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Estudio del psicoanálisis y psicología

Diccionario de términos psicométricos: Letra M



Glosario de psicométricas

“M”

MEDIA (x). Una medición descriptiva de la tendencia central apropiada para datos de intervalo; la suma de todas las puntuaciones dividida entre el número de puntuaciones.

MEDIA ARITMETICA, SIGNIFICADO DE LA. Para ver si una muestra posee un número suficiente de sujetos, de modo que los resultados obtenidos con pruebas experimentales, realizadas con dicha muestra, puedan ser inferidos a la población, el investigador tiene que hallar la Razón Crítica.
Si la Razón Crítica es inferior a 1,96, el número de sujetos de la muestra es insuficiente, por lo que el nivel de probabilidad de esta muestra no llega ni a un 95 %. Será necesario aumentar el número de sujetos.
Si la Razón Crítica fuera igual o superior a 1,96, la prueba tendría una probabilidad del 95% por lo que el número de sujetos sería suficiente.

MEDIANA. Una medición descriptiva de la tendencia central; el valor que divide a la distribución por la mitad. // Es el punto (no necesariamente una puntuación) situado en el centro de una distribución de valores o datos. Por encima de ella se encuentra el 50% de éstos y por debajo el otro 50%. Esta medida es más de posición que de magnitud.
El procedimiento para computarla con datos no agrupados es:
1. Ordenar las puntuaciones jerárquicamente (de mayor a menor).
2. Si el número de puntuaciones es impar, la mediana es la puntuación que se halla en el lugar medio de la ordenación.
3. Si el número de puntuaciones es par, la mediana es un punto medio entre las dos puntuaciones centrales. Ejemplo: 9, 8, 7, 4; 8 y 7 son las puntuaciones centrales, su punto medio es 7,5. La Md. es, pues 7,5.
4. La mediana no se halla afectada por los extremos de la serie.
En ciertos tipos de análisis, la mediana puede reflejar con más exactitud que cualquier otra medida la posición de la tendencia central.
La mediana se emplea para describir todos los casos de la distribución, pues la representa en forma razonablemente típica, ya que es correcto suponer que el caso o calificación medio es típico del grupo.

MEDIANA, USO DE LA. Si no es utilizable la media; en distribuciones asimétricas; en distribuciones incompletas; cuando la unidad no es constante (escala ordinal).

MEDICION, ESCALAS DE. Véase “Escalas de Medición”

MEDICION NO REACTIVA. Una medición de la conducta en la que el sujeto no es consciente de ser observado y donde la conducta del sujeto no cambia debido al proceso de observación.

MEDIDA. Asignación de números a realidades que pueden recibirlos de acuerdo con determinaciones específicas. Véase “Escalas de Medición”

METODO ESTADISTICO. El método estadístico necesita, de un lado, la consideración retrospectiva de los principios fundamentales; de otro implica la respuesta a las siguientes preguntas: 1) ¿Cuáles son las cuestiones significativas que han de ser contestadas? Esta etapa muestra las directrices para recogida de datos. 2) ¿Qué hechos han de ser reunidos para obtener la información suficiente y necesaria que posibilite las respuestas? 3) ¿Cómo esos datos han de ser recogidos, organizados y analizados para que arrojen luz sobre el problema? 4) ¿Qué supuestos se hallan bajo la metodología estadística que se emplea? 5) ¿Qué conclusiones pueden ser derivadas lógicamente del análisis de los datos?
En sentido amplio, el campo de la estadística abarca todas estas fases y ninguna investigación obtendrá conclusiones lógicas a menos que cada etapa haya sido cuidadosa y completamente realizada.
La investigación pedagógica puede tratar con dos tipos de datos estadísticos: el descriptivo y el deductivo.

METODO EXPERIMENTAL. Un método usado para estudiar fenómenos en el que una o más variables independientes se manipulan y donde se mide el rendimiento en una o más variables dependientes.

METODOS NO PARAMETRICOS. Son aquellas técnicas que nos permiten comparar muestras y hacer inferencias o pruebas de significación, sin tener que suponer normalidad en las poblaciones. Entre estos métodos se encuentran:
- La prueba ji² , puesto que su significación depende sólo de los grados de libertad de la tabla, y no hay por qué hacer suposición alguna acerca de la forma de distribución de las variables clasificadas en las categorías de la tabla.
- El coeficiente de correlación para la diferencia de rango
- La prueba del signo es la prueba no paramétrica más sencilla. Se utiliza para hallar la significación de las diferencias entre los sujetos de los grupos, siendo calificadas estas diferencias como + o -.
- La prueba de la mediana que compara los rendimientos de dos grupos independientes. Primeramente se unen los dos grupos y se establece una mediana común. La mitad de las puntuaciones de cada grupo tendría que estar por encima y la otra mitad por debajo de la mediana común, y esta hipótesis es la que habrá que verificar.
- La prueba de la suma de rangos se utiliza para verificar la hipótesis de que dos grupos independientes de observaciones han sido sacados al azar de la misma población, por lo que no habrá ninguna diferencia verdadera entre ellos.

MODA. Una medición descriptiva de la tendencia central; el valor que ocurre con mayor frecuencia.// La moda como medida de tendencia central (Mo), es el caso que más se repite en una distribución. Cuando se trata de una serie sencilla, basta buscar a simple vista cuál es el más repetido de los valores. Ej.: en la serie 3, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 7, 7, 8, 8, 9, 9 sería 5. Cuando tenemos los valores agrupados en una tabla de frecuencias, podemos tomar como Mo el punto medio del intervalo que tiene mayor número de frecuencias. La moda se usa muy rara vez. Es el promedio que más fácilmente se halla y tiene valor aproximado. Es el valor más denso. Si una distribución tiene una moda, se llama unimodal, si tiene dos, bimodal; Sin.: modo, módulo.

MUESTRA. Grupo de sujetos seleccionados de la población.// Conjunto de elementos, que constituyendo una pequeña proporción de la población, son seleccionados del todo o de una parte (estrato), con carácter homogéneo, con la finalidad de su análisis. Mediante la observación de la muestra pueden hacerse inferencias acerca de la población.
Muestra aleatoria. La muestra al azar. Significa que los sujetos han sido seleccionados en la forma arbitraria que se emplea para obtener una sección representativa de la población sin tendencias predeterminadas, y que se considera libre de influencias de cualesquiera de las variables implicadas.
Muestra estratificada. A veces conviene subdividir la población en grupos homogéneos más pequeños, al objeto de lograr una representación más exacta. Por ejemplo, al realizar un estudio sobre los ingresos laborales en una determinada comunidad, una verdadera muestra nos daría aproximadamente el mismo número relativo desde cada nivel socioeconómico de la comunidad completa. Si la proporción fuera 15% de trabajadores profesionales, 10% de directivos, 20% de trabajadores especializados y 55% de no especializados, la muestra incluiría aproximadamente la misma proporción en orden a ser considerada representativa. Dentro de cada subgrupo, se emplea generalmente un proceso de selección por probabilidad. Este proceso proporciona al investigador una muestra más representativa que otra seleccionada a partir de la comunidad completa, que podría estar, sin duda, desequilibrada por una preponderancia de trabajadores no especializados. Es evidente que las características de la población completa deben ser consideradas con gran cuidado, junto con los propósitos del estudio antes de decidir sobre una muestra estratificada.
Muestra representativa. Significa que la distribución de las puntuaciones en la misma es casi paralela a la de la población, y contiene, aproximadamente, la misma proporción de sujetos pertenecientes a cada región geográfica, grupo cronológico, grupo ocupacional, etc., que la población completa de la que se tomó la muestra.
Muestra sesgada. Cuando por incorrección del procedimiento existe una causa de error, como cuando no todos los sujetos elegidos responden a un cuestionario por correo. Pueden faltar sectores esenciales.
Muestra, tamaños de la. La confiabilidad de una media o de una desviación típica depende del tamaño de la muestra en que se basa el error típico. Los errores típicos varían en proporción inversa a la raíz cuadrada del tamaño de la muestra, de modo que, cuanto mayor sea N (el número de sujetos), tanto menor es, por lo general, el error típico. Cuanto mayor sea el número de sujetos (correctamente seleccionados), tanto mayor será la desviación típica de la muestra y tanto más representará ésta a la población.

MUESTREO. Es el proceso de verificar la selección de un conjunto que se denomina población, para destacar parte de éste considerada más o menos representativa constituyendo la muestra. Hace la investigación más rápida, fácil y económica.
- Muestreo aleatorio. Un procedimiento usado para obtener muestras representativas de una población. En el muestreo completamente aleatorio, cada sujeto en la población debe tener una oportunidad igual de ser seleccionado y la selección o no selección de un sujeto no puede influir en la selección o no selección de cualquier otro sujeto.//
- Muestreo incidental. Este término ha de aplicarse a aquellos grupos a los que se recurre principalmente porque son fácilmente accesibles. Esos grupos casuales pocas veces constituyen muestras al azar de ninguna población definible. Las fórmulas de error típico son aplicables sólo con un alto grado de aproximación a las muestras incidentales. Las generalizaciones basadas sobre tales datos son a menudo engañosas.

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