Page 321 - METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION-Roberto Hernández Sampieri

290 Capítulo 10 Análisis de datos cuantitativos

Ejemplo

Hernández-Sampieri y Cortés (1982) aplicaron una prueba de motivación intrínseca sobre la ejecución de una
tarea a 60 participantes de un experimento. La escala contenía 17 ítems (con cinco opciones cada uno, uno a
cinco) y los resultados fueron los siguientes: 9
n: 60 Rango: 41 Mínimo: 40 Máximo: 81
Media: 66.9 Mediana: 67.8 Moda: 61 DE: 9.1
Varianza: 83 Curtosis: 0.6 Asimetría: –0.8 EE: 1.18
Sumatoria: 4 013

¿Qué podríamos decir sobre la motivación intrínseca de los participantes?
El nivel de motivación intrínseca exhibido por los participantes tiende a ser elevado, como lo indican los
resultados. El rango real de la escala iba de 17 a 85. El rango resultante para esta investigación varió de 40 a
81. Por tanto, es evidente que los individuos se inclinaron hacia valores elevados en la medida de motivación
intrínseca. Además, la media de los participantes es de 66.9 y la mediana de 67.8, lo cual confirma la tenden-
cia de la muestra hacia valores altos de la escala. A pesar de que la dispersión de las puntuaciones de los
sujetos es considerable (la desviación estándar es igual a 9.1 y el rango es de 41), esta dispersión se manifies-
ta en el área más elevada de la escala. Veámoslo gráficamente.
Rango resultante X 66.9 Mediana 67.8

17 18 20 30 40 50 60 70 80 85

Rango real
Escala de motivación intrínseca (datos ordinales, supuestos como datos
en nivel de intervalo).

En resumen, la tarea resultó intrínsecamente motivante para la mayoría de los participantes; sólo que
para algunos resultó muy motivante, para otros, relativamente motivante, y para los demás, medianamente
motivante. Esto es, que la tendencia general es hacia valores superiores.
Ahora bien, ¿qué significa un alto nivel de motivación intrínseca exhibido con respecto a una tarea? Impli-
ca que la tarea fue percibida como atractiva, interesante, divertida y categorizada como una experiencia
agradable. Asimismo, involucra que los individuos, al ejecutarla, derivaron de ella sentimientos de satisfacción,
goce y realización personal. Por lo general, quien se encuentra intrínsecamente motivado hacia una labor,
disfrutará la ejecución de ésta, ya que obtendrá de la labor per se recompensas internas, como sentimientos
de logro y autorrealización. Además de ser absorbido por el desarrollo de la tarea y, al tener un buen desem-
peño, la opinión de sí mismo mejorará o se verá reforzada.

¿Hay alguna otra estadística descriptiva?
Sí, la asimetría y la curtosis. Los polígonos de frecuencia son curvas, por ello se representan como tales
(figura 10.9), para que puedan analizarse en términos de probabilidad y visualizar su grado de disper-
sión. Estos dos elementos resultan esenciales para analizar estas curvas o polígonos de frecuencias.
La asimetría es una estadística necesaria para conocer cuánto se parece nuestra
Asimetría y curtosis Estadísticas que distribución a una distribución teórica llamada curva normal (la cual se representa
se usan para conocer cuánto se parece también en la figura 10.9) y constituye un indicador del lado de la curva donde se
una distribución a la distribución teórica agrupan las frecuencias. Si es cero (asimetría = 0), la curva o distribución es simétrica.
llamada curva normal o campana de
Gauss y dónde se concentran las pun- Cuando es positiva, quiere decir que hay más valores agrupados hacia la izquierda de
tuaciones. la curva (por debajo de la media). Cuando es negativa, significa que los valores tienden
a agruparse hacia la derecha de la curva (por encima de la media) (Hume, 2011;
Taylor, 2007a; Salkind, 2006; y Burkhart, 2003).
La curtosis es un indicador de lo plana o “picuda” que es una curva. Cuando es cero (curtosis =
0), significa que puede tratarse de una curva normal. Si es positiva, quiere decir que la curva, la distri-

9 EE significa “error estándar”.

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