Este documento describe la escala de Guttman y diseños experimentales. La escala de Guttman es un instrumento cuantitativo acumulativo que mide la intensidad de una actitud u objeto mediante ítems que representan diferentes grados. Para construirla se desarrollan ítems y se analizan sus propiedades de reproducibilidad y escalabilidad. Los diseños experimentales permiten estudiar las causas de los efectos al manipular y controlar variables, pero pueden amenazar la validez interna y externa.

1. ESCALA DE GUTTMAN Y DISEÑOS EXPERIMENTALES CLORYMAR PARRA JOAN F. CHIPIA LOBO JUAN CARLOS LEÓN D.

2. DEFINICIÓN Y ELEMENTOS DE LA ACTITUD Una ACTITUD es una predisposición aprendida para reaccionar consistentemente de una manera favorable (positiva) o desfavorable (negativa) ante determinadas personas, objetos o situaciones y según un nivel o grado de intensidad. La actitud es como una “semilla” que bajo ciertas condiciones suele “germinar en comportamiento”

3. CARACTERÍSTICAS DE LA ACTITUD

4. DEFINICIÓN DE ESCALAS “Las ESCALAS son instrumentos que se utilizan para determinar diferencias de grado o intensidad respecto a algún objeto actitudinal” (Del Rincón y Otros, 2002) En una escala de medición de actitudes no interesa propiamente la opinión o el conjunto de palabras que expresa la persona. Lo que en realidad es relevante es la actitud de quién opina. La escala de medición de actitudes analiza los pensamientos y sentimientos de la persona hacia los hechos ya especificados

5. ESCALA DE GUTTMAN La Escala de Guttman, es un procedimiento o técnica para determinar ciertas propiedades de una escala, de un conjunto de ítems; basado en el hecho de que algunos ítems indican, en mayor medida, la intensidad de la actitud. La escala busca analizar si los ítems de una escala son reproducibles, escalables.

6. ESCALA DE GUTTMAN Para Guttman: Hay REPRODUCIBILIDAD si, a partir del puntaje total de cada persona, podemos reproducir su puntaje en cada ítem. Hay ESCALABILIDAD si los ítems tienen diferente intensidad, representan diferentes grados de actitud. Ambas características están relacionadas y suponen que los ítems son UNIDIMENSIONALES, que miden una sola dimensión.

7. ESCALA DE GUTTMAN La escala con esos atributos es llamada por Guttman una “escala acumulativa”. La Escala (Escalograma) de Guttman es un instrumento de medición cuantitativo acumulativo, que con base en ítems, mide la intensidad o el nivel o el grado de identificación del sujeto consultado respecto de un fenómeno social”

9. Se caracteriza por medir la intensidad de la actitud.

11. Dichas afirmaciones se aplican a una muestra a manera de prueba piloto. Y una vez administradas, se procede a su análisis.EJEMPLO

12. TÉRMINOS BÁSICOS ÍTEM Es una pregunta o proposición que refleja situaciones de la vida diaria, que posibilita a cada sujeto que la examina una reacción negativa o positiva acompañada de intensidad, reacción que se puede graficar en la escala de que se acompaña. OBJETO: Personas, Animales, Situaciones, entre otros. REGRESAR

13. EJEMPLO DE ESCALA DE GUTTMAN Un ejemplo referido al “ESTADO FÍSICO” se puede mostrar con los ítems siguientes: (A) ¿Puede trotar cinco km.? (B) ¿Puede trotar un km.? ¿Puede trotar una cuadra? ¿Puede trotar un metro? ¿Puede trotar un centímetro? Cada uno corresponde a un nivel, a un grado diferente de resistencia física. El ítem C es de menor intensidad que el B, y ambos de menor intensidad que el A.

14. ESCALOGRAMA DE GUTTMAN UN “ESCALOGRAMA DE GUTTMAN” hace referencia a una especie de escalera de ítems, conceptualmente bien construida, en la que la aceptación de cada ítem supone un paso necesario para poder considerar el siguiente; esto implica que los ítems están ordenados según su dificultad y naturaleza, de forma que si un sujeto responde correcta o positivamente a un ítem, también podrá hacerlo en los anteriores; por el contrario, si la respuesta es negativa también lo será en los subsiguientes.

15. ESCALOGRAMA DE GUTTMAN Para Guttman (1950) y (1984, en Summers): El orden jerárquico de unescalograma hace referencia a la relación “acumulativa” que se establece entre su serie de ítems formando una escala unidimensional. En ese orden, lo más importante es que “un individuo de una categoría dada posea todo aquello que tiene un individuo de una categoría inferior, y algo mas”. [...] “No esperamos obtener en la práctica escalas perfectas”

16. TÉCNICA DE CORNELL PARA EL ANÁLISIS La manera más conocida de analizar los ítems o las afirmaciones y desarrollar la Escala de Guttman es la TÉCNICA DE CORNELL. En ella se procede a: Ordenar a los sujetos de acuerdo con su puntaje total (del puntaje mayor al menor) de manera vertical descendente. Sujetos de acuerdo con supuntaje Ordenar las afirmaciones (ítems) de acuerdo con su intensidad (de mayor a menor y de izquierda a derecha) Ítems Más intenso Menos intenso

17. TÉCNICA DE CORNELL PARA EL ANÁLISIS Construir un cuadro donde se crucen los puntajes de los sujetos ordenados con los ítems y sus categorías jerarquizadas. Así, tenemos un cuadro donde los sujetos constituyen los renglones y las categorías de los ítems forman las columnas. Analizar el número de errores o rupturas en el patrón ideal de intensidad de la escala.

18. EJEMPLO: ESCALA DE GUTTMAN OBJETO DE ESTUDIO “Actitud de los profesores universitarios ante el uso de las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC’s) en su práctica docente”. ÍTEMS / AFIRMACIONES La incorporación de las TIC’s en la práctica docente permite la creación de entornos más flexibles para el aprendizaje. La incorporación de las TIC’s en la práctica docente incrementa las modalidades comunicativas. La incorporación de las TIC’s en la práctica docente permite la potenciación de los escenarios y entornos interactivos. La incorporación de las TIC’s en la práctica docente ofrece nuevas posibilidades para la orientación y la tutorización de los estudiantes.

19. EJEMPLO: ESCALA DE GUTTMAN NIVEL DE MEDICIÓN (CATEGORÍAS DE LOS ÍTEMS) DA= De acuerdo ED= En desacuerdo CATEGORÍA CODIFICACIÓN (VALOR ASIGNADO) DA= De acuerdo 1 ED= En desacuerdo 0

20. EJEMPLO: ESCALA DE GUTTMAN DA= de acuerdo, ED= en desacuerdo

21. DEFINICIÓN DE ERROR Un ERROR ó RUPTURA es una inconsistencia en las respuestas de una persona a una escala; es un rompimiento con el patrón ideal de intensidad de la escala. Los errores se detectan analizando las respuestas que rompen el patrón; para ello, se establecen los puntos de corte ( ________ ) en el cuadro donde se cruzan las afirmaciones y sus categorías con las puntuaciones totales, en donde no se aprecia ninguna inconsistencia. Las respuestas están desubicadas respecto a los puntos de corte, es decir, rompen el patrón de intensidad. (Los errores están encerrados en un círculo).

22. EJEMPLO: ESCALA DE GUTTMAN Errores -------------------- = puntos de corte (líneas punteadas)

23. COEFICIENTE DE REPRODUCTIVIDAD Cuando el número de errores es excesivo a la escala no presenta reproductividad y no puede aceptarse. “La reproductividad ideal se da cuando nadie rompe el patrón de intensidad de la escala” Número de errores o inconsistencias COEFICIENTE DE REPRODUCTIVIDAD = 1 -- _____________________________________ (Número de ítems) (Número de sujetos)

24. COEFICIENTE DE REPRODUCTIVIDAD “El Coeficiente de Reproductividad oscila entre 0 y 1” Cuando equivale a 0,90 o más nos indica que el número de errores es tolerable, y la escala es unidimensional y se acepta. Cuando es menor que 0,90 no se acepta la escala. (5) (5) Coeficiente de reproductividad = 1 --- ______________ = 1 -- _________= 0,92 (4) (15) (60)

25. DISEÑO EXPERIMENTAL VENTAJAS DEL DISEÑO EXPERIMENTAL. 1. Se elimina el efecto de las variables perturbadoras o extrañas, mediante el efecto de la aleatorización. 2. El control y manipulación de las variables predictorias clarifican la dirección y naturaleza de la causa. 3. Flexibilidad, eficiencia, simetría y manipulación estadística. VIABILIDAD DE LOS DISEÑOS EXPERIMENTALES. 1. Imposibilidad de manipular algunas variables. 2. Cuestiones éticas. 3. Practicabilidad.

26. DISEÑO EXPERIMENTAL INCONVENIENTES DEL DISEÑO EXPERIMENTAL. 1. Dificultad de elegibilidad y manejo de las variables de control. 2. Dificultad de disponer de muestras representativas. 3. Falta de realismo. CALIDAD DEL DISEÑO EXPERIMENTAL. VALIDEZ INTERNA Es el grado en que los cambios observados se pueden atribuir a la manipulación experimental. Estudia hasta que punto una causa puede ser atribuida a un efecto. ES EL GRADO DE CERTEZA EN QUE LAS DIFERENCIAS OBSERVADAS SE DEBEN AL TRATAMIENTO EXPERIMENTAL Y NO A OTRAS VARIABLES.

27. FACTORES QUE AMENAZAN LA VALIDEZ INTERNA Problemas de igualación de los Grupos - Selección incorrecta de los integrantes de los grupos Problemas de Medición durante el experimento - Inestabilidad de los atributos a medir - Defecto en los instrumentos de medición - Efecto regresión Modificación de los grupos durante el experimento - Historia (contexto) - Maduración - Sensibilización por la administración de la prueba - Mortalidad experimental - Efectos combinados que llevan a una evolución distinta de los grupos

28. CALIDAD DEL DISEÑO EXPERIMENTAL. VALIDEZ EXTERNA. Es el grado en que los resultados de un estudio pueden ser generalizados a muestras o condiciones espacio-temporales diferentes. Ej. “A” causa “B”, pero seguiría causando “B” con otros: Sujetos, Contexto (validez ecológica) y Momentos. Los estudios descriptivos (encuestas) son los que más se preocupan por la validez externa.

29. FACTORES QUE AMENAZAN LA VALIDEZ EXTERNA INTERACCION DE LAS PRUEBAS cuando un pretest podría aumentar o disminuir la sensibilidad de o la calidad de la reacción del participante a la variable experimental, haciendo que los resultados obtenidos para una población con pretest no fueran representativos de los efectos de la variable experimental para el conjunto sin pretest del cual se seleccionan los participantes experimentales. INTERACCION entre sesgos de SELECCION y el tratamiento experimental REACTIVIDAD A DISPOSITIVOS EXPERIMENTALES que impedirían hacer extensivo el efecto de la variable experimental a las personas expuestas a ella en una situación no experimental INTERFERENCIAS DE LOS TRATAMIENTOS MULTIPLES que pueden producirse cuando se aplican tratamientos múltiples a los mismos participantes, pues suelen persistir los efectos de tratamientos anteriores. EL EFECTO ROSENTHAL LAS EXPECTATIVAS SE REFLEJAN EN EL OTRO SUJETO, MIENTRAS QUE EL EFECTO HAWTHORNE ES EL PRODUCIDO POR LAS EXPECTATIVAS DEL SUJETO SOBRE SI MISMO.

30. DISEÑO DE CUATRO GRUPOS DE SALOMÓN Consiste en la conformación de cuatro grupos Dos grupos son experimentales y dos grupos de control. A uno de los grupos experimentales y a uno de los grupos de control se le efectúa una medición antes y después de la aplicación del tratamiento. A los otros grupos solo se los mide después de haber aplicado el tratamiento.

31. ESTRUCTURA DEL DISEÑO DE 4 GRUPOS DE SALOMÓN Donde: R = aleatorización O = observación X = grupo de tratamiento _= grupo sin tratamiento (grupo control)

32. VENTAJAS Se pueden verificar los posibles efectos de la PREPRUEBA sobre la POSTPRUEBA (interacción de la preprueba con el estímulo). Permiten contrastar el posible efecto de sensibilización previa al tratamiento. Controla todas las fuentes de invalidación interna como en el caso de diseño con postprueba únicamente. Las fuentes de invalidación externa también están controladas aunque puede ocurrir interacción entre la selección y el estímulo experimental. Algunos autores llegaron a afirmar en su momento que es el “más destacable de todos los diseños experimentales”

33. DESVENTAJAS Sin embargo y a pesar de estas ventajas, el diseño no ha sido ampliamente utilizado quizá porque no ha sido suficientemente estudiado desde el punto de vista estadístico. Aproximación meta-analítica que no está exenta de algunas limitaciones, especialmente las referidas al control del error tipo I=α (rechazar Ho siendo cierta).

34. PROPUESTA García, Fría y Pascual (1999). Potencia del estadística del diseño de Solomon.

35. INTRODUCCIÓN AL DISEÑO FACTORIAL Si se esta interesado en estudiar el efecto conjunto de dos o más factores sobre la respuesta. Todas las posibles combinaciones de los niveles de los factores en cada realización. Se estudien tanto efectos principales como efectos de interacción. Los experimentos factoriales se usan en casi todos los campos de investigación. Son de gran valor en el trabajo exploratorio (Niveles óptimos o combinación óptima de los factores). Determinar importancia de los factores.

36. INTRODUCCIÓN AL DISEÑO FACTORIAL

37. CONCEPTO DE DISEÑO FACTORIAL Es aquel en el que el conjunto de tratamientos esta conformado por todas las posibles combinaciones de los distintos niveles de los factores involucrados EN OTRAS PALABRAS Se utilizan para estudiar los efectos en una respuesta o salida de al menos dos variables o factores cuando éstos cambian de valor simultáneamente. MÁS FORMAL Se tiene P factores, tales que el factor Ar tiene ar niveles. Una realización de este experimento esta conformada por a1*a2*….*ar*…..*apcombinaciones de tratamientos a1*a2*….*ar*…..*ap

38. EFECTOS Efecto principal. Cambio promedio en la respuesta cuando el factor es cambiando a los distintos niveles. Efecto de interacción. Cambio en la respuesta entre los niveles de un factor para los distintos niveles de algunos factores, promediado sobre los niveles de los factores restantes. MODELOS Modelo de efectos fijos. Todos los factores se consideran fijos y los efectos de los tratamientos se definen como desviaciones de la media general. Modelo de efectos aleatorios. Todos los factores se consideran aleatorios. Esto es, los niveles de todos los factores se seleccionan en forma aleatoria. Modelo de efectos mixtos. Modelo en el cual unos factores son fijos y otros aleatorios.

39. METODOLOGÍA PARA GENERAR EL DISEÑO FACTORIAL 1. Identificar los factores que pueden influir en la variable respuesta y proponer un modelo. 2. Realizar el experimento, tomando las observaciones necesarias. 3. Estimar los parámetros del modelo. 4. Contrastar si los factores influyen en la respuesta. 5. Si los factores influyen en la respuesta, detectar dónde radican las diferencias. 6. Si algún factor no influye, simplificar el modelo y repetir los pasos anteriores. 7. Realizar la diagnosis del modelo mediante el análisis de los residuos

40. EJEMPLO DE DISEÑO FACTORIAL DE EFECTOS ALEATORIOS

41. VENTAJAS Eficiente. Producen ahorro y economía del recurso experimental así como mejoras en la inferencia. Todos los datos son usados. Si existe interacción entre los factores estudiados permite medirla . DESVENTAJAS Incremento en el número de unidades experimentales necesarias para llevar a cabo una realización completa de un diseño factorial. Al incrementarse el número de niveles de algunos factores o el número de factores es grande, puede ser difícil la detección de efectos significativos en el experimento (la variabilidad se puede incrementar).