Métodos de Investigación

Presentación del tema: "Métodos de Investigación"— Transcripción de la presentación:

1 Métodos de Investigación

2 ¿Porqué son necesarios los diseños de investigación?
Aunque la experiencia y el sentido común resultan muy útiles para generar hipótesis son muy limitados a la hora de demostrarlas. Hacen falta métodos de investigación rigurosos para descubrir si estas hipótesis pueden ser ciertas. La experiencia directa puede ser útil como punto de partida, pero no es una garantía frente a los sesgos de confirmación y otras fuentes de error.

3 Heurísticos – Atajos mentales ¿Cómo se nos puede engañar?
Los mismos procesos psicológicos que son muy útiles en la mayor parte de las situaciones, también predisponen a cometer errores en el pensamiento. Los heurísticos son atajos mentales o reglas prácticas que nos facilitan el pensamiento y nos ayudan a darle sentido al mundo. De acuerdo con los psicólogos cognitivos somos avaros cognitivos, es decir, somos mentalmente vagos e intentamos conservar nuestra energía cognitiva simplificando el mundo. Por regla general, los heurísticos son problemáticos cuando se utilizan con demasiada frecuencia o en situaciones inadecuadas. Aunque suelen facilitar el procesamiento de la realidad, pueden hacer que se simplifique demasiado. Kahneman, Slovic y Tversky identificaron dos tipos de heurísticos: heurístico de representatividad y heurístico de disponibilidad.

4 El heurístico de representatividad: Iguales con Iguales
El heurístico de representatividad es el responsable de que hagamos una evaluación rápida de una persona o de un objeto basándonos en una cantidad de información bastante baja. Una información insuficiente y parcial con la cual no podemos tener una idea realista y clara de las cosas, pero que dado que nuestro cerebro necesita llegar a una conclusión rápida para despejar las dudas que se generen, intentamos deducir cual es la respuesta más razonable posible.

5 Prejuicio cognitivo Un prejuicio cognitivo es una distorsión cognitiva que afecta al modo en el que los humanos perciben la realidad.

6 Juicio retrospectivo Muestra la inclinación a ver los hechos pasados como fenómenos predichos o predecibles. Los individuos están, en realidad, sesgados por el conocimiento de lo que realmente ha pasado cuando evalúan su probabilidad de predicción. Este juicio es en realidad producido por un error en la memoria. Un proverbio en latín resume este efecto: memoria praeteritorum bonorum, es decir, “el pasado siempre se recuerda como mejor”.

7 Exceso de confianza Es la tendencia a sobreestimar la capacidad de hacer predicciones correctas. Se ha demostrado empíricamente que estamos más seguros de nuestra capacidad de lo que deberíamos estarlo en gran variedad de tareas.

8 Observación Naturalista: Estudio de los seres humanos en su «hábitat natural»
Mediante la observación naturalista, se pueden entender mejor los distintos comportamientos que muestran las personas en su “hábitat natural”, al igual que las situaciones que los provocan. La principal ventaja de los diseños naturalistas es su buena “validez externa”, es decir, los datos obtenidos se pueden generalizar a contextos reales. El gran inconveniente es la “validez interna”, o sea, a menudo no permiten establecer relaciones entre causa y efecto. La observación naturalista permite describir el comportamiento, pero no siempre permite explicarlo bien.

9 Diseño de estudio de casos: El conocimiento de uno mismo
El estudio de casos es uno de los diseños más sencillos de la investigación psicológica. Algunos investigadores observan a una persona a lo largo del tiempo, otros realizan cuestionarios y otros llevan a cabo varias entrevistas. La riqueza de detalles generada por estos estudios suele proporcionar una fuente valiosa de hipótesis interesantes. Los estudios de caso son muy útiles para proporcionar pruebas de la existencia de un fenómeno psicológico determinado. Dada las limitaciones de los estudios de caso, los psicólogos extraen conclusiones con mucha cautela y recurren a otros diseños de investigación empírica más sistemáticos, que permitan obtener conclusiones más rigurosas.

10 Estudios correlacionales
Un estudio correlacional determina si dos variables están correlacionadas o no. Esto significa analizar si un aumento o disminución en una variable coincide con un aumento o disminución en la otra variable. Correlación no implica causalidad.

11 Tipos de correlación Positiva: la correlación positiva entre dos variables tiene lugar cuando un aumento en una variable conduce a un aumento en la otra y una disminución en una conduce a una disminución en la otra. Por ejemplo, la cantidad de dinero que tiene una persona podría correlacionarse positivamente con el número de vehículos que posee. Negativa: la correlación negativa sucede cuando un aumento en una variable conduce a una disminución en la otra y viceversa. Por ejemplo, el nivel de educación puede correlacionar negativamente con la delincuencia, es decir, mayor nivel de educación menos delincuencia El valor de las correlaciones varía desde -1,0 hasta 1,0. r= -1,0 correlación negativa perfecta r= +1,0 correlación positiva perfecta.

12 Correlaciones Diagrama de dispersión: Agrupación de puntos en un gráfico bidimensional en que cada punto representa los datos de una persona. Hay que tener presente que a menos que una correlación sea perfecta (+1,0 ó -1,0) siempre habrá excepciones a la regla general. Como casi todas las correlaciones en psicología tienen un valor inferior a 1, se puede afirmar que la psicología es una ciencia de excepciones.

13 Correlación ilusoria La correlación ilusoria es un espejismo estadístico. ¿Porqué somos proclives a establecer correlaciones ilusorias? El motivo primordial es el sesgo de confirmación. La mejor forma de evitarlo es haciendo un seguimiento exhautivo de ejemplos que refuten una correlación.

14 Correlación frente a Causalidad
Los estudios correlaciones pueden ser muy útiles para determinar si hay relaciones entre dos o más variables. Sin embargo, existen limitaciones: el error más habitual en la interpretación de los diseños correlacionales es precipitarse a sacar conclusiones causales. Hay que mostrar cautela frente a casos en que la causa se determina a partir de este tipo de estudios.

15 Diseños experimentales
A diferencia de los diseños correlaciones, los diseños experimentales, o experimentos, permiten establecer inferencias entre causa y efecto. Los investigadores manipulan variables para ver si se generan diferencias en el comportamiento de los participantes.

16 ¿Qué hace que un estudio sea un experimento?
Para ser un experimento es necesario que un estudio cumpla con los siguientes requisitos: Asignación aleatoria de los participantes a las condiciones experimentales. La manipulación de una variable independiente

17 ¿Qué hace que un estudio sea un experimento?
Para ser un experimento es necesario que un estudio cumpla con los siguientes requisitos: Asignación aleatoria de los participantes a las condiciones experimentales. La asignación aleatoria significa que se han asignado al azar los participantes a cada uno de los grupos: grupo experimental y grupo control La manipulación de una variable independiente para ver si se ha producido algún efecto en la variable dependiente.

18 Operativización Definición de las variables dependientes e independientes conforme a los objetivos del estudio Operativizar una variable consiste en especificar cómo se va a medir.

19 Evaluación de resultados
Fiabilidad: Es la coherencia de la medición. Fiabilidad test-retest: un cuestionario fiable genera puntuaciones parecidas en un grupo de personas a lo largo del tiempo. Fiabilidad entre observadores: es el grado de acuerdo entre distintas personas que realizan una entrevista u observaciones. Validez: Es el grado en que un instrumento mide la variable que afirma medir.

20 Confusión: Fuente de conclusiones erróneas
Para que un experimento sea válido, la variable independiente debe ser la única diferencia entre el grupo experimental y el grupo control. Confusión de variables: Cualquier diferencia entre el grupo experimental y el grupo control distinta a la variable independiente.

21 Dificultades del diseño experimental
El efecto Placebo: Es la mejoría derivada de la expectativa de mejoría. Por ejemplo, los participantes que recibieron un medicamento pueden haber mejorado porque sabían que recibían ese medicamento. Para evitar el efecto Placebo, los participantes deben ignorar si reciben el tratamiento o un placebo. El efecto de las expectativas del experimentador: En algunos casos, los participantes no conocen la asignación a la condición, pero los investigadores, sí. Este efecto llamado también efecto del experimentador o efecto Rosentahl, se produce cuando las hipótesis de los investigadores les llevan a esperar un determinado resultado. Para evitarlo, es fundamental utilizar un diseño doble ciego (ni los investigadores ni los participantes saben cuál es el grupo experimental y cuál el de control).

22 Dificultades del diseño experimental
Demandas de la tarea: Los participantes pueden captar señales en el experimento (demandas de la tarea) que les permiten hacer conjeturas sobre las hipótesis de los investigadores. Para combatir este efecto se incluyen tareas distractoras o elementos de relleno, o sea, medidas que no están relacionadas con el objeto de estudio.

23 Selección aleatoria: la clave para la generalización
En la selección aleatoria, cada elemento de la población tiene las mismas probabilidades de ser elegido para la investigación. Esta selección se refiere a la selección inicial de los participantes.

24 Autoinformes y encuestas
Los psicólogos suelen utilizar autoinformes para evaluar una serie de características como son rasgos e intereses personales y trastornos psicológicos. Una de sus ventajas es que son fáciles de gestionar. Una de las desventajas de los autoinformes son las respuestas sesgadas por simulación o deseabilidad. Las encuestas están estrechamente ligadas a los autoinformes.

25 Aspectos éticos de los diseños de investigación
Los psicólogos tienen que preocuparse no sólo por el valor científico sino por la ética de los experimentos. El estudio científico de las personas y sus comportamientos suscita preocupaciones especiales.

26 Directrices éticas para la investigación con seres humanos
A lo largo de la historia de la psicología, se han realizado muchos estudios cuya ética es cuestionable. Actualmente, la American Psychological Association (APA) ha desarrollado una serie de directrices éticas aplicables a todos los profesionales de la psicología: Consentimiento informado Protección frente a riesgos y molestias Engaño y reuniones informativas

27 Consentimiento informado
Los investigadores deben informar a los potenciales participantes explícitamente de las condiciones del estudio antes de que firmen su consentimiento. Durante el consentimiento informado, los participantes pueden hacer preguntas sobre el estudio y pedir información sobre todos los detalles. En algunos estudios, los investigadores renuncian a algunos aspectos del consentimiento informado. Concretamente, cuando las investigaciones conllevan engaño. Los comités de revisión también solicitan que se lleve a cabo una sesión informativa al final de la investigación.

28 Ética en las investigaciones con animales
En psicología, la investigación invasiva suele consistir en la lesión quirúrgica del cerebro de animales y la observación de sus efectos en el comportamiento. El objetivo de estas investigaciones es generar hipótesis sobre la relación cerebro- comportamiento en seres humanos sin tener que infligir dolor a las personas. Muchos defensores de los derechos de los animales se preocupan por el trato que se les da y han destacado la idea de ofrecerles mejores condiciones de alojamiento y alimentación. Otros defensores, que también podrían considerarse poco éticos, han saqueado laboratorios y liberado animales; la mayoría coincide en que la liberación de estos animales concluye en una muerte casi segura por falta de alimento.

29 Ética en las investigaciones con animales
Es indudable que los conflictos éticos no son fáciles de resolver. Por una parte, se encuentra el dolor de los animales y, por la otra, los conocimientos adquiridos, sobre todo, de la fisiología del cerebro humano; además, no existen muchas alternativas. Resultaría muy difícil poner a prueba la eficacia y la seguridad de muchos medicamentos. Es evidente, que la investigación animal ha llevado a una mejor comprensión del cerebro y del comportamiento humano; pero lo es también, el hecho de que estos beneficios son a costa del sufrimiento y la muerte de los animales. Es muy seguro que esta controversia siga vigente a lo largo del tiempo.

30 Estadística La estadística es la aplicación de las matemáticas que describe y analiza los datos. Se le considera la moneda de la investigación porque ayuda a determinar el valor de determinadas hipótesis. Los psicólogos utilizan dos tipos de estadística: Estadística descriptiva Estadística inferencial

31 Estadística descriptiva
La Estadística Descriptiva proporciona herramientas para organizar, simplificar y resumir información básica a partir de un conjunto de datos que de otra forma sería poco manejable. Incluye la tabulación, representación y descripción de conjuntos de datos tanto de variables numéricas como de variables categóricas. Es la primera tarea a realizar en el análisis de los datos, ya que su misión es describir los datos, valores o puntuaciones obtenidos para cada variable. Dos valores estadísticos importantes: Tendencia central: las 3M (Media, mediana y moda) Dispersión: cómo se dispersan los datos

32 Medidas de tendencia central
La media o promedio es el valor total obtenido dividido entre el número de personas. La mediana es el valor medio del conjunto de datos; se obtiene ordenando los valores y obteniendo al que deja por encima y por debajo al 50% del grupo, o sea, el que está en el punto medio. La moda es el valor más frecuente de un conjunto de datos. Las 3 M aportan valores distintos de la tendencia central.

33 Dispersión ¿Cómo se dispersan los datos?
La dispersión indica lo agrupados que están los valores. Existen varias medidas de dispersión, pero la más importante es el rango. El rango es la diferencia entre el valor máximo y el mínimo. Dos conjuntos de datos con el mismo rango pueden tener una distribución de puntuaciones bien distintas. Para compensar este hecho y poder representar la dispersión, los psicólogos utilizan otra medida: La desviación típica. La desviación típica tiene en cuenta lo alejado que está cada dato de la media.

34 Estadística Inferencial: Contraste de Hipótesis
La estadística inferencial se utiliza para averiguar si se pueden establecer inferencias (conclusiones) respecto a otras poblaciones a partir de las diferencias observadas en la muestra.

35 Significación estadística
En estadística, un resultado se denomina estadísticamente significativo cuando no es probable que haya sido debido al azar. Una "diferencia estadísticamente significativa" solamente significa que hay evidencias estadísticas de que hay una diferencia entre las variables estudiadas. No significa que la diferencia sea grande, importante, o significativa en el sentido estricto de la palabra, sólo indica que hay diferencias. Una de las aplicaciones de la estadística es hacer inferencias a poblaciones, a partir de muestras. En la realización de este proceso, siempre existe el riesgo de error o imprecisión ya sea por el azar o la variabilidad biológica del fenómeno a estudiar. .

36 Significación práctica
Un descubrimiento puede ser estadísticamente significativo, pero carece prácticamente de relevancia para las predicciones en el mundo real. Una muestra de gran tamaño genera fácilmente un resultado estadísticamente significativo, pero este resultado puede que apenas tenga una significación práctica.

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