Page 355 - METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION-Roberto Hernández Sampieri

324 Capítulo 10 Análisis de datos cuantitativos

¿Qué otros coeficientes hay?

Un coeficiente muy importante es el Eta, que es similar al coeficiente r de Pearson, pero con relaciones
no lineales, las cuales se comentaron anteriormente. Es decir, Eta define la “correlación perfecta”
(1.00) como curvilineal y a la “relación nula” (0.0) como la independencia estadística de las variables.
Este coeficiente es asimétrico (concepto explicado en la tabla 10.19, cuando se revisa Lambda), y a
diferencia de Pearson, se puede obtener un valor diferente para el coeficiente al determinar cuál varia-
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ble se considera independiente y cuál dependiente. Eta es interpretada como el porcentaje de la
varianza en la variable dependiente explicado por la independiente. El investigador puede calcular Eta
de las dos maneras: al cambiar la definición de la independiente y dependiente, luego promediar los
dos coeficientes y obtener uno simétrico. Eta puede trabajarse en tablas de contingencia. Otros coefi-
cientes se describen en la tabla 10.21.

Tabla 10.21 Otros coeficientes de correlación
Nivel de medición
Coeficiente de las variables Ejemplos Interpretación
Biserial (r ) Una ordinal y la otra por Jerarquía en la organización y 1.00 (correlación negativa
b
intervalos o razón. motivación. perfecta). 0.0 (ausencia de relación).
Edad y nivel de depresión 1.00 (correlación positiva
perfecta).
Biserial por Una variable nominal y la Escuela de procedencia 1.00 (correlación negativa
rangos (r ) otra ordinal. (pública-privada) y rango en una perfecta). 0.0 (ausencia de relación).
rb
prueba de un idioma extranjero 1.00 (correlación positiva
(alto, medio, bajo). perfecta).
Género y jerarquía laboral.
Biserial Una variable por Motivación al estudio y 1.00 (correlación negativa
puntual (r ) inter-valos o razón y la licenciatura (Economía, Derecho, perfecta). 0.0 (ausencia de relación).
pb
otra nominal. Administración, etcétera). 1.00 (correlación positiva
Número de cigarrillos fumados perfecta).
diariamente y desarrollo de
cáncer pulmonar (presencia-
ausencia de la enfermedad).
Tetracórico o Las dos dicotómicas, no Género y afiliación/no afiliación 1.00 (correlación negativa
Tetrachoric necesariamente a un partido político. perfecta). 0.0 (ausencia de relación).
expresadas en tablas. Es Decisión de abortar y creencia-no 1.00 (correlación positiva
utilizado sobre todo creencia en un ser supremo. perfecta).
cuando las variables son
de intervalo o razón y han
sido dicotomizadas.

Existen muchos más coeficientes, pero tal vez los más importantes son los señalados. Lo mejor de
todo es que los programas computacionales de análisis estadístico los calculan, lo único que tenemos
que hacer es interpretarlos y verbalizar sus resultados con comentarios.

Una vista general a los procedimientos
o pruebas estadísticas
3 Ahora, presentamos un par de tablas finales (10.22 y 10.23) sobre los principales métodos estadísti-
cos. En la primera se considera: a) el tipo de pregunta de investigación (descriptiva, de diferencia de
grupos, correlacional o causal), b) el número de variables involucradas, c) nivel de medición de las varia-
bles o tipo de datos y d) en comparación de grupos, si son muestras independientes o correlacionadas. En
este último punto, las muestras independientes se seleccionan de manera que no exista ninguna rela-
ción entre los casos de las muestras; por ejemplo, un grupo experimental y uno de control en un
experimento. No hay ningún emparejamiento de las observaciones entre las muestras. Mientras que
en las correlacionadas sí existe una relación entre las unidades o participantes de las muestras; por
ejemplo, el mismo grupo antes y después de un tratamiento experimental, preprueba y posprueba. La

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