La investigación cuantitativa en lingüística

La investigación cuantitativa en lingüística

  • Autor: Rasinger, Sebastián
  • Editor: Akal
  • Colección: Lingüística
  • ISBN: 9788446046455
  • eISBN Pdf: 9788446046455
  • Lugar de publicación:  Madrid , España
  • Año de publicación: 2020
  • Páginas: 288

El presente libro nos pone ante un ámbito poco conocido hasta la fecha y que está teniendo un importante desarrollo en la investigación lingüística de los últimos años. Estableciendo lo que son datos cuantitativos y lo que los diferencia de los cualitativos, a lo largo de sus páginas examina qué es lo que el lingüista puede averiguar mediante el análisis de datos, y cómo las técnicas cuantitativas constituyen una ayuda para obtener conclusiones significativas y precisas. En sus distintos capítulos se introduce al lector en: el uso de estadísticas; las variables; la descripción y el análisis de datos; la comprobación de hipótesis y el modo de afrontar los problemas resultantes. Cada uno consta de gráficos e ilustraciones explicativos, resúmenes y ejercicios para facilitar la comprensión por parte del estudiante. Se incluye asimismo un apéndice que con un resumen de fórmulas, funciones de Excel y tablas estadísticas. La presente edición también incluye un apartado sobre el análisis de la varianza (ANOVA) y el análisis multivariante de la varianza (MANOVA), y proporciona una breve introducción al metaanálisis estadístico. Al ofrecer una introducción asequible y de fácil comprensión a la investigación cuantitativa, este libro constituye una útil guía introductoria tanto para estudiantes que se enfrentan por primera vez a los datos cuantitativos, como para posgraduados que abordan proyectos de investigación lingüística.

  • Cubierta
  • La investigación cuantitativa en Lingüística
  • Legal
  • Agradecimientos
  • 1. Introducción
  • Primera parte
    • 2. La investigación cuantitativa:temas básicos
      • 2.1 Datos cualitativos y cuantitativos
      • 2.2. Variables y mediciones
      • 2.3. Definiciones, conceptos y operacionalización
      • 2.4. Variables independientes y dependientes
      • 2.5. Causalidad y variables ocultas
      • 2.6. Escalas de medición
        • Escala categórica o nominal
        • Escala ordinal
        • Escala de intervalo
        • Escala de razón
      • 2.7. Datos continuos y discretos
      • 2.8. Fiabilidad y validez
      • 2.9. Hipótesis, leyes y teorías
    • 3. Diseño y muestreo de la investigación
      • 3.1. Diseños transversales
      • 3.2. Diseños longitudinales: paneles y cohortes
      • 3.3. Diseños pseudolongitudinales: tiempo real ytiempo aparente
      • 3.4. Diseños experimentales y cuasi experimentales
      • 3.5 Resumen: diseños de investigación
      • 3.6. Muestreo
      • 3.7. Un apunte sobre ética
      • 3.8. Gestionar la investigación: levantar unproyecto (y mantenerlo en pie)
    • 4. Diseño de cuestionario y codificación
      • 4.1. Punto de partida: saber lo que se quiere ypreguntar lo que se necesita
      • 4.2. Preguntas de selección múltiple/de opciónmúltiple
      • 4.3. Medición de conceptos abstractos: actitudesy creencias
      • 4.4. Formular las preguntas
      • 4.5. Prueba piloto
      • 4.6. Presentación del cuestionario
      • 4.7. Número y secuencia de las preguntas
      • 4.8. Codificación
      • 4.9. Un cuestionario de verdad
      • 4.10. Resumen: cuestionarios
    • Primera parte. Para leer más
      • Lecturas generales
      • Acerca de los cuestionarios/encuestas
      • Sobre ética
      • Sobre gestión de proyectos
  • Segunda parte
    • 5. Un primer vistazo a los datos
      • 5.1. Vamos paso a paso: sumas
      • 5.2. Frecuencias absolutas y relativas
      • 5.3. Clases, anchura de intervalo y frecuenciasacumuladas
      • 5.4. Visualización: diagramas y gráficos
      • 5.5. Resumen
    • 6. Describir adecuadamente los datos:centralización y dispersión
      • 6.1. Estadísticas: ¿qué y por qué?
      • 6.2. Medidas de centralización
        • 6.2.1. La media aritmética y la media aritmética acotada
        • 6.2.2. La mediana
        • 6.2.3. La moda
        • 6.2.4. Cuartiles, quintiles y percentiles
        • 6.2.5. Resumen: media, mediana y moda
      • 6.3. Medidas de dispersión
        • 6.3.1 Rango
        • 6.3.2. Varianza y desviación típica
        • 6.3.3. Unidades tipificadas
      • 6.4. La distribución normal
      • 6.5. El error estándar
      • 6.6. Resumen: estadística descriptiva
    • 7. Análisis de los datos – avanzando unpoco más
      • 7.1. Probabilidad: nociones básicas
      • 7.2. Probabilidades: más de un suceso
      • 7.3. La prueba x2
      • 7.4. La correlación de Pearson
      • 7.5 Correlación parcial
      • 7.6. Causalidad
      • 7.7. Un apunte acerca de la significancia
      • 7.8. Regresión lineal simple: pronósticos
      • 7.9. Regresión lineal múltiple
      • 7.10. Correlación y fiabilidad
    • 8. Comprobación de hipótesis
      • 8.1. Hipótesis, causalidad y colas
      • 8.2. La prueba t. Preliminares
      • 8.3. La prueba F
      • 8.4. Prueba t para muestras independientes
      • 8.5. Prueba t dependiente
      • 8.6. Comprobación de hipótesis, pruebas t y datosno experimentales
      • 8.7. Comprobación de hipótesis con la prueba X2
      • 8.8. Tres son multitud: ANOVA
        • 8.8.1. ANOVA de un factor/unifactorial
        • 8.8.2. ANOVA de dos factores
    • 9. Análisis de datos no paramétricos:cuando las cosas no son del todonormales
      • 9.1. La prueba del coeficiente de correlación deSpearman
      • 9.2. La tau de Kendall
      • 9.3. Prueba de los rangos con signo de Wilcoxon
      • 9.4. Prueba U de Mann-Whitney
    • Segunda parte. Para leer más
  • Tercera parte
    • 10. Nivel avanzado: otros métodos y herramientas
      • 10.1. Interpretar MANOVA: una guía rápida
      • 10.2. Usar los datos existentes: una introducciónal metaanálisis
        • 10.2.1. El reciclaje y la búsqueda del efecto “verdadero”
        • 10.2.2. Metaanálisis. Primeros pasos
        • 10.2.3. Metaanálisis. La parte matemática
        • 10.2.4. Metaanálisis. Resumen
      • 10.3. Balance de Excel y otras alternativas
        • 10.3.1. SPSS
        • 10.3.2. R
  • 11. Apéndices y soluciones
    • 11.1. Fórmulas de Excel
    • 11.2. Valores críticos para􀀃􀈤2
    • 11.3. Valores críticos para la correlación dePearson
    • 11.4. Valores críticos para la rho de Spearman
    • 11.5. Valores críticos para la prueba de Wilcoxon
    • 11.6. Valores críticos para la prueba U Mann-Whitney
    • 11.7. Soluciones para los ejercicios (no resueltosen los capítulos correspondientes)
      • 11.7.1. Capítulo 2
      • 11.7.2. Capítulo 5
      • 11.7.3. Capítulo 6
      • 11.7.4. Capítulo 7
      • 11.7.5 Capítulo 8
      • 11.7.6 Capítulo 9
  • BIBLIOGRAFÍA

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