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Epistemología MetodológicaArtículo científico: texto con lenguaje técnico especifico, dirigido a gente especializada en el tema. Se usa en ciencia para mostrar los resultados de una investigación. Puede ser de tres tipos: Desarrollos teóricos. Revisiones bibliográficas. Investigaciones empíricas: in...

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Epistemología Metodológica

Artículo científico: texto con lenguaje técnico especifico, dirigido a gente especializada en el tema. Se usa en ciencia para mostrar los resultados de una investigación. Puede ser de tres tipos: - Desarrollos teóricos. -

Revisiones bibliográficas. Investigaciones empíricas: investigación original, con datos originales.

Hay dos tradiciones en las investigaciones en psicología: - Explicativa: visión cuantitativa causalista, operacionalizar experimentos de correlación. -

Comprensiva: visión cualitativa, búsqueda de significados, contextualizar, observaciones participantes, flexibilidad en la recolección de dato.

Ciencia: acopio de conocimiento que utilizamos para conocer el mundo y modificarlo. - Conocimiento científico: se caracteriza por la implementación del método científico, un conjunto de tácticas empleadas para obtenerlo y justificarlo es siempre provisorio. -

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Teoría científica: conjunto de conjeturas acerca del modo en que se comporta algún sector de la realidad. Es la unidad de análisis fundamental del pensamiento científico (el pensamiento es privativo de quien lo crea y solo se transforma en propiedad social si se lo comunica a través del lenguaje). Observación científica: o Efectividad: La verdad o falsedad debe poder ser dirimida en un número finito de pasos. o Intersubjetividad: Ningún dato científico puede provenir de un único captador del mismo. o Repetibilidad: Los datos que importan a la ciencia deben tener la posibilidad de ser repetidos.

Epistemología: estudio de las condiciones de producción y de validación del conocimiento científico. Es una actividad critica que se dirige a hacia todo el campo de la ciencia y trata de entender como se instala el pensamiento. Control y descripción. Metodología de la investigación: su problema reside en buscar estrategias para ampliar el conocimiento científico. Es la aplicación técnica y lógica del conocimiento. Contextos: -

De descubrimiento: importa la producción de una hipótesis o de una teoría, relacionado con circunstancias de la gestación del descubrimiento o influido en su aplicación. De justificación: aborda cuestiones de validación, es auténtico o no (verdadera o falsa), si las evidencias apoyan nuestras afirmaciones, si se ha incrementado el conocimiento. De aplicación: su utilidad, su beneficio o perjuicio para la comunidad o especie humana. El uso práctico de una teoría tiene alguna conexión con los criterios para decidir si ella es adecuada o no.

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HIPOTESIS

Hipótesis: es un enunciado de carácter afirmativo, una conjetura provisoria sobre la realidad. Son el elemento constitutivo de las teorías científicas. Surgen en respuesta a un problema científico, como un intento por resolverlo. Frente un problema, generalmente no existe una única hipótesis o teoría, pueden coexistir distintas hipótesis simultaneas, modelos alternativos de comprensión de la realidad.

HIPOTESIS DE PARTIDA

DEUDCCIONES

HIPOTESIS DERIVADAS

HIPOTESIS DE TRABAJO

Hipótesis de trabajo: Enunciado observacional deducido de una hipótesis más abarcativa, que se someterla a prueba. Contiene variables que sean registrables sujetas a medición o caracterización (No podrá desarrollarse una investigación si no se establece algún criterio que posibilite registrar las variables de las hipótesis de trabajo planteadas). Método hipotético deductivo: tiene como alcances la capacidad de refutar una hipótesis, mostrando su falsedad o corroborándola al mostrar que paso varios intentos de refutarla. Pasos y objetivos de un a investigación: 1. Concepción de una idea a investigar: Se inicia con una idea, diversas fuentes de inspiración. Deben, aportar conocimiento para resolver problemas o para mejorar la calidad de vida de las personas y/o el ambiente, etc. 2. Planteo del problema científico: Preguntas de investigación, el qué del estudio. Establecer objetivos, son las guías de trabajo. Viabilidad del estudio. Disponibilidad de recursos humanos, físicos y de materiales, consecuencias. Evaluar las deficiencias y consecuencias del problema, nuevas perspectivas, qué más necesitamos saber, qué no se ha considerado. 3. Elaboración del marco teórico: orientar el estudio, marco de referencia, para lo cual se hace una revisión bibliográfica. 4. Definición del tipo de alcance de la investigación: Definir cómo inicia la investigación, exploratoria (indagan), descriptiva (miden, definen), correlacional (relación) o explicativa (causas). Cuál será el alance final. 5. Planteo de la hipótesis: Guías de estudio, vacancia de conocimiento, apoya la prueba de teorías. Relación entre variables. Correspondencia con la realidad. 6. Elección del diseño: Definir qué diseño es más apropiado para esta investigación: ¿experimental u observacional? ¿Abierto, cerrado o mixto? 7. Selección de la muestra: definir la muestra, delimitar la población. Elegir método de selección de la muestra, probabilístico o no probabilístico. Aplicar el procedimiento y obtenerla. 8. Recolección de datos: Definir la forma en que se va a obtener la información, de acuerdo con el planteo del problema (coherencia). Seleccionar o crear instrumentos de recolección de información. 9. Análisis de datos: (Cualitativo, cuantitativo o mixto) Explorar y analizar los datos. 10. Elaboración del informe/ artículo. 2

VARIABLES

Variable: evento o propiedad que puede variar (adquirir diversos valores o características) y cuya variación puede registrarse. Por ejemplo: edad, sexo, nivel educativo, grado de motivación, etc. Pueden clasificarse de múltiples formas según su: - Facilidad de medición. - Función en la hipótesis de trabajo. - Nivel de medición (excluido en esta clase). Tipos de variables según su facilidad de medición: Variables simples: están cercanas al nivel observable y suelen ser unidimensionales (presentan un solo rasgo o factor). Ej.: cantidad de hijos, sexo, años, peso, edad, altura, etc. Variables complejas: son teóricas y, generalmente, multidimensionales (múltiples rasgos o factores). Ej.: capacidad de resiliencia, preocupación, ansiedad, etc. Tipos de variables según su función en la hipótesis de trabajo: - Variable independiente: se la considera como supuesta “causa” en una relación entre variables. Es la condición antecedente. - Variable dependiente: es la variable afectada por la V. I.; es decir, es el efecto provocado por aquella. - Variables extrañas o intervinientes: son variables que, de estar presentes, modifican la relación entre la o las variables independientes y la o las variables dependientes. Conceptualización de una variable: Se especifica el significado de un término empleando otros términos que son sinónimos de aquél que se está definiendo. Indica cuál es la idea que el investigador tiene de lo que va a estudiar (se define conceptualmente ambas variables). Operacionalización de una variable: indica las operaciones necesarias para caracterizar, medir y/o manipular una variable. Proporciona el puente entre el nivel conceptual y el nivel observacional. Operacionalización de variables complejas: Identificación de dimensiones de la variable: operacionalizares en indicadores. Construcción de indicadores: Propiedades manifiestas. En variables simples (altura, color de ojos, etc.). Construcción de categorías: Codificación numérica de los atributos de cada indicador de la variable. Construcción de índices: Combinación de valores obtenidos en cada uno de los indicadores propuestos.

OBJETIVOS

Objetivo: Son la guía del trabajo. En una frase se plantea el motivo (el “para qué”). El motivo científico siempre es uno solo y, en términos generales, siempre se busca completar el conocimiento. Los objetivos no pueden ser posturas. 3

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Objetivo General: Indica la acción que se va a llevar adelante para resolver un problema científico. Es general pero no inabarcable. Objetivos Específicos: Son el dimensionamiento del objetivo general; es decir, descomposición del objetivo general en objetivos más específicos o focales.

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Toda investigación debe llevar un verbo principal, estos pueden ser: recopilar, revelar, descubrir, indagar demostrar, relacionar, explorar, conocer, comprender, analizar, evaluar, identificar, resolver, clasificar, calcular, diferenciar, validar, comparar, establecer, explicar, averiguar e investigar.

AMENAZAS A LA VALIDEZ

Son distintos tipos de variables intervinientes que, por limitaciones del diseño utilizado, disminuyen la confiabilidad de los resultados obtenidos. Según cómo afectan al estudio, se pueden clasificar en: -

Amenazas a la validez interna del diseño de investigación. Se refieren al ámbito “intralaboratorio”, ¿Puedo afirmar que los datos que arroja la investigación son verdaderos? ¿Dependen estos de la variable experimental o de los efectos de otras variables que no fueron controladas?

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Amenazas a la validez externa del diseño de investigación. Generalización de los resultados. Para que una investigation logre el mayor grado de validez externa se debe poder generalizar de tres maneras: a otras poblaciones, a otros entornos o contextos, y a otros tiempos.

Tipos de amenazas a la validez interna: 1. Historicidad: Se da en diseños que contemplen más de una medición. Surge ante los acontecimientos específicos ocurridos entre la primera y la segunda medición. Ocurren sucesos durante el transcurso de nuestros experimentos. 2. 3. 4. 5. 6. 7.

Maduración: procesos internos de los participantes que operan como resultado del mero paso del tiempo, edad, cansancio, etc. Las personas cambian con el tiempo. Administración de test: el influjo de un test ejerce sobre resultados de otro posterior. Instrumentación: los cambios en los instrumentos de medición o en los observadores o calificadores. Mortalidad experimental: pérdida de participantes de la muestra. Amenaza de asignación (o selección): Sesgos resultantes en una distribución diferencial. Regresión a la media estadística: en selecciones con base en puntajes extremos, estos tienden a regresar a la media, y esto puede confundirse con el efecto de la variable experimental. El no reconocer cómo se comporta el azar, puede llevarnos a ver relaciones causales que en realidad no existen. Toda variable tiende a comportarse de modo promedio.

Amenazas a la validez externa: 1. Generalización a otras poblaciones: implica no poder extrapolar los resultados de la investigación realizada en un grupo en particular a otras poblaciones con características similares. 2. Generalización a otros entornos o contextos: Las investigaciones realizadas en laboratorios crean un ambiente tan artificial que se termina investigando algo que está muy alejado de la vida real. 4

3. Generalización a otros tiempos: Se refiere a la longevidad de los resultados. Las sociedades, así como las personas que las componen cambian con el tiempo y esto hace que muchas investigaciones pierdan fuerza. Los diseños experimentales son los que mejor controlan las amenazas a la validez interna, sin embargo, cuanto mayor es ese control, mayor es su vulnerabilidad a las amenazas a la validez externa de sus resultados. Los diseños observacionales (no experimentales) son los que mejor controlan las amenazas a la validez externa; sin embargo, son sumamente vulnerables a las amenazas a la validez interna. Cuanto más naturalista sea la observación, el estudio tendrá menores amenazas a la validez externa y mayores amenazas a la validez interna de sus resultados.

DISEÑOS EXPERIMENTALES

Experimento: es una situación en la cual se observa la relación entre dos o más variables, produciéndose deliberadamente (manipulando) un cambio en una de ellas y observándose si este evento modifica a la otra. Tienen tres características centrales: - Manipulación (“X”) de la variable independiente que puede variar cualitativa y cuantitativamente. - Medición (observación) de la variable dependiente (“O”). - Pretest: permite establecer una línea de base, se toma previa a la manipulación de la Vi. - Post test: es la evaluación que se realiza luego de ser manipulada la Vi y trata de establecer el efecto de ésta sobre la Vd. - Control (variables intervinientes): Presencia- ausencia de grupos de comparación. Se trata de controlar todos los eventos que puedan alterar la relación entre la Vi. y la Vd. Variable Independiente

x

Variable dependiente

Manipula Mide Variables

control

intervinientes Las variables deben ser medidas con precisión y consistencia. - Precisión: ¿Estamos midiendo (o manipulando) aquello que decimos que estamos midiendo? Esto se hace referencia a la validez del instrumento mediante el cual medimos. - Consistencia: ¿Estamos midiendo el evento que queremos medir de forma adecuada? Esto hace referencia a la confiabilidad. Experimental Cuasi Pre Manipulación de VI Si (X) Si (X) Si (X) Medición de VD (O) Pre y posttest o solo posttest Pre y posttest o solo posttest Pre y posttest o solo posttest Control

Random

Natural

Sin 5

DISEÑOS OBSERVACIONALES

Aquél en el que el investigador observa, son fenómenos tal como suceden sin ninguna manipulación sobre las variables. Se observan diferentes aspectos del objeto de estudio y luego se analizan. Observar = registrar = medir Observar: Tiene que ver con la posición del sujeto (investigador/observador) en relación con el objeto a ser estudiado. No se limita a la actividad del sentido de la vista el investigador va a tener algún grado de participación, el mero hecho de entrar en el campo ya tiene un efecto. Sirve: - Como primera aproximación a un fenómeno. -

Para describir eventos en su contexto natural. Porque no se puede realizar la investigación de otra manera.

Clasificación según el grado con el que los investigadores se involucran con el fenómeno a observar: - Observación no participante: se tiene el mismo rol en todo momento, con el mínimo impacto posible. -

Observación participante: La observación se realiza luego de ingresar a un grupo y formar parte de este. Autobservación: Observaciones que lleva a cabo el investigador sobre sí mismo. Son inusuales.

Clasificación según la medida en que se modifica (o no) el setting en que se lleva a cabo la investigación: - Diseños naturales: Son las investigaciones que se llevan a cabo en un ámbito natural, en donde los eventos se desarrollan espontáneamente. Los sujetos no tienen conocimiento de qué es lo que los investigadores observan y se comportan como si ellos no estuvieran. -

Modificación del setting: Algunas investigaciones observacionales no pueden llevarse a cabo en el ambiente natural, por esto se lo replica artificialmente y luego se deja que los sujetos interactúen espontáneamente.

Clasificación según el grado de estructuración de la observación. Amenazas a la validez en diseños observacionales: - Principal desventaja: el pobre control de las variables intervinientes, de esta manera muchas de las amenazas a la validez interna se hacen presentes. -

Principal ventaja: mayor validez externa, ya que como las situaciones son menos artificiales los

OBSERVACIONAES Medición de V1 y V2 relacionadas. Mayor validez externa Modelo de orden naturalista Permite describir un evento y establecer relaciones entre variables

EXPERIMENTALES Medición de VI y VD Mayora validez interna Modelo de orden causal Permite aislar lo que se desea estudiar y provoca un efecto diferencial 6

DISEÑOS CORRELACIONALES

Correlacionales: Dentro de los observacionales, buscan observar la correlación entre 2 o más variables. No es posible distinguir entre variable independiente y variable dependiente. NO PERMITEN establecer CAUSALIDAD. Correlación directa: V1 aumenta, V2 aumenta

Correlación negativa: V1 aumenta, V2 disminuy

DISEÑOS MUESTRALES

Sujetos muestrales: Son los elementos sobre los que se requiere una información específica. No son necesariamente personas físicas. Ejemplos: Clubes de fútbol, adultos con ADD, colegios privados, sueños. Universo: es una representación hipotética de todos los sujetos en donde se encuentran los fenómenos a estudiar. Ej. Todos los pacientes diagnosticados con Trastorno obsesivo compulsivo. Población: Representa un recorte específico del «universo», tiene un número estimado e idealmente definido. Conjunto delimitado (espacial y temporalmente) de sujetos. Ej. pacientes diagnosticados con Trastorno obsesivo compulsivo en la ciudad de Buenos Aires en el último año 2000. Marco muestral: El listado de todas las unidades de muestreo, que contiene a todos los elementos de la población. La construcción presenta eventualidades: - Generalmente nuestros marcos se modifican en forma continua, uno de los mayores problemas prácticos es construir y/o actualizar el marco. - Generalmente son incompletos (la cuestión es estimar en cuánto). Muestra probabilística: Son aquellas muestras en las que cada sujeto o grupo de sujetos de la población tienen una probabilidad idéntica. Se debe garantizar la aleatoriedad e independencia en todo el proceso. - Muestreo aleatorio simple: La selección de los datos se hace en una sola etapa. A partir del marco muestral se extraen al azar los elementos que formarán parte de la muestra. No se utiliza en poblaciones grandes. - Muestreo aleatorio estratificado: La población marco del estudio es fraccionada en subdivisiones, donde cada unidad de la población pertenece a una sola subdivisión los cuales constituyen la red sobre la que opera el proceso de muestreo. Esto posibilita: Desagregar a la población en dominios diferenciados, utilizar en forma simultánea, distintos métodos de muestreo, facilitar la coordinación del trabajo de campo.

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Muestreo aleatorio por conglomerado: La unidad muestral se compone por un conjunto de individuos que se puede considerar que forman una unidad o conglomerado. Tipos de conglomerado: o Conglomerados naturales. o Conglomerados no naturales. o Conglomerados “espaciales”.

Muestra no probabilística: No cumplen con la condición de aleatoriedad, por lo tanto, los participantes no tienen una probabilidad conocida y no nula de ser seleccionado. - Según la modalidad de captación de los participantes: o Muestreo por conveniencia: participantes de más fácil captación. o Muestreo tipo “Snow ball”: El investigador capta a un o unos primeros sujetos y son ellos quienes inician el contacto con los nuevos sujetos a participar. o Muestreo por acercamiento voluntario.

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Según características específicas de los participantes: o Muestreo de “casos típicos”: Se selecciona únicamente como participantes, a sujetos que reúnen todas las condiciones de interés. o Muestreo de expertos: Se selecciona únicamente como participantes, a sujetos que reúnen un conocimiento que va más allá de su condición “x” y que los vuelve informantes calificados.

ETICA

1) IDEA: -

No robar una

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No provocar daño

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Evaluar los riesgos y beneficios

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Tomar en cuenta los posibles conflictos de intereses: afecta a los investigadores, a los miembros de los comités de ética y a las instituciones a lo largo de todo el proceso de la investigación. Pueden ser: o Financieros o monetarios: fuente de financiamiento y posibilidad de obtener beneficio económico. o No financieros: reconocimiento, deseo de promover la teoría propia.

2) DISEÑO: -

Consentimiento informado: INFORMACIÓN – COMPRENSIÓN – VOLUNTARIEDAD. 8

Para dar su consentimiento la persona debe estar viva, consciente y con capacidad de decisión. Si no puede, decide su representante legal. Las excepciones para pedirlo son las observaciones en lugares públicos, la utilización de información pública y los cuestionarios anónimos. o Diferencias anonimato (no se t...