EventsMOL2NET'20, Conference on Molecular, Biomed., Comput. & Network Science and Engineering, 6th ed.
Published
with-doi10.3390/mol2net-06-06962 (registering DOI)
This submission belongs to the session 07. AIMEDIC-07: Int. Congress in Med. Info., UDC, Coruña, Spain-Sandford, USA, 2019 of the event MOL2NET'20, Conference on Molecular, Biomed., Comput. & Network Science and Engineering, 6th ed.
Published date
18 Oct, 2020
Citation
Nieves Pedreira, Interpretación de datos tratamiento-control y antes-después del tratamiento., in Proceedings of MOL2NET'20, Conference on Molecular, Biomed., Comput. & Network Science and Engineering, 6th ed., 30 January 2020–30 January 2021, MDPI: Basel, Switzerland, doi: 10.3390/mol2net-06-06962
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Interpretación de datos tratamiento-control y antes-después del tratamiento.

1. UDC
2. RNASA-IMEDIR
Abstract

En esta presentación se muestra el procedimiento a seguir a la hora de realizar un
estudio de la influencia de un “tratamiento” en un grupo de personas o población.
Se explica la utilización de análisis no paramétricos cuando la distribución de la
población no puede ser definida a priori, y se muestran los dos tipos de análisis más
comunes: el estudio antes/después y el tratamiento/control.
Se expone un ejemplo realizado en colaboración con el KMi de la Open University
(Milton Keynes, Reino Unido), centrado en los efectos de una interfaz de hipervídeo que
pretende dar mayor sentido a los debates políticos y promover cambios actitudinales
que permitan desafiar las ideas preconcebidas de cada persona.
En este estudio participaron 113 personas y se midieron 9 variables, y permite llegar a
la conclusión de que el hipervídeo ayuda a aumentar el interés de las personas por un
nuevo tipo de compromiso con los debates electorales televisados.
El estudio también muestra que las analíticas visuales y la navegación por hipervídeo
mejoran el compromiso personal, ya que provocan el cuestionamiento de los supuestos
personales que las personas sostienen antes de ver los debates.

Keywords
data interpretation
non-parametric analysis
statistics
Manuscript
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