Modelo: (metáfora) representación arbitraria de una parcela de la realidad que sirve para simular su funcionamiento.

Transcripción

1 TEMA 1 LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA EN PSICOLOGÍA Proceso de investigación: secuencia de pasos ordenados y adoptados por la comunidad científica Teórico-conceptual (plantear problemas y formular hipótesis) Técnico-metodológico (selección de metodología y obtención de datos) Estadístico-analítico (en este caso existe, en la ciencias sociales, la dificultad de definir, operativizar sus constructos teóricos (Inteligencia, ansiedad) y de la inestabilidad de los datos (los datos pueden estar afectados por circunstancias transitorias - euforia, miedo) Estos datos conllevan una variabilidad de error. Con la estadística podemos extraer conclusiones fiables y válidas en este tipo de situaciones. Importancia en la interpretación de los datos que nos sitúa nuevamente en el 1º nivel, reflejando el carácter cíclico del proceso. Por último se dan a conocer los resultados a la comunidad científica a través de un informe. LA CIENCIA Y EL CONOCIMIENTO CIENTÍFICO Conocimiento ordinario: Basado en la realidad que nos rodea. Se obtiene y transmite por la cultura, las costumbres, etc. Conocimiento científico: Se adquiere por la aplicación del método científico. Saber crítico (fundamentado), racional, metódico, verificable, provisional, sistemático, objetivo, ordenado, comunicable (por el lenguaje científico) y que explica y predica hechos por medio de leyes. Su sistematización es a través de elaboración de teorías. Elaboración de hipótesis Teoría: agrupación de esquemas conceptuales formados por conjuntos de hipótesis con los que representamos el conocimiento científico de forma sistematizada. Proporciona leyes que explican las uniformidades que se observan en los hechos. Hipótesis científica: enunciado teórico referido a acontecimientos no sujetos a contrastación empírica. Modificable ante nuevos datos. Forma parte de las teorías (sistemas teóricos más amplios) Ley científica: hipótesis de amplio alcance explicativo, confirmada y que refleja las regularidades de la naturaleza. Sintetiza los conocimientos de los fenómenos objeto de investigación. Forma parte de las teorías (sistemas teóricos más amplios). Características para ser ley científica: 1) Expresar regularidades del comportamiento bajo determinadas condiciones. 2) Ser universales 3) Que relacionen las condiciones antecedentes y consecuentes Términos primitivos: Términos extraídos de ámbitos externos que sirven para describir fenómenos observados en la naturaleza y que la teoría no tiene porque definir. Constructos: hacen referencia a variables que nos son directamente observables (abstractas) Algo de lo que se sabe que existe, pero cuya definición es difícil o controvertida. (Ej.: inteligencia, personalidad, creatividad, etc.) No son directamente manipulables, pero sí son inferibles a través de la conducta. Modelo: (metáfora) representación arbitraria de una parcela de la realidad que sirve para simular su funcionamiento. Características de las teorías científicas 1) Susceptible a prueba (que pueda ser contrastada) 2) Relevante (que suponga un incremento del conocimiento) 3) Simple (en términos sencillos) 4) Susceptible de modificación (si aparecen evidencias en contra de sus predicciones) 1

2 Funciones de las teorías científicas 1) Sistematizar el conocimiento (relaciones lógicas) 2) Explicar los hechos mediante hipótesis 3) Incrementar el conocimiento 4) Reforzar la contrastabilidad de la hipótesis 5) Orientar la investigación (planteamiento o reformulación de teorías) 6) Ofrecer una representación o modelo de un sector de la realidad y un procedimiento para producir datos nuevos. Método científico Características: 1) Base empírica (proceso continuo de contrastación con los hechos de la naturaleza). Conclusiones siempre sujetas a revisión. Verdades parciales. 2) Diversidad de formas (puede ser cualitativo o cuantitativo) 3) Sistematicidad 4) Fiabilidad y replicabilidad 5) Validez (interpretabilidad de los resultados Validez interna; generalización de las conclusiones Validez externa) 6) Flexibilidad Método Inductivo: Conocimiento a través de la experiencia (Observación) Método Deductivo: Parte de axiomas (principios indemostrables, fórmula bien formada de un lenguaje formal que se acepta sin demostración, como punto de partida para demostrar otras fórmulas) y establece un conjunto de reglas de procedimiento a partir de la cuales se realizan deducciones lógicas aplicables a los datos reales. Método hipotético-deductivo: Formula combinada de inducción y deducción (datos empíricos y teorías) LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA EN PSICOLOGÍA Fases del método hipotético-deductivo a) Planteamiento del problema y definición de variables Nivel teórico-conceptual b) Formulación de hipótesis contrastable c) Plan de recogida de datos (estrategia metodológica: selección de la muestra, aparato y materiales) Nivel técnico-metodológico d) Análisis de datos Nivel estadístico-analítico e) Interpretación de los resultados: Discusión y conclusiones. Estadística, la mejor herramienta f) Informe de investigación (comunicación de resultados) Formulación del problema Conclusiones Reformulación del problema Informe Análisis de datos. Interpretación Variables de estudio. Hipótesis Diseño. Estrategia de recogida de datos 2

3 Planteamiento del problema y definición de variables El problema: En la formulación se propone una posible solución que será contrastada a través del diseño del procedimiento, la recogida y el análisis de datos. Se suele formular en forma de pregunta. Y en la definición del problema suelen expresarse las variables que intervendrán en la investigación (Ej.: Influye el nivel de ansiedad en el rendimiento deportivo?) Fuentes de problemas: Experiencia Teorías científicas Conocimiento previo Criterios para elegir un problema: * Incrementar el cuerpo de conocimiento de la disciplina * Conducir a nuevos interrogantes e investigaciones posteriores * Que se pueda investigar (posibilidad de obtener datos, etc. * Viable para el investigador (conocimientos, medios, etc.) Definición de variable: Característica que puede asumir más de un valor (nº o categoría). Los constructos se denominan variables cuando los definimos en términos explícitos. Constante: característica con un solo valor. Medición de variables: Medir asignar números de forma congruente a los fenómenos observados. Mediante una serie de reglas, que permiten operativizar la conducta. Relacionar el mundo ideal de los números con el mundo real de los objetos. Solo son válidas las relaciones que son verificables empíricamente: a) Nominal (relación igualdad-desigualdad) b) Ordinal (+ se puede establecer un orden, mayor que- igual que) c) de Intervalo (+unidad de medida, punto 0 arbitrario, igualdad-desigualdad de diferencias) d) de Razón (+ punto cero absoluto, igualdad-desigualdad de razones) Clasificación de variables: Según el papel que las variables juegan en la investigación (perspectiva metodológica) Variables Independientes (VV. II) Causa (la que se manipula, adopta distintos niveles o tratamientos) Variables dependientes (VV. DD) Efecto (la que se mide) Variables extrañas (VV. EE) Ajenas a la relación, pero pueden incidir en la VV. EE, por lo que se deben detectar, prever y controlar. Variables de selección de valores Variables predictoras No son manipuladas pero tienen el papel de independientes en investigaciones con estrategias no manipulativas (lo son por su naturaleza (historia personal) o por que por razones éticas no pueden ser planteadas). El estudio de estas variables se realiza a través de la selección de sujetos que posean la característica (que identificaremos como valores de dicha variable) Nivel de medida Ordinal Intérvalo Razón Nominal (o categórico) Tipo de variables Cualitativa Cuasicuantitativas Cuantitativas Dicotómicas (dos categorías) Politómicas (más de dos categorías) Discretas (valores enteros) Continuas (valores reales) 3

4 Formulación de hipótesis Ofrecer a partir de los supuestos teóricos una predicción tentativa del problema que se pueda contrastar. Función epistemológica: Relaciona las teorías con los hechos de la naturaleza. Función metodológica: Orienta todo el proceso de la investigación Requisitos: a) Ser consistente (sin contradicciones) b) Ser compatible con otras teorías y leyes c) Ser comprobable empíricamente Principio: Simplicidad y generalización (mejor la más sencilla y la de mayor alcance) Deben operativizarse para se contrastadas (definir con exactitud las variables) Contrastar ponerla en relación con los hechos para determinar si se adecúa o no a ellos. Las hipótesis no se pruebas, se contrastan. Si los datos la respaldan se acepta ( con cierto margen de error o nivel de confianza (probabilidad). Hipótesis general: se derivan de las teorías y son amplias. Hipótesis de trabajo (de investigación o científica): Forma concreta de formular un aspecto del problema, para que sea objeto de comprobación empírica de inmediato. Para formularla adecuadamente es necesario que exprese la relación que se espera entre las variables (esta relación a de ser la única explicación posible de los resultados que se predicen en la hipótesis) Hipótesis causal (experimental): En términos condicionales Si, entonces. Hipótesis estadísticas: somete a prueba y expresa a las hipótesis operacionales en forma de ecuaciones matemáticas. Hipótesis nula Hipótesis alternativa Establecimiento de un procedimiento para la recogida de datos Elección del Procedimiento dentro de la estrategia metodológica (experimental, observacional, de encuesta): Diseño y técnica de recogida de datos (Clases de datos que se necesitan recoger, instrumentos necesarios, materiales a utilizar, como controlar las variables que no interesan) Primero se recomienda hacer un estudio piloto (aplicación del procedimiento en una pequeña muestra para detectar los posibles problemas o riesgos del estudio. Los datos del procedimiento tienen que figurar en el informe para posibilitar la replica por otros investigadores. Selección y descripción de la muestra Especificar la población del estudio (para que los resultados sean generalizables la muestra debe ser representativa de dicha población). A cada elemento de la muestra se le denomina unidad muestral. Los sujetos constituyentes de la muestra se dominan sujetos. Tamaño de la muestra (cuantas unidades muestrales se necesitarán) y que procedimiento de muestreo debe seguirse (que la muestra sea lo más representativa posible de la población). Aparatos y materiales Elección de instrumentos, en relación con la naturaleza de las variables, los objetivos de la investigación y con las condiciones en las que se aplicarán. Población: Conjunto, finito o infinito, de elementos definidos por una o más características de las que gozan todos los elementos que la componen y sólo ellos. Censo: Estudio de todos los elementos que componen la población Muestra: Subconjunto de elementos de una población Muestreo: Proceso para elegir la muestra Inferencia estadística: generalización de los resultados de la muestra a la población 4

5 Tipos de Muestreo Probabilístico: En el que se puede calcular de antemano la probabilidad de obtener cada una de las muestras posibles. El único capaz de darnos el riesgo que cometemos en la inferencia. No probabilístico: Basado en criterios fijos o por razones de accesibilidad. Análisis de datos Mediante técnicas estadísticas. 1) Estadística descriptiva: se organizan y describen a través de puntuaciones resumen (para que sean manejables e informativos) 2) Análisis exploratorio: estudiar relaciones y modelo que mejor se ajuste a los datos. 3) Estadística Inferencial: Nos permite considerar las posibilidades de generalización a la población desde la muestra. (Ej.: Dos grupos (experimental y control) y queremos conocer hasta que punto los datos de la muestra reflejan un efecto de la variable independiente generalizable a la población y contrastar la hipótesis de que las dos medidas son distintas, utilizamos un estadístico de contraste (medida estandarizada de la discrepancia que hay entre la hipótesis de partida que se hace sobre la población y el resultado de la diferencia de medias obtenido en la muestra) que distribuiremos de acuerdo a algún modelo de probabilidad. La elección del estadístico más adecuado se basa, entre otras cosas, en unos supuestos básicos: Nivel de medida y tipo de variables Los más altos (más información) Independencia/dependencia de las observaciones Una medida de un sujeto independiente Dos medidas de la misma variable del mismo sujeto en momentos o situaciones diferentes dependientes Aspectos de la distribución Contrastes paramétricos (los más utilizados, trabaja con datos de escala de medida de razón o de intervalo, supuestos muy exigentes) Contrastes no paramétricos (No supuestos exigentes, no trabaja con datos de escala de medida de razón o de intervalo) Estadística descriptiva Probabilidad (puente) Estadística inferencial (identifica a través de los estadísticos de contraste si una diferencia es estadísticamente significativa, o puede ser explicable meramente por efecto del azar) Interpretación de los resultados de la investigación Interpretar los resultados obtenidos de acuerdo a los supuestos teóricos bajo los cuales se ha propuesto la investigación, por medio de la vinculación de los resultados del análisis de los datos con la hipótesis de investigación, con las teorías y con los conocimientos ya existentes y aceptados en el tema. El autor deberá acabar la discusión sugiriendo nuevas vías de investigación, reconociendo los límites de su propio trabajo y evaluando el alcance de los logros conseguidos. Comunicación de los resultados de la investigación Informe (oral o escrito) que comunique lo realizado y las conclusiones obtenidas. Tiene que ser sintético, claro y comprensible. Informe escrito: Bajo normas de la APA, 2009 Resumen o abstract Síntesis de 5 a 10 líneas al principio del artículo Introducción a) Revisión bibliográfica (sobre trabajos previos relacionados con la investigación) b) Finalidad justificada de la investigación (las hipótesis u objetivos) Método Pasos dados: muestra, instrumentos, etc. Análisis y resultados Justificación de las técnicas estadísticas utilizadas y descripción de los resultados por tablas, gráficos, etc.) Discusión y conclusiones Referencias bibliográficas (por orden alfabético de autores) Anexos o apéndices (para materiales y tablas anexas utilizados) 5

6 TEMA 2 ESTRATEGIAS, DISEÑOS Y TÉCNICAS La psicología es multimetodológica necesita utilizar diferentes aproximaciones metodológicas según sean los objetivos y las condiciones de investigación. Estrategia general método científico Estrategias o métodos particulares según el objeto de estudio Diferentes estrategias según: a) planteamiento cualitativo (objeto de investigación y naturaleza de los datos) b) planteamiento cuantitativo (grado de control interno o manipulabilidad de las variables (extremo máximo: estrategia experimental)) c) Métodos (todo): expresiones concretas del procedimiento general (método experimental) que condiciona el desarrollo de cada etapa con coherencia interna. Un método se apoya en diversas técnicas. Diseño: elección y especificación del procedimiento para la obtención de datos que permitan la contrastación de una hipótesis. Función normativa: Planificación del investigador, conjunto de reglas a seguir. Función denominativa: expresiones convencionalizadas de cara a la comunicación científica de las estrategias y procedimientos seguidos en el procesos de obtención de datos. Se incluyen decisiones de procedimientos que varían de una estrategia a otra. Técnicas (parte): modos específicos o procedimientos para realizar diferentes etapas particulares que posibilitan la aplicación de lo métodos. Método (procedimiento general), metodología (tratado o estudio del método) Investigación cuantitativa: Poner a prueba una hipótesis (confirmar o falsar), método hipotético deductivo. Positivismo (hechos observables y positivos, realidad única y concreta) Herramienta del investigador cuantitativo El experimento (producir situaciones para buscar las causas o factores intervinientes en los hechos) La estadística (para asegurar las afirmaciones sobre el mundo) Contacto aséptico para garantizar la objetividad de los datos. Diseños estructurados Establecer leyes Investigación cualitativa: Modo inductivo. Constructivismo (realidad construcción entre el sujeto y el objeto) y fenomenología (existencia y mundo en relación) (realidad construcción e interpretación del mundo y que no es única): Realidad empírica: objetiva y material. Cosas que existen con independencia de que tengamos o no conciencia de ellas. Realidad epistémica: el conocimiento necesita de un sujeto que conozca (que además esta en un contexto determinado. La realidad deja de ser independiente de la conciencia y adquiere diferentes significados según quien la conozca Herramienta del investigador cuantitativo el propio investigador. Su fin no es establecer leyes sino comprender la realidad. Diseños poco estructurados (a medida que la comprensión varía el diseño de adapta a este nuevo estado) Interpretativa Los hechos y los valores del investigador influyen en la generación del conocimiento. La subjetividad e intersubjetividad son los medios por los que se conoce la realidad, no obstáculos sino herramientas. Interdependencia entre los hechos y las teorías (un hecho es considerado como hecho, en tanto que tiene significado para una determinada teoría, Ej.: Piaget (errores como hechos) y Simón (aciertos como hechos). 1

7 Positivismo Constructivismo y fenomenología Realidad una muchas Relación sujeto-objeto Sujeto externo a la realidad interdependientes Valores en el conocimiento suspendidos median y configuran Relaciones causales si no Generalización si no Contribución de la inv. al conocimiento verificación descubrimiento INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA ESTRATEGIA EXPERIMENTAL Relaciones causales entre las variables, generando la aparición del fenómeno con la manipulación de las VI, midiendo su efecto sobre las VD y teniendo control sobre las VE. El método experimental es el que más garantías da para la Contrastación de hipótesis causales. Estas condiciones controladas a la vez que le permite obtener datos limpios y seguros le pone límites. No se pueden controlar todas las variables que intervienen en un fenómeno. Diseños experimentales de comparación de grupos Su estructura es en base a cuatro decisiones: 1. estrategia univariable o multivariable (nº de VD) (Si el efecto de la VI se realiza a través de las medidas de distintas VD o a través de una única VD) 2. estrategia simple (unifactorial) o factorial (nº de VI) (Número de VI manipuladas, es diseño factorial proporciona información de los efectos de cada VI y de su efecto combinado) 3. estrategia intersujeto o intrasujeto (nº de grupos) Grupos diferentes a distintas condiciones (intersujeto) se basa en que los grupos son inicialmente equivalentes para que sus diferencias se puedan atribuir a la VI. Y esto se consigue por la aleatorización que puede ser completa o restringida. Todos los sujetos a todas las condiciones (intrasujeto), cada sujeto actúa como control o referencia de si mismo (equivalencia inicial), el mismo grupo proporciona medidas cuyas diferencias podrán ser atribuidas a la VI, pero se pueden generar efectos contaminantes que deben ser controlados 4. estrategia de aleatorización completa (simple) o con restricciones Completa Restringida Diseños de grupos aleatorios Diseños de bloques Diseños equiparados La fuente de datos es un grupo de sujetos la muestra, se apoya en la variabilidad de cada grupo y en su comparación para el análisis de los datos y la interpretación de los resultados. Diseños de caso único Desde finales del siglo XIX. Importancia del componente temporal o longitudinal implicado en la serie amplia de datos o medidas del sujeto necesarias y la interrupción de ella por la aplicación de un tratamiento, proporcionando dos elementos de comparación 8antes y después de ella) Diseños cuasi experimentales Para estudiar problemas de relevancia social que no se pueden trasladar al laboratorio (susceptibles de ser estudiados con un procedimiento controlado). Fenómenos en su entorno real. Comparte con el diseño experimental la intervención específica de la VI o tratamiento, pero los grupos no se pueden organizar por asignación aleatoria, por lo que no garantiza la equivalencia inicial de los grupos y los resultados pueden diferir entre si. 2

8 ESTRATEGIA NO MANIPULATIVA (SELECTIVA O CORRELACIONAL) DISEÑOS EX POST FACTO, ENCUESTA Y ESTUDIOS OBSERVACIONALES Hay fenómenos que no pueden provocarse de forma manipulada. Estudia los fenómenos a partir de la selección de los sujetos en función de que posean entre sus características un determinado valor o modalidad (actitud, nivel cultural, etc.) de las variables de estudio para poder estudiar la relación existente entre ellas o con la respuesta que dan ante una determinada tarea o situación (tiempo de reacción en la conducción) Coincide con el método correlacional pero con una mayor amplitud metodológica por: naturaleza de las variables (variables de selección de valor estrategia de recogida de datos (no hay manipulación intencional sino medida de los sujetos seleccionados en las variables de estudio) Diseño Es Post facto Variables de estudio selección de valores Objetivos de la investigación explicaciones de los fenómenos en términos de relaciones funcionales e incluso causales Encuesta Objetivos de la investigación prioridad a aspectos expansivos de la muestra y amplitud del estudio Estudios observacionales Recogida de datos sin restricciones, que garantiza la replicabilidad mediante la aplicación sistemática de sistemas de codificación ad hoc (Generalmente se refiere a una solución elaborada específicamente para un problema o fin preciso y, por tanto, no es generalizable ni utilizable para otros propósitos. Se usa pues para referirse a algo que es adecuado sólo para un determinado fin. En sentido amplio, ad hoc puede traducirse como «específico») que posibilitan el registro. Objetivos de la investigación estudio de la conducta espontánea en situación natural. Permite la comprensión del por que o para que del comportamiento. 1 ->Univariado VD 2 o más - >Multivariado Diseños experimentales VI 1 ->Unifactorial 2 o más ->Factorial Grupos 1 -> Intrasujeto 2 o más -> Intersujeto estrategia de aleatorización Completa Incompleta Diseños de grupos aleatorios Diseños de bloques Diseños equiparados APROXIMACION MULTIMÉTODOS La investigación científica es un proceso ordenado, global e integrado. Cada método tiene un ámbito de actuación idóneo pero no limitado (psicología básica-diseños experimentales, Psicología Evolutiva-diseños ex post facto, etc.) pero la aproximación metodológica permite aprovechar las aportaciones de todas las estrategias compensándose sus limitaciones. Ej.: Relación entre consumo de alcohol y accidentes de tráfico. Objetivo: identificar variables psicológicas implicadas en el accidente VD (tiempos de reacción) automatizada VI alcohol (niveles: tres dosis distintas, una de ella será 0) Hipótesis: A mayor alcohol mas tiempo de reacción. 3

9 Procedimiento: simulación de conducción con apariciones de obstáculos ante los que tendrán que frenar lo más rápidamente posible (se registra de forma automática el tiempo de reacción) Estrategia intersujetos (a partir de la muestra, asigna aleatoriamente sujetos a los 3 grupos) La relación de contigüidad (el investigador da la dosis que estipula de alcohol y la da antes de la prueba de conducción) es una condición necesaria para poder establecer relaciones entre las variables. Se controlan las condiciones ambientales (misma temperatura para todos) Se utiliza la técnica de control constancia para la velocidad (fijamos la misma velocidad para todos) La condición de manipulación y control puede tener el precio de reducir las realidades complejas a situaciones sencillas y controlables fragmentando, tratando por separado aspectos que indisolublemente van unidos (alcohol y velocidad, por ej.) Diseño ex post facto retrospectivo: estudio de accidentes ocurridos en los últimos tres años en los que los conductores implicados hayan sido responsables como grupo de estudio. No se manipulan las variables, sino que las operativiza a través de la selección de sujetos, en función de que posean o no una determinada característica (en este caso la implicación o no en un accidente) Una vez seleccionados, se analizan los datos de la presencia o no de alcohol, se asigna una puntuación de gravedad a los accidentes y se relaciona con el nivel de alcoholemia del conductor, si hay correspondencia las dos V están relacionadas. Pero siempre hay V (edad, sexo, estado físico, etc. ) que pueden influir y que se deben controlar y cuando no se puede, influyen en los resultados limitando la posibilidad de interpretar los resultados. Principal limitación. Método científico Estrategias o métodos particulares Diseños Técnicas Investigación cuantitativa Investigación cualitativa Investigación cuantitativa (estrategias) Experimental Comparación Caso Cuasi- de grupos Ex post único Experimental facto No manipulativa Encuesta Observacional 4

10 TEMA 3 LA NATURALEZA DEL CONTROL El objetivo de cualquier investigación es estudiar las relaciones entre las variables y poder concluir que cambios en la VD son debidos a los cambios en la VI. Pero esto es muy difícil de estudiar, ya que en la VD (respuesta de los sujetos) intervienen muchas otros factores. Para controlar esto se utilizan las técnicas de control, que nos permiten conocer la causa de la variabilidad y el margen de error de nuestras conclusiones. Junto con la VI ocurren otros factores que pueden proceder del sujeto (edad, género, inteligencia, etc.), del ambiente (ruido, luz, etc.) y del procedimiento de estudio (experimentador, instrucciones, aparatos de registro, etc.) cuando se decide cual va a ser la VI, se tiene que control el experimento de tal modo que la influencia del resto de V no produzcan variaciones en la VD, para lo que se usa el control. Cuando de realiza un experimento se somete a los sujetos a varios niveles de la VI (al menos 2: ausencia o presencia) y se toman medidas de la VD para ver el efecto. La variabilidad observada en la VD Varianza total Parte de las variaciones se deben a la VI y otras, a otras V Varianza sistemática y varianza error Tendencia a desviarse u orientarse en un sentido más que en el otro Varianza sistemática Por influencia de la VI Varianza sistemática Primaria Por influencia de VE Varianza sistemática Secundaria V. Total = V. Sistemática (V. Sistemática primaria (infl. VI)+ v. Sistemática secundaria (infl. VE)) + V. error (Infl. Factores aleatorios) Varianza sistemática Primaria o Varianza intergrupo: Variabilidad de la medida de VD por la influencia de VI. Es la que se busca. Cálculo: 1.- calcular la media aritmética (X= suma de todos los valores (X1, X2, X3 +Xn) = E X i n= nº total de observaciones n 2.- hallar la variabilidad (diferencia entre la media de cada grupo y la media total) 3.- calcular la varianza intergrupos = Sumatoria X 2 n Varianza sistemática Secundaria: Variabilidad de la medida de VD por la influencia de VE. Se le dice sistemática porque es predecible y controlable. Varianza error o varianza intragrupo: Cuando las VE son desconocidas e imprevisibles y por tanto incontrolables. Esta es la porción de la varianza total que queda por explicar cuando de han eliminado todas las influencias sistemáticas (controlables). Pueden constituir fuentes de variación aleatoria (ej. Motivación de los sujetos) Control: capacidad del investigador de producir fenómenos bajo condiciones reguladas. Para ello es necesario determinar la conducta a observar (VD) conocer la variables que pueden afectarle, elegir una o más como VI y el resto pasan a ser VE, poder manipular la VI y eliminar o mantener constantes las VE. VI manipular VE eliminar o mantener constante Factores Aleatorios influencia mínima Principio Max-Min-Con Maximizar la varianza sistemática primaria: Que la influencia de la VI sobre la VD sea mayor que la de las V que no se pueden controlar. Se consigue eligiendo valores de la VI adecuados para producir cambios en la VD, que dependerá del tipo de relación entre las variables: Relación lineal o monotónica valores extremos Relación curvilínea valores intermedios Ignoramos que relación tienen muchos valores Minimizar la varianza sistemática de error: es la variabilidad inconsistente causada por fluctuaciones aleatorias es el ruido de fondo. Su origen: * Errores de medida (instrumentos poco precisos) 1

11 *Diferencias individuales (cuando son imposibles de determinar (ej.: cansancio, distracciones, etc.)) * Procedimiento experimental (instrucciones poco claras, etc.) Instrumentos precisos Gran tamaño de grupos (a mayor tamaño de grupos, mayor es la probabilidad de que los errores se cancelen entre si) Instrucciones claras e iguales para todos Experimentador debe ser el mismo y no debe conocer la hipótesis. Controlar la varianza sistemática secundaria: es la variabilidad de la medida de la VD debida a la influencia de las VE que no se pudieron controlar. Fuentes de las VE: Variables del sujeto: diferencias individuales (sexo, edad, etc.) influencia mayor en intergrupo Aspectos ambientales (ruido, luz, temperatura, etc.) Procedimiento experimental (instrumentos de medida, instrucciones, el experimentador, etc.) Experimentador (influencias sobre los resultados del estudio (por la edad, la experiencia, la interpretación de los datos, etc.) Se pueden dar en intergrupo, intersujeto, intragrupo, intrasujeto o mixtas. Intergrupo: cada grupo con tratamiento único y diferente. Hay que preocuparse por las diferencias individuales, para asegurarse que los grupos son equivalentes en las VE. Intragrupo: No hay que preocuparse por las diferencias individuales porque el grupo pasa por todos los tratamientos, pero si de: a) Que el aprendizaje de una prueba no le sirva para la siguiente. b) Que el orden de la presentación no influya en los resultados. c) Que no queden efectos residuales que puedan contaminar el siguiente tratamiento. Mixtas: algunos sujetos pasan por todos los tratamientos, otros solo por algunos. Hay que controlar la V asociadas al intragrupo y al intergrupo. Técnicas de control Se determinan según la naturaleza de la VE. Su función es lograr y mantener la equivalencia inicial de los grupos (condición necesaria para las comparaciones) TÉCNICAS DE CONTROL VARIANZA SISTEMÁTICA PRIMARIA VARIANZA SISTEMÁTOCA SECUNDARIA VARIANZA SISTEMÁTICA ERROR Valores extremos-relación líneas Eliminación Instrumentos válidos, sensibles y fiables Valores medios-relación curvilínea Constancia Incremento en el tamaño del grupo Muchos valores- relación desconocida Balanceo Mismo experimentador para todos Bloques Emparejamiento Aleatorización Sujeto como control propio Contrabalanceo Simple y doble ciego Sistematización VVEE Técnicas estadísticas 2

12 Eliminación: eliminar las VE del estudio. Valor 0 de la VE eliminando todos los demás valores (Ej.: Eliminar el ruido ambiental insonorizado) Constancia: Cuando no se puede eliminar, se usa un valor distinto de 0, manteniéndolo constante en todos los sujetos. (Ej.: VE: temperatura ambiente misma temperatura para todos) Adecuada para variables físicas y de sujetos Balanceo o equilibración: equilibrar el efecto de una Ve manteniendo constante la proporción de cada valor de la VE en todos los grupos. Se pueden usar varios valores distintos de 0 si se mantiene la proporción. Mediante técnicas de. Aleatorización: (asociada a diseños de grupos aleatorios) el más utilizado e importante. Permite el control de las variables conocidas y de la desconocidas, se usa cunado no se sabe como pueden influir ciertas VE. Se reparten aleatoriamente los distintos valores de la VE entre los distintos grupos (para asignar los participantes a los grupos o para asignar los tratamientos a los grupos) Las VE tienen las mismas probabilidades de actuar en todos los grupos. Requiere un gran nº de sujetos Bloques: se forman subgrupos (bloques) con puntuaciones similares en una VE relacionada con la VD variable de bloqueo y se asigna el mismo nº de sujetos de cada bloque a cada grupo. (Ej.: estatus económico, se forman 3 subgrupos (medio, alto y bajo) y luego se asigna el mismo nº de sujeto de cada bloque a cada grupo y tendríamos la misma proporción de presencia de los tres niveles en cada grupo) Emparejamiento o equiparación: Asignara a cada uno de los grupos sujetos que posean la misma magnitud en una o varias VE muy relacionada (variable de emparejamiento) con la VD. Su efectividad depende del grado de correlación entre las VE y la VD. Quedan fuera los que quedan sin pareja. Para muestras pequeñas. Sujeto como control propio: Asociada al diseño intrasujeto. Para controlar las VE de los sujetos. Todos los sujetos pasan por todas las condiciones. Puede que la respuesta del sujeto esté influida por el orden de presentación de las condiciones efecto de orden o error progresivo, que se controla con el contrabalanceo, o puede pasar que cuando se le aplica al sujeto un nuevo tratamiento no se le haya pasado el efecto del anterior efectos residuales o de arrastre, se controla espaciando mas las condiciones y con el contrabalanceo. Contrabalanceo o equiponderación: Para controlar el error progresivo, se basa en la existencia de una relación lineal entre el error progresivo y el orden de cada tratamiento dentro de una secuencia experimental (aumenta el nº de orden, aumenta el nivel de error) Pretende distribuir el error equitativamente entre todas las condiciones. A cada sujeto se le presentan las condiciones en un orden diferente cada una debe aplicarse el mismo nº de veces y en el mismo orden. 3

13 1. Contrabalanceo intrasujeto: Controla el error progresivo individual. Primero tratamientos en un orden y luego en el inverso (Ej.: ABCCBA, cada tratamiento provoca un nivel de error: A 0; B 1; C 2; C 3; B 4: A 5, si sumamos los niveles de cada tratamiento, veremos que todos tienen el mismo nivel de error de arrastre: A= 0 + 5= 5; B=1+4=5; C=2+3=5) Esta técnica distribuye el error progresivo por igual en la secuencia experimental. Inconveniente: Cada sujeto recibe más de una vez el tratamiento. 2. Contrabalanceo intragupo: Controla el error progresivo grupal. Distintas secuencias de tratamientos a diferentes subgrupos. a) Completo: Si se utilizan todas las combinaciones posibles de tratamientos. Se calculan hallando el factorial del nº de condiciones (Tienes tu número y lo multiplicas por todos los números enteros que hay antes de ese número hasta llegar a 1.Por ejemplo: 4! = 4*3*2*1, Por lo tanto 4! = 24) Si hay dos condiciones: AB, el factorial de 2!= 2.1=2 AB Y BA, dividimos en 2 subgrupos (con = nº de sujetos en cada uno) y aleatoriamente aplicamos una secuencia a c/u (Grupo 1 Secuencia AB; Grupo 2 secuencia BA) Si hay tres condiciones experimentales: ABC, 3!=3.2.1=6 ABC, BCA, CAB, ACB,, BAC, CBA y dividimos la muestra en 6 subgrupos y asignamos aleatoriamente una secuencia a c/u. Cada subgrupo debe tener un mínimo de 1 sujeto y cada secuencia hay que aplicarla al mismo nº de sujetos, por lo que el nº de sujeto debería ser = al nº de sujetos a los que se aplica la secuencia por el nº total de secuencias (r.n r: nº de sujetos por subgrupo y n: nº de secuencias) No es adecuado si el nº de tratamientos es grande. b) Incompleto: Si se utilizan solo algunas de las combinaciones posibles de tratamientos. a) estructura de cuadrado latino: Solo se utilizan tantas frecuencias como tratamientos haya en el experimento y cada secuencia se administra a un subgrupo diferente. Para saber que secuencia utilizar vamos rotando la condición inicial sucesivas veces hasta llegar al nº deseado (Ej.: 6 tratamientos ABCDEF, dividiremos la muestra en 6 subgrupos y aplicaremos a cada subgrupo una secuencia diferente (en lugar de aplicar 6!= =720 como en el contrabalanceo completo) ABCDEF BCDEFA CDEFAB DEFABC EFABCD FABCDE Con tantas filas y columnas como nº de tratamientos. Cada condición aparece una vez en cada fila y en cada columna y en cada posición ordinal. b) aleatorio: Selecciona al azar d todas las secuencias posibles, tantas secuencias como nº de participantes. Y aplica aleatoriamente una secuencia a cada participante. (Ej.: 5 tratamientos ABCDE y 60 sujetos en la muestra, el nº total de secuencias sería de 120 (5!= =120) pero solo tenemos 60 participantes, entonces elegimos aleatoriamente 60 secuencias y le asignamos aleatoriamente una a cada sujeto) Requiere un nº elevado de sujetos. 4

14 Intrasujeto Contrabalanceo Completo Intragrupo Incompleto Cuadrado latino Aleatorio Simple y doble ciego: controla errores de la demanda de la situación experimental y del efecto del experimentador. Simple ciego: Los participantes desconocen la situación experimental en la que se encuentran y el tratamiento que se les aplica. Doble Ciego: Ni los participantes ni el experimentador conocen en que condición se encuentran (Ej.: psic. Clínica cuando se trabaja con fármacos y placebos) Sistematización de las VE: El investigador convierte una VE en una VI y la incorpora a la (investigación (Ej.: como influye la publicidad en la elección de juguetes y cree que la variable género es importante, puede: seleccionar solo niños o solo niñas o introducir el género como VI (mediante diseño factorial en estrategia experimental o mediante diseño complejo en la estrategia ex post facto) Técnicas estadísticas: El control no se hace sobre las VE sino aplicando procedimientos estadísticos posteriormente. Nos permiten separar el efecto de la VI sobre la VD del efecto de las VE sobre la VD. Útiles cuando la conducta es muy compleja. Las más utilizadas son: correlación parcial y análisis de covarianza (ANCOVA) 5

15 TEMA 4 LA VALIDEZ DE LA INVESTIGACIÓN Toda investigación tiene como objetivo obtener información sobre las relaciones funcionales entre las variables objeto de estudio. La validez de una investigación está relacionada con la veracidad de sus resultados. Y está en función de la estrategia de investigación utilizada y del cuidado y rigurosidad de su planificación. + Validez, + fuerza en sus conclusiones, + poder de generalización Validez: grado de confianza que puede adoptarse respecto a la veracidad o falsedad de una determinada investigación. Campbell y Stanley 1966 Validez interna (amenazas que puede ser controlada por la asignación aleatoria) Validez externa (amenazas que no se pueden controlar con la asignación aleatoria) (Hasta entonces se asumía que la mera asignación aleatoria de los sujetos a los tratamientos controlaba los sesgos y llevaba a conclusiones sólidas) Coock y Campbell (1979) Validez de conclusión estadística (previa a la validez interna) Validez de constructo (previa a la validez externa) 1. Validez de conclusión estadística 2. Validez interna 3. Validez de constructo 4. Validez externa La validez de una investigación se evalúa en función de: Calidad de la inferencia causal (validez interna) Grado de generalización (validez externa) Shadish, Cook y Campbell (2002) Validez de la Inferencia causal Grado de generalización Validez de la conclusión estadística Existe relación causal entre 2 variables? Validez interna si existiese es de naturaleza causal o puede darse sin el tratamiento? Validez del constructo Si existiese y fuera causal Cuáles son los constructos implicados? Qué relación mantienen con las V utilizadas? En que medida las V son representativas de sus respectivos constructos? Variable extena si se da todo lo anterior en que medida se puede generalizar a otros sujetos y contextos? 1

16 VALIDEZ DE CONCLUSIONES ESTADÍSTICAS O VALIDEZ INFERENCIAL Potencia de un diseño para detectar el efecto del tratamiento grado de confianza (dado un nivel determinado de significación estadística) en la correcta inferencia de la hipótesis. Validez principalmente de dos inferencias estadísticas que pueden afectar la covariación (relación empírica entre la VI y la VD): 1. Si dichas V covarían (Error Típico I y Error Típico II) 2. Y si es así, cual es la magnitud empírica de dicha covariación (Infra o sobreestimación de la magnitud de la covariación) Amenazas en general: Elección de a prueba estadística y nivel de significación estadística Aumento de la varianza error, los tratamientos y la muestra En particular: Violación de los supuestos del modelo estadístico: A veces aplicamos una prueba sin tener en cuenta los supuestos que deben cumplir los datos para que esa prueba se pueda aplicar. Control Se debe elegir adecuadamente una prueba estadística paramétrica o no paramétrica (procedimientos estadísticos y de decisión basados en las distribuciones de los datos reales. Estas son determinadas usando un número finito de parámetros. Cuando desconocemos totalmente que distribución siguen nuestros datos entonces deberemos aplicar primero un test no paramétrico, que nos ayude a conocer primero la distribución. La mayoría de procedimientos paramétricos requiere conocer la forma de distribución para las mediciones resultantes de la población estudiada. Para la inferencia paramétrica es requerida como mínimo una escala de intervalo, esto quiere decir que nuestros datos deben tener un orden y una numeración del intervalo. Es decir nuestros datos pueden estar categorizados en: menores de 20 años, de 20 a 40 años, de 40 a 60, de 60 a 80, etc., ya que hay números con los cuales realizar cálculos estadísticos. Sin embargo, datos categorizados en: niños, jóvenes, adultos y ancianos no pueden ser interpretados mediante la estadística paramétrica ya que no se puede hallar un parámetro numérico (como por ejemplo la media de edad) cuando los datos no son numéricos), dependiendo de si los datos cumplen o no los supuestos del modelo. Baja potencia estadística: Potencia: es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando la hipótesis alternativa es la cierta. Cuando no elegimos bien el nivel de significación estadística ni el tamaño de la muestra podemos concluir que la relación entre la VI y la VD no existe cuando si existe (Error Típico II, aceptamos la hipótesis nula cuando la hipótesis alternativa es cierta) A + tamaño de muestra +posible de detectar el efecto del tratamiento. Control elegir adecuadamente el nivel de significación estadística y el tamaño de la muestra. VALIDEZ INTERNA Probabilidad de obtener conclusiones correctas acerca del efecto de la VI sobre la VD Esta inferencia causal (porque se centra en los factores causantes del cambio observado en la VD) será válida en la medida en que el diseño de investigación permita establecer una contigüidad temporal entre la VI y la VD y eliminar todas las hipótesis explicativas rivales. Además de controlar las CE debe distinguir la dirección de la causación (VI VD o VD VI) y esta distinción dependerá del conocimiento de la secuencia temporal de las V (es más fácil de detectar en un método experimental que en uno no experimental) Se logra cuando se controla la varianza sistemática secundaria (Variabilidad de la medida de VD por la influencia de VE), cuando los grupos solo difieren entre en el tratamiento y cuando la medición de la VD es fiable. Amenazas: Procedencia temporal ambigua de la causa: Falta de claridad sobre causa y efecto. En investigaciones no experimentales y ex post facto (V de estudio son de selección de valores). Control no experimentales/diseños longitudinales y técnicas de análisis de datos (ecuaciones estructurales, análisis de senderos, etc.) 2

17 Historia: Acontecimientos que ocurren durante el desarrollo del estudio (dentro o fuera) y que puedan afectar a la VD y confundir los resultados (factores ambientales, vida personal del sujeto, etc.) Control grupo control o técnicas de aleatorización, de constancia o de eliminación (mantener constantes las VE o eliminarlas de todos los grupos). Maduración: Procesos internos (del propio sujeto) e independientes del tratamiento, no debidos al aspecto ambiental, como consecuencia del transcurso del tiempo (fatiga, aburrimiento, crecimiento, etc.) Más probables en intervalos de tiempo largos entre el tratamiento y la medición de la VD y cuando los participantes son niños. Control reducir el tiempo del experimento y añadir un grupo control. Administración de pruebas: la familiaridad por la administración de una prueba puede distorsionar la respuesta de la siguiente. En diseños intersujetos cuando se utilizan medias pretest y postest, en diseños intrasujetos (efecto de orden o error progresivo y efectos residuales o de arrastre Control Grupo control y contrabalanceo Instrumentación: Proceso de medición de la VD. Cambios en los instrumentos por el paso del tiempo o la mala calibración y en la metodología observacional por cambios en el observador (conocimientos, percepción, cansancio, etc.,) Control entrenamiento de observadores y utilización de instrumentos estandarizados, válidos y fiables. Cuando son errores aleatorios (aumentarían la varianza de error) que se controla utilizando grupos grandes de sujetos Selección diferencial: La formación de grupos debe ser equivalente antes de la aplicación del tratamiento. Amenaza frecuente en diseños cuasiexperimentales (grupos ya formados). Control Diseño intersujeto: Selección aleatoria, bloques aleatorios, emparejamiento. Diseño intrasujeto: selección aleatoria de la población. Diseños no experimentales: muestras amplias y representativas. Mortalidad experimental: Perdida de participantes durante el tratamiento que amenaza la equivalencia inicial. Control grupos grandes Regresión estadística: Cuando la selección de los sujetos es en función de los valores obtenidos en una variable (y no aleatoriamente) y seleccionamos a sujetos con puntuaciones muy extremas y al volver a medir esas puntuaciones se han acercado a valores medios. A consecuencia de la falta de fiabilidad de los instrumentos. Control Realizar varia medidas antes de seleccionar a los sujetos (pero se podrían familiarizar con el test y aparecer la amenaza administración de prueba ) Posible interacciones de todas con la selección diferencial VALIDEZ DE CONTRUCTO Grado de correspondencia entre la manipulación de la VI y la media de la VD y el constructo teórico que se pretende estudiar o medir (hasta qué punto se pueden inferir constructos a partir de relaciones causa-efecto entre las variables). Validez de constructo de una causa: grado en que la VI representa el constructo teórico al que se pretende atribuir el efecto del tratamiento de la conducta Validez de constructo de un efecto: grado en que la VD representa el atributo teórico que pretende medir. Amenazas: Deficiente comprensión, explicación o definición del constructo por parte de los investigadores que da lugar a una inadecuada operativización. Inadecuada medición de los constructos. Control Desarrollar una teoría adecuada de constructo que lo relacione con otros constructos y con otras posibles operacionalizaciones. Cuando los participantes son humanos la reactividad a los dispositivos experimentales puede afectar a la validez externa y a la validez del constructo, se controla con el simple ciego o con el doble ciego. VALIDEZ EXTERNA 3

18 Posibilidad de generalización de los resultados a poblaciones (validez poblacional) a las situaciones (Validez ecológica o a momentos temporales (validez histórica) diferentes a los utilizados en esa investigación. Para que esto suceda es fundamental que la muestra sea representativa y que se haya seleccionado aleatoriamente. Amenazas: Interacción entre el tratamiento y aspectos de la investigación (selección, situación y momento temporal) Relacionadas con la interacción: 1. Interacción entre selección y tratamiento (selección X tratamiento): Carece de validez poblacional cuando los resultados no pueden generalizarse a la población de referencia ni a otras poblaciones debido a que la interacción hallada es específica de los participantes del estudio (no representan a la población. Control acotando las características de la población de referencia y seleccionando aleatoriamente la muestra (si no es posibles hay que incluir muchos sujetos heterogéneos en las variables relacionadas y replicar el experimento en muestras diferentes. 2. Interacción entre situación y tratamiento (situación X tratamiento): Disminuye la validez ecológica. Provocada por la artificialidad de las situaciones experimentales. Muy frecuente en el método experimental y poco frecuente en la metodología cualitativa. Control Replicar la investigación en situaciones diferentes y que la situación experimental sea lo más natural posible. 3. Interacción entre historia y tratamiento (historia X tratamiento): Déficit de la validez histórica. Si durante la investigación ocurren acontecimientos que interactúan con el tratamiento, los resultados se vincularan a ese momento temporal y no se podrá generalizar a momentos diferentes. Control Replicar el experimento en momentos temporales distintos. No relacionadas con la interacción: 1. Interferencia de tratamientos múltiples: En diseños Intrasujetos varios tratamientos a los mismos participantes. La respuesta del sujeto puede estar condicionada por los tratamientos anteriores. Disminuyendo la validez externa e interna y reduce la capacidad de generalización. Control Contrabalanceo. 2. Efecto reactivo de las pruebas: Parecida a la anterior (también en diseños intersujetos con pretest. El pretest puede sensibilizar al sujeto, disminuyendo la validez externa e interna y reduce la capacidad de generalización. Control Igual que en administración de pruebas: Grupo control y contrabalanceo. 3. Efecto reactivo de los dispositivos experimentales: Cuando un participante se sabe observado y evaluado puede suponer lo que el experimentador quiere de él (características de la demanda de la situación experimental) y evitar las respuestas que cree suscitarán una reacción negativa. Control Simple ciego o doble ciego. También puede que los sujetos no respondan al tratamiento sino a la novedad de la situación en la que el tratamiento se administra. A M E N A Z A S VALIDEZ DE CONCLUSIONES ESTADÍSTICAS O VALIDEZ INFERENCIAL Potencia de un diseño para detectar el efecto del tratamiento Nombre Descripción Control Violación de los supuestos del modelo estadístico Baja potencia estadística Se infra o sobrevalora el tamaño y la significación del efecto del tratamiento Seleccionar adecuadamente prueba estadística paramétrica o no paramétrica. Se concluye que No existe relación entre las variables cuando SI la hay (Error tipo II) VALIDEZ INTERNA Seguridad de que los efectos del tratamiento solo se deben a éste Nombre Descripción Control Aumentar el tamaño de la muestra Ambigüedad de la contigüidad temporal Falta de claridad sobre causa y efecto Diseños longitudinales y técnicas de análisis de datos Historia Acontecimientos durante el desarrollo (dentro y fuera) Grupo control; Técnicas de aleatorización, constancia y eliminación Maduración Procesos internos a consecuencia del paso del Menor tiempo entre el tratamiento y la 4

19 Administración de pruebas Instrumentación Selección diferencial Mortalidad experimental Regresión estadística tiempo. Independientes del tratamiento La familiaridad con la prueba distorsiona el resultado de la siguiente Mala calibración de los instrumentos o cambios en la percepción de los observadores Formación de grupos equitativos antes del tratamiento Perdida diferencial de participantes durante el tratamiento En la selección se sujetos por valores, los puntajes antes extremos se acercan a los valores medios por errores en los instrumentos medición de la VD; grupo control Grupo control; Contrabalanceo Entrenamiento a los observadores; instrumentos estandarizados, válidos y fiables Asignación aleatoria, emparejamiento Grupos grandes Instrumentos fiables; Seleccionar adecuadamente prueba estadística paramétrica o no paramétrica. VALIDEZ DE CONSTRUCTO Grado en que los constructos teóricos de tratamiento de causas y efectos están correctamente operacionalizados Nombre Descripción Control Inadecuada comprensión del constructo teórico Inadecuada medición de los constructos Reactividad de los dispositivos experimentales Desarrollar teoría adecuada del constructo que lo relaciones con otros constructos y con otras posibles operaciones Técnicas de simple ciego o de doble ciego VALIDEZ EXTERNA Grado en que podemos generalizar la relación causal más allá de las circunstancias en las que se ha obtenido Nombre Descripción Control Amenazas relacionadas con la interacción: Poblacional Selección X tratamiento Aleatorización, Muestras heterogéneas, Replicación en muestras diferentes Ecológica Situación X tratamiento Replicación en ambientes diferentes Histórica Historia X tratamiento Replicación en momentos temporales diferentes Amenazas No relacionadas con la interacción: Interferencia de tratamientos múltiples Efecto reactivo de las pruebas Efecto reactivo de los dispositivos experimentales Respuesta condicionada por tratamientos anteriores El pretest sensibilizar al sujeto y condiciona la respuesta El participante se sabe observado y evita las respuestas que cree suscitarán una reacción negativa. Contrabalanceo Grupo control y contrabalanceo Simple ciego o doble ciego 5

20 TEMA 5 MÉTODOS Y DISÑOS EXPERIMENTALES Comienzo de la psicología científica Fechner, 1º en aplicar los métodos matemáticos a los problemas psicológicos. Comienzo de la psicología como ciencia Wundt, cuando se aplica el método experimental al objeto de estudio de la psicología. DEFINICIÓN, CARACTERÍSTICAS Y OBJETIVO DEL MÉTODO EXPERIMENTAL Se crea una situación experimental en la que se pretende buscar una relación de causalidad entre un aspecto del ambiente (VI) y un aspecto de la conducta del sujeto (VD), controlando el resto de los factores (VE) que podrían influir en la conducta estudiada. Situación experimental experimento: en un laboratorio (Experimento de laboratorio) En el marco natural del sujeto (Experimento de campo) En ambos casos el investigador crea las condiciones en lugar de esperar que se den de forma natural. Se puede repetir y variar para ver las diferencias Replicar Se realizan ensayos pilotos para estudiar aspectos como la influencia de VE, nº de estímulos, etc. Experimento piloto Requisitos del método científico Manipulación (Se determina los valores de la VI y se crean las condiciones para la presentación artificiales de esos valores. Al menos una de las VI debe ser manipulada intencionalmente (cuando solo permiten la manipulación por selección de valores (edad, sexo, inteligencia, status socioeconómico, se usa el método como el ex post fact )) VI Mínimo 2 condiciones experimentales (para que contraste la situación se crea, como mínimo, un grupo que pase por dos condiciones o dos grupos uno experimental al que se le aplica el tratamiento y otro de control al que no se le aplica el tratamiento) Estrategia intrasujeto (1 grupo) Estrategia intersujeto (2 o más grupos) Equivalencia inicial de grupos Aleatorización (Se usa en dos momentos: a) al asignar los participantes al grupo y b) al asignar los grupos a los tratamientos. Con esto se logra la equivalencia inicial) Estrategia intrasujeto Control (Acción directa y manipulativa del experimentador sobre la VI y las VE, lo que permite que las conclusiones sobre los cambios de la VD son debidos a las modificaciones de la VI) VI VE Fluctuaciones aleatorias Objetivo: Causalidad entre VI VD Para que exista causalidad se tienen que dar tres condiciones: 1. Contingencia temporal entre las V (la VI debe preceder a la VD) 2. Correlación o covariación entre las V (el cambio de valores de la 1º conlleve un cambio proporcional directo o inverso con 2º) 3. No espuriedad (No debe existir una tercera variable que explique la relación por ser la verdadera causa) 1