Desarrollo de indicadores para los conceptos

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Desarrollo de indicadores para los conceptos

  1. 1. Desarrollo de Indicadores p para los conceptos p
  2. 2. Medida de las variables La medición es el proceso de describir los conceptos abstractos en términos de indicadores específicos por la asignación de números o cualquier otro símbolo de acuerdo con las reglas. Abstracto Ab t t Medida M did Específico E ífi ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A 2 Division of Cengage Learning, Inc.
  3. 3. Medición Hasta Desde Nominal Operacional i l ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A 3 Division of Cengage Learning, Inc.
  4. 4. Operacionalización Ejemplo –Edad – Conceptualizar edad – edad cronológica p g – Se necesita para determinar una definición operativa 1. ¿Cuántos años tienes? 2. C á t 2 ¿Cuántos años ti ñ tienes? Elij l opción d su ? Elija la ió de categoría de edad a. 25 o menos b. 26 a 64 c. 65 o mayor 3. ¿Cuál es tu edad?
  5. 5. Descubriendo definiciones de Capital Social Encuentre l d fi i ió d C i l S i l P E la definición de Capital Social. Para ello revise: ll i Diccionarios – http://www yourdictionary com/diction5a html#sociology http://www.yourdictionary.com/diction5a.html#sociology Motores de búsqueda – www.google.com – http://www.social-capital.org/ – www.worldbank.org/poverty/scapital/index.htm Motores de meta búsquedas M t d t bú d – aifs.org.au/institute/pubs/WP21.pdf – http://www aifs gov au/institute/pubs/RP24 pdf http://www.aifs.gov.au/institute/pubs/RP24.pdf ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A 5 Division of Cengage Learning, Inc.
  6. 6. Descubriendo definiciones de Capital Social Catálogos d bibli C ál de bibliotecas Enciclopedias – http://www britannica com/ http://www.britannica.com/ Bases de datos de Revistas cientificas – Ebsco , Jstor Tiempo de la actividad 30 minutos Producto entregado media cuartilla que entregado, contenga una definición comentada ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A 6 Division of Cengage Learning, Inc.
  7. 7. De conceptos a indicadores Un indicador U i di d es una observación que se b ió supone que es la evidencia de los atributos o propiedades de algún fenómeno. – ¿Cuáles observaciones capturan mejor el concepto? Un item es un elemento indicador de una variable. Un índice o una escala es un compuesto de varios items items. ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A 7 Division of Cengage Learning, Inc.
  8. 8. Proceso de Medición Nivel Teórico Abstracto Definición Nominal Medida Reconceptualización Definición Operacional Concreto Nivel Investigación Ni l I ti ió ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A 8 Division of Cengage Learning, Inc.
  9. 9. Definición y Operacionalización Un ejemplo de conceptualización y p operacionalización Medición de la Calidad de Vida – El estudio es de la calidad d vida y cómo el t di d l lid d de id ó l estrés y enfrentamientos afectan la satisfacción d l vida, con un i t é ti f ió de la id interés particular en la comparación de adultos jóvenes, en edad l b l y mayores. jó d d laboral
  10. 10. Definición y Operacionalización
  11. 11. Formas de Medición Informes verbales: respuestas a preguntas, o las respuestas de comportamiento, percepciones, conocimientos o valores. Observación: conceptos de medida de los científicos sociales por observación directa de los fenómenos. Archivos de registros: información disponible, tal como registros estadísticos, documentos, cartas personales o medios de comunicación. ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A 11 Division of Cengage Learning, Inc.
  12. 12. Lógica de la Medición Medición : X=T+E Valor verdadero de la variable Medida + Real Obtenida Error que ocurre en el proceso d l de medición ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A Division of 12 Cengage Learning, Inc.
  13. 13. Elementos en la Medición X = T + Y Lectura de Peso (+) ropa la báscula = corporal l + (-) ( ) altitud elevada Baño real Puntuaciones Autoestima ( )p p (+) piropos recientes de la = (-) Mailtrepretaciones real + Autoestima ( ) (+) Efectos médicos ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A 13 Division of Cengage Learning, Inc.
  14. 14. Niveles de Medida Medidas son las reglas (escalas) que definen operaciones matemáticas admisibles que se pueden realizar en un d i ibl d li conjunto de números producidas por una medida. Escala Nominal Escala Ordinal Escala de Intervalo Escala proporcional o de razón ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A 14 Division of Cengage Learning, Inc.
  15. 15. Escala nominal Las observaciones se clasifican en categorías mutuamente excluyentes y g y exhaustivas. Los números en una escala nominal son son, símbolos o etiquetas para identificar a una categoría de la variable nominal. í Ejemplos: – Género – Afili í religiosa Afiliacíon li i ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A 15 Division of Cengage Learning, Inc.
  16. 16. Escala Ordinal Categorías mutuamente excluyentes y exhaustivas. El orden es fijo a las categorías de variables Ejemplo. Variable: nivel de estudios 1. Sin estudios 2. Primaria 3. Secundaria 4. Preparatoria 5. Universidad 6. Posgrado ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A 16 Division of Cengage Learning, Inc.
  17. 17. Escala de Intervalo Categorías utua e te mutuamente excluyentes. Orden inherente de las categorías Igual espaciado entre categorías categorías. ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A Division of 17 Cengage Learning, Inc.
  18. 18. Escalas de Razón Las escalas de Razón tienen un significado p g para el cero además de todas las características de las medidas de intervalo. intervalo Ejemplos: – Ingreso Anual – Peso en kilogramos de una p g persona ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A 18 Division of Cengage Learning, Inc.
  19. 19. Resumen de los Niveles de Medidas ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A 19 Division of Cengage Learning, Inc.
  20. 20. Selección de un Nivel de Medición La cuestión principal es tener una medida exacta de la variable. Seleccione las variables por motivos teóricos y no sobre la base de su nivel de medición posible. ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A 20 Division of Cengage Learning, Inc.
  21. 21. Variables Discretas Vs Continuas Las variables Las variables discretas tienen un continuas pueden número finito de tomar un número categorías infinito de valores. Ejemplos: Ejemplos: – Sexo – Edad – Raza – Ingreso – Número de hijos – Promedio de – Visitas al médico calificación ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A 21 Division of Cengage Learning, Inc.
  22. 22. Evaluación de Medidas: Validez La lid L validez se refiere a fi Validez de Contenido V lid d C t id la precisión de una – Opinion de un Jurado medida Validez de Criterio V lid d C i i ¿Tiene precisión la – Validez concurrente variable que se – V lid predictiva Validez di ti pretende medir? Validez de Constructo – Validez discriminante ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A 22 Division of Cengage Learning, Inc.
  23. 23. Confiabilidad Confiabilidad C fi bilid d se refiere a l capacidad d fi la id d de una medida para producir resultados coherentes cada vez que se aplica. La estabilidad es la idea de que una q medida confiable no debería cambiar de u a aplicación a siguiente. una ap cac ó a la s gu e te Equivalencia: todos los items de un instrumento de medida deben medir la misma cosa. ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A 23 Division of Cengage Learning, Inc.
  24. 24. Confiabilidad: Test - Retest Hypothetical Test-Retest Data Aplica la medición Subjects Initial Test Retest 1 12 15 una vez Tiempo1 2 3 15 22 20 30 Aplica la medición 4 38 35 otra vez Tiempo2 5 40 35 6 40 38 Calcula la correlación 7 40 41 8 60 55 Correlación of 0 80 o 0.80 9 70 65 mayor es considerada 10 75 77 confiable. confiable r= 0.98 ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A Division of 24 Cengage Learning, Inc.
  25. 25. Confiabilidad: Test - Retest Hypothetical Test-Retest Data Subjects Initial Test Retest 1 12 15 2 15 20 3 22 30 4 38 35 5 40 35 6 40 38 7 40 41 8 60 55 9 70 65 10 75 77 r= 0.98 ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A Division of 25 Cengage Learning, Inc.
  26. 26. Confiabilidad: Consistencia Interna El Alfa de Cronbach es un indicador muy utilizado para medir la confiabilidad Procedimiento: – Calcular la correlación de cada elemento con todos los otros elementos l t – Promedia estas correlaciones ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A Division of 26 Cengage Learning, Inc.
  27. 27. Errores en las Mediciones No existe una medida exacta. Los errores aleatorios no son coherentes ni tienen patrones, a la larga, a sí mismos se cancelan cancelan. Los errores sistemáticos son consistentes y tienen patrones. No se cancelan. ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A 27 Division of Cengage Learning, Inc.
  28. 28. Pensamiento crítico ¿Cuando algo se está debatiendo, puedes identificar los indicadores explícitos o implícitos (o definiciones operacionales) que se utilizan? En otras palabras, ¿cómo saben p ,¿ las personas si esa “entidad” existe, o cuánto de ella existe? ¿Los intereses de un grupo particular se pueden promover a través de una definición operacional? ¿Esto produce algún sesgo? ©2011 Brooks/ Cole Publishing, A 28 Division of Cengage Learning, Inc.

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