Docsity
Docsity

Prepara tus exámenes
Prepara tus exámenes

Prepara tus exámenes y mejora tus resultados gracias a la gran cantidad de recursos disponibles en Docsity


Consigue puntos base para descargar
Consigue puntos base para descargar

Gana puntos ayudando a otros estudiantes o consíguelos activando un Plan Premium


Orientación Universidad
Orientación Universidad


ddii tema 2, Apuntes de Psicología

Asignatura: DDII, Profesor: Alumne Alumne, Carrera: Psicologia, Universidad: UB

Tipo: Apuntes

2013/2014

Subido el 26/12/2014

sanpra
sanpra 🇪🇸

4.2

(14)

8 documentos

1 / 4

Toggle sidebar

Esta página no es visible en la vista previa

¡No te pierdas las partes importantes!

bg1
TEMA 2 ANÀLISI QUANTITATIU DE LES DIFERÈNCIES
INDIVIDUALS
La diversitat constitueix un tret essencial dels éssers vius. En psicologia, diversos teòrics del
comportament han elaborat models descriptius i explicatius de la conducta. Tots admeten que, si
cada persona és única, és possible reconèixer unes característiques compartides per altres
persones (individualitat i comunalitat són compatibles en l’estudi del comportament humà). Per
poder descriure, explicar i predir el comportament, és necessari identificar aquells atributs
psicològics que condueixen la seva expressió.
2.1 Mesurar, quantificar, analitzar, predir
L’estudi de les diferències individuals inclou l’estudi i la mesura de la variabilitat (a més del
comportament). Per poder quantificar, mesurar, analitzar dades, predir... és fonamental conèixer
conceptes i procediments de l’anàlisi estadístic.
Tot el que existeix es pot mesurar. Mesurar consisteix en assignar valors numèrics a successos
o trets específics. Per tant, s’ha de transformar o operativitzar una variable perquè esdevingui
mesurable.
Les variables poden ser contínues (infinits valors numèrics entre valors) o discretes (no
valors intermedis entre ells).
Segons l’escala de mesura: nominals (= o no; no es pot realitzar càlculs amb ells),
ordinals (major o menor/ordre), interval (es pot quantificar la magnitud de la
diferència, però no hi ha 0 absolut) o raó (existeix 0 absolut).
Hi ha diversos mètodes o procediments per poder mesurar la variabilitat:
Autoinforme: Qüestionari adreçat al mateix subjecte a qui es vol avaluar (el que el
respondrà). Es parteix de la base que els individus són coneixedors conscients de les
seves pròpies característiques i que proporcionaran la info de manera fidedigna.
Heteroinforme: Qüestionaris aplicats a persones que coneixen un individu amb la
finalitat de recollir info sobre ell. Són com autoinformes aplicats a 3eres persones i, són
més costosos.
Observacions directes: Avaluacions de la intensitat o freqüència d’una conducta
associada a un tret psicològic realitzades per un examinador en un ambient natural o
artificial.
Biodata: Consisteix en recollir info d’una persona que pugui ser utilitzada com a
indicador de la seva personalitat. Ex: nº de multes com a indicador de manca de cura.
La qualitat de la info és equiparable o igual en els 4 procediments, sempre i quan s’hagin
realitzat correctament. Cap és millor que un altre.
Per poder comprovar si concorden les informacions, que molts cops tenen barems i criteris de
puntuació diferents, es fa a partir de l’estandardització o tipificació. Consisteix en transformar
les puntuacions directes obtingudes en puntuacions distribuïdes al llarg d’una corba de
distribució normal. Aquesta distribució reflecteix la freqüència amb què es produeixen aquestes
pf3
pf4

Vista previa parcial del texto

¡Descarga ddii tema 2 y más Apuntes en PDF de Psicología solo en Docsity!

TEMA 2 – ANÀLISI QUANTITATIU DE LES DIFERÈNCIES

INDIVIDUALS

La diversitat constitueix un tret essencial dels éssers vius. En psicologia, diversos teòrics del comportament han elaborat models descriptius i explicatius de la conducta. Tots admeten que, si bé cada persona és única, és possible reconèixer unes característiques compartides per altres persones (individualitat i comunalitat són compatibles en l’estudi del comportament humà). Per poder descriure, explicar i predir el comportament, és necessari identificar aquells atributs psicològics que condueixen la seva expressió.

2.1 Mesurar, quantificar, analitzar, predir

L’estudi de les diferències individuals inclou l’estudi i la mesura de la variabilitat (a més del comportament). Per poder quantificar, mesurar, analitzar dades, predir... és fonamental conèixer conceptes i procediments de l’anàlisi estadístic.

Tot el que existeix es pot mesurar. Mesurar consisteix en assignar valors numèrics a successos o trets específics. Per tant, s’ha de transformar o operativitzar una variable perquè esdevingui mesurable.

  • Les variables poden ser contínues (infinits valors numèrics entre valors) o discretes (no valors intermedis entre ells).
  • Segons l’escala de mesura: nominals (= o no; no es pot realitzar càlculs amb ells), ordinals (major o menor/ordre), interval (es pot quantificar la magnitud de la diferència, però no hi ha 0 absolut) o raó (existeix 0 absolut).

Hi ha diversos mètodes o procediments per poder mesurar la variabilitat:

  • Autoinforme: Qüestionari adreçat al mateix subjecte a qui es vol avaluar (el que el respondrà). Es parteix de la base que els individus són coneixedors conscients de les seves pròpies característiques i que proporcionaran la info de manera fidedigna.
  • Heteroinforme: Qüestionaris aplicats a persones que coneixen un individu amb la finalitat de recollir info sobre ell. Són com autoinformes aplicats a 3eres persones i, són més costosos.
  • Observacions directes: Avaluacions de la intensitat o freqüència d’una conducta associada a un tret psicològic realitzades per un examinador en un ambient natural o artificial.
  • Biodata: Consisteix en recollir info d’una persona que pugui ser utilitzada com a indicador de la seva personalitat. Ex: nº de multes com a indicador de manca de cura.

La qualitat de la info és equiparable o igual en els 4 procediments , sempre i quan s’hagin realitzat correctament. Cap és millor que un altre.

Per poder comprovar si concorden les informacions, que molts cops tenen barems i criteris de puntuació diferents, es fa a partir de l’ estandardització o tipificació. Consisteix en transformar les puntuacions directes obtingudes en puntuacions distribuïdes al llarg d’una corba de distribució normal. Aquesta distribució reflecteix la freqüència amb què es produeixen aquestes

puntuacions. És a dir, com es distribueixen les puntuacions en base al seu nombre d’ocurrència o presència.

Aquestes noves puntuacions transformades, puntuacions z , permeten que siguin comparades amb d’altres puntuacions estandarditzades. Matemàticament, una puntuació z s’obté mitjançant la raó de la diferència entre la puntuació directa d’un subjecte i la mitjana de puntuacions del grup, i la desviació típica. Z=(X-μ)/σ

La distribució normal representa un model matemàtic adequat per descriure una gran part de característiques objecte d’estudi de la Psicologia Diferencial. Poden mostrar variacions en la seva forma (en funció del grau de simetria/asimetria/aplanament) que no permeten definir una corba normal ideal.

La variança és un índex estadístic que reflecteix la magnitud de la variabilitat o dispersió de les mesures. En Psicologia Diferencial interessa veure l’associació entre variables en base a les variàncies compartides o proporció de la variabilitat comuna entre les variables. Això s’anomena covariància. Si és positiva indica relació lineal. Si és negativa relació inversa; i si és 0, no relació.

2.2 Metodologia experimental versus correlacional

L’aplicació del Mètode Científic Natural en Psicologia Diferencial topa amb algunes limitacions, com són la necessitat d’incloure elements no observables o latents per explicar les diferències en el comportament, o introduir procediments empírics en la recerca que requereixen no manipular les variables antecedents. Des d’aquest punt de vista es van desenvolupar dues tradicions en l’anàlisi quantitativa en Psicologia:

  • La metodologia experimental: Explicació de la conducta a través de la manipulació de l’entorn o de les variables antecedents, amb intenció d’establir relacions de causalitat (causa-efecte) entre les variables. Més força que els correlacionals, però no sempre són viables.
  • La metodologia correlacional: Observació natural i en la no modificació de l’entorn o dels subjectes, calculant les covariacions o correlacions entre variables.

Totes dues tradicions complementen la seva metodologia d’estudi mitjançant l’anàlisi estadística de les dades, essent aquesta, de naturalesa uni, bi o multivariada.

Distinció entre causalitat i correlació és important. La causalitat no és un ens observable , sinó una relació que es pot inferir. Sí que és observable la relació entre variables (correlació). Si bé es poden aplicar restriccions metodològiques (tipologia disseny, tècniques mostreig...) per restringir l’efecte de variables desconegudes, les conclusions i interpretacions són inferències causals. Per poder acreditar una causalitat, esdevé necessari veure que dues variables estan (co)relacionades i determinar una seqüència temporal que permeti aïllar un antecedent i un conseqüent. I crear un context per poder contrastar de forma controlada l’efecte d’una variable sobre una altra.

La correlació és una mesura del grau d’associació entre dues variables. S’expressa mitjançant valors numèrics entre 1 i 0, indicant una associació total o nul·la. Relació pot ser positiva o negativa (quan A augmenta, B disminueix).

L’AF va ser creada per Spearman i Thurstone com un mètode d’investigació. Actualment, engloba un conjunt de procediments usats per identificar la quantitat de variabilitat compartida en un conjunt de variables correlacionades entre elles i reduir la seva dimensionalitat a un nombre menor (factors). Dos tipus d’AF:

  1. Exploratori: Investiga si es poden agrupar diverses variables en factors sense partir d’hipòtesis prèvies.
  2. Confirmatori: Una teoria i una hipòtesi sobre la relació entre unes variables observables i unes latents les que guien l’anàlisi.

L’AF com a metodologia de recerca consta d’etapes:

  1. Fase inicial o preparació: Definir el problema a investigar i el disseny d’estudi. Una vegada recollida la base de dades, segons la classificació dels subjectes en diverses variables per fer un anàlisi correlacional per detectar possibles relacions de covariància, plasmades en una matriu de correlacions.
  2. Fase de factorització: S’organitza la matriu de correlacions en una matriu de factors, que resumeix les variables observades en combinacions factorials.
  3. Rotació: Factors s’organitzen eficientment en el seu mínim número. La rotació dependrà de criteris matemàtics i psicològics.
  4. Interpretació dels factors

L’AF també té algunes dificultats, com l’elecció del mètode d’extracció de factors, el nombre de factors o mètode de rotació. Els criteris que puguin guiar no són tant clars. Algunes limitacions d’alguns models són:

  • Mostreig i nombre de variables: En l’AF exploratòria cal recollir un nombre ampli de variables. Si no és mesurat no podrà ser identificat com a factor i l’anàlisi pot ser incompleta. Per poder delimitar un factor cal disposar d’un mínim de 3 variables.
  • Mostreig i nombre de subjectes: Representativitat de la mostra és important, especialment en AF exploratòria, i convé que la variabilitat sigui àmplia per poder generalitzar les conclusions.
  • Mètode d’extracció de factors: Requereix aprofundir en conceptes estadístics per ser resolt. L’Anàlisi de Components Principals (ACP) realitza anàlisi diferent i genera tants components com variables, per això es preferible fer-ho servir quan hi ha poques variables. Amb més de 25 variables no hi ha gaire diferència en les dimensions o factors que s’obtindrien mitjançant un procediment o l’altre.
  • (^) Nombre de factors: Si s’empren pocs factors, es generen pocs factors generals i es comprimeix la dimensionalitat. Si se n’utilitzen molts, es corre el risc de fragmentar-los i perdre generalitat. S’opta per agafar l’estructura més simple.
  • Mètode de rotació: Pot ser ortogonal o obliqua. La obliqua es relaciona amb obtenir estructures simples. A més, permet factoritzar les correlacions entre factors i produir factors d’ordre superior.