Razonamiento lógico en TFG (notas breves)

En un Trabajo de Fin de Grado (TFG) de psicología, el razonamiento lógico es fundamental para construir argumentos válidos, analizar hipótesis y sostener conclusiones. Los razonamientos de tipo modus ponens, modus tollens y la afirmación del consecuente son inferencias clásicas de la lógica proposicional que pueden emplearse para estructurar argumentos lógicos en la interpretación de datos o hipótesis. A continuación, se explican cada uno de ellos y cómo podrían utilizarse en un TFG de psicología.

1. Modus Ponens

El modus ponens (o "modo de afirmar") es una forma de razonamiento deductivo que sigue la estructura:

• Premisa 1: Si $P$, entonces $Q$ (Implica que si una condición se cumple, habrá un resultado o efecto).
• Premisa 2: $P$ (se cumple la condición).
• Conclusión: Por lo tanto, $Q$ (se infiere que se da el resultado).

Introducción a la regresión cuantílica para comparar medianas en SPSS 26

El modelado basado en la regresión cuantílica, caracterizado por describir un cuantil dada una serie de variables exógenas, donde la mediana es un caso particular del algoritmo  general, tiene cada vez mas aplicaciones en el campo de la Metodología de las Ciencias del Comportamiento. En esta breve entrada vamos a ver como puede ser usado de  forma complementaria a algunas de las técnicas no paramétricas clásicas.

Por ejemplo, a la hora de comparar dos grupos que tienen un tamaño muestral muy reducido o no se ajustan al modelo de una distribución normal, una prueba no parámetrica clásica para compararlas es el test de Mann–Whitney, contrastando que los valores estadísticos centrales (medianas) son iguales o muy parecidos. 

El problema con esta prueba, es que es útil a la hora de contrastar promedios, asumiendo que la forma de dispersión son semejantes, lo cual no siempre es así.

SPSS: Un algoritmo alternativo a la prueba t-test para medidas repetidas

La prueba clásica de diferencias de medidas repetidas (t-test) frecuentemente no es sensible a ligeras diferencias que se pueden observar descriptivamente en los niveles contrastados. 

Dentro de las alternativas que podemos usar, veremos brevemente un procedimiento en SPSS descrito por  Hedberg & Stephanie (2015) basado en las puntuaciones diferenciales y el modelo de regresión. Y también la alternativa no paramétrica correspondiente. 

El objetivo de esta breve artículo es describir el uso de un modelo de regresión como una alternativa válida a la prueba clásica de diferencias de medias para observaciones repetidas, intentando aumentar la potencia estadística de la cual carece la herramienta estadística usada preferentemente por los investigadores.

SPSS OMS: Visualización de la valoración y contraste de los grados de significación (p) en escalas Likert

Los grados de significación han sido una parte esencial durante años del trabajo de investigación. Y ahora se encuentra en fase de revisión, tanto su uso (Wasserstein & Lazar, 2016) como su forma de interpretarlo (Benjamin et al.,2017).

Encontrándonos en esta fase dialéctica, es interesante poder visualizar rápidamente nuestros resultados clásicos con objeto de contrastarlos con los nuevos. Y de todas las técnicas posibles vamos a ver de forma breve una de las posibilidades que aparecen en Análisis de Datos, usando para ello el paquete estadístico IBM SPSS.