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1-2-Problemas e hipótesis:
Definición de problema: es una pregunta, generalmente de naturaleza amplia que no puede probarse de forma directa.
Existen tres criterios para obtener un buen problema:
1-El problema debe expresar una relación entre dos o más variables ¿A está relacionada con B?
2-El problema debe ser enunciado de manera clara y sin ambigüedades en forma de pregunta.
3-El enunciado del problema debe implicar la posibilidad de ser sometido a una prueba empírica. Esto significa que no solo se enuncie una relación real, sino que también las variables de relación puedan ser medidas de alguna forma.
Definición de Hipótesis: enunciado conjetural de la relación entre dos o más variables.
Por lo general hablaremos de hipótesis como una relación entre A y B pero esto no es del todo correcto ya que no existen 2 variables en las investigaciones únicamente sino que también existe una situación, unas condiciones etc. Todo ello lo podríamos simplificar a una fórmula:
Si P1,P2,P3…entonces se dará Q en circunstancias R,S y T
Existen dos criterios que tienen que tener las “buenas” hipótesis:
1-Las hipótesis son enunciados acerca de las relaciones entre variables.
2-Las hipótesis contienen implicaciones claras para probar las relaciones enunciadas.
Estos criterios en general significan que los enunciados de hipótesis contienen dos o más variables, que son medibles o pueden serlo y que especifican cómo están relacionadas las variables.
1-IMPORTANCIA DE LOS PROBLEMAS E HIPÓTESIS
Las hipótesis son herramientas importantes e indispensables de la investigación científica. Existen tres razones principales para ello:
1-son los instrumentos de trabajo de la teoría (las hipótesis pueden deducirse a partir de la teoría o de otras hipótesis)
2-es posible someter a prueba hipótesis y demostrar que son verdaderas o falsas
3-las hipótesis son herramientas poderosas para el avance del conocimiento porque permiten al científico ir más allá de sí mismo (las hipótesis pueden ser verdaderas o incorrectas de manera independiente a los sesgos de una persona).
Las hipótesis constituyen puentes importantes entre la teoría y la investigación empírica.
2-VIRTUDES DE LOS PROBLEMAS E HIPÓTESIS
Los problemas y las hipótesis tienen virtudes importantes:
1-dirigen la investigación (las relaciones expresadas en las hipótesis indican al investigador lo que debe hacer)
2-los problemas e hipótesis dado que son enunciados generalizados, permiten al investigador deducir manifestaciones empíricas específicas implicadas en ellos.
3-GENERALIDAD Y ESPECIFICIDAD DE LOS PROBLEMAS
Una dificultad que el investigador encuentra es la generalidad y la especificidad de los problemas e hipótesis.
-Si un problema es muy general (muy común), desde el punto de vista científico resulta inútil.
-Si un problema es demasiado específico, resulta irrelevante para la comunidad científica.
En general, mientras más específicos son el problema o la hipótesis, más claras resultan sus implicaciones a probar. Los investigadores no pueden manejar problemas demasiado amplios por su tendencia a ser demasiado vagos en cuanto a las operaciones adecuadas de investigación. Por otro lado, en su entusiasmo por reducir el problema a un tamaño manejable o por encontrar un problema manipulable pueden reducirlo tanto que al final carece de importancia.
3-4- Variables y Lógica de la
Experimentación
Características de los experimentos.
-Constancia de las condiciones : hacer que todas las posibles variables que yo no manipulo en el experimento aparezcan en las mismas condiciones.
-generalidad: cualidad de los resultados para atribuirlos a un determinado tamaño de la población, partiendo de una muestra.
-Equilibrio entre los grupos: la muestra debe estar representada por todos los grupos que conforman la sociedad o la población.
2-DEFINICIONES OPERATIVAS:
Las definiciones en una investigación son necesarias tanto para saber lo que los experimentadores entendían con ello como para poder repetir el mismo experimento en similares condiciones.
Estas definiciones, que no sólo se refieren a elementos de la hipótesis sino a variables controladas, elementos de la tarea, mediciones…etc. Pueden parecerle un extremo puntillosas, sin embargo, cuando una conducta es susceptible de ser influida por pequeñas variaciones del entorno, como ocurre a menudo en la investigación básica, de estas precisiones depende que obtengamos o no, resultados concluyentes.
3-RELACIONES CAUSALES
Los experimentos tratan de averiguar si determinadas afirmaciones son correctas. Estas afirmaciones son relaciones causales tentativas entre variables. En definitiva podríamos decir que el objetivo último de todos los experimentos es poder poner a prueba las teorías.
Podemos concretar ahora cuales son los tres requisitos para poder establecer relaciones causales usando la experimentación:
1-COVARIAR : las variaciones en los niveles de la variable dependiente deben coincidir con los cambios en la variable independiente, deben variar al mismo tiempo (covariar)
2-ANTECEDER : los valores de la variable independiente se deben producir (y medir) antes de observar los valores de la variable dependiente.
3-DESCARTAR CAUSAS ALTERNATIVAS: una vez comprobada la covariación y la antecesión, debemos poder descartar que existe otra variable que, no forma parte del experimento.
4-FUENTES ESPECIALES DE ERROR
El investigador trata de obtener el máximo control de las fuentes de error que amenazan con producir resultados indeseados. Las características de los experimentos, que hemos venido presentando hasta ahora, no son otra cosa que ayudas para minimizar la influencia de las fuentes de error
Tres errores del experimentador:
1-Expectativas del experimentador: los resultados no sólo reflejan la influencia de la variable independiente, sino que también reflejan una cierta influencia del experimentador que lo ha llevado a cabo. Cuando haya sospechas del que el experimentador puede inducir a variaciones
en los comportamientos de los participantes, habrá que controlar su presencia como una variable más.
2-Perdida de sujetos: personas que se habían comprometido a asistir al experimento no aparecieron. Esto puede tener grandes consecuencias en la investigación. ¿Cuándo es importante y cuando no la perdida de sujetos? En general, cuando la causa por la que se pierde algún sujeto no está relacionada con la variable independiente no es importante (siempre que el grupo no haya quedado reducido a un par de individuos). Cuando los sujetos se pierden por alguna razón conectada con la condición a la que se han sido asignados, entonces debemos subsanar el problema; en este caso se habla de perdida no aleatoria o sesgo de restricción.
3-regresión a la media: tendencia de los datos externos a volver hacia la media, cuando se repiten las mediciones. Esta tendencia se debe a la improbabilidad de que se repitan las circunstancias excepcionales que contribuyen a que una puntuación sea extrema.
La solución a ello es sencilla: hacer primero un experimento de prueba con unos pocos sujetos. A este experimento previo se le denomina piloto, justamente porque tiene la facilidad de guiarnos sobre las cosas que pueden ir mal.
5-PROPIEDADES QUE SE DEBEN EXIGIR A LOS EXPERIMENTOS:
1-Fiabilidad: los experimentos son fiables cuando al repetirse se obtienen los mismos resultados. Lo que hace que esto se produzca es que los experimentos estén bien controlados.
2-Sensibilidad : los experimentos han de ser sensibles a los efectos de los cambios en los niveles de la variable independiente. Los aparatos, registros y las unidades de medida tienen que ser lo suficientemente sensibles como para detectar los cambios en las conductas.
3-Validez interna: grado de seguridad con el que podemos establecer la causa de las variaciones. Este objetivo no siempre se consigue con un solo experimento, sino que son necesarios una serie de ellos para determinar con exactitud el origen de los efectos del observador.
4-Validez externa: poder de generalización de los resultados obtenidos en nuestro experimento. Todos los experimentos tienen validez externa, lo que ocurre es que no todos tienen el mismo poder de generalización. No existe acuerdo entre los investigadores el grado de validez externa que debemos exigir a los experimentos.
Circunstancias que pueden afectar de forma específica a la validez externa. Estas circunstancias son:
a) El modo de operativización de las variables.
b) La selección de los niveles de la variable independiente.
c) La actitud de los sujetos.
6-ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS.
La forma más elemental de organizar los datos después del experimento es:
CHOQUE EMOCIONAL SIN CHOQUE EMOCIONAL
5 - Muestreo y Aleatoriedad
1-Muestreo, muestreo aleatorio y
representatividad
Muestrear significa tomar una porción de la población para representar esta población. Eligiendo una muestra significativa de la población total ahorramos costes y podemos llegar a tener casi la misma calidad informativa que haciéndoselo a todo el mundo.
El muestreo aleatorio es aquel en que todos los miembros de la población tienen la misma probabilidad de ser encuestados.
La lista de todas las posibilidades se le denomina espacio muestral, cuando los sujetos de la muestra son devueltos otra vez a la población se denomina muestreo con reemplazamiento.
Representativo significa que debe ser definido con mayor precisión. O lo que es lo mismo, que es un ejemplo de las características de la población. Es la muestra que tiene las mismas características que la población, por ejemplo si la población hay 20 tetas y 50 pitos en la muestra debe haber 2 tetas y 5 pitos. O lo que es lo mismo el equivalente.
2 Aleatoriedad
Los eventos son aleatorios cuando no se puede predecir el resultado, por ejemplo no se puede saber el resultado al tirar una moneda al aire.
3 Muestreo aleatorio
Un muestreo aleatorio es cuando todos tienen la misma posibilidad de ser elegidos, y la probabilidad de que el error en diferentes grupos sea significativo decrece conforme crece el número de sujetos elegidos, pues las leyes dicen que al final todo tiende al equilibrio y a igualarse.
4 Tamaño de la muestra
La muestra siempre debe ser tan grande como sea posible, porque a mas grande menos error. Además de para permitir que el principio de aleatoriedad funcione.
5- tipos de muestras
Muestras aleatorias, las ya mencionadas.
-Probabilistica : usan muestreo aleatorio en algunas de sus etapas
-No probabilísticas : no usan muestreo aleatorio.
-Muestreo propositivo: es no porbabilistico, y utiliza para la selección el juicio e intención deliberada. Se usa en la investigación de mercados.
-Muestreo accidental : la forma más débil pero la más utilizada, se toman las muestras disponibles a mano.
- Muestreo porbabilistico: muestreo estratificado o por racimos (lo explicamos en clase)
-Muestreo estratificado: primero se divide la población en estratos y después se seleccionan muestras aleatorias de cada estrato.
-Muestreos por racimos en dos etapas: se inicia con un muestreo por racimos y después en lugar de medir cada elemento se selecciona una muestra aleatoria de cada racimo y se miden los elementos.
-Muestreo sistemático: es una ligera variación del muestreo aleatorio simple.
2-Resumen
Página siguiente a la del título, máximo 120 palabras. Se debe comunicar el problema investigado, los participantes, el método utilizado, haciendo mención de los correspondientes aparatos, los hallazgos más importantes, las conclusiones con sus aplicaciones correspondientes, y todo ello de una forma clara y ordenada. El objetivo de hacer resumen es que sea lo suficientemente claro y atractivo como para que alguien al conocer el resumen, se decida a leer la investigación. Hay que incluir después del resumen una traducción al inglés denominada abstract.
3-Introducción:
Procure ser escueto, preciso, simple y por encima de todo claro. Organizamos una introducción de la siguiente manera:
-descripción general del problema que se aborda en su trabajo. Si se emplea una
palabra prohibido empelar sinónimos.
- Cite los trabajos que en esta revisión son anteriores al suyo refiriéndose solo a los
trabajos que haya leído completos y que estén directamente conectados con el suyo
-continúe con la justificación de que el conocimiento que persigue no está disponible y
que ese conocimiento tendrá relevancia. Anticipe las posibles consecuencias o
aplicaciones cuando se obtenga el conocimiento que espera encontrar.
-compruebe que ha hecho explícito el objetivo de la investigación, que las variables
implicadas están claramente operativizadas, que las hipótesis están explícitas y que ha
razonado porqué se esperan esos resultados.
Al escribir ponga atención porque la introducción no lleva un encabezamiento que diga introducción. Se comienza en la página siguiente a la del resumen y se encabeza con el título del trabajo; ya sabe el lector que es la introducción.
4-Método:
Se describe con detalle cómo se desarrollado la investigación. Con una correcta descripción del método, otra persona debería poder hacer otro trabajo exactamente igual al suyo. Hay que organizar el método en varis subapartados, asegurándose de que no se olvida nada de lo fundamental. Lo presentamos a continuación:
-Participantes o sujetos : se debe especificar quiénes, cuántos, de qué población, cómo se
seleccionaron, cuál es el rango de su edad y la composición por género y si se les gratificó de alguna manera. En caso de una selección previa, puede contarse aquí o dejarlo para el procedimiento.
-Aparatos : Descripción de los aparatos o materiales utilizados y su papel en la investigación.
Cuando los instrumentos utilizados para llevar a cabo el trabajo, tienen algún carácter especial o novedoso, descríbalos de forma independiente. Si no es el caso, si son materiales bien conocidos, integre los aparatos o materiales en la narración del procedimiento.
-Procedimiento: narración de como se ha llevado la investigación paso a paso.
-Comience diciendo el tipo de estudio utilizado : descriptivo, experimental, cuasi-
experimental.
-Se han utilizado grupos o un solo sujeto.
-Especifique cómo se han operativizado las variables independientes y dependientes.
-Nombre el diseño específico utilizado.
-Diga cómo se ha administrado cada variable independiente respecto a los sujetos,
cuantos han sido los niveles de las variables independientes utilizadas y cuales los
nombres de estos niveles.
-haga constar las instrucciones que se dieron a los participantes
Parece la parte más fácil del informe, porque consiste en simplemente contar cómo se hicieron las cosas, sin embargo, es difícil hacerlo bien a la primera.
4-Resultados:
Resumen de la evidencia empírica obtenida:
-Si es en forma numérica, los datos resumidos y los cálculos estadísticos que se han
hecho con ellos. No tiene que grapar las hojas de respuesta de todos los participantes,
lo que tiene que hacer es incluir los estadísticos, que resumen los datos en bruto.
-Después de presentar los estadísticos descriptivos, presente los estadísticos de
contraste, aunque usted no pueda hacerlo ahora, sí que tiene que ser capaz de
identificarlos en un artículo.
-Tenga cuidado de no precipitarse al comentar los resultados. Los comentarios en
profundidad de los resultados, se deben dejar para la discusión.
Los resultados a menudo, se presentan en tablas-resúmenes y en gráficas para mejorar la claridad expositiva.
5-Discusión:
-Comience con una frase que resuma lo más relevante del trabajo
-siga conectando los resultados que ha obtenido con los que dijo en la introducción que
esperaba encontrar. No introduzca nuevas hipótesis.
-Después comente las semejanzas y las diferencias con los resultados de otras
investigaciones del mismo tema.
-si existen claras implicaciones teóricas o aplicadas, señálelas.
7-Tipo de Varianza
Control de la varianza: El principio de
Maxmicon
Definición de Varianza: se refiere a la variabilidad de la variable dependiente
2-Varianza sistemática:
Es la que hace que los datos se inclinen a un lado u otro por causas conocidas o desconocidas. Dentro de la varianza sistemática podemos distinguir varios tipos de varianza:
1-Varianza Primaria: la causa directa de la variación de la variable dependiente es la variable independiente.
2-Varianza Secundaria: la causa de la variación de la variable dependiente son las variables extrañas
3-Varianza Error: la causa de la variación de la variable dependiente son factores fortuitos, al azar. Cuando las puntuaciones en alguna prueba estadística varían demasiado es debido al error, así pues hay que reducirlo hasta lo mínimo posible, por ejemplo si se sospecha que un valor cambia a causa del genero de los sujetos se reduce la búsqueda a solo hombres, si se sospecha que además es por la edad se reduce la muestra a unas edades restringidas y así sucesivamente.
Lo que se busca con todo esto es:
a)Maximización de la varianza experimental: hay que diseñar, plantear y conducir la investigación de forma que la VI, sea la responsable máxima de la variación de la VD, por lo que debemos erradicar lo máximo posible la varianza error ya que en cierta forma influye en los resultados de nuestra investigación.
b)Minimización de la varianza del error: Hay que minimizar la varianza error (el azar) por lo que lo único que podemos hacer partiendo de que los errores al azar tienden a nivelarse cuanto mayor número de ensayos, lo que hacemos es coger una muestra mayor de forma que la varianza error se nivela y por lo tanto es menor.
c)Control de variables extrañas : Hay que minimizar las influencias externas que puedan dañar o contaminar el experimento ya que pueden hacer variar los datos sin que esta variación se deba a la voluntad del experimentador. Así pues lo que hay que hacer es localizar el mayor número de variables extrañas y controlarlas. Otras técnicas alternativas para solucionar este problema son:
1-También puede neutralizarse una variable extraña convirtiéndola en una variable independiente del experimento.
2-la técnica del doble ciego, en la que tanto investigadores como sujetos no eligen la división de los grupos ni si son de control o experimental para no interferir en el resultado a causa de las expectativas.
8-Diseños experimentales grupales.
1-Diseños Intergrupo o Grupos al azar:
Diseños=a forma que tienen de tratar los grupos.
Características:
-Se selecciona una muestra
-asignación aleatoria de los sujetos en grupos(al azar) y se les asigna de forma aleatoria el tratamiento.
-un solo tratamiento a los grupos
-se coge al grupo como unidad y trabajamos con medias
-no hay grupo de control, ni experimental propiamente dichos, ya que todos los grupos se controlan entre sí.
Otras definiciones:
-diseño entre grupos.
-diseño entre sujetos.
-diseño de grupos independientes.
-diseño de medidas independientes.
-diseño de grupos no relacionados.
En los experimentos debemos decidir como llevarlo a cabo, es decir si hacemos postet únicamente o llevamos a cabo los dos (postest y pretest).
2-Diseño Multigrupo:
Pueden darse postest, pretest y postest.
Multigrupo= más de 2
3-Diseño de 4 grupos de Solomon:
G.1 Azar Pretest VI Postest G.2 Azar Pretest … Postest G.3 Azar … VI Postest G.4 Azar … … Postest
Aporta: el efecto puro del tratamiento y del pretest y esto no es igual que los dos por separado ya que nos aporta un comportamiento de variables.
3-Diseño Factorial: 2x
VI TRATAMIENTO NO TRATAMIENTO VI EXPERIENCIA (+10 años)
G.1 G.
NO EXPERIENCIA
(-3años)
G.3 G.
Diseños Factorial solo postest: tiene más de una variable independiente.
TRATAMIENTO EXPERIENCIA
VI VI
NO TRATAMIENTO NO EXPERIENCIA
