Fundamentos 2: Fases de la Investigación en Psicología PDF

2.2 FASES DE LA INVESTIGACIÓN EN PSICOLOGÍA Las investigaciones llevadas a cabo según el método hipotético-deductivo siguen una serie de pasos prefijados que marcan el camino hacia la consecución de conocimientos válidos y fiables respecto al objetivo que plantean. 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 hipótesis o posibles explicaciones de ese problema. 3. Definición operativa de los conceptos (variables) reflejados en las hipótesis. 4. Elección de la mejor estrategia metodológica para contrastar esas hipótesis. 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. Podría dar la impresión de que se trata de un proceso rígido e inflexible, lo cual es en parte cierto al seguir un orden, lógico y establecido, en la forma de plantear y llevar a cabo la investigación, pero dicha rigidez es solo parcial, puesto que la Fases de la investigación científica en Picología y ética de la investigación interrelación entre sus fases hace que las decisiones tomadas en cada una de ellas afecten a las siguientes; es decir, no se trata de etapas totalmente independientes como «compartimentos estancos» sino que podemos admitir cierta flexibilidad en el proceso asociada a las decisiones que iremos tomando en cada paso y que repercutirán en los siguientes. Esta conexión entre las fases nos lleva a recordar la circularidad representada en la Figura 1.1. del Capítulo 1, la cual refleja perfectamente la vinculación e influencia de unas fases sobre otras. 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 hipótesis de partida como con los conocimientos teóricos vigentes hasta ese momento. Esta comparación teoría-hechos es la que permite avanzar y ampliar el conocimiento científico y refleja el continuo cambio y avance que sigue la Ciencia, en nuestro caso, la Psicología. A continuación, expondremos las distintas fases del proceso investigador. 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. Los problemas, normalmente, no surgen de la nada sino que provienen de fuentes como las investigaciones previas realizadas sobre la misma temática en la que estamos interesados, la experiencia de los investigadores, etc. De ahí el papel destacable de la revisión bibliográfica como origen de preguntas de investigación y como soporte teórico de la investigación que llevemos a cabo, lo que vuelve a poner de manifiesto el papel circular del proceso investigador que hemos comentado anteriormente. Es decir, una pregunta de investigación que, tras una revisión bibliográfica exhaustiva, constatamos que no tiene respuesta, hace que se ponga en marcha el proceso investigador para poner a prueba una posible explicación a ese problema. Tras concluir la investigación, sus resultados pasarán 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): Fundamentos de investigación en Psicología ——De existencia: ¿Existe la percepción subliminal? ¿Los recién nacidos pueden identificar rostros? —— De descripción y clasificación: ¿Cómo es la percepción subliminal? ¿Hay diversos grados de percepción subliminal? ——De composición: ¿Cuáles son los componentes de la percepción de rostros? ¿Qué factores forman la personalidad? ——DDe relación: ¿Existe asociación entre la velocidad perceptiva y la inteligencia? ¿Se relaciona la valoración que los alumnos hacen de los recursos de la biblioteca con el número de libros que tienen en préstamo? —— Descriptivo-comparativas: ¿Los estudiantes de ciencias sanitarias son más empáticos que los de ciencias exactas? ¿La velocidad de procesamiento de imágenes digitales es mayor en los jóvenes que en los ancianos? ——De causalidad: ¿El consumo diario de cannabis provoca fallos de memoria? ¿El aumento de horas de sueño produce aumento de peso? Como podemos comprobar, por los ejemplos que acabamos de ver, es habitual formular los problemas en términos interrogativos. Muchas de las preguntas expresan cómo se relacionan las variables reflejadas en ellas, pudiendo ser estas relaciones de dos tipos: de covariación (o asociación) y de causalidad. Tal como señala Meltzoff (2000), «distintos tipos de preguntas requieren aproximaciones distintas para buscar respuestas. El tipo de pregunta determina en gran medida las características formales requeridas por el diseño de investigación» (p. 32). Por tanto, desde las primeras fases de la investigación queda constancia de cómo la toma de decisiones (en este caso, respecto al tipo de pregunta que vamos a plantear) influye en las siguientes fases (p. ej., en el tipo de diseño de investigación necesario para poder responder a esa pregunta). La diferenciación entre relaciones de covariación y de causalidad está vinculada con la estrategia metodológica que emplearemos en nuestro estudio (recordemos la diferencia entre estrategias manipulativas vs no-manipulativas vista en el Capítulo 1), de manera que la metodología manipulativa nos permitirá establecer relaciones causales y la no-manipulativa únicamente relaciones de covariación. Una relación de covariación o asociación entre variables significa que ninguna de las variables puede ser claramente identificada como causa de la otra, es decir, solamente podemos constatar que se relacionan. Por ejemplo, una relación de covariación sería «a mayor estatura, mayor es el tamaño del pie de la persona», en la que no Fases de la investigación científica en psicología y ética de la investigación podemos afirmar que el aumento de estatura sea la causa de un mayor tamaño de pie, ni viceversa, sino solamente constatar que ambas variables (estatura y tamaño de pie) están correlacionadas o covarían (cuando cambia una de las variables, también lo hace la otra). La correlación entre dos variables puede ser positiva, es decir, ambas se relacionan en sentido directo (cuando aumenta el valor de una de las variables se incrementa también el valor de la otra variable o, al revés, cuando disminuye el valor de una también lo hace el de la otra); o negativa, esto es, su relación se da en sentido inverso (cuando el valor de una aumenta el de la otra disminuye, y viceversa). En el caso que hemos puesto como ejemplo, donde vemos la relación entre la estatura y el tamaño de pie, la correlación entre ambas variables sería positiva. Como hemos comentado, estas relaciones son las propias de la metodología no-manipulativa. Por otro lado, las relaciones causales significan que una de las variables es la causante de los cambios en la otra. Para que se pueda establecer una relación de este tipo se deben dar una serie de requisitos (vistos en el Capítulo 1 y que se volverán a exponer en el Capítulo 4). Las relaciones causales son las que establecemos al emplear estrategias de investigación manipulativas. Un ejemplo de problema de investigación podría ser: «¿Las técnicas de relajación mejoran los resultados de un programa de pérdida de peso?». Como vemos, el problema se presenta en términos interrogativos, ya que se trata de plantear una pregunta a la que queremos dar respuesta. En este caso, las variables cuya relación queremos estudiar son las técnicas de relajación y su efecto en un programa de pérdida de peso. Por último, nos gustaría señalar que, normalmente, debemos investigar aquellos problemas relevantes o centrales de una disciplina, cuya solución sirva para incrementar los conocimientos sobre dicha área. Pero no solo tendremos que tener en cuenta este criterio, sino que también es fundamental considerar la viabilidad de su estudio, es decir, hasta qué 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. Además, es necesario considerar si el problema a investigar es prolífico, esto es, si tiene capacidad para generar nuevos interrogantes, puesto que la investigación no termina con la respuesta a la pregunta de investigación planteada sino que la ciencia avanza en la medida en que, a partir de un problema concreto, es capaz de generar nuevas líneas de investigación, nuevos interrogantes a resolver y, por tanto, más investigación sobre ellos, siendo preferible elegir problemas de investigación que cumplan este criterio de proliferación. 2.2.2 Planteamiento de objetivos e hipótesis Si seguimos avanzando en el proceso investigador, el siguiente paso es concretar nuestro objetivo, del cual también dependerá la estrategia metodológica que seleccionaremos posteriormente. 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 (Ramos et al., 2004). Podemos identificar dos tipos de finalidades u objetivos generales: uno descriptivo y otro explicativo. Ambos podrían considerarse partes de un mismo continuo, donde la línea divisoria entre ellos es fina e imprecisa, lo que permite que existan casos en los que una misma investigación puede ser descriptiva y explicativa simultáneamente. En el Cuadro 2.1 presentamos las principales características de estos dos tipos de objetivos. Fases de la investigación científica en Picología y ética de la investigación ción. La hipótesis 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 (en el ejemplo expuesto como investigación explicativa, la relación existente entre las variables intervención psicoterapéutica y estrés percibido). La formulación de hipótesis se fundamenta también en las evidencias previas obtenidas tras la revisión bibliográfica, tanto de estudios de carácter aplicado similares al nuestro como de teorías que pueden sustentar los contenidos abordados en nuestra investigación (p. ej., las bases teóricas de la intervención terapéutica, sobre el desarrollo y mantenimiento del estrés, etc.), lo que nos proporciona elementos de apoyo a dicha hipótesis. Por tanto, la formulación de hipótesis 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). Es importante señalar que no todas las investigaciones van a plantear hipótesis. Por ejemplo, los estudios cuyo objetivo es descriptivo o exploratorio no suelen formular hipótesis. Sin embargo, siempre que se persigue un objetivo explicativo, tanto de covariación como de causalidad, se plantearán hipótesis que serán posteriormente contrastadas. Por tanto, la formulación de hipótesis es un paso más en el desarrollo del proceso investigador, haciendo que este continúe al enlazar con la fase centrada en su contraste, donde se pondrán en relación la hipótesis con la realidad de los datos recogidos. Una vez aclarado qué es la hipótesis y su relación con la teoría, vamos a identificar qué tipos de hipótesis hay y la estrecha vinculación que tienen las hipótesis con determinadas fases del proceso investigador. La hipótesis es una parte fundamental de la investigación, puesto que determina tanto el procedimiento a seguir para llevar a cabo la recogida de datos que nos va a permitir poder contrastarla, como la manera en que mediremos las variables que en ella se reflejan y el análisis estadístico que deberemos llevar a cabo para poder interpretar los datos obtenidos. Nuestra hipótesis de investigación refleja la relación que esperamos encontrar entre las variables. Un ejemplo de hipótesis de investigación o trabajo podría ser: «El grupo tratado con la nueva intervención psicoterapéutica reducirá en mayor medida su nivel de estrés percibido que el tratado con la intervención clásica». Esta hipótesis 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). Fundamentos de investigación en Psicología También condiciona el instrumento a emplear, porque no es lo mismo medir el grado de estrés como se plasma en esta hipótesis que únicamente registrar si las personas padecen o no esa patología. Por último, la hipótesis planteada también marca qué 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 hipótesis debemos reformular la hipótesis de investigación, expresándola en términos adecuados para el contraste de datos en lo que se denomina hipótesis estadística, la cual engloba siempre dos hipótesis diferentes y mutuamente excluyentes: la hipótesis nula (H0) y la hipótesis alternativa (H1), de manera que rechazar una de ellas conlleva aceptar la otra. La hipótesis nula (H0) es la afirmación sobre la no existencia de relación entre variables o que, de existir, esta se debe solo al azar. Esta H0 es la que se emplea para realizar la contrastación estadística, asumiéndose como verdadera hasta que la prueba estadística aplicada a los datos del estudio (a modo de prueba empírica) indique lo contrario. Un ejemplo de hipótesis nula podría ser: «El grupo tratado con la nueva intervención psicoterapéutica reducirá de igual forma su nivel de estrés percibido que el tratado con la intervención clásica». Por su parte, la hipótesis alternativa (H1) se identifica normalmente con la hipótesis de investigación, ya que solemos realizar investigaciones que hipotetizan la existencia de relaciones entre variables. La hipótesis alternativa asociada a la hipótesis nula anteriormente presentada sería: «El grupo tratado con la nueva intervención psicoterapéutica reducirá en mayor medida su nivel de estrés percibido que el tratado con la intervención clásica». 2.2.2.1 Las variables A lo largo del capítulo, hemos hecho alusión en varias ocasiones al término variable que puede definirse como cualquier característica susceptible de cambiar por lo que, al menos, presenta dos valores distintos. Por tanto, variable es lo opuesto a constante. Ejemplos de variables son el estado civil, el estadio de una enfermedad, el nivel de ansiedad, el número de pacientes citados en una consulta de salud mental el lunes por la mañana, etc. Si nos fijamos en los ejemplos que acabamos de poner, hay variables que no plantearán problemas para ser medidas, como ocurre con el número de pacientes citados en consulta el lunes por la mañana, pero hay otras en las que posiblemente sea más complicado llevar a cabo su medición, como sucede con el nivel de ansiedad, que puede medirse mediante cuestionarios, índices fisiológicos, autoinformes, etc. Hacer operativas las variables significa definir claramente cómo vamos a medir esas variables. Como es lógico, esta acción resulta fundamental cuando manejamos variables no observables (constructos) y, por tanto, no directamente medibles. Por ejemplo, si queremos hacer un estudio sobre ansiedad es imprescindible que explicitemos cómo vamos a medir esa variable: mediante una escala o cuestionario de ansiedad validado, registrando la tasa cardiaca, la dilatación pupilar o el nivel de adrenalina en sangre, o utilizando un autorregistro donde el propio paciente nos informe sobre el nivel de ansiedad que siente. Por otro lado, también podemos constatar que las anteriores variables «estado civil», «fase de una enfermedad», «nivel de ansiedad» y «número de pacientes citados en una consulta de salud mental», están en un nivel o escala de medida diferentes. Entendemos escala de medida como un conjunto de reglas para la asignación de números a los valores de las variables (por ejemplo 0o en la escala centígrada designa la temperatura de congelación del agua, mientras que 100o alude a su temperatura de ebullición). Es importante la escala de medida en la que estén nuestras variables ya que de ello dependerá el tipo de análisis estadísticos que podremos llevar a cabo. Según la Teoría de las Escalas de Medida de Stevens (1946) hay cuatro tipos de escalas y cada una de ellas soporta una clase de transformación determinada. Aunque estas escalas se ven en profundidad en la asignatura Introducción al Análisis de Datos del Grado en Psicología, en el Cuadro 2.2 presentamos brevemente sus principales características. 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. En el Cuadro 2.3 se representan estos tipos de variables y su equivalencia con el nivel de medida. Las variables que solo designan una cualidad o atributo se conocen como variables cualitativas, las cuales pueden ser: dicotómicas, si solo tienen dos categorías (p. ej., fumador – no fumador), o politómicas, si poseen más de dos categorías (p. ej., estado civil: soltero, casado, viudo o separado). Las variables cuyos valores no son numéricos aunque sí admiten una ordenación natural (p. ej., el grado de satisfacción con un determinado servicio valorándolo como «5-excelente», «4-bueno», «3-regular», «2-malo» y «1-pésimo») son variables cuasicuantitativas. Por último, las variables cuantitativas, aquellas variables que definen una cantidad (p. ej., perímetro craneal), pueden ser discretas, es decir, adoptar valores aislados (p. ej., número de hijos) o continuas, esto es, tener valores en cualquier punto de una escala de forma ininterrumpida (p. ej., podemos registrar que una persona pesa 79 kg, 79.3 kg, 79.34 kg, 79.343 kg, etc. «afinando» en el registro todo lo que queramos). Es importante señalar que las variables cuantitativas se pueden transformar en dicotómicas o politómicas si queremos emplearlas para clasificar. Por ejemplo, en función de su altura nos puede interesar clasificar a las personas en 3 grupos: altos, medios y bajos, y no trabajar directamente con esta variable cuantitativa. Desde el punto de vista metodológico, podemos diferenciar las variables en función del papel que tienen en la investigación, resaltando la importancia de esta diferenciación por su vinculación con las decisiones que tomaremos posteriormente respecto al diseño de investigación. Concretamente podemos distinguir tres tipos de variables: dependientes, independientes y extrañas. Fundamentos de investigación en Psicología ——Variable dependiente (VD). Es la variable que vamos a medir para ver si se dan cambios en ella a causa de las modificaciones producidas en la variable independiente. Si, por ejemplo, quisiéramos estudiar la eficacia de un programa de risoterapia para mejorar los síntomas depresivos de pacientes con hospitalización prolongada, la variable dependiente sería los síntomas depresivos de estos pacientes que, pensamos, se verán alterados (esperamos que disminuyendo) por el efecto de la variable independiente, esto es, debido al programa de risoterapia. La variable dependiente se denomina de diversas formas, en función de si estamos trabajando con una estrategia manipulativa, donde se conoce también como variable consecuente, efecto o resultado (output), o si trabajamos con una estrategia no manipulativa, donde se suele denominar variable criterio o pronóstico. ——Variable independiente (VI). Variable causante o responsable de los cambios de otra variable (p. ej., el aumento en la ingesta de calorías -VI- es la causante del aumento de peso en las personas). La variable independiente puede ser activa o asignada. Activa o manipulada. Aquella que, de forma intencional, es manipulada por el investigador para estudiar qué efectos produce en la variable objeto de estudio, es decir, en la variable dependiente. Por ejemplo, si quisiéramos estudiar el efecto que un fármaco antidepresivo produce en la sintomatología de los pacientes, podríamos manipular la dosis de fármaco que toman (p. ej., un grupo de pacientes tomará una dosis baja, otro grupo una dosis más alta y un tercer grupo un placebo) y estudiar los cambios en su sintomatología depresiva. Cuando la variable independiente es de manipulación también se le conoce como antecedente, causa o factor. Asignada o de selección de valores. Muchas veces, por razones éticas o de otro tipo, no podemos llevar a cabo una manipulación intencional de la variable independiente, aunque sí nos interesa estudiar la relación que este tipo de variable puede tener con la variable dependiente. Se trata de variables prexistentes en las personas, a partir de las cuales realizamos la selección de los participantes. Frecuentemente son variables organísmicas (p. ej., edad, sexo, altura, índice de masa corporal, etc.), aunque también pueden ser de otros tipos (p. ej., nivel educativo, nacionalidad, estatus socio-económico, lugar de residencia, etc.). Por ejemplo, si queremos conocer si existe relación entre un nivel de estrés elevado y duradero y padecer colon irritable, no podemos manipular nuestra VI (es decir,Fases de la investigación científica en Picología y ética de la investigación no podemos inducir un nivel alto de estrés y mantenerlo a lo largo del tiempo en nuestros participantes), por lo que seleccionaremos un grupo de personas cuyo nivel de estrés sea elevado y mantenido a lo largo del tiempo (p. ej., bomberos, organizadores de eventos y altos ejecutivos de empresas —todas ellas profesiones cuyo nivel de estrés se ha confirmado que es alto y duradero—) y otro compuesto por personas cuyo trabajo se ha demostrado que es poco estresante (p. ej., dietistas, bibliotecarios y técnicos de historias clínicas), y registraremos el número de personas que padecen colon irritable en uno y otro grupo, estudiando así las covariaciones existentes entre nivel de estrés y padecer colon irritable. Esta clase de variable independiente de selección de valores también se denomina variable predictora. ——Variable extraña (VE). Variable que no es objetivo directo del estudio pero que puede ejercer un efecto pernicioso sobre los resultados que obtengamos. Las variables extrañas deben ser controladas (p. ej., mediante eliminación u otras técnicas que veremos en capítulos posteriores) para que los resultados estén libres de sus efectos y, por tanto, sean válidos y fiables. En el ejemplo visto sobre la eficacia de un tratamiento de risoterapia para mejorar los síntomas depresivos de pacientes con larga hospitalización, se deberían controlar algunas variables como, por ejemplo, el tiempo de hospitalización, la edad de los participantes, el sexo, el tipo de enfermedad, el tiempo de evolución de dicha enfermedad, etc. Todas estas son variables extrañas que, en caso de no ser controladas, pueden hacer que las conclusiones que saquemos en la investigación sean erróneas. Por ejemplo, es posible que el tratamiento de risoterapia en sí mismo no sea efectivo pero se observe una mejora de los síntomas depresivos debido a que el paciente se siente más motivado al participar en alguna actividad, es decir, podríamos confundir el efecto producido por el factor motivación con un efecto de mejora en los síntomas depresivos vinculado al tratamiento específico (la risoterapia). A pesar de controlar algunas variables extrañas, seguramente habrá otras muchas variables que sigan teniendo efecto en la VD, lo cual influiría negativamente en la validez del estudio. A mayor cantidad de variables extrañas no controladas menos concluyentes serán nuestros resultados. En líneas generales, que una variable sea dependiente, independiente o extraña no es algo intrínseco o propio de la variable, sino que casi todas las variables pueden Fundamentos de investigación en Psicología desempeñar cualquiera de esos papeles en la investigación, dependiendo de la función que asuman en el estudio. No queremos concluir este apartado sin hacer mención a otra diferenciación respecto a las variables implicadas en una investigación, concretamente en aquellos casos en los que el objetivo que se persigue es el de conocer qué efectos puede tener una «tercera variable» implicada en la relación entre la variable predictora (o VI) y la variable criterio (o VD). Como sabemos, la realidad es compleja, por lo que es probable que para poder explicar determinados fenómenos no podamos reducirlos a una relación entre únicamente dos variables, sino que también deberemos estudiar el papel de otras variables implicadas en esta relación. Estas terceras variables pueden producir diversos efectos en la relación VI-VD, como el espurio o de confusión, el de mediación y el de moderación, que veremos a continuación. El efecto espurio o de confusión se produce por una tercera variable que se relaciona tanto con la variable independiente (o predictora) como con la dependiente (o criterio). Concretamente, estas terceras variables que intervienen en la relación VI-VD podrían considerarse como variables extrañas que hacen que interpretemos incorrectamente esa asociación (al producirnos confusión sobre esta relación VI-VD). Cuando el control de esta tercera variable hace que desaparezca la relación VI-VD, su efecto se conoce como efecto espurio total, mientras que si el control de esta tercera variable debilita la relación VI-VD se identifica como un efecto espurio parcial. En la Figura 2.1 representamos el efecto espurio, ya que la relación VI-VD desaparecería o se debilitaría (lo cual se refleja por el hecho de que la flecha que une ambas variables sea discontinua) al controlar la influencia de la tercera variable. Tercera variable (variable de confusión) Variable independiente o predictora Variable dependiente o criterio Figura 2.1 Representación de un modelo simplificado de efecto espurio o de confusión. Un ejemplo de este efecto se podría producir al estudiar la relación entre la soledad percibida por las personas (VI) y su edad de fallecimiento (VD). Es factible pensar que las personas que se sienten solas fallecerán antes que las que no experimentan este sentimiento, pero la asociación entre estas dos variables, si es que se Fases de la investigación científica en Picología y ética de la investigación da, puede reducirse o incluso desaparecer al controlar sus hábitos de salud (física y mental). Las personas que cuidan su alimentación, hacen deporte, se mantienen mentalmente activas, practican actividades de ocio y se sienten integrantes de un grupo, posiblemente sean más longevas y también se sientan menos solas. Por tanto, la relación que podemos encontrar entre la soledad y la edad de fallecimiento, en realidad, estaría explicada por la asociación que tiene esta tercera variable (hábitos saludables) tanto con la variable predictora (soledad percibida) como con la variable criterio (edad de fallecimiento). Respecto al papel mediador o moderador que pueden adoptar las terceras variables en la relación VI-VD, es importante destacar que, aunque ambas comparten la capacidad de modificar esa relación, no son términos intercambiables debido a que identifican efectos o influencias diferentes. La variable mediadora es aquella tercera variable que explica el mecanismo de la relación VI-VD en la medida en que el efecto de la VI sobre la VD es total o parcialmente indirecto, produciéndose a través de dicha variable mediadora. Es decir, la relación VI-VD está mediada o mediatizada por esta tercera variable. En la Figura 2.2 representamos esquemáticamente cómo es el efecto de una variable mediadora en la relación VI-VD. Tercera variable (variable mediadora) Variable independiente o predictora Variable dependiente o criterio Figura 2.2. Representación de un modelo simplificado de mediación. Para comprender mejor este papel mediador, podemos poner como ejemplo una investigación sobre la relación entre conflicto familiar (predictora) y consumo de sustancias estupefacientes en adolescentes (criterio), siendo la autoestima una posible variable mediadora en esta relación. En el análisis de esta relación VI-VD podemos encontrar una asociación significativa: cuanto mayor sea el nivel de conflicto familiar, mayor será el consumo de sustancias. Pero si por investigaciones previas conocemos que existe una relación negativa entre el conflicto familiar y el nivel de autoestima de los adolescentes, y a su vez que niveles bajos de autoestima se asocian Fundamentos de investigación en Psicología con mayor consumo de sustancias estupefacientes, podemos plantearnos una hipótesis que considere la autoestima como variable de mediación. Si en el análisis de los datos añadimos al modelo explicativo la variable mediadora «nivel de autoestima del adolescente», podremos comprobar si la relación entre el conflicto familiar y el consumo de sustancias se explicaría, total o parcialmente, por la incidencia negativa que tienen los conflictos familiares en la autoestima de los adolescentes, cuyo deterioro a su vez se relaciona con el consumo de sustancias nocivas. Por su parte, las variables moderadoras son aquellas terceras variables que en función del valor que tomen, alteran la magnitud y/o el signo (positivo o negativo) de la relación VI-VD. Esta moderación también se conoce como efecto de interacción. 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 más efectivo en unos subgrupos que en otros (Fairchild y MacKinnon, 2009). En la Figura 2.3 se representa de manera resumida el efecto de la variable moderadora en la relación VI-VD. Tercera variable (variable moderadora) Variable independiente o predictora Variable dependiente o criterio Figura 2.3 Representación de un modelo simplificado de moderación. Pongamos un ejemplo para reflejar mejor este papel moderador. Si queremos estudiar la relación entre el número de horas de estudio semanal (nuestra VI) y la calificación en la asignatura de Lengua (nuestra VD), podemos considerar como una posible variable moderadora de esta relación el «cociente intelectual» (CI) de la persona. Parece lógico pensar que cuantas más horas dedique una persona a estudiar, mayor será su calificación en la asignatura de Lengua. Si añadimos el CI como moderador significa que el nivel de CI de una persona modula (amplificando o reduciendo) el efecto de la variable «horas de estudio» en su nota. Es decir, cuanto más alto sea su CI, menos horas de estudio necesitará dedicar para superar la asignatura de Lengua. El valor de CI altera (modula), por tanto, el efecto de la relación causa-efecto entre las horas de estudio y la nota del examen. Fases de la investigación científica en Picología y ética de la investigación Una vez vistas las primeras fases del proceso investigador (la constatación de la existencia de un problema, el planteamiento de hipótesis y la definición operativa de las variables reflejadas en las hipótesis), expondremos a continuación cómo elegimos la mejor estrategia metodológica para contrastar esas hipótesis. 2.2.3 Método: procedimiento para la recogida de datos En esta fase se toman decisiones sobre el diseño específico 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 de mencionar. 2.2.3.1 Diseño de la investigación Necesitamos elegir qué estrategia metodológica será la que empleemos para alcanzar los objetivos de nuestro estudio, es decir, debemos identificar la estructura formal del estudio o plan de 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 (experimental, cuasiexperimental, ex post facto, etc.), los cuales dependerán de cuántas 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. Por tanto, no aportaremos más información sobre esta fase del proceso investigador, ya que el contenido que engloba será tratado a lo largo de todo el libro. 2.2.3.2 Selección de los participantes Otra decisión relevante se centra en la selección de los participantes de nuestra investigación. Antes de profundizar en lo que es la selección de participantes propiamente dicha, consideramos importante definir tres conceptos fundamentales como son los de 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 Fundamentos de investigación en Psicología el término 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 ejemplo, la población «mujeres mayores de 45 años que trabajan en España» estará compuesta por todas las mujeres que cumplen las citadas características (es decir, que trabajan, lo hacen en España y tienen más de 45 años). Por otro lado, el término muestra se define como una parte o subconjunto de elementos de una población que representa las características de esta (p. ej., un grupo de 600 mujeres, mayores de 45 años y que trabajan en España, seleccionadas aleatoriamente de entre todas las provincias españolas). Cada elemento seleccionado de la población para constituir la muestra se denomina unidad muestral y debe cumplir los criterios de selección establecidos (p. ej., pertenecer a un colectivo, tener una determinada configuración, encontrarse en determinada zona geográfica, etc.). La unidad muestral no siempre va a ser un individuo o participante, aunque sea lo más frecuente, sino que las unidades muestrales también pueden ser grupos de individuos (p. ej., familias, equipos de fútbol, etc.), instituciones (p. ej., colegios, universidades, etc.) o ámbitos (p. ej., ciudades, provincias, etc.). El objetivo de seleccionar la muestra es, a partir de los datos obtenidos de ella, hacer inferencias o estimar los resultados que obtendríamos si lleváramos a cabo el estudio con toda la población a la que pertenece esa muestra (es decir, a partir de los valores concretos de los estadísticos muestrales inferir los parámetros poblacionales). Para que esta estimación sea segura, la situación ideal sería 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. En caso contrario, será una muestra sesgada, a partir de cuyos datos no podremos inferir los valores de la población, no podremos generalizar los resultados. Por otro lado, el tamaño de la muestra también es importante y está 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. En líneas generales, se recomienda que la muestra sea grande para garantizar la representación de todas las características de la población en esa muestra. Si la población es homogénea, el tamaño muestral necesario será menor que si es heterogénea, Fases de la investigación científica en Picología y ética de la investigación en cuyo caso habrá que aumentar el tamaño muestral para que sea representativa de la población. También deberemos tener en cuenta que en estudios donde se van a tomar varias medidas a lo largo del tiempo puede producirse una pérdida de unidades muestrales por abandono, por lo que se recomienda seleccionar un tamaño muestral aún mayor para que no se produzca ninguna alteración en la representatividad asociada a esta pérdida. Existen diversas calculadoras disponibles en Internet para hallar el tamaño muestral necesario según el tipo de contraste que queramos llevar a cabo en nuestra investigación (de medias, de proporciones…), pero dicho contenido excede el de esta materia, por lo que no lo abordaremos. 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 lo que es necesario que el muestreo sea probabilístico. Las muestras aleatorias permiten cualquier inferencia estadística. En las situaciones donde, por los motivos que sea, no es posible obtener una muestra de manera aleatoria, el investigador deberá asumir los riesgos de emplear un muestreo no probabilístico para llevar a cabo la inferencia estadística (p. ej., posibles problemas de generalización, potencial falta de replicabilidad, etc.). 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 número n de elementos de una población. Para poder emplear este tipo de Fundamentos de investigación en Psicología muestreo todos los elementos de la población deben tener la misma probabilidad de ser elegidos y la selección de uno de ellos no debe influir sobre la selección de otro. Este tipo de muestreo se realiza cuando existen listados de todos los elementos de la población y tenemos acceso a ellos. —— 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 sí presentan homogéneamente dicha característica. Los estratos pueden ser definidos por características de la población como el género, número de miembros de la familia, estado civil, curso o nivel de enseñanza, etc., de manera que estos estratos deben definirse de forma que sean exhaustivos (representen todos los posibles valores que puede tomar esa característica, p. ej., estado civil: casado, soltero, viudo o separado) y mutuamente excluyentes (solo se pueda pertenecer a un único estrato en un momento concreto, por lo que si se pertenece a un estrato no se puede pertenecer a otro simultáneamente, p. ej., si se está casado no se puede estar soltero al mismo tiempo). En este tipo de muestreo obtenemos una muestra total compuesta por tantas submuestras, elegidas al azar, como estratos hayamos diferenciado en la población, es decir, de cada estrato se extraerá una muestra aleatoria simple. Previamente, se debe decidir cuál 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: a) Simple: se selecciona el mismo número 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 (p. ej., si en la población hay un 10% de zurdos y un 90% de diestros la muestra también contendría el 10% de zurdos y el 90% de diestros). c) Óptima: 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 más casos de aquellos estratos que sean más heterogéneos. La dificultad de aplicación de este tipo de muestreo está en la exigencia de conocer previamente el grado de homogeneidad-heterogeneidad de los estratos. Fases de la investigación científica en Picología y ética de la investigación —— Muestreo aleatorio por conglomerados. Este tipo de muestreo consiste en obtener la muestra partiendo de conglomerados o grupos ya formados (p. ej., las clases de un colegio, los equipos de fútbol de la liga, etc.), 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. Por ejemplo, si queremos estudiar las condiciones de salud de los escolares en una ciudad determinada, lo que hacemos es seleccionar aleatoriamente una muestra de escuelas (las cuales son conglomerados o grupos) y medir las condiciones de salud de todos los alumnos pertenecientes a esas escuelas seleccionadas. Hasta ahora hemos descrito las técnicas de muestreo monoetápico, esto es, la obtención de la muestra en una sola etapa, pero también existe lo que se denominan técnicas polietápicas que emplean de forma conjunta y sucesiva (en distintos pasos o etapas) más de un tipo de muestreo probabilístico. Por ejemplo, seleccionamos de forma aleatoria algunos clubes pertenecientes a la federación de rugby de una comunidad autónoma determinada, después, en cada club seleccionado elegimos aleatoriamente dos equipos de entre cada una de las categorías existentes por edad (linces o sub6, jabatos o sub8, prebenjamines o sub10, benjamines o sub12 y alevines o sub14) y, por último, de cada uno de los grupos seleccionados elegimos al azar 10 niños. 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. Este tipo de muestreo se emplea cuando: no es posible extraer una muestra aleatoria porque desconocemos el total de las unidades que componen la población, estas son inaccesibles o se trasladan de forma continua; tenemos limitaciones de recursos, temporales, personales y económicos, que imposibilitan la aplicación del muestreo probabilístico; o queremos tener simplemente un primer acercamiento al problema objeto de estudio, lo que exige un control de selección de la muestra menos riguroso. Los resultados obtenidos mediante este tipo de muestreo 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. Esto hace que la validez externa de estas investigaciones, es decir, su Fundamentos de investigación en Psicología capacidad de generalización sea reducida. 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. Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más «representativos» o «adecuados» para los fines de la investigación. Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter aleatorio de este. En este tipo de muestreo es necesario saber qué proporción de la población tiene determinada característica que, pensamos, puede influir en el estudio (p. ej., sexo, la distribución de la edad, la distribución de mujeres trabajadoras, etc.). En función de dicha característica se establecen unas cuotas de participantes por grupos (p. ej., por sexo, edad, etc.), aunque la selección posterior de los participantes será no aleatoria y estará basada en el juicio del investigador, quien determinará las características y el número de personas que las reúnen que deben ser evaluadas según las cuotas establecidas. ——Muestreo intencional, opinático, teórico o de juicio experto. El investigador selecciona la muestra con un propósito en mente, es decir, según su idea sobre qué o quién debe formar la muestra (p. ej., casos atípicos). ——Muestreo incidental, casual, subjetivo o de conveniencia. Consiste en seleccionar los elementos de la población que son fácilmente accesibles al investigador. Por ejemplo, se seleccionan los casos que están disponibles en el momento en el que se lleva a cabo el estudio (p. ej., participantes voluntarios, personas que salen de una estación de metro, etc.). —— Muestreo de bola de nieve o en cadena. Se emplea para acceder a casos pertenecientes a poblaciones de difícil localización. En determinados casos la población no es fácilmente accesible al investigador (p. ej., personas sin hogar, miembros de bandas juveniles, etc.), de manera que recurrimos a esta técnica mediante la cual los primeros participantes que han colaborado en la investigación identifican e incorporan al estudio, de forma sucesiva, a otros participantes de su red social en la cual estamos interesados. Por último, para concluir este apartado donde hemos expuesto diversas técnicas de muestreo, en el Cuadro 2.4 presentamos un esquema-resumen de su clasificación. 2.2.3.3 El registro de las variables: instrumentos y procedimiento Como hemos señalado al principio de este apartado, dentro de la etapa referente al Método, además de concretar el diseño de investigación que vamos a seguir y la muestra que emplearemos para recoger los datos, debemos tomar otras decisiones, concretamente respecto a qué instrumentos vamos a utilizar para recoger los datos y sobre cómo va a ser ese procedimiento de medida de la variable dependiente. Tal y como señalan Hernández et al. (2007), la recogida de datos implica seleccionar o elaborar uno o varios instrumentos de recolección de datos entre los disponibles en el área de estudio en la cual se inserta nuestra investigación, debiendo ser instrumentos válidos y fiables, ya que, de lo contrario, no podremos basarnos en sus resultados. Por tanto, escogeremos el instrumento o instrumentos de medida a través de los cuales recogeremos los datos de la VD, pudiendo ser estos estandarizados y publicados o, por el contrario, elaborados ad hoc por los propios investigadores para el estudio. En ambos casos, es necesario aportar información sobre la calidad métrica de los datos que proporcionan. Además, en esta toma de decisión respecto a la elección del instrumento de medida debemos tener presente que la escala en la que sean medidas las variables condicionará el análisis de datos que podamos realizar posteriormente. Fundamentos de investigación en Psicología Por último, es también necesario tener en cuenta el procedimiento de investigación propiamente dicho, es decir, las condiciones en las cuales se llevará a cabo el estudio, por lo que tendremos que tomar decisiones, además de sobre los instrumentos como acabamos de comentar, sobre el momento temporal y el lugar donde se recogerán los datos, si se hará una única recolección o se tomarán repetidas medidas a los participantes, quién hará esta recogida de datos, qué instrucciones recibirán los participantes, etc. En definitiva, debemos planificar y explicitar las decisiones relacionadas con el procedimiento que seguiremos en el proceso investigador, estando todas vinculadas con el diseño de la investigación, las técnicas de control a implementar y, por tanto, con la validez de las conclusiones que alcanzaremos (todo ello lo iremos viendo de forma detallada a lo largo de los siguientes temas). 2.2.4 Análisis de datos Otra fase fundamental en el proceso investigador es el análisis de datos ya que, una vez recogidos, debemos analizarlos para obtener los resultados de nuestro estudio. En este capítulo, únicamente plantearemos el análisis de datos desde el punto de vista cuantitativo, aunque en función del objetivo de la investigación y de las características de los datos que hayamos registrado, también podríamos hacer una aproximación cualitativa (como veremos en el Capítulo 10). Tal y como señalan Hernández et al. (2007), los análisis de datos que llevemos a cabo en nuestra investigación van a depender principalmente: a) del propósito o finalidad que tengamos, es decir, qué queremos hacer con los datos y b) del planteamiento del problema y de las hipótesis, si es que las hay. Veamos cada uno de estos dos puntos. El análisis de datos normalmente tiene dos propósitos (ya vistos cuando expusimos los objetivos de la investigación): ——Resumir y buscar regularidades en los datos obtenidos. Para alcanzar este objetivo empleamos la estadística descriptiva. ——Predecir resultados y generalizarlos a otras situaciones, poblaciones o momentos temporales. Para ello recurriremos a la estadística inferencial, que es la herramienta de la que nos serviremos para realizar el contraste de hipótesis. Como hemos señalado, el análisis de datos también va a depender del problema planteado y de las hipótesis derivadas de él, ya que vamos a poner a prueba si Fases de la investigación científica en Picología y ética de la investigación nuestros datos apoyan o refutan la predicción sobre los resultados concretos que esperamos encontrar y, por tanto, nos llevan a aceptar o a rechazar nuestra hipótesis. Este proceso se conoce como contraste de hipótesis (el cual retomaremos y expondremos con algo más de detalle un poco más adelante). Los análisis específicos, esto es, las pruebas estadísticas concretas que vamos a utilizar para contrastar la hipótesis, van a depender de: a) El nivel de medida de las variables registradas. Es evidente que no vamos a poder realizar el mismo tipo de análisis si nuestra variable tiene un nivel de medida nominal, donde podremos analizar el porcentaje de participantes que tienen esta característica y poco más (p. ej., 58% mujeres y 42% hombres), que si trabajamos con una variable con un nivel de medida de intervalo, que nos permite llevar a cabo una gran cantidad de análisis (p. ej., utilizando medias, proporciones, índices de dispersión, etc.). b) El diseño de investigación utilizado. Como sabemos, a partir de los objetivos y la hipótesis planteada se traza un diseño de investigación específico que nos permite recoger datos con la finalidad de poder someter esta hipótesis a contraste. La estrategia que vayamos a seguir y las decisiones que tomemos sobre el número de variables independientes de nuestra investigación, los niveles que tengan estas variables independientes, el trabajar con grupos distintos o tomar medidas repetidas de un solo grupo, etc. condicionarán la prueba estadística que empleemos para analizar los datos y contrastar las hipótesis. Por ejemplo, si nuestra hipótesis fuera conocer si hay diferencias en las calificaciones en inglés entre las personas que siguen un programa de mejora del idioma y las que continúan con la enseñanza tradicional, podríamos plantear un diseño de investigación en el que asignemos aleatoriamente a los participantes a cada uno de estos dos grupos: programa mejora vs enseñanza tradicional. Por tanto, el análisis de datos se basará en índices de comparación de las calificaciones en inglés obtenidas por ambos grupos independientes, pudiendo comprobarse si el grupo que ha seguido el programa de mejora del idioma tiene una calificación media en inglés distinta (podemos esperar que mejor) que el que ha seguido el programa tradicional. c) Las características que tengan los datos recogidos. Dependiendo de que estos cumplan determinados requisitos respecto a su distribución, dispersión, etc. vamos a poder llevar a cabo un tipo de análisis paramétrico (si se cumplen dichos requisitos) o no paramétrico (cuando el cumplimiento de dichos requisitos no se produce). Fundamentos de investigación en Psicología Las principales pruebas estadísticas que se emplean en el contraste de hipótesis se verán en la asignatura de Diseños de Investigación y Análisis de Datos del Grado en Psicología, por lo que únicamente queremos dejar patente que la toma de decisiones que se lleva a cabo durante todo el proceso investigador también repercute en el tipo de análisis que vamos a poder hacer de los datos. Cada análisis estadístico tiene su razón de ser, puesto que no son un fin en sí mismos sino únicamente una herramienta de la que nos servimos para el contraste de las hipótesis, no debiéndose llevar a cabo más análisis de los necesarios. Como hemos adelantado, el contraste de hipótesis es el proceso mediante el cual podemos determinar si las predicciones que hacíamos al principio de la investigación (hipótesis) son congruentes con los datos obtenidos en nuestro estudio. Por tanto, una vez recogidos estos datos y analizados a través de la prueba estadística correspondiente, obtendremos el valor del estadístico que hallamos calculado (p. ej., t de Student si comparamos las medias de dos grupos; r de Pearson si analizamos la correlación entre dos variables numéricas; etc.) y el valor de probabilidad (p) asociado al valor de dicho estadístico el cual, como expondremos más adelante, será importante en la toma de decisiones del contraste de hipótesis. Recordemos que para poder llevar a cabo dicho contraste necesitamos «traducir » las hipótesis planteadas a hipótesis estadísticas. La hipótesis nula (H0) y la hipótesis alternativa (H1) son mutuamente excluyentes por lo que, al realizarse el contraste de hipótesis en base a la H0, si nuestros resultados nos llevan a mantener la H0 como verdadera tendremos que rechazar la H1 y viceversa, si rechazamos la H0 entonces aceptaremos la H1. La decisión respecto a mantener como verdadera, o no, la H0 se toma siempre asumiendo cierto margen de error. En toda investigación debemos admitir, de forma previa, cierto nivel de error en los datos que obtengamos, puesto que nunca vamos a poder descartar totalmente la existencia de errores vinculados al proceso de medición, a la presencia de alguna variable extraña que pueda estar influyendo perniciosamente en nuestros resultados, etc. Por tanto, el investigador afirma, con un nivel de confianza, normalmente del 95% o del 99%, que los resultados que ha obtenido sobre la relación entre las variables son ciertos o, dicho de otra manera, asume un error del 5% o del 1% respectivamente. Este porcentaje de error que asume se conoce como nivel de riesgo o de significación (a) y habitualmente toma los valores 0.05 o 0.01, correspondiendo cada uno a ese 5% o 1% de error que acabamos de comentar. Como vemos, el nivel de confianza (1-a) y el nivel de riesgo o significación (a) están reFases de la investigación científica en Picología y ética de la investigación lacionados (p. ej., a un nivel de confianza del 95% le corresponde un nivel de riesgo o significación del 5% que se expresa como a = 0.05). A través de los análisis estadísticos realizados, obtendremos el valor del estadístico para los datos de nuestra muestra, el cual lleva a asociado un nivel de probabilidad (p-valor, también denominado simplemente p). Para llevar a cabo el contraste de hipótesis propiamente dicho, recurrimos al criterio de significación estadística de los resultados, mediante el que comparamos el nivel de riesgo o significación marcado previamente por el investigador (a = 0.05 o a = 0.01) con el valor p asociado al estadístico de contraste. Si p es mayor que a mantenemos la H0, es decir, concluimos que no hay asociación estadísticamente significativa entre las variables objeto de nuestra investigación. En cambio, si p es menor o igual que a rechazamos la H0 y podemos afirmar que sí existe asociación estadísticamente significativa entre las variables. En el Cuadro 2.5 presentamos de manera resumida las decisiones a tomar respecto a la H0 en el contraste de hipótesis. AmenazaCuadro 2.5 Decisiones a tomar respecto la aceptación, o no, de la H0 Valor de p Ejemplo Conclusión p > a.22 >.05 Mantener H0 ⇒ Rechazar H1 p ≤ a.03 <.05 Rechazar H0 ⇒ Aceptar H1 Es importante recalcar la idea de que las hipótesis no se pueden confirmar o dar por confirmadas de forma definitiva, sino que únicamente se pueden poner a prueba y, por tanto, las aceptamos, aunque teniendo claro que dicha aceptación es temporal (es decir, hasta que aparezca evidencia que contradiga los hallazgos efectuados hasta la fecha) y con un grado de error que asumimos previamente (nivel de riesgo o significación —a—). Cada vez son más las voces críticas respecto a la validez del criterio de significación estadística de los resultados, ya que, al tratarse de una convención, no siempre es garantía de calidad, pudiendo resultar un criterio precario para establecer la relevancia de los datos obtenidos, máxime si tenemos en cuenta la «crisis de replicabilidad» que se está produciendo en varias áreas, entre ellas la Psicología. Varios estudios apuntan (p. ej., Camerer et al., 2018; Cohen, 1994; Ioannidis, 2005; Kitchener et al., 2019) a que gran parte del problema de no obtener los mismos resultados cuando se Fundamentos de investigación en Psicología replican los estudios reside en que muchos de esos resultados de investigación no siguen un buen estándar de evidencia científica, producto del mal uso o la mala interpretación de los métodos estadísticos utilizados, particularmente del contraste de hipótesis basado en la significación estadística y los p-valores. Por ello, hay autores que proponen emplear el tamaño del efecto para valorar la relevancia de los resultados encontrados en un estudio en lugar de hacerlo únicamente basándose en la significación estadística (Blanco et al., 2017). Por tanto, y para terminar el apartado de análisis de datos, nos gustaría explicar brevemente el concepto de tamaño del efecto. El tamaño del efecto «refleja cómo de estrecha es la relación entre dos variables; sería una medida de la fuerza de la asociación entre variables» (Botella y Sánchez-Meca, 2015, p. 22). El tamaño del efecto nos informa de la relevancia de las diferencias estadísticamente significativas encontradas, o lo que es lo mismo, de la magnitud del efecto encontrado, por lo que es necesario calcular dicho tamaño del efecto e informar sobre él. Pongamos un ejemplo, si implementamos dos programas (A y B) para mejorar el nivel de inglés de niños de 1.o ESO, ambos programas pueden ser efectivos y hacer que la media del grupo mejore significativamente, pero en el programa A la media pasa de un 4.3 antes de aplicar el programa a una nota posterior de 5.2, mientras que en el programa B el cambio es de una puntuación media previa de 4.1 a una posterior de 7.3. El análisis de los datos puede indicarnos que los cambios en ambos casos son estadísticamente significativos, ya que los dos programas han sido efectivos, pero en el 2.o programa el tamaño del efecto posiblemente resultará ser mayor. En el próximo apartado veremos que, una vez realizados los pertinentes análisis de datos para contrastar nuestras hipótesis a través del empleo de la estadística inferencial, el siguiente paso es extraer conclusiones. 2.2.5 Interpretación de los resultados En esta fase del proceso investigador, tras analizar los datos, es cuando podemos interpretar los resultados obtenidos en relación con los supuestos teóricos sobre los que planteamos el estudio. Además de poder vincular los resultados obtenidos con los conocimientos teóricos existentes y las investigaciones afines sobre el área, también debemos hacerlo con la hipótesis de partida, de manera que llevaremos a cabo un proceso de discusión donde pondremos en relación los hallazgos obtenidos con dichas hipótesis. En esta fase es importante que pensemos en las implicaciones, la utilidad y el alcance de los logros conseguidos a partir del estudio realizado, pero siempre teniendo en cuenta las limitaciones que tiene nuestra investigación, de manera que hagamos un análisis crítico de estas limitaciones y su superación, lo que posiblemente nos lleve a plantear nuevas investigaciones. Por último, además de la discusión, llegados este punto podemos sacar unas conclusiones claras respecto al trabajo realizado. A pesar de haber alcanzado unas conclusiones, hay que recordar que el proceso investigador no es definitivo puesto que el conocimiento científico es modificable y será válido únicamente hasta que aparezcan datos opuestos a los hallazgos vigentes. Por tanto, las soluciones a los problemas científicos, las conclusiones que hemos alcanzado tras la investigación, no pueden presentarse como algo terminado y totalmente probado, sino como algo sujeto a cambios. 2.2.6 Comunicación de los resultados de la investigación El último paso tras la realización de una investigación es difundir las conclusiones alcanzadas. No tendría sentido el enorme esfuerzo que supone cualquier proceso investigador si después no se divulgan los resultados obtenidos. De qué hubiera servido el descubrimiento de la anestesia si no se hubiera compartido con el resto del mundo; seguro que la medicina y sus avances no serían tal cual los conocemos en la actualidad. La difusión de los descubrimientos procedentes de la investigación otorga, por tanto, un papel sumamente importante al informe de investigación. En el Capítulo 11 veremos de manera detallada la estructura del informe y qué información debe incluirse en cada uno de sus apartados, pero nos gustaría adelantar su organización general (ver cuadro suplementario) para poner de relieve el paralelismo existente entre los pasos del método hipotético- deductivo, que hemos descrito a lo largo del capítulo, y la estructura del informe de investigación. Fundamentos de investigación en Psicología 2.3 ÉTICA EN EL PROCESO DE INVESTIGACIÓN En este apartado expondremos los principios éticos que regulan la investigación psicológica y que garantizan el equilibrio entre los derechos de los seres vivos participantes en el estudio y la ampliación del conocimiento científico derivado de ella. Cualquier investigación debe considerar la razón riesgo/beneficio, es decir, la relación entre los riesgos que conlleva para los participantes el formar parte del estudio (p. ej., tiempo personal dedicado, estrés mental o emocional) y los potenciales beneficios (p. ej., obtener conocimientos, mejorar la condición humana, etc.) asociados a esa investigación, tanto para los participantes como para la sociedad en general. A pesar de las ventajas vinculadas al empleo de códigos éticos en investigación debemos ser realistas, en el sentido de ser conscientes de que estos códigos éticos únicamente son elementos de referencia. En muchos casos las directrices éticas no nos van a dar una solución exacta a posibles problemas que se nos planteen, es decir, pueden existir dilemas que no tienen una única solución. Pero, a pesar de estas «limitaciones», hasta cierto punto lógicas, es fundamental que la investigación se desarrolle siempre guiada y acotada por dichas normas. Tal como señalaban, en 1995, Wadeley y Blasco: … debe 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. Sin embargo, no son leyes y, por lo tanto, no sólo no tienen el valor jurídico de éstas, sino que pueden entrar en contradicción con ellas en determinados casos. En consecuencia, debemos ser conscientes de cuándo estamos rigiendo nuestra actividad por criterios éticos generales, cuándo lo hacemos en base a un código deontológico y cuándo lo hacemos en base a criterios legales (p. 30). La historia de la protección de los derechos de los participantes en la investigación arranca en 1947 con el Código de Nüremberg. Este es el documento más importante en la historia de la ética en investigación médica y ha servido de base a todos los códigos posteriores como la Declaración de Helsinki (1964, cuya última versión está fechada en 2013) y a los distintos códigos éticos de la Organización Mundial de la Salud y de las Naciones Unidas. El código de Nüremberg 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). Dicho código responde específicamente a las deliberaciones y argumentos por los que fueron enjuiciados la jerarquía nazi y algunos de sus médicos, debido al tratamiento inhumano que dieron a los prisioneros de los campos de concentración (p. ej., los experimentos médicos del Dr. Josef Mengele realizados en el campo de concentración de Auschwitz) ante los que varios de los acusados argumentaron que los experimentos diferían poco de los llevados a cabo antes de la guerra, pues no existían leyes que los categorizaran de legales o ilegales. Si nos centramos en la investigación en Psicología, sociedades como la British Psychological Society (BPS) y la American Psychological Association (APA) han acordado las directrices sobre los aspectos éticos relacionados con la investigación en esta área de conocimiento. Por ejemplo, la BPS en su Ethical Principles for Conducting Research with Human Participants de 1992 introdujo el término «participante» para reemplazar al de «sujeto», y la noción de «investigar con» los participantes en lugar de «investigar en» los participantes. Debido a que excede la extensión del presente capítulo, en el Cuadro 2.6 se facilitan diversas páginas web donde se pueden encontrar reglamentos sobre Ética en Psicología de organismos como: la American Psychological Association (APA), la European Federation of Psychologists Asssociation (EFPA), la British Psychological Society (BPS), la confederación de Colegios Oficiales de Psicólogos (COP) y el Comité de Bioética de la UNED. A continuación, siguiendo los Principios Éticos del Psicólogo y Código de Conducta (APA, 2017) (en adelante, el Código ético), expondremos brevemente sus cinco principios generales, comunes a todos los campos de la Psicología. Posteriormente desarrollaremos, de manera más detallada, las normas o estándares éticos específicos sobre Investigación y Publicación. Los principios generales del Código ético de la APA son una guía para los psicólogos, e inculcan los ideales éticos más elevados de la profesión. No representan obligaciones, por lo que no constituyen la base para imponer sanciones, pero sí son el ideal de excelencia a alcanzar por todo psicólogo. En el Cuadro 2.7 se presentan los 5 principios generales del Código ético de la APA. El Código ético de la APA tiene como objetivo brindar estándares éticos o normas de conducta profesional que sirven de orientación a los psicólogos, quienes las aplican a las actividades que forman parte de sus funciones científicas, educativas o profesionales. Las áreas que cubren estas normas incluyen, entre otras: la clínica, el asesoramiento y la práctica 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. Los estándares éticos del Código ético de la APA establecen normas de conducta u obligaciones exigibles como psicólogos, por lo que, en este caso y a diferencia de lo que ocurría con los principios generales de este mismo Código ético de la APA, sí constituyen la base para imponer sanciones en caso de incumplimiento. La mayoría de los estándares éticos se escriben en términos generales, con el fin de que puedan ser aplicados en los diferentes roles del psicólogo. 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. Existen estándares éticos para 10 secciones distintas (que hemos reflejado en el cuadro suplementario), pero debido a la temática que se aborda en este libro, en él presente capítulo únicamente expondremos algunas de las normas reflejadas en la sección 8, es decir, las relativas a la Investigación y la Publicación. Tal como señala Meltzoff (2000), hay dos aspectos relevantes en torno a los estándares éticos para la investigación y la publicación: —— los vinculados 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. Por tanto, dividiremos la presentación de las normas éticas vinculadas a la investigación según estos dos aspectos, exponiendo primero los principales estándares vinculados a la investigación con personas y con animales, y luego centrándonos en los relacionados con la ética en la publicación y difusión de los resultados. Pero antes de centrarnos en las normas que rigen la investigación, nos gustaría llamar la atención sobre un estándar de carácter general y que afecta a cualquier tipo de investigación psicológica llevada a cabo con seres vivos. 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 (p. ej., el Comité de Ética de la UNED). Antes de llevar a cabo cualquier investigación es imprescindible esta aprobación institucional, puesto que la investigación se realizará basándose en el protocolo presentado por parte del investigador y que haya sido aprobado por la institución responsable. A continuación, expondremos algunos de los estándares éticos más 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 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. Cualquier investigación realizada con personas debe guiarse por consideraciones, normas o estándares éticos determinados. A continuación, presentaremos algunos de los reflejados en el Código ético de la APA referentes a la investigación con personas. Concretamente los que tratan el consentimiento informado, el engaño y la entrevista de salida. Consentimiento informado para la investigación En toda investigación es necesario informar a los participantes de las características del estudio, siendo imprescindible obtener su aceptación expresa de forma individualizada para participar en la misma. Este documento donde se facilita la información relativa a la investigación y que el participante debe firmar es lo que se conoce como consentimiento informado. Dependiendo de si se trata de una investigación básica o sobre un tratamiento en fase de prueba, la información que debe incluir en el documento del consentimiento informado es diferente. En una investigación de carácter general debemos informar al participante sobre: 1. el propósito de la investigación, la duración esperada 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 límites de confidencialidad; 7. los incentivos para la participación (si los hubiera); y 8. con quién contactar para preguntar cualquier duda que le surja sobre la investigación y sus derechos como participante, brindando 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 versará 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 realizará 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. Cuando los participantes son menores de edad, el consentimiento debe obtenerse por parte de sus representantes legales, pero incluso consiguiéndose dicho consentimiento por parte de padres o tutores, por razones obvias, no se debe someter a los menores a gran tensión. Lo mismo sucede con los adultos legalmente incapacitados, con quienes debemos tener especial cuidado. Tanto si los participantes son menores de edad como si padecen algún tipo de discapacidad de comprensión 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. Un punto relevante en la investigación está 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 legislada1. Veamos cada uno de estos conceptos. Fases de la investigación científica en Picología y ética de la investigación La privacidad se relaciona con el ámbito de la vida personal del individuo (englobaría sus datos de identificación como nombre, dirección, teléfono..., pero también todo lo referido a sus creencias, opiniones o intereses), es ese espacio reservado, privado, que la persona tiene derecho a proteger de cualquier intromisión. El participante de cualquier estudio tiene derecho a que se garantice su privacidad, por lo que los procedimientos no deben plantearse de forma que la invadan directamente sin advertirlo previamente. Cuando esto sucede, por ejemplo, cuando se pregunta por comportamientos sexuales, afiliaciones políticas, opiniones religiosas, etc., se debe recordar a los participantes que tienen derecho a no dar a conocer esta información o que pueden renunciar a participar en la investigación. El investigador debe preservar el anonimato de los participantes, es decir, debe garantizar que su identidad no se revelará nunca al publicarse los resultados del estudio. El anonimato puede garantizarse siempre que no se registren los datos identificativos del participante (p. ej., cuando respondemos a una encuesta en la calle en la que solo contestamos a las cuestiones que nos plantean, sin necesidad de facilitar nuestro nombre, dirección, etc.). 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. En estas ocasiones, el anonimato completo no es factible, por lo que se debe garantizar la confidencialidad de esos datos. La confidencialidad consiste en asegurar al participante la preservación de la información privada que nos ha facilitado en la investigación (datos identificativos y la relativa a diálogos, opiniones …). Se trata de una característica relacionada tanto con la práctica psicológica (con la parte clínica o aplicada) como con la investigación y la publicación de resultados. 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. El investigador es el responsable de la custodia de esta información privada, para lo que seguirá la ley de protección de datos vigente. El problema surge cuando se utilizan indistintamente las palabras anonimato y confidencialidad, lo cual es incorrecto, puesto que prometer anonimato a los partici Fundamentos de investigación en Psicología pantes de determinadas investigaciones (p. ej., ensayos clínicos donde se registran los datos de contacto del participante) es imposible de cumplir, al existir un registro, una base de datos, donde están recogidos estos datos identificativos. Lo fundamental es garantizar que el acceso a esa información sea restringido, que esté custodiada según la ley de protección de datos, y que cualquier publicación que derive de esa investigación salvaguarde la identidad de los participantes. Por último, debemos saber que no siempre es posible obtener el consentimiento informado antes de la investigación. Por ejemplo, en determinados experimentos que emplean observación o en situaciones donde es necesario el engaño, el consentimiento previo tendría que ser, en caso de darse, necesariamente parcial o incompleto, u obtenerse después de haber recogido los datos (p. ej., en la entrevista de salida). 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. Además, siempre debe permitir a los participantes retirar sus datos en caso de que estos no estén de acuerdo en participar. En el siguiente apartado lo veremos con más detalle. Consentimiento informado para grabar voces e imágenes en investigación Hay investigaciones que emplean la grabación de audio y/o vídeo donde las personas observadas no son conscientes de su participación en el estudio. 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 vía pública (p. ej., cuando se observan si es más frecuente que se paren ante un escaparate, frente a un determinado juguete, más niños o más niñas), es decir, cuando grabamos en un lugar público sin violar el derecho a la intimidad. Si la investigación consiste únicamente en observaciones naturales realizadas en lugares públicos y se anticipa que la grabación no se usará de una manera que pueda causar problemas personales, de identificación o daño, no es necesario conseguir el consentimiento informado por parte de las personas que han sido grabadas. El problema surge cuando la observación 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. En estos casos, habría que con Fases de la investigación científica en Picología y ética de la investigación seguir el consentimiento informado por parte de los conductores después de haber realizado el experimento, y en el caso de no obtenerlo tendríamos que eliminar el registro de ese participante. Engaño en la investigación Por su naturaleza, el engaño viola el principio de consentimiento informado, pero se considera una estrategia de investigación necesaria en ciertas áreas de la Psicología. Es decir, según los estándares, el psicólogo no debe realizar un estudio que involucre engaño a menos que haya determinado que el uso de técnicas engañosas está justificado por el valor científico, educativo o aplicado del estudio, y que no se puede alcanzar por otros procedimientos alternativos. Cierto tipo de engaño es bastante inocuo, como por ejemplo hacer creer al participante que va a realizar una prueba de lectura y luego preguntarle por las palabras que recuerda, es decir, no decirle que realmente se trata de una tarea de memoria para evitar que, de esta forma, utilice estrategias mnésicas de forma consciente, lo cual es un procedimiento que no entraña ningún peligro. Sin embargo, los estándares éticos de la APA hacen referencia expresa a que el psicólogo no debe engañar a los posibles participantes sobre una investigación en la que se espera se produzca dolor físico o angustia emocional grave, para evitar situaciones como las producidas en el famoso experimento de Milgram (1963). En 1963, Milgram reclutó voluntarios para un supuesto estudio de aprendizaje y memoria, pero el objetivo verdadero era estudiar la obediencia a la autoridad: hizo creer al participante que tenía que castigar con descargas eléctricas a un compañero, situado en otra sala, cada vez que fallara una pregunta. Por supuesto, las descargas eran simuladas, pero el participante pensaba que le infligía un dolor cada vez mayor a su compañero. 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 emocional que inflige a los participantes, al hacerles conscientes de que son capaces de provocar enormes dolores en alguien, incluso llegar a matarle (aunque fuera de manera simulada), por el simple hecho de que se lo indica la autoridad (en este caso representada por el experimentador). El empleo de placebos puede constituir un engaño relacionado con la ética de la intervención, pero en Psicología es más usual otro tipo de problemas relacionados de forma más general con la aplicación o no de tratamientos. Por ejemplo, en estudios Fundamentos de investigación en Psicología sobre los beneficios de determinados tratamientos de intervención, la asignación de sujetos al grupo control (grupo sin tratamiento) y al grupo experimental (grupo con tratamiento) puede tener ciertas connotaciones éticas. Por ejemplo, imaginemos una investigación sobre la mejora de la ansiedad asociada a un tipo de programa de intervención, ¿con qué criterio decidimos qué sujetos van a recibir dicho tratamiento (grupo experimental) y cuáles no (grupo control)? Aunque la asignación a cada uno de los grupos sea aleatoria, ¿por qué las personas que no «han sido agraciadas por el azar» y forman parte del grupo control no se pueden beneficiar de recibir un tratamiento para combatir su problema de ansiedad? En esta clase de situaciones, debemos garantizar que todos los sujetos se beneficien de la intervención (evidentemente, siempre que se hayan obtenido datos a favor de la efectividad de este): podemos dar a los participantes que forman el grupo control un tratamiento alternativo; o podemos retrasar la aplicación del mismo (grupo en lista de espera), es decir, que reciban el programa de intervención una vez hayamos visto la comparativa de resultados experimental vs control. Entrevista de salida (debriefing) El investigador debe eliminar los efectos negativos, a corto y largo plazo, derivados de los procedimientos de la investigación psicológica y debe facilitar a los participantes la forma de contactar con él cuando sientan tensión o algún otro tipo de perjuicio derivado de la participación en el estudio. Esta entrevista de salida es imprescindible cuando se ha empleado el engaño o cuando la conducta del participante puede ser vista como «reprobable» o negativa, sea moral (p. ej., experimento de Milgram) o cognitivamente (p. ej., haber obtenido, de manera real o no, resultados de rendimiento bajo). Por tanto, entre las normas éticas recogidas por la APA podemos destacar aquellas que afirman que el psicólogo debe ofrecer información a los participantes, lo más pronto posible, sobre la naturaleza, los resultados y las conclusiones de la investigación, tratando de corregir cualquier idea errónea que los participantes puedan tener y de la que los psicólogos sean conscientes (p. ej., si el participante había sido designado a un grupo donde se simulaba que su ejecución en memoria era siempre incorrecta, el investigador deberá informarle de esta situación y aclararle su posible idea equivocada respecto a que su ejecución es inferior comparada con la de su grupo de referencia). Aunque como hemos señalado, esta información se debe dar lo más pronto posible, si se produce algún retraso debido a un problema operativo o si se retiene intencionalmente porque compromete algún resultado científico, Fases de la investigación científica en Picología y ética de la investigación el psicólogo deberá tomar las medidas necesarias para reducir el riesgo de daño (p. ej., contactando con el participante simplemente para recordarle que, en cuanto sea posible, se le dará toda la información). Por último, en el caso de que el psicólogo considere que los procedimientos de investigación han perjudicado a un participante, debe tomar medidas para minimizar el daño. Por ejemplo, si la persona, tras participar en una investigación donde se le sometía a una situación de falta de estimulación total (es decir, estaba a oscuras, insonorizada e inmovilizada para que no pudiera percibir ningún estímulo) desarrolla síntomas de agorafobia, el psicólogo deberá facilitarle el acceso a la terapia necesaria para superar dichos síntomas. A continuación, presentaremos los principales estándares éticos de la investigación con animales. 2.3.2 Investigación con animales En Psicología también es habitual el estudio del comportamiento animal, tanto como tema de estudio en sí mismo (cognición animal, Etología), como para establecer medios de comparación entre especies (Psicología Comparada), así como para avanzar en el conocimiento de la propia área (p. ej., los famosos experimentos con perros sobre condicionamiento clásico de Pávlov, por los que obtuvo el premio Nobel de Medicina en 1904; o las investigaciones sobre condicionamiento operante o instrumental de Skinner con palomas y ratas). La investigación con animales siempre ha dado lugar a un intenso debate sobre si es necesario o no experimentar con ellos. La inmensa mayoría de los fármacos que utilizamos, las distintas sustancias que se introducen en el ambiente, la evolución de diversas enfermedades o incluso cómo responden los organismos a los trasplantes se estudian primero en animales de experimentación. Es decir, la investigación con animales supone avanzar en el conocimiento científico para aplicar dichos hallazgos en beneficio del ser humano, sin tener que poner en riesgo a las personas. Pero dicha experimentación no está libre de polémica, algunos de los argumentos en contra se basan en que los animales no pueden negarse a participar, en que se les puede engañar y en que no pueden abandonar el experimento cuando quieran, aunque lo que realmente genera debate es que en muchos estudios se les somete a condiciones de incomodidad, estrés, tensión mental, niveles extremos de dolor físico, enfermedad e incluso muerte. Para evitar situaciones que podríamos considerar de maltrato, el investigador que hace uso de participantes animales en una investigación tiene la obligación Fundamentos de investigación en Psicología ética de adquirir, cuidar, usar y deshacerse de los animales conforme a las leyes y reglamentaciones existentes, además de seguir los principios profesionales. Es decir, la investigación con animales es una actividad altamente regulada con el objetivo primordial de proteger su bienestar durante todo el proceso. Solo se permite experimentar con animales a personas cualificadas para manipular, alojar, instruir e investigar con ellos. Algunos de los estándares éticos sobre el uso de animales de investigación abordan cuestiones como: ——Los psicólogos capacitados en métodos de investigación y con experiencia en el cuidado de animales de laboratorio deben supervisar todos los procedimientos que involucran a los animales y serán los responsables de garantizar su comodidad, salud y trato adecuado. ——Los psicólogos se asegurarán de que todas las personas bajo su supervisión, que utilizan animales, hayan recibido instrucción, en la medida apropiada para su función, sobre métodos de investigación y sobre el cuidado, mantenimiento y manejo de las especies que se utilizan. ——Los psicólogos se esforzarán en minimizar el malestar, la infección, la enfermedad y el dolor de los animales. ——Los psicólogos únicamente utilizarán un procedimiento que someta a los animales a dolor, estrés o privación cuando no haya otro procedimiento alternativo disponible y el objetivo se justifique por su potencial valor científico, educativo o aplicado. ——Los psicólogos realizarán procedimientos quirúrgicos bajo anestesia apropiada y seguirán las técnicas pertinentes para evitar infecciones y minimizar el dolor durante y después de la cirugía. ——Cuando sea necesario que la vida de un animal termine, los psicólogos procederán rápidamente, esforzándose en minimizar el dolor y de acuerdo con los procedimientos aceptados. Una vez expuestos los principales estándares vinculados con la manera en que se trata a los seres vivos que participan en la investigación, sean animales o humanos, veremos ahora los relacionados con la honestidad científica de la publicación y difusión del trabajo realizado. Fases de la investigación científica en Picología y ética de la investigación 2.4 ÉTICA EN LA PUBLICACIÓN Y DIFUSIÓN DE LOS RESULTADOS Toda publicación científica siempre debe guiarse por un código ético que regula situaciones indeseables como el plagio, la falsificación o invención de datos o la duplicación de las publicaciones. A continuación, expondremos algunas de las normas del Código ético de la APA sobre las publicaciones científicas, pero teniendo en mente que algunos de estos estándares se centran en malas prácticas producidas dentro del proceso investigador, aunque solo queden reflejadas en el momento en que se da difusión al trabajo (p. ej., la falsificación o invención de datos). Concretamente, abordaremos tres cuestiones relevantes respecto a esta temática: la tendencia a compartir los datos de la investigación para su posible verificación, el problema del plagio y los relacionados con la publicación duplicada de datos (o auto-plagio). Las normas éticas de la APA que hacen alusión al informe de los resultados de investigación señalan que: (a) el psicólogo no fabrica datos, y (b) si el psicólogo descubre errores significativos en sus propios datos una vez que estos ya han sido publicados, debe tomar medidas para corregirlos en una rectificación, fe de erratas u otro medio de publicación apropiado. Cuando se ha publicado algún resultado erróneo, no necesariamente de forma intencionada, lo mejor es rectificar (p. ej., tal y como hizo la Nobel de Medicina del 2004, Linda Buck, quien se retractó de un estudio publicado en la célebre revista Nature en 2001 en el que profundizaba en el sistema olfativo —campo en el que ganó el prestigioso galardón—, por no poder reproducir sus datos experimentales y encontrar incongruencias entre figuras y datos). Autores como Valero (2018) ponen de manifiesto que «la presión por publicar a toda costa que tienen los autores, lleva a buscar atajos que incluyen la falsificación de investigaciones, la cosmética en los datos o la exageración de las conclusiones» (p. 41). Sin embargo, este argumento nunca puede ser una justificación para inventar o falsificar los datos del estudio. Los casos de científicos famosos que han inventado sus resultados son muy llamativos (p. ej., el botánico John Heslop-Harrison que descubrió docenas de especies vegetales en las Islas Hébridas procedentes de «semillas plantadas por él mismo» o el científico surcoreano Hwang Woo-Suk quien aseguraba haber obtenido embriones humanos clonados, pero dos de sus estudios sobre clonación mediante células madre, publicados en la revista Science, se basaron en datos falsificados), aunque son bastante más frecuentes las prácticas Fundamentos de investigación en Psicología cuestionables de investigación (PCI) como: aumentar el tamaño de la muestra hasta alcanzar la significación, eliminar participantes para maximizar la significatividad estadística, interpretar de manera sesgada o incorrecta los resultados, etc. Todas estas malas prácticas estarían relacionadas con la baja replicabilidad de los hallazgos ya comentada. A pesar de que la posibilidad de fraude editorial es baja (p. ej., además de la revisión por pares, las revistas con alto índice de impacto llegan a utilizar software para detectar manipulación de imágenes) se están poniendo en marcha alternativas de mejora que ayuden a descartar este tipo de prácticas como son el fomentar la publicación de estudios de replicación y de aquellos que obtienen resultados negativos (en los que no se cumple la hipótesis de trabajo), las pre-publicaciones en las que aparecen los proyectos de investigación antes de tener los resultados (p. ej. PROSPERO, que es una base de datos internacional de revisiones sistemáticas registradas en salud y atención social, cuyo objetivo es proporcionar una lista completa de las revisiones sistemáticas registradas -las cuales todavía no han sido realizadas- para ayudar a evitar la duplicación y permitir la comparación de los métodos de revisión), la formación de nuestros estudiantes sobre las cualidades de la investigación científica y sus aspectos éticos, etc. Una de estas alternativas de mejora, señalada también como estándar ético por la APA, es el compartir los datos de la investigación para fomentar su verificación que veremos brevemente a continuación. Compartir datos de investigación para la verificación Una vez que se publican los resultados de la investigación, el psicólogo no debe reservarse los datos en los que se basan sus conclusiones. A menos que los derechos legales relativos a los datos de propiedad privada impidan su divulgación y siempre que la confidencialidad de los participantes esté protegida, no se debe negar el acceso a los datos a otros profesionales competentes que buscan verificar las relaciones sustanciales mediante un nuevo análisis y que pretenden utilizar dichos datos solo para ese fin. El psicólogo que solicita el acceso a los datos de otro psicólogo para verificar los resultados mediante un nuevo análisis solo puede usar esos datos compartidos para dicho propósito, salvo acuerdo previo por escrito que contemple otros posibles usos de esos datos. Algunas estrategias que están ayudando a evitar problemas éticos asociados con la redacción y publicación del informe de investigación son: la existencia de repositorios con las bases de datos de los trabajos; el hecho de que las revistas soliFases de la investigación científica en Picología y ética de la investigación citen no solo el manuscrito con el informe de investigación sino también la base de datos a partir de la cual se han llevado a cabo los análisis y extraído las conclusiones; y el fomentar estudios de replicación de los resultados, evitando así el sesgo de publicación consistente en la tendencia a publicar únicamente investigaciones que obtienen resultados positivos o, lo que es lo mismo, investigaciones en las que se cumple las hipótesis de trabajo. Pero no solo hay problemas vinculados a la alteración de los datos, sino que parte de las normas éticas se relacionan con el plagio y la duplicación de los datos que veremos a continuación. Plagio Tal y como señala la norma ética de la APA referente al plagio, los psicólogos no deben presentar partes del trabajo o los datos de otra persona como propios, ni siquiera

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