Resumen a modo de entrevista a Kerlinger

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oído acerca de variables latentes, ¿Existen? ¿Las podría definir?

K: Claro que existen y es una “entidad” observada que se supone sirve de base a otras variables observadas, el ejemplo más claro de estas sería la “inteligencia”. Además la ciencia se interesa más en las relaciones que establecen las variables latentes que las observables.

G: A lo largo de sus estudios usted ha mencionado otro tipo de estudio del comportamiento y si no me equivoco usted lo llama varianzas y covarianzas ¿Por qué considera que son importantes ambas?

K: Ya que para estudiar los problemas científicos y contestar las preguntas científicas considero que es necesario estudiar la diferencia entre ambos fenómenos.

G: Usted ha mencionado a lo largo de sus estudios que las medias y las varianzas se pueden calcular con una formula, ¿Cuáles son dichas fórmulas?

K: La media es definida por M= ƩX / n en donde n es el número de casos en el conjunto de calificaciones; Ʃ significa la suma de o sumando todas las… En resumen dice “sume las calificaciones y divida el resultado por el número de casos en el conjunto. Y la varianza se mide V = Ʃx2/n dónde n y Ʃ son lo mismo que en la media y Ʃx2 se conoce como suma de cuadrados.

G: ¿Por qué calcular la media y la varianza?

K: La respuesta es sencilla, la media expresa el nivel general, el centro de gravedad, de conjunto de medidas, tiene ciertas propiedades estadísticas deseables y es el estadístico más ubicuo de las ciencias conductuales. La razón de la varianza es más difícil de explicar pero lo intentaré, la varianza es una medida de la dispersión del conjunto de calificaciones, nos dice en qué medida se esparcen.

G: Varianza suena como variable y esto me hace preguntarle, ¿Existen tipos de varianza?

K: Sí, la varianza de población es la varianza de U, un universo o población de medidas, si todas las medidas de un conjunto universal definido, U, son conocidas, entonces la varianza es conocida. La varianza de la muestra es la de los estadísticos calculados de las muestras. También está la varianza sistemática que es la variación de las medidas debida a influencias conocidas o desconocidas que “causan” que las calificaciones se inclinen en una dirección más que en otra. La varianza entre grupos que es experimental refleja las diferencias sistemática entre grupos de medidas.

La varianza de error es la variación de medidas debidas a las fluctuaciones usualmente pequeñas y auto compensadoras, esta varianza es debido a la ignorancia.

G: ¿De alguna manera se conectan las variables y las varianzas?

En cualquier experimento o estudio, la variable independiente es una fuente de varianza sistemática – al menos lo debería de ser.

G: ¿Podría explicar la covarianza brevemente?

K: La covarianza es una medida de la relación entre los conjuntos de calificaciones.

G: ¿Por qué la varianza y la covarianza son conceptos de gran importancia en la investigación y en el análisis de los datos de investigación?

K: Hay dos razones principales. La primera, sintetizan la variabilidad de las variables y las relaciones entre estas. Segundo, la varianza y la covarianza es la columna vertebral del análisis multivariable.

G: Por último y para despedirnos maestro, ¿Le gustaría decirles algo a nuestros lectores acerca de la varianza y la covarianza?

K: Sí, que las varianzas y las covarianzas obviamente serán el centro de nuestra exposición y, desde ahora, motivo de preocupación. Y que sigan comprando y leyendo “Psicología ahora” una excelente revista.

G: Gracias maestro y hasta la próxima lectores.

Referencias

- Kerlinger, F. N. (1999) “Investigación del comportamiento. México”. Ed. Mc Graw Hill Pp 30 – 47 79 - 97

Referencias

Leon – Carrión (1995) Neuropsicología del lenguaje. Recuperado de http://eowyn.ired.unam.mx/mod/resource/view.php?id=19520. Fecha de consulta 7 de septiembre 2015. P.p 366 – 390

Urzua, M (2007) Explicación neurofisiológica del aprendizaje. Recuperado de http://eowyn.ired.unam.mx/mod/resource/view.php?id=19524. Fecha de consulta 7 de septiembre de 2015.