Fundamentos de investigación - Resumen

5/13/2018 Fundamentos de investigaci n - Resumen - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/fundamentos-de-investigacion-resumen-55a750e005c45

Bernardo R. Japón [email protected]

www.be‐minful.org

1

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




www.be‐minful.org

2

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)




www.be‐minful.org

3

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




www.be‐minful.org

4

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




www.be‐minful.org

5

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




www.be‐minful.org

6

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




www.be‐minful.org

7

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




www.be‐minful.org

8

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.




www.be‐minful.org

9

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




www.be‐minful.org

10

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:




www.be‐minful.org

11

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




www.be‐minful.org

12

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




www.be‐minful.org

13

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:




www.be‐minful.org

14

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)




www.be‐minful.org

15

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:




www.be‐minful.org

16

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




www.be‐minful.org

17

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




www.be‐minful.org

18

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.




www.be‐minful.org

19

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).




www.be‐minful.org

20

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:




www.be‐minful.org

21

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




www.be‐minful.org

22

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




www.be‐minful.org

23

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:




www.be‐minful.org

24

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:




www.be‐minful.org

25

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.




www.be‐minful.org

26

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.




www.be‐minful.org

27

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




www.be‐minful.org

28

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




www.be‐minful.org

29

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




www.be‐minful.org

30

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.




www.be‐minful.org

31

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




www.be‐minful.org

32

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:




www.be‐minful.org

33

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…




www.be‐minful.org

34

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




www.be‐minful.org

35

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.




www.be‐minful.org

36

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:




www.be‐minful.org

37

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

Documents

Fundamentos de investigación - Resumen