PSICOLOGÍA EXPERIMENTAL

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PSICOLOGÍA
EXPERIMENTAL
Verónica Ventero Portelas
Psicóloga Especialista en Psicología Clínica.
Máster en Neuropsicología Clínica.
Juan Antequera Iglesias
Psicólogo Especialista en Psicología Clínica.
FEA Psicología Clínica Hospital Virgen de la Misericordia de Toledo.
Laura Hernangómez Criado
Doctora en Psicología.
Psicóloga Especialista en Psicología Clínica.
Psicoterapeuta acreditada por ASEPCO.
FEA Psicología Clínica Hospital Complejo Hospitalario de Toledo. Hospital Virgen
de la Salud. SESCAM.
TODO EL MATERIAL,
EDITADO Y PUBLICADO
POR EL CENTRO DOCUMENTACIÓN
DE ESTUDIOS Y OPOSICIONES,
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DE NUESTRO CENTRO.
ISBN obra completa: 978-84-92856-67-1
ISBN: 978-84-15542-45-2
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4ª EDICIÓN: enero 2016
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09. PSICOLOGÍA EXPERIMENTAL
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PRESENTACIÓN
La Psicología Experimental supone un compendio de las principales estrategias y herramientas que se
utilizan para la realización de investigaciones y la interpretación de los resultados de las mismas.
Estos contenidos se estudian en la mayoría de carreras universitarias, realizándose especificaciones
concretas relacionadas con cada área. En la licenciatura y el grado de Psicología se dedican varias
asignaturas (entre 4 y 5) al conocimiento de la metodología, el análisis de datos, la estadística y la psicometría; por lo que suponen una parte muy importante dentro de las competencias a adquirir por un
psicólogo. Además, una adecuada adquisición de estos contenidos supone una ventaja a la hora de
llevar a cabo el trabajo fin de carrera.
Por otro lado, durante la realización del ejercicio de la profesión de Psicólogo Clínico, este tipo de herramientas y de conocimientos acerca de la investigación científica son fundamentales para poder llevar
a cabo cualquier tipo de estudio o publicación científica de cierto nivel. Aún más si pensamos en la realización de un máster y su trabajo fin de máster o en un doctorado.
Por todo ello, los conceptos relacionados con la Psicología Experimental han aparecido de manera
constante en el examen PIR; suponiendo de media 17 preguntas (una vez ajustados los datos por número de preguntas totales). La evolución del número de preguntas ha sido irregular, tendiendo a disminuir hasta estabilizarse en los últimos años. El número máximo de preguntas se dio en la convocatoria
de 1996, con un total de 29, y el mínimo en 2011, con 9 preguntas. En los últimos años, el peso de la
asignatura se encuentra entre 12 y 14 preguntas.
Podría parecer que el peso de la asignatura no es muy significativo en relación a otras. Es cierto que el
número de preguntas no es muy alto, pero también lo es, que las preguntas de esta asignatura pueden
hacer que se consiga una mayor diferencia del resto de participantes en la convocatoria y, por lo tanto,
se facilite la obtención de plaza.
La asignatura de Psicología Experimental está dividida en tres grandes bloques:
• Fundamentos teóricos y diseños experimentales.
• Estadística.
• Psicometría.
En cuanto al peso de cada uno de ellos dentro de la misma, nos encontramos con que la parte más relevante en cuanto a número de preguntas es el bloque dedicado a la Estadística; seguido de la parte de
Metodología, y con un peso menor Psicometría.
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09. PSICOLOGÍA EXPERIMENTAL
Las preguntas del área de Psicología Experimental suele versar sobre conceptos principales y sus características generales; aunque en algunas convocatorias se ha pedido la interpretación de resultados
mediante un ejemplo.
Dentro de la parte de Estadística, en el Manual de CEDE, los temas que aglutinan un mayor número de
preguntas son los referentes a la estadística descriptiva −de una y de dos variables− y a la parte de estadística inferencial −fundamentos básicos y pruebas paramétricas−. En el área dedicada a los Fundamentos teóricos y diseños experimentales, los temas a lo que se ha hecho referencia con más frecuencia son: características y clasificación del método científico, la intervención, manipulación y control de
las variables, el diseño experimental y los diseños cuasi-experimentales y N = 1. Y por último, los temas
referentes al cálculo del coeficiente de fiabilidad y a la validez, han aparecido de manera relevante dentro de la parte de Psicometría.
Para un buen estudio de la asignatura, es recomendable realizar una lectura comprensiva del Manual,
poniendo especial énfasis en los conceptos principales que se apuntan dentro de cada tema. No es necesario un conocimiento profundo de cada uno de los aspectos que aparecen en el Manual, ni tampoco
la memorización de fórmulas. Una vez que se tiene un conocimiento general de la asignatura, es momento de pasar a una fase en la que el fin será la fijación de los contenidos principales y de la manera
en que han sido preguntados en las convocatorias PIR; para ello, será muy útil relacionar unos con
otros y utilizar cualquier tipo de regla mnemotécnica. La realización de las preguntas de convocatoria y
de los simulacros y exámenes de área es muy útil para aumentar el entrenamiento en la respuesta a
preguntas tipo, y para reconocer lo más relevante a la hora de repasar. Por último, en las clases presenciales y en la web se proporcionan ejercicios de ampliación cuyo objetivo es el aumento de la comprensión sobre algunos procedimientos e interpretaciones; así como ofrecer una nueva forma de estudio
del temario de Psicología Experimental.
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09. PSICOLOGÍA EXPERIMENTAL
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EVOLUCIÓN DEL NÚMERO DE PREGUNTAS POR CONVOCATORIA
Examen de 260 preguntas (convocatorias1993-2011)
MEDIA
Examen de 235 preguntas (a partir de la convocatoria 2012)
MEDIA
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PSICOLOGÍA
EXPERIMENTAL
09.01. FUNDAMENTOS TEÓRICOS Y
DISEÑOS EXPERIMENTALES
09.02. ESTADÍSTICA
09.03. PSICOMETRÍA
PREGUNTAS PIR
DE CONVOCATORIAS
ANTERIORES
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09. PSICOLOGÍA EXPERIMENTAL
Índice general de temas
09.01. FUNDAMENTOS TEÓRICOS Y DISEÑOS
EXPERIMENTALES
09 01 01
Página 17
EL MÉTODO CIENTÍFICO:
CARACTERÍSTICAS Y CLASIFICACIÓN
1. Introducción
2. El método científico
2.1. Fases del método científico
3. Clasificación del método científico
3.1. Clasificación por el tipo de inferencia
3.2. Clasificación por el grado de control
3.3. Clasificación por el tipo de manipulación
3.4. Otras clasificaciones
3.5. El meta-análisis
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Página 32
FUNCIÓN DEL DISEÑO, INTERVENCIÓN
SOBRE LAS VARIABLES Y VALIDEZ
1. Las variables en la experimentación
1.1. Introducción
1.2. Definición y características de una variable
1.3. Clasificación de las variables
1.3.1. Clasificación teórico explicativa
1.3.2. Clasificación de acuerdo al nivel de medida
1.3.3. Clasificación de acuerdo al nivel de
manipulación
1.3.4. Clasificación metodológica
2. Función del diseño. Principio MAXMINCON y control de las
variables
2.1. Función del diseño
2.2. Control de las variables
2.3. Intervención sobre la variable dependiente
2.3.1. Definición operacional de la variable
dependiente
2.3.2. Determinación de la medida
2.3.3. Índices estandarizados de medida
2.4. Intervención sobre la variable independiente
2.4.1. Decisión sobre el número de variables
2.4.2. Operativización de la variable independiente
2.4.3. Manipulación de la variable independiente
3. Técnicas de control de la varianza sistemática secundaria:
intervención sobre las variables extrañas
3.1. Intervención sobre las variables extrañas
3.2. Técnicas de control de variables extrañas
4. Validez del diseño
4.1. Factores que amenazan la validez interna
4.1.1. Sesgos en comparación pre-post (intrasujeto)
4.1.2. Sesgos en comparaciones de grupo
(intersujetos)
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4.2. Factores que amenazan la validez externa
4.3. Factores que amenazan la validez de constructo
4.3.1. Sesgos de operacionalización de constructos
4.3.2. Sesgos de reactividad
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Página 61
DISEÑOS EXPERIMENTALES
1. Introducción a los diseños experimentales y su clasificación
1.1. Dimensiones de clasificación de los diseños
experimentales
1.2. Diseños unifactoriales intersujetos
1.3. Diseños unifactoriales intrasujetos
1.4. Diseño factorial
1.5. Diseño Solomon
2. Diseños unifactoriales intergrupo
2.1. Diseños de grupos aleatorios
2.1.1. Diseños de dos grupos aleatorios
2.1.2. Diseños multigrupos aleatorios
2.2. Diseños de bloques
2.2.1. Diseños de bloques aleatorios
2.2.2. Diseños de grupos apareados
2.2.3. Diseños de cuadrado
3. Diseños unifactoriales intragrupo
3.1. Características generales de los diseños intragrupo
3.1.1. Procedimiento de aplicación
3.1.2. Representación simbólica de los diseños
unifactoriales intragrupo
3.2. Clasificación de los diseños unifactoriales intragrupo
3.2.1. Diseño intragrupo bivalente
3.2.2. Diseño intragrupo multivalente
4. Diseños factoriales
4.1. Clasificación de los diseños factoriales
4.2. Diseños factoriales intergrupos o de grupos
independientes
4.2.1. Diseño factorial (A × B) intergrupos
4.2.2. Diseño multifactorial (A × B × C) intergrupos
4.3. Diseños factoriales intragrupo o de medidas repetidas
4.3.1. Diseños bifactoriales de medidas repetidas
4.3.2. Diseños multifactoriales de medidas repetidas
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Página 92
DISEÑOS CUASI-EXPERIMENTALES Y
DISEÑOS EX POST FACTO
1. Los diseños cuasi-experimentales
1.1. Clasificación de los diseños cuasi-experimentales
1.1.1. Diseños pre-experimentales
1.1.2. Diseños cuasiexperimentales con grupo control
1.1.3. Diseños cuasiexperimentales sin grupo control
1.1.4. Diseños de series temporales interrumpidas
2. Investigaciones ex post facto
2.1. Clasificación de los diseños ex post facto
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09. PSICOLOGÍA EXPERIMENTAL
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Página 101
2.2.
2.3.
2.4.
2.5.
DISEÑOS N = 1 Y METODOLOGÍA
DE ENCUESTAS
1. Diseños N = 1
1.1. Tipos de diseños N = 1
1.1.1. Análisis de datos
2. Metodología de encuestas
2.1. Introducción
2.2. Tipos de encuestas según dimensión temporal
2.2.1. Transversales
2.2.2. Longitudinales
2.2.3. Longitudinal-secuenciales
2.2.4. Encuestas longitudinales retrospectivas
2.3. La calidad de la encuesta
3.
4.
5.
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Página 115
DISEÑOS UNIFACTORIALES INTRAGRUPO
1. La observación
2. Investigación cualitativa
2.1. Definición, características y metodología
2.2. Comparación con metodología cuantitativa
2.2.1. Diferencias entre investigación cuantitativa y
cualitativa
2.3. Las técnicas cualitativas
2.4. Los datos cualitativos
09.02. ESTADÍSTICA
INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA
EN PSICOLOGÍA
1. Presentación
2. Concepto de medida en psicología
2.1. La escala de medida
3. Vocabulario básico en estadística
3.1. Población
3.2. Muestra
3.3. Parámetro
3.4. Estadístico
4. Concepto de estadística
4.1. Dos clases de estadística
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Página 130
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA APLICADA
AL ESTUDIO DE UNA SOLA VARIABLE
1. Introducción
2. Organización de los datos
2.1. Concepto y tipos de variable
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6.
Modalidades y clases
Distribución de frecuencias
Diagrama de tallo y hojas
Representación gráfica de la variabilidad: Diagrama de
caja y bigotes
Estadísticos de tendencia central
3.1. Media aritmética
3.2. Mediana
3.3. Moda
3.4. Media, mediana, moda y asimetría
3.5. Apuntamiento o curtosis
Estadísticos de posición: los cuantiles
4.1. Cuartiles
4.2. Deciles
4.3. Percentiles
Estadísticos de variabilidad y dispersión
5.1. Desviación media
5.2. La varianza
5.3. Amplitud total
5.4. Amplitud semi-intercuartil
5.5. Coeficiente de variación
Puntuaciones directas, diferenciales y típicas
6.1. Puntuación directa
6.2. Puntuación diferencial
6.3. Puntuación típica
6.4. Otras transformaciones de las puntuaciones
6.5. Interpretación de puntuaciones directas, diferenciales y
típicas
6.6. La curva normal
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ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA APLICADA
AL ESTUDIO DE DOS VARIABLES
1. Introducción
2. Distribución conjunta de frecuencias
2.1. Covarianza
3. Relación lineal entre dos variables
3.1. Covarianza
3.2. Coeficiente de correlación de Pearson
3.3. La ecuación de regresión
3.4. El coeficiente de determinación y la recta de regresión
4. Relación curvilínea entre dos variables
4.1. Propiedades de la razón de correlación
5. Relación entre variables ordinales
5.1. Coeficiente de correlación de Spearman
5.2. Coeficiente de correlación de Kendall
5.3. Coeficiente de correlación de Goodman y Kruskal
6. Relación entre variables nominales
6.1. Coeficiente Q de Yule
6.2. Coeficiente χ2
6.3. Coeficiente C de contingencia
7. Otros coeficientes de correlación
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09. PSICOLOGÍA EXPERIMENTAL
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ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA APLICADA
AL ESTUDIO DE TRES VARIABLES
FUNDAMENTOS BÁSICOS DE LA
ESTADÍSTICA INFERENCIAL
1. Introducción
2. Correlación parcial
3. Coeficiente de correlación múltiple
3.1. Propiedades del coeficiente de correlación múltiple
4. Regresión múltiple y su coeficiente de determinación
4.1. Interpretaciones de R21.23
4.1.1. R21.23 como índice de reducción de error en los
pronósticos
4.1.2. R21.23 como aproximación de los puntos al plano
de regresión
4.1.3. R21.23 como proporción de la varianza de X1
asociada a la variación de X2 y de X3
1. Introducción a la inferencia estadística
1.1. Conceptos básicos
1.2. Técnicas de muestreo
1.3. Valor esperado y varianza de la media
2. Estimación puntual de parámetros
2.1. Propiedades deseables de un estimador
3. Comprobación de hipótesis estadísticas e intervalos
confidenciales
3.1. Formulación de la hipótesis nula y alternativa
3.2. Determinación del nivel de significación o α
3.3. Estudiar las características de la población
3.4. Especificar el tipo de muestreo realizado y el tamaño de
la muestra o de las muestras
3.5. Seleccionar el estadístico de contraste adecuado al caso
3.6. Atender a la distribución muestral del estadístico de
contraste
3.7. Determinar la región crítica
3.8. Rechazar o aceptar la hipótesis
3.9. Determinación del intervalo confidencial del parámetro
3.10. Ejemplo método de estimación por intervalos
Página 172
09 02 05
PROBABILIDAD
1. Introducción: conceptos básicos
2. Probabilidad y espacio muestral discreto
2.1. Enfoque interpretativo
2.2. Enfoque formal
2.3. Probabilidad condicional
2.4. Sucesos independientes
2.5. Teorema de Bayes
3. Funciones de probabilidad y de distribución de probabilidad
en variables aleatorias discretas
3.1. Variable aleatoria
3.2. Función de probabilidad
3.3. Función de distribución
3.4. Función de probabilidad y distribución con dos
variables aleatorias discretas
3.5. Algunas funciones de probabilidad y distribución en
variables aleatorias discretas
4. Esperanza, covarianza, Pearson y varianza en variables
aleatorias discretas
4.1. Valor esperado o esperanza matemática
4.2. Covarianza, Pearson y varianza
4.3. Esperanza matemática y varianza en algunas
distribuciones de probabilidad
5. Probabilidad y espacio muestral continuo
5.1. Función de densidad de probabilidad uniforme o
rectangular
5.2. Función de densidad de probabilidad normal
5.3. Función de densidad de probabilidad (χ2)
5.4. Función de densidad de probabilidad de Student (t)
5.5. Función de densidad de probabilidad de Fisher (F)
5.6. Función de densidad de probabilidad exponencial
6. Esperanza matemática y varianza en variables aleatorias
continuas
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Página 201
CONTRASTE DE HIPÓTESIS FRECUENTES:
PRUEBAS PARAMÉTRICAS
1. Introducción
2. Análisis de la regresión y correlación
2.1. Supuestos
2.2. Análisis de la regresión
2.3. Análisis de la correlación
3. Contraste de hipótesis sobre una sola media
4. Contraste de hipótesis sobre dos medias
4.1. Contraste de hipótesis sobre dos medias
independientes
4.2. Contraste de hipótesis sobre dos medias relacionadas
5. Análisis de varianza: un solo criterio de clasificación
(ANOVA I)
5.1. Conceptos básicos en el análisis de varianza
5.2. Esquema del análisis de varianza
5.3. Condiciones previas al análisis de varianza
5.4. Un caso particular: el análisis de varianza con medidas
repetidas
6. Análisis de varianza: doble criterio de clasificación
(ANOVA II)
6.1. Conceptos básicos en el ANOVA de doble criterio
6.2. Esquema del ANOVA ll
6.3. Efectos factoriales
7. Análisis de covarianza (ANCOVA): conceptos básicos
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09. PSICOLOGÍA EXPERIMENTAL
09 02 08
Página 216
TÉCNICAS NO PARAMÉTRICAS
1. Introducción
2. Características de las técnicas no paramétricas
2.1. Ventajas
2.2. Desventajas
3. Principales pruebas no paramétricas
3.1. Pruebas de bondad de ajuste
3.2. Pruebas de independencia
3.3. Prueba de Mann-Whitney
3.4. Prueba de Wilcoxon
3.5. Prueba de Kruskal-Wallis
3.6. Prueba de Friedman
3.7. Prueba de signos
4.
5.
6.
7.
8.
09.03. PSICOMETRÍA
3.2. Procedimientos basados en una única aplicación del
test: métodos basados en la consistencia interna
3.2.1. Métodos basados en la división del test en dos
mitades
3.2.2. Métodos basados en las covarianzas entre ítems
3.3. Fiabilidad entre evaluadores o calificadores
Relaciones entre la fiabilidad y otras variables
4.1. Fiabilidad y homogeneidad de la muestra
4.2. Fiabilidad y longitud del test
4.3. Fiabilidad, longitud y varianza
4.4. Razón señal-ruido
Estimación de la puntuación verdadera
5.1. Errores de medida, estimación y predicción
Análisis convencional de un ítem
Valoración de la TCT
Teoría de la generalizabilidad
8.1. Conceptos básicos
8.2. Estudios G y D
8.3. Optimización de un diseño
8.4. Ejemplo de aplicación de la TG
09 03 01
Página 227
INTRODUCCIÓN A LA PSICOMETRÍA
1. Desarrollo histórico de la Psicometría
2. Etapas en la construcción de los tests
3. La puntuación
3.1. Tipos de puntuación
3.2. Formas de distribución de las puntuaciones
4. La aptitud
09 03 02
Página 236
TEORÍA CLÁSICA DE LOS TESTS
1.
2.
3.
4.
5.
6.
11
Introducción
Supuestos básicos
Conclusiones de los supuestos básicos
Las medidas paralelas
Medidas equivalentes o tau-equivalentes
Consecuencias prácticas
Página 245
09 03 03
CÁLCULO DEL COEFICIENTE DE FIABILIDAD
1. Introducción
2. Concepto de fiabilidad
3. Cálculo del coeficiente de fiabilidad
3.1. Métodos basados en dos aplicaciones
3.1.1. Método de las formas paralelas o alternativas
3.1.2. Procedimiento test-retest
3.1.3. Test-retest con formas alternativas (formas
alternativas en aplicación diferida)
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Página 264
VALIDEZ
1. Introducción
2. Validez de contenido
3. Validez de constructo
3.1. Validez multimétodo-multirasgo
3.2. Análisis factorial
4. Validez relativa al criterio
4.1. Coeficiente de validez
4.2. Relaciones entre validez y fiabilidad: fórmulas de
atenuación
4.3. Validez y longitud del test
4.4. Validez y homogeneidad de las muestras
4.5. Modalidades del coeficiente de validez
4.6. Estimación del criterio
4.7. Validez de criterio: pronósticos mediante baterías de
predictores
09 03 05
Página 274
TEORÍA DEL RASGO LATENTE
1. Introducción
2. Conceptos básicos
2.1. Dimensionalidad
2.2. Independencia local
2.3. Curva característica del ítem
2.4. Escala de aptitud
2.5. Función de información del test
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12
09. PSICOLOGÍA EXPERIMENTAL
3. Modelos de la teoría del rasgo latente
3.1. Modelos de error binomial
3.2. Modelos de Poisson
3.3. Modelos de ojiva normal
3.4. Modelos logísticos
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
FUNDAMENTOS TEÓRICOS Y
DISEÑOS EXPERIMENTALES
−
BIBLIOGRAFÍA COMENTADA
WEBGRAFÍA COMENTADA
PREGUNTAS PIR DE CONVOCATORIAS ANTERIORES
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