Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica

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APUNTES FUNDAMENTOS DE INVESTIGACIÓN EN PSICOLOGÍA Grado en Psicología Universitat Oberta de Catalunya AprenAI 2026-2027 Apuntes de conceptos estadísticos: tipos de variables, escalas de Stevens, matriz de datos y operacionalización psicométrica con tests (EPQ-A, MAS, BDI).

APREN.AI Índice 1 La estadística en la investigación científica y psicológica La estadística como herramienta metodológica en psicología Estructuración de datos brutos y la matriz de datos Obtención de evidencia: observación natural frente a experimentación Inferencia, población y muestra La composición interna del dato: verdad y fortuidad Fases del proceso de investigación científica 2 Concepto y tipología de variables estadísticas y metodológicas Concepto de variable y notación matemática Criterio estadístico: naturaleza de los datos Criterio metodológico: función causal en la investigación 3 Teoría de la medida y escalas de Stevens 1. El concepto de medición y el reto en psicología 2.

Escalas cualitativas: nivel nominal y nivel ordinal 3. Escalas cuantitativas: nivel de intervalo y nivel de razón 4 Casos de estudio, operacionalización y aplicación psicométrica Casos prácticos de investigación empírica Diseño del estudio de salud comunitaria ( ) Operacionalización y codificación de variables sociodemográficas Instrumentos psicométricos aplicados Estructura de la matriz de datos 5 Resumen para repasar Metodología e investigación Clasificación metodológica y estadística de variables Escalas de medida de Stevens (1951) Instrumentos psicométricos y operacionalización Soluciones de las preguntas de repaso Estos apuntes pueden contener errores u omisiones.

Son un material de apoyo y no sustituyen al temario oficial ni al profesorado: contrasta la información importante. N = 100 Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 1 1 La estadística en la investigación científica y psicológica AL ACABAR SABRÁS Diferenciar la utilidad de la estadística descriptiva y la inferencial en psicología. Estructurar un conjunto de datos brutos dentro de una matriz de sujetos por variables. Distinguir el alcance causal de un diseño experimental frente a uno observacional. Interpretar el dato empírico a partir de sus componentes de valor verdadero y fortuidad.

PIÉNSALO ANTES DE LEER 1 ¿Por qué un psicólogo necesita analizar datos numéricos para evaluar una intervención terapéutica? La investigación en psicología persigue generar conocimiento contrastable sobre la mente y la conducta. Para alcanzar conclusiones válidas, el profesional recurre al método científico y a herramientas cuantitativas que transforman la incertidumbre en decisiones fundamentadas. ESQUEMA Estructura general de Conceptos Estadísticos Básicos La estadística como herramienta metodológica en psicología Existe la creencia infundada de que la psicología pertenece en exclusiva a un ámbito puramente cualitativo o filosófico, ajeno a los números.

En la práctica real, la estadística es una disciplina instrumental indispensable que fundamenta el ejercicio profesional y la investigación de la conducta. Sin análisis cuantitativo, resulta imposible determinar si una terapia psicológica reduce los síntomas clínicos, evaluar la eficacia de una intervención educativa o baremar un programa laboral.

Estadística e investigación Método científico, datos y matrices Variables metodológicas Tipologías y roles en el diseño Teoría de la medida Escalas de Stevens y propiedades Aplicación psicométrica Operacionalización empírica y tests Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 2 La disciplina persigue cuatro objetivos primordiales en su vertiente científica: Descripción: identificar y resumir las características observables de los fenómenos y los individuos. Relación: explorar cómo se asocian dos o más características entre sí. Evaluación y cambio: valorar el impacto de tratamientos e intervenciones mediante la contrastación antes y después de actuar.

Predicción: anticipar comportamientos, sucesos o tendencias futuras basándose en patrones empíricos comprobados. Etimológicamente, el término procede del vocablo estado. Durante el siglo XIX, se entendía la estadística como la ciencia descriptiva de los recursos y censos estatales. Con el desarrollo científico moderno, superó esa barrera administrativa y evolucionó hacia un método general para recopilar, estructurar e interpretar evidencia numérica en cualquier disciplina. ERROR FRECUENTE Suponer que la estadística en psicología solo sirve para investigaciones de laboratorio desconectadas de la clínica.

En el ejercicio aplicado, cualquier diagnóstico, baremación de test o elección de tratamiento requiere conocer la fiabilidad y significación de los datos para no aplicar terapias ineficaces. COMPRUEBA 2 ¿Por qué la evaluación de la eficacia de una terapia psicológica depende directamente del método estadístico? Estructuración de datos brutos y la matriz de datos La recogida empírica inicial produce datos brutos: un conjunto disperso, desordenado e ininteligible de anotaciones. El objetivo primario del análisis consiste en sintetizar esa información caótica para hacerla interpretable. La forma universal de ordenar este material consiste en construir una matriz de datos.

DEFINICIÓN Una matriz de datos es una disposición tabular donde cada fila corresponde a una unidad de observación o sujeto evaluado, y cada columna representa una variable registrada. Dentro de este esquema, diferenciamos dos componentes esenciales que se profundizarán en apartados posteriores (véase «Concepto y tipología de variables estadísticas y metodológicas»): Variables numéricas o cuantitativas: expresan magnitudes medibles mediante números (como la edad, el tiempo de respuesta o la puntuación en un cuestionario). Se suelen denotar algebraicamente con letras mayúsculas como , mientras que los valores individuales se indican en minúsculas ( ).

Variables categóricas o cualitativas: clasifican a los individuos en clases o atributos no numéricos (como el diagnóstico clínico o la comarca de residencia), cuyas opciones deben ser mutuamente X x , x , ... 1 2 Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 3 excluyentes y exhaustivas. Sujeto Sexo (Categórica) Edad (Cuantitativa) Extraversión (Cuantitativa) 1 Hombre 28 13 2 Mujer 27 15 3 Hombre 30 5 4 Hombre 32 7 La intersección entre una fila y una columna constituye el dato concreto. Las herramientas ofimáticas y las hojas de cálculo operan siguiendo exactamente esta arquitectura de filas por columnas.

COMPRUEBA 3 En una matriz de investigación psicológica, ¿qué elemento metodológico ocupa siempre las filas y cuál las columnas? Obtención de evidencia: observación natural frente a experimentación El modo en que reunimos los valores determina las conclusiones que podemos extraer sobre el fenómeno: Observación natural: consiste en registrar los hechos tal como ocurren de manera espontánea en su entorno, sin intervenir sobre las condiciones. Permite describir situaciones y constatar asociaciones, pero impide asegurar relaciones de causa y efecto.

Manipulación experimental: el investigador introduce deliberadamente modificaciones, asigna aleatoriamente a los sujetos a distintos grupos (por ejemplo, grupo experimental con fármaco y grupo control con placebo) y analiza los resultados. Es la vía idónea para demostrar causalidad directa. Inferencia, población y muestra Rara vez disponemos de acceso a toda la población, definida como el conjunto exhaustivo de todos los elementos sobre los cuales pretendemos generalizar las conclusiones. Medir a toda la población implicaría realizar un censo completo, procedimiento que habitualmente resulta inviable por coste, tiempo o accesibilidad.

Frente a ello, se trabaja con una muestra: un subconjunto representativo extraído de la población sobre el cual se ejecuta el análisis directo. La inferencia estadística es el proceso inductivo que permite extrapolar los hallazgos muestrales a la población global con un margen calculable de incertidumbre. La composición interna del dato: verdad y fortuidad Ningún dato psicológico o empírico es totalmente puro. Toda medición observada arrastra imprecisiones debidas al instrumento, a fluctuaciones temporales del sujeto o a condiciones del entorno.

Conceptualmente, el dato responde a un modelo aditivo: Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 4 En este planteamiento, la verdad representa la magnitud real que pretendemos conocer, mientras que la fortuidad (o error) engloba las perturbaciones incontroladas y aleatorias que distorsionan el registro. El fin del análisis estadístico es separar la verdad de la fortuidad, permitiendo aislar el efecto genuino de las influencias azarosas. Esquema conceptual del dato compuesto por valor verdadero y fortuidad o error.

Fases del proceso de investigación científica Toda investigación estructurada avanza secuencialmente a través de tres etapas interconectadas: PROCESO Secuencia general de la investigación empírica 1 Definición del pro blema Formulación de preguntas e hi pótesis operativas 2 Recopilación de datos Muestreo y registro mediante observación o experimento 3 Análisis estadístico Estructuración en matriz y toma de decisiones Dato = Verdad + Fortuidad Definición del problema y formulación de objetivos: delimitación de la pregunta empírica y de las hipótesis a contrastar.

1 Recopilación de datos: selección de la muestra, operativización de las variables y ejecución del registro (observacional o experimental). 2 Análisis y toma de decisiones: ordenación matricial, aplicación de pruebas estadísticas y extracción de conclusiones para responder a los objetivos iniciales. 3 Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 5 COMPRUEBA 4 ¿Cuál es la función del término «fortuidad» en el modelo analítico del dato empírico? IDEAS CLAVE La estadística es una herramienta metodológica imprescindible en psicología para contrastar hipótesis empíricas, describir fenómenos y evaluar tratamientos.

Los datos brutos carecen de sentido organizativo hasta que se estructuran en matrices donde los sujetos se disponen en filas y las variables en columnas. La experimentación mediante asignación y manipulación controlada permite establecer causalidad, superando los límites de la mera observación natural. Debido a la imposibilidad práctica de evaluar censos poblacionales completos, se estudian muestras representativas para inferir parámetros generales. El dato observado se modeliza como , siendo objetivo del análisis depurar el error accidental. COMPRUEBA LO QUE HAS APRENDIDO 5. ¿Por qué un diseño observacional no basta para establecer conclusiones causales? 6.

¿Qué distingue metodológicamente a una población de una muestra? 7. ¿Qué problema resuelve la descomposición del dato en verdad y fortuidad? Test Rodea la respuesta correcta. Las soluciones están al final. 8. ¿Qué estructura organiza los datos brutos situando participantes en filas y variables en columnas? 9. ¿Cuál es la principal ventaja de la experimentación frente a la observación puramente natural? 10. En el modelo conceptual Dato = Verdad + Fortuidad, ¿qué representa el término Fortuidad?

Dato = Verdad + Fortuidad Inferencia de medida a) Matriz de datos b) Diagrama de dispersión c) Censo poblacional d) Facilita la recogida de censos a) Elimina toda clase de error b) Permite demostrar relaciones causales c) Prescinde del análisis estadístico d) La media de la muestra a) El objetivo de la investigación b) El componente de error aleatorio c) El valor exacto poblacional d) Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 6 11. ¿Qué disciplina se definía en el siglo XIX como la ciencia dedicada a los asuntos del Estado?

2 Concepto y tipología de variables estadísticas y metodológicas AL ACABAR SABRÁS Diferenciar de forma precisa entre variables y constantes utilizando la notación matemática canónica. Clasificar cualquier variable empírica según el criterio estadístico en cualitativa o cuantitativa (discreta o continua). Comprobar las propiedades de exhaustividad y exclusión mutua en sistemas de categorización cualitativa. Identificar las variables independientes, dependientes y extrañas en un diseño de investigación psicológica. PIÉNSALO ANTES DE LEER 12 ¿Si el número medio de hijos en una población es de 1,4, significa que el número de hijos es una variable continua?

Al delimitar los fenómenos de interés en cualquier investigación, nos encontramos con características que cambian según el individuo o la situación observada. Para analizar estos fenómenos con rigor matemático y metodológico, resulta imprescindible formalizar qué entendemos por variable y cómo organizamos sus diferentes tipologías. Concepto de variable y notación matemática Una variable es una dimensión de cambio que puede adoptar diferentes valores numéricos o cualitativos. Por oposición, una constante representa una característica fija que no experimenta variación dentro del contexto o grupo estudiado.

En el lenguaje estadístico formal, la representación algebraica sigue una convención estricta: La dimensión general o variable teórica se simboliza mediante una letra mayúscula (como , o ). Los valores concretos u observaciones particulares registradas en cada caso se denotan con la correspondiente letra minúscula acompañada de subíndices numéricos ( ). La psicometría aplicada a) La psicología cognitiva b) El método experimental c) La estadística d) X Y Z x , x , x , ..., x 1 2 3 n Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 7 EJEMPLO Si estudiamos el tiempo de resolución de un rompecabezas, definimos la variable general como .

Las observaciones empíricas de tres sujetos distintos se registran como , y . Para profundizar en cómo estas observaciones se ordenan matricialmente en filas y columnas, véase «La estadística en la investigación científica y psicológica». Criterio estadístico: naturaleza de los datos Desde el punto de vista estadístico, las variables se agrupan en función de si sus valores representan atributos cualitativos o magnitudes numéricas. ESQUEMA Clasificación estadística de las variables Variables cualitativas o categóricas Hacen referencia a propiedades, cualidades o clasificaciones de los individuos que carecen de una cuantificación intrínseca de magnitud.

Sus distintas manifestaciones se denominan categorías. Estas variables pueden o no involucrar una ordenación lógica (como el nivel socioeconómico frente a la región de procedencia; la formalización de estas propiedades se detalla en «Teoría de la medida y escalas de Stevens»).

Para que una clasificación cualitativa sea metodológicamente rigurosa, sus categorías deben satisfacer siempre dos reglas formales indispensables: X = tiempo en segundos x = 1 45 x = 2 62 x = 3 39 Variables estadísticas Según la naturaleza de sus valores Cualitativas Categorías sin noción de magnitud Cuantitativas Propiedades con magnitud medible Discretas Recuentos aislados sin valores intermedios Continuas Infinitos valores intermedios posibles Exclusión mutua: cada individuo observado solo puede pertenecer a una única categoría de la variable. Dos categorías no pueden solaparse.

1 Exhaustividad: el sistema clasificatorio debe contemplar todas las opciones posibles, de modo que ningún caso quede excluido sin asignación. 2 Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 8 Variables cuantitativas: discretas frente a continuas Expresan propiedades cuya característica definitoria es la noción de magnitud y escala numérica. Se dividen en dos subtipos: Variables cuantitativas discretas: adoptan valores aislados dentro de una escala numerable. Entre dos puntos consecutivos no existe ningún valor intermedio posible en la medición real. Por ejemplo, el recuento de errores cometidos en un test de atención.

Variables cuantitativas continuas: entre dos valores dados, por muy cercanos que se encuentren, existe teóricamente una infinidad de valores intermedios. El grado de precisión solo depende de la finura del instrumento utilizado, como ocurre al medir el peso corporal, la estatura o la latencia de respuesta. COMPRUEBA 13 ¿Por qué el número de asignaturas aprobadas por un estudiante es una variable discreta si su promedio académico puede ser 7,4? Criterio metodológico: función causal en la investigación Al diseñar un experimento o estudio comparativo, las variables se clasifican atendiendo al papel que desempeñan dentro del esquema de causa y efecto.

PROCESO Relación causal en el diseño experimental 1 Variable Indepen diente Factor manipulado en tratamientos 2 Control de Extrañas Neutralización de efectos de confusión 3 Variable Depen diente Medición sensible, fiable y válida Variable independiente (VI) Es el factor que el experimentador manipula de forma activa o selecciona para comprobar qué repercusión genera sobre el comportamiento de los sujetos. Sus diferentes condiciones o modalidades se denominan niveles o tratamientos.

La cantidad de variables independientes determina la complejidad del diseño experimental: Diseño simple: incluye una única variable independiente (por ejemplo, administrar un fármaco ansiolítico frente a un placebo). Diseño factorial: incorpora dos o más variables independientes de manera simultánea (por ejemplo, combinar el tipo de fármaco con dos modalidades de psicoterapia). Variable dependiente (VD) Es la conducta, respuesta o proceso psicológico en el que se esperan registrar cambios provocados por la manipulación de la variable independiente. Constituye el objeto de medición y predicción.

Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 9 Para garantizar su utilidad científica, toda variable dependiente debe cumplir tres requisitos esenciales: Variables extrañas y necesidad de control Son aquellas variables ajenas a los objetivos del estudio que pueden ejercer un efecto perturbador sobre la variable dependiente. Si una variable extraña no se neutraliza o equilibra, se confunde con la variable independiente (efecto de confusión), lo que impide determinar con seguridad si los cambios observados en la dependiente se deben realmente al tratamiento o al factor extraño descontrolado.

ERROR FRECUENTE Un error muy común en los exámenes consiste en clasificar como variable continua cualquier medición que presente decimales y como discreta la que se presente con números enteros. Que un cronómetro redondee a segundos enteros no convierte el tiempo en una variable discreta: la naturaleza del tiempo sigue siendo continua porque admite infinitos puntos intermedios. Del mismo modo, calcular un promedio con decimales a partir de un recuento (como registrar una media de 1,8 fallos) jamás transforma una variable discreta en continua.

Tipo de variable Criterio definitorio Condición o requisito clave Ejemplo conceptual Cualitativa Clasificación sin magnitud Categorías exhaustivas y excluyentes Diagnóstico clínico (presente/ausente) Cuantitativa discreta Magnitud enumerable sin valores intermedios Valores aislados (escalones enteros) Número de ensayos necesarios Cuantitativa continua Magnitud con infinitos valores intermedios Precisión dependiente del aparato Tiempo de reacción en milisegundos Independiente (VI) Factor causal o manipulado Determina si el diseño es simple o factorial Dosis de intervención experimental Dependiente (VD) Conducta o efecto registrado Requiere validez, fiabilidad y sensibilidad Tasa de recuerdo en una prueba de memoria Extraña Factor contaminador no deseado Requiere control riguroso para evitar confusión Nivel de fatiga previa de los participantes Validez: capacidad de reflejar con fidelidad el fenómeno o constructo que verdaderamente se pretende investigar.

1 Fiabilidad: consistencia y estabilidad en las mediciones, tanto a lo largo del tiempo como entre distintos observadores (estabilidad intra e interobservadores). 2 Sensibilidad: facultad del indicador para detectar y registrar variaciones sutiles derivadas de los cambios provocados en la variable independiente. 3 Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 10 COMPRUEBA 14 En un estudio sobre eficacia de técnicas de estudio se detecta que los participantes del grupo experimental tienen un nivel de motivación basal mucho mayor que los del grupo de control. ¿Qué problema metodológico surge?

IDEAS CLAVE Una variable es una dimensión de cambio que puede adoptar diferentes valores, diferenciándose conceptualmente de una constante. En notación algebraica, las variables se identifican con letras mayúsculas ( ) y sus observaciones con minúsculas y subíndices ( ). Las categorías de una variable cualitativa deben ser obligatoriamente exhaustivas y mutuamente excluyentes. Las variables cuantitativas discretas se basan en recuentos sin valores intermedios, mientras que las continuas admiten teóricamente infinitos valores entre dos marcas. La presencia de una sola variable independiente define un diseño simple, mientras que dos o más configuran un diseño factorial.

La variable dependiente exige validez, fiabilidad y sensibilidad conductual, mientras que las variables extrañas deben controlarse para impedir el efecto de confusión. COMPRUEBA LO QUE HAS APRENDIDO 15. ¿Cuáles son las dos condiciones indispensables para que una categorización cualitativa sea correcta? 16. ¿Qué distingue a un diseño simple de un diseño factorial en función de las variables empleadas? 17. ¿Cuáles son los tres requisitos psicométricos y metodológicos que debe reunir una variable dependiente? Test Rodea la respuesta correcta. Las soluciones están al final. 18. ¿Qué condición exige que ningún elemento quede sin clasificar en una variable categórica? 19.

¿Cómo se clasifica el número de pulsaciones erróneas registradas en un teclado durante una tarea? X x i Exhaustividad a) Continuidad teórica b) Sensibilidad métrica c) Exclusión mutua d) Cuantitativa continua a) Variable extraña constante b) Cualitativa ordinal c) Cuantitativa discreta d) Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 11 20. Un estudio que investiga el efecto del tipo de iluminación y la hora del día sobre la atención emplea: 21. ¿Qué riesgo metodológico principal introduce una variable extraña no controlada en un experimento?

3 Teoría de la medida y escalas de Stevens AL ACABAR SABRÁS Diferenciar los cuatro niveles de medida de Stevens según sus propiedades matemáticas. Distinguir el significado conceptual y las consecuencias estadísticas del cero arbitrario frente al cero absoluto. Identificar el nivel métrico correspondiente a variables psicológicas y del entorno experimental. PIÉNSALO ANTES DE LEER 22 ¿Significa lo mismo un valor 0 al medir la temperatura en grados Celsius que al medir el tiempo de respuesta de una persona? 1. El concepto de medición y el reto en psicología La actividad científica requiere cuantificar la realidad para analizarla de forma rigurosa.

En términos formales, medir consiste en asignar números a objetos mediante reglas específicas destinadas a representar la magnitud de sus atributos. Esta asignación no se realiza al azar: si dos entidades difieren en el atributo observado, deben recibir valores numéricos distintos; si una presenta una cantidad superior a la otra, el número asignado debe reflejar esa superioridad. En las ciencias naturales suele medirse de forma directa sobre propiedades físicas tangibles (longitud, peso o tiempo). Por el contrario, la investigación psicológica se enfrenta a un obstáculo epistemológico esencial: los atributos psicológicos no pueden observarse directamente (constructos inobservables).

Para medirlos, es indispensable recurrir a indicadores observables. La validez de estas medidas depende de su capacidad para permitir inferencias acertadas sobre la conducta o los procesos subyacentes.

Un diseño simple a) Una variable extraña única b) Un diseño factorial c) Un diseño puramente cualitativo d) Pérdida de la exhaustividad categórica a) Incompatibilidad con diseños factoriales b) Efecto de confusión en la variable dependiente c) Conversión de variables continuas en discretas d) Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 12 DEFINICIÓN Una escala de medida define el tipo de representatividad que poseen los números asignados a un atributo empírico y delimita qué operaciones matemáticas e inferencias estadísticas son legítimas sobre ellos.

Para sistematizar los niveles de representatividad que pueden alcanzar los números, Stanley Smith Stevens propuso en 1951 una clasificación jerárquica canónica estructurada en cuatro niveles acumulativos: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. PROCESO Jerarquía acumulativa de escalas de Stevens (1951) 1 Escala no minal Etiquetas numéricas: permite identificar equivalencia y diferencias. 2 Escala or dinal Añade orden y magni tud de precedencia, sin equidistancia. 3 Escala de intervalo Añade equidistancia constante, pero man tiene un cero relativo. 4 Escala de razón Incorpora cero abso luto; permite compa rar ratios y proporciones.

COMPRUEBA 23 ¿Por qué la medición de constructos en psicología plantea un riesgo metodológico superior al de magnitudes físicas directas? 2. Escalas cualitativas: nivel nominal y nivel ordinal Los dos primeros niveles de la jerarquía de Stevens se centran en clasificar u ordenar elementos sin cuantificar distancias numéricas exactas entre ellos. Escala nominal En este nivel, los números actúan únicamente como etiquetas. Su exclusiva finalidad radica en clasificar los casos identificando si son equivalentes o distintos respecto a una cualidad. La relación empírica básica que modeliza es la de pertenencia o equivalencia (=, ).

Por ejemplo, si categorizamos tipos de psicopatología asignando el código 1 a la fobia específica, 2 al trastorno de pánico y 3 al trastorno obsesivo-compulsivo, los números no indican jerarquía ni cantidad: únicamente distinguen grupos y agrupan sujetos con el mismo diagnóstico. Escala ordinal La escala ordinal introduce una relación de precedencia u orden (>, <). Aquí, los números ordenan a los objetos de mayor a menor según la presencia del atributo evaluado. Sin embargo, este nivel no garantiza la equidistancia entre valores consecutivos: carece de una unidad de medida constante.

Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 13 EJEMPLO Imaginemos que un estudiante manifiesta sus preferencias de estudio asignando: Psicología Social = 9, Neurociencia = 6, Metodología = 2 y Psicometría = 2. Los números indican un rango u orden decreciente de preferencia, pero no podemos deducir que la distancia de satisfacción entre 9 y 6 sea idéntica a la distancia entre 6 y 2. Del mismo modo, un restaurante con 3 tenedores no ofrece exactamente el triple de calidad que uno de 1 tenedor.

COMPRUEBA 24 Si un participante asigna un valor de 4 a una opción y otro participante un valor de 2 en una escala ordinal, ¿podemos concluir que el primero experimenta el doble de intensidad que el segundo? 3. Escalas cuantitativas: nivel de intervalo y nivel de razón Los niveles superiores incorporan propiedades métricas que posibilitan cuantificar numéricamente las distancias entre las puntuaciones. Escala de intervalo La escala de intervalo añade la equidistancia: la separación física o conceptual entre unidades sucesivas es homogénea y constante. Esto permite comparar diferencias entre puntuaciones.

Sin embargo, su característica definitoria reside en que posee un cero arbitrario o relativo, es decir, el valor 0 no representa la ausencia total del atributo medido. El ejemplo paradigmático lo constituye la temperatura en grados Celsius o Fahrenheit. El registro de no indica ausencia de calor, sino el punto de congelación convencional del agua. Si comparamos mediciones de cinco días con registros de , , , y , la variación de temperatura observada entre el segundo y tercer día ( ) es idéntica a la ocurrida entre el cuarto y quinto día ( ).

Dado que el origen es convencional, estas escalas admiten transformaciones lineales: Bajo dicha fórmula, un registro de pasa a ser , conservando intactas las distancias relativas entre los registros pero alterando los valores directos. Escala de razón La escala de razón aglutina todas las propiedades precedentes (equivalencia, orden y distancia) e incorpora un cero absoluto, que señala la carencia real del atributo. Al existir un cero no arbitrario, es legítimo calcular e interpretar proporciones y ratios. Variables físicas como la estatura expresada en centímetros (por ejemplo, personas que miden 180 cm, 170 cm, 160 cm y 160 cm) pertenecen a este nivel.

Aquí tiene pleno sentido afirmar que una altura de 180 cm supera a una de 90 cm exactamente en el doble de magnitud. En la disciplina psicológica, la mayoría de constructos (como el CI o la motivación) no alcanzan este nivel de medición y deben tratarse habitualmente como escalas de intervalo. 0 C 4 C 4 C 2 C 0 C 2 C 2 C 2 C F = 32 + 1,8 × C 0 C 32 F Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 14 ERROR FRECUENTE Asumir que un test de inteligencia (CI) o una prueba psicométrica constituye una escala de razón.

Obtener una puntuación de 0 en un inventario o test jamás demuestra que el sujeto posea «cero absoluto» de inteligencia, memoria o rasgo psicológico; el cero es un valor arbitrario fijado por el instrumento (escala de intervalo).

Nivel de escala Relaciones empíricas básicas Propiedad del cero Ejemplo característico Nominal Equivalencia e identidad (=, ) No aplicable (números como nombres) Diagnóstico psiquiátrico, código postal Ordinal Equivalencia y orden (>, <) No aplicable (solo posición relativa) Preferencia académica, orden de llegada Intervalo Equivalencia, orden y distancia constante Cero relativo o arbitrario (no ausencia) Temperatura ambiental (°C, °F) Razón Equivalencia, orden, distancia y ratios Cero absoluto (ausencia total del atributo) Estatura (cm), tiempo de reacción COMPRUEBA 25 ¿Por qué podemos afirmar válidamente que 40 cm es el doble de 20 cm, pero no que 40 °C es el doble de calor que 20 °C?

IDEAS CLAVE Medir consiste en la asignación reglada de valores numéricos para representar magnitudes de atributos. La teoría clásica de Stanley Smith Stevens (1951) estructura la medición en cuatro niveles acumulativos: nominal, ordinal, intervalo y razón. La escala nominal solo clasifica e identifica pertenencia, mientras que la ordinal añade precedencia o jerarquía sin garantizar distancias equivalentes. La escala de intervalo presenta distancias regulares y equidistantes, pero se fundamenta en un cero arbitrario que no significa ausencia del atributo.

La escala de razón posee un cero absoluto que representa la inexistencia del atributo, permitiendo la comparación legítima de proporciones y ratios. Los constructos psicológicos evaluados mediante pruebas psicométricas (como el CI) no alcanzan la escala de razón, pues sus ceros no reflejan ausencia absoluta del rasgo. Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 15 COMPRUEBA LO QUE HAS APRENDIDO 26. ¿En qué se distingue esencialmente el significado del valor cero en una escala de intervalo respecto a una escala de razón? 27. ¿Qué propiedades informativas añade la escala de intervalo sobre la escala ordinal? Test Rodea la respuesta correcta. Las soluciones están al final. 28.

¿Qué operación define formalmente la medición científica? 29. ¿Qué relación empírica caracteriza exclusivamente a la escala nominal? 30. ¿Qué rasgo singular define a una escala de intervalo? 31. ¿Por qué el Cociente Intelectual (CI) no constituye una escala de razón? 4 Casos de estudio, operacionalización y aplicación psicométrica AL ACABAR SABRÁS Operacionalizar variables conductuales y sociodemográficas asignando códigos numéricos según su escala de medida. Describir la estructura factorial y de baremación de los instrumentos psicométricos EPQ-A, M.A.S. y B.D.I. Categorizar la gravedad sintomática de la depresión utilizando los puntos de corte clínicos del B.D.I.

Estructurar e interpretar una matriz de datos cuantitativa para el análisis estadístico.

Calcular frecuencias porcentuales acumuladas a) Asignar números según reglas empíricas b) Establecer una causa demostrable c) Clasificar únicamente casos patológicos d) Proporcionalidad respecto al cero a) Equivalencia o pertenencia b) Precedencia u orden creciente c) Equidistancia matemática de intervalos d) Uso exclusivo como etiquetas a) Cero arbitrario o relativo b) Cero absoluto y proporcionalidad c) Ausencia total de unidades d) Solo permite relaciones nominales a) No permite ordenar personas b) Sus unidades no son numéricas c) Carece de un cero absoluto d) Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 16 PIÉNSALO ANTES DE LEER 32 Si una persona obtiene una puntuación directa de 0 en un inventario de depresión, ¿significa que carece por completo de tristeza o ánimo bajo en su vida?

La investigación empírica requiere transformar conceptos teóricos en datos observables y cuantificables. Este proceso se denomina operacionalización. A continuación, se examinan casos de estudio reales para ilustrar cómo se formulan objetivos e hipótesis, y se analiza en detalle el diseño de un estudio psicométrico comunitario. Casos prácticos de investigación empírica Diversos campos científicos aplican el análisis de datos para responder a interrogantes concretos sobre la realidad.

Los siguientes ejemplos muestran la correspondencia entre los objetivos planteados y el registro sistemático de datos: Patrones meteorológicos de rayos: el objetivo consiste en modelar la distribución temporal de las descargas eléctricas. Para ello, se registra la variable cronológica de impacto para determinar patrones horarios concretos. Monitorización pediátrica: ante un retraso continuado del desarrollo tras los 2 años en un caso infantil, el registro sistemático de la curva de crecimiento físico permite diagnosticar una deficiencia hormonal y evaluar la respuesta al tratamiento.

Impacto ambiental en fauna marina: se estudia la relación entre el censo de embarcaciones registradas y los índices de mortandad de manatíes en Florida, identificando una correlación directa y robusta. Ensayos clínicos controlados: se comparan los efectos preventivos del ácido acetilsalicílico frente a un placebo en hombres adultos, concluyendo una reducción significativa en la incidencia de infartos cardíacos.

Evaluaciones de programas y sociología: comprenden desde auditorías de contaminación costera mediante toma sistemática de sedimentos y muestras de agua, hasta sondeos longitudinales de opinión pública, análisis periciales de discriminación laboral y comparativas de efectividad en programas de inserción laboral para familias vulnerables. COMPRUEBA 33 ¿Qué papel cumple la medición sistemática en el caso del tratamiento hormonal pediátrico? Diseño del estudio de salud comunitaria ( ) Para aplicar estos principios al ámbito de la salud comportamental, se plantea una investigación en un entorno municipal impulsada por su departamento de sanidad.

El objetivo es evaluar el estado general y el ajuste psicológico en la población adulta local. Con este propósito, se selecciona una muestra representativa de 100 adultos (mayores de 17 años) mediante muestreo probabilístico aleatorio sobre el censo local. N = 100 Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 17 La recogida de información exige definir tanto variables sociodemográficas básicas como dimensiones psicológicas cuantificadas mediante pruebas estandarizadas (véase «La estadística en la investigación científica y psicológica» para la distinción entre población y muestra).

Operacionalización y codificación de variables sociodemográficas Las características individuales se categorizan numéricamente para permitir su tratamiento informático en matrices de datos.

Es fundamental recordar las propiedades formales de exclusión mutua y exhaustividad (véase «Concepto y tipología de variables estadísticas y metodológicas»), así como el nivel de escala que determina las operaciones matemáticas válidas (véase «Teoría de la medida y escalas de Stevens»): Variable Definición empírica y valores Codificación numérica Escala de Stevens Sexo Dicotomía biológica 1 = Hombre; 2 = Mujer Nominal Edad Años cumplidos en el momento del registro Valor numérico directo (en años) Razón Estado civil Situación conyugal o legal 1 = Soltero/a; 2 = Casado/a; 3 = Otros Nominal Estudios universitarios Titulación superior completada o en curso 1 = No; 2 = Sí Nominal COMPRUEBA 34 Si un participante tiene asignado un código 2 en Estado Civil y otro un código 1, ¿podemos afirmar que el primero tiene «el doble» de estado civil?

Instrumentos psicométricos aplicados La evaluación de variables latentes (rasgos de personalidad, reactividad emocional y sintomatología clínica) se realiza mediante tests psicológicos baremados: Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 18 ESQUEMA Batería de instrumentos psicométricos del estudio 1. Cuestionario de Personalidad de Eysenck (EPQ-A) El cuestionario EPQ-A de Eysenck evalúa la estructura de la personalidad en adultos mediante 94 ítems dicotómicos («sí» / «no»). Los ítems se articulan en cuatro escalas diferenciadas: Escala N (Neuroticismo / Estabilidad emocional): consta de 25 ítems.

La puntuación oscila de 0 (máxima estabilidad afectiva) a 25 (máximo neuroticismo o reactividad emocional). Escala E (Extraversión / Introversión): consta de 20 ítems. Puntuaciones entre 0 (polo de máxima introversión) y 20 (máxima extraversión). Escala P (Psicoticismo): consta de 24 ítems. Rango de 0 (mínima predisposición a la dureza emocional) a 24 (máxima puntuación en psicoticismo). Escala L (Simulación / Sinceridad): consta de 25 ítems. A diferencia de las anteriores, evalúa la validez de las respuestas detectando el sesgo de deseabilidad social. Su recorrido va desde 0 (máxima sinceridad o ausencia de simulación) hasta 25 (mínima sinceridad o máxima conformidad social). 2.

Test de Ansiedad Manifiesta de Taylor (M.A.S.) El test M.A.S. de Taylor evalúa el nivel de ansiedad rasgo mediante 50 afirmaciones dicotómicas valoradas como verdadero o falso. Su recorrido va desde 0 (mínima ansiedad manifiesta) hasta 50 (máximo grado de ansiedad rasgo). 3. Inventario de Depresión de Beck (B.D.I.) El inventario B.D.I. de Beck cuantifica la presencia y gravedad de síntomas depresivos a través de 21 ítems. Cada ítem presenta cuatro opciones jerarquizadas de 0 a 3 puntos, generando una escala continua con un rango global de 0 a 63 puntos.

EPQ-A (Eysenck) 94 ítems dicotómicos Escala N Neuroticismo (0 a 25) Escala E Extraversión (0 a 20) Escala P Psicoticismo (0 a 24) Escala L Sinceridad (0 a 25) M.A.S. (Taylor) Ansiedad rasgo, 50 ítems (0 a 50) B.D.I. (Beck) Depresión, 21 ítems (0 a 63) Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 19 Para facilitar la toma de decisiones clínicas y el análisis ordinal, las puntuaciones directas se clasifican según los puntos de corte oficiales: Puntuación directa (B.D.I.) Categorización clínica de la depresión 0 - 9 Ausente o mínima 10 - 18 Ligera o leve 19 - 29 Moderada 30 - 63 Grave ERROR FRECUENTE Tratar las puntuaciones de tests psicométricos (como B.D.I.

o M.A.S.) como variables en escala de razón. Estas pruebas psicométricas operan en una escala de intervalo (véase «Teoría de la medida y escalas de Stevens»): no disponen de un cero absoluto. Por tanto, obtener 0 en el B.D.I. representa la puntuación más baja posible del test, pero no demuestra la ausencia total intrínseca de sintomatología emocional. Del mismo modo, un participante con 20 puntos en el M.A.S. no padece exactamente el «doble de ansiedad» que otro con 10 puntos.

Estructura de la matriz de datos Una vez completada la fase de administración y codificación, las respuestas de los 100 participantes se integran en una matriz de datos (véase «La estadística en la investigación científica y psicológica»). En dicha matriz, las filas representan a cada individuo observado y las columnas alojan los valores obtenidos en las distintas variables analizadas. Sujeto Sexo Edad Escala E Escala N Escala P Escala L Estado civil Est. univ. M.A.S. B.D.I.

1 1 28 13 1 3 3 2 2 8 7 2 1 27 15 2 3 7 2 1 2 9 3 2 30 5 3 0 11 3 2 12 3 4 1 32 7 0 7 17 1 1 4 0 5 1 41 6 0 11 13 2 1 2 1 6 1 34 13 1 7 3 3 2 5 10 7 1 21 15 6 4 0 1 2 21 8 Esta disposición estructurada permite examinar de manera directa patrones entre variables. Por ejemplo, en el sujeto 6 se aprecia una puntuación de 10 en el B.D.I., lo que sitúa su sintomatología en el rango de depresión ligera, combinada con niveles muy bajos en neuroticismo ( ) y ansiedad moderada-baja ( ). N = 1 M.A.S. = 5 Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 20 COMPRUEBA 35 ¿En qué categoría diagnóstica se sitúa el participante 6 según su puntuación en el B.D.I.?

IDEAS CLAVE La operacionalización traduce construcciones psicológicas abstractas en variables numéricas observables con reglas precisas de asignación. El cuestionario EPQ-A incluye cuatro escalas: Neuroticismo (0-25), Extraversión (0-20), Psicoticismo (0-24) y Sinceridad/L (0-25). La escala L del EPQ-A detecta distorsión de respuesta: 0 indica máxima sinceridad y 25 mínima sinceridad. El inventario B.D.I. consta de 21 ítems puntuados de 0 a 63 y se clasifica en ausente (0-9), ligera (10-18), moderada (19-29) y grave (30-63). Los tests psicométricos operan en escalas de intervalo al carecer de un cero absoluto, por lo que no admiten razones ni proporciones directas.

COMPRUEBA LO QUE HAS APRENDIDO 36. ¿Por qué un valor de 0 en la escala L del EPQ-A no significa ausencia de sinceridad? 37. Si una persona obtiene 25 puntos en el B.D.I., ¿cuál es su diagnóstico y por qué no podemos afirmar que tiene el quíntuple de depresión que quien obtiene 5? Test Rodea la respuesta correcta. Las soluciones están al final. 38. ¿Qué rango de puntuación clasifica la depresión como moderada según el inventario B.D.I.? 39. ¿Cuántos ítems componen el Test de Ansiedad Manifiesta de Taylor (M.A.S.) y qué rango abarca? 40. En el cuestionario EPQ-A, ¿qué evalúa la escala L?

De 30 a 63 puntos a) De 19 a 29 puntos b) De 0 a 9 puntos c) De 10 a 18 puntos d) 21 ítems, rango de 0 a 63 a) 94 ítems, rango de 0 a 100 b) 50 ítems, rango de 0 a 50 c) 25 ítems, rango de 0 a 25 d) Nivel basal de extraversión social a) Inestabilidad y reactividad autonómica b) Predisposición a conductas impulsivas c) Sinceridad y tendencia a la simulación d) Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 21 41. ¿Cómo se codifican las variables Sexo y Estudios Universitarios en la matriz del caso práctico? 5 Resumen para repasar Metodología e investigación Concepto Qué es Población Conjunto global de elementos sobre el que se pretende generalizar los resultados del estudio.

Muestra Subconjunto representativo de la población sobre el cual se realiza la recogida directa y el análisis de datos. Matriz de datos Estructura tabular básica donde las filas representan sujetos observados y las columnas representan las variables registradas. Composición del dato Modelo aditivo expresado como , en el que la estadística busca aislar el error aleatorio. Observación vs. Experimento La observación natural constata correlaciones sin intervenir; la experimentación manipula variables independientes y asigna al azar para probar causalidad.

Clasificación metodológica y estadística de variables Concepto Qué es Variable cualitativa Atributo no numérico formado por categorías cualitativas que deben ser mutuamente excluyentes y exhaustivas. Cuantitativa discreta Variable numérica enumerable que solo admite valores enteros aislados procedentes de un recuento, sin valores intermedios. Cuantitativa continua Variable métrica con infinitos valores intermedios teóricos entre dos mediciones, condicionada por la precisión del instrumento. Variable independiente (VI) Factor manipulado por el investigador para evaluar su efecto causal; define diseños simples (una VI) o factoriales (dos o más VI).

Sexo (1: Hombre, 2: Mujer); Estudios (1: No, 2: Sí) a) Ambas variables como valores continuos de 0 a 10 b) Sexo (1: Mujer, 2: Hombre); Estudios (0: No, 1: Sí) c) Ambas en escalas de razón ordenadas de menor a mayor d) Dato = Verdad + Fortuidad Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 22 Concepto Qué es Variable dependiente (VD) Conducta o respuesta evaluada que debe reunir validez, fiabilidad (estabilidad temporal e interobservadores) y sensibilidad al cambio. Variable extraña Variable no planificada que incide sobre la dependiente y debe controlarse para impedir efectos de confusión metodológica.

Escalas de medida de Stevens (1951) Concepto Qué es Escala nominal Asigna códigos numéricos a modo de etiquetas para distinguir o agrupar pertenencias, sin orden ni distancias cuantificables. Escala ordinal Permite ordenar jerárquicamente a los individuos según la intensidad del atributo, pero carece de equidistancia entre intervalos. Escala de intervalo Posee unidades constantes y distancias interpretables entre puntuaciones, pero se apoya en un cero arbitrario o relativo. Escala de razón Dispone de distancias uniformes y un cero absoluto (ausencia total del atributo), lo que legitima calcular razones y multiplicaciones.

Instrumentos psicométricos y operacionalización Concepto Qué es EPQ-A (Eysenck) Cuestionario de 94 ítems que mide Neuroticismo (0-25), Extraversión (0-20), Psicoticismo (0-24) y Sinceridad/L (0-25). Escala L (EPQ- A) Escala de deseabilidad o conformidad donde una puntuación de 0 denota máxima sinceridad y 25 representa mínima sinceridad. M.A.S. (Taylor) Escala de ansiedad manifiesta como rasgo formada por 50 ítems de respuesta verdadero/falso (rango de 0 a 50). B.D.I. (Beck) Inventario de 21 ítems que evalúa depresión (0 a 63 puntos): ausente (0-9), ligera (10-18), moderada (19-29) y grave (30-63).

Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 23 Soluciones de las preguntas de repaso 1. Porque las sensaciones subjetivas pueden ser engañosas: cuantificar los cambios permite verificar con seguridad empírica si la mejoría del paciente supera el efecto del azar o de variables no controladas. 2. Porque permite cuantificar los cambios experimentados tras la intervención y verificar que las mejoras observadas no se deben a fluctuaciones fortuitas. 3. Las filas albergan a los participantes individuales observados, mientras que las columnas registran las variables medidas sobre ellos. 4.

Representa el error aleatorio e imprevisible que distorsiona la medida y que el análisis estadístico busca aislar del valor verdadero. 5. Porque se limita a registrar variables concurrentes sin manipularlas ni controlar factores extraños mediante asignación aleatoria, lo que impide asegurar que una variable cause directamente la otra. 6. La población abarca la totalidad de individuos sobre los que se desea extrapolar conclusiones, mientras que la muestra es el subconjunto accesible sobre el que se recogen los datos reales. 7. Reconoce la presencia inevitable del error de medida y orienta las pruebas estadísticas a discernir si un resultado refleja una regularidad real o mero azar. 8.

b) Matriz de datos. La matriz de datos es la ordenación estándar donde las filas representan sujetos y las columnas las variables registradas. 9. c) Permite demostrar relaciones causales. La manipulación deliberada y el control de variables proporcionan la base empírica necesaria para atribuir causalidad directa. 10. c) El componente de error aleatorio. La fortuidad simboliza las perturbaciones e imperfecciones incontroladas que acompañan a cualquier observación empírica. 11. d) La estadística. El término estadística deriva de estado y en el siglo XIX aludía al registro cuantitativo de los recursos de una nación. 12. No.

La variable sigue siendo discreta porque ninguna persona puede tener 1,4 hijos; el valor con decimales es solo un artefacto del cálculo algebraico de la media. 13. Porque la variable observada procede de un recuento con valores enteros aislados (no se pueden aprobar 2,3 asignaturas). La media es solo un estadístico de resumen algebraico, no un valor que la variable original pueda adoptar de forma empírica. 14. La motivación actúa como variable extraña no controlada. Se produce un efecto de confusión que impide atribuir las diferencias finales de rendimiento exclusivamente a la técnica de estudio empleada. 15.

Debe cumplir la exhaustividad (abarcar todas las posibilidades observables) y la exclusión mutua (cada individuo debe pertenecer a una sola categoría sin solapamientos). 16. Un diseño simple manipula o evalúa una única variable independiente, mientras que un diseño factorial incorpora simultáneamente dos o más variables independientes. 17. Debe tener validez (medir el fenómeno que realmente interesa), fiabilidad (ofrecer consistencia a lo largo del tiempo e interobservadores) y sensibilidad (detectar los cambios producidos por la variable independiente). 18. a) Exhaustividad. La exhaustividad garantiza que todas las alternativas posibles estén contempladas en el sistema de categorías.

Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 24 19. d) Cuantitativa discreta. Procede de un recuento enumerable de valores aislados sin valores intermedios posibles. 20. c) Un diseño factorial. Al intervenir dos variables independientes simultáneas (iluminación y hora), se trata de un diseño factorial. 21. c) Efecto de confusión en la variable dependiente. La variable extraña contamina los resultados e impide aislar el efecto directo de la variable independiente. 22. No. En los grados Celsius el cero es arbitrario y no indica ausencia total de calor, mientras que en el tiempo de respuesta el cero es absoluto y representa la inexistencia de duración temporal. 23.

Porque los atributos psicológicos no son directamente observables, lo que obliga a depender de indicadores empíricos indirectos cuya correspondencia con el constructo debe ser validada para no realizar inferencias erróneas. 24. No, porque las escalas ordinales solo indican orden de magnitud o precedencia, pero no poseen una unidad constante ni proporcionalidad matemática que permita interpretar ratios o multiplicaciones. 25. Porque la longitud (cm) posee un cero absoluto que denota ausencia de extensión (escala de razón), mientras que la temperatura en grados Celsius tiene un cero convencional y arbitrario (escala de intervalo) que no permite formular razones multiplicativas. 26.

En la escala de intervalo el cero es relativo y fijado por convención (no indica ausencia del atributo), mientras que en la de razón el cero es absoluto y denota la no existencia total de la propiedad medida. 27. Añade una unidad de medida constante y la equidistancia entre valores sucesivos, lo que hace posible cuantificar y comparar con exactitud las distancias entre las observaciones. 28. b) Asignar números según reglas empíricas. Medir consiste en asignar símbolos o números a objetos conforme a reglas para representar magnitudes de atributos. 29. b) Equivalencia o pertenencia.

La escala nominal solo permite agrupar y diferenciar entidades mediante la relación de pertenencia o equivalencia (=, ). 30. b) Cero arbitrario o relativo. La escala de intervalo tiene distancias constantes pero su cero es arbitrario y no implica ausencia de atributo. 31. d) Carece de un cero absoluto. El CI se considera una medida de intervalo porque una puntuación de cero no denota una ausencia total de inteligencia. 32. No, porque las pruebas psicométricas tienen un cero arbitrario o relativo: una puntuación de cero solo indica el nivel mínimo registrable por el instrumento dentro de una escala de intervalo. 33.

Permite contrastar la curva de crecimiento real con los baremos normativos, facilitando un diagnóstico fiable del déficit hormonal y la posterior comprobación de la eficacia terapéutica. 34. No, porque se trata de una escala nominal. El código numérico actúa exclusivamente como una etiqueta distintiva sin propiedades de orden ni de magnitud. 35. Puesto que obtiene 10 puntos, se sitúa exactamente en el intervalo de 10 a 18, clasificado como depresión ligera. 36. Porque en la escala L la métrica está invertida en cuanto a distorsión: 0 representa sinceridad máxima (ausencia total de simulación) y 25 representa mínima sinceridad (máxima simulación). 37.

Presenta depresión moderada (intervalo de 19 a 29). No se puede afirmar que tenga el quíntuple de depresión porque el B.D.I. es una escala de intervalo con cero arbitrario, no de razón. 38. b) De 19 a 29 puntos. El punto de corte de 19 a 29 corresponde a sintomatología depresiva moderada, mientras que 10-18 es ligera y 30-63 grave. Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 25 39. c) 50 ítems, rango de 0 a 50. El M.A.S. está formado por 50 preguntas dicotómicas de verdadero/falso, sumando de 0 a 50 puntos directos. 40. d) Sinceridad y tendencia a la simulación. La escala L mide simulación o conformidad social para estimar el grado de sinceridad del sujeto al contestar. 41.

a) Sexo (1: Hombre, 2: Mujer); Estudios (1: No, 2: Sí). La convención del caso establece 1: Hombre y 2: Mujer para Sexo, y 1: No y 2: Sí para Estudios Universitarios. Conceptos Estadísticos Básicos en Investigación Psicológica 26