PROCESO DE INVESTIGACIÓN EN PSICOLOGÍA

Presentación del tema: "PROCESO DE INVESTIGACIÓN EN PSICOLOGÍA"— Transcripción de la presentación:

1 PROCESO DE INVESTIGACIÓN EN PSICOLOGÍA

2 Proceso de Investigación
Planteamiento del problema. Teorías establecidas. Las cuales no han resuelto todos los problemas de un determinado asunto. Revisión de la literatura. ¿Qué han hecho otros investigadores? Observación. A través de algunos hechos observados la pregunta puede generar un problema de investigación.

3 Proceso de Investigación
Hipótesis. Las hipótesis en la investigación son importantes porque dirigen buena parte de lo que llamamos el diseño de la investigación. Se establece una relación entre las variables X->Y OPERATIVIZACIÓN. Transformación y/o traducción del constructo en conductas observables. Características de las hipótesis. Adecuada, consistente, compatible, comprobable empíricamente.

4 Proceso de Investigación
Recogida de información. Cómo obtengo la información. Qué instrumentos utilizo y qué técnicas de recogida de información utiliza el investigador para sus datos. Análisis de los datos. Este paso consiste en el uso de la estadística para contrastar las hípótesis. Interpretación de los resultados. Elaboración del informe.

5 Proceso de Investigación.
Teórico conceptual. (teorías, modelos teóricos e hipótesis) Técnico metodológico. (relación entre teorías y realidad empírica –diseño de la investigación) Estadístico análitico-(análisis estadístico o tratamiento estadístico de los datos)

6 LA MEDICION EN PSICOLOGIA (ALGUNOS SUPUESTOS)
Medir = asignar números a ciertas variables y establecer relaciones lógicas entre ellas. Así establecemos un modelo de escalas númericas a la realidad psicológica. Pedro y Juan se quieren muy poco, pero ambos quieren igual a Teresa. (Dicho de otro modo están celosos y compitiendo por el amor de Teresa) MEDIDA = OBJETIVIDAD. LA MEDICION PERMITE UTILIZAR UN MODELO MATEMÁTICO A LA REALIDAD PSICOLÓGICA

7 ESCALAS DE MEDIDA ¿Escalas? Una escala es la idea de modelo que se realiza sobre la realidad. (i.e un mapa) Algunas escalas numéricas pueden ser más precisas que otras cuando modelan la realidad. La precisión dependerá del tipo de escala utilizada, es decir qué tipo de relación se establece entre los números asignados como valores a la variable. Hemos dicho que para investigar es necesario operativizar. La operativización es por un lado traducir el constructo en una conducta observable y poder manejarnos con ella. Para analizar el concepto operativizado ¿qué hacemos? LO MEDIMOS. Cómo medimos: Utilicemos ESCALAS DE MEDIDA=

8 ESCALAS ESCALA NOMINAL. Categorías. Que nos permite hacer distinciones como igual o distinto. Ej. Aprobados, Suspensos. Fumador, No-Fumador; Estado civil, etc. ¿Que podemos hacer con ésta escala de medida? Igualdad, (desigualdad), Pertenencia, No pertenencia. Una escala de medida lo que permite, con los números asignados a las variables, es realizar operaciones lógicas (sumas, restas, medias, varianzas, divisiones, comparaciones, etc.) Así que tenemos varias formas de escalar (modelar la realidad) y varias modos de operar con ella.

9 ESCALAS ESCALAS ORDINALES. Nos permiten establecer un orden entre las categorías. Escala imprecisa, nos indica un orden pero no se sabe cuánta distancia hay entre las categorías que hemos ordenado. Sabemos que alguien prefiere X más que Y, e Y más que Z pero no sabemos si hay la misma distancia entre X e Y y entre Y y Z. Las escalas además permiten hacer operaciones lógicas más complejas. BUSCAMOS UN ORDEN EN ELLAS. (i.e preferimos un audi antes que un renault, un renault antes que un seat) Operamos con mayor o menor que. Renault mejor que Seat Audi mejor que Seat Seat peor que Renault y Audi

10 ESCALAS DE INTERVALO. Indica la distancia que hay entre las puntuaciónes asignadas a la variable, y no sólo el orden en términos de mayor que o menor que. Por ejemplo: Un audi tiene más prestaciones que un renault y que un seat. Podemos calcular la distancia entre las prestaciones de los coches, pero no podemos decir que haya alguno que tenga 0 prestaciones. Una escala que nos permite establecer la distancia entre los valores asignados a las variables. El cero es arbitrario. No es empírico.

11 ESCALAS ESCALA DE RAZÓN. Las escalas medidas en términos de razón son aquellas medidas que nos permiten establecer la relación entre dos medidas. Cada vez que aparece x se produce cinco veces y. Pueden dividirse la medidas para su comparación x/y. Ej. “Un audi tarda la mitad de tiempo en arrancar que un seat” RAZON = PROPORCION. La escala de razón implica que las medidas son continuas. La escala de razón requiere un cero empírico y no arbitrario.

12 Variable Dependiente medida nominal
Ejemplo: Escala nominal. ¿Cuál de las dos líneas son mejores para la visibilidad?: amarillas azules. igual Estamos diferenciando qué opina la gente sobre la línea de los vehículos de emergencia. Suponemos que tenemos cien personas y les preguntamos su opinión sobre ¿cuál de las dos líneas, amarillas o azules, es mejor para los vehículos de emergencia? Variable Dependiente medida nominal

13 Escala Ordinal Escala ordinal. Considera que la línea azul tiene una visibilidad Muy buena Buena Mala. Considera que la línea amarilla tiene una visibilidad. No sabemos la distancia que hay entre muy buena, buena y mala. Pero sabemos que hay un orden en términos de la relación. Supongamos que queremos saber cual es mejor, en términos de cuál preferirían en primer lugar, si la línea amarilla o la azul. VD indica orden.

14 Indique si considera que un vehículo con línea azul es
Escala Intervalo Escala de intervalo. Indique si considera que un vehículo con línea azul es “altamente visible”…. “muy poco visible. Indique si un vehículo con la línea amarilla es “altamente visible” …. “muy poco visible” La no visibilidad es arbitraria. Supongamos que queremos ser más precisos sobre lo que la gente consideraría como de visible es cada una de las líneas de los vehículos. No hay un cero de opinión.

15 Escala de razón Se puede presentar cada uno de los vehículos en un conjunto y medir el tiempo que tardan los participantes en detectar a cada uno de los vehículos. El tiempo de reacción es una medida de razón. Podemos estimar las diferencias entre los participantes en términos exactos. ¿Podemos medir cual es mejor? Si medimos la opinión tenemos una medida indirecta, pero podemos hacer un pequeño cambio y medir directamente la percepción en cuanto a visibilidad de las líneas. Podemos utilizar los dos estímulos y ver cuál se detecta primero. Dado que lo que queremos es ver cual de los dos es más visible

16 ESCALAS OPERACIONES NOMINAL DIFERENCIAS/SE- MEJANZAS ORDINAL
+ MAYOR, MENOR QUE INTERVALO + DIFERENCIAS Y DISTANCIAS RAZON + RAZONES Y PROPORCIONES RESUMEN ESCALAS DE MEDIDA NOS PERMITEN ESTABLECER CÓMO VAMOS A MEDIR LAS VARIABLES. QUÉ OPERACIONES PODEMOS HACER CON ELLAS. Y ALGO MUY IMPORTANTE. NOS PERMITIRÁN EN EL FUTURO SABER COMO VAMOS A ANALIZAR LOS DATOS.

17 PROCESO DE INVESTIGACIÓN: PROBLEMA
¿Cómo se formula el problema de investigación? Estudios previos. Revisión bibliográfica exhaustiva. Observaciones sobre hechos que no parecen suficientemente explicados en una determinada teoría. Plausible. Que es relevante para ser considerada. Puede ser contrastada. Aceptable. El problema puede generar ciertas hipótesis. Por ejemplo, el problema de Pedro y Juan no podría constituir un problema en psicología.

18 Hipótesis. La hipótesis es la parte medular del proceso de investigación. Por varias razones. En ella se expresan las relaciones entre las variables. En ellas están implícitas cómo vamos a operativizar las variables y cómo vamos a medirlas. Las personas piensan que un franja amarilla es mejor que una franja azul en un vehículo de emergencia. Una franja amarilla tiene mayor visibilidad que una franja azul en un vehículo de emergencia. Una franja amarilla se percibe más rápidamente que una franja azul en un vehículo de emergencia.

19 Tipos de Hipótesis. Hipótesis científica.
Conjetura sobre las posibles relaciones –causales o no causales- entre las variables. El color amarillo se prefiere en un vehículo de emergencia al color azul- Hipótesis estadística: Hipótesis expresada en términos de un contraste de datos. Expresa si las medidas serán distintas o iguales cuando se comparan los grupos. Hipótesis nula. Hipótesis alternativa.

20 Hipótesis alternativa,
Hipótesis nula. Es la que se suele contrastar en los datos obtenidos. Hipótesis alternativa, Es la que se suele aceptar cuando se rechaza la ho nula. Por tanto, ambas tienen que ser mutuamente excluyentes.

21 Una hipótesis puede establecer una relación entre las variables.
Hipótesis y variables. ¿Qué es una variable?. Algo que no es constante, cualquier cosa que adquiera diferentes valores. Una constante es algo que no varía. Una hipótesis puede establecer una relación entre las variables. Por tanto podemos decir que las variables pueden ser de escala nominal, ordinal, de intervalo o de razón. No se podrían establecer hipótesis si no tenemos claras cuáles son las variables. En las hipótesis expresamos las relaciones entre las variables. Hemos dicho que las variables pueden ser medidas en diferentes tipos de escalas

22 CUALITATIVAS. (nominales y ordinales)
CLASIFICACIÓN CUALITATIVAS. (nominales y ordinales) Dicotómicas Politómicas Dummy. Aquella que se designa con 0 en una variable dicotómica. CUANTITATIVAS. (intervalo o de razón) Discretas (números enteros) Continuas De acuerdo a lo que designan. CUALIDADES CANTIDADES

23 Variables independientes
CLASIFICACIÓN Variables independientes Estímulo Antecedente Predictora Factor. (diferentes valores fijos o aleatorizados) Variables dependientes. Respuesta Consecuente. Criterio. Diana (target) Variables extrañas. Que son variables que están dentro del modelo pero que sus efectos no son buscados en el modelo. De acuerdo a su función dentro del modelo. Causa/ Efecto -El modelo utilizado es que hay una variable que provoca o genera que se produzcan cambios en otras variables.

24 Planificación. Muestra. Las investigaciones no se realizan en toda la población, de manera convencional se realizan con un conjunto de ésta. La muestra debe ser seleccionada de manera aleatoria. Aunque algunos estudios no lo hacen y ejecutan otro modo de selección.

25 población Población básica muestra Unidad muestral

26 El uso de aparatos y materiales para recoger los datos.
Dependiendo del tipo de datos que voy a recoger. Existen muchas técnicas de recogida de datos. Uso de aparatos que miden respuestas fisiológicas. Uso de pruebas psicológicas. Cuestionarios. Tareas que deben resolver los participantes. Observación ¿Cómo recojo los datos? Antes de recoger los datos un estudio piloto puede ser aconsejable.

27 Problema que hemos planteado.
ANALISIS DE DATOS Uso de la estadística para realizar afirmaciones no solo de la muestra sino de la población. Qué escala se utiliza para medir las variables. Esto determina el tipo de análisis que puedo hacer con los datos. Problema que hemos planteado. Una vez recogidos los datos hay que analizarlos. Cómo utilizo la estadística y para qué? Resumir Buscar regularidades Predecir los resultados y generalizar

28 Informe de investigación
El informe sigue unas normas específicas para ser escrito. En el debe contener la información precisa para que el lector sepa de qué se trata el estudio. Informe de investigación