- Mar 2023
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El paquete externo es una colección de herramientas que son muy útiles cuando R necesita interactuar con archivos que son producidos por otros paquetes de software (por ejemplo, SPSS)
se refiere al paquete foreign
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La idea aquí es variar deliberadamente los predictores (IV) para ver si tienen algún efecto causal en los resultados
en la investigación experimental, variamos los predictores para ver si tienen efecto en los resultados (outcomes)
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Investigación experimental y no experimental
esta distinción tiene que ver con el grado de intervención del investigador en el estudio
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Hasta cierto punto, entonces, una medida muy poco confiable tiende a terminar siendo inválida para fines prácticos; tanto es así que mucha gente diría que la confiabilidad es necesaria (pero no suficiente) para asegurar la validez
La confiabilidad es necesaria, pero no suficiente
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confiabilidad es en realidad un concepto muy simple: se refiere a la repetibilidad o consistencia de su medición
Confiabilidad está relacionado con la repetibilidad o consistencia de una medición
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No es escala de intervalos, pero en la práctica está lo suficientemente cerca como para que usualmente pensemos que es una escala cuasi-intervalo.
Las escalas de Likert no necesariamente son de intervalo, no hay un cero natural (entonces serían de intervalo), pero la distancia entre 1 y 2, no necesariamente es la misma que entre 2 y 3, etc... Se podría decir, más bien, que las escalas de likert son de cuasi-intervalo
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Las variables de escala de intervalo y escala de relación pueden ir en cualquier dirección
- las escalas nominales y ordinales son siempre DISCRETAS
- las escalas de intervalo o de relación pueden ser DISCRETAS o CONTINUAS
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un segundo tipo de distinción que debes tener en cuenta, con respecto a qué tipos de variables puedes encontrarte. Esta es la distinción entre variables continuas y variables discretas
la primera distinción de las variables tiene que ver, más bien, con las escalas de medición
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en la que cero realmente significa cero, y está bien multiplicar y dividir.
en las escalas de relación, el cero sí significa cero y está bien dividir
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Un estudiante que comenzó en 2003 sí llegó 5 años antes que un estudiante que inició en 2008. No obstante, sería una locura para mí dividir el 2008 para el 2003 y decir que el segundo alumno comenzó “1.0024 veces después” que el primero. Eso no tiene ningún sentido en absoluto
con las escalas de intervalo no podemos realizar operaciones per se... no podemos dividir 10 grados centígrados entre 30 grados, etc.. no tiene sentido hacerlo
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En el caso de las variables de escala de intervalo, las diferencias entre los números son interpretables, pero la variable no tiene un valor cero “natural”.
nunca he entendido porqué las escalas de intervalo no tienen un valor cero natural.
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observe que si bien podemos usar el orden natural de estos artículos para construir agrupaciones sensatas, lo que no podemos hacer es promediarlos
en las escalas ordinales, no es posible promediar!
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Una variable de escala ordinal es aquella en la que hay una manera natural, significativa de ordenar las diferentes posibilidades, pero no se puede hacer nada más
en las escalas ordinales ya hay una posibilidad de ordenar las posibilidades
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Una variable de escala nominal (también denominada variable categórica) es aquella en la que no existe una relación particular entre las diferentes posibilidades
Para las escalas nominales, no hay distinción de "mejor" o "mayor"
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escalas de medición
al final, las escalas de medición son lo mismo que variables, y estas a su vez tienen diferentes tipos
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las variables son los “datos” reales con los que terminamos en nuestros conjuntos de datos.
importante la distinción entre medida y variable
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la recolección de datos se puede considerar como una especie de medición
importante... ya es una medición
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Campbell y Stanley (1963) para la discusión del diseño del estudio, y Stevens (1946) para la discusión de escalas de medición
revisar esta bibliografía
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