Metodología de las Ciencias del Comportamiento I 2024-2025 PDF

Metodología de las Ciencias del Comportamiento I Facultad de Ciencias de la Salud, Universidad de Deusto 1º Psicología, Psicología Edurne Urrutia 2024-2025 0 0 Índice Unidad 1 → El...

Metodología de las Ciencias del Comportamiento I Facultad de Ciencias de la Salud, Universidad de Deusto 1º Psicología, Psicología Edurne Urrutia 2024-2025 0 0 Índice Unidad 1 → El Conocimiento Científico Y Los Pasos En La Investigación página 1 Teoría Ariketas Unidad 2 → Participantes, variables e instrumento página 9 Teoría Ariketas Unidad 3 → Garantías del proceso de investigación: fiabilidad y validez página 19 Teoría Unidad 4: Diseño Experimentales Intergrupo e Intragrupo página 25 Teoría Ariketas Unidad 5: Diseños factoriales página 37 Teoría Ariketas Unidad 6: Fuentes de documentación en psicología página 43 Teoría Unidad 7: El informe científico página 47 Teoría 0 0 Unidad 1: El Conocimiento Científico Y Los Pasos En La Investigación 1. Estrategias 1.1 Estrategia inductiva 1.2 Estrategia deductiva Pasos del proceso de investigación 2. Determinar el problema 2.1 Fuente directa e indirecta 2.2 Características 2.3 Tipos de problema e inferencias 2.4 Metodología y diseños 3. Formulación de hipótesis y diseño de la investigación 3.1 Formulación Russel y Arnau 3.2 Tipos de hipótesis 3.3 Diseño. 4. Comprobación de hipótesis 5. Análisis de los resultados, discusión y conclusiones 5.1 Error tipo I y II 5.2 Discusión 6. Redacción del informe científico 1. ESTRATEGIAS Conocimiento científico es una parte de nuestro conocimiento que aspira a crear leyes generales mediante el método científico. Para llegar al consenso se puede repetir el experimento las veces necesarias. Psicología= Disciplina independiente (finales XIX). Al igual que otras disciplinas define su objeto y modo de ampliar conocimientos, aunque han ido variando. Esta combina la estrategia inductiva y deductiva: Estrategia inductiva: A partir de las observaciones, formula una teoría general. Estrategia deductiva: A partir de una teoría, se proponen hipótesis que más adelante se ponen a prueba empíricamente. Método utilizado por Psicología Científica, pone en continua relación la realidad con la teoría. 1 Pasos del proceso de investigación para pasar de un problema a una resolución: 1. Determinación del problema. 2. Formulación de hipótesis y diseño de la investigación. 3. Comprobación de las hipótesis: recogida de datos, análisis estadísticos… 4. Análisis de los resultados: Discusión y conclusiones. 5. Redacción del Informe Científico. 2. DETERMINAR EL PROBLEMA 2.2 FUENTES Para elegir el problema hay 2 fuentes: directa e indirecta. Directa: Teorías científicas (teoría del apego) y la propia realidad (bullying, divorcios…). Indirecta: El problema es una variación de una investigación anterior. Necesaria una documentación previa, a medida del proceso la pregunta inicial puede ir cambiando según se resuelve así surgiendo otra. 2.3 CARACTERISTICAS No conocer la respuesta. Poder ser resuelto empíricamente. Características de los problemas científicos: Ser claro (no coloquialismos). Que sea operativo (elementos diferenciados/controlables/medibles). No vulneren derechos de las personas. Obtener conocimiento sustancial. 2.3 TIPOS DE PROBLEMAS E INFERENCIAS PROBLEMAS: 1. Descripción Y Comparación: preguntas que quieren describir población o X cosa → características de un grupo determinado o para diferenciar la diferencia de alguna variable en diferentes grupos determinados. (ej: cuales son las características de personalidad de los estudiantes de psicología, el 60% alto en empatía, 80% mujeres…) 2. Problemas de composición: Cuáles son los componentes o dimensiones de un fenómeno o constructo psicológico 3. Problemas de relación entre variables: Buscar si hay relación entre diferentes conceptos. Hacemos cuestiones, y comparamos cuál de las dos variables tiene más puntuación. Si tienen puntuaciones parecidas estarán más relacionadas. 4. Problemas de causalidad: Buscar que una idea cause cambio en otra. X causa (variable independiente) conduce o proviene de cambios en Y ( variable dependiente). Causa y Efecto Experimento: crear una situación (artificial y controlada) para detectar relaciones causales entre variables. INFERENCIAS: 1. Descriptivas: Objetivo, describir variables se observadas, describir cómo se presentan de forma natural. 2. Asociativas/Explicativas: Nuestras preguntas nos lleven a unas inferencias donde se confirmen o no relación entre variables → lo que hemos registrado que provoca cambios en unas variables VD si los provoca en otras variables VI. (ej: a menor uso de redes sociales = mayor autoestima) 3. Causales: Característica de las investigaciones experimentales, aunque la podemos encontrar en alguna no experimental (grandes controles). La VI (manipulada y medida antes) causa VD. 2  (ej: ¿reducen las técnicas de relajación los síntomas ansiosos? Pasamos un test de ansiedad, y creamos 2 grupos. A uno le damos tratamiento y al otro no, y volvemos a pasar la prueba. Si vemos que del pretratamiento al post hay unas experiencias significativas, podremos concluir si la técnica provoca cambios en síntomas ansiosos). 2.4 METODOLOGÍA Y DISEÑOS METODOLOGÍA: Investigaciones Cuantitativa: (cuestionarios con puntuaciones) cualitativa: Datos NO numéricos (entrevistas, observaciónes...), preguntamos…¿Q es sentirte apoyado? Investigación mixta: Combina los dos tipos de investigaciones. (cuestionarios, entrevistas...) DISEÑOS: Estudios Transversal: Solo se estudia/observa una vez. Longitudinal: Observa en el tiempo, y mide a lo largo del tiempo. La VI está produciendo cambios. 3. FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN Enunciado que investigador formula como supuesta respuesta al problema. Debe ser formulada de forma soluble (comprobable empíricamente). Hipótesis no es verdadera o falsa en términos absolutos, podemos aceptarla o rechazarla, pero quizá lo que hoy podemos rechazar en un futuro se puede aceptar. 3.1 FORMULACÓN Formulación Rusell: “Si X, entonces Y” → Mientras no tengamos resultados que puedas rechazar nuestra hipótesis ya tenemos un resultado. Formulación Arnau: “Sí y tan solo si se producen las condiciones antecedentes (X), podemos esperar que se produzca las condiciones consecuentes (Y)” 3.2 TIPOS DE HIPÓTESIS Hipótesis de Trabajo: Afirma una relación entre variables. Para construirla tiene que incluir la información de la relación entre las variables y que esta relación debe ser de causalidad: (una causa (VI) produzca un efecto en la variable dependiente). ej: “Pacientes con depresión tratados con terapia cognitivo-conductual mostrarán una reducción significativa en los síntomas depresivos en comparación con los que no reciben tratamiento”. Hipótesis Nula: Ausencia de relación, o afirmación del efecto del azar. ej “Pacientes con depresión tratados con terapia cognitivo-conductual no mostrarán una reducción significativa en síntomas depresivos en comparación con los que no reciben tratamiento, o ésta será tan pequeña que puede ser atribuida al azar”. 3.3 DISEÑOS A partir de la hipótesis de trabajo, se Selección del tipo de diseño diseña la investigación: Muestra Variables del estudio y su medición y/o manipulación Procedimiento Consideraciones éticas 3 4. COMPROBACIÓN DE HIPÓTESIS 1. Recogida de datos. 2. Análisis de los datos recogidos mediante procedimientos estadísticos: correlaciones, análisis de la varianza, análisis de factores… 3. Significación estadística (depende del tamaño de la muestra) 4. Tamaño del efecto (effect size). 5. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS, DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES Discusión de las hipótesis del estudio a la luz de los resultados y tipos de errores que pueden tener lugar: 5.1 ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS Error tipo I: Descartar la hipótesis nula y aceptar la hipótesis de trabajo cuando esta última es falsa. ¿Por qué sucede? por la naturaleza de probabilidad estadística Puede darse por azar (los test no son perfectos, ya que el 5% de significación), las muestras pequeñas pueden producir pequeños cambios que a su vez conlleven un gran impacto en el resultado final, y por errores de diseño (a veces otras variables pueden cambiar la VD) Error tipo II: los resultados nos hacen rechazar la hipótesis de trabajo cuando es verdadera y aceptar la H nula. ¿Por qué sucede? por la variabilidad de los datos. Puede darse por la variabilidad de los datos (puede ser q se oculten resultados más reales (ej: memoria del participante → si la capacidad es tan dispar entre la memoria de unos y de otros hay menos solidez en los datos)), por factores ambientales (ruido o distracciones pueden afectar a resultados → ej: queremos ver la capacidad de atención de los sujetos pero les metemos en una sala donde hay ruido, ps eso cambie la variable dependiente), muestras insuficientes (más difícil detectar pequeñas diferencias entre los grupos cuando hay pocos participantes) 4.2 DISCUSIÓN Generalización, futuras líneas de investigación, limitaciones y conclusiones. 6. REDACCIÓN DEL INFORME CIENTÍFICO Tienen que cumplir las normas APA (son normas de publicación → Publication Manual of the American Psychological Association) 4 ARIKETAS ACTIVIDAD 1 ¿Cual es la relevancia del conocimiento científico para la sociedad? Y en concreto, ¿qué aporta el conocimiento científico de la Psicología a la sociedad? A lo largo de los años el conocimiento científico ha ido adquiriendo más importancia dado que nos ayuda a conocer mejor tanto nuestro entorno, como a nosotros mismos. Gracias a ello, se han hecho grandes avances en la sociedad así́ mejorando varios ámbitos como la educación, el transporte, la tecnología, la medicina y todas nuestras relaciones y habilidades sociales. Por otro lado, centrándonos más en la psicología, concretamente este método científico nos ayuda conocernos a nosotros mismos y entender nuestro comportamiento y el funcionamiento de este. De este modo, nos da la capacidad de luchar y trabajar por nuestros problemas internos y así ser capaces de salir adelante por nosotros mismos además de empatizar también con el resto de la sociedad. En conclusión, toda la investigación realizada ha ido evolucionando a la vez que nosotros e irá cambiando con el transcurso del tiempo dependiendo de nuestras necesidades. ACTIVIDAD 2 Indicad cuáles de las siguientes preguntas podrían ser objeto de una investigación científica (tal y como aparecen redactadas) y por qué. En caso afirmativo, indicad también de forma muy breve cómo podríais hacer esa investigación. 1. ¿Cuál es la mejor manera de aprender un idioma? Sí, podría ser redactada porque es una pregunta que tiene solución y se puede comprobar. En este caso, podrían realizarse encuestas posteriores a exámenes de nivel y basarse en las estadísticas para comprobar que método es más efectivo. 2. En una tarea de memorización de palabras, ¿se recuerdan más las palabras con carga emocional que las neutras? Sí, esta cuestión puede ser resuelta mediante datos y observaciones que avalen la tesis principal. De este modo podrían relacionarse las emociones de cada uno con la capacidad para memorizar palabras. 3. ¿La gente es buena o mala por naturaleza? No, porque la percepción de lo que es correcto e incorrecto varía en función del punto de vista de la persona. Sin embargo, se podría hacer una investigación en relativo a las vivencias de cada persona y su forma de actuar en el presente. 4. ¿Existe relación entre las creencias religiosas y el miedo a la muerte? No, ya que según que religión es un tema controversial ya que la gente simplemente puede llegar a sentirse ofendida al pensar que estás cuestionando su fe. 5 5. ¿Reducen las técnicas de relajación los síntomas ansiosos? Sí, esta hipótesis se le puede dar respuesta mediante estudios fisiológicos como por ejemplo la toma de tensión o la falta de sueño. Estudiando a dos grupos de personas, así comparando los resultados ansiosos de cada uno tras emplear las técnicas de relajación se podría llegar a una conclusión objetiva. 6. ¿Cómo serían los colegios en la actualidad si no se hubiera realizado la última reforma educativa? No, ya que hacer un estudio en contra de los límites establecidos por el gobierno sería ilegal. De esta forma sería imposible realizar un estudio sin intervenir la ley. En nuestra opinión lo óptimo hubiera sido realizar este estudio antes de la reforma educativa. 7. ¿Se consume más un producto cuando es anunciado por alguien famoso que cuando lo anuncia alguien desconocido? Sí, tiene solución ya que la cuestión planteada es clara y se puede comprobar mediante comprobaciones de datos. Así, se comprobaría la influencia que tiene la celebridad y la influencia que tiene el producto anunciado. ACTIVIDAD 3 Indicad qué tipo de error se está cometiendo en los siguientes ejemplos (Error tipo I y Error tipo II). Explicad qué elementos os han hecho identificar un tipo de error u otro y tratad de explicarlo desde las explicaciones de clase. 1. Un grupo de investigadores en Psicología han realizado un estudio para investigar si las técnicas de relajación reducen los niveles de estrés en estudiantes universitarios. La muestra de participantes se dividió en dos grupos: (a) grupo experimental formado por estudiantes que asistían a sesiones de relajación durante 4 semanas; y (b) grupo control formado por estudiantes que no realizaron ninguna sesión de relajación durante las mismas 4 semanas. La hipótesis nula de estos investigadores fue: las técnicas de relajación no tienen ningún efecto en la reducción del estrés (no hay diferencia significativa entre los dos grupos). La hipótesis de trabajo fue: las técnicas de relajación reducen significativamente los niveles de estrés (hay una diferencia significativa entre los dos grupos). Imaginad que los resultados de los análisis realizados muestran una diferencia significativa en los niveles de estrés entre el grupo experimental y el grupo control. Esto llevó a los investigadores a rechazar la hipótesis nula y aceptar la hipótesis de trabajo concluyendo que las técnicas de relajación reducen el estrés. Sin embargo, en realidad no había un efecto real, ya que algunos estudiantes experimentaron menos estrés por razones personales independientes de las técnicas de relajación. En este caso, se presenta el ERROR TIPO I. Ya que los investigadores rechazaron la hipótesis nula al ver relación entre los 2 grupos de muestra cuando en verdad el estrés se debía a una causa ajena al estudio. Este error se debe al diseño de investigación (muestra) ya que hay variables (razones personales de cada individuo) que afectan al resultado final. 6 2. Un grupo de investigadores en Psicología ha realizado un estudio para evaluar si un programa de entrenamiento en habilidades sociales tiene un impacto significativo en la mejora de habilidades sociales en una muestra de adolescentes con dificultades en las relaciones sociales. La muestra de participantes se dividió en dos grupos: (a) grupo experimental formado por adolescentes que participaron en el programa de entrenamiento en habilidades sociales; y (b) grupo control formado por adolescentes que no participaron en el programa y continuaron con sus actividades habituales. La hipótesis nula fue: el programa de entrenamiento no tiene efecto en la mejora de habilidades sociales (no hay diferencia significativa entre los dos grupos). La hipótesis de trabajo fue: el programa de entrenamiento mejora significativamente las habilidades sociales (hay diferencia significativa entre los dos grupos). Imaginad que los resultados no muestran una diferencia estadísticamente significativa entre los dos grupos. Por lo tanto, los investigadores rechazaron la hipótesis de trabajo y aceptaron la hipótesis nula, concluyendo que ese programa en entrenamiento en habilidades sociales no tenía efecto en la mejora de las habilidades sociales de los adolescentes. Sin embargo, en el estudio hubo pocos participantes y además cada uno de ellos tenía diferente nivel de dificultad en esta habilidad. Había adolescentes con más dificultades que otros. Hubo algunos investigadores que sugirieron que quizás el programa había sido corto. En este caso, se presenta el ERROR TIPO II ya que contaban con una muestra insuficiente (pocos participantes y corta duración) y existía una variabilidad en los datos (cada participante tenía sus dificultades). 3. Un grupo de investigadores en Psicología ha realizado un experimento para estudiar si el consumo de cafeína mejora la atención de las personas durante una tarea cognitiva de atención prolongada. La muestra de participantes se dividió en dos grupos: (a) grupo experimental formado por participantes que consumieron una dosis moderada de cafeína antes de realizar la tarea de atención; y (b) grupo control formado por participantes que consumieron una bebida placebo sin cafeína antes de realizar la misma tarea. La hipótesis nula fue: el consumo de cafeína no tiene efecto en la mejora de la atención (no hay diferencia significativa entre los grupos). La hipótesis de trabajo fue: el consumo de cafeína mejora la atención (hay diferencia significativa entre los grupos). Imaginad que los investigadores encuentran una diferencia significativa en el rendimiento de la tarea cognitiva de atención entre los dos grupos, donde los participantes del grupo experimental mostraron un mejor desempeño. Los investigadores, por tanto, rechazaron la hipótesis nula y aceptaron la hipótesis de trabajo concluyendo que la cafeína mejora la atención. Sin embargo, los resultados observados se debieron realmente a la hora del día en la que realizaron la tarea. En este caso, se presenta el ERROR TIPO I. Ya que el procedimiento empleado para realizar el estudio (diferentes horas del día) fue diferente, así afectando a los resultados obtenidos en el estudio. 4. Un grupo de investigadores en Psicología ha realizado un estudio para evaluar la eficacia de la terapia cognitivo-conductual en el insomnio. La muestra de participantes se dividió en dos grupos: (a) un grupo experimental formado por pacientes con insomnio que recibieron terapia cognitivo-conductual durante 8 semanas; y (grupo control) formado por pacientes con insomnio que recibieron tratamiento psicoeducativo sobre el sueño. La hipótesis nula fue: la terapia cognitiva- conductual no tiene efecto en la mejora de los síntomas del insomnio (no hay diferencia significativa entre los dos grupos). La hipótesis de trabajo fue: la terapia cognitivo-conductual mejora significativamente los síntomas del insomnio (hay diferencia significativa entre los dos grupos). Imaginad que los investigadores no encontraron una diferencia estadísticamente significativa en la mejora del insomnio. Esto llevó a los investigadores, por tanto, a concluir que la terapia cognitivo- conductual no tenía efecto en la mejora de los síntomas de insomnio, pero realmente sí lo tuvo. Esto pudo explicarse debido a que el poder estadístico no fue suficiente para detectar esa diferencia real ya que el número de participantes fue muy limitado. Además, había participantes en el estudio que no solo sufrían insomnio, también otros problemas como el estrés u otros problemas de salud adicionales. 7  En este caso, se presenta el ERROR TIPO II ya que contaban con una muestra insuficiente (pocos participantes) y existía una variabilidad en los datos (algunos participantes sufrían problemas adicionales). De este modo, la estadística fue baja así consiguiendo un resultado erróneo. 8  Unidad 2: Participantes, variables e instrumento 1. Participantes: ¿Quiénes serán? ¿Cuántos? ¿Cómo debemos proceder? 1.1 Población 1.2 Muestra 1.3 Muestreo: Cantidad y Calidad 1.3.1 Probabilístico a) Muestreo aleatorio simple b) Muestreo aleatorio estratificado c) Muestreo aleatorio por conglomerados d) Muestreo polietápico 1.3.2 No probabilístico a) Muestreo accidental (por conveniencia, bola de nieve…) b) Muestreo a propósito 1.4 Participantes: Tamaño 1.4.1 Error muestral 1.5 Participantes: Idoneidad 1.6 Pacientes: Accesibilidad 2. Variables del estudio y su medición/ y manipulación 2.1 Tipos de variable 3. Instrumentos a) Fiabilidad b) Validez 1. PARTICIPANTES: ¿QUIÉNES, ¿CUÁNTOS Y CÓMO PROCEDER? 1.1 POBLACIÓN Conjunto de elementos que comparten una característica (no tiene por qué significar necesariamente todos los habitantes de un estado o planeta; ej: población de amas de casa, población de deportistas de élite, población de estudiantes de la UD, etc.) 1.2 MUESTRA Parte representativa de la población. Subconjunto de la población seleccionada para participar en el estudio (con la cantidad de personas que contamos en el estudio). Participantes: representatividad Muestra representativa de la población: Siempre lo más representativa posible. Intentando reducir al máximo el/los errores. La representatividad nos permite generalizar a la población las conclusiones de nuestras investigaciones - validez externa Muestras aleatorias obtenidas mediante requisitos probabilísticos que garantizan que todos los elementos de la población tienen las mismas posibilidades de ser incluidos en la muestra Cuando NO es muestra representativa es muestra sesgada (las conclusiones son más limitadas). 1.3 MUESTREO Subconjunto que tiene las mismas características generales que la población. Crear criterios de inclusión específicos haciendo que la muestra sea más representativa (ej: 20- 30 años, con estudios X,... ). Cantidad: determinar el número mínimo representativo (tamaño de la muestra) Calidad: no sólo es relevante el tamaño sino las cualidades de los participantes 9 1.3.1 MUESTREO PROBABILÍSTICO (Se puede determinar la probabilidad de cada elemento de la muestra) a) MUESTREO ALEATORIO SIMPLE *NO es viable cuando la población es muy grande* 1. Determinar el tamaño de la muestra. 2. Asignar número a cada individuo de la población. 3. Extraer al azar números (ordenador/calculadora) hasta completar el tamaño de la muestra b) MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO La población se divide en estratos basados en características, luego se seleccionan aleatoriamente algunos de esos conglomerados incluyendo a todos los miembros de cada uno de ellos. No select individuos. Determinamos la división por extractos. Proporcional: mismas proporciones de los estratos de la población. Simple: Todos los estratos tienen el mismo número de unidades elementales. Óptimo: Representación de los estratos es ponderada por su varianza en la variable bajo estudio: los estratos + homogéneos aportan - casos y los estratos - homogéneos + casos. Población % Muestra Psico 800 72.7 145.5 (145) Educación Social 130 11.8 23.6 (24) Educación Primaria 170 15.5 30.91 (31) Total 1100 200 c) MUESTREO ALEATORIO POR CONGLOMERADOS Cuando la población es muy grande, no es fácil hacer el muestreo estratificado ni aleatorizar por individuo. Algunos casos, población está constituida por subgrupos que son relativamente similares entre sí. La población se divide en grupos y luego se seleccionan aleatoriamente algunos de esos conglomerados incluyendo a todos los miembros de cada uno de ellos. No se seleccionan individuos. Estudio de grupo de participantes, Cada muestra debe tener la misma proporción que la población general. Número de conglomerados x número de elementos extraídos del conglomerado = total de la muestra. A veces se coge total de miembros del conglomerado (ej: niños de un aula, siendo aula conglomerado). d) MUESTREO POLIETÁPICO Mezcla los 3 muestreos anteriores. Se usa cuando hay varias poblaciones y muchos niveles de conglomerados. (estudiar a participantes, a sujetos concretos). 1. Determinar el tamaño de la población y la muestra. 2. Definir los estratos (subgrupos) que deseamos representar y sus tamaños. 3. Determinar el n de cada cruce entre los dos estratos. 4. Del número total de encuestas que debemos realizar en Asturias en poblaciones de 0 a 2000 habitantes, se seleccionan al azar poblaciones (procedimiento por conglomerados donde no seleccionamos en primera instancia individuos, sino las poblaciones donde viven) y se determina cuántas encuestas se hacen en las poblaciones seleccionadas. 5. Dentro de la selección de personas se hace aleatoriamente, teniendo en cuenta variables como sexo, edad… 10 1.3.2 NO PROBABILÍSTICO (lo que se busca es que sea una muestra BUENA para el estudio que estamos haciendo más que para generalizar en una población total) a) ACCIDENTALES: Muestra de conveniencia: Participantes elegidos bajo el criterio de ser accesibles. (ej: estudiantes de Psicología, responden a una encuesta por Internet, etc. ) Muestreo bola de nieve: reclutamiento por recomendaciones en poblaciones difíciles. (ej: yo le digo a mis amigos para que formen parte en X pero ellos les dicen a sus amigos y ellos a sus amigos…) → es sesgado (en cierta parte) La representatividad está amenazada; NO garantiza que todos los individuos de la población tengan la misma probabilidad de ser seleccionados. Muestras accidentales hay que considerarlas sesgadas, salvo que haya una fuerte evidencia sobre su representatividad. b) MUESTREO A PROPÓSITO: Expertos hacen una selección a propósito de participantes porque poseen características específicas que son relevantes para un estudio. Elegido intencionalmente, para aportar info. valiosa para el estudio. 1.4 PARTICIPANTES: TAMAÑO Metodología de encuestas: Describir fielmente poblaciones que necesitan muchos participantes, probabilísticamente elegidos (muestras representativas, validez externa) - muestras grandes Investigaciones experimentales en laboratorio: Relación causal entre las variables (prioriza la validez interna). NO se busca la representación probabilística de los participantes: muestras pequeñas (definidas por criterios de inclusión de la investigación) Investigación cualitativa: muestras pequeñas, priorizamos muestreos NO probabilísticos. Personas salientes de un grupo, objetivo conseguir información relevante. Muestras de menor tamaño validez interna: el objetivo central es encontrar relación causal entre ambas variables. El tamaño de la población La estadística depende de: El estadístico La variabilidad Los márgenes de error (como de cerca está el resultado de la muestra respecto a la población) Nivel de confianza/seguridad (cuanto + grande el N.C > margen de error es - ) (α) 1.4.1 ERROR MUESTRAL (no es un “error”, es una consecuencia natural) Diferencia entre los resultados obtenidos a partir de una muestra y los resultados que se habrían obtenido si se hubiera estudiado a toda la población → posibilidad (que se puede reducir, pero no eliminar) de que nuestra muestra no refleja perfectamente todas las características de la población. 1.5 PARTICIPANTES: IDONEIDAD Adecuación de los participantes en relación con la naturaleza de los fenómenos a estudiar. (Se trata de elegir a los participantes IDÓNEOS para el estudio → que cuenten con todas las características requeridas) 11 ej: Objetivo: explorar el impacto de la depresión de la madre en el ajuste psicosocial de los hijos ¿participantes? → tienen que ser madres, diagnosticadas con depresión… 1.6 PARTICIPANTES:ACCESIBILIDAD Compromiso entre tamaño/representatividad y accesibilidad 2. VARIABLES ¿Qué es? → Cualquier característica que puede asumir valores diferentes entre los miembros de una clase de sujetos. Pueden ser estables o no. Las variables tienen que estar operativizadas (tiene que ser medible): Establecer CRITERIO que permita asignar valores. Tiempo de estudio: horas que el niño dedica a la tarde a estudiar Ej: Recuerdo: número de palabras recordadas Estatus socioeconómico: según criterios de salario y educación Introversión: puntuaciones obtenidas en el test Big Five Inteligencia: puntuaciones obtenidas en el WAIS o WISC (instrumentos que miden la capacidad intelectual), Tiempo de reacción: en milisegundos Ruido: decibelios Cantidad de refuerzo positivo: número de fichas intercambiables. Depende de lo que se quiera estudiar la definición operacional de las variables son complejas. A veces va a ser complicado → (ej: si queremos estudiar la inteligencia o depresión podemos operacionalizar porque ya tenemos cuestionarios estudiados y sabemos si 80 es mucho o poco... pero si queremos estudiar el amor, es muy difícil porque todos tenemos una idea de que es quererse pero no se puede operativizar porque es muy relativo, podemos buscar otra variable que sí podamos operativizar (ej: un estudio observacional, de a ver cuántas veces las parejas tienen conductas de afecto) → no estamos viendo exactamente cuánto se quieren pero nos podemos acercar estudiando conductas concretas) 2.1 TIPOS DE VARIABLE a) MATEMÁTICO: Cualitativa: no ofrecen números. Categoría del participante Cuantitativa(numérica): Podemos hacer operaciones matemáticas con sus valores Discretas: números enteros (número de hermanos) Continuas: adoptan cualquier tipo de valor numérico (nivel ansiedad) b) METODOLÓGICO: Variable independiente (VI): La causa. De acuerdo con la hipótesis de trabajo, el experimentador hará variar controlada e independiente lo que suceda en el experimento (causa supuesta). (Está o no está presente, de ahí que haya grupo experimental y controlado). (normalmente de la situación) Aspecto que el investigador crea. De su voluntad depende que los diversos valores de la VI aparezcan o no. Cada valor de la VI constituye una condición o tratamiento experimental y en muchos casos se aplicará a un grupo de sujetos diferente. 12  Variable dependiente (VD): Efecto que esperamos (consecuencia). Dependen de los valores que adoptan las variables independientes. → estar más cansado Aspecto (a menudo de la conducta de la persona) en el que el investigador está interesado Se considera que los valores que adopta la VD son contingentes de los que adopta la VI Esperamos que haya un efecto en la VD provocado por la VI Variable extraña (VE): Terceras variables ajenas que median/contaminan la relación entre la/s dependientes y la/s independientes. No las podemos controlar→ tener insomnio o Variable enmascarada: Tipo de variable extraña (a veces las variables pueden tener aspectos que no podemos medir e influye en la VD) (pueden confundir o enmascarar el efecto de la VI en la VD) → va a estar muy relacionada y puede confundir el resultado. Al final no sabemos que es lo que causo o no cambios en VD Variable controlada: Otro tipo de variable extraña pero que SÍ controlamos (con diferentes técnicas). 3. INSTRUMENTOS Diversidad de instrumentos: entrevistas, observación, test, cuestionarios, aparatos, etc. Deben utilizarse instrumentos que nos ofrezcan datos que ofrezcan garantía Adaptaciones a poblaciones diferentes (si cogemos un cuestionario de EEUU no podemos traducirlo y ya, sino que tendremos que adaptarlo para nuestra población (puesto que la cultura influye)) No hay instrumentos específicos para cada tipo de diseño, pero sí hay cierta preferencia a) FIABILIDAD: (determinar → instrumento es fiable, que sea estable, mida lo mismo) o Consistencia interna: todos los ítems que miden un constructo (algo abstracto que no se puede medir en sí por lo que se hace empírico con categorías,) estén relacionados entre sí. o Estable temporalmente: al usar un test /instrumento siempre se emplee del mismo modo. o Acuerdo inter-jueces, que 2 o más evaluadores(observadores) lleguen a la misma conclusión. b) VALIDEZ: (que mida lo que tiene que medir (ej: q mida depresión y no ansiedad)) De contenido → Se incluyen todos los aspectos que son relevantes para el constructor y no se incluyen aspectos que no se refieren al constructo. → Ítems representan el constructo que queremos medir. → Evalúa si el contenido del test abarca todos los aspectos relevantes del constructo que queremos medir y además excluye los que no son representativos. De constructo (o teoría) → Se asocia con alguna otra variable/s con la que desde la teoría está relacionada (validez convergente) y no lo hace con las que no debe estarlo (divergente) (ej: si vemos que las respuestas del test son muy parecidas a otro test muy parecido es convergente, y si vemos que son muy diferentes a las obtenidas en otro test también muy distinto, es divergente) 13  De criterio → o Predictiva: Capacidad de test, cuestionario,... para predecir resultados futuros. 1º aplicamos el test y luego evaluamos los resultados. o Concurrente: Capacidad de un test para comprobar que tiene validez de medición en el momento, por ello se hace a la vez que el cuestionario. Discriminativa → Sirve para detectar diferencias entre los participantes, evalúa hasta qué punto un test no se relaciona con otras pruebas que tienen constructos diferentes 14 ARIKETAS ACTIVIDAD 4 Indica qué tipo de muestreo se ha empleado en cada uno de los ejemplos siguientes: 1. Un equipo de investigadores en Psicología quiere estudiar los niveles de estrés laboral en empleados de una gran corporación con 20 oficinas repartidas por todo el país. Realizar este estudio en todas las oficinas seria tan costoso que decidieron elegir aleatoriamente 5 oficinas de las 20 que participan en el estudio, incluyendo a todos los empleados de estas 5 oficinas. Muestreo PROBABILÍSTICO aleatorio por conglomerados. 2. Un grupo de investigadores de Psicología pretenden estudiar los niveles de ansiedad en estudiantes universitarios antes de los exámenes finales. La población objetivo es un grupo de 1000 estudiantes de una universidad de Madrid. Para seleccionar la muestra del estudio, estos investigadores asignaron un número único (del 1 al 1000) a cada estudiante de la población. Tras ello, utilizaron un generador de números aleatorios y seleccionaron 100 estudiantes al azar, sin tener en cuenta características personales de los estudiantes como su edad, género o grado universitario. Muestreo PROBABILÍSTICO aleatorio simple 3. Un equipo de investigadores en Psicología está interesado en estudiar los hábitos de sueño en los adolescentes de un país. Dado que la población es muy grande y está dispersa en varias provincias, decidieron seleccionar la muestra de la siguiente manera: primero los investigadores seleccionaron 5 provincias al azar entre todas las provincias del país; después, eligieron al azar 3 escuelas, dando lugar a un total de 15 escuelas. Más adelante, dentro de cada escuela seleccionada, dividieron a los estudiantes en estratos según su nivel de estudios (1o ESO, 2o ESO y 3o ESO) y seleccionaron aleatoriamente un número proporcional de estudiantes de cada nivel. Finalmente, de los estudiantes seleccionados, se eligieron 20 adolescentes de cada escuela para participar en el estudio. Muestreo PROBABILÍSTICO polietápico 4. Un grupo de investigadores está interesado en estudiar las diferencias en los niveles de autoestima entre hombres y mujeres en una universidad con 2000 estudiantes en total. La universidad ha informado que la proporción de estudiantes es de 60% mujeres (1200) y 40% hombres (800). Para seleccionar la muestra del estudio, dividieron a la población en dos estratos: (1) mujeres (60% de la población) y (2) hombres (40% de la población). Dado que estos investigadores querían hacer este estudio con una muestra de 200 estudiantes, para garantizar que ambos géneros estén representados en la misma proporción que en la población, dividieron la muestra según el tamaño de cada estrato. Esto dio lugar a 120 mujeres (60% de 200) y 80 hombres (40% de 200) que fueron seleccionados al azar entre las 1200 mujeres y 800 hombres. Muestreo PROBABILÍSTICO aleatorio estratificado 5. Un grupo de investigación en Psicología está interesado en estudiar el impacto emocional de haber sobrevivido a un accidente de tráfico grave. En lugarde selccionar una muestra al aazar de la población general, los investigadores seleccionaron a personas que tuvieron la experiencia de haber sobrevivido a un accidente grave, ya que ellas podían proporcionar al estudio información muy valiosa. Muestreo NO PROBABILÍSTCO a propósito 6. Un grupo de investigación en Psicología quiere estudiar los niveles de estrés en la vida cotidiana. Dado que realizar un muestreo en la población general sería muy costoso, decide compartir su estudio con estudiantes de Psicología porque están y es fácil acceder a ellos. 15  Muestreo NO PROBABILÍSTICO accidental 7. Un psicólogo quiere estudiar los patrones de uso de sustancias en un grupo de personas que asisten a centros de rehabilitación para adicciones. Como estas personas pueden ser difíciles de identificar y no son fáciles de encontrar a través de muestreo convencional o accidental, el psicólogo decide contactar a algunos pacientes de un centro que conoce. Después, esos pacientes recomiendan participar a otros conocidos que también asisten a centros de rehabilitación, quienes a su vez también hablaron con otros conocidos. Muestreo NO PROBABILÍSTICO accidental (bola de nieve) ACTIVIDAD 5 A continuación, tenéis varios ejemplos de investigaciones ficticias donde debéis identificar todas las variables (independiente, dependiente, extraña, enmascarada y controlada). Identificad también al grupo experimental y grupo control en cada ejemplo. Justificad vuestras respuestas. 1. Un grupo de investigadores en Psicología estudiaron el efecto del mindfulness en la reducción del estrés. Para ello, seleccionaron dos grupos de participantes. Un grupo recibió sesiones de mindfulness durante 20 minutos al día durante una semana, mientras que el otro grupo no realizó ninguna actividad de mindfulness. Al final de la semana, los investigadores midieron el nivel de estrés de todos los participantes mediante un cuestionario estandarizado de estrés. a. ¿Cuál es el grupo experimental y el grupo control en este estudio? El grupo control es el grupo que no realizó las actividades El grupo experimental es el grupo que realizó las sesiones mindfulness b. ¿Cuál es la variable independiente? Sesiones de mindfulness c. ¿Cuál es la variable dependiente? Nivel de estrés d. ¿Qué tipo de variable serían los hábitos de sueño de los participantes? Variable extraña e. ¿Qué tipo de variable serían las técnicas personales de relajación que puedan usar algunos participantes? Variable enmascarada f. Los investigadores también midieron el nivel de estrés inicial de todos los participantes antes de comenzar el experimento. ¿Qué tipo de variable sería ésta? Variable controlada 16 2. Un equipo de investigadores en Psicología estudió si la práctica de ejercicio físico mejora el estado de ánimo. Para ello, seleccionaron dos grupos de participantes. Un grupo no realizó ninguna actividad física durante una semana y otro grupo realizó ejercicio físico 30 minutos durante 5 días de esa misma semana. Trascurrido ese tiempo, los investigadores midieron el estado de ánimo de los participantes de ambos grupos a través de un cuestionario estandarizado. a. ¿Cuál es el grupo experimental y el grupo control en este estudio? El grupo experimental es el grupo que realizó ejercicio físico El grupo control es el grupo que NO realizó ejercicio físico b. ¿Cuál es la variable independiente? Ejercicio c. ¿Cuál es la variable dependiente? Estado de ánimo d. ¿Qué tipo de variable serían la dieta de los participantes? Variable enmascarada e. ¿Qué tipo de variable serían los eventos estresantes sufridos durante esa semana? Variable extraña f. ¿Cuál podría ser una variable controlada en este estudio? Una dieta establecida 3. Un grupo de investigadores en Psicología estudió el efecto de un programa de entrenamiento en habilidades sociales en la mejora de la interacción social en adolescentes con dificultades para relacionarse. Antes de comenzar el estudio, los investigadores evaluaron el nivel de habilidades sociales de unos adolescentes. Posteriormente, seleccionaron dos grupos de adolescentes con dificultades en la relación con los iguales. Un grupo participó en un programa de entrenamiento en habilidades sociales durante 8 semanas, mientras que otro grupo no recibió ninguna intervención durante ese tiempo. Cuando finalizó el programa, los investigadores evaluaron las habilidades sociales de los participantes de ambos grupos con un cuestionario estandarizado. a. ¿Cuál es el grupo experimental y el grupo control en este estudio? El grupo experimental es el grupo que participó en el programa El grupo control es el grupo que no participó en el programa b. ¿Cuál es la variable independiente? Programa de entrenamiento en habilidades sociales c. ¿Cuál es la variable dependiente? Interacción social d. ¿Cuál es la variable controlada? La evaluación previa de las habilidades sociales de cada uno e. ¿Qué tipo de variable sería la participación en actividades extraescolares que puede fomentar las interacciones sociales entre los adolescentes? Variable enmascarada f. ¿Cuál podría ser una variable extraña en este estudio? 17  El estado de ánimo de los participantes 4. Un grupo de investigadores en Psicología decidió estudiar la prevención de la depresión postparto, durante el embarazo, a través de la terapia psicoanalítica. Para ello, los investigadores seleccionaron dos grupos de mujeres embarazadas con riesgo de desarrollar depresión postparto (por indicadores emocionales identificados durante el embarazo, antecedentes familiares, duelos no resueltos o historial de trastornos afectivos). Un grupo recibió sesiones semanales de terapia psicoanalítica preventiva durante el tercer trimestre del embarazo, mientras que otro grupo no recibió dicha intervención psicoterapéutica. Seis semanas después del parto, los investigadores evaluaron los posibles síntomas de depresión postparto en las participantes de ambos grupos. a. ¿Cuál es el grupo experimental y el grupo control en este estudio? G. experimentales mujeres que recibieron sesiones de terapias. G. Control mujeres sin terapias. b. ¿Cuál es la variable independiente? V. independiente en este caso sin las sesiones semanales de terapia psicoanalítica preventiva. c. ¿Cuál es la variable dependiente? La variable dependiente es la depresión posparto. d. ¿Qué tipo de variable serían las complicaciones médicas durante el parto que pueden enmascarar los efectos protectores de la terapia psicoanalítica? Variable enmascarada e. ¿Qué tipo de variable sería el apoyo social que las mujeres reciben de su pareja, su familia o sus amigos durante el embarazo y después del parto? Variable extraña f. ¿Cuál podría ser la variable controlada? Evaluar si la crianza del hijo está impartida por la madre o si también tiene apoyo externo. 5. Sois investigadores. Queréis estudiar el efecto de la terapia cognitivo conductual en la reducción de los síntomas de ansiedad. Tenéis que pensar: a. ¿Cuál sería la variable controlada? Las horas de sueño b. ¿Qué dos condiciones seleccionaríais para el estudio? 1. Que la persona sufra de ansiedad 2. La edad c. ¿Cuál sería la variable independiente? La terapia cognitivo conductual d. ¿Cuál sería la variable dependiente? Los síntomas de la ansiedad e. ¿Qué variable o variables extrañas tendríais que tener en cuenta? El ambiente en casa, las horas y el nivel de sueño, los problemas individuales f. ¿Cuál podría ser una variable enmascarada? Que haya recibido terapia o haya realizado alguna otra técnica de relajación. 18  Unidad 3: Garantías del proceso de investigación: Fiabilidad y Validez 1. Fiabilidad 2. Validez interna 2.1 Tipos de inferencias de los resultados 2.2 Fuentes de variables extrañas 2.3 Principales variables extrañas 3. Validez externa 4. El control experimental 1. FIABILIDAD Una investigación es fiable si sus resultados se repiten al realizarse de nuevo Replicabilidad: es replicable cuando se puede repetir con el procedimiento original. Fiabilidad: obtención de los mismos resultados que la primera vez. 2. VALIDEZ INTERNA Seguridad de las conclusiones con relación a los resultados de la investigación → validez de los resultados. Inferencias sombre lo que hemos registrado (inferencia causal) Asociada diseños experimentales, no aseguran la validez interna de las inferencias causales. “con cada método, en cada circunstancia tendremos que discutir en qué grado se manifiesta”. La validez interna se refiere a la lógica del experimento y a la capacidad de éste para mostrar que los cambios en la VD se refieren a las manipulaciones de la VI. La validez interna se refiere a que las variables extrañas sean las menos posibles. GARANTÍAS DE LA INFERENCIA CAUSAL Antecesión: Registro de la VI (causa) debe ser anterior al de la VD (efecto) Covariación: entre la VI y la VD Rechazo de explicaciones alternativas: Aceptar la hipótesis de trabajo y rechazar la hipótesis nula. 2.1 TIPOS DE INFERENCIAS Descriptivas, comparativas: Investigaciones cualitativas y cuantitativas descriptivas (ej: cuál es la comparación entre los niveles de ansiedad de los alumnos de 1º y 3º de psicología) Asociativas/Predictivas: Investigaciones cuantitativas no experimentales o correlacionales (analizar la relación entre 2 variables, ej: ver si hay relación entre el insomnio y la ansiedad) Correlaciones positivas: A más X más Y Correlaciones negativas: A más X menos Y Causales: Investigaciones experimentales e investigaciones no experimentales (mucha info y control). 19  2.2 FUENTES DE VARIABLES EXTRAÑAS: AMENAZAS A LA VALIDED INTERNA Amenazas a la validez interna → La persona, el ambiente y la situación experimental en sí misma pueden influir en la VD (ej: no es lo mismo hacer un test aquí en clase todos juntos, o solos…no tenemos los mismos resultados cuando sabemos que nos están evaluando que cuando no…no es lo mismo aquí en clase que en la cafetería…) 2.3 LAS PRINCIPALES VARIABLES EXTRAÑAS 1. HISTORIA Todo lo que sucede a los sujetos desde que inicia la investigación hasta que acaban. Cuando esta historia no es la misma para todos, las diferencias pueden ser las que causan diferencias en los resultados. Se produce sobre todo cuando la manipulación de la VI implica procedimientos complejos. (ej: hay que tener mucho cuidado a la hora de hacer el procedimiento, que tengan la misma historia, les hacemos las mismas preguntas, en el mismo orden, les pregunta la misma persona… → Interrupciones en el laboratorio, instrucciones mal dadas en algunos grupos, diferencias en la aplicación del tratamiento) 2. MADURACIÓN Procesos internos ya sean, biológicos o psicológicos durante el procedimiento experimental puede ser diferentes para los diversos grupos (ej: Pacientes con desarrollos evolutivos diferentes → edades de 2 niños; cansancio y motivación → cansarse de responder preguntas) 3. PRETEST → “VARIABLE CONTROLADA” Administración de medidas antes de introducir la VI (ej: hay que poner como variables controladas (hacemos una prueba de ansiedad para saber qué nivel de ansiedad tiene cada participante), porque si hacemos el mismo tratamiento o experimento a todos igual en unos influye de una forma y en otro de otra dado que no sufren los mismos niveles de ansiedad o estrés). Puede crearse una adivinación del estudio o sensibilización a veces formando un aprendizaje previo para saber cómo se debe de responder en la prueba (políticamente correcto). (ej: Tema polémicos → actitudes racistas → contesta de forma más políticamente correcta) → el pretest corre ese riesgo, el de ser una variable extraña que condicione las respuestas. 4. ADAPTACIÓN A LAS PRUEBAS En investigaciones longitudinales (los mismos participantes e ir viendo su evolución en el tiempo). Efecto del aprendizaje: se corre el riesgo de que los participantes se puedan adaptar a las pruebas realizadas y sepan ya lo que van a responder, no son respuestas totalmente auténticas. Se podría hacer una prueba algo distinta o incluir más tiempo entre las diferentes pruebas. 20 5. INSTRUMENTACIÓN Pueden ser una variable extraña cuando utilizamos aparatos que funcionan mal, y no vamos a poder concluir que las respuestas van a significar lo mismo en cada uno de los participantes. (ej: Cambios en las conductas que se deben a cambios en los instrumentos para registrarlas). 6. REGRESIÓN ESTADISTICA A LA MEDIA Cuando los grupos son seleccionados por sus puntuaciones extremas en un test (ej: super alta en ansiedad, o super super baja), es un hecho demostrado que en una segunda aplicación de la prueba tienden a obtener puntuaciones menos extremas, más cercanas a la media → se debe a la improbabilidad de que se repitan las circunstancias excepcionales que contribuyeron a que, en una circunstancia, la puntuación fuera super extrema → puede ser que haya una variable extraña (ej: el momento en el que le hacemos la prueba). 7. SELECCIÓN DIFERENCIAL Cuando los grupos son inicialmente diferentes, quizás las diferencias se deban a diferencias individuales, no a la variable. Por ello es mejor tener grupos homogéneos para poder ver los cambios. 8. ABANDONO MODALIDAD EXPERIMENTAL (ATTRITION) Cuando los participantes abandonan la investigación y este abandono guarda relación con la variable independiente o dependiente. → ES UNA VARIABLE EXTRAÑA (ir perdiendo participantes). 9. FALTA DE VALIDEZ Y/O FIABILIDAD EN LAS MEDIDAS La medida de las variables no sea válida o fiable. Para poder decir que es fiable nos tenemos que fijar en el coeficiente de Alpha de Cronbach → x ≥ 0,7 (si es menor a eso ¿cómo podemos concluir que la variable independiente influye en la variable dependiente? no se puede.). Además de la variables extrañas o amenazas a la validez interna que hemos visto, hay otros dos fenómenos que amenazan la validez interna: A. EL EFECTO DEL EXPERIMENTADOR Ciertas características del experimentador o de su conducta pueden influir en el comportamiento de los participantes durante el experimento → Rosenthal Problema para la validez interna, ya que introduce una fuente de error no controlada. B. CARACTERÍSTICAS DE LA DEMANDA Totalidad de pistas que transmite una hipótesis experimental al participante, influyen en su conducta. Cuando experimentamos con personas no podemos olvidarnos de que las persona es ACTIVA. Es decir, además de atender las demandas del experimentador, va a tratar de “quedar bien”, averiguar lo que se espera de él/ella y cuál es la hipótesis. Orne: llamó características de la demanda de la situación experimental a la totalidad de las pistas que transmiten una hipótesis experimental al participante y, en consecuencia, influyen en su conducta. 21 2.3.1 DOS TIPOS DE ERRORES PRODUCIDOS POR VARIABLES EXTRAÑAS E. Sistemático: El error se produce siempre en la misma dirección = siempre afecta a los resultados de la misma forma. Es especialmente problemático cuando afecta de forma diferente a los grupos. Ej: No asignar de manera aleatoria los sujetos. E. Aleatorio: Errores (de los participantes) distribuidos al azar entre los sujetos experimentales = Variable Extraña; Variables personales de los participantes, a algunos les afecta y a otros no. Ej: Estado de ánimo de los participantes, nivel de cansancio, concentración… 3. VALIDEZ EXTERNA Inferencias sobre el contexto donde lo hemos registrado (inferencia a otros contextos) Se refiere a en qué medida podemos generalizar los resultados obtenidos en un experimento a otras personas, otras situaciones, etc… Donde podamos generalizar los resultados de nuestros participantes, que lo podamos extrapolar a más participantes o a otros niveles de la variable independiente (inferencia en otros contextos). Otras personas (siempre limitado en muestras no representativas) Otros niveles de la VI Otros niveles de la VD Otros contextos o circunstancias diferentes de las del experimento Aspectos más importantes que pueden condicionar la validez externa: La selección de los participantes (muestra) La artificialidad de las condiciones experimentales 4. EL CONTROL EXPERIMENTAL Procedimientos o precauciones que al diseñar un experimento se adoptan para garantizar que todos los cambios de la V.Dependiente se deben de modo exclusivo a la manipulación de la VI. ¡Meta imposible! El control de un experimento incluye: 1. Control de las variaciones de la VI. 2. Control de la medida de la VD. 3. Control de las variables extrañas (idealmente su eliminación) CONTROL EXPERIMENTAL = Validez interna 4.1 CONTROL DE LA VI Controlar o manipular la VI: 1. Manipulación intencional (la más importante): Controlar el valor que adopta la VI en cada caso y puede decidir puede decidir a qué persona/grupo concreta aplicará cada valor. 2. Selección de valores: El experimentador se ve obligado a elegir entre los valores disponibles y, además, esos valores vendrán asociados a determinadas personas. Reduce el control experimental y aumentan los riesgos de variables extrañas → para muchos = estudio NO experimental. 22 4.2 MEDIDA DE LA VD Fiabilidad y validez en la medida de VD. 4.3 CONTROL EXPERIMENTAL O CONTROL DE LAS VARIABLES EXTRAÑAS 8 técnicas posibles: 1. Eliminación: Cuando existe VExtraña puede alterar los resultados, se controla eliminándola, aunque no todas las variables extrañas se pueden eliminar (inteligencia del paciente no se puede eliminar). 2. Constancia de condiciones: Si en un estudio experimental se desea explorar 2 o + grupos de participantes, éstos se deben someter exactamente a las mismas condiciones (tanto físicas, como dé lugar o en cualquier otra variable relevante), manteniendo constantes las circunstancias bajo las cuales se investiga. 3. Asignación aleatoria: Mediante asignación al azar aseguramos que en 2 o + grupos hay participantes de todos los tipos → controlar, por equilibrado, las variables extrañas que están presentes en distinto grado en los participantes (edad, sexo...) 4. Balanceado o equilibrado de condiciones: Cuando sabemos que una variable extraña puede influir en el estudio y no se puede eliminar, ni igualar las condiciones de los grupos, se recurre al balanceo. Distribuye en forma equitativa la presencia de la variable extraña entre los grupos 5. Contrabalanceo: A veces se pide que los participantes respondan más de una vez a los mismos estímulos. Esto puede provocar fatiga o aprendizaje. Para evitar/anular esto se pueden hacer subgrupos y cambiar el orden. 6. Controles estadísticos: Introducir Variable Control → control posterior a la recogida de datos. Como cada ítem corresponde a 1 escala en el cuestionario el investigador se puede fijar en las puntuaciones que ha sacado el participante en el resto de los ítems de esa dimensión y hacer la media, pero de esta forma los datos son menos rigurosos. No es lo mismo que pase esto con 5 personas que con 20 (ahí serían casi resultados inventados (una chapuza), pero como se supone que cada dimensión va sobre lo mismo si en 30 preguntas sus respuestas tienden a 4, es muy raro que en la 31 ponga un 9). 7. Control regresión a la media: Hacer 2 mediciones para evitar esta amenaza y obtener una media de ambos resultados. Se emplea para comprobar los datos del “grupo extremo”. Grupo extremo: Algunas personas pueden tener puntuaciones muy altas o bajas. Si vemos que sucede esto, lo conveniente es hacer una segunda pasación para que estas personas puedan ir un poco más a la media. En el caso de que se repitan, se puede no incluirlas en el estudio para no romper los datos estadísticos de la media de todos los resultados. 8. Control del efecto del experimentador: Experimento ciego: No sabe lo que se está estudiando. Hay veces que el participante sabe lo q estudiamos, puede manipular respuestas (para responder lo políticamente correcto), por lo q si podemos generar un planteamiento del estudio donde el participante no pueda saber lo que estamos midiendo el o no sabe si pertenece al grupo control o al grupo experimental los resultados van a ser más certeros y reales. 23  Experimento doble ciego: Hacer que el experimentador que está en contacto con los participantes ignore a qué condición pertenecen los mismos. Tipo de ensayo clínico en el que ni participantes ni (participantes) investigador saben qué tratamiento o intervención están recibiendo hasta que finaliza el ensayo clínico. No siempre es posible. Experimento medio ciego: experimento en el que el 1º experimentador ignora qué condiciones se asignan a participante y en la 2º parte otro experimentador que sí sabe las condiciones del experimento. Entregar instrucciones por escrito o grabadas (así todos reciben exactamente las mismas instrucciones). No analizar datos sobre la marcha. 3. RELEVANCIA DEL ESTUDIO PILOTO Son como estudios preliminares. Hacer un estudio piloto con muestra pequeña, posibilidad de ver el resultado, determinar variables extrañas... Las variables extremas no suelen ser reales, entonces hacemos una segunda pasación para confirmar y en caso de ser real hay muchas veces que se debe prescindir de esos datos y participantes en el estudio porque me van a bailar todos los datos, y así centrar mi estudio en la gente como más de la media, como lo más habitual. Sino otra opción es centrar mi estudio en eso, en participantes que tengan un nivel extremo de depresión, por ejemplo. 24  Unidad 4: Diseños Experimentales Inter-grupo e Intragrupo 1. Clasificación de diseños 2. Diseños experimentales intergrupo 2.1. Diseño de 2 grupos aleatorios 2.2. Diseño de 2 grupos equiparados 2.3. Diseños de más de 2 grupos aleatorios: a) Grupo control no tratado b) Grupo control placebo c) Otros tratamientos como controles. 3. Diseños experimentales intragrupo 3.1 Como Consecuencia, Pueden Surgir 2 Problemas Durante El Estudio 3.2 Mecanismos de Control 3.3 Técnicas de control del efecto del orden/de la práctica 1. CLASIFICACIÓN DE DISEÑOS Diseños Experimentales: Diseños experimentales INTERGRUPO Diseños experimentales INTRAGRUPO Cada condición experimental se aplica a un grupo A cada grupo o participante se le aplican todas las de participantes diferente. (son ejemplos que condiciones experimentales ¿esto cómo se puede siempre estamos poniendo) hacer? Pues por tiempos (ej: estudian el efecto de las redes sociales en la (ej: La 1º semana van a usarlo TODOS LOS GRUPOS 30 autoestima. Durante la semana mins y medimos su autoestima, Grupo 1 → 30 mins de uso de redes sociales. 2º semana 3 horas de redes sociales y al final de la Grupo 2 → no las usen nada. semana les volvemos a medir la autoestima Grupo 3 → uso de 3 horas (intergrupo).) 3º semana no las pueden usar y medimos su autoestima, todos los participantes han pasado por las mismas condiciones (intragrupo)) Una variable independiente: Una variable independiente De 2 grupos aleatorios Dos o más variables independientes: De 2 grupos equiparados Factoriales (con al menos 1 VI intragrupo) De 3 o más grupos aleatorios Dos o más variables independientes: Factoriales (con al menos 1 VI intergrupo) Mixtos: Cuando combinan los dos criterios anteriores 2. DISEÑOS EXPERIMENTALES INTERGRUPO 2.1 DISEÑO DE DOS GRUPOS ALEATORIOS No hay diseño perfecto. En este diseño emplean 2 únicos valores de la VI que reciben el nombre de tratamientos o condiciones y a menudo uno de ellos consiste en la “no presencia” del otro valor de la VI Condiciones Grupo Experimental y Grupo Control. 25 2.1.1 SIGNIFICADO DE LA “ALEATORIZACIÓN” La distribución de los participantes (muestra del estudio) entre las condiciones del estudio es al azar. Finalidad: que posibles V.Extrañas procedentes de las diferencias individuales se distribuyan aleatoriamente entre los grupos, de modo que estos sean equivalentes. Problema: para que funcione, el tamaño de la muestra tiene que ser grande. ej: calculadora científica, si sale puntuación entre un valor entre 0 - 0,49 asignamos a grupo uno, y si da entre 0.50 - 0,99 en el 2. 2.1.2 MODALIDADES a) Diseño de grupos aleatorios con medidas pretest y postest: variable dependiente se mide antes y después de introducir el tratamiento en ambos grupos. Medida VD antes (VC) Tratamiento Medida VD después Grupo control Sí No Sí Grupo experimental Sí Sí Sí Permite comprobar si…: Ambos resultados, si son equivalentes Los 2 grupos tienen el mismo nivel en cuanto a la VD antes de introducir la VI (antes de empezar el experimento). Las medidas antes y después de la VD son iguales. ¿Qué implica que no sea así? Que no partan de la misma base el grupo control y el grupo experimental, es decir, los grupos no son equivalentes en la medida pretest. Grupos inicialmente NO equivalentes: Grupos control muestran MISMO CAMBIO: La investigación no concluye que la variable dependiente no ejerce ningún impacto sobre la variable independiente Comprobamos que si hay impacto de la VI 26 b) Diseño de dos grupos aleatorios con medidas solamente después: La VD se mide solo después de introducir el tratamiento (nos perdemos el saber que van a implicar los resultados…). Es el más típico. Confía en que el azar “funcione” (pero puede fallar). Tiene ventajas (es más rápido y menos costoso porque nos pasamos una pasación) e inconvenientes. Y evitamos el sesgo de aprendizaje. Medida VD antes (VC) Tratamiento Medida VD después Grupo control No No Sí Grupo experimental No Sí Sí c) Diseño de SOLOMON: Combinación de los anteriores, siendo 4 grupos. Puede interpretarse como un diseño factorial. Emplea 4 grupos (2 experimentales y 2 control) y el pretest se hace en uno de los experimentales y en uno de los de control. Ventaja: permite evaluar si el efecto del tratamiento es diferente dependiendo de si ha habido un pretest. Nos permite comparar ambos diseños de modalidades. Inconveniente: Es más complejo y necesita de una muestra mucho más grande. Medida VD antes (VC) Tratamiento Medida VD después Grupo control 1 Sí No Sí Grupo control 2 Sí Sí Sí Grupo experimental 1 No No Sí Grupo experimental 2 No Sí Sí 2.1.3 USO DE BLOQUEO O BALANCEO Consiste en controlar una posible variable extraña haciendo que afecte por igual a los 2 grupos del experimento. (ej: si el sexo de los participantes es relevante, bloqueo por sexo para garantizar que en ambos grupos tenga el mismo número de hombres y mujeres) PASOS: 1. Identificar la variable y medirla (la medimos en los participantes antes de asignarlos a los grupos). 2. Formamos subgrupos de participantes (llamados bloques) según sus valores en la variable (ej: ponemos uno a los chicos y dos a las chicas, ya tenemos a todos los participantes divididos por género) 3. Asignar al azar a los participantes de cada bloque a cada uno de los grupos del experimento (los subgrupos formados en el PASO 2 se distribuyen equitativamente entre los grupos del experimento (control o experimental) (ej: dividimos a los chicos la mitad en grupo experimental y la otra mitad en el grupo control, y con las chicas igual) 27 2.1.4 BALANCEO Balanceamos cualquier variable que sea relevante en el estudio, puede ser lla variable dependiente u otras variables como sexo, edad, etc. La variable puede tener categorías ya definidas (ej: el sexo) o no (nivel de ansiedad) Puntos de corte: nivel de ansiedad bajo/alto o nivel de ansiedad bajo/medio/alto En caso de 3 niveles(bajo/alto/medio) tendremos los participantes divididos en tres grupos. Dentro de cada grupo de participantes, asignó al azar a las condiciones experimentales. (los niveles de la VI, por ejemplo, grupo control y experimental) 2.1.5 MODALIDADES ESPECIALES DE BLOQUEO Bloqueo natural, algunos estudios utilizan a miembros de la misma familia, porque tiene variables similares, lo cual permite diferenciar las manipulaciones en variables similares de forma paralela. 2.2. DISEÑOS DE DOS GRUPOS EQUIPARADOS Consiste en utilizar las puntuaciones de la Variable Dependiente y escoger las 2 parejas de “casos más extremos” que puntúan igual en la VD (la puntuación más alta y la más baja). Luego un integrante de la pareja formará parte del grupo control y el otro del grupo experimental. El pretest puede ser una amenaza a nuestros resultados → Ya que por la práctica los sujetos pueden aprender el funcionamiento del experimento, por ello a veces en vez de usar la variable dependiente se emplea otra variable (de equiparación) muy parecida a la VD. Ej: En un estudio de rendimiento (VD) emplear como variable de equiparación el cociente intelectual ya que tiene una correlación alta con el VD. (no se suelen usar mucho, son muy costosos, saberse solo la teoría) 2.2.1 VENTAJAS El emparejamiento es perfecto Conseguimos que los grupos sean lo más iguales posibles y cuanto más iguales sean los grupos, más sensibles serán nuestros experimentos. 28 2.2.1 INCONVENIENTES Si queremos mantener el total de participantes, podemos tener que buscar nuevos participantes para completar los emparejamientos. Incluso buscar nuevos participantes con puntuaciones que no habían aparecido entre los que teníamos y, por tanto, no están representadas. Aunque generalmente se emplea la VD como variable de equiparación, no siempre es lo más deseable (amenaza pretest). Por eso, en ocasiones se selecciona una variable diferente, pero relacionada. 2.3. DISEÑOS DE MÁS DE DOS GRUPOS ALEATORIOS El diseño de 2 grupos puede ser Válido para determinar si la VI influye en la VD, pero una vez lo demostramos lo habitual es emplear diseños mas complejos, donde planteemos mas valores de VI para ver en detalle la relación entre las variables. (ej: impacto de ejercicio y la ansiedad, ejercicio alto, medio y alto → vamos a poder determinar qué nivel de deporte físico va a influir más en la variable dependiente(ansiedad).) En este tipo de diseño, la VI puede adoptar muchos valores y eso permite conocer mejor el tipo de relación entre la VI y la VD. Ej: Un medicamento para la ansiedad, en vez de añadir solo dosis altas y bajas también añadir una dosis media. Añadir más valores en la VI nos da resultados mucho más altos. Ej: 3 grupos aleatorios: Problema: ¿Qué método mejora más la memoria? 30 personas mayores → Grupo control, método A y método B Hipótesis: Las personas del grupo B van a tener mejores resultados que el grupo control y el grupo A. Análisis de la varianza (ANOVA → ANalysis Of VAriance) La prueba ANOVA es una técnica estadística que se utiliza para comparar la media de 3 o más grupos y determinar si existen diferencias significativas entre ellas. Permite descubrir si los resultados de una prueba son significativos, es decir, permiten determinar si es necesario rechazar la hipótesis nula o aceptar la hipótesis alternativa. OJO: La importancia de las comparaciones múltiples es contrastar unos grupos entre otros. 29  a) ALGUNOS GRUPOS CONTROL EN LOS DISEÑOS INTERGRUPO EN EL ÁMBITO CLÍNICO: a. Grupo control NO tratado → grupo control = no le aplicamos tratamiento. Único contacto con el investigador, medir la VD. Factores de error: expectativas de cambio entre tratados, el hecho de ver a un terapeuta este diseño no controla efecto placebo. A veces puede haber factores de error y expectativas de cambio = efecto placebo, el ver a un terapeuta, contestar a un cuestionario,... influencias que sean placebos. El no tratar supone un problema ético: cuando existen esas herramientas y estamos con participantes y no les tratamos surge un problema ético → Solución: al grupo control habrá que tratarle una vez acabado el experimento (osease: grupo control en lista de espera) → A las personas en lista de espera se les ofrece el tratamiento, o un sustituto eficaz y aceptable, tan pronto termina el periodo de espera. b) GRUPO CONTROL PLACEBO: Los participantes en una condición atención-placebo tienen contacto con un terapeuta y reciben atención de éste. Placebos psicológicos: factores no específicos del tratamiento (contacto con el terapeuta, explicación de la lógica y procedimientos del tratamiento, etc.) Papel del experimentador puede ser un efecto placebo. Se pretende de esta manera que se generen expectativas de mejoría en este grupo. Problemas éticos: Sólo es admisible si hay un consentimiento informado reconociendo su disponibilidad para recibir o bien una intervención placebo o una intervención de terapia. Calcular efecto específico del tratamiento: Grupo control placebo - Grupo experimental; ej: 6-4= 2. El tratamiento tuvo un impacto de 2. c) OTROS TRATAMIENTOS COMO CONTROLES: Se utilizan cuando estamos investigando un tipo de terapia rara: 1. Les aplicamos una terapia nueva. 2. No se les aplica nada. 3. Se les aplica una terapia que ya se ha comprobado su eficacia. De este modo comparamos la terapia más estándar/habitual con la nueva técnica de terapia. Implican sustituir la atención placebo por una intervención que actualmente se emplea para trabajar con los problemas que presentan los pacientes. Es fundamental que ambos tratamientos se apliquen con la mayor calidad y que usen el tratamiento estándar como comparación únicamente si éste ya ha mostrado en estudios previos su eficacia frente a condiciones control Solo es eficaz en la medida en que los terapeutas controlen igualmente ambos tratamientos y tengan actitudes hacia ambos tratamientos. 30 3. DISEÑOS EXPERIMENTALES INTRAGRUPO Una variable independiente: Dos o más variables. Diseños con los mismos sujetos, se hacen mediciones diferentes variables. Ventajas: Economía: menos participantes y menos tiempo en algunas condiciones. Reducción del error debido a las diferencias individuales: no hay grupos más equivalentes que si empleamos siempre el mismo grupo de sujetos. Inconvenientes: Efecto del aprendizaje: En algunos casos, los participantes pueden ir aprendiendo a lo largo de las repeticiones, de modo que cada vez hacen mejor la tarea con independencia de cuál sea la condición experiencia (ej: son los mismos participantes cuando les ponemos música, cuando no les ponemos, o cuando les ponemos rock, y les hacemos la misma medición por lo q van a ir aprendiendo.) Efecto de la fatiga: En algunos casos, ocurre que al pasar por tantas condiciones (si no le pongo música, que si le pongo música relajante, que si le pongo rock…), los participantes acusan cansancio; y esto afecta negativamente a las últimas medidas, con independencia de la VI. (resultados condicionados por cansancio) Efecto de la motivación: En este caso, el problema es que los participantes pierden la motivación inicial a medida que el estudio se alarga. ¿Condiciona o afecta negativamente hacer diseños intragrupo? no invalida los resultados, pero lo debemos tener en cuenta, y tendrá que aparecer en el informe. 3.1 COMO CONSECUENCIA, PUEDEN SURGIR 2 PROBLEMAS DURANTE EL ESTUDIO Efecto del orden/de la práctica: A pesar de que no se pueda hablar estrictamente de aprendizaje, de que la duración de la tarea y el número de repeticiones sea la adecuada para no producir fatiga y de que nos hayamos asegurado que se mantiene el interés, siempre hay un efecto del orden de la práctica asociados a los efectos mencionados de aprendizaje, fatiga y motivación (No es lo mismo: 1. rock, 2. con música, 3. sin música…que el orden 1. sin música, 2.con música, 3.rock. O no es lo mismo hacer primero la tarea difícil o primero la fácil) Mejora en la práctica a medida que se repiten las mediciones, se practica y mejora más. Efecto de la secuencia o persistencia: Contaminación entre unos tratamientos y otros. (ej: si vamos a estudiar el efecto de diferentes tipos de música en la concentración, 1 música clásica, 2 sin música. el efecto relajante de la música clásica puede manchar (puede dejar restos de relajación) los efectos de la situación sin música) 3.2 MECANISMOS DE CONTROL 1. Efecto del orden/de la práctica: Puede controlarse y/o medirse con un adecuado plan de presentación de los niveles de la VI. Técnicas para controlar → Aleatorización simple o por bloques. Técnicas para controlar y medir → y Reequilibrado/Contrabalanceo y Cuadrado latino. 31  2. Efecto de la secuencia/persistencia Para estas situaciones, existen diseños con el mismo grupo, que además de controlar los efectos asociados al orden, miden los efectos de persistencia. 3.3 TÉCNICAS DE CONTROL DEL EFECTO DEL ORDEN/DE LA PRÁCTICA 1. Aleatorización del orden de los tratamientos o condiciones (orden de presentación de diferentes niveles VI) → Inconveniente: exige gran número de participantes. a. Aleatorización Simple A cada sujeto le vamos a aplicar los diferentes niveles de la V.Independiente en un orden aleatorio. → con número alto de participantes, más posibilidades de que haya reparto equitativo entre combinaciones. RESUMEN: Asignar condiciones de la variable independiente de manera aleatoria. Es la más sencilla. Pero no asegura un equilibrio en la frecuencia de presentación de las condiciones. b. Aleatorización por bloques 1. Creamos bloques previamente que contienen todas las condiciones de la VI en un orden determinado. 2. Posteriormente, presentamos los bloques a los sujetos de forma aleatoria. 3. Repartimos los bloques hasta que todos los participantes hayan recibido todas las condiciones en órdenes equilibrados 4. Cada condición de la VI aparece un número similar de veces en cada posición. Es como una solución a la aleatorización simple, vamos a aplicar a los participantes estos bloques, no hay riesgo de que queden por azar. Nos aseguramos una igualdad en la presentación de cada posición RESUMEN: Garantiza que cada condición experimental se presente un número equilibrado de veces. Primero se define cada bloque con todas las condiciones de la VIi. Dentro de cada bloque las condiciones se asignan en un orden aleatorio. Los bloques garantizan que haya una presentación equilibrada de las condiciones, pero no permite explorar todas las posibles secuencias de presentación. 2. Contrabalanceo o reequilibrado Todas las combinaciones posibles con V. I, asegura el equilibro. Diseño intrasujeto reequilibrado incompleto: De todas las combinaciones posibles, a la mitad de los sujetos, aplicamos AB y a la otra mitad BA, lo mismo, pero en diferente orden Diseño intrasujeto reequilibrado completo: Aplicamos todas las combinaciones posibles, por ejemplo: Primero se presenta AB a todos los sujetos y luego BA a todos los sujetos. Como diseño es más robusto. Es más exhaustivo y tiene como inconveniente que es más costoso. Contrabalanceo completo, ej: le aplicamos a todo los participantes todas las secuencias. ABC ACB BAC BCA CAB CBA RESUMEN: En cada combinación de condiciones de la VI tiene que haber el mismo número de participantes. 2 tipos: completo e incompleto. El más exhaustivo es el completo. Todos los participantes reciben todas las combinaciones posibles. Difícil implementar cuando hay muchas combinaciones. 32  3. Cuadrado latino Es una versión abreviada del contrabalanceo. Se controla mediante matices. Cada nivel siempre va a tener un lugar diferente. Se suelen usar habitualmente pq son más cortos. Inconveniente: Podemos controlar la posición de cada nivel de la variable independiente, pero no controlamos la secuencia porque no hemos podido controlar el efecto de todas las secuencias posibles. RESUMEN: Contrabalanceo abreviado. Se hace con matrices. Permite que cada condición aparezca una vez en cada posición. Asegura que cada condición se presenta en cada lugar de la secuencia. Controla orden, pero no secuencia. Es una buena opción cuando hay muchas condiciones y el contrabalanceo completo es inviable. RESUMEN DE TODO: La aleatorización simple y la aleatorización por bloques reducen los efectos del orden y ayudan a equilibrar la presentación de las condiciones de la VI. Reducen los efectos de secuencias y posición. El contrabalanceo es el más exhaustivo ya que reduce ambos efectos. El cuadrado latino solo reduce el efecto de la posición y es la solución más eficiente cuando hay muchas condiciones de la VI. TIPOS DE DISEÑOS INTRAGRUPOS MÁS FRECUENTES Una sola variable independiente y se aplican todos sus valores a cada participante. Diseño factorial intragrupo (dos o más Vis intragrupo) Diseño factorial mixto (una VI intragrupo y otra VI intergrupo) 33 34  ARIKETAK ACTIVIDAD 7 Experimento 1 Se realizó un experimento para comprobar la efectividad de dos tipos de terapia para el tratamiento de la “fobia a hablar en público”. Los sujetos experimentales fueron estudiantes matriculados en clases de conversación en público en una gran universidad. Se seleccionaron 67 estudiantes que tenían serios problemas de rendimiento en el curso (debido a la fobia) y se los asignó a una de las cuatro condiciones siguientes: - Un grupo de 15 sujetos recibió terapia conductual. - Un segundo grupo de 15 sujetos recibió terapia psicodinámica. - Un tercer grupo de otros 15 sujetos recibió una condición placebo, en la que se les administraron píldoras inocuas e inefectivas que -se les decía- les “curarían” de todos sus problemas. - Un cuarto grupo de 22 sujetos no recibió ningún tratamiento, sino que simplemente respondió a cuestionarios que los otros tres grupos también habían rellenado. Todos los sujetos tenían que hablar en público una vez antes de comenzar el tratamiento y otra vez después de haber completado el tratamiento. La evaluación del nivel de mejoría obtenido entre las dos medidas fue realizada por cuatro psicólogos clínicos que no habían participado en los tratamientos y que ignoraban que sujetos pertenecían a cada grupo. Los resultados indicaron que el 100% de los sujetos tratados con terapia psicodinámica habían mejorado, que el 60% de los sujetos sometidos a terapia conductual habían progresado también, que el 73% de los sujetos sometidos a la condición placebo también habían progresado y que el 32% de los sujetos del grupo no sometido a tratamiento habían, asimismo, mejorado. 1. Señala cuál es el PROBLEMA investigado. 2. Indica los objetivos de la investigación y posibles hipótesis. 3. Indica cuáles son las variables dependientes e independientes. 4. Identifica el tipo de diseño empleado, indicando el número de condiciones experimentales y describiéndolas. 5. Identifica amenazas a la validez interna (posibles variables extrañas que no han sido controladas, así como procedimientos de control implementados para garantizar la validez interna. 6. Identifica amenazas a la validez externa. 7. Comenta los resultados y represéntalos gráficamente. 8. Sugerencias para mejorar la investigación realizada. 9. Además de los puntos arriba indicados, contesta a estas preguntas: - ¿Por qué los psicólogos ignoraban a qué grupo pertenecía cada participante? - ¿Para qué se utilizó el grupo placebo? 35  ACTIVIDAD 7 Experimento 2 Uno de los modelos teóricos sobre la Memoria en humanos que más fuerza ha tenido se basa en la profundidad del procesamiento de la información, suponiéndose un mejor recuerdo cuanto más profundo (en un sentido semántico) sea el procesamiento. La forma típica de comprobar esta teoría ha consistido en comparar la ejecución en memoria bajo condiciones diferentes de procesamiento. Imagina ahora que unos investigadores han diseñado un experimento en el que los participantes deben realizar diferentes tareas con una lista de 30 palabras. En concreto, para 10 de las palabras (Bloque 1) se les pide a los participantes que indiquen el número de letras de la palabra (procesamiento superficial). Para otras 10 de palabras (Bloque 2) se les pide a los participantes que busquen otra palabra que rime con esta (procesamiento intermedio). Para las restantes 10 palabras (Bloque 3) se les pide que imaginen con la mayor viveza posible el significado de la palabra (procesamiento profundo). La misma lista de palabras en el mismo orden es empleada con todos los participantes. En primer lugar, se les presentan las 10 palabras del Bloque 1 (Procesamiento superficial), en segundo lugar, las 10 palabras del Bloque 2 (Procesamiento intermedio) y, en último lugar, las 10 palabras del Bloque 3 (procesamiento profundo). Transcurrida una hora desde la realización de la tarea, todos los sujetos fueron sometidos a una prueba de recuerdo libre. Las medias de palabras recordadas para cada bloque fueron 3, 5 y 8, para el Bloque 1, 2 y 3, respectivamente. Las diferencias entre grupos fueron estadísticamente significativas (p <.05). 1. Señala cuál es el PROBLEMA investigado. 2. Indica los objetivos de la investigación y posibles hipótesis. 3. Indica cuáles son las variables dependientes e independientes. 4. Identifica el tipo de diseño empleado, indicando el número de condiciones experimentales y describiéndolas. 5. Identifica amenazas a la validez interna (posibles variables extrañas que no han sido controladas, así como procedimientos de control implementados para garantizar la validez interna) 6. Identifica amenazas a la validez externa. 7. Comenta los resultados y represéntalos gráficamente. 8. Sugerencias para mejorar la investigación realizada. 36  Unidad 5: Diseños Factoriales 1. Diseños factoriales 1.1. Diseño factorial 2x2 1.2. Nomenclatura: DF 2. Guía para la interpretación 1. DISEÑOS FACTORIALES Dos o más variables independientes Se pueden combinar diferentes tipos de VIs: VI intergrupo Vis experimentales VI intragrupo *Diseño mixto (combinación de VIs intergrupo e intragrupo) VI ex post facto Se combinan todos los valores de una variable con los niveles del resto de las variables. Esto permite estudiar simultáneamente el efecto de cada una de las VIs (efectos principales) más el efecto de la interacción entre variables. P.Ej: VI-1: Tipo de tratamiento psicológico (Conductual Vs Cognitivo) VI-2: Formato de aplicación (Individual vs. Grupal) VD: Ansiedad Social Cada combinación de valores resultante recibe el nombre de “tratamiento” o condición experimental Los participantes se distribuyen aleatoriamente entre las diversas condiciones o grupos Al menos debe haber 10 participantes por celda 1.1 DISEÑO FACTORIAL 2X2 Cognitiva Conductual Individual 20 20 40 Grupal 20 20 40 40 40 1.1.1. PROBLEMAS DEL ESTUDIO ¿Qué tipo de terapia (cognitiva o conductual) reduce más los síntomas de ansiedad social? ¿Qué formato de aplicación (individual o grupal) es más eficaz? ¿Depende del formato de aplicación cuál es la terapia más eficaz? O ¿Depende del tipo de terapia cuál es el formato de aplicación más eficaz? 37 Cada una de las variables independientes, su efecto en las variables dependientes. 1.1.2. HIPÓTESIS DEL ESTUDIO De efectos principales: H1: Los participantes tratados con terapia cognitiva reducirán en mayor medida sus síntomas de ansiedad que los tratados con terapia conductual H2: Los participantes tratados individualmente reducirán en mayor medida sus síntomas de ansiedad social que los tratados de manera grupal De interacción: H3: Los efectos del tipo de terapia dependerán del formato de aplicación. En concreto, se espera encontrar que la máxima mejoría se obtiene cuando el tratamiento conductual se aplica grupalmente, mientras que cuando la aplicación es individual resulta más eficaz el tratamiento cognitivo. LO QUE VAMOS A PRIORIZAR SON LAS HIPÓTESIS DE INTERACCIÓN → si no podemos vamos a los efectos principales (pero eso es secundario, no es q no le demos importancia) Ej: Resultados 10 Cognitiva Conductual 8 6 Individual 3 7 5 4 Grupal 5 9 7 2 0 4 8 Individual Grupal Cognitiva Conductual Puntuaciones post tratamiento de ansiedad social, no tienen diferencia significativa Lo puntuado por los participantes independientemente del tipo de formato/tratamiento que hayan recibido. Lo que han puntuado los participantes independientemente del tipo de tratamiento que hayan recibido. 8 6 Cognitiva Conductual 4 Individual 3 7 5 2 Grupal 5 2 3.5 0 Individual Grupal º 4 4.5 Cognitiva Conductual Entre la cognitiva grupal e individual hay 2 puntos, entre la conductual individual y grupal hay 5. Al ver esto hacia donde tiraríamos? ps tiene pinta de que la terapia conductual de manera grupal es más efectiva. 1.2. NOMENCLATURA Diseño Factorial 2x2 (4 combinaciones) (2 tipos de 1º VI y 2 tipos de 2º variable independiente) Diseño Factorial 2x3 (6 combinaciones), 38  Diseño Factorial 2x2x2 (8 combinaciones), etc. P.Ej: una primera variable es el tipo de terapia: con dos niveles: cognitiva y conductual, una segunda variable tipo formato: individual o grupal, tercera variable: duración, con dos niveles: corta y larga. Número de hipótesis: 1 por cada VI más las hipótesis de interacción que dependen del número de VIs. P.Ej: 2 VI: una hipótesis de interacción (AB) *(n) 3 VI: cuatro hipótesis ▪ Tres de primer orden: AB AC BC (interacciones dobles) → efectos principales ▪ Una de segundo orden: ABC (interacción triple) → interacción Análisis estadístico: Análisis de varianza, indicando como factor cada una de las VI *las hipótesis serían n+1 Ej → Caso: Juegos violentos: ¿Influyen programas infantiles violentos en la posterior elección de juegos violentos por parte de los niños? o H nula: (la negativa) No hay diferencias significativas en el tiempo dedicado al juego violento entre los niños que ven dibujos violentos y los que ven dibujos no violentos o H de trabajo: Los niños que ven dibujos violentos dedican más tiempo al juego violento en la fase con refuerzo positivo que en la fase sin refuerzo positivo. → Estamos midiendo los efectos principales (solo el efecto de UNA de las variables independientes que teníamos que es la visualización de los dibujos). ¿Qué papel tiene el reforzamiento x parte de los adultos en la conducta de juego NO violento de los niños? o H nula: No hay diferencias en el tiempo dedicado al juego violento entre las fases con refuerzo positivo y sin refuerzo positivo. o H de trabajo: Los niños dedican menos tiempo al juego violento en la fase con refuerzo positivo que en la fase sin refuerzo positivo. ¿Interactúan ambos aspectos (dibujos & reforzamiento)? o H nula: No hay interacción significativa entre el tipo de dibujos animados y el refuerzo positivo en el tiempo dedicado al juego violento. o H de trabajo: Hay una interacción significativa entre el tipo de dibujos animados y el refuerzo positivo en el tiempo dedicado al juego violento, de manera que el efecto del refuerzo positivo podría variar dependiendo de si los niños vieron dibujos violentos o no violentos. Experimento donde se visualizan dibujos: la mitad de los niños visualizan dibujos violentos y la otra mitad dibujos no violentos → sería variable intergrupo Todos los niños ante