PSYC 4600: Psicología Experimental

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Author:
maquijano09
ID:
212226
Filename:
PSYC 4600: Psicología Experimental
Updated:
2013-04-08 18:40:16
Tags:
Examen Parcial
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Description:
Capítulos 5, 6 y 8
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  1. Estudios exploratorios
    Se realizan cuando el objetivo consiste en examinar un tema poco estudiado.
  2. Investigación descriptiva
    Busca especificar propiedades, características y rasgos importantes de cualquier fenómeno que se analice. Describe tendencias de un grupo o población.
  3. Investigación correlacional
    Asocia variables mediante un patrón predecible para un grupo o población.
  4. Investigación explicativa
    Pretende establecer las causas de los eventos, sucesos o fenómenos que se estudian.
  5. Hipótesis
    Explicaciones tentativas del fenómeno investigativo que se formulan como proposiciones.
  6. Variable
    Es una propiedad que tiene variación que puede medirse u observarse.
  7. Variable independiente
    Es manipulada por el investigador para afectar la VD.

    Ejemplo: El consumo excesivo de alcohol provoca conductas agresivas.

    Variable Independiente: El consumo excesivo de alcohol.
  8. Variable dependiente
    Sus valores dependen de la VI, se puede medir efecto.

    Ejemplo: El consumo excesivo de alcohol provoca conductas agresivas.

    Variable Dependiente: provoca conductas agresivas.
  9. Hipótesis nulas (Ho)
    Proposiciones que niegan o refutan la relación entre las variables.

    Ejemplo: La Terapia de juego no es efectiva para el Trastorno de Estrés Post Traumático (TEPT).
  10. Hipótesis alternativas (H1)
    Son posibilidades diferentes o “alternas” ante la hipótesis de investigación y nula.

    Ejemplo: La Terapia de juego es efectiva para el Trastorno de Estrés Post Traumático (TEPT) y el Trastorno Obsesivo Compusivo (TOC).

    • Dos variables dependientes:
    • TEPT
    • TOC
  11.  Hipótesis causales bivariadas:  
                                                                 
    Relación entre una variable independiente y una variable dependiente.

    Ejemplo: percibir que otra persona del género opuesto es similar a uno (a) en cuanto a religión, valores y creencias, nos provoca mayor atracción hacia ella.

    Variables

    [VI: percepción de la similitud en religión, valores y creencias] y

    [VD: atractivo].
  12. Hipótesis causales multivariadas
    • Plantea una relación entre diversas variables independientes y una dependiente, o una independiente y varias dependientes, o diversas variables independientes y varias dependientes. 
    •                                                               Ejemplo: La cohesión y la centralidad en un grupo sometido a una dinámica, así como el tipo de liderazgo que se ejerza dentro del grupo, determinan la eficacia de éste para alcanzar sus metas primarias.

    Variables

    [VI: cohesión, centralidad y tipo de liderazgo] y

    [VD: efectividad en el logro de las metas primarias].
  13. Características que debe poseer una hipótesis
    • 1.  Referirse a una situación real; debe someterse a prueba en un universo y un contexto bien definido.
    • 2.  Variables o términos deben ser comprensibles, preciso y lo más concretos posible.
    • 3.  La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara y verosímil (lógica).
    • 4.  Los términos de las variables de las hipótesis deben ser observables y medibles, así como la relación planteada entre ellos, o sea, tener referentes en la realidad.
    • 5.  Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas.
  14. Hipótesis de investigación (Hi)
    Proposiciones tentativas sobre la o las posibles relaciones entre dos más variables.

    Ejemplo: La terapia congnitivo conductual es efectiva para tratar conductas agresivas como consecuenica del consumo excesivo del alcohol.
  15. Hipótesis descriptivas
    Intentan predecir un dato o valor en una o más variables que se van a medir u observar.

    Ejemplo: El aumento del número de divorcios de parejas cuyas edades oscilan entre los 18 y 25 años, será de 20% el próximo año. (En un contexto específico como una ciudad o un país).
  16. Hipótesis correlacionales
    Especifican las relaciones entre dos o más variables y corresponden a los estudios correlacionales.

    Ejemplo: A mayor autoestima, habrá menor temor al éxito. (Aquí la hipótesis nos señala que cuando una variable aumenta, la otra disminuye; y si ésta disminuye, aquélla aumenta).
  17. Hipótesis nulas:
    Son el reverso de las hipótesis de investigación.

    Ejemplo: El aumento del número de divorcios de parejas cuyas edades oscilan entre los 18 y 25 años, no será de 20% el próximo año.
  18. Hipótesis alternativas:
    Solo se formulan cuando efectivamente hay otras posibilidades, además de la hipótesis de investigación y la nula.

    Ejemplo:

    Hi: El candidato A obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar entre 50 y 60% de la votación total.

    Ho: El candidato A no obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar entre 50 y 60% de la votación total.

    Ha: El candidato A obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar 60% de la votación total.

    El candidato A obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar 50% de la votación total.
  19. Unidad de análisis
    Se les denomina también casos o elementos.
  20. Muestra
    Subgrupo de la población del cual se recolectan datos y deben ser representativos de ésta.
  21. Población o universo
    Conjunto de todos los casos que concuerdan con determinas especificaciones. 

  22. Sesgo de la muestra
    Muestra no representativa o una sobre representación de determinada categoría.
  23. Muestras probabilísticas
    Subgrupo de la población en el que todos los elementos de ésta tiene la misma posibilidad de ser elegidos.
  24. Muestras no probabilísticas
    Subgrupo de la población en la que la elección de los elementos no depende de la probabilidad sino de las características de la investigación.
  25. Muestra probabilística estratificada:
    Muestreo en el que la población se divide en segmentos y se selecciona una muestra para cada segmento.

    Ejemplo: comparaciones de género (hombres y mujeres), tendremos unidades o elementos de ambos géneros.
  26. Muestreo aleatorio simple
    Todos tiene la probabilidad de ser seleccionados. Ejemplo: bolas dentro de una bolsa, tómbolas, calculadora u ordenador.  Selección manual: lotería.
  27. Muestra aleatoria sistemática
    Se le asigna un número a cada persona y se selecciona en cada siete casos.  Es decir, del 1 al 7, se escoge la persona #7, del 8 al 14, se selecciona al # 14, etc. 
  28. Muestreo aleatorio estratificado
    Se forman subcategorias y de la población y luego se escogen aleatoriamente una muestra por cada segmento. 

    Ejemplo: religiones (budista, metodista, católicos, luteranos, bautistas, pentecostales, etc.) De cada uno de ellos se selecciona una muestra. 
  29. Muestreo por conglomerados
    Muestreo en el que la unidad de análisis se encuentran en ciertos lugares en específico.  Ejemplo: escuela, obreros: compañías o industrias. 
  30. Muestreo por cuotas
    Obtener personas de estratos, en proporción a su incidencia en la oblación.

    Ejemplo: entrevista.
  31. Muestreo por disponibildiad
    Se toma en cuenta el tiempo disponible que tiene la persona.
  32. Muestreo de bola de nieve
    Entrevista a individuos de la muestra y estos conducen hacia otros.  Es decir, los individuos riegan la voz a las personas que conocen para el estudio. 
  33. Confiablidad
    Produzca los mismos resultados, consistencia.
  34. Validez
    Grado en el que el instrumento mide lo que dice que mide.

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