Estadísticas psicológicas

La estadística psicológica es la aplicación de fórmulas, teoremas, números y leyes a la psicología. Los métodos estadísticos para la psicología incluyen el desarrollo y la aplicación de la teoría estadística y los métodos para modelar datos psicológicos. Estos métodos incluyen psicometría, análisis factorial, diseños experimentales y estadísticas bayesianas. El artículo también analiza revistas en el mismo campo.

Psicometría

La psicometría se ocupa de la medición de los atributos psicológicos. Implica desarrollar y aplicar modelos estadísticos para mediciones mentales. Las teorías de medición se dividen en dos áreas principales: (1) teoría de prueba clásica; (2) Teoría de la Respuesta al Ítem.

Teoría clásica de las pruebas

La teoría clásica de las pruebas o la teoría de la puntuación verdadera o la teoría de la confiabilidad en estadística es un conjunto de procedimientos estadísticos útiles para el desarrollo de pruebas y escalas psicológicas. Se basa en una ecuación fundamental, X = T + E donde, X es la puntuación total, T es una puntuación verdadera y E es el error de medición. Para cada participante, se supone que existe una puntuación real y la necesidad de obtener una puntuación (X) debe ser lo más cercana posible a ella. La cercanía de X con T se expresa en términos de ponderación de la puntuación obtenida. La fiabilidad en términos del procedimiento de prueba clásico es la correlación entre la puntuación real y la puntuación obtenida. Los procedimientos típicos de construcción de pruebas tienen los siguientes pasos:

(1) Determinar la construcción (2) Resuma el dominio conductual del constructo (3) Escriba de 3 a 5 veces más elementos que la duración deseada de la prueba (4) Obtenga el contenido del artículo analizado por expertos y elimine artículos (5) Obtener datos sobre la versión inicial de la prueba (6) Análisis de ítems (Procedimiento Estadístico) (7) Análisis factorial (Procedimiento Estadístico) (8) Después del segundo sacrificio, haga la versión final (9) Úselo para la investigación

Confiabilidad

La confiabilidad se calcula de formas específicas. (A) Confiabilidad entre evaluadores: la confiabilidad entre evaluadores es una estimación del acuerdo entre evaluadores independientes. Esto es más útil para las respuestas subjetivas. El kappa de Cohen, el alfa de Krippendorff, los coeficientes de correlación intraclase, los coeficientes de correlación, el coeficiente de concordancia de Kendal, etc. son herramientas estadísticas útiles. (B) Confiabilidad de Prueba-Reprueba: El Procedimiento de Prueba-Reprueba es una estimación de la consistencia temporal de la prueba. Se administra una prueba dos veces a la misma muestra con un intervalo de tiempo. La correlación entre dos conjuntos de puntuaciones se utiliza como estimación de la fiabilidad. Se supone que las condiciones de prueba son idénticas. (C) Confiabilidad de la consistencia interna: la confiabilidad de la consistencia interna estima la consistencia de los elementos entre sí. La confiabilidad dividida por la mitad (profecía de Spearman-Brown) y el alfa de Cronbach son estimaciones populares de esta confiabilidad. (D) Confiabilidad de forma paralela: Es una estimación de la consistencia entre dos instrumentos de medición diferentes. La intercorrelación entre dos formas paralelas de una prueba o escala se utiliza como una estimación de la confiabilidad de la forma paralela.

Validez

La validez de una escala o prueba es la capacidad del instrumento para medir lo que pretende medir. La validez de construcción, la validez de contenido y la validez de criterio son tipos de validez. La validez de constructo se estima mediante la validez convergente y discriminante y el análisis factorial. La validez convergente y discriminante se determina mediante la correlación entre constructos similares o diferentes. Validez de contenido: los expertos en la materia evalúan la validez de contenido. La validez de criterio es la correlación entre la prueba y una variable de criterio (o variables) del constructo. El análisis de regresión, el análisis de regresión múltiple y la regresión logística se utilizan como una estimación de la validez de criterio. Aplicaciones de software: el software R tiene un paquete "psicológico" que es útil para el análisis de la teoría de prueba clásica.

Teoría moderna de las pruebas

La teoría moderna de las pruebas se basa en el modelo de rasgos latentes. Cada elemento estima la capacidad del examinado. El parámetro de habilidad se llama theta (θ). El parámetro de dificultad se llama b. los dos supuestos importantes son la independencia local y la unidimensionalidad. La Teoría de la Respuesta al Ítem tiene tres modelos. Son el modelo logístico de un parámetro, el modelo logístico de dos parámetros y el modelo logístico de tres parámetros. Además, el modelo IRT policromo también es útil.

El software R tiene 'ltm', paquetes útiles para el análisis IRT.

Análisis factorial

El análisis factorial es el núcleo de las estadísticas psicológicas. Tiene dos escuelas: (1) Análisis factorial exploratorio (2) Análisis factorial confirmatorio.

Análisis factorial exploratorio (AFE)

El análisis factorial exploratorio comienza sin una teoría o con una teoría muy tentativa. Es una técnica de reducción de dimensiones. Es útil en psicometría, análisis multivariado de datos y análisis de datos. Normalmente, una matriz de correlación k-dimensional o una matriz de covarianza de variables se reduce a una matriz de patrones de factores k X r donde r < k. El análisis de componentes principales y el análisis de factores comunes son dos formas de extraer datos. La factorización del eje principal, el análisis factorial ML, el análisis factorial alfa y el análisis factorial de imagen son las formas más útiles de EFA. Emplea varios métodos de rotación de factores que se pueden clasificar en ortogonales (que dan como resultado factores no correlacionados) y oblicuos (que dan como resultado factores correlacionados).

El paquete 'psych' en R es útil para EFA.

Análisis factorial confirmatorio (CFA)

El análisis factorial confirmatorio (CFA) es una técnica de análisis factorial que comienza con una teoría y prueba la teoría mediante la realización de un análisis factorial. El CFA también se denomina análisis de estructura latente, que considera el factor como variables latentes que causan variables observables reales. La ecuación básica del CFA es

X = Λξ + δ

donde, X son variables observadas, Λ son coeficientes estructurales, ξ son variables latentes (factores) y δ son errores. Sin embargo, los parámetros se estiman utilizando métodos ML; también están disponibles otros métodos de estimación. La prueba de chi-cuadrado es muy sensible y, por lo tanto, se utilizan varias medidas de ajuste. R paquete 'sem', 'lavaan' son útiles para lo mismo.

Diseño experimental

Los métodos experimentales son muy populares en psicología y se remontan a más de 100 años. La psicología experimental es una subdisciplina de la psicología. Los métodos estadísticos aplicados para diseñar y analizar datos psicológicos experimentales incluyen la prueba t, ANOVA, ANCOVA, MANOVA, MANCOVA, prueba binomial, chi-cuadrado, etc.

Investigación conductual multivariante

La investigación conductual multivariada se está volviendo muy popular en psicología. Estos métodos incluyen Regresión Múltiple y Predicción; Análisis de regresión moderada y mediada; regresión logística; Correlaciones Canónicas; Análisis de conglomerados; Modelado multinivel; análisis de supervivencia-fracaso; Modelado de Ecuaciones Estructurales; el modelado lineal jerárquico, etc. son muy útiles para las estadísticas psicológicas.

Revistas de aplicaciones estadísticas a la psicología

Hay muchas revistas especializadas que publican avances en análisis estadístico para psicología:

• Psychometrika
• Medición educativa y psicológica
• Evaluación
• American Journal of Evaluation
• Psicológica aplicada Medición
• Métodos de investigación del comportamiento
• British Journal of Mathematical and Statistical Psychology
• Journal of Educational and Behavioral Statistics
• Journal of Mathematical Psychology
• Investigación conductual multivariable
• Evaluación psicológica
• Modelo de Ecuación Estructural

Paquetes de software para la investigación psicológica

Hay varios paquetes de software disponibles para métodos estadísticos para la investigación psicológica. Se pueden clasificar como software comercial (p. ej., JMP y SPSS) y de código abierto (p. ej., R). Entre las ofertas de código abierto, el software R es el más popular. Hay muchas referencias en línea para R y también se están escribiendo libros especializados sobre R para psicólogos. El "psico" paquete de R es muy útil para los psicólogos. Entre otros, "lavaan", "sem", "ltm", "ggplot2" son algunos de los paquetes populares. PSPP y KNIME son otros paquetes gratuitos. Los paquetes comerciales incluyen JMP, SPSS y SAS. JMP y SPSS se informan comúnmente en los libros.