Este experimento evalúa las consecuencias positivas de participar en un programa de satisfacción corporal en personas mayores, examinando la satisfacción corporal antes y después de la intervención y comparando grupos experimentales y no experimentales. Este diseño mixto experimental permite aislar el efecto del tratamiento del efecto de manipulación mediante comparación intergrupal y otras variables relacionadas con las diferencias individuales mediante la comparación de sujetos. esta es la metodología más efectiva para determinar las relaciones causales en las ciencias del comportamiento y evaluar si una intervención psicoterapéutica produce mejoras reales y sólidas.
Comience abriendo el software estadístico y vaya al menú archivo, seleccione nuevo y haga clic en el icono de datos. Abra la vista de variables y cree una variable estadística para cada variable enumerada en la tabla uno del manuscrito. Vista de datos abiertos y rellene los datos de las medidas pre y post del cuestionario de forma corporal o prueba BSQ para cada participante.
Del mismo modo, rellene los datos del cuestionario demográfico y atributivo. Después de completar los datos, vaya a transformar la variable de cómputo y asigne un número en el espacio de la variable de destino desde el menú emergente, luego seleccione la variable de pretratamiento en el menú de tipo y etiqueta, muévala a la brecha de expresión numérica y haga clic en el icono de resta en la calculadora. Seleccione la variable posterior al tratamiento en el menú Tipo y etiqueta y muévala de nuevo al intervalo de expresión numérica.
Finalmente, presione la pestaña OK'tab para crear una variable con la diferencia entre la medición BSQ pre y post. Después de la digitalización de los datos, observe la confiabilidad seleccionando el análisis de confiabilidad de la escala en el menú de análisis y moviendo las mediciones BSQ previas y posteriores al tratamiento utilizadas en el experimento al cuadro de diálogo de análisis de confiabilidad. Haga clic en estadística y elija coeficiente de correlación intraclase, luego haga clic en las opciones mixta bidireccional y consistencia.
Finalmente, haga clic en el icono OK'para generar la salida deseada. Ejecute el análisis descriptivo seleccionando el menú analizar y las estadísticas descriptivas y, a continuación, haga clic en frecuencias. Después de la salida, seleccione analizar estadísticas descriptivas y descriptivas.
Para especificar las estadísticas descriptivas de las variables cuantitativas, vaya a dividir archivo en el menú principal y elija la variable categórica que se analizará en el menú emergente. Seleccione la opción organizar la salida por grupos y haga clic OK.To realizar una prueba T del estudiante de muestras emparejadas en los datos de imagen corporal recopilados antes y después de participar en las dos condiciones, vaya al menú analizar, elija comparar medios y en el cuadro de diálogo muestras emparejadas T-test, coloque BSQ pre-tratamiento y BSQ post-tratamiento como variable uno y dos. Especifique las muestras emparejadas Prueba T de Student de acuerdo con cada variable categórica, seleccionando dividir archivo en el menú principal y eligiendo la variable categórica que se analizará en el cuadro emergente.
Luego haga clic en la pestaña organizar la salida por grupos y presione Aceptar. Repita este proceso para cada variable nominal. Para ver el efecto de cada programa, realice ANOVA de una sola dirección seleccionando comparar medios en el menú de análisis para acceder al cuadro de diálogo ANOVA unidireccional. En la caja coloque las variables BSQ pre y post-tratamiento y la diferencia pre-post en la lista de dependientes, así como la variable de condición experimental como el factor.
Para el análisis ANOVA de medidas repetidas, vaya al modelo lineal general en el menú analizar. En el cuadro de diálogo Medidas repetidas, asigne un nombre en el nombre del factor de sujeto interno. Luego ponga dos como el número de niveles y BSQ en el nombre de la medida.
Finalmente, haga clic en definir para cambiar al cuadro de selección de variables. Dentro del menú emergente, seleccione pestañas dentro de las variables del sujeto, entre el factor del sujeto y todas las variables sociodemográficas como covariables. Finalmente, haga clic en el modelo y seleccione factorial completo.
Vaya a opciones para elegir estimaciones del tamaño del efecto. Repita el proceso para crear términos personalizados y use el icono para combinar la condición variable con todas las variables sociodemográficas. En el análisis representativo, el tamaño del efecto en los grupos experimental y de control antes y después de la inscripción de los participantes, junto con la diferencia entre dos momentos, se mostraron con una prueba de muestras pareadas.
El resultado de la prueba de muestras pareadas mostró que hubo una mejora significativa en la imagen corporal en los participantes del programa IMAGINA en comparación con la de la condición de control. El análisis del efecto intergrupal con un ANOVA unidireccional reveló diferencias de medias no significativas entre las condiciones pre y post, concluyendo que el diseño de la prueba es robusto. También una mejora significativa en BSQ en la diferencia pre-post, indicó un buen rendimiento de la prueba BSQ.
Los hallazgos de la prueba multivariante demostraron un efecto de interacción intergrupal estadísticamente significativo. Señalando la efectividad del programa de satisfacción corporal IMAGINA. Se analizó el efecto de las variables intervinientes como el género, el estado civil y la estación del año en las diferencias de satisfacción corporal.
Se observó que los sujetos masculinos estaban más satisfechos con su apariencia física que las mujeres. Sin embargo, la diferencia entre la medida del BSQ antes e inmediatamente después de la intervención fue estadísticamente significativa para ambos sexos después de participar en el programa IMAGINA. Se encontró que los participantes dentro de una relación estaban más descontentos con su apariencia física en la condición previa y posterior al tratamiento.
Pero esto también mejoró su satisfacción corporal de manera más significativa durante su participación en IMAGINA. La estación del año no afectó significativamente a los individuos en el grupo de control, pero afectó a los del grupo experimental. La mejoría fue mayor para los individuos metropolitanos que en los individuos del campo en la condición experimental.
El paso más crítico en este protocolo es replicar las mismas condiciones experimentales en condiciones experimentales y de control para aislar el efecto generado por el tratamiento.
