Tema 1 de Fundamentos de Investigación en Psicología. Vamos a ver el
tema 1, que va dedicado a la investigación científica en psicología. En
la introducción se nos dice que la psicología es ciencia porque se aplica
el método científico y la finalidad que tiene es analizar, explicar la
conducta de los individuos y grupos y para prevenir, promover y mejorar la
calidad de vida y de la salud. El proceso de investigación es una
secuencia de pasos ordenados ya adoptados por la comunidad científica y
ese proceso, según Arnau, se suele caracterizar como con tres niveles.
Nivel teórico-conceptual corresponderá a las dos primeras fases del
planteamiento del proceso de investigación científica que consiste en
plantear el problema y formular las hipótesis. El segundo, el nivel
técnico-metodológico, aquí se seleccionan las metodologías, o sea, el
procedimiento para obtener los datos. Y en el tercer nivel, según Arnau,
el nivel estadístico-analítico, entra en juego el papel de la
estadística con lo que se extraen conclusiones fiales y válidas en
situaciones de violencia, y habilidad e incertidumbre. Respecto a la
discusión y conclusiones, sería la interpretación de la teoría con los
datos científicos e integrarlos con los resultados de otros trabajos.
Finalmente, el informe de investigación, de todo este proceso de
investigación, se realiza para dar a conocer los resultados de la
investigación. Vamos a ver qué es conocimiento, la ciencia y el
conocimiento científico. Vamos a ver, en primer lugar, el conocimiento
común o ordinario es aquel que adquirimos a través de la realidad que nos
rodea, a través de la cultura, de las costumbres, y no se realiza por el
método científico. Por otro lado, el conocimiento científico es el que
se adquiere por la aplicación del método científico, y es un saber
crítico, fundamentado, racional, metódico, verificable, provisional,
sistemático, objetivo, ordenado, comunicable y que explica y predice
hechos por medio de leyes. La sistematización del conocimiento científico
se realiza a través de la elaboración de teorías. Vamos a ver ahora
cómo se elaboran las teorías. Segundo el protocolo, el objetivo de esta
ciencia es conocer los fenómenos de la naturaleza para explicarlos,
predecirlos y controlarlos. Para ello, el investigador tiene que observar,
recoger, y ordenar los datos que proporcionan a los acontecimientos. Pues
bien, a partir de estos hechos y otras fuentes, se elaboran teorías con el
propósito de resumir el conocimiento científico del mundo. Es una
teoría, es una agrupación de esquemas conceptuales transformados por
conjuntos de hipótesis que con esas hipótesis representamos el
conocimiento científico de una forma sistematizada y las teorías
científicas ya ficticias finalmente proporcionan leyes que explican la
uniformidad observada en los hechos. Hay que ver el cuadro, resumen, de los
conceptos relacionados con las teorías. Vemos que una hipótesis
científica es un enunciado teórico que se puede contrastar empíricamente
y puede ser modificable si surge de nuevos datos. La hipótesis científica
son hipótesis de amplio alcance explicativo que han sido concituradas y
refleja las regularidades de la naturaleza. Esta ley científica sintetiza
el conocimiento de esos fenómenos que son objeto de investigación y se
funden en el esquema teórico de las teorías a las que engloban y a
través de ellas podemos entender y predecir esos fenómenos. Para que una
hipótesis confirmada pase a ser ley científica se tienen que cumplir tres
características. Una, tiene que expresar regularidades de comportamiento
bajo determinadas condiciones. Dos, deben ser universales es decir,
aplicables a todos los elementos particulares incluidos en el enunciado de
la ley y, en tercer lugar, tienen que establecer una relación necesaria
entre las condiciones antecedentes y las consecuentes de su enunciado.
Bien, a seguir a leyes. Los términos que usan las teorías, ¿de dónde
salen? Pues del lenguaje. Del lenguaje común o de otras teorías
científicas. Los términos primitivos digamos que son de donde provienen
los términos que vienen de ámbitos externos a la propia teoría. Por
ejemplo, la intensidad emocional fue utilizada en psicología pero proviene
del término intensidad importado de la física. Bien, ¿qué son los
constructos? Los constructos son conceptos. Son términos que pueden
aparecer en teorías y fótesis o leyes y se utilizan para referirnos a
variables que no son directamente observables. Para generar un constructo
se necesitan todos los posibles ejemplos de la naturaleza. Los más
características que tienen en común, por ejemplo, el término función
ejecutiva es un constructo complejo que implica un conjunto de procesos. La
función ejecutiva implica la memoria, el control inhibitorio, etc. que se
utiliza para generar respuestas controladas y dirigidas a conseguir unas
metas en una situación nueva o difícil donde ese proceso de
planificación y control está asociado con las funciones de la corteza
prefrontal. Este concepto de función ejecutiva fue originalmente propuesto
por Luria y su utilización es complicada pues no está bien definido al
ser conceptos o constructos al ser abstractos. ¿Qué es un modelo? Un
modelo es una representación arbitraria de una carcela de la realidad que
sirve para simular su funcionamiento. Por ejemplo, en la representación
metafórica, al utilizar términos informáticos para investigar el
funcionamiento cerebral aparece la metáfora de la mente como un ordenador.
Aquí compararíamos las operaciones que se hacen en la mente. El ordenador
sería el software y el soporte físico de esas operaciones sería el
hardware. Cuando establecemos un modelo o una metáfora estamos diciendo
que las cosas son como si fueran el modelo de la mente como si fuera un
ordenador. El modelo puede ser muy general como este ejemplo, pero también
más específico, como por ejemplo con las matemáticas, cuando se utilizan
como un instrumento para formular modelos de funcionamiento de sistemas
como el sistema 3D. Vamos a ver el cuadro para explicar las
características y funciones, es decir, los objetivos que tiene que cumplir
la teoría para poder considerarla científica. ¿Qué características
tienen que tener de cumplir las teorías para ser científicas? Uno, ser
susceptible de prueba, es decir, de esas teorías se van a derivar
hipótesis que pueden ser contrastadas con los hechos. Otra
característica, que sea relevante es decir, que se ocupe de aspectos
significativos que incrementan el conocimiento de la realidad. Al ser
simple para las dos teorías tenemos que tener preferencia por la teoría
formulada en términos más sencillos y también otra característica es
que tiene que ser susceptible de modificación si aparece en evidencias en
contra de sus predicciones. Pues bien, ahora vamos a ver las funciones de
las teorías. ¿Para qué sirven? ¿Qué objetivo tiene la teoría? Tiene
el objetivo de sistematizar el conocimiento, es decir, establecer
relaciones lógicas entre entidades inconectadas. También tiene que
explicar hechos mediante hipótesis que impliquen proposiciones que
expresan esos fenómenos. También tiene que incrementar el conocimiento
dedicando nuevas proposiciones de las premisas, también deben reforzar la
contrastabilidad de las hipótesis, sometiéndolas al control de otras
hipótesis del sistema teórico. Deben orientar la investigación mediante
el planteamiento de problemas científicos relevantes o sugerir la
recopilación de nuevos datos. También hay que decir que tienen que
ofrecer las teorías que entre sus funciones sirven para ofrecer una
representación, es decir, un modelo de un sector de la realidad y también
un procedimiento para producir nuevos datos. Pasamos al método
científico. El método científico características definición a través
de sus características. Bien, comenzamos. Tiene una base empírica que es
un proceso continuo de contrastación con los hechos de la naturaleza.
Según Delclos, la base empírica es el modo de proceder gradual quedando
siempre sus conclusiones, sus tasas de revisión, proporcionando verdades
parciales, corrigiéndose a sí mismo, identificando los errores propios y
buscando respuestas aún mejores. Tiene diversidad de formas. Puede ser
cualitativo, también puede ser cuantitativo. Tiene que ser sistemático.
La sistematicidad como característica del método científico es el
control o la sistematicidad para que una investigación sea fiable y
válida. También tiene que tener otra característica, fiabilidad o
replicabilidad. Es decir, un estudio tiene que ser fiable, es decir, sus
métodos han de ser consistentes y replicables, así como sus condiciones y
resultados. Aplicando de forma correcta el método científico, otro
investigador debería llegar a los mismos resultados utilizando el mismo
procedimiento. Otra característica del método científico es la validez.
¿Qué significa la validez? Es tanto a la exactitud de la interpretación,
interpretabilidad de los resultados, lo llamaríamos validez interna, lo
veremos en el tema 4, y también a la generalización de las conclusiones
que saquemos. Es decir, sería la validez externa también del tema 4. Otra
característica es el método científico es la flexibilidad. Es decir, se
tiene que adaptar al objeto de estudio de las ciencias, de las ciencias que
se toquen. ¿Cómo ha evolucionado el método científico? Tres formas.
Método inductivo. Decía que es el método que sólo podemos llegar a los
sentimientos a través de la experiencia. Aquí, el método inductivo, el
punto de partida es la observación de la realidad para acumular datos,
ordenarlos, y a partir de ellos establecer conclusiones o leyes generales,
aplicables al conjunto de observaciones. El siguiente método científico
es el método deductivo. En este método, a partir de un conjunto de
principios o axiomas demostrables a los que se llega por procesos de
razonamiento que no se hayan apoyado en observaciones científicas,
establece un conjunto de reglas de procedimiento a partir de los cuales se
realizan deducciones lógicas que se pueden aplicar a los datos reales. Y
finalmente, y aquí utiliza la mayor parte de las disciplinas, el método
hipotético deductivo. Este método utiliza de forma combinada la
inducción y la deducción. La ciencia necesita tanto de los datos
empíricos como de las teorías. Y hay que decir que lo que es la
investigación científica puede comenzar tanto desde una teoría como de
los datos. Vamos a pasar al apartado dedicado a la investigación
científica. La investigación científica en psicología. La
investigación científica es un proceso que se inicia con unos hechos o
unas ideas que constituyen un problema u objeto de estudio. Ya se pone en
marcha el proceso de investigación para hallar una explicación. Hay que
decir que con respecto a los niveles que veíamos antes, según Arnaud, en
la investigación científica, el nivel teórico conceptual corresponde con
la fase 1 del método hipotético deductivo. Es el planteamiento del
problema y la definición de las variables. También en este nivel teórico
conceptual se incluye la fase 2 del método hipotético deductivo, la
formulación de hipótesis contrastables. En el siguiente nivel
técnico-metodológico tenemos la fase de establecimiento del plan de
recogida de datos, como es la selección de la muestra de los aparatos a
utilizar y los materiales. Y ya finalmente en el nivel
estadístico-analítico tenemos la fase 4, 5 y 6 del proceso de
investigación. En la fase 4 tenemos el análisis de los datos, en la fase
5 la interpretación de los resultados y discusión de las conclusiones y
la fase 6 la comunicación del informe de investigación o comunicación de
los resultados. Hay que decir, voy a repetir las fases o etapas del método
hipotético deductivo nos lo hemos conectado con los niveles según Arnaldo
pero estas fases del método hipotético deductivo básicamente son 6 1
planteamiento del problema en objeto de estudio y definición de las
variables 2 formulación de hipótesis contrastables 3 establecemos un
procedimiento o plan de recogida de datos dentro de una determinada
estrategia metodológica seleccionamos nuestra aparatos, materiales en la
fase 4 tenemos el análisis de los datos, la fase 5 la interpretación de
los resultados con su discusión y las conclusiones a las que llegamos y la
fase 6 elaboramos el informe de investigación o comunicación de los
resultados. Cada una de las fases del método científico vamos a verlas
ahora de una en una. 1 planteamiento del problema y definición de las
variables el problema hay que partir de un problema que no se puede
responder con los conocimientos existentes formular un problema es una
etapa crítica del proceso y se propone una posible solución que tendrá
que ser contrastada a través del diseño del procedimiento la recogida de
datos y el análisis de los datos el problema de investigación se suele
formular la pregunta en la que se expresa cómo es la relación entre las
variables según el cuadro que vemos en el libro de Pinto las fuentes de
problemas son la experiencia o el contexto también pueden ser las teorías
científicas que presenten nuevos interrogantes y también el conocimiento
previo es decir, hemos leído en otras investigaciones y de ahí pueden
surgir preguntas sobre algún aspecto no resuelto e ideas a partir del
conocimiento de una situación determinada entonces el investigador puede
replicar un estudio sin variar las condiciones para confirmar los
resultados o también puede modificar variables y situaciones de
investigación para ampliar el área de generalización para obtener más
datos según Pinto también en su cuadro que viene en el libro los
criterios para elegir un problema son que la solución ayude a incrementar
el cuerpo de conocimientos de la disciplina dando respuesta a necesidades
teóricas o prácticas de las personas también tiene que generar nuevas
preguntas también tenemos que elegir un problema que sea posible de su
investigación el investigador lo lleve a cabo un problema ¿cómo se
formula? en términos de pregunta donde ya ahí se expresan las variables
que tienen la investigación por ejemplo ¿influye el nivel de ansiedad en
el rendimiento deportivo? existen diferencias entre la técnica de
inoculación del estrés y las técnicas de relajación en cuanto al
control de la ansiedad ¿cuál es más eficaz? muy bien pasamos al apartado
de definición, medición y clasificación de las variables vamos a definir
las variables psicológicas son conceptos constructos que consideramos que
son variables cuando los definimos en términos explícitos y determinamos
qué indicios nos permiten obtener una medida de ellos los científicos
trabajan con fenómenos que pueden tomar diversos valores dos o más
utilizamos el término variable para referirse a ello por lo tanto la
definición de variables es una característica que puede asumir más de un
valor los valores pueden ser numéricos o categóricos cuantitativos o
cualitativos si designamos por ejemplo la variable como x x1, x2, xn, etc
por ejemplo la cociente intelectual es una variable la depresión es una
variable por otro lado una constante contraria a la variable es una
característica que sólo toma un valor ¿cómo medimos las variables? muy
importante medir en psicología es asignar números a objetos o
características mediante unas reglas para garantizar la conducta vamos a
ver las escalas de la medida vamos a ver cuatro escalas de menor desde la
más baja a la más alta desde la que ofrece menos información a la escala
nominal sólo nos permite encontrar relaciones de igualdad y desigualdad
aquí no permite hacer operaciones matemáticas ni tampoco ver si unos
valores son superiores a otros o o es igual o es diferente por ejemplo
nacionalidad etc son todos distintos son distintos el nivel más bajo de
medida continuando está la escala ordinal donde además de igualdad y
desigualdad hacemos una orden una ordenación en función de una
determinada característica en mayor grado lo tienen unos con que otros
pero no podemos tampoco realizar operaciones matemáticas con ellos por
ejemplo nivel de estudio o clase social etc unos son inferiores y otros
superiores continuando vamos a ver de aquí en adelante las escalas
cuantitativas donde si ya podemos hacer operaciones con ellas escala de
intervalo donde además de lo que tienen las dos escalas anteriores
igualdad y ordenación de mayor a menor se establece una unidad de medida
que es ese intervalo los intervalos entre las magnitudes de los objetos son
iguales entre ellos y aquí el punto cero es arbitrario es un punto de
partida y no significa cadencia del valor por ejemplo la escala de
temperatura es claramente de intervalo donde el cero no implica cadencia de
temperatura sino que es otro valor más y finalmente la escala de mayor
nivel de medida es la escala de razón donde además de todo lo anterior
igualdad, desigualdad, ordenar y establecer una unidad de medida el punto
cero es absoluto e indica ausencia del valor de medida aquí yo pongo los
ejemplos que son los valores naturales peso, altura, velocidad, tiempo
indican carencia de el punto cero es absoluto indica que no tiene esa
cualidad está ausente el valor de medida pues bien ese nivel de medida de
una variable que se obtiene dependiendo de cada escala condiciona el tipo
de operaciones matemáticas con esas variables y por tanto el cálculo de
los estadísticos media, estadístico, varianza por eso el nivel de medida
es uno de los criterios determinantes a la hora de seleccionar los
contrastes de hipótesis más apropiados para los tratos de investigación
vamos a ver hemos visto un poco hemos definido las variables las hemos
medido y ahora vamos a clasificar las variables desde el punto de vista del
método lógico de la investigación es decir, el papel que juegan en la
investigación vamos a tener una variable independiente que es la que
manipula al investigador y también se le llama variable antecedente
variable causal variable predictora y luego por otro lado tenemos la
variable dependiente que es la variable que mide el investigador se le
llama también variable de tarea variable pronóstico variable criterio son
las variables que queremos predecir utilizando otras variables en este caso
la variable independiente las variables extrañas ¿qué son? son variables
ajenas a la relación que buscamos entre la variable independiente y la
variable predependiente y que pueden estar influyendo en esa relación
procedente del sujeto del ambiente, de la situación experimental, etc. y
no es una variable de estudio pero puede incidir en la variable dependiente
que está afectándola pues bien, estas variables extrañas se deben
prever, detectar y controlar ya lo veremos un poco como es el control en el
tema 3 vamos a ver un ejemplo imaginaros, voy a poner el mismo ejemplo
cambiando la variable independiente y la variable dependiente si queremos
averiguar las variables entre la agresividad y la conducción son las dos
variables que incluyen las dos pueden ser variable dependiente o variable
independiente vamos a ver, vamos a llamar variable independiente a la que
el experimentador decide manipular de acuerdo con sus hipótesis y variable
dependiente aquello que decide medir para ver los efectos producidos por la
manipulación de la variable independiente de acuerdo con sus hipótesis
por lo tanto la variable independiente sería la que consideramos la causa
y la variable dependiente la que consideramos el efecto en la hipótesis de
capacidad si en la hipótesis partimos de que la agresividad influye en la
conducción manipulamos la variable agresividad como variable independiente
en un grupo de sujetos, por ejemplo aplicando los castigos de distintas
intensidad para luego medir su capacidad de conducción sería la variable
dependiente que mediremos contando el número de errores que cometen los
sujetos en un simulador de conducción tras los castigos que les hemos
aplicado la manipulación de la agresividad por otro lado si partimos de la
hipótesis de que la conducción produce agresividad manipulamos la
conducción en un grupo de sujetos haciendo como que simularan que
condujeran en un simulador distintos números de horas por ejemplo una
hora, dos horas, tres horas y cuatro horas ya tenemos cuatro niveles de la
variable independiente ¿y qué mediríamos luego? la agresividad como
variable dependiente contando el número de conductas agresivas de los
sujetos en una teoría que le vamos a proponer que sería una tarea
cooperativa de resolución de problemas de grupo en grupo pueda adoptar
distintos niveles condiciones o tratamiento aquí en el ejemplo que pusimos
de la conducción de la variable independiente vamos a poner cuatro niveles
correspondientes al número de horas de conducción en un simulador
finalmente al clasificar las variables vamos a ver que hay variables que
las variables de selección llamadas de selección de valores son variables
independientes variables predictoras que no son manipuladas
intencionalmente por el investigador ya sea porque su propia naturaleza lo
impide o por razones éticas y el estudio de estas variables y su relación
con la variable dependiente o criterio se realiza a través de la
selección de sujetos que posean determinadas características que se
identifican como valores de dichas variables por ejemplo que queremos ver
los accidentes ahí sería una variable de selección de valores y ya
tenemos los accidentes provocados a ver si son provocados por el uso del
móvil por no llevar el cinturón por desvistarse en la conducción etc.
aquí no podemos manipular la variable independiente lo único que podemos
hacer es seleccionar los valores de la variable independiente para hacer un
estudio que queremos investigar formulación de hipótesis una vez definida
la variable independiente y la variable dependiente la variable
independiente la causa y la variable dependiente los efectos de la
manipulación vamos a formular la hipótesis que es ofrecer a partir de los
propuestos teóricos una predicción intentativa es decir el problema
objeto de estudio para poderlo contrastar con los datos que se obtengan
tiene unas funciones sistemológica, metodológica unos requisitos para
formular las hipótesis tiene que ser consistente compatible con otras
leyes y teorías y comprobable específicamente y también tienen que ser
simples y generalizables es decir, que tengan mayor alcance bien, pues las
hipótesis hay que operativizarlas para ser contrastadas ¿qué es la
operativización? es el acto de traducir el constructo en su manifestación
externa y con lo que lleva a definir las variables implicadas y la
relación entre ellas por ejemplo ya va aquí las condiciones antecedentes
y las consecuentes por ejemplo, en el caso que vimos del ejemplo la
agresividad serían los indicios observables que nos permiten definir un
participante con un determinado nivel de agresividad y si quiero medir o
manipular la agresividad como una variable de estudio debería
operativizarla definir qué indicios permiten definir un participante con
un nivel de agresividad contrastar una hipótesis ¿qué es? en relación
con los hechos para determinar si se adecua o no a ellos hay que decir que
una hipótesis nunca se puede probar sólo se puede contrastar esto quiere
decir que si la hipótesis se ve apoyada por los datos se acepta y
temporalmente se mantiene como verdadera pero si esto no es así se asume
como cierto pues bien la definición sobre aceptar o rechazar la hipótesis
se hace con un cierto margen de error o nivel de confianza que es una
probabilidad los enunciados científicos siempre se plantean de forma
provisional hasta que los datos demostren lo contrario una hipótesis de
tipo causal se suele formular en términos condicionales si la persona
está muy agresiva tendrá peor reconducción entonces conducirá peor por
ejemplo teniendo claro cuál es el factor causal y cuál es el causado es
decir, la variable independiente y la variable dependiente es una
hipótesis de trabajo investigación científica es una forma muy concreta
de formular un aspecto del problema de manera que pueda ser objeto de
comprobación al definir el problema se basa inmediatamente en su
comprobación a esto se le llama elaborar la hipótesis de trabajo para
formularla adecuadamente es necesario que exprese la relación que se
espera entre las variables y esa relación ha de ser la única explicación
posible de los resultados que se realicen en la hipótesis si a un grupo de
alumnos les incrementamos la ansiedad previa a un examen por ejemplo
cambiándoles su autoaula retrasando la entrega de los ejercicios etcétera
tendrán un rendimiento peor comparado con un grupo que realiza el examen
en condiciones correctas en investigación con estrategia cuantitativa es
decir, las variables que hemos medido a nivel de interrogado o de razón
son estrategias cuantitativas la estadística juega un importante papel nos
permite decidir si una hipótesis es compatible o no con los datos para las
contrastaciones estadísticas a partir de la hipótesis de trabajo se
formulan las hipótesis estadísticas esto es lo que nos interesa las
hipótesis estadísticas son la hipótesis nula y la hipótesis alternativa
vamos a ver si se describen en el apartado de análisis de datos vamos a
establecer un procedimiento para la recogida de datos que es una de las
etapas más importantes porque las conclusiones del estudio se basan en
estos datos el investigador tiene que decidir qué clase de datos necesita
recoger y con qué instrumentos o técnicas debe recogerlos el investigador
tiene que decidir sobre el procedimiento es decir, qué grupos va a formar
qué materiales va a utilizar qué tarea tiene que realizar la variable
dependiente cómo controlar las variables que no interesa pues bien, este
procedimiento será el que mejor se ajuste a sus objetivos dentro de la
estrategia elegida la estrategia metodológica ya veremos la experimental
cuasi-experimental observacional de encuesta etcétera como veremos en el
resto del escenario con la que se desarrolle su estudio y esto supone tomar
decisiones sobre el diseño sobre las técnicas de recogida de datos es
conveniente hacer un estudio piloto antes de la verdadera investigación
que sea un estudio en una pequeña muestra de personas para detectar
problemas del estudio y ya posteriormente aplicaremos el cuestionario
definitivo a toda la muestra de nuestra investigación bueno, cómo
seleccionamos y describimos la muestra para elegir una muestra primero hay
que especificar la población del estudio y luego se elige la muestra si la
muestra elegida no representa a la población nuestros resultados no serán
generalizables a dicha población a cada elemento de la muestra se le
denomina unidad muestral puede ser un individuo un grupo de individuos
animales, de países, de ciudades, etcétera los sujetos que estudian la
muestra y se utilizan en el estudio se denominan participantes si son
humanos se describen características como edad valores mínimos y máximos
es decir han participado desde 18 años hasta 65 valores mínimos y
máximos media y desviación científica tiene que dar los datos del
estadístico que hemos hallado sexo niveles de estudio o aspectos para ese
estudio si son animales la especie, la camada, el sexo la edad y el peso es
importante determinar cuantas unidades muestrales vamos a necesitar el
tamaño de la muestra en función de las necesidades del estudio las
técnicas estadísticas previstas y qué procedimiento debe seguirse con el
objetivo de que la muestra sea lo más representativa posible de la
población el cuadro del muestreo con los conceptos fundamentales el
concepto de cuál es la población la población es un conjunto puede ser
finito o infinito de elementos que están definidos por una o más
características de las que gozan todos los elementos que la componen y
sólo ellos vamos a ver la población de personas que tienen ansiedad vamos
a ver la población de las personas que tienen depresión etcétera o es
toda la población o es un grupo el censo es el estudio de todos los
elementos que componen la población sin embargo, la muestra es un
subconjunto de elementos de esa población la muestra la característica
que tienen que tener los resultados de la muestra es que sea
representatividad es decir, para poder generalizar la muestra tiene que ser
representativa y que esos elementos representen al conjunto de elementos
que componen la población el muestreo es el proceso por lo que se legida
la muestra qué hacemos con la inferencia estadística inferencia la
inferencia estadística es la generalización de los resultados de la
muestra a la población tipos de muestreo hay varios el que más nos
interesa es el probabilístico en el que se puede calcular de antemano la
probabilidad de obtener cada una de las muestras posibles y es el único
tipo de muestreo capaz de darnos el riesgo que cometemos en la inferencia
con este muestreo se obtiene una muestra representativa de la población
sin embargo, el muestreo no lo provoca es un muestreo basado en criterios
fijos o por razones de accesibilidad es decir, una fácil ir tomando como
muestra lo que vaya viniendo en vez de ser un muestreo probabilístico
apartados y materiales una decisión importante de elegir los instrumentos
y materiales de la investigación es la distribución de los objetivos de
la investigación y de las variables del estudio son importantes también
las condiciones en que se aplicarán los instrumentos momento, lugar, etc.
el investigador debe tener conocimientos de psicometría para la selección
de los instrumentos de medida psicometría se estudia en el segundo curso
del grado es una asignatura también el investigador también hay que tener
en cuenta que las condiciones en que se aplican los instrumentos son
importantes y también el investigador debe tener en cuenta la psicometría
para seleccionar o elaborar los instrumentos de medida y tiene que tener en
cuenta la sociabilidad y el coste de estos instrumentos todos estos
aspectos se tienen que detallar en el informe final de la investigación
análisis de los datos después de recoger los datos procedemos a su
análisis mediante técnicas estadísticas para fin de obtener resultados
que se puedan interpretar con los objetivos de investigación hay que decir
que es importante tener en cuenta que las diferentes decisiones del diseño
y de planificación de una investigación afecta a diversas etapas del
proceso cuando tenemos un conjunto de datos se tienen que resumir para
buscar regularidades buscar relaciones entre ellos y considerar las
posibilidades de generalizar a la población desde la máscara primero
tenemos que organizar y describir los datos a través de puntuaciones de
resumen esto se encarga de la estadística descriptiva aquí tendríamos
una puntuación sería la media se ocupa de la estadística descriptiva se
ocupa de los estadísticos estadístico media estadístico varianza
estadístico correlación pues bien para ver para estudiar las relaciones y
el modelo que mejor se ajusta a los datos para ello se recurre al análisis
exploratorio para mayor eficacia de la estadística inferencial no es la
estadística descriptiva ya es a conferencias estadística inferencial va
más allá de describir los datos pues permite considerar la posibilidad de
generalizar los datos desde la muestra por ejemplo si realizamos un
experimento y tenemos datos de dos grupos uno experimental que realiza la
tarea en condición experimental y otro en condición control no le hemos
aplicado la manipulación al grupo control es exactamente igual del otro
grupo pero excepto en el tratamiento pues bien tenemos datos de dos grupos
queremos conocer las medias de las fluctuaciones de los dos grupos hasta
qué punto los datos reflejan un efecto de la variable independiente
generalizable a la población esto nos permite extraer conclusiones
aplicables más allá de la muestra utilizada para contrastar la hipótesis
de que las medias de los dos grupos son distintas se calcula el valor
denominado estadístico de contraste y que se distribuye según algún
modelo de probabilidad hay que decir que el estadístico de contraste es
una medida estandarizada de la discrepancia que hay entre la hipótesis de
partida que es la hipótesis nula que se hace sobre la población la
hipótesis nula dice que las medias son iguales y el resultado de la
diferencia de muestras obtenida de medias como criterio de decisión para
obtener el estadístico de contraste con un valor total es menor que una
cierta cantidad 0,05 o 0,01 se rechaza la hipótesis nula de ausencia de
diferencia por lo que se asume como resultado provisional que existen
diferencias entre los grupos por lo tanto que hay un efecto de la variable
independiente en caso contrario en el que la probabilidad resulta mayor que
el valor se mantiene la hipótesis nula de que en la población las medias
son iguales y por tanto podemos llegar a la conclusión de que las
diferencias encontradas entre los grupos sean significativas por lo tanto
en este último caso no tuvimos efectos relevantes a la variable
independiente para elegir el estadístico de contraste más adecuado se
basa en los objetivos del análisis y en que los datos cumplen un conjunto
de supuestos o características una, nivel de medida y tipo de variable es
decir, hay que tener en cuenta los niveles de la escala de medida más alto
de intervalo y de razón que las llamamos variables cualitativas que nos
permiten aplicar técnicas estadísticas más potentes otro supuesto que
hay que cumplir para elegir los datos para elegir el estadístico de
contraste es si hay dependencia o hay dependencia de las observaciones es
una medida independiente las medidas independientes son las que proceden de
participantes diferentes por otro lado medidas dependientes son dos medidas
de la misma variable proporcionadas por los mismos participantes tomadas en
dos momentos o con condiciones distintas se consideran medidas dependientes
o también llamadas distribuciones ya que la fuente de medida es la misma
los dos son individuos los mismos son individuos y aspecto de la
distribución distribuciones son las tablas que tenemos al final del
formulario perdón aspecto de la distribución es cómo se distribuye la
variable dependiente según los cuatro tipos de tablas o distribuciones
distribuciones sin cuadrado distribuciones prefisias son las más usadas
según nuestros datos cumplen uno u otro supuesto podemos elegir entre
contrastes paramétricos sea el contraste de nivel más alto o no
paramétrico ¿qué son contrastes paramétricos? son los más utilizados
en la investigación científica y nos permiten contratar hipótesis
referidas a algún parámetro media, varianza correlación, etcétera
contraste paramétrico aquellos en donde el nivel de medida nos permite
hallar el estadístico media y el estadístico varianza y la aplicabilidad
de los contrastes paramétricos se ve reducida por dos razones uno porque
requiere el cumplimiento de unos supuestos generalmente ya nos lo dirán
normalidad que se distribuye según la curva normal como sedasticidad es
decir que las varianzas se distribuyen homogéneamente esto puede ser muy
exigente y también se requiere para aplicar contrastes paramétricos que
trabajemos con niveles de medida de variables cuantitativas que eran la
variable de intervalo y la variable de razón que en psicología no son
fáciles de alcanzar por otro lado los contrastes no paramétricos permiten
poner a prueba hipótesis que no están referidas a un parámetro
poblacional parámetro media parámetro varianza poblacional los contrastes
no paramétricos no necesitan establecer supuestos exigentes sobre las
poblaciones originales de donde se muestrea y tampoco necesitan trabajar
con datos obtenidos en una escala de medida de intervalo o de razón estos
contrastes no paramétricos se utilizan para todos aquellos contrastes que
no se ajustan a una de las características de los contrastes paramétricos
finalmente en el apartado de recogida y análisis de datos tenemos un
ejemplo de comparación de dos grupos vamos a tener alcanzar una visión
integrada sobre cómo obtener y contrastar los datos detallando los pasos
de comparación de dos grupos en una variable vamos a comenzar con la fase
1 planteamiento del problema existen diferencias entre las técnicas de
inoculación de estrés y las técnicas de relajación TR en cuanto al
control de la ansiedad precompetitiva en deportistas tenemos planteado el
problema formulación de hipótesis fase 2 en hipótesis de investigación
vamos a poner el sí entonces es decir si las técnicas de inoculación de
estrés difieren de las técnicas de relajación en su eficacia entonces
estas técnicas producirán resultados diferentes en cuanto al control de
la ansiedad precompetitiva los sujetos que utilicen las técnicas de
inoculación de estrés tendrán diferente ansiedad que los que empleen las
técnicas de relajación vamos a empezar a continuar con el procedimiento
para la recogida de datos hacemos el experimento organizamos y describimos
el plan a seguir es decir, estrategia experimental para obtener los datos
en las dos condiciones técnica de inoculación de estrés y técnica de
relajación para ello tenemos que decidir 1 cómo seleccionar la muestra
también cómo operativizar las condiciones experimentales decidiendo los
niveles de la variable dependiente y organizando los grupos y también
tenemos que operativizar la variable dependiente para medirla, es decir
determinar la tarea a través de la cual recogeremos los datos y su nivel
de medida muestra tenemos que dar datos de la muestra se elige al azar un
grupo de corredores que tiene de base la ansiedad precompetitiva medida a
través de un test y aleatoriamente se asignan a los grupos luego la tarea
como vamos a hacerlo se medirá la ansiedad precompetitiva en alguna
competición después de aplicarle a un grupo las técnicas de inoculación
de estrés y al otro las técnicas de relajación durante un mes en la
condición de técnica de inoculación de estrés a un grupo se le
aplicarán técnicas de inoculación de estrés durante un mes al otro en
la condición TR al otro grupo se le enseñarán técnicas de relajación
durante un mes la variable dependiente es decir los resultados cuáles
serán serán las puntuaciones obtenidas en un test de ansiedad
precompetitiva después del mes de aplicación de los tratamientos vamos a
ver la formulación de las hipótesis estadísticas tenemos que formular la
hipótesis nula y la hipótesis alternativa la hipótesis nula nuestra
hipótesis nula en este ejemplo es que no existen diferencias entre las
medias poblacionales de los dos grupos y en ansiedad técnica de
inoculación de estrés y técnica de relajación en ansiedad
precompetitiva hay que decir que la hipótesis nula expresa verbalmente lo
contrario que la hipótesis de trabajo y si los datos conforman nuestras
expectativas la rechazaremos hay que decir en términos matemáticos se
trataría de comparar la tendencia central de los dos grupos en ansiedad
precompetitiva la tendencia central sería la media ya estudiaréis en
análisis de datos las técnicas los estadísticos de tendencia central
media, mediana y moda de dispersión aquí compararemos la tendencia
central entendiendo que a mayor eficacia del tratamiento a mayor ansiedad
por lo tanto la hipótesis nula tiene que tener la igualdad es decir, la
técnica de inoculación de estrés será igual a la técnica de
relajación es decir o también se puede expresar como la diferencia entre
la media del grupo al que se le aplica la técnica de inoculación de
estrés es igual a la media del grupo al que se le aplica la técnica de
relajación es igual a cero hasta aquí la hipótesis nula vamos a ver la
hipótesis alternativa la hipótesis alternativa es que existen diferencias
entre las medias poblacionales de los dos grupos por eso aquí contiene el
signo distinto la nula, la igualdad y la alternativa distinto, que hay
diferencias lo podemos esperar lo mismo que anteriormente la diferencia
entre las medias es distinta de cero para obtener los datos se aplican las
condiciones experimentales durante un mes estamos aplicando los dos
tratamientos de la ansiedad controlando las variables extrañas y aplicando
el instrumento de medida para obtener los datos de la variable dependiente
analizamos los datos se contrastan los datos con las hipótesis contestando
a la pregunta de si podemos rechazar la hipótesis nula puede ocurrir lo
siguiente que si los datos de la muestra empleada son congruentes con la
hipótesis nula contestamos diciendo que aceptamos la hipótesis nula por
tanto concluimos que no hay diferencias significativas en la eficacia de
estas técnicas cuando los datos no son congruentes con la hipótesis nula
porque el estadístico de contraste alcanza un valor tal cuya probabilidad
eh puede haberse obtenido meramente por azar es inferior al valor decidido
ese 0,05 o 0,01 contestamos a la pregunta diciendo que rechazamos la
hipótesis nula por lo que aceptamos que la hipótesis alternativa resulta
que hay diferencias en los dos tratamientos la hipótesis alternativa es
provisionalmente cierta esta decisión se toma con un determinado nivel de
confianza o seguridad y será una probabilidad con la que podemos aceptar o
rechazar la hipótesis las pruebas estadísticas nos ayudan a aceptar o
rechazar nuestras predicciones nos sirven para detectar la probabilidad de
que los resultados obtenidos reflejen un efecto significativo y no sean
producto del azar se establece el 95% de nivel de confianza como umbral
mínimo para rechazar la hipótesis nula cuando es falsa el modo opuesto de
mirar esto es decir que hay un 5% lo que resta del 95% al 100% una
probabilidad va de 0 a 1 en porcentajes de 0 a 100 una probabilidad del
0,05 de riesgo de que un resultado que estamos asumiendo como cierto se
supone que es relevante ocurra por azar vamos a poner un ejemplo si los que
fueron tratados con las técnicas de inoculación de estrés obtuvieron una
media en ansiedad precompetitiva de 8 y los tratados con técnica de
relajación de 13 hay una diferencia entre las medias de 5 puntos
necesitamos un criterio para saber cuando hay una diferencia relevante
respecto al control de la ansiedad entre los grupos y cuando la diferencia
no es relevante la respuesta nos la da la estadística inferencial que nos
permite identificar a través de los estadísticos de contraste si una
diferencia es estadísticamente significativa o puede ser explicada
meramente por el efecto del azar vamos a pasar al apartado de
interpretación de los resultados de la investigación en esta etapa se
interpretan los resultados obtenidos si se procede a su discusión y a
extraer conclusiones de la investigación pues después de analizar los
datos se interpretan los resultados obtenidos de acuerdo a los supuestos
teóricos bajo los cuales se ha propuesto la investigación para ello hay
que vincular los resultados de la análisis de los datos con las hipótesis
de la investigación con las teorías y con los conocimientos previos ya
existentes primero se debe interpretar los resultados en cuanto a la
magnitud del efecto obtenido con las tendencias o regularidades observadas
y posteriormente se comparan estos resultados con los que han obtenido
otros investigadores en trabajos semejantes el investigador tiene que
explicar qué significado tienen los resultados respecto a las hipótesis
planteadas no se trata sólo de describir los resultados en unas
conclusiones sino además se realiza una discusión en la que se pondrá en
relación los hallazgos con las hipótesis formuladas con los modelos
teóricos y con las investigaciones similares se tiene que evitar incluir
elementos diferentes y nuevos que no se contemplaron en las hipótesis y
tampoco incluiremos factores irrelevantes en apoyo a las hipótesis ni
conclusiones que no estén justificadas por los hallazgos en el momento de
la discusión es cuando se debe señalar la implicación la utilidad de los
descubrimientos interpretando desde diversos puntos de vista siempre desde
el marco de las hipótesis planteadas también se hace un análisis
crítico de las limitaciones del estudio el autor acabará la discusión
sugiriendo nuevas vías de investigación reconocimiento a las limitaciones
de su propio trabajo y evaluando el alcance de los logros conseguidos
finalmente la etapa final del proceso de investigación consiste en la
comunicación de los resultados de la investigación aquí se realiza el
informe o comunicación de los resultados lo veremos en el tema 12 los
aspectos relevantes son que la redacción del informe que se tiene que
redactar de forma sintética clara y comprensible tanto los métodos como
los resultados la comunicación de estos resultados comprende tanto
ponencias a congresos reuniones científicas nacionales e internacionales
como la redacción de un informe o artículo sobre la investigación para
publicar en una revista o en un libro se deben de seguir las normas de
redacción de la APPA American Psychological Association que indica las
partes de que tiene que constar el informe de investigación 1 un resumen o
abstract donde aparecen de 5 a 10 líneas de extensión al principio del
artículo de la investigación una introducción aquí suele incluir dos
apartados la revisión bibliográfica sobre los trabajos previos
relacionados y la finalidad justificada de la investigación es decir, las
hipótesis y los objetivos el tercer apartado método el investigador
informa de los pasos dados en la relación del trabajo muestra los grupos
los instrumentos, materiales etcétera cuarto apartado análisis y
resultados aquí tenemos que justificar las técnicas estadísticas
utilizadas por qué las utilizamos y describir los resultados empleando
tablas, figuras o gráficas el quinto apartado la discusión y conclusiones
es decir, qué significado tienen los resultados respecto a las hipótesis
planteadas y qué conclusiones podemos extraer de este trabajo y las
bibliográficas tenemos que hacer una relación de todas las referencias
que hemos hecho a los trabajos que hemos aludido en el informe y se
presentan por orden alfabético de autores y finalmente en la última parte
del informe de investigación los anexos o apéndices que quieren incluir
todos los materiales y tablas extensas