En la entrada de los apartados del TFG, presenté el apartado del método y te dije que la parte del análisis de datos podía estar dentro o fuera de éste. En este caso hablaremos, específicamente, sobre las técnicas de análisis de datos que, para tu tranquilidad, ya te digo que suelen ser siempre los mismos. Todo dependerá del tipo de estudio del qeu se trate. En este tipo de trabajos donde hay que comparar medidas pre post y entre grupos se suelen realizar análisis descriptivos y diferencias de medias (pruebas paramétrica como t de student y ANOVA o no paramétricas como U de Mann Whitney para muestras independientes o Wilcoxon para muestras relacionadas). Pero vamos a verlos con detenimiento y, para ello, te voy a presentar los análisis de efectividad y eficacia más habituales que podrías escoger en tu caso.
Diferencias entre grupo control y grupo experimental
A este tipo de análisis se le llama contraste de medias intergrupo y consiste en averiguar en qué grado de eficacia y efectividad habría realmente diferencias entre el grupo control y el grupo de intervención. Las técnicas de análisis que pueden servir para evaluar si hay diferencias entre grupo control y grupo experimental pueden ser paramétricas o no paramétricas:
- Pruebas no paramétricas (muestras menores de 30 participantes en cada condición). Estadístico U de Mann-Withney (comparación de 2 muestras independientes).
- Pruebas paramétricas. Prueba t de Student para muestras independientes, para las variables cuantitativas, y a través de pruebas de Chi-cuadrado, para las variables categóricas.
Efectos a largo plazo de la intervención
La otra cuestión importante a la hora de evaluar cuán eficiente y efectiva es tu programa propuesto es el análisis de los efectos a largo plazo del tratamiento que propones. Estas técnicas, de nuevo, pueden ser paramétricas y no paramétricas, y pueden ser aplicadas en diseños con sujetos individuales o en grupos. El análisis de los datos se hace en las fases pre-post (o seguimiento) en los sujetos o en los grupos:
- Pruebas no paramétricas (muestras menores de 30 participantes en cada condición): análisis de diferencias de puntuaciones intrasujeto (puntuaciones pre Vs. post) a través de la prueba de Wilcoxon (comparación de 2 muestras relacionadas).
- Pruebas paramétricas. Para analizar los efectos de las intervenciones a lo largo del tiempo se pueden realizar dos tipos de análisis:
- Comparaciones entre las puntuaciones pre y post para cada grupo (experimental y control): diferencia de medias con muestras relacionadas (t-Student).
- Análisis de varianza (ANOVA) de dos factores, uno inter-sujetos (tipo de intervención: grupo control, grupo intervención) y otro intra-sujetos (fase de evaluación) con medidas repetidas en este último factor (evaluaciones pre-intervención y post-intervención).
- Otros posibles análisis: tamaño del efecto de la intervención, análisis del cambio clínico significativo, evaluación de la significación clínica.
Conclusiones sobre las técnicas de análisis: Resumen de técnicas
A continuación, te presento un resumen de los criterios y las técnicas que puedes utilizar para seleccionar fácilmente la técnica que necesites en tu TFG:
| Objetivos metodológicos | Pruebas paramétricas | Pruebas no paramétricas |
|---|---|---|
| Analizar diferencias entre dos muestras independientes (grupo control y grupo intervención -contraste de medias intergrupo-). | Variables cuantitativas: T de Student para muestras independientes; Variables categóricas: Chi Cuadrado. | Estadístico U de MannWithney |
| Analizar los efectos de la intervención a lo largo del tiempo en cada grupo (análisis de datos en fase pre-post) | T de Student para muestras relacionadas | Prueba de Wilcoxon |
| Analizar los efectos de la intervención a lo largo del tiempo tomando en conjunto dos factores: Grupo inter-sujetos: grupo control Vs intervención Grupo intra-sujetos: fase evaluación -pre Vs post) | ANOVA 2 factores | No procede |
Las variables cuantitativas pueden clasificarse como discretas o continuas y se refieren a un número que se representa a si mismo. Sin embargo, las variables categóricas (también llamada cualitativa) son aquellos que se refieren a categorías o niveles, por ejemplo, sexo o género, estado civil… Éstas variables aluden a una cualidad, no representan una cantidad.
También puedes verlo con el siguiente diagrama, en función de lo que puedes hacer según el tipo de variable de la que dispongas:
¿Quieres saber más sobre las pruebas paramétricas y no paramétricas?
Cada prueba paramétrica tiene su correspondiente prueba no paramétrica (puedes sustituirlas si se cumplen las condiciones para ello). Puedes averiguar más sobre todo esto, completando la información de esta entrada con las siguientes:
- Ventajas e inconvenientes de las pruebas paramétricas y no paramétricas.
- Comparativa entre las pruebas paramétricas y no paramétricas en investigación.
- Pruebas paramétricas con ejemplos: ¿qué son, cuándo usarlas y cómo se clasifican?
- Pruebas no paramétricas: ¿qué son y cómo se clasifican?
- Ejemplos rápidos para aprender a utilizar una prueba paramétrica u otra
- ¿Qué prueba de análisis estadístico utilizar cuando tenemos datos en una escala de Likert?
- Error tipo 1 y error tipo 2 en investigación: ¿en qué consisten? ¿qué tienen que ver con las hipótesis?
- Técnicas de análisis más habituales para evaluar la eficacia y la efectividad de tu programa de intervención en el TFG de psicología
¿Te ha quedado más claro? No dudes en dejar un comentario si aún tienes preguntas sin resolver.