miércoles, 13 de junio de 2018

SPSS:Uso de la prueba de Friedman en observación

Brevemente recordaremos, que la herramienta mostrada es una prueba no paramétrica formulada por Fiedman(1937), frecuentemente usada en el campo observacional, y que sustituye a un ANOVA simple de medidas repetidas.

Esta técnica no necesita asumir la distribución normal, pero si se deben tener en cuenta los siguientes requisitos: Una muestra medida 3 o más veces, habiendo sido extraída por muestreo probabilístico, y siendo la variable medida en escala ordinal o métrica (intervalo o razón).

La Ho asume  que las medidas repetidas son iguales, en nuestro ejemplo que usaremos implica asumir que las observaciones son semejantes en el tiempo. Mientras la H1, es que algunas medidas repetidas son distintas (observaciones distintas).

El problema que existía en versiones más antiguas del SPSS, respecto a que no tenía una versión de prueba post-hoc, ya no existe en las versiones mas actuales como el caso del SPSS 25 usado en este trabajo. Y es lo que realmente queremos señalar como mas interesante en esta breve entrada.

viernes, 7 de julio de 2017

SPSS: Z modificada

Las "puntuaciones anómalas" o "extremas" dentro de un proceso de observación,  se suele ligar íntimamente con las técnicas y modelos con los que estamos intentando describir los sucesos relevantes para el campo de investigación correspondiente.
Se suele asociar frecuentemente con aquellos elementos menos comunes, que nunca deben ser rechazados de forma sistemática, sino que deben ser analizados intentando averiguar sus causas así como poder predecirlos en el futuro.
No obstante, siempre deberemos tener en mente, que la valoración de un dato como algo “extremo” es complicado,  ya que su atribución engloba implícitamente categorías asociadas como “excepcional” o “sorprendente”, que no dejan de ser en última instancia elementos subjetivos difícil definir, aún cuando se intenten anclar a procedimientos estadísticos u observaciones rigurosas.

martes, 12 de abril de 2016

Psicología Económica: Introducción a los gráficos de velas

La Psicología Económica(Behavioral economics) puede entenderse como el estudio de los mecanismos psicológicos que subyacen en el comportamiento económico. El análisis de los procesos a través de los cuales la conducta afecta a la economía, y de cómo la economía afecta a la conducta humana. Es decir, se preocupa del estudio de las variables que inciden en la toma de decisiones económicas individuales/colectivas y las formas como las personas comprenden el mundo de la economía y sus variaciones. Se caracteriza por el desarrollo de trabajos empíricos asociados a la constante interacción de dos procesos: la influencia de los agentes económicos individuales sobre la economía y la influencia de la economía, como un todo, sobre los individuos. Por ejemplo, el efecto de anclaje, que describe la influencia de la información numérica disponible sobre las decisiones humanas (Holst, Hermann & Musshoff, 2015).

viernes, 19 de febrero de 2016

Métodos de Observación: Introducción al programa BORIS

El programa BORIS (Behavioral Observation Research Interactive Software), aún en fase de desarrollo, es útil en las primeras fases de optimización de las observaciones y codificación sobre vídeo. El material digital se puede analizar a través de una transmisión en directo o ya grabado, con una implementación sobre VLC media player en distintos formatos.

Permite la codificación de eventos, el desplazamientos de tiempo, la reproducción de dual del vídeo, cargar una lista de reproducción, registro por teclas, uso de modificadores secundarios o mapas de codificación. 

miércoles, 3 de febrero de 2016

Herramientas en netnografía (III): bitMomentum

La web bitMomentum puede ser considerado un observatorio de Psicología Política en tiempo real, está orientada a todos aquellos interesados en netnografía (Herrero, 2015), Psicología Social o redes sociales. En estos momentos, solo funciona con navegadores que soporten completo el proceso WebGL

Esta aplicación, encajada dentro del campo de Psicología Política, y gracias al Big-Data, permite el estudio de actitudes (sentimientos) en las redes sociales. Es posible analizar las interacciones en las redes y contextualizarlas en el campo político. Concretamente el sistema usa los datos generados en Twitter, permitiéndonos la oportunidad de observar y estudiar cómo evolucionan las tendencias políticas, no solamente a nivel individual sino global dentro de un sistema muestreado por medio de visualizaciones y estadísticas sencillas. 

martes, 5 de enero de 2016

Métodos de Observación: Introducción al programa Lince

El programa LINCE (Gabín et al., 2012), desarrollado en Java, está destinado a la automatización del proceso de observación, facilitando la ayuda en la codificación y registro de los comportamientos pertinentes. Pudiendo ser completado con otros programas similares (ej.:HOISAN; Hernandez et al.,2012) o clásicos en Proceso de Datos (ej.:SPSS).

La función del programa es ayudar a crear un instrumento observacional, de acuerdo a los intereses del investigador. Ayudando al registro de datos a través de la visualización repetida de una grabación de vídeo, de una forma relativamente intuitiva. Y finalmente permite comprobar la calidad de los datos registrados, bien mediante estadísticos internos o bien acudiendo a otros programas externos mediante la función de exportación.

domingo, 3 de mayo de 2015

Herramientas en Netnografía (II): Mention Mapp

La Netnografía, neologismo de unir los conceptos de Etnografía y la red Internet  (Kozinets, 1998), como análisis de los comportamientos que se dan en el uso de la red, utiliza distintas herramientas de registro o monitorización de la actividad en Internet (Herrero, 2015).

Entre las distintas herramientas accesibles vamos a describir de forma breve Mention Mapp, que se basa en crear un mapa de los tweets más recientes y aquellos que han tenido una mayor repercusión. Es una herramienta muy útil que nos muestra el seguimiento de los usuarios, ya sea a nivel particular o de empresas. Nos muestra todos los usuarios que nos han mencionado en forma de conexiones y nos genera un mapa interactivo que es muy útil para monitorizar el seguimiento de los usuarios, temas, campañas, menciones, hashtags en cualquier nivel, y generar un informe en formato Social Media.