signo de se emplea para identificar la diferencias por rangos en diseños intrasujeto.

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Desafio final

Instrucciones: A continuación encontraras una parte del artículo a la izquierda de cada pagina que deberás leer antes de contestar las preguntas que se encuentran a la derecha de cada página.

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Ansiedad como predictor de la aparición de depresión en estudiantes universitarios Erandi Jiménez A., Kevin A. Castro O., Sebastián Mendoza A. Facultad de Psicología, Universidad Nacional Autónoma de México

Resumen El objetivo del presente trabajo fue identificar la relación entre la aparición de sintomatología depresiva mediante la previa aparición de sintomatología ansiosa, mediada por las horas de sueño como covariable. Se realizó un cuestionario para la recolección de información conformado por una primera sección dirigida a obtener datos generales y una segunda sección de aplicación de los instrumentos inventario de Ansiedad de Beck (IAB) e Inventario de Depresión de Beck (IDB). Participó una muestra de 34 estudiantes de 20 a 28 años de la Facultad de Psicología. De acuerdo a los resultados obtenidos, se concluye que la ansiedad funge como predictor de la sintomatología depresiva de los alumnos de la Facultad de Psicología; sin embargo, dicho factor predictivo no implica causalidad en la aparición, además, las horas de sueño fue una variable que influyó en los resultados del BDI de forma directa. Se concluye que se puede predecir la aparición de depresión a partir de los niveles de ansiedad, incluso cuando se controla la influencia de la covariable de sueño. Palabras clave: Trastornos de ansiedad, Trastornos depresivos, sueño, predicción estadística, ANCOVA.

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La ansiedad y la depresión son dos de los trastornos más comunes, incapacitantes y prevalentes en la población. Se estima que alrededor del 4.4% de la población mundial padece depresión, y en cuanto a la ansiedad, se estima que está presente en un 3.6% de la población mundial (OMS, 2017). México no es la excepción, los datos revelan que el 15.4% de la población adulta presenta síntomas depresivos y un 19.3% presenta síntomas de ansiedad severa y el 31.3% síntomas de ansiedad leve (INEGI, 2021). Estas cifras podrían verse incrementadas a consecuencia de las diversas condiciones psicosociales asociadas al periodo de confinamiento por COVID-19 (Nicolini, 2020). Para entrar en materia de estudio podemos señalar que la depresión se caracteriza por diversos signos y síntomas. Particularmente, en el trastorno depresivo mayor, de acuerdo con el DSM-V (APA, 2014), se presenta un estado de ánimo persistente de tristeza, abulia, anhedonia, apatía, con pérdidas o aumentos considerables de peso (alrededor del 5%), insomnio o hipersomnia, fatiga, sentimientos de culpa o inutilidad, alteraciones de las capacidades cognitivas y pensamientos de muerte. Por otro lado, el trastorno de ansiedad generalizada, como uno de los trastornos de ansiedad más comunes, es caracterizado en el DSM-V (APA, 2014) por la presencia de preocupación excesiva con respecto a diversos sucesos o actividades, dificultades para controlar dicha preocupación, y se presentan tres o más de los siguientes síntomas: inquietud, fatiga, dificultades para concentrarse, irritabilidad, tensión muscular o problemas de sueño.

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Si bien las apariciones comórbidas de los trastornos de depresión y los trastornos de ansiedad son comunes, la investigación no ha explorado el grado en que se pueden establecer relaciones predictivas entre estos trastornos, por lo que este es un problema de investigación relevante en el área. Por otra parte, se ha observado la influencia de otras variables que pueden mediar en la relación entre estos trastornos. Algunas de estas variables pueden ser horas invertidas en traslados regulares, hábitos de alimentación, estrés, actividad sexual y el tiempo de sueño. Específicamente el sueño es una variable que ha sido estudiada previamente, y hay reportes de la existencia de una correlación negativa entre la calidad de sueño y los indicadores de ansiedad y depresión (Mieres & Medina, 2020). No obstante, la evidencia al respecto del efecto de esta covariable es escasa. Por lo tanto, resulta importante realizar estudios orientados a responder a las siguientes interrogantes ¿cuál es el efecto del nivel de trastornos de ansiedad sobre la manifestación de sintomatología depresiva? ¿En qué medida este efecto es mediado por otras variables como las mencionadas en la literatura?. Por lo anterior, el objetivo de este trabajo es explorar la relación entre estos trastornos al identificar el efecto sobre la sintomatología depresiva a partir de distintos niveles de ansiedad, así como considerar el efecto de la covariable de tiempo de sueño. Entender estas relaciones es importante para comprender, más allá de su mera ocurrencia coincidente en el tiempo, cómo se asocian las variables y cuál puede ser una ruta recomendada para intervenir en esta sintomatología en la población adulta.

Fundamentación Justificación de la investigación Planteamiento del problema

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MÉTODO Participantes Una muestra no probabilística intencional de 34 estudiantes de 20 a 28 años de la Licenciatura en Psicología de la Facultad, en la Universidad Nacional Autónoma de México, que participaron en el estudio previo consentimiento informado. Instrumento Se utilizó un formulario compuesto por preguntas correspondientes a el Inventarios de Ansiedad de Beck (BAI) e Inventario de Depresión de Beck (BDI), con la finalidad de cuantificar la sintomatología presentada por los participantes. Asimismo se incluyó una pregunta sobre el tiempo promedio de sueño por día en los últimos seis meses. Se les mencionó la finalidad del cuestionario y el uso que se daría a los datos obtenidos, dicha finalidad fue: realizar una serie de análisis estadísticos para identificar la importancia de sintomatología ansiosa como predictor de la aparición de la sintomatología depresiva, ambas cuantificadas mediante los inventarios de Beck. Se les dió la opción de conocer los resultados del estudio realizado, para lo cual se les proporcionaron los datos de algún aplicador. El cuestionario se realizó mediante la plataforma Google Forms, por otra parte, se utilizó el programa Jamovi para la elaboración de la base de datos y para la aplicación de los análisis estadísticos. Se utilizó un diseño no experimental de corte transversal, ya que el objetivo de la investigación es identificar el efecto que los niveles de ansiedad tienen en los niveles de depresión, considerando la covariable sueño, a través de un análisis estadístico. Diseño Definición de variables VI: Sintomatología ansiosa, cuantificada y categorizada mediante BAI, que tiene los niveles de ansiedad mínima (0-7), leve (8-15), moderada (16-25) y grave (26-63). VD: Sintomatología depresiva, cuantificada por BDI, que tiene los niveles de depresión mínima (0-13), leve (14-19), moderada (20-28) y grave (29-63). Covariable: Promedio de sueño diario en horas. Hipótesis La hipótesis alterna es que existirán relaciones entre ansiedad y depresión, así como influencia de la covariable tiempo de sueño. Por otro lado, la hipótesis nula es que no existirá relación entre las variables, ni influencia de la covariable tiempo de sueño.

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Procedimiento Se realizó la aplicación a través de medios de difusión digitales. Ya que fue un muestreo por conveniencia, se aprovecharon los distintos grupos de la red social Whatsapp a los que teníamos acceso. Se explicó brevemente la finalidad del trabajo, así como los temas tratados en el formulario y se proporcionó un tiempo estimado para responder (aproximadamente 15-20 minutos). Se recopilaron los datos obtenidos en el formulario, y se descartaron los que fueron entregados sin datos o con datos faltantes. Para generar la evidencia en favor o en contra de las hipótesis, se realizó un análisis exploratorio y se buscó la comprobación de supuestos del análisis de varianza y covarianza para los datos de BDI. Se realizó un análisis de normalidad mediante el estadístico Kolmogorov-Smirnov, de igual manera se llevó a cabo la prueba de homogeneidad mediante el estadístico de Levene y el supuesto de independencia de los residuos mediante el estadístico Durbin-Watson. Se realizó un análisis de tipo exploratorio considerando la media y desviación estándar, para los resultados de BAI, esto para categorizar los datos obtenidos y poder generar los niveles categóricos de la VI (mínima, leve, moderada y severa) de acuerdo con los niveles propuestos en el BAI. Para identificar el efecto de los niveles de ansiedad, se realizó un Análisis de Varianza de una vía, colocando los niveles categóricos de BAI como predictores de los resultados obtenidos en BDI (variable continua). Posteriormente, se buscó realizar un Análisis de Covarianza para controlar el efecto que tuvo la variable Sueño como covariable y observar el efecto del puntaje BAI sobre el puntaje BDI al remover el efecto de esta covariable.

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RESULTADOS Del análisis exploratorio de los resultados crudos obtenidos en el Inventario de Depresión de Beck (BDI), se identificó la media y su respectiva desviación estándar en la distribución de puntajes en el inventario de depresión de Beck a partir del nivel de ansiedad derivado de los puntajes en el Inventario de Ansiedad de Beck (BAI), de acuerdo a su categoría: mínima (0-5), leve (6-15), moderada (16-30), severa (31-63). Los datos muestran un puntaje promedio de depresión mayor en el grupo con nivel de ansiedad severa; en los grupos de ansiedad leve y moderada el nivel de depresión es similar. (Ver Tabla 1). Tabla 1 Gráfica descriptiva de los datos. Nota. Los niveles de ansiedad corresponden a los niveles de la Escala de Ansiedad de Beck. 1= mínima, 2= leve, 3= moderada, 4= grave. Depresión Crudo se refiere al puntaje en la Escala de Depresión de Beck. Previo a la aplicación del análisis de varianza para identificar los efectos del predictor y la covariable, se aplicó el estadístico Kolmogorov-Smirnov para la prueba de normalidad, cuyo resultado permite decir que los datos se distribuyen de forma normal (p=.356); para la comprobación del supuesto de homogeneidad de varianza se realizó el estadístico Levene cuyo resultado apoya la la hipótesis de homogeneidad en las varianzas (p=.153); por último, mediante el estadístico Durbin-Watson se encontró que los datos son independientes entre sí (p=.41). A partir del análisis de varianza de una vía, se encontró un tamaño de efecto moderado (.465 de acuerdo con eta cuadrada) siendo este efecto estadísticamente significativo (F(3, 30) = 8.65, p < .001).

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DISCUSIÓN Los datos apuntan que la ansiedad funge como un importante predictor en la aparición de la sintomatología depresiva, y si bien las horas de sueño contribuyen poco en la explicación directa de la depresión, se observa que incrementa el efecto de ansiedad. Estos resultados apoyan la hipótesis alterna, es decir, que habría relación entre la ansiedad y la depresión, con influencia de la covariable de sueño. Estos resultados hacen sentido con los que reportan Sarason y Sarason (2006), quiene sugieren que hay una relación entre ansiedad y depresión, y que existe mayor probabilidad de que un trastorno de ansiedad lleve a un trastorno depresivo que viceversa. En cuanto a la covariable de sueño, también es coincidente con otros estudios, por ejemplo, Mieres y Medina (2020) reportaron una correlación negativa entre los puntajes en depresión y ansiedad con la calidad de sueño, es decir, mayores puntajes de ansiedad y depresión, menor calidad de sueño. Algo llamativo encontrado es que la presencia de depresión no varió significativamente entre los niveles de ansiedad desde mínima hasta moderada, pero sí en el nivel grave, sugiriendo que los niveles altos de ansiedad predicen la aparición de depresión. ¿Cómo se explican estos resultados? En primera instancia, podemos notar una relación entre ansiedad y depresión en términos de los niveles de cortisol. La elevación de los niveles de cortisol es una respuesta fisiológica característica del estrés y la ansiedad, pero en depresión también hay niveles altos de cortisol (Tse & Bond, 2004).

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Conclusión Se concluye que la ansiedad funge como un predictor de la sintomatología depresiva de los alumnos de la Facultad de Psicología; sin embargo, dicho factor predictivo no implica causalidad en la aparición. Se ha demostrado que en esta población la puntuación y categoría correspondiente al BAI se relaciona y explica la puntuación obtenida en BDI; quienes experimentan los puntajes más altos en BAI presentan sintomatología depresiva más alta (reflejada en el puntaje de BDI) que aquellos que puntúan más bajo en BAI. A esto se añade que el sueño es una variable que influye en los resultados del BDI, no involucrada de forma directa con el puntaje BAI, por lo que se considera una covariable; por lo que es necesario considerarlo como un factor involucrado en la aparición de BDI, mas no se reduce solo a este.

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Referencias Alonso, L., Lacomba, L. & Pérez, M. (2021). Duelo complicado por la muerte de un hijo: presentación de un caso. Revista Médicas UIS, 34(3), 1-6. Aragonès, E., Lluís, J., & Labad, A. (2009). Comorbilidad de la depresión mayor con otros trastornos mentales comunes en pacientes de atención primaria. Atención Primaria, 41(10), 545–551. https://doi.org/10.1016/j.aprim.2008.11.011 Asociación Americana de Psicología (2013). Manual Diagnóstico Estadístico de los Trastornos Mentales. American Psychiatry Publishing. Ferster, C. B. (1973). A functional analysis of depression. American Psychologist, 28(10), 857–870. Fox, J., & Weisberg, S. (2020). car: Companion to Applied Regression. [R package]. Retrieved from https://cran.r-project.org/package=car. González, M., Llamazares, M., Martínez, M., Medina, M. & Mercado, E. (2019). Comorbilidad de los trastornos alimentarios con ansiedad y depresión en estudiantes universitarios. Revista argentina de clínica psicológica, 28(4), 375-384. Instituto Nacional de Estadística y Geografía (2021). Encuesta Nacional de Bienestar Autorreportado 2021. Comunicado de Prensa Núm. 772/21, p.1-3. Lenth, R. (2020). emmeans: Estimated Marginal Means, aka Least-Squares Means. [R package]. Retrieved from https://cran.r-project.org/package=emmeans. Mieres, D. O., & Medina, C. L. A. (2020). Relación entre calidad de sueño e indicadores de ansiedad y depresión. Scienti Americana, 7(2), 45-56. Nicolini, H. (2020). Depresión y ansiedad en los tiempos de la pandemia de COVID-19. Cirugía Y Cirujanos, 88(5), 542-547. Organización Mundial de la Salud (2017). Depresión y otros trastornos mentales comunes. Estimaciones sanitarias mundiales. ONU. R Core Team (2021). R: A Language and environment for statistical computing. (Version 4.1) [Computer software]. Retrieved from https://cran.r-project.org. (R packages retrieved from MRAN snapshot 2022-01-01). Roberts, R. E., & Duong, H. T. (2014). The prospective association between sleep deprivation and depression among adolescents. Sleep, 37(2), 239–244. https://doi.org/10.5665/sleep.3388 Sarason, I. & Sarason, B. (2006). Psicopatología. Psicología anormal: el problema de la conducta inadaptada. Pearson Education. The jamovi project (2022). jamovi. (Version 2.3) [Computer Software]. Retrieved from https://www.jamovi.org. Tse, W. S., & Bond, A. J. (2004). Relationship between baseline cortisol, social functioning and depression: a mediation analysis. Psychiatry Research, 126(3), 197-201.

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Agrupar con un objeto genially. Se puede duplicar. Todos los duplicados son intercambiales, es decir se pueden poner en cualquier CIBLE1

Todos los elementos se pueden duplicar

FEEDBACK globales (elementos opcionales)

Agrupar con un objeto genially. Será el objetivo para el Objet1

FEEDBACK individuales (elementos opcionales)

Agrupar con un objeto genially que aparecerá en caso de todos los objects estén sobre sus objetivos (cibles). Ya no volverá. a desaparecer.

Agrupar con un objeto genially que aparecerá en caso de que el objet 1 esté sobre el objetivo 1 (cible1). Ya no volverá a desaparecer.

Agrupar con un objeto genially que desaparecerá en caso de que todos los objects estén sobre sus objetivos (cibles). Ya no volverá a aparecer.

Agrupar con un objeto genially que desaparecerá en caso de que el objet 1 esté sobre el objetivo 1(cible1). Ya no volverá a aparecer.

Agrupar con un objeto genially que aparecerá en caso de todos los objects estén sobre sus objetivos (cibles). Volverá a desaparecer en otro caso.

Agrupar con un objeto genially que aparecerá en caso de que el objet 1 está sobre el objetivo 1 (cible1). En caso contrario, desaparecerá.

Agrupar con un objeto genially que desaparecerá en caso de que todos los objects estén sobre sus objetivos (cibles). Volverá a aparecer en otro caso.

Agrupar con un objeto genially que desaparecerá en caso de que el objet 1 está sobre el objetivo 1 (cible1). En caso contrario, aparecerá.

Tuto DND∞ Parte 2

Más elementos opcionales

• Botón de verificación que elimina la validación automática
• Muestra comentarios individuales y comentarios generales.

• Muestra el comentario negativo WRONG_ON en caso de error.
• Devuelve los objetos y objetivos a sus posiciones originales en caso de error (si hay corrección).

Variable opcional que permite corregir errores devolviendo objetivos y objetos a sus posiciones originales.

Retroalimentación negativa global: elemento duplicable que se agrupará con un objeto Genially para aparecer en caso de una respuesta falsa. Solo funciona con el botón VERIFICAR

Retroalimentación negativa global: elemento duplicable que se agrupará con un objeto Genially para que aparezca temporalmente (3s) en caso de una respuesta falsa. Solo funciona con el botón VERIFICAR

Si quieres completar la serie, aquí están los scripts correspondientes a los elementos.

Solo tienes que modificar los números (y el código de color de fondo si lo deseas)

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Variable Independiente Son aquellas condiciones, elementos, estímulos o factores que manipula el investigador para poder observar los efectos en la variable dependiente (Kantowitz, Roedigger y Elmes, 2011).

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La depresión y su influencia en los cambios neuropsicológicos del adulto mayor con trastorno neurocognitivo leve debido a la enfermedad de Alzheimer

Ejemplo

Referencia: Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Técnicas de incestigación: los experimentos, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 51-81). Cenage Learning

VariablesCaracterística, cualidad o propiedad, susceptible de ser cuantificada, medida o controlada en la investigación, según el problema planteado (Oyola-García,2021).

Referencia:Oyola, A. (2021). La variable. Revista del Cuerpo Médico Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo, 14(1), 90-93.

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Prueba U de Mann-Whitney Prueba no paramétrica empleada para comparar la media de rangos de dos muestras y decidir si provienen de la misma población subyacente (sin efecto de la variable independiente) o dos poblaciones diferentes (efecto de la variable dependiente). Puede emplearse en dos grupos independientes. Requiere que la variable dependiente o de respuesta cuya medición es, al menos, de carácter ordinal.

Programa de intervención psicológica para potenciar el afrontamiento activo en pacientes con dolor crónico de la espalda

Ejemplo

Referencia:Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

Diseños Transeccionales o Transversales Es un diseño que permite recolectar datos en un tiempo único para hacer descripciones de variables y analizar su incidencia e interrelación en un momento dado. Se puede orientar al estudio de las características de una o varias variables, a describir la relación entre variables o bien a la detección de diferencias entre grupos definidos por variables atributivas de interés.

Prevalencia de prediabetes y diabetes en México: Ensanut 2022

Ejemplo

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Marco teórico Busca presentar los antecedentes teóricos relacionados con el tópico a estudiar, de tal modo que se comprenda el estado sobre su conocimiento, así como sobre la principal metodología para su abordaje y las teorías o incluso leyes ya existentes (Lam, 2016).

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Liderazgo como prospectiva del clima organizacional en el sector hotelero

Ejemplos

Clima organizacional y desempeño laboral

Síndrome de Burnout y desempeño laboral en el personal de salud

Referencia:Lam, R. (2016). La redacción de un artículo científico . Revista Cubana de Hematología, Inmunología y Hemoterapia. 32(1), 57-69.

Considerando esta información, los niveles altos de ansiedad pueden aumentar los niveles de cortisol, lo que puede llevar a la exacerbación de las respuestas de lucha o huida. Estos patrones conductuales facilitados por los niveles de cortisol pueden llevar al establecimiento de aprendizajes de evitación y escape ante los estímulos aversivos que generan ansiedad, o los estímulos aversivos en general que se presentan en la vida del individuo. Así pues, la exacerbación de respuestas de lucha y especialmente de huída pueden facilitar el establecimiento de los aprendizajes de evitación y escape, que de acuerdo con la hipótesis de Ferster (1973), que generan comportamientos y emociones característicos de la depresión. A pesar de que estos resultados son coincidentes con la literatura, hay que considerar algunas limitaciones, como que la aplicación del Inventario de Ansiedad de Beck y el Inventario de Depresión de Beck fue en línea, actualmente se desconoce si dicha aplicación puede poner en riesgo la validez y confiabilidad de los instrumentos, incluyendo la adhesión de más variables extrañas no consideradas. Asimismo, dado el diseño empleado, estudio de tipo transversal, pueden existir otras variables no consideradas que pueden tener efectos significativos en los resultados, este es el caso del estrés percibido durante el periodo de evaluaciones.

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Variable Extraña o interviniente Son todos aquellos aspectos, hechos y situaciones del medio ambiente, o bien, las características de los participantes en un estudio u objetos de la investigación, que pueden afectar en el resultado de un estudio; es decir, pueden interferir sobre la relación entre las variables independiente y dependiente. Si se hace caso omiso de las variables extrañas, la consecuencia puede ser una falta de validez en las conclusiones del estudio (Bernal, 2010)

Operant Conditioning of Response Variability in Male and Female Wistar Rats

Ejemplo

Referencia: Bernal, C. (2010). Proceso de la investigación científica. Metodología de la investigación (3ra ed., pp.74-230) Pearson

Discusión Implica la interpretación de los resultados, así como la contrastación con los hallazgos reportados en estudios previos. Es importante también señalar los elementos no previstos en el estudio como, por ejemplo, la interferencia de variables extrañas o los resultados que contradicen la evidencia antecedente. Es un espacio para reflexionar sobre los resultados obtenidos en el estudio y sus posibles implicaciones teóricas o prácticas; asimismo, se discute si la evidencia obtenida es suficiente para resolver el o los problemas planteados en la introducción y si se lograron todos los objetivos (Lam, 2016).

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Liderazgo como prospectiva del clima organizacional en el sector hotelero

Ejemplos

Clima organizacional y desempeño laboral

Síndrome de Burnout y desempeño laboral en el personal de salud

Referencia:Lam, R. (2016). La redacción de un artículo científico . Revista Cubana de Hematología, Inmunología y Hemoterapia. 32(1), 57-69.

HipótesisSuposición o solución anticipada al problema de estudio, se derivan de la teoría existente o antecedentes y deben formularse a manera de proposiciones (Hernández, 2014).

Referencia:Hernández, R. (2014). Formulación de hipótesis, Metodología de la Investigación (6ta ed., pp. 102 - 125). Mc Graw Hill

Variable atributivaSon aquellas variables que hacen referencia a una característica o condición de los objetos o personas, para poder identificar en qué grado los valores que asume una variable se pueden atribuir a dichas características. Estas variables no se pueden manipular, por tanto no se pueden denominar independientes. Generalmente estas variables son los criterios para definir grupos de comparación, o categorías (Núñez, 2007).

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DIFERENCIAS DE GÉNERO EN ANSIEDAD Y DEPRESIÓN EN UNA MUESTRA DE ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS

Ejemplo

ReferenciaNúñez, M. (2007). Las variables: estructura y función en la hipótesis. Investigación Educativa, 11 (20), 163 - 179.

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PolitómicaEs una variable que puede expresarse en dos o más categorías (Oyola-García, 2021).

Relación entre el número de hijos, la satisfacción marital y la comunicación con el cónyugue

Ejemplo

Referencia:Oyola, A. (2021). La variable. Revista del Cuerpo Médico Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo, 14(1), 90-93.

Nivel de significancia Nivel establecido a partir del nivel de confianza que permite estimar la probabilidad de que los resultados obtenidos del análisis de datos son completamente aleatorios y por tanto no son atribuibles a la variable independiente o fuentes de explicación. En un nivel de confianza del 95% el nivel de significancia es de .05, es así que si la probabilidad de todo dato obtenido a partir de pruebas estadísticas supera al nivel de significancia (p.e. p = 0,09) se considera que el efecto de la variable independiente o fuentes de explicación no es significativo (el resultado sólo es producto del azar), mientras que lo valores pequeños en comparación con el nivel de significancia (p.e. p=0,001) indican mayor probabilidad de un efecto de la variable independiente o fuentes de explicación, es decir, tienen significancia estadística. El nivel de significancia se simboliza con α.

Biofeedback en el tratamiento de la incontinencia fecal para optimizar los resultados funcionales de cirugía reparadora previa.

Ejemplo

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Referencia:Manterola, C., y Pineda, V. (2008). El valor de "p" y la "significación estadística": Aspectos generales y su valor en la práctica clínica. Revista chilena de cirugía, 60(1), 86-89.

Estadística descriptiva Serie de herramientas estadísticas con una función organizadora y de resumen de los datos obtenidos a partir de la medición de una o más variables.

Referencia:Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

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ResultadosPresenta los principales hallazgos del estudio como evidencia en relación con los objetivos del estudio. Para esto se pueden utilizar estadísticos, gráficas y tablas para una descripción (Lam, 2016).

Liderazgo como prospectiva del clima organizacional en el sector hotelero

Ejemplos

Clima organizacional y desempeño laboral

Síndrome de Burnout y desempeño laboral en el personal de salud

Referencia:Lam, R. (2016). La redacción de un artículo científico . Revista Cubana de Hematología, Inmunología y Hemoterapia. 32(1), 57-69.

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MétodoSe explica de forma rigurosa la manera en que se llevó a cabo un estudio, especificando los materiales utilizados, la población, el muestreo, las manipulaciones, análisis estadísticos. Se busca una descripción suficientemente rigurosa como para permitir la replicación del estudio. (Lam, 2016)

Liderazgo como prospectiva del clima organizacional en el sector hotelero

Ejemplos

Clima organizacional y desempeño laboral

Síndrome de Burnout y desempeño laboral en el personal de salud

Referencia: Lam, R. (2016). La redacción de un artículo científico . Revista Cubana de Hematología, Inmunología y Hemoterapia. 32(1), 57-69.

Hipótesis estadística Las hipótesis estadísticas son la transformación de las hipótesis de investigación, nulas y alternativas en parámetros estadísticos. En este sentido las hipótesis estadísticas representan predicciones sobre un valor. Para generar evidencia sobre una hipótesis de investigación es necesario plantear en término de hipótesis estadísticas, cuyas proposiciones pueden ir dirigidos a la estimación de un valor estadístico (hipótesis estadística de estimación), sobre el grado de la correlación entre dos o más variables mediante el cálculo estadístico del valor de la R de pearson (hipótesis estadística de correlación) o sobre el cálculo estadístico de la diferencia entre grupos mediante el cálculo de t de student (hipótesis estadística de diferencia de medias) (Inzura y Jiménez, 2013)

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Predicción del calentamiento global mediante el desarrollo de un modelo de series de tiempo

Ejemplo

Referencia:Jiménez, J. V. (2013). Caracterización del razonamiento estadístico de estudiantes universitarios acerca de las pruebas de hipótesis. Revista latinoamericana de investigación en matemática educativa, 16, 2.

No experimentales Estudios que se realizan para dar solución a preguntas que no implican la manipulación deliberada de variables y en los que sólo se observan los fenómenos que ocurren de forma natural.

El retraso del lenguaje en niños mexicanos: vocabulario y gestos

Ejemplo

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Rango intercuartil Representa la variabilidad de los datos en una distribución cuando la medida de centro empleada para la representacion del conjuto es la mediana. Se obtiene a partir de la diferencia entre el tercer cuartil (medida de posición que ubica el 75 % de los casos en la distribución) y el primer cuartil (valor que representa el primer cuarto en la distribución), es decir: Rango intercuartil (RQ) = Cuartil 3(Q3) - Cuartil 1(Q1). A la mitad del rango intercuartil se le conoce como desviación cuartil (DQ); es una buena forma de representar la dispersión en distribuciones que están sesgadas respecto de las medidas de centro.

PERCEPCIÓN DE COMPETENCIAS Y DISPOSICIÓN PARA LA COLABORACIÓN INTERPROFESIONAL EN ESTUDIANTES DE LA FES IZTACALA

Ejemplo

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Referencia: Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

Diseño ex post factoPermite analizar los efectos de una variable cuyas manifestaciones ya ocurrieron. Se hace inferencia sobre las relaciones entre variables, sin intervención directa o a partir de la variación concomitante de las variables que se consideran independientes.

Ejemplo

Estudio farmacogenético del tratamiento a largo plazo con antipsicóticos de segunda generación y sus efectos adversos metabólicos (Estudio SLiM): justificación, objetivos, diseno ̃ y descripción de la muestra

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Referencia: Kerlinger, F. (1979). Enfoque Conceptual de la Investigación del Comportamiento: Técnicas y Metodología. Nueva Editorial Interamericana. México.

Nivel ordinal Esta forma de medición permite la jerarquización de los datos de una variable. Los valores resultantes sólo pueden ordenarse bajo un criterio de mayor o menor, por lo que se podrán establecer comparaciones de "mayor o menor que", aunque sin establecer el valor de dichas diferencias, es decir se puede establecer que el valor X1 difiere de X2, pero no se puede conocer cuánto difieren (Oyola-García, 2021).

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Academic Stress among Tertiary Level Students: A Categorical Analysis of Academic Stress Scale in the Context of Bangladesh

Ejemplo

Referencia:Oyola-García, A. E. (2021). La variable. Revista del Cuerpo Médico Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo, 14(1), 90-93.

Hipótesis de investigación o de trabajo Usualmente expresa lo que el investigador desea concluir respecto de la relación entre variables (Gil y Castañeda, 2005). Estructura de una hipótesis La estructura de una hipótesis implica las unidades de observación (sujetos u objetos) y las variables (atributos susceptibles de medición); además, se puede indicar cómo se espera que se relacionen estos dos elementos. Debe considerarse que en las hipótesis: 1. Deben referirse a un contexto bien definido o situación real. 2. Las variables implicadas en la hipótesis deben ser precisas y bien definidas. 3. La relación entre variables que plantea la hipótesis debe ser clara, verosímil, observable y cuantificable. 4. Deben ser susceptibles de comprobación empírica (Icart, y Canela, 1998)

ReferenciasIcart, M. T. y Canela, J. (1998). Uso de hipótesis en la investigación. Atención primaria, 21(3), 172-178. Gil, J. F, & Castañeda, J. A. (2005). Una mirada al valor de p en investigación. Revista Colombiana de Psiquiatría, 34(3), 414-424. Retrieved January 17, 2024, from

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Introducción Consiste en la presentación, del problema que se va a tratar, el objetivo del estudio y la relevancia que tiene investigar el tema de forma teórica y/o práctica. En otras palabras, es una sección que de forma breve y concisa contextualiza el trabajo científico (Lam, 2016).

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Liderazgo como prospectiva del clima organizacional en el sector hotelero

Ejemplos

Clima organizacional y desempeño laboral

Síndrome de Burnout y desempeño laboral en el personal de salud

Referencia:Lam, R. (2016). La redacción de un artículo científico . Revista Cubana de Hematología, Inmunología y Hemoterapia. 32(1), 57-69.

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Experimentales Es un diseño que implica la manipulación intencional de una o más variables independientes (supuestas causas antecedentes), para analizar las consecuencias que la manipulación tiene sobre una o más variables dependientes (supuestos efectos consecuentes), dentro de una situación de control.

EFECTOS FARMACOLÓGICOS SOBRE EL SISTEMA NERVIOSO CENTRAL INDUCIDOS POR CUMARINA, AISLADA DE Hygrophila tyttha LEONARD

Ejemplo

Diseño de cuatro grupos de SolomonDiseño experimental que incorpora dos grupos experimentales y dos de control. Sólo a uno de los grupos experimentales y a uno de los grupos de control se les administra la preprueba; a los cuatro grupos se les aplica la posprueba. La implementación de la variable independiente se realiza en ambos grupos experimentales. Todos los grupos son equivalentes.

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Efecto de la Sensibilización Pretest en una Intervención de Prevención Selectiva del Abuso Alcohólico

Ejemplo

Referencia:Bernal, C. (2010). Proceso de la investigación científica. Metodología de la investigación (3ra ed., pp.74-230) Pearson

Hipótesis nulaExpresan la negación de las relaciones supuestas entre las variables acorde a la hipótesis de investigación. Se utilizan en el procedimiento de refutación de las hipótesis, generalmente con base en evidencia estadística (Espinoza, 2018).

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Academic Stress among Tertiary Level Students: A Categorical Analysis of Academic Stress Scale in the Context of Bangladesh

Ejemplo

Referencia:Espinoza, E. E. (2018). La hipótesis en la investigación. Mendive. Revista de Educación, 16(1), 122-139.

Hipótesis de diferencia entre grupos Su planteamiento se encuentra dirigido a las posibles diferencias en los grupos estudiados a partir de la introducción de las variables de interés. Si el investigador cuenta con los elementos necesarios (revisión de literatura en el estado de arte) puede establecer en la hipótesis el tipo de diferencia esperada; por otro lado, si no se encuentra esta información, puede establecerse únicamente en términos de una diferencia (Hernández, 2014).

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EFECTOS POSITIVOS DEL ENTRENAMIENTO DE KARATE EN LAS CAPACIDADES COGNITIVAS ASOCIADAS A LA EDAD

Ejemplo

Referencia: Hernández, R. (2014). Formulación de hipótesis, Metodología de la Investigación (6ta ed., pp. 102 - 125). Mc Graw Hill

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Prueba de rasgos con signo de WilcoxonPrueba no paramétrica empleada para comparar dos muestras a partir de un diseño intrasujeto (donde los mismos participantes son parte del grupo experimental y de control, o bien, en diseños que implican mediciones antes y después). Requiere que la variable de dependiente o de respuesta cuya medición es, al menos, de carácter ordinal.

Influencia de las actividades físico-recreativas en la autoestima del adulto mayor

Ejemplo

Referencia: Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

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Análisis de Varianza Factorial (ANOVA de dos vías, tres vías, n vías) Prueba paramétrica empleada en estudios donde es de interés identificar la influencia de más de dos factores (variables independientes o fuentes de explicación) variados simultáneamente; en este tipo de análisis se identifica el efecto principal de cada factor y de mayor interés, los efectos de interacción entre factores sobre una variable dependiente o de respuesta de tipo continua con escala de medición intervalar o de razón.

Estilos de Enseñanza de los Profesores de la Carrera de Psicología

Ejemplo

Referencia:Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

Diseños Transeccionales o Transversales Es un diseño que permite recolectar datos en un tiempo único para hacer descripciones de variables y analizar su incidencia e interrelación en un momento dado. Se puede orietar al estudio de las características de una o varias variables, a describir la relación entre variables o bien a la detección de diferencias entre grupos definidos por variables atributivas de interés.

Diseño cuasiexperimentalTIpo de investigación que tiene como objetivo poner a prueba una hipótesis causal manipulando como mínimo una variable independiente; no se pueden asignar de forma aleatoria los grupos debido a diferentes barreras.

Estilos de Crianza Parental en el Rendimiento Académico

Ejemplo

Referencia:Fernández, P., Vallejo, G., Livacic, P. & Tuero, E. (2014). Validez Estructurada para una investigación cuasi-experimental de calidad: se cumplen 50 años de la presentación en sociedad de los diseños cuasi-experimentales. Anales de Psicología, 30(2), 756-771.

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Magnitud del efecto Grado de explicación de la varianza debida a la introducción de la variable independiente o fuentes de explicación en relación con la varianza total según efectos de tipo aleatorio. La significancia del tamaño del efecto es valorada mediante procedimientos de prueba de hipótesis.

Procrastinación académica, afrontamiento de la ansiedad pre-examen y rendimiento académico en estudiantes de psicología: análisis preliminar

Ejemplo

Referencia:Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

Diseño pre-experimentalPresentan el más bajo control de variables y no efectúan asignación aleatoria de los participantes al experimento.

Valoración de una intervención didáctica en medición mediante un diseño pre-experimental

Ejemplo

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Referencia: Bernal, C. (2010). Metodología de la investigación. 3ª ed. Bogotá: Pearson Educación.

Prueba t Prueba paramétrica que se aplica a variables continuas, medidas a escala de intervalo y de razón. El estadístico se deriva de la diferencia entre medias y el error estándar cuyo resultado permite decidir si las distribuciones comparadas pertenecen a la misma población (sin efecto de la variable independiente o fuente de explicación) o son parte de poblaciones distintas (con efecto de la variable dependiente o fuente de explicación).

ESTUDIO DEL TIEMPO DE REACCIÓN ANTE ESTÍMULOS SONOROS Y VISUALES

Ejemplo

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Referencia:Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

Variable numérica o contínuaAquella propiedad o característica medida cuya representación es numérica, por ejemplo, el número de aciertos en un examen (Oyola-García,2021).

Referencia:Oyola-García, A. E. (2021). La variable. Revista del Cuerpo Médico Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo, 14(1), 90-93.

Pregunta de investigación Es la interrogante acerca de la incertidumbre en torno a un problema que el investigador pretende resolver o aclarar. Debe mantener un cuestionamiento en el contexto actual, ser posible de resolver, relevante, específico y considerar elementos éticos para su proceso de solución (Arguedas-Arguedas, 2009). Debe expresar una relación entre dos o más conceptos o variables (como características o atributos, fenómenos, organismos, materiales, eventos, hechos, sistemas, entre otros) que pueden ser susceptibles de medición y especificar qué o a quiénes se dirigen dichas mediciones. Las preguntas de investigación suelen plantearse en dos niveles: general (una pregunta) y específico (varias preguntas). En ambos casos, es necesario que la redacción sea clara (sin ambigüedad), interesante y novedosa, además de que debe expresar en sí misma la posibilidad de ser respondida de manera lógica y secuencial (Martínez-González y Sánchez-Mendiola, 2015)

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Liderazgo como prospectiva del clima organizacional en el sector hotelero

Ejemplos

Clima organizacional y desempeño laboral

Síndrome de Burnout y desempeño laboral en el personal de salud

Referencia:Arguedas-Arguedas, Olga. (2009). La pregunta de investigación. Acta Médica Costarricense, 51(2), 89-90 .Martínez-González, A, & Sánchez-Mendiola, M. (2015). La pregunta de investigación en educación médica. Investigación en educación médica, 4(13), 42-49.

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Nivel nominal Los resultados de la medición de la variable se agrupan en categorías. No implican un orden, sólo nominación y clasificación de casos. La relación entre los datos es de diferencia ¿El dato X1 es diferente del dato X2? (Oyola-García, 2021).

Tobacco, Depression, and Lifestyle Choices in the Pivotal Early College Years

Ejemplo

Referencia:Oyola-García, A. E. (2021). La variable. Revista del Cuerpo Médico Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo, 14(1), 90-93.

Pruebas de correlación El propósito es identificar cómo dos o más variables de interés en un estudio, tienden a covariar con cierta fuerza y dirección. Se estima con el cálculo de un coeficiente de correlación.

EFECTOS POSITIVOS DEL ENTRENAMIENTO DE KARATE EN LAS CAPACIDADES COGNITIVAS ASOCIADAS A LA EDAD

Ejemplo

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Referencia:Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

Variable continua Sus valores están representados por números reales (específicamente: números naturales, decimales o fracciones e incluye el cero) que le permite tomar infinitos valores entre dos unidades próximas y hace posible la aplicación de cualquier tipo de operación aritmética (Oyola-García,2021).

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Ejemplo

El suicidio en México

Referencia:Oyola, A. (2021). La variable. Revista del Cuerpo Médico Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo, 14(1), 90-93.

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Justificación de la investigaciónEs la formulación de la relevancia o alcances del estudio planteado para resolver algún problema (Bernal, 2010); Esta justificacion puede ser de diferente tipo: teórica, como aquellos que mejoran la explicación conocida de un fenómeno; metodológica, como aquellas que innovan los procedimientos, herramientas o instrumentos de medición; social, al vincularse con la aplicación del conocimiento para la solución de problemas socialmente relevantes o para la generación de tecnologías (Santoyo-Velasco y Colmenares- Vázquez, 2016).

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Liderazgo como prospectiva del clima organizacional en el sector hotelero

Ejemplos

Clima organizacional y desempeño laboral

Síndrome de Burnout y desempeño laboral en el personal de salud

Referencia:Bernal, C. (2010). Metodología de la investigación. Administración, economía, humanidades y ciencias sociales (3ra ed.). Colombia: Pearson Educación. Santoyo-Velasco, C y Colmenares-Vázquez, L. (2016). Comprensión de textos científicos y profesionales. Competencias básicas en la formación universitaria. Revista de Formación de Recursos Humanos, 2(3), 1-12.

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Fundamentación del problema Se trata de una serie de argumentos que justifican el llevar a cabo un determinado proyecto de investigación y no otro. Por ejemplo, qué preguntas se quieren responder o a qué problemáticas responde (J. A. González, 2009).

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Liderazgo como prospectiva del clima organizacional en el sector hotelero

Ejemplos

Clima organizacional y desempeño laboral

Síndrome de Burnout y desempeño laboral en el personal de salud

Referencia:González, J. A. (2009). La definición del problema: el paso primero y fundamental del proceso de investigación científica. ACIMED, 20(4), 154-165.

Desviación estándar Resulta del cálculo de la raíz cuadrada de la varianza.

Estilos cognitivos en estudiantes de psicología.

Ejemplo

Referencia:Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

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ResumenConsiste en una descripción completa, aunque muy breve del estudio. En él se describen los componentes clave: el problema de la investigación, la metodología del estudio y de los hallazgos importantes de la investigación, incluyendo cómo se discuten tales resultados (Sousa et al., 2006).

Liderazgo como prospectiva del clima organizacional en el sector hotelero

Ejemplos

Clima organizacional y desempeño laboral

Síndrome de Burnout y desempeño laboral en el personal de salud

Referencia:Sousa, V. D., Driessnack, M., & Flória‐Santos, M. (2006). Como escrever o resumo de um artigo para publicação. Acta Paulista De Enfermagem, 19(3), 5–8.

Mediana Es una medida de posición, que representa el punto medio de la distribución; identifica aquel valor que se ubica de tal manera que el 50 % de los casos se encuentra por encima y debajo del mismo. Se estima considerando la serie de datos ordenado, siendo la mediana el valor que se encuentra exactamente a la mitad.

DIFERENCIAS DE GÉNERO EN ANSIEDAD Y DEPRESIÓN EN UNA MUESTRA DE ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS

Ejemplo

Referencia:Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

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Problema de investigación Se entiende como problema de investigación la situación, el fenómeno, el evento o el hecho sobre el cual el investigador identifica la necesidad de conocer y estudiar; se deriva de la revisión del estado del arte de un tema a partir de lo cual se especifica un objeto a estudiar buscando una solución a nivel teórico o práctico (C. Bernal, 2010)

Liderazgo como prospectiva del clima organizacional en el sector hotelero

Ejemplos

Clima organizacional y desempeño laboral

Síndrome de Burnout y desempeño laboral en el personal de salud

ReferenciaBernal, C. (2010). Proceso de la investigación científica. Metodología de la investigación (3ra ed., pp.74-230) Pearson

Rango Medida de la variación de la distribución de una variable, que se estima a partir de la diferencia entre el valor máximo y el minimo de la observaciones.

Las TIC en la formación universitaria. Logros y desafíos para la formación en psicología y educación

Ejemplos

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Referencia:Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

Medidas de dispersión Indican el grado de variación o extensión de los valores de una variable con referencia a sus medidas de tendencia central.

Referencia:Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

Diseño con un solo grupo Se caracteriza por la ausencia del grupo control y una medición posterior a la manipulación efectuada; Sin embargo, no se garantiza que los resultados sean efecto de la variable independiente.

Biofeedback en el tratamiento de la incontinencia fecal.

Ejemplo

Referencia:Bernal, C. (2010). Proceso de la investigación científica. Metodología de la investigación (3ra ed., pp.74-230) Pearson

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ExperimentalesEs un diseño que implica la manipulación intencional de una o más variables independientes (supuestas causas antecedentes), para analizar las consecuencias que la manipulación tiene sobre una o más variables dependientes (supuestos efectos consecuentes), dentro de una situación de control.

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Curtosis Es una medida de forma de la distribución de frecuencia de una variable continua o de su densidad probabilística. Representa la forma en la dispersión de las observaciones respecto al valor de mayor frecuencia al centro de la distribución; si la dispersión es mínima y el punto al centro es muy alto, el valor de la curtosis será > 0 y se le denomina leptocúrtica, mientras que cuando aumenta la dispersión y el valor de mayor frecuencia en la distribución no es tan alto, entonces la curtosis será < 0 y se denomina platicúrtica. Si el valor de la curtosis es igual a 0 se denomina mesocúrtica.

Publicación múltiple de artículos en Psicología: Definición de producción atípica, probable y normal

Ejemplo

Referencia:Jiménez, A. E. y Melo, L. F. (2016). Modelación de la asimetría y la curtosis condicionales en series financieras colombianas. Desarrollo y Sociedad, (76), 273-321

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Hipótesis que establecen relaciones de causalidad Su formulación busca establecer una relación entre dos o más variables, la forma de esta relación y los efectos en las variables dependientes si y sólo si hay presencia de las variables independientes, para así establecer una relación causa-efecto (Hernández, 2014)

Programa de entrenamiento cognitivo en adultos mayores

Ejemplo

Referencia: Hernández, R. (2014). Formulación de hipótesis, Metodología de la Investigación (6ta ed., pp. 102 - 125). Mc Graw Hill

Ho Expresan predicciones sobre la ausencia de diferencias poblacionales en los parámetros, o relaciones nulas; para la prueba de hipótesis se construye una fórmula o estadístico de prueba, del cual ya se conoce su distribución esperada según una distribución completamente aleatoria, lo que permite suponer evidencia en favor de la hipótesis nula (Espinoza 2018). Hi - Ha En la prueba de hipótesis, la Hi y Ha (hipótesis de investigación y alterna respectivamente), expresan predicciones del resultado acorde a la hipótesis de trabajo o de investigación, o sus alternativas; especifican parámetros que difieren entre poblaciones o que especifican grados de asociación entre variables (Espinoza 2018).

Referencias:Espinoza, E. E. (2018). La hipótesis en la investigación. Mendive. Revista de Educación, 16(1), 122-139.

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Media Es la medida que repesenta el valor estimado de un conjutno de datos, alrededor de la cual se agrupan la mayor parte de valores observados; es la medida de tendencia central más útil para representar una variable de tipo continuo, se calcula con la suma de todas las puntuaciones obtenidas dividida entre la cantidad de puntuaciones obtenidas.

La depresión y su influencia en los cambios neuropsicológicos del adulto mayor con trastorno neurocognitivo leve debido a la enfermedad de Alzheimer

Ejemplo

Referencia:Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

Variable cualitativaAquella que representan una característica o atributo de personas y objetos que no requieren una representación numérica; los valores corresponden a nominaciones o categorías, por ejemplo, la variable estado civil que se representa con las categorías: soltero, casado, divorciado, viudo (Oyola-García, 2021).

Referencia:Oyola-García, A. E. (2021). La variable. Revista del Cuerpo Médico Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo, 14(1), 90-93.

Distribución normalEs un modelo de distribución de la densidad probabilística de una variable aleatoria continua, que tiene las siguientes propiedades: tiene una forma de campana; es una distribución simétrica; es asintótica, es decir sus extremos nunca tocan el eje horizontal, tienden a infinito; en el centro de la curva se encuentran la media, la mediana y la moda: el área total bajo la curva representa el 100% de los casos y su densidad probabilística; la mayoría de los datos de la distribución se van a distribuir a tres desviaciones estándar respecto del centro; los elementos centrales del modelo son la media y la varianza, y en una distribución normal estándar se identifica una μ = 0 y su σ = 1.

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EFECTOS POSITIVOS DEL ENTRENAMIENTO DE KARATE EN LAS CAPACIDADES COGNITIVAS ASOCIADAS A LA EDAD

Ejemplo

Referencia:Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

Nivel de confianza Nivel establecido mediante convención para la significancia estadística. El nivel establece la cantidad de veces en que el investigador puede obtener resultados aleatorios en diferentes observaciones o experimentos bajo las mismas condiciones; es así que un nivel de confianza al 95% establece que se esperan que en 5 ensayos de cada 100 se obtendrán resultados completamente aleatorios, no explicados por la variable independiente. Mientras mayor sea el nivel de confianza, aumenta la confiabilidad de la decisión estadística al rechazar la Ho.

Nivel de ansiedad de los pacientes antes de ingresar a la consulta odontológica

Ejemplo

Referencia:Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

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Estudio Retrospectivo Tomando en cuenta la dirección del tiempo del estudio cuando se realiza un seguimiento de la variable en el tiempo pasada desde su aparición hasta el momento del estudio, se denomina retrospectivo.

Ejemplo

Estudio farmacogenético del tratamiento a largo plazo con antipsicóticos de segunda generación y sus efectos adversos metabólicos (Estudio SLiM): justificación, objetivos, diseno ̃ y descripción de la muestra

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ReferenciaVeiga, J., Fuente, E., & Zimmermann, M. (2008). Modelos de estudios en investigación aplicada: conceptos y criterios para el diseño. Medicina y Seguridad del Trabajo, 54(210), 81-88.

Desviación media o estandar Es una medida de dispersión de los datos de una variable continua respecto de su media, que se estima a partir de la razón de la suma de las diferencias absolutas de cada observación respecto de la media, entre el número total de observaciones; este valor es sensible a las puntuaciones extremas.

Ejemplo

Estilos cognitivos en estudiantes de psicología.

Referencia:Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

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Variable Cualitativa Aquella que representan una característica o atributo de personas y objetos que no requieren una representación numérica; los valores corresponden a nominaciones o categorías, por ejemplo, la variable estado civil que se representa con las categorías: soltero, casado, divorciado, viudo (Oyola-García, 2021).

Referencia:Oyola, A. (2021). La variable. Revista del Cuerpo Médico Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo, 14(1), 90-93.

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Planteamiento del problemaConsiste en afinar y estructurar formalmente la idea de investigación, a partir de lo cual se desarrollan cinco elementos centrales: preguntas, objetivos, justificación, viabilidad y evaluación de las deficiencias (Bernal, 2010).

Liderazgo como prospectiva del clima organizacional en el sector hotelero

Clima organizacional y desempeño laboral

Ejemplos

Síndrome de Burnout y desempeño laboral en el personal de salud

Referencias: Bernal, C. (2010). Metodología de la investigación. Administración, economía, humanidades y ciencias sociales (3ra ed.). Colombia: Pearson Educación.

Diseño de un grupo con medición antes y despuésTipo de diseño donde se compara la exposición a una condición mediante mediciones antes y después de la condición. No existe grupo control.

Evaluación de la efectividad de una intervención interactiva para el manejo del estrés en profesionales de la salud

Ejemplo

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Referencia: Bernal, C. (2010). Proceso de la investigación científica. Metodología de la investigación (3ra ed., pp.74-230) Pearson

Estadística inferencial Se define como aquellos métodos que permiten hacer estimación de una característica de la población o de toma de decisiones respecto a una población, con base solo en los resultados obtenidos de una muestra.

Referencia:Barreto-Villanueva, A. (2012). El progreso de la Estadística y su utilidad en la evaluación del desarrollo. Papeles de población, 18(73), 241-271.

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Variable discreta Sus valores están representados por números enteros, es decir, no existe otro valor entre dos unidades próximas. La medición resultante es el conteo (Oyola-García, 2021).

Ejemplo

El suicidio en México

Referencia:Oyola, A. (2021). La variable. Revista del Cuerpo Médico Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo, 14(1), 90-93.

Hipótesis Correlacional Especifican la relación o asociación específica entre dos o más variables. Alcanzan el nivel predictivo y parcialmente explicativo, ya que aclara cómo es la relación esperada entre las variables (Hernández, 2014).

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Bienestar Psicológico, Apoyo Social Percibido y Percepción de Salud en Adultos Mayores

Ejemplo

Referencia:Hernández, R. (2014). Formulación de hipótesis, Metodología de la Investigación (6ta ed., pp. 102 - 125). Mc Graw Hill

Estudios selectivos Estos estudios se basan en el uso del método de encuesta por muestreo, y su estrategia distintiva es la utilización del autoinforme para recabar información empírica (como entrevistas y cuestionarios) sobre una muestra de participantes representativa de la población de origen, con el objeto de investigar alguna característica de la población.

Referencia: Ato, M., López, J. J. y Benavente, A. (2013). Un sistema de clasificación de los diseños de investigación en psicología. Anales de Psicología, 29(3), 1038-1059.

Error Estándar Es una estimación de la diferencia esperada para el valor de un estadística de prueba (por ejemplo la media) en diferentes mediciones para muestras de una población dada.

Factores familiares y su relación con el rendimiento académico en estudiantes de psicología

Ejemplo

Referencia: Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

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Variable Dependiente Es la respuesta que se mide en el experimento que puede considerarse una consecuencia de la manipulación de otra variable o condición. Cobra más sentido en diseños de tipo experimental o cuasi-experimental (Kantowitz, Roedigger y Elmes,2011).

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La depresión y su influencia en los cambios neuropsicológicos del adulto mayor con trastorno neurocognitivo leve debido a la enfermedad de Alzheimer

Ejemplo

Referencia:Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Técnicas de incestigación: los experimentos, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 51-81). Cenage Learning

Análisis de Varianza Simple (ANOVA de una vía) Prueba paramétrica empleado para identificar los efectos de distintos niveles de una variable independiente o fuente de explicación sobre una variable dependiente o de respuesta de tipo continua con escala de medición intervalar o de razón.

Síndrome de burnout: estudio comparativo entre docentes y enfermeras

Ejemplo

Referencia:Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

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Hipótesis descriptivaSuposiciones respecto a rasgos, características o aspectos de un fenómeno, situación o persona (Bernal, 2010).

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Bienestar Psicológico, Apoyo Social Percibido y Percepción de Salud en Adultos Mayores

Ejemplo

Referencia: Bernal, C. (2010). Proceso de la investigación científica. Metodología de la investigación (3ra ed., pp.74-230)

Niveles de medicion de la variable Término empleado para referirse a la propiedad métrica de las variables. Existen cuatro tipos de niveles o escalas que están referidas a los valores que resultan de la medición de la variable. Las escalas son nominal, ordinal, intervalo y razón (Oyola-García,2021).

Referencia:Oyola-García, A. E. (2021). La variable. Revista del Cuerpo Médico Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo, 14(1), 90-93.

Dicotómica Tipo de variable que solo puede expresarse en dos clases o categorías (p.ej. ausencia o presencia de una característica) (Oyola-García, 2021).

Algunos hechos estilizados y explicativos sobre el diferencial y la discriminación salarial por sexo en México, 1987-2015*

Ejemplo

Referencia:Oyola, A. (2021). La variable. Revista del Cuerpo Médico Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo, 14(1), 90-93.

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Asimetría Describe el sesgo de una distribución de frecuencia o densidad probabilística de una variable continua; si el estimado es > 0 se dice que la distribución tiene un sesgo positivo lo que implica que los datos por debajo de las medidas de centro o a la izquierda de la distribución tienen menor dispersión en contraste a los valores en la variable por encima del centro; si el estimado es < 0 se dice que la distribución tiene un sesgo negativo lo que implica que los datos por encima de las medidas del centro o a la derecha de la distribución tienen menor dispersión. Cuando el valor de sesgo es igual a 0 la distribución es simétrica.

Publicación múltiple de artículos en Psicología: Definición de producción atípica, probable y normal

Ejemplo

Referencia:Jiménez, A. E. y Melo, L. F. (2016). Modelación de la asimetría y la curtosis condicionales en series financieras colombianas. Desarrollo y Sociedad, (76), 273-321.

Estudios observacionales Un estudio observacional es un plan de investigación para registrar la conducta espontánea del fenómeno de estudio mediante técnicas de observación específicas y siguiendo un plan de muestreo de conductas en contextos naturales, se distinguen en función del método empleado para la observación.

Referencias:Ato, M., López, J. y Benavente, A. (2013). Un sistema de clasificación de los diseños de investigación en psicología. Anales de Psicología, 29(3), 1038-1059.

Escala de razón Son números que comparten las características del nivel de medición de intervalo, con la diferencia de que en este caso el cero representa una ausencia real de la variable, dada esta característica, se puede conocer la magnitud de la diferencia (un valor X2 es cuatro veces más grande que X1).

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ESTUDIO DEL TIEMPO DE REACCIÓN ANTE ESTÍMULOS SONOROS Y VISUALES

Ejemplo

Referencia:Oyola-García, A. E. (2021). La variable. Revista del Cuerpo Médico Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo, 14(1), 90-93.

Pruebas paramétricasProcedimientos estadísticos para prueba de hipotesis basados en distribuciones conocidas con propiedades específicas (p.e. distribución con forma normal, igualdad en varianza entre grupos de contraste, residuos independientes entre sí).

Referencia: Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

Hipótesis alterna Plantean una solución o explicación distinta a lo que se expresa en la hipótesis de investigación o nula. Se plantea sólo si existe realmente una explicación alternativa.

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Academic Stress among Tertiary Level Students: A Categorical Analysis of Academic Stress Scale in the Context of Bangladesh

Ejemplo

Diseño de la investigación Refiere al plan o estrategia que se realiza para obtener la información o evidencia que se requiere para responder a la pregunta de investigación y dar solución al problema planteado. En la formulación correcta de la pregunta, posteriormente surge la duda respecto a cómo solucionarla, es decir, qué tipo de diseño de investigación es el más idóneo para probar que la información derivada de la investigación tiene bases científicamente válidas y universalmente aceptables.

Referencia: Vallejo, M. (2002) El diseño de investigación: una breve revisión metodológica. Arch Cardiol Mex.72(1):8-12.

Prueba de hipótesis La prueba de hipótesis es un procedimiento dirigido a identificar si los resultados obtenidos se pueden atribuir con mayor probabilidad la manipulación realizada o fuentes de explicación de los datos, o sólo son producto de factores aleatorios no controlados. El procedimiento implica evaluar probabilísticamente la hipótesis nula. Con la probabilidad asociada a un estadístico de prueba, se toma la decisión estadística usando como criterio un nivel de significación; se plantean dos opciones en la decisión: rechazar y no rechazar la Ho. Cada decisión estadística implica un posible error: error de tipo 1 cuando se rechaza la Ho siendo está verdadera, y error de tipo II cuando no se rechaza la Ho siendo esta falsa.

Referencia:Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

Diseño de comparaciones con dos grupos estáticos Este diseño emplea un grupo experimental y uno de control. No se asignan grupos aleatorios ni se realizan mediciones previas a la introducción de la variable independiente. No se garantizan efectos de la variable independiente debido a la falta de grupos equivalentes iniciales.

Participación de factores de condicionamiento Pavloviano en el desarrollo de la tolerancia a los efectos cardiovasculares producidos por la nicotina del tabaco

Ejemplo

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Referencia: Bernal, C. (2010). Proceso de la investigación científica. Metodología de la investigación (3ra ed., pp.74-230) Pearson

Estadistica La estadística estudia los métodos para recoger, organizar, resumir y analizar datos, de tal manera que se obtiene información para tomar decisiones validas y confiables sobre las relaciones entre las variables de estudio.

Referencia:Spiegel, M. R. (1991). Estadística.

Intervalo de confianza Los intervalos de confianza nos permiten aproximar, una vez calculado el estadístico de prueba con los datos observados, un rango de valores donde se espera ocurra un valor real del estadístico inaccesible en la población, con un grado de incertidumbre que podemos determinar a partir del nivel de confianza.

Prevalencia de prediabetes y diabetes en México: Ensanut 2022

Ejemplo

Referencia:Molina, M.. (2013). El significado de los intervalos de confianza. Pediatría Atención Primaria, 15(57), 91-94.

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Medidas de tendencia central Representan el centro de interés de la distribución de valores de una variable.

Referencia:Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

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Estado del arte. Se entiende como el estado actual del desarrollo de un tópico, que se puede conocer a partir de un proceso de investigación documental en manuscritos académicos que permitan entender cómo se ha logrado el desarrollo reciente en una línea de investigación dentro de un determinado campo de conocimiento y tema en particular (Guevara, 2016)

Liderazgo como prospectiva del clima organizacional en el sector hotelero

Ejemplos

Clima organizacional y desempeño laboral

Síndrome de Burnout y desempeño laboral en el personal de salud

Referencia Guevara, R. (2016). El estado del arte en la investigación: ¿análisis de los conocimientos acumulados o indagación por nuevos sentidos?. Folios, 44, 165-179.

ConclusiónPresenta de forma concreta y breve los principales hallazgos obtenidos en el estudio, así como sus aportaciones e innovaciones. También incluye sugerencias para próximas investigaciones, como métodos alternos, las manipulaciones que no se hicieron y que podría ser pertinente llevarlos a cabo en investigaciones subsecuentes u otras limitaciones identificadas por quien realiza la investigación (Lam, 2016)

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Liderazgo como prospectiva del clima organizacional en el sector hotelero

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Ejemplos

Clima organizacional y desempeño laboral

Síndrome de Burnout y desempeño laboral en el personal de salud

Referencia:Lam, R. (2016). La redacción de un artículo científico . Revista Cubana de Hematología, Inmunología y Hemoterapia. 32(1), 57-69.

Nivel de intervalo Los números para representar los valores de la variable, con intervalos del mismo tamaño entre unidades adyacentes, por lo que sí se puede conocer la distancia entre un número y otro (ej. entre el 1 y el 3, hay dos unidades). El cero es relativo, no representa ausencia de la variable, por lo que sólo se expresa como un referente a partir del cual se establece la escala de medición. Entre dos valores de la variable X1 y X2, se puede identificar que son diferentes, cuál es mayor o menor y en cuantas unidades son diferentes; sin embargo, no se pueden establecer relaciones de magnitud (no se puede conocer si X2 es el doble o el triple del tamaño de X1). (Orlandoni, 2010).

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Standarization of Beck's depression inventory for Mexico City inhabitants

Ejemplo

Referencia:Orlandoni, G. (2010). Escalas de medición en Estadística . Universidad Privada Dr. Rafael Belloso Chacín. Telos, 12(2).

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Objetivos de investigaciónConsiste en la intención explícita de un investigador para alcanzar el resultado. Son decisivos en un estudio porque constituyen el eje en torno al cual se diseña la estructura del estudio; los objetivos se derivan de modo directo de la pregunta o preguntas de investigación y del mismo modo, suelen plantearse a nivel general y específico (Coronel-Carvajal, 2023)

Liderazgo como prospectiva del clima organizacional en el sector hotelero

Ejemplos

Clima organizacional y desempeño laboral

Síndrome de Burnout y desempeño laboral en el personal de salud

Referencia: Coronel, C. (2023). Los objetivos de la investigación. Revista Archivo Médico de Camagüey, 27, 9591.

Diseño con medición previa y posterior con grupo control En este diseño donde se realizan mediciones previas y posteriores a la manipulación de la variable indepediente. Se puede afirmar con mayor certeza el efecto de variable independiente dado que se garantiza grupos equivalentes mediante la asignación aleatoria o el emparejamiento de los participantes a un grupo control y a otro experimental.

Estrés escolar y empatía en estudiantes de bachillerato practicantes de Mindfulness

Ejemplo

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Referencia:Bernal, C. (2010). Proceso de la investigación científica. Metodología de la investigación (3ra ed., pp.74-230) Pearson

Variable CuantitativaAquella propiedad o característica medida cuya representación es numérica, por ejemplo, el número de aciertos en un examen (Oyola-García,2021).

Referencia:Oyola, A. (2021). La variable. Revista del Cuerpo Médico Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo, 14(1), 90-93.

Pruebas no paramétricas Procedimientos estadísticos para prueba de hipítesis basados en distribuciones libres o que no cumplen con supuestos exigidos para pruebas paramétricas.

Referencia: Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

Diseños longitudinal o evolutivo Permiten recoletar datos en diferentes periodos en el tiempo para hacer inferencias respecto al cambio, sus determinantes y consecuencias. Se pueden orientar a la decripción de la tendencia de cambio en variables o sus relaciones en una población en general, a examinar cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos específicos (cohortes), o bien, a describir los cambios en un grupo específico a lo largo del tiempo (diseño de panel para una cohorte).

El retraso de lenguaje en niños mexicanos: vocabulario y gestos

Ejemplo

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Referencia:Arnau, J., & Bono, R. (2008). Estudios longitudinales. Modelos de diseño y análisis. Escritos De Psicología, 2(1), 32–41.

Justificación de la investigación Es la formulación de la relevancia del estudio planteado para resolver algún problema (Bernal, 2010). Esta justificación puede ser de diferente tipo: teórica, como aquellos que mejoran la explicación conocida de un fenómeno; metodológica, como aquellas que innovan los procedimientos, herramientas o instrumentos de medición; social, al vincularse con la aplicación del conocimiento para la solución de problemas socialmente relevantes o para la generación de tecnologías (Santoyo-Velasco y Colmenares- Vázquez, 2016).

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Liderazgo como prospectiva del clima organizacional en el sector hotelero

Ejemplos

Clima organizacional y desempeño laboral

Síndrome de Burnout y desempeño laboral en el personal de salud

Referencias:Bernal, C. (2010). Metodología de la investigación. Administración, economía, humanidades y ciencias sociales (3ra ed.). Colombia: Pearson Educación. Santoyo-Velasco, C y Colmenares-Vázquez, L. (2016). Comprensión de textos científicos y profesionales. Competencias básicas en la formación universitaria. Revista de Formación de Recursos Humanos, 2(3), 1-12.

Coeficiente de variación Es una medida de variabilidad relativa de la distribución de una variable y se obtiene dividiendo la desviación estándar entre su media. Se expresa en proporción y es útil cuando se quiere comparar el grado de dispersión de dos distribuciones que no vienen dadas en las mismas unidades y por tanto no pueden compararse de forma directa.

Formación de grado en psicología: opiniones controversiales de profesores argentinos, latinoamericanos y europeos.

Ejemplo

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Referencia: Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

Diseño factorialEs un tipo de diseño experimental que permite estudiar los efectos que varios factores pueden tener en la variable dependiente. Al realizar un experimento, variar los niveles de todos los factores al mismo tiempo en lugar de uno a la vez, permite estudiar las interacciones entre los factores. Los grupos empleados se igualan a las posibles combinaciones que surjan al mezclar las distintas variables independientes. (un grupo 2x2 implica dos variables independientes y dos variables dependientes, por lo que son necesarios cuatro grupos).

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Anxiety as a predictor of anorexia and bulimia risk: Comparison between universitaries of Baja California and Mexico City

Ejemplo

Referencia:Bernal, C. (2010). Proceso de la investigación científica. Metodología de la investigación (3ra ed., pp.74-230) Pearson

Varianza Representa la dispersión promedio de los valores de una variable continua respecto de su media. Se obtiene de la suma de las diferencias al cuadrado de cada observación respecto de la media, divida entre número total de datos observados.

Escalas de depresión, ansiedad y estrés (DASS – 21): Validación de la Versión Abreviada en Estudiantes Universitarios Chilenos

Ejemplo

Referencia:Kantowitz, B., Roedigger, H. y Elmes, D. (2011). Razonamiento estadístico: una introducción, Psicología Experimental. ( 9na ed., pp. 449-494). Cenage Learning

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Moda Es el valor o valores con mayor frecuencia dentro de la distribución de datos.

Liderazgo como prospectiva del clima organizacional en el sector hotelero

Ejemplo

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Referencia:Hurtado, A., Caldera, A., Milano, B., Ibarra, C., Díaz, A., Camacho, J., Villamizar, J. E. y Verde, O. (2017). Notas técnicas: análisis de datos bajo condiciones de repetibilidad. Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica, 36(2), 40-43.

Estudios ProspectivosTomando en cuenta la dirección del tiempo del estudio, cuando se realiza un seguimiento de la aparición de los efectos de una variable en el tiempo se denomina prospectivo, (un ejemplo de estos son los estudios de cohortes).

Estudio farmacogenético del tratamiento a largo plazo con antipsicóticos de segunda generación y sus efectos adversos metabólicos (Estudio SLiM): justificación, objetivos, diseno ̃ y descripción de la muestra

Ejemplo

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ReferenciaVeiga, J., Fuente, E., & Zimmermann, M. (2008). Modelos de estudios en investigación aplicada: conceptos y criterios para el diseño. Medicina y Seguridad del Trabajo, 54(210), 81-88.

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Diseño con dos grupos aleatorios Es un diseño con un grupo experimental y uno de control. No se efectúa una medición previa. Los grupos se encuentran igualados, por una asignación aleatoria de los participantes a cada grupo o un emparejamiento (igualación de los grupos con base en alguna variable específica) y se puede afirmar con mayor certeza que el resultado es efecto de la variable manipulada.

Participación de factores de condicionamiento Pavloviano en el desarrollo de la tolerancia a los efectos cardiovasculares producidos por la nicotina del tabaco

Ejemplo

Referencia: Bernal, C. (2010). Proceso de la investigación científica. Metodología de la investigación (3ra ed., pp.74-230) Pearson

Análisis de Covarianza (ANCOVA)

Prueba paramétrica empleada en estudios donde es de interés analizar la relación entre una variable dependiente y dos o más variables independientes. A este primer análisis se agrega un segundo análisis para observar el efecto de las covariables (Variables extrañas) en la variable dependiente. Al retirar el efecto de la covariable en la variable dependiente, se puede observar el efecto controlado de las variables independnientes.

Efectividad de un programa de estiramientos sobre los niveles de ansiedad de los trabajadores de una plataforma logística: un estudio controlado aleatorizado

Ejemplo

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Hernández, R. (2014). Análisis de datos cuantitativos, Metodología de la Investigación (6ta ed., pp. 270 - 335). Mc Graw Hill

Si bien estos trastornos son caracterizados de forma individual en los manuales diagnósticos, es verdad que su identificación clínica suele ser conjunta. Por ejemplo, en un estudio realizado por Aragonés et al. (2009) bajo un diseño transversal en 10 centros de atención primaria, encontraron que un 45.7% (IC del 95%, 32.8–59.2) de los pacientes con depresión mayor presentaban alguna comorbilidad, con otros dos trastornos en un 19.9% (IC del 95%, 13,7–27,9) y con tres en el 8.3% (IC del 95%, 4,5–14,8), siendo que el principal trastorno comórbido con depresión fue el trastorno de ansiedad generalizada que se reportó en un 55.2% (IC del 95%, 41,6–68) de los casos valorados en los centros. También se ha llegado a proponer que la ansiedad generalizada es un rasgo que predispone a otros tipos de trastornos (Alonso et al., 2021) entre estos, los trastornos de la conducta alimentaria (González et al., 2019). Estos estudios muestran la presencia de los trastornos de ansiedad y las comorbilidades más comunes con otros trastornos, y más importante aún para los objetivos de este trabajo, que su principal trastorno comórbido es un trastorno depresivo. Se ha visto que existe mayor riesgo de padecer depresión en personas con algún trastorno de ansiedad, que el riesgo de padecer ansiedad en individuos con depresión; podría ser que la manifestación de sintomatología ansiosa se acompañe de una futura aparición de sintomatología depresiva, o bien, que ambos poseen una causa común (Sarason y Sarason, 2006). Agregado a esto, se conocen otros factores que pueden estar contribuyendo a la aparición de un trastorno depresivo, el sueño es uno de ellos. Se han encontrado relaciones entre la privación del sueño y los síntomas depresivos, siendo que la privación del sueño se caracteriza como factor predictor de la aparición de síntomas depresivos, aumentando en un 38% el riesgo de aparición (Roberts y Duong, 2014).

Se buscó contrastar los niveles del predictor mediante un análisis post-hoc y poder especificar las diferencias por pares de grupos. Se encontró que los datos de BDI correspondientes a ansiedad mínima son menores que los que corresponden a ansiedad severa (diferencia entre medias de -19.45, p=.001 ); la puntuación en BDI correspondiente a ansiedad leve será menor que la puntuación correspondiente a ansiedad severa (diferencia entre medias de -10.9, p=.02); y la puntuación de BDI correspondiente a ansiedad moderada será menor que la puntuación observada en ansiedad severa (diferencia entre medias de -11.11, p=.04). Por otro lado, no se encontraron diferencias en los puntajes de ansiedad leve y ansiedad moderada (diferencia entre medias de 0.209, p=1). Previo al análisis de covarianza donde se incluyó la covariable horas de sueño, se realizó la comprobación de los supuestos necesarios para el análisis de covarianza (ANCOVA): se satisfizo el supuesto de linealidad entre horas de sueño y depresión (p=.019); se satisfizo el supuesto de homogeneidad de las pendientes por nivel de ansiedad mediante la ausencia de interacción con el puntaje de BAI (p=.414); y se satisfizo el supuesto de independencia de la covariable y la variable independiente ansiedad (p=.762) . Mediante el ANCOVA se encontró que el sueño como covariable explica el 14% de la varianza observada en los datos, según el valor de eta cuadrada parcial siendo este aporte significativo (p=.036); al controlar dicho efecto sobre los resultados, incrementa el efecto de BAI sobre los datos observados de BDI (Ƞ2 parcial = .508, p=.001).

Medidas de Forma Medidas empleadas para brindar información sobre el comportamiento de una distribución.

Referencia: Ruiz, D. (2004). Características de una distribicón de frecuencias, Manual de estadística. (pp. 8-28). Edumed.net