Ciencia Psicológica

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Ciencia de la Psicología

La psicología es la ciencia del comportamiento humano y los procesos mentales, y los psicólogos intentan comprender todos los aspectos de nuestro comportamiento observable, como el habla y el movimiento físico, y todos los aspectos de nuestros procesos internos, como el pensamiento y el recuerdo, que no pueden observarse directamente.

Las principales perspectivas de investigación

Las perspectivas de investigación son complementarias; encajan como las piezas de un rompecabezas. Ninguna perspectiva es más válida que otra, ya que cada una proporciona información sobre el comportamiento y el procesamiento mental.

Perspectivas que hacen hincapié en los factores internos

1. En la perspectiva biológica, el hardware fisiológico (especialmente el cerebro y el sistema nervioso) se considera el principal determinante de la conducta y el procesamiento mental. Desde la perspectiva biológica, las bases genéticas y evolutivas de la fisiología también son importantes.

Por ejemplo, las personas se deprimen por diversas razones.Entre las Líneas En la perspectiva biológica, la atención se centra en la deficiencia de la actividad de ciertas sustancias químicas en el sistema nervioso. Para tratar la depresión pueden recetarse fármacos antidepresivos como Prozac o Zoloft.
Los psicólogos biológicos estudian la implicación de las distintas partes del cerebro y del sistema nervioso en el comportamiento y el procesamiento mental. Por ejemplo, aunque nuestros ojos están en la parte delantera de la cabeza, la visión se procesa en la parte posterior de la misma.
2. La perspectiva cognitiva hace hincapié en el modo en que los procesos mentales, que van desde la percepción hasta los procesos de nivel superior, como la resolución de problemas y el razonamiento, operan y afectan a la conducta.
Por ejemplo, los psicólogos cognitivos pueden estudiar cómo las personas categorizan la información.Entre las Líneas En términos más generales, los psicólogos cognitivos estudian cuestiones relacionadas con la memoria y la toma de decisiones, como la recuperación de información previamente aprendida en un examen o la resolución de un problema de palabras.
Por ejemplo, muchas personas dicen tener problemas para recordar los nombres de otras personas. ¿Tienen mala memoria, como suelen afirmar, o no se han molestado en emplear la energía mental necesaria para codificar los nombres de otras personas? Ambas explicaciones pueden ser válidas y serían de interés para un psicólogo cognitivo.

Perspectivas que hacen hincapié en los factores externos

1. En la perspectiva conductista, las personas se comportan como lo hacen debido a su historia de condicionamiento por el entorno. Como se discutió ampliamente en el Capítulo 4 (Aprendizaje), hay dos tipos de condicionamiento: el condicionamiento clásico y el condicionamiento operante.
a. El condicionamiento clásico (o pavloviano) puede explicar cómo las personas aprenden el miedo y otras respuestas emocionales, la aversión al sabor y otros comportamientos determinados.Entre las Líneas En el experimento de condicionamiento clásico más famoso, Pavlov demostró que podía conseguir que un perro babeara al oír un tono que había sido emparejado repetidamente con comida. Al entrar en unos grandes almacenes, por ejemplo, las personas pueden percibir el olor de un perfume o colonia y recordar al instante a un antiguo novio o novia con el que llegaron a asociar el olor durante una relación.
b. El condicionamiento operante implica la relación entre nuestro comportamiento y sus consecuencias ambientales. Por ejemplo, si un alumno hace una pregunta en clase y el profesor dice: “¡Qué pregunta tan estúpida!”, es poco probable que el alumno vuelva a hacer preguntas en el futuro para evitar una consecuencia indeseable similar.Si, Pero: Pero si el profesor responde: “Es una pregunta interesante”, el alumno puede seguir preguntando en el futuro por la consecuencia deseable de ser reconocido implícitamente como inteligente.

2. La perspectiva sociocultural se centra en el impacto de otras personas y de la cultura en el comportamiento y el procesamiento mental. Los efectos de otras personas en la conducta y el procesamiento mental son el tipo de factores sociales que examinan los psicólogos sociales.

Un ejemplo clásico de la influencia de los factores sociales (por ejemplo, la presencia de otras personas) en el comportamiento de los individuos es el efecto espectador, el hallazgo de que las personas son menos propensas a intervenir cuando hay otras personas disponibles para ayudar que cuando son los únicos observadores.Entre las Líneas En 1964, Kitty Genovese fue brutalmente atacada y asesinada mientras intentaba entrar en su edificio de apartamentos en Nueva York una noche. Algunos residentes del edificio oyeron sus gritos o vieron el ataque, pero nadie llamó a la policía hasta que el atacante la mató y huyó.

Posteriormente, los investigadores idearon experimentos de laboratorio en los que se examinaba cómo influyen determinadas variables en las decisiones de las personas sobre si se ayudan entre sí. Como se explica en el capítulo 9 (Psicología social), se han reunido numerosas pruebas que apoyan el efecto espectador.

Para ejemplificar la naturaleza complementaria de las perspectivas, podría señalar el papel de las múltiples perspectivas en el desarrollo del lenguaje. Por ejemplo, desde la perspectiva biológica hay áreas cerebrales específicas que intervienen en la adquisición del lenguaje. La perspectiva cognitiva se centra en cómo los niños aprenden nuevas palabras y organizan conceptos. La perspectiva conductual destaca la importancia de la imitación y el refuerzo cuando los niños amplían su vocabulario. La perspectiva sociocultural ha demostrado que el contexto cultural del lenguaje es importante para que los niños aprendan las funciones pragmáticas sociales del lenguaje.

Métodos de investigación utilizados por los psicólogos

Los métodos utilizados por los investigadores en psicología se dividen en tres categorías: métodos descriptivos, estudios correlacionales e investigación experimental. La investigación experimental es la más utilizada porque permite al investigador explorar las relaciones causa-efecto.

Puntualización

Sin embargo, a veces los investigadores no pueden realizar estudios experimentales y deben recurrir a otros métodos de investigación.

Métodos descriptivos

Las técnicas de observación, los estudios de casos y la investigación con encuestas son métodos descriptivos que se utilizan para proporcionar descripciones objetivas y detalladas del comportamiento y los procesos mentales. Un problema potencial de la investigación observacional es que sólo permite al investigador especular sobre la relación causa-efecto. Es excelente para proporcionar datos para desarrollar hipótesis sobre las relaciones causales.

1. Técnicas de observación. El investigador observa directamente el comportamiento de interés. Esto puede ser un gran problema si el observador influye o cambia el comportamiento de los observados.
a. En la observación naturalista, el comportamiento que se observa ocurre en su entorno natural, sin la intervención del investigador. Los investigadores utilizan la observación naturalista cuando se interesan por cómo se comportan los seres humanos u otros animales en su entorno natural. Por ejemplo, dos estudios observacionales muy conocidos fueron el estudio de Dian Fossey sobre los gorilas de montaña en África y el de Jane Goodall sobre los chimpancés en África. Las técnicas de observación también se utilizan en entornos como las escuelas, el lugar de trabajo y los bares.
b. En la observación participante, el observador debe formar parte ostensiblemente del grupo observado. Este tipo de investigación es similar al trabajo policial encubierto. Un ejemplo famoso de observación participante fue el realizado por Rosenhan (1973).Entre las Líneas En este estudio, los psicólogos se hicieron pasar por pacientes con síntomas de un trastorno mental importante y fueron admitidos en hospitales psiquiátricos. Una vez ingresados, estos pseudopacientes actuaban con normalidad y pedían el alta. Aunque los pacientes psiquiátricos podían notar la diferencia, los médicos del hospital no podían distinguir a los psicólogos de los pacientes con trastornos, por lo que los psicólogos no fueron dados de alta hasta muchos días después.

2. Estudios de casos.Entre las Líneas En los estudios de casos, un investigador estudia a un individuo en profundidad durante un periodo prolongado para intentar aprender lo máximo posible sobre la persona o el caso. Los estudios de casos se utilizan a menudo en entornos clínicos para recopilar información que ayude en el tratamiento del paciente. Los resultados de los estudios de casos no pueden generalizarse a otras poblaciones.

Los estudios de casos permiten al investigador desarrollar hipótesis que pueden ser probadas mediante la investigación experimental. Por ejemplo, el caso de H. M., a quien se le extirpó el hipocampo por razones médicas a una edad temprana, fue un estudio de caso. H. M. parecía tener una memoria normal para la información aprendida antes de la operación, pero no parecía capaz de formar ningún recuerdo nuevo. Este hallazgo condujo a la hipótesis de que el hipocampo desempeña un papel importante en la formación de nuevos recuerdos. La hipótesis sobre el papel del hipocampo fue respaldada por investigaciones experimentales posteriores.

3. Investigación con encuestas. Los investigadores utilizan cuestionarios y entrevistas para recoger información sobre el comportamiento, las creencias y las actitudes de determinados grupos de personas.

Es fundamental tener en cuenta que la redacción, el orden y la estructura de las preguntas de la encuesta pueden llevar a los participantes a dar respuestas sesgadas. Los investigadores también deben tener cuidado con el sesgo de deseabilidad social. Si los participantes quieren causar una impresión positiva a los investigadores, es posible que respondan a algunas preguntas de una manera socialmente deseable que puede ser veraz o no.

Los investigadores de las encuestas también deben asegurarse de que obtienen una muestra representativa de la población que les interesa estudiar. Las muestras representativas de una población permiten a los investigadores generalizar sus resultados a toda la población de interés. Un ejemplo desafortunado de una muestra no representativa fue un estudio sobre las mujeres y el amor. La muestra se extrajo principalmente de organizaciones de mujeres y grupos políticos y de mujeres que solicitaron y completaron una encuesta tras las apariciones del investigador en programas de entrevistas.

Una Conclusión

Por lo tanto, los resultados (que las mujeres que tenían aventuras estaban normalmente desencantadas con sus relaciones) no eran representativos de la población total de mujeres estadounidenses.

En el muestreo aleatorio, cada individuo de la población tiene la misma oportunidad de estar en la muestra. El muestreo aleatorio es como sacar nombres de un sombrero. El muestreo aleatorio permite a los investigadores generalizar sus resultados de la muestra a la población en general.

Estudios correlacionales

En un estudio correlacional, se miden dos variables para determinar si están relacionadas. Una variable es cualquier factor que puede tomar más de un valor (por ejemplo, la altura, la edad, el promedio de notas, el nivel de extraversión).

1. El coeficiente de correlación es una estadística que proporciona información sobre el tipo y la fuerza de la relación entre dos variables. El valor de un coeficiente de correlación oscila entre -1,0 y +1,0. Un coeficiente de correlación consta de dos elementos. El primer elemento, el signo del coeficiente (- o +), indica el tipo de relación, positiva o negativa.
a. Una correlación positiva indica una relación directa entre dos variables, en la que las puntuaciones bajas en una variable tienden a estar emparejadas con puntuaciones bajas en la otra variable, y las puntuaciones altas en una variable tienden a estar emparejadas con puntuaciones altas en la otra variable. Por ejemplo, las puntuaciones de la selectividad y la nota media del primer año de universidad tienden a estar positivamente correlacionadas. La altura y el peso de una persona también tienden a estar positivamente correlacionados.
b. Una correlación negativa es una relación inversa entre dos variables, en la que las puntuaciones bajas en una variable tienden a estar emparejadas con las puntuaciones altas en la otra variable. Por ejemplo, existe una correlación negativa entre la cantidad de tiempo que un estudiante ve la televisión y sus calificaciones en la escuela. El nivel de elevación de la montaña y la temperatura también están correlacionados negativamente.

El segundo elemento del coeficiente de correlación es su valor absoluto, que va de 0 a 1. El cero y los valores absolutos cercanos a cero indican que no hay relación. A medida que el valor absoluto aumenta hacia 1,0, la fuerza de la relación aumenta.

Es fundamental tener en cuenta que el signo del coeficiente no proporciona información sobre la fuerza de la relación. Los coeficientes de correlación no se miden en la recta numérica en la que los números positivos son mayores que los negativos. Por ejemplo, una correlación de -0,60 es más fuerte que una correlación de + 0,40. Si la correlación es + (o -) 1,0, existe una predictibilidad perfecta.

2. Un gráfico de dispersión es una representación de datos correlacionales. Las puntuaciones de una variable están en el eje X; las puntuaciones de la segunda variable están en el eje Y. Cada punto de datos en el diagrama de dispersión representa las puntuaciones de una persona en cada una de las dos variables.

Si la correlación entre las dos variables es cercana a +1,0, los puntos de datos van desde la esquina inferior izquierda hasta la esquina superior derecha del diagrama de dispersión. Si la correlación entre las dos variables es cercana a -1,0, los puntos de datos van de la esquina superior izquierda a la esquina inferior derecha. Si la correlación entre las dos variables es cercana a 0, los puntos de datos están dispersos al azar.

3. El problema de la tercera variable se produce cuando una tercera variable no medida es responsable de la relación observada entre las dos variables medidas. Las correlaciones fuertes proporcionan una excelente predictibilidad, pero no permiten a los investigadores sacar conclusiones de causa y efecto sobre las relaciones entre las dos variables.

Por ejemplo, existe una correlación negativa entre la autoestima y la depresión. Es decir, a medida que aumenta la autoestima, el nivel de depresión tiende a disminuir.

Puntualización

Sin embargo, los investigadores no pueden afirmar que la baja autoestima sea la causa de la depresión.Entre las Líneas En primer lugar, podría ser lo contrario, que la depresión causara una baja autoestima.Entre las Líneas En segundo lugar, y más importante, una correlación sólo da cuenta de dos de las muchas influencias sobre el comportamiento y los procesos mentales. Es posible que alguna tercera variable no medida sea la responsable de la relación entre las dos variables medidas. Por ejemplo, existe una predisposición biológica tanto a la depresión como a la baja autoestima; por tanto, la correlación negativa puede ser el resultado de la química del cerebro.

Otro ejemplo del problema de la tercera variable se pone de manifiesto en un estudio sobre el uso de anticonceptivos entre las mujeres taiwanesas (Li, 1975). Li descubrió que el uso de anticonceptivos y el número de aparatos eléctricos que se poseían estaban correlacionados.

Puntualización

Sin embargo, una tercera variable, el nivel de educación, era un mejor predictor tanto del estatus socioeconómico como de la información sobre el uso de anticonceptivos.

Por poner otro ejemplo, el tiempo que un hombre lleva casado se correlaciona negativamente con la cantidad de pelo que tiene en la cabeza. ¿Significa esto que estar casado durante más tiempo hace que a un hombre se le caiga el pelo? (Algunos estudiantes varones estarán sonriendo y diciendo “sí” a esta pregunta). Por supuesto que no. A medida que un hombre envejece, el tiempo que está casado aumenta de forma natural y la cantidad de pelo en la cabeza disminuye de forma natural. Aquí, la tercera variable es la edad.

Investigación experimental

El aspecto clave de la investigación experimental es que el investigador controla el entorno experimental. Este control permite al investigador hacer afirmaciones de causa y efecto sobre los resultados experimentales.Entre las Líneas En primer lugar, el experimentador controla la influencia de posibles terceras variables asegurándose de que éstas se mantienen constantes en todos los grupos y condiciones experimentales.Entre las Líneas En segundo lugar, el experimentador controla cualquier posible influencia de las características individuales de los participantes, como la inteligencia, mediante la asignación aleatoria. La asignación aleatoria difiere del muestreo aleatorio. El muestreo aleatorio se utiliza en los experimentos y con otros métodos de investigación ya descritos para hacer afirmaciones generalizadas sobre una población. Los participantes de un experimento se asignan aleatoriamente a grupos para igualar las características de los participantes en los distintos grupos.

1. Diseño de un experimento
a. Al diseñar un experimento, el investigador comienza con una hipótesis sobre la relación causa-efecto entre dos variables. Se supone que una de las variables es la causa y que la otra variable es la que se verá afectada. La variable independiente es la causa hipotética y el experimentador la manipula. La variable dependiente es el efecto hipotético y es la que mide el experimentador.
b. El más sencillo de los experimentos es el que tiene dos grupos. A efectos de control, los participantes se asignan al azar a uno de los dos grupos. Uno de los grupos está expuesto a la variable independiente y el otro no. El grupo expuesto a la variable independiente se llama grupo experimental y el grupo no expuesto a la variable independiente se llama grupo de control.

Por ejemplo, si la hipótesis es que el ejercicio aeróbico reduce la ansiedad, la variable independiente a manipular es el ejercicio aeróbico, y la variable dependiente es el nivel de ansiedad de los participantes. El grupo experimental participa en un programa de ejercicio aeróbico y el grupo de control no. El experimentador debe medir los niveles de ansiedad de los grupos al principio del estudio, antes de manipular la variable independiente, y después de la manipulación. Si los dos grupos son realmente equivalentes, el nivel medio de ansiedad de cada grupo al comienzo del estudio debería ser el mismo. Si el ejercicio aeróbico reduce la ansiedad, esta diferencia sería evidente en la segunda medición al final del experimento.

Tenga en cuenta que las variables independientes y dependientes de un experimento deben estar definidas operacionalmente. Una definición operativa es una descripción de las operaciones o procedimientos utilizados en el experimento para manipular o medir una variable.Entre las Líneas En el ejemplo anterior, la ansiedad podría definirse operacionalmente a partir de las puntuaciones de los participantes en una escala específica de ansiedad.

c. Además de los grupos experimental y de control, a menudo se utiliza un grupo placebo para mejorar un experimento. Un grupo placebo es un grupo de participantes que creen que están recibiendo el mismo tratamiento que el grupo experimental, pero que en realidad no están recibiendo ese tratamiento.Entre las Líneas En su lugar, reciben un placebo, una intervención falsa que no tiene ingredientes activos ni efectos probados. A los participantes de un grupo placebo, por ejemplo, se les puede decir que están recibiendo un ansiolítico, pero en realidad sólo están recibiendo una pastilla de azúcar.

El efecto placebo es la mejora debida a la expectativa de mejora. La reducción de la ansiedad en los participantes del grupo experimental puede deberse parcial o totalmente a un efecto placebo. Para concluir que la reducción de la ansiedad en el grupo experimental no se debió a un efecto placebo, la reducción tendría que ser significativamente mayor que la observada en el grupo placebo.Entre las Líneas En el mundo real, el efecto placebo puede verse potenciado si el paciente piensa que el placebo es un medicamento caro, o si la píldora es administrada por alguien con bata de laboratorio, o incluso si se inyecta en lugar de administrarse en forma de píldora. El diseño experimental completo para el ejercicio aeróbico incluye un grupo experimental, un grupo placebo y un grupo de control (Figura 1.2).
d. Los análisis estadísticos inferenciales permiten a los investigadores sacar conclusiones sobre los resultados de su estudio determinando la probabilidad de que sus resultados se deban al azar.Entre las Líneas En el experimento descrito anteriormente, los investigadores estaban interesados en saber si las manipulaciones de la cantidad de ejercicio aeróbico (la variable independiente) eran la causa de los cambios en la variable dependiente (ansiedad). Describirían sus resultados como “significativos” si hubiera menos de un 5 por ciento de probabilidad de que los resultados se debieran al azar.
e. Otra medida de control es el procedimiento de doble ciego, en el que ni los experimentadores ni los participantes saben qué participantes están en los grupos experimental y de control. El procedimiento de doble ciego controla las expectativas del experimentador y del participante. Si los experimentadores saben en qué condición están los participantes, podrían tratarlos de forma diferente sin querer y, por tanto, influir en su comportamiento. Si los participantes saben a qué condición han sido asignados, sus propios prejuicios podrían influir en el resultado del experimento.
f. A menudo los investigadores tienen muchas hipótesis y múltiples variables independientes y dependientes. Por ejemplo, en el experimento anterior, los investigadores podrían estar interesados en el efecto de la dieta sobre la ansiedad. También podrían estar interesados en los efectos tanto de la dieta como del ejercicio aeróbico sobre la ansiedad y la depresión.
g. Para comparar los resultados de muchos estudios diferentes relacionados con una única cuestión experimental, los investigadores podrían realizar un meta-análisis. Un meta-análisis es una potente técnica estadística utilizada para combinar los resultados de muchos estudios diferentes sobre una cuestión experimental.

Cómo entender los resultados de la investigación

La interpretación de los resultados de la investigación requiere el uso de dos tipos de estadísticas: las estadísticas inferenciales (descritas en la sección anterior) y las estadísticas descriptivas, que son estadísticas utilizadas para describir los datos de un estudio de investigación de forma concisa (por ejemplo, el coeficiente de correlación). Dos tipos de estadísticas descriptivas son las medidas de tendencia central y las medidas de variabilidad. Un investigador también suele examinar una distribución de frecuencias, que representa el número de participantes que reciben cada puntuación para una variable en una tabla o gráfico.

Basado en la experiencia de varios autores, mis opiniones, perspectivas y recomendaciones se expresarán a continuación (o en otros lugares de esta plataforma, respecto a las características en 2026 o antes, y el futuro de esta cuestión):

Estadísticas descriptivas

1. Una medida de tendencia central está diseñada para resumir un conjunto de datos con un número. Hay tres medidas de tendencia central.
a. La media es el promedio numérico de una distribución de puntuaciones.
b. La mediana es la puntuación que se sitúa en el centro de la distribución de puntuaciones cuando todas las puntuaciones se enumeran de menor a mayor. Si hay un número impar de puntuaciones, la mediana es la puntuación media. Si hay un número par de puntuaciones, la mediana es la media de las dos puntuaciones centrales.
c. La moda es la puntuación más frecuente en la distribución de las puntuaciones. Si dos o más puntuaciones aparecen con la misma frecuencia, todas pueden ser la moda.
d. Para demostrar la medida de tendencia central, puede utilizar los números que se proporcionan en el texto: 70, 80, 80, 85 y 85.
(i). La media es (70 + 80 + 80 + 85 + 85)/5 = 80.
(ii). La mediana es la tercera puntuación, 80.
(iii) Las modas son 80 y 85 porque estos dos números son las puntuaciones más frecuentes.

La media es la medida de tendencia central más utilizada. Se utiliza para analizar los datos en muchas pruebas estadísticas descriptivas.

Puntualización

Sin embargo, como la media utiliza todas las puntuaciones en su cálculo, las puntuaciones extremadamente altas o extremadamente bajas pueden distorsionarla. Por ejemplo, añada el número 20 al conjunto anterior de cinco puntuaciones. Ahora la media es 70.

Puntualización

Sin embargo, la mediana sigue siendo 80.

2. Dos medidas de variabilidad están diseñadas para proporcionar una idea de la dispersión de las puntuaciones. ¿Las puntuaciones estaban muy agrupadas en torno a la media o estaban dispersas?
a. El rango es la diferencia entre las puntuaciones más altas y las más bajas en una distribución de puntuaciones. Al igual que la media, el rango puede estar muy distorsionado por puntuaciones extremadamente altas o extremadamente bajas.Entre las Líneas En el ejemplo anterior, el rango es de 85 a 70, es decir, 15.
b. La desviación estándar es el grado medio de variación de las puntuaciones con respecto a la media de la distribución. Una desviación estándar pequeña significa que las puntuaciones no varían mucho de la media. Una desviación estándar mayor significa que las puntuaciones tienden a variar mucho con respecto a la media. La desviación estándar es especialmente relevante para la distribución normal, o curva de campana, como se verá en el texto sobre la inteligencia y las pruebas de inteligencia en otro lugar de esta plataforma.

Distribuciones de frecuencia

Una distribución de frecuencias organiza los datos en un formato que proporciona la frecuencia de cada puntuación.
1. Las distribuciones normales tienen dos aspectos importantes, como se ve en la Figura 1.3 del libro de texto.
a. La media, la mediana y la moda son iguales porque la distribución normal es simétrica respecto a su centro.
b. Se establece el porcentaje de puntuaciones que caen dentro de un cierto número de desviaciones estándar de la media. Alrededor del 68 por ciento de las puntuaciones caen dentro de una desviación estándar de la media; alrededor del 95 por ciento caen dentro de dos desviaciones estándar de la media, y más del 99 por ciento caen dentro de tres desviaciones estándar de la media.

Estos porcentajes son los que dan a la distribución normal su forma de campana. Es el caso cuando se muestra dos distribuciones normales con la misma media pero diferentes desviaciones estándar. La distribución con la desviación típica más pequeña (A) es más alta porque hay más puntuaciones cerca de la media. La distribución con la desviación estándar más grande (B) es más amplia porque las puntuaciones tienden a estar más dispersas alrededor de la media.

Un rango percentil es el porcentaje de puntuaciones por debajo de una puntuación específica en una distribución de puntuaciones. Por ejemplo, el rango percentil de una puntuación que está 1 desviación estándar por encima de la media es aproximadamente el 84%. Dado que una persona no puede superar su propia puntuación, no existe un rango percentil del 100%.

Puntualización

Sin embargo, una persona que tenga la puntuación más baja de una distribución puede tener un rango percentil del 0 por ciento.
2. Las distribuciones sesgadas tienen una forma asimétrica.
a. Una distribución sesgada a la derecha (también llamada sesgada positivamente) es una distribución de frecuencias en la que hay algunas puntuaciones inusualmente altas, pero la mayoría de las puntuaciones tienden a ser bajas.
b. Una distribución sesgada a la izquierda (también llamada sesgada negativamente) es una distribución de frecuencias en la que hay algunas puntuaciones inusualmente bajas, pero la mayoría de las puntuaciones tienden a ser altas.

Dado que las puntuaciones inusualmente altas o bajas distorsionan la media, se produce una distorsión en las medias de todas las distribuciones sesgadas. La media de una distribución sesgada a la derecha está distorsionada hacia la cola creada por las pocas puntuaciones altas y, por tanto, es mayor que la mediana. Por ejemplo, comparando las descargas de música en comparación con la popularidad de las canciones. Aunque hay muchas más canciones disponibles en Rhapsody, la mayor parte de la música descargada también está disponible en Walmart. La media de una distribución sesgada a la izquierda está distorsionada hacia la cola creada por las pocas puntuaciones bajas y, por tanto, es menor que la mediana. Por ejemplo, en un examen fácil puede haber muchas calificaciones de A y B con muy pocas calificaciones de F.

Para describir una distribución sesgada, es mejor utilizar la mediana porque las puntuaciones atípicas en la distribución no distorsionan la mediana. Por ejemplo, imagine que hay 10 personas sentadas en un bar con una mediana de ingresos anuales de 35.000 dólares. Si Bill Gates entra y se sienta en la barra, la mediana sigue siendo de 35.000 dólares aunque la media de los ingresos de los clientes del bar haya subido mucho. Un excelente ejemplo de cómo el uso de la media puede distorsionar los resultados se puede ver con el crecimiento económico a principios de la década de 2000. Los republicanos pregonaron el crecimiento económico basándose en el aumento medio de los ingresos familiares.

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Sin embargo, el crecimiento durante esa época estaba muy sesgado a la izquierda, con enormes aumentos de ingresos para los más ricos y pocos cambios en los ingresos de las familias de clase baja, media e incluso media-alta.

Datos verificados por: Brooks

Recursos

Véase También

Ciencias del comportamiento, Ciencias médicas, Condición de trabajo, Condiciones y organización del trabajo, Especialidad médica, Guía de Psicoanálisis y Sociedad, Medicina, Neuropsicología Infantil, Psicología, Psicología Crítica, Psicología Experimental, Psicología Infantil,

Bibliografía

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