MEDIACIÓN EN PREVENCIÓN DE DROGODEPENDENCIAS II: CALIDAD E INVESTIGACIÓN Módulo II: Investigación en Drogodependencias Tema 2: El diseño de una investigación.

Presentación del tema: "MEDIACIÓN EN PREVENCIÓN DE DROGODEPENDENCIAS II: CALIDAD E INVESTIGACIÓN Módulo II: Investigación en Drogodependencias Tema 2: El diseño de una investigación."— Transcripción de la presentación:

1 MEDIACIÓN EN PREVENCIÓN DE DROGODEPENDENCIAS II: CALIDAD E INVESTIGACIÓN Módulo II: Investigación en Drogodependencias Tema 2: El diseño de una investigación. Tipos de diseño Dr. Joaquín Nieto Munuera Prof. Titular de Psiquiatría y Psicología Médica. Universidad de Murcia

2 TIPOS DE DISEÑO En función de la finalidad de la investigación y de la hipótesis a contrastar, pueden distinguirse tres grandes tipos de DiseñosEn función de la finalidad de la investigación y de la hipótesis a contrastar, pueden distinguirse tres grandes tipos de Diseños 1) DISEÑOS DESCRIPTIVOS1) DISEÑOS DESCRIPTIVOS 2) DISEÑOS CORRELACIONALES2) DISEÑOS CORRELACIONALES 3) DISEÑOS EXPLICATIVOS (o Experimentales)3) DISEÑOS EXPLICATIVOS (o Experimentales)

3 Diseños descriptivos DEFINICION: Estrategias de programación y planificación de investigaciones descriptivas que sean válidas desde un punto de vista científico.DEFINICION: Estrategias de programación y planificación de investigaciones descriptivas que sean válidas desde un punto de vista científico. Objetivo: observar y describir las características de la forma de reparto empírico de una o más variablesObjetivo: observar y describir las características de la forma de reparto empírico de una o más variables

4 Diseños descriptivos. Clases a) Según el ámbito de la investigación:a) Según el ámbito de la investigación: –Diseños universales –Diseños grupos (poblaciones) –Diseños individuales b) Según el número de variables: (una o dos o más)b) Según el número de variables: (una o dos o más) c) Según la finalidadc) Según la finalidad –1) Descriptivos puros (o exploratorios) –( Ej: en Ciencias de la Salud: Estudios de PREVALENCIA y de INCIDENCIA.) –2) Dirigidos a contrastar hipótesis descriptivas.

5 El control en los diseños descriptivos VALIDEZ INTERNA.VALIDEZ INTERNA. a) Adecuación entre los niveles de definición de la variable (teórico o de “constructo” y operacional).a) Adecuación entre los niveles de definición de la variable (teórico o de “constructo” y operacional). b) Error de medición (varianza del error): Fiabilidad y validez de los instrumentos de observación y medición empleados.b) Error de medición (varianza del error): Fiabilidad y validez de los instrumentos de observación y medición empleados. c) Error inducido por el observador (objetivación del procedimiento de aplicación)c) Error inducido por el observador (objetivación del procedimiento de aplicación) d) Sesgos muestrales (elección incorrecta de sujetos)d) Sesgos muestrales (elección incorrecta de sujetos) e) Adecuación de las técnicas estadísticas de elaboración de datos.e) Adecuación de las técnicas estadísticas de elaboración de datos.

6 El control en los diseños descriptivos VALIDEZ EXTERNAVALIDEZ EXTERNA a) Representatividad de la muestra de observaciones. En función de las técnicas de muestreoa) Representatividad de la muestra de observaciones. En función de las técnicas de muestreo b) Corrección del nivel de generalizaciónb) Corrección del nivel de generalización

7 Muestreo. Problemas y tipos La relación Muestra—Población.La relación Muestra—Población. Problemática de la selección de la Muestra. ERRORES DE SESGOProblemática de la selección de la Muestra. ERRORES DE SESGO La elección del tamaño de la muestra.La elección del tamaño de la muestra.

8 Tipos de Muestreo a) M. PROBABILISTICO:a) M. PROBABILISTICO: –se conoce la probabilidad que tiene cada elemento de la población de ser incluido en la muestra. –se selecciona la muestra “aleatoriamente” sin que el procedimiento altere dichas probabilidades. –las estimaciones se hacen en grados de probabilidad de error. CLASES:CLASES: –muestreo simple al azar –muestreo estratificado: simple y proporcional –muestreo sistemático (elección unidades de muestra con una periodicidad fija). –muestreo por conglomerados (o grupos). (La unidad de muestreo que se elige aleatoriamente es una agrupación ya existente en la población).

9 Tipos de Muestreo b) M. NO PROBABILISTICO.b) M. NO PROBABILISTICO. –no se conoce la probabilidad de cada elemento. –el procedimiento no asegura que cualquier elemento sea (o no sea) elegido de acuerdo con criterios de probabilidad similares. CLASES:CLASES: –muestreo accidental –muestreo intencionado (casos característicos o promedio) –muestreo por cuota (los posibles estratos existentes en la población están proporcionalmente representados, pero la elección de elementos no es aleatoria).

10 Esquema general de un diseño descriptivo. 1) Formulación de objetivos. Planteamiento del problema y definición de hipótesis (en su caso)1) Formulación de objetivos. Planteamiento del problema y definición de hipótesis (en su caso) 2) Identificación de la variable. Definición “operativa” de la misma.2) Identificación de la variable. Definición “operativa” de la misma. 3) Elección del sistema de observación, registro y medición.3) Elección del sistema de observación, registro y medición. 4) Elección de la muestra por referencia a la población que queremos estudiar4) Elección de la muestra por referencia a la población que queremos estudiar 5) Determinación del procedimiento a seguir para la elaboración estadística de los datos.5) Determinación del procedimiento a seguir para la elaboración estadística de los datos. 6) Planificación de la ejecución, con especificación de la secuencia de tareas y tiempos que se va a seguir.6) Planificación de la ejecución, con especificación de la secuencia de tareas y tiempos que se va a seguir. 7) Predicción de las conclusiones que pueden obtenerse (en caso de que se utilicen hipótesis y de que se confirmen o rechacen).7) Predicción de las conclusiones que pueden obtenerse (en caso de que se utilicen hipótesis y de que se confirmen o rechacen). 8) Indicaciones sobre el grado de generalización que vamos a poder dar a nuestros resultados.8) Indicaciones sobre el grado de generalización que vamos a poder dar a nuestros resultados.

11 No te tomes la vida en serio, al fin y al cabo no saldrás vivo de ella. Frases Imperdibles de Les Luthiers

12 Diseños Correlacionales (Investigación preexperimental, ex post facto o correlacional) Concepto: A través de estos diseños pueden ser controladas variables que experimentalmente no son posibles de aislar y permite estudiar fenómenos naturales que por dificultades técnicas o limitaciones éticas no pueden ser manipuladasConcepto: A través de estos diseños pueden ser controladas variables que experimentalmente no son posibles de aislar y permite estudiar fenómenos naturales que por dificultades técnicas o limitaciones éticas no pueden ser manipuladas (v.g. la relación entre consumo de alcohol y accidentes de tráfico, o el estrés y la hipertensión esencial etc.).(v.g. la relación entre consumo de alcohol y accidentes de tráfico, o el estrés y la hipertensión esencial etc.).

13 Características Características La ausencia de manipulación de variables intervinientes en la investigación. El investigador se limita a la observación del fenómeno que analiza, sin introducir modificación en él.La ausencia de manipulación de variables intervinientes en la investigación. El investigador se limita a la observación del fenómeno que analiza, sin introducir modificación en él. Se efectúa una única medición del fenómeno, aunque se incluyan varios aspectos del mismoSe efectúa una única medición del fenómeno, aunque se incluyan varios aspectos del mismo Falta de control de posibles fuentes de invalidación de la investigación, lo que le resta poder explicativoFalta de control de posibles fuentes de invalidación de la investigación, lo que le resta poder explicativo

14 Objetivo El objetivo de la técnica es contrastar hipótesis correlacionales, en las que no se presupone la relación causal entre variables, sino la potencial relación de covariación o correspondencia entre ellas.El objetivo de la técnica es contrastar hipótesis correlacionales, en las que no se presupone la relación causal entre variables, sino la potencial relación de covariación o correspondencia entre ellas. donde un aspecto del comportamiento, variable criterio puede, predecirse a partir de otra llamada predictor. donde un aspecto del comportamiento, variable criterio puede, predecirse a partir de otra llamada predictor.

15 Formulación La representación matemática sería R xy =/= 0 basada en el coeficiente de correlación, una correlación distinta de cero, supondría la probable relación entre las variables.La representación matemática sería R xy =/= 0 basada en el coeficiente de correlación, una correlación distinta de cero, supondría la probable relación entre las variables. La relación perfecta o verdadera entre dichas variables vendría indicada por los valores +l, -1.La relación perfecta o verdadera entre dichas variables vendría indicada por los valores +l, -1. Esta estrategia potencia la validez externa de la investigación, permitiendo la generalización de resultados en contextos naturalesEsta estrategia potencia la validez externa de la investigación, permitiendo la generalización de resultados en contextos naturales

16 Modalidades de diseños correlacionales Diseño de un único grupo con una sola mediciónDiseño de un único grupo con una sola medición Diseño pretest- postest de un único grupoDiseño pretest- postest de un único grupo Comparación entre dos grupos, pero sin ninguna medición previa.Comparación entre dos grupos, pero sin ninguna medición previa.

17 Ventajas e inconvenientes Ventajas :Ventajas : –Es un procedimiento adecuado y eficaz para estudiar determinados problemas que nos son susceptibles de analizar experimentalmente. –Permite obtener una gran cantidad de datos acerca de un área problema. –Descubrir un buen número de interrelaciones en un período relativamente corto y en el contexto natural donde se producen los fenómenos. Inconvenientes:Inconvenientes: –debilidad para confirmar relaciones causales (d. retrospectivo correlacional el más débil, seguido de d. prosprectivo correlacional y del análisis de trayectorias (menos débil)).

18

19 Diseños explicativos ( Diseños experimentales. Técnicas de control)

20 Concepto Contrastar hipótesis en las que se enuncia la existencia de una relaci6n ‘funcional” de dependencia entre 2 o más variables. ( V.I. como “condición’ de las variaciones de V.D.)Contrastar hipótesis en las que se enuncia la existencia de una relaci6n ‘funcional” de dependencia entre 2 o más variables. ( V.I. como “condición’ de las variaciones de V.D.) VI (Variable Independiente, Condición o Tratamiento)VI (Variable Independiente, Condición o Tratamiento) VD (Variable Dependiente)VD (Variable Dependiente)

21 Elementos Formulación objetivosFormulación objetivos Programación investigación (PLAN) comprendiendo:Programación investigación (PLAN) comprendiendo: –a) procedimiento experimental –b) procedimientos de control (Validez de la investigación)

22 La situación experimental Un experimento supone la “configuración” de una situación en la que:Un experimento supone la “configuración” de una situación en la que: –1) Se produzca la actuación de V.I (se “manipule” V.I.) –2) Se puedan observar “controladamente’ los cambios que puedan darse en V.D. –3) Se instale un sistema de control que asegure que los cambios en V.D. son debidos a la actuación de V.I.

23 El control en el diseño explicativo 1)Análisis de la Varianza Total de la V.D.1)Análisis de la Varianza Total de la V.D. VARIANZA PRIMARIA O EXPERIMENTAL (debida a acción V.I.)VARIANZA PRIMARIA O EXPERIMENTAL (debida a acción V.I.) VARIANZA SECUNDARIA O EXTRAÑA (debida a V. Extrañas)VARIANZA SECUNDARIA O EXTRAÑA (debida a V. Extrañas) VARIANZA DEL ERROR. Fluctuaciones de V.D. por:VARIANZA DEL ERROR. Fluctuaciones de V.D. por: –errores medición. –fiabilidad instrumento –diferencias interindividuales, etc.

24 Objetivos del Control 1 MAXIMIZAR LA VARIANZA EXPERIMENTAL1 MAXIMIZAR LA VARIANZA EXPERIMENTAL 2 NEUTRALIZAR LA VARIANZA EXTRAÑA2 NEUTRALIZAR LA VARIANZA EXTRAÑA 3. MINIMIZAR LA VARIANZA DEL ERROR3. MINIMIZAR LA VARIANZA DEL ERROR

25 Procedimientos de control 1. Técnicas para “maximizar” varianza experimental1. Técnicas para “maximizar” varianza experimental a) procedimientos que aseguren una manipulación adecuada de V I.. y correcta observación de cambios en V.D.a) procedimientos que aseguren una manipulación adecuada de V I.. y correcta observación de cambios en V.D. b) procedimientos que permitan la “valoración” de los efectos de V.I. sobre V.D y que verifiquen que “son debidos” a la actuación de V.I.b) procedimientos que permitan la “valoración” de los efectos de V.I. sobre V.D y que verifiquen que “son debidos” a la actuación de V.I. Requisito básico de la valoración:Requisito básico de la valoración: –al menos dos grupos (Experimental y Control) y –dos valores de la V.I. (activo y “cero”)

26 Procedimientos de control 2. Técnicas para la”neutralización” de la Varianza extraña2. Técnicas para la”neutralización” de la Varianza extraña -Técnicas de control del efecto de posibles ‘Variables extrañas-Técnicas de control del efecto de posibles ‘Variables extrañas a) N. por azara) N. por azar b) N. por eliminación.b) N. por eliminación. c) N. por transformación de V.E. en V.I.c) N. por transformación de V.E. en V.I. d) N. por homogeneizaciónd) N. por homogeneización e) N por balanceo (o apareamiento)e) N por balanceo (o apareamiento) f) N por “contrabalanceo”. (Control efecto error progresivo)f) N por “contrabalanceo”. (Control efecto error progresivo)

27 Procedimientos de control 3. Técnicas para “minimizar” la “varianza del error3. Técnicas para “minimizar” la “varianza del error Muestras amplias.Muestras amplias. Asignación aleatoria de los sujetos a gruposAsignación aleatoria de los sujetos a grupos Uniformización procedimiento experimentalUniformización procedimiento experimental Uso instrumentos máxima fiabilidad posibleUso instrumentos máxima fiabilidad posible

28 Clasificación de los diseños explicativos a) Número y clase de variablesa) Número y clase de variables 1. Diseños simples o de factor único (una sola V.I. y una sola V.D.)1. Diseños simples o de factor único (una sola V.I. y una sola V.D.) –bicondicionales (2 valores V.I.). DIS. DOS GRUPOS –multicondicionales (varios valores V.I.) DIS. “MULTIGRUPO’ 2. Diseños de dos o mas factores (dos o + V.I.) y una sola V.D.2. Diseños de dos o mas factores (dos o + V.I.) y una sola V.D. –DIS. FACTORIALES. 3. Diseños MULTIVARIADOS (2 o + V.I. y 2 o + V.D.)3. Diseños MULTIVARIADOS (2 o + V.I. y 2 o + V.D.)

29 Clasificación de los diseños explicativos b) Tipos de control de V.E.b) Tipos de control de V.E. 1. Diseños de grupos al azar1. Diseños de grupos al azar 2. Diseños en bloques (apareados)2. Diseños en bloques (apareados) 3. Diseños intragrupo o intrasujeto.3. Diseños intragrupo o intrasujeto.

30 Clasificación de los diseños explicativos C) Tipos de Diseño diversos combinando ambos criterios:C) Tipos de Diseño diversos combinando ambos criterios: Ej: Diseño de Dos Grupos:Ej: Diseño de Dos Grupos: – a) al azar o de dos grupos independientes –b) relacionados o apareados –c) intragrupo

31

32 Esquema de un diseño experimental 1. Planteamiento del problema y formulación de la hipótesis (deducción de las consecuencias que ha de ser verificadas para contrastar las hipótesis, etc.).1. Planteamiento del problema y formulación de la hipótesis (deducción de las consecuencias que ha de ser verificadas para contrastar las hipótesis, etc.). 2. Identificación y definición operativo de las variables: Cuál es, en cada caso concreto, las VI y VD y cuáles son las VE (variables extrañas) relevantes.2. Identificación y definición operativo de las variables: Cuál es, en cada caso concreto, las VI y VD y cuáles son las VE (variables extrañas) relevantes. 3. Selección de los sistemas de observación y registro de las variables (VI y VD).3. Selección de los sistemas de observación y registro de las variables (VI y VD). 4. Determinación de los procedimientos que se van a utilizar para el control de todas las variables extrañas.4. Determinación de los procedimientos que se van a utilizar para el control de todas las variables extrañas. 5. Selección del tipo de diseño que se va a utilizar, en función de la forma de administración de VI y del tipo de control de VE que se haya decidido utilizar.5. Selección del tipo de diseño que se va a utilizar, en función de la forma de administración de VI y del tipo de control de VE que se haya decidido utilizar.

33 Esquema de un diseño experimental 6. Elección de la muestra y formación de grupos que dependerá de la decisión en el 5º punto.6. Elección de la muestra y formación de grupos que dependerá de la decisión en el 5º punto. 7. Determinación del procedimiento de elaboración de resultados (los métodos que se van a utilizar para el tratamiento estadístico de los datos).7. Determinación del procedimiento de elaboración de resultados (los métodos que se van a utilizar para el tratamiento estadístico de los datos). 8. Planificación del procedimiento experimental, secuenciación temporal de las fases de la investigación.8. Planificación del procedimiento experimental, secuenciación temporal de las fases de la investigación. 9. Predicción de resultados a obtener en caso de verificación de la hipótesis.9. Predicción de resultados a obtener en caso de verificación de la hipótesis. 10.Grado de generalización que se puede dar a los resultados en función del procedimiento utilizado, de la muestra, etc.10.Grado de generalización que se puede dar a los resultados en función del procedimiento utilizado, de la muestra, etc.

34