HERNANDEZ_Metodologia de la investigación 5ta Edición

Análisis paramétricos
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tacar que en una misma investigación es posible llevar a cabo análisis paramétricos para algunas hipótesis
y variables, y análisis no paramétricos para otras. Asimismo, los análisis a realizar dependen de las
hipótesis que hayamos formulado y el nivel de medición de las variables que las conforman.
Análisis paramétricos
¿Cuáles son los supuestos o las presuposiciones
de la estadística paramétrica?
Para realizar análisis paramétricos debe partirse de los siguientes supuestos:
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1. La distribución poblacional de la variable dependiente es normal: el universo tiene una distribución
normal.
2. El nivel de medición de las variables es por intervalos o razón.
3. Cuando dos o más poblaciones son estudiadas, tienen una varianza homogénea: las poblaciones en
cuestión poseen una dispersión similar en sus distribuciones (Wiersma y Jurs, 2008).
Ciertamente estos criterios son tal vez demasiado rigurosos y algunos investigadores sólo basan sus
análisis en el tipo de hipótesis y los niveles de medición de las variables. Esto queda a juicio del lector.
En la investigación académica y cuando quien la realiza es una persona experimentada, sí debe solicitársele
tal rigor.
¿Cuáles son los métodos o las pruebas
estadísticas paramétricas más utilizadas?
Existen diversas pruebas paramétricas, pero las más utilizadas son:
• Coeficiente de correlación de Pearson y regresión lineal.
• Prueba t.
• Prueba de contraste de la diferencia de proporciones.
• Análisis de varianza unidireccional (ANOVA en un sentido o oneway).
• Análisis de varianza factorial (ANOVA).
• Análisis de covarianza (ANCOVA).
Algunos de estos métodos se tratan aquí en este capítulo y otros se explican en el CD anexo →
Material Complementario → Capítulos → Capítulo 8 “Análisis estadístico: segunda parte”.
Cada prueba obedece a un tipo de hipótesis de investigación e hipótesis estadística distinta. Las
hipótesis estadísticas se comentan en el mencionado capítulo 8 del CD anexo.
¿Qué es el coeficiente de correlación de Pearson?
Definición: es una prueba estadística para analizar la relación entre dos variables medidas en un nivel
por intervalos o de razón.
Se simboliza: r.
Hipótesis a probar: correlacional, del tipo de “a mayor X, mayor Y ”, “a mayor X, menor Y ”, “altos
valores en X están asociados con altos valores en Y ”, “altos valores en X se asocian con bajos valores de
Y ”. La hipótesis de investigación señala que la correlación es significativa.
Variables: dos. La prueba en sí no considera a una como independiente y a otra como dependiente,
ya que no evalúa la causalidad. La noción de causa-efecto (independiente-dependiente) es posible
establecerla teóricamente, pero la prueba no asume dicha causalidad.
El coeficiente de correlación de Pearson se calcula a partir de las puntuaciones obtenidas en una
muestra en dos variables. Se relacionan las puntuaciones recolectadas de una variable con las puntuaciones
obtenidas de la otra, con los mismos participantes o casos.
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