Vale, pues comenzamos. Hola a los que estáis en casa, a los y a las que
estáis en casa. Cualquier cosa, ya sabéis, hacéis la pregunta a través
del chat. Vamos a retomar donde lo dejamos, que es en las variables. No sé
si habéis repasado esto, pero bueno, vamos a comentar un poco por encima
estas variables. El otro día las repasamos. Vamos ahora a volver a
comentarlas. La nominal, ¿a qué haría referencia? Pues bueno, haría
referencia a que no tiene que tener ningún orden concreto. Ya habíamos
puesto el ejemplo, por ejemplo, del estado civil. Número 1, soltero o
soltera. Número 2, con pareja de hecho. Número 3, divorciado o
divorciada, etc. Luego pasamos a la ordinal. Fijaros que pone debajo de
cada... Cada variable, el tipo que es. Cualitativa, cuasicuantitativa,
cuantitativa y cuantitativa. Eso puede ser pregunta de examen. Bien,
entonces la ordinal. Ya nos dice la palabra. ¿Qué es importante? El
orden. Y yo os ponía de ejemplo, por ejemplo, el DSM. Os decía DSM 1, DSM
2, DSM 3, DSM 4 y DSM 5. ¿Qué pasa? Que el orden en las ordinales no es
uniforme. En las de intervalo sí es más uniforme. En las ordinales, por
diferencial de intervalo, sería que las que son ordinales no son
uniformes. En este sentido, ¿qué significa uniforme? Pues bien, que del
DSM 1 al DSM 2 no sabemos cuántos trastornos hay de diferencia. Que del
DSM 3 al DSM 5 tampoco. Y aprovechando... Lo que estamos hablando, creo que
sería necesario hacer una pequeña autocrítica en este sentido. En cómo
hemos pasado en el año 1952 al 2013 de 128 trastornos en el año 52 a 541
en el año 2013. Es decir... Más de 60 años, pues bueno, nos hemos
trastornalizado en exceso. En ese sentido, os comentaba que es necesaria la
autocrítica de psicólogas y psicólogos ante esta pandemia de trastornos.
¿Cómo hemos aumentado tanto los trastornos? ¿Cómo puede ser que en 70
años haya aumentado por 5 el número de trastornos? No es objeto de esta
asignatura, pero creo que es interesante que lo tengáis en cuenta. Bien.
Entonces, el orden no es uniforme. Pondríamos, por ejemplo, dibujar aquí
una A, una B aquí, así un poco feas, una C aquí y una B aquí, ¿vale?
DSM 1, DSM 2, DSM 3, DSM 4, etcétera. Sin embargo, en las de intervalo sí
que mantendrían un mismo intervalo, ¿vale? Fijaros que, además, os pone
un poco la línea ascendente. ¿Por qué? Porque cuanto más ascendente es,
mayor precisión. ¿Cuánta precisión tiene la variable? En este caso, la
última sería la de razón. Bien. Entonces, ¿qué es importante en las de
intervalo? Que tengamos en cuenta que el cero, porque además os lo dicen
así en algunas preguntas, el cero no es ausencia de. Es decir, si cogemos
un termómetro y tenemos un cero de temperatura, ¿no? No significa que no
haya temperatura, ¿no? Sin embargo, en la de razón, si tenemos un cero y
estamos hablando de dinero, tenemos cero euros. ¿Qué pasa? Que diréis,
bueno, ¿y esto para qué me vale ahora? Claro, ahora mismo no os vale para
nada. Simplemente que teóricamente lo tengáis muy claro de cara a cuando
vayáis a operativizar variables una vez, pues a lo mejor en un TCG, en un
TCM, en una tesis, sí que es interesante. Ahora quedaros de cara al examen
con las pequeñas... Las pequeñas diferencias y salvedades de cada
variable, de tal manera que más o menos podáis descartar algunas
preguntas y conocer cuál es la correcta. ¿Alguna duda hasta aquí? No.
Nunca decís nada. Bueno, esto también es pregunta de examen. ¿Qué es
eso? Bueno, no sé. ¿Qué es pregunta de examen aquí? Fijaros. Tipo de
variables. Tenemos dependientes, independientes y extrañas. Os dice aquí,
efecto y resultado debajo de las variables dependientes. Sí, se llaman
también así. La variable dependiente puede tener el nombre de efecto,
resultado o consecuente, siempre y cuando sea una variable dependiente en
una estrategia manipulativa. Si la estrategia no es manipulativa, y aquí
no lo pone, pero yo en el resumen que os he subido, que está aquí, que
luego también os subiré al foro, lo tenéis, si la estrategia no es
manipulativa, la variable dependiente se llama criterio o pronóstico. ¿Lo
sabíais eso? Porque es importante. Porque os pueden poner, ¿a qué hace
referencia la variable pronóstico? Vale, y entonces ya tenéis que
localizar variable pronóstico con dependiente. Y además, variable
pronóstico, la estrategia sería manipulativa o no manipulativa. Lo acabo
de decir. No manipulativa. Muy bien. Bien, vale. Exactamente, muy bien.
Sí, eso es lo que quería decir. Porque siempre que busquemos
causalidades, estamos hablando de no poder predecir, de efecto, a premisa
de cuatro verbos, ¿no? ¿Cuáles son los cuatro verbos? El primero es
explicar, no, perdón, describir. El segundo, cri-cri, describir, explicar,
predecir y controlar, premisa básica en psicología. Y el ejemplo, con el
famoso 25 de diciembre. ¿O no? ¿O no os acordáis? Vale, acordaros, es
muy importante. Vale. Variable independiente. Pues igual, tiene también
unos nombres que tenéis que acordaros. Diréis, bueno, ¿y para qué tanto
nombre? Pues porque les han puesto tantos nombres. Si es una estrategia
manipulativa, daros cuenta que la variable independiente siempre va a
anteceder a los resultados. Por lo tanto, antecedente va a ser uno de los
sustantivos que tenga. Causa o factor. ¿Vale? Antecedente, causa o factor.
Estamos hablando de variables independientes. Si la variable independiente
está en una estrategia no manipulativa, estamos hablando de una variable
predictiva. ¿Vale? Acordaros, no manipulativa. La dependiente es
pronóstico. En la independiente, ¿cómo? ¿Cómo he dicho? A ver,
predictiva, venga. Vale. Variables extrañas. ¿Sabéis lo que es una
variable extraña? ¿Habéis leído un poco el temario? ¿Eh? Sí. ¿Qué
es una variable extraña? Es una variable que puede interferir con los
resultados de los desarrolladores en ese tiempo. Muy bien. Es una variable
que realmente está ejerciendo algún tipo de intervención. Influencia en
los resultados. ¿Vale? En este sentido, voy a poner un ejemplo. Yo he
tenido que practicar a nivel personal la asertividad. ¿Por qué? Porque si
no posiblemente estaría mandando a tomar viento a muchas personas.
Fijaros, hay distintos metanálisis que nos dicen que las técnicas MDR,
¿sabéis lo que son? Es un tipo de terapia de Shapiro, una autora. Bueno,
se ha creado un halo a través de estas terapias, las terapias MDR, mucho
merchandising en torno a la psicología, diciendo que estas terapias son la
leche. Bien. Pues hay distintos metanálisis, es decir, análisis de muchos
análisis, que nos dicen que estas terapias no son significativas. Es más,
que hay terapias clásicas como la de sensibilización sistemática por
inhibición recíproca de golpe, que estamos hablando del año 58-60, que
tienen el mismo efecto. Y yo un día hablando con una compañera que tiene
un cargo, que tiene una dirección, le decía, ¿por qué invertís tanto
en MDR? Si realmente los resultados de los metanálisis dicen que no es
significativo. Que el impacto de esa intervención sobre el paciente,
cliente, usuario, persona, no es significativo. ¿Por qué estáis
invirtiendo tanto? Y ella me contestó, es que yo he visto mejorar cosas
muy chungas con eso. Esa fue la respuesta técnica. Y cuando digo que tengo
que practicar la asertividad, me refiero a eso. Porque no está teniendo en
cuenta que quizá hay otras variables extrañas que están influyendo en la
memoria de esa persona. Incluyendo, básicamente, el efecto placebo. Que no
es otra cosa que yo voy a terapia y como sé que voy a terapia y estoy
pagando, voy a mejorar. Y diréis, bueno, qué simple. Pues sí, eso existe
dentro de la terapia. ¿Alguna duda en relación a eso? Vale. Ah, vale,
esos son los mensajes de chat. Es verdad. El efecto placebo, el efecto
expectativa de acudir a intervención, de acudir a terapia... Sí es una
variable extraña. Es una variable que yo no estoy controlando. ¿Vale?
Vale, aquí tenemos... Voy a quitar el sonido. Vale. Aquí tenemos ahora
cómo influyen las variables. Tenemos por un lado variable independiente. Y
si yo os digo variable pronóstico, ¿a qué estoy haciendo referencia?
Bueno, preguntaros. Variable pronóstico. ¿Ah? Independiente o
dependiente. Independiente. Es que con las mascarillas no se entiende casi.
Dependiente, muy bien. ¿Manipulativa o no manipulativa? Muy bien, muy
bien. Guay. Bueno, esto es... Se le llama efecto de confusión o efecto
espuriedad. ¿A qué se refiere? Pues bueno, aquí hay una tercera variable
que está ejerciendo una relación con la variable independiente y la
variable dependiente. ¿Vale? Por ejemplo, variable independiente. El
consumo de alcohol. Cuanto más consumo de alcohol, más posibilidad,
variable dependiente, de, pues imaginaros un efecto relacionado con
hipertensión o infarto de miocardio. ¿Vale? ¿Qué pasa? Que tenemos una
tercera variable. En este caso, la confusión. Y es que el abuso del tabaco
puede también... afectar al aumento del alcohol y, además, a esa
hipertensión o a ese efecto a nivel coronario. ¿Dudas? Porque esto
también es pregunta de examen. Tenéis que tener las tres formas que hay
claras. Tenemos otra variante. Antes hemos visto la confusión espuriedad y
esto es la mediadora. ¿Vale? ¿A qué hace la referencia esta? Bueno, pues
variable independiente. Estoy dedicando muchísimas horas... de estudio a
la asignatura de Fundamentos de Investigación y la variable dependiente es
la nota del examen. Vamos a ver una cosa. Cuando en los ejercicios veáis,
identifica la variable independiente y la variable dependiente. Simplemente
tenéis que haceros una pregunta. Bueno, simplemente no, pero es una
especie de truquillo. ¿Vale? Entonces, ante el ejemplo que he puesto... de
estudios, nota de examen, ¿de qué depende la nota del examen? Por lo
tanto, las horas de estudio es la variable independiente. Ya habéis
identificado con esa pregunta de qué depende la variable independiente.
Bien, pues tenemos una variable mediadora que también puede ejercer cierta
influencia en esa nota del examen. ¿Cuál sería la variable mediadora? Os
lo he dicho antes. Oye, que tenéis que estudiar, que tenéis que estudiar,
pero además yo os digo... que mediante una estrategia deductiva de lo
general a lo particular, utilicéis también test de exámenes de años
anteriores. Utilicéis exámenes de años anteriores. Esa tercera variable,
que no es un estudio concretamente, pero estáis repasando mediante
preguntas que os puede generar un efecto de referencia, un efecto priming
por si repiten algunas preguntas. ¿Vale? ¿Qué sería eso el priming?
Sería... ¿Todo esto en el examen? Ostras, es que esta pregunta era más o
menos parecida. A ver, tenéis que tener las cosas claras. No ir a hacer
exámenes y que luego a ver si toca la lotería. ¿Dudas con eso? No. Vale.
Tercera variable, hablaríamos de moderadora. Una variable moderadora
significa que es una variable que está reduciendo la magnitud o el impacto
de la variable independiente. En este caso, ¿no? ¿Qué podríamos poner
de ejemplo? Pues cualquier factor de protección. El otro día, un profesor
de universidad, doctor en psicología, con no sé cuántos millones de...
Bueno, millones no, miles de seguidores en Twitter, hablaba de esto. Lo que
pasa es que hablaba mal porque utilizó un factor de protección como puede
ser la resiliencia como una variable mediadora. Y sin embargo, no es una
variable mediadora. Es una variable moderadora, la resiliencia. Y os voy a
poner un ejemplo. Ya sabéis que a los ejemplos me suelo ir a mi campo.
Fijaros, cualquier factor de riesgo, delincuencia del grupo de iguales, por
ejemplo, como variable independiente, y conductas delictivas como variable
dependiente, puede tener un efecto moderador el hecho de que esa persona
tenga... Pues, ocio estructurado, actividades estructuradas y positivas. Es
decir, el ocio estaría moderando que aunque yo tenga amigos antisociales,
eso no invite a que yo delinque. Porque de cierta manera, el hecho de
ocupar el tiempo libre con ocio estructurado está ejerciendo un impacto en
esa primera variable que sería... el grupo de iguales. Otro ejemplo, por
ejemplo, pues desinhibición conductual, vamos, de paso de todo. Como
variable independiente, consumo de drogas como variable dependiente, me
expongo a ese consumo de drogas, pero sin embargo en casa tengo una
supervisión, tengo unas pautas educativas consistentes y tengo un
funcionamiento familiar en donde mis padres utilizan. La comunicación como
forma de expresión. Eso va a moderar ese consumo o abuso de drogas.
¿Dudas? Lo tenéis clarísimo todo. Y en casa... A ver, es que se queda
para arriba. La tercera variable también magnifica el resultado de la
variable dependiente. ¿Cuál es la tercera variable en este caso? ¿En la
moderadora o en cuál? ¿En la mediadora, en la de antes? ¿En esta? En
esta ejerce un efecto directamente hacia la dependiente. ¿Y qué me has
preguntado? A ver... Sí, exactamente, muy bien. Vale, bueno. Diseño de
investigación. Os he traído yo uno para luego que veamos un poco cómo
es. Uno real, vaya. De una presentación en un congreso. Entonces, bueno,
no vamos a dedicarle mucho tiempo a este. Bien, esto es muy fácil.
Queremos hacer una encuesta de intención de voto. De estas típicas del
CIS, ¿no? Y se la queremos hacer a la población. La población es el
conjunto, en este caso, de españoles. La muestra sería su conjunto de
toda la población. Pues en este caso vamos a hacérsela solamente a los
gallegos. Porque resulta que hay una, por lo que sea, unas elecciones
autonómicas pronto. ¿No? Y dentro luego tenemos la unidad muestral. Que
sería, pues esos gallegos que tienen derecho a voto. Es decir, aquellos
con más de 18 años. ¿Entendemos? Conjunto completo, subconjunto y,
cuando hablamos de la unidad, aquellos que cumplen los criterios. En este
caso estamos hablando de votos. Pues los que no están impedidos por
ningún tipo de problema. Y además tienen 18 años. No creo que tenga
mucha dificultad esto. Esto sí, esto tiene tela. Aquí le tenéis que
dedicar bastante estudio, ¿vale? Tenemos dos tipos de muestreo. El
probabilístico y el no probabilístico. En el probabilístico, ¿qué
pasa? Tenemos todos las mismas opciones de ser elegidos. En el
probabilístico, no. Digo, perdón. En el no probabilístico, no. ¿Por
qué? Porque es la persona que va a realizar esa investigación la que
elige un poco los criterios técnicos de la investigación. ¿Qué pasa?
Que el no probabilístico no es tan riguroso. Además, no existe
aleatorización. ¿Cuál es la diferencia entre experimental y
cuasi-experimental? Así, por romper el hielo. Diferencia
cuasi-experimental-experimental. Había algo determinante. Muy bien. Vas a
ser el alumno del mes. Vale. Pues entonces, tenemos el probabilístico. A
ver, en casa. En casa también. También podéis ser alumno del mes. Muy
bien. B. Pereira. Eso. Aleatorio simple. Es decir, al azar. Estratificado.
Buscamos subgrupos. Lo que pasa es que no son excesivamente homogéneos.
Por ejemplo, el género, el estado civil. Existe diversidad. ¿Vale? O la
formación. Cuando buscamos estratificado significa que estamos buscando un
subgrupo. Por ejemplo, formación. Pero que dentro de ese subgrupo existen
diferentes. Pues bueno. Desde que tiene primaria. Que tiene la ESO.
Bachillerato. Universidad. Etcétera. ¿No? Y luego por conglomerados. Ahí
sí. Ahí sí que existe una homogeneidad más amplia. ¿Vale? Pues allá
estaríamos a lo mejor concretamente en un equipo de fútbol o en un
colegio concreto. O bueno, en función de lo que consideremos. Luego
tenemos los no probabilísticos. Por cuotas. ¿Es intencional?
¿Incidental? ¿Bola de nieve? Bueno. ¿Por cuánto? Muy brevemente. Por
cuotas. Estamos en algo parecido al estratificado. En este caso no existe
esa posibilidad de aleatorio. A ver, perdón. Se pueden combinar muestreos.
Por ejemplo, un muestreo por cuotas y aleatorio simple. Sí. Si haces la
investigación así porque lo requiere. Y eso es muy importante de cara al
tema 3. Capítulo 3. Perdón. Cuando hablemos de validez interna. Validez
de constructo. Y validez externa. ¿Vale? Tener las cosas muy claras.
Porque si empezamos mal, terminamos mal. Es como todo. Nada. El aleatorio
simple no tiene mucho que decir. Simplemente sería eso. Tenemos todos esa
capacidad de ser probables personas elegidas. Y pues existe un determinante
que es el azar. No tiene... Bueno. Evidentemente en el libro os lo explica
como más amplio. Pero bueno. Yo os he hecho un resumen también que ahora
lo veremos rápidamente. Estábamos en el por cuotas. Bueno. Intencional.
Perdón. Intencional. Ya sabemos a quién se lo vamos a hacer. Bueno. Pues
es que yo se lo tengo que hacer a las técnicas, a las psicólogas y a las
educadoras sociales de reforma juvenil porque me interesa... Bueno. Digo
ellas o ellos. Porque me interesa conocer cómo trabajan. Cómo evalúan y
cómo intervienen. Pues yo voy a hacer una encuesta concretamente con esos
criterios. No probabilístico porque no me interesa que sea probabilístico
porque solamente quiero ese perfil. Y tampoco quiero rigurosidad porque no
tiene que ver nada aquí la rigurosidad. Vale. Entonces bueno. Es
interesante que conozcamos esas dos funciones, esas dos maneras de
muestreo. Incidental. Pues oye, que os paran. Que vais al centro comercial.
Mira un momento. ¿No? Y os preguntan. Eso sería incidental. Que es así
como un poco... A ver, ¿qué? Incidental. ¿No? Pues poneros un ejemplo
muy simple. Bola de nieve. ¿Sabéis lo que es el efecto bola de nieve? Por
ejemplo, en las rumiaciones. ¿No? Que empezamos con esto y luego empezamos
ya a crear bola de nieve. Cuando trabajaba con maltratadores eso era muy
habitual. Porque comenzaba, en este caso el hombre es que tenía que haber
llegado a las doce. A las dos y cinco ya empezaba a darle vueltas. A las
dos y media ya tenía tal efecto de bola de nieve. Está con otro, me está
engañando, no sé qué, no sé cuántos. Entonces bueno. ¿Qué es el
efecto de bola de nieve? En este concreto caso. Pues que a través de un
participante vamos accediendo a más. Sí. ¿Qué diferencia hay entre un
por ejemplo? Si yo quiero hacer una investigación. A ver cómo va. Sí,
sí. Tranquilo, tranquilo. Creo que lo he perdido. Si yo hago una
investigación. Sí. Por ejemplo, el síndrome de Down. El mal tiempo con
síndrome de Down. Sí. ¿Sería un fácil experimento? Porque los que
conformen la muestra tienen que tener ese característico. O sería un
experimento con que... Bueno. Con equilibrio puedes cambiar a esa persona.
Ya, ya, ya, ya. Claro, yo comentaba eso. Que muchas veces yo tengo que
hacer cuasi experimentos porque como yo trabajo con una población con unas
características concretas que era algún delito, ¿no? Entonces resulta
muy difícil seleccionar al azar. ¿Qué pasa? Que sí que es cierto que
después dentro de esa población puedes hacer, de cierta manera, crear
grupos aleatorios. Son experimentos donde hay... Hay una característica
que no puedes cambiar. Pero si esa característica hace parte del
experimento, consideraría que sí. Claro, me refiero. Ya, ya, ya, ya.
¿Sería experimento o sería igualmente cual experimento? Sería cuasi
experimento. Igualmente. Sí. Podemos decir que en no probabilístico
existe más sesgo del investigador. Totalmente. No es que exista un sesgo.
Es que es el investigador un poco... El que selecciona cuál va a ser. Eso,
insisto, no tiene por qué ser malo. Si a mí me interesa conocer cómo
evalúan e intervienen una serie de profesionales, no me interesa que sea
cualquiera. Me interesan eses profesionales. No me interesa una psicóloga
que trabaje en un centro de atención a la mujer. Me interesa la psicóloga
que está interviniendo con delitos. Concretamente en eses. ¿Entendéis?
Bueno, la estadística. Recolectar datos así como muy simple para
describir, explicar cualquier fenómeno que nos interese. Y tenemos esas
dos opciones. La descriptiva que estaría más enfocada a resumir y buscar
regularidades con gráficos, datos, tablas, medias... Y luego tenemos la
inferencial. Predecir resultados y generalizar. Poner a prueba hipótesis,
estimaciones, correlaciones también. Interpretación de los hallazgos a
través de discusión y conclusión. Eso lo vamos a ver ahora, ¿vale?
Vale, dejarme cambiar... Bueno, fijaros... Un momento... Fijaros un poco
cómo es la estructura de un informe de investigación. Un título, el
autor, la afiliación. Resumen abstract. Normalmente 200-300 palabras en
función de los criterios de la revista y del Congreso. Una introducción.
Un método. Unos resultados. Una discusión. Y las referencias
bibliográficas siempre. Bueno, pues esto a modo de ejemplo... Bueno,
presentamos un perfil de riesgo en adolescentes con medidas no privativas
de libertad. La doctora Lorena. José Antón. Director de tesis. Y yo. Y
primero hacemos una introducción. Explicamos cómo va a ser la
investigación. Cuáles son los puntos fuertes. Claro, esto va acompañado
de un speech oral, ¿no? Le damos más explicación a esa introducción. Y
nos pasamos al método. La muestra total estuvo compuesta por 364 sujetos
entre 14 y 21 años. Hacemos una media, una desviación típica, etcétera.
Explicamos los resultados. En este caso lo que estábamos buscando era
grupos homogéneos, subgrupos de riesgo. Encontramos cuatro. Hacemos una
discusión. Conclusión del modelo teórico. Explicamos las ventajas de
utilizar este modelo. Las implicaciones de la investigación. Y bueno,
aquí faltarían las referencias que habíamos puesto en el abstract,
¿vale? Entonces, bueno, eso sería un ejemplo. Uy, este no. Sigo. Bien,
estamos acabando. Ética. Principios del código ético de la APA. Bueno,
beneficencia. Que tenga beneficios. Que nuestra intervención sea
beneficiosa para la persona, para el cliente usuario. La fidelidad y
responsabilidad. ¿A qué se refiere? Hombre, pues que de cierta manera
tenemos que ser personas que expresemos confianza en esa persona que ha
dejado o que ha acudido a nosotros, ¿no? Integridad. También relacionada
con la honestidad, con la responsabilidad. Justicia. La justicia se
refiere... ¿Cómo es la justicia? ¿Cómo debe ser? ¿Cómo debe ser el
Consejo del Poder Judicial? Así, por decir algo que está jambente.
Imparcial. Por ejemplo. Yo el 17 de noviembre, un martes, tengo que ir a un
juicio. Tengo que ir a un juicio como testigo de un chico con el que yo
intervino en abusos sexuales. Y yo, claro, yo intervine con él. Pero yo
tengo que mostrar imparcialidad tanto por la víctima como por él.
Simplemente me tengo que ceñir a lo que he hecho. Respecto por los
derechos de las personas. La dignidad y esos derechos fundamentales, claro.
Por encima. De todo. Consentimiento informado. Bueno, investigación con
personas. Hay alguna diferencia con la de animales. Pero un poco. Son cosas
de cierta coherencia. El consentimiento informado. Informando de toda la
investigación que se va a realizar. ¿Cuáles son los fines? ¿Cuáles son
los objetivos? Y si hay algún tipo de dificultad. Hay que ponerlo. Tener
en cuenta la privacidad, el anonimato y la confidencialidad. En el resumen
que se ve aquí. ¿Qué pensáis? Ya os he puesto las principales
características de cada uno. El engaño en la investigación. ¿Qué
considerais? ¿Eso es que se puede hacer o no? El engaño en la
investigación. ¿Se debe hacer? ¿No se debe hacer? No. Vale. Tenéis el
experimento de no se debe pero a veces es necesario. Exactamente. ¿Tenéis
una investigación? No sé si la he subido. A ver. No. Eh... ¿Queda? Está
subida al campus. Si vais al capítulo 2, vídeo del experimento de
Milgram, ¿vale? No lo voy a poner porque los que están en casa no van a
poder verlo. Entonces, sí, pero se entrecorta. Ya el año pasado se
entrecortaba. Lo podéis bajar, ¿vale? Y lo veis. En la investigación
esta de Milgram, lo que está haciendo es una investigación sobre las
órdenes, sobre cómo captamos las órdenes, ¿no? Entonces le está
diciendo, eh, que tú cuando apretes el botón le vas a dar una descarga a
esa persona. La descarga no era real. No existía la descarga. Lo que pasa
es que sí hacía el gesto, ¿no? Entonces, bueno, en eso estaban
investigando hasta dónde tenemos las personas esa capacidad de obedecer
órdenes. Había un engaño en la investigación. En psicología social, no
es que diga que sea habitual, pero se ha utilizado un poco eso. Por
ejemplo, en la investigación de ASC. ¿Sabéis cuál es esa
investigación? Muy interesante también. Pues había una serie de sujetos,
no me acuerdo cuántos, por si imaginaros, ocho que estaban como
compinchados y uno que no. Y entonces le enseñaban a todos. A ver si
tengo... Le enseñaban a todos, eh, pues unos palos, no me acuerdo
exactamente el instrumento que era, y decían, bueno, ¿cuál es más alto?
¿El rojo o el azul? Y todos decían, el azul, el azul. Y el último
sujeto, que era el experimental, pues claro, al ver que todos habían dicho
el azul, decían, bueno, pues el azul cedía a esa influencia grupal, ¿no?
Y eso es muy importante, porque diréis, bueno, yo entiendo que muchas
cosas de las que estáis estudiando no le veis mucho rédito aplicado, pero
eso es importante porque cuando estáis trabajando la intervención con
algún chico, con alguna chica, alguna persona, da igual la edad, y
queréis trabajar la pertenencia grupal, por ejemplo, ¿no? Es necesario
que trabajéis ese tipo de cosas, que sea capaz de mantener la
individualidad, que sea capaz de mantener sus ideas y sus decisiones dentro
del grupo. Es decir, hombre, yo estoy viendo... Bueno, pues eso está un
poco relacionado con ese trabajo. Es interesante, ya sé que muchas de
estas cosas no son aplicadas, yo os intento poner algún ejemplo por si os
puede servir. El debriefing, ¿a qué hace referencia el debriefing? Pues
igual que tenemos el briefing, por ejemplo, cuando pasó lo del ARIA aquí,
en Santiago, ¿vale?, se reunió a la psicóloga. Se reunió a la
psicóloga y psicólogos que iban a intervenir en ese aspecto, psicólogas
de emergencias, y se hizo un primer briefing. Esta es la situación, estos
heridos, estos muertos, y ahora nos están llegando un montón de
familiares que quieren respuestas, y muchos no van a tener respuestas más
allá de que ha muerto la persona, ¿no? Pues bueno, se hizo un briefing
primero con todas las psicólogas, psicólogos que intervinieron ahí. Un
debriefing es una fase... Un debriefing es una fase final, es una
devolución, es una entrevista de salida. De lo que se trata en este
contexto de investigación es, digamos, de eliminar cualquier efecto que
pueda ser perjudicial para la persona. Y cuarenta, ya sé, voy rápido,
pero hay que darle caña. Bien, ética de la publicación. Hombre, esto es
lógico. Podríamos abrir un debate aquí, conforme muchos investigadores,
doctores, profesores, catedráticos, a lo mejor han utilizado una
hipótesis autoconceptiva. Es decir, eh, que voy a probar esto, pero yo ya
sé que funciona así. Y han publicado. Bueno, pues a lo mejor sí, no lo
sé. Podríamos abrir un debate. Vamos un poco con el resumen que os he
hecho. Ostras, no se os va a ver en casa, ¿eh? Lo podéis descargar, ¿no?
Los que estáis en casa o las que estáis. Porque se ve súper pequeño. No
sé si me deja ampliar. Dejadme mirar. Mmm, lupa. Uf. No, no es plan. ¿Y
esto qué es? Doble tamaño. Ah, mira, sí. ¿Lo veis mejor así? Lo veis
guay, ¿no? ¿Lo veis bien? ¿Y tú, I? ¿Lo veis bien? Que el otro día no
lo veías bien. Vale, guay. Vale. Eh... Os he puesto, dice, fases de la
investigación. Lo hablamos el otro día. No lo vamos a repetir.
Simplemente vamos a ver el ejemplo que yo os he puesto para que os quedéis
un poco con la historia. A través del método hipotético-deductivo que va
a ser normalmente que utilicemos. Pues bueno, tenemos un problema,
planteamos hipótesis, definimos esas variables que hemos visto. La
nominal, ¿cómo es? Cuantitativa. Ah, ¿cómo es? Definición operativa de
esas variables, elección de la mejor estrategia, para contrastar
hipótesis. ¿Cómo serían las estrategias para contrastar la hipótesis?
Bien. Análisis de los datos en función de los análisis que hagamos.
Vamos a tener una serie de datos u otros. Interpretación y conclusiones.
Vale, a modo de ejemplo. Tenemos el problema. No existe una intervención
diferencial en función de la perspectiva de género en delincuencia
juvenil. Ese es el problema que tenemos. Y es real, ¿eh? Esto es real, no
es un invento. Es posible que las chicas del sistema de justicia presenten
mayores niveles de impulsividad y agresión reactiva que los chicos. Es
posible, no lo sé. Vamos a comprobarlo. Utilizamos un instrumento
autoinformado para medir la impulsividad y la agresión reactiva.
Autoinformado significa que lo hace el chico o lo hace la chica. Y que
cumple los criterios de fiabilidad, es decir, precisión, actividad, y
validez. Es decir, mide lo que tiene que medir. Y utilizamos una estrategia
no manipulativa. Seleccionamos a los participantes por su condición y
género. Analizamos los datos y como probamos aquí que estos datos son
reales, en la agresión reactiva la chica presenta, si os fijáis, más
media que los chicos en la muestra de justicia juvenil y hay además una
relación significativa con un 95% Ya lo habéis tocado, es el 95% del
nivel de confianza porque eso es un poco difícil. Ahora lo vamos a ver. En
la impulsividad es lo mismo. La chica presenta mayor impulsividad. En la
capacidad de afrontamiento el chico presenta más impulsividad. Además,
aquí pondríamos las limitaciones. Las limitaciones es que esta muestra
estaba compuesta por ciento y pico personas y que para generalizar esos
datos necesitamos más muestra. Por ejemplo, siempre hay que incluir las
limitaciones en un estudio. La conclusión. Los datos sugieren que las
intervenciones con menores en este contexto deberían seguir un patrón
diferencial, estos datos son acordes a investigaciones previas que dicen,
sería un poco la línea. Bien. Os he puesto en rosa alguna cosa que os
quería preguntar. ¿Qué estrategia se utiliza para identificar causa? El
compañero lo ha dicho antes. Bueno, varias veces. ¿Manipulativa o no
manipulativa? Lo sabéis y os da un poco vergüenza, ¿verdad?
Manipulativa. Bien. En casa como nos vemos, no tenéis vergüenza.
Hipótesis. Tenemos la hipótesis nula. Es decir, la hipótesis nula lo que
nos dice es que no hay diferencia, que chicos y chicas igual. Fijaros. Os
pongo un ejemplo. El grupo tratado con intervención psicoterapéutica
tiene el mismo resultado que el de la intervención clásica. Es decir,
hipótesis nula que no hay diferencia. La hipótesis alternativa es la que
queremos buscar. Es la hipótesis de trabajo. La hipótesis alternativa es
la hipótesis que hemos planteado. Pues yo creo que sí que existe un
patrón diferencial entre chicos y chicas. El grupo tratado con la nueva
intervención reducirá en mayor medida su nivel de estrés que el de la
intervención clásica. Vale, esto lo hemos visto. ¿Os acordáis de los
nombres de las variables? Que eran así... ¿Qué? Tú has sobrado. Bueno,
venga. Bueno, esto lo hemos visto. ¿Cuál sería la variable de criterio?
Dependiente o independiente. Dependiente. Sí. Dependiente y acordaros
manipulativa o no manipulativa. Vale, yo aquí lo que haría siguiendo esa
línea deductiva de estudio pues a lo mejor me acordaría en una primera
pasada de las manipulativas. De tal manera que luego descartaría. Ir
profundizando poco a poco. Bien. Variables moderadoras ya lo hemos hablado.
Aquí el ejemplo que os pongo es el del libro. Si queremos estudiar la
relación entre el número de horas de estudio semanal y la calificación
en lengua horas de estudio, variable independiente, calificación, variable
dependiente podemos considerar como una variable moderadora el consciente
intelectual. Claro. Va, digamos, a moderar esa magnitud de entre las horas
de estudios y la capacidad que tiene esa persona en luego llevarlo a cabo
en un examen. Bueno, la selección de participantes lo hemos visto. La
población conjunto muestra subconjunto y unidad muestral. El elemento
seleccionado de la población que cumpla los criterios. Y en el libro nos
dice, no tiene por qué ser un individuo o un participante, pues a lo mejor
es un colegio entero, en función un poco de lo que ves. Pueden ser grupos
de individuos, instituciones o ámbitos. Un poco en función de lo que
hayamos organizado ese muestreo. Mira, aquí está técnicos. Aquí os
ponía el ejemplo, eso que está en rosa me refería a eso, ¿no? A que yo
iba a hacer una una encuesta intencional. En función de los criterios. Yo
tengo una pregunta. La comentamos en el foro y así la dejamos por escrita.
Porque esa pregunta creo que ya me la hicieron por correo. ¿Os ha pasado
también al resto? Hazla tú, escríbela, porfa. Que no se os olvide,
¿vale? Y así ya nos queda para todos las personas que no están
conectadas también. Vale. Bueno, fijaros que os he puesto un poco los
ejemplos. Muestro por cuotas, intencional, incidental. Para que tengáis
claro. Que también os pueden preguntar ¿A qué corresponde un muestro
probabilístico? Y os pueden poner A Estatificado, B Intencional C
Incidental. Bueno, pues es un poco... Esa pregunta sería muy fácil, pero
bueno. No está hecha, me la hicieron a mí por correo. La pregunta,
¿vale? Aquí. Aquí nos tenemos que parar. Y nos tenemos que parar
bastante. Lo que queda prácticamente nos vamos a centrar en esto, porque
es un poco difícil de comprender así de primeras. Las hipótesis las
tenemos que contrastar. Es decir, tenemos que comprobar si lo que hemos
estudiado mediante el análisis de datos corresponde a una significancia o
no tiene significancia o podemos validar o aceptar mejor dicho, la
hipótesis. Entonces, ¿qué se utiliza? Un contraste de hipótesis que
puede ser realizar una comparación de medias. ¿Qué pasa? Que tenemos que
establecer unos criterios y aquí os tenéis que quedar con que el nivel de
confianza normalmente en psicología utilizamos un 95% o un 99% de nivel de
confianza. Es decir, hicimos un error del 5% o del 1%. Este porcentaje de
error se conoce como nivel de riesgo o de significación alfa y
habitualmente toma los valores de 0,05 y yo no sé si en la investigación
que... en la primera página... fijaros 0,13 es significativo porque está
por debajo de 0,5 0,01 es significativo 0,01 o está por debajo de 0,05
0,01 está por debajo de 0,05 por lo tanto, si nos vamos otra vez a ver
aquí este porcentaje es el error entonces como está por debajo del error
podemos considerar que lo que estamos estudiando, lo que estamos analizando
es significativo ¿vale? Yo os he puesto aquí un ejemplo dice, a través
de los análisis obtendremos el valor estadístico el cual lleva un nivel
de probabilidad P. Habéis visto que en mi gráfica había una P en el
último... en la última columna pues bueno y aquí tendríamos que ver si
rechazamos o mantenemos la hipótesis nula. ¿La hipótesis nula qué es?
Tú no ¿Qué es la hipótesis nula? ¿Cuál es la hipótesis de trabajo?
La alternativa vale, H1 bien entonces dice si P es superior a alfa es
decir, si P la probabilidad es superior al riesgo de significación en este
caso 0.22 es superior a 0.05 entonces todo está igual no hay diferencias
en el género no hay diferencias entre chicos y chicas sin embargo si P es
inferior a alfa es decir, al nivel de riesgo de significación rechazamos
la hipótesis nula y aceptamos la alternativa oye, que sí que hay
diferencias vamos a verlo con la investigación que hicimos nosotros ¿Os
dais cuenta? P es inferior en todas ¿Lo veis? Por lo tanto, ¿qué
hacemos? ¿Mantenemos la hipótesis nula o la rechazamos? Tú no ¿El resto
qué? ¿Mantenemos la hipótesis nula en casa? ¿Mantenemos, rechazamos,
mantenemos? No lo veo muy claro ¿Y aquí qué? ¿Mantenemos o rechazamos?
Mantenemos ¿Qué es la hipótesis nula? Que todo está igual y aquí como
está por debajo de ese 0.05 o sea de 0.50 vaya está igual Por eso quería
pararme aquí a ver así de primeras puede costar, entiendo que lo que
cueste un poco cuando tenemos un nivel de confianza en este caso del 95% y
todos los criterios en este caso la agresión reactiva, la impulsividad y
el afrontamiento está por debajo de 0.50 según los decimales que le
queramos poner, ojo pero bueno 0.50 en este caso significa que todo lo que
hemos planteado aquí es significativo, por lo tanto no es igual la
hipótesis de trabajo se confirma es decir rechazamos la hipótesis nula y
aceptamos la alternativa sí que existen diferencias entre chicos y chicas
si fuera superior, si fuera 56 por ejemplo 51, 52 más ya no mantendríamos
la hipótesis nula y rechazaríamos la alternativa, no hay diferencias
porque estamos por encima de ese nivel alfa. ¿Os parece un poco liado
verdad? yo os propongo cualquier duda de estas me la comentéis bien en el
chat del foro o en el correo a ver la hipótesis nula todo está igual,
hipótesis alternativa, existen diferencias entonces en función de eso
vamos a mirar otra vez la teoría vale tenemos que pararnos, paramos aquí
porque es interesante que quede eso claro fijaros, se utiliza un nivel de
confianza del 95 al 99 este porcentaje de error se conoce como nivel de
riesgo significación toma los valores de 0.05 de 0.01 o incluso de 0.001
vale exactamente, sería significativo y por lo tanto aceptaríamos la
hipótesis ¿cuál seríamos? ¿la alternativa o la nula? bien exactamente,
tenéis aquí en el cuadro este tenéis el ejemplo cuando p es superior a
alfa cuando la probabilidad en este caso es superior a nivel de riesgo 0.22
tenemos que mantener porque no existen diferencias entre la hipótesis
entre nuestra hipótesis alternativa entre nuestra hipótesis de trabajo
cuando la probabilidad es inferior a alfa entonces rechazamos la hipótesis
nula y aceptamos la de trabajo que es la alternativa normalmente depende,
depende del criterio igual necesitamos muita precisión e collemos 0.01
vale y yo aquí os había puesto pero no me voy a liar con eso os había
puesto esto la relevancia es decir si tenemos 0.04 está por debajo de 0.05
es decir, es significativo es decir aceptamos la hipótesis alternativa
pero resulta que la estadística nos dice que si tenemos 0.06 que es
superior a 0.05 tenemos que mantener la hipótesis nula porque no es
significativo y no hay diferencias y podemos abrir un debate que no va a
ser el caso porque se nos va de tiempo pero ¿por qué? con ese poco margen
de error porque 0.04 si es significativo y 0.06 no entonces bueno sería un
debate que se podría abrir no tenemos tiempo pero bueno, tenerlo en cuenta
pararos aquí ¿qué pasa? luego tenemos el tamaño del efecto también nos
quedamos aquí para el próximo día y terminamos el 2 y empezamos con el 3
no me quiero meter ahora con eso el tamaño del efecto ¿alguna duda? ¿en
casa alguna cosa? bueno, pues entonces en principio no, vale, gracias