El Método Científico: Una guía

• La ciencia busca establecer el conocimiento a través del método científico, cumpliendo con lo observado en la realidad.
• El objetivo principal de la ciencia es analizar, explicar y predecir fenómenos para poder actuar sobre la realidad.

El Método Científico

• Es una estrategia sistemática para realizar estudios e investigaciones científicas.
• Se aplica a cuestiones empíricas contrastables, donde la experimentación es clave para probar hipótesis.
• Busca generalizar los resultados y permitir la replicabilidad de los estudios.
• Busca explicaciones parsimoniosas, es decir, la simplicidad en la explicación.

Pasos del Método Científico

• Es teórico en su origen y finalidad.
• Es problemático e hipotético.
• Es empírico, inductivo-deductivo, analítico y sintético.
• Implica observar, hacerse preguntas, plantear hipótesis, experimentar, analizar datos, concluir y reportar resultados.

Aplicación en Psicología

• Las teorías se contrastan con la realidad basándose en la ciencia y la literatura.
• Reconoce que los resultados pueden influir sobre la realidad.
• Lidia con conceptos/fenómenos que no tienen una realidad objetiva externa, como los pensamientos.
• Reconoce la dificultad de seguir una causalidad lineal en los fenómenos psicológicos debido a su abstracción.
• Considera la variabilidad en espacio, tiempo y la disponibilidad de instrumentos.

Proceso de Investigación Científica (según Mario Bunge)

• Metodológico: Pasos para resolver el problema.
• Lógico: Elementos conceptuales articulados.
• Expositivo: Entregar resultados.

Etapas del Proceso Metodológico:

• Descubrir y definir el problema a investigar.
• Imaginar una respuesta probable (hipótesis).
• Deducir consecuencias de la hipótesis.
• Decidir el procedimiento para verificar la hipótesis.
• Contrastar con la realidad para probar la hipótesis.
• Establecer conclusiones y generalizar los resultados.

Hechos como Base de la Investigación

• Son unidades de observación con características objetivas e independientes del observador.
• La realidad es el conjunto de hechos observables y medibles que sirven como base para la investigación científica.
• Las variables son características de los hechos que pueden cambiar o ser constantes.
• La realidad se define como el conjunto de hechos parcialmente independientes del observador.
• Las unidades de observación con características propias se consideran variables.

Naturaleza y Marco de la Investigación

• Observacional: estudiar fenómenos sin manipulación.
• Experimental: manipular variables en ambiente controlado.
• Documental: análisis a través de documentos.
• Instrumental: Recoger datos a través de encuestas.
• De campo: observar fenómenos en su entorno natural sin manipulación.
• De laboratorio: estudiar fenómenos en un ambiente específicamente creado.

Alcance Temporal de la Investigación

• Transversal: recoger datos en un solo momento.
• Longitudinal: recoger datos en varios momentos a lo largo del tiempo.

Profundidad de la Investigación

• Exploratoria: entender un fenómeno poco estudiado.
• Descriptiva: medir con precisión las variables en una población.
• Relacional: estudiar la relación entre variables.
• Explicativa: establecer relaciones causa-efecto entre variables.

Estructura de un artículo de investigación

• Introducción: presenta el problema, la revisión de la literatura y la justificación.
• Metodología: describe participantes, diseño, procedimiento y materiales.
• Resultados: presenta datos recogidos y analizados.
• Discusión: interpreta los resultados en relación con la hipótesis.
• Conclusiones: resume las principales conclusiones y sugiere futuras investigaciones.

Enfoques de Investigación

• Cuantitativo: Recolección y análisis de datos numéricos para probar hipótesis y establecer relaciones causales.
• Cualitativo: Se centra en la comprensión profunda de las experiencias, significados y perspectivas.
• Mixto: Mezcla ambos enfoques, enriqueciendo el estudio.

Conceptos de Estadística

• Estadística: métodos para analizar datos inciertos.
• Variable: atributo o característica sometida a medición.
• Datos: valor específico obtenido de la medición de una variable.
• El objetivo de la estadística es resumir datos de muestras y generalizarlos a poblaciones más amplias.
• Población: conjunto completo de casos de interés.
• Muestra: subconjunto representativo de la población.

Tipos de Variables

• Dependiente (y): depende de la variable independiente.
• Independiente (x): se manipula para observar su efecto.
• Extraña: afecta a la variable dependiente, sin ser objeto de estudio.
• Controladas: se mantienen constantes para eliminar su influencia.

Medición

• Proceso de asignar números a conceptos abstractos.
• La medición permite objetividad, reduce el sesgo en la recopilación de datos, facilita la cuantificación, la comunicación y la generalización.

Escalas de Medición

• Nivel nominal: categorías sin jerarquía (cualitativas).
• Nivel ordinal: categorías con jerarquías (cualitativas).
• Nivel de intervalo: diferencias significativas (cuantitativas, cero no es absoluto).
• Nivel de razón: diferencias significativas (cuantitativas, cero es absoluto).

Estadística Descriptiva

• Tablas: organizan datos en filas y columnas.
• Gráficos: representan visualmente los datos.
• Medidas: cálculos que resumen tendencias y variabilidad.

Medidas de Posición

• Cuartiles: dividen en cuatro partes (25/75/100%).
• Quintiles: dividen en cinco partes (20/40/60/80/100%).
• Deciles: dividen en diez partes.
• Percentiles: dividen en cien partes, proporcionando una medida muy precisa de la posición de un dato.

Medidas de Tendencia Central y Dispersión

• Tendencia central: media aritmética, mediana y moda.
• Dispersión: variación de los datos con respecto a un valor central.
• Rango: diferencia entre el valor máximo y mínimo.

Medidas de Forma

• Asimetría y curtosis indican si la distribución se asemeja a la distribución normal.
• Coeficiente de Asimetría: indica si es simétrica o asimétrica a la izquierda o derecha.
• Coeficiente de Curtosis: mide la concentración de los datos alrededor de la media (leptocúrtica, platicúrtica o normal).

Correlación

• Coeficiente de correlación de Pearson: mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas.
• Tipos de correlación: positiva, negativa o nula.

Estadística Inferencial

• Generalizar los resultados de la muestra hacia la población.

Operacionalización

• Convertir un concepto abstracto en una variable observable y medible.

Saturación de un Constructo

• Porcentaje del total de conceptos relevantes que explican un constructo.

Análisis de Error de Datos (AED)

• Proceso de examinación y análisis de datos para verificar su calidad antes de evaluar hipótesis.
• Se verifica la consistencia, completitud, valores atípicos y supuestos subyacentes.

Errores en los Datos

• Pueden surgir por razones humanas o fallos en el equipo.
• Los errores se dividen en sistemáticos y aleatorios.

Comparación de Distribuciones

• Diagramas de caja, histogramas y gráficos de dispersión comparan la distribución de puntajes.

Valores Atípicos u Outliers

• Pueden afectar negativamente el análisis estadístico.

Validez

• Validez de contenido: cubre todos los aspectos importantes del constructo.
• Validez de criterio: se correlaciona con otras medidas del mismo constructo.
• Validez del constructo: mide realmente el constructo.

Confiabilidad

• Consistencia de los resultados de una medición.
• Existen: test-retest, confiabilidad entre formas paralelas y la confiabilidad interna.

Fuentes de Error

• Características del individuo.
• Factores individuales.
• Administración de la prueba.

Escala Likert

• Método para medir actitudes mediante una escala con puntos graduados.

Formas de Administrar una Escala Likert

• Autoadministrada: El participante completa la escala.
• Entrevista: El entrevistador lee las afirmaciones.

Análisis global e individual de ítems

• Medidas de resumen, rango, media y moda
• Varianza y desviación estándar
• Asimetría y curtosis

Datos extra

• Qué se necesita para hacer un boxplot?
• Tabular: Cuando tu recoges datos de la investigación, los cuales tu organizas de cierta forma, luego los agrupamos según alguna variable, todo esto dentro de una tabla de frecuencia para poder “visualizar" la data.