Tema 2: Libro y preguntas

Question 1

Qué es lo más importane en los diseños de investigación que permite comproboar hipótesis sin cometer errores:

Answer 1

Validez (de los diseños de investigación)

Se distingue entre validez interna y externa

Question 2

Validez interna: (control)

Answer 2

Grado de confianza con el que podemos decir que la relación entre las variables es de causa-efecto (Según interpreta el invesitgador)

Que no intervienen otras variables no indicadas

->
Para eso hacemos un control correcto de las variables externas que podrían influir sobre la variable dependiente.

Question 3

Cómo tenemos validez interna?

Answer 3

Hacemos un control correcto de las variables externas que podrían influir sobre la Variable Dependiente.

Question 4

Validez de conclusión estadística o inferencial:

Answer 4

Grado de confianza con el que se puede concluir que existe covariación entre las variables, basándose en pruebas estadísticas.

Primero se debe conocer si existe covariación.

Se relaciona con experimentos que miden si un tratamiento es eficaz y en
qué medida tiene resultados.

Question 5

Validez externa (representatividad)

Qué se debe poder generalizar? (3)

Answer 5

Grado en que una relación causa-efecto encontrada puede extrapolarse a otras alternativas causa-efecto, otras personas y otros contextos.

1. La muestra a la población referida
   2
2. Las condiciones específicas de la investigación y VI escogidas a los contextos y constructos de interés
3. La medida de la variable dependiente al constructo psicológico estudiado

Question 6

Validez de constructo de causas y efectos

Answer 6

Grado de confianza para establecer generalizaciones a constructos de orden superior.

La causalidad entre variables dentro de un contexto teórico

Surge de la necesidad de generalizar las relaciones causa efecto encontradas a los constructores teóricos que representan

Surge de la necesidad de determinar la relación causal de las variables
estudiadas dentro de su contexto teórico.

Question 7

Es necesario que tanto la validez interna (control) como la externa (representatividad) se cumplan. El exceso de una ________-

Answer 7

reduce la otra.

Por ejemplo, controlar mucho un experimento lo vuelve artificial y menos representativo.

Question 8

Cuál modelo no permite estimar la validez interna?

Answer 8

El correlacional porque no está basado en manipulación experimental de variables independientes ni en establecer relación de dependencia entre variables

(si no en una observación sistematica para deducir Posibles relaciones de interdependencia (como varianza))

Question 9

Algunos experimentos correlaciónales si permiten cierta manipulación de las condiciones.
Garantías científicas
dos ejemplos:

Answer 9

1. Diseños ATI → Interacción de Aptitud x Tratamiento (analizas la incidencia de alguna manipulación situacional o tratamiento con la diferencia individual (aptitud)

2.Diseños longitudinales → postulan en cierta medida las relaciones de dependencia.

(Influencia de factores que pueden ser manipulados en el tiempo y observar sus efectos en otras variables)

Question 10

Las estrategias de investigación en el estudio de diferencias individuales emplean Procedimientos selectivos y estadísticos de control para eliminar los efectos de variables extrañas (porque no puede recurrir a la aleatorización)

Estos procesos son: (3)

Answer 10

1. Homogeneización de las muestras Las variables que pueden afectar se mantienen constantes. Reduce validez externa.
   1.Emparejamiento entre sujetos del grupo control y experimental en las variables extrañas. Reduce validez interna.
   1.Procedimientos estadísticos que anulan las influencias al tratar los datos (a posteriori) ej. correlación parcial

Question 11

Qué significa la homogeinización de las muestras?

¿Qué validez reduce?

Answer 11

Las variables que pueden afectar se mantienen constantes. Reduce validez externa o capacidad de generalización de los resultados

Question 12

Emparejamiento entre sujetos del grupo control y experimental en las variables extrañas

¿Qué validez reduce?

Answer 12

Validez interna

Question 13

Los diseños utilizados en la Psicología de las diferencias individuales presentan, por lo general, una validez externa _________ a los diseños experimentales

Answer 13

superior

• en especial si los diseños en psicología de las diferencias utilizan técnicas de muestreo aleatorio

Question 14

Para alcanzar un grado de representatividad adecuado, se requiere de:
(2)

Para comprobarla se pueden replicar los experimentos en diferentes
grupos y situaciones.

Answer 14

○ Una buena muestra
○ Coherencia entre las variables medidas en el estudio y el
problema analizado.

Question 15

Qué son las replicaciones sistemáticas?

Answer 15

comparar resultados en situaciones con modificaciones graduales del experimento inicial.

Question 16

Los diseños en psicología diferencial también tienen mayor validez ecológica:

Answer 16

semejanza entre la situación de la investigación y las condiciones reales.

Esto se debe al menor número de condicionamientos y restricciones de la investigación

Para incrementar la validez ecológica aún más se puede replicar el experimento en situaciones distintas y comparar los resultados.

Question 17

Cuáles son las herramientas estadísticas de la psicología diferencial?

Answer 17

Técnicas multivariadas

Question 18

A qué se refiere con multivariado?

Cuál es objetivo? (2)

Answer 18

Se refiere a la análisis de datos que operan con muchas variables a la vez.

Tienen un objetivo descriptivo e Inferencial

Question 19

Un análisis multivariado se define según: (4)

Answer 19

1. Si emplea técnicas de dependencia o interdependencia
2. La escala de medida: métrica o no-metríca
3. Número de variables a estudiar
4. Objeto de estudio

Question 20

Técnicas multivariadas:

Técnicas de interdependencia 👯‍♀️:

Son de caracter: _______
Se basan en la _________ entre las variables estudiadas

Permiten ___________ la información para encontrar
___________________

De qué son la base?

Answer 20

Carácter descriptivo
Covariación🐸

Permiten clasificar la información para encontrar su estructura subyacente.

Son la base de posteriores relaciones de dependencia (causa-efecto) → es uno de los **criterios para la relación causal*

Question 21

Técnicas multivariadas

**Técnicas de dependencia **

Estudian _____________ para explicar ___________

Cuál es su propósito?

Answer 21

● Estudian variables independientes para explicar variables dependientes.

Propósito: Intenta conocer cómo funciona la relación entre VI y VD.

● VI → variable predictora - VD → Variable de criterio

Question 22

técnicas multivariadas

Escalas de medida: (2)

Answer 22

1. Métricas (cuantitativas, la variable se presenta en unidades estandarizadas para hacer operaciones)
2. No métricas Le designan un atributo al fenómenos (pero no se puede cuantificar)

Question 23

La estrategia (diseño de Investigación ) se elige en función de: (2)

Answer 23

1. Hipótesis planteada
   (Las más empleadas son las descriptivas y predictivas, pero cada vez se recurre más a hipótesis explicativas asociadas a modelos teóricos. (como matemáticos))
2. Características de la muestra

Question 24

Los objetivos de los modelos matemáticos explicativosse resumen en tres cuestiones:

Answer 24

1. al operativizar las hipótesis Identificar la función de las variables analizadas
2. Identificación y control de las variables extrañas y moduladoras
3. Elección de técnicas de análisis de datos adecuadas para las hipótesis

Question 25

Existen tres tipos de **estrategias de investigación**: (3)

Answer 25

1. **Descriptiva 2. Correlacional 3. Manipulativa ** ## Footnote DCM

Question 26

Los diseños de Psicología Diferencial basados en los 3 tipos de estrategias de investigación (DCM) se dividen en dos bloques:

Answer 26

1. **Grado de manipulabilidad:** Diseños *correlacionales y experimentales*. Técnicas ex-post-facto (correlacionales y comparativas) y cuasiexperimentales (*manipulación de variables)* 2. **Diseños vinculados al tiempo** Se relacionan con los *momentos temporales de la recogida de datos.* Se distinguen los *modelos transversales y longitudinales.*

Question 27

# Métodos de investigación en las diferencias individuales Criterios clasificatorios: Hay 2 bloques: Qué está incluido en el grado de manipulabilidad?

Answer 27

Diseños ex post facto vs diseños cuasi experimentales En los ex post facto están los diseños de correlacionales y los comparativos Y dentro de los correlacionales los Descriptivos, Predictivos y Explicativos

Question 28

# Métodos de investigación en las diferencias individuales Criterios clasificatorios: Hay 2 bloques: Qué está incluido en el grado de temporalidad ?

Answer 28

Diseños transversales vs diseños longitudinales En los **transversales** están los transeccionales, transnacionales y transcultutales En los **longitudinales** están los transversos y los de poblaciones

Question 29

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Cómo es el control de las variables Independientes?

Answer 29

No hay control directo porque sus manifestaciones ya están dadas. **Se refieren a las relaciones entre las variables sin intervención directa por medio de correlación o comparación** entre variables dependientes e independientes ## Footnote * no se pueden asignar las condiciones a los sujetos (variables independientes) ejemplo inducirle a un sujeto de presión. Si no seleccionar a los que ya poseen las características que quieres estudiar. (ej. los que ya tienen depresión)

Question 30

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Se diferencian variables dependientes e independientes?

Answer 30

Aunque no se basa en un análisis causal, **si** se diferencian variables dependientes e independientes.

Question 31

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Se diferencian variables dependientes e independientes Según su: (2)

Answer 31

○ Según su **orden temporal:** La VI es *anterior* a la VD ○ Según un **marco teórico,** en el que la VI *explique* la VD

Question 32

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales Cuál es su objetivo?

Answer 32

Su objetivo es **explorar un área de estudio, relacionando variables entre sí.**

Question 33

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales Cuál es su objetivo general? además pueden tener 3 objetivos que son:

Answer 33

Su objetivo es **explorar un área de estudio, relacionando variables entre sí.** 1. Descriptivos 2. Predictivos 3. Explicativos DPE

Question 34

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: objetivo Descriptivo Para qué son útiles?

Answer 34

Para campos poco estudiados **donde no existen relaciones conocidas** entre las variables (taxonomías, estructuras)

Question 35

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: objetivo Descriptivo Según sus **propositos** se pueden dividir en: (2)

Answer 35

1. **Análisis relacionales** Conocer las relaciones entre las variables de interés usando técnicas correlacionales 2. **Análisis de estructuras** Encontrar las estructuras subyacentes de la realidad observada **(estructurar la realidad)**

Question 36

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: Descriptivo Según su propósito: **Análisis relacional** Dos técnicas: ## Footnote Propósito: Conocer las relaciones entre las variables de interés empleando estrategias correlacionales

Answer 36

1. Coeficiente de correlación de Pearson 2. Coeficiente de correlación de **Spearman**

Question 37

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: Descriptivo Según su propósito: Análisis relacional Una de sus técnicas: Coeficiente de **correlación de Pearson** ● Permite conocer ____________________

Answer 37

Permite conocer **si existe una relación lineal entre dos variables cuantitativas** (discreta o continua).

Question 38

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: Descriptivo Según su propósito: Análisis relacional Una de sus técnicas: Coeficiente de **correlación de Pearson** ¿Se puede inferir causalidad? Se puede conocer la dirección de la relación? (quien produce cambios en quien)

Answer 38

* No se puede inferir causalidad * No se puede conocer la dirección de la relación, es decir, qué variable es la que produce los cambios en la otra.

Question 39

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: Descriptivo Según su propósito: Análisis relacional Una de sus técnicas: Coeficiente de **correlación de Pearson** **La magnitud de la relación varía dentro de** _______________

Answer 39

Un rango de** -1 y 1.**

Question 40

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: Descriptivo Según su propósito: Análisis relacional Una de sus técnicas: Coeficiente de **correlación de Pearson** Qué diagrama es una forma complementaria de averiguar si existe correlación?

Answer 40

Situando los datos en un **diagrama de dispersión**, para ver si se ajustan a una línea.

Question 41

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: Descriptivo Según su propósito: **Análisis de estructuras** Cuál es este propósito?

Answer 41

Encontrar las **estructuras subyacentes en la realidad** observada (estructurar la realidad)

Question 42

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: Descriptivo Según su propósito: **Análisis de estructuras** Para que agrupadas las variables según los aspectos en común que tienen?

Answer 42

Para reducir muchas variables a grupos conceptuales

Question 43

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: Descriptivo Según su propósito: **Análisis de estructuras** Qué técnias de utilizan?

Answer 43

Se emplean técnicas multi variadas como el AF (Análisis Factorial)

Question 44

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: Descriptivo Según su propósito: Análisis de estructuras Técnica: Análisis factorial **2 tipos de análisis factorial:**

Answer 44

1. **Exploratorio** Hallar la estructura de un conjunto de datos -> Inducción 2.** Confirmatorio** Verificar si una estructura propuesta se replica en otra población -> Deducción

Question 45

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: *Descriptivo* Según su propósito: *Análisis de estructuras* Técnica: **Análisis factorial** tipo **Exploratorio** 🍉 Es una técnica multivariante de ___________

Answer 45

Es una técnica multivariante de **interdependencia.** 🍉

Question 46

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: *Descriptivo* Según su propósito: *Análisis de estructuras* Técnica: **Análisis factorial Exploratorio** ¿Qué busca encontrar? ¿Cómo lo hace?

Answer 46

Busca encontrar la **estructura subyacente a las variables** estudiadas. Lo hace **Agrupándolas según las interdependencias** que encuentra entre ellas.

Question 47

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: *Descriptivo* Según su propósito: *Análisis de estructuras* Técnica: **Análisis factorial Exploratorio** **¿Qué autores la han empleado?** (4)

Answer 47

1. **Spearman** (mucho) -> Factor G (quería encontrar un solo factor que agrupara todas las variables de inteligencia) 2. **Thurstone** -> Con su *principio de estructura simple* 3. **Hotelling** -> Extrajo factores con el *método de componentes principales* 4. **Kaiser** -> Aportó la *rotación ortogonal*/varimax ## Footnote Análisis factorial exploratorio

Question 48

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: *Descriptivo* Según su propósito: *Análisis de estructuras* Técnica: **Análisis factorial Exploratorio** **Fases**: 1 2 2.1 2.2 3 4

Answer 48

1. **Preparación**: (hipótesis sobre factores) / **Seleccionar las variables a factorizar** 2.**Factorización** (2 fases) 2.1 **calcular la matriz de correlaciones** 2.2 **Extraer la matriz factorial básica** 3. **Rotación** 4. **Interpretar conceptualmente la matriz factorial obtenida.**

Question 49

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: *Descriptivo* Según su propósito: *Análisis de estructuras* Técnica: **Análisis factorial Exploratorio** Explica la fase 1:

Answer 49

1. **Preparación**: plantear hipótesis sobre los factores que se quieren encontrar (pueyo) / **Seleccionar las variables a factorizar** (deber ser cuantitativas)

Question 50

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: *Descriptivo* Según su propósito: *Análisis de estructuras* Técnica: **Análisis factorial Exploratorio** Explica la fase 2: (y sus subfases)

Answer 50

2.**Factorización** (2 fases) 2.1 **calcular la matriz de correlaciones** entre las variables. (Las correlaciones entre todas las variables iniciales) 2.2 **Extraer la matriz factorial básica**. Se obtienen las *dimensiones iniciales que mejor explican* la variabilidad común entre las variables iniciales → *primera síntesis.*

Question 51

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: *Descriptivo* Según su propósito: *Análisis de estructuras* Técnica: **Análisis factorial Exploratorio** Explica la **fase 3** De qué dos formas puede ser?

Answer 51

3. **Rotación** Facilita la interpretación de datos puede ser **ortogonal u oblicua**

Question 52

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: *Descriptivo* Según su propósito: *Análisis de estructuras* Técnica: **Análisis factorial Exploratorio** **Controversias:**

Answer 52

1. La interpretación puede ser **subjetiva** 2. Se extrae el **mínimo de factores**, cuando en realidad intervienen muchos más: 3. El **tipo de rotación puede alterar los resultados.**

Question 53

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: *Descriptivo* Según su propósito: *Análisis de estructuras* Técnica: **Análisis factorial Exploratorio** **Controversias:** 2. "Se extrae el **mínimo de factores**, cuando en realidad intervienen muchos más" Sin embargo qué pretende el AF? De qué hipótesis parte el AF?

Answer 53

◆ Sin embargo, el AF **solo pretende descubrir los factores centrales** que intervienen en las actividades. Muchos otros factores pueden influir de forma muy leve e incluso casual. ◆ El AF parte de la hipótesis de que **los factores** no se organizan al azar, sino que **presentan cierta estabilidad** frente a las mismas tareas.

Question 54

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: *Descriptivo* Según su propósito: *Análisis de estructuras* Técnica: **Análisis factorial Exploratorio** **Controversias:** 3. "el tipo de rotación puede alterar los resultados" ¿Cómo es la ortogonal y cómo es la oblicua?

Answer 54

◆ **Ortogonal** → Entiende que las dimensiones son *independientes* entre sí (por eso es más fácil de interpretar) (mejor matematicamente/técnicamente) ◆ **Oblicua** → Se emplea cuando las *dimensiones están relacionadas.* (establece estructuras factoriales de tipo jerárquico)

Question 55

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: *Descriptivo* Según su propósito: *Análisis de estructuras* Técnica: **Análisis factorial Exploratorio** **Aplicación al estudio de la personalidad y la inteligencia**

Answer 55

Mediante este análisis se ha encontrado que tanto la pesonalidad como la inteligencia **poseen estructuras jerárquicas** (*se factorizan los niveles de los más específicos a los más generales)*.

Question 56

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: **predicitivo** ¿Qué permite?

Answer 56

**Conocer la potencia predictiva de una variable sobre otra**, cuando se ha encontrado una relación entre ambas.

Question 57

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: **predicitivo** Cuáles tipos de análisis hay? En qué se basa la elección del tipo de análisis? ## Footnote permiten estimar la potencia predictiva

Answer 57

1. análisis de regresión (simple o múltiple) 2. Análisis discriminante 3. Correlación canónia Se basa en: - Naturaleza de la variable (métrica vs no métrica) - Número de variables predictivas o de criterio

Question 58

# 1ºBloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: **predictivo** Son causales?

Answer 58

NO son CAUSALES, sino valores de covariaciones (cambio, relaciones,)

Question 59

# 1ºBloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: **predictivo** Qué permiten estimar los modelos de regresión?

Answer 59

Permiten estimar a partir de la análisis de las relaciones entre los datos las magnitudes de cambio.

Question 60

# 1ºBloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: *Predictivo* Qué permiten predecir el **análisis de regresión simple**?

Answer 60

Permite Predecir una Variable Dependiente a partir del control estadístico de una Variable Independiente (que no se puede manipular).

Question 61

# 1ºBloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: *Predictivo* Qué permiten predecir el **análisis de regresión múltiple**?

Answer 61

Los modelos de regresión múltiple permiten **estimar un criterio a partir de más de una variable Independiente**

Question 62

# 1ºBloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: *Explicativo* Son correlaciones que cumplen ciertos **criterios** que permiten realizar *afirmaciones causales*: (4)

Answer 62

1. **Covariación** 🫑 2. **Relación temporal causa-efecto** ⏰ 3. **No existen otra**s variables que expliquen la relación 4. **Hay una base teórica que explica** la relación (tiene sentido) ## Footnote * sólo se debe usar cuando hay un conocimiento en lo suficientemente exhaustivo del fenómeno

Question 63

# 1ºBloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto Correlacionales: Objetivo: *Explicativo* Ventajas (2)

Answer 63

1. Permite trabajar con **variables latentes** a los indicadores externos 2. **Comprobar** si los datos se ajustan a los modelos teóricos planteados a priori

Question 64

# 1ºBloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto **Comparativo:** Planes experimentales En qué se basa?

Answer 64

Se basa en el **análisis comparativo de medias**

Question 65

# 1ºBloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto **Comparativo:** Son llamados planes experimentales Qué busca?

Answer 65

Buscar si existen **diferencias significativas al comparar las puntuaciones medias que obtienen diferentes grupos en la variable dependiente de interés.** Ej: comparar si existen diferencias en los niveles de estrés (variable dependiente) de grupos de diferentes edades (variable independiente). Efecto principal: Las diferencias que hay. ## Footnote Analizan como efecto principal las diferencias que hay entre *niveles representativos de una variable independiente* (ej personas de diferentes edades)

Question 66

# 1ºBloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto **Comparativo:** Son llamados planes experimentales Diferencias con el experimento riguroso: (3) ## Footnote Sigue el esquema experimental o cuasi experimental pero tiene muchas diferencias con el experimento riguroso

Answer 66

1.**No se pueden manipular las variables** 2. **No se seleccionan aleatoriamente los sujetos**, sino de acuerdo alguna característica que tengan (porque no se pueden manipular las variables) 3. Por lo tanto tiene **limitaciones al intentar realizar afirmaciones causales**

Question 67

# 1ºBloque 1: manipulabilidad de los diseños: Diseños ex-post-facto **Comparativo:** Los más utilizados para comparar niveles de variables Independietes: (3)

Answer 67

1. ○ ANOVA factorial 1. ○ MANOVA → multifactorial 1. ○ t - Student

Question 68

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: DISEÑOS CUASIEXPERIMENTALES **Diseños cuasiexperimentales** 🌉 * ¿Los sujetos se escogen aleatoriamente? * ¿Se pueden manipular las condiciones a las que se someten?

Answer 68

* **No** se pueden escoger aleatoriamente a los sujetos experimentales (se eligen por su pertenencia a la Variable Independiente) * Se pueden **manipular de forma sistemática** las condiciones a lass que se someten

Question 69

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: DISEÑOS CUASIEXPERIMENTALES **Diseños cuasiexperimentales** "Son un Puente 🌉 entre la investigación __________ y la __________

Answer 69

**correlacional y experimental**

Question 70

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: DISEÑOS CUASIEXPERIMENTALES **Diseños cuasiexperimentales** Qué permiten investigar? Ejemplos de estrategias:

Answer 70

los **procesos subyacentes a relaciones**, estudiar la **interacción de una variable con el contexto**, etc. Estrategias:De correlatos, componenciales, etc.

Question 71

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: DISEÑOS CUASIEXPERIMENTALES **Diseños comparativos y análisis estadísticos** Los principales son ______ y __________

Answer 71

ANOVA Y MANOVA

Question 72

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: DISEÑOS CUASIEXPERIMENTALES **Diseños comparativos** y análisis estadísticos **ANOVA** : Compara ___________ en una _____________

Answer 72

Compara **tres o más grupos (VI categóricas**) en **UNA variable dependiente métrica.**

Question 73

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: DISEÑOS CUASIEXPERIMENTALES **Diseños comparativos** y análisis estadísticos **MANOVA** : Qué busca identificar? Opera con dos o más ________________ y dos o más _____________ (definitorias de los grupos).

Answer 73

* Busca identificar **si las diferencias entre dos o más grupos son significativas** * Opera con dos o más **VD métricas** y dos o más **VI categóricas** (definitorias de los grupos).

Question 74

# Bloque 1: manipulabilidad de los diseños: DISEÑOS CUASIEXPERIMENTALES **Diseños comparativos** y análisis estadísticos **MACOVA** : Qué permite?

Answer 74

Permite **eliminar el efecto** de cualquier **variable Independiente no controlada** *después de realizar el test estadístico.*