LA Investigación Científica EN Psicología Y LOS Esquemas DE Investigación Científica PDF

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LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA EN PSICOLOGÍA Y LOS ESQUEMAS DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA 1.

INTRODUCCIÓN La ciencia es la información que el hombre ha ido adquiriendo sobre sí mismo y sobre la naturaleza, con el objetivo de obtener leyes universales mediante el método científico.

2.

LA CIENCIA EN PSICOLOGÍA La Psicología deja de ser parte de la Filosofía para convertirse en ciencia en el siglo XIX. Para que una disciplina sea considerada ciencia, debe cumplir las siguientes condiciones: a) Uso de mediciones objetivas. b) Manipulación y efecto controlado sobre las variables.  CONCEPTOS BÁSICOS: o Modelos: representación de una parte de la realidad para simular su funcionamiento. o Constructos: concepto que denomina a una variable no observable directamente. o Método científico: plan general de actuación para la ampliación de conocimientos. o Diseño: estrategia concreta que se utiliza para llevar a cabo una determinada acción, en la que se pueden especificar el método, la forma de obtención de las medidas o la forma de organización de los grupos, entre otros. o Técnica: modos específicos o procedimientos para realizar las diferentes etapas, que facilitan la aplicación del método. o Hipótesis: explicación tentativa a un problema de investigación.

3.

EL MÉTODO CIENTÍFICO Y EL DESARROLLO DEL CONOCIMIENTO  SUPUESTOS: o Orden o Determinismo o Comprobabilidad  REQUISITOS o Replicación o Parsimonia o Empiricismo o Diseminación o Objetividad  OBJETIVOS o Descripción: conocer el fenómeno. o Explicación: establecer cadena de causas del fenómeno. o Predicción: predecir la aparición o ausencia de este fenómeno.  PROCESO a) ESQUEMA INDUCTIVO: la experiencia genera conocimiento b) ESQUEMA DEDUCTIVO: de una ley general se deducen consecuencias c) ESQUEMA HIPOTÉTICO-DEDUCTIVO: Teoría de lo que se sabe  Datos que obtenemos  Nueva teoría formada El proceso de investigación sigue un modelo en el que de forma secuenciada e interactiva se va desde el nivel teórico-conceptual, al nivel estadístico-analítico, pasando por el técnico metodológico. 1) NIVEL TEÓRICO-CONCEPTUAL:  Delimitación del problema  Construcción de hipótesis  Delimitación de condiciones de prueba de las hipótesis  Discusión e interpretación de resultados 2) NIVEL TÉCNICO-METODOLÓGICO  Decisiones para someter a prueba una hipótesis: o Variables a manipular o Variables a medir o Variables a controlar

3) 

FASES: 1) 2) 3) 4) 5) 6)

NIVEL ESTADÍSTICO-ANALÍTICO: Análisis de los datos obtenidos.

Identificación del problema Elaboración de hipótesis Establecimiento del diseño de investigación Análisis de resultados Discusión de resultados Elaboración de informe de investigación

4.

EL CONOCIMIENTO CIENTÍFICO Y LA EXPLICACIÓN CAUSAL La predicción no implica causalidad, sino que forma parte del proceso causal. La causación es un proceso basado en la descripción, explicación, planificación, control y predicción de un fenómeno.  CONDICIONES DE CAUSALIDAD o Contigüidad espacio-temporal: relación temporal entre predictor y criterio, su orden de aparición y el intervalo de tiempo que los separa (intervalo óptimo). o Relevancia causal: ciertos eventos se asocian mejor con ciertas consecuencias. o Contingencia y covariación: aparición conjunta causa-efecto/ no causa-no efecto. o Conocimiento del individuo: conocimiento y creencias de la situación.

5.

LOS ESQUEMAS METODOLÓGICOS DE INVESTIGACIÓN EN PSICOLOGÍA  DESCRIPTIVO (OBSERVACIONAL): o Describir y explorar, difícilmente inferir causalidad o relaciones asociativas entre variables. o Observación directa de fenómenos naturales. o OPERALIZACIÓN:  OBSERVACIÓN NATURAL: se obtiene un mayor realismo, pero se tiene poco control y una gran posibilidad de sesgo. Puede ser:  Sistemática: el observador no participa  Participante.  AUTOINFORME: auto-registro de información basado en la introspección.  ESTUDIO DE CASOS: estudio de un solo individuo, información exploratoria complementada con otras técnicas.  SELECTIVO (NO EXPERIMENTAL, DE ENCUESTA) o Describir: conocer las características de una población (encuesta de estatus) y las relaciones subyacentes (encuestas de investigación). o Cuestionarios, entrevistas y técnicas de muestreo. o Etapas  Establecimiento de objetivos y preparación de instrumento  Decisión sobre muestreo  Recogida de datos  Análisis e interpretación  EXPERIMENTAL o Inferencia de hipótesis explicativas desde las variables manipuladas a las variables medidas  relaciones de causalidad o Asignación aleatoria de las unidades de observación a los grupos de investigación (aleatorización).  CUASI-EXPERIMENTAL o Inferencia de hipótesis explicativas desde la VI a la VD  relaciones de causalidad. o No aleatorización: El análisis e interpretación de los datos debe realizarse con prudencia en lo que se refiere a las inferencias de relaciones de causalidad e incluso en ocasiones deberá incluir la tarea de separar a través de los análisis estadísticos los efectos del tratamiento de los efectos de las diferencias previas existentes entre los dos grupos.

EL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN

1.

INTRODUCCIÓN: PLANIFICACIÓN, ESTRUCTURA Y ESTRATEGIAS

2.

PLANIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN: COORDENADAS 1) Contenidos o área temática en la que se centra la investigación  Básica  Clínica  Educativa-normativa  Social-organizativas 2) Enfoque general de la investigación ¿básica o aplicada? ¿estudio de campo? 3) Esquema de investigación y aproximación analítica  ESQUEMA DESCRIPTIVO (OBSERVACIÓN): análisis categórico  ESQUEMA CORRELACIONAL (RELACIÓN): análisis covariacional  ESQUEMA EXPERIMENTAL (CAUSACIÓN): análisis de varianza 4) Elección del tipo de diseño  Intrasujetos  Entregrupos 5) Teoría de la validez  Validez de constructo  Validez interna  Validez externa  Validez estadística 6) Anticipación de partes principales del diseño en función de la hipótesis  Variables de investigación  Variables extrañas, muestras, procedimiento, resultados  Tarea, aparatos, estímulos 7) Teoría de la optimización del diseño  Maximizar la variación sistemática  Minimiza la variación de error HERRAMIENTAS  Heurísticos para potenciar el desarrollo conceptual y mejorar las predicciones.

  

3.

Recursos informáticos. Meta-análisis. Fuentes documentales relevantes a los aspectos técnicos.

ESTRUCTURAS DE LA INVESTIGACIÓN 1) DEFINICIÓN DE VARIABLES: convertir los constructos en hipótesis que sean contrastables/medibles de forma empírica. Una variable es la representación simbólica de una característica, atributo o propiedad de la unidad de observación. Se clasifican según:  Escala de medida: o Medición: proceso de asignar un valor numérico a una variable. Las escalas de medición sirven para ofrecer información sobre las clasificaciones que podemos hacer con respecto a estas variables. Tipos de escala:  Escala nominal: utiliza los números para identificar que un dato pertenece a un grupo o a una categoría.  Escala ordinal: los números representan una clasificación (mayor que o menor que), sin que represente una unidad de medida.  Escala de intervalo: además del “mayor que” o “menor que”, también se establece una unidad de medida que nos permite precisar cuánto se es mayor o menor. El cero no implica ausencia y hay cantidades negativas. (ej. Temperatura)  Escala de razón: similar a la escala de intervalo, pero 0 implica ausencia del atributo. (ej. Nivel de votos)  VARIABLES SEGÚN LA ESCALA DE MEDIDA o CUALITATIVAS: no implican magnitud  Nominales: datos que se agrupan sin jerarquía (ej. Género).  Ordinales: valores que siguen un orden, secuencia o progresión natural (ej. Días de la semana). o CUANTITATIVAS: implican magnitud  Discretas: si la variable solo puede adoptar un valor numérico, entero (ej. Número de hijos)  Continuas: sin entre dos valores de la variable existen infinitas posibilidades de valores (ej. Peso)  VARIABLES SEGÚN FUNCIÓN METODOLÓGICA o DISEÑO EXPERIMENTAL  Variables relevantes (predictoras): variables que pueden tener efecto sobre el aspecto conductual  Variable independiente  Variable extraña  Variable dependiente (criterio)  TIPO DE MANIPULACIÓN SOBRE LA VI  Naturaleza de la variable o Directa o Indirecta  Naturaleza de la investigación o Entregrupos: cada grupo recibe un nivel de la VI o Intrasujetos: cada sujeto recibe todos los niveles de la VI DISEÑO NO EXPERIMENTAL  Variables predictoras: podrían afectar algún aspecto del comportamiento que medimos  Variables criterio: aspecto del comportamiento que medimos VARIABLES SEGÚN CAPACIDAD TEÓRICO EXPLICATIVA o Depende del modelo teórico de partida o



Estímulo



4.

Respuesta

Intermediarias (organísmicas) RESPUESTA/ VD o Cognitivo-subjetivo o Conductual- motor o Fisiológico-emocional

ESTRATEGIA DE INVESTIGACIÓN 1) Control de variables extrañas para descartar explicaciones alternativas a la estudiada 2) Selección de unidades de observación de la investigación 3) Forma de medir la VD, tareas y procedimientos de la investigación 

CONTROL DE VARIABLES EXTRAÑAS Y LA PROBLEMÁTICA DE LA VALIDEZ INTERNA o Objetivo fundamental: proporcionar explicaciones causales de los acontecimientos  asegurar validez interna o ¿CÓMO? Diseñar investigaciones de tal modo que podamos descartar explicaciones alternativas, es decir, neutralizando las variables extrañas potenciales:  Conocer fuentes de procedencia  Conocer técnicas de control que permitan neutralizar su efecto o Originadas por los participantes:  Estables: biológicas, psicológicas y sociales  Fluctuantes: cambios conductuales  Otros: “rol de sujeto experimental” o Originadas por la situación  Ambiente: temperatura, luz, ruido  Características de la demanda: nivel de dificultad  Experimentador: su conducta, sus expectativas  sesgo de la respuesta coherentes con su hipótesis “efecto Rosenthal”  Situación experimental: no contexto natural  Tarea: instrucciones o Inherentes al diseño de investigación:  Diseños intrasujeto: efecto secuencial o carry over.  Efectos de orden: provocado por el orden que ocupa el nivel de la VI dentro de la secuencia de niveles.  Efectos de transferencia: efecto relativamente permanente que un nivel previo puede producir en el participante. o Amenazas directas a la validez interna:  Orden causal ambiguo.  Selección: las características de los participantes difieren sistemáticamente a través de las condiciones (ej. Voluntarios)  Historia: acontecimientos concomitantes al tratamiento que podrían explicar el efecto (ej. Programa de aprendizaje para niños con niños con déficit de aprendizaje)  Maduración: cambios naturales con el paso del tiempo  Regresión a la media: cuando se seleccionan participantes a partir de puntuaciones extremas  Atrición: pérdida de participantes diferente en las distintas condiciones (riesgo de efectos artificiales)  Reactivo de la prueba (efecto a la medida pre): cuando la VD se mide más de una vez, las puntuaciones posteriores pueden deberse en parte al efecto que tienen las medidas que se tomaron previamente.

 

Instrumentación: los cambios que puede provocar en la variable que se mide en el propio instrumento de medida. Efectos aditivos o interactivos: combinación de las anteriores.

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TÉCNICAS DE CONTROL DE VARIABLES EXTRAÑAS o Técnicas de homogeneización: pretenden que las VE produzcan mismo efecto en todas las condiciones experimentales.  Aleatorización compleja: distribución al azar de las unidades de investigación a las distintas condiciones  Constancia: anular la VE convirtiéndola en constante  Inconveniente: no se determina si era una variable importante  Igualación: los diferentes valores de la VE están representados por igual en todos los niveles de la VI o Técnicas de contrabalanceo: consiste en ordenar los tratamientos experimentales de tal modo que el error progresivo se distribuya equitativamente entre todas las condiciones experimentales (diseños intrasujeto)

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TÉCNICAS DE DELIMITACIÓN DE LAS UNIDADES DE INVESTIGACIÓN o Importante en el diseño: la investigación se debe valorar por el grado en el que permite establecer afirmaciones causales (validez interna), pero también por el grado en el que permite hacer generalizaciones de los resultados sobre la población (validez externa). o Generalizar:  Muestra  Tratamiento  Variable dependiente  Contexto  Variables moduladoras o TÉCNICAS DE DELIMITACIÓN  Muestreo no probabilístico (no podemos saber la probabilidad de pertenencia a la muestra)  Sin normas, circunstancial o errático: se elige por comodidad o capricho.  Intencional: se selecciona que sea representativa según el criterio del investigador.  Por cuotas y por rutas: hay unos colaboradores a los que se les pide que seleccionen muestra, dejando a su criterio cómo seleccionarlas.  Muestreo probabilístico:  Aleatorio sin reposición de elementos: se divide a la población en subpoblaciones y se obtiene una submuestra de cada una.  Aleatorio con reposición  Subtipos:  Aleatorio sistemático: se divide a la población en subpoblaciones y se obtiene una submuestra de cada una.  Aleatorio estratificado: se divide a la población en subpoblaciones y se obtiene una submuestra de cada una.  Por conglomerados: selección aleatoria de conglomerados, todos los elementos de cada uno de esos conglomerados pasan a formar parte de la muestra.

ESQUEMA METODOLÓGICO EXPERIMENTAL 1.

INTRODUCCIÓN

  

Variable independiente Variable dependiente Intervalo de confianza: rango de valores construido alrededor de la estimación puntual. Se construye de manera que la probabilidad del parámetro de la población se localice en algún lugar dentro del intervalo conocido. (1-α) x100

PROPIEDADES QUE SE DEBEN EXIGIR A LOS EXPERIMENTOS  Fiabilidad  Validez 2.

DISEÑO ENTRE-GRUPOS  DISEÑOS DE GRUPOS ALEATORIOS o Grupos de sujetos distintos o Se asignan al grupo al azar (grupo experimental o control).  DISEÑOS DE GRUPOS ALEATORIOS CON BLOQUES Clasificamos en función de la variable extraña a controlar. Medimos esa variable. Pasa de ser extraña a ser bloqueada. Asignamos al azar a los sujetos de cada bloque a cada uno de los grupos. EJEMPLO: Estudiar el efecto de un nuevo método de estudio sobre las calificaciones.  GRUPO EXPERIMENTAL: aplica método  GRUPO CONTROL: no aplica  ASIGNACION DE GRUPOS FRENTE A ASIGNACIÓN DE INDIVIDUOS En ocasiones no es posible la asignación de individuos a grupos aleatoriamente. EJEMPLO: Estudio sobre un nuevo método educativo en 2º BACH. Asignación aleatoria de cada curso al grupo experimental o control.  DISEÑOS ESPECIALES o CONTROL POR PLACEBO: mejora producida por las expectativas que tiene el sujeto y no por las propiedades de la sustancia. o CASO DEL DOBLE CIEGO  ANÁLISIS DE DATOS: o Diferencia de medias (prueba t): patribuible a la causa cuyo influjo se está investigando).  ¿Cuál será nuestro grado de participación? A. Observación participante  El observador forma parte de la situación que observa  Le permite acceder a información más detallada B. Observación no participante  El observador NO forma parte de la situación que observa  ¿De qué forma recogemos las observaciones? A. Registro narrativo: relato detallado de lo observado. B. Código arbitrario: más claro y económico, aunque con un proceso de elaboración más riguroso.  Partir de investigaciones previas y objetivos de investigación  A modo de estudio piloto, realizar una observación previa para identificar posibles categorías que no se nos hayan ocurrido y depurar los resultados  Elegir el nivel de análisis adecuado o Usar categorías homogéneas dentro de cada categoría en cuanto a su nivel de generabilidad o especificidad o Usar categorías exhaustivas y excluyentes  QUIÉN OBSERVAR Nuestro objetivo es estudiar una muestra de participantes y extender nuestros resultados a una población determinada. Necesitamos que nuestra muestra sea representativa de la población. Tener en cuenta el equilibrio entre representatividad y accesibilidad. 

CUÁNDO OBSERVAR El muestreo del tiempo también debe ser representativo o Muestreo sistemático: el investigador tiene un criterio para seleccionar los periodos de observación. o Muestreo aleatorio: se seleccionan periodos de observación al azar. Una vez seleccionados los periodos de observación debemos saber si se trata de: o o

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Registro continuo: Dentro del periodo seleccionado se registra todo el tiempo. Registro por intervalos: Solo se registran intervalos en el periodo seleccionado. Intercala periodos de observación y periodos de registro.

DÓNDE OBSERVAR Igual que el tiempo, también debemos efectuar un muestreo de las situaciones: se busca la representatividad.

4.

K=

ANÁLISIS ESTADÍSTICO ¿Cómo saber si hemos realizado bien una observación?  Acuerdo entre observadores: o Si la observación es fiable, se debería observar acuerdo entre observadores o Métodos:  Porcentaje de acuerdo: computar las veces que los observadores coinciden en sus observaciones  Coeficiente Kappa: tiene en cuenta que alguno de los acuerdos entre los observadores han sido por azar, elimina el efecto del azar

PO−P e x 10 0 1−P e PO= PROPORCIÓN DE ACUERDOS OBTENIDOS

Pe =PROPOCIÓN DE ACUERDOS ESPERADOS AL AZAR 5.

ESQUEMA DESCRIPTIVO EN LAS COORDENADAS DE VALIDEZ El problema de la reactividad:  La presencia de un observador altera la conducta de la persona observada.  Solución: o El observador debe pasar desapercibido (espejos unidireccionales) o El observador se introduce gradualmente en la situación, desestimando los datos de las primeras observaciones  El sesgo del observador o Si el observador conoce la hipótesis puede codificar en función de ésta o Solución: el observador debe ser ciego a los objetivos de la investigación...