módulo 5: ANÁLISIS DE LOS DATOS CUANTITATIVOS

1. ¿Por qué se reportan los análisis de normalidad y de igualdad de medias? ¿Cuál fue su resultado?

Se reportan los análisis de normalidad y de igualdad de medias para realizar la prueba estadística de los datos según el nivel de medición de las variables. En caso de tener una distribución normal se realizan los análisis paramétricos y de lo contrario los no paramétricos. Asimismo, el análisis de igualdad de medias se emplea para comparar los resultados de una pre prueba con los resultados de una post prueba en un contexto experimental, a nivel de intervalo o razón.

Los resultados respecto al análisis de normalidad indicaron que las variables Aciertos, Precisión, Número de Intentos y Recuerdo de Reglas tenían una distribución normal; por ende, se aplicaron estadísticos paramétricos.

Los resultados respecto al análisis de igualdad de medias, comparando los niveles de intervalo o razón respecto a la variable género y tratamiento fueron los siguientes:

- Las mujeres “identificadas” con las matemáticas mostraron más Precisión, independientemente del tratamiento; las “no identificadas” fueron susceptibles a la Amenaza del Estereotipo y mejoraron con el tratamiento

- Las alumnas bajo Amenaza del Estereotipo fueron superadas por las que recibieron el test “Sin Diferencia de Género”, pese a no tener diferencias de partida.

- Las mujeres del grupo control (Amenaza del Estereotipo atenuada) puntuaron por debajo de los grupos con tratamiento de Autoafirmación, en Aciertos (5.7 vs 6) y Precisión (.45 vs .53), aunque las diferencias no fueron significativas.

2. ¿Cuáles fueron los análisis estadísticos empleados en el contraste de hipótesis? Indica si están justificados de acuerdo con lo que has aprendido en esta lectura.

Se emplearon dos estadísticos para el contraste de hipótesis sobre la Amenaza del Estereotipo, para ello se utilizó el ANOVA three way para toda la población (Género x Tratamiento x Rango de Notas) y el análisis post hoc de Tukey. Este último, mostró que el grupo susceptible al efecto de la Amenaza del Estereotipo es el de mujeres con notas “intermedias” en matemáticas en secundaria.

Como se menciona en la lectura, efectivamente, el análisis Anova three way  se encarga de evaluar el efecto de dos o más variables sobre una variable dependiente, por lo tanto, las variables Género y Rango de notas se identifican como variables independientes y la variable Tratamiento como variable dependiente. 

3. Explica en tus propias palabras los principales hallazgos obtenidos en las pruebas de hipótesis.

Se realizó el análisis ANOVA 2x3x2 (Género x Condición Experimental x Identificación con las Matemáticas / Notas en Secundaria) para determinar el efecto de los tratamientos y la Amenaza del Estereotipo sobre las variables dependientes, los resultados fueron:

Rango de Notas de Matemáticas en Secundaria

- El ANOVA de un factor y las pruebas de diferencia de medias para dichas notas no mostraron diferencias significativas entre hombres y mujeres en las diferentes condiciones en los Estudios 1 y 2.

- En el Estudio 3 hubo algunas diferencias entre géneros, pero no entre mujeres

Efectos del tratamiento

- En el Estudio 1 (Género x Tratamiento) el efecto de la Amenaza del Estereotipo sobre los Aciertos no se produjo en la población completa.

- No hubo evidencia de que las alumnas más identificadas con las matemáticas sean más susceptibles por tanto, se descarta lo hipotetizado por Keller. Sin embargo, sí se halló un efecto marginal entre las mujeres del grupo “intermedio” de Notas en Matemáticas en Secundaria expresado por Nguyen & Ryan

- Los resultados no se replicaron entre las mujeres con notas “bajas” o “altas”, ni entre los hombres

4. Explica en tus propias palabras qué es el análisis del efecto de las variables mediadoras y mediante qué pasos (y análisis estadísticos) se lleva a cabo.

Las variables mediadoras representan el mecanismo de influencia de una variable independiente sobre una  variable dependiente.

Baron y Kenny (1986) plantearon 4 pasos que se deben cumplir:

1. La variable dependiente debe influir de manera significativa en las variables mediadoras.

2. La variable independiente debe influir significativamente en las variables dependientes.

3. La variable mediadora debe influir significativamente sobre las dependientes.

4. El efecto de la variable independiente sobre las que son dependientes debe disminuir a un nivel no significativo cuando se incluye a esta el efecto de la variable mediadora a través de una correlación parcial.

 

Esto, se llevó a cabo mediante el programa estadístico SPSS, versión 22.