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TEMA 1 Investigación científica en

Psicología

DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN EN PSICOLOGÍA

Guía Docente:


Los profesionales de la Salud y las Ciencias Sociales nos encontramos en un continuo desarrollo profesional y la responsabilidad ética exige la actualización constante de los conocimientos que garantice la justificación de las decisiones adoptadas dentro de un modelo basado en las mejores pruebas o evidencia disponible.

Código Deontológico del Psicólogo

Artículo 17. “La autoridad profesional del Psicólogo/a se fundamenta en su capacitación y cualificación para las tareas que desempeña. El/la Psicólogo/a ha de estar profesionalmente preparado y especializado en la utilización de métodos, instrumentos, técnicas y procedimientos que adopte en su trabajo. Forma parte de su trabajo el esfuerzo continuado de actualización de su competencia profesional. Debe reconocer los límites de su competencia y las limitaciones de sus técnicas”. Artículo 18. “Sin perjuicio de la legítima diversidad de teorías, escuelas y métodos, el/la Psicólogo/a no utilizará medios o procedimientos que no se hallen suficientemente contrastados, dentro de los límites del conocimiento científico vigente. En el caso de investigaciones para poner a prueba técnicas o instrumentos nuevos, todavía no contrastados, lo hará saber así a sus clientes antes de su utilización”.


Consistencia y

replicación

La estadística constituye la

“tecnología del método científico experimental”

(Mood y Graybill, 1972)

El procedimiento de comprobación de hipótesis

estadísticas requiere trabajar con un diseño de

la investigación que garantice que las conclusiones

no estarán invalidadas por factores no controlados

o por sesgos que amenazan la validez del estudio

Proceso de comprobación de Hipótesis

Validez

Fiabilidad

Exactitud en la

interpretación y

generalización El diseño

de investigación

tiene que garantizar


Diseño de Investigación


Análisis de datos

El informe de investigación: estructura y redacción


ARTÍCULO PROCESO DE DISEÑO DE INVESTIGACIÓN

Análisis de datos


Necesidad de Conocimiento

CONOCIMIENTO

Etapa de generar ideas sobre el fenómeno de interés

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Delimitación del problema:

Definir de forma clara, precisa y concreta el problema que se debe resolver permitiendo así iniciar el proceso de búsqueda y localización de la información que facilitará la respuesta más adecuada, precisa y actual del problema planteado

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1. Debe expresar una relación entre dos

o más variables

2. El planteamiento debe ser claro, sin

ambigüedades y, en lo posible en

forma de pregunta

3. Debe permitir su verificación empírica

4. El problema debe ser relevante, es

decir que justifique el esfuerzo y la

inversión que se gasta en su

resolución

5. Debe enmarcarse dentro de una

teoría, considerando que la ciencia

busca generalizaciones y no se

construye con hechos aislados

Problema de investigación



¿La eficacia del tratamiento cognitivo-

conductual tiene un efecto diferente

según se trate de pacientes

anoréxicos con atracones y purga o

de anoréxicos con restricciones?

NECESIDAD DE CONOCIMIENTO


Eliminar incertidumbre de

nuestro conocimiento

Modificar o añadir

nuevos conocimientos

La investigación implica un proceso de análisis de la realidad con el

objetivo de dar respuesta a la necesidad de conocimiento planteada


CONOCIMIENTO



Hipótesis de Investigación

Planificación de la Investigación

Método

Análisis

CONOCIMIENTO

Conocimiento Previo




Método

Análisis

CONOCIMIENTO


Conocimiento Previo


Contrastación estadística

con datos empíricos

Enunciados

contrastables

empíricamente

Hipótesis Estadística: Hipótesis de Nulidad (H0)

Hipótesis Alternativa (H1 )

Análisis



CONOCIMIENTO

Hipótesis Científica Hipótesis

Sustantiva

Conocimiento Previo


¿Los pacientes anoréxicos con

atracones y purga tienen un grado de

resistencia al tratamiento cognitivo-

conductual diferente al de los

anoréxicos con restricciones?

HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN

Diseño de superioridad o eficacia




Método

Análisis

CONOCIMIENTO


Conocimiento Previo





VALIDEZ

CONOCIMIENTO

Conocimiento Previo

MINIMIZAR EL SESGO E INCREMENTAR LA PRECISIÓN DE LA ESTIMACIÓN DEL EFECTO




Método

Análisis

CONOCIMIENTO


Método

Conocimiento Previo





CONOCIMIENTO

ASIGNACIÓN

MANIPULACIÓN

Método

Conocimiento Previo

Metodología aplicada en el

estudio


ASIGNACIÓN ALEATORIA:

1) DEL TRATAMIENTO A LOS SUJETOS QUE FORMAN LOS

GRUPOS QUE VAN A SER COMPARADOS (’diseños entre-

grupos’)

2) DEL ORDEN DE ADMINISTRACIÓN DEL TRATAMIENTO A

CADA UNO DE LOS SUJETOS (‘diseños de medidas

repetidas’)




Análisis

CONOCIMIENTO


Análisis

Método

Conocimiento Previo

Analizar la ecuación estructural del

modelo de diseño planteado





CONOCIMIENTO

Método

Análisis

Conocimiento Previo

-Significación estadística -Significación del tamaño del efecto -Significación Clínica o Social (utilidad de los hallazgos)




Análisis


Método

CONOCIMIENTO

Conocimiento Previo





Método

Análisis

CONOCIMIENTO

Conocimiento Previo


CONtrolar la

varianza sistemática secundaria

NECESIDAD POR COMPRENDER LA REALIDAD DE UN FENÓMENO: Hipótesis Teóricas

Operacionalización

HIPÓTESIS

1º Fase

Kerlinger (1986)

MINimizar la

varianza no sistemática del error

MAXimizar la

varianza sistemática primaria

PLAN DE INVESTIGACIÓN


DISEÑO DE INVESTIGACIÓN

Primaria

Secundaria Error aleatorio

DATOS

DE LA INVESTIGACIÓN

Manifiestan cierta variabilidad

Y ¿a qué se atribuye dicha variabilidad?:

VARIABILIDAD SISTEMÁTICA de la

Variable Dependiente

VARIABILIDAD NO SISTEMÁTICA de

la Variable Dependiente

Maximizar Minimizar Controlar

Efecto del Tratamiento: Variable Independiente

Efecto de variables

aleatorias

Efecto de variables extrañas

DATOS

DE LA INVESTIGACIÓN

Diseño entre-grupos con 1 variable independiente (A) que tiene 2 grupos (A=2)

Una variable dependiente Y

Hipótesis: ¿hay diferencias entre las medias del grupo a1 y a2?

Plantear la ecuación estructural: Y=M+A+E

M = constante o media total (general) de todas las puntuaciones en Y

A = efecto de la variable independiente

E = error aleatorio presente en el conjunto de los datos (E=Y- PRONOSTICADA)


Supuesto de investigación.


SUPÒSIT D’INVESTIGACIÓ. Un equip d’investigació desitja estudiar l'efecte

de la intervenció amb pallassos en l’avantsala d’operacions sobre l'ansietat

dels xiquets respecte a un grup que rep un ansiolític (‘midazolam’). Els xiquets

s’assignen a la condició d’investigació en funció del criteri del metge i la

severitat de la seua malaltia. Seleccionen a 8 pacients entre 16 anys i s’utilitza

un disseny ortogonal o equilibrat. La simptomatologia d’ansietat es mesura

amb un instrument tipus termòmetre on el xiquet ha de valorar de 0 a 22 el seu

nivell de ansietat. Tots els participants són homes. La hipòtesi de treball

planteja que el nivell d'ansietat dels xiquets del grup experimental que rep la

intervenció dels pallassos d'hospital serà diferent al dels xiquets del grup de

comparació que rep midazolam. Comprovar la hipòtesi d’investigació.

N=

S=

A=

Metodología=

Diseño=

Media del grupo 1 (payasos)=

Media del grupo 2 (midazolam)=

Media Total=

Efecto del tratamiento de los payasos=

Efectos al cuadrado y sumados=

Efecto del tratamiento del midazolam=

Efectos al cuadrado y sumados=

Error= puntuación obtenida – puntuación pronosticada


RESULTADOS

HIPÓTESIS ESTADÍSTICA

HIPÓTESIS CIENTÍFICA

TEORÍA

Constrastación

con la

realidad

Reformulada

Implicación

de la

teoría Hipótesis

Sustantiva

Hipótesis

Estadística: afirmación

sobre

parámetros

de la población

Hipótesis de

Nulidad

H0

Hipótesis

Alternativa

H1


H0

1 = 2 = … = 0

Evidencia contraria H1

Variabilidad de los datos= azar, errores de muestreo

Las diferencias o las relaciones entre las variables son

estadísticamente significativas

La Hipótesis nula siempre se asume como

cierta cuando se plantea un contraste

tradicional de hipótesis estadísticas

La Hipótesis

alternativa

H0


VARIABLE: cualquier entidad que puede tomar diferentes valores

1º Criterio metodológico:

Variable(s) independiente(s) de tratamiento

o Factores del diseño: (A, B, C)

Variable(s) dependiente(s): (Y1, Y2 ...)

Variable(s) independientes extraña(s)

Variable manipulada, es decir, sus niveles experimentales o condiciones de

tratamiento son introducidos deliberadamente por el investigador para observar

cómo afecta a la variable dependiente (metodología experimental y metodología cuasi-experimental).

Es la variable no manipulada cuyos niveles o condiciones son seleccionados

por el investigador para ver su relación con la variable dependiente (metodología no experimental).

Variable medida objeto de observación

Variable que se incorpora en el diseño de la investigación para:

*controlar su efecto

**para reducir la varianza del error

***para provocar ambas cosas


Hipótesis Científica o Hipótesis de Investigación

Variable Independiente

Variable Dependiente

Variable Extraña o

contaminadora

Son controladas con el diseño

para mantener constante su efecto sobre

las variables que forman la hipótesis o

para residualizar estadísticamente la

variabilidad que provocan


TÉCNICAS DE CONTROL

MINIMIZAR EL ERROR ALEATORIO

CONTROLAR EL ERROR SISTEMÁTICO

aleatorización

OBJETIVO: garantizar la equivalencia de los grupos de observación,

suprimiendo diferencias sistemáticas entre ellas

Condición indispensable para la aplicación correcta de las pruebas

estadísticas

Técnica imprescindible para la metodología experimental

Selección Aleatoria: selección de muestras representativas

de la población

Asignación Aleatoria: asignación aleatoria de los sujetos a

los grupos de tratamiento

Control

Externo

Control

Interno


Si el investigador CONOCE la presencia de variables independientes extrañas

Fase de Planificación debe anticipar su efecto sobre la relación V.I.-V.D. y actuar:

Factorizando su presencia

en el diseño de investigación:

diseño de bloques, diseño con variables covariadas

ELIMINACIÓN

CONSTANCIA

Si el investigador NO CONOCE variables independientes extrañas concretas

Fase de Planificación debe aleatorizar su efecto sobre la relación V.I.-V.D. y actuar:

No exige conocer:

*Cómo se relacionan Variable Extraña-V.D.

**Qué variables extrañas hay que controlar

***Cuántas son las variables extrañas

ALEATORIZACIÓN

Mayor su efectividad cuanto mayor es la muestra


Ejercicio 1. para casa.

Comprobar si la indefensión aprendida produce déficits depresivos

Desarrollar la ecuación estructural del diseño

Redactar los resultados

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