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Nociones básicas de metodología
Método científico
Científico No científico
E. general Empírico Intuitivo Observación Sistemática Causal y no controlada
Informe No sesgado Sesgado
Conceptos Definiciones operativas Ambiguos
Instrumentos Precisos Imprecisos
Medida Válida No válida
Hipótesis Contrastable No contrastable
Actitud Crítica No crítica
Métodos de estudio
Método inductivo: teoría desarrollada desde la postura que valora la experiencia como punto de partida para la obtención de conocimiento
Método deductivo: teoría que parte de la ley general obtenida mediante raciocinio para predecir consecuencias lógicas aplicables a la realidad.
Método hipotético-deductivo. Enfatiza en que la ciencia puede obtener información empleando ambos métodos: se puede realizar una observación a partir de la cual se construye una generalización en forma de ley. Más tarde, mediante la observación de casos detallados, podemos crear nuevas teorías que deduzcan nuevas consecuencias y permitan volver a realizar observaciones.
Método científico en la psicología
La psicología centra su uso en el método hipotético-deductivo. Partes:
- Definición e identificación del problema.
- Elaboración de las preguntas y deducción de hipótesis contrastables.
- Establecimiento de un procedimiento de recogida de datos.
- Análisis de los datos obtenidos.
- Discusión de los resultados y búsqueda de conclusiones (evidencia empírica).
- Elaboración de un informe.
Planos de la metodología
- (^) Epistemología : el modo en el que el investigador concibe el conocimiento determina la lógica con la que aborda su tarea.
- Plan de investigación.
- Técnicas empleadas.
- Análisis de datos.
Contraste de hipótesis
Una hipótesis es una solución tentativa contrastable para un problema.
Puede ser una hipótesis causal , pretendiendo por tanto descubrir cuál es la variable independiente que provoca la variable dependiente. Para resolver este tipo de problemas, los diseños utilizados son experimentales, realizados en laboratorio con la intención de bloquear las variables extrañas; cuasi-experimentales o Expost-factoriales, llevados a cabo por limitaciones del medio. Ejemplo : “Un programa para mejorar la autoestima reducirá comportamientos que impliquen riesgo para la salud de los adolescentes.”
La hipótesis puede ser también descriptivas , por lo que no habla sobre la causa al no poderse manipular la variable independiente. Los diseños utilizados son de tipo cuantitativo, limitado a medir una cantidad numérica; o cualitativo, que busca medir rasgos de la situación mediante metodologías de autoinforme u observacionales. Ejemplo: “Los adolescentes con alta autoestima presentan menos comportamientos que implican riesgos para su salud.”
Modelos y constructos
Existen herramientas teóricas importantes que ayudan a vincular las teorías con las hipótesis.
Variables
Existen tres tipos determinados de variables:
- V. independiente : la causa, el factor explicativo
- V. dependiente : el efecto, el facto explicado
- V. extraña : cualquier factor distinto a la VI que pueda afectar a la VD.
Al hablar de variables dependientes, nos referimos a la explicación de cómo esta va a ser medida; sin embargo, al hablar de variables independientes, nos referimos a la explicación de cómo esta va a ser manipulada mediante la creación de situaciones.
Fiabilidad
- Fiabilidad temporal o intrajueces , hace referencia a la estabilidad de las medidas, es decir, que al repetirse los mismos procedimientos, con los mismos instrumentos y circunstancias, debemos obtener los mismos datos.
- Fiabilidad interjueces , hace referencia a la consistencia de las medidas, es decir, que si dos observadores estudian un mismo hecho deben obtener los mismos resultados.
Metodologías cualitativas: metodologías de
autoinforme.
Se basan en diseños o planes de investigación donde las técnicas de recogida de datos son habitualmente cualitativas y por tanto no estructuradas para poder centrarse en lo particular , aunque pueden llegar a utilizar metodologías cuantitativas como los cuestionarios. Se realiza un análisis de datos, habitualmente cualitativos (pueden ser numéricos, pero no establecen una relación de mayor, menor, doble o mitad entre ellos), tratándose entonces de narraciones. Medida cuantitativa, ordinal y nominal.
Técnicas
Entrevista en profundidad.
Método clínico.
Análisis de documentos
La técnica Delphi
Etnografía
Un plan de investigación debe presentar:
- Diseño flexible.
- Determinación de las técnicas (observación del participante, entrevista o análisis de documentos).
- Acceso al ámbito de investigación.
- Selección de informantes clave.
- Recogida de datos.
- Procesamiento de la información (datos en formato cualitativo).
- Elaboración de un informe.
Estudio de casos
EL objetivo es el desarrollo en profundidad del análisis de un solo caso o de múltiples. Los pasos a seguir son los siguientes:
- (^) Selección intrínseca (el paciente llega al investigador), instrumental (el investigador busca un caso que pueda describir una situación prototípica de interés) o múltiple (selección de más de un caso que presenten el tema común de interés y varíen en determinadas características).
- Elaboración de una lista de preguntas para recoger información, mediante preguntas que pasen de lo general a lo específico.
- Localización de las fuentes de datos teniendo en cuenta una perspectiva ética (recoger datos para saber cómo tratar al paciente) y émica (atender al punto de vista del paciente).
- Análisis e interpretación de los datos recogidos, muchos de ellos también cuantitativos.
- Elaboración de un informe con forma de relato secuencial: razones, procedimientos y conclusiones.
Investigación-acción
- Identificación y aclaración de la idea general con el objetivo de cambiar el estado de las cosas en un contexto social.
- Recogida de datos y revisión.
- Estructuración del plan general y secuencia de pasos.
- Implantación del primer paso.
Como elaborar un código arbitrario:
- Elija un nivel de análisis.
- Dedique un tiempo a una observación asistemática.
- Utilice categorías homogéneas (no es lo mismo la gesticulación que pestañear).
- Utilice categorías exhaustivas (recoger todas las conductas relevantes para la investigación) y exclusivas (una conducta tiene que estar caracterizada en solo una categoría del código de observación).
- Realice un proceso de depuración mediante una contrastación empírica.
MEDIDAS USADAS
- Ocurrencia.
- Frecuencia.
- Frecuencia absoluta, número de veces que aparece una conducta
- Frecuencia relativa, número de conductas partido del número de conductas posibles. Permite ver su relevancia y puede compararse con otras conductas que varían su tiempo.
- Latencia ..
- Duración.
- OBTENCIÓN DE UNA MUESTRA REPRESENTATIVA: SELECCIÓN ALEATORIA
- Muestreo aleatorio simple. Para ello es necesario un número elevado de participantes.
- Muestreo aleatorio proporcional.
Las conclusiones sacadas de muestras no representativas podrían llegar a generalizarse gracias a otros estudios del mismo tema a otras muestras. El lugar y tiempo también ha de ser muestreado (estudio en diferentes sitios).
Validez y fiabilidad
- La reactividad supone la alteración de los observados solo por el simple hecho de ser observados.
- Expectativas del observador.
- Se logra la fiabilidad de los datos sacados de variables cualitativas mediante el porcentaje de acuerdo o la Kappa de Cohen , que refleja un porcentaje de acuerdo de observadores al que hemos eliminado los posibles acuerdos por azar.
- Se logra la fiabilidad de los datos sacados de variables cuantitativas mediante la correlación de Pearson.
Diseños experimentales
Ejemplo: ¿un choque emocional puede modificar el recuerdo de los sucesos inmediatamente anteriores? Se establece una situación. La causa (variable independiente) en este ejemplo es el choque emocional, y debe ser manipulable; mientras que el efecto (variable dependiente) es la pérdida de recuerdos, y debe ser medido de alguna manera (operatividad).
La clave de un experimento es por tanto comparar al menos dos grupos que sean exactamente iguales en todo excepto en la variable independiente (normalmente uno control sin variable, y uno experimental). La alteración de la variable independiente permite crear distintas situaciones, entre las cuales los participantes deben ser repartidos mediante asignación aleatoria.
Variables extrañas
Las variables extrañas se convierten en variables controladas mediante ciertos métodos: equilibrado (asignación aleatoria a las condiciones experimentales), constancia (variable extraña la mantenemos constante en todos los experimentos), eliminación (eliminar la variable extraña).
Para hablar de relaciones causales se tienen que dar las siguientes condiciones:
- Antecedencia de la causa sobre el efecto.
- Covariación , que al variar la variable independiente también quede alterada la variable dependiente.
- Descartar explicaciones alternativas a los cambios de la variable dependiente.
Fuentes especiales de error
se divide en un gran número de condiciones. Para evitar este error, la variable extraña se puede convertir en variable bloqueada en el experimento.
Para esto sirven los diseños aleatorios con bloques: agrupaciones de sujetos con similares valores en una variable extraña para controlar una potencial variable extraña que la asignación aleatoria no puede equilibrar. Después, se asignan aleatoriamente a los sujetos de cada bloque a las condiciones experimentales.
Diseños intrasujeto
En los diseños intrasujetos todos los sujetos pasan por todas las condiciones experimentales. Es necesario el establecimiento de un orden de las tareas que deben realizar los sujetos.
Se consigue el máximo control de las Variables Extrañas asociadas a las diferencias individuales. Además, el número de sujetos necesarios es menor.
La Variable Independiente debe permitir a los participantes realizar varias tareas correspondientes a sus niveles.
EFECTOS DISTORSIONANTES
Control previo a la práctica:
- La existencia de aprendizaje impide el uso de este tipo de diseños.
- Efecto de la fatiga. Debe controlarse mediante descansos.
- (^) Efecto de la motivación. Para evitar la falta de motivación de los participantes, se es recompensa de alguna manera tras realizar la tarea.
Control durante la práctica:
- Efecto de la persistencia.
- (^) Efecto de la práctica.
Existen técnicas para el control del efecto de la práctica:
- Aleatorización de las repeticiones de las tareas , de manera simple, asignando al azar un ensayo de cada condición experimental a un orden de presentación; o por bloques que engloban los diferentes estímulos de las distintas condiciones experimentales. El número de bloques será igual al número de veces que se administra la condición, y se asigna
aleatoriamente cada elemento del bloque a un orden de presentación.
- Reequilibrado consiste en hacer pasar a todos los participantes por todos los órdenes de tareas posibles, para que la suma de conocimiento previo en la tarea al reconocer un estímulo sea igual que al reconocer otro de ellos.
Puede ser competo, donde los efectos del orden se balancean administrando las distintas condiciones varias veces al mismo sujeto, usando distintos órdenes cada vez (pero mismo en todos); incompleto donde cada condición se administra a cada sujeto una vez, y el orden de administración varía a través de los sujetos.
CASOS EN LOS QUE NO PUEDE REALIZARSE
- Si puede producirse aprendizaje.
- (^) Si se puede llegar a una situación irreversible.
- Es imposible la formación de grupos naturales , aquellos formados por participantes que presentan una característica determinada, considerada como “variable independiente”.
- Persistencia diferencial. Implica que el orden de presentación de una determinada condición experimental altera su comportamiento.
Ejemplo: presentación de una tarea fácil y una tarea difícil. La motivación causada por pasar primero la prueba fácil altera los resultados de la segunda prueba a la alza, y sin embargo al cambiar el orden de la tarea, el efecto negativo que ejerce la prueba difícil altera la nota de la segunda prueba a la baja.
Diseños factoriales
Es aquel en el que se manipulan de manera simultánea más de una variable independiente, combinando todos los niveles de una variable dependiente y otra. Se expresa como A X B X C…
Se demuestra la influencia de ambas variables en un fenómeno y la interacción entre estas:
- Se crea una tabla con los datos obtenido en función de las medias
- Los niveles de la variable independiente no son manipulados por el investigador, sino que son características que poseen los sujetos antes de comenzar la investigación ( diseños ex Post Facto )
Gracias a estas investigaciones, podemos generalizar las conclusiones (validez eterna) pero perdemos fuerza en la relación causal (validez interna) , debido a la falta de control de las variables extrañas como explicaciones alternativas.
Amenazas a la validez interna
- Historia
- Maduración.
- Adaptación a las pruebas.
- Instrumentación ..
- Regresión a la media.
- Sesgo de selección.
- Pérdida no aleatoria de sujetos. “
Diseños cuasiexperimentales
Tipos de diseños cuasi-experimentales
DISEÑO PREPOST
(O1X O2)
La explicación de los cambios puede deberse a hechos que suceden durante la investigación, por adaptación a las pruebas o por maduración de los sujetos. Para evitar sacar conclusiones erróneas se emplea un grupo control: diseño prepost con grupo control no equivalente. O1 X O2 - O1 C O
- Identificamos las unidades o sujetos que recibirán la intervención.
- Valorar en post-test a todos.
Si el grupo control sufriera algún cambio en la variable dependiente (por ejemplo, maduración debida al paso del tiempo), podríamos averiguar si la intervención al grupo experimental surge efecto siempre y cuando su cambio sea más notable, debido a la suma de los efectos del tiempo y la variable independiente controlada.
DISEÑO SOLO POST CON GRUPO CONTROL
X O C O
- Identificar las unidades que recibirán la intervención.
- Comparar las diferencias después entre los grupos. Mediante este tipo de diseños experimentales no podemos averiguar si las diferencias entre grupos experimental y control son a causa de la intervención al no haberse realizado medidas previas.
DISEÑOS POST CON DOS CORTES
X O C O En este caso, la línea ondulada refleja la existencia de dos cohortes distintas debido a la formación de grupos experimentales sin el empleo de la asignación aleatoria. Las cohortes se compondrán de individuos con una característica común, la generación a la que pertenecen , y por ello las medidas de ambos grupos se realizarán de manera separada.
- Identificar las unidades que recibirán la intervención.
- Identificar las unidades que no recibirán la intervención, pero se suponen semejantes al otro grupo, de una cohorte anterior
- Aplicar la intervención al grupo cuasi-experimental y valorar en post-test.
- Comparar las diferencias en la VD entre los grupos. DISEÑOS DE SERIES TEMPORALES
O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O
Ejemplo de ello es la tasa de accidentes, usando multas como refuerzo negativo.
- Identificar las unidades que recibirán la intervención.
- Valorar las unidades de las variables dependientes (pre-test) en intervalos regulares.
- Aplicar intervención.
- Valorar las unidades de las variables dependientes (post-test) en intervalos regulares.
Para la corrección de variables extrañas se requiere la comparación con otros intervalos regulares carentes de dicha variable extraña (como el tiempo adverso); y con un grupo control para controlar variables extrañas que solo dependen de la población medida: diseños de series temporales con grupo cuasicontrol
O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O O1 O2 O3 O4 C O5 O6 O7 O
En los diseños retrospectivos simples, la VD toma un único valor, debiendo coincidir este con los de una VI. Los problemas que presentan estos tipos de diseños son la incapacidad de asegurar que exista covariación, ya que solo se toma un valor de la VD, y por ello se establece el estudio de grupos cuasicontrol; existe el sesgo del investigador al proponer la VI y la poca capacidad de rechazar otras explicaciones. En los diseños retrospectivos con grupo cuasicontrol se toma un único valor de la variable dependiente, presente en un grupo considerado “clave” (presencia de cáncer), y formamos un grupo cuasicontrol con valores complementarios a la VD (ausencia de cáncer), con el fin de encontrar covariación entre la variación de esta y la de la VI.
PROSPECTIVOS
- Comienza registrando los valores de a VI en los participantes.
- Se hipotetiza una relación con una VD que se dará cuando la VI actúe.
- Se espera a que se produzca la VD y se comprueba si existe covariación.
El investigador no produce la VI ni asigna aleatoriamente a los participantes a los diferentes niveles de la VI; sin embargo, los valores de la VI anteceden a la VD. En los diseños prospectivos simples se realizan grupos según los valores de la VI y se espera a poder registrar los valores de la VD. Pueden llegar a estudiarse diferentes VI, realizando así un diseño expost-facto prospectivo factorial en los que se realizan grupos que presenten estas y sean combinados entre ellos. La diferencia con respecto a los experimentales es la falta de manipulación de los diferentes niveles de la VI, pero el registro de conclusiones es el mismo. En estos casos no pueden realizarse diseños factoriales intrasujeto al no poderse controlar el orden de las condiciones experimentales: no se manipula la VI.
EVOLUTIVOS
Se selecciona a los participantes por sus valores en la variable independiente, la edad.
TRANSVERSAL.
- Realización de grupos de participantes distintos según los valores de la VI (diversas edades).
- (^) Se registran los valores de la VD.
- Puede combinarse con otra VI y hacerlo factorial. Pueden asociarse otras variables que expliquen los resultados, como el sesgo de selección. Puede haber diferencias individuales entre grupos.
LONGITUDINAL.
- Se usa el mismo grupo de participantes.
- Se asiste al cambio de la edad.
- Se registran los valores de la VD.
No hay diferencias individuales entre grupos ya que se estudia al mismo conjunto de personas, pero puede existir mortandad experimental : abandono del experimento.
SECUENCIAL.
- Se forman varios grupos de participantes son estudiados de forma secuencial, a las mismas edades.
- Se registran los valores de la VD.
- Se pueden estudiar efectos de forma longitudinal, transversal y de cohorte.
Presenta un mayor número de controles de variables extrañas pero resulta muy costoso a nivel práctico.
