Este documento presenta un resumen de los métodos cuantitativos utilizados en investigación. Explica los tipos de muestras, el consentimiento informado, recomendaciones para aplicar instrumentos, y conceptos como validez, confiabilidad, escalas Likert, bases de datos, pruebas estadísticas y análisis de datos.

1. MMééttooddooss ccuuaannttiittaattiivvooss
Brenda Cecilia Padilla Rodríguez

2. Tipos de Muestras
 Probabilísticas:
 Aleatoria simple
 Estratificada
 No probabilísticas
 De conveniencia
 Intencional

3. Consentimiento informado
 Objetivo del estudio
 Afirmación de que la participación es libre, voluntaria
y anónima
 El rechazo a participar no conlleva repercusiones negativas.
 Los resultados se reportan de manera general, sin identificar
a individuos.
 Implicaciones (si aplica)
 Datos de contacto del investigador principal

4. Recomendaciones generales
 Explicar el objetivo del estudio (consentimiento
informado).
 Conocer el nivel educativo de la población para
determinar el vocabulario adecuado.
 Plantear instrucciones claras (pilotear antes de
realizar la aplicación).
 Obtener datos sociodemográficos que permitan
conocer a la muestra.

5. Validez
Medir lo que realmente queremos medir
De Contenido
 Representar todos los elementos de la dimensión a evaluar.
 ¿Cómo se logra? Mediante el juicio de expertos.
 Ejemplo: Una prueba de aritmética no tiene validez de contenido si
sólo se enfoca en las sumas.
De Criterio
 Ofrecer resultados comparables a otra fuente de medición
 ¿Cómo se logra? Comparando los resultados con aquellos
obtenidos por otro instrumento que mida la misma variable
 Ejemplo: Si una nueva prueba de CI correlaciona fuerte y
significativamente con el WAIS, cuenta con validez de criterio.
Reto: ¿Qué es la validez de constructo?

6. Confiabilidad
Grado en que un instrumento produce resultados
estables y consistentes
Consistencia interna
 Se puede determinar a través de pruebas estadísticas como
la alfa de Cronbach.
 Buen instrumento: Alfa > 0.7
Confiabilidad entre jueces
 Se calcula usando la Kappa de Cohen (k).
 Buena confiabilidad: k > 0.6

7. Escalas Likert
 Se utilizan esencialmente para evaluar actitudes y
percepciones.
 Escalas de 5 puntos, de 1 (totalmente en desacuerdo) a 5
(totalmente de acuerdo)
 Ítems positivos y negativos
 Usualmente: A mayor puntuación, actitud más positiva
VVeennttaajjaass DDeessvveennttaajjaass
• Información directa del participante
• Facilidad de aplicación
• Deseabilidad social
• Posibilidad de malos entendidos
¿Qué significa tener un promedio de 3.5 en una escala
para medir la actitud hacia la educación en línea?

8. Escalas Likert
 Asegurar que cada pregunta pueda tener una sola
respuesta.
 El rendimiento escolar depende de la expectativa del maestro
y de las políticas institucionales.
 Redactar con claridad.
 En la empresa en la que laboro ahora el clima laboral es tal
que me resulta estresante desde hace tiempo.
 Evitar sugerir o sesgar las respuestas.
 Los asesinos de bebés que practican el aborto deberían ser
penados por la ley.
 Tener cuidado con los negativos múltiples.
 La ley antitabaco no es lo que esperaba ninguno de los
mexicanos.

9. Ejercicio: Crea una escala Likert
 Crea una escala Likert de 3 ítems para evaluar algo
relacionado con su tema:
 Cómo deben ser los maestros de psicología
 Si empleados en una empresa perciben el clima laboral
como estresante
 Si los padres de un hijo con diabetes sienten un duelo con
respecto a la salud de su hijo
 Si los adolescentes con diabetes son conscientes de las
implicaciones de su enfermedad

10. Base de datos
ID Edad Género Actitud1 Actitud2 Actitud3 Actitud4 Actitud
1 20 F 4 5 4 3 4.0
2 21 M 3 2 3 1 2.3
3 19 F 5 5 4 5 4.8
4 20 F 5 4 3 5 4.3
5 22 M 2 1 2 3 2.0
¿Para qué sirve el ID?
¿De qué otra forma podemos codificar la variable género?
¿Cuál es la diferencia entre Actitud1 y Actitud?

11. Pruebas paramétricas
 Variables cuantitativas, de intervalo o razón
 Distribución normal
 Muestras grandes (n > 30)
En psicología, a
veces usamos
pruebas paramétricas
sin cumplir estos
supuestos. No
deberíamos, pero en
la práctica es común.

12. Pruebas no paramétricas
 Variables cuantitativas, ordinales o nominales
 Distribución libre (no necesariamente normal)
 Muestras pequeñas (n < 30)
Casi todas las pruebas paramétricas
tienen su equivalente no paramétrico.

13. Análisis de datos
 Lo más sencillo: frecuencias y porcentajes
 Medidas de tendencia central
 Media (promedio)
 Mediana (el valor central al ordenar los datos)
 Moda (el valor que más se repite)
¿Cuándo se usa cada medida de tendencia central?

14. Pruebas Estadísticas: Correlación
Correlación Se usa con variables… Ejemplo
de Spearman
(rho)
Ordinales (escalas Likert) Motivación de los
empleados y clima laboral
de Pearson (r) De intervalo o razón Estatura y peso
Características:
•Dirección
o Positiva o negativa
•Fortaleza
o De -1 a 1
•Significatividad (p)
o Azar o probabilidad

15. Ejercicio: ¿Qué significan las
siguientes correlaciones?
Motivación intrínseca y calificación en un curso
Rho = 0.64, p = 0.07
R = 0.92, p = 0.04
Rho = 0.17, p = 0.00
R = -0.52, p = 0.005
Rho = -0.83, p = 0.05

16. Pruebas Estadísticas: Diferencias
entre grupos
Prueba Se usa cuando… Ejemplo
T de student para
muestras
independientes
Se quiere comparar el
comportamiento de una
variable de intervalo en dos
grupos (variable nominal
dicotómica)
Consumo de tabaco
en hombres y en
mujeres
Alternativa no paramétrica: Prueba U de Mann-Whitney
La prueba t compara las medias de dos muestras.
Cuando hay más de dos grupos, se utiliza una ANOVA.

17. Pruebas Estadísticas: Chi cuadrada
Prueba Se usa cuando… Ejemplo
Chi
cuadrada
Se quiere examinar la
relación entre dos variables
nominales u ordinales
Preferencia ideológica por
raza.
¿Qué tipo de prueba es la chi cuadrada
(paramétrica o no paramétrica)?
Preferencia
Ideológica Latinos Asiáticos Total de filas
Conservadora 30 70 100
Liberal 95 20 125
Total de
125 90 215
columnas
Requisito: Mínimo 5 frecuencias por casilla.

18. Lo básico a entender
 Si es significativa (p < 0.05), el resultado no se debió
al azar (probablemente).
 Una "diferencia estadísticamente significativa"
significa que hay una diferencia (que no fue el
resultado de azar). Pero no nos dice si la diferencia
es grande o importante.

19. Producto integrador
 Presentación 15%
 Trabajo escrito 20%

20. Presentación (15%)
 Usar apoyos visuales atractivos y concisos
 Opción: Prezi.com
 Imágenes gratuitas de dominio público: Pixabay.com
 Duración: 1 hora
 Punto extra: Compartir su presentación final en:
 Slideshare.net con licencia Creative Commons
 Twitter usando la etiqueta #fapsiuanl
 Blog de la Facultad de Psicología
 Fechas:
 5 de noviembre: Métodos cuantitativos
 12 de noviembre: Métodos cualitativos

21. Trabajo escrito (20%)
 Incluir 10 artículos de investigación aplicada (revistas arbitradas)
 Identificar las características del método de cada artículo:
 Objetivo principal del estudio
 Participantes (quiénes son; eg, estudiantes, empleados, padres)
 Tamaño de la muestra (cuántos son)
 Instrumentos o métodos
 Forma de aplicación (eg, individual, grupal, en línea, presencial)
 Forma de análisis de datos (eg, codificación inductiva, análisis de
discurso, medidas de tendencia central, correlaciones)
 Incluir las referencias en formato APA.
 Apegarse al formato del trabajo escrito disponible aquí.
 Fecha de entrega: 19 de noviembre