Conceptos de causalidad y de diseños de investigación en la resolución de problemas de estadística inferencial aplicada a la investigación psicológica

Abstract

Para establecer si la inclusión de conceptos causalidad y de diseños de investigación incrementa el aprendizaje de la estadística inferencial, con un diseño cuasi experimental de tres grupos se compararon una condición de contenidos de causalidad, una contenidos de diseños de investigación y una de contenido tradicional (control). Participaron 156 alumnos de la asignatura estadística inferencial de la facultad de psicología de una universidad pública de Lima en 2017. Los conceptos fueron lecturas obligatorias evaluadas en grupos de trabajo. Para valorar los aprendizajes, se simuló situaciones de investigación, en la que la resolución del problema implicaba realizar 28-26 pasos de una lista de chequeo del proceso de toma de decisión en una prueba de hipótesis en diseños de investigación, ensayada para su uso. La media de la condición Causalidad fue 9.73, para la condición Diseños de investigación fue 8.82; para la condición Tradicional (control) fue 12.17. A pesar que el AVAR de una vía resultó significativo, F (2, 155) = 3.869, p = .023, los resultados no validan la hipótesis de trabajo, ya que se esperaba que las condiciones experimentales tuvieron promedios mayores. Los datos indican que los contenidos de causalidad y los de diseños de investigación no incrementan los aprendizajes de la estadística inferencial. Se comparan las efectos en cuatro segmentos de resolución de problemas. El contenido tradicional se mostró significativamente mayor en tres segmentos. Se discuten las posibles causas de lo resultante.