Bienvenida, bienvenido a esta videoclase de la asignatura Técnicas
y Herramientas para la Investigación Cuantitativa.
En esta videoclase
vamos a hacer una introducción a la estadística inferencial
y la vamos a hacer a través de un problema
para que vean la utilidad que puede llegar esto
a tener en su labor investigadora o incluso docente.
Entonces, bueno, pues veremos una introducción
a la estadística inferencial, abordaremos un caso práctico
y llegaremos a algunas conclusiones de forma conjunta.
¿Por qué es útil la estadística inferencial?
Pues porque nos permite, como la propia palabra dice,
sacar inferencias a partir de muestras
y nos basamos en la teoría de la probabilidad.
Hay modelos discretos, continuos, bivariantes
y a partir de ahí tenemos distribuciones claves
para sacar la inferencia.
No vamos a entrar en profundidad
en esto debido al carácter introductorio del curso,
pero es importante que sepan esta base.
Vamos a ver un problema, un ejemplo.
Imagínense que son docentes de la Facultad de Filología de la UNED
y quieren estudiar.
¿Qué impacto tiene el grado de estudio de inglés en el desarrollo
de la interculturalidad?
Una pregunta que pocos se pueden plantear.
A ver, para ello tenemos que utilizar un instrumento psicométrico
validado.
Por ejemplo, en este caso
hay uno muy potente que es la escala de recursos interculturales
de Geray González Plasencia.
Pues lo usamos, lo aplicamos y medimos.
Vamos a coger de forma aleatoria 200 estudiantes del primer curso
y 200 estudiantes del cuarto curso para ver si hay diferencia
entre el principio y el final.
Entonces, cuando lo aplicamos descubrimos que hay cifras
120 estudiantes que tienen una alta conciencia intercultural
en primero y 187 que tienen una conciencia intercultural alta
en cuarto.
Entonces nos preguntamos, a ver, 120 y 187,
yo no sé a qué punto está aquí una diferencia.
Pues, la pregunta de investigación, ¿cuál sería?
¿Hay una diferencia significativa entre.
El alumnado de primero
y el de cuarto en lo que respecta a la conciencia intercultural
y para ello les recomendamos que por supuesto tengan siempre
a mano el manual de Reales Avilés de diseño,
investigación y análisis de datos en el que nos hemos inspirado
para diseñar este problema.
Es de aquí de la casa, es de la UNED y bueno,
les recomendamos que lo adquieran porque es muy útil
y muy interesante.
Pues seguimos los pasos que proponen estas autoras
y estos autores de la Facultad de Psicología.
Primero vamos a ir por pasos,
porque cuando hacemos ciencia tenemos que ser muy sistemáticos,
muy rigurosos.
Vamos a ver las condiciones y los supuestos, la hipótesis,
vamos a ver qué estadístico de contraste tenemos que usar,
la regla de decisión y la conclusión.
Es decir, vamos a ver si se cumplen las condiciones necesarias
para aplicar una prueba estadística.
Y vamos a partir de ahí, ¿qué hipótesis tenemos?
Vamos a tener siempre una hipótesis nula
y una hipótesis alternativa.
Y en base a esto, al tipo de planteamiento que tengamos,
los tipos de datos,
elegimos un estadístico de contraste.
Entonces, a partir de aquí, aplicando este estadístico,
obtendremos unos datos y aplicaremos una regla de decisión.
Es decir, aceptamos la hipótesis alternativa
o la hipótesis nula.
Y ya de ahí,
pues, interceptamos el problema que es lo que nos importa.
Entonces, aquí, condiciones y supuestos.
Pues tenemos dos muestras independientes.
Además, tenemos variable independiente, que es el curso,
primero y cuarto,
y la independiente es la conciencia intercultural,
que puede ser baja o alta.
¿Cuál es la prueba adecuada en este caso?
Pues en este caso es el chi cuadrado de independencia 2x2.
Y aquí lo que tenemos es hipótesis nula,
la H0 y la hipótesis alternativa,
la H1.
La H0 es que no hay diferencia en lo que respecta a conciencia
intercultural entre primero y entre cuarto.
La H1 es que sí que hay diferencia y que en cuarto va a haber mayor
conciencia intercultural.
Las planteamos en términos de proporciones en este caso.
Y como resolvemos este estadístico por Marcial Antón,
nos recomiendan esta Z. Y esta Z nos puede asustar bastante,
porque vemos aquí P1, P2, P1, P2.
Vamos a verlo, que no pasa nada.
Pues P1 y P2 son las proporciones que hemos observado en la muestra 1
y en la muestra 2.
Las n son los tamaños de las muestras.
Y ahora vemos aquí una p.
Esta p es la proporción combinada.
¿Por qué?
Porque en el numerador lo que tenemos es la diferencia
entre las proporciones de las muestras y la diferencia
entre las proporciones bajo la hipótesis h sub 0.
Es decir, asumimos igualdad.
¿Qué significa que asumamos igualdad?
Que a retos prácticos
pi sub 1 menos pi sub 2 es 0.
Y después en el denominador tenemos la raíz cuadrada de p por 1 menos p.
Esa es la varianza combinada de la proporción.
Y después ajustamos la varianza al tamaño de la muestra con 1 partido 1
sub 1, que es el tamaño de la muestra 1 del oxidante
de primero, y en el sub 2 el tamaño de la muestra del cuarto.
Y el resultado nos va a dar un Z,
que son las deviaciones estándar.
De las que nos alejamos.
Entonces, pues, del problema sacamos que N sub 1 es 200, N sub 2 es 200,
la P1 que es, pues, el número de estudiantes
con conciencia intercultural alta entre la muestra, 120 entre 200,
0,6.
P sub 2,
pues, simplemente 187, los que tienen conciencia intercultural alta
en cuarto curso entre la muestra del cuarto curso, ¿vale?
Entonces, 187 entre 200.
Ya tenemos la N, Y la P, pero nos falta la P mayúscula,
pero la P mayúscula simplemente era sustituir, ¿vale?
Pues sustituimos la P mayúscula
y obtenemos 307 partido 400, que es 0,7645.
Y el valor de Z, simplemente estos valores los sustituimos en Z,
teniendo en cuenta la P que hemos calculado.
Un consejo, si lo hacen con calculadora.
Almacenen el resultado obtenido de la P,
porque de esta forma será más preciso.
¿Vale?
Entonces, sustituimos la calculadora con el software que estemos usando
y ya tenemos que Z es menos 7,93.
¿Y a esto qué hacemos con esta Z, no?
Pues, muy sencillo.
Tenemos tabla normalizada, ¿vale?
Pero en R,
que es un programa que tienen accesible en la plataforma virtual,
si ponen PNorm y SZ, le va a dar el P-valor.
En este caso el p-valor es 1,1 por 3,15.
Es decir, es pequeñísimo.
¿Qué significa esto?
Pues que la probabilidad de que la hipótesis nula sea cierta
es bajísima.
¿Esto a qué nos lleva?
A aceptar la hipótesis alternativa.
¿Y qué decía la hipótesis alternativa?
Porque sí que hay diferencia entre la conciencia intercultural,
entre cuartos y primeros.
Recuerden que son datos que hemos usado para hacer los ejemplos,
que no son datos reales.
Pero simplemente para que puedan practicar en casa.
Entonces, la estadística es muy útil porque aporta rigor y objetividad
al estudio de lengua y nos permite evaluar programas de metodología.
Pero cuidado,
aquí estamos en lo que en pedagogía se conoce como educación
basada en la evidencia.
Estos datos
son unos datos que nos aportan evidencia, valores numéricos,
pero están simplificando la realidad porque estamos haciendo modelos.
Entonces hay que tener mucho cuidado con cómo utilizamos después
esta evidencia porque de aquí directamente podemos,
con este análisis que de alguna forma simplifica, utilizarlo directamente
para implementar políticas educativas,
etc. Porque la realidad educativa es compleja
y no podemos simplificarlo.
Simplemente esto es un dato robusto que nos sirve
para tomar decisiones informadas.
Entonces, siempre la educación basada en la evidencia
hay que tomarla con cierta cautela.
Es muy útil, pero con cautela.
Así que, muchas gracias por su atención
y nos vemos en la próxima videoclase.