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- En primer lugar, profundizaremos en el significado del valor observado y luego pasaremos a comprender la psicología de los valores críticos.
- A continuación, aprenderemos cómo funcionan los valores críticos de las pruebas de hipótesis.
- Para ayudarte en tu aprendizaje, veremos un ejemplo de psicología de valores críticos y observados y te proporcionaremos una tabla de valores críticos para la prueba U de Mann-Whitney.
Significado del valor observado
En los análisis estadísticos, el valor observado es una de las cifras más importantes, ya que permite a los investigadores identificar si sus datos siguen la tendencia predicha en su hipótesis.
Una hipótesis es un enunciado predictivo que establece lo que el investigador espera encontrar en su estudio.
El valor observado se encuentra al realizar pruebas estadísticas denominadas pruebas inferenciales.
Algunos ejemplos de pruebas inferenciales son la prueba chi-cuadrado, la prueba U de Mann-Whitney, Wilcoxon y la prueba Rho de Spearman.
Ahora que hemos descubierto el uso del valor observado, exploremos el significado del valor observado.
El significado del valor observado es la cifra estadística que calcula/mide la tendencia/patrón investigado en la investigación.
El valor observado difiere según la prueba inferencial que se utilice. Por ejemplo, una correlación mide la asociación/relación entre variables; utilizando la cifra r. En cambio, una prueba t compara la media de dos grupos; utilizando la cifra t.
Valores críticos Psicología
Pero, ¿cómo sabemos si el valor observado que hemos encontrado es significativo? Y aquí es donde entra en juego el valor crítico.
El valor crítico es un valor establecido en el que nos fijamos para ver si lo que hemos encontrado (el valor observado) se debe a las variables investigadas o al azar.
El proceso consiste en comparar el valor observado con el valor crítico proporcionado por la prueba estadística que decidamos utilizar (por eso es esencial que te asegures de que utilizas la prueba adecuada).
En primer lugar, necesitamos un nivel de significación(valor p) para hacerlo. Normalmente, el nivel de significación es p = 0,05, aunque este valor puede cambiar.
La "p" significa probabilidad.
Un valor p de 0,05 sugiere que hay un 5% de probabilidad de que los resultados que hemos encontrado se deban al azar. Y p = 0,01 significa que hay un 1% de probabilidad de que los resultados se deban al azar.
El 0 antes del punto decimal en los valores críticos no se indica según las normas APA.
Valores críticos de la prueba de hipótesis
Existen diferentes normas relativas al valor crítico en las pruebas que hemos mencionado anteriormente, la prueba de ji al cuadrado, la prueba U de Mann Whitney, la prueba de Wilcoxon y la prueba Rho de Spearman.
Prueba deChi-cuadrado: significativa si el valor observado(χ2) es igual o mayor que el valor crítico
PruebaU de Mann-Whitney: significativa si el valor observado (U ) es igual o menor que el valor crítico
Prueba deWilcoxon: significativa si el valor observado ( T) es igual o menor que el valor crítico
PruebaRho de Spearman: significativa si el valor observado (r ) es igual o mayor que el valor crítico
Al utilizar una tabla de valores críticos, el valor observado puede compararse con el valor crítico para ver si los resultados son estadísticamente significativos. Cada prueba estadística tendrá su propia tabla de valores críticos. El valor crítico que necesitamos también depende de si nuestra hipótesis es de una o dos colas.
Una hipótesis de una cola es aquella en la que el investigador predice que los resultados irán en una dirección determinada, por ejemplo, dormir más conducirá a mejores notas en los exámenes.
Una hipótesis de dos colas es una afirmación predictiva que sugiere que habrá un efecto, pero la dirección es incierta, por ejemplo, si habrá un aumento o una disminución.
Necesitamos saber dos cosas esenciales para la tabla de valores críticos: el número "N" (número de participantes) y el "df" (grados de libertad). Cada tabla de valores críticos tendrá una columna de valores N o de valores df, según de qué prueba se trate.
- N = número de participantes. En un diseño de grupos independientes, habrá números N diferentes para cada grupo de participantes; se escribe Na (grupo A) y Nb (grupo B).
- df = grados de libertad se refiere a los elementos que se permite que varíen en las pruebas estadísticas. Se utiliza para pruebas en las que el número de categorías es importante, como la prueba chi-cuadrado (que compara datos nominales de distintas categorías para ver si hay diferencias). Cuantos más grados de libertad, más categorías hay.
Tenemos que mirar la columna N o df en las tablas críticas que proporcionan las pruebas estadísticas para encontrar un valor crítico comparable. Entonces podemos comparar el valor observado con el valor crítico y decidir sobre la significación basándonos en los parámetros de la prueba que hemos visto antes.
Veamos un ejemplo que te ayudará a darle sentido.
Ejemplo de Psicología de Valor Crítico y Observado
La prueba U de Mann-Whitney compara las puntuaciones entre dos grupos (diseño de grupos independientes), centrándose en rangos y datos ordinales. Veamos los pasos necesarios para comprobar si nuestros resultados son significativos.
Como vemos en esta tabla, hay diez participantes en cada grupo.
Puntuaciones del Grupo A | Puntuaciones del Grupo B |
3 | 24 |
5 | 6 |
8 | 4 |
12 | 22 |
2 | 10 |
9 | 18 |
11 | 20 |
15 | 1 |
14 | 7 |
17 | 19 |
Tenemos que calcular el valor observado, "U". Para ello, tenemos que calcular las puntuaciones de los dos grupos (Ua y Ub). La puntuación U será la menor de las dos.
En primer lugar, tenemos que clasificar cada puntuación; esto se hace para ambos grupos. La puntuación más alta es la 1, la siguiente es la 2, y así sucesivamente.
Puntuación del grupo A | Rango | Puntuación del Grupo B | Clasificación |
3 | 18 | 24 | 1 |
5 | 16 | 6 | 15 |
8 | 13 | 4 | 17 |
12 | 9 | 22 | 2 |
2 | 19 | 10 | 11 |
9 | 12 | 18 | 5 |
11 | 10 | 20 | 3 |
15 | 7 | 1 | 20 |
14 | 8 | 7 | 14 |
17 | 6 | 19 | 4 |
Ahora vamos a trabajar en Ua. Necesitamos saber Na y Nb, el número total de puntuaciones en cada grupo. Había 10 participantes en cada grupo, así que un total de 10 puntuaciones para cada grupo, Na = 10 y Nb = 10.
Primero, multiplica Na y Nb (10 x 10 = 100)
Después multiplica Na por (Na + 1) y luego divide por 2 (10 x 11/2 = 110/2 = 55) y suma las dos puntuaciones (100 + 55 = 155). Después, suma las puntuaciones del Grupo A (18 + 16 + 13 + 9 + 19 + 12 + 10 + 7 + 8 +6 = 118). Y, por último, restar esto del número del último paso (155 - 118 = 37).
Por tanto, Ua = 37
A continuación, repite para Ub; no volveremos sobre los pasos. En este caso Ub = 63.
El valor U es el menor de los dos, así que aquí, U = 37.
A continuación, tenemos que anotar si nuestra hipótesis es de una o dos colas y el valor p. Supongamos que nuestra hipótesis es de una cola con un valor p de 0,05.
Entonces debemos consultar nuestra tabla de valores críticos para la prueba U de Mann-Whitney.
La forma de hacer los cálculos depende de la prueba utilizada, porque las distintas pruebas inferenciales miden/calculan cosas distintas.
Tabla de valores críticos
La tabla de valores críticos para la prueba U de Mann-Whitney, p≤ 0,05 (de una cola), p ≤ 0,10 (de dos colas).
| Nb | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
En |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
| 4 | 5 | 6 | 8 | 9 | 11 | 12 | 13 | 15 | 16 | 18 | 19 | 20 | 22 | 23 | 25 |
6 |
| 5 | 7 | 8 | 10 | 12 | 14 | 16 | 17 | 19 | 21 | 23 | 25 | 26 | 28 | 30 | 32 |
7 |
| 6 | 8 | 11 | 13 | 15 | 17 | 19 | 21 | 24 | 26 | 28 | 30 | 33 | 35 | 37 | 39 |
8 |
| 8 | 10 | 13 | 15 | 18 | 20 | 23 | 26 | 28 | 31 | 33 | 36 | 39 | 41 | 44 | 47 |
9 |
| 9 | 12 | 15 | 18 | 21 | 24 | 27 | 30 | 33 | 36 | 39 | 42 | 45 | 48 | 51 | 54 |
10 |
| 11 | 14 | 17 | 20 | 24 | 27 | 31 | 34 | 37 | 41 | 44 | 48 | 51 | 55 | 58 | 62 |
11 |
| 12 | 16 | 19 | 23 | 27 | 31 | 34 | 38 | 42 | 46 | 50 | 54 | 57 | 61 | 65 | 69 |
12 |
| 13 | 17 | 21 | 26 | 30 | 34 | 38 | 42 | 47 | 51 | 55 | 60 | 64 | 68 | 72 | 77 |
13 |
| 15 | 19 | 24 | 28 | 33 | 37 | 42 | 47 | 51 | 56 | 61 | 65 | 70 | 75 | 82 | 84 |
14 |
| 16 | 21 | 26 | 31 | 36 | 41 | 46 | 51 | 56 | 61 | 66 | 71 | 77 | 82 | 87 | 92 |
15 |
| 18 | 23 | 28 | 33 | 39 | 44 | 50 | 55 | 61 | 66 | 72 | 77 | 83 | 88 | 94 | 100 |
16 |
| 19 | 25 | 30 | 36 | 42 | 48 | 54 | 60 | 65 | 71 | 77 | 83 | 89 | 95 | 101 | 107 |
17 |
| 20 | 26 | 33 | 39 | 45 | 51 | 57 | 64 | 70 | 77 | 83 | 89 | 96 | 102 | 109 | 115 |
18 |
| 22 | 28 | 35 | 41 | 48 | 55 | 61 | 68 | 75 | 82 | 88 | 95 | 102 | 109 | 116 | 123 |
19 |
| 23 | 30 | 37 | 44 | 51 | 58 | 65 | 72 | 80 | 87 | 94 | 101 | 109 | 116 | 123 | 130 |
20 |
| 25 | 32 | 39 | 47 | 54 | 62 | 69 | 77 | 84 | 92 | 100 | 107 | 115 | 123 | 130 | 138 |
Se han resaltado los valores que necesitamos. Primero, encontramos Na, que en nuestro caso es 10. Luego hallamos Nb, que también es 10. Encontramos el valor donde se encuentran estos dos, que es el valor crítico. Aquí es 27.
Nuestro valor observado es 37, que es mayor que el valor crítico de 27.
Por lo tanto, nuestros resultados no son significativos, así que podemos aceptar la hipótesis nula y rechazar la hipótesis alternativa.
De este ejemplo de psicología crítica y observada, podemos deducir que no hay diferencia estadística entre las puntuaciones de los dos grupos, es decir, se acepta la hipótesis nula.
Valores observados y valores críticos - Puntos clave
- El significado de valor observado es la cifra estadística que calcula/mide la tendencia/patrón investigado en la investigación.
- Los valores críticos psicología son una cifra estadística que se utiliza para identificar si los resultados de las pruebas inferenciales son significativos o si se han producido por azar.
- Los valores críticos y observados de la investigación psicológica se comparan para identificar si debe aceptarse/rechazarse la hipótesis nula o alternativa.
- La tabla de valores críticos permite comparar los valores observados y críticos para identificar si los resultados son estadísticamente significativos.
- La forma en que los investigadores calculan y hacen inferencias basándose en los valores observados y críticos depende de la prueba inferencial que utilice el investigador.
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