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TALLER SOBRE PSÍQUICOS ARGENTINOS
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Invitación a formar un grupo de investigación.
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NUEVO LIBRO
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Naum Kreiman, la Parapsicología y la Ciencia
por Dora Ivnisky y Juan Gimeno.
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Comunicaciones
de Parapsicología
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Nº 1, Marzo 2004.
Nº 2, Junio 2004.
Nº 3, Setiembre 2004.
Nº 4, Diciembre 2004.
Nº 5, Marzo 2005.
Nº 6, Jun./Sept. 2005.
Nº 7/8, Dic. 2005.
Anexo Cuad. Nº 7/8.
Nº 9, Marzo 2006.
Nº 10, Junio 2006.
Nº 11, Sep. 2006.
Nº 12, Dic. 2006.
Nº 13, Marzo 2007.
Nº 14, Junio 2007.
Nº 15, Sep. 2007.
Nº 16, Dic. 2007.
Nº 17, Marzo 2008.
Nº 18, Junio 2008.
Nº 19, Sep. 2008.
Nº 20, Dic. 2008.
Nº 21, Marzo 2009.
Nº 22, Junio 2009.
Nº 23, Sep. 2009.
Nº 24, Dic. 2009.
Nº 25, Marzo 2010.
Nº 26, Junio 2010.
Nº 27, Sep. 2010.
Nº 28, Dic. 2010.
Nº 29, Marzo 2011.
Nº 30, Junio 2011.
Nº 31, Sep. 2011.
Nº 32, Dic. 2011.
Nº 33, Marzo 2012.
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Exposición
“UN PASEO CON LOS ESPÍRITUS”
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realizada en noviembre de 2010.
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Manual de procedimientos experimentales y
estadísticos en Parapsicología. |
Combinando valores z de investigaciones independientes
A los efectos de obtener un valor Z de investigaciones independientes, se ha utilizado el procedimiento llamado de Stouffer. Se trata de tomar los valores Z de distintas investigaciones y obtener un valor Z que permita evaluar el conjunto de los experimentos. Ha sido utilizado en evaluaciones de Meta-Análisis en Parapsicología. A los efectos de los cálculos que se exponen, debe tenerse en cuenta el signo del valor Z. En el primer ejemplo que proponemos los valores Z tienen todos valores positivos. Hacemos también un cálculo con un valor Z negativo. Se entiende que los experimentos debieron haber sido efectuados para investigar la misma hipótesis.
Ejemplos:
Vamos a obtener el valor Z combinando los siguientes resultados.
Z (Stouffer) = 
Experimentos realizados con las cartas standard de ESP
Datos: Experimento A) N: 250 ensayos ; Z = 1,58
Experimento B) N: 500 ensayos ; Z = 3,35
Experimento C) N: 350 ensayos ; Z = 2,00
| Z x N | Ni | N² | 1,58 x 250 = 395
3,35 x 500 = 1675
2,00 x 350 = 700
Sumas 2770 | 250
500
350 | 62500
250000
122500
435000 |
Z(Stouffer) = 2770/659,54 = 4,19
Si el valor Z del experimento A) hubiera sido negativo o sea -1,58, el producto de Z x N hubiera sido negativo, o sea -395; la suma de los productos hubiera sido 1980, en lugar de 2770, luego:
Z(Stouffer) = 1980/659,54 = 3,00
Como se puede apreciar las probabilidades asociadas a estos dos distintos valores de Z son bien diferentes.
Si los valores de N son aproximadamente iguales, el valor Z de varios experimentos puede obtenerse haciendo:  ; K es la cantidad de valores Z que se consideran.
Comparando valores Z de dos investigaciones independientes
Podemos tener de una investigación, tanto el valor z que nos informa el investigador como el valor de la probabilidad. Para aplicar el procedimiento que exponemos la probabilidad tiene que ser a una sola cola.
Si tenemos el valor z no hay ningún problema. Si nos da el valor de la probabilidad, recurrimos a la curva normal y extraemos el valor z.
Ejemplo: Diferencia de dos valores z (tener en cuenta la dirección).
Tenemos dos valores p1 = 0,05 y p2 = 0,015
Z1 - Z2 ÷ Raíz cuadrada de 2 se distrubuye como Z
Los valores Z de la tabla son:
z1 = 1,64; y z2 = 2,17
z = 2,17 - 1,64 ÷ Raíz cuadrada de 2 = 2,69
Ejemplo: Combinando dos valores z
Z1 + Z2 ÷ Raíz cuadrada de 2 se distribuye como z
Combinando los mismos valores del ejemplo anterior:
Z = 2,17 + 1,64 ÷ Raíz cuadrada de 2 = 2,69
Transformación de un valor t(Student) en Z
En la comparación y en los meta-análisis que queremos hacer de varios experimentos, es posible que haya valores de z y de t, y por alguna razón queremos combinar todos los valores como z.
La transformación de un valor t en z se hace de la siguiente manera.Un procedimiento muy aproximado se obtiene haciendo:
Ejemplo:
t = 2,74;
df (grados de libertad: GL) = 10
p = 0,01 (tabla de t)
Z = 2,74[1 - (2,74² ÷ 4x10)] = 2,22
Este valor z está asociado a una p = 0,013.
Un procedimiento casi exacto es el siguiente:
= 2,366 x 0,974 = 2,31
Este valor Z, en Gauss, tiene una p = 0,01, coincidente con el valor p de la tabla de Student.
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