Tema 4 - Qualitat de les dades (2016)

Apunte Catalán
Universidad Universidad de Barcelona (UB)
Grado Psicología - 2º curso
Asignatura Dissenys de Recerca
Año del apunte 2016
Páginas 13
Fecha de subida 13/03/2016
Descargas 9
Subido por

Descripción

Al final del documento faltan explicaciones, esto es porque se tomaron a mano en clase.

Vista previa del texto

Tema 4 – Qualitat de les dades Laura Rodríguez Mesa TEMA 4: QUALITAT DE LES DADES 1. BIAIXOS DE L’OBSERVADOR I FIABILITAT DE LES DADES Errors mecànics de registre Són aquells que es produeixen perquè el registre i l’observació es donen alhora, el registre de la informació es fa simultàniament a l’observació. És una tasca complexa i es poden cometre errors, per exemple, ‘’marcar on no toca’’. Són errors que acostumen a ser detectats quan es fan.
Errors d’interpretació del sistema de categories Deriva de l’observador És la tendència que pot tenir un observador a desenvolupar versions de les categories de conducta.
L’interpreta a la seva manera, el versiona i s’allunya de la definició original.
- És fàcil de detectar si un altre observador recull informació simultàniament i es veu que hi ha discrepàncies.
Idiosincràtic Deriva consensuada Hi ha tendència a desviar-se de les definicions originals, però de manera consensuada entre els observadors. Discuteixen les categories i desenvolupen versions que han estat acordades amb un alt grau.
- És perillosa perquè no la detectaríem. La fiabilitat donaria igualment alta  hauríem de comparar amb un tercer observador Complexitat del sistema de categories Com més gran és un sistema, més difícil és diferenciar les categories i més difícil és saber on estan els límits.
- La fiabilitat dependrà de la complexitat del sistema. Per tant, s’ha d’intentar construir un sistema bo però curt i amb les definicions clares.
Errors perceptius Localització espacial de l’observador La situació on es col·loca l’observador determina el seu camp visual i el pot portar a cometre errors durant l’observació.
- Es pot produir que l’observador no tingui accés a segons quines conductes pel lloc on s’ha posat.
S’ha d’estudiar la situació que permet observar la conducta de la millor manera possible i sense cometre errors.
Localització temporal de l’observador La informació que tinc de les conductes del subjecte depèn de quan es faci la tasca de recollida de dades.
1 Tema 4 – Qualitat de les dades - Laura Rodríguez Mesa Si les observacions es programen en un moment, les conductes a les que s’accedeixen són les que es donen en aquell moment o no es pot observar res més.
El moment que es tria és important per saber si s’observen les conductes adequades Duració de l’estímul Com menor és la duració d’un estímul, més gran és la dificultat d’observació de percebre’l.
- A més duració, menys possibilitats d’error ja que detecto i percebo de manera adequada les conductes.
Es recomana enregistrar amb vídeo si es produeixen esdeveniments molt curts Selecció de l’atenció La nostra atenció ve marcada pels nostres propis trets, si no tinc un sistema de categories clar es pot donar que prestem atenció a coses que no calen.
- No és correcte que l’observador registri tot allò que a ell li crida l’atenció Efecte de concentració Quan sobre-avaluem un estímul del nostre camp visual amb respecte a altres estímuls que estan passant de manera simultània.
- Ens centrem més en un en concret, i als altres que també s’estan produint no els hi donem tanta importància Efecte de contrast Quan hi ha diferències mínimes entre dos estímuls (molt similars) i apareix un tercer estímul que maximitza aquestes diferències. Aquest tercer estímul provoca que els vegi més diferents del que en realitat són.
Efecte d’assimilació És l’efecte contrari de l’efecte de contrast. Hi ha dos estímuls que s’assemblen i, encara que hi ha diferències entre ells, no les percebem.
Efecte d’halo No és com els altres errors, l’efecte halo té un component cognitiu i és més complexe. Consisteix en què els trets que sobresurten del subjecte que observo em contaminem l’observació: - Biaix cognitiu EXEMPLE: quan algú ens cau bé, li trobem qualitats de coses bones. // Si trobem una qualitat positiva en un subjecte, ja ‘’tot és positiu’’.
S’atribueixen aspectes al subjecte en funció dels trets que posseeix.
Errors deguts a les característiques de l’observador Efectes biosocials Es deuen a l’edat, sexe, ètnia, cultura... de l’observador.
2 Tema 4 – Qualitat de les dades Laura Rodríguez Mesa Efectes biogràfics i psicosocials La historia personal de l’observador por afectar al registre, per exemple, la situació emocional d’ell en el moment de l’observació, o la seva ideologia.
Efectes situacionals Un exemple seria que si estem una observació de moltes conductes alhora, i a més hi ha contaminació acústica, es poden cometre errors en el registre.
Efectes d’expectància Es refereix a les expectatives i es produeix quan l’observador troba allò que desitja trobar i les dades s’ajusten molt bé a les expectatives que s’havia fet.  contrari a l’efecte serendipity (ex: Colon, que buscava Àsia i va trobar Amèrica).
- Es pot fer l’error de forçar la investigació per tal que encaixi en la teva teoria o que els resultats demostrin el que pretens de manera deliberada  resistència a canviar la hipòtesis Per evitar tot el conjunt d’errors esmentats es pot fer que qui reculli les dades no estigui informat de l’objectiu ni de la hipòtesis de l’investigació o També podem definir exhaustivament les categories o entrenar als observadors.
o Entrenar als observadors 2. BIAIXOS DE L’OBSERVACIÓ I VALIDESA DE LES DADES Reactivitat La reactivitat és el canvi que es produeix en la conducta dels subjectes quan saben que estan sent observats. Els subjectes poden sobreactuar, mostrar-se agressiu... i això afecta a la validesa perquè la conducta que es presenta no és la que es volia observar.
Factors que generen reactivitat: - - Observador: característiques de l’observador (trets físics).
o Com més diferències hi hagi entre l’observador i els subjectes, més es fixen aquests en l’observador i hi ha més possibilitat de reactivitat.
o Com més similituds menys possibilitat de reactivitat El subjecte: hi ha subjectes més susceptibles a modificar la seva conducta. Se senten més afectats per la presència d’un observador.
Tipus de conducta observada: hi ha conductes més sensibles que altres a la reactivitat, és a dir, més fàcils de modificar.
o Totes les conductes voluntàries són susceptibles a la reactivitat (hàbits, conducta verbal...) o Les conductes involuntàries no causen reactivitat (tics, conductes hormonals...) o EXEMPLE: si et persegueixen amb un ganivet no et pares a pensar què fer per quedar bé davant l’observador (córrer en cas de perill és una conducta involuntària) 3 Tema 4 – Qualitat de les dades Laura Rodríguez Mesa Com podem detectar si les conductes que estem observant són reactives i no espontànies (naturals)?  Aparició de conductes noves no previstes Canvis en la freqüència de les conductes Desaparició de conductes previstes Per evitar això podem fer que l’observador sigui ocult o utilitzar l’habituació (efecte de l’observador oblidat  l’obervador es torna un element més) La qualitat de les dades té 3 components que es complementen: fiabilitat, validesa i precisió.
3. RELACIÓ ENTRE ELS TIPUS DE FIABILITAT La fiabilitat és el grau d’acord entre els registres d’un observador i els registres d’un altre (registres simultanis). A no ser que hi hagi deriva consensuada, gràcies a la fiabilitat hem de detectar si alguns dels observadors no està registrant bé les dades.
Hi ha diferents tipus de fiabilitat: Global: és el grau d’acord o la concordança de les mesures que han recollit els observadors.
o EXEMPLE: els dos observadors han enregistrar la mateixa freqüència de les conductes (mesures globals, com taxa, duració, freqüència…) o Quan em d’utilitzar la fiabilitat global? Quan per validar les hipòtesis de la investigació sigui pertinent treballar amb les mesures globals.
Punt per punt: és el grau d’acord entre observadors punt per punt (per cada unitat de temps, cada punt és un segment) dins la sessió d’observació.
o Necessito saber què ha passat dins la sessió i veure a cada punt, en cada tall si hi ha acord entre els observadors (si quan l’observador 1 diu que ha passat A, l’observador 2 també ho diu).
o És un anàlisi intern o Quan utilitzarem la fiabilitat punt per punt? Quan per validar la hipòtesi d’investigació necessiti dades punt per punt de la sessió.
Seqüencial: és el grau d’acord en els registres dels observadors en quant a l’ordre en el que s’estan produint les conductes (no cal veure si hi ha concordança entre cada punt de temps).
o És un anàlisi intern però només a nivell de transició.
o Quan utilitzarem la fiabilitat seqüencial? Quan el que ens interessa per validar l’hipòtesi sigui veure l’ordre en el que estan apareixent i si una conducta ve activada per un altre.
El que ens indica direccionalitat de les fletxes en l’esquema anterior és: - Si la fiabilitat punt per punt és alta, la global i la seqüencial serà alta.
Si la fiabilitat global és alta, no es pot dir que la seqüencial ni la punt per punt ho siguin.
Si la fiabilitat seqüencial és alta, es pot dir que la global serà alta però no la punt per punt.
4 Tema 4 – Qualitat de les dades Laura Rodríguez Mesa 4. PRECISIÓ I FIABILITAT - PRECÍS: el que peso en una balança s’apropa molt al que pesa realment.
FIABLE: cada cop que peso una cosa en una balança em dóna el mateix.
Si comparem els registres de dos observadors MOLT BONS busquem la fiabilitat, però si comparem els registres d’un observador estàndard amb un molt bo busquem la precisió.
En la metodologia observacional la validesa és un problema metodològic, no estadístic, i no es mesura quantitativament (és un problema de coneixement).
- Es pressuposa quina es la conducta que s’ha d’observar i que el sistema de categories és una bona resposta per a aquella conducta.
Si no faig interferències de la conducta (només observo informació del comportament objectiu) no cal la validesa.
Si el meu sistema de categories em dóna una bona resposta, no necessito la validesa.
Concepte d’error L’error es defineix com la diferència entre el que s’obté (mesura obtinguda  O) i lo real (mesura verdadera  V). Aquesta diferència pot ser: Positiva: la mesura que he obtingut és més gran que la mesura verdadera, per tant, he enregistrar més informació de la que s’ha produït. Error per excés.
Negativa: la mesura que he obtingut és més petita que la mesura verdadera, per tant, s’ha registrat menys del que realment ha succeït. Error per defecte.
Nul·la: en cas de que l’error fos zero, vol dir que no hi ha cap tipus d’error.
Error qualitatiu En el cas que hi hagi un error de tipus quantitatiu per excés (sobreestimant) es aconsellable fer un anàlisi qualitatiu, on s’analitza se manera seqüencial (internament). L’error quantitatiu només el puc obtenir quan treballem amb mesures globals.
Si faig un anàlisi de tipus qualitatiu (intern) pot passar que: - La conducta passi o que no passi (Mesura V).
o Si passa, l’observador pot registrar-la o no (Mesura O) 5 Tema 4 – Qualitat de les dades Laura Rodríguez Mesa o Si passa i l’observador la registra, tinc un error de tipus 0 o Si passa i l’observador no la registra, tinc un error de tipus -1 (no l’ha registrar quan estava passant realment, és un error per defecte, per omissió).  error de comissió o Si no passa i l’observador no la registra no hi ha error (error 0).
o Si no passa i sí la registra l’error és +1 (per excés)  error de cognició Un error de comissió comporta un error de cognició.
5. FIABILITAT GLOBAL Coeficients de correlació Es pot mirar si les observacions obtingudes per l’observador 1 i les de l’observador 3 correlacionen. El coeficient prendrà valors entre 0 (absència de fiabilitat) i +1 (fiabilitat màxima).
Correlació lineal de Pearson - On S12 és la covariància entre les mesures obtingudes per l’observador 1 i les obtingudes per l’observador 2.
S1 i S2 són les desviacions tipus de O1 i O2.
Per exemple... Dos observadors (O1 i O2) simultanis han obtingut la taxa d’una categoria al llarg de 12 sessions: 6 Tema 4 – Qualitat de les dades Laura Rodríguez Mesa La correlació és alta i positiva. Hi ha una concordança entre observadors propera al màxim (1).
Però aquest coeficient tan sols indica acord entre observadors quan la recta de regressió entre les puntuacions O1 i O2 tenen una ordenada en l’origen igual a 0.
Per tant, no sempre es pot tenir en compte la correlació com a índex de fiabilitat. Per tenir en compte que la correlació és indicador de la fiabilitat es fa una prova de significació amb el supòsit següent: - Necessitem a = 0 per poder dir que la correlació és fiable.
7 Tema 4 – Qualitat de les dades Laura Rodríguez Mesa Si a = 0, aleshores a l’equació de la recta de regressió: Per esbrinar la diferencia entre el valor obtingut amb les nostres dades de ‘’b’’ i el valor teòric obtingut (en cas que a = 0): -0’57 < 2’23, en conseqüència, res s’oposa en acceptar la hipòtesis nul·la (Ho) i, que la diferencia entre la pendent de la recta ‘’b’’ i la ‘’b teòrica’’ no és estadísticament significativa.
Donat que el valor de la ‘’b teòrica’’ prové del supòsit que ‘’a = 0’’, aleshores es pot dir que el valor de ‘’a’’ (ordenada en l’origen) no difereix estadísticament de zero.
Això es el que es volia esbrinar per tal de decidir si el valor de correlació obtingut entre les puntuacions de O1 i O2 es podia considerar un valor de fiabilitat entre ambdós observadors i, per tant, si ‘’a’’ és nul·la que cap observador sobreregistra en relació a l’altre.
Correlació intraclasse de Berk 8 Tema 4 – Qualitat de les dades Laura Rodríguez Mesa 6. FIABILITAT SEQÜENCIAL Per avaluar la fiabilitat seqüencial n’hi haurà prou en esbrinar si correlacionen les freqüències de transició obtingudes pels observadors. EXEMPLES: 9 Tema 4 – Qualitat de les dades Laura Rodríguez Mesa 7. FIABILITAT PUNT PER PUNT Matriu de confusió 2x2 respecte a una unitat de conducta 10 Tema 4 – Qualitat de les dades Laura Rodríguez Mesa Matriu de confusió ‘’ m x m’’ amb totes les categories: matriu amb totes les categories alhora.
- m = número de categories 11 Tema 4 – Qualitat de les dades Laura Rodríguez Mesa 8. AVALUACIÓ DE LA FIABILITAT PUNT PER PUNT ENTRE OBSERVADORS Índex d’acord entre observadors Kappa 12 Tema 4 – Qualitat de les dades Laura Rodríguez Mesa 9. COEFICIENTS DE PRECISSIÓ PUNT PER PUNT SENSIBILITAT de l’observador fal·lible: proporció d’unitats de temps en les que registra la conducta quan aquesta veritablement succeeix.
ESPECIFICITAT de l’observador fal·lible: proporció d’unitats de temps en les que no registra la conducta quan aquesta veritablement no succeeix.
13 ...