BIBLIOTECA VIRTUAL de Derecho, Economía y Ciencias Sociales


ÉTICA, PSICOLOGÍA Y CRISTIANISMO

José María Amenós Vidal y otros

 

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D) El método deductivo.

Conocimiento de lo que se observa con la deducción de hipótesis lógicas a partir de variables cuantitativas (o cualitativas).

Si consideramos: Variables: A, B y C.

V (Verdadero): Principio de verificabilidad.

F (Falso): Teoría de falsación.

Ho : Hipótesis nulas (principio de no-contradicción y relaciones significativas).

H1: Hipótesis alternativas (principio de contradicción y relaciones no-significativas).

Tal como se expresa, así: 1. Hipótesis nula (Ho): Principio de no-contradicción y relación significativa: A) V = V (principio de verificabilidad) Ho (A = B, A = C, y B = C): ... porque la Ciencia ha de demostrar los dogmas de fe, y también verificarlos, los dogmas de fe son verdaderos (V).

Si bien, B) V = F x F (teoría de falsación) Ho (A # B, A # C, y B # C): ... porque la Ciencia no puede demostrar los dogmas de fe, ni tampoco falsearlos, los dogmas de fe no son falsos (V).

2. Hipótesis alternativa (H1): Principio de contradicción y relación no-significativa: A) V # F (principio de verificabilidad) H1 (A = B, A = C, y B = C): ... porque la Ciencia puede demostrar los dogmas de fe, y puede falsearlos, los dogmas de fe son falsos (F).

O también, B) V # F x F (teoría de falsación) H1 (A # B, A # C, y B # C): ... porque la Ciencia no ha de demostrar los dogmas de fe, y tampoco verificarlos, los dogmas de fe no son verdaderos(F).

Estadística aplicada.

En general, se aplica a las muestras grandes mayores de 30 ítems, la prueba paramétrica del coeficiente de correlación lineal de Pearson, y a las muestras pequeñas que son menores o iguales a 30 ítems, la prueba no-paramétrica del coeficiente de correlación ordinal de Spearman, que permiten establecer la dependencia (directa o inversa) e independencia entre factores cuantitativos (o cualitativos).

Las variables deben ser continuas, progresivas y uniformes. Por esta razón, con el fin de cumplir con el criterio de paridad, y conseguir muestras análogas (ajustar las series para que puedan ser equivalentes en tamaño) u homólogas (controlar los sesgos para que puedan ser comparables en tipo), se calcula el intervalo de la ley normal (muestras grandes) o según la ley de Student-Fisher (muestras pequeñas), con la desviación típica, la esperanza matemática y límite de riesgo, para el conjunto de variables intervinientes, que incluye los ítems de confianza estadística para obtener resultados fiables y válidos en las pruebas de decisión.


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