¡Descarga Diseño experimental: depresión en personas con abuso de sustancias - Prof. Subirana y más Resúmenes en PDF de Diseños y Grupos solo en Docsity!
TEMA 1. EL MÉTODO CIENTÍFICO: Concepto de ciencia,
características y fases del método científico.
1. MÉTODO CIENTÍFICO
1.1. CIENCIA
➔ Conjunto de conocimiento adquiridos mediante la aplicación del Método Científico (McGuigan, 1997) ➔ Conjunto de conocimientos organizados mediante el uso sistemático (siempre lo estamos haciendo del mismo modo) de la observación controlada (Towsend, 1953) ➔ Conjunto organizado de conocimiento reunidos mediante la utilización de la observación sistemática (Zimmy, 1961)
1.2. SUPUESTOS DEL MÉTODO CIENTÍFICO
- Universo ordenado: siempre del mismo modo (metódico, sistemático...)
- Universo accesible al conocimiento: si el estudio ha funcionado, lo publicaré para darlo a conocer. Si es bueno, volveremos a encontrar los mismos resultados. (que el que podamos estudiar y que los otros lo puedan estudiar también)
**1.3. OBJETIVOS DEL MÉTODO CIENTÍFICO
- DESCRIBIR:** identificar las variables que hay y en qué grado. La descripción es todo aquello de la estadística descriptiva , simplemente es ver que pasa, describir la realidad. Si solo describo, solo explico lo que pasa pero podría ir más allá formulando hipótesis (segundo objetivo). 2. EXPLICAR: se produce al formular preguntas y conjeturas sobre las causas de los fenómenos. No solo el % de estudiantes de la mañana hacen esto y los de la tarde esto, sino que busco una explicación en los resultados encontrados. En este caso, ya voy un paso más allá. 3. PREDECIR: anticipar la ocurrencia de un acontecimiento. Predecir quiere decir que haré unas pruebas específicas que me ayudarán a hacer predicciones (todo el tema
de regresión es el tema de la predicción). Recojo unos datos y a partir de aquí quiero predecir otra cosa.
4. CONTROLAR: manipular las condiciones de ocurrencia. Es importante. Es un tema que el investigador tiene mucho peso en la investigación y tiene que echar todas las condiciones. El investigador tendrá un papel más activo o no pero aun así tiene que controlar las condiciones. Controla y manipula , él decide todo lo que tiene que pasar.
1.4. CARACTERÍSTIQUES DEL MÉTODO CIENTÍFICO
- Sistematización: Consiste en ➞ planificar de forma precisa y no ambigua ➞ las circunstancias en que se llevarán a cabo las observaciones durante toda la investigación. Tienes que hacer una previsión.
- Control: Consiste en establecer determinadas pautas ➞ porque la programación realizada se lleve a cabo en las condiciones fijadas por el investigador y sin la intervención de factores imprevistos.
- Medida: Permite obtener una cantidad de la observación realizada para proceder ➞ después al análisis de datos. (en esta asignatura no entraremos demasiado).
1.5. CLASIFICACIÓN DEL MÉTODO DE INVESTIGACIÓN Según el tipo de inferencia: MÉTODO DEDUCTIVO: Parte de una ley general , a la que se llega mediante la razón, y de ella se deducen consecuencias lógicas aplicables a la realidad. Aplico una ley y hay una deducción del que pasará en la realidad. MÉTODO INDUCTIVO: Se valora la experiencia ➞ como punto de partida para el conocimiento. Parte de la observación de la realidad, de forma que mediante la generalización de esta observación ➞ se llega a la formulación de la ley o regla científica. MÉTODO HIPOTÉTICO-DEDUCTIVO: Es una combinación de los dos anteriores. Conjuga la vía inductiva (hipotética) con la deductiva ➞ elaborando hipótesis por vía inductiva e intentando buscar explicación por la deductiva, dando estas deducciones
1.8. NIVELES Y FASES PROCESO DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
1.9. FASES DEL MÉTODO CIENTÍFICO Cuando hacemos una investigación ➞ ¿qué pasos tenemos que seguir? ¿Qué tenemos que hacer?
1. Delimitación del problema y formulación de la hipótesis de investigación (tenemos que diferenciarla de la hipótesis estadística. La primera es la que queremos mirar (qué objetivo tenemos y que queremos encontrar). Para hacer un estudio tenemos que tener una necesidad, por ejemplo, tratar la ansiedad. 2. Comprobación empírica (el estudio teórico seria solo leer artículos, y en cambio el estudio empírico es diseñar tú mismo la investigación ). Mediante datos cuantificables para comprar. a. Diseño: especificar por lo pronto como se mesuran las variables, como se neutralizan los posibles efectos ajenos a la hipótesis, qué sujetos se investigan, qué
instrumentos y materiales tenemos que utilizar y todo el que haga falta para obtener datos relevantes con vista a solucionar el problema planteado. b. Ejecución: recogida de datos.
3. Comparación con la hipótesis formulada: cuando ya tenso todos los datos recogidos (ejecución). a. Análisis de datos: se trata de “leer” la realidad empírica para extraer información relevante que nos permita aceptar o rechazar la hipótesis estadística. b. Toma de decisión: a partir de la información que nos proporciona la prueba de decisión estadística, tenemos que decidir si la hipótesis estadística se acepta o se rehúsa. en el que tú decides si aceptas o rehúsas la hipótesis estadística.
- H0 : Hipótesis nula H0: puntuación de las chicas será igual a la puntuación de los chicos (son iguales , no hay diferencias) ➞ La aceptamos o la rechazamos (primero, antes lo aceptamos o la rechazamos, una vez rechazada aceptamos la hipótesis alternativa.
- H1: Hipótesis alternativa H1: si que hay diferencias , decimos que chicos y chicas son diferentes. 4. Discusión de los resultados en el contexto en que se había delimitado el problema: se efectúa una reflexión a partir del incremento de la información contenida. Es decir, partiendo de la hipótesis inicial , ver si los resultados son los esperados o no y por qué. 5. Comunicación de la investigación en la comunidad científica. El informe de la investigación es la comunicación escrita de una investigación en una revista científica.
- Fiable: te pesas dos veces en días diferentes y pesas igual (el peso lo pesa bien).
- Válido: mesura lo que tiene que mesurar (peso). 2. VARIABLE ➞ Una variable es cualquier aspecto observable directa o indirectamente que puede asumir al menos dos valores diferentes. ➞ Una variable es una característica de los individuos estudiados que presenta diferentes valores o modalidades de respuesta. Una variable tiene que depender de dos valores. Si todos tienen la misma variable no se nombra variable sino una constante.
● Variable DEPENDIENTE: es la variable que se considera consecuencia. Sus valores dependen de los que se han escogido en la variable independiente (es decir, los valores cambiarán, variarán). Tipo:
- Exactitud: por ejemplo, valoración de un problema dando diferentes puntos según las partes correctas.
- Latencia: tiempo que se necesita desde el comienzo del estímulo hasta el comienzo de la respuesta.
- Duración: tiempo que se necesita para completar una respuesta una vez empezada.
- Frecuencia: número de veces que ocurre una respuesta.
- Intensidad: es la fuerza con la cual el fenómeno que estamos observando aparece en un determinado momento. ● Variable EXTRAÑA : variable desconocida o conocida no controlada que puede influir sobre la variable dependiente. Esto le resta validez y fiabilidad en tu estudio. Ejemplo sobre variables con el criterio metodológico: Problema de estudio: la depresión es un problema frecuente entre las personas que sufren abuso de sustancias. Se selecciona una muestra de 299 pacientes que se encuentran en tratamiento por abuso de sustancias y que además presentan síntomas depresivos persistentes.
- 159 reciben tratamiento habitual
- 140 reciben el tratamiento habitual + terapia cognitivo-conductual para la depresión Se hace una evaluación al inicio del estudio, a los 3 y a los 6 meses. Los pacientes que recibieron la intervención han mostrado menos síntomas depresivos a los 3 y 6 meses que al inicio del estudio. Si los pacientes se asignan al azar sería una metodología experimental. Si, por el contrario, los pacientes no se asignan al azar, será una metodología cuasi-experimental. Variable independiente: el grupo (tratamiento habitual -grupo control- y tratamiento habitual + terapia -grupo experimental-) Variable dependiente: depresión El efecto del tiempo (línea base, es decir, el primer momento, 3 meses y 6 meses) influirá en la depresión, por lo cual será otra variable independiente.
En la línea base lo ideal seria que tanto los pacientes del grupo control como los del grupo experimental estén en el mismo nivel de depresión. Si no parten de la misma base, hay variables extrañas que afectarán a la validez del estudio. Otra variable extraña sería el tiempo que lleva cada paciente en depresión, por ejemplo. Al final, lo que se busca es que la muestra sea lo máximo homogénea posible porque no haya variables extrañas.
2.2. ESCALAS DE MEDIDA Cuando tienes una variable tienes que saber como la mesuras. Mesurar: consiste en aplicar un número (símbolo) a un fenómeno, objeto o relación. Escala de medida: es una norma o conjunto de normas para la asignación de números a los fenómenos, objetos y relaciones. Hay diferentes tipos:
1. Escala NOMINAL: clasifica en categorías los objetos o sujetos que queremos mesurar. Por ejemplo, el género. Por lo tanto es cualitativa. Igualdad-desigualdad. 2. Escala ORDINAL: las observaciones se colocan en un orden. Por ejemplo, un ranking de una carrera (1.º, 2.º, 3.º, 4.º..). No tiene igualdad de diferencias porque la diferencia que hay entre una posición y otra no será siempre igual y no tiene ninguna regla: el 1.º quizás llegue al min30, el 2.º llegará a los 31 min, el 3.º a los 40 min, el cuarto a los 55 min, etc. Otro ejemplo sería el nivel de estudios o el nivel de ansiedad*. **Cualitativa y cuantitativa
- Escala de INTERVALO:** además de clasificación y un orden, establece igualdad de diferencias pero no tiene cero absoluto. Ex: la nota del examen 0. 0 es nada. No cero absoluto significa que el número 0 tiene un valor, como por ejemplo la temperatura. 0 grados. **Cuantitativa.
- Escala de RAZÓN:** además de distinción, orden e igualdad de diferencias, exige la existencia del cero absoluto. Por ejemplo, la temperatura mesurada en Calvins. Aquí, el 0 K ( = -273 ganso) sí que será absoluto, pues no es posible que la
TEMA 2: CLASIFICACIÓN DE LOS MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN
**1. ESTRATEGIAS DE INVESTIGACIÓN EN PSICOLOGÍA
- ORDENACIÓN METODOLÓGICA** La clasificación del método científico , según la amplitud de control (ordenación metodológica) se puede clasificar como (saber 100% qué estudio queremos hacer):
A) Metodología OBSERVACIONAL : es posible seleccionar las variables independientes y, en algunas ocasiones, sus valores. Por ejemplo, que hacen los niños de infantil a clase. En este caso, nos colocaremos en un rincón del aula y simplemente iremos observando y registrando las conductas que nos interesan. Tenemos una mínima implicación en la situación estudiada, queremos interrumpir el mínimo en su naturalidad. La observación en estudios con niños no se pregunta nada y ves el comportamiento y la interacción entre ellos. Solo miras. Adecuada para casos que quieres recoger datos y el investigador no tenga un papel activo y no incida. Contexto natural. Tenemos que saber la relación de las variables. Qué variables hay y la relación que espero encontrar. Y en algunas ocasiones los valores de estas. Según el estudio, una variable puede jugar un papel u otro, o a veces ser irrelevante. Una variable que sea dependiente o independiente, es el papel que juega en un estudio. NO MANIPULACIÓN, asignación no aleatoria.
**_- “¿Qué está pasando?”
- Resumir datos
- No manipulación y asignación aleatoria_** B) Metodología SELECTIVA : es posible seleccionar las variables independientes y sus valores. Es una metodología muy amplia. Por ejemplo, hacer una encuesta/cuestionario. Para lo cual, seleccionamos los participantes que necesito (muestra). Dado que el investigador está pidiendo un requerimiento a las personas, participa más en la investigación. Seleccionar determinados participantes que te interesan. Es una metodología correlacional. Ver relaciones no de causalidad, sino relaciones bidireccionales entre variables. Papel más activo del investigador comparado con la metodología observacional. En esta metodología, es posible seleccionar siempre las variables independientes y sus valores. Normalmente, en una encuesta no hay variables dependientes e independientes. NO MANIPULACIÓN, asignación no aleatoria. Cuando la variable independiente no se puede manipular, como por ejemplo, la edad, siempre hablaremos de metodología selectiva. **_- “Con qué otros fenómenos se produce?”
- Establecer relaciones entre las variables, pero sin causalidad
- No manipulación. Asignación no aleatoria_**
Es posible seleccionar las variables independientes y sus valores ( MANIPULACIÓN ) y asignar estos aleatoriamente a los sujetos o grupos de la investigación ( ALEATORIZACIÓN ). Si tú has manipulado la VI (variable independiente) y has aplicado el azar en tu estudio si o si metodología experimental.
**_- “Como y por qué se produce el fenómeno?”
- Establecer relaciones de causalidad entre las variables
- Manipulación y control, pero asignación aleatoria
- La correlación siempre va de 1 a -_** Diferencia metodología cuasi experimental y experimental : experimental se aplica la ➞ MANIPULACIÓN y la ALEATORIZACIÓN cuasi experimental ➞ solo la MANIPULACIÓN.
TEMA 3: CARACTERÍSTICAS DE LA
INVESTIGACIÓN EXPERIMENTAL
En el momento de seleccionar ➞ al azar (100 estudiantes dentro de la población) ➞ ahora queremos asignar al azar en el grupo experimental y en el grupo control ➞ Hay dos momentos de seleccionar. Esta última es ➞ la asignación aleatoria (cuando asignamos los valores de la variable independiente (grupos).
**- Manipulación
- INFORME DE LA INVESTIGACIÓN** Es la comunicación escrita de una investigación en una revista científica. **Características del informe:
- Totalidad:** se tiene que incluir todos los aspectos fundamentales de la investigación. - Concisión: evitar las explicaciones innecesarias. - Amenidad: permitir una lectura comprensiva. - Claridad: lenguaje directo, sencillo y no ambiguo. 2. POBLACIÓN Y MUESTRA Si podemos, hacemos un análisis de toda la población, pero como habitualmente es muy difícil, cogemos una muestra. Población: conjunto de todos los elementos que tienen una característica determinada. N. La población no es todo el mundo, sino es tu población de estudio. Es decir, si haces un estudio de estudiantes universitarios , tu población serán estudiantes universitarios.
PROBLEMA : es menos costoso que el simple pero puede ser que, en la hora de enumerar toda la población ➞ hubiera un patrón oculto en aquella numeración que afecte a nuestra selección “al azar” (como que más o menos cada 7 personas los estudiantes son de Psicología por un patrón que hay detrás sobre cómo se posicionaron en la lista).
3. Aleatorio ESTRATIFICADO (establecer los grupos o estratos que queramos para seleccionar la muestra). El criterio de los estratos será establecido por los investigadores. Por ejemplo, si la muestra la queremos dividir la gente según su edad (un grupo de entre 18 y 24 años, otro de entre 25 y 35 años y el último de más grandes de 35 años), pero nos damos cuenta que hay mucha más población del tercer grupo (mayores de 35 años) que de los otros dos grupos, si la escogemos al azar seguramente los dos otros grupos no saldrán suficientemente representados. Por lo cual, se hará el aleatorio ESTRATIFICADO : dividir la población en estas tres categorías y seleccionar un número al azar de personas que se cogerá de cada grupo , para así tener el mismo número de gente de cada grupo. 4. Aleatorio por CONGLOMERADOS (en este caso los grupos son naturales, no son escogidos por los investigadores). Por ejemplo, en nuestro estudio compararemos el nivel de ansiedad según el nivel de estudios de la población. Para lo cual, se cogerá al azar estudiantes de institutos, estudiantes de primaria y estudiantes universitarios. Los grupos desde donde seleccionamos la muestra no se los habrá inventado el investigador, pues ya estaban “hechos”. ○ Hay un muestreo por CONGLOMERADOS ➞ por etapas ➞ por ejemplo, seleccionar de la población de estudiantes de instituto, estudiantes de 20 institutos, de dos cursos y de tres clases diferentes. Por lo tanto, serán diferentes estratos que estarán relacionados entre ellos porque uno será un subgrupo del otro. B) NO PROBABILÍSTICO: no se puede estimar la probabilidad que tiene cada individuo de pertenecer a la muestra. La selección de la muestra no será al azar (cuando volamos pacientes con un perfil muy concreto). 1. ACCIDENTAL: las personas a las que el investigador tiene acceso serán posibles candidatos. Por ejemplo, gente de tu universidad, conocidos, familiares, amigos, toda la gente que va al gimnasio porque cuelgas un anuncio sobre tu estudio allá, toda la gente que accidentalmente pase por la boca del metro de Avenida Tibidabo a
las 8 de la mañana entre semana, pues se ha repartido anuncios allá en aquellas horas, etc. Es el método ➞ más sencillo y práctico. PROBLEMA : que la muestra será, seguramente, muy parecida y, por eso, no será representativa de la población.
2. INTENCIONAL: cuando el investigador sabe las características concretas que se necesitan de los participantes y los van a buscar directamente. Criterios de inclusión de los participantes: por ejemplo, pacientes chicas que hayan recibido tratamiento previo de los TCA (entonces iremos a un hospital que trate este tipo de pacientes), pacientes adolescentes que se están tomando antidepresivos (entonces consultaremos a psiquiatras), estudiantes universitarios que hacen deporte (entonces iremos preguntando por las universidades), etc. 3. Por CUOTAS: es como el intencional pero estableciendo cuotas (máximo de participantes). Aquí normalmente son estudios donde se comparan dos grupos o más. Por ejemplo, buscamos estudiantes universitarios que hagan deporte. Vamos a FPCEE de Blanquerna y preguntamos a los estudiantes de CAFE. Pero nos encontramos que la mayoría son chicos y por nuestro estudio necesitamos comparar entre chicos y chicas. Entonces, estableceremos una cuota máxima de 500 estudiantes chicos e intentaremos buscar a más chicas en otras universidades, para llegar o al menos acercarnos al número de chicos. 4. BOLA DE NIEVE: recoges una muestra y a la propia muestra le pides que **contesten otras personas.
- HIPÓTESI Puede ser:
- CIENTÍFICA** ➞ objectivo de estudio. Para ver si es verdad o no , se tendrá que ➞ hacer pruebas estadísticas. Es la hipótesis del trabajo , la principal. 2. ESTADÍSTICA ➞ prueba estadística. Hipoótesis estadística , hipòtesis nul·la o alternativa.
Pasos en la aplicación de una prueba de significación:
**1. Formular la hipótesis nula y por tanto la hipótesis alternativa.
- Escoger un nivel de significación.
- Aplicar la prueba estadística adecuada.
- Tomar una decisión con una probabilidad de error.
- ERRORES EN EL DISEÑO** Ahora sabemos hacer la “prueba de significación” (tomar una decisión sobre si se acepta la H0 o la H1) ➞ con una probabilidad de error. El α ➞ es el riesgo de error fijado por el investigador (α = 0,05 ➞ NC = 95%). **Hay dos tipos de error que se pueden cometer en la hora de hacer un diseño:
- Error de tipo I:** Se comete cuando ➞ se decide rechazar una hipótesis nula que es verdadera. ➞ La probabilidad de cometer este error es ➞ α. 2. Error de tipo II: Se comete cuando ➞ se acepta una hipótesis nula que es falsa. ➞ La probabilidad de cometer este error es ➞ β. Factores de qué depende β:
- Valor concreto de H1 considerado verdadero
- Valor de α
- Error típico de la distribución muestral del estadístico.
- la decisión correcta la llamo potencia. *** Error tipo I** ➞ **α (alfa)
- Error tipo II** ➞ β (beta)
En el diseño hay un punto importante ➞ el CONTROL DE LA VARIANZA
7. POTENCIA DE UN CONTRASTE La potencia de un contraste (1-β) ➞ es la probabilidad de rechazar ➞ una Ho ➞ que en realidad es falsa. Contra más lejana se encuentre la Ho de la H1 ➞ menor es la probabilidad de cometer el error tipo II ➞ por lo cual la potencia tomará valores más próximos en 1 (porque β será parecido a 0). Si la potencia de un contraste es siempre muy próxima a 1 ➞ se llama que el estadístico de contraste es muy potente para contrastar Ho ➞ puesto que, cuando H sea cierta ➞ las muestras tendrán una alta probabilidad de ser incompatibles con Ho. Fíjate en la imagen: El extremo mínimo de Ho (azul de Ho) puede ser el extremo de uno y en cambio en el H1 entra dentro de lo normal.
