Bueno, buenas tardes. La tutoría de hoy la vamos a dedicar al tema 2 y a
lo que se puede el tema 3. Solamente un par de cuestiones. Todas las
tutorías están grabadas en Inteka. Lo que sucede es que no aparecen
disponibles automáticamente después de que acaba la tutoría. Tardan un
tiempo en habilitarla. A lo mejor están al día siguiente, ¿sabes?
Entonces alguna gente pone el correo. No está disponible, no está
disponible porque no se habilita automáticamente, ¿vale? No sé si
habéis intentado acceder. ¿Lo habéis intentado? ¿Alguien ha intentado
acceder? ¿Alguien ha intentado acceder a la grabación? ¿Alguien lo ha
intentado, no? No, no. Se puede ver. Sí, sí. ¿Os enteráis? Buenas
tardes. Aún no ha llegado, creo. Es que la una estaba cerrada. Por eso se
ha tardado un poco más. A ver. Es que lo que pasa es que yo entro desde
Academos, que pone mis grabaciones, pero igual vosotros entráis desde otro
sitio, ¿no? Si entráis, yo pongo aquí mis grabaciones, ahí aparecen
todas las grabaciones que hago. Pero yo creo que vosotros entráis desde
Campus Web o desde Inteka, ¿no? ¿Sí? Claro, yo pongo, ¿veis? Y aquí
están todas, ¿veis? Todas las grabaciones. Obviamente estas de la más
reciente, ¿sí? A la más tardía. Entonces, ¿veis? Pues la grabación de
ayer, de diseño, ¿veis? Bueno, pues tiene cinco visitas, ¿vale? Y está
aquí disponible. Si entráis en, no sé, vosotros, ¿no? No sé de
vosotros de dónde. Vosotros podéis entrar. ¿Vosotros de dónde podéis
entrar? Entonces, desde Campus Web tenéis acceso a las grabaciones, ¿ok?
Bueno, capítulo dos. Ah, otra cosa. Hay mucha gente que me puede enviar
los ejercicios del tema. Muy bien. Entonces, cuando pidáis algo, tenéis
que poner el nombre de la ciudad. Entonces, ¿qué asignatura? ¿Sí? La
carrera y el curso. ¿Sí? ¿Qué asignatura? ¿De qué carrera y de qué
curso? ¿Sí? Porque además de aquí en la UNED hoy tres asignaturas. En
la Universidad de Sevilla, doy otras tres. En Chile, doy cuatro. En
Barcelona, doy tres. En Murcia, doy dos. En Madrid, doy seis. Entonces, me
manda los ejercicios. ¿De dónde? ¿Sí? Esos son de grado. Después
están los de posgrado. Y después están los de doctorado. Entonces, no
sé. Entonces, para responder a una cosa son tres correos. Entonces, cuando
preguntéis por algo, ponéis la asignatura, la carrera y el año. ¿Sí?
Bueno, entonces, capítulo dos. Esto, no sé si tenéis alguna duda del
capítulo dos. Está fácil, ¿no? Está fácil, ¿no? Está fácil, ¿no?
Bueno, capítulo dos solamente fase de investigación en psicología y
ética. Aquí ya empezamos a ver algo, ¿no? Nos quedamos por aquí, ¿no?
Por las escalas. Explicamos un poco los tipos de escalas, ¿no? Nominar,
arruinar, intervalo, razón, la cualitativa, cuantitativa y la cualitativa,
que es la misma que tenéis en análisis de datos, ¿no? Introducción a
análisis de datos. ¿Alguien tiene alguna duda de las escalas? Ninguna
duda. Ah, muy bien. Esto va bien, ¿no? Variable, tipo de variables, ¿no?
Tenéis independiente, dependiente y extraña. Bueno, pues esto era por el
tema de la relación causal, ¿no? La variable independiente, ¿sí? En una
relación causal. ¿Sí? Yo la puedo manipular, ¿no? Es decir, decido
cuando aparecen los valores. Si la relación es no causal, que lo que me
planteo es una relación, los valores de la variable están asignados,
¿sí? Porque vienen dados. Yo no puedo decir el género, dónde vive,
dónde naciste, qué estudios tiene, ¿no? A qué dedicas tu tiempo libre,
etcétera, etcétera. Son valores de la persona. Y la variable dependiente
en las relaciones, ¿no? En las relaciones causas-efectos, a lo que se
denomina el efecto, ¿no? Que es lo que se mide, ¿no? O los resultados,
¿sí? Cuando la relación es no causal, pues a la independiente se le
denominaba criterio, ¿sí? Y a la dependiente se la llamaba predictor,
¿sí? Y en las relaciones causales con la independiente se llama
independiente y la de efecto se llama dependiente, ¿vale? Las variables
extrañas serían todas aquellas variables que no son, no forman parte del
objeto de estudio, de la hipótesis, que puedan estar afectando a la
investigación. Pueden o no afectar a la investigación. Cualquier variable
que no sea del objeto de estudio es variable extraña. Lo que pasa es que
hay veces que variables extrañas que pueden afectar a nuestro objeto de
estudio. Y entonces, cuando eso ocurre, es cuando se da lo que se denomina
la espureidad, ¿sí? O la confusión. Es decir, yo tengo una variable
independiente que provoca un efecto en una variable dependiente, pero hay
una tercera variable que provoca confusión, ¿eh? No se ve lo que
compartes. Bueno, ¿y por qué no se ve? Y ahora, ¿se ve? ¿Se ve ahora lo
que comparto? Hola, online. Sí, sí, sí, yo sí lo veo. Lo veo, lo veo.
Muy bien. Eh... Pues las relaciones de espureidad, ¿eh? Significa que
cuando yo estudio una relación entre una variable que se puede denominar
de primer término y una... Toda relación en realidad siempre tiene un
primer término, ¿no? Y un segundo término. Si es causal el primer
término es VI, ¿eh? Y el segundo término es VD. Y si es no causal, sí,
pues predictora criterio, ¿no? de lo que quiero es que con la terapia se
le quite la depresión, hablando así de una manera muy vaga. Bueno, y se
le quita la depresión, a terapia ha sido buena, pero lo que ha pasado es
que ha encontrado trabajo, estaba en pano, estaba deprimido, encontró
trabajo, entonces trabajo, encuentra trabajo, claro, y el trabajo lo que
hace es que ha afectado a la relación que se daba entre terapia y
depresión, por lo tanto la depresión se ha superado no por la terapia,
sino por una tercera variable que es trabajo. Bueno, pues básicamente lo
que se plantea en el libro es que hay dos tipos de posible confusión, una
confusión que se llama, esa tercera variable puede ser mediadora o puede
ser moderadora. ¿Qué diferencia hay entre la confusión en variables
moderadora o mediadora? Mediadora quiere decir que mi variable
independiente afecta a la variable, digamos, a la tercera variable y esa
tercera variable afecta a la variable dependiente, aparte del efecto que
tiene la variable independiente sobre la variable dependiente. Entonces,
por ejemplo, pues dice, ¿no? Problemas, podemos decirlo. Ahora, creo que
el ejemplo, no sé si es este el que está en el libro u otro, dice
problemas familiares, ¿no? Hay problemas familiares, los problemas
familiares me afectan a mi autoestima, ¿sí? Y la variable mediadora y la
moderadora son variables extrañas, ¿sí? Lo que he dicho es que todo lo
que no sea variable objeto de estudio, todo lo que no sea variable
independiente o independiente... Es una variable extraña. La variable
mediadora no es una variable independiente ni dependiente, por lo tanto, es
una variable extraña. Las variables extrañas pueden provocar confusión y
la confusión se puede dar por un efecto de mediación o de moderación.
¿Vale? G, ¿qué pone aquí? C, culpo 1. ¿Vale? ¿Ok? Concretamente,
ahora estamos hablando de la mediadora, ¿sí? Y ahora mismo hay un montón
de estudios en psicología sobre variables mediadoras. Es decir, que una
variable independiente no solamente afecta a la dependiente, sino que
afecta a una tercera, que esta tercera afecta a la dependiente. Entonces,
el ejemplo que os estaba poniendo es, imaginaros, pues los problemas
familiares afectan a la autoestima de la persona, ¿sí? Y los problemas
familiares afectan a... Vamos a poner al rendimiento, ¿sí? Al rendimiento
en el trabajo o al rendimiento académico. Vamos a poner al rendimiento
académico, ¿sí? Pues claro, pues tengo un problema en mi casa y pues no
tengo un buen rendimiento a nivel escolar, imaginaros, ¿no? En un niño,
en una niña. Entonces, aquí lo que sucede es que los problemas familiares
no solamente afectan directamente al rendimiento, sino que los problemas
familiares afectan a la autoestima del niño o la niña, ¿sí? Y la baja
autoestima afecta al rendimiento académico. A este triángulo, ¿sí? Se
le denomina un efecto mediador, ¿ok? O lo que puede ocurrir es un efecto
de la variable, de esa tercera variable, espúrea, ¿sí? Extraña, que
puede ser una variable extraña, que lo que hace es que influye en la
relación entre la variable independiente y dependiente. Pero, en este
caso, cuando la variable extraña provoca el efecto de confusión, lo que
hace es moderar la relación. Es decir, que ahora la variable independiente
no afecta a la tercera variable y la tercera variable afecta a la
dependiente, ¿sí? Esto ahora no se da. Ahora respondo a las dudas,
¿vale? Esto no se da, ¿sí? Ahora lo único que se da es la relación que
hay entre la dependiente y la independiente, ¿sí?
Independiente-dependiente. La variable, la tercera variable, la moderadora,
la tercera variable, la moderadora, afecta a esa relación. Por ejemplo,
imaginaros horas de estudio, ¿sí? Horas de estudio y rendimiento,
rendimiento académico, ¿vale? Y hay una tercera variable, imaginaros,
horas de estudio y rendimiento académico es la asignatura de fundamento de
investigación, pero hay una tercera variable que es conocimientos previos,
¿vale? Conocimientos previos. Conocimientos previos de la materia, ¿sí?
Conocimientos previos de la materia. Entonces, bueno, las horas de estudio
que yo dedico ahora no afectan a los conocimientos previos porque es eso
que ya está, ¿sí? Entonces, si yo tengo conocimientos previos, ¿sí? Al
tener conocimientos previos, la relación que hay entre la independiente,
que es el tiempo que yo estudio, y la dependiente, pues lo estoy
potenciando, porque como yo ya antes sabía, ¿sí? Pues entonces es más
alto, ¿sí? O imaginaros que tengo problemas de atención o dislexia,
¿no? Bueno, por muchas horas de estudio que yo empleé, eso no va a
afectar a mi problema, ¿sí? En logopedia, ¿sí? Pero como tengo
dislexia, ¿sí? Eso hace que el rendimiento, las horas de estudio con
respecto al rendimiento disminuya el efecto. Porque hay una variable que
modera ese efecto. Eso significa un efecto moderador. La variable
moderadora, por lo tanto, afecta a la relación en sí, ¿sí? Puede ser en
positivo o en negativo. La variable mediadora lo que hace es como un efecto
triángulo, ¿sí? La independiente afecta a la mediadora, la mediadora
afecta a la dependiente, además de que la independiente afecte a la
dependiente. ¿Vale? Entonces, claro, eso a nivel, aquí lo aprendéis, a
nivel de diseño y después a nivel de análisis de datos, tiene distintos
tipos de análisis, se hacen distintos tipos de análisis estadísticos,
¿vale? Ahora voy a ver las preguntas que hay por aquí. La única
variable, M. Pereira 293 preguntaba, la única variable en que podemos
manipular el solo a variable independiente. Sí, sí, solamente podemos
manipular una variable independiente. El concepto manipular, ¿vale?
Manipular solamente se usa para decidir los valores de la variable
independiente. Ahora, yo puedo decidir los valores de la variable extraña.
Pero a eso se le denomina control, ¿vale? Pero el concepto manipulación,
manipulación, se refiere solo a la variable independiente. Yo también
puedo decidir variables, controlar variables extrañas. Por ejemplo, ¿sí?
El número de horas de estudio y rendimiento depende del calor o la
iluminación de la sala. Es una variable de contexto. Yo puedo decidir que
haga más o menos calor o que esté más o menos iluminada, que haya más o
menos ruido. Sí, yo puedo decidir sus valores. Pero a eso no se le
denomina manipulación. Entonces, fíjate que la pregunta que me has hecho
es manipular. Como la pregunta que me has hecho es manipular, manipular se
refiere solo a variable independiente. Decidir los valores de la variable,
por ejemplo, a variable extraña, eso significa control. Que lo vamos a ver
en el tema 3. Voy a ver si hay más dudas. Vale. Y ahora la siguiente duda
de I. García 2890. Entonces, ¿la variable moderadora a qué afecta? I.
García 2890. La variable moderadora solamente afecta a la relación entre
la variable independiente y la dependiente. Es decir, intensifica, ¿sí? O
sea, potencia o disminuye el efecto de la variable independiente sobre la
dependiente. Pero la variable moderadora... No afecta directamente a la
dependiente. Afecta a la relación. Por eso la flechita que aparece aquí
en azul, ¿veis? Esta flechita, ¿sí? Afecta a la relación, no a las
variables. ¿Ok? ¿Puede explicar la diferencia entre variable mediadora y
variable moderadora? Sí, la puede explicar. Pero no la voy a volver a
explicar porque como está grabado, tú te das la grabación y vuelves a
escuchar la explicación que acabo de dar. Porque si no, no avanzamos en el
tema. Para eso está grabado. Y si después de leerte el tema y ver la
grabación sigues sin entenderlo, me pones un correo y yo te lo vuelvo a
explicar. ¿Ok? Diseño de investigación, procedimiento y recogida de
datos. Bueno, en realidad aquí a lo que hace referencia es a... Preguntas,
decisiones acerca de quién y cómo se recogen los datos y después
diseño. Es decir, cuando tú haces una investigación o cuando tú haces
un estudio, lo que tienes que... Cuando te hacen una pregunta es... Lo
primero que tienes que decir es a quién... ¿De dónde voy a registrar los
datos? ¿Sí? ¿De un sujeto o de varios sujetos? Es decir, voy a registrar
los datos de un grupo de sujetos o de varios grupos. Te tienes que
preguntar de cuántas variables voy a utilizar, ¿sí? ¿Cuántas variables
voy a registrar? Porque yo voy a registrar ansiedad, depresión,
palpitaciones, insomnio, ¿sí? ¿Qué voy a registrar? Y después
también, ¿cómo voy a registrar los datos? Todo esto está relacionado
con las preguntas. Por eso en los estudios... Es tan importante cuando
decías para analizar los estudios, al principio, cuando tengáis que
analizar los casos, que ya veremos ejemplos, es el objeto de estudio,
¿sí? Cuando dices el objetivo del estudio, en el objetivo del estudio
vais a plantearos cuáles son las variables, que puede ser una o más de
una variable o variables del primer término y variable o variables del
segundo término. Hay veces que puede haber una, una y una, que son los
ejemplos con los que estamos empezando, pero puede haber más de una
variable en independiente y más de una variable dependiente, ¿vale?
Entonces tendréis que decidir de dónde vais a registrar los datos, si de
una persona o de varias, de cuántas variables y cómo vais a registrar los
datos. Entonces, por lo tanto, las preguntas van a modular y van a influir
a la hora de decidir cuáles son los participantes, es decir, a quiénes
vamos a registrar los datos. Y qué procedimiento vamos a utilizar para
registrar los datos, es decir, qué instrumentos, si se va a usar un test,
si se va a observar, si se va a hacer una encuesta, etcétera, ¿sí? Y a
todo esto se le denomina diseño, el diseño de investigación. Entonces,
cuando tú haces un diseño de investigación, incluyes todo esto. Por eso
veréis que en el informe, en el reporte de una investigación, siempre hay
un apartado que se llama metodología. Tienes siempre que explicitar en
cualquier estudio participante, ¿sí? Instrumentos y procedimiento. Es
decir, siempre se tiene que explicitar a quiénes le vas a recoger los
datos, con qué instrumento y de qué forma, ¿sí? Entonces, a estos, en
cualquier estudio, que se le denomina la metodología, ¿sí? Que en el
fondo, digamos, este es el alma o el cuerpo de lo que es el diseño del
estudio. El diseño en un concepto amplio lo puede incluir todo, desde los
objetivos, ¿sí? Hasta los análisis y resultados, ¿sí? ¿Vale? Pero
siempre lo que caracteriza el método científico es que tenéis que
identificar a quiénes vais a registrar los datos, con qué instrumento y
con qué procedimiento, para que se pueda replicar, para que se pueda ver
si es fiable lo que estáis haciendo. Bueno, como siempre vais a tener que
definir los participantes, ¿eh? Los participantes son las personas a las
que yo voy a registrar los datos. En el objeto de estudio, si tú dices,
voy a estudiar el nivel de conocimientos previos del alumnado en la UNED,
en España, en primero de psicología, los conocimientos previos de
estadística. Entonces, ahí la población es muy amplia. Entonces, a lo
mejor es muy costoso estudiar toda la población, porque es muy difícil
sacar información de los conocimientos previos. Entonces, lo que se hace
es que se estudia muestra, una muestra. ¿Qué es una muestra? Una muestra
es el estudio de una parte de la población. Las muestras se componen de
unidades muestrales, ¿no? Imaginaros que vosotros sois una muestra del
alumnado de la UNED. Claro, la muestra, para que forme parte de la
población, debería ser una muestra representativa. Es decir, una muestra
representativa de la población quiere decir... Que tiene que tener
características similares u homólogas a las de la población. Si en la
población hay el 60% de mujeres y el 40% de hombres, en la muestra
debería haber 60% de mujeres y 40% de hombres. Si en la población el 30%
trabaja y el 70% no trabaja, en la muestra debería ser similar. Es decir,
las características de la población que vayan a afectar a mi objeto de
estudio deben ser tenidas en cuenta a la hora de hacer el estudio. A lo
mejor, el color del... El pelo, ¿sí? O de qué color se pintan las uñas
no importa para el estudio de los conocimientos previos en estadística. O
si eres heavy, ¿no? Rocker, emo o punky, ¿no? No importa. Esos son
variables que nos afectan. Si los estudios dicen que eso afecta, pues
entonces tenemos que tener en cuenta los distintos orientaciones de grupo
que haya... En la población, si dicen los estudios que eso afecta a la
hora del rendimiento académico de los conocimientos previos. Por lo tanto,
a la hora de decidir que la muestra representativa de la población es
representativa respecto a aquellas variables que se consideran de interés,
¿sí? Por ejemplo, el índice de masa corporal, a lo mejor no es
representativo para ver si eso... Con respecto a los estudios previos,
¿no? Pero si lo que vais a hacer es un estudio nutricional o de la calidad
de dieta, pues el índice de masa corporal, si es... El elemento
representativo, ¿sí? Entonces, cuando se habla de la representatividad de
la muestra con respecto a la población, es la representatividad de las
variables que son relevantes para el estudio que estéis realizando. Aquí
dice C. Culpo 1. Dice, una unidad muestral es un participante o un grupo.
Normalmente, unidad muestral hace referencia a un individuo. De todas
formas, depende de cómo tú definas la investigación. Una unidad muestral
es... Yo creo que se considere en un estudio una unidad muestral. Quiero
decir, yo puedo considerar una unidad muestral una familia. Yo puedo
considerar una unidad muestral un equipo. Yo puedo considerar una unidad
muestral un barrio. Es decir, depende de cuál sea mi objeto de estudio. Si
mi objeto de estudio son las familias andaluzas, ¿sí? Pues cada una de
las familias es una unidad muestral. Y esa unidad muestral está compuesta
por más de un individuo. Si yo lo que quiero estudiar son los equipos de
fútbol... ¿Qué hay? Pues los equipos futbitos a la Levine. ¿De cuánto
son? ¿De 5? ¿De 7? Depende. Es decir, fútbol 5, fútbol 7. Yo no tengo
ni idea. Pues entonces, esa unidad muestral es de 7. Si mi unidad muestral
son los equipos de tenis de mesa y un equipo de tenis de mesa está
compuesto por 5 elementos, pues los equipos de tenis de mesa son 5. Es
decir... La unidad muestral depende de cómo yo defina en mi estudio unidad
muestral. Es decir, lo que sea el individuo, ¿sí? Si yo quiero estudiar
la interacción entre madre e hijo neonato en la conducta de amamantamiento
en el pecho, pues la unidad muestral es una diada. Es decir, la unidad
muestral es una diada. Madre, hijo o hija. Y esa es la unidad, porque son
dos. ¿Cómo van a ser dos? Porque mi objeto de estudio, mi unidad, es una
diada. Es decir, la unidad muestral es una diada. Madre, hijo o hija. Y esa
es la unidad muestral, porque son dos. ¿Cómo van a ser dos? Porque mi
objeto de estudio, mi unidad muestral es una diada. Quiero estudiar la
conducta de juego de los niños en el patio del recreo. Pues entonces ahí
la población son los niños y las niñas en el patio del recreo, ¿vale?
Todos los niños y las niñas que están en el patio del recreo es la
población. Si yo lo estudio a todos los niños y las niñas, estoy
estudiando a la población. Si estudio a una parte de niños y niñas,
estoy estudiando una muestra, ¿vale? Y la unidad muestral, como es la
conducta de los niños y las niñas, es de uno en uno. ¿Eh? Entonces, que
sea uno o varios componentes depende de cómo yo defino el objeto de
estudio. Porque yo he dicho el comportamiento de juego de niño o niña.
¿Sí? Ahora sí digo, mi objeto de estudio es el comportamiento, es la
conducta de juego de un niño o una niña en el salón de su casa. De un
niño y una niña en el salón de su casa es uno. Por lo tanto, yo estudio
a ese uno y esa es la población. No tengo que estudiar la muestra, porque
la muestra es una parte. La muestra es una parte de la población. ¿Puede
haber un error en la muestra? Pues claro que puede haber un error en la
muestra. El error en la muestra significa cuando yo la muestra que elijo no
es representativa de la población. Véanse las encuestas de intención de
voto, ¿no? Las encuestas de la población de intención de voto. Va a
salir el partido X, después va a salir el partido Z, ¿no? Bueno, pues
hubo un error de muestreo. ¿Por qué? Recogieron los datos, ¿no? Por la
mañana y no tuvieron en cuenta a la gente que trabajaba o que no trabajaba
o de un barrio o de otro barrio. Es nula, ¿no? No sé qué significa es
nula. ¿Qué significa J? Jan es 22. No sé qué significa es nula. ¿Nula
qué? ¿La muestra? Bueno, no sé qué significa nula. No sé qué te
refiere por nula. ¿El sesgo muestra? El sesgo muestral, no. El sesgo
muestral no significa que sea nulo. El sesgo muestral significa que la
muestra no tiene las mismas características, la misma proporción que la
población. Eso no significa que la muestra sea nula. Significa que no
tiene las mismas características que la población. La nulidad está
relacionada con el valor cero, que no existe. No es que no exista, es que
lo que pasa es que lo que existe son valores que no presentan la misma
diferencia. La distribución no presenta los mismos géneros, el mismo
nivel de estudio, etcétera, etcétera. Más preguntas. No pregunta. Lo de
grabar también está bien por eso. Cuando explico una cosa dos veces, es
la tercera vez que me lo pregunta y digo pues tiene la grabación y lo
escucha. Y así avanzamos, ¿sí? Bueno, muestreo. ¿Qué es el muestreo?
de estudiar una parte de la población no para eso hay lo que se hace es
una cosa que llama técnica de muestreo entonces aquí hablan de muestreo
probabilístico o no probabilístico muestreo técnicas de muestreo
explicado muy bien voy a explicar lo mismo pero con un poco de más detalle
para que se entienda creo yo mejor las técnicas de muestreo es el proceso
a partir del cual no yo como no puedo estudiar siempre toda la toda la
población porque la población es amplia y elijo una parte de la
población la puerta una parte de la población es una muestra la acción
de sila por ejemplo si mi población tiene cuatro mil quinientas personas y
yo tengo después una muestra de 500 personas está claro que el n
minúscula es más pequeño que el n mayúscula por lo tanto eso es un
muestreo elegido una parte de la población pues a eso se le denomina
técnicas de muestreo para elegir la parte de la población para obtener
una muestra a través de una técnica de muestreo lo primero que hay que
tener claro es cómo se define la población si esto no está puesto de
manera explícita pero realmente lo hay que tenerlo en cuenta yo la
población la puedo tener definida por elementos por un listado de
elementos si yo tengo imaginar no habitantes de sevilla no y tengo un
listado de militantes de sevilla cada rayita de esta es una persona esto se
denomina cuando tú vas a votar por ejemplo dice están extenso Es decir,
tiene que estar empadronado en la ciudad. Eso se denomina censo
poblacional. Esto se denomina definición de la población por extensión o
por unidades elementales. Pero yo puedo tener la población definida por
unidades. Las unidades son simplemente un listado de elementos. O puedo
tener definida la población por agrupaciones. Yo puedo decir, vamos, la
gente que vive en Sevilla Este, en Norte, Sur. Y Oeste. Entonces, la tengo
dividida por distritos o los distritos en los que esté dividida la ciudad
o por vecindarios. Entonces, puedo tener definida la población. En ese
caso, se denomina que la población está definida por estratos. Es decir,
los estratos son agrupaciones de unidades poblacionales. O los tengo un
listado o los tengo agrupados. Después, para elegir las unidades
muestrales, se realiza lo que se denomina una acción de elección. La
acción de elección, y ahí viene lo que tenéis en el libro, puede ser
probabilística o no probabilístico. ¿Qué significa probabilístico o no
probabilístico? Probabilístico significa que cuando yo elijo... Cuando yo
elijo un elemento de la población, cualquier elemento de la población
tiene la misma probabilidad de formar parte de la muestra. Es como la
lotería, ¿no? La once, ¿sí? Pues, si cada elemento de la población le
ponemos un numerito, una bola, y tú la haces así, se supone que cualquier
bola puede salir. Eso se denomina un muestreo, una técnica de elección,
la acción de elección, la técnica de muestreo. Pero eso es
probabilístico. Probabilística, ¿sí? Cualquier elemento de la
población tiene la misma probabilidad de formar parte de la muestra
distinto de cero. ¿Sí? No cero, porque si es cero no puede salir. No
probabilístico significa que no todos los elementos de la población
tienen la misma probabilidad de formar parte de la muestra. Cualquier
restricción que yo haga al azar implica un muestreo no probabilístico.
Por ejemplo, ¿no? Yo puedo decir, sí, a mí me interesa el nivel de
atención del alumnado que venga a clase y que esté matriculado. Pero no
los que estén matriculados, solo los que vengan a clase, porque a mí no
me interesa el que no viene a clase. No me interesa si atiende o no
atiende, porque es que no viene y no puede atender, si no viene a clase.
Entonces, ya no, si la población es todos los alumnados que están
matriculados en primero, yo ya he hecho ahí una restricción de elección,
¿sí? Que es si vienes o no a clase. ¿Sí? ¿Entendéis? O yo puedo
decir, solamente voy a registrar a aquellas personas que hagan los
exámenes, ¿sí? Los que vengan con los ejercicios hechos. No todos, ¿eh?
Porque, claro, si vienen con los ejercicios hechos, la atención es
distinta que si vienes y los ejercicios hechos, ¿sí? Entonces, estoy
haciendo ahí una nueva restricción de elección, ¿sí? Muestreo
probabilístico y no probabilístico tiene que ver con la asignación
aleatoria. No, eso es, está relacionado, pero no tiene que ver. Eso es
otra cosa, eso es el tema tres. El muestreo probabilístico hace referencia
a la acción de elección de los elementos de la población. La asignación
hace referencia a cuando yo ya tengo elegida la muestra, tengo que decidir
qué personas van a ir a una condición u otra del estudio. Entonces, eso
ya es la asignación. Pero es otra cosa. Y eso está relacionado con el
tema tres, con las técnicas de control, ¿vale? Y ahora estamos con las
técnicas de muestreo. Antes de hacer control hay que hacer muestreo y
después del muestreo viene el control. Por eso primero se explica el
muestreo, ¿vale? Entonces ya sabemos que la población se puede definir
por unidades simples o por estratos y la acción de elección de la unidad
de la población se puede hacer por una acción probabilística o no
probabilística, ¿veis? Entonces eso es lo que tenéis en el tema. Lo que
pasa es que no he explicitado tanto, ¿vale? Oh, esto qué es. No, tema
dos, ¿veis? Aquí simplemente pone probabilístico o no probabilístico,
¿veis? Pero no dice nada de si la población está definida por unidades
simples o unidades complejas. Entonces la manera en que yo os lo explico
creo que os va a resultar más fácil para recordarlo y no tener una lista,
sino tener una lógica. ¿Veis? Porque la lógica... La lógica es, primero
yo saber si, porque os vais a fijar, si os preguntan en el examen por
técnicas de muestreo, tenéis que ver. A ver, ¿tengo un listado o los
tengo agrupados? Si los tengo agrupados o los tengo listados, después la
siguiente pregunta es, ¿cómo lo eligen? ¿Al azar o no al azar? Y en
función de eso, tengo distintas técnicas de muestreo. Entonces fijaros,
dice, muestreo probabilístico aleatorio simple, ¿sí? Aleatorio simple es
el muestreo... A ver, os voy a poner más grande. ¿Cómo se hace aquí?
Ah, siguiente página, ¿no? Voy a poner cuadro más grande para que sea
más claro. Y voy a hacer aquí, cuadro y... Teníais población, ¿sí?
Fijaros, población por unidades, unidades simples o censo, censo
poblacional o... La definición de la población por estratos. Estratos son
agrupaciones, ¿sí? Agrupaciones de unidades simples. Después tenéis
acción de elección de las unidades muestrales, que podría ser
probabilística o no probabilística, ¿vale? Bueno, cuando yo tengo un
listado... Un listado de unidades simples y lo elijo al azar, a eso se le
denomina muestreo aleatorio simple, ¿vale? Es lo que tenéis aquí.
Muestreo aleatorio simple es cuando... Muestreo aleatorio simple es cuando
yo tengo la población definida por unidades simples y elijo al azar. Eso
es muestreo aleatorio simple. Simple, ¿sí? Cuando yo tengo la población
definida por unidades simples y lo elijo no probabilístico, ¿sí?
Unidades simples no probabilístico, a eso se le denomina muestreo
intencional, ¿veis? Si os vais a lo que tenéis del tema 2, ¿veis? Pone
aquí ahora, muestreo intencional. ¿Sí? Pero está un poco mezclado, creo
yo. De esta manera es un poco lioso. De esta manera, de esta manera a la
que yo lo estoy poniendo, yo creo que puede resultar más fácil de
entender. Unidades simples, aleatorio, aleatorio simple. No aleatorio, no
probabilístico, intencional. Por ejemplo, yo puedo tener, ¿no? El listado
de personas del censo de Sevilla, aquí está el listado, ¿no? Elijo al
azar del listado. El listado que tengo, imaginaos, ¿cuántos habitantes
hay en Sevilla? El N es un 1,6 elevado a 6, ¿no? 1,6 millones, ¿no?
Millones. Pues yo voy a elegir a 200 al azar. Pues eso sería aleatorio
simple. Ahí digo, no, yo voy a elegir a 500 personas, de cada 500 personas
las voy a elegir por orden alfabético. Las primeras de cada... Las
primeras 50 de cada letra, pues eso es no probabilístico, ¿vale? Ahora
digo, no, yo lo que voy a elegir es, voy a coger del censo de la
población, voy a hacer los distritos, ¿no? Sevilla Este, Sevilla Norte,
Sevilla Sur y Sevilla Oeste. Entonces yo digo, si de cada estrato voy a
elegir al azar, de cada estrato elijo al azar a 500 personas, ¿sí? De
cada estrato elijo al azar a 500 personas. A eso se le denomina muestreo
aleatorio estratificado, ¿vale? Es decir, tenemos la población definida
por estrato y se han elegido al azar. Muestreo aleatorio estratificado. O
se dice, no, de cada estrato yo voy a elegir a las personas que tengan
mayor nivel de ingresos económicos. Entonces no es aleatorio, sino es un
criterio intencional. Pues entonces a esa serie de economías, muestreo
aleatorio estratificado. Muestreo en el que la población está definida
por estrato, pero el criterio no es probabilístico. Va a ser denominado
muestreo por cuotas, ¿vale? Que es lo que tenéis aquí, ¿veis? En el
tema 2, si os dais cuenta, lo tenéis así, ¿no? Muestreo aleatorio simple
y muestreo estratificado por cuotas intencionales. Esto un poco aquí le da
la sensación de que como que lo tenéis que memorizar. De la otra forma,
tenéis clara la lógica. Unidades simples o estratos. Lo elijo al azar o
lo elijo no al azar. Y ya sabéis que es uno u otro, ¿vale? ¿Sí? Bueno,
una cosa que tenéis en el libro que es interesante, hay veces que las
cuotas se pueden hacer por cuotas, por afijos proporcionales o eficientes,
¿sí? En esta tabla, entonces, es que lo tengo curioso porque
supuestamente según esta tabla, aleatorio simple, probabilístico, el no
probabilístico sería por cuotas. Pero en este caso es un puesto que...
No, pero con esa tabla, en lo que está en esa tabla, es que no te lo
explica. Si te das cuenta, en esta tabla, esto, aquí no te está diciendo,
aquí te dice solamente un elemento. Aquí solamente te habla de
probabilístico o no probabilístico. Pero no te dice, está mezclado el
criterio de si es por unidades simples o por agrupaciones. Está mezclado,
porque esto es unidades simples, esto es por agrupaciones, esto es por
agrupaciones, esto es por agrupaciones, esto es por unidades simples,
unidades simples, unidades simples. Los tiene mezclados. Entonces, para que
no lo tengáis que aprender de memoria, si tú te das cuenta que realmente
en vez de tener que estudiarte muchas cosas, solamente tienes que estudiar
dos cosas. Si la población está definida por unidades simples o
agrupación, ¿sí? Sí. La forma de estar... De definir las unidades y la
manera de elegir, sea al azar o no. ¿Me entiendes? Aquí, como lo tenéis
puesto en el libro, está mezclado porque no se explica, aunque se dice,
porque si tú lo lees, lo pones, pero está mezclado. Entonces, lo que yo
he hecho ha sido un poco esquematizar eso para facilitar el estudio.
¿Puedes dejar esa tabla rellena? Sí. La voy a dejar rellena. Y además,
Jotallanes, como está grabado, si no te da tiempo a copiarlo... ...de la
grabación, y para, ¡pum!, en la tabla, ¿eh?, y la tienes, ¿vale? Eh...
Sí. Eh... Entonces estamos aquí, ¿no? Esto es lo que suelen preguntar.
Ahora, os iba a decir un detalle de cuotas. Esto realmente yo nunca he
visto que lo pregunten en los exámenes, eh, pero hay veces que por cuota,
es decir, la población está definida por estrato y yo elijo no azar, o
sea, se puede hacer por afijo, es decir, imaginaros. Se dice, bueno, yo voy
a tener en cuenta el género, ¿no? Yo voy a tener en cuenta el número de
hombres y mujeres que hay en cada distrito. Bueno, a lo mejor aquí hay
más hombres que mujeres, aquí hay más hombres que mujeres que hombres,
¿sí? Entonces yo voy a elegir, voy a elegir intencional por la
proporción de hombres y mujeres, ¿sí? ¿Vale? Y después, todavía más
fino, se puede tener en cuenta la homogeneidad, o heterogeneidad de las
características que se os quiere estudiar. Es decir, digo, si es por la
edad, si casi todo el mundo tiene, ¿no? Está en una franja de edad,
imaginaros, un barrio muy joven, todo el mundo está de 25 a 35 años,
¿sí? Pues entonces, y en otro barrio, en cambio, hay gente joven, hay
gente de mediana edad, hay gente adulta, más mayor. Pues entonces, en el
barrio donde hay más dispersión, tengo que elegir a más personas. En el
barrio donde hay menos dispersión, está más agrupado, aunque elija menos
personas, es suficiente. Entonces, en ese caso se hace un muestreo, la
técnica de muestreo por cuota eficiente. Es decir, que tiene en cuenta la
variabilidad de las características de objeto de estudio. Si hay mucha
variabilidad, elijo a más gente. Si hay menos variabilidad, elijo a menos
gente. Esto prácticamente nunca lo han preguntado. Si os lo preguntan, eso
es para notar, que como estáis aquí, lo vais a estudiar, lo vais a sacar
un día ingresando, ¿vale? Después tenéis, los otros que tenéis en el
cuadrito, lo que tenéis en el libro, nos falta, si os dais cuenta,
incidental y bola de nieve, ¿no? El incidental es el típico que se usa,
es el que se usa muchas veces en los estudios, en las carreras, en
psicología, que es en función de la accesibilidad, ¿no? Por eso se
critica a veces la investigación en psicología porque muchas veces las
muestras son alumnos de psicología o alumnas de psicología. Todos los
experimentos se hacen con alumnos y alumnas de psicología, ¿no? Porque es
la muestra que está disponible. Entonces, se dice que ese es un muestreo
incidental. Tú tienes, ¿no? Por accesibilidad, ¿no? Pues los que tienen
más accesible, pues a eso les plantea poner un comunicado. Oye, ¿quién
es? ¿Está interesado en participar en una investigación tal? Que
participe. Entonces, ahí el único criterio es la accesibilidad, ¿vale? Y
el muestreo de bola de nieve hace referencia, este se usa cuando yo tengo
que hacer un estudio donde no tengo una definición de la población. No
hay un registro de la población. Por ejemplo, imaginaros, si estáis
haciendo un estudio sobre personas inmigrantes. Entonces, muchas veces las
personas inmigrantes no están censadas, ¿no? Están indocumentadas, ¿no?
Y queréis ver su calidad de vida, ¿no? A qué dedica, ¿no? Si están
trabajando o no están trabajando, ¿no? El número de hijos que tienen, si
van al colegio, no van al colegio, etcétera. Entonces, como no están
censados, la forma de registrar datos por bola de nieve es, pues, si
detectas a un grupo, a ese grupo le pregunta, oye, ¿conoces a alguien, no?
De tu barrio, de tus amigos que también vengan de fuera, tal. Y entonces,
así es como contactas con el resto de personas, ¿no? Entonces, el
muestreo de bola de nieve se usa Para acceder a, ¿no? A muestra que es de
difícil acceso. O imaginaros, ¿no? El tema de la violencia de género,
¿no? Pues no hay un registro de personas que reciben violencia de género.
Aparte de las personas que pueden haber denunciado, incluso eso así, pues
no es un dato público. Entonces, pues preguntar, oye, ¿tú conoces a
alguna otra persona que haya sufrido una situación parecida a la tuya?
¿Sí? Que puedes preguntar si estaría interesada en participar. Si quiere
que haga preguntas, ¿no? Que te dé los datos y que la otra persona que la
conoce y que es amiga le dice, oye, están haciendo un estudio sobre esto,
¿quieres participar? Sí, eso es de bola de nieve. Cuando no es accesible
la información de la población, ¿vale? Porque son poblaciones sensibles,
¿sí? Y después tenéis por conglomerado. Por conglomerado, ¿sí? Por
conglomerado hace referencia a que la población está definida por
estratos, ¿sí? Cuando la población está definida por estratos, ¿sí?
La población está definida por estratos y se supone que todos los
estratos tienen la misma característica, ¿sí? Entonces, yo, se suele
elegir a uno o varios estratos al azar, ¿sí? Cuando se eligen a uno o
varios estratos a todos los elementos del estrato al azar, a eso se
denomina conglomerado. Imaginaros en unos grandes almacenes, ¿no? En unos
grandes almacenes, imaginaos yo que sea lo que sea, ¿no? Pues los que
están en zapatería después lo cambian, los de zapatería lo pasan a
juguetería, los de juguetería después lo pasan a informática. Entonces,
se supone que el personal es similar y no importa en el departamento en el
que esté. Entonces, ¿sí? Entonces, pues elijo un estrato al azar, ¿sí?
Porque se supone que son homólogos. Eso es el muestreo por conglomerado,
¿vale? Después tenéis el muestreo polietápico. El muestreo
polietápico, porque todos estos muestreos que os he dicho tienen una
acción de elección, una única acción de elección. ¿Eso qué
significa? Que yo tengo la muestra, la defino por unidad elemental o por
estrato, ¿sí? Y yo digo, lo voy a elegir al azar o no al azar. Y lo elijo
y ya está, ya te he quedado. Ya lo tengo, ¿no? Y en una acción de
elección tengo la muestra. ¿Qué es el muestreo? Polietápico. Y
significa, como dice su nombre, en varias etapas, ¿no? Entonces, todos
estos tienen una acción de elección, que sería monoetápico. ¿Qué es
polietápico? Polietápico es, nunca os han llamado por teléfono o nunca
han ido a vuestra casa a preguntar o hacer una encuesta. Eso es,
normalmente eso es muestreo polietápico. Porque se dice, imaginaros, ¿no?
Se hace una mezcla de... Imaginaros, se dice, bueno, pues yo tengo Sevilla,
¿no? Imaginaros, este es el cuadrante de Sevilla. Y Sevilla, pues tiene
una serie de barrios, ¿no? Los barrios, ¿no? Estos son los barrios,
¿vale? El barrio A, el barrio B, el barrio C, el D, el E, ¿no? El D, E,
F, G, ¿no? H, I, J. Y bueno, pues... Elegimos a uno al azar. ¿Cuál? Uno
al azar. El F. El F, el F de Efeo. F. Elijo el barrio F, ¿no? Vale, el
barrio F tiene calles. Una serie de calles, ¿no? No había un plan
urbanístico especial, entonces las calles están un poco así
enrevestadas, ¿no? Y ahora enumero las calles, ¿no? ¿Sí? La 1, la B, la
3, la 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10... Un número del 1 al 14. El 8. Vale, pues el
8. Y en la calle el 8, ¿sí? Tiene números de casas, ¿no? ¿Sí? Las
pales y las impares, ¿no? ¿Sí? La 1, 2, 3, 5, 6, 7, 2, 4, 6, 8. Elegirme
una par. El 4. Y el 4 es un bloque de pisos que tiene plantas, ¿no? Planta
baja, un primero, un segundo, un tercero, un cuarto, hasta un cuarto.
¿Sí? Elegirme una planta. 0, 1, 2, 3, 4... La 3. La planta 3 tiene
letras, ¿no? Tiene la letra A, la letra B, la letra C y la letra D. ¿Sí?
¿Qué letra? C. Vale. Entonces ya habéis elegido... Sí, esto es
polietápico. Que son varias acciones de elección hasta que llega a donde
vas a recoger el dato, ¿no? Entonces tú llamas al C. Ven y haces una
pregunta. Y dices, no quiero preguntar. Así que no me interesa. ¿Sí? Y
de anda ahora que... Volver a empezar, ¿no? Entonces lo que se hace es
decir, bueno, para la siguiente, que sería la D. ¿No? Y entonces el otro
está mirando por la virilla y no abre. Entonces dice, ¿a dónde vamos?
¿A la planta de arriba o a la de abajo? A la de arriba. Vamos a la de
arriba. Igual. A, B, C o D. ¿Entendéis? Y así. Ese es polietápico.
Polietápico es que hay una serie de acciones de elección. Que no es una.
Hay más de una acción de elección. Y normalmente lo que sucede... No
aparece en negrilla ni nada. Por eso cuesta más encontrarlo. No sé lo que
es eso. J. Llanes 22, lo de la negrilla. ¿Eh? ¿A qué te refieres, J.
Llanes 22? ¿El polietápico o qué? Ah, sí. Ah, al muestreo aleatorio con
globelos. ¿Eso? Ah, pues bueno. No importa. Lo tenéis aquí y lo hemos
explicado. Bueno. El polietápico se refiere a que necesito más de una
acción de elección para obtener la muestra. Muchas veces sí que caen
preguntas de técnicas de muestreo. ¿Vale? Entonces, esta grabación es
importante en el sentido de que si entendéis la lógica no vais a tener
ningún problema en identificar las técnicas de muestreo. Si lo estudiáis
como está en el libro, un poco liante. Porque todo es... Estos dos
conceptos, estos están mezclados. Están mezclados si es poliolítico o no
poliolítico, si es unidad elemental, si es la de periodo estratificado, si
es una acción de elección, si son varias acciones de elección.
¿Sabéis? No está desmenuzado, sino que está entremezclado. Yo creo que
de esta manera puede resultar más fácil. Bueno, lo vamos a tener que
dejar aquí. El siguiente día acabamos el tema 2 y avanzamos todo lo que
os hagamos del tema 3 porque ahora tengo que empezar con... Introducción a
análisis de datos. ¿Ok? ¿Alguna pregunta? Os pido disculpas los que me
habéis preguntado algo que ya había explicado un par de veces y os he
dicho que os remitáis a la grabación. Sobre todo es por el tema de tiempo
porque si no, si repito las cosas más de una vez, estando grabada es una
clase poco eficiente. ¿Sí? Entonces hay que ser eficiente. ¿Sí? ¿Vale?
Dudas. ¿Dónde se pueden encontrar las grabaciones? En la grabación de la
clase se dice dónde se pueden encontrar las grabaciones. ¿Dónde se
pueden encontrar las grabaciones? Al principio de la clase. En Inteka. En
Inteka o en Campus Web. Aparece. ¿Vale? Bueno, pues chao, chao.