fundamentos de la investigacion curso 2020/2021, Apuntes de Psicología

¡Descarga fundamentos de la investigacion curso 2020/2021 y más Apuntes en PDF de Psicología solo en Docsity! 1 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Tema 1: el método científico y las estrategias de investigación en psicología 1.1 introducción Pero la investigación científica se realiza en el marco concreto de cada campo de conocimiento, y cada clase de problemas requiere métodos particulares y técnicas específicas que, compartiendo las características generales del método científico, implican estrategias concretas adaptadas a su naturaleza y su grado de desarrollo. Pero la psicología, como ciencia particular posee su propio objeto de estudio y sus métodos y técnicas específicas que, siguiendo los requisitos del método científico, están adaptados a las peculiaridades de sus problemas de estudio. Un primer criterio nos identifica si la investigación se realiza desde un planteamiento cualitativo o cuantitativo y, a su vez, en cada una de estas aproximaciones podemos diferenciar distintos métodos. • En la investigación cuantitativa el principal elemento diferenciador entre los distintos métodos y diseños es el grado de control interno o grado de manipulación que el investigador puede aplicar en la investigación, cuyo extremo máximo está representado por el método experimental. • En la investigación cualitativa, ese elemento diferenciador entre las diversas formas de estudios cualitativos lo constituyen, fundamentalmente, el objetivo de la investigación y la naturaleza de los datos que se estudian. Su finalidad es exponer una visión integrada que ayude a comprender como distintos procedimientos de actuación pueden ser formas validas, diversas y complementarias, de obtener conocimiento útil y fiable. 1.2 el método científico La ciencia surge de esa curiosidad y del afán de controlar la naturaleza y se ha consolidado como la mejor forma de obtener conocimientos sobre ella. Son muchos y diversos los elementos que intervienen y caracterizan la ciencia moderna, pero se pueden resaltar tres claves en esa nueva forma de hacer ciencia (Shadish, Cook y Campbell 2002), y que podemos reconocer con claridad en la investigación actual en psicología: • El papel de la observación sistemática como rango central de la ciencia, con la finalidad de explicar cómo funciona la naturaleza, pero también de corregirse sí misma. Este nuevo poder otorgado a la observación deparo a algunos de estos científicos pioneros problemas con las con las autoridades filosóficas y religiosas del momento, como ilustra el conocido conflicto de Galileo con la inquisición por su afirmación de que es la tierra la que gira alrededor del sol. • Los investigadores tratan de controlar las influencias extrañas que puedan limitar o sesgar sus observaciones. Surgen los laboratorios para trabajar en entornos controlados y se produce un importante desarrollo de instrumentos de medida. • Se pasa de una observación pasiva de como ocurren las cosas de forma natural a una observación activa de las consecuencias de introducir cambios deliberados (la experimentación). 2 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION El proceso de cambio a la ciencia moderna se asocia con figuras como Leonardo da Vinci, Copérnico, Kepler, Galileo, Newton y Gilbert, entre otros. Sus aportaciones y métodos de trabajo, junto con las circunstancias sociales, económicas y culturales del momento, hicieron que en la transición del siglo XVII al siglo XVIII ya se hubiese fijado claramente el modo de hacer ciencia, el método científico, tal como se entiende actualmente; esto es, la observación sistemática, reiterada y controlada, como base del conocimiento científico. El método científico describe, por tanto, un procedimiento de investigación empírico y sistemático. Podemos definir el método científico como un procedimiento general, empírico, sistemático, controlado y crítico para la obtención de conocimiento. Y critico porque debe ser revisable, someterse al juicio objetivo externo y corregirse a sí mismo. La exposición pública y detallada del procedimiento y los resultados de una investigación permite a la ciencia auto - corregirse, y lo hace esencialmente a través de la replicación. La investigación científica es un proceso sistemático y dinámico en el que se pueden identificar diferentes fases organizadas de forma secuencial y que implican diferentes tareas de investigador. El paso de una etapa a otra es, en realidad, un cambio en la faceta en la que se focaliza la tarea del investigación, pero sin que se pierda nunca la referencia tanto de las etapas anteriores como de las pendientes de realizar. En el método inductivo se extraen las conclusiones las conclusiones por inducción, esto es, de la observación repetida de los hechos particulares se extraen conclusiones generales para todos los objetos o eventos de esa misma naturaleza. En el método hipotetico-deductivo se aplican, en diferentes momentos del proceso investigador, tanto la inducción como la deducción. En este método ocupan un lugar especialmente relevante la hipotesis. A su vez, decimos que si los datos no apoyan las hipotesis la teoría se debilita y no decimos que se demuestre como falsa, por la misma razón de parcialidad y provisionalidad de las conclusiones y porque se debe considerar el riesgo de errores de procedimiento que han podido provocar esos resultados. 1.2.2 ¿Qué es una teoría científica? 5 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Tal como especifica Moreno (1983), los métodos son << expresiones concretas procedimiento que constituye el método científico>>. Los métodos hacen referencia a todo el proceso de investigación adoptando una determinada estrategia general que condiciona el desarrollo de cada una sus etapas, en la necesidad de mantener su coherencia internas. Sin embargo, las técnicas constituyen modos específicos o procedimiento para realizar diferentes etapas particulares que, como dispositivos, posibilitan la aplicación de los métodos. En un punto intermedio conceptualmente hablando, entre los métodos y las técnicas se situaría el diseño. El concepto de diseño de investigación está vinculado a la elección y especificación del procedimiento para la obtención de datos que permitirá afrontar un problema de estudio o contrastar una hipotesis. El termino diseño produce cierta impresión de complejidad. En parte, esa impresión puede deberse a la polisemia (más de un significado) del término: En un sentido, el diseño actúa como verbo y su significado hace referencia a una serie de decisiones que se toman en la planificación de la investigación y que se concretaran en una serie de actividades específicas. La otra función fundamental del concepto de diseño es denominativa. Sin embargo, no es posible hacer una relación completa de esta serie de especificaciones para su aplicación ordenada a todos los diseños. Si el método hace referencia a un procedimiento general orientado a la obtención de conocimiento valido; etimológicamente (del griego) metodología significa tratado o estudio del método. Empezamos por la distinción entre la investigación cuantitativa y la investigación cualitativa, con el fin de conocer los fundamentos de estas dos grandes tradiciones de investigación. 1.4 la investigación cuantitativa y la investigación cualitativa El nacimiento de la psicología científica, en su diferenciación de la psicología filosófica, ocurre bajo la influencia de la poderosa corriente positivista de principios del siglo XX esto se hace evidente en la concepción de la psicología como ciencia natural y en la elección del método propio de las ciencias naturales. Aun hoy en día se mantiene abierta la controversia entre la explicación y la compresión, entre lo entre lo nomotético (general) y lo ideográfico (particular) y, por tanto, entre la aproximación cuantitativa y cualitativa La investigación en psicología se ha desarrollado bajo el predominio de la aproximación cuantitativa, cuyo cometido principal es contrastar (poner a prueba) hipotesis a partir de estudios empíricos en los que se miden las variables de estudio. El método que utiliza es el hipotetico-deductivo. Sin embargo, la aproximación cualitativa tiene sus raíces en otras perspectivas filosóficas: el constructivismo y la fenomenología. Estas dos perspectivas filosóficas – constructivismo y fenomenología – mantienen que la realidad es una construcción o interpretación del mundo y, por tanto, plantean que la realidad no es única. Podemos esquematizar la relación entre postulados y estos métodos de investigación (cuantitativo y cualitativo) a través de las preguntas y respuestas que ofrecen las diferentes perspectivas filosóficas. La psicología desde 6 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION la perspectiva positivista que subyace a la estrategia cuantitativa persigue la detección de regularidades para identificar las causas explicativas del comportamiento. Considera que puede estudiarlo con objetividad, con imparcialidad y distancia aplicando el método hipotetico–deductivo. A diferencia de la investigación cuantitativa, los investigadores cualitativos proceden de modo inductivo. El propio desarrollo del estudio puede aportar información relevante para enfocar de nuevo la pregunta de investigación. El conocimiento es una construcción que emerge de su relación con el objeto que investiga. La investigación cualitativa es, por tanto, interpretativa. En psicología, así como en otras ciencias sociales y de la salud, aunque la aproximación cuantitativa ha sido dominante, se está desarrollando un interés creciente por los recursos y técnicas de la investigación cualitativa y aumenta gradualmente la presencia de estudios con el método mixto que aúna ambas aproximaciones cuantitativa y cualitativa (Tashakkori y Teddlie 2003). 1.5 investigación cuantitativa: estrategias manipulativas y estrategias no manipulativas Nos centramos ahora en las estrategias que se utilizan en la investigación cuantitativa, con la intención de ofrecer una visión general de sus características básicas y de sus diferentes posibilidades. 1.5.1 estrategias manipulativas El objetivo fundamental de la investigación experimental es el estudio de las relaciones causales entre las variables. El análisis que formalizo en el siglo XIX el filósofo Jhon Stuart Mill (1806 – 1873), en su sistematización de la lógica inductiva y deductiva (Mill 1843/1912) establece que podemos identificar una relación causa efecto si: a) La causa precede al efecto. b) El efecto está relacionado con la causa. c) Podemos desechar otras posibles explicaciones del efecto distintas de la causa. Esto es, precisamente, lo que se trata de lograr con la experimentación. Al realizar un experimento: a) Manipulamos (introducimos en la situación y variamos) lo que suponemos como causa (variable independiente, VI), para poder observar sus efectos en otra variable (variable dependiente VD). b) Observamos como las variaciones que hemos manejado en la causa (VI) se asocian (cavarían) con cambios en los efectos (VD). c) Controlamos que en la situación no interfieran otras variables (variables extrañas) cuya influencia pueda confundirse (explicaciones alternativas) con el efecto de la causa estudiada. Supongamos que un equipo de investigadores se plantea como problema de estudio la relación entre el consumo de alcohol y los accidentes de tráfico. Un primer paso que tendrán que dar es la operativización del problema de estudio para ello valoraran las diferentes variables psicológicas o comportamentales que pueden intervenir en un accidente, por ejemplo, no respetar las señales de tráfico, exceso de velocidad, errores de 7 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION cálculo de distancias, y velocidad, distracciones, reacción lenta ante situaciones imprevistas, etc. Definen el problema concreto a considerar y las variables de estudio: deciden empezar por el análisis de la influencia del alcohol en el tiempo de reacción. Para contractar esta hipotesis elegirán, como niveles de la variable independiente, tres niveles de alcohol operativizados en tasas de alcoholemia (uno de ellos será 0, ausencia de alcohol, y los otros dos 0,25 y 0,50 mg/l) de aire aspirado. El investigador deberá decidir entre dos procedimientos alternativos: a) Si utiliza el procedimiento de organizar varios grupos de participantes, de manera que los participantes pertenecientes a cada grupo realizaran la tarea en una determinada condición experimental, esto es, habiendo ingerido el alcohol necesario para alcanzar la tasa de alcoholemia que les corresponda (diseño intergrupos o intersujetos). b) Si a todos y cada uno de los participantes forman un grupo único y, por tanto, realizaran la tarea varias veces, en distintas sesiones, bajo cada una de las condiciones experimentales, esto es, con una tasa de alcoholemia diferente en cada una de las sesiones (diseño intragrupo o intrasujeto). Supongamos que los investigadores optan por la estrategia intergrupos y que, a partir de una muestra de participantes ya seleccionada, van asignando aleatoriamente estas personas a los tres grupos necesarios. De esta forma habrán controlado una posible variable extraña que podría competir con la variable independiente en la explicación de los resultados. Es decir, que cuando se comparen los resultados de los distintos grupos que han realizado la tarea con distintas tasas de alcoholemia, sus diferencias, si las hubiera puedan ser atribuidas inequívocamente a lo único de debe diferenciarlos: las condiciones experimentales en las que la realizaron. La característica fundamental de la investigación experimental es el estudio de las relaciones causales entre las variables a través de la manipulación directa de las variables independientes, la medida de sus efectos sobre las variables dependientes y el control sobre aquellas variables potencialmente contaminadoras de los resultados (variables extrañas). El importante desarrollo de la psicología aplicada y el vínculo, cada vez más estrecho entre la investigación científica y el ejercicio profesional de los psicólogos han contribuido al desarrollo de una estrategia de investigación que pretende potenciar el estudio de problemas de relevancia social y profesional no trasladables al laboratorio, pero susceptibles de ser estudiados con un procedimiento controlado: los cuasiexperimentos. Esto es, al poder de estar la asignación de participantes a los tratamientos condicionada por cuestiones operativas del lugar de estudio, los grupos no se pueden organizar por asignación aleatoria y, en consecuencia, no se garantiza su equivalencia inicial. Ahora bien, hay que tener en cuenta también que las condiciones controladas que le otorgan su fuerza al método experimental son, al mismo tiempo la razón de sus límites. La complejidad del comportamiento humano y la multiplicidad de variables que intervienen en los distintos fenómenos no siempre son compatibles con la manipulación y las exigencias de control 10 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION 6. Si bien hay métodos que en términos teóricos se presentan mas potentes que otros para el estudio de las relaciones entre las variables, la adecuación de la metodología elegida y la correcta y rigurosa realización del estudio son aspecto fundamentales para la validez y utilidad de las conclusiones de una investigación. 7. La aproximación multimetodo y la aplicación de los métodos mixtos en los que un mismo problema de investigación se estudia aplicando distintas estrategias permite aprovechar las aportaciones especificas de distintas alternativas metodológicas y compensar sus posibles limitaciones. Tema 2 fases de la investigación científica en psicología y ética de la investigación 2.1 INTRODUCCION En el presente capitulo abordaremos, de forma detallada las distintas fases de investigación siguiendo el método hipotetico – deductivo y expondremos conceptos metodológicamente relevantes como son los de hipotesis, variables, muestra y contraste de hipotesis, entre otros. Como podemos imaginar, las fases de este proceso están interrelacionadas, las decisiones tomadas en una de las etapas condicionaran los siguientes pasos del proceso. Por tanto, aunque las expongamos como fases diferenciadas, diferenciadas, debe quedar claro que están todas ellas relacionadas, al ser el proceso investigador mas que una mera suma de pasos a seguir. En psicología, los diversos códigos o reglamentos éticos que se utilizan para regular sus investigaciones garantizan el equilibrio entre los derechos de los seres vivos que participan en ella y la ampliación del conocimiento científico derivado de su estudio. Para finalizar, haremos énfasis en la relevancia de las normas éticas centradas en el proceso de publicación y difusión de los resultados de la investigación, para regular potenciales situaciones indeseables como el plagio, la falsificación o invención de datos y la duplicación de las publicaciones. 2.2 FASES DE LA INVESTIGACION EN PSICOLOGIA Estas fases las podemos resumir en las siguientes: 1. Constatación de la existencia de un problema que, por el momento, no tiene solución o esta se desconoce. 2. Planteamiento de hipotesis o posibles explicaciones de ese problema. 3. Definición operativa de los conceptos (variables) reflejados en las hipotesis. 4. Elección de la mejor estrategia mitológica para contrastar esas hipotesis. 5. Análisis de los datos obtenidos. 6. Interpretación y extracción de conclusiones a partir de los resultados alcanzados. 7. Difusión de dichos hallazgos a través del informe de investigación. 11 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Además, también pone de manifiesto el carácter contrastable o refutable del conocimiento científico. Es decir, después de haber recogido los datos es imprescindible compararlos o contrastarlos tanto con las hipotesis de partida como con los conocimientos teóricos vigentes hasta ese momento. 2.2.1 identificación del problema El problema de investigación, entendido como cualquier pregunta que surge en torno a un tema concreto sobre el cual queremos ampliar conocimientos, es un componente fundamental de la investigación ya que será su origen; es decir, la primera fase de todo proceso investigador es la identificación del problema o pregunta de investigación. Tras concluir la investigación, sus resultados pasaran a formar parte del conjunto de conocimientos que se tiene sobre esa área, lo que a su vez servirá de fundamentación a nuevas investigaciones en dicho campo del saber. Sin pretender hacer un listado exhaustivo, podemos identificar distintos tipos de preguntas de investigación, exponiendo algunos ejemplos ilustrativos (Meltzoff, 2000): ❖ De existencia ❖ De descripción y clasificación ❖ De composición ❖ De relación ❖ Descriptivo – comparativas ❖ De casualidad Muchas de las preguntas expresan como se relacionan las variables reflejadas en ellas, pudiendo ser estas relaciones de dos tipos: de covariación (o asociación) y de casualidad. Una relación de covariación o asociación entre variables significa que ninguna de las variables significa que ninguna de las variables puede ser claramente identificada como causa de la otra, es decir solamente podemos constatar que se relacionan. La correlación entre dos variables puede ser positiva, es decir, ambas se relacionan en sentido directo o negativa, esto es, su relación se da en sentido inverso. Por otro lado, las relaciones causales significan que una de las variables es la causante de los cambios en la otra. Pero no solo tendremos que tener en cuenta este criterio, sino que también es fundamental considerar la viabilidad de su estudio, es decir, hasta que punto tenemos acceso a la muestra, si existen técnicas que nos permiten registrar o medir las variables implicadas en nuestro problema, si disponemos de los medios necesarios para obtener los datos, etc. 2.2.2 planteamiento de objetivos e hipotesis El objetivo final de toda investigación es el conocimiento del fenómeno objeto de estudio; es decir, su descripción y/o explicación, para de esta forma poder predecirlo. Podemos identificar dos tipos de finalidades u objetivos generales: uno descriptivo y otro explicativo. La hipotesis puede ser definida como una predicción sobre los resultados concretos que esperamos encontrar, es decir, nuestra respuesta (potencial o posible) a la pregunta de investigación, en la cual se explicita la relación que creemos existe entre las variables implicadas en nuestro estudio. 12 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Por tanto, la formulación de hipotesis no se desarrolla de la nada sino que parte de un conocimiento significativo del área sobre la que versa la investigación, presuponiendo un conocimiento apropiado del entramado conceptual por parte del investigador (Chalmers, 2010). Por tanto, la formulación de hipotesis es un paso mas en el desarrollo del proceso investigador, haciendo que este continúe al enlazar con la fase centrada en su contraste, donde pondrán en relación la hipotesis con la realidad de los datos recogidos. Nuestra hipotesis de investigación, también conocida como hipotesis de trabajo, refleja la relación que esperamos encontrar entre las variables. Esta hipotesis determina el procedimiento a seguir, al identificar que trabajamos con dos grupos y no con un solo grupo que pasa por todos los tratamientos (o condiciones experimentales). Por último, la hipotesis planteada también marca que análisis estadístico realizaremos al ser distinto analizar la posible existencia de diferencias entre dos grupos en cuanto al nivel promedio de estrés percibido que manifiestan ambos grupos que comparar el porcentaje de personas que sufren estrés en cada uno estos grupos. En líneas generales, para llevar a cabo el contraste de hipotesis debemos reformular la hipotesis de trabajo o investigación, expresándola en términos adecuados para el contraste de datos en lo que se denomina hipotesis estadística, la cual engloba siempre dos hipotesis diferentes y mutuamente excluyentes: la hipotesis nula y la hipotesis alternativa, de manera que rechazar una de ellas conlleva aceptar la otra. ❖ La hipotesis nula es la afirmación sobre la no existencia de relación entre variables o que, de existir, esta se debe solo al azar. ❖ Por su parte, la hipotesis alternativa se identifica normalmente con la hipotesis de trabajo, ya que solemos realizar investigaciones para poner a prueba la existencia de relaciones entre variables. 2.2.2.1 las variables A lo largo del capítulo, hemos hecho alusión en varias ocasiones al termino variable que puede definirse como cualquier característica susceptible de cambiar por lo que, al menos, presenta dos valores distintos. Hacer operativas las variables significa definir claramente como vamos a medir esas variables. Como es lógico, esta acción resulta fundamental cuando manejamos variables no observables (constructos) y, por tanto, no directamente medibles. ❖ Escala nominal o categórica ❖ Escala ordinal ❖ Escala de intervalo ❖ Escala de razón Por tanto, como acabamos de ver, las variables se pueden clasificar en función de su nivel de medida en nominales, ordinales, de intervalo y de razón que, a su vez, podemos << reclasificar>> en variables cualitativas, cuasicuantitativas y cuantitativas pudiendo considerarse las variables nominales como cualitativas, las ordinales como cuasicuantitativas y las de intervalo y de razón como cuantitativas. 15 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Este tipo de variables moderadoras se suelen estudiar, por ejemplo, en los programas de prevención de la salud con el objeto de conocer los motivos por los que un programa es mas efectivo en unos subgrupos que en otros (Fairchild y Mackinnon, 2009). Una vez vistas las primeras fases del proceso investigador, expondremos a continuación como elegimos la mejor estrategia metodológica para contrastar esas hipotesis. 2.2.3 método: procedimiento para la recogida de datos En esta fase se toman decisiones sobre el diseño especifico que utilizaremos en nuestro estudio, sobre la muestra que seleccionaremos para recoger los datos del estudio, así como sobre los instrumentos que emplearemos y los procedimientos que implementaremos para ello. A continuación, veremos cada uno de estos aspectos que acabamos a mencionar. 2.2.3.1 diseño de la investigación En el capítulo 1 se presentó una visión general de los métodos, diseños y técnicas a los que podemos recurrir para llevar a cabo una investigación dependiendo de los objetivos que nos hayamos planteado. A lo largo de todo el libro iremos exponiendo de manera detallada diversos diseños pertenecientes a cada una de las estrategias metodológicas que abordaremos, los cuales dependerán de cuantas variables independientes tengamos, de las condiciones o niveles de cada una de ellas de si vamos a recoger datos de varios grupos (diseño intergrupo) o de un único grupo en diferentes momentos (diseño intragrupo), etc. 2.2.3.2 selección de los participantes Antes de profundizar en lo que es la selección de participantes propiamente dicha, consideramos importante definir tres conceptos fundamentales como son los de la población, muestra y unidad muestral. Aunque normalmente entendemos la población como el total de personas que forman un país o estado, en investigación no es así en términos estrictos. Mediante el termino población representamos el conjunto de todos los elementos que comparten una característica, condición o propiedad (o varias) bien determinada y en función de la cual se definen o identifican. Por otro lado, el termino muestra se define como una parte o subconjunto de elementos de una población que representa las características de esta. 16 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Cada elemento seleccionado de la población para construir la muestra se denomina unidad muestral y debe cumplir los criterios de selección establecidos. Para que esta estimación sea segura, la situación ideal seria que la muestra cumpliera una serie de condiciones, concretamente: ser representativa suficientemente grande y aleatoria (Dowdy y Wearden, 1991). Veamos cada una de estas características. Es de suma importancia que la muestra que empleemos sea representativa, esto es, que el subconjunto de elementos que la componen comparta las características de la población que representa, para así poder generalizar sus resultados. Por otro lado, el tamaño de la muestra también es importante y esta directamente asociado con el grado de precisión que se desea obtener en la estimación de los parámetros de la población, con el margen de error que estamos dispuestos a asumir, con la variabilidad de los datos, con el tamaño de la población de referencia, etc. También deberemos tener en cuenta que en estudios donde se van a tomar varias medidas a lo largo del tiempo puede producirse una perdida de unidades muestrales por abandono, por lo que se recomienda seleccionar un tamaño muestral aun mayor para que no se produzca ninguna alteración en la representatividad asociada a esta perdida. Por último, la tercera característica que idealmente debe tener la muestra es que sea aleatoria, es decir, que la probabilidad de ser extraída de una población sea igual a la de cualquier otra muestra del mismo tamaño para que lo que es necesario que el muestreo sea probabilístico. Existen dos tipos de técnicas de selección de una muestra: probabilísticas y no probabilísticas. En las primeras, todos los elementos de la población tienen una probabilidad conocida de ser seleccionados para formar parte de la muestra, mientras que en las segundas, esa probabilidad es desconocida. En principio, las técnicas probabilísticas aumentan la probabilidad de que la muestra seleccionada sea representativa, si bien existen otros factores como son la estructura de la muestra y su tamaño que, como hemos visto, influyen también en su representatividad. A continuación, expondremos las principales técnicas de muestreo, tanto probabilísticas como no probabilísticas. 2.2.3.2.1 técnicas de muestreo Muestreo probabilístico En este tipo de muestreo, todos los elementos de la población tienen una probabilidad conocida de ser seleccionados para formar parte de la muestra. Dentro de los métodos de muestreo probabilístico o aleatorio destacamos: ❖ Muestreo aleatorio simple (m.a.s). Consiste en seleccionar al azar un numero n de elementos de una población. ❖ Muestreo aleatorio estratificado. Empleamos este tipo de muestreo cuando la característica objeto de estudio no se distribuye de forma homogénea en la población, pero podemos identificar subgrupos o estratos que si presentan homogéneamente dicha característica. Previamente, se debe decidir cual es el criterio de afijación de la muestra, es decir, la regla de selección aleatoria de los participantes entre los diferentes estratos. Hay tres criterios para llevar a cabo la afijación: 17 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION a) Simple: se selecciona el mismo numero de participantes en cada estrato. b) Proporcional: la selección de los participantes se realiza de forma proporcional al peso que cada estrato tiene en la población. c) Optima: la selección de la muestra tiene en cuenta no solo el peso de los estratos en la población sino también su grado de homogeneidad-heterogeneidad en la característica objeto de estudio, lo que lleva a seleccionar menos individuos de los estratos que sean muy homogéneos y mas casos de aquellos estratos que sean mas heterogéneos. ❖ Muestreo aleatorio por conglomerados. Este tipo de muestreo consiste en obtener la muestra partiendo de conglomerados o grupos ya formados, en lugar de hacerlo directamente de los individuos de la población; es decir, es un muestreo en el que los elementos de la muestra son conglomerados. Estamos utilizando de manera secuencial un muestreo por conglomerados, un muestreo estratificado con criterio de afijación simple y, para finalizar, un muestreo aleatorio simple. Muestreo no – probabilístico En el muestreo no probabilístico se desconoce la probabilidad de seleccionar cada uno de los elementos que forman la población. Los resultados obtenidos mediante este tipo de muestreo podrán describir o explicar lo ocurrido en una situación determinada pero no podrán describir o explicar lo ocurrido en una situación determinada pero no podrán extrapolarse o generalizarse a toda la población, puesto que no tenemos seguridad sobre la representatividad de la muestra. Entre las técnicas de muestreo no probabilístico podemos destacar: ❖ El muestreo por cuotas. Es un tipo de muestreo no probabilístico que se realiza cuando la estratificación aleatoria no es posible. Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter aleatorio de este. ❖ Muestreo intencional, opinático, de juicio o selección experta. El investigador selecciona la muestra con un propósito en mente, es decir, según su idea sobre que o quien debe formar la muestra. ❖ Muestreo incidental, casual, subjetivo o de conveniencia. consiste en seleccionar los elementos de la población que son fácilmente accesibles al investigador. ❖ Muestreo de bola de nieve o en cadena. Se emplea para acceder a casos pertenecientes a poblaciones de difícil localización. 20 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Tal como señalaban, en 1995, Wadeley y Blasco: Debe de quedar claro que las normas éticas y los códigos deontológicos de una profesión están establecidos desde dentro de la misma, y que intentan delimitar lo correcto y lo incorrecto de las acciones que se llevan a cabo en el ejercicio de esa profesión. La historia de la protección de los derechos de los participantes en la investigación arranca en 1947 con el código de Nuremberg. El código de Nuremberg recoge una serie de principios que rigen la experimentación con seres humanos, como resultado de los juicios llevados a cabo en esa ciudad alemana al final de la segunda guerra mundial (entre agosto de 1945 y octubre de 1946). Por ejemplo, la BPS en su Ethical principles for conducting research with human participants de 1992 introdujo el termino << participante >> para remplazar al de << sujeto >> y la noción de << investigar con >> loa participantes en lugar de << investigar en >> los participantes. Posteriormente desarrollaremos, de manera mas detallada, las normas o estándares éticos específicos sobre investigación y publicación. No representan obligaciones, por lo que no constituyen la base para imponer sanciones, pero si son el ideal de excelencia a alcanzar por todo psicólogo. Las áreas que cubren estas normas incluyen, entre otras: la clínica, el asesoramiento y la practica escolar de la psicología, la investigación, la docencia, la supervisión, el servicio público, el desarrollo de políticas, la intervención social, el desarrollo de instrumentos de evaluación, la realización de evaluaciones, el asesoramiento educativo, la consultoría organizacional, las actividades forenses, el diseño y evaluación de programas, y su administración. Hay que tener en cuenta que estos estándares no son exhaustivos, y que el hecho de que una conducta dada no sea tratada específicamente por ninguna de las normas éticas no significa que sea una conducta ética. Tal como señala Meltzoff (2000), hay dos aspecto relevantes en torno a los estándares éticos para la investigación y la publicación: ❖ Los vínculos con la manera en que se trata a los seres vivos, animales o humanos, que participan en la investigación, antes, durante y después de su participación; ❖ Los relacionados con la honestidad científica de la investigación y con la forma en la que se presenta el trabajo realizado. Nos referimos a la aprobación institucional, en la que el psicólogo debe brindar la información precisa sobre su propuesta de investigación para obtener el visto bueno por parte del organismo encargado de velar por el cumplimiento de las normas éticas dentro de la institución a la que pertenece. A continuación, expondremos algunos de los estándares éticos mas relevantes en la investigación con personas. 2.3.1 investigación con personas La psicología es la ciencia que estudia la conducta de los individuos y sus procesos mentales, incluyendo sus mecanismos internos y las influencias que producen en su entorno físico y/o 21 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION social, por lo que la mayoría de las investigaciones en esta área versan sobre alguna de las tres dimensiones del ser humano: cognitiva, afectiva y/o conductual. Consentimiento informado para la investigación Este documento donde se facilita la información relativa a la investigación y que el participante debe de firmar es lo que se conoce como consentimiento informado. En una investigación de carácter general debemos informar al participante sobre: 1. El propósito de la investigación, la duración esperaba y los procedimientos. 2. Su derecho a negarse a participar y a retirarse de la investigación una vez que la participación haya comenzado. 3. Las consecuencias previsibles de rechazar participar en la investigación o retirarse de esta. 4. Los factores que seguramente pueden influir en su disposición a participar, como son los riesgos potenciales, la incomodidad o los efectos adversos. 5. Cualquier beneficio futuro que tenga la investigación. 6. Los limites de confidencialidad. 7. Los incentivos para la participación (si los hubiera); y. 8. Con quien contactar para preguntar cualquier duda que le surja sobre la investigación y sus derechos como participante, brindado así la oportunidad para que pregunte y pueda recibir respuestas. Si se trata de una investigación en la que se va a poner a prueba un nuevo tratamiento, la información que debe contener el consentimiento informado versara sobre: 1. La naturaleza experimental del tratamiento. 2. Los servicios que estarán, o no estarán, disponibles para los grupos de tratamiento y de control, según corresponda. 3. Los medios por los que se realizara la asignación de los participantes a los grupos de tratamiento y de control. 4. Las alternativas de tratamiento disponibles si una persona no desea participar en la investigación o desea retirarse una vez que el estudio ha comenzado; y. 5. La compensación o los costes económicos de la participación. Tanto si los participantes son menores de edad cómo si padecen algún tipo de discapacidad de compresión es conveniente solicitar también su consentimiento informado de manera directa y no solo a sus representantes legales, puesto que esta doble garantía es un aval a la labor del investigador. 22 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Un punto relevante en la investigación esta relacionado con la privacidad, la confidencialidad y el anonimato de los participantes, tres conceptos diferentes pero relacionados y, a su vez, vinculados con la importancia de la protección de datos actualmente legislada. Veamos cada uno de estos conceptos. El investigador debe preservar el anonimato de los participantes, es decir garantizar que su identidad no se revelará nunca al publicarse los resultados del estudio. Pero en muchas ocasiones el anonimato no puede ser garantizado de esta forma, ya que se necesitan registrar los datos personales del participante, bien porque es un paciente que posteriormente va a formar parte de un estudio o porque debamos tomar distintas medidas a lo largo del tiempo, para lo que necesitaremos localizar a la persona y registrar de manera conjunta sus puntuaciones, etc. La confidencialidad consiste en asegurar al participante la preservación de la información privada que nos ha facilitado en la investigación. En toda investigación, la información privada registrada solo será accesible para el investigador y nunca podrá ser información pública, es decir, existe el compromiso de confidencialidad por el que el investigador se compromete a mantener en la esfera de la privacidad la información facilitada por los participantes. Por último, debemos saber que no siempre es posible obtener el consentimiento informado antes de la investigación. En relación con esto, una de las normas éticas de la APA hace referencia a que el psicólogo debe explicar a los participantes cualquier engaño del experimento tan pronto como sea posible, preferiblemente al final de su participación, pero como muy tarde al final de la recogida de datos. Consentimiento informado para grabar voces e imágenes en investigación En estos casos, no se infringiría ningún principio ético si en la observación llevada a cabo cada persona es solo una fuente de datos recogidos en la via publica, es decir, cuando grabamos en un lugar público sin violar el derecho a la intimidad. El problema surge cuando la observación se supone una manipulación del ambiente que interfiere en la vida de las personas. Por ejemplo, Doob y Gross (1968) llevaron a cabo un experimento donde un coche, viejo o de alta gama, de forma intencionada no salía tras ponerse verde el semáforo, retrasando así a los conductores. Dichos autores observaban si los conductores tocaban o no el claxon dependiendo de su sexo y del tipo de coche que producía el retraso. Engaño en la investigación Es decir, según los estándares el psicólogo no debe de realizar un estudio que involucre engaño a menos que haya determinado que el uso de técnicas engañosas esta justificado por el valor científico, educativo o aplicado del estudio y que no se puede alcanzar por otros procedimientos alternativos. Sin embargo, los estándares éticos de la APA hacen referencia expresa a que el psicólogo no debe engañar a las posibles participantes sobre una investigación en la que se espera se produzca dolor físico o angustia emocional grave, para situaciones como las producidas en el famoso experimento de Milgram (1963). Este experimento no obtendría la autorización institucional necesaria para poder realizar la investigación por parte de ningún organismo habilitado para ello, por la enorme angustia 25 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Publicación duplicada de datos Por último, expondremos la norma o estándar referente a la duplicación de resultados de nuestras propias investigaciones, por la cual no debemos publicar como resultados originales aquellos que hayan sido previamente publicados. Hay que tener presente que el plagio no necesariamente se asocia con copiar el trabajo de otros, sino que hacerlo de nuestro propio trabajo también se puede considerar plagio. Si la publicación se acompaña de un reconocimiento explicito donde se hace mención de que parte de los resultados ya han sido publicados y estos no constituyen la parte sustancial de la nueva publicación, se podrían publicar sin considerarse auto-plagio. El científico se orienta, en general, hacia aquello que le reporta reconocimientos, por lo que si estos se obtienen únicamente en función del numero de trabajos que publica, la calidad de los mismos seguramente se vea mermada, con las consecuencias que hemos visto que este hecho puede generar. 2.5 resumen Los principales puntos tratados sobre las fases del proceso investigador son: ❖ El método hipotetico-deductivo se guía por un conjunto de pasos o fases a seguir en una investigación para alcanzar conocimientos validos y fiables acerca de una cuestión o problema planteado. ❖ Estos pasos los podemos resumir en los siguientes: 1) constatación de la existencia de un problema o pregunta de investigación que, por el momento, no tiene respuesta o se desconoce; 2) planteamiento de hipotesis o soluciones posibles al problema; 3) definición operativa de las variables reflejadas en las hipotesis; 4) elección de la mejor estrategia metodológica para contrastar esas hipotesis; 5) análisis de los datos obtenidos; 6) interpretación de los resultados y extracción de conclusiones de esos resultados y extracción de conclusiones de esos resultados alcanzados; y 7) difusión de dichos hallazgos a través del informe de investigación. ❖ En el apartado problema de investigación y formulación de hipotesis hemos visto los criterios que deben cumplir los problemas para ser investigados y las posibles fuentes generadoras de problemas de investigación. Para poder llevar a cabo este proceso de contrastación, la hipotesis debe estar planteada en términos estadísticos, lo que significa que debemos reformular nuestra hipotesis de investigación o trabajo en términos de hipotesis estadística. Esta hipotesis estadística engloba dos hipotesis diferentes de forma simultánea: la hipotesis nula y la hipotesis alternativa. ❖ Consideramos las escalas de medida de las variables: nominal, ordinal, de intervalo y de razón, y como estas se relacionan con los tipos de variables: cualitativas, cuasicuantitativas y cuantitativas. También señalamos los tipos de variables desde el punto de vita metodológico: independientes, dependientes y extrañas, así como el papel más complejo que pueden adoptar como terceras variables. ❖ La elección de la estrategia metodológica para contrastar estas hipotesis, se refiere a como se desarrolla la investigación, es decir, como se lleva a cabo, identificando cual es el diseño de investigación que se utiliza, como se selecciona la muestra de 26 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION participantes que instrumentos, materiales o aparatos se emplean para recoger los datos, y como es el procedimiento o forma de realización del estudio. ❖ En referencia el análisis de los datos obtenidos, reflejamos la importancia de la contrastación empírica de las hipotesis, para lo que nos servimos de la estadística inferencial, que es la herramienta que nos permite aceptar o no la con un cierto nivel de confianza. ❖ Se evalúa el alcance de los logros conseguidos, en relación con la hipotesis de partida y los conocimientos previos, se reconocen las limitaciones del trabajo y se sugieren nuevas vías de investigación pero siempre teniendo presente que el proceso investigador es un proceso infinito en el sentido de que si el conocimiento científico es modificable, no definitivo e inmutable, solo será valido hasta que aparezcan datos que refuten los hallazgos vigentes. ❖ Recalcamos la importancia que tiene el informe de investigación, puesto que cualquier estudio no publicado es prácticamente equivalente a un estudio no realizado. Los principales puntos respecto a ética de la investigación son: ❖ Toda ciencia cuyo objeto de estudio son los seres vivos, humanos o animales, debe guiarse por códigos éticos para llevar a cabo sus investigaciones. ❖ El investigador esta obligado a intentar hacer una investigación que satisfaga los principios de excelencia científica, lo que conlleva una ciencia de calidad. ❖ Respecto a la investigación con seres humanos, la mayor parte de estos códigos éticos de las diversas instituciones cubren una serie de ámbitos como la regulación del engaño, la necesidad de obtener el consentimiento informado, la relevancia de la entrevista de salida, entre otros. ❖ Con relación a la investigación con animales, esta es una actividad sumamente regulada con el objetivo primordial de proteger su bienestar durante el estudio. ❖ Por último, el informe de investigación debe guiarse por un código ético que regula situaciones indeseables como el plagio, la falsificación o la invención de datos y la duplicación de las publicaciones. Tema 3: validez de las conclusiones de la investigación 3.1 introducción Para tratar de dar respuesta a esas dudas solo tenemos una via de solución, leer con detenimiento el trabajo completo. Trataremos de averiguar como han llegado sus autores a esa conclusión, y si los datos en los que se apoyan y la forma de obtenerlos nos resulta convincente. En la introducción encontramos la justificación de la hipotesis. Estos datos ya nos van resolviendo algunas dudas: la importancia de la reputación moral no parece ser una cuestión particular de una cultura sino un rasgo bastante universal, con el que podemos sentirnos identificados. 27 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Incluso suponiendo que hubiesen sido completamente sinceros, una cosa es decir lo que estarían dispuestos a hacer, y otra muy distinta es que realmente llegaran a hacerlo. Decidieron hacer dos experimentos, en los que estudiantes universitarios colaboraron voluntariamente en un proyecto como parte de su actividad académica. El programa que controlaba el cuestionario y las puntuaciones fue preparando para que asignara aleatoriamente a los participantes puntuaciones falsas según las dos condiciones experimentales previstas, esto es, altas o bajas. En estos estudios, a pesar de las limitaciones que la ética plantea para el análisis de estas cuestiones, los investigadores consiguen generar una situación en la que manipulan las variables en un entorno real y controlado. Y una vez que aceptamos esta afirmación como cierta, podemos extender nuestra reflexión a sus implicaciones aplicadas. En definitiva, la idea de validez en el discurso científico se asocia con el grado de certeza de una afirmación. Las conclusiones de un estudio se consideran validas en la medida en que sean correctas de acuerdo a las pruebas que las sustentan. 3.2 el análisis de la validez: componentes y amenazas El análisis de la validez de las conclusiones de una investigación es un juicio sobre el grado de seguridad con el que una inferencia se puede considerar cierta por estar basada en evidencias relevantes. Se identifican como amenazas por sus posibles consecuencias, dado que pueden provocar que el investigador obtenga conclusiones a otras poblaciones o situaciones. El análisis conceptual de la validez y de sus posibles amenazas es importante para el investigador y tiene la doble función de: 1. Ayudar al investigador a resolver problemas que pueden limitar la validez de sus conclusiones. 2. Desarrollar nuestra capacidad crítica, tanto para extraer las conclusiones correctas como para valorar, en la lectura de artículos o informes, la adecuación y el alcance de las conclusiones de esos trabajos. En este tema trataremos el concepto de validez a partir de la sistematización original de Cook y Campbell (1979), pero teniendo en cuenta también aportaciones de la revisión posterior de Shadish, Cook y Campbell (2002). Estos autores identifican cuatro componentes de la validez, estrechamente relacionados entre sí. De esta forma, se plantea el análisis de la validez de una investigación en función de grado de seguridad de sus conclusiones sobre: a) La relación entre las variables estudiadas (validez de conclusión estadística). b) La naturaleza causal de dicha relación (validez interna). c) Su utilidad para el conocimiento sobre los conductos teóricos (validez de constructo), y d) Sus posibilidades de generalización a otras poblaciones o situaciones (validez externa). A continuación, expondremos los cuatro componentes de la validez de las conclusiones de un estudio y un análisis de sus principales amenazas. Presentaremos los cuatro componentes de 30 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION d) Utilizar grupo control con placebo, cuando sea posible. e) Utilizar los procedimientos ciego y doble ciego. Debemos tener en cuenta que si bien la reactividad se considera una amenaza a la validez de constructo de las conclusiones, puede serlo también para la validez interna del estudio, especialmente si puede afectar de forma diferente a los participantes de unas u otras condiciones experimentales. Por tanto, el adecuado control de las amenazas relacionadas con la reactividad es importante para asegurar tanto la validez de constructo con la validez interna del estudio. 3.2.2 validez interna El concepto de validez interna, tal como fue formulado por Cook y Campbell (1979), esta estrechamente ligado a la idea de causalidad, bajo el supuesto de que la capacidad explicativa de una ciencia será mayor en la medida en la que pueda llegar a identificar relaciones causales en su análisis de los fenómenos. La valoración de la validez interna de las conclusiones de un estudio se basa en el grado de seguridad que proporciona el estudio para poder concluir que la relación detectada entre las variables refleja una relación de causalidad. De hecho, el análisis de la validez interna de las conclusiones de una investigación solo tiene verdadero sentido en el análisis de estudios que tengan el propósito y las condiciones de extraer conclusiones de relaciones de casualidad entre las variables estudiadas, es decir, en los experimentos o cuasiexperimentos. 3.2.2.1 amenazas la validez interna En coherencia con el planteamiento anterior, se identifican ciertos riesgos como amenazas a la validez interna; es decir, se anticipan problemas que podrían afectar negativamente a la seguridad de las conclusiones sobre la relación causal de las variables y que podemos tratar de evitar aplicando procedimiento de control que los neutralicen. 1) Si no hay seguridad sobre que variable ocurre primero y cual después, aunque detectemos que esas variables están relacionadas no podremos identificar cual de ellas es la causa y la cual refleja el efecto. Sin embargo, en los estudios en los que la 31 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION variable no es manipulable no es puede garantizar esta contingencia temporal. Se produce, entonces, una importante amenaza a la validez interna por la ambigüedad de la contingencia antecedente – consecuente. Estaremos de acuerdo en que son dos cuestiones relacionadas, pero la cuestión es como nos hagan considerar que es esa relación. Cree que al hacerlo de esta forma, si encuentra que estas dos variables están positivamente relacionadas, podrá concluir que es la autoestima la que favorece el buen rendimiento académico y no al revés. Resulta difícil descartar esta hipotesis alternativa solo con los datos de este estudio. A pesar de la buena estrategia aplicada por el investigador, las limitaciones de este tipo de estudios de variables de selección de valores hacen que el simple orden de las evaluaciones no pueda resolver con seguridad el problema de la ambigüedad de la relación antecedente-consecuente entre las variables estudiadas. 2) Si existen diferencias sistemáticas en las características de los participantes previas a la aplicación del tratamiento, estas podrían explicar las posteriores encontradas y confundirse con el efecto del tratamiento. Las conclusiones del efecto de la VI se basan en la comparación de los resultados obtenido en la VD de grupos de participantes que han sido sometidos a la influencia de la VI en condiciones distintas; por tanto, estos grupos deben ser lo mas parecidos posible para poder concluir que las diferencias previas existentes. Sin embargo, en los estudios identificados como cuasiexperimentales el investigador no puede aplicar estas técnicas de control, por lo que debe ser consciente y tener en cuenta las posibles consecuencias de la amenaza de la selección diferencial en la planificación del estudio y, en especial, en la interpretación de los resultados y en sus conclusiones. Aprovechando su colaboración en las actividades extraescolares de un centro educativo se ofreció para entrenar el mismo equipo de futbol del colegio, y así poder hacer énfasis en los entrenamientos en esos aspectos de regulación emocional. El primer grupo, el equipo de futbol, estaba compuesto mayoritariamente por niños varones, en cambio, en el otro grupo la mayoría eran niñas. Transcurridos varios meses, durante los que había estado realizando el entrenamiento del equipo de futbol haciendo énfasis en el control emocional, aplico a los/as niños/as ambos grupos una prueba para evaluar su regulación emocional. 3) Aunque hayamos organizado los grupos aplicando técnicas de control que garanticen su equivalencia inicial, si en el transcurso del estudio hay perdida de participantes, esta puede generar efectos que se confundan con efecto del tratamiento. En el caso de los diseños intragrupo, la aplicación sensual de todas las condiciones experimentales a los mismos participantes puede generar riegos de abandono por aburrimiento o complicaciones sobrevenidas que interrumpan su participación y que esta pérdida de información afecte negativamente a algunas de las condiciones que quedaron pendientes de aplicar. 4) Si los participantes son seleccionados porque presentan valores extremos en la medida de una variable, pueden presentar de forma natural puntuaciones menos extremas en una segunda medición y este cambio puede confundirse con el afecto del tratamiento. De ahí la denominación de esta amenaza como regresión a la media. Posiblemente algunos de los alumnos que obtuvieron malos resultados en esa prueba inicial y que fueron identificados como alumnos con dificultades, podrían haber obtenido mejores 32 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION resultados de haber realizado la prueba en mejor momento. Sin embargo, si los fallos en la forma de aplicación o en la precisión de las medidas afectan de forma diferente a las distintas condiciones experimentales del estudio, su efecto se confundirá con los efectos del tratamiento y puede llevar a extraer conclusiones erróneas sobre la relación entre la variable independientes (VI) y la variable dependiente (VD). 5) Si se producen cambios en la forma de medir la VD o en la precisión de las medidas, que afecten de manera diferente a las condiciones de tratamiento, esos cambios pueden confundirse con el efecto del tratamiento. Esta amenaza es conocida como instrumentación. Sin embargo, si los fallos en la forma de aplicación o en la precisión de las medidas afectan de forma diferente a las distintas condiciones experimentales del estudio, su efecto se confundirá con los efectos del tratamiento y puede llevar a extraer conclusiones erróneas sobre la relación entre la variable independiente (VI) y la variable dependiente (VD). Si efectivamente esto fue así y un modelo de examen era más difícil que el otro, esta situación podría haber contaminando los resultados, ya sea enmascarando los efectos positivos del trabajo extra con lógica o sobreestimándolos. 6) Acontecimientos externos que ocurran de forma simultánea a la aplicación del tratamiento (VI) podrían tener efectos que se confundieran con los efectos del tratamiento. Esta amenaza es conocida como historia. Los datos estarán contaminados por el posible efecto de motivación que ha generado el concurso, lo que le impedirá extraer conclusiones validas sobre la eficacia de su programa. Esta amenaza de que la historia local, y como veremos mas adelante, es un riesgo que merece especial atención en los estudios de carácter cuasiexperimental. 7) Los cambios psicobiológicos que se producen de forman natural con el paso del tiempo pueden confundirse con los efectos del tratamiento. Por tanto, no debería extraer conclusiones sobre la eficacia de su programa de entrenamiento simplemente comparando las medidas de esos chicos a principios de curso y 9 meses después, ya que la maduración seria una fuente de confusión que podría invalidarlas. La inclusión de grupos de control en el estudio es uno de los elementos básicos para el control de esta amenaza, en la medida en que si se producen cambios naturales por maduración, estos se manifestaran también en el grupo de control. Esto permitirá al investigador tener conocimiento de la existencia o no de maduración y además poder comprobar si el grupo con intervención tiene resultados mas notorios que el grupo control. De esta forma y si se dan estas condiciones, podrá atribuir los cambios mas notorios del grupo con intervención al efecto del tratamiento. 8) La aplicación de una prueba puede alterar las puntuaciones que se obtengan en administraciones posteriores de esa misma prueba, y este efecto puede confundirse con el efecto del tratamiento. En determinados estudios se realiza la evaluación de la variable dependiente en repetidas ocasiones, y esta repetición de pruebas puede convertirse en una amenaza a la validez interna en la medida en que pueda generar una sensibilización, que afecte a los resultados del tratamiento. Esta amenaza puede estar ligada a la aplicación de medidas pre y postratamiento, es decir, a la aplicación de una prueba que mida la variable dependiente antes de la aplicación del tratamiento, con el fin de comprobar la equivalencia de los grupos o de poder obtener información del cambio que produce el tratamiento. 35 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Esto es solo un ejemplo sobre uno de los diversos aspectos a tener en cuenta en la elección del estadístico. El análisis mas detallado de estos aspectos forma parte de los contenidos de la estadística inferencial y, por tanto, será objeto de estudio en la asignatura diseños de investigación y análisis de datos. Baja potencia estadística. Un estudio con baja potencia estadística puede llevarnos a concluir erróneamente que no existe relación significativa entre las variables. La potencia estadística se refiere a la capacidad de una prueba estadística para detectar en los datos de un estudio la covariación entre las variables. Si el tamaño de la muestra es pequeño, disminuye la potencia estadística y es mayor la dificultad para que el resultado del análisis estadístico informe de la relación o covariación de las variables de estudio. 3.2.4 validez externa El análisis de la validez externa de un estudio pretende responder a la pregunta ¿en que medida se puede generalizar la relación entre las variables a otras personas, situaciones o medidas distintas? Un estudio tendrá mas validez externa en la medida en que la muestra de participantes represente adecuadamente a la población básica a la que queremos generalizar los resultados, y que la situación planteada para evaluar los efectos de la intervención sea también una buena representación de las situaciones reales en las que se produce el fenómeno en estudio. Conseguir este muestreo no es sencillo, pues supone tener delimitada la población de interés (disponer de un listado completo) y tener acceso a la información básica de cada uno de sus miembros para seleccionar aleatoriamente a los que participaran en el estudio. No obstante, tal como señalan Shadish et al. (2002), el muestreo probabilístico no es la única forma de muestreo útil para sustentar la generalización de los resultados y conclusiones. Con esta forma de muestreo se pretende que la muestra de que posean determinadas características relevantes en relación con los objetivos del estudio. 36 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Sin embargo, otra forma de muestreo muy frecuente, el muestreo por conveniencia o accesibilidad de los participantes, plantea bastantes mas limitaciones para la generalización. En resumen, los principales riesgos para la validez externa de una investigación están en que la selección de la muestra de participantes, el diseño de la situación de estudio o la forma de medida de las variables tengan unas características de particularidad que puedan generar una interacción especifica con la intervención o tratamiento cuyo efecto se quiere evaluar. Se considera, por tanto, que las principales amenazas a la validez externa de una investigación son las posibles interacciones del tratamiento con las condiciones concretas del estudio, entre las que destacaremos, por su importancia, la composición de la muestra o la situación de estudio. 3.2.4.1 amenazas a la validez externa Interacción del tratamiento con la composición de la muestra. Supongamos, por ejemplo, que queremos evaluar la eficacia de un programa para la aceptación de la diversidad funcional en niños de enseñanza primaria. Si solo lo aplicamos en un centro educativo al que tenemos fácil acceso por amistad con su directora, y ese centro en su ideario y planificación escolar da una gran importancia a la inclusión educativa de niños con discapacidad, los resultados obtenidos pueden ser muy positivos pero serán singulares y poco representativos de la realidad general. La validez externa de las conclusiones de nuestro estudio será limitada, porque los resultados no son solo fruto del programa sino de la interacción del programa con las características particulares de la muestra. Prestarse como voluntario a una investigación puede suponer no solo una disposición positiva, sino también un alto grado de motivación en el momento de realizar las pruebas. Si en el estudio que queremos realizar tenemos la sospecha de que las pruebas que apliquemos son sensibles a la motivación seria un error realizarlo con una muestra de voluntarios, porque los resultados serían también singulares. En definitiva, se considera que las conclusiones de una investigación tienen baja validez externa poblacional cuando falla la representatividad de la muestra respeto a la población y especialmente cuando los resultados obtenidos reflejan una realidad particular propia de la muestra pero no necesariamente previsible si hubiéramos utilizado otra muestra diferente, por lo que no pueden generalizarse a la población de interés. Interacción del tratamiento con la situación de estudio. Configurar el diseño de un estudio que permita manipular la variable independiente y eliminar el riesgo de contaminación de los resultados por la influencia de variables extrañas, nos puede llevar a planear situaciones <<artificiales>> que se alejen mucho de las situaciones reales en las que se da el problema o el fenómeno de interés. Esta artificialidad puede ayudar a generar datos seguros en cuanto a la relación entre las variables, pero singulares de esa situación, limitados a ese contexto en el que se han obtenido y con difícil generalización a los contextos reales. Esto limitaría, por tanto, la validez externa ecológica de las conclusiones del estudio. Este riesgo es más probable en estudios experimentales, pero se puede dar también otras formas de investigación. 37 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Son diversos los factores del contexto de la investigación que pueden llevar a obtener resultados singulares fruto de la interacción del tratamiento con las características particulares de la situación del estudio. 3.3 relación entre validez y método Estos componentes están muy relacionados entre sí, pero también con ciertas posibilidades de colisión, de forma que resulta difícil de lograr en un mismo estudio un grado máximo en todos los componentes de la validez. Veamos esto con un sencillo análisis de algunos de los tipos de diseños que vamos a tratar en detalle en los temas siguientes. La manipulación de la variable independiente y la aplicación de recursos de control experimental permiten descartar, en su correcta aplicación, buena parte de las amenazas de la validez interna; pero, al mismo tiempo, esos procedimiento pueden llevar a situaciones artificiales de estudio que limiten la validez externa ecológica de sus conclusiones. Su grado de validez interna tendera, por tanto, a ser menor que la alcanzable con un estudio experimental, y por ello el análisis de las posibles amenazas cobra en estos diseños especial relevancia; pero, al mismo tiempo, al realizarse en el entorno natural del problema en estudio, la investigación reunirá mejores condiciones para lograr mayor grado de validez externa ecológica. Es más, recordemos que si bien el análisis de la validez de constructo, de conclusión estadística y de validez externa puede tener sentido en el análisis de las conclusiones de cualquier investigación, el análisis de la validez interna solo tiene verdadero sentido en aquellos estudios que tengan la pretensión y las condiciones de hacer inferencias de relaciones de casualidad entre las variables estudiadas, es decir, en los experimentos o cuasiexperimentos. No obstante, es importante también tener en cuenta que la validez no depende solo del tipo de diseño planteado, sino del acierto de las decisiones del investigador y de la adecuación de los procedimientos. 3.4 resumen La validez de una investigación indica el grado de seguridad de sus conclusiones sobre: a) La relación entre las variables estudiadas (validez de conclusión estadística). b) La naturaleza causal de dicha relación (validez interna). c) Su utilidad para el conocimiento sobre los constructos teóricos (validez de constructo). d) Sus posibilidades de generalización a otras poblaciones o situaciones (validez externa). El análisis de la validez ha llevado a la identificación de posibles errores de procedimiento o de limitaciones inherentes a la propia estrategia de investigación, que se consideran amenazas, 40 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION ❖ Los factores aleatorios: intentando que su influencia sea mínima sobre la variable dependiente. ❖ Factores aleatorios: intentando que su influencia sea mínima sobre la variable dependiente. Antes de profundizar en las técnicas de control es necesario tener muy claro a que nos referimos cuando hablamos de varianza o variabilidad de los datos, ya que ambas cuestiones están muy relacionadas. 4.3.1 variabilidad de los datos A esta variabilidad de la medida de la variable dependiente se le denomina varianza total y se debe a la influencia tanto de la variable independiente como a la influencia de variables extrañas y de factores aleatorios relacionados con los participantes, con el ambiente y con el procedimiento experimental. Podemos considerar que la varianza total tiene dos componentes o partes, una relacionada de forma sistemática con las variables de la investigación, llamada varianza sistemática, y otra no relacionada con dichas variables sino con factores aleatorios, llamada varianza error. La varianza sistemática es << la parte de la variabilidad total de la conducta de los participantes medida en la variable dependiente que se relaciona de forma predecible a las variables que estudia el investigador>> (Martínez Arias, Castellanos y Chacón, 2014). Es debida a la influencia de la variable independiente (varianza sistemática primaria) y a la influencia de variables extrañas predecibles (varianza sistemática secundaria). Por su parte, la varianza sistemática secundaria es la variabilidad de la medida de la variable dependiente debida a la influencia de variables extrañas conocidas y predecibles, que tienen lugar antes o durante la realización del experimento y pueden proceder del sujeto, del ambiente y del procedimiento experimental. Consideremos estas variables cuyo control tiene la finalidad única de lograr la equivalencia de las condiciones: 41 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION A) Las variables de sujeto son las diferencias individuales entre los participantes del experimento, como pueden ser: genero, edad, aptitud, el que los participantes vean voluntarios o no, la información previa que tengan acerca del experimento, etc. B) Los aspectos ambientales son las condiciones físicas en las que se realiza el experimento, como pueden ser: ruido, luz, temperatura, humedad, etc., y que deben ser controladas para garantizar su constancia en la aplicación de las distintas condiciones experimentales. C) Por último dentro de la fuente de variables extrañas que llamamos de procedimiento experimental se encuentran aspectos relacionados con los instrumentos de medida, las instrucciones, los estímulos, el material, el investigador, etc. Los efectos de las variables extrañas procedentes del sujeto, del ambiente y del procedimiento experimental suelen ser predecibles y, por tanto, generalmente se pueden controlar mediante las técnicas de control que veremos mas adelante. Llamamos varianza error a la parte de la variabilidad de la variable dependiente que no es sistemática y en muchas ocasiones inevitable. Dicha varianza error se produce por los posibles efectos de variables extrañas, normalmente aleatorias y/o desconocidas que al no haber sido correctamente controladas, pasan sus efectos a formar parte de esta varianza error, y afectaran negativamente a la validez de conclusión estadística. 4.3.2 técnicas de control El experimentador tiene que poder producir fenómenos bajo condiciones reguladas para conseguir, en la medida que le permita su estrategia de investigación, maximizar la varianza sistemática primaria, minimizar la varianza error y controlar la varianza sistemática secundaria. A estos tres aspectos, Kerlinger (1984) los denomina principio MAX-MIN-CON y su cumplimiento << redunda en un aumento de la sensibilidad de la investigación que se deriva fundamentalmente de la maximización de la varianza primaria. A su vez, el control de la varianza sistemática secundaria y la minimización de la varianza error garantiza que el experimento posea una adecuada validez>> (Balluerka y Vergara, 2002). Vamos a detenernos en los procedimientos y técnicas que se utilizan para cumplir los tres objetivos que configuran el principio MAX-MIN-CON: 1.-La maximización de la varianza sistemática primaria se consigue eligiendo los valores de la variable independiente mas adecuados para producir cambios en la dependiente. Intuitivamente podríamos pensar que el mejor medio para maximizar la visibilidad del efecto de la variable independiente seria elegir los valores extremos de esa variable, por eso dependerá de los objetivos del estudio. Pero, si queremos identificar a partir de que nivel de ruido comienza a producir un efecto negativo significativo en el tiempo de reacción necesitaremos considerar varios niveles o valores de ruido en lugar de solo dos valores. Por otra parte, los valores extremos solo se deben utilizar cuando entre las variables hay una relación claramente lineal o monotónica; es decir, cuando a medida que aumentan o disminuyen los valores de la variable independiente aumentan o disminuyen los valores en las medidas de la variable dependiente. Si trabajamos con variables poco estudiadas y no sabemos qué tipo de relación existe entre ellas podemos optar por utilizar varios valores de la 42 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION variable independiente o por hacer un estudio piloto para seleccionar los valores mas adecuados. 2.- Para minimizar la varianza error hay que ser muy rigurosos a la hora de planificar y llevar a cabo una investigación, ya que esta varianza suele estar relacionada con: ❖ Los factores asociados a los errores de medida procedentes de los métodos utilizados para registrar y cuantificar los resultados. ❖ Las diferencias individuales de los participantes dentro de cada grupo cuando estas diferencias son imposibles de identificar y controlar. ❖ El procedimiento experimental. Por tanto, para poder minimizar estos efectos perniciosos para la investigación es necesario que: ❖ Los instrumentos utilizados en la medición de la variable dependiente tienen que: medir aquello que pretenden medir (validez); poder discriminar entre las diferentes ejecuciones de los sujetos (sensibilidad); y producir mediciones precisas con poca variabilidad entre las puntuaciones del mismo participante en diferentes ocasiones (fiabilidad). Por último, los instrumentos utilizados en la presentación de los estímulos tienen que ser los adecuados y funcionar correctamente. ❖ Aumentar el número de participantes. Cuando mayor sea el tamaño de los grupos mayor será la probabilidad de que los errores aleatorios relacionados con las diferencias individuales se compensen entre sí. ❖ Se deben evitar riesgos de variaciones aleatorias, por ejemplo, las instrucciones deben de ser claras y preferentemente por escrito para que se transmitan por igual a todos los participantes. 3.- Para controlar la varianza sistemática secundaria se utilizan las denominaciones técnicas de control. La elección de una técnica u otra depende de la naturaleza de la variable extraña y, a veces, del tipo de diseño. Empecemos por aquellas técnicas comunes a las estrategias intergrupos e intragrupo: 1. La técnica de eliminación consiste, como su nombre indica. En eliminar las variables extrañas del estudio, es decir, utilizar el valor cero de la variable extraña eliminando todos los demás valores. 2. La técnica de constancia se suele utilizar cuando no es posible eliminar la variable extraña. Supone elegir un valor diferente de cero de esa variable, potencialmente contaminadora, y aplicando de forma constante a todos los participantes de todos los grupos. 3. Las técnicas de ciego y doble ciego se utilizan para neutralizar los efectos que algunos factores relacionados con el procedimiento experimental pueden provocar en el participante distorsionando sus respuestas, como puede ser la reactividad. 45 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION 1. La técnica del sujeto como control de si mismo se halla inevitablemente asociada al diseño intragrupo y sirve para controlar las variables extrañas procedentes de los participantes. 2. La técnica de contrabalanceo, equiponderacion o reequilibrado controla el efecto del orden de aplicación de las diferentes condiciones experimentales o error progresivo, como veremos con detalle mas adelante, cuando tratemos los diseños intragrupos. 4.4 clasificación de los diseño experimentales En todo diseño experimental están implicados los supuestos básicos del método experimental, pero su estructura concreta varía en función de los procedimientos específicos que haya escogido el investigador para adecuarla a sus objetivos. La estructura interna de los diseños experimentales surge por las decisiones tomadas en torno a tres dimensiones básicas, que se combinan entre sí: a) estrategia univariable vs multivariable, b) estrategia unifactorial vs factorial, c) estrategia intergrupos vs intragrupo. El criterio de la dicotomía univariado-multivariado esta vinculado a la variable dependiente, es decir a la variable en la que se constata, a través de su medida, el efecto de la variable independiente. Aunque en algunos ejemplos y ejercicios del texto se ilustrara esta posibilidad de tener cuenta varias variables dependientes, la mayoría de las explicaciones y ejemplos se harán sobre el formato de diseño univariado, por razones de simplicidad y claridad. El diseño unifactorial se caracteriza porque en la situación experimental solo se manipula una variable independiente. Esta variable se operativizará en un numero de condiciones experimentales o tratamientos a aplicar a los participantes en el estudio. 46 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Estaríamos entonces ante un diseño factorial. Los diseños factoriales proporcionan información no solo sobre los efectos específicos de cada una de las variables manipuladas, sino también de su posible efecto combinado o de interacción. El tercer criterio tiene en cuenta la estrategia concreta para aplicar los tratamientos o condiciones experimentales que se generan a partir de los valores de la variable independiente. En la estrategia intragrupo o intrasujetos, todos y cada uno de los participantes del estudio reciben de forma sucesiva la aplicación de todas las condiciones experimentales. Esto es, cada participante actúa como control o referencia de si mismo, de forma que el mismo grupo de personas nos proporciona una serie de medidas en la variable dependente cuyas diferencias podrán ser atribuidas al efecto de los distintos niveles de la variable independiente. 4.5 diseños unifactoriales Son propios de aquellas situaciones en las que solo se manipula una variable independiente. Puede haber tantos grupos como condiciones (diseños intragrupo). 4.5.1 diseños unifactoriales intergrupos Al menos debemos tener dos grupos, coincidiendo con el número mínimo de condiciones experimentales que se deben dar y dichos grupos debes ser equivalentes. Lo único que tiene que diferenciar a los grupos es el tratamiento o condición experimental. En función de la técnica de control que se utilice en la formación de los grupos esos diseños se clasifican en diseños de grupos aleatorios y en diseños de bloques al azar. 4.5.1.1 diseños de grupos aleatorios En estos estudios, como ya hemos comentado, se comprueba el influjo de una variable independiente con dos o mas niveles, sobre una o mas de una variable dependiente. 4.5.1.1.1 diseño de dos grupos aleatorios solo con medida postratamiento Este diseño es el más básico; puede constar de un grupo experimental al que se le aplica el tratamiento y uno de control al que no se le aplica el tratamiento y uno de control al que no se le aplica el tratamiento o se le aplica un placebo. 47 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Este ultimo caso, el diseño tendría dos grupos experimentales en lugar de un grupo experimental y otro control. ❖ A y B corresponden a la denominación que se le da a cada grupo. ❖ X es el tratamiento, cuando existen varios tratamientos se indican con subíndices y. ❖ O es la medida de la variable dependiente, y también se indica con un subíndice que coincide con el grupo donde se ha tomado dicha medida. El procedimiento que tenemos que seguir para llevarlo a cabo es el siguiente: ❖ Seleccionamos de la población de interés una muestra de participantes lo suficientemente grande para que pueda actuar al azar. Si la selección de la muestra de la población se realiza aleatoriamente mejoran las condiciones para el análisis estadístico de los datos y se aumenta la validez externa del estudio. ❖ Una vez que tenemos la muestra, aleatoriamente se asignan los participantes de la muestra a los dos grupos y también aleatoriamente asignamos un valor de la variable independiente o tratamiento a cada uno de los grupos. ❖ Comparamos los resultados de los dos grupos mediante la técnica de análisis de datos mas adecuada. ❖ Por último, extraemos las conclusiones pertinentes, generalizamos los resultados y redactamos el informe de investigación, según las normas vigentes. El objetivo es ver la influencia del tiempo disponible para decir colaborar. El diseño utilizado en el estudio es: unifactorial porque solo se estudia el efecto de una variable independiente; intragrupos, porque los dos grupos están formados por diferentes participantes; univariado, porque solo mide una variable dependiente. Es de dos grupos aleatorios porque en la formación de los grupos se ha utilizado la técnica de control de aleatorización: se han asignado aleatoriamente los participantes de la muestra a cada grupo; y es solo con medida postratamiento porque la variable dependiente se ha medido únicamente después de la aplicación del tratamiento. En el caso del diseño de dos grupos aleatorios se podría utilizar una diferencia de medidas de grupos independientes como, por ejemplo, la t de Student para medidas independientes, ya que hacemos una comparación intergrupos con participantes diferentes en cada grupo. 4.5.1.1.2 diseño de dos grupos aleatorios con medidas pre y postratamiento 50 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION El efecto de la variable potencialmente extraña, ahora variable controlada por equiparación, conocimientos previos en alemán quedaría distribuido, utilizando la técnica de equiparación, de la siguiente forma: 4.5.2 diseños unifactoriales intragrupo Los diseños intragrupo, también llamados diseños intrasujetos o diseños de medidas repetidas, se caracterizan porque al mismo grupo de participantes se le aplican todos los niveles de la variable independiente de forma secuencial y cada participante proporciona mas de una medida de la variable dependiente. Este tipo de diseños, al igual que los diseños, al igual que los diseños intergrupos, deben tener como mínimo dos condiciones experimentales. A estos efectos se les denominan efectos de orden y efectos residuales. Los efectos de orden, también llamados error progresivo pueden provocar aprendizaje u aumentar el efecto de la variable independiente favoreciendo los resultados del estudio o pueden provocar cansancio, falta de motivación, monotonía, etc. Y perjudicar los resultados del estudio. Estos efectos se pueden controlar con la técnica de contrabalanceo, que trataremos en el apartado siguiente. Los efectos residuales, también denominados de persistencia o de arrastre se producen por la aplicación secuencial de los tratamientos: una vez aplicado un tratamiento, puede ocurrir que este tenga efectos temporales o permanentes que se solapen con los tratamientos siguientes. Al ser un diseño intragrupo, la variabilidad debida a las diferencias individuales se ha controlado por la técnica de sujeto como control de sí mismo; esta técnica es inherente a este tipo de diseños, ya que al aplicarle a todos los participantes todos los tratamientos las variables extraña de sujeto se mantienen constantes en todas las condiciones. Entre las ventajas que presenta la estrategia intragrupo respecto a la estrategia intergrupos se encuentran la utilización de muestras mas pequeñas y el que se controlan las variables extrañas relacionadas con las diferencias individuales, ya que, al actuar el sujeto como control de si mismo, en el supuesto de que alguna variable de sujeto pudiera influir en los resultados esta influencia seria igual en todas las condiciones. Para analizar los datos se puede utilizar, entre otras pruebas, al t de Student para medidas relacionadas o un ANOVA de un factor de medidas repetidas, dependiendo de que la variable independiente tenga dos o mas valores, o sus equivalentes no paramétricos si no se cumplen los supuestos de las pruebas paramétricas. 4.5.2.1 técnica de contrabalanceo La técnica de contrabalanceo, equiponderacion o reequilibrado aglutina un conjunto de estrategias que tienen como objetivo mantener constante el grado de error progresivo en 51 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION todas las condiciones experimentales. Esta técnica de constancia: trata de mantener constante el error progresivo en todos los tratamientos. La lógica de como mediante esta técnica se mantiene constante el error progresivo y la posición que ocupa cada tratamiento dentro de la secuencia total. Con esta técnica los tratamientos se ordenan de tal modo que el error progresivo se distribuye equitativamente entre todas las conclusiones. Por lo cual, aplicando la técnica de contrabalanceo, se ha mantenido constante el grado de error progresivo en todas las condiciones experimentales. Estas dos posibilidades constituyen las formas básicas de contrabalanceo: contrabalanceo intrasujeto y contrabalanceo intragrupo. A su vez el intragrupo se puede aplicar de diferentes formas. Vamos a detenernos en cada una de ellas. 4.5.2.1.1 contrabalanceo intrasujeto o de simetría Controla el efecto de error progresivo de forma individual, haciendo que cada participante reciba en primer lugar las condiciones o tratamientos en un determinado orden inverso. Si tenemos tres condiciones ABC, se ordenarán de la siguiente forma ABCCBA. Es decir se aplicará a cada participante primero el orden ABC y, a continuación, el orden CBA. Para salvar este inconveniente se puede utilizar la técnica de contrabalanceo intragrupo. 4.5.2.1.2 contrabalanceo intragrupo Con esta técnica se controla el efecto de error progresivo en el grupo y no en el ámbito individual como en el contrabalanceo intrasujeto. En función de que se utilicen todas las secuencias posibles de ordenes de los tratamientos o solamente algunas, tendremos el contrabalanceo intragrupo completo o el contrabalanceo intragrupo incompleto. 4.5.2.1.2.1 contrabalanceo intragrupo completo 52 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Por tanto, el numero de secuencias posibles será el factorial del numero de condiciones. Una vez que tenemos establecidas las secuencias, dividimos la muestra de participantes en subgrupos, y asignamos una secuencia diferente a cada subgrupo. Si en el ejemplo de la investigación anterior utilizamos la técnica de contrabalanceo intragrupo completo, en lugar de la intrasujeto empleada, tendríamos que seguir el siguiente procedimiento: 1. Establecer el numero de permutaciones posibles o secuencias de tratamientos. Como tenemos tres tratamientos: 3 ¡= 3 x 2 x 1 = 6. Estas secuencias serian: ABC, BCA, CAB, ACB, BAC, CBA. 2. Dividir la muestra en tantos subgrupos como numero de secuencias posibles haya, y aplicar una secuencia diferente a cada subgrupo. Aleatoriamente asignamos una secuencia diferente a cada subgrupo de cinco participantes cada uno: Cuando el numero de secuencias posibles supera el numero de participantes disponibles ya no es viable la aplicación del contrabalanceo completo, por lo que entonces tendríamos que utilizar alguna forma de contrabalanceo incompleto. 4.5.2.1.2.2 contra intragrupo incompleto Se caracteriza por que solo se aplican a los participantes algunas secuencias de tratamientos, en lugar de todas las secuencias posibles como sucedía en el contrabalanceo intragrupo completo. Existen dos estrategias diferentes para elegir las secuencias concretas a aplicar: contrabalanceo con estructura de cuadrado latino y contrabalanceo aleatorio. El contrabalanceo con estructura de cuadrado latino consiste en utilizar solo tantas secuencias como tratamientos haya en el experimento, seleccionando aquellas que garanticen que cada tratamiento ocupe cada una de las posiciones de orden posibles y solo una vez. Cada secuencia se administra a un subgrupo diferente de participantes. El conjunto de estas secuencias da lugar a una estructura de cuadrado latino con tantas filas y columnas como número de tratamientos se utilicen en el experimento. Si quisiéramos aplicar la técnica de cuadrado latino tendríamos que hacer lo siguiente: 1. Establecer tantas secuencias como números de tratamientos. Cada secuencia se forma rotando la condición inicial de la primera secuencia hasta el final y así sucesivamente hasta obtener el numero de secuencias deseadas. Es decir, cada secuencia tiene todos los tratamientos, y en el conjunto de secuencias este tratamiento solo ocupa una misma posición una vez; y esto es también asi para el resto de tratamientos. 55 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION 4.6.3 diseños factoriales mixtos El diseño factorial mixto combina, en un mismo experimento, el procedimiento del diseño intergrupos y el procedimiento del diseño intragrupo. Al ser una combinación de las dos situaciones, hay que utilizar tanto las técnicas de control propias de la estrategia intragrupo. El numero de condiciones es igual al producto de los niveles de los dos factores (2x2=4). Todos los participantes pasan por los dos niveles de la variable intragrupo y la mitad de los participantes corresponden a un nivel de la variable intergrupos y la otra mitad al otro nivel de dicha variable. Los resultados muestran que se da un efecto de interacción entre ambas variables: el grupo con enfermedad de Parkinson obtiene una proporción de aciertos menor con la fosa nasal izquierda mientras que el grupo de personas sanas obtiene la misma proporción de aciertos con las dos fosas nasales. 4.7 resumen ❖ el objetivo básico del método experimental, en el estudio de las posibles relaciones causales entre las variables, esto es, entre la variable independiente – VI – (o causa) y la variable dependiente – VD –(o efecto). ❖ En el método experimental al menos una de las variables independientes tiene que ser necesariamente la manipulación intencional. ❖ Los diseños experimentales se pueden clasificar en diseños intergrupos, intragrupo y mixtos. ❖ Los diseños intergrupos unifactoriales se caracterizan porque estudian el influjo de una variable dependiente, con dos o mas valores o niveles, sobre una variable dependiente, en dos o mas grupos equivalentes y, en función de la técnica de control que se utilice para formar los grupos se clasifican en diseños de grupos aleatorios y en diseños de bloques aleatorios. ❖ Los diseños de los dos grupos aleatorios se suelen utilizar cuando solo nos interesa estudiar la magnitud del efecto de la variable independiente sobre la conducta de participante. ❖ Los diseños de bloques se caracterizan por utilizar para la formación de los grupos la puntuación obtenida por los participantes en una variable extraña muy relacionada con la variable dependiente o en la misma variable dependiente. ❖ Los diseños factoriales se caracterizan por que utilizan mas de una variable independiente y pueden ser intergrupos, intragrupo y mixtos. ❖ En los diseños intragrupo, intrasujetos o de medidas repetidas a todos los participantes se les aplican todos los tratamientos. En estos diseños, el investigador no se tiene que preocupar por las diferencias individuales ya que los participantes son los mismos, pero si tiene que tener muy en cuenta la posible influencia del orden de 56 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION presentación de los tratamientos en los resultados. Para evitarlo se utiliza la técnica de contrabalanceo, equiponderacion o requilibrado. ❖ La elección de una técnica u otra depende de la naturaleza de la variable extraña y, a veces, del tipo de diseño. ❖ El termino control experimental engloba un conjunto de técnicas utilizadas para poder concluir que los cambios observados en la variable dependiente son causados, única y exclusivamente, por los cambios introducidos en la independiente; es decir, que las únicas fuentes de variación son las establecidas en la hipotesis. Tema 5: diseños experimentales de caso único 5.1 introducción Todos los diseños que hemos visto hasta ahora tienen en común el estudio de grupos de participantes, tanto los diseños intergrupos como los intragrupo. En el primer caso, se comprobaba, una vez asegurada la homogeneidad entre los grupos mediante las técnicas de control, si existían diferencias entre ellos debidas a la introducción de la variable independiente. En ambos casos, nos interesaba el promedio del grupo. En este tema vamos a estudiar los diseños de caso único. Estos diseños también reciben otras denominaciones como la de diseños de replicación intrasujeto o diseños de N=1, series temporales, etc. Por tanto, en estos diseños no se utilizan datos promediados de grupo. Dentro de la investigación aplicada se utilizan fundamentalmente en el campo de la psicología clínica, aunque también se emplean en el ámbito educativo. Partiremos del procedimiento básico de los diseños experimentales de caso único y señalaremos los requisitos necesarios para poder comprobar la efectividad del tratamiento. 57 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION 5.2 antecedentes de la investigación experimental con diseños de caso único Cuando Fechner publica en 1860 elementos de psicofísica, se establece el método psicofísico para medir la sensación, que se caracteriza por la medición repetida de las respuestas dadas a un estimulo por un solo individuo. Pero la investigación que puede considerarse como pionera en la utilización de las estrategias de caso único fue la llevada a cabo por Hermann Ebbinghaus a finales del siglo XIX, quien estableció algunos principios del aprendizaje humano que siguen vigentes en la actualidad. Ebbinghaus empleo una larga lista de silabas sin sentido para medir el aprendizaje y el olvido. Como señalan Barlow y Hersen (1988), a principios del siglo XX el estudio de casos era, con algunas excepciones, la única metodología de investigación clínica. En esta investigación se describe la aplicación de un prototipo de diseño de caso único a un niño, Albert, con una fobia clínica inducida. Por otra parte, estos estudios permitían evaluar trastornos poco comunes sobre los que era difícil llevar a cabo investigaciones con grupos. Estos estudios se asemejan a las investigaciones experimentales de caso único en que se introduce algún tipo de manipulación de la variable independiente; pero al no establecerse control experimental, el investigador no puede descartar las diversas hipotesis alternativas debido a las numerosas amenazas a la validez interna. Es lo que se denominó análisis experimental de la conducta. Los primeros trabajos realizados dentro de esta corriente fueron animales. Se creo la revista Journal of Experimental Analysis of Behaviour en 1958, donde se publicaron investigaciones tanto con humanos como con animales, agrupándose, por primera vez, en una revista la investigación básica y la investigación aplicada. Fundamentalmente: a) la dificultad de encontrar un numero relativamente grande de individuos, que tuvieran las mismas características o problemas clínicos; b) los problemas éticos debidos a la utilización de grupos de sujetos no tratados o con placebo; y c) la utilización de datos promediados que podrían oscurecer la respuesta individual al tratamiento. Como contrapartida, estos diseños permiten el estudio intensivo de la conducta del individuo en situaciones controladas, lo que posibilita: 1. Investigar las causas que afectan a la variabilidad de la conducta, descartar las posibles variables extrañas y estudiar el efecto del tratamiento. 2. Adaptar en función de la naturaleza de los datos, el diseño a utilizar. 3. Estudiar casos con problemáticas de baja incidencia o con dificultad de ser incluidos en grupos de investigación. 5.3 procedimiento básico y requisitos para comprobar la efectividad del tratamiento El procedimiento básico de los diseños de caso único consiste en los siguientes pasos: 1. Se toman varias medidas de la variable dependiente para establecer su linea base, hasta conseguir su estabilidad. 2. Se introduce el tratamiento (variable independiente). 60 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION mientras que, el cambio de pendiente retardado e) es más difícil de detectar y, el cambio temporal f) plantea dificultades para concluir acerca de la efectividad del tratamiento. En la figura g) representamos otro posible patrón de cambio en el que inmediatamente después de la intervención se produce un cambio de nivel y un cambio en la pendiente o tendencia de la linea de conducta. Con una linea base inestable es difícil interpretar el efecto del tratamiento, fundamentalmente si se produce solo un cambio en la tendencia de la serie. No obstante, es importante señalar que cuando se esta trabajando en el ámbito clínico hay que tener en cuenta dos criterios: el criterio experimental en el que se pretende determinar si la intervención ha tenido un efecto relevante y el criterio terapéutico que se refiere a si los efectos son importantes o no. 5.5 análisis de la validez interna y externa en los diseños de caso único Como se ha mencionado anteriormente, los diseños de caso único son considerados experimentales por que por que cumplen los requisitos del paradigma experimental: a) La manipulación de la variable independiente. b) El control de variables extrañas que podrían afectar a la variable dependiente, confundiendo sus efectos con los de la variable independiente. Como señalan Bono y Arnau (2014), estos diseños de investigación tienen como finalidad el establecimiento de relaciones de causalidad entre la variable tratamiento o intervención y la variable respuesta o resultado. 5.5.1 control de las amenazas a la validez interna Las principales amenazas a la validez interna que pueden darse en estudios con los diseños de caso único son la historia y la maduración. La maduración se refiere a los posibles cambios internos que pueden ocurrir en el participante seleccionado como consecuencia del paso del tiempo. Al retirar el tratamiento si la maduración y/o la historia estuvieran afectando se mantendría el cambio ocasionado. Esta técnica de control está relacionada con el procedimiento. Otra forma de control es mediante la replicación del procedimiento con otros participantes. Ya hemos visto como para poder llegar a una conclusión clara sobre el efecto del tratamiento es importante conseguir la estabilidad de la conducta registrada antes de la intervención. También puede afectar la amenaza debida a la instrumentación que hace referencia a los instrumentos de medida. 5.5.2 control de las amenazas a la validez externa Entre las principales amenazas a la validez externa, Bono y Arnau (2014) señalan la selección de los participantes, el efecto reactivo de los dispositivos experimentales o situación de evaluación, el efecto de interacción entre la selección y tratamientos y sus efectos son irreversibles, dando lugar a algún tipo de interacción entre ellos. 5,6.- clasificación de los diseños de caso único 61 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Dependiendo de la combinación de fases (linea base-tratamiento) se pueden formar diferentes diseños, introduciendo fases con tratamiento, sin tratamiento o introduciendo tratamientos diferentes. Existen varios criterios de clasificación, nosotros seguiremos el criterio de la reversibilidad de la conducta. Según este, podemos distinguir dos tipos de diseños: ❖ Diseños de reversión: son aquellos en los que después de una fase de tratamiento, esta se retira y se vuelve a una fase en la que se registra la variable dependiente en ausencia de este (fase de reversión). ❖ Diseños de no reversión: son aquellos en los que una vez introducido el tratamiento no es factible retirarlo debido a que el efecto del tratamiento es irreversible, a criterios éticos o a problemas d tipo practico. 5.7 modelo básico: A-B el modelo básico del diseño de caso único esta compuesto por dos fases: A – B. durante la fase A se toman medidas repetidas de la variable dependiente en ausencia del tratamiento. Durante la fase B, se siguen tomando medidas de la variable dependiente pero en presencia de la intervención o tratamiento. Tomaremos como ejemplo de modelo básico, la investigación realizada por Nieves – Fiel (2015) sobre el tratamiento cognitivo – conductual en un trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH). El TDAH es uno de los trastorno de inicio en la infancia más frecuente, cuyos síntomas principales (falta de atención, hiperactividad e impulsividad) dificulta la adaptación del niño y pueden ocasionar, además, problemas secundarios. 62 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Los cambios productivos en la variable dependiente durante la segunda fase se pueden atribuir al efecto de la variable independiente, pero existen factores que pueden confundirse con el efecto del tratamiento como son la historia la maduración, la reactividad a la situación, de investigación, etc. Estas amenazas a la validez interna del diseño A – B pueden controlarse mediante la reversión; es decir, añadiendo una fase en la que se retira el tratamiento. 5.8 diseños de reversión del tratamiento Como ya hemos señalado, los diseños de reversión se caracterizan porque después de la fase e tratamiento se vuelve a una fase de linea base. En este tema veremos los siguientes: ❖ A – B – A ❖ A – B – A – B ❖ B – A – B ❖ Diseños de tratamientos múltiples o de componentes múltiples 5.8.1 diseño A – B – A Este diseño se considera de reversión porque el tratamiento se introduce y posteriormente se retira, por ello también recibe el nombre de diseño de retirada (Barlow y Hersen, 1988). En el diseño A – B – A se añade una tercera fase en la que se retira el tratamiento y permite el control de las amenazas a la validez interna de los resultados. Así, podemos ver en la representación grafica como durante la primera fase(A) no hay tendencia. En la fase B se produce una tendencia de tipo descendente, por tanto, existe un cambio de tendencia entre la primera y la segunda fase. En la tercera fase o fase de linea base post – tratamiento se vuelve a producir un cambio de tendencia, pero esta vez es ascendente, lo que nos indica que al retirar el tratamiento la niña vuelve a incrementar el numero de conductas de evitación o escape, aportando así evidencia a favor de que la mejoría de la fase de tratamiento se debe a la efectividad de este y no a la influencia de otros factores o variables extrañas. Tendría que haber algún suceso que ocurriese simultáneamente con el tratamiento y su retirada, y cuyos efectos sobre la conducta produjese los mismos cambios. Es decir, si se supone que el mero paso del tiempo puede producir cambios en la conducta, esto podría explicar los cambios dados en la fase B, pero no se si de nuevo se vuelven a registrar cambios de nivel o tendencia en la tercera fase. Este diseño puede ser de gran utilidad en la investigación básica y en la aplicada. Esto puede plantear problemas de orden ético en algunos casos clínicos (Barlow y Hersen 1988). Evidentemente, dejar al participante en la fase de linea base con el nivel inicial de depresión no resulta ético. Pasemos ahora a ver algunos diseños que suponen una mejora del diseño A – B – A no solo desde el punto de vista clínico, ya que resuelven problemas éticos, sino también a nivel metodológico. 5.8.2 diseño A – B – A – B 65 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION cambios; y este procedimiento se continua secuencialmente hasta que el tratamiento se haya aplicado a todas las conductas objeto de estudio. Se considera que el tratamiento ha tenido efecto cuando tras su aplicación provoca un cambio en la conducta tratada mientras que las otras conductas permanecen relativamente estables. Como hemos podido ver, los dos requisitos necesarios en los diseños de linea base múltiple son: 1. La independencia de las conductas, se refiere a que si se está aplicando el tratamiento a una conducta las otras no deben verse afectadas. Cada linea base debe servir de criterio para determinar cual seria la tendencia de esa variable dependiente en el caso de no aplicarse la intervención. 2. Las conductas seleccionadas deben ser sensibles a las mismas variables. Se considera que se cumple este requisito si el nivel de cada una de las conductas varia significativamente cuando se les aplica el tratamiento. Si se cumplen los principios de independencia y sensibilidad de las conductas, este diseño puede ser utilizado como una buena estrategia para evaluar la efectividad de un tratamiento. Pueden darse tres variantes del diseño de linea base múltiple: a) Diseño de linea base múltiple entre conductas. b) Diseño de linea base múltiple entre situaciones. c) Diseño de linea base múltiple entre sujetos Por ejemplo, si se quiere cambiar la conducta de varios pacientes de características similares, la intervención se realiza sujeto a sujeto de forma secuencial, comprobando que cada paciente mejora en comparación con la linea base del resto. 5.10 resumen ❖ Partiendo de los antecedentes históricos, se han señalado las contribuciones mas importantes en la investigación con diseños de caso único: los comienzos de la psicología experimental con las investigaciones en psicofísica, los estudios de casos prevenientes de la psicología clínica y el análisis experimental de la conducta. ❖ El procedimiento básico de los diseños de caso único consistente en la realización de registros sucesivos, a lo largo del tiempo, de la/s conducta/s de un sujeto único, antes, durante y en algunos casos, tras la retirada del tratamiento, en situaciones controladas. Hemos visto como el efecto del tratamiento puede dar lugar a diferentes patrones de cambio. ❖ Se han señalado las posibles amenazas a la validez interna y externa que planean estos diseños y el control de estas. ❖ A partir del criterio de reversibilidad de la conducta se han descrito algunos diseños, teniendo en cuenta dos categorías: 1) diseños reversibles, en los que hay retirada del 66 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION tratamiento y se vuelve a la linea base y 2) diseños no reversibles, en los que no se retira el tratamiento. Tema 6: investigación cuasiexperimental 6.1 introducción La investigación cuasiexperimental proviene del ámbito educativo, donde la investigación de ciertos fenómenos no podía llevarse a cabo siguiendo los procedimientos experimentales. En este tema trataremos las características fundamentales de los diseños cuasiexperimentales analizando las diferencias con respeto a los diseños experimentales que se han visto hasta ahora. Como veremos, en estos diseños existe manipulación de la/s variable/s independiente /s, pero en ningún caso se da la asignación aleatoria de los participantes a los grupos por lo que estos no son equivalentes. Por ello, al existir un menor control, el investigador tiene menor certeza sobre el significado de los resultados obtenidos, adquiriendo especial importancia el estudio de la validez interna en el análisis de las posibles inferencias causales que se pueden extraer de los mismo. Comenzaremos el tema tratando los diseños preexperimentales. Para cada diseño, en primer lugar, se expondrá la notación introducida por Campbell y Stanley (1966), posteriormente se describirá el procedimiento y se consideraran las posibles amenazas a la validez interna. 6.2 características de los diseños cuasiexperimentales El investigador no siempre puede utilizar un diseño experimental, ya que existen situaciones en las que no se pueden asignar aleatoriamente los participantes a las distintas condiciones. En estas situaciones, se puede utilizar un diseño cuasiexperimental. Recordemos el principio << MAX – MIN – CON>> cuyo fundamento constituye la base del diseño experimental, que consiste en: MAXimizar, la varianza sistemática primaria, MINimizar la varianza error y CONtrolar la varianza sistemática secundaria. Es decir, en el diseño experimental al asignar aleatoriamente los participantes en todas las condiciones, cabe esperar que los grupos sean idénticos con respeto a las variables extrañas que pueden afectar a la variable dependiente. Por tanto, el elemento diferenciador entre los diseños cuasiexperimentales y los experimentales estriba en que en los primeros los grupos de estudio no se pueden organizar por asignación aleatoria, por lo que no se garantiza la equivalencia inicial de los grupos. Por ello, una de las tareas principales del investigador es la de identificar las posible, neutralizarlas. En los cuasiexperimentos, como en los experimentos, se pretende probar una relación causal entre la variable independiente y la variable dependiente. La investigación cuasiexperimental comparte la lógica del paradigma experimental que implica que para poder establecer relaciones causales se tienen que cumplir estas tres condiciones: la variable independiente debe anteceder a la variable dependiente, 2) debe existir covariación entre ambas variables y 3) se debe poner descartar explicaciones alternativas. 67 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Es decir, la investigación aplicada muchas veces se lleva a cabo en situaciones o contextos naturales como colegios, empresas, etc., por lo que, el cuasiexperimento suele tener mayor validez externa que el experimento, por lo que, el cuasiexperimento suele tener mayor validez externa que el experimento, aunque es más débil en su validez interna. 6.3 notación de los diseños cuasiexperimentales Por ejemplo, un diseño representado de la siguiente forma: 0₁ X 0₂ 0₃ X 0₄ nos indica que existe un solo grupo de participantes en el que se toma una medida pretratamiento, se introduce el tratamiento y se registrar la conducta, pasado un tiempo se realiza un nuevo registro de la conducta objeto de estudio y se retira el tratamiento, y por último, se vuelve a registrar la conducta. 6.4 clasificación de los diseños preexperimentales y cuasiexperimentales Dentro de los diseños cuasiexperimentales consideramos tres grandes grupos: 1) Diseños con grupo de control, 2) diseños sin grupo de control, y 3) diseños series temporales interrumpidas. A continuación, podemos ver la clasificación de los diseños que vamos a seguir en este tema. 6.5 diseños preexperimentales Cook y Campbell (1979), hacen referencia a tres tipos de diseños preexperimentales o diseños que no permiten establecer inferencias causales razonables: diseños de un solo grupo con medida solamente postest, diseños solo postest con grupo de control no equivalente y diseños de un solo grupo de control no equivalente y diseños de un solo grupo con pretest y postest. A) Diseños de un solo grupo con medida solamente postest: existe un solo grupo que se somete a un tratamiento (X) y después se realiza una observación de la variable dependiente (0). B) Diseños solo postest con grupo de control no equivalente: es un diseño similar al anterior, al que añadimos un grupo no equivalente que no recibe tratamiento. La posibilidad de que los grupos no sean equivalentes y el no tener medida pretest que 70 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION implicación del nuevo profesor podría ser la responsable de las diferencias observadas entre la cohorte control y la experimental. Este hecho confundiría el verdadero efecto del programa. Existen otras variantes de diseños de cohortes consistentes en añadir grupos de cohortes o añadir mas medidas en cada cohorte. 6.6.2 diseño de discontinuidad en la regresión Es uno de los diseños cuasiexperimentales considerado de mayor importancia por Cook y Campbell (1979). Para Cook y Shadish (1994) se trata de uno de los diseños que permiten establecer con más garantías relacionadas causales. Es un diseño pretest-postest con grupo de control pero se diferencia del visto anteriormente en el método de asignación de los participantes a los grupos. Se representa de la siguiente forma, donde la letra C indica la puntuación de corte en el pretest, a partir de la cual unos participantes se asignarán a la condición de control y otros a la condición de tratamiento: El procedimiento, por tanto, consiste en asignar a los participantes al grupo experimental o control en función de un punto de corte en la variable medida en el pretratamiento, de forma que aquellos participantes que puntúen por debajo, o por encima, del punto de corte se asignaran a uno u otro grupo. Por el contrario, si el tratamiento tiene efecto se mostrará una discontinuidad en la linea a partir del punto de corte, es decir, se produce un desplazamiento de las puntuaciones del grupo del tratamiento, de ahí el nombre de discontinuidad en la regresión. Este tipo de diseño requiere que se pueda como medida pretest una variable cuantitativa, en función de la cual se formaran los grupos. 71 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Sin embargo, no se pueden excluir otras como la interacción entre tratamiento y maduración, ya que podría darse el caso de que los participantes que están por debajo de la linea de corte maduren a un ritmo más rápido, o mas lento, que aquellos que se sitúan por encima. Aunque este diseño goza de un gran prestigio, en la practica se utiliza poso debido a que la asignación a las condiciones no siempre se puede hacer de acuerdo a un único criterio y pueden ser necesarios múltiples criterios (Cook y Shadish, 1994). 6.7 diseños cuasiexperimentales sin grupo de control Los diseños cuasiexperimentales sin grupo de control se asemejan a los diseños experimentales intragrupo en los que hay un solo grupo al que se le aplican todas las condiciones. Por otra parte, los diseños, los diseños cuasiexperimentales tienen mayor fuente de amenazas relacionadas con el contexto que el diseño experimental intragrupo, al realizarse en situaciones naturales y utilizar diseños ya formados. En este apartado veremos dos tipos de diseños sin grupo de control: diseño de retirada del tratamiento con pretest y postest y diseño de tratamiento repetido. 6.7.1 diseño de retirada del tratamiento con pretest y postest Cuando no es posible tener un grupo de control que sirva de comparación, el investigador trata de crear unas condiciones que ejerzan la función del grupo de control. Se espera que, si el tratamiento es efectivo, el patrón de datos muestre diferencias entre 0₁ y 0₂ en dirección opuesta a la diferencias entre 0₃ y 0₄. Para que los resultados sean interpretables hay que tener en cuenta los siguientes aspectos: ❖ Es necesario utilizar amplios tamaños muestrales y medidas con alta fiabilidad. ❖ En determinadas situaciones, la retirada del tratamiento plantea problemas éticos, además de causar frustración. ❖ Puede producirse una gran perdida de participantes. ❖ Las observaciones deben realizarse en intervalos iguales de tiempo. 6.7.2 diseño de tratamiento repetido 72 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Este diseño también se dispone de un único grupo, pero en el que ahora el investigador introduce, retira y vuelve a introducir el tratamiento, en diferentes momentos, de forma que la aplicación del tratamiento, en diferentes momentos de forma que la aplicación del tratamiento tiene que covariar con cambios de la variable dependiente. Evidentemente, al igual que el diseño de retirada de tratamiento, solo se puede aplicar este diseño cuando el efecto inicial del tratamiento es reversible. Como podemos ver en este gráfico, los resultados interpretables serian los siguiente: ❖ 0₁ difiere de 0₂ ❖ 0₂ difiere de 0₃ç ❖ 0₃ difiere de 0₄ ❖ 0₃ - 0₄ difieren en la misma dirección que 0₁ - 0₂, pero en dirección opuesta a la de las diferencias entre 0₂ - 0₃. Sin embargo, es poco probable la amenaza debida a la historia, ya que es difícil suponer que algún suceso externo produzca el mismo patrón de cambio que la introducción, retirada y reintroducción del tratamiento. 6.8 diseños en series temporales interrumpidas Una serie temporal implica que se tomen varias observaciones de una variable a lo largo del tiempo. Para el análisis de la serie temporal es necesario saber en que momento se introduce el tratamiento dentro de la serie. Estos diseños son frecuentes en el ámbito social, educativo, de la salud y de la evaluación de programas: por ejemplo, para evaluar el impacto de determinadas decisiones políticas, la introducción de programas educativos, campañas de calidad de vida, programas para la prevención de trastornos, etc. (Vallejo, 1955). En este tema trataremos el diseño simple de series temporales interrumpidas y, posteriormente, veremos como se pueden mejorar algunos problemas de validez interna que plantea, añadiendo un grupo de control, dando lugar así al denominado diseño de series temporales interrumpidas con grupo de control no equivalente. 6.8.1 diseño simple de series temporales interrumpidas El diseño simple de series temporales interrumpidas, se representa de la siguiente forma: Como vemos, este diseño es similar al diseño pretest – postest. El estudio sobre la efectividad del tratamiento se basa en comprobar si existen cambios en el nivel de la serie, antes y después de introducir el tratamiento. Una de las principales ventajas del diseño de series temporales es que mediante la representación de la serie de observaciones anteriores al tratamiento se puede evaluar si se esta produciendo un efecto de maduración. En el eje de abscisas se representan las semanas y en el de ordenadas la puntuación en el cuestionario sobre calidad de vida, en una escala de 10 a 100. Estos datos nos llevan a 75 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Investigación ex post facto. Se seleccionan cuatro grupos de participantes en función del numero de cigarrillos que fuman al día: no fumadores, menos de 10. Entre 10 y 20, y mas de 20 cigarrillos. En el primer caso, se ejerce el control al asignar aleatoriamente los participantes a los grupos y los grupos a los tratamientos. Por tanto, las diferencias que se encuentren en el rendimiento de la tarea entre los cuatro grupos se pueden atribuir al efecto de la variable independiente. En estos casos, los participantes se seleccionan por presentar determinados valores de la variable independiente pero no se puede asegurar la igualdad entre los grupos respecto a otras posibles variables. En los estudios ex post facto la variable independiente puede ser de tipo organística o ajenas al organismo, pero relacionada con la historia vital de las personas. Como se recordará, para poder establecer relaciones causales deben cumplirse tres requisitos: 1) existencia de covariación entre la variable independiente y la dependiente, 2) la variable independiente debe anteceder a la variable dependiente y 3) se debe poder descartar explicaciones alternativas. Cuando el diseño ex post facto es de comparación de grupos se formulan hipotesis en las que se establece una relación entre las características de los grupos y otras variables de interés. Sin embargo con estos resultados no se podría concluir que << un nivel alto de inteligencia es causa de una menor satisfacción laboral >>, sino solo establecer las diferencias entre los grupos de participantes, y en todo caso, una relación negativa entre los factores << el grupo de inteligencia media tiene un mayor grado de satisfacción laboral >>. En definitiva, en la investigación ex post facto se hacen inferencias sobre la relación entre las variables, sin intervención directa, a partir de la variación concomitante de las variables independientes y dependientes (Kerlinger, 1984), esto es, se establecen hipotesis relacionales y no hipotesis causales como en el método experimental. Como se recordará, la validez interna hace referencia al grado con el que podemos establecer relaciones causales, rechazando explicaciones alternativas. 7.2.2 técnicas de control utilizadas en la investigación ex post facto Alvarado (2000) señala tres procedimientos para mejorar el control en la investigación ex post facto: 1. El emparejamiento de los participantes: la utilización de variables <<preexistentes>> en los individuos como variables de estudio planea problemas a la hora de interpretar los resultados, dado que, como se ha dicho anteriormente, la naturaleza de las variables impide la asignación aleatoria. Por ejemplo, si estamos estudiando la relación entre depresión y absentismo laboral, podemos emparejar a los participantes en otras variables relacionadas con el absentismo laboral, como por ejemplo: nivel de formación, nivel de ansiedad, enfermedades padecidas, etc. 2. Análisis de covarianza (ANCOVA). Se pueden utilizar procedimientos estadísticos para eliminar el influjo de las variables extrañas. Para ello, se requiere necesariamente que la variable extraña haya sido medida. 76 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION 3. Introducción de variables relacionadas con la variable dependiente. Esta técnica consiste en utilizar varias variables dependientes en lugar de una sola. En ese caso, en lugar de tener un diseño con una variable dependiente – absentismo laboral - tendríamos un diseño con dos variables dependientes – absentismo laboral y satisfacción laboral. 7.3 clasificación de los diseños ex post facto En primer lugar, distinguiremos entre diseños de grupo único y diseños de comparación de grupos. Dentro de los diseños de comparación de grupos, el criterio que seguiremos estará en función de como se forman los grupos, es decir, si la selección de los participantes se realiza a partir de sus valores en la variable dependiente o a partir de los valores de la variable independiente. Hablaremos de diseños retrospectivos cuando tanto la variable independiente como la variable dependiente ya han ocurrido, mientras que hablaremos de diseños prospectivos cuando solo la variable independiente se ha producido, pero todavía no se han evaluado sus posibles consecuencias. 7.3.1 diseño de grupo único En estos diseños el objetivo, se ha señalado anteriormente, se centra en el estudio de las relaciones existentes entre las variables, es decir, se evalúa el grado en que las variables se relacionan, fundamentalmente mediante el calculo de correlaciones, por ello también reciben el nombre de correlacionales. Entre las características básicas de estos diseños, Ato, Lopez y Benavente (2013) señalan: 1. La existencia de una muestra única de participantes. 77 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION 2. Se mide a cada participante de la muestra en dos o mas variables que suelen ser de naturaleza cuantitativa, aunque ocasionalmente también pueden ser de naturaleza categórica. En el primer caso, se utilizan para estudiar variables que cavarían con el fenómeno de interés y son útiles cuando el problema de investigación es muy complejo o aun se conoce poco sobre el mismo. Puede darse lo que denomina correlación espuria, esto es, cuando la correlación entre dos variables se debe a una tercera variable dando lugar a correlaciones que en realidad son inexistentes. Es decir, en este caso hay una tercera variable, que son los hábitos de vida saludable, que explicaría la correlación entre la terapia de remplazo hormonal y el riesgo cardiovascular, y que se puede representar de la siguiente manera: Sin embargo, si se elimina la influencia de la tercera se encuentra que la correlación entre X e Y es inexistente. En estos casos, se trabaja con todas las puntuaciones y se pretende encontrar una función que relacione las puntuaciones en la variable predictora con la variable criterio. En este caso se encontró que las que las variables de riesgo fueron: variables personales, variables sociales y variables ambientales. Una ventaja fundamental del diseño de grupo único, señala por León y Montero (2015), es la de permitir aumentar el numero de variables que se estudian a la vez. 7.3.2 diseños retrospectivos Si se encuentra una covariación sistemática entre la variable dependiente se puede considerar que existe relación entre dichas variables. Dentro de este tipo de diseños trataremos el diseño retrospectivo simple y el diseño retrospectivo de casos y controles. 7.3.2.1 diseño retrospectivo simple Supone el diseño mas elemental, el procedimiento consiste en seleccionar un grupo de individuos que poseen un determinado valor de la variable dependente y después buscar que posibles variables independientes tienen en común estos casos. Así, en el ejemplo planteado, se sabe por investigaciones anteriores que la tensión emocional debida a episodios traumáticos puede estar relacionada con el cáncer de mama. Por tanto, habría que buscar si la mayoría de los participantes de la muestra comparten el hecho de haber tenido episodios traumáticos. 80 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION El análisis de datos para este tipo de diseño es el mismo que en el caso de un diseño factorial d dos grupos independientes (o bifactorial), es decir, aplicaremos, si se cumplen los supuestos, un análisis de varianza de dos factores con muestras independientes. Sin embargo, sigue teniendo problemas debido a que los participantes son seleccionados por sus valores en las variables independientes y esto puede dar lugar a otras variables extrañas asociadas a los mismos. Como señala León y Montero (2015), al trabajar con variables de selección de valores puede llegar a resultar irrealizable la formación de grupos con todas las posibles combinaciones. 7.3.3.3 diseños evolutivos Por tanto, tienen como objetivo el estudio de los cambios de la variable dependiente como consecuencia de la edad. Los diseños evolutivos pueden ser: longitudinales, transversales o secuenciales. Estos diseños son ampliamente utilizados en el ámbito de la psicología del desarrollo. Sin embargo, en estos diseños al seleccionar los grupos en función de la edad pueden darse otras variables extrañas que sean las verdaderas causantes de las diferencias encontradas entre los grupos. 7.3.3.3.1 diseño evolutivo longitudinal Cuando se obtienen datos de una misma muestra de participantes en sucesivas ocasiones a lo largo del tiempo, estaremos realizando una investigación longitudinal. Hemos resaltado, como ejemplo de investigación longitudinal, el caso en el que se efectuara el registro de las actitudes de una muestra de participantes nacidos en el año 1980, en cuatro ocasiones (años 2004, 2009, 2014 y 2019). Serian, por tanto, los mismos individuos evaluados en diferentes edades (24, 29, 34 y 39), con el objetivo de estudiar la evolución del cambio de actitud. Además, como señala Salking (1998), al estudiar la misma muestra de distintos momentos, los participantes actúan como sus propios controles aportando los mismos antecedentes y experiencias a la situación de prueba. Como veremos mas adelante, de los diseños transversales puede confundirse el efecto de la edad. Sin embargo, en el diseño longitudinal, al evaluar siempre al mismo grupo de participantes, no es posible la confusión entre la edad y la cohorte. 81 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Siguiendo con el ejemplo sobre las actitudes hacia la homosexualidad, podría darse el caso de que los cambios encontrados en las actitudes, en un determinado año, coincidiera con la entrada en vigor del reconocimiento legal de las parejas de homosexuales como parejas de hecho, lo que daría lugar a una campaña de información que podría cambiar las actitudes de los participantes. En el análisis de datos de los diseños evolutivos longitudinales se empleará un análisis estadístico apropiado para muestras relacionadas. 7.3.3.3.2 diseño evolutivo transversal En una investigación transversal se realiza la recogida de datos en un solo momento temporal a muestras de participantes con diferentes edades. Con la investigación transversal se estudian las diferencias por edad, en lugar de los cambios atribuibles a la edad, como ocurriría en el diseño longitudinal. Sin embargo, en el ámbito de la Psicología Evolutiva también se pueden utilizar los diseños transversales para estudiar los cambios producidos con la edad (debidos al desarrollo madurativo). Como podemos ver el ejemplo, en esta investigación se sigue una estrategia prospectiva y la selección de los participantes se realiza atendiendo a los valores de la variable independiente. Como consecuencia de lo anterior hay menos abandonos. Sin embargo, tiene una limitación importante debida a que los grupos no solo difieren en la edad sino que pueden existir múltiples variables que podrían dar explicaciones alternativas a las diferencias encontradas en la variable dependiente. Por otra parte, una de las fuentes de confusión que puede darse es la debida al efecto de cohorte, del que hemos hablado anteriormente. Como hemos podido ver, la generación es una variable compleja con la que están relacionados otros factores. Sin embargo, los diseño transversales no se ven afectados por los efectos históricos ya que se recoge la información de todos los grupos en el mismo momento, por lo que si hubiera ocurrido algún fenómeno coincidiendo con el momento de medida, este afectaría a todos los grupos por igual. Tendremos dos casos: 1) si estamos estudiando solo dos grupos de edad y una variable dependiente aplicaremos una diferencia de medias para muestras independientes o su equivalente no paramétrico, según corresponda al nivel de medida y la naturaleza de los datos, y 2) si tenemos mas de dos grupos de edad y una variable dependiente emplearemos un análisis de varianza de un factor con grupos independientes o su equivalente no paramétrico. 7.3.3.3.3 diseño evolutivo secuencial Cuando además de la edad se quiere estudiar el efecto de cohorte, se utiliza el diseño secuencial. Existen algunas variantes de este diseño, aunque en este apartado trataremos solo el diseño secuencial longitudinal. Es decir se realizarían comparaciones entre las dos generaciones (cohortes) a distancias edades, de forma que tendríamos información de dos cohortes en tres edades diferentes. En el primer caso, se establecen comparaciones entre las cohortes en un momento de la investigación. En el segundo caso, se realizarán comparaciones longitudinales dentro de cada cohorte. También, como consecuencia de este problema aumenta la posibilidad del sesgo debido a la perdida de participantes. Ventajas y desventajas de los diseños evolutivos 82 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Las ventajas y desventajas d ellos tres tipos de diseños evolutivos (longitudinales, transversales y secuenciales). 7.4 utilización de la investigación no manipulativa en la psicología aplicada Por ejemplo, en neuropsicología se han estudiado las funciones de los hemisferios utilizando diseños prospectivos simples, concretamente se selecciona a los participantes según las lesiones cerebrales que padecen y se observa su comportamiento. En el efecto educativo también son numerosas las investigaciones que utilizan los diseños ex post facto. Hemos visto, como los diseños evolutivos son frecuentemente utilizados en psicología del desarrollo, donde la principal variable de estudio es la edad. Algunos de estos diseños van dirigidos al estudio de características del individuo como genero raza, locus, de control, etc. o a algún tipo de enfermedad como esquizofrenia, depresión de alcoholismo, etc. por ello, son también de gran utilidad dentro del ámbito de la psicología clínica para establecer categorías diagnosticas o haber predicciones sobre el diagnostico y la terapia. La epidemiologia según la Organización Mundial de la Salud (OMS)<< es el estudio de la distribución y los determinantes de estados o eventos relacionados con la salud y la aplicación de esos estudios al control de enfermedades y otros problemas de salud>>. 85 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION 2. Si se segmentan los datos por grupos, pueden aportar información sobre poblaciones de riesgos, de utilidad para la planificación de programas o intervenciones preventivas (Martínez Arias, Castellanos y Chacón, 2014). Se encontró que las comunidades con concentraciones bajas de flúor natural presentaban una frecuencia elevada de caries y las comunidades con concentración más elevada de flúor podía ser una menor incidencia de caries. Por tanto, podemos resumir la utilidad de los diseños de prevalencia en los siguientes aspectos: 1. Proporcionan información sobre los aspectos de salud de una comunidad y determinan sus necesidades. 2. Aportan conocimiento sobre la prevalencia de una enfermedad o de un factor de riesgo. 3. Permiten generar hipotesis etiológicas. 4. Pueden encaminar la toma de acciones preventivas. 5. Pueden sugerir posteriores investigaciones para la evaluación de intervenciones. Por último, conviene señalar que en estos diseños, para la obtención de datos, se pueden utilizar registros institucionales o las encuestas, de las que se tratara en el próximo tema. 7.5 resumen ❖ Este tema se centra en este tipo de investigación no manipulativa. Hemos visto como el objeto de estudio determina el tipo de investigación a realizar. ❖ Hemos visto como los diseños ex post facto se caracterizan por que el investigador no puede manipular intencionalmente la variable independiente, ni asignar aleatoriamente los participantes a los diferentes niveles de la misma. ❖ Los diseños ex post facto, al no poder manipular intencionalmente la variable independiente, no pueden utilizar los recursos de control de la investigación manipulativa. Para controlar las variables extrañas se utilizan, fundamentalmente, tres procedimientos: emparejamiento, análisis de covarianza e instrucción de variable dependiente, como variables de estudio. ❖ Para la clasificación de los diseños se ha tenido en cuenta, en primer lugar el objetivo de la investigación, según este criterio se habla de diseños de grupo único y diseños de comparación de grupos. Un segundo criterio hace referencia a cuando se mide la variable dependiente, según el mismo se distinguen dos estrategias: retrospectiva y prospectiva. ❖ Hemos visto estos diseños pueden ser de gran utilidad en distintos ámbitos aplicados de la psicología, como en el campo de la neuropsicología, en el ámbito educativo y en la psicología de la salud. 86 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION ❖ Los estudios epidemiológicos se caracterizan por que describen la frecuencia y características de un problema de salud y estudian los factores determinantes. ❖ Se han desarrollado los diseños transversales o de prevalencia destacando la utilidad de estos estudios en epidemiologia. Tema 8: encuesta 8.1 introducción Sin embargo, el 60% de los españoles no es capaz de decir cuáles son los síntomas del trastorno bipolar. Según señalan los autores de esta encuesta, el bienestar personal implica la participación social y demanda integrar tanto intervenciones psicofarmacológicas como psicosociales. La recuperación integral de estas personas conlleva, por tanto conocer y superar las barreras que produce el estigma social, la ignorancia o creencias y opiniones, sobre la enfermedad mental (Ruiz 2012). En particular con esta encuesta se pretendía obtener la percepción sobre determinados colectivos que padecen algún tipo de discapacidad o cualquier otra característica sobre la diversidad. Como ya hemos visto en capitulos anteriores, algunos estudios están diseñados para abordar preguntas sobre las causas de ciertos fenómenos y otros están diseñados para hacer descripciones sobre ellos. A la propia población le permite tomar conciencia de su propio estado de opinión o creencia, es algo así como un autorretrato que nos da acceso al autoconocimiento como sociedad, como institución o como grupo social. Igualmente, conocer el grado de aceptación o rechazo de la población para trabajar o relacionarse con personas que padecen enfermedades mentales, les permite a los profesionales crear protocolos de actuación en los diferentes entornos – familiar, laboral hospitalario, educativo, etc. – para la inclusión de personas con diferentes capacidades físicas o mentales. Se realizan para conocer la opinión de la población sobre otros asuntos, tales como los estudios de mercado dirigidos a identificar el propósito de compra de los consumidores sobre un determinado producto, los sondeos de opinión para explorar la intención de voto ante las elecciones, las encuestas de población activa elaboradas por el Instituto Nacional de Estadística (INE), cuya finalidad principal es obtener datos de la población en relación con el mercado de trabajo. Es decir, la relevancia de la información de una encuesta reside en que sus resultados permiten inferir y predecir el comportamiento, pensamiento o sentimiento de la mayoría o proporcionan una visión general de las características de toda una población. Existen diferentes tipos de encuestas, por lo que a lo largo del capitulo trataremos algunos de los criterios de clasificación mas empleados en esta clase de estudios como es sabido, todas las encuestas se realizan en el contexto de la vida cotidiana y; mediante un conjunto de preguntas, consiguen obtener características objetivas y/o subjetivas de la población y medirlas. La construcción del cuestionario no es una tarea sencilla, afirmación corroborada por el hecho de que es materia especifica de una asignatura del grado de psicología. En concreto analizaremos la calidad final del estudio mediante encuestas, la cual depende de la presencia de determinados tipos de error. 8.2 definición de la metodología de encuestas 87 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION La definición de encuesta no es univoca, las diversas formas de concebirla enfatizan, en mayor o menor grado, algunas de sus características. Como técnica de recogida de datos o instrumento de medida hace referencia al procedimiento especifico para obtener los datos de la investigación, es decir contiene ese conjunto de preguntas que se conoce como cuestionario, cuya elaboración sigue una serie de reglas y principios. La información obtenida a través de una encuesta complementa y enriquece los resultados obtenidos con otros instrumentos de medida cuantitativos o cualitativos. Como metodología de investigación se define como un procedimiento de actuación reglado por una secuencia de pasos, es decir supone una serie de acciones y decisiones que el investigador ha de considerar para alcanzar su objetivo, esto es, para conocer el fenómeno objeto de estudio. Así pues, el empleo de la encuesta considerada una metodología de investigación exige una reflexión teórica previa. Respecto a su uso o utilización, la encuesta resulta adecuada para conocer las características de una población y las relaciones entre estas. Como ya hemos mencionado, una de las peculiaridades de la encuesta es su capacidad para generalizar los resultados a una población a partir de los datos obtenidos de una muestra representativa extraída de aquella. Asimismo, cuando por razones éticas o practicas no es posible asignar los sujetos a las condiciones experimentales, tal como ocurre en la metodología experimental, la metodología de encuestas nos posibilita conocer un determinado fenómeno al descubrir la posible relación existente entre las variables que interesan en la investigación, es decir nos permite obtener covariaciones entre las variables, pero nunca establecer relaciones causales. Hay familias con enfermos crónicos que obtienen ayudas, mientras que hay otras que, por desconocimiento o por otras razones, no reciben dichas ayudas. De hecho, como podrá constatar el lector, algunas encuestas y los estudios ex post facto comparten características en el diseño, tipos de problemas de estudio e, incluso, comparten alguna nomenclatura de los diseños (Diaz, 2007). En esa parte del libro abordamos los estudios no manipulativos, esto supone que la investigación por encuestas obtiene información sin hacer ningún tipo de injerencia en los participantes – no les inducimos emociones, ni les quitamos horas de sueños, ni les drogamos para ver su comportamiento – tal como ocurre en los estudios que manipulan los factores que cambian el comportamiento. Así pues, la encuesta en ocasiones, supone la modificación o creación de una opinión sobre la realidad en el propio acto de la pregunta. Por ello, es importante, a la hora de diseñar la encuesta, saber que una pregunta puede <<modificar>> la opinión o respuesta del encuestado. Por último, debemos señalar que el empleo de una encuesta como metodología no exime de considerar las cuestiones éticas que se deben tener en cuenta en cualquier investigación. Desde esta perspectiva, es fundamental que el encuestado este informado sobre quien promueve la encuesta, los objetivos de esta, la voluntariedad de la participación, así como del anonimato y confidencialidad de la información que se obtenga. 8.3 Tipos de encuetas Las encuestas se pueden clasificar atendiendo a distintos criterios: en función de su cobertura de la población, sus objetivos su dimensión temporal, su diseño, su unidad de análisis, su 90 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION 8.4 fases de la encuesta La encuesta como metodológica de estudio, conlleva todas las fases de la metodología de la investigación. De este modo, podríamos pensar que la realización de una encuesta es un proceso secuencial, sin embargo, fases posteriores pueden modificar las previas, lo que origina un movimiento de ida y vuelta. 8.4.1 objetivo de la encuesta Por tanto, indica que tipo de conocimiento se requiere de la población. Al identificar el problema de estudio se perfila el objetivo de la encuesta. Para establecer los objetivos es importante que el estudio sea dirigido mediante preguntas de investigación, concretas y susceptibles de realizar mediante una encuesta. Específicamente, si se trata de una encuesta analítica, la teoría nos guía en el posible establecimiento de hipotesis y, así, lleva a comprender la relación entre el comportamiento de los individuos y los factores asociados a este. Los objetivos determinan la información que vemos a obtener, el alcance del estudio, el tipo de población y la técnica de muestreo mas adecuada. No todos los medios son adecuados para todo tipo de poblaciones, por ejemplo personas sin hogar no podrían contestar a través de algunos medios, pero si lo harían con una entrevista cara a cara. Todos estos elementos forman parte de esta fase de diseño de la encuesta, además de las subsiguientes decisiones que haya que tomar en este tipo de diseños. 91 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION El objetivo de la encuesta encuesta define, en primer lugar, la poblacion diana a la que va dirigido el estudio. Esta secuencia de decisiones constituye a definir la tecnica de maestro y a valorar si el alcance de la encuesta garantiza que los resultados del estudio puedan generalizarse a la poblacion. 8.4.2 diseño Por una parte, al diseño del estudio en su globalidad, y por otra, a la construcción del cuestionario. En el primer caso, el diseño de la encuesta ya supone haber tomado decisiones concretas como: la definición de las variables de interés en el estudio, la selección de la población de la población a la que va dirigida, la información que se quiere recabar y mediante que sistema de recogida de datos. En el segundo caso, el termino diseño se refiere a una cuestión más concreta, la construcción del cuestionario, que es la forma de concretar la medición de las variables. Es necesario señalar que la entrevista es, en muchas ocasiones, una aliada en el proceso de construcción de la encuesta, al utilizarse como paso previo para la elaboración del cuestionario. En resumen, tanto el diseño del estudio en su globalidad como la construcción del cuestionario están estrechamente relacionados, esto es, las preguntas del cuestionario son el modo en que se concretan nuestras variables de estudio y, por tanto, la construcción de este instrumento resulta un elemento clave en el diseño del estudio. La construcción del instrumento es uno de los procesos críticos de la encuesta, ya que, si la transformación de conceptos a preguntas no es adecuada, es posible que la información que se recabe no coincida con el propósito del estudio, lo que representaría una amenaza a la validez de constructo. 8.4.2.1 construcción del cuestionario La idea subyacente a esta elección es la creencia de que se pueden obtener datos de manera muy rápida en comparación con los trabajos experimentales o de laboratorio, en los que el uso de aparatos e instrumentos requiere cierta destreza por parte del investigador y además, piensan que la captación de participantes para realizar las pruebas experimentales en el laboratorio es más difícil que la aplicación de un cuestionario para obtener información de un cuestionario existe un delicado trabajo de elaboración. Existen algunos cuestionarios, test, o pruebas estandarizadas, conocidas también como escalas o inventarios, que sirven para obtener medidas o índices sobre cuestiones como el burnout (síndrome de quemado), la autoestima, la depresión, o la evaluación de conocimientos de una asignatura. Por otra parte la elaboración de cuestionarios específicos para una investigación, es decir cuestionarios creados ad hoc, es una labor que requiere elaboración tanto teoría como práctica. Estas primeras decisiones metodológicas se pueden realizar a través de entrevistas con expertos, cuya misión es contribuir a la definición de los constructos. Así, por ejemplo un cuestionario autoadministrado exigirá seguir con cuidado las reglas de redacción antes mencionadas, para que el encuestado no tenga dudas sobre el contenido de lo que se le pregunta. En definitiva, existe una relación de dependencia entre el modo en que se 92 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION obtienen los datos y las preguntas que se realizan en el cuestionario. Estas deben ajustarse a sus características como edad, educación, profesión, etc. 8.4.2.1.1 tipos de preguntas Las preguntas de un cuestionario las podemos clasificar de acuerdo a varios criterios: a) por el tipo de respuesta que se solicita. b) según su contenido, y c) de acuerdo a su función en el cuestionario (Casas 2002). A.-) Por el tipo de respuesta que se solicita al participante, se pueden hacer preguntas abiertas, cerradas, semicerradas o semiabiertas. Normalmente, producen mas acercamiento con el entrevistador. Una desventaja es que a veces pueden resultar difíciles de contestar si el entrevistado no tiene un punto de vista definido o una opinión clara con respecto al tópico que se aborda, además de conllevar un trabajo de codificación. Las ventajas que tiene un cuestionario con preguntas cerradas es el tiempo de aplicación, ocupa menos tiempo de respuesta y de codificación para el análisis. Los cuestionarios con preguntas cerradas también tienen la ventaja de tener la misma estructura en las respuestas, por tanto, pueden compararse fácilmente al estar ya codificadas. Dentro de esta clasificación de preguntas cerradas existen dos grandes tipos de preguntas, las de elección binaria que tienen solo dos alternativas de respuesta (si – no; verdadero – falso, hombre – mujer, etc.) y las de elección múltiple, que cuentan con mas de dos alternativas de respuesta, de las que se puede solicitar al encuestado solo una respuesta o varias opciones de respuesta. En todas escala de categorías el participante se debe posicionar con respecto a un objeto, sujeto, hecho, etc. señalando, de un conjunto de categorías, la que considera más adecuada a sus sentimientos o pensamientos. Cuando las categorías se ordenan y se emplean para para denotar grado de acuerdo – desacuerdo con el enunciado de la pregunta, se suele denominar escala Likert. Los listados consisten en un conjunto o lista de elementos y el trabajo del participante es señalar aquellos que, en su opinión, sean aplicables al objeto sobre el participante es señalar aquellos que en su opinión sean aplicables al objeto sobre el que se le pregunta. Por último, los cuestionarios con preguntas semiabiertas o semicerradas, las cuales contienen distintas alternativas de respuesta y una parte de respuesta de opinión. Se suelen utilizar cuando no se tiene la certeza de que se ha sido totalmente exhaustivos en todas las posibles 95 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Los errores producidos en la explotación de los datos se traducen, principalmente, en errores en la codificación de los datos para el análisis. Por tanto, podemos decir que los fallos en el muestreo constituyen una posible amenaza a la validez externa, mientras que los errores de procedimiento, producidos tanto por fallos en el instrumento de medida como en la explotación de los datos, pueden atentar contra la validez de constructo y la validez de conclusión estadística, y es posible que, si la encuesta tiene objetivo analítico, los resultados sobre la relación encontrada entre las variables pueda ser espuria. 8.6 resumen ❖ La metodología de encuestas consiste en un conjunto de procesos dirigidos a obtener información sobre las características de una muestra, de modo que los resultados obtenidos puedan generalizarse a la población de la que se ha extraído la muestra, con la intención, con la intención de tomar decisiones, o para verificar o falsar teorías. ❖ Se ha distinguido la encuesta como estrategia metodológica y como técnica de recogida de datos, que puede estar presente en estudios ex post facto, cuasiexperimentales o como recurso de apoyo en estudios experimentales. ❖ La clasificación de las encuestas esta asociada a su objetivo, su cobertura de la población y a su estructura temporal. ❖ Los instrumentos mas utilizados en las encuestas para recoger la información suelen ser los cuestionarios, los cuales deben poseer ciertas características como fiabilidad y validez. ❖ El trabajo de campo, momento en el que se lleva a cabo la recogida de datos, supone determinar las condiciones que deben ser equivalentes entre los sujetos en las que se realiza. ❖ La calidad de la encuesta ha de considerar las posibles errores que se comenten durante la selección de la muestra, así como en el proceso de recogida y codificación de datos. 96 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Tema 9: la observación 9.1 introducción La observación se basa en nuestra capacidad de percepción y de clasificación. Con que objetivo se apliquen estas capacidades y, sobre todo, como se apliquen nos va a permitir diferenciar la observación ordinaria, que todos realizamos de forma cotidiana, de la observación científica. Pero la observación científica debe ser capaz de proporcionar conocimiento científico, esto es, conocimiento objetivo, replicable, fiable y valido para responder a una pregunta o aumentar nuestra comprensión de un problema de estudio. Lo haremos considerando la observación como una opción metodológica para la investigación en psicología, con sus ventajas y limitaciones, y con un ámbito de aplicación idóneo en función de los objetivos y la naturaleza del problema de estudio. Cuando al investigador le interesa conocer como es o como se modifica el comportamiento del individuo, manipulando del individuo, manipulando y controlando ciertas variables de la situación para si identificar relaciones de causalidad, utiliza la metodología experimental. En esta linea, se realizan investigaciones para analizar las interacciones entre iguales en el aula, entre profesor y alumnado, entre las parejas o de los progenitores con sus hijos, etc. Son muchos los problemas de estudio de la psicología que pueden y deben ser tratados con este planteamiento metodológico, bien sea porque las características de los participantes no permiten aplicar otras formas de acceso a la información o porque lo relevante esta en poder captar con rigurosidad la conducta espontanea de los individuos, con su complejidad y diversidad, tal como se da en las situaciones reales. Una investigación observacional puede plantearse con muy diferentes grados de complejidad en cada una de sus facetas y permite utilizar la observación tanto para dar respuesta a preguntas sencillas que necesitan, como para plantear estudios de mayor envergadura que nos permitan comprender fenómenos complejos. Esta exposición tiene un nivel básico, pero pretende proporcionar las claves suficientes para que el lector pueda extraer información relevante de la lectura de estudios observacionales e incluso pueda llegar a diseñar y realizar su propio estudio observacional. 9.2 características Observación sistemática y ciencia están estrechamente relacionadas en la medida en que la contrastación empírica de las hipotesis se basa en el contacto con la realidad de los hechos, y esta realidad se constata en muchas ocasiones a través de la observación. La observación como fuente de información y forma de acceso a los datos puede estar implicada en cualquier tipo de diseño de investigación: puede ser la forma de medir variables de un estudio ex post facto, e incluso como forma de medida de la variable dependiente en un estudio experimental. La observación es una estrategia metodológica que tiene un ámbito de aplicación idóneo y sus características propias, que determinan las decisiones de planificación y procedimiento del estudio, en coherencia con sus objetivos. En este sentido, al planear un estudio con aplicación de la observación es necesario tener en cuenta las claves de la metodología observacional. Cuando el investigador planifica la recogida de datos por medio de la evaluación del rendimiento de los participantes en una tarea o de sus respuestas a un test o cuestionario, ya 97 FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION ha decidido a priori que aspectos de la conducta le interesan y quiere valorar. Sin embargo, en un estudio observacional se prescinde de esta forma de intervención del observador, porque el objetivo, en este caso, es conocer el comportamiento espontaneo de los participantes, con toda su riqueza y posibilidades diversas de manifestación. En esta definición se recogen los criterios necesarios para poder considerar a la observación como científica: esto es, a) un procedimiento sistemático y explicito que: b) contribuye al desarrollo teórico, al proporcionar resultados validos en marcos específicos de conocimiento y c) permite la replicabilidad de sus resultados. 9.2.1 grados de estructuración de la situación Cuando la situación en la que se observa el comportamiento de los participantes es natural, en el sentido de que se realiza en su entorno o contexto habitual y sin ningún tipo de modificación provocada por parte del investigador, hablamos de observación natural. Pero si para dar respuesta a la pregunta de investigación necesitamos asegurar ciertas condiciones de la situación de observación, el investigador puede plantear dicha situación con diferentes grados de estructuración. Para lograrlo podríamos decidir dar a las madres o padres algunas instrucciones de juegos a plantear o facilitarles los juguetes que deberían utilizar. Un buen ejemplo de observación estructurada puede ser la situación para la evaluación del apego en niños diseñada por Ainsworth (1963), que actualmente se sigue empleando tanto en ámbitos de investigación como aplicarlos. Las diferentes reacciones de los niños ante el alejamiento de su madre o padre, y a su regreso, informan el investigador sobre el grado de seguridad y la cualidad del apego del niño a la figura materna o paterna. 9.2.2 grados de participación Otro posible criterio de clasificación que podemos utilizar para precisar las características de nuestro estudio se refiere al grado de participación del observador. Básicamente podemos distinguir entre: ❖ La observación externa o no participante: el observador es ajeno a la situación en estudio, con muy escasa o nula interacción con los participantes estudiados. ❖ La observación participante: el observador se integra en la dinámica del fenómeno de estudio, participando en las actividades del grupo o del individuo para establecer contacto directo con su realidad. ❖ La auto – observación: el propio individuo bajo estudio es el que registra su conducta. 9.2.3 fases de un estudio observacional Sin embargo, hay que tener en cuenta que algunas decisiones son especificas o particulares de este tipo de metodología. Estas decisiones afectan a aspectos tan esenciales como: ❖ Que observar, cuestión que resolvemos a través de las decisiones de niveles o dimensiones de respuesta y de unidades de comportamiento, y de la elección, adaptación o creación del instrumento de observación. ❖ Cuando, cuanto tiempo, donde, y a quien observar, que determinaremos con decisiones de muestreo.