Probabilidad y Significancia

Probabilidad y significación Psicología

Los psicólogos pretenden establecer si sus hallazgos apoyan o niegan su hipótesis. Suponer que la hipótesis debe aceptarse si se encuentra un patrón/tendencia sería demasiado simple.

Las pruebas de significación dan a los investigadores un valor estadístico para medir la probabilidad de que los resultados de la investigación se deban al azar. Otra palabra para esto es el nivel alfa. En psicología, se escribe como$\alpha$.

Explicación de la significación y la probabilidad

El principal método de investigación utilizado en psicología consiste en manipular la variable independiente para observar su efecto sobre la variable dependiente. Sin embargo, los investigadores no pueden controlarlo todo, ni siquiera cuando el experimento se realiza en un laboratorio. Los investigadores no pueden determinar al 100% que sus resultados se deben a las variables que estudian, porque es probable que variables extrañas y de confusión influyan en los efectos observados.

Los investigadores tienen un consenso sobre qué nivel alfa es aceptable, que es 0,05. Si se encuentra un nivel de significación superior a éste, debe rechazarse la hipótesis que establece una diferencia observada (hipótesis alternativa).

Pero, ¿qué significa exactamente un nivel de significación de 0,05 y cómo puede interpretarse? Un valor de significación de 0,05 indica una probabilidad del 95% de que los resultados no se deban al azar.

Nivel de significación Psicología

El nivel de significación en psicología oscila entre 0 y 1 y se expresa como valor p. Cuanto más se acerque el valor a 0, más probable es que los resultados no se deban al azar. Cuanto menor sea, menos probable será que el investigador rechace la hipótesis alternativa y más probable será que rechace la hipótesis nula.

En psicología, el nivel de significación aceptado es 0,05.

Tipos de pruebas de significación

El valor de significación es un valor cuantitativo que indica al investigador y a los lectores la probabilidad de que los resultados se deban al azar.

Los valores de significación utilizados habitualmente en la investigación psicológica son

• 0,05 - hay un 5% de probabilidades de que los resultados se deban al azar.
• 0,01 - hay un 1% de probabilidades de que los resultados se deban al azar.
• 0,001 - hay un 0,01% de posibilidades de que los resultados se deban al azar.

Todo lo que supere el umbral del 5% significa que debe rechazarse la hipótesis. Es porque hay una probabilidad demasiado alta de que los resultados se deban a factores externos y no a la variable independiente.

Probabilidad y significación de dos colas

La hipótesis propuesta al inicio del estudio también influye en el nivel de probabilidad y significación.

Hay muchos tipos de hipótesis en la investigación psicológica:

• La hipótesis nula propone que la IV (variable independiente) no afectará a la VD (variable dependiente).
• Una no direccional: el investigador no afirma cómo cambiará la IV.
• Una direccional - el investigador propone que la IV afectará a la VD; esto puede subdividirse a su vez en de una cola y de dos colas.

Como hemos aprendido antes, el tipo de hipótesis aceptada depende del nivel de significación encontrado.

Aceptación de:

• La hipótesis alternativa se acepta si se encuentra un valor igual o inferior al nivel de significación.
• La hipótesis nula se acepta si se encuentra un valor por encima del nivel de significación.

Rechazo de:

• La hipótesis alternativa se rechaza si se encuentra un valor por encima del nivel de significación.
• Se rechaza la hipótesis nula si se encuentra un valor igual o inferior al nivel de significación.

Pruebas de significación y metodología

En ocasiones, los resultados no significativos se deben a problemas con la metodología utilizada. Una vez que se han corregido y se ha vuelto a probar el experimento, se pueden encontrar resultados significativos.

Estos errores pueden dar lugar a errores de tipo 1 y de tipo 2.

Un error de tipo 1 se produce cuando rechazamos incorrectamente la hipótesis nula cuando, de hecho, es cierta. Si el nivel de significación es de 0,05, hay un 5% de posibilidades de que se produzca un error de tipo 1.

Un error de Tipo 2 es cuando rechazamos incorrectamente la hipótesis alternativa cuando es cierta.

Ejemplo de nivel de significación

Echemos un vistazo rápido a los símbolos que puedes encontrarte durante tus estudios:

• p = valor de significación.

• < = el valor de significación es inferior al número indicado (por ejemplo, < 0,05 = la significación es inferior a 0,05).

• > = el valor de significación es mayor que el número indicado (p. ej. > 0,05 = la significación es mayor que 0,05).

Apliquemos ahora la significación a la psicología y a algunos ejemplos.

Si se encuentra un valor significativo, el estadístico inferencial puede utilizarse para hacer inferencias sobre la población objetivo apoyadas en pruebas. Sin embargo, si no es así, el estudio no debe hacer inferencias sobre la población diana.

Si no se encuentra un valor no significativo, no significa que no haya relación/interacción entre las variables independiente y dependiente.

Por el contrario, significa que otras variables también influyen en la variable dependiente. Por tanto, el estudio no puede proporcionar una medida precisa (fiable o válida) de la interacción entre las variables independiente y dependiente.

Un ejemplo de nivel de significación para un análisis de correlación que se aceptaría es

Este ejemplo muestra:

• Se realizó un análisis correlacional(r).

• Se encontró una correlación positiva (.63).

• Había 56 participantes (56).

• Se aceptó el valor de significación porque el valor de significación está por debajo del valor alfa aceptado de 0,05.

• La hipótesis alternativa debe aceptarse.

Por otra parte, un análisis correlacional que sugiere que el investigador debe rechazar la hipótesis alternativa y aceptar la hipótesis nula es...

Este ejemplo lo demuestra:

• El valor de significación no es significativo, ya que es superior a .05.

• Debe aceptarse la hipótesis nula.