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El espacio está destinado a aquellos que están interesados en la metodología de la investigación social y sus aplicaciones, especialmente profesionales, estudiantes e instituciones que requieren apoyo en estas áreas. También pretende enriquecer la comunicación con alumnos, tesistas y colegas. Sean bienvenidos a establecer contacto conmigo para hacer críticas, sugerencias y compartir ideas o pensamientos.

Pablo Cáceres Serrano

Sobre tamaños de efecto

Acabo de explicar algo a un estudiante y no sé, desperté de pronto con aquello del tamaño de efecto. Concepto tan manoseado por tantos y tantos. De partida señalar que el tamaño de efecto no es un cálculo para hallar efectos en función de resultados estadísticos. Lo digo porque hoy escuché una aberración respecto a eso: “bueno, si se tienen estudios anteriores que permiten determinar un tamaño de efecto 0.21 con un Anova One Way, la muestra que debes tener para buscar ese tamaño de efecto es de 330 sujetos”.

¿Perdón? ¿Debo buscar una muestra para obtener un tamaño de efecto pequeño? Es primera que escucho tal horror. Que un investigador vaya por la vida buscando tamaños de efecto pequeños. ¡Cuando es todo lo contrario! No creo que exista un investigador de los “tamaños de efecto pequeños”. Pero veamos por qué y cómo desperté.

A partir de la salida de resultados usando el excelente programa G*Power version 3, obtuve lo siguiente:

gpower3

Como verán. La idea era obtener el tamaño de efecto a priori suponiendo que se trabajaría con tres grupos de 20 sujetos cada uno. Las diferencias de medias tienen relación con una medida de comprensión del lenguaje y los grupos han sido conformados en función de rangos de edad. Las medias y la desviación estándar informadas fueron obtenidas de un artículo de investigación que había realizado la misma investigación previamente.

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Escuela de verano en análisis de datos

Hace tiempo que no escribía aquí, mi vida la laboral es un infierno y no me deja casi tiempo para avanzar en estos temas, que tanto me apasionan, pero me agotan a la vez.

Bien valga comentar sobre una de las primeras noticas que publiqué en mi primitivo primer website allá por el 2002. […]

Bases de datos psicométricas: Insertar espacios entre números

¿Trabajas en el área psicométrica? Tendrás entonces que generar o procesar muchas bases de datos con cientos o miles de datos. Deberás generar configuraciones de datos del tipo sujetos por ítems, o bien, frecuencias de patrones de respuesta, etc. Uno de los problemas que se me ha presentado en estos casos tiene relación con aquellos formatos o bases en las que todos los valores de ítems están pegados unos con otros, así:

85        101221202211
86        121201102221
87        101201212210
88        121201112201
89        221222222212
90        101120122201

Como ven, cada fila está numerada (sujetos) pero luego sigue un patrón de respuestas. En análisis TRI, es común que los poco amistosos programas para análisis requieran este formato. Sin ir más lejos, MULTILOG requiere esta estructura. Mi inquietud, es que si quiero utilizar la base con otro programa, ¿cómo separo los números o agrego un separador entre ellos? Algo que se puede presentar si, por ejemplo, deseo pasar el análisis a R o a SPSS. Con LibreOffice u OpenOffice, no lo he podido hacer. Pero aquí que aparece la pequeña maravilla llamada Npp++ que es un editor “recargado” similar al Notepad pero con muchas funciones extras extremadamente útiles.

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RED R

Esto es extraño. No he leído casi nada de esta aplicación, pero es una de las interfaces que más me gustan de R. Quien esté familiarizado con la Minería de Datos, conocerá el programa Orange y su interfase gobernada por la conexión de widgets. Pues bien, los tipos de RED R (se lee algo […]

Variables independientes ¿o factores?, variables dependientes ¿o criterios?

Aunque lo diga en una entrada poco trabajada y poco ilustrada, ya lo mejoraré posteriormente, pero me pica el bicho por señalarlo, aunque sea sólo de pasada. La conceptualización de variable independiente y dependiente es propia y privativa de los diseños experimentales, sólo en este contexto tiene sentido hablar así de la variable que […]

Tests de normalidad sobre variables dependientes.

Una de las particularidades de realizar análisis paramétricos en donde se deben cumplir supuestos, consiste en la evaluación del comportamiento aproximadamente normal de las variables dependientes. Quienes ejecuten las acciones que están usualmente asociadas a la evaluación de este supuesto lo sabrán desde hace mucho: lo raro es que la variable ajuste al supuesto de normalidad.

De casualidad me he topado con el tema en R-Bloggers y lo dicho allí me produjo cierto alivio de culpa. En particular porque en muchas ocasiones y a pesar de mis intentos por hacer cambios, he debido trabajar con variables que de acuerdo a los tests estadísticos disponibles para ello, no ajustaban a la Normal. ¡Qué terror! ¿Y si alguien, con un celo de rigor elevado, criticara el haber trabajado con variables no normales y los resultados que se deriven de ello?. Bueno, relajo estimados. No es tan terrible y al parecer en la comunidad analítica hay ahora cierto grado de aceptación que esto puede ocurrir y que además, las pruebas estadísticas para detectar desvíos de la normalidad son todo menos confiables.

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