1. La metodología en Psicología La forma de llevar a cabo una investigación en Psicología viene determinada por el carácter de esta disciplina como ciencia. La actividad científica se caracteriza por seguir un conjunto de procedimientos sistemáticos, estructurados y coherentes, llamado método científico. Tiene como funciones principales la de ayudar al ser humano a controlar su medio, facilitando la solución de los problemas prácticos que se encuentran en la vida cotidiana, y la de posibilitar al ser humano la adquisición de conocimiento sobre el mundo que le rodea. Para cumplir con estas funciones la ciencia debe poder describir, explicar, predecir y controlar los fenómenos que son su objeto de estudio. Existen dos tipos de conocimiento, el conocimiento ordinario, basado en la experiencia diaria, la tradición cultural, las costumbres locales, etc, que es poco objetivo y no sistemático, y el conocimiento científico, resultado de la aplicación del método científico, y que como consecuencia es sistemático y lo más objetivo posible. Aunque mediante el conocimiento ordinario a veces se puede conseguir llevar a cabo las funciones de la ciencia, por sus características no es la forma más eficiente de lograrlo, siendo el conocimiento científico, y por tanto el método científico, el mejor procedimiento para conseguir los objetivos que se propone la ciencia. La sistematización del conocimiento científico se consigue mediante la elaboración de teorías. Una teoría es un conjunto de hipótesis que relacionan entre sí diversos conceptos con el objetivo de sistematizar el conocimiento disponible sobre un fenómeno. Estas hipótesis son enunciados tentativos que son contrastados con el fenómeno en estudio, en el caso de que se ajusten a la ocurrencia del fenómeno la teoría es temporalmente aceptada hasta que alguien consiga refutarla o hasta que se enuncie otra que explique mejor el fenómeno, en caso contrario se desecha la teoría y habría que elaborar una nueva. Las hipótesis más importantes y que forman la base de la teoría, una vez confirmadas, se denominan leyes, y sirven para explicar las regularidades que ocurren en el universo. Para que las teorías se consideren científicas deben cumplir estas características: • Susceptibles de ponerse a prueba. Las hipótesis que las conforman tienen que poder ser contrastadas • Relevantes. tienen que orientar la investigación hacia un fenómeno importante relacionado con las funciones de la ciencia descritas anteriormente • Simples. Entre dos teorías que expliquen el mismo fenómeno se prefiere la que lo haga de forma más sencilla • Modificables. Deben poder ajustarse en el caso de que se encuentre evidencias contrarias a sus predicciones, en caso contrario se desecharía la teoría • Ofrecer un modelo de la realidad. Deben describir la estructura del fenómeno que describen, de tal forma que mediante este modelo se pueda generar nuevo conocimiento. Los conceptos que se relacionan entre sí en una teoría y que no son directamente observables se llaman constructos. Una variable es cada uno de los constructos que forman parte de una teoría y que puede ser medido mediante alguna técnica o aparato. Además, como su nombre indica tiene que adoptar diferentes valores a lo largo del estudio. Las características del fenómeno en estudio que no varían a lo largo del mismo, es decir, siempre tienen el mismo valor se llaman constantes. Para medir las variables debemos asignarle números a las diferentes características de las mismas. Para ello hemos de seleccionar una escala de medida que se ajuste a las características de la variable. Existen cuatro tipos de escalas de medida: • Escala Nominal. Con ella solo pueden representarse relaciones de igualdaddesigualdad entre las características de un objeto de estudio. Pueden ser variables dicotómicas si tienen sólo dos valores o politómicas si tienen más. • Escala Ordinal. Con esta escala los objetos estudiados pueden presentar una característica en mayor grado unos que otros, por lo que además de las relaciones de igualdad-desigualdad, también admite relaciones de ordenación. • Escala de Intervalo. En esta escala, además de evaluar la igualdad-desigualdad de los objetos de estudio y la magnitud mayor o menor que presenten en una determinada característica, se puede contar con alguna unidad de medida de la característica en cuestión, de tal forma que también pueden representarse las relaciones de igualdaddesigualdad en la magnitud de las diferencias de la característica. En esta escala el 0 es arbitrario y no significa ausencia completa de la característica. • Escala de Razón. Se diferencia de la escala anterior en que el 0 es absoluto e indica ausencia de la característica, de tal forma que permite representar la relaciones de diferencia de magnitud entre la característica que posee un objeto y la ausencia de la característica. Las variables de intervalo o de razón pueden ser discretas si sólo pueden tomar valores enteros o continuas si pueden tomar todos los valores de los números reales. Según el papel que juegan en una investigación las variables se pueden clasificar en: • Variable independiente o predictora (VI). En una investigación son las variables cuyos valores manipula el investigador. • Variable dependiente o pronóstico (VD). Son las variables que el investigador quiere medir y cuyos valores busca que varíen cuando cambie los valores de la variable independiente. • Variable extraña (VE). Son las variables que pueden influir en la relación entre las variables independientes y las dependientes y que el investigador no incluye en su investigación. • Variable control (VC). Son aquellas variables extrañas que el investigador mantiene constantes durante la investigación para que no influyan en la relación entre las variables dependientes y las independientes. • Variable activa o intencional. Son aquellas variables independientes cuyos valores manipula el investigador de forma directa e intencionada • Variable asignada o de selección de valores. Son variables que el investigador manipula indirectamente, mediante la selección de valores. 2. El concepto de método Un método es un conjunto de procedimientos, estrategias e instrumentos que de forma sistemática, coherente y organizada son utilizados para lograr un objetivo, que en el caso de las disciplinas científicas es adquirir conocimientos. Los métodos pueden ser generales, de tal forma que pueden incluir estrategias y procedimientos muy diversos como puede ser el método científico o métodos específicos, que se utilizan para realizar investigaciones concretas y que incluyen solo algunas técnicas y siguen una estrategia definida. El método científico sería por tanto el método general que utilizan las disciplinas científicas. El método científico tiene las siguientes características: • Tiene base empírica. Sus teorías se construyen a partir de hechos que han sido contrastados anteriormente • Diversidad de formas. Utiliza diversas estrategias para la generación de conocimiento, dando lugar a diversas metodologías y a diversos métodos, lo que le permite tener la suficiente flexibilidad para adaptarse a diferentes situaciones y fenómenos • Sistematicidad. El proceso ha de tener una serie de pasos secuenciales estructurados de forma coherente que sirvan de guía para llevar a cabo las investigaciones • Fiabilidad y replicabilidad. Los estudios llevados a cabo mediante este método deben ser consistentes y cualquier investigador debe poder llevar a cabo el estudio con los mismos procedimientos, llegando al mismo resultado • Validez. Los resultados han de poder ser interpretados de manera exacta y han de ser generalizables a todas las situaciones en las que ocurra el fenómeno. Existen varias formas de adquirir conocimiento sistematizado y de intentar que este sea lo más objetivo posible, siendo estas formas el método inductivo, el deductivo y el hipotéticodeductivo. El método inductivo pretende llegar al conocimiento partiendo de la observación del fenómeno, agrupando los datos recogidos y elaborando a partir de ellos conclusiones en forma de leyes generales. El método deductivo parte de un conjunto de principios indemostrables o axiomas y mediante unos procesos de razonamiento basados en la aplicación de unas determinadas reglas lógicas a datos reales llega a una serie de conclusiones. El método hipotético-deductivo combina inducción y deducción para llegar a la conclusiones y es el utilizado actualmente en la mayoría de las disciplinas científicas, entre ellas la Psicología. Si continuamos hacia un nivel más específico de procedimientos y estrategias que se utilizan en la investigación llegamos a las metodologías. Las metodologías son agrupaciones de métodos específicos clasificados dependiendo de la perspectiva en la que se basen sus procedimientos y estrategias. Existen dos metodologías principales: • Metodología cualitativa. Basa sus estrategias en el constructivismo social, que considera que la realidad social emerge de la relación entre el sujeto que conoce y el objeto de conocimiento y, por lo tanto, cada individuo construye su propio conocimiento, no existiendo una única realidad. Como consecuencia su objetivo no es investigar la realidad empírica sino indagar en cómo interpretan la realidad diferentes sujetos y la relación entre éstos y el objeto de investigación, basándose para ello en la intersujetividad del conocimiento en lugar de en su objetividad. Algunos métodos de la metodología cuantitativa son el etnográfico o la teoría fundamentada. • Metodología cuantitativa. Basa sus estrategias en el positivismo, que considera que sólo existe una realidad objetiva que puede ser observable y medible. El conocimiento existiría de manera independiente del investigador y éste solo lo adquiriría sin modificarlo. Su objetivo por lo tanto es contrastar los hechos que ocurren en el universo con las teorías para producir conocimiento objetivo. Al ser esta metodología la más usada actualmente en Psicología vamos a centrarnos en los métodos cuantitativos que esta disciplina utiliza. Los métodos más utilizados en Psicología son: • Método correlacional. Utiliza técnicas y estrategias para estudiar fenómenos y variables que no pueden ser manipulados directamente por el investigador. En estás investigaciones se seleccionan un conjunto de variables para medir en los sujetos u objetos de estudio y se miden directamente sin manipularlas. Posteriormente se buscan correlaciones entre estás variables y mediante técnicas estadísticas se busca la generalización de las relaciones encontradas. • Método experimental utiliza estrategias de investigación para estudiar relaciones causales entre diversas variables, manipulando directamente estas variables en condiciones controladas. Estas estrategias requieren una asignación aleatoria de los sujetos u objetos de estudio en algún punto del proceso. Es el mejor método para contrastar y generalizar hipótesis. 3. El método experimental El método experimental es un procedimiento de investigación que sigue el método científico y que tiene por objetivo identificar causas y evaluar sus efectos en una situación creada por el investigador llamada experimento, manipulando aspectos del ambiente para conseguir un efecto en el sujeto u objeto en estudio. Al ser el experimento una situación creada mediante la manipulación por el experimentador este puede ser replicado por otros investigadores. La relación de causalidad se da entre las variables ambientales manipuladas (VI) y las que sufren su efecto (VD), controlando el resto de variables que puedan estar influyendo (VE). Estas variables que forman parte de la investigación han de cumplir una serie de propiedades para que la relación de causalidad se pueda dar entre ellas: • Contingencia temporal entre las variables. La variable independiente a de preceder temporalmente a la variable dependiente, es decir, la causa a de preceder siempre al efecto. • Correlación o covariación entre las variables. Un cambio en los valores de la variable independiente debe conllevar un cambio proporcional, directo o inverso, en los valores de la variable dependiente. • No espuriedad. La responsabilidad del cambio en la variable dependiente a de ser atribuible al cambio en la variable independiente y no a otras causas o variables. Para que una investigación se considere que se enmarca dentro del método experimental a de cumplir estos cuatro requisitos: • Manipulación. El investigador manipula los valores de las variables independientes de la investigación y crea las condiciones experimentales para que estos valores se den durante el experimento. En este tipo de investigaciones al menos una variable independiente tiene que ser de manipulación directa, es decir, una variable intencional. • Utilización como mínimo de dos condiciones o grupos. Para crear diferentes situaciones o condiciones en el experimento y que se puedan comparar o contrastar. Puede ser que existan como mínimo dos grupos que pasen cada uno por una condición experimental o como es más habitual que un grupo pase por la condición experimental (grupo experimental o tratamiento) y otro al que no se le aplica esta condición (grupo control). • Aleatorización. La asignación aleatoria ha de realizarse, para que la investigación siga el método experimental en dos fases de la misma, a la hora de asignar los participantes a los grupos y a la hora de asignar estos grupos a las condiciones experimentales. Mediante la aleatorización buscamos conseguir grupos equivalentes minimizando las diferencias entre los grupos en las variables extrañas. • Control. Técnicas utilizadas para garantizar la manipulación directa por parte del investigador sobre las variables independientes de la investigación y sobre las variables extrañas que puedan influir en las variables dependientes, distorsionando el efecto de las variables independientes. Tiene como objetivo el garantizar que los cambios observados en las variables dependientes proceden de la manipulación de las variables independientes. La estructura del método experimental tiene las siguientes fases: La primera fase corresponde al planteamiento del problema. Para identificar un problema que merezca la pena estudiar se ha de recurrir al conocimiento previo sobre el fenómeno que queremos investigar, ya sea conocimiento científico procedente de otras investigaciones o teorías o mediante conocimiento ordinario procedente de la experiencia diaria. Una vez detectado el problema se ha de tener en cuenta varios factores para seleccionarlo como problema de investigación: su solución debe incrementar el conocimiento disponible sobre el fenómeno en estudio, debe provocar nuevos interrogantes posteriormente a su resolución y debe ser asequible para el investigador. Una vez seleccionado el problema hay que enunciarlo de forma precisa y específica, normalmente utilizando una pregunta. En este enunciado se deben incluir ya las principales variables del estudio. Posteriormente vendría la fase de elaboración de hipótesis. Lo primero que se ha de hacer es definir las variables que van a formar parte de nuestra investigación y la forma en la que las vamos a observar y medir. Después clasificamos las variables entre las que queremos manipular (VI) y las que vamos a medir (VD). Posteriormente buscamos también variables que puedan influir en la relación entre VVII y VVDD (VE) e intentamos mantener las que podamos constantes (VC). Una vez clasifiquemos las variables a partir de los supuestos de nuestra teoría elaboramos una predicción tentativa de cómo se relacionan las variables, que tiene que ser contrastable con los datos que la investigación nos proporcione. Las hipótesis formuladas no deben tener contradicciones entre sus partes y tienen que ser compatibles con las teorías ya formuladas. Además tienen que ser simples y generalizables. Las hipótesis han de ser operativizadas para posteriormente ser contrastadas. Para ello hay que definir con exactitud las variables implicadas, las relaciones entre ellas y cuales serán VI o VD. Una vez realizado esto se convierte una hipótesis general en hipótesis de trabajo. Por último habría que realizar un contraste de hipótesis y analizar y discutir los resultados del mismo. Contrastar una hipótesis consiste en compararla con los hechos del fenómeno en estudio y determinar si se adecuá a ellos o no. Contrastar una hipótesis no quiere decir que se convierta en una verdad absoluta, se mantendrá como verdadera mientras sea apoyada por los datos. En el caso de que la hipótesis a contrastar no se adecúe a los hechos es rechazada y se da por buena otra hipótesis anterior o la hipótesis nula. Dependiendo del método utilizado esta decisión se toma mediante diferentes técnicas, normalmente estadísticas, y habitualmente con un margen de error, llamado nivel de confianza. Para poder realizar el contraste primero hay que recoger información sobre como ocurren los hechos relacionados con el fenómeno. La recogida de datos es el procedimiento mediante el cual se recogen los datos para una investigación. Será diferente dependiendo de el método mediante el que se lleve a cabo la investigación y el diseño de la misma, de tal forma que se elegirá la técnica y los instrumentos más adecuados para cada caso. Además de ser adecuados los instrumentos seleccionados deben ser válidos y fiables. Después hay que seleccionar la muestra. La población la conforman todos los individuos a los que influye el fenómeno que queremos estudiar. Como en la mayoría de los casos no podemos estudiar a todos los individuos que componen la población puesto que requeriría mucho tiempo y dinero e incluso en algunos casos sería imposible, tenemos que elegir a un grupo de individuos que serán los participantes que conformen nuestra muestra. Para que los datos de la investigación puedan generalizarse esta muestra ha de ser representativa de la población. Para ello el tamaño tiene que ser suficiente teniendo en cuenta el método de investigación y la técnica de análisis que vayamos a utilizar. También tenemos que elegir una técnica de selección de la muestra que nos permita obtener una mayor representatividad, pero que también sea viable a la hora de ser aplicada a la investigación. Existen dos tipos de muestreo, probabilístico y no probabilístico. En el muestreo probabilístico se puede conocer de antemano la probabilidad de que un sujeto sea seleccionado para formar parte de la muestra. Tiene la ventaja proporcionar una mayor representatividad de la muestra, sin embargo, en la mayoría de los casos para aplicarlo se necesita tener acceso a toda la población y tener un censo de la misma. En el muestreo no probabilístico no se conoce la probabilidad de cada individuo de ser seleccionado. Tiene la ventaja que no requiere tener acceso a la población completa y además se puede conseguir más participantes en poblaciones de difícil acceso. Su principal desventaja es que otorga una menor representatividad de la muestra lo que dificulta la generalización de los resultados. A continuación procederemos al análisis de los datos obtenidos para contrastar las hipótesis. En la mayoría de las ocasiones para realizar el análisis deberemos recurrir a una técnica estadística. Lo primero que se ha de hacer es organizar los datos, resumirlos y buscar regularidades y relaciones entre ellos. Esto lo haremos mediante la estadística descriptiva. Posteriormente pasamos a considerar las posibilidades que tienen de poder ser generalizados los resultados. Esto lo realizamos mediante la estadística inferencial. Para ello utilizamos el estadístico de contraste que es el valor estandarizado de la discrepancia entre la hipótesis nula y los datos obtenidos en la investigación. En el caso de que el estadístico nos permitiera rechazar la hipótesis nula, la hipótesis alternativa quedaría contrastada, en caso contrario quedaría desechada y deberíamos revisar nuestra teoría. Una vez realizado el análisis y contrastadas o desechadas nuestras hipótesis deberemos discutir sobre las implicaciones que esto tenga y extraer las conclusiones de nuestra investigación. Para ello hay que vincular los resultados del análisis con las hipótesis y el planteamiento del problema y también con las teorías e investigaciones existentes sobre el fenómeno bajo estudio. Es importante también que comentemos la posible utilidad que tienen los nuevos hallazgos, si es que los hemos hecho, analizar críticamente las limitaciones de nuestro estudio y sugerir nuevas vías de investigación a partir de los resultados de nuestro estudio. Por último, dependiendo si la investigación la hemos realizado para alguna entidad o para una revista científica o universidad, tenemos que elaborar un informe o un artículo respectivamente, siempre siguiendo, sobretodo en el caso del artículo el estilo APA, que es el más utilizado en Psicología. Existen tres fuentes de cambios en la variable dependiente durante una investigación: • Varianza primaria. Son los cambios producidos por las variables independientes en las variables dependientes. Durante una investigación interesa maximizar la varianza primaria, para ello hay que elegir los valores adecuados de las variables independientes para el experimento, dependiendo del diseño de la investigación y de las relaciones entre las variables. • Varianza secundaria. Son los cambios producidos por las variables extrañas en la variable dependiente. En la investigación interesa controlar la varianza secundaria, para lo que hay que utilizar técnicas de control de variables extrañas • Varianza error. Son los cambios producidos por el diseño de la investigación, el investigador o los instrumentos de medida. Durante la investigación hay que minimizar la varianza error, eliminando la influencia del investigador, utilizando instrumentos válidos y fiables y eligiendo el tamaño de la muestra que sea adecuado para el diseño de investigación. Las técnicas de control de la varianza secundaria se pueden clasificar en control experimental, que es el que se realiza mediante el diseño de la investigación, antes o durante el experimento, o control estadístico, que se lleva a cabo mediante técnicas estadísticas y se realiza después del experimento. A su vez las técnicas de control experimental se pueden clasificar en directas, en las que el investigador controla directamente las variables extrañas e indirectas en las que las controla mediante la asignación de los sujetos a los grupos. Las principales técnicas de control en una investigación son: • Eliminación. Experimental directa. Consiste en utilizar el valor 0 para una variable extraña en el experimento • Constancia. Experimental directa. Consiste en mantener constante el valor de una variable extraña para todos los sujetos del experimento • Aleatorización. Experimental indirecta. Consiste en la asignación aleatoria de los sujetos a cada uno de los grupos experimentales • Bloqueo. Experimental indirecta. Consiste en la elaboración de grupos a los que se asignan los sujetos dependiendo de sus puntuaciones en una variable extraña. Posteriormente se asignan los sujetos de cada grupo a cada una de las condiciones experimentales de forma aleatoria, de tal forma que en cada condición haya la misma proporción de sujetos perteneciente a cada grupo de bloqueo. La variable extraña pasa a llamarse variable de bloqueo • Emparejamiento. Experimental indirecta. Similar a la anterior, en vez de formar grupos se va asignando a los sujetos que tengan un determinado valor en una variable extraña aleatoriamente a cada una de las condiciones experimentales, de tal forma que acaba habiendo la misma proporción de sujetos en cada una. La variable se llama variable de emparejamiento. • Sujeto como control propio. Experimental indirecta. Consiste en que cada sujeto pasa por todas las condiciones experimentales. Para que el control sea efectivo hay que combinarla con la siguiente técnica. • Contrabalanceo. Experimental indirecta.Consiste en alterar el orden en el que pasan por las condiciones experimentales los sujetos o los grupos, de tal forma que haya la misma proporción de sujetos que pasen por cada posible combinación. • Simple, doble y triple ciego. Experimental indirecta. El simple ciego consiste en que los participantes no conocen el objetivo de la investigación. En el doble ciego el investigador que lleva a cabo el experimento conoce sólo lo necesario de la investigación para llevarla a cabo y en el triple ciego además el investigador que realiza el análisis de datos solo conoce la información necesaria respecto a ella para poder realizar su tarea. • Incorporación de las variables extrañas. Experimental directa. El investigador incorpora al experimento una variable extraña convirtiéndola en variable independiente. • Técnicas estadísticas. Estadística. Una vez terminado el experimento se elimina la influencia de las variables extrañas mediante procedimientos estadísticos. Existen dos estrategias relacionadas con el método experimental, la experimental propiamente dicha y la cuasi-experimental, que no cumple una de las características propias del método experimental, la aleatorización en la asignación de los sujetos a los grupos. Los tipos de diseños incluidos en la estrategia experimental son: • Grupos aleatorios. Es el diseño básico en la estrategia experimental. Consiste en la asignación de los sujetos del estudio a las condiciones experimentales de forma aleatoria. La aleatorización es la única técnica de control en estos diseños, por lo que si la muestra es pequeña puede no eliminar la influencia de las variables extrañas. • Bloques aleatorios. Esta estrategia es igual que la anterior con la diferencia de que se utiliza una variable de bloqueo para asignar los sujetos a las condiciones experimentales. Al añadir una técnica de control adicional elimina mejor la influencia de las variables extrañas pero complica la selección de la muestra puesto que se necesita la misma proporción de sujetos de cada bloque. • Medidas Repetidas. En estos diseños todos los sujetos pasan por todas las condiciones experimentales, de tal forma que cada uno ejerce de control sobre sí mismo. Para eliminar el posible efecto de las variables extrañas hay que utilizar la técnica de contrabalanceo. • Caso único. En este diseño un único sujeto pasa por todas las condiciones experimentales. Para eliminar la influencia de las variables extrañas primero se realiza una medición de la línea base de la variable en estudio, después se aplica una condición y se vuelve a medir la evolución de la variable, y por último si se pudiera se eliminaría el efecto de esa condición para ver si el cambio se deshace. Los tipos de diseños incluidos en la estrategia cuasi-experimental son: • Grupo de control no equivalente. Tienen una regla de asignación de los participantes no aleatoria y desconocida. Se basa en la comparación de dos grupos ya formados en los que uno hace de control y otro de experimental. Como los grupos ya están formados para controlar las variables extrañas se pueden utilizar procedimientos estadísticos para lo que se realiza más de un pretest. • Discontinuidad en la regresión. En estos diseños se utiliza una regla de asignación no aleatoria pero conocida. Para llevarla a cabo se realiza un pretest a los participantes y se los asigna a las condiciones experimentales dependiendo de su puntuación en esta medida. Para incrementar el control de estos diseños se utilizan también procedimientos estadísticos. Series temporales interrumpidas. Son diseños en los que la regla de asignación es el tiempo. La variable en cuestión se mide durante toda la investigación, en un momento determinado se introduce la condición experimental y se observa si hay algún cambio. • Los análisis de datos más frecuentes en la metodología experimental son los contrastes de hipótesis y el análisis de la varianza (ANOVA). 4. Método correlacional El método correlacional es un procedimiento de investigación que sigue el método científico y que intenta demostrar la relación existente entre diversas características del fenómeno en estudio sin una manipulación directa de la situación por parte del investigador. Aunque su objetivo es demostrar que existen relaciones entre diversas variables sean estas de cualquier tipo, si se realiza con un procedimiento adecuado puede llegar a demostrar relaciones causa-efecto entre las variables. Las principales características del método correlacional son: • No manipulación de las variables. Las variables que intervienen en este tipo de investigaciones no son manipuladas directamente por el investigador si no que el investigador se limita a registrar la actuación de los sujetos en una situación concreta. • Variables de selección de valores. Al no ser manipuladas las variables son variables asignadas, es decir, que el investigador selecciona las características que considera oportunas del fenómeno a investigar y las mide sin manipularlas directamente. • Selección según características. Los sujetos que participan en la investigación no son elegidos de modo totalmente aleatorio sino que se eligen en función de una o varias características relevantes para la investigación • Relaciones de covariación. Con este método se estudian principalmente relaciones de covariación entre las variables que participan en la investigación sin llegar a determinar relaciones causa-efecto, salvo diseños muy complejos con mucho tamaño de la muestra. • Recogida de datos no experimental. Las técnicas de recogida de datos en este método no tiene por objetivo medir los cambios que la manipulación en una variable provoca en otra, sino en medir los hechos o la conducta tal y como se produce en una situación sin intervenir en ella. • Falta de control exhaustivo. En este método no se realiza un control de las variables extrañas tan exhaustivo como en el método experimental, aunque se pueden realizar procedimientos estadísticos de control y técnicas de emparejamiento. Existen cinco tipos de diseños que pueden ser incluidos en el método correlacional: • Diseños retrospectivos. En estos diseños se selecciona a los sujetos por los valores de la variable pronóstico y se buscan variables predictoras que puedan explicar su ocurrencia. Si la variable pronóstico y las predictoras covarían sistemáticamente entonces existirá relación entre las dos variables. Cuando se produce la investigación ambas variables ya han ocurrido • Diseños prospectivos. Estos diseños se caracterizan porque los sujetos son seleccionados por tener determinados valores de las variables predictoras cuya influencia queremos investigar. Posteriormente medimos la variable pronóstico, y si encontramos covariación entre los valores deducimos que hay relación entre las variables. En este diseño las variables predictoras anteceden al inicio de la investigación mientras que las variables pronóstico se miden después del comienzo. • Diseños evolutivos. Son diseños prospectivos en los que la variable predictora es la edad. Pueden ser longitudinales, transversales o secuenciales dependiendo del momento en el que se midan las variables y del número de grupos que participen. • Encuestas. Son diseños de investigación que se caracterizan por obtener datos cuantitativos sobre variables importantes para el fenómeno de estudio en una población amplia para, a continuación, describir sus características y relacionar las variables entre sí. La efectividad del diseño recae en una buena selección de la muestra, a ser posible aleatoria, y una sistematización del procedimiento de recogida de datos. • Diseños observacionales. Estos diseños tiene por objetivo estudiar los fenómenos tal y como se producen sin intervención del investigador, en su contexto natural. No hay restricción de características ni de respuestas que puedan dar los participantes. Se codifican los hechos mediante un registro objetivo, sistemático y específico. Las técnica de análisis más utilizada en estos diseños es la regresión múltiple. 5. Dificultades metodológicas
