METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN DE LAS CIENCIAS DEL COMPORTAMIENTO

Preguntas prácticas:

• Problema de la investigación

• Hipótesis

• Variables implicadas

• Metodología usadas

• Diseño que se ha seguido

• Clasificación de variables e hipótesis

Bibliografía principal:

• García y Alvarado (2000): Métodos de investigación científica en psicología.

• Anguera, Arnau, Ato, Martínez, Pascual y Vallejo (1995): Métodos de investigación en psicología.

• Ato (1991): Investigación en ciencias del comportamiento.

TEMA 1: CARACTERÍSTICAS DEL MÉTODO CIENTÍFICO

Introducción:

Supuestos del método científico:

Orden

Determinismo

Comprobabilidad

Objetivos de la investigación científica:

2.1 Descripción

2.2 Explicación

2.3 Predicción

2.4 Control

Estructura de la ciencia:

3.1 Nivel empírico descriptivo

3.2 Nivel teórico explicativo

Funciones de las teorías

5) Estrategias del método científico:

5.1 Método inductivo

5.2 Método deductivo

5.3 Método hipotético - deductivo

6) Desarrollo científico de una disciplina:

6.1 Paradigmas científico

6.2 Preciencia y ciencia normal

6.3 Revoluciones científicas

Bibliografía:

• Arnau, Anguera: Metodología de la investigación en CC del C. Capítulo pg. 9-12: Metodología experimental. 1990.

• Anguera, Arnau, Ato, Martínez, Pascual y Vallejo: Métodos de investigación en psicología. Pg: 23-43. Título: Metodología de la investigación en psicología. 1995.

• Ato, 1991: Investigación en CC del C. Capítulo 1.

• Trianes y Gallardo, 2000: Psicología de la educación y del desarrollo. Pg: 46 -83. Capítulo: Estrategias de investigación científica.

• Bachrach,1982: Cómo investigar en Psicología. Capítulos: 1,2.

• Fernández y Cañas, 1994: Metodología de las CC sociales

• Delgado y Prieto,1997: Introducción a los métodos de investigación de Psicología. Capítulo 1

• Kuhn, 1987: Estructura de las revoluciones científicas.

• Lakatos, 1983: Metodología de los programas de investigación científicas.

• León y Montero, 2003: Métodos de investigación en Psicología y Educación. Capítulo 1

• Moreno, Martínez y Chacón, 2000: Fundamentos metodológicos en Psicología y CC afines. Capítulos 1 y 2.

• Yela, 1994: Problema del método científico en Psicología. Revista: Anuario de Psicología pg: 3 - 12.

TEMA 1: CARACTERÍSTICAS DEL MÉTODO CIENTÍFICO:

Introducción

Existe una gran diversidad de características de las ciencias, pero la mayoría de los autores destacan las siguientes:

• Empiricismo

• Escepticismo

• Parsimonia

• Accidentabilidad

• Replicabilidad

• Empiricismo: debemos distinguir 2 términos: empirismo y empiricismo:

• Empirismo: es un supuesto filosófico según el cuál todo conocimiento humano procede de la experiencia, y, por tanto, no existiría el conocimiento innato, es decir, estaría en oposición al innatismo.

• Empiricismo: es una norma metodológica según la cuál para poseer un conocimiento fiable y válido es necesario obtenerlo mediante su observación y su medida, serían las únicas vías de acceso al conocimiento. Esta norma contrastaría con el racionalismo que resalta la razón como las únicas vías de acceso al conocimiento.

Ambos términos no son conceptos independientes puesto que ambos comparten en común el sentido de la experiencia pero tampoco son términos idénticos. Por lo tanto, empiricismo es todo lo que no pueda ser directa o indirectamente susceptible de observación no tiene existencia científica. A esto se le denomina principio de empiricismo. La inmesa mayoría de las conductas humanas (sentimientos) se perciben indirectamente; por lo tanto, los sentimientos tienen base científica.

• Escepticismo: dado que el conocimiento perfecto es imposible, los científicos deben dudar de la veracidad de sus argumentos (principio del escepticismo) y rinde un alto valor a la ciencia porque fuerza al continuo registro y chequeo de todas las evidencias empíricas que se pueda disponer en un determinado momento. Además, este principio protege a la ciencia de todas las creencias de corte popular y algunas de origen político.

• Parsimonia: permaneciendo todos los factores iguales ante un mismo hecho debemos preferir la explicación más simple sobre la más compleja. Este principio se aplica a todas las disciplinas y en psicología fue defendido teóricamente por la corriente conductista.

• Accidentabilidad ó serendipity: nos afirma que muchos descubrimientos científicos se realizan por mero accidente. Esta facultad de descubrir algo no previsto en el plan inicial de la investigación se denomina accidentabilidad o serendipity. Serendipity: es un término que deriva de “Serendip” trascripción árabe de la isla de Seilam y una novelista inglés del siglo XIII afirmaba que los 3 príncipes existentes en Serendip hacían continuamente descubrimientos causales guiados por su buena suerte.

• Replicabilidad: posibilidad de repetir una investigación original se denomina replicabilidad. Si se produce un resultado positivo, es decir, similar encontrado al inicialmente se incrementa la confianza depositada en la investigación original. Por el contrario si se produce un resultado negativo, sugiere o bien que los resultados iniciales se produjeron por azar (efecto del azar) o bien ha habido una falta de control de variables que han contaminado el trabajo original (efecto del control). En el caso de las ciencias del comportamiento no siempre es posible duplicar cada hecho observado a voluntad.

Supuestos del método científico:

Para hacer ciencia todo científico tendrá que partir de unos presupuestos iniciales en relación con el mundo que le rodea:

Orden

Determinismo

Comprobabilidad

1.1 Orden: El orden afirma que todos los fenómenos no ocurren en la naturaleza de forma caótica sino dentro de un cierto orden que todos científico debe presuponer antes de comenzar sus investigaciones, de no ser así, sería imposible cualquier tipo de generalización o predicción.

1.2 Determinismo: está íntimamente ligado con el anterior y consiste en la aceptación por parte del científico de que cada observación viene determinada por algún acontecimiento anterior y esta a su vez por otro. Si siempre sucede así se denomina determinismo absoluto, si sucede con determinado grado de probabilidad (no siempre) se llama determinismo relativo. La mayoría de las conductas humanas siguen un determinismo relativo.

1.3 Comprobabilidad: todo científico debe estar convencido de que cada paso de la investigación puede ser explicado, es decir, comprobado en el presente o en el futuro. En el momento en el que el problema goce de todos los requisitos necesarios puede ser resoluble. Esto nos hace ver claramente que existen algunos problemas que no son resolubles actualmente, pero que posiblemente lo sea en un futuro, es decir, cuando se dispongan de los medios técnicos, humanos, etc... para su solución; pero hasta entonces no se denominarán científicos puesto que no se podrá comprobar este supuesto.

Objetivos de la investigación científica:

Los objetivos de las ciencias son una consecuencia natural del interés que existe por comprender los fenómenos del universo. De esta forma encontramos 4 objetivos interrelacionados del método científico. Los 2 primeros son de carácter prioritario y los otros 2 de carácter secundario.

Prioritarios:

2.1 Descripción: consiste en describir adecuadamente (con la mayor precisión posible) el fenómeno de interés. La descripción científica difiere de la descripción vulgar en las técnicas usadas para observar, medición de las variables, etc. La descripción vulgar refleja el sesgo personal, subjetivo mientras que la descripción científica se caracteriza por ser más objetiva. Así pues el conocimiento científico comienza con la descripción objetiva del fenómeno de interés.

Ejemplo: si queremos estudiar las manifestaciones de las personas que padecen neurosis obsesiva (no pueden dejar de pensar en algo) lo primero que tenemos que hacer es definir los rasgos diferenciales con las personas que no padecen esta enfermedad.

2.2 Explicación: consiste en conocer las causas del fenómeno, identificar las condiciones antecedentes que provocaron su ocurrencia. Dado que los fenómenos en diversas ocasiones presentan diferentes causas por ello se afirma que la ciencia tiene dinamismo, es decir, no existe una disciplina que posea explicaciones definitivas y concluyentes acerca de todos los fenómenos de su ámbito de estudio. Habitualmente la explicación científica se articula en una teoría. Definición de teoría: conjunto de conceptos, definiciones y proposiciones referentes al problema que estemos estudiando relacionadas entre sí.

Secundarios:

2.3 Predicción: únicamente cuando se ha logrado una descripción objetiva adecuada y una explicación potencial de un fenómeno la ciencia puede permitirse su pronóstico. Puede anticipar la ocurrencia de un evento con anterioridad a su presentación.

2.4 Control: manipulación de las condiciones que determinan un fenómeno. Obviamente, cuando las condiciones antecedentes se conocen puede ser manipuladas para producir el fenómeno deseado. En el caso de la psicología, incluso se ha afirmado que se propone controlar la conducta humana, con lo cuál se eliminaría la voluntad del individuo.

Estructura de la ciencia:

Se dan 2 niveles de sistematización: Nivel empírico descriptivo y Nivel teórico explicativo.

Nivel Empírico descriptivo: en nuestra ciencia consiste en especificar la relación funcional existente entre la variable estímulo o entrada y variable respuesta o salida. Suponiendo ambas variables susceptibles de observación.

Nivel teórico explicativo: se introduce en la explicación de los términos teóricos inobservables, es decir, características o atributos de los fenómenos que no se pueden observar directamente. En nuestra ciencia, consiste en especificar la relación funcional existente entre la variable estímulo y el término teórico por un lado y entre la variable respuesta y término teórico por otro. Una variable de estímulo (VE) es todo aquello que provoca una reacción. Una variable salida o respuesta es la propia reacción en sí.

VE VARIABLE INDEPENDIENTE: investigador (manipulación).

VR VARIABLE DEPENDIENTE: respuesta que emite el sujeto.

En el método científico o modelo general de investigación encontramos una serie de niveles estructurados, formalmente jerarquizados:

Nivel teórico conceptual

Nivel técnico metodológico

Nivel estadístico analítico

Nivel teórico conceptual: se establece las relaciones abstractas de los fenómenos reales, por tanto, este 1º nivel es eminentemente teórico. Dichas representaciones al principio son meras hipótesis tentativas que a medida que van sido validadas se van construyendo las teorías o modelos.

Nivel técnico metodológico: se vincula los conceptos teóricos con la realidad empírica. Esta fase se caracteriza por 2 actividades básicas:

• Operativización de la hipótesis

• Diseño de la investigación: procedimiento que vamos a seguir para la obtención de los datos relevantes de la hipótesis. El plan de investigación: proceso de toma de decisiones que afecta a los aspectos más importantes de la operativización de la hipótesis y es el siguiente:

- En primer lugar la variable independiente: ¿Cuántos valores deben seleccionarse?

• En segundo lugar las variables extrañas. ¿Son relevantes o no? ¿Cómo podemos controlarlas o neutralizarlas?

• En tercer lugar, la variable dependiente ¿Qué sistema de registros utilizaremos?

• En cuarto lugar, variable de sujeto ¿Cómo se seleccionarán los sujetos en la investigación?

• En quinto lugar, variable de procedimiento ¿Cuáles son los pasos a seguir desde que las variables independientes actúan hasta que los sujetos muestran reacción a las mismas?

Nivel estadístico analítico: es propio de la metodología experimental. Consiste en el tratamiento estadístico de los datos a partir del correspondiente diseño.

Funciones de las teorías científicas:

Las funciones básicas que persiguen la construcción de teorías comportamentales son las siguientes:

• Sistematizan el conocimiento estableciendo relaciones lógicas entre entidades inconexas. Entidad inconexa: medio en el que vive el sujeto.

Interrelación Cognitivo (piensa)

entre Conductual (hace)

los Emotivo (siente)

sistemas

• Explican los fenómenos por medio de hipótesis que relacionan las variables del estudio.

• Incrementan el conocimiento derivando nuevas proposiciones de las premisas.

• Refuerza la constratabilidad de las hipótesis.

• Orientan la investigación, ya sea mediante el planteamiento o la reformulación de problemas científicos o bien inspirando nuevas líneas de investigación.

• Ofrecen un modelo de la realidad.

Estrategias del método científico:

Una de las características fundamentales de la ciencia era la replicabilidad. Existen varias formas de conseguir la replicabilidad, mediante el método deductivo, inductivo e hipotético - deductivo.

5.1 Método inductivo: valora la experiencia como punto de partida para la generación del conocimiento, es decir, parte de la observación de la realidad para mediante la generalización de dicha observación llegar a la formulación de la ley o regla científica, es decir, en el método inductivo no existe una teoría explicativa del fenómeno que estemos investigando, sino que se construirá a partir del registro de una gran cantidad de datos.

5.2 Método deductivo: parte de la ley general a que se llega mediante la razón y de ella deduce consecuencias lógicas aplicables a la realidad.

5.3 Método hipotético - deductivo: utiliza una estrategia que mezcla las 2 anteriores puesto que le investigador necesita ir tanto de los datos a la teoría y viceversa. Este método se puede definir como un conjunto más o menos secuenciados que se siguen a la hora de investigar un problema y son los siguientes:

• Definición del problema.

• Deducción de hipótesis contrastables.

• Establecimiento de un procedimiento de recogida de datos.

• Análisis de los resultados obtenidos.

• Discusión de dichos resultados y búsqueda de conclusiones.

• Elaboración de un informe de investigación.

MÉTODO INDUCTIVO MÉTODO DEDUCTIVO

Desarrollo científico de una disciplina:

Lakatos en 1971 propuso la idea fundamental de que las teorías científicas no aparecen de forma aislada sino que se agrupan formando estructuras llamadas programas de investigación.

Programa de investigación: conjunto de aceptaciones fundamentales relativas a los hechos y métodos que considera relevantes y que son compartidas por todos los científicos adscritos a dicho programa.

Jun, años antes, en 1962, sostuvo una visión que guarda semejanza con la Lakatos. Para Kuhn, el desarrollo científico cabe concebirlo como una lucha entre paradigmas rivales.

Paradigmas: es muy semejante al de programa de investigación, aunque tiene la ventaja de incluir los aspectos relativos a la psicosociología de la ciencia a la hora de explicar su configuración y desarrollo, es decir, las leyes y las técnicas que para su aplicación adopta una comunidad científica. Además, el cambio de paradigmas de una disciplina científica se explica en términos de salto cualitativo, es decir, de revolución. Así pues en el desarrollo histórico de cualquier disciplina científica se comienza por una situación multiparadigmática en la que coexisten diferentes paradigmas sin que haya una clara predominancia de algunos de ellos sobre los demás. A esta fase Kuhn la denominó Preciencia. Con el avance de los conocimientos en dicha disciplina se llegaría a un estado de imposición de un paradigma sobre los demás; esta fase la denominó ciencia normal. Cuando tal paradigma debido a razones tanto teóricas como políticas comenzara a fallar en su objetivo de dominar el trabajo científico en una determinada disciplina, surgiría un periodo de crisis que daría lugar a una revolución cuando un nuevo paradigma se impusiera al resolver satisfactoriamente los problemas del anterior, de tal modo que la disciplina entraría en un nuevo periodo de ciencia normal.

En nuestra disciplina, en el 1º tercio del siglo XX nos encontramos en una situación multiparadigmática. Teníamos las siguientes teorías que explican la conducta:

• Psicoanálisis

• La Gestalt

• Conductismo

• Psicología Soviética (Luria)

Después de la II Guerra Mundial la psicología entró en una fase de ciencia normal, es decir, una teoría tenía mayor poder explicativo que las demás. Este fue el caso del conductismo.

A mediados de los 50, la psicología entró en un periodo de crisis, puesto que el conductismo no explicaba los procesos psicológicos internos y por esto comenzó a fallar.

A finales del siglo XX apareció una fase de revolución, imponiéndose un nuevo paradigma: la Psicología cognitiva.

La representación a seguir en el avance de cualquier disciplina científica sigue estas fases:

PRECIENCIA

CIENCIA NORMAL

CRISIS

REVOLUCIÓN

TEMA 2: METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN EN PSICOLOGIA

1) Clarificaciones terminológicas y conceptuales

1.1. Concepto de método

1.2. Concepto de metodología

1.3. Concepto de técnica

2) Metodología de investigación. Clasificación.

2.1 Estrategia manipulativa

2.1.1 Metodología experimental

Características

Etapas en el procedimiento experimental

Criterios de clasificación de los diseños experimentales.

Técnicas de análisis más utilizadas.

2.1.2 Metodología cuasi - experimental: características y diseños.

2.2 Estrategia no manipulativa

2.2.1 Metodología de encuesta selectiva o correlacional.

Características en la metodología de encuesta

Tipos de encuesta y diseños

Fases en la metodología de encuestas y procedimientos de recogida de la información.

Técnicas de análisis más utilizadas.

2.2.2 Metodología observacional

Características en la metodología observacional

Fases en la metodología observacional

Procedimiento de recogida de la información y diseños

Técnica de análisis más utilizada

3. Otras aproximaciones de la investigación en Psicología

Bibliografía:

Anguera, M.T. (1990). Metodología observacional. En J. Arnau, M.T. Anguera y J. Gómez (Ed.), Metodología de la investigación en Ciencias del Comportamiento, (pp. 125-236). Murcia: Secretariado de Publicaciones de la Universidad de Murcia.

Anguera, M.T. (1992). Metodología de la observación en las ciencias humanas. Madrid: Cátedra.

Arnau, J. (1990). Metodología Experimental. En J. Arnau, M.T. Anguera y J. Gómez, Metodología de la investigación en ciencias del comportamiento (pp. 9-122). Murcia: Secretariado de Publicaciones de la Universidad de Murcia.

 

Arnau, J. (1995). Metodología de la investigación psicológica. En M.T. Anguera, J. Arnau, M. Ato, R. Martínez, J. Pascual y G. Vallejo (Eds.), Métodos de investigación en Psicología (pp. 23-43). Madrid: Síntesis.

Ato, M. (1991). Investigación en ciencias del comportamiento. Vol. 1: Fundamentos. Barcelona: PPU. Capítulo 2, 4.

García Jiménez, M.V. y Alvarado, J. (2000). Métodos de investigación científica en psicología: experimental, selectivo, observacional. Barcelona: E.U.B.

 

Gómez, J. (1990). Metodología de encuesta por muestreo. En J. Arnau, M.T. Anguera y J. Gómez (Ed.) (pp. 239-304), Metodología de la investigación en Ciencias del Comportamiento. Murcia: Universidad de Murcia.

Martínez Arias, M.R. (1995). El método de encuestas por muestreo: Conceptos básicos. En M.T. Anguera, J. Arnau, M. Ato, R. Martínez, J. Pascual y G. Vallejo (Eds.) (pp. 385-431), Métodos de investigación en Psicología. Madrid: Síntesis.

Navas, M.J. (2001). Métodos, diseños y técnicas de investigación psicológica. Madrid: UNED. Capítulo 9-11.

 

 

Clarificaciones terminológicas y conceptuales:

Se entiende por método científico el procedimiento mediante el cuál podemos analizar un conocimiento objetivo de la realidad. Por tanto, nos podemos preguntar si en realidad existe una multiplicidad de métodos científicos o bien uno solo. La respuesta es que hay un solo método común a todas las disciplinas pero el método científico tiene procedimientos particulares que son las denominadas metodologías o estrategias de investigación. A su vez, cada metodología posee unos procedimientos particulares de investigación que son las técnicas, así podemos hablar de metodología selectiva, manipulativa, cuasi-experimental, etc. También hablamos de técnicas estadísticas, experimentales, observacionales, etc.

Metodologías de investigación. Clasificación:

En función del grado de intervención del experimentador del estudio podemos distinguir entre metodología manipulativa o no manipulativa.

• Metodología manipulativa: el investigador escoge la variable independiente que va a manipular, así como los diferentes valores que puede poseer. Abarcaría a la metodología experimental y a la cuasi-experimental.

• Metodología no manipulativa: el investigador no interviene en la investigación ,es decir, no escoge los valores de las variables que vaya a manipular. Pues en esta metodología no suele haber variables independientes. Abarcaría a la metodología selectiva o correlacional y a la metodología observacional.

Metodología experimental

2.1 Metodología manipulativa

Metodología cuasi-experimental

2.1.1. Metodología experimental

La metodología experimental representa básicamente el método científico por excelencia cuyo objetivo es la identificación de las causas y la evaluación de sus efectos. Este objetivo se consigue introduciendo variaciones sistemáticas en la causa a la que denominamos factor independiente (VI) y observando las variaciones que se producen en uno o varios aspectos del efecto, que se denomina respuestas o variable dependiente (VD) evitando al mismo tiempo que se introduzcan variables contaminadoras o también denominadas variables extrañas (VE). Una VE es aquella que puede tener efectos en la investigación pero no es el objetivo del plan inicial de la misma. Ejemplo: hacemos un examen, y a la gente que está fuera molestando son VE.

La variable independiente al menos deben poseer 2 valores distintos; a estos valores se les denominan niveles, de manera que una VI tiene que poseer 2 niveles. Dicho niveles los escoge el experimentador así como la variable independiente también. La VI se manipula, la VD se registra, se mide, se evalúa y la VE se controla.

Para evitar que las variables extrañas pueden tener algún efecto en la investigación se utilizan procedimientos de control. Existen 2 formas básicas de investigación experimental, una es la investigación de laboratorio y la otra investigación de campo.

• Investigación de laboratorio: se emplea en contextos altamente artificiales, en dónde el control sobre la producción del fenómeno es máximo.

• Experimental de campo: siempre se desarrolla en ambientes más naturales, en el contexto habitual del sujeto que vamos a estudiar. Y el control sobre la producción del fenómeno es mínimo.

Características:

En general las características que presenta la metodología experimental son:

• Sistematizan todo el proceso de estudio.

• Provoca el fenómeno que vamos a estudiar.

• Controla el ambiente y todo aquello que no se desea investigar pero que puede influir.

• Se presenta la variabilidad de un acontecimiento que es precisamente el hecho que se desea estudiar.

De acuerdo con estas características generales podemos definir el experimento como la observación sistemática de fenómenos provocados en condiciones estrictamente controladas en las que todo permanece constante menos una que se hace variable. Así definido el experimento sólo se podría llevar acabo en situaciones de laboratorio. Sin embargo, fue Campbell en 1969 el autor que amplió la noción de experimental a 3 situaciones más. De esta forma distinguió entre diseños experimentales puros, cuasi- experimentales y diseños preexperimentales.

• Diseño experimental puro o aleatorio: se siguen siempre en un ambiente de laboratorio con un control riguroso de las condiciones experimentales y la asignación de los sujetos a los grupos experimentales es aleatoria, es decir, al azar. Grupo experimental: grupo de sujetos que va a formar parte de la investigación. Escogeremos tantos grupos experimentales como necesitemos.

• Diseño cuasi - experimentales: se pueden desarrollar tanto en laboratorio como en ambientes naturales y los grupos de sujetos son de carácter natural, es decir, no se han asignado de manera aleatoria sino que el grupo de personas está ya formado con respecto alguna característica del estudio. Ejemplo: si yo quiero conocer el efecto que provoca un tratamiento para disminuir el tabaco, el grupo de sujeto son fumadores.

• Diseño preexperimental: siempre se llevan acabo en ambientes naturales y los grupos son de carácter natural.

Las características básicas de una investigación experimental son 2: manipulación de la VI y control de VE. La técnica que más se utiliza para el control de variables extrañas es la aleatorización.

La aleatorización presenta 2 vertientes:

• Asignación aleatoria de los sujetos a los grupos experimentales.

• Asignación aleatoria de los grupos experimentales a los niveles o valores de la VI.

La asignación aleatoria se utiliza en la metodología experimental dónde se presenta un elevado control de variables extrañas y ambas vertientes de la asignación aleatoria.

Etapas en el procedimiento experimental:

Sigue las siguientes fases:

• Planteamiento del problema

• Formulación de la hipótesis y selección de las variables implicadas.

• Diseño experimental que se vaya a seguir.

• Procedimiento de recogida de datos que vayamos a utilizar.

• Análisis estadístico de los mismos.

• Comprobación empírica de la hipótesis de trabajo formulada.

• Conclusiones que podemos extraer del estudio y la elaboración del informe científico.

1.- Planteamiento del problema:

El problema de la investigación debe reunir 3 requisitos:

• Formulación concreta, no ambigua.

• Debe relacionar las variables del estudio.

• Siempre debe ir en forma interrogativa.

Lo primero que debemos hacer es buscar información bibliográfica para conocer las principales líneas de estudio que se hallan realizado ya. Para ello hacemos uso de las denominadas fuentes primarias o secundarias:

• Fuentes primarias: nos presentan la información bibliográfica de manera directa, como es el caso de las revistas psicológicas, libros de texto, tesauros (diccionario con la primera letra), enciclopedias...

• Fuentes secundarias: no presentan la información de manera directa, sino que nos dicen como conseguirla. Ej.: búsquedas informatizadas o también en “psychological abstracts”.

2.- Hipótesis y objetivos de la investigación:

Una hipótesis es la respuesta que el investigador avanza como solución tentativa al problema planteado implica, por tanto, una aseveración en la que una de las variables debe quedar en función de la otra, es decir, la respuesta debe quedar en función de la VI.

R: f(E) VD: f(VI)

Con respecto a las variables distinguimos entre variables relevantes y no relevantes:

• Variables relevantes: son aquellas que afectan de manera directa a nuestra investigación como es el caso de las variables independientes y variables extrañas.

• Variables irrelevantes: no afectan a la investigación. Sólo se miden, como es el caso de variable dependiente.

Existen 3 formas de conseguir el control de la variable extraña: mediante el diseño, técnicas estadísticas y técnicas experimentales. En cualquier investigación nos podemos encontrar diversidad de respuesta en los sujetos.

Cualquier investigación la variabilidad total de respuesta es:

ST2 = S21º + S22º + S2e

S2 = Varianza o variabilidad

T = total

1º = primaria = efecto que tiene la VI sobre VD

2º = secundaria = efecto que tiene la VE sobre VD

e = error = fluctuaciones aleatorias que se pueden presentar en la investigación y son impredecibles. Ej. uno de los aparatos que utilices falle en algo y no nos demos cuenta. Diferencia individuales que se puedan presentar en la investigación de los sujetos.

Decía Kerlinger la S21º tiene que ser máxima. Si se presentan errores deben ser mínimos o nulos. Si existen 2º se deben controlar. A este principio Kerlinger le llamó: Max (1º) - Min (e) - Con (2º)

El diseño de la investigación es el plan a seguir en la misma y trata de aspectos como las variables que se han escogido, los sujetos que participan en la muestra como va a ser la forma de presentar la tarea experimental a los sujetos, etc.

3.- Diseño experimental que se vaya a seguir:

Existen una serie de criterios que nos permiten clasificar a los diseños experimentales y son los siguientes:

• Según el número de sujetos: que vayan a formar parte de la muestra distinguimos entre diseño experimental clásico y único.

• Diseño experimental clásico: también se le denomina diseño de grupos o diseños de comparación de grupos cuya muestra de sujetos (N) es mayor que 1, es decir, más de un sujeto va a formar parte de la muestra experimental. (N>1)

• Diseño de caso único o sujeto: la muestra está formada por un sujeto N = 1. Este diseño se estructuran en distintas fases, dónde siempre aparece una FASE A denominada línea base y una FASE B denominada fase de tratamiento, dónde se aplican la VI. Estas fases se pueden repetir a lo largo de casos únicos. En la fase A se registra la conducta que queremos estudiar hasta que se mantenga más o menos estable, una vez que la fase A se ha estabilizado aplicamos el tratamiento ó fase B.

• Según el número de variables independientes: en la investigación distinguimos entre diseños:

• Unifactoriales o también llamados simples dónde sólo se manipula una variable independiente y los diseños factoriales dónde se manipulan 2 variables independientes o más.

• Factorial: hace referencia a la estructura de cruzamiento de los niveles de la/s VI, por eso sería más deseables denominadas diseños de múltiples VI.

• Según el número de variable dependiente: distinguimos entre diseños univariantes (una sólo VD) y diseños multivariantes (más de 1 VD).

• Según el número de sujetos presentes en cada condición experimental: distinguimos entre diseños:

• Equilibrados: presentan el mismo número de sujetos en cada condición experimental.

• No equilibrados: no presentan el mismo número de sujetos.

• Según la comparación de tratamiento administrados a los sujetos, distinguimos entre diseño intersujeto, diseño intrasujeto o también denominados diseños de medidas repetidas y diseños mixtos o de medidas parcialmente repetidas.

• Diseño intersujeto: seguiría la siguiente estructura: 2 VI con 3 niveles cada una de ellas. Tenemos en un diseño intersujeto tanto grupos experimentales distintos como condiciones experimentales.

a1 b1

A B

a2 b2

a3 b3

VI

VI

GE1" GE2"GE3"GE4"GE5"GE6"GE7"GE8"GE9

• Diseños intrasujetos: y de medidas repetidas. Sólo se emplea un grupo experimental que pasa por todas las condiciones experimentales.

a1 b1
A a2 B b2

a3 b3

3x 3 = 9 condiciones experimentales

• Diseño experimental mixto: utilizan ambas estrategias, es decir, intrasujeto como una intersujeto. Por lo tanto, al menos unas de las variables debe ser una variable intersujeto y otra de las variables intrasujeto (aunque estas se pueden repetir).

a1 b1
A a2 B b2

a3 b3

- INTER- - INTRA-

3x3= 9 condiciones experimentales.

GE1"GE2"GE3

• Según las combinaciones de las condiciones experimentales:

Distinguimos entre diseños completos que son los que siguen una estructura de pensamiento e incompletos que sigue una estructura de anidación.

• Completos: se cruzan todos los niveles de todas las VI.

a1 b1
A a2 B b2

a3 b3

• Una estructura de anidación: sólo se cruzan algunos niveles con algunos niveles.

• Según el parámetro temporal de la VD: distinguimos entre diseños transversales y longitudinales.

• Transversales: se emplean en la investigación experimental y estudian la conducta de diferentes de grupos de sujeto en un mismo periodo temporal.

• Longitudinales: se emplean con frecuencia en la investigación cuasi - experimental y la no experimental. Estudian la conducta del mismo grupo de sujetos registrándose la VD en diferentes temporales.

• Según la técnica de formación de los grupos: distinguimos entre:

• Diseños de grupos al azar: en los que se emplean la aleatorización como técnica de control de variables extrañas.

• Diseños de bloques: en los que se emplean la técnica denominada apareamiento o bloqueo; con esta técnica se consigue formar grupos homogéneos de sujetos; en alguna característica obtenida a partir de la puntuación de una o más variable de bloqueo siendo esta una variable de medida relacionada con la VD del estudio.

• Diseños intrasujeto: el sujeto se emplea como técnica de control en donde se puede considerar que el tamaño del bloque es único, un solo grupo.

• Según el ajuste estadístico: se distingue diseños con covariables y diseños sin covariables.

• Covariables: son aquellos que emplean el análisis de la covarianza para controlar estadísticamente a una variable extraña (1 ó más)

• Sin covariables: no se da esta condición.

• Según el grado de control: distinguimos entre diseños experimentales y diseños cuasi-experimentales.

• Diseños experimentales: manipulación y control.

• Diseños cuasi-experimentales: presentan un menor control de las variables extrañas y falla alguna de las 2 vertientes de la asignación aleatoria (si no las 2) y por esta razón los grupos de sujetos son naturales.

METODOLOGÍA CUASI-EXPERIMENTAL:

• Menor control de las VE

• Falla asignación aleatoria

• Grupos naturales

PRE TTMTO POST

VD VI VD

Los diseños que más se emplean son: pre y post tratamiento donde en la fase de pretratamiento se mide la variable objeto del estudio (VD). En la fase de tratamiento se aplica la VI y la de postratamiento se vuelve a medir la VD. Los diseños cuasi-experimentales y los de casos únicos son los que más se utilizan en la clínica porque en esta se estudian patologías. Los grupos de sujetos presentan esa enfermedad y lo que son grupos de sujetos naturales. Después se comparan las respuestas de los sujetos en la fase pre con la post, no deben ser iguales, cuánto mayor sea las medidas distintas, mayor efectividad del tratamiento. Si el tratamiento no ha tenido efectividad alguna pre y post deben ser iguales. Lo mismo que el caso único necesita estabilidad en las medidas pre porque si no, no se puede ver la efectividad del tratamiento.

La técnica de análisis que más se emplea en la metodología manipulativa es el análisis de la variabilidad en las respuestas de los sujetos, es decir, análisis de la varianza o anova.

Cuando planteamos una investigación debemos tener formulada la hipótesis nula e hipótesis alternativa. La hipótesis nula no establece diferencias entre las distintas condiciones experimentales, por lo tanto, dará igual pasar por una condición experimental que por otra.

H0 = 1 = 2= 3= 4

En cambio en la hipótesis alternativas si establecemos diferencias entre las distintas condiciones experimentales de manera que ya adelantamos que condición experimental será mejor o peor que las demás.

H1: 1 > 2

Cuando efectuamos el análisis de la varianza se establece una probabilidad de la hipótesis nula (H0). ¿En cuánto no me equivoco al dar como válida la hipótesis nula? 95%. ¿Qué % de error asume el investigador? 5% , es decir, cuando el investigador acepta la H0. Si el error fuese mayor, no te podrías fiar del estudio.

P " 0.05 5%

P " 0'05 H0

H1

La decisión de aceptar o rechazar la hipótesis nula que se formulan en todas las investigaciones proviene de la teoría decisión estadística.

2.2 Estrategia no manipulativa.

2.2.1 Metodología de encuesta selectiva o correlacional.

La encuesta puede ser utilizada como una técnica de recogida de datos o como una metodología en sí.

• Cómo técnica 1º; la encuesta se puede utilizar en cualquier metodología para registrar las VD, es decir, una metodología experimental puede pasarla a los sujetos una encuesta o cuestionario para medir la VD y no deja de ser una metodología experimental.

• Cómo 2º técnica tiene sus propias fases, es decir, sus propios procedimientos. Se le denomina selectiva también, porque emplea la selección aleatoria (no asignación). Con la selección escogemos una muestra de sujetos al azar representativa de una población. Es la única metodología que emplea la selección aleatoria y con ello conseguimos alcanzar la validez externa de la investigación, es decir, dado que los sujetos son representativos de una población, podemos aplicar los datos obtenidos en el estudio a otras poblaciones/sujetos/contextos similares, es decir, podemos generalizar los datos encontrados en el estudio.

¿Por qué no se debe llamar correlacional a esta metodología? Porque la correlación es más una técnica de análisis de datos que una metodología.

Características de la metodología encuesta:

• No existe causalidad entre las variables. Es una relación casual, no causal.

• Aunque se pueden formular hipótesis, es habitual plantear más bien los objetivos a lograr.

• Sólo existen VD y VE. Si 2 o más VD se repiten siempre en cuanto a su relación, en el mismo orden, intensidad, relación y dirección, quizás pensemos que alguna de ella está actuando como causa.

• El diseño suele reducirse a la mera aplicación de las pruebas psicológicas (test de personalidad, cuestionario de ansiedad, etc).

• El análisis de datos es un factor fundamental en toda la investigación.

Tipos de encuestas y diseños:

Transversales

Existen 2

Longitudinales

• Transversales: miden la/s mismas VD a través de diferentes sujetos en un periodo de tiempo limitado, generalmente corto. Ej.: queremos estudiar la riqueza de vocabulario que pueda existir en secundaria, bachillerato y universidad. VD: riqueza de vocabulario.

• Longitudinales: se repite la medición de las VD en los mismos sujetos en un periodo de tiempo prolongado. Ej.: queremos estudiar cuál puede ser la riqueza de vocabulario existente cuando un sujeto tenga 8,10,12 años. Es el mismo sujeto y misma VD a lo largo del tiempo.

Las encuestas 1º y 2º dan lugar a diseños transversales y longitudinales:

• Diseños transversales: se mide VD una sola vez, en 1 o 1 grupo de sujetos distintos.

• Diseños longitudinales: se dividen en diseño de panel, diseño tendencia y diseños de cohorte.

• Diseño de panel: se caracteriza por estudiar el análisis de los cambios producidos de la VD, realizando a la misma muestra de sujetos (panel de individuos) en diferentes momentos (tandas) durante un periodo de tiempo prolongado.

• Diseño de tendencia: se sigue la repetición de encuesta transversales en momentos temporales distintos y con muestra equivalente de sujetos distintos pertenecientes a la misma población.

• Diseño de cohorte: se sigue una estrategia transversal y longitudinal por ello también se le denomina diseños mixtos. Se planifican estos diseños para estudiar a grupos de sujetos numerosos que presentan alguna característica común relevante denominada “cohorte” y que generalmente es la edad, haber padecido alguna enfermedad, haber pasado por alguna situación social crítica, etc y siempre en relación con otras cohortes (grupos de sujetos).

Fases en la metodología de encuesta y procedimientos de recogida de información:

Las fases a seguir en la metodología de encuesta se desarrollan en función de 3 ejes fundamentales:

• Diseño de la encuesta

• Obtención de datos

• Explotación de la encuesta

• Diseño de la encuesta (1º eje): comenzaría con la formulación de la hipótesis y especificación de las variables implicadas, en relación con el problema planteado en el estudio. De esta forma se seleccionarían aleatoriamente los sujetos que van a formar parte de la muestra y se construiría lo que se llama “Encuesta piloto”. Esta encuesta se elabora con objeto de poder subsanar los posibles errores que se puedan presentar en la misma, es decir, preguntas que no se comprendan bien, que no estén bien redactadas, si existen alternativas de respuesta puede que no sean las oportunas, quizás las instrucciones no estén bien concretadas para entender la tarea, etc.

• Obtención de datos (2º eje): comienza una vez se ha seleccionado la muestra de sujetos y llegaría hasta la aplicación de la encuesta definitiva que no es más que la encuesta piloto sin errores.

• Explotación de la encuesta (3º eje): comienza cuando recogemos las respuestas de los sujetos a cada ítem o pregunta de la encuesta. Una vez recogidos los datos efectuamos el análisis estadístico oportuno y presentamos los resultados del estudio en un informe científico.

c) Procedimiento de recogida de datos en la metodología de encuesta:

Son 4 los más frecuentemente utilizados en la metodología de encuesta:

• Entrevista personal

• Encuesta telefónica

• Encuesta postal

• Entrevista asistida por pc

• Entrevista personal: es la más utilizada en psicología y las ciencias de la salud en general. El entrevistador pregunta directamente a la persona entrevistada y es el procedimiento más fiable de recogida de datos.

Ventajas:

• Se puede establecer una relación de confianza entre el entrevistador y entrevistado ya que ambos están presentes.

• Permite aclarar dudas que se presente en el desarrollo de la entrevista.

• Proporciona elevadas tasas de respuesta.

• Podemos obtener información no verbal del sujeto.

Inconvenientes:

• Se puede introducir el sesgo del entrevistador, es decir, sin proponérselo el entrevistador puede inducir a un tipo de respuesta, por tanto, requiere un entrenamiento esmerado del entrevistador y por ello el personal que vaya a pasar la encuesta nos presentará un presupuesto económico más elevado.

• Encuesta telefónica:

Ventajas:

• Menor cuantía económica que la entrevista personal.

• Permite acceder a zonas geográficas más amplia.

• Proporciona elevadas tasas de encuestas.

Inconvenientes:

• Problemas para contactar con las personas seleccionadas.

• Es más difícil establecer una relación de confianza.

• Perdemos la información de tipo no verbal.

• Suele ser menos adecuada cuando tratamos temas personales y delicados de los sujetos.

• Encuesta postal: consiste en enviar el cuestionario a los sujetos seleccionados dónde aparezcan las instrucciones muy claramente especificadas, concretas sin ambigüedades.

Ventajas:

• Cuantía económica mucho menor.

• Pueden llevarse acabo con escaso personal y recursos.

• Se evita el sesgo del entrevistador.

• Permite disponer del todo tiempo necesario para responder a cada pregunta.

• Produce en los sujetos una sensación de anonimato.

Inconvenientes:

• Se suelen dar menores tasas de respuesta, porque es frecuente que los sujetos dejen sin contestar algunas preguntas.

• No sabemos si la persona que responde la encuesta es a la que va dirigida.

• Se pueden presentar la incapacidad para responder a esta encuesta por personas que no sepan leer ni escribir.

• Al igual que otros procedimientos, perdemos la información no verbal.

• Entrevista asistida por pc: se puede emplear de manera única o en conjunto con otras anteriores. El entrevistador se situaría frente a un terminar de pc y a partir de aquí llamaría telefónicamente a un sujeto seleccionado, es decir, a partir de ese momento seguiría el mismo procedimiento que la encuesta telefónica.

Ventajas:

• Rapidez en la recogida de datos.

• Mayor calidad de la información, al eliminarse los posibles errores de codificación de datos, puesto que las respuestas de los sujetos se registran de manera inmediata.

Inconvenientes:

• Sesgo del entrevistador.

• Mayor coste en la preparación y entrenamiento de los entrevistadores.

• Que se bloquee el pc.

Técnica de análisis en la metodología de encuesta:

La más usada es la correlación, es decir, la variación conjunta entre 2 o más VD, la correlación entre 2 variables o más pueden oscilar entre el valor [-1,0,1] de tal manera que la correlación entre 2 variables es próxima o igual a 1. Cuando al aumentar una de ellas también lo hace la otra, o bien cuando una de ellas disminuye también lo hace la otra. Esta correlación recibe el nombre de “relación o correlación directa o perfecta”.

Supongamos que tengamos 2 VD, queremos estudiar la relación existente entre ansiedad e inteligencia (VD), la representación gráfica de la correlación directa o perfecta quedaría así: una línea recta ascendente.

Directa o perfecta

[-1,0,1]

Una correlación próxima o igual a -1 (
) indica una relación indirecta o inversa entre las variables. De manera que cuando una aumenta la otra disminuye y viceversa.

Representación gráfica:

Indirecta o Inversa

Una correlación igual o menor que 0, indica que no existe relación entre ambas variables. Representación gráfica quedaría una nube de puntos, es decir, cuando una de las variables aumenta no sabemos lo que hará la otra, a veces aumentará otras no, y viceversa.

Correlación nula

2.2.2 Metodología Observacional

Puede entenderse como una técnica de recogida de datos o como una metodología en sí. Como técnica de recogida de datos se emplearía para registrar o medir la VD en cualquier metodología, es decir, en una metodología cuasi-experimental podemos emplear la observación para registrar la VD y no por ello deja de ser una estrategia manipulativa. Como metodología tiene sus propios procedimientos / características / fases a seguir que son:

Las características que presentan la metodología observacional (también llamada metodología de campo):

• El problema a estudiar consiste al principio en especificar el tema general que se desea investigar, aunque puede formularse hipótesis es más frecuente establecer los objetivos a conseguir, generalmente la técnica más usada es la observación que puede ser participante o no participante.

• Fases en la metodología observacional: en esta al igual que en el resto de las metodologías presentan una serie de fases que son comunes, es decir, el planteamiento del problema, la formulación de hipótesis, la recogida de datos, análisis de los mismos y el informe científico. Porque todas son características del método científico. Y cada una de las metodologías tendría unas fases concretas de esa metodología. En el caso de la metodología observacional se corresponde con el plan de actuación que consiste en siguientes apartados:

• ¿Qué vamos a observar? que se concreta mediante el sistema de categorías o categorización : asignar números a cada conducta. Ej.= si estamos estudiando la conducta de mirarse 2 personas A y B podemos categorizar / codificar dicha conducta que es asignar número. Asignamos 0 cuando no sucede la conducta que queremos observar. Asignaremos 1 cuando A es la única que mira a B. Asignamos 2 cuando B mira A y el dígito 3 cuando A y B se miran. Una secuencia de dígitos 1,3,2 significaría: A mira B, A y B se miran, B mira.

• ¿Cómo vamos a realizar la observación? Esto se lleva acabo mediante un sistema de registros, es decir, mediante la duración, frecuencia, intensidad, etc, de las conductas que vamos a observar.

• ¿Cuándo y a quién vamos a efectuar la observación? Para ello debemos plantear los intervalos de observación y la muestra de sujetos, es decir, cuáles van a ser las sesiones de observación, si 2 horas por la mañana durante una semana, si 15 minutos por la mañana y por la tarde durante un mes, si 10 minutos cada 2 horas a lo largo del día, etc. Con respecto a la muestra de sujetos debemos conocer si vamos a observar a una sola persona, a un grupo o a una muestra de la población.

• ¿Dónde realizar la observación? Puede llevarse acabo en un ambiente natural o de laboratorio. En el natural es el medio dónde se presente la conducta a observar, es decir, en la clase, calle, en su casa, con los amigos... En el de laboratorio se realiza en un lugar artificial no habitual para la conducta y se emplean para ello espejos unidireccionales o unidimensionales. Finalmente en el plan de actuación tenemos la observación conocida o desconocida por parte del sujeto observado.

• ¿Qué ocurre cuando el sujeto sabe que está siendo observado? Puede presentarse una conducta reactiva, es decir, se comporta de la manera que piensa que se espera y no como realmente lo hace. Para ello necesitamos que los observadores estén bien entrenados en la recogida de la observación.

• Procedimientos y diseños en la metodología observacional:

Existen diversas formas de recoger la información en función de una serie de criterios que son los siguientes:

• En función del grado de estructuración, distinguimos entre observación sistemática y no sistemática.

• Sistemática: implica un registro selectivo de la conducta que se desean observar.

• No sistemática: se desconoce que conducta nos interesa observar y por lo tanto, se comienza registrando todo lo que sucede sin orden alguno.

• En función del grado de inferencia: distinguimos entre observación directa o indirecta.

• Directa: se registran aquellas conductas que se pueden percibir sin tener que utilizar instrumento alguno o realizar inferencia. Ejemplo: Número de veces que parpadea una persona.

• Indirecta: las conductas se deben registrar realizando inferencias o usando instrumentos. Ejemplo: cómo es el caso de la manifestación de un estado emocional.

• En función del observador: distinguimos entre observación participante y no participante:

• Participante: el investigador se incluye como un miembro más del grupo que va a observar. Este procedimiento puede presentar problemas de interacción. Ej: se da cuando la policía se inserta en grupos de narcotraficantes.

• No participante: no se incluye el investigador en el grupo que se va a observar.

• En función del lugar de la observación: se distingue entre natural y de laboratorio.

• En función del conocimiento de la presencia del observador: conocida y desconocida (con los espejos el sujeto no sabe si está siendo observado). También se suelen emplear cámaras de video y grabadoras de voz en las desconocidas.

Diseños observacionales:

La estructura de estos se construye a partir de la combinación de 3 criterios como son: temporalidad del registro, las unidades observadas y el nivel de respuesta.

• Temporalidad del registro: se diferencia 2 tipos de diseños.

• Puntual: se sigue en un momento temporal concreto.

• Seguimiento: periodo temporal prolongado.

• Unidades de observación: se distingue entre:

• Idiográfico: cuando se observa a una sola persona.

• Nomotético: se observa a un grupo de personas.

• Nivel de respuesta: se distingue entre:

• Unidimensionales: registran una sola conducta, un solo nivel de respuesta.

• Multidimensionales: presentan varias conductas y varias

respuestas.

d) Técnicas de análisis:

El análisis de datos en la metodología observacional puede ir desde la simple descripción de lo que sucede hasta el empleo de modelos matemáticos como el denominado x2 o Chi o Ji al cuadrado. También es muy habitual usar la fiabilidad de interjueces a través del índice de concordancia, que no es más que el grado de acuerdo que puede haber entre distintos observadores que registran una misma conducta.

3. Otras aproximaciones de investigación en Psicología:

Se corresponde con la simulación de procesos que surgió debido a la revolución tecnológica de la información, así pues se puede resaltar 4 funciones básicas que el pc desempeña en la investigación:

• Analogía y metáfora de la formulación de teorías.

• Instrumento para la construcción y prueba de modelos.

• Equipar básico para la investigación.

• Herramienta básica para el análisis de datos.

A la 2º función se le denomina simulación de procesos que difiere de la llamada inteligencia artificial, pues esta se refiere a las tareas de diseñar máquinas que se comporten de manera inteligente (pero no lo son). En la simulación de procesos intervienen lo que se denomina procesos “intervinientes o intermediarios” . Se refiere a como se procesa la información a partir de un estímulo hasta que el sujeto llega a emitir la respuesta. Estos procesos “intervinientes o intermediarios” son los que diferencia unas personas de otras.

TEMA 5: FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS:

• Concepto de hipótesis

• Condiciones generales para el establecimiento de hipótesis

• Tipos de enunciados y valor de las hipótesis

• Clasificación de las hipótesis:

2.1 Según su origen

2.2 Según su grado de generalidad

2.3 Según su contenido

2.4 Según las variables implicadas

2.5 Según el tipo de relación planteada

2.6 Según su contexto de formulación

3.Criterios para la elección de hipótesis

3.1 Comprobabilidad

3.2 Compatibilidad

3.3 Parsimonia

3.4 Explicatividad

3.5 Simplicidad

3.6 Cuantificación

3.7 Predicción

4. Validación de las hipótesis

4.1 Verificación vs confirmación

4.2 Condiciones determinantes

4.3 Proceso de validación

4.4 Inferencia de la hipótesis

Bibliografía:

• McGuigan (1988). Psicología experimental un enfoque metodológico. Capítulo 3,13 y 14.

• Bachrach, A.J. (1982). Cómo investigar en Psicología. Madrid: Morata. Capítulo 3.

• García Jiménez, U. (1992): El método experimental en la investigación en Psicología. Capítulo 7.

• Ato, M (1991). Capítulo 3.

1.- Concepto de Hipótesis

Una vez que en nuestra investigación hemos planteado el problema a resolver es fundamental formular la hipótesis pertinente con el mismo como intento de solución. Si los datos obtenidos en el estudio apoyan la hipótesis formulada entonces la aceptaremos, en caso contrario, no la daremos por válida. A esto se le denomina “comprobación empírica de la hipótesis”. La hipótesis constituye la 2º etapa del método experimental. En la formulación de la hipótesis científica deben aparecer relacionadas al menos 2 variables, dependiendo del tipo de problema planteado.

Debemos distinguir la hipótesis general de la hipótesis operacionalizada, también denominada “hipótesis de trabajo”. En la hipótesis general se formula una solución al problema planteado pero no se dice como se recogen los datos ni como se comprueban, mientras que la hipótesis operacionalizada sí ocurre esto.

• Ejemplo de hipótesis general: “¿Influye el modo de presentación de una lista de palabras en el recuerdo de la misma?

• Ejemplo de hipótesis operacionalizada: “Si presentamos a los sujetos una lista de palabras de forma visual y a la vez auditiva la recordarán mejor que si se la presentamos sólo de forma visual o auditiva.

• Condiciones generales para el establecimiento de hipótesis.

En las hipótesis científicas han de cumplirse 2 requisitos fundamentales:

• Una relación funcional entre las variables.

• Susceptibilidad de comprobación empírica, es decir, que se pueda comprobar de alguna forma.

Aquellas hipótesis que no cumplan con algunos de estos 2 requisitos, no se consideran científicas.

• Tipos de enunciados y valor de las hipótesis

La hipótesis constituyen siempre enunciados sintéticos, es decir, serán verdaderas o falsas con un determinado grado de probabilidad, nunca al 100%. Ejemplo: yo soy alto, ó yo soy gracioso, será verdadero o falso con una probabilidad que oscila entre 0 y 1 de tal manera que la probabilidad de una determinada hipótesis siempre será mayor que 0 y menor que 1 (1>P>0). Por tanto, las hipótesis no constituyen nunca enunciados analíticos, es decir, siempre verdaderas al 100%, ni enunciados contradictorios, es decir, siempre falsas al 100%. Existen 3 formas distintas en que las hipótesis pueden formularse:

• Mediante enunciados matemáticos, en la que se establece la relación funcional existente entre los variables como una función matemática dónde la Y= VD, estará en función de X ó VI.

• Mediante la fórmula lógica de implicación general. Fue propuesta por Russell en 1953 dónde se formula si A entonces B. Ejemplo si los estudiantes de un grupo de 1º de primaria reciben un refuerzo positivo diariamente después de leer, entonces al final del curso obtendrán mejores calificaciones en lectura, que otro grupo que no reciba dicho refuerzo.

En los informes científicos o también denominados experimentales, las hipótesis se suelen plantear en forma de expectativas, como por ejemplo: “Esperamos encontrar una mejora en la lectura de los niños de 1º de primaria cuando reciban un refuerzo positivo diario después de leer”.

• La 3º forma es la hipótesis nula o estadística que se designa por H0. Es aquella que es aceptada provisionalmente como verdadera y se somete a comprobación experimental. En función de los resultados que se obtengan se aceptará como verdadera o no. Ejemplo: Si sometemos a estudio 2 métodos diferentes en el aprendizaje de la lectura, comenzaremos suponiendo que no existirán diferencias entre uno y otros, es decir, entre una condición experimental y otra, o lo que es lo mismo, tratamiento u otro.

2. Clasificación de las hipótesis

Hay 6 clasificaciones distintas de las hipótesis científicas:

• Según su origen: hipótesis deducidas e inducidas, salvo que se diga lo contrario, siempre hablamos de hipótesis deducidas.

• Hipótesis deducidas: En ellas se parte de una teoría que se aplica a los datos de investigación, por tanto, siguen el método hipotética-deductivo, y en estas hipótesis siempre se hace referencia a la teoría de partida. Ejemplo: “El número de elementos que se pueden memorizar, según la teoría de Miller, dependerá de la amplitud de dichos elementos”.

• Hipótesis inducidas: se parte de un conjunto de datos con os que se pretende construir una teoría. Por tanto, siguen el método inductivo. Ejemplo: “El mejor método para aprender el juego”. “Las personas más inteligentes no son siempre las que obtienen mejores notas”. En ninguna de ellas se explica cuál es la teoría de aprendizaje.

• Según grado de generalidad:

• Hipótesis universales: establecen una relación válida para todos los casos, siempre y en cualquier lugar. El 90% de la hipótesis son universales. Ejemplo: “La ansiedad elevada dificulta el aprendizaje”.

• Hipótesis existenciales: se suponen válidas como mínimo para un caso particular y a partir de muchas hipótesis existenciales podemos llegar a las universales. Ejemplo: “ Algunos niños autistas pueden comunicarse por medio de animales de compañía”.

• Según su contenido:

• Hipótesis funcionales simples: sólo establecen una relación funcional entre 2 variables.

• Hipótesis con un término hipotético sin caracterizar: en ellas una de las variables deben ser caracterizadas, es decir, no se concreta el modelo teórico al que se hace referencia. Se trata por tanto, de las variables hipotéticas o constructos hipotéticos o variables teóricas. VH, como es el caso de la ansiedad, inteligencia, percepción... Son variables que no las podemos observar directamente. Ejemplo: “El tipo de procesamiento de la información que realiza un sujeto depende de la estrategia que el sujeto prefiera seguir. En esta hipótesis no se dice que se entiende por procesamiento de la información.

• Hipótesis con un término hipotético caracterizada: Se concreta en la hipótesis el modelo teórico. Ejemplo: “El procesamiento de la información está en función de la estrategia de conocimiento, entendida como estilo cognitivo”.

• Según las variables implicadas:

Definimos 3 tipos de hipótesis: empíricas puras, hipótesis parcialmente empíricas, hipótesis teóricas puras. Una variable empírica es aquella que se pueda observar directamente, mientras que una variable teórica no se observa directamente. En función de la naturaleza de las variables se distinguen los 3 tipos de hipótesis mencionadas:

- Empíricas puras: todas las variables de la hipótesis son empíricas. Ejemplo: tenemos 3 tipos: las que formulan la respuesta en función de la respuesta: R = f ( R ) propia de la metodología de encuesta o correlacional. Por ejemplo: “Si existe un alto nivel de ansiedad, existirá un alto nivel de condicionamiento de los párpados, es decir, se parpadea mucho más. Ejemplo: “Respuesta en función del estímulo

R = f (e) . Esta hipótesis es propia de la metodología experimental. Ejemplo: “El reconocimiento de una imagen está en función de la calidad del estímulo que se presente. Otro tipo de empíricas puras: la respuesta en función del organismo: son hipótesis que se formulan en estudios de tipo fisiológico. Ejemplo: la irritabilidad de un sujeto está en función de nivel de activación.

• Hipótesis parcialmente empíricas: en ella se utilizan tanto variables teóricas como variables empíricas. Hay 3 tipos de ejemplos en esta clasificación.

• Variable hipotética en función de estímulos pasados. VH = f (e pasados), es decir, E ya dados en el tiempo. Ejemplo: “La inteligencia está en función del medio en el cuál se ha desarrollado el individuo”.

• Variables hipotéticas en función de estímulos presentes; como es el caso de las ilusiones ópticas. VH = f (e presentes). Como la de Müller - Lyer.

• En función de variables hipotéticas. Por ejemplo la recuperación de la información está en función de la estructura de la información, es decir, de cómo se tiene almacenada para una mayor recuperación de esta. R = f (VH)

• Hipótesis teóricas puras: dónde todas las variables implicadas son de naturaleza teórica.

• Variable hipotética en función del tiempo: VH = f (tiempo). Ejemplo: El desarrollo está en función de los acontecimiento que suceden con el paso del tiempo.

• VH = f (VH): Ejemplo: “El razonamiento deductivo se encuentra en función de la capacidad memorísticas que se posea”.

• Según el tipo de relación planteada:

Distinguimos exploratoria, confirmatorias, cruciales.

• Hipótesis exploratoria : no existen una predicción acerca de los que se va a obtener o suceder, es decir, en su formulación no nos dice que condición es mejor o peor que las demás. Ejemplo: existen diferencias en la velocidad de aprendizaje dependiendo del tipo de refuerzo empleado. En esta caso no nos informa cuál es el tipo de refuerzo utilizado. Si es un refuerzo continuo, intermitente, etc. Se da en aquellos campos en que la investigación se encuentra en sus inicios, y se suele comenzar por ver si la VI influye en la VD, pero no por conocer en que modo influye.

• Hipótesis confirmatoria: si especifica que condición es mejor o peor que las demás. Ejemplo: la aplicación de un refuerzo continuo va a dar lugar a un aprendizaje más rápido que la aplicación de un refuerzo intermitente.

• Hipótesis cruciales: relacionan 2 teorías, en función de los resultados se irá a favor de una y se abandonará la otra.

• Según su contexto de formulación:

Distinguimos entre hipótesis experimentales y estadísticas.

• Hipótesis experimentales: plantemos en nuestra investigación mediante la fórmula de Russell o mediante forma de expectativas. Ejemplo: “Si aumentamos el número de ensayos en el aprendizaje de un laberinto digital, entonces los sujetos cometerán menos errores a final de la fase de entrenamiento”.

• Hipótesis estadística: cuando analizamos los datos debemos tener formulada la H0 como la H1 . En la H0 se establece o se formula la igualdad entre los grupos, condiciones experimentales o tratamiento, es decir, una condición experimental será igual a la otra. H0 = 1= 2 . Si restamos las condiciones experimentales debe dar 0. H1 - H2 = 0

En las hipótesis alternativas se establece las condiciones experimentales o tratamientos distinguiéndose entre hipótesis exploratorias o hipótesis confirmatorias.

• Hipótesis exploratorias: se establecen diferencias pero no nos dicen en que sentido. Una condición experimental es distinta a la otra, por lo que al restarlo nos tiene que dar distinto de 0.

• Hipótesis confirmatorias: si concreta que condición es mejor o peor que las demás. Una condición experimental que la otra y al revés. Toda hipótesis experimental debe coincidir estadísticamente con la H1 (alternativa).

• Criterios para la elección de hipótesis

Existen una serie de criterios que nos permiten determinar si nuestra hipótesis es adecuada o no en función del problema planteado. Son los siguientes:

• Comprobabilidad: la hipótesis se pueda comprobar con los medios que dispongamos en ese momento.

• Compatibilidad: la hipótesis concuerda con los restantes conocimientos en su área.

• Sencillez: ante 2 hipótesis con el mismo alcance explicativo siempre se preferirá la más sencilla.

• Explicatividad: que no necesita apoyarse en otras hipótesis para explicar el problema planteado.

• Simplicidad: que sea un intento de solución al problema del estudio y no a otro.

• Cuantificación: que la hipótesis sea susceptible de una expresión científica, escogiéndose aquella que posea mayor grado de cuantificación o comprobación.

• Predicción: se debe preferir aquella hipótesis que explique más hechos, haga más predicciones, admite mayor grado de generalización, es decir, que los resultados del estudio se puedan aplicar a otras personas, otros contextos de similares características.

• Validación de las hipótesis

Por validar una hipótesis se entiende establecer el valor de verdad de la misma a partir de sus consecuencias.

4.1 Verificación vs confirmación

Debemos diferenciar entre verificación y confirmación.

• Verificar: establecer de un modo absoluto la verdad o falsedad de una hipótesis a partir de una única observación. Ejemplo: “Todos los andaluces son graciosos, si encontramos una persona que no lo sea, la hipótesis se dará por falsa.

• Confirmación: es establecer la verdad o falsedad de la hipótesis como probable o improbable a partir de diversas e independientes evidencias empíricas. Se conoce con el nombre de “Inferencia por confirmación” y es la forma de validación más utilizada.

4.2 Condiciones determinantes

En la validación de hipótesis existe una serie de determinantes de las mimas. Son los siguientes:

• Necesarias: aquella que sin cuya presencia no es posible el fenómeno deseado. Ejemplo: si queremos ver el condicionamiento clásico necesito al menos 2 estímulos: Uno será el estímulo incondicionado (EI) y el estímulo condicionado.

• Suficiente: es aquella que va siempre seguida de la aparición del fenómeno objeto de estudio. Ejemplo: si se tiene hambre cualquier comida será suficiente.

• Contribuyente: es aquella que aumente la probabilidad de que ocurra un determinado fenómeno. Como es el caso del intervalo temporal en el condicionamiento clásico. Es decir, cuanto menor sea el tiempo que transcurra entre el estímulo incondicionado y el condicionado mayor será la asociación de los mismos.

• Contingente: aquella que interactúa con las condiciones principales. Ejemplo: el éxito académico interactúa con la inteligencia, con los compañeros de clase, motivación, tipo de profesor, situación familiar, etc.

• Alternativa: un mismo fenómeno puede explicarse desde diversas o diferentes vertientes. Ejemplo: el desarrollo de la personalidad se puede explicar desde la teoría psicoanalítica, la social, cognitiva, etc.

4.3. Proceso de validación

En todo proceso de validación aparecen 2 aspectos fundamentales: postulados y consecuencias empíricas.

• Postulados: toda hipótesis se fundamenta sobre ciertos postulados o suposiciones que constituyen su estructura teórica. De aquí se derivan una serie de implicaciones o consecuencias empíricas cuya comprobación nos sirve para sustentar la hipótesis formulada.

4.4 Interferencia de las hipótesis

Se entiende que el proceso en virtud del cuál a partir de los resultados del experimento se establece el grado de validez de los supuestos implicados y siempre en términos de probabilidad que oscilan desde 0'40 a 0'90. Si bien en ciencia la probabilidad con la que se afirma que no nos equivocamos al aceptar o rechazar la hipótesis es de 0'95.

LEY

DATOS

HECHOS

LEY

DATOS

HECHOS

SITUACIÓN PARADIGMÁTICA

PARADIGMA

FALLO DEL PARADIGMA

NUEVO PARADIGMA

Proceso

de

Validación

Hipótesis

Postulados

Proposiciones teóricas

Hipótesis

General

Teoremas

Proposiciones empíricas

Hipótesis operacionalizada

Pruebas empíricas

Resultados

Relación proposiciones teóricas y empíricas