Pruebas paramétricas

1. República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Educación
Universitaria
Universidad Bicentenaria de Aragua
Métodos e Instrumentos de Evaluación Psicológica II
Sección P1 Valle de la Pascua
Alumna:
Carolina Casanova
Guárico , noviembre de 2018

2. Pruebas Paramétricas
Pruebas relacionadas con la
media de una población.
•Prueba Z (N>30)
• Prueba T (N≤30) Pruebas
relacionadas con la igualdad de
medias de dos grupos
• Prueba Z (N>30)
• Prueba T (N≤30) Pruebas
relacionadas con la igualdad de
varianza de dos o más grupos
• ANOVA simple
Principales pruebas de contraste
paramétricas
Pruebas relacionadas con
la igualdad de medias de
dos grupos
Cuando se desea
determinar si las medias
teóricas de dos grupos
son iguales, o por el
contrario diferentes, en
definitiva, si las medias
muéstrales de ambos
grupos difieren
estadísticamente entre sí
o no lo hacen podemos
utilizar los contrastes de
hipótesis paramétricos
para dos grupos
materializados en las
diversas tipologías de la
prueba “t”.
Se conoce el modelo de distribución de
la población objeto de estudio y se
desconoce un número finito de parámetros
de dicha distribución que hay que estimar
con los datos de la muestra. 2. Requieren
conocer la distribución de la muestra para
pode r realizar realizar inferencias
inferencias sobre la población población.

3. A) Prueba T para muestras
independientes
B) Pruebas T para muestras relacionadas
El Anova simple:También hay situaciones
en que el número de muestras y/o grupos
a comparar exceden de dos. En este caso,
la opción más válida es el cálculo del
ANOVA o ANVA (Análisis de la varianza).
En esencia, el análisis de varianza intenta
determinar las variaciones que se generan
entre los participantes u observaciones de
cada grupo (fuente de variación entre o
inter) y entre los sujetos de un mismo
grupo y las achacables al error (fuente de
variación intra o de error).
A)Prueba de χ² para una muestra :
El test de χ² es una prueba de
bondad de ajuste y como tal
intenta determinar el ajuste entre
las distribuciones de frecuencias
observadas y esperadas de los
diferentes niveles categoriales de
una variable. Desde estas
coordenadas, podemos afirmar
que esta prueba se aplica cuando
la variable objeto de estudio está
medida en una escala de tipo
categorial o nominal.
Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra:
Esta prueba resulta útil para determinar el grado de
acuerdo entre la distribución de un conjunto de valores
de una muestra (valores observados) y alguna
distribución teórica (valores esperados). Por tanto, y al
igual que la técnica Ji cuadrado, se utiliza como prueba
de bondad de ajuste, es decir, para decidir acerca de
cuándo un conjunto de observaciones se ajusta a una
distribución de probabilidad dada.

4. Prueba Binomial :
Cuando el número de
categorías a comparar
es exclusivamente
dicotómico, por
ejemplo:
acuerdo/desacuerdo,aci
erto/fallo... es
aconsejable la
utilización de la prueba
binomial como sustituta
de la prueba de χ².
Tablas de contingencia1 o χ² para dos muestras
: Son muchas las ocasiones en que un
investigador/a está interesado/a en verificar la
relación que caracteriza a dos variables
medidas en escala nominal o categórica. El tipo
de análisis más apropiado para estos casos es el
cálculo de una tabla de contingencia
bidimensional (AxB), también conocida con las
denominaciones de tabla de dos vías, tabla
cruzada o crosstabs en su acepción
anglosajona.
f) Prueba U de Mann-Whitney (muestras
independientes) : Está considerada como
una de las pruebas más potentes dentro
del contexto no paramétrico y la alternativa
ideal a la prueba “t” cuando ésta por las
características del estudio no pueda
realizarse. Las variables han de estar
medidas en escala de intervalo u ordinal
contemplándose dos procedimientos de
cálculo, según el tamaño de la muestra

5. El enfoque clásico es el
predominante en la construcción y
análisis de los test, así, por ejemplo, los
diez test más utilizados por los
psicólogos españoles citados en el
apartado anterior, todos ellos, sin
excepción, han sido desarrollados bajo la
óptica clásica. Sólo este dato ya deja
bien patente la necesidad de que los
profesionales entiendan perfectamente
la lógica clásica, sus posibilidades y sus
limitaciones.
Spearman propone un
modelo muy simple, de
sentido común, para las
puntuaciones de las
personas en los test, y que
ha dado en llamarse modelo
lineal clásico. Consiste en
asumir que la puntuación
que una persona obtiene en
un test, que denominamos
su puntuación empírica, y
que suele designarse con la
letra X, está formada por dos
componentes, por un lado la
puntuación verdadera de
esa persona en ese test (V),
sea la que sea, y por otro un
error (e), que puede ser
debido a muchas causas que
se nos escapan y que no
controlamos. Lo dicho
puede expresarse
formalmente así: X = V + e

6. Supuestos
El primer supuesto es definir la
puntuación verdadera (V) como la
esperanza matemática de la
puntuación empírica, que
formalmente puede escribirse así: V
= E(X).
En el segundo supuesto
Spearman asume que no existe
relación entre la cuantía de las
puntuaciones verdaderas de las
personas y el tamaño de los errores
que afectan a esas puntuaciones.
Formalmente puede expresarse así:
r (v,e) = 0.
El tercer supuesto establece que
los errores de medida de las
personas en un test no están
relacionados con los errores de
medida en otro test distinto.
Formalmente este supuesto puede
expresarse así: r(ej, ek)=0.
Este enfoque clásico ha generado diversas variantes
sobre todo en función del tratamiento dado al error de
medida. Ha habido numerosos intentos de estimar los
distintos componentes del error, tratando de
descomponerlo en sus partes. De todos estos intentos el
más conocido y sistemático es la Teoría de la
Generalizabilidad (TG) propuesta por Cronbach y sus
colaboradores (Cronbach, Gleser, Nanda y Rajaratnam,
1972). Se trata de un modelo de uso complejo, que
utiliza el análisis de varianza para la mayoría de sus
cálculos y estimaciones.

7. Del enfoque de la teoría clásica
bien podría decirse que goza de muy
buena salud, hay pocas dudas de su
utilidad y eficacia, baste decir, por
ejemplo, que la gran mayoría de los
test editados en España,
prácticamente todos, están
desarrollados y analizados dentro de
este marco.
Como se acaba de señalar en el
apartado anterior, la TRI va a resolver
algunos graves problemas de la
medición psicológica que no
encontraban una solución adecuada
dentro del marco clásico. Ahora bien,
para poder hacerlo tiene que pagar el
peaje de formular modelos más
complejos y menos intuitivos que el
modelo clásico, sin que ello suponga
que entrañen dificultades especiales.
Todo el trabajo de Cattell se ha
orientado al descubrimiento de los
elementos que configuran la
personalidad, y al desarrollo de pruebas
para poder valorar estos elementos o
rasgos. También ha defendido que la
forma de poder conseguir ambas metas
era la utilización del AF (análisis factorial
de Cattell).

8. Teoría de los
Rasgos
Busca
identifica
r los
rasgos
básicos
necesari
os para
describir
la
personali
dad.
Rasgos:
Dimensiones
perdurables de
características
de la
personalidad.
Cattell creía que
la exploración de
los rasgos
ayudara a
entender la
estructura y
función de la
personalidad .
Personalidad: tipos de rasgos
Método uni o bivariado: con el que
se establecen relaciones entre la VI
manipulada y la VD, que es medida
para comprobar los efectos de la
manipulación de la VI.
Método multivariado: tiene
como finalidad estudiar las
relaciones simultáneas existentes
entre gran número de variables.
Método clínico: que es similar al
multivariado, ya que ambos
pretenden la comprensión de la
persona total y sin hacer
manipulaciones. Sin embargo, este
método carece del rigor científico
requerido al no usar ni
procedimientos experimentales ni
estadísticos.

9. Personalidad: Aquello que nos dice lo que
una persona hará cuando se encuentre en
una situación determinada (Cattell). Lo que
una persona hace (R o respuesta) es
función de la situación (S) y de su
personalidad (P). Por tanto, R = f (S, P). El
elemento estructural básico de la
personalidad es el rasgo, que implica
tendencias reactivas generales y hace
referencia a características relativamente
permanentes.
Tipos
De acuerdo a
su origen
Rasgos
constitucionales (determinados
biológicamente) y rasgos
ambientales (debidos a la
experiencia, a la interacción con el
ambiente).
De acuerdo a su
contenido
rasgos de capacidad o
aptitudinales (recursos para
solucionar problemas), rasgos de
personalidad o
temperamentales (forma peculiar de
comportamiento de cada persona o
tendencia estilística), y rasgos
dinámicos (relacionados con la
motivación o causa del
comportamiento).
De acuerdo con
su rango de
aplicación:
rasgos comunes (aplicables
a todos los individuos)
y rasgos
específicos (exclusivos de
una persona). El trabajo de
Cattell se centra en los
primeros.
De acuerdo
con su
significación:
rasgos superficiales (conductas
que, aparecen unidas a nivel
superficial pero que realmente
no covarían ni tienen raíz
causal común) y rasgos fuente
o profundos (determinados por
conductas que covarían, de
forma que constituyen una
dimensión de personalidad
unitaria e independiente).
Cattell estudia los segundos, ya
que considera que constituyen
los pilares de la personalidad,
utilizando AF para descubrirlos
y poder describir la esfera de la
personalidad constituida por
estos rasgos.

10. Concepciones previas de la teoría de
Cattell
Para obtener los rasgos fundamentales
de personalidad, Cattell partió del análisis
del lenguaje, ya que consideraba que el
idioma dispone de palabras que recogen
cualquier cualidad (criterio léxico). Pero
estaba en contra de la utilización de
términos del lenguaje común para
denominar a los rasgos, ya que podían
llevar a confusión al estar cargados de
juicios de valor y connotaciones.
Propuso utilizar letras (A, B.) o Índices
Universales (IU) seguidos de un número,
términos griegos o neologismos en la
descripción de estos rasgos. También
argumentaba que en psicología se obtiene
datos de múltiples formas, pero dado que
ninguna es completamente satisfactoria,
conviene utilizar distintos procedimientos
para compensar los aspectos negativos de
unos con los positivos de otros.
Datos L (life o vida) que hacen
referencia a hechos de la vida real que
son contrastables (edad, nivel
educativo, etc.).
Datos Q (quiestionnaire o
cuestionarios) que son datos
informados por la persona, que
puede mentir o auto engañarse.
Datos T (objetive test o pruebas
objetivas), los preferidos por Cattell,
que hacen referencia a pruebas en las
que la persona evaluada no es
consciente de la relación existente
entre su respuesta y la característica de
personalidad que se pretende medir.

11. 16 factores de catell: test de
personalidad
Una de las pruebas más utilizadas
en la evaluación de la
personalidad es el Inventario de
personalidad de 16 factores de
Cattell (16PF). El 16PF consta de
187 elementos o reactivos que se
valoran en escalas de tres puntos.
A partir de las puntuaciones
obtenidas en cada elemento se
pueden calcular las puntuaciones
de los 16 factores de primer
orden, así como cuatro
puntuaciones de factores de
segundo orden.
Conclusiones
Sus propuestas han tenido influencia en el
diagnóstico clínico y en la psicología de las
organizaciones. Sin desmerecer su propuesta, cabe
hacerle varias críticas:
Aunque hay base empírica para la mayoría de su
teoría, el modelo econético no ha sido probado.
Además, aunque se reconoce su papel, los factores
ambientales no se incluyen en la predicción de la
conducta.
La teoría ha generado relativamente poca
investigación, probablemente debido a su lenguaje
técnico.
Los 16 factores no son independientes entre sí,
por lo que no son totalmente distintos.
Aunque el AF es una técnica objetiva en general,
depende en última instancia de ciertas decisiones
(técnica de extracción, por ejemplo) tomadas por el
investigador.
La varianza que explica cada factor (como factor
aislado) decrece a medida que el número de factores
aumenta (siendo el 1º más importante que el 2º, y así
sucesivamente). Esto implica que la supuesta
igualdad en la importancia de los factores no ha sido
contrastada empíricamente.

12. Referencias Bibliográficas
Glaser, R. (1963). Instructional technology and
the measurement of learning outcomes:
Some questions. American Psychologist, 18,
519-521.
Gulliksen, H. (1950). Theory of mental tests.
Nueva
York: Wiley.
Cronbach, L.J., Gleser, G., Nanda, H., y
Rajaratnam, N. (1972). The dependability of
behavioral measurement: Theory of
generalizability for scores and profiles. Nueva
York: Wiley.
Cuesta, M. y Muñiz, J. (1999). Robustness of
item response
logistic models to violations of the
unidimensionality
assumption. Psicothema, Vol. 11, 175-182