Accesos directos a las distintas zonas del curso

Ir a los contenidos

Ir a menú navegación principal

Ir a menú pie de página

MÉTODOS DE ESCALAMIENTO

Curso 2019/2020/Subject's code2220119-

MÉTODOS DE ESCALAMIENTO

RESULTADOS DE APRENDIZAJE

En los estándares para la evaluación educativa y psicológica (APA, AERA, NCME,1999, pág.181) el escalamiento "...es el proceso de crear una escala a la que definen como un sistema numérico y sus unidades, a través del cual se informa del valor de un estímulo o sujeto en una dimensión de medida". En dicho proceso por el que se representan numéricamente los propiedades de los objetos, ya sean estímulos,sujetos o respuestas, existen dos supuestos básicos (Barbero, 1993, 2003): a) La existencia de un continuo latente a lo largo del que varían los objetos psicológicos que se van a escalar (estímulos, sujetos o respuestas), que no puede ser observado de forma directa; y b) que los objetos psicológicos pueden situarse de forma ordenada a lo largo de ese continuo, ya sea unidimensional o multidimensional.En términos generales se diferencian dos grandes líneas de desarrollo de los métodosde escalamiento: 1) Psicofísica, en el que los estímulos a escalar en un continuo psicológico se diferencian con respecto a alguna dimensión física; y 2) elescalamiento psicológico, cuyo interés se centra en localizar a los estímulos a lo largo del continuo psicológico. La principal diferencia entre ambos es que mientras que los métodos de escalamiento psicofísico pretenden desarrollar escalas de medición psicofísica, mediante los segundo el objetivo es construir escalas psicológicas (Meliá,1990).Así los alumnos habrán de adquirir los siguientes conocimientos:• Desarrollo histórico de los métodos de escalamiento.• Clasificación de los métodos de escalamiento.• Métodos utilizados en la psicofísica clásica o fechneriana.• Métodos asociados a la psicofísica de Stevens y sus diferencias con la psicofísica clásica.• Los métodos de escalamiento psicológico de Thurstone (ley del juiciocomparativo y categórico).• Cómo elaborar escalas de actitudes mediante la técnica de Likert.• Conocer distintos métodos centrados en las respuestas como los de Guttman y Coombs.• Principios fundamentales del escalamiento multdimensional. Habilidades y destrezas.• Delimitar los problemas de la investigación.• Definir el objeto a escalar (sujeto, estímulo o respuesta).• Seleccionar la técnica de escalamiento más adecuada en función del objeto a escalar.• Desarrollar las destrezas necesarias para resolver adecuadamente problemas sobre escalamiento.• Tomar decisiones basadas en los resultados obtenidos• Integrar los resultados obtenidos con resultados previos.• Interpretar y valorar los resultados.Actitudes.• Revisar y criticar estudios empíricos previos sobre la base de sus planteamientos analíticos.• Plantear discusiones teóricas basadas en los resultados obtenidos.• Informar sobre los resultados y generalizarlos relacionándolos con estudios previos en el ámbito del contexto teórico en que se realizan.• Trabajar de forma minuciosa y ordenada en el tratamiento de datos como estrategia de autoprotección contra errores y como forma de dar rigor yprudencia a las conclusiones derivadas de los análisis.• Acerarse con actitud crítica a los informes de investigación, sabiendo cómo y dónde dirigir la atención para encontrar fortalezas y debilidades.Competencias• Desarrollar el interés tanto por la investigación teórica como aplicada.• Saber interpretar los resultados obtenidos en investigaciones previas y poner en relación unos resultados con otros.• Comparar los resultados obtenidos mediante  distintos procedimientos e interpretar las causas de las diferencias• Combinar diferentes técnicas de análisis para resolver problemas metodológicos desde nuevas y diferentes perspectivas.• Representar e integrar datos provenientes de la investigación empírica mediante resúmenes, tablas y gráficos.• Elaborar informes técnicos sobre la base de la herramienta estadística elegida y de sus resultados• Obtener de forma autónoma y eficiente información relevante a partir de las fuentes bibliográficas relacionadas con el análisis y modelización de los datos.