Bienvenidos, bienvenidas a una nueva clase de la asignatura
Técnicas y Herramientas para la Investigación Cuantitativa.
En esta clase de hoy traemos el siguiente índice de contenido,
como podéis ver en pantalla.
Vamos a mencionar brevemente qué objetivos de aprendizaje
queremos lograr y luego vamos a introducir el tema
para pasar a explicar qué es eso del método científico
y en qué consiste la estadística de inscripción inferencial
para terminar con el uso de herramientas digitales.
Sobre los objetivos de aprendizaje que queremos alcanzar,
básicamente queremos que nuestro alumnado sea capaz de utilizar
el método científico para diseñar sus propios estudios de investigación
usando estadística descriptiva o estadística inferencial.
Y además nos gustaría que después pudieran utilizar
herramientas digitales bien para analizar esos datos
o bien para mostrarlos y compartirlos.
Vamos a explicar muy brevemente qué consiste el método científico,
qué es necesario en cada una de las investigaciones
que llevamos a cabo.
Luego vamos a introducir
de qué se trata la estadística descriptiva inferencial,
aunque van a ser mucho más focalizadas
y mucho más explicadas en detalle en otras clases
de nuestra asignatura.
Y vamos a terminar mostrando algunas herramientas digitales
que se pueden utilizar en el ámbito de la lingüística aplicada.
Empezamos, por lo tanto, por el método científico.
Según varios autores podemos establecer siete pautas, digamos,
que debemos llevar a cabo para poder desarrollar una investigación,
bien en lingüística aplicada, bien en otras áreas de estudio.
Vamos a empezar efectuando una tarea de observación
porque realmente necesitamos saber qué es lo que pasa,
qué es lo que hay y qué es lo que necesitamos hacer.
Es decir, esa tarea de observación nos va a definir claramente
el objeto de estudio de nuestra investigación.
A continuación vamos a formular una pregunta.
Que realmente nos permita conocer más allá del fenómeno que hemos observado
y que va a ser
la pregunta que nosotros queremos responder en el futuro.
A partir de esta pregunta vamos a elaborar una hipótesis.
Esta hipótesis
viene a ser una posible explicación de los hechos,
algo que nosotros queremos refutar o que queremos rebatir.
Por lo tanto, va a poder ser validada o refutada.
Como cuarto paso,
vamos a diseñar el método propiamente dicho de estudio,
de investigación.
Es decir, qué tipo de pruebas
vamos a llevar a cabo, qué conjuntos de datos necesitamos,
con qué herramientas quiero contar,
etc. Una vez hemos diseñado nuestro método,
tenemos que disponernos a recoger datos,
de qué manera vamos a hacerlo.
Tenemos que idear ese plan que nos ayude.
Van a ser datos medibles,
es decir, bien a nivel cualitativo,
bien a nivel cuantitativo o de ambas maneras.
Una vez hemos recogido estos datos, vamos a proceder a su análisis
como tal y vamos a hacerlo aplicando ese método que hemos elegido
anteriormente.
Finalmente, vamos a anotar descubrimientos,
vamos a ver qué resultado hemos obtenido,
vamos a ver qué conclusiones hemos sacado
y así va a ser como vayamos a refutar, a rebatir,
a validar nuestra hipótesis que aparecía en el paso anteriores.
Dicho esto, podemos partir de la estadística descriptiva,
que no viene a ser otra cosa que el análisis de datos
basado en la descripción de los mismos.
Es decir, tenemos un conjunto de datos,
vamos a observarlos, vamos a describirlos
y vamos a aportar una serie de resultados.
No vamos a hacer inferencias ni generalizaciones.
En este caso vamos a utilizar medidas como la frecuencia absoluta
o la frecuencia relativa.
Vamos a utilizar porcentajes,
vamos a poder aplicar medidas de tendencia central,
como la media, la mediana,
la moda, que ya han sido explicadas anteriormente
y que van a ser mucho más explicadas
a lo largo del curso, media dispersión,
como puede ser el rango, que es la diferencia entre el valor máximo
y el valor mínimo, la deviación estándar,
que es la distribución alrededor de la media,
o la varianza, que es básicamente esa deviación estándar
elevada al cuadrado.
Y también podemos utilizar medidas de posición
cuando queremos comentar sobre nuestros datos,
que pueden ser cuartiles, que es
cuando partimos el conjunto de datos en cuatro partes iguales,
siendo cada una el 25% de representación del conjunto,
deciles dónde se partiría ese conjunto de datos
en 10 partes iguales, o percentiles,
donde la partición sería en 100 partes iguales.
Veamos un ejemplo donde aplicamos estadística descriptiva.
En este caso vamos a analizar los conectores causales
que se usan en producciones escritas de aprendices de L de nivel B1,
porque queremos conocer cuáles son los más frecuentes mediante un conteo
o queremos calcular la diversidad léxica
mediante lo que llamamos tipo token,
que viene a ser el tipo cada una de la variedad que se utiliza
y token las veces que lo utilizamos.
Observamos, queremos analizar esto
porque observamos anteriormente que hay una escasa variedad
en el uso de conectores en este grupo de alumnado,
por lo tanto partimos de una hipótesis que es que predomina
en todo caso el porqué, ese término porqué como conector causal.
El método elegido es analizar 30 textos diferentes,
por lo tanto van a ser 30 personas las que participen en este estudio
y los resultados obtenidos van a ser que se utiliza
porque en un 85% de esos textos
frente al 15% que se utilizan otro tipo de conectores causales.
Por lo tanto, concluimos que, dado esto,
este alumnado necesita una mayor variedad léxica
cuando se trata del uso de conectores causales.
Por lo tanto, una necesidad de intervención didáctica
para que puedan aprender realmente más conectores
y puedan aprender a aplicarlos y a usarlos en sus producciones
escritas.
En cuanto al otro término que nos interesa
en esta clase, estadística inferencial,
Aquí vamos a analizar también una muestra de datos,
pero en este caso sí que vamos a hacer inferencias
o generalizaciones.
Es decir, vamos a comparar grupos, vamos a estimar parámetros.
Hay dos tipos en concreto, paramétrica,
que es esa que sí que asume una distribución conocida o normal,
está basada en parámetros ya conocidos.
Y no paramétrica,
que es esa que no requiere ninguna distribución específica,
pero sí que siempre vamos a estar haciendo generalizaciones
y aplicando los resultados que obtenemos de un conjunto
de datos específicos a, por ejemplo, una población total.
Por ejemplo, traemos también el mismo tipo de análisis,
conectores causales, producción escrita, aprendices de L,
pero en este caso vamos a comparar dos grupos, nivel B1
y nivel B2, y vamos a ver si hay diferencias significativas
en el uso de este tipo de conectores.
Por un lado, tenemos una hipótesis nula que nos va a decir
que no hay diferencias significativas en el uso
de estos conectores causales por esos dos grupos de nivel.
Pero sí que tenemos una hipótesis alternativa
también que nos va a decir que el B2 usa más conectores
que el grupo de B1.
El método de análisis va a ser el mismo,
vamos a tener 30 textos por grupo en este caso,
por lo tanto van a ser 60 personas participantes y pruebas
que podemos llevar a cabo para poder descubrir nuestra hipótesis.
Podemos llevar a cabo la prueba T de Student
para comparar medias de frecuencia de uso entre los dos grupos,
o la prueba de Mann-Whitney-Hughes si los datos
no siguen una distribución normal o aplicar intervalos de confianza
para estimar la diferencia de media.
En este caso, concluimos que si el valor P es menor de 0,05,
sí que hay una diferencia significativa.
Por lo tanto, nuestra hipótesis nula quedaría anulada
y sería la hipótesis alternativa la que sí que valdría.
Las herramientas digitales en estos casos que hemos traído
son fundamentales si queremos realmente
llevar a cabo un análisis riguroso, eficiente de esos datos,
mostrarnos representación clara, visible cuando queramos comunicarlo.
Y traemos aquí cuatro grupos de herramientas que podéis utilizar
en vuestro análisis de corte lingüística aplicada.
Por un lado tenemos el software de Corpus,
en el que vamos a utilizar herramientas para análisis textual.
Como Sketchchanging, como Ancon,
y aquí vamos a poder descubrir la frecuencia léxica
de un texto, cómo se combinan las palabras,
cómo han evolucionado los usos de las distintas palabras.
Con respecto a los software de análisis,
nos van a permitir procesar datos lingüísticos.
Excel es el más común de todos, tiene un coste muy bajo,
es muy accesible y muy visual.
Por otro lado, es de PSS.
Requiere licencia, pero es cierto que es muy potente
y de dificultad media.
En cambio R es un poquito más complejo,
pero a la vez muy fiable y además personalizable.
Otro tipo de software sería el de visualización,
donde vamos a utilizar herramientas
para poder visualizar datos de manera gráfica.
Aquí tenemos, por ejemplo, Tableau,
que nos permite hacer gráficos interactivos y además es sencillo
porque tiene una interfaz muy intuitiva.
Y D3.js, que es el que nos permite realizar visualizaciones web
más dinámicas,
por lo tanto es un poco más complejo y necesita algo más de maestría.
Finalmente, los software de transcripción
van a funcionar con datos orales, tipo entrevista, debate, etc.
Podemos utilizar Pratt para poder analizar
o realizar análisis acústico de voz y es gratuito.
Viene ofrecido por la Universidad de Ámsterdam.
Y también tenemos Transana,
que es el que nos va a permitir hacer transcripciones
y codificación audiovisual.
Muchas gracias y hasta pronto.