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LICENCIATURA EN PSICOLOGIA- CATEDRA: ESTADISTICA INFERENCIAL COMPARACION DE DOS GRUPOS RELACIONADOS CON VARIABLES CUALITATIVAS NOMINALES- ESTADISTICO DE MC NEMAR Ejercicio 1 Un psicólogo clínico está interesado en evaluar si la introducción de un programa de mindfulness en el lugar de trabajo puede reducir el estrés de los empleados (trabaja con 20 empleados). Inicialmente, 12 empleados informan que se sienten estresados, mientras que 8 dicen que no. Después de un mes de practicar mindfulness, 5 de los empleados que inicialmente estaban estresados reportan que ya no lo están. ¿Podemos concluir que el mindfulness reduce el estrés laboral? Paso 1: Identificar las variables VD: Estrés de los empleados (CON ESTRÉS/SIN ESTRÉS) VI: Programa de Mindfulness (ANTES/DESPUES) Paso 2: Identificar el paradigma y la técnica El paradigma es un contraste de hipótesis para comparar dos grupos relacionados con variable nominal. En esta oportunidad se utilizará la Prueba de McNemar. Esta prueba se conoce también con el nombre descriptivo de prueba para el significado de los cambios (Gotor-Sicilia, 1992)^1 Esta prueba es especialmente útil para grupos que son su propio control y cuya variable dependiente está reflejada en una escala nominal. La prueba McNemar permite informar sobre si un determinado tratamiento experimental afecta una variable dependiente dicotómica nominal. Se dispone de unos registros antes y después del tratamiento por lo mismo, cada observación puede adoptar uno de los dos valores dicotómicos y cada sujeto está reflejado por dos observaciones tomadas antes y después del tratamiento.
p1 vs p
Este formato "proporción 1 vs proporción 2" es el que se usa comúnmente para referirse a la comparación de grupos con variables cualitativas. (^1) Cartilla de catedra Psicoestadística- UCSE-DASS Dr. Ana Martos Mula Unidad 7.2.
LICENCIATURA EN PSICOLOGIA- CATEDRA: ESTADISTICA INFERENCIAL Paso 3: Colocar los datos n = 20 1−α=0, Paso 4: No se comprueban los supuestos porque estamos trabajando con técnicas NO PARAMETRICAS Cuando trabajamos con técnicas no paramétricas, no se comprueban los supuestos de técnicas PARAMETRICAS. Esto se debe a que las pruebas no paramétricas no requieren que los datos sigan una distribución específica, como la normal, ya que se basan en el análisis de frecuencias o rangos, en lugar de trabajar con estadísticas de intervalos o razones. Siempre se recomienda trabajar con un Alfa ASINTOTICO APROXIMADO. Paso 5: Formulación de hipótesis En este paso, se formulan las hipótesis que nos permitirán realizar el contraste de hipótesis: Hipótesis nula (H0): La variable independiente no influye en la dependiente.
H0: p1 = p
(No hay diferencia significativa) Hipótesis alternativa (H1): Las proporciones observadas muestran diferencias significativas. La variable independiente si influye en la dependiente.
H1: p1 ≠ p
(Hay diferencia significativa) El contraste de hipótesis se centra en la hipótesis nula porque es la afirmación que inicialmente se supone verdadera y que se somete a prueba. La hipótesis nula (H₀) suele representar la ausencia de efecto o diferencia, mientras que la hipótesis alternativa (H₁) sostiene que hay un cambio o diferencia. En la práctica, la hipótesis nula se prueba indirectamente, ya que el objetivo es intentar refutarla con la evidencia muestral. Si hay suficiente evidencia estadística en contra de H₀, se rechaza; De lo contrario, no se puede rechazar. Razón para centrarse en H₀: Riesgo controlado de error tipo I: En un contraste de hipótesis, el error tipo I (α) es el de rechazar H₀ cuando en realidad es verdadera. Al centrarse en H₀, se controla explícitamente este riesgo con un nivel de significancia previamente determinado (generalmente 0,05 o 0,01).
VARIABLE
DEPENDIENTE
VARIABLE INDEPENDIENTE
ANTES DESPUES
CON ESTRES 12 7
SIN ESTRES 8 13
LICENCIATURA EN PSICOLOGIA- CATEDRA: ESTADISTICA INFERENCIAL HIPOTESIS DE CONTRASTE Para realizar el ejercicio es importante recuperar la pregunta: ¿Podemos concluir que el mindfulness reduce el estrés laboral? H0: p1 = p 2 1-α (ACIERTO) β (ERROR) H1: p1≠ p 2 1- β (ACIERTO) α (ERROR) Como la pregunta infiere que la variable independiente influya en la variable dependiente. La decisión de rechazar o no rechazar hipótesis nula se referencia a partir del p-valor. El p-valor se compara con α (el nivel de significancia) para tomar una decisión en un contraste de hipótesis. El p-valor es la probabilidad de obtener un resultado al menos tan extremo como el observado en la muestra, suponiendo que la hipótesis nula (H0) sea verdadera. Por otro lado, α es el umbral que definimos de antemano, que representa el riesgo de cometer un error tipo I (rechazar H0 cuando es verdadera). Razón por la cual se compara el p-valor con α:
- Interpretación del p-valor: El p-valor nos indica cuán probable es que los resultados observados hayan ocurrido simplemente por azar, bajo la suposición de que la hipótesis nula es cierta. Si el p-valor es muy pequeño, sugiere que es improbable que los datos observados se deban únicamente al azar y proporciona evidencia en contra de H0.
- Decisión basada en α: El nivel de significancia α es el límite que define el riesgo que estamos dispuestos a aceptar de cometer un error tipo I. Este umbral se establece antes de realizar el análisis, generalmente en 0.05 (5%). Si el p-valor es menor que α: o El resultado es estadísticamente significativo, lo que significa que es poco probable que los resultados se deban al azar si la hipótesis nula es verdadera. o En este caso, rechazamos la hipótesis nula (H0), ya que el p-valor indica que las diferencias observadas son significativas. Si el p-valor es mayor que α: o No hay suficiente evidencia para rechazar H0, lo que significa que no podemos descartar la posibilidad de que las diferencias observadas sean simplemente producto del azar. o En este caso, no rechazamos la hipótesis nula.
LICENCIATURA EN PSICOLOGIA- CATEDRA: ESTADISTICA INFERENCIAL Paso 6: Aplicación de la formula en el SPSS Abrir el programa SPSS Cargar la variable Programa de Mindfulness (ANTES/DESPUES). En vista de datos cargar los datos observables en la primera columna ANTES cargamos los sujetos que en un primer momento expresaron tener estrés (les asignamos numero 1) y luego los sujetos que expresaron no sentir estrés (les asignamos el numero 2) luego en la segunda columna DESPUES, cargamos los sujetos que expresaron tener estrés (les asignamos numero 1) y seguido cargamos los sujetos que expresaron no sentir estrés (les asignamos numero 2) TENEMOS QUE COMPLETAR 20 UNIDADES OBSERVACIONALES que es el tamaño de la muestra. VARIABLE DEPENDIENTE
VARIABLE INDEPENDIENTE
ANTES DESPUES
CON ESTRES 12 7
SIN ESTRES 8 13
LICENCIATURA EN PSICOLOGIA- CATEDRA: ESTADISTICA INFERENCIAL LUEGO DE ACEPTAR SE PRESENTAN LOS RESULTADO: ES IMPORTANTE RESALTAR QUE EL VALOR QUE SE INTERPRETA ES ESTADISTICO MCNEMAR:
MCNEMAR=;p=0,063 ≥0,
Recordemos que cuando p-valor es MAYOR al α no se rechaza hipótesis nula. Paso 7: Interpretación ¿Podemos concluir que el mindfulness reduce el estrés laboral? Con base en los datos obtenidos, no hay suficiente evidencia para rechazar la hipótesis nula. El valor de MCNEMAR =0,063 es superior a α=0.05 (p valor mayor al error tipo I), lo que significa el mindfulness no afecta los niveles de estrés laboral de los empleados Esta conclusión tiene una probabilidad de acierto 1− α asintótico aproximado de 0,95 y una probabilidad de cometer un error tipo II β desconocido.
LICENCIATURA EN PSICOLOGIA- CATEDRA: ESTADISTICA INFERENCIAL EJERCICIOS PARA PRACTICAR A CONTINUACIÓN, SE PRESENTAN 10 SITUACIONES, DEBEN APLICAR LOS CONCEPTOS DE COMPARACION DE DOS GRUPOS RELACIONADOS CON VARIABLES CUALITATIVAS NOMINALES- ESTADISTICO DE MC NEMAR
- Un psicólogo deportivo está interesado en saber si la introducción de técnicas de visualización mejora el rendimiento de los atletas en competencias. Antes de la intervención, 9 de los 18 atletas expresan que están satisfechos con su rendimiento, mientras que 9 no. Después de tres meses de practicar técnicas de visualización, 7 atletas adicionales le informarán estar satisfechos con su rendimiento. ¿Las técnicas de visualización mejoran el rendimiento deportivo?
- Un psicólogo clínico decide investigar si la introducción de una terapia grupal reduce los síntomas de ansiedad en pacientes. Antes de la terapia, 13 pacientes informan sentir ansiedad, mientras que 7 no. Después de seis semanas de terapia, 5 pacientes que antes estaban ansiosos reportan que ya no lo están. ¿Podemos concluir que la terapia grupal reduce los síntomas de ansiedad?
- Un psicólogo laboral quiere saber si la introducción de horarios flexibles mejora la satisfacción laboral de los empleados. Antes de implementar los horarios flexibles, 11 empleados expresan satisfacción con sus condiciones laborales, mientras que 9 no. Después de tres meses de horarios flexibles, 6 empleados adicionales reportan estar satisfechos con su trabajo. ¿Se puede concluir que los horarios flexibles aumentan la satisfacción laboral?
- Un psicólogo escolar decide estudiar si la implementación de un programa de tutoría entre pares mejora el rendimiento académico de los estudiantes. Al inicio, 15 estudiantes informan que se sienten seguros en sus habilidades académicas, mientras que 10 no. Un mes después de participar en el programa de tutoría, 5 estudiantes adicionales reportan sentirse más seguros. ¿El programa de tutoría mejora la confianza académica?
- Un psicólogo clínico está interesado en conocer si un grupo de apoyo emocional mejora la percepción de bienestar en pacientes con depresión leve. Antes de unirse al grupo, 8 pacientes reportan sentirse bien, mientras que 12 no lo hacen. Tras seis semanas en el grupo de apoyo, 6 pacientes adicionales informan una mejor percepción de bienestar. ¿Podemos decir que el grupo de apoyo mejora el bienestar de los pacientes?
- Un psicólogo forense desea investigar si una intervención psicológica en un grupo de personas privadas de la libertad mejora su disposición a participar en programas de reintegración social. Inicialmente, 12 internos informan que estarían dispuestos a participar en los programas, mientras que 18 no. Después de la intervención, 7 internos adicionales expresan estar dispuestos a participar. ¿La intervención psicológica mejora la disposición a participar en los programas de reintegración social?
- Un psicólogo social está interesado en conocer si una campaña de concientización sobre la importancia de la inclusión mejora las actitudes de los empleados hacia sus compañeros con discapacidad. Antes de la campaña, 10 empleados expresan actitudes positivas, mientras que 15 no. Un mes después de la campaña, 9 empleados adicionales reportan actitudes más inclusivas. ¿Podemos concluir que la campaña de concientización mejora las actitudes hacia la inclusión?
- Un psicólogo organizacional decide investigar si la introducción de un programa de liderazgo en una empresa mejora la confianza de los empleados en sus superiores. Antes del programa, 14 empleados expresan que confían en sus líderes, mientras que 10 no lo hacen. Después del programa, 8 empleados que antes no confiaban cambiaron su opinión. ¿El programa de liderazgo aumenta la confianza de los empleados en sus superiores?
- Un psicólogo infantil está interesado en saber si la introducción de actividades recreativas durante el recreo reduce los niveles de agresividad en los niños. Antes de la intervención, 9 de los 20 niños muestran conductas agresivas. Un mes después de implementar las actividades recreativas, 6 niños adicionales reportan que ya no muestran conductas agresivas. ¿Podemos decir que las actividades recreativas reducen la agresividad infantil?
- Un psicólogo educativo quiere evaluar si la implementación de técnicas de enseñanza activa en un aula mejora la participación de los estudiantes. Antes de la intervención, 7 estudiantes informan que participan regularmente en clase, mientras que 13 no lo hacen. Después de implementar las técnicas, 8 estudiantes adicionales reportan que ahora participan activamente. ¿Se puede concluir que las técnicas de enseñanza activa aumentan la participación?
