Modalidades metodológicas en psicología

Modalidades metodológicas
Son tres modalidades principales las consideradas por la metodología La observacional, la experimental y la
correlacional.
La modalidad observacional es una estrategia particular del método científico cuyo objetivo es la
cuantificación del comportamiento espontáneo tal como se manifiesta en situaciones no preparadas.
La modalidad experimental es la más representativa del método científico, y se caracteriza por la búsqueda de
relaciones de causalidad entre variables en condiciones de aleatorización, manipulación y control. La
aleatorización puede afectar tanto a la selección de los sujetos como a la administración de los distintos
niveles de variable independiente. La manipulación es condición necesaria para contrastar las relaciones de
causalidad. Por ultimo el control sirve para eliminar o neutralizar la influencia de variables extrañas.
La modalidad correlacional, también llamada selectiva, tiene como objetivo es la descripción y/o búsqueda de
relaciones entre variables medidas, mediante el control externo de la producción de respuesta sistematizando
la recogida de información, y una selección de las unidades que se van a medir para obtener variabilidad en la
medición de las variables. (Observa un fenómeno e intenta, midiendo en distintas situaciones, ver si este se
repite y hallar sus causas.
Delimitación de las modalidades del método científico.−
Los conceptos no se definen únicamente por su cercanía al prototipo, sino por su extensión. Para delimitar la
extensión de un concepto, hay que conocer las dimensiones básicas de su significado y el uso efectivo que se
hace del mismo.
La extensión de una modalidad metodología seria, algo así como, el límite hasta el que es aplicable.
En la extensión de la modalidad observacional se comprenden todos los planes de investigación con muestras
pequeñas o no representativas, cuya recogida de datos se haya efectuado mediante la observación en
situaciones naturales. Dependiendo de la situación podemos incluir desde informes verbales no estandarizados
hasta la observación en el laboratorio.
La extensión de la modalidad experimental en psicología incluye los experimentos verdaderos y también los
cuasi−experimentos, incluidos los de caso único.
La extensión modalidad correlacional incluye las investigaciones con grupos, en las que la representatividad
es la condición sine qua non de la validez de sus diseños, siempre que estas sean no−experimentales y la
recogida de datos se haya realizado mediante auto−informe o test estandarizado.
Visto así no parece haber problemas a la hora de distinguir entre una y otra pero esto no es tan sencillo; entre
la experimental y la correlacional, o selectiva, no hay problema, este surge entre la observacional y la
experimental en lo que se refiere a los planes de investigación de caso único, se dan tanto en laboratorio como
en el medio natural.
A la hora de una investigación esta debe empezar por un problema concreto, no por la elección de la
modalidad metodológica, no se basa en las preferencias de uno sino en las necesidades del problema.
De ahí que la investigación en psicología se lleve a cabo desde varios frentes, por estudios de casos relativos o
por investigaciones correlaciónales o selectivas.
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Si lo que se intenta es demostrar que una hipótesis es falsa, falsación de hipótesis, no han de manipularse
directamente las variables psicológicas, bastará con manipular experimentalmente variables no psicológicas y
medir los efectos en las variables psicológicas. Esto presupone que se conocen las variables relevantes y que
existe forma de medirlas, seria inútil intentar diseñar un experimento para un fenómeno que no ha podido ser
medido por procedimientos no−experimentales.
La Modalidad Observacional.−
En programas de investigación poco desarrollados como los de la psicología, se suele comenzar con estudios
observacionales en situaciones naturales, que partiendo de narraciones poco estructuradas, y con la ayuda de
diversas técnicas de muestreo dan lugar a sistemas más sofisticados de recogida de datos.
Hay que distinguir entre la observación sistemática y la no−sistemática; la observación no−sistemática es un
paso previo que pertenece a disciplinas descriptivas. La observación sistemática comienza cuando existe un
plan especifico y cuidadosamente definido de investigación y se utilizan de medios técnicos para garantizar la
exactitud.
Ejemplo de investigación observacional:
Planteamiento: Existe la creencia en baloncesto de que cuando un jugador está en racha, después de meter
una canasta tendrá sucesivos aciertos, debido a este acierto inicial. La gente espera más regularidad que la que
podría darse por puro azar, y esa es la pregunta: ¿es potra o es debido al acierto inicial? ¿Se debe al azar o a
una relación sistemática?
Este es el medio natural de la investigación observacional, empezaremos nuestra investigación con dos
hipótesis acerca de en racha:
• La probabilidad de encestar después de haber conseguido una canasta será significativamente mayor que
después de haber fallado.
• En conjunto, la ejecución es significativamente mejor, durante ciertos periodos de tiempo.
Método: Se utilizaron como datos los lanzamientos de 9 jugadores de los Philadelphia 76ers en una
temporada. A estos datos se les realizaron dos tipos de análisis: uno de las probabilidades condicionadas para
poner a prueba la hipótesis 1.
El otro consistía en analizar las secuencias de juegos para ver que no eran estacionarias, se promediaba el tiro
en alta, media y baja ejecución(que no se producían por azar).
Resultados: El análisis de las probabilidades condicionadas mostró que para 8 jugadores la probabilidad fue
menor y para el noveno fue mayor pero no significativa.
En el segundo se comprobó que ninguno de los valores era significativo estadísticamente, se debía por tanto al
azar.
Discusión: Los autores concluyeron su trabajo afirmando que la gente percibe el azar de manera
distorsionada, esperando más alternancia entre sucesos de la que en realidad se da por puro azar.
Categorización y codificación:
En el ejemplo se han usado dos sistemas de categorías para codificar los datos. El primero tiene dos
categorías(canasta−fallo). Y el segundo tres(Ejecución alta, baja o media).
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Los sistemas de categorías son los instrumentos de medida en la investigación observacional, también se
denominan códigos.
Por clasificación entendemos tanto el proceso de separar los objetos en clases distintas, como al grupo de
categorías en las que se separan los objetos. Esta ambigüedad resulta problemática a la hora de distinguir
clasificación y diagnóstico, ya que la clasificación es un proceso científico y el diagnostico una aplicación
técnica de una clasificación.
No puede haber codificación sin categorización(No podemos clasificar si previamente no definimos las
categorías de la clasificación que vamos a usar)
Para una correcta investigación hay que cumplir la siguiente secuencia:
Categorización(proceso)!Sistema de categorías(resultado)
!Codificación(proceso) !Registro(resultado)
La investigación de diferentes problemas requiere la formación de diferentes sistemas de categorías, que ya es
en sí un procedimiento científico. Para desarrollar una investigación observacional, comenzando por la
construcción de un sistema de categorías hay que seguir estos pasos:
• Formule una pregunta lo más clara posible.
• Elija un nivel de análisis adecuado para la respuesta, y así construir un sistema de categorías que tenga
sentido para el problema.
• Es conveniente una observación previa no sistemática y recoger información.
• Utilice categorías con un mismo nivel de análisis, homogéneas y con el suficiente nivel de detalle.
• Las categorías deben ser exclusivas y excluyentes (todo suceso pertinente a de ser clasificado, no puede
haber un suceso en dos categorías)
• Llegados a una propuesta de sistema, este debe ser depurado mediante al comprobación empírica, antes de
ser valido y fiable. Después comenzaría la investigación del problema del apartado 1 para el que hemos
desarrollado el sistema de categorías y en cuyo contexto será instrumento de medición.
Cuando desde el principio se toma como referencia una teoría explicita para la estructura del sistema de
categorías, el proceso es deductivo. Si por el contrario el proceso va refinando el sistema sin una teoría
preestablecida se denominará inductivo.
Se distingue entre sistemas de categorización y sistemas de evaluación (rating scales), estos últimos implican
juicios subjetivos de los observadores mientras que los primeros hacen simples observaciones.
En cualquier caso debemos exigir fiabilidad y validez de los datos facilitados para el problema estudiado.
Validez y fiabilidad:
Las definiciones de fiabilidad y validez son aplicables a cualquier tipo de datos, aunque su análisis sea
diferente.
Las cuestiones de validez dependerán del marco teórico, en la modalidad observacional la validez se da por
descontada si utilizamos medidas rutinarias. Los códigos más complejos requieren no sólo la validez de los
datos sino que la interpretación que se hace de los datos dentro del marco teórico en el que se incluyen sea la
adecuada.
Las amenaza a la validez suelen ser sesgos introducidos por la propia observación; este puede ser de
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reactividad cuando los sujetos se comportan de manera diferente al ser observados o de expectativa cuando es
el observador con sus juicios subjetivos el que sesga la respuesta. Ambos se pueden corregir limitando la
información a unos y a otros pero no siempre es posible, por motivos éticos o por cuestiones practicas.
La fiabilidad se comprueba mediante un estudio Inter.−observadores, ya que tal vez se haya podido distraer.
Garantías para observación sistemática:
• El uso de un sistema de categorías predefinido.
• Observadores fiables.
En los diseños empíricos la fiabilidad se basa en el porcentaje de acuerdo; se divide el número de sucesos en
los que coinciden entre el número total de sucesos, y se realizan correcciones para evitar que coincidan por
azar(coeficiente Capa). Cuando son datos empíricos se usa el coeficiente de correlación de Pearson. Estos
mismos instrumentos se usan para medir la concordancia intra observador.
Además de verificar la concordancia convendría estudiar su precisión, si son capaces de percibir
adecuadamente el hecho, sesgo de percepción de los hechos, solucionable mediante la realización de una
prueba piloto. Además elegiremos al observador que mejor se adecue al objeto de la observación.
El registro y análisis de los datos:
Elegido el sistema de categorías comienza el proceso de codificación que da lugar al registro sistematizado.
Una forma adecuada de planificar el registro es considerar las siguientes cuestiones:
• Sucesos o intervalos: Donde focalizará el observador su atención: en una serie de conductas o en una
muestra de intervalos temporales.
• Sucesos o estados: sucesos sólo la ocurrencia, o además la duración del suceso, estado suceso durante el
tiempo.
• Registro continuo o intermitente: lo ideal sería registrar de manera continua pero esto se ha conseguido
hace relativamente poco, gracias a la introducción de medios electrónicos.
• Códigos secuenciales o concurrentes: pueden co−ocurrir varios sucesos o estados a la vez.
La opción ideal seria registro continuo de sucesos de interés, concurrentes o no, y de su duración. Después
podríamos ir desechando, ya que un problema bien planteado determina que información es útil recoger;
excepto en la fase exploratoria de la investigación.
La métrica del registro, contar las frecuencias de sucesos permite un tratamiento cuantitativo a posteriorí.
En el caso de la duración la variable ya es en sí cuantitativa.
El análisis de datos en la investigación observacional puede clasificarse en transversal y secuencial. En
función de si tienen en cuenta o no la secuencia, el orden de los datos. Los transversales se basan en el análisis
de tablas de contingencia; y los secuenciales utilizan análisis de retardos para encontrar patrones de conducta
indicados por regularidad secuencial.
La investigación cualitativa:
Se incluye como parte de la modalidad observacional y tiene como finalidad la cuantificación del
comportamiento. Sus datos son palabras o figuras. Se codifican y analizan en función de cuantificaciones.
Puede servir como fuente de ideas o como falsadora, sin embargo su justificación resulta problemática.
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La Modalidad Experimental..−
La modalidad experimental se basa en el estudio de la variabilidad de la variable dependiente en función de
las manipulaciones de la variable independiente, una vez controladas las variables extrañas que puedan
confundir nuestra explicación causal. Dan una causalidad más plausible ya que, la VI precede a la VD, existe
co−variación entre ambas, y existe suficiente control para descartar que la causa sean otras variables.
El modelo más simple de investigación experimental es el de comparación entre dos grupos definidos, de los
cuales a uno se le manipula la VI y al otro no; experimental y control respectivamente. (Diseño de grupo
control con postest únicamente)
Grupos
A
A
Manipulación VI
X
Resultado
O1
O2
La A representa la asignación aleatoria de los grupos. La X que ha existido manipulación de la VI. Y la O1 y
2 la variación obtenida en la VD.
Ejemplo de investigación experimental:
Planteamiento: Los recién nacidos son capaces de discriminar sonidos. Cómo es posible averiguar sus
preferencias auditivas; mediante el procedimiento de análisis de sus procedimientos de discriminación a partir
de la respuesta de succión no nutritiva. Un estimulo nuevo supone una respuesta de atención, si este se repite
se produce la habituación.
Tomando dos grupos de bebes a unos le presentamos un solo estímulo, GC. Y al otro grupo dos estímulos,
GE. Los bebes del grupo control para discriminar no mostraran la respuesta de habituación.
Método: 40 bebes de entre 48 y 72 horas de edad, sanos y normales; 20 GC y 20 GE. 2 horas y media después
de haber comido, en una habitación aislada en un asiento especial.
Estímulos: palabra grabada por voz femenina con dos acentos diferentes.
El chupe de los bebés conectado a un ordenador y este a un altavoz, cuando el bebé chupa con una frecuencia
determinada se produce el estímulo auditivo. Duración de 9 minutos, se miden los 3 últimos; Alternancia de
estímulos de 1 minuto.(Cada min. un estimulo diferente)
Hipótesis: si los bebes son capaces de discriminar s producirán dos tasas de succión diferentes entre GC y el
GE.
Resultados: Se comparó la tasa de succión entre ambos grupos y efectivamente existía divergencia.
Discusión: Muestra lo predicho la tasa de succión del GC disminuyó al igual que el interés de los bebés. Lo
que indica la capacidad de distinguir estímulos.
La varianza:
Es la variabilidad total obtenida en un conjunto de datos de un experimento, pude dividirse en sistemática,
entre los grupos, y de error, que hace referencia al conjunto de fluctuaciones azarosas.
Si la variabilidad es fruto de un control insuficiente, puede no deberse a la VI, varianza primaria; sino a
variables extrañas, varianza secundaria. Si las variables extrañas son incluidas en el estudio podemos tener
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distintos tipos de varianza sistemática: Primaria y secundaria.
Si la varianza de error es muy grande la podremos disminuir mediante la aleatorización, o mediante la
supresión o inclusión de variables extrañas. Cuanto mayor es la varianza de error menor es la capacidad para
ver si la existen diferencias entre los grupos.
Amenazas a la validez:
De esto se habla ampliamente en el tema 7 de las lecturas.
Tipos de diseños experimentales:
Existen diseños experimentales muy complejos pero cuanto aumenta la complejidad tanto disminuye la
interpretación de los datos.
Por tanto haremos una breve clasificación dependiendo del número de momentos temporales en el que se
ejecuten:
• Fisherianos, de comparación de grupos o transversales:
• Simples: 1VI.
• Factoriales: más de 1 VI.
• De medidas repetitivas: más de una VD.
• Mixtos: combinación de los anteriores.
• De series temporales, de replicación intrasujeto o longitudinales:
• Reversibles: conducta remite.
• Irreversible: conducta no puede remitir.
La Modalidad Correlacional. −
Modalidad del método científico cuyo objeto de estudio es la descripción de las variables o de las relaciones
entre las mismas en una población. Se usan indicadores estadísticos, y no se manipulan las variables.
Tampoco se configuran grupos mediante selección aleatoria. Se seleccionan grupos con determinadas
características no manipuladas, su éxito depende de la calidad de la selección.
Ejemplo de una investigación correlacional:
Planteamiento: La cuestión de estudio era la mayor capacidad de los varones para en el uso de las
matemáticas. Objetivo comprobar si existe una relación natural entre sexo y rendimiento matemático.
Método: Recogida de datos en 7 países con escolares de 13 años de edad, diferencias en razonamiento
matemático ya consolidadas. Muestreo por etapas con 110 colegios por país. En cada colegio un muestreo
aleatorio simple de alumnos de 13 años. Total por país 1650 mitad varones, mitad mujeres.
Instrumento estadístico: Test de rendimiento matemático de 76 items, ¼ abiertos, a desarrollar.
Una hora para contestar, puntuación el número de aciertos.
Resultados: No existían diferencias significativas entre las medias de mujeres y hombres, el rendimiento es
mayor en hombres que en mujeres en función de la población total, siendo menor el número de hombres su
media es algo mayor(tamaños de efecto).
Discusión: Las diferencias entre los promedios no son elevadas, por el contrario, es elevada la variabilidad de
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los tamaños de efecto.
Instrumentos de Medida:
En investigaciones selectivas se suelen utilizar auto−informes. Encuestas, procedimiento estandarizado para la
recogida de información de una muestra de sujetos. Tests Psicométricos. Para aumentar su validez se recurre a
la estandarización y al control estadístico, que reduce el error sistemático, producido por un test demasiado
especifico.
Diseños de recogida y análisis de los datos:
El investigador decide que instrumentos usar, cuantas medidas se realizan, en que contexto y con que sujetos.
Cuando el objetivo es descriptivo de han de cambiar sólo los sujetos dejando constantes los demás elementos.
Así los verdaderos experimentos bien diseñados y llevados a la práctica, permiten conocer exactamente el
mecanismo por el que se lleva a cabo una relación.
El análisis de datos no varia mucho de la modalidad experimental, asumiendo la falta de control...Podemos
utilizar el control estadístico y el control por eliminación.
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