¿Vale? O sea, ¿qué decíamos en el tema 1? En el tema 1 decíamos que
la ciencia se hace aplicando el método científico. El método científico
tiene seis fases. Empezábamos con el problema, qué problemas habría que
buscar, incluso yo he pensado poner aquí y decir, bueno, vamos a ver,
¿qué os parece? Favorece, por ejemplo, imaginaros el programa Boom.
¿Favorece para dar una respuesta el presentar las respuestas antes de
hacer la pregunta? Pues está conectado con la asignatura de psicología de
la memoria, que lo hemos estudiado, que yo también la doy, donde hay
experimentos que dicen que no, que hace que el sujeto no le da
información, ver las respuestas antes de conocer la pregunta. Por ejemplo,
otro, tenemos el experimento de caso único. Cuando veamos el caso único
aquí en el tema que toque, pondremos el ejemplo de psicología del
aprendizaje, del pequeño Albert. Se han hecho psicología del aprendizaje
al pequeño Albert, es un niño al que le hacen un experimento de
condicionamiento clásico. Le ponen un objeto, una rata blanca y acto
seguido le dan un sonido fuerte, un sonido desagradable. Al cabo de varios
emparejamientos, el niño llora cada vez que ve la ratita blanca. Eso es un
experimento. Es un experimento de caso único. Vamos haciendo cosas, vamos
añadiendo cosas. Por eso que creo que esto se aprende mucho mejor cuando
terminen la asignatura. Ustedes saben buscar la variable independiente,
buscar todo lo que hay que buscar en un diseño, en un experimento. El
problema, cómo están planteadas las hipótesis, etcétera. ¿Cuál es la
variable independiente? Es la que manipula al investigador. La dependiente
es la que mide el investigador. Entonces, por eso, el tema uno. ¿Qué es
eso? Es ver si es teoría. Sí, aquí hay que encargar todos porque hay que
ponerse a conocer conceptos nuevos, conceptos de población, todo esto.
Aquí hablaremos de ello, ¿no? Y qué características tiene que tener y
qué funciones. Claro, todo esto así en abstracto no se entera. Para
sistematizar el conocimiento, sí, porque si todo el mundo hace, sigue los
pasos del método científico, el conocimiento se sistematiza, se hace. Se
busca una relación lógica entre las partes, ¿no? O explicamos hechos
mediante hipótesis que impliquen proposiciones, claro. Podemos hacer una
replicación de un experimento o hacerla con variaciones. Entonces,
imaginaros que yo cojo un experimento de alguien que ha hecho, a mí me
gustan los experimentos de percepción, ¿no? Poniendo al sujeto imágenes
o cosas para ver cuánto tarda en dar la respuesta, ¿no? Pues vamos a
replicar un experimento o podemos introducir variaciones en ese
experimento. Entonces, todo esto es... Digamos que es como muy legal, ¿eh?
Es como si fuera la ley de la ciencia, ¿no? En este caso, en psicología.
O sea, todas las ciencias utilizan el mismo método experimental. Cada uno
tendrá unos tipos de controles dependiendo de aquello que está
estudiando. Entonces, nosotros vamos a ocuparnos de esto. Pero aquí
básicamente es conocer las diferencias entre los métodos científicos,
inductivo, deductivo y hipotético-deductivo, que es el que vamos a
utilizar, y las fases. Luego viene un ejemplo. Viene detallado, sí, cómo
clasificamos las variables, las excepciones. Escalas de medida, muy
importante. Pues las escalas de medida les sirve para análisis de datos.
Eso lo estudiarán entretenidamente en análisis de datos. Pero esto va
conectando con otras asignaturas. Que si ustedes no lo ven, piensan que
están trabajando a lo bobo. O sea, no le ven continuidad, pero sí tiene
continuidad. Hay que entender eso, que esta asignatura es muy general, pero
tiene continuidad en otras tres. Análisis de datos, diseño de
investigación y psicometría. Que son todas las matemáticas, todas las
estadísticas que hay en esta carrera. Y que luego... Esto les permitirá
leer un informe y saber qué variable independiente han utilizado, cómo
han medido la variable dependiente, etcétera. Todo, qué controles han
realizado. Entonces, el tema uno es muy teórico. Lo único que ya le digo
que me queda es eso. ¿Qué cosas hay que saber? El orden de las fases del
método experimental. La formulación de las hipótesis. De esto ya
volveremos, porque con otro ejemplo. La naturaleza del control. Pero lo
vimos el otro día. De hecho, colgué en el foro de aquí, de Barcelona,
una respuesta que vi sobre el tema 3 de la profesora de Madrid que me
pareció muy interesante. Un alumno que preguntaba, que no entendía qué
cosas tenía que saber de ahí. Y ella le decía, sí, hay conceptos de
varianza. No sé si entienden ustedes el concepto de varianza. El tema 3
habla de la naturaleza del control. Y dice que hay que seguir el principio
Max-Min-Con. Maxi, maximizar la varianza primaria, sistemática primaria.
Es la que buscamos. La diferencia entre el grupo control y el grupo
experimental. Esa varianza tiene que ser buena para que decir que el
experimento ha salido bien hecho con buenos resultados. Hay que minimizar
la varianza error mediante técnicas matemáticas. Y controlar la varianza
sistemática secundaria. ¿Sólo puedo controlarla? No la puedo. Puede ser
por eliminación. Por eso viene. Luego, ¿qué técnicas utilizamos? Pues
para maximizar la varianza primaria, decimos, vamos a utilizar valores
extremos. Valores muy altos. Vale, imaginaros, voy a tratar una depresión.
Al grupo control no le pongo nada. Le pongo un placebo y al otro le pongo
una inyección de un antidepresivo alto. Valor extremo, para maximizar,
para que me dé mucha respuesta. O un valor medio. ¿Cuándo? Cuando
sabemos que una variable es curvilínea. Que no tiene relación. La
independiente con la independiente no es recta. Sino que subes. Y hacia el
medio baja. Como puede ser la ansiedad y el esfuerzo, etcétera. Ahí hay
variables que tienen esta relación que se llama curvilínea. Y otro,
cuando no conocemos qué relación hay entre la variable independiente y la
dependiente, utilizamos muchos valores. Varios valores. Y hacer un
experimento con más de un valor. Con uno muy bajo, otro medio, otro más
alto, etcétera. Para maximizar la varianza primaria. Es la que dice que
hay diferencias. La varianza error, hay que utilizar técnicas de control
para controlarla. Que los instrumentos sean válidos. O sea, lo que utilizo
con el sujeto. Ya sean test, ya sean láminas. O sea, que sean válidos,
fiables. Aumentar el tamaño del grupo hace que los errores se compensen.
Por eso es una forma de decir, bueno, si ampliamos el tamaño del grupo,
compensamos. Hacemos que sea más pequeña la varianza error. Haciendo que
los errores matemáticos... Se compensen. Y mismo experimentador en todos
los grupos. Ya veréis, doble ciego. Que el sujeto no sepa si está en el
grupo experimental o en el control. O doble ciego, que el experimentador
tampoco sepa si yo estoy pasando un examen para el grupo experimental o
para el grupo control. O si fuera un sanitario, no sabe si le está
poniendo el placebo o la medicación. Simplemente eso. Lo más es controlar
la varianza secundaria. Es a lo que se dedica todo. Todo este tema. Y en lo
que luego, todo este control, lo vamos a ver en el tema 5. Cómo se
controla esta varianza cuando trabajamos en un diseño experimental. El que
está en la cúspide. El que me permite hallar relación causal de
causa-efecto entre la variable independiente que he manipulado y la
variable dependiente que es la que miento. Los otros dan menos
causa-efecto. No podemos extraer conclusiones de causa-efecto. Si es
cuasi-experimental hay algo... El no haber podido aleatorizar los grupos
hace que no podamos sacar conclusiones. Algunas sí. Sabemos que hay
relación, pero no llegamos a la conclusión de que esto, exactamente esto,
causa esto. ¿Vale? Entonces, en el concepto de varianza, comprender.
Decía la profesora esta que lo que tienen que entender es la varianza
sistemática primaria, secundaria y error. ¿Qué son? La varianza
sistemática primaria es la que buscamos. Es la tendencia. Que dan los
datos. Debido a la manipulación. Debido a la influencia de la variable
independiente. Esto lo veo en la variable dependiente. Porque el grupo
control tiene, por ejemplo, 10 y el grupo experimental me da 18. Bueno,
pues esa diferencia, esa varianza es la que nos interesa al investigador. Y
se llama también varianza intergrupos. Es la varianza que hay entre el
grupo control y el grupo experimental. La varianza error es la varianza
intragrupo, porque se estima, se halla en función de las diferencias que
hay entre los datos de los sujetos de su grupo. Esto ya lo veréis cuando
estudiéis la varianza, la media, hallar la media en análisis de datos. Ya
sabréis cómo se hace, pero bueno, básicamente es matemático. Y la
secundaria la tenemos que controlar. ¿Cómo? Con todas estas formas de
control. Ahí viene un ejemplo. El alumno le preguntaba por estos
cálculos. Análisis de datos. Es una varianza, una media y dos varianzas.
Cuando lleguen a la media. Ahora no les van a pedir, lo que el alumno
quería saber es si le iban a pedir hacer estos cálculos. Le decía la
profesora, no te preocupes por esos cálculos. Comprende los conceptos.
Varianza sistemática primaria, la que pone el efecto del tratamiento. La
varianza error, debido a que los instrumentos, a que hay poca gente. Si
incrementamos el tamaño del grupo, controlamos esto. Y la varianza
secundaria, que vamos a utilizarla aquí, es la que más vamos a ver.
Técnicas de control. Vale. Y en el cuadro de técnicas de control, es que
me voy a meter ya en el tema 5. Constancia. Es decir, eliminamos el ruido.
Si ahí sonorizamos la sala donde vamos a hacer los experimentos, hemos
hecho eliminación. Constancia. Si ponemos la temperatura y la luz al mismo
nivel, siempre, para todos los sujetos experimentales, estamos aplicando la
luz. Constancia. Balanceo. Aquí queremos que los grupos, al principio,
sean equivalentes. Equilibración. ¿Qué utilizamos para intentar que los
grupos sean equivalentes? La aleatorización. Cuando requiere gran número
de sujetos, pero si tenemos muchos sujetos, los introducimos aleatoriamente
en el grupo experimental, en el grupo control, y eliminamos, o sea,
controlamos que los grupos sean idénticos. Lo que interesa en un diseño
experimental es que los grupos sean tan iguales, que luego podamos decir
que las diferencias son debidas al tratamiento. No a que ya había un
sujeto que estaba más loco que otro, que estaba poco motivado. No. Todo
eso lo tenemos que ir controlando mediante estas técnicas.
Aleatorización. Bloques. Hoy lo veremos en el tema 5. Cómo se hace para
el diseño de bloques. Es eso. Es lo que expliqué antes. Imaginaros que
tenemos un grupo de sujetos, 100 sujetos, que son 30% hombres y 70%
mujeres. Creemos que la variable sexo puede ser una variable extraña, que
puede estar afectando a la variable dependiente, por lo tanto pondremos la
misma cantidad de hombres y mujeres en los dos grupos. Eso es un uso.
Imagínate que la clase social pensamos que es una variable extraña,
¿cómo la hacemos? ¿Tenemos una social baja, media o alta? Pues ponemos
en cada grupo la misma proporción. Baja, media o alta para que todos los
grupos sean iguales. Queremos dejar claro que el punto de partida tiene que
ser la igualdad. Puede haber diferencias causadas porque todos somos
distintos, pero buscar que los grupos sean equivalentes. Emparejamiento.
Imaginaros que no podemos formar bloques porque son gemelos. Vamos a poner
un gemelo 1 y uno del mismo par de gemelos, tanto gemelos vamos equiparando
por algún valor que nos interese. Lo llamamos variable de emparejamiento.
Esto lo que he dicho es para intersujetos, para estudios intersujetos,
cuando trabajamos con grupos independientes. Pero ¿qué ocurre cuando
trabajamos intrasujetos, cuando trabajamos con grupos relacionados, donde
el sujeto pasa por dos grupos? Hay dos condiciones experimentales. Yo te
hago una prueba ahora, observo tal característica de tu conducta, te
introduzco el tratamiento y luego te hago otra prueba después. Aquí ya no
trabajamos con otro grupo. El sujeto es control de sí mismo. Si antes de
introducirle el tratamiento puntuaba 5 y después puntúa 7, hay una
diferencia que sólo puede ser producida por el tratamiento. O sea, aquí
de lo que se trata es de estar totalmente seguros de que los cambios que
vamos a observar en la variable dependiente se producen por la
manipulación del sujeto. Y no por otras causas que tenemos que controlar.
Estamos obligados a controlar. Entonces, en caso del sujeto, como en el
diseño intrasujeto, el sujeto es control propio. ¿Por qué? Porque todas
las pruebas se las hacemos a él. Y tenemos que controlar el orden de
presentación de las pruebas. Porque imagínate que yo le hago en primer
lugar una prueba que es introducirle un medicamento que es antidepresivo y
la siguiente prueba va a estar con el efecto del tratamiento anterior. O le
pongo una prueba que es leer palabras no sé qué, no sé cuánto y en la
siguiente palabra el sujeto se acuerda de las palabras que leyó en la
anterior. No podemos dejar que estas cosas de los tratamientos influyan.
Por eso está el efecto de orden o error progresivo. Es el orden de
presentación de las pruebas. Al primero se lo hago A, B, C, D, E, F. Pero
en el siguiente hago contrabalanceo, que es cambiar el orden. Al sujeto se
lo haré cambiando el orden. Ya veremos los cambios de orden. Por eso
hablamos del contrabalanceo intrasujeto, contrabalanceo intragrupo,
estructura de cuadrado latino. Es lo mismo. Son bloques. Estamos haciendo
una organización para presentar tratamientos a los sujetos. Solo tenéis
que ver cómo funciona y cómo se llaman. Los nombres cuadro latino,
contrabalanceo aleatorio. Y luego, cuando ocurre por la demanda
experimental, no interesa que el participante sepa si está en la
condición experimental o en la condición control. No interesa. Porque
estamos con psicología. Puede hacer que el sujeto cambie su resultado,
varíe su resultado. Nos interesa que sea un simple ciego o incluso que el
experimentador no sepa nada de si ese sujeto es experimental o es placebo o
es control. Esto es el tema tres. Yo os recomiendo que estos tres estudios
teóricos, que los vais a ver aparecer. Si ya lo habéis leído, diréis,
ah sí, esto venía en el tema tres. La validez. ¿La validez está
relacionada con el control? Porque si no hay control, pierde validez la
investigación. Hay dos tipos de validez. Bueno, ahí viene Campbell y
Stanley. Decían primero que había una validez interna. Es decir, la
confianza que yo tengo en que, como he hecho bien todos los cálculos y lo
he controlado todo, puedo hacer una inferencia sobre la relación
causa-efecto que hay entre la variable independiente, la causa, y la
variable dependiente, el efecto dependiente. Ya veremos que esto se
extiende. Esto en primer lugar es la validez interna y externa, que es
grado en que puedo generalizar esas conclusiones. Las conclusiones yo las
saco sobre una muestra de 30 personas. La población serán... Tengo que
decir algo de la población. Los sujetos que tienen ansiedad, tal, tal,
tal, tal. O sea, yo tengo que poder generalizarla. Y esto puedo hacerlo si
tiene validez externa la investigación. Ya veremos cómo. Luego añadieron
otros tipos de validez, que es validez de conclusiones estadísticas. Es
previa a la validez interna y es grado de confianza en que podemos concluir
que esa variable independiente y esa variable dependiente covarían.
Varían conjuntamente. Van en el mismo sentido o en el contrario, pero
covarían. Tienen relación. Cuando se mueve una, cambia la otra. Esto es.
Y luego, validez de constructo. Relacionado con la validez externa, con la
capacidad de generalizar los resultados, está la validez de constructo de
causa y efecto. Que es grado de confianza que tenemos en la generalización
del constructo. Entonces vamos a ver estos cuatro tipos de validez. Validez
interna y de conclusiones. Y validez externa y de constructo. ¿Vale?
Compensamos. Validez de conclusión estadística. Concepto y amenazas.
Amenazas se producen por las violaciones de los supuestos estadísticos. Es
decir, tanto si son menos de 30 sujetos que un tipo de análisis
estadístico. Si no lo cumple, se está violando el supuesto estadístico.
Si son muestras independientes, son grupos. Y tú estás analizándolo como
muestra relacionada. Estás violando el supuesto estadístico. No puedes
hacerlo. ¿Vale? Por eso va en primer lugar. Elegir adecuadamente la prueba
estadística. Paramétrica o no paramétrica. ¿Qué diferencia hay entre
estos dos conceptos? Una prueba paramétrica la hemos medido a un nivel de
medida alto, de intervalo o de razón. Y ahí hemos podido, ya lo
comprobarán los datos. A esos datos los podemos hallar la media. La
varianza. La cuasi-varianza. La correlación. Pero si la he medido
inferiormente, no puedo. No puedo sumar algo que está en una escala
ordinal. No se puede sumar. Algo en escala nominal. No. Ahí solo dices es
igual o es diferente. Pero las escalas van subiendo en calidad. Las
cuantitativas, las que podemos medir cantidad, son las de intervalo y de
razón. Entonces poco a poco todo esto irá saliendo en la clase. Ya lo
veremos con los supuestos. Dentro de un ratito vamos a intentar hacer un
supuesto, si me da tiempo. Y si no, el próximo día porque ya hice las
cuatro copias. Continuamos con amenazas a la validez de conclusión
estadística. La violación de los supuestos. La baja potencia
estadística. Imaginaros que hemos elegido... O sea, la baja potencia
estadística se controla eligiendo un nivel de... Un nivel de estadística
y un tamaño de la muestra. ¿Por qué? Porque si no cometeremos el error
tipo 2. ¿Qué es el error tipo 2? El error tipo 2 es... Cuando aceptamos
una hipotesis nula que en realidad no es nula, es falsa. Es la otra. ¿Por
qué? Porque estamos con un nivel de confianza determinado. Está jugando
ahí las probabilidades, las tablas. Establecer en la Z, la T... Quiero
decir, una vez que obtenemos nuestros datos de la muestra... Tenemos que
buscar el estadístico de contraste que le corresponde... Para hacer la
inferencia sobre la población. Lo pasamos por las tablas. O sea, toda esta
pasa por unas tablas. Unas distribuciones de frecuencias. Que se llama la
distribución normal. La T de estudios. La chi cuadrada. La T de medicina
de core. Aprenderán a trabajar con ellas en análisis de datos. Y que
van... El error tipo 1 es alfa. El error tipo 2 es... En este caso, aceptar
quedarte en la hipótesis nula cuando en realidad... Los datos llevarían a
rechazar la hipótesis nula. Y aceptar la alternativa. Siempre, primero,
aceptamos o rechazamos la hipótesis nula. Primero hablamos de lo que
dice... No pasa nada. La hipótesis nula dice... Uno es igual que la otra.
No hay diferencia. La alternativa es la que dice... Sí, sí. Aquí hay
diferencia. Hay diferencias entre un grupo u otro. Entonces... ¿Sabes? Es
la que le interesa al investigador. Cuando hace las hipótesis escribimos
en el tema 1. Como se hacen las hipótesis científicas... Que todo tiene
que tener una hipótesis nula y otra alternativa. Etcétera, ¿no? Bueno...
La validez interna... Esto era la... La... Joder. Lo diré. Conclusión
estadística. Amenazada por violar los supuestos. ¿Vale? Por no hacerlo
como tiene que ser oficialmente para esos datos. Está la validez interna.
El concepto y amenazas, ¿no? La validez interna es la que... Habla de
obtener una conclusión correcta sobre entre la variable independiente y la
variable dependiente. Para ello tiene que haber... ¿Qué tiene que haber?
¿Qué requisitos tenemos que hacer? Una... Primero tiene que estar la
variable independiente y luego la dependiente. Lo que llama contigüidad
temporal. Primero la causa. Un golpe... Un coche da un golpe a una persona.
Luego el efecto. Y le hace daño y hay que llevarlo al hospital. O sea,
primero la causa. Que es lo que nosotros intentamos hacer. Lo que
intentamos manipular. Pero a veces viene dada. ¿Vale? Entonces... Tiene
que haber una secuencia temporal y también tenemos que controlar la
varianza sistemática secundaria. Lo que hemos dicho en el otro tema. Muy
importante para la validez interna. Control de la varianza sistemática
secundaria que la realizábamos mediante eliminación, constancia,
balanceo, contrabalanceo, etcétera. Todo eso que estudiamos en el tema 3.
Y ahora vamos a... A ver... ¿Qué otras amenazas puede tener? La historia.
¿Qué es la historia? Pues son acontecimientos que ocurren en el sujeto
fuera del estudio. Imaginaros que el estudio tarda 6 meses y en esos 6
meses al sujeto ha tenido problemas en su familia, en su trabajo o en lo
que sea. Toda esa historia influye en el experimento y hay que hacer un
control. La ambigüedad de la contigüedad temporal de la causa.
Maduración. Imaginaros... Trabajamos con niños. Trabajamos con niños y
van creciendo si tardamos mucho o el sujeto está fatigado. Eso lo llaman
maduración. La administración de las pruebas. También puede distorsionar
la respuesta. Por eso vamos a utilizar medidas pre-test y post-test. Los
instrumentos. La selección diferencial. Ya veremos que esto afecta sobre
todo a algunos diseños. La mortalidad experimental. ¿Qué pasa cuando...?
Hay sujetos en el experimento pero desaparecen del experimento. Es como si
fuera la mortalidad experimental. Tenemos que intentar tener grupos de
sujetos muy grandes para, si se muere uno, tener otro para colocarle, para
continuar el experimento. La regresión estadística. Imagínate que os
hago una prueba y todos ese día estáis estupendamente y sacáis unas
notas estupendas. Pero es... Al seleccionar los sujetos y obtener...
Obtener... de regresión estadística. Los objetos vuelven a la media. O
sea, eso fue como una casualidad, ¿no? Que hemos medido y ha dado la
casualidad de que todos los sujetos han dado una puntuación muy alta.
Bueno. Y ahora esta era la interna, interna, ¿no? Esta sobre todo la
veremos en los distintos diseños experimentales. Validez de constructo.
Concepto y amenazas. Bueno. La validez de constructo. validez de constructo
de la variable independiente tenemos que tenerla bien definida el
constructo. Vamos a imaginaros que estamos evaluando la ansiedad pues tiene
que ser un constructo que tenga una definición teórica ¿no? Un
tratamiento teórico está totalmente definido sabemos qué conductas vamos
a poner, a introducir ¿qué vamos a hacer? Porque estamos en la
independiente. Y la variable dependiente ¿qué conductas vamos a medir?
Habla de la validez de constructo de una causa, de la variable
independiente, y de un efecto a la validez de constructo de lo que estamos
viviendo también. Y esta validez se amenaza cuando hay poca comprensión
del constructo o si no hay una teoría sobre el constructo es muy difícil
contrarlo ¿no? Si controlas se desarrolla una teoría adecuada al
constructo por ejemplo porque puede ocurrir que en seres humanos se pueda
dar reactividad al dispositivo experimental y esto hace que se disminuya la
validez externa, porque le estamos aplicando algo que no está normalmente
en la vida normal de las personas. Imagínate que le metemos a un escáner
estamos la artificialidad del instrumento que estoy utilizando también
esta amenaza de constructo se controla con simple o doble ciego porque que
no sepan ni el experimentado ni el experimentado sepa en qué grupo está
el sentido de la investigación. No, no yo como un camarero yo le pongo el
café yo no sé si es solo o cortado yo le pongo el experimento vale y se
pueden dar distintas amenazas. Interacciones aquí se habla de
interacciones esta es la validez de constructo vamos a ver la validez
externa la validez externa es la capacidad de generalizar los resultados a
la población si no tiene validez externa, muy bien habré hecho un
experimento muy bonito en el laboratorio pero no puedo generalizarlo es
como ir más allá del estudio estoy trabajando con 30 personas y voy a ir
a cientos de personas al generalizar al buscar la validez externa y la
principal amenaza esto se resuelve si la muestra es representativa de la
población y se ha seleccionado aleatoriamente parece que la aleatoriedad
es como eso que hace que todos seamos iguales estamos todos cada uno
diferentes pero como lo he recogido aleatoriamente de la población ya
parece que se equilibra el error las principales amenazas contra la validez
externa son interacción entre el tratamiento y la selección el
tratamiento y la historia el tratamiento y la situación si yo he
seleccionado la muestra sin ser aleatoriamente no puedo generalizar a la
población hay una interacción entre la selección que he hecho y ese
tratamiento la selección no es aleatoria se controla esta amenaza acotando
con exactamente la población de referencia y seleccionando aleatoriamente
la muestra ya os digo que lo oirais muchas veces aleatorio soluciona muchos
es una técnica de control sobre todo cuando hay muestras grandes seguimos
con otra amenaza interacción entre la situación la situación de
investigación científica es muy artificial estamos provocando una
situación artificial que a veces solo se da en las situaciones
experimentales y eso haría imposible generalizar los resultados a las
situaciones reales como se controla replicando la investigación en
situaciones diferentes y procurar que la situación experimental sea lo
más natural posible dentro del rigor que lleva una investigación
interacción historia tratamiento si en la investigación han ocurrido
acontecimientos que interactúan con el tratamiento como por ejemplo que la
persona ha tenido un deseagaño amoroso ha tenido una enfermedad ha tenido
algún problema puede estar afectando al tratamiento y por eso esos
resultados estarían vinculados a ese momento temporal donde ha ocurrido
eso en la historia del sujeto y no podríamos generalizarlo a momentos
temporales distintos ocasionando un déficit de la validez histórica de la
investigación ¿cómo se controla? replicando el experimento en diferentes
momentos como veis aquí para controlar una cosa hay que hacer un trabajo
grande amenazas que no están relacionadas con la interacción estábamos
hablando de la validez externa puede que haya interferencia de tratamientos
múltiples ¿qué podemos hacer para controlarlo? contrabalanceo si tenemos
sujetos con muchos tratamientos para que no afecten de la misma manera a
todos los sujetos otra efecto reactivo de las pruebas lo mismo parecido
cambiamos el efecto de orden si una prueba tiene un efecto reactivo
afectará a la siguiente prueba aunque simplemente se la haya aprendido y
finalmente efecto reactivo de los dispositivos experimentales imaginaros
que te llevan a un escáner y claro vea usted palabras alegres estás con
el efecto reactivo del aparato experimental tema 4 pasamos al tema 5 y
rápidamente lo voy a explicar por encima para que ya lo leerán ustedes y
vamos a pasar a la práctica diseños, métodos y diseños experimentales
ya les dije que es la que nos permite hallar causa-efecto causalidad en las
otras veréis que podemos saber que dos variables están relacionadas pero
¿podemos decir que una es causa de la otra? seguramente no sólo en estas
podemos decir en el método experimental podemos decir que una es causa de
la otra ¿y qué consiste el método experimental? que es el método
científico por excelencia y su objetivo es identificar causas y evaluar
efectos causas, variable independiente efectos, variable dependiente en el
método experimental el investigador crea una situación artificial
manipula un aspecto del ambiente la variable independiente y trata de
buscar la relación de causalidad entre ese aspecto del ambiente la
variable independiente y un aspecto de la conducta del sujeto la variable
dependiente controlando el resto de los factores las variables extrañas
que puedan estar influyendo en la conducta ¿podemos hacer un experimento
de laboratorio o un experimento de campo? el experimento de campo es en el
marco natural pero en todas tengo que crear las condiciones necesarias para
aplicar la variable independiente estoy manipulando tengo que meter la
variable independiente por lo tanto, el investigador manipula una o varias
variables independientes controla las variables extrañas y forma grupos
experimentales a veces tendrá que hacer un experimento piloto para ver por
dónde falla esto qué cosas tiene que corregir cuatro características,
cuatro requisitos del método experimental manipulación mínimo dos
condiciones experimentales control y experimentar equivalencia inicial de
los grupos y el control la manipulación ya hemos hablado de ella se
manipula la independiente y se mide la dependiente como mínimo dos
condiciones o dos grupos experimentales estamos hablando de experimentar
intergrupos ¿vale? también intragrupo porque le ponemos una condición
experimental y luego otra aleatorización ¿cuándo? cuando asignamos los
sujetos a los grupos y cuando asignamos los grupos a las condiciones
experimentales primero tenemos 100 sujetos decimos 50 y 50 50 para el grupo
control y 50 para el grupo las dos asignaciones tienen que ser aleatorias
no sólo una control todo el control que hemos hecho de la varianza
sistemática secundaria de todas las cosas que puedan estar afectando
variables extrañas tenemos que controlarlas como lo hemos dicho allí por
lo tanto que hay tres requisitos para decir que la independiente es causa
de la dependiente tres requisitos o condiciones se tienen que cumplir
primero la causa tiene que estar antes del efecto primero pongo la variable
independiente le pongo la inyección o lo que tenga que hacer el efecto que
le ha producido no puede ser que ya veáis que en estos factos no es fácil
en otros tipos diseños no es tan sencillo otra condición que tiene que
haber correlación entre la variable independiente y la variable
dependiente y en tercer lugar no es puriedad es decir, he hecho tan poco
control que puede que esa relación sí, la haya pero haya más relación
con otras variables extrañas no ha aplicado el control la variable es
puria es decir puede ser debido a cualquier otra variable que no he
controlado por lo tanto necesitamos manipular, orden temporal primero haya
la variable independiente luego la dependiente y luego control eliminar el
efecto de las variables extrañas por eso les digo y repito que el tema 1,
3 y 4 lo van a ustedes ver reflejado en partes en el tema 5 en el tema 6 y
en el tema 7 luego clasificamos los diseños fundamentales primero las
variables dependientes son univariados si tienen una variable dependiente
dependiente o multivariado los multivariados no los vamos a estudiar aquí
son muy complejos pero nos interesa dependiendo de las variables
independientes pueden ser unifactoriales se manipula una variable
independiente o factoriales cuando manipulamos más de una ojo con esto una
variable independiente lleva unifactorial factorial es más de una y luego
en función de cómo está formada quién forma los grupos diferentes
sujetos o los mismos diferentes sujetos intersujetos cada grupo distintos
sujetos dentro de ellos tenemos grupos aleatorios o bloques lo que
expliqué antes para controlar una variable extraña intersujetos es
intrasujeto los mismos sujetos tenemos 20 sujetos que le vamos a hacer una
prueba antes le vamos a hacer otra prueba después vamos a ir haciéndoles
pruebas y aquí los mismos sujetos pasan por las condiciones o grupos
experimentales pueden ser mixtos puede ser una parte intersujetos tengo
grupos y a otros sujetos les hago todas las pruebas por eso se llama esto y
ahora tenemos unifactorial intersujetos y luego veremos el intrasujeto en
eso se divide el tema los diseños unifactoriales o intersujetos los
grupos, el control y el experimental lo forman distintos para estudiar el
influjo de una sola variable independiente sobre una variable dependiente
en dos o más grupos equivalentes tenemos grupos aleatorios si hemos podido
utilizar la aleatorización los grupos son suficientemente grandes
controlamos que los grupos sean iguales inicialmente se forman los grupos
aleatoriamente asignando también de forma aleatoria los tratamientos a los
grupos lo mismo que he dicho antes comenzamos luego diseño de dos grupos
aleatorios ahí tenéis ustedes vamos a ver la representación simbólica
aquí tenemos dos grupos aleatorios sólo con medida pos porque le podemos
hacer una medida pre una medida anterior ya lo veremos a ver qué cosas
controlamos cada tipo de diseño de esto controla su tipo de amenaza al
control o a la equivalencia inicial lo que buscamos es que los grupos sean
equivalentes con estas aleatoriedad esta medida pre-tratamiento si hacemos
una medida pre-tratamiento a los dos grupos buscamos que los dos grupos
antes de aplicarles el tratamiento sean equivalentes tengo el grupo A
experimental esto está mal y este sería control y le hacemos una medida
de tratamiento A1 o A1 comparado con B1 si vemos las diferencias si hay
diferencias claro no podemos seguir pero si estas dos casillas, estas dos
medidas son equivalentes podemos seguir el experimento porque sabemos que
los dos grupos son equivalentes pero vamos a ver aplicamos el tratamiento y
hacemos una medida posteriormente después de aplicar el tratamiento la
variable dependiente entonces bueno no os voy a leer todos los pasos eso
requerirá un poco que lo vayáis estudiando porque si no os vamos a perder
para que se hace tomar una medida pre o una medida solo por cuando
sospechamos que los grupos no son equivalentes al 100% inicialmente porque
estamos comenzando un diseño científico y es muy importante que los
grupos sean equivalentes luego está el diseño multigrupo que también da
más información porque se parece más a la vida real de una manera las
situaciones son más no son porque aquí se utilizan tres o más valores de
la variable independiente en el diseño multigrupo y ya llegamos al diseño
de bloques donde como os expliqué detectamos que hay una variable que
puede estar relacionada con la variable dependiente y hacemos una variable
de bloqueo por ejemplo el sexo o la escala social para que todos los
bloques contengan la misma cantidad de sujetos de cada sexo de hombres y
mujeres que sean equivalentes etc y hay que ver un poco en qué se
diferencia la variable del bloqueo de la medida pre tratamiento y pueden
ser completos o incompletos los bloques bueno ahí están los pasos y luego
pasamos a intrasujetos aquí lo hemos visto intrasujetos donde hacemos
grupos aquí en el diseño unifactorial intrasujeto repetidas o
relacionadas todos los sujetos pasan por todas las condiciones
experimentales cada sujeto da más de una medida de la variable dependiente
y luego están los diseños factoriales factoriales tenemos ya más dos
variables independientes que puede ser intrasujeto intersujeto y mixto y el
diseño Solomon donde queremos controlar la sensibilidad a la medida pre
básicamente nos quedan diez minutos si no podemos terminarlo hoy
seguiremos el próximo día vamos a hacer una prueba vamos a dejar unos
cinco minutitos luego vamos a ver cómo tenemos que buscar ahí las
preguntas simplemente esto es un examen de septiembre del 2017 modelo A
vamos a comprobar ustedes se van a asominar perdón ¿están todos? ¿ha
quedado dos? ¿no? ¿todos? me falta me faltan dos ponemos juntas y cinco
minutitos para leer el diseño y vamos a razonar vamos a ver cómo
respondemos a sus preguntas las preguntas ya tienen respuesta pero no nos
importa lo que vamos a hacer ¿ha quedado dos? aquí los de casa tenéis
aquí el diseño en un centro de adelgazamiento lo tenemos un poco por
encima ¿podemos empezar a hacer preguntas? ¿les parece bien? una vez
leída la pregunta buscamos en el texto eso que tenemos que responder por
ejemplo ¿cuál es el problema principal de esa investigación? mira lee
esto y búscalo en el texto la A sabemos que es la correcta ayuda a
adelgazar el ejercicio físico pero mira las otras el adelgazamiento
alcanzado con el ejercicio no es duradero ya que las personas que hacen no,
eso no es un problema estamos ahí diciendo algo además diciendo lo
contrario comparar a un grupo de personas que realizan ejercicio y que
comen sin ningún tipo de restricción con un grupo de personas que
realizan el mismo ejercicio pero deben seguir una dieta no estamos
comparando dieta con ejercicio físico no ¿cuál es la variable
dependiente? la que he medido ¿qué vamos a medir en eso? ¿vale? ¿dónde
está aquí el peso? perdón si vale hombres mujeres si primero selecciona
un grupo de mujeres y otro de hombres con pesos similares cada uno de estos
dos grupos se divide aleatoriamente en dos subgrupos a uno le damos una
tabla de ejercicios y al otro la misma tabla pero solo los fines de semana
¿vale? viene ahí entonces la mitad de los partícipes dieta de alimentos
a la otra mitad además de ejercicios dieta ¿vale? a ver si nos lo
preguntan nos han preguntado la dependiente a ver qué dice la siguiente
pregunta la variable independiente son mira aquí lo tienes hemos dividido
hombres mujeres género hemos periodicidad del ejercicio unos lo hacen
todos los días otros el fin de semana y la dieta a los otros los hemos
puesto una dieta todas esas son las variables independientes ¿vale? y en
este estudio ¿cuántos grupos se utilizan? pues ¿y por qué ocho? seis
grupos son tres variables independientes ¿vale? género periodicidad del
ejercicio y dieta ¿vale? ¿tres? ¿por qué ocho? por un lado el género
por el otro ejercicio lo hace fines de semana por el otro la dieta que doy
o no doy yo diría que eran seis pero se utilizan ocho grupos hay que hay
que mirar bien el estudio para ver si salen ocho grupos exactamente que son
los que son tres variables independientes con dos niveles vale cinco
minutos que faltan es mezclando si habría que coger el estudio e ir
haciendo una tabla hombre-mujer llegan momentos que comparan las pérdidas
de peso entre hombres y entre mujeres ah vale también llegan momentos que
nos comparan los que han perdido peso a ocho eso es cálculo no me importa
tanto ¿cómo consideramos el estudio? ¿experimental, cuasi-experimental o
es post facto? ahora eso lo puse aquí es experimental porque a pesar de
que fallamos en la aleatorización se utiliza manipulación intencional
técnicas de control etc vale ¿qué indican los resultados del estudio? o
sea en la parte final del estudio dice los resultados encontramos que en el
análisis de datos que el ejercicio diario conduce a una disminución del
peso que no se produce cuando solo se hace los fines de semana pues ese
será uno de los efectos principales es la periodicidad del ejercicio
¿será un efecto de interacción entre el género y dieta? a ver si hay
interacción que los hombres abrigazan más con dieta o las mujeres si hay
interacción entre esos dos ya lo veremos es un poco más de análisis de
diseño cuando se considera únicamente los participantes del diario los
hombres disminuyen más peso que las mujeres pero esto no se produce con
los que hacen el fin de semana cuando se tiene en cuenta únicamente los
participantes que realizan ejercicio diariamente bueno por ahí va hay un
efecto principal el ejercicio diariamente producía disminución del peso
no así el hecho de los fines de semana es uno de los resultados que han
encontrado luego he puesto estas otras preguntas porque hablamos de los
primeros temas como veis me han puesto preguntas del diseño y van
empezando del tema 1 en adelante el método y te ponen ahí cuál de esas
es verdadera la cel falsa porque el hipotético deductivo parte de
hipótesis teóricas para reducir las leyes que rigen la naturaleza mentira
puede partir de algo empírico o de algo teórico no tiene que partir de la
teoría lo dice claramente en el tema 1 y la A es falsa porque el deductivo
parte del conjunto de axiomas a las que se llega por un proceso de
razonamiento apoyado por observaciones empíricas mentira y gorda el
deductivo no se apoya en observaciones empíricas de principios
indemostrables que dice esto es así eso es el deductivo el inductivo parte
de la observación de la realidad acumulamos datos ordenamos establecemos
conclusiones o leyes generales pasamos de la experiencia a la teoría de la
inducción a las leyes el primer paso que se sigue en el método
científico cuál es de esto que está aquí formulación del problema en
segundo lugar ya las hipótesis pero primero observamos o definimos un
problema objeto de estudio siguiente la técnica de eliminación en qué
consiste os van a poner una o dos preguntas del tema 3 lo siento por eso
hago hincapié en las técnicas de control de la varianza sistemática
secundaria es la varianza error lo que puede producir la variable extraña
te preguntan por la técnica de eliminación te preguntan por la varianza
sistemática primaria qué es tienes que saberlo esto no se dilute por eso
lo he puesto porque son preguntas de los primeros temas muy generales y que
alguna te va a caer entonces la varianza sistemática primaria es la que se
da entre las medidas de los diferentes grupos el control y el experimental
y reflejan la efectividad del tratamiento esa es la medida que interesa que
sea grande seguimos la variedad de constructo tema 4 me preguntan por la
variedad de constructo qué es correspondencia entre la variable
independiente y la medida de la variable dependiente y con el constructo
teórico muy general se puede yo voy a ir trabajando con vosotros así
vamos a ver un tema unas preguntas de examen que nos permitan repasar lo
anterior y luego ya vamos un poco a la práctica a ver cómo sabe uno sacar
que ese diseño es experimental cuasi-experimental ya le digo valor más
alto experimental vamos bajando cuasi-experimental puedo hacer todo igual
pero los grupos están formados es post facto los grupos están formados y
además no puedo manipular la variable independiente ya viene dada y luego
ya vemos el siguiente caso encuesta, observación ya hemos terminado la
parte central son estos tres diseños que son los más importantes bueno
chicos los de casa, adiós a todos