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5/13/2018 Fundamentos de investigaci n - Resumen - slidepdf.com
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TEMA1:LAINVESTIGACIÓNCIENTÍFICAEN
PSICOLOGÍA
1.1.INTRODUCCIÓNNiveles del proceso de investigación:
1. Teórico‐conceptual ‐> planteamiento problema y formulación de hipótesis
2. Técnico‐metodológico ‐> selección de metodología
3. Estadístico‐analítico ‐> extracción de conclusiones
Ley: hipótesis confirmada
Teoría:
conjunto
de
hipótesis
Teorías científicas: conjunto de hipótesis con las que representamos el conocimiento científico
de forma sistemática
Características: susceptibles de prueba y de modificación, relevante, simple
Funciones:
i. Sintetizar el conocimiento
ii. Explicar los hechos mediante hipótesis
iii. Incrementar el conocimiento
iv. Reforzar la contrastabilidad de hipótesis
v. Orientar la investigación
vi. Ofrecer una representación de un sector de la realidad
1.2.ELMÉTODOCIENTÍFICOCaracterísticas:
Tiene una base empírica‐> contrastación
Diversidad de formas: cualitativo o cuantitativo
Sistematicidad
Fiabilidad o
replicabilidad
Validez
Flexibilidad
Formas:
Método inductivo: experiencia (leyes generales)
Método deductivo: axiomas (reglas de procedimiento, deducciones lógicas)
Método hipotético‐deductivo: inducción + deducción. Es el usado en Psicología
1.3.LAINVESTIGACIÓNCIENTÍFICAENPSICOLOGÍA
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Fases del método hipotético‐deductivo:
1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Y DEFINICIÓN DE VARIABLES
a. Variables y su clasificación por:
i. Medición: de escala nominal, ordinal, de intervalo o de razón
ii. Perspectiva metodológica:
VI,
VD,
VE
iii. Nivel de medición:
Nominal ‐> cualitativas (dicotómicas o politómicas)
Ordinal ‐> cuasicuantitativas
Intervalo o de razón‐> cuantitativas (discretas o continuas)
2. FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS
a. Función: epistemológica o metodológica
b. Requisitos: consistente, compatible y comprobable empíricamente
c. Principios: simplicidad, generalización
Operativizar las hipótesis
Contrastar (nunca se pueden probar)
Tipos: generales, de trabajo y estadísticas (nula o alternativa)
3. RECOGIDA DE DATOS
a. Toma de decisiones sobre:
i. Procedimiento
ii. Estrategia metodológica: experimental, de encuesta, obervacional o
cuasi‐experimental
b. Estudio piloto
c. Selección y descripción de la muestra: muestreo probabilístico o no prob.
d. Aparatos y materiales
4. ANÁLISIS DE DATOS
a. Estadística descriptiva o inferencial
b. Estadístico de contraste
i. Criterio de decisión: <0,05 (rechazo hipótesis nula‐> hay efecto de VI)
ii. Elección estadístico en función de:
Nivel de medida alto y tipo de variable
Independencia/ dependencia de las observaciones
Aspectos de la distribución (normal)
Contraste paramétrico/ no paramétrico
5. INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS
a. Interpretación: Vincular con hipótesis y teorías
b. Discusión: significado de los resultados respecto a las hipótesis planteadas
6. COMUNICACIÓN DE LOS RESULTADOS: Informe
a. Oral
b. Escrito (normas APA)
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TEMA2:INVESTIGACIÓNCUALITATIVAY
CUANTITATIVAPositivismo:
Los
únicos
objetos
dignos
de
estudio
son
aquellos
observables
o
medibles
Búsqueda de regularidades para identificar la causas de lo psicológico: leyes que
gobiernan el mundo mental
Investigación cuantitativa
Experimento y estadística
Constructivismo: La realidad es una construcción que emerge de la relación entre el sujeto y
el objeto de conocimiento
Fenomenología:
La
existencia
de
la
persona
no
puede
verse
separa
del
mundo
ni
el
mundo
de
la persona
Para ambos:
Subjetividad e intersubjetividad
Investigación cualitativa
Método Inductivo: la herramienta es el propio investigador que pretende conocer la
realidad
Diseño emergente
2.1ESTRATEGIAEXPERIMENTALEstudio de las relaciones causales entre las variables.
Diseñosexperimentalesdecomparacióndegrupos: nº de VD's: Univariante/ multivariante
nº de VI´s: Unifactorial/ factorial
nº de grupos: Intersujeto/ intrasujeto
Estrategia de aleatorización:
o
Completa: diseño de grupos aleatorios
o Restringida: diseño de bloques, diseño equiparados
Diseñosdecasoúnico
Útil para el estudio de los procesos psicológicos básicos y adecuado a las investigaciones de la
psicología clínica
Diseñoscuasi‐experimentalesEstudio de problemas de relevancia social y profesional no trasladables al laboratorio, pero
susceptibles de ser estudiados con un procedimiento controlado
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2.2ESTRATEGIANOMANIPULATIVA(SELECTIVAO
CORRELACIONAL)Se utiliza para determinados fenómenos que no pueden provocarse por su propia naturaleza o
por razones éticas.
Diseñoexpost facto
Variables de estudio: de selección de valores
Objetivos de investigación: explicación del fenómeno en términos de relaciones
funcionales e incluso causales
Encuesta
Prioridad a los aspectos expansivos de la muestra y amplitud del estudio (frente a aspectos
Intensivos)
EstudiosobservacionalesEstudio de la conducta espontánea en situación natural.
2.3ESTRATEGIAMULTIMÉTODOpermite aprovechar las aportaciones específicas de distintas estrategias metodológicas,
compensándose en sus posibles limitaciones
Puede suponer las combinaciones:
Estudios experimentales‐ estudios ex post facto
La complementariedad en un mismo estudio de estrategias cuantitativas y cualitativas
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TEMA3:LANATURALEZADELCONTROLPrincipio
fundamental
MAX‐MIN
‐CON
- MAXimizar la varianza sistemática primaria
- MINimizar la varianza de error
- CONtrolar la
varianza
sistemática
secundaria
3.1CONCEPTODEVARIANZAVariabilidad observada en la medida de la VD. Se compone de:
Varianza sistemática= VS Primaria + VS Secundaria
o VS Primaria: variabilidad debida a la influencia de la VI (varianza intergrupos)
o VS Secundaria: debida a la influencia de VVEE
Varianza error: Variabilidad inconsistente en la VD que se produce por fluctuaciones
aleatorias que se compensan entre sí (media=0) (varianza intragrupo)
3.2DEFINICIÓNDECONTROLCapacidad que tiene el investigador para producir fenómenos bajo condiciones reguladas.
Actuación:
Variable independiente: aplicando valores que el investigador decide cuando él decide
Variables extrañas: eliminándolas o intentando que influyan de la misma manera en
todos los grupos
Factores aleatorios: intentando que su influencia sea mínima sobre la VD
3.3PRINCIPIOMAX‐MIN‐CON
MAXimizaciónVarianzaSistemáticaPrimaria
Elegir los valores de la VI más adecuados para producir cambios en la VD:
Relación lineal‐> valores extremos
Relación curvilínea‐> valores intermedios
No conocida:
muchos
valores,
estudio
piloto
MINimizacióndelaVarianzadeErrorOrigen:
Errores de medida
Diferencias individuales dentro de cada grupo
Procedimiento experimental
Ser rigurosos a la hora de planificar y llevar a cabo la investigación:
Instrumentos de
medida:
validez/
sensibilidad/
fiabilidad
Tamaño de los grupos: tan grandes como sea posible
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Instrucciones claras e iguales para todos los sujetos
Experimentador: el mismo en todos los grupos y que no conozca la hipótesis
CONtroldelaVarianzaSistemáticaSecundaria
Variables de sujeto: Diferencia individuales entre los participantes‐> hacer grupos
equivalentes
Aspectos ambientales: ruido, luz, temperatura, humedad
Procedimiento experimental:
o Experimentador: influencia en los resultados: edad, atractivo físico, genero,
personalidad, experiencia, emisión inconsciente de señales al sujeto
o Situación intergrupo: que las VVEE sean iguales en todos los sujetos
o Situación intragrupo: controlar que la solución de 1 prueba no les sirva para la
siguiente
o Situaciones mixtas: Controlar: variables asociadas a amabas situaciones
3.4TÉCNICASDECONTROLDe la Varianza Sistemática Secundaria (VVEE).
Eliminación
Utilizar el valor 0 en las VVEE
Constancia
Mantener el mismo valor de las VVEE en todos los sujetos
Balanceooequilibración
Equilibrar el efecto de una VE manteniendo constante la proporción de cada valor de esa
variable en todos los grupos.
Aleatorización
o Para controlar variables extrañas de sujeto
o Cuando no sabemos cómo pueden influir las VVEE en el estudio
o Se reparten aleatoriamente los distintos valores de las VVEE entre los distintos
grupos
o Utilizar tanto al asignar los sujetos a los grupos como al asignar los
tratamientos
Bloques. Se forman grupos de sujetos (bloques) con puntuaciones semejantes en la VE
muy relacionada con la VD (variable de bloqueo), después se asignan aleatoriamente
el mismo nº de sujetos de cada bloque a cada grupo
Emparejamiento o equiparación. Asignar a cada uno de los grupos sujetos que posean
la misma magnitud en una o varias VVEE relacionadas con las VD (variable de
emparejamiento). Útil en muestras pequeñas.
Sujeto como propio control. En diseños intrasujeto.
o Efecto de orden o error progresivo: aprendizaje/ fatiga
o Efectos residuales
o de
arrastre:
espaciar
el
tiempo
entre
condiciones
y
contrabalanceo
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Contrabalanceo o equiponderación
o Se basa en la existencia de una relación lineal entre el error progresivo y el
orden de los tratamientos‐> conseguir que en el conjunto de sujetos cada
condición ocupe cada orden el mismo nº de veces
o Intrasujeto: Controla el error progresivo individual: ABC‐CBA (aumento del
tiempo de experimentación)
o Intragrupo: Controla el error progresivo del grupo.
Completo
Utilizar todas las permutaciones (nº secuencias= factorial nº
de condiciones)
Dividir la muestra en subgrupos con igual nº sujetos
Aleatoriamente aplicar una secuencia a cada subgrupo
Nº sujetos= nº sujetos c/ secuencia x nº secuencias
Incompleto
Sólo se
aplica
a
los
sujetos
algunas
secuencias
de
tratamientos
Cuadrado latino: secuencias=nº tratamientos ABC/BCA/CBA
Simple y doble ciego
o Simple: participantes desconocen la situación experimental y el tratamiento
o Doble: ni participantes ni experimentador conocen la condición en que están
Sistematización VVEE: Convertir una VE en VI. La incorpora a la investigación mediante
un diseño de 2 VVII
Técnicas estadísticas
o Permiten separar el efecto de la VI sobre la VD del efecto de VVEE sobre la VD
o
Técnicas: correlación parcial y análisis de covarianza
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TEMA4:LAVALIDEZDELAINVESTIGACIÓNLa validez es el grado de confianza que puede adoptarse respecto a la veracidad o falsedad de
una determinada investigación.
Tipos de validez:
1. Según Campbell y Stanley
a. Interna
b. Externa
2. Según Cook y Campbell
a. De conclusión estadística
b. Interna
c. De constructo
d. Externa
4.1VALIDEZDECONCLUSIÓNESTADÍSTICAGrado de confianza que podemos tener dado un nivel determinado de significación estadística
en la correcta inferencia de la hipótesis.
Potencia que tiene un diseño para detectar el efecto del tratamiento.
Error tipo I: se concluye que existe una relación entre las variables cuando en realidad
no existe
Error tipo
II:
Se
concluye
que
no
existe
relación
entre
variables
cuando
en
realidad
si
se da esa relación
Amenazas Violación de los supuestos del modelo estadístico
Baja potencia estadística
4.2VALIDEZINTERNAProbabilidad de obtener conclusiones correctas acerca del efecto de la VI sobre la VD‐>
relación causal:
Contingencia temporal: VI precede a VD
Existencia de covariación VI‐VD
Descartar las hipótesis explicativas rivales (VVEE)
Amenazas
Historia
Acontecimientos que ocurren durante el desarrollo del estudio, dentro o fuera del mismo que
puedan afectar
a
la
VD
y
confundir
los
resultados.
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Control:
Utilización de grupos de control
Técnica de aleatorización, constancia y de eliminación
Mantener constantes o eliminar las posibles VVEE
Historia local (selección x historia): Posibilidad de que acontecimientos externos afecten de
forma diferente a cada uno de los grupos (por que procedan de contextos diferentes)
Maduración
Procesos internos que se puedan dar en los participantes como consecuencia del transcurso
del tiempo (independientes del tratamiento).
Control:
Reducir el tiempo de estudio
Añadir grupo
de
control
AdministracióndepruebasFamiliaridad producida por la administración de una prueba (distorsión de la R en la prueba
siguiente, proporcional al nº de veces) o en pruebas paralelas de un test.
Control:
D. intersujetos: prescindiendo de la medida pretest o utilizando grupos de control sin
tratamiento con medida pre y post
D. intrasujetos: contrabalanceo
Instrumentación
Cambios que pueden darse a lo largo del tiempo en los instrumentos o procedimientos de
registro o medida.
Control:
Entrenamiento del observador
Instrumentos válidos, sensibles y fiables
Selección
diferencial
Control:
D. intersujetos: asignación de los sujetos a los grupos mediante aleatorización o
bloques aleatorios
D. intrasujetos: selección aleatoria de la muestra de la población
Diseños no experimentales: muestras amplias y representativas, y procedimientos
aleatorios para la selección de la muestra
MortalidadexperimentalControl: grupos lo suficientemente grandes
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RegresiónestadísticaPor asignación de los sujetos en función de los valores obtenidos en una variable. Valores
extremos : al volverlos a medir se acercan a valores medios.
Control: instrumentos fiables, tomar varias medidas antes de seleccionar a los sujetos
4.3VALIDEZDECONSTRUCTOGrado de correspondencia entre:
la manipulación de la VI y la medida de la VD (variables observadas)
el constructo teórico que se pretende estudiar o medir
De una causa o de un efecto (Balluerca).
Control:
Técnica de simple y doble ciego (el experimentador y los participantes desconocen la
condición experimental a la que se ha asignado)
Desarrollar una teoría adecuada del constructo que lo relacione con otros constructos
y con otras posibles operaciones
4.4VALIDEZEXTERNAPosibilidad de generalizar la relación causal observada a un determinado estudio más allá de
las circunstancias bajo las que se ha obtenido dicha relación.
Validez: 1 POBLACIONAL / 2 ECOLÓGICA / 3 HISTÓRICA
Requiere muestra representativa de la población de referencia y seleccionada aleatoriamente.
Relacionadas con la INTERACCIÓN (control):
Selección x tratamiento (1):
o definir o acotar las características de la población de referencia y seleccionar la
muestra por aleatorización
o si no es posible: muestra formada por muchos sujetos heterogéneos en las
variables relacionadas
con
el
tratamiento
y
replicar
el
experimento
con
muestras diferentes
Situación x tratamiento (2): Replicación de la investigación en situaciones diferentes
(lo más naturales posibles)
Historia x tratamiento (3): Replicación del experimento en diferentes momentos
temporales
No relacionas con la INTERACCIÓN (control):
Inferencia de tratamientos múltiples: técnica de contrabalanceo
Efecto reactivo
de
las
pruebas:
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o D. intersujetos: prescindir de la medida pre o utilizar grupos de control sin
tratamiento con medida pre y post
o D. intrasujetos: contrabalanceo
Efecto reactivo de los dispositivos experimentales: técnicas de simple y doble ciego
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TEMA5:MÉTODOSYDISEÑOS
EXPERIMENTALES
5.2ELMÉTODOEXPERIMENTALObjetivos:
1. Identificación de las causas
2. Evaluación de sus efectos
El Experimento manipula un aspecto del ambiente para estudiar su efecto sobre la conducta:
De laboratorio
De
campo
Busca la relación de causalidad VI‐VD controlando las VVEE. Se puede replicar variando alguna
condición para ver las diferencias en los resultados.
5.2.1Características1. Manipulación. Al menos una VI de manipulación intencional. Si sólo es posible la
manipulación por selección de valores‐> diseño ex post facto.
2. Utilización de 2 condiciones experimentales mínimo, para garantizar la comprobación
de la covariación
1 grupos‐> 2 tratamientos
2 grupos ‐> experimental con y control sin
3. Aleatorización, para obtener grupos equivalentes y poder hacer inferencias válidas
Al asignar los participantes a los grupos
Al asignar los tratamientos a los grupos
Diferencias debidas al tratamiento siempre que sean mayores que las esperadas por
azar.
4. Control de las VVEE. Influyen sobre VD distorsionando el efecto de VI. Más complicado
su control en experimentos de campo.
5.2.2.Objetivo
Inferir una relación de causalidad VI‐VD. Condiciones:
1. Contingencia temporal: VI precede a VD
2. Covariación VI‐VD
3. No espureidad (no existencia de VVEE)
5.3CLASIFICACIÓNDELOSDISEÑOSEXPERIMENTALES
UNIVARIADOS: 1
VD
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1. Unifactoriales:1 VI
Intersujeto
o De grupos aleatorios:
2 grupos
Más de 2 grupos o multigrupo
o De bloques:
Al azar (bloques aleatorios)
Cuadrado latino
Grupos apareados
Intrasujeto
Mixtos
2. Factoriales: > 1 VI
Intersujeto
o De grupos aleatorios
o De bloques
Intrasujeto
Mixto
MULTIVARIADOS: >1 VD
5.4DISEÑOSUNIFACTORIALESINTERSUJETO1 VI‐ 1 VD, grupos formados por diferentes sujetos
5.4.1
DISEÑO
DE
GRUPOS
ALEATORIOS
Se basa en la equivalencia inicial de los grupos.
Diseñode2gruposaleatorios
Para contrastar hipótesis muy sencillas
Cuando sólo interesa la magnitud del efecto de VI
Según el tratamiento de los grupos:
Tipo I: g. experimental con tratamiento y g. control sin
Tipo II: 2 grupos experimentales con tratamiento
Según el momento de medida:
1. Con medida pos tratamiento
X OA OB
Ventajas:
Equivalencia grupos
Poco tiempo entre tratamiento y conducta
(control amenazas VInt: historia y maduración)
Inconvenientes:
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Amenazas VInt (muestra pequeña o asignación no aleatoria): instrumentación y
selección diferencial
Amenazas VExt
Interacción sesgos de selección‐ tratamiento: muestra no representativa/
resultados no generalizables
Efectos reactivos de los dispositivos experimentales (por la artificialidad de
la situación experimental)
2. Con medida pre y pos tratamiento
OA1 XA OA2
OB1 XB OB2
Medida pre‐ para asegurar que los grupos son realmente equivalentes (‐> si no lo son, se
aplica la técnica de bloqueo).
Asignación
aleatoria
del
tratamiento
a
cada
grupo.
Análisis de datos: comparaciones:
Medidas pre‐ de cada grupo ‐> equivalencia
Medidas pre‐ y post‐ de c/g ‐> influencia del tratamiento
Medidas post‐ de c/g ‐> contrastar hipótesis
Ventajas:
Equivalencia grupos antes
Control sobre AVInt:
Historia y maduración ‐> poco tiempo entre medidas pre‐ y post‐
Selección diferencial : casi imposible que se dé
Mortalidad experimental ‐> buscar y eliminar el sujeto equivalente en el
otro grupo
Inconvenientes:
AVInt (grupos equiv. ‐> igual probabilidad de que influyan en VD):
Administración de pruebas: efectos de experimentador y instrumento
Sensibilización a la medida pre‐
Regresión estadística cuando las puntuaciones en la medida pre‐ son muy
extremas
AVExt:
Sensibilización: Interacción medida pre‐ y tratamiento
Interacción selección‐ tratamiento, en la medida en que la muestra sea o
no representativa
Artificialidad de la situación experimental
Diseñomultigrupo
XA OA XB OB
XC OC ZD OD (grupo placebo o control)
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Cuando interesa precisar el tipo de relación VI‐VD. Asignación aleatoria de grupos y
tratamientos (3 ó más valores de VI).
Con o sin grupo de control. Pueden tomarse también medidas pre‐tratamiento.
Análisis de
datos:
ANOVA
(solo
postratamiento)
y
ANCOVA
(pre
y
postratamiento)
5.4.1DISEÑOSDEBLOQUESPermite el control de la Var. Sistem. Secundaria y la reducción de la V. Error. Aplicable
cuando:
la medida pre indica que los grupos no son homogéneos
aleatorización insuficiente por:
o heterogeneidad de la población
o muestra pequeña
cuando creemos
que
existe
una
VE
que
puede
estar
influyendo
sobre
la
VD
La técnica consiste en agrupar a los sujetos en subgrupos o bloques en función de la
puntuación obtenida en una posible VE relacionada con la VD o en la misma VD:
Cada bloque debe tener una cantidad igual o múltiplo del nº de tratamientos
Se asigna aleatoriamente el mismo nº de sujetos de cada bloque a las diferentes
condiciones
Según Nº de VB:
1 VB:
Diseños
de
bloques
aleatorios
2 VVBB: Cuadrado Latino. nº de bloques en cada VB = nº cond. experimentales
3 VVBB: Cuadrado grecolatino nº VVBB+VVII = 4 y nº de niveles de todas las vv =
Diseñosdebloquesaleatorios
Completos. Dentro de cada bloque se aplican todos los niveles de la VI.
Incompletos. Se aplican sólo algunas condiciones
Grupos apareados o equiparados. Los sujetos has ser idénticos dentro de cada grupo
o bloque, en la VB (V de apareo o V equiparada)
Inconveniente del
diseño
de
bloques:
disminución
de
la
validez
externa
(sujetos
eliminados).
Análisis de datos
Con las mismas técnicas que para los grupos independientes
ANOVA de 2 factores o ANCOVA (incorporando la VB como V de estudio)
5.5DISEÑOSUNIFACTORIALESINTRASUJETOSon diseños de medidas repetidas: todos los sujetos pasan por todas las cond. experimentales.
La efectividad
del
tratamiento
se
verifica:
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comparando entre sí las medidas de la VD en cada una de las condiciones para c/
sujeto
comparando mediante índice que resuma todas las puntuaciones de un sujeto en c/
condición
Se puede
dar
efecto
de
orden
o
error
progresivo:
Control
de
VInt
mediante
contrabalanceo.
Ventajas: control interno/ potencia estadística/ muestras pequeñas
Inconvenientes: efecto de orden y mortalidad experimental
Análisis de datos:
t de Student para muestras relacionadas (si comparamos 2 medias)
ANOVA de 1 factor de medidas repetidas (dependiendo del nº de valores de la VI)
5.6DISEÑOFACTORIAL2 ó más VVII y 1 ó más VVDD
Estudio:
Efecto de cada factor por separado (como diseño de 1 VI)
Efecto de la combinación de los niveles de los diferentes factores sobre la VD
Diseño de 3 factores (AxBxC):
B1 B2 B3
A1 a1b1 a1b2 a1b3 A2 a2b1 a2b2 a2b3
Cada celda representa una condición experimental o tratamiento
Asignación de los sujetos a cada celda: aleatorización o bloqueo
Tipos: intrasujeto/intersujeto/mixtos (algunos tratat. a todos y otros a algunos sujetos)
Ventajas: Pemite estudiar:
Efecto principal. Influencia separada de cada VI
Efecto diferencial.
Mediante
el
estudio
del
efecto
principal
comparando
2
niveles
de
1
factor
Efecto de interacción. Efecto combinado de las VVII: interacciones AB, AC, CA, ABC
Con respecto a los unifactoriales:
o El estudio de múltiples VVII permite extraer conclusiones más ecológicas
o Más eficaces en cuanto al uso de recursos
o Permite evaluar los efectos de interacción
Análisis de datos: ANOVA de 2 factores o su equivalente no paramétrico
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5.7DISEÑOSOLOMONSu finalidad es controlar explícitamente la interacción de la medida pretratamiento con la VI.
EXPERIMENTALCONTROL
EXPERIMENTALCONTROL
AB
CD
OA1
OB2 XA1
---
XC1
---
OA2 OB2
OC1 OD1
Comparar:
OD1 con OB2 : ver si se ha producido sensibilidad a la medida pretratamiento
OC1 con OA2 : Ver si la medida pre ha interactuado con el tratamiento
Análisis de datos: ANOVA de 2 factores o su equivalente no paramétrico
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TEMA6:LAINVESTIGACIÓN
CUASIEXPERIMENTAL
6.1CARACTERÍSTICAS Aplicable en situaciones donde no se pueden asignar aleatoriamente los sujetos a las
distintas situaciones.
Grado de control menor que en diseños experimentales: no puede controlar la
varianza sistemática secundaria causada por las amenazas a la validez interna.
Criterio de asignación: no es aleatoria y ni siquiera conocido
o Identificar amenazas a VInt para tenerlas en cuenta/neutralizarlas mediante:
Procedimientos metodológicos
Procedimientos
estadísticos:
correlación
parcial
y
análisis
de
covarianza
Cuasi experimento:
o Pretende probar una relación causal entre la VI y la VD (=experimento)
o Estructura similar: 1 o más tratamientos y se miden sus efectos en la VD
o Mismas condiciones para establecer la relación de causalidad
o Mayor VExt y menor VInt
6.2DISEÑOSPRE‐EXPERIMENTALES No
permiten
establecer
inferencias
causales.
Aproximación al fenómeno que se investiga y para generar hipótesis
Tener en cuenta en la interpretación de los datos: pueden existir numerosas VVEE
Representan módulos básicos a partir de los cuales se configuran los diseños cuasi
experimentales
6.2.1Ungrupoconmedidapost ‐test XO
Carece de control
6.2.2Sólopost ‐test congrupodecontrolnoequivalenteXO/O
Debido a
la
ausencia
de
pre
‐test
no
podemos
saber
si
las
diferencias
entre
los
grupos
en
el
postest son debidas al tratamiento o a la selección diferencial.
6.2.3Ungrupoconmedidapreypost ‐test O1XO2
Sugiere hipótesis para futuras investigaciones.
No podemos asegurar que los cambios (postest) se deban al efecto del tratamiento.
Existen numerosas amenazas a la validez interna: historia, regresión estadística, maduración,
administración de test, instrumentación… Cuantas más descartemos, más podremos
considerar que el diseño es interpretable.
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6.3DISEÑOSCUASI‐EXPERIMENTALESSi el tratamiento ha tenido efecto las diferencias en el postest serán mayores que las
diferencias en el pretest.
6.3.1
Con
grupo
de
control
CongrupocontrolnoequivalentePRETEST-POSTEST
1 2
1 2
O XO
O O
La medida pretest indica si existen diferencias importantes en los grupos antes de la
introducción del tratamiento.
Amenazas a la validez interna:
Instrumentación:
o Si el grupo experimental y el control parten de puntos diferentes en la escala
de medida (pretest): puede ser más fácil detectar un cambio en algunos puntos
de la escala que en otros
o Grupos con diferencias muy pequeñas en el pretest: puede indicar que
estamos al principio de la escala (efecto suelo) produciéndose un cambio en el
postest debido al efecto de la instrumentación
Regresión estadística
o Puntuaciones muy extremas en el pretest en uno de los grupos: los datos en el
postest se aproximen a valores más intermedios de la escala.
Selección x maduración: Puede que las diferencias en el postest entre ambos grupos
se deba a que tengan diferentes tasas de maduración (al no ser grupos equivalentes)
Selección x historia: Hª local: acontecimientos externos pueden afectar durante la
investigación de forma diferente a los grupos debido al hecho de que los sujetos
proceden de contextos distintos
Resultado más susceptible de interpretación en términos causales:
Pretest: Grupo experimental puntuaciones más bajas que el grupo control
Postest: Grupo experimental mayores puntuaciones que el grupo control
Gráfica: se produce un cruce como consecuencia del cambio de tendencia
Análisis de datos: ANCOVA: permite separar la varianza de error de la varianza primaria y
aislar influjo de las VVEE (varianza secundaria).
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COHORTES
O1
~~~~
X O2
Cohorte: grupo de personas que pertenecen a algún tipo de institución formal o informal que
se encuentran sometidos durante un periodo de tiempo a las mismas circunstancias y que van
cambiando de un nivel a otro en dichas instituciones
Ventajas:
Poder estudiar cómo un determinado acontecimiento afecta a un grupo cohorte
experimental y compararlo con otro grupo de un curso anterior en el que no se dio ese
acontecimiento, cohorte control
Entre las cohortes las diferencias son pequeñas (aunque no se puede eliminar la
amenaza de la selección)
Al pertenecer
los
grupos
a
instituciones
se
posee
abundante
información
sobre
las
características de los participantes
Permiten establecer inferencias causales razonables. Amenaza: historia
Discontinuidadenlaregresión
1 2
1 2
CO XO
CO O
Requisito: Medida pretest: variable continua en función de la cual se formarán los grupos. En
la práctica se utiliza poco porque la asignación a las condiciones no siempre se puede hacer de
acuerdo a
un
único
criterio.
Utilizado en Educación (valoración de sistemas educativos) y Medicina (probar la efectividad
de un medicamento).
Características:
Asignación de los sujetos a los grupos en función de las puntuaciones en la medida
pretratamiento. C= puntuación de corte
Alto grado VInt: permite establecer con cierta garantía hipótesis causales
Amenazas a la validez interna:
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tratamiento x maduración: los sujetos por debajo de la línea de corte pueden madurar
con ritmo más lento que los de arriba
6.3.2SingrupodecontrolTratamientos médicos (no se dispone de de grupo de control). Menos potencia estadística.
Retiradadetratamientoconpretest ypostest
1 2 3 4O XO O XO
La retirada trata de crear condiciones que ejerzan la función de grupo de control.
Hasta O2 secuencia experimental. Posterior: secuencia de control (vigilancia policial en un
barrio conflictivo).
Requiere que el efecto inicial del tratamiento sea transitorio. Es efectivo si produce diferencias
entre O1 y O2 en dirección opuesta a las de O3 y O4.
Problemas:
Requiere muestras
grandes
y
medidas
muy
fiables
La retirada puede plantear problemas éticos y/o frustración
Alta mortalidad experimental
Observaciones a intervalos tiempo iguales‐> controlar posibles cambios espontáneos
Tratamientorepetido
1 2 3 4O XO XO XO
Requiere que el efecto inicial del tratamiento sea transitorio.
Los resultados más interpretables serían:
O1 difiere de O2
O3 difiere de O4
O3‐O4 difieren en la misma dirección que O1‐O2
Amenazas VInt:
Maduración cíclica: diferencias por el momento de registro
Historia: poco probable
6.3.3SeriestemporalesinterrumpidasUsado en:
Estudios sociales, educativos y sanitarios
Evaluación de programas
Simple
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10O O O O O XO O O O O
(efectos de la administración de metadona)
Requiere un solo grupo
Similar al diseño pre y post‐test con varias medidas antes y después
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Si efectivo se aprecia variación en la tendencia de VD
Amenazas VInt:
Maduración‐> evaluar la tendencia pre
Cambios cíclicos
‐>
estudio
de
la
serie
temporal
Regresión estadística‐> estudiar la tendencia pre
Instrumentación‐> utilizar siempre el mismo procedimiento de registro
Historia: la más difícil de controlar:
o Acortar intervalos entre medidas
o Aumentar nº observaciones
o Medir simultáneamente VVEE en pre y post
o Evaluar el efecto de la retirada del tratamiento
Congrupodecontrolnoequivalente
Su punto
fuerte
es
su
mayor
dificultad:
encontrar
un
grupo
lo
más
parecido
posible.
Ventajas frente al simple:
Mayor control amenazas VInt: historia (afectaría a los 2 grupos)
Consigue evaluar algunas amenazas como la maduración, instrumentación o
regresión estadística
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TEMA7:DISEÑODECASOÚNICOCaracterísticas:
Registro sucesivo
de
la
conducta
(N=1
ó
>1)
en
situaciones
muy
controladas
No utilizan datos promediados
Manipulan la VI
Utilizados en investigación básica y aplicada (clínica, educación y evaluación de programas).
7.2ORÍGENESDELAINVESTIGACIÓNLa primera N=1: Hermann Ebbinghaus‐> pruebas de memoria‐ agrupaciones de 3 letras: CVC
Estudio de casos:
Principal antecedente
Estudio intensivo de la persona
Algún tipo de manipulación de la VI
No se establece control experimental
Watson y Rainer (1920): niño con fobia clínica (CC con rata)
La mayoría de casos provienen de la psicoterapia
Tipos:
o Con carácter no terapéutico: Ps. Desarrollo y Educativa
o
Con
carácter
de
diagnóstico
y
evaluación
(instrumentos
psicométricos)
o Con carácter terapéutico y de intervención
7.2.1 Análisisexperimentaldelaconducta
Skinner, años 30: medidas repetidas de la conducta de un individuo en condiciones muy
concretas (empezó con animales).
7.2.2Casoúnico
Plantea soluciones a problemas de los diseños de grupo:
Encontrar N>> con los mismos problemas clínicos
Problemas éticos
(grupos
de
control
s/tratamiento
o
con
placebo)
Utilización de datos promediados oscurece la respuesta individual
Posibilita también:
Investigar las causas que afectan a la variabilidad de la conducta
Adaptar el diseño a utilizar: estudio patrones de conducta‐> causa de los cambios
7.3ESTRUCTURABÁSICAYCLASIFICACIÓN
Pasos:
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3. FASE A: medidas repetidas de VD hasta conseguir su estabilidad‐> línea base
4. Introducción del tratamiento
5. FASE B: medidas repetidas de VD para conocer las variaciones debidas al tratamiento
Aspectos a tener en cuenta para comprobar la efectividad del tratamiento (Kazdin, 1982):
Evaluación continuada
Establecimiento línea base‐> predecir cómo va a evolucionar la conducta
Estabilidad de la conducta durante la FASE A
Estudio de tendencia y cambios de nivel de VD
Estudio de la variabilidad de los datos
Estudio de la validez interna/ externa
Patrones de línea base:
Estable
o
estacionaria
Tendencia ascendente
o El tratamiento puede introducirse si se espera que cambie la tendencia
o Difícil atribuir al tratamiento una mejora posterior
o Si tendencia LB= prevista por efecto del tratamiento deberíamos seguir
registrando LB hasta obtener estabilidad
Tendencia descendente
Línea de base cíclica: aumentar el nº observaciones hasta alcanzar la estabilidad
Tipos de diseño CU:
De reversión‐> regresión a LB. Registro‐tratamiento‐retirada‐registro (fase reversión)
De no reversión: el tratamiento no se retira:
o Porque sus efectos son irreversibles
o Porque no es posible ética o prácticamente
7.4ESTUDIODELEFECTODELTRATAMIENTO
7.4.1 Análisisestadístico
Pruebas t y F convencionales: criticadas porque no tienen en cuenta la dependencia de los
datos, por
lo
que
se
aconseja
usar
los
modelos
ARIMA
(Autoregresive
Integrating
Moving
Average):
Aplicable incluso cuando LB no es estable
Permite comprobar diferencias en nivel y tendencia
7.4.2 AnálisisvisualMuy utilizado en Ps. Clínica y modificación de la conducta.
Disminuye la probabilidad de cometer error Tipo I: sólo detecta efectos muy notorios.
Podemos encontrar:
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Cambio de nivel: desviación brusca o discontinuidad
Cambio de tendencia (pendiente)
7.5MODELOBÁSICOA‐BLÍNEA
BASE
(FASE
A)
+
FASE
DE
TRATAMIENTOS
(FASE
B)
A veces se aplicara si existe tendencia y se espera que el tratamiento la cambie.
Amenazas a VInt: historia, maduración, reactividad experimental. Acción: introducir fase de
retirada A‐B‐A
7.6DISEÑOA‐B‐A(DISEÑODERETIRADA)Barlow y Hersen, 1988. Es un diseño de reversión. –A permite ganar VInt.
Ejemplo: el método de contra‐condicionamiento aplicado a la curación de la fobia de un
animal es
efectivo
y
se
mantiene
durante
el
período
de
retirada.
Permite controlar amenazas a VInt: historia, maduración, reactividad experimental
De gran utilidad en experimentación básica.
Para poder establecer la causalidad hay que retirar el tratamiento antes de alcanzar la
efectividad total (problemas éticos en contextos clínicos).
7.7.EXTENSIÓNDELDISEÑOA‐B‐AMejoras
desde
el
punto
de
vista
clínico
y
metodológico.
En
el
Curso
Virtual:
Diseño de intervenciones múltiples
Diseños interactivos
7.7.1DISEÑO A‐B‐ A‐B
A‐B‐> LÍNEA Base estable
‐A‐ ‐> Retirada: si no hay cambios probable que VVEE causen los cambios en fase B
Útil para establecer inferencias causales
2ª Fase B: reintroducción del tratamiento para comprobar la fiabilidad del cambio
Muy utilizado
en
investigación
sobre
modificación
de
conducta.
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7.7.2DISEÑOB‐ A‐B
Similar al anterior sin LB. Menos útil para establecer inferencias causales.
Termina en una fase de tratamiento (Ok para Ps. Clínica)
LIMITACIONES DE
TODOS
LOS
DISEÑOS
DE
REVERSIÓN
No pueden usarse si el efecto es irreversible (aprendizaje de estrategias)
Retirada de tratamiento efectivo no es ética
Pueden requerir muchas sesiones y períodos largos
7.8DISEÑODECAMBIODECRITERIOÚtil para aumentar/ disminuir conductas mediante la aplicación de un refuerzo (fumar).
A1B1 Bi: tratamiento hasta criterio Ai+1 (Barlow y Hensen, 1988) A2B2
A3B3
Continúa hasta alcanzar el objetivo final. Aplicación progresiva del tratamiento.
Ventajas:
No se requiere retirada
Se percibe el efecto del tratamiento sólo a partir de una breve LB
Permite inferir sin ambigüedad la eficacia del tratamiento
Requisitos:
VD debe variar simultáneamente con los cambios de criterio
Cambio suficiente (basado en el cambio de criterio) para separar el efecto del
tratamiento del de la variabilidad de la conducta
7.9DISEÑOSDEL.B.MÚLTIPLEConducta 1 A B
Conducta 2 A A B
Conducta 3 A A A B
Siempre se aplica el tratamiento alcanzada la estabilidad de la conducta. Es efectivo cuando
provoca cambios en la conducta tratada permaneciendo las otras estables.
Son diseños de no reversión.
Requisitos (difícil):
1. Independencia de las conductas: L.B. permanecen estables
2. Sensibilidad de las conductas a las mismas variables. Si el cambio en C1 se debe a
VVEE, las otras conductas también reflejarán los cambios.
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Ventaja: Permite estudiar diversas conductas concurrentes (+ ecológico)
Variantes:
1. Diseño de LB múltiple entre CONDUCTAS: tratamiento se aplica secuencialmente a
conductas
independientes
de
un
mismo
sujeto
(entrenamiento
en
habilidades
sociales)
2. Diseño de LB múltiple entre SITUACIONES: sucesivamente a una conducta de un
mismo sujeto en situaciones distintas e interdependientes (casa, trabajo, ocio)
3. Diseño de LB múltiple entre SUJETOS: sucesivamente a la misma conducta de varios
sujetos que poseen características similares y comparten las mismas condiciones
ambientales
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TEMA8:INVESTIGACIONESEX‐POSTFACTOEX POST FACTO= después de ocurrir los hechos
La VI
no
se
puede
manipular
intencionalmente.
Plantea
problemas
de
control
de
VVEE.
Estrategias de investigación:
1. Retrospectiva: Buscar las causas (reconstruir los hechos)
2. Prospectivas: Se conocen las VI pero no se han evaluado sus consecuencias (estudio
sobre relaciones pre‐existentes en las personas o sus determinantes)
2.CARACTERÍSTICAS No se puede asegurar la igualdad de los grupos respecto a las otras posibles variables.
Sólo se
puede
estudiar
la
covariación
de
las
variables
con
el
fenómeno
bajo
estudio.
Relación causal: expost facto no permite descartar explicaciones alternativas
La diferencia entre VI (predictora) y VD (criterio) es meramente teórica.
No se establecen hipótesis causales sino relacionales.
Diseños de comparación de grupos: hipótesis que establecen una relación diferencial
Tiene menor VInt que el experimento, pero más VExt (situaciones más naturales y
representativas)
3.TÉCNICASDECONTROL(ALVARADO,2000) Emparejamiento de los sujetos en otras variables que pueden influir en VD: para cada
grupo, seleccionar sujetos con valores iguales en las VVEE relevantes.
ANCOVA: elimina fuentes de variación no deseadas
Introducción de variables relacionadas con VD
4.CLASIFICACIÓNVVDD pueden observarse antes, después o simultáneamente a VVII.
Estrategia retrospectiva/ prospectiva dependiendo de cuándo se mida la VD.
4.1DISEÑOSRETROSPECTIVOSSe busca correlación sistemática VI/VD.
Diseñoretrospectivosimple
1. Se seleccionan grupos con valor de VD (sólo toma 1 valor)
2. Se buscan posibles explicaciones (VVII)
UTILIDAD:
Exploratoria si no hay info sobre las variable que pudieran explicar el fenómeno
Funcional si el problema es muy complejo
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ANÁLISIS DE DATOS: Si VD sólo toma valores de ocurrencia podemos analizar % de casos que
cada VI comparte con VD.
VALIDEZ INTERNA: muy débil (explicaciones alternativas no se pueden descartar).
Diseño
retrospectivo
de
comparación
de
grupos
= Diseño retrosp. de estudio de casos (sujetos con característica) y controles (no la poseen)
Se comparan con respecto a una serie de VVII relevantes. VD sólo toma 2 valores: casos o
controles. La equivalencia entre los demás factores se puede controlar mediante
emparejamiento.
ANÁLISIS DE DATOS
Comparar las proporciones de los grupos
Estudiar correlaciones VVII/VD
Estudiar relaciones
entre
VVII
(menor
relación
‐>
mayor
visión
de
cojunto)
Mayor VExt respecto al simple.
Diseñoretrospectivodegrupoúnico
=Diseño retrospectivo correlacional
No comparaciones entre variables, sino correlaciones. Necesario aumentar tamaño y
representatividad de la muestra.
INTERÉS: Que todos los posibles valores estén representados en un grupo único.
PROCEDIMIENTO
Seleccionar grupo con rango de VD
Determinar posibles VVII y medirlas en toda la muestra
ANÁLISIS DE DATOS: correlaciones entre variables
Validez externa alta por trabajar con muestras muy grandes.
Validez interna: no se puede tener garantías de que la ocurrencia de la VD se posterior a VVII
4.2DISEÑOSPROSPECTIVOSSólo la VI viene dada, por la que son seleccionadas los sujetos. Mayor VInt.
VI antecede a VD.
Diseñoprospectivosimple
1 sola VI, 2 ó más grupos. Similar al diseño experimental de 2 grupos aleatorios. Diferencias:
VI viene dada
Menor control sobre VVEE debido a la selección
Limitaciones de
la
interpretación
de
los
resultados
(control)
Difícil descartar hipótesis alternativas
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Técnicas de control:
Emparejamiento
Control estadístico
Introducción de variables relacionadas con VD
ANÁLISIS DE DATOS
VI con 2 valores: diferencia de medidas para 2 muestra independientes
Si hay >2 grupos: ANOVA de 1 factor con grupos o muestras independientes
Diseñoprospectivocomplejo
Se incorpora el efecto de alguna VE‐> VI
‐> Estructura de diseño experimental factorial 2x2, pero con VI de selección de valores
Nº grupos=
nº
combinaciones
de
VI’s
ANÁLISIS DE DATOS: ANOVA de 2 factores con muestras independientes
Mayor VInt que diseño simple, pero siguen los problemas por VVEE
Diseñoprospectivodegrupoúnico
Como el retrospectivo de grupo único, pero:
1. Seleccionar una muestra con todos los valores de de las VVII
2. Se miden todas las VVII relacionadas con la VD
3. Se mide
VD
4. Se estudia la relación entre variables
Mayor VExt porque hay más VVII‐> requiere una muestra más grande
Mayor VInt, porque primero se miden VVII y después VD, aunque puede haber explicaciones
alternativas por VVEE.
FINALIDAD:
Descriptiva: para estudiar variables que covarían con el fenómeno de interés y son
útiles cuando
el
problema
de
investigación
es
complejo
o
muy
poco
conocido.
Predictiva: si existe mayor conocimiento sobre el problema. Se trabaja con todas las
puntuaciones: encontrar la relación funcional entre VI (predictora) y VD (criterio).
o Mediante regresión lineal simple/ múltiple,
o y averiguar qué variables del grupo son las mejores predictoras
Diseñosevolutivos
VI= edad. Muy usados en Ps. Desarrollo
Longitudinal: datos de una misma muestra a lo largo del tiempo.
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Se controla la amenaza de cohorte, pero no la de historia (confundir el efecto de la
edad con el debido al momento en que se realiza la prueba), ni la mortalidad
experimental (se requiere largo segumiento).
Análisis de datos:
Diferencia de medidas para muestras relacionadas (cuando se miden en 2
momentos)
ANOVA de 1 factor con medidas repetidas (>2 momentos)
Transversal: recogida de datos en un momento temporal a muestras de personas de
diferentes edades. Estudia:
a. Diferencias por edad
b. Cambios producidos por la edad (Ps. Evolutiva o del Desarrollo)
Es menos
costoso.
Amenazas:
Se controla la mortalidad experimental
A veces los grupos no son comparables‐> emparejamiento o introducción de
variables relacionadas con VD
El efecto de cohorte (¿las diferencias se deben a la edad o a la generación?)
Análisis de datos:
Diferencias de medidas para muestras independientes o su equivalente no
paramétrico (2 grupos de edad)
ANOVA de un factor con grupos independientes o su equivalente no
paramétrico (>2 grupos)
Secuencial
a. Longitudinal : se estudia edad + efecto de cohorte. Se realizarían
comparaciones longitudinales dentro de cada cohorte (se pueden estudiar 2 ó
más cohortes en 2 ó más momento temporales)
b. Tranversal : Comparaciones en distintos momentos. Más costoso y mayor
probabilidad de pérdida no aleatoria de participantes (mayor sesgo), por lo
que no
suele
usarse
en
Ps.
Desarrollo.
Ventajas: la combinación long/trans permite controlar efectos de cohorte e históricos.
Análisis de datos: diseño mixto o Split‐plot (=ANOVA de 2 factores con medida
repetida en uno de ellos):
Momentos temporales: factor de medidas repetidas
Efecto de cohorte: factor de medidas independientes
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Pueden verse afectados por amenazas VInt relacionadas con la selección: factores de cohorte,
históricos, culturales…
Como alternativa:
Introducir una verdadera VI (manipulada intencionalmente)‐> diseño factorial con VI
de selección de valores+ VI de manipulación intencional.
Permite estudiar efectos de cada variable por separado y conjuntamente
5.UTILIZACIÓNENINVESTIGACIÓNAPLICADASirven para explorar y generar hipótesis.
En PS. CLÍNICA para:
Establecer categorías diagnósticas o hacer predicciones sobre el diagnóstico y la
terapia
Hacer investigaciones epidemiológicas
Los tipos de estudios más usados son:
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Descriptivos, cuando se conoce poco sobre ocurrencia, historia natural o
determinantes de una enfermedad:
o Metodología: encuesta
o Objetivos:
Estimar frecuencia o tendencia de una enfermedad en una población
particular
Generar hipótesis etiológicas específicas
Etiológicos, cuando se conoce bastante sobre la enfermedad y se tienen hipótesis
específicas. Objetivos:
o Identificar los factores de riesgo y estimar sus efectos
o Sugerir posibles estrategias de investigación
En el ÁMBITO EDUCATIVO para estudiar variables relacionadas con el rendimiento/ éxito
escolar: autoconcepto, género, aptitud, diferencias culturales, ambiente familiar
En PS.
DESARROLLO
(diseños
evolutivos)
para
establecer
relaciones
entre
edad
y
utilización
de
determinadas estrategias: aprendizaje, memoria, funciones lingüística…
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TEMA9:LAENCUESTASe usa en Ciencias Sociales y de la Salud para conocer la opinión de la población (pensamiento
colectivo). Son clave las técnicas de muestreo de cara a la generalización.
2.CONCEPTOYUSODELAMETODOLOGÍADEENCUESTAS Como Metodología de investigación:
a. Exige Reflexión teórica previa
b. Puede incluirse dentro de otras: cuasi‐experimental y es‐post facto
c. Desde perspectiva multi‐método: para ofrecer otras explicaciones o formular
nuevas hipótesis
Como técnica de recogida de datos (=instrumento de medida):
Para conocer
las
características
(objetivas
y
subjetivas)
de
una
población
y
las
relaciones
entre ellas.
3.TÉCNICASDEMUESTREOFactores que influyen en la representatividad de la muestra:
Que sea probabilística (probabilidad de seleccionar un elemento conocida) o no
Estructura: conocimiento del marco de la población
Tamaño: afecta directamente al grado de estimación de los parámetros (muestra
suficiente >30
eltos,
aunque
esto
no
garantiza
su
representatividad.
Buendía,
1998)
3.2Muestreoprobabilístico
Técnicasdemuestreomonoetápico
Muestreo aleatorio simple (m.a.s.): poblaciones pequeñas
Muestreo aleatorio estratificado:
o Grupos o estratos homogéneos en la característica
o En c/u se extrae muestra mediante m.a.s.
o Afijación de la muestra: distribución de la encuesta entre los estratos.
Criterios:
Simple: igual nº de participantes en cada estrato
Proporcional : nº proporcional al peso del estrato en la población
Óptimo: se tiene en cuenta homo‐heterogeneidad
Muestreo por conglomerados: se parte de grupos ya formados
Técnicasdemuestreopolietápico
Emplean de forma conjunta y sucesiva más de un tipo de muestreo probabilístico. Usa a la vez:
1. Muestreo aleatorio simple
2. Muestreo por conglomerados
3. Muestreo estratificado con afijación simple
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3.2Muestreonoprobabilístico
Validez interna reducida. Los resultados no podrán extrapolarse/ generalizarse.
Muestreo de rutas aleatorias. Recorrido escogido al azar, seleccionando unidades de
forma aleatoria
Muestreo por
cuotas,
cuando
la
estratificación
no
es
posible
(como
m.a.
estratificado
pero sin aleatoriedad). A partir de la proporción de la población que tiene una
determinada característica se establecen unas cuotas. La selección posterior estará
basada en el juicio del encuestador.
Muestreo accidental, incidental o subjetivo. Selecciona sujetos fácilmente accesibles.
o Muestreo de conveniencia: los disponibles, voluntarios, p.e.
o Muestreo de juicio: selección experta, casos atípicos
o Muestreo de poblaciones de difícil localización, en cadena o bola de nieve
4.TIPOSDEENCUESTAAtendiendo al tipo de COBERTURA:
Censales: toda la población
Muestrales: subconjunto
Atendiendo al OBJETIVO:
Descriptivas: aproximación a características y a su variabilidad
Explicativas o analíticas: relaciones entre características y grado en que se relacionan
con un
fenómeno
Según la ESTRUCTURA TEMPORAL de la investigación:
Transversales, para características estables. Resultados generalizables a ese momento.
Propósitos: descriptivos y/o explicativos
Longitudinales, analizan los procesos de cambio y desarrollo
o Encuesta de panel : cambio producido de modo individual (cambio bruto)
Para estudiar el desarrollo individual de una población
Permite realizar análisis causales (propósito analítico)
Tiene
en
cuenta
efectos
de
maduración
y
cohorte
Inconvenientes: sesgos (por el sujeto), mortalidad experimental
o Encuestas de tendencias o diseño de series temporales. Miden el cambio en el
mismo tipo de población a lo largo del tiempo (cambio neto). Como las
transversales en varios momentos temporales pero con muestras de sujetos
equivalentes. Permite:
Analizar una característica específica
Valorar el efecto de un programa de intervención o tratamiento
Valorar los cambios que se producen en una población
Permite
estudiar
relaciones
entre
las
variables.
Puede
verse
afectada
por
cambios generacionales.
5/13/2018 Fundamentos de investigaci n - Resumen - slidepdf.com
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Bernardo R. Japón [email protected]
www.be‐minful.org
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Según la ESTRUCTURA POBLACIONAL:
Sobre la misma muestra
Sobre distintas muestras
5.FASESDEUNAENCUESTA
5.1ObjetivosEstudio dirigido mediante preguntas de investigación concretas y susceptibles de encuesta.
5.2Diseño
Decisiones: variables, población, información a recabar, sistema de recopilación
Diseño: operativizar las variables (preguntas del cuestionario). Posible amenaza a la
validez y la fiabilidad (cuadro 9.6).
Cuestionario
Mide de modo indirecto lo que las personas saben, opinan o juzgan.
Tipos de preguntas:
Abiertas: respuesta libre. Clasificación y categorización posterior.
Cerradas o de elección (binaria o múltiple/ escalas de valoración)
o Categorización previa de las posibles respuestas y proporcional alternativas a
NS/NC
o Escalas de categorías: enunciado + conjunto de categorías. Escala Likert:
categorías se
ordenan
y
se
emplean
para
denotar
grado
de
acuerdo
o Listados: lista de elementos y señalar los que sean aplicables
SEMI abiertas/cerradas: alternativas de respuesta + opinión
Reglas para la redacción de preguntas (cuadro 9.10): simplicidad, brevedad, claridad, lenguaje
cuidado, concisión.
Pruebapiloto
Experiencia del instrumento con una muestra pequeña.
5.3
Recogida
de
datos
a) Cara a cara. Requiere experiencia del entrevistador
b) Por teléfono. Más reticencia, ambiente más impersonal (ok temas delicados), menor
tasa de participación
c) Por correo postal. Respuestas más honestas, sesgo por deseabilidad social
d) Por e‐mail/ internet. Inmediatez, sesgo de selección en la muestra
5.4Explotacióndelaencuesta
Grabación de datos: codificación y registro
A controlar: ¿Cómo se han codificado los datos de no respuesta?
El análisis de datos puede proporcionar:
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Info descriptiva de la población
Relaciones entre características de la población y las variables de estudio:
o Encuesta descriptiva: info sobre características
o Encuesta explicativa: Análisis de datos sometido a las hipótesis
Preguntas abiertas
‐>
categorización
de
las
respuestas
con
exhaustividad
y
mutua
exclusividad
de las características
6.CALIDADDELAENCUESTAERROR TOTAL=
Errores de muestreo:
o Errores de selección/ de estimación del tamaño de muestra
o Producen sesgos en la estimación de los resultados‐> Amenaza a Vext
Errores en
el
diseño
del
instrumento
de
medida.
Asociados
a:
o Cuestionario: preguntas mal formuladas, orden incorrecto
o Aplicación: influencia del encuestador, deseabilidad social
Errores en la explotación de los datos. Errores en codificación/ registro o grabación