Hola, buenas tardes. Disculpad, ¿me oís bien lo que estáis en línea?
Disculpad el retraso, ha sido por mi culpa que no podía salir del garaje
de mi casa. Vamos a seguir con la última clase, vamos a acabar el tema que
estábamos viendo, vamos a intentar avanzar temas 2 y 3. Bueno, lo último
que vimos fue sobre el tipo de variables que podían ser dependientes o
independientes o extrañas. Cuando estamos en un estudio donde se estudia
una relación causal, las variables dependientes son aquellas variables
independientes, son aquellas que se manipulan, es decir, aquellas que la
persona que realiza el estudio decide cuándo aparecen los valores de la
variable. Por eso son variables independientes. Y lo que se hace es ver el
efecto que tiene la manipulación de esa variable sobre la variable
dependiente. Por ejemplo, yo puedo hacer una terapia determinada para ver
si una persona mejora de su depresión. Una variable manipulada sería la
terapia que implemento y la variable de depresión. Cuando se habla de
variables asignadas, serían variables cuyos valores vienen dados, no los
podemos manipular. Normalmente las variables asignadas son las variables de
la persona, género, la edad, cuál es tu lugar de procedencia, etc.
Entonces las variables independientes son las variables manipuladas. Las
dependientes son las variables de resultados. Las variables extrañas son
todas aquellas otras posibles variables que pueden estar afectando a la
relación que yo quiero estudiar. Si hago una intervención psicológica
porque una persona está deprimida, se supone que ha mejorado por mi
intervención, pero a lo mejor la persona estaba deprimida porque había
tenido problemas de relación con su pareja. Vuelve a tener la relación,
retoma la relación con su pareja y entonces pues ya deja de estar
deprimida. Entonces la mejora de la depresión no se debe, no se puede
asegurar que se deba exclusivamente a la intervención. Puede que la mejora
de la relación de su pareja haya sido lo que provoque la disminución de
la depresión. Esas serían variables extrañas y tenemos que controlar que
las variables extrañas… Las variables que manipulamos, no las variables
sobre las cuales tiene efecto nuestra intervención, son las que provocan
el cambio. Entonces esto que acabamos de ver es lo que se denomina la
confusión. Una tercera variable que pueda estar afectando a la relación
entre la variable independiente y la variable dependiente sería una
variable confundida. Bueno, nosotros en ciencia lo que se pretende es que
si hay un nuevo tratamiento o un nuevo fármaco, por ejemplo, en el ámbito
de la medicina, pues que sea el fármaco el que provoque el cambio y no
otra posible variable. Esto se denomina también una relación de
espuriedad, ¿sí? Una relación espuria. Es decir, cuando hay una tercera
variable que está afectando a la relación entre dos. Dentro de esto, en
psicología… Es importante distinguir la influencia de terceras variables
en las relaciones entre variables. Hay dos formas, básicamente, de
estudiar la influencia de terceras variables. Lo que acabamos de ver es el
ejemplo de que una variable esté confundida con mi intervención y
entonces yo no sé si el cambio en la variable dependiente se debe a la
intervención o a la variable que estaba confundida. ¿Sí? Pero hay veces
que… Sí. Hay veces que la variable que yo manipulo, hay… Disculpad que
interrumpa. La gente que está online dice que no escucha nada. ¿No me
escucháis? ¿No me podéis escuchar? Bueno, pues entonces sigo porque hay
personas que se escuchan. Disculpad la interrupción. Bueno, dentro de…
En todo lo que es la intervención psicológica, es interesante que la
gente esté confundida con la variable de intervención, ¿sí? Es
importante conocer… Si se hace una terapia, ¿no?, sigamos con el ejemplo
de la terapia, una terapia psicológica para mejorar la depresión, puede
que haya terceras variables que estén influyendo en esa relación que se
le denomina de dos formas distintas. Cuando sí que afecta a la relación y
no es que esté confundida con la variable de intervención. Puede ser una
variable mediadora o una variable moderadora, ¿vale? Entonces, una
variable mediadora es cuando la variable independiente afecta, ¿sí?, a la
tercera variable y esa afecta a la variable dependiente, ¿vale? Entonces,
bueno, pues no sé… El ejemplo que tenéis, por ejemplo, en el manual
creo que es, ¿no?, pues los conflictos familiares, o esto afecta al
consumo de droga y los conflictos familiares influyen en la autoestima,
entonces la autoestima también influye en el consumo de droga, ¿sí?
Entonces sería como una variable que media la relación, ¿sí? La
variable independiente provoca cambio en otra variable y esa variable
provoca cambio, ¿no? Por ejemplo, programa de salud, de higiene bucodental
en niños y niñas es correcto. Sí, pues a los niños y las niñas en el
colegio pues se les da una serie de charlas que se supone que eso es lo que
va a provocar que los niños y las niñas, pues, ¿no?, se limpien los
dientes todos los días. Pero al mismo tiempo los padres y la madre toman
conciencia de que a los hijos se les está dando un programa formativo para
que potencien el limpiado de los dientes y entonces esa concienciación de
los padres hace que también los padres estén… provoquen, ¿sí?, más
el seguimiento del limpiado de los dientes de sus hijos. Eso sería lo que
sería una variable mediadora, que media, ¿vale? Y después habría otro
caso que sería el caso de la variable moderadora. La variable moderadora
es cuando yo manipulo una variable, ¿sí?, pero esa variable que yo
manipulo no afecta a esa tercera, sino que esa tercera variable lo que hace
es potenciar o no… O puede que no solo la potencia, a lo mejor lo
disminuye el efecto de la independiente sobre la dependiente. Por ejemplo,
voy a hacer una dieta y espero con esto bajar de peso, ¿sí? Pero a lo
mejor yo tengo, ¿no?, una serie de antecedentes genéticos o temas
fisiológicos que hacen que yo adelgace o engorde con mayor o menor
facilidad, ¿sí? Entonces la dieta no afecta a mis antecedentes
genéticos, ¿sí? Pero sí mis antecedentes genéticos afectan a la
relación entre dieta y adelgazamiento. Esa es un poco la diferencia entre
variable mediadora y variable moderadora. En la variable mediadora, la
variable independiente sí afecta a otra tercera variable y esta a la
dependiente. En la variable moderadora, la variable independiente no afecta
a esa tercera, pero sí hay una tercera variable que está afectando. Hay
dudas. Aquí hay una persona que quiere preguntar algo y otra en el chat.
En el chat me preguntan que si lo puedo explicar de nuevo y aquí… Yo
quiero preguntarte que si la mediadora y la moderadora no son de buena
niña, simplemente hay que tenerlas en cuenta… Silencio. Simplemente hay
que tenerlas en cuenta y controlarlas, ¿no? Pero ni buena niña… Hay
veces que no… Las variables que han preguntado, me han preguntado si…
Si las variables mediadoras y moderadoras no son ni buenas ni malas o hay
que controlarlas. Vamos a ver. Solamente tienes que controlar. Controlar
significa que no esté confundido, ¿sí? Las variables extrañas. Eso es
control, ¿vale? Entonces, a ver si puedo escribir con el… Lo voy a
volver a explicar. Voy a ver si puedo escribir con el ratón. Vamos a ver,
por ejemplo… Bueno, forma de dar clase didáctica. A ver si puedo poner
una tablet que es más fácil porque si no… Lo digo verbalmente parece
que no lo entendéis. Imaginad, la forma de dar clase. Si la forma de dar
la clase se hace, digamos, de forma tradicional, ¿sí? El profesor o la
profesora da la clase y el alumnado escucha, ¿sí? O sí, utilizando… O
medio… Material multimedia, si de esa manera la gente entiende mejor,
¿no? El contenido de la clase. A ver si podemos… A ver si pueden estar
hechos. Yo en mi caso sí lo entiendo porque quería saber si fuera una vez
pendiente, o sea, un resultado confuso también. Vale. Sí, ahora. Voy. Un
momento. Vale, explico. De nuevo. Vuelvo a repetir. Vale. El ejemplo es…
Forma de dar clase, ¿vale? Didáctica. Esto es fatal. Escribe doblado.
Didáctica. Bueno, estoy sobrio, ¿eh? Lo que pasa es que esto es…
Escribe doblado. La didáctica tradicional o multimedia. ¿Sí? Bueno,
entonces voy a ver si esto influye en el… En la atención, ¿vale? De
manera tradicional, imaginaros que la atención puede… De manera
tradicional, pues las personas atienden 5 y de manera multimedia las
personas atienden 9, ¿vale? Entonces digo, ah, claro. Entonces la manera
de dar clase, ¿no? En la didáctica influye en la atención. Pero
imaginaros que la clase tradicional se da a las 8 de la mañana y la de
multimedia se da a las 11 de la mañana, ¿vale? Entonces yo no sé
realmente si la atención aquí… Se debe a la forma de dar clase o a que
aquí a las 8 de la mañana la gente está dormida y aquí ya la gente se
ha tomado su papelito y ha desayunado. Esto sería una variable confundida,
¿vale? Esta… Lo que sería la hora, el tiempo. Esto sería una variable
confundida, ¿vale? Esto… Aquí… Estas son las variables que tenemos
que controlar. Eso sería… Las variables que se confunden son las
variables extrañas, ¿vale? Que tenemos que controlar. Controlar significa
que una tercera variable, que no forma parte de mi objeto de estudio,
¿sí? Esté relacionada con mi variable de primer término, con la
variable independiente. Por lo tanto yo no sé a qué se debe el efecto, si
se debe a mi intervención o a la hora, ¿sí? Ahora, lo otro que estaba
diciendo… A ver, me voy a ver el plazón. Lo que os estaba comentando era
la variable de mediadora o moderadora. Una variable moderadora o mediadora,
¿sí? Es la… Sí, la didáctica, ¿sí? Influye en el conocimiento,
¿sí? ¿Vale? Una variable que puede moderar, moderar, ¿eh? Serían
los… Imaginaros, los conocimientos previos, ¿vale? Los conocimientos
previos que tenga el alumnado. No es igual si vosotros venís, ¿sí?
Habéis hecho una carrera previa… Habéis hecho una carrera previa, ¿no?
De ciencia y habéis estudiado ya el método científico que si no
tenéis… Que nunca habéis estudiado nada de investigación. Entonces,
lógicamente, ¿no? La forma de dar clase no solamente va a afectar al
conocimiento, sino también va a afectar si tenéis conocimientos previos o
no. Eso sería una variable que modera la relación, ¿sí? Ahora, la
forma… La forma, cuando hablamos de mediadora, es la forma de dar clase.
¿Vale? Imaginaros que esto facilita, pues, la empatía con el alumnado,
¿no? Esto me lo estoy inventando, es que no… La empatía con el
alumnado, ¿sí? Porque si vengo aquí y hablo, hablo, hablo, me pongo a
hablar, ¿no? Y la gente eso lo escucha, pues, bueno, la gente dice, bueno,
la chapa que me está dando el tipo este. Mientras que la otra que es
multimedia plantea casos prácticos, pregunta, pues, la gente, ¿no?
Empatiza más con la forma de dar clase y eso hace que la gente entienda
mejor. Por lo tanto, esta sería la empatía del profesorado con el
alumnado, sería una variable que puede considerarse mediadora, ¿vale? La
variable moderadora y la variable mediadora y la variable moderadora es
interesante conocerla. ¿Por qué? Porque si yo voy a hacer una terapia, me
interesa mediar esa intervención. Por ejemplo, hay una variable muy
típica en clínica que se llama fusión cognitiva. La fusión cognitiva es
cuando uno piensa algo y lo que piensa considera que es la realidad,
¿vale? Y es la realidad. Por ejemplo, me está mirando mal, le caigo mal y
tiene malos pensamientos sobre mí y es así. Entonces, la variable fusión
cognitiva es una variable que modula mucho la eficacia de las terapias.
¿Por qué? Porque es muy difícil cambiar a nivel comportamental y
cognitivo a alguien que tenga una estructura mental muy inamovible.
Entonces, normalmente muchas veces hay que trabajar antes el tema de la
fusión cognitiva antes de trabajar el problema en sí, ¿vale? Más o
menos, ¿lo habéis entendido ahora? Bueno, pues nada, esto cuando estéis
trabajando, pues veréis que es muy importante saber no solamente qué
variable afecta a una variable de segundo término, a una variable de
resultado, sino también es importante conocer qué variable modera o
modula, ¿vale? Bueno, a ver qué página estaba aquí. Bueno, seguimos.
¿Dónde está? Este ya me va a ir a estar el tema de la segunda vez que lo
haya decidido. Vale. ¿Dónde está? Bueno, los esquemas que yo uso aquí
están disponibles en Ágora. Son los esquemas que usa el profesorado de
Madrid. Entonces, estos son los mismos que tenéis disponibles, por eso no
los mando, ¿vale? Ahora lo siguiente que veis aquí es diseño de
investigación, procedimiento y recogida de datos. Esto solamente es una
visión general y aproximada. ¿Vale? Y es muy importante que tengáis un
poco una idea, ¿no? Normalmente cuando se habla de… Recordad siempre que
cuando se habla de investigación es igual que en intervención. Aunque
estemos hablando de investigación no tengáis el pensamiento de que esto
es solamente para hacer un estudio a nivel de metodología observacional,
de metodología experimental en un laboratorio. También se puede utilizar
metodología observacional y todo lo que es metodología de campo y es lo
mismo. Y vosotros, vosotras, cuando estéis trabajando, intervención,
asumirlo como un proceso de intervención, como un proceso de
investigación. Bastante similar. Entonces siempre se parte igual, siempre
se parte de conocer, ¿no? Como dice aquí, grupo uno o varios, cómo voy a
obtener los datos. Al principio, como mínimo, cuando se va a realizar el
método… con el método científico, como ya habéis visto, tenéis que
tener claro de dónde vais a registrar los datos, a qué persona, si es a
una o un grupo, y de cuántas variables vais a registrar los datos. Esto
que parece una cosa menor es muy importante porque en psicología,
dependiendo de cómo tú defines la variable a partir de un constructo, no
es igual considerar un niño o una niña que tiene hiperactividad, un
modelo teórico u otro, es decir, si tiene una bulimia… Dependiendo de
cómo tú lo definas, sí vas a registrar unos datos, ¿vale? Eso te va a
delimitar, por lo tanto, sobre qué participante y qué procedimiento vas a
utilizar a la hora de registrar los datos. Y eso va a hacer… va a
provocar que tengas un diseño. Cuando se habla del diseño, el diseño no
es otra cosa que la planificación de todo el proceso de investigación, de
cuál es el objetivo, cómo mido las variables, en qué persona voy a
registrar los datos, con qué instrumento y con qué procedimiento. ¿Vale?
Aquí en el chat parece que están haciendo preguntas… Ah, no, están
haciendo preguntas internas. Bueno, disculpad. Sigo. Si veis que en el chat
alguien hace preguntas, decídmelo, ¿vale? Porque cuesta trabajo tener
atención multifocal, ¿vale? Gracias. Bueno, lo siguiente que viene es el
muestreo. Es un concepto básico que hay que tener en cuenta cuando uno
realiza un estudio. Lo ideal es estudiar la población. La población hace
referencia a… dentro del objeto de estudio, imaginaros, ¿no? Actitud
hacia la psicología. ¿De quién? Pues dice… pues de la gente de mi
barrio. Pues la gente de mi barrio, ¿sí?, mayor de edad, esa es la
población. Actitud hacia la psicología de mi ciudad. Esa es la
población. Esa es la gente de la ciudad en mi población. Actitud hacia la
psicología de… Entonces, lo que es la población viene delimitado por tu
objeto de estudio. Dependiendo de cómo tú definas tu objeto de estudio,
esa es la población, que puede ser más o menos amplia. Y puedo decir
conducta de juego de un niño en el salón de su casa. Pues entonces, la
población del sujeto es un niño, ¿vale? Y ya está. Esa es la
población. ¿Qué sucede? Que hay veces que la población es muy amplia.
Muy extensa y no hay recursos para estudiarlo todo, por ejemplo, ¿no? La
intención de voto de los españoles y la española en las siguientes
elecciones. Entonces, pues no se le pregunta a todos y cada uno de
nosotros, ¿no? Oye, ¿usted qué va a votar? ¿No? Sea como sea que te lo
vayan a preguntar. Entonces, lo que hace es registrar los datos de una
parte de la población y esa parte de la población es una muestra. ¿Vale?
Entonces, una muestra es una parte que se supone que es representativa de
la población. ¿Vale? Entonces, una muestra es una parte que se supone que
es representativa de la población. Representativa quiere decir que tiene
las mismas características o características similares con una
distribución similar a la de la población. Si es la población, si el 70%
es mujeres y el 30% son hombres, pues la muestra no puede ser 80% hombres y
20% mujeres. Eso no sería una muestra representativa y así sucesivamente.
Obviamente, no se miden todas las variables en todos los estudios, sino
dependiendo de qué es lo que te interese. Por ejemplo, si vosotros sois
comerciales de un club de golf, ¿sí? ¿Os han llamado alguna vez por si
estáis interesados en el golf? Por teléfono, ¿no? Entonces, no estáis
dentro de la población de posible interés. ¿Sí? ¿Por qué? Porque las
características son, depende del barrio donde vivas, los ingresos
económicos y las otras actividades alternativas que hace la gente que
juega golf. Suponiendo que sea eso. Entonces, las características de la
muestra van a venir determinadas por mi objeto de estudio. El objeto de
estudio va a determinar cuáles son las características que yo tengo que
tener en cuenta cuando hago el muestreo, ¿vale? Y después, obviamente,
este de UM es cada una de las unidades muestrales. Cada muestra está
compuesta por cada uno de los individuos de esa muestra, ¿vale? Esa es un
poco la idea. O sea, básicamente lo que se pretende es que si tú no
puedes, lo ideal es estudiar a toda la población. Si no puedo estudiar a
toda la población, una parte de la población. Pero la parte de la
población que yo estudie debe ser representativa de la población, ¿vale?
Bueno, pues hay distintos procedimientos para realizar el muestreo, ¿sí?
Que el muestreo es la acción de elegir una parte de la población, ¿sí?
Yo tengo la población, imaginaros, soy todos los alumnos y alumnas
matriculadas en la asignatura de Fundamento de Investigación en
Psicología en la UNED, ¿vale? Me preguntan si un estudio puede tener un
solo estudio. Efectivamente. Es lo que se llama estudio de caso único,
¿vale? Que creo que, si no me equivoco, es el tema cinco, ¿vale? El tema
tres es validez, el cuatro es diseño experimental y el cinco es diseño de
caso único, ¿vale? Entonces, muestreo. Muestreo es qué es lo que yo
tengo que hacer para obtener una parte de la población que sea
representativa. Aquí distinguen dos tipos de muestreo, ¿sí? El muestreo
probabilístico y el no probabilístico. El muestreo probabilístico hace
referencia a cuando yo elijo los elementos de la muestra por un
procedimiento aleatorio, al azar, ¿sí? La lotería de la Navidad se
supone que cada una de las bolitas que sale es aleatoria. ¿Qué quiere
decir aleatoria? Aleatorio quiere decir que cualquier elemento, cualquier
bola del bombo tiene la misma probabilidad de salir en el número
agrafiado. Si hubiese alguna bola que tiene más probabilidades que otra,
pues eso sería tomo, o el muestreo estaría sesgado, ¿sí? Pues eso
significa probabilístico. No probabilístico es, por lo tanto, que no
todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de formar
parte de la muestra, ¿vale? Por lo tanto, aquí hay una cosa implícita
antes de hacer la acción de elección que es el muestreo, que es definir
la población, ¿sí? Para yo elegir elementos de la población tengo que
tener definida la población, si no, no la puedo elegir, si no tengo los
elementos de la población, ¿sí? Entonces, esto no lo explica así tan
claramente el libro, pero es así. La población que hemos definido en
nuestro objeto de estudio se puede delimitar o por unidades simples, ¿no?
Es decir, yo tengo lo que se denomina el censo o por extensión por
ejemplo, los ciudadanos, las ciudadanas de la universidad de la ciudad de
Sevilla, ¿vale? Yo tengo el censo. Todo el mundo que esté censado,
¿vale? Entonces, si os dais cuenta, pues, porque es por la intención de
voto. Como me interesa a la gente que va a votar, entonces por el censo. Si
no estás censado, no puedes votar. Si fuera acerca del uso de la vía
pública, si digo ciudadano de Sevilla, sabemos que si usamos el censo como
elemento poblacional puede no estar bien representado porque hay gente que
no está empadronada, que no está censada, etcétera, ¿vale? Eso es lo
que tenéis que tener en cuenta. Entonces, yo la población la defino o
bien por unidades elementales, que es un listado, ¿no? O en 1, 2, 3, 4, 5,
6, a cada uno nos ponen un numerito, ¿sí? O puede ser por agrupaciones,
por estratos, ¿sí? Que se denomina. Por ejemplo, ¿no? Sevilla Este,
Sevilla Norte, Sevilla Sur y Sevilla Oeste, ¿no? Imaginaros que entonces
nosotros el listado lo tenemos definido por agrupaciones, ¿vale? Perdonad,
estoy usando el ratón, que por lo menos, más o menos, se mantiene la
línea, ¿no? Bueno, pues aquí lo que tenéis es que tener en cuenta son
dos cosas en las técnicas de muestreo, ¿vale? Primero, cómo he definido
la población, si es por un listado o por agrupaciones de elementos de ese
listado, ¿vale? Y después, por otra parte, cómo yo elijo los elementos
de la población. Si lo elijo por un procedimiento aleatorio, que sería
probabilístico, o no aleatorio, que sería no probabilístico, ¿vale?
Entonces, si yo tengo un listado, ¿sí? Imaginaros, tengo un listado de
todos vosotros y todos vosotros. Voy a elegir al azar, a ver el nivel que
tienen de los dos primeros temas de fundamento, ¿sí? Y hago cinco
preguntitas. Y elijo al azar a 30. A eso se le denomina muestreo aleatorio
simple. ¿Eh? ¿Vale? ¿Por qué? Porque la población estaba definida por
un listado y he utilizado un procedimiento probabilístico, ¿vale?
Después tenéis lo que se denomina el muestreo estratificado. El
estratificado significa como ya os podéis imaginar, que la población
está definida por estratos, por agrupaciones. Y lo que se realiza, lo que
se hace es obtener muestras conjuntos de personas de cada uno de estos
estratos aleatoriamente, ¿vale? Aleatoriamente se obtienen personas de
cada uno de los estratos. ¿Vale? El mismo número puede ser de varias
formas, ¿no? Puede ser el mismo número, puede ser proporcional, es decir,
lo que tiene en cuenta es, por lo que decía antes, por ejemplo, los
hombres y las mujeres, ¿no? Pues teniendo en cuenta que si es 70% hombre,
30% 70% mujeres y 30% hombres, pues yo aleatoriamente elijo al 70% mujeres
y al 30% hombres. Ese sería un muestreo aleatorio estratificado por
afijos. Pero también se llama hay un muestreo aleatorio estratificado
optimizado que es cuando tienes en cuenta no solamente el estrato al que
pertenece la persona, sino la homogeneidad de esos datos. Es decir,
imaginaros si estamos hablando de la edad, si todo el mundo tiene en un
barrio, supongamos, ¿vale? Una edad comprendida de los 30 a los 35, ese
barrio, la edad está más concentrada es más homogénea que si en otro
barrio la edad va de los 30 a los 80, ¿sí? Entonces, ¿qué pasa? Que en
el barrio donde la edad está más concentrada necesito elegir a menos
gente que en el barrio donde hay más dispersión, ¿vale? A eso se le
denominaría un muestreo aleatorio estratificado optimizado. Eso lo tenéis
en el libro, ¿vale? ¿Vale? Estáis muy callados. Bueno, sigo. Perdón,
aquí hay una pregunta. ¿Pero qué sería como una cadena o cada uno de
ellos va por separado? ¿Vale? M615, no, lo que es tú tienes el listado de
los elementos de la población, la población los tiene agrupados, ¿sí?
Imagínate, los distritos ahora yo digo de cada distrito de Sevilla voy a
elegir a 100 personas, ¿vale? 100 del distrito norte, 100 del distrito
sur, 100 del distrito este y 100 del distrito oeste, ¿vale? Y eso, y elijo
el mismo número de personas de cada uno de los distritos, ¿vale? Eso
sería muestreo aleatorio o muestreo probabilístico estratificado, ¿vale?
Ahora lo que sucede es que dentro de eso hay distintas opciones, que son
las que tenéis en el manual, ¿sí? El que os he comentado, que es el
equilibrado, puede ser por afijo o el utilizado. Que como está grabado
pues lo volvéis a escuchar, lo volvéis a escuchar, lo volvéis a escuchar
y si tenéis problemas para dormir seguro que os lo ponéis. La segunda os
vais a quedar dormidos. Y después tenéis el muestreo por conglomerado,
¿sí? El por conglomerado es tiene la población definida por estrato. Y
además lo que haces es eliges sólo a un estrato, no de todos como antes.
Antes se elegía de cada estrato al azar. Ahora solamente se elige alguno
de los estratos al azar. Para, por ejemplo, ¿no? Imaginaros una cadena de
grandes almacenes que tiene ropa, deporte, muebles, calzado, tiene
distintas plantas y distintas secciones. Y lo que hacen es el personal lo
va rotando. Pues ahora te toca, suponiendo, ¿vale? Calzado, ahora te toca
informática. Por lo tanto ahí lo que se la idea del conglomerado es que
los distintos todos y cada uno de los conglomerados, ¿sí? son similares
entre sí, ¿vale? Y entonces con que estudia uno pero todo, todos los
elementos de ese conglomerado es suficiente. Esto normalmente se hace por
ejemplo con centros educativos con centros de salud y después todos los
colegios del distrito tal. Más o menos todos los colegios tienen la misma
característica con que estudie uno ya está, ¿vale? Pero estás asumiendo
para utilizar eso la técnica de muestreo por conglomerado que todos los
elementos, que todas las distintas agrupaciones son similares. ¿Vale?
Después tenéis el muestreo no probabilístico, es decir, el que no se
hace con el azar, ¿vale? Bueno, por una parte tenéis el homólogo, es
decir, el mismo procedimiento es yo tengo la población definida por
unidades simples, un listado esta rayita se supone que es cada uno de los
elementos de la población, cada una de las unidades que después van a ser
parte de las unidades muestrales. Aquí son las unidades poblacionales,
¿vale? Elijo de una manera no aleatoria ¿vale? Elijo de una manera
intencional, ¿vale? Por ejemplo yo digo mi población van a ser no los que
están matriculados en la asignatura sino los que vienen a clase, ¿vale? Y
voy a elegir a 30 pero estos 30 eh... lo voy a elegir de los que vienen a
clase en función de... Imaginaros, ¿no? De las distancias que hay con
respecto a la pantalla, a cada una de las pantallas. ¿Vale? Es un criterio
por el que sea, ¿vale? Por lo tanto yo lo que elijo por un criterio no
aleatorio porque no todo el mundo tiene la misma probabilidad de estar
cerca de la pantalla o lejos, un criterio no aleatorio yo elijo la muestra.
Eso sería muestreo no probabilístico intencional. Se caracteriza porque
la población está definida por unidades simples, por un listado o censo y
por un criterio no aleatorio elijo la muestra, ¿vale? Muestreo no
probabilístico por cuota pues sería que yo define la población por
estrato por agrupaciones y de cada uno de esos estratos en vez de como
antes que lo elegía al azar ahora eh... lo elijo por un criterio
intencional ¿vale? Imaginaros que estáis en un centro educativo y decir
voy a elegir a los niños y a las niñas, voy a escoger a los cinco que
tengan mejor rendimiento académico y a las cinco que tengan mejor
rendimiento académico en esto y a las cinco que tengan peor rendimiento
académico en esto cualquier criterio que sea intencional. Por lo tanto
tenéis distintos estratos, distintas agrupaciones, lo que hacéis es
elegir de cada uno de ellos por un criterio no aleatorio. Normalmente está
relacionado con el objeto de estudio si es con respecto, imaginaros, una
técnica una didáctica innovadora de enseñanza de las matemáticas pues
voy a hacer voy a elegir intencionalmente a la gente que es muy buena y a
la gente que es muy mala ¿vale? Eso sería un criterio intencional, no es
aleatorio. El siguiente que tenéis es el incidental, ¿no? El muestreo
incidental que también se llama muestreo por conveniencia y una de las
críticas que a veces se le hace a la psicología que parece que parece que
la psicología es la psicología de los estudiantes de psicología porque
muchas de las muestras de los estudios que se hacen solamente con los
estudiantes, las estudiantes de psicología porque eso quiere decir que tú
eliges las muestras en función de su disponibilidad, el que tenga más
cerca, el que tenga más. Entonces ese sería el incidental, ¿vale? Y el
de por bola de nieve es cuando quieres estudiar algún tema que es un poco
así más, ¿no? Delicado por ejemplo problemas en las relaciones de
pareja, ¿vale? Entonces tú no tienes un censo de la gente a ver quién
tiene problemas en la relación de pareja, ¿no? Sino que tú, pues
imagínate que tú estás en una consulta y estás tratando porque es una
consulta de familia, ¿no? De familia, de relaciones de pareja estás
haciendo un estudio sobre una serie de características y para aumentar la
muestra a las personas que van a tu consulta le preguntas sobre otras
personas que conozcan que pueden estar en esa situación. Entonces es a
través de las personas que ya forman parte del estudio vas sacando
información de otras posibles personas que tengan esas características.
Nos estamos refiriendo al estudio de variables, ¿sí? Digamos más
privada, ¿vale? Bueno, pues eso era técnica de muestreo, ¿vale? Después
viene análisis de datos que ya los que estáis en análisis de datos esto
lo sabéis, ¿no? Tenéis la estadística descriptiva, estadística
inferencial. Descriptiva ¿para qué sirve la estadística? Para describir,
¿vale? Es decir, que lo que hace es resumir las características de las
personas que estás estudiando y la inferencial lo que pretende es inferir,
¿no? O lo que es decir lo que es lo mismo, predecir cuál va a ser las
características de una determinada persona en la población. ¿Vale?
Básicamente, de una manera muy intuitiva, ¿vale? Realmente cuando
vosotros, por ejemplo si os contrata una empresa para hacer una selección
de personal, ¿sí? Tenéis que hacer una inferencia. Esta persona es la
idónea, ¿sí? Para el puesto de trabajo que usted quiere, es una
inferencia. Usted un poco está haciendo una predicción de que esta
persona tiene el perfil adecuado, ¿vale? Si después no lo tiene, pues no
volverá a contratar. Bueno, comunicación de resultados. Bueno, pues
siempre esto es igual. ¿Vale? Siempre tenéis que comunicar los resultados
de esta forma. De hecho hay un librito que se llama el libro de normas de
la APA, ¿sí? Y ahí están escrito, la APA es American Psychological
Association. Y bueno, siempre es igual, título, resumen, introducción,
método. Dentro del método siempre está esto, ¿veis? Participante,
instrumento, procedimiento. Esto siempre es importante en el método
científico, ¿por qué? Porque cuando tú vas a registrar datos tienes que
indicar muy bien a quién lo va a, dónde va a registrar los datos, en qué
persona, de qué forma, con qué instrumento, con qué herramienta y cuál
es el procedimiento para registrar esos datos. ¿Vale? Y esto es importante
que esté muy claro porque para eso el método científico es replicable,
¿vale? Es decir, que se puede repetir, ¿no? Entonces como yo lo puedo
repetir, para poderlo repetir tiene que quedar muy claro qué es lo que
ocurre, ¿no? Y eso porque es importante porque si hacemos un estudio y
ahora te dicen, usted es súper dotado, ¿vale? Tiene una inteligencia
superior, ¿vale? Y después otra persona te hace el mismo estudio, sigue
el mismo procedimiento, utiliza los mismos instrumentos, registra los
mismos datos y dice, no, usted de inteligencia está cortito. Pues está
claro que hay problemas. Hay un problema que se denomina desfiabilidad.
Entonces lo primero que hay que ver cuando uno registra datos es que los
datos sean fiables, que sean estables y después que sean válidos. Que
estén midiendo lo que quieren medir, ¿vale? También pueden medir algo
estable, la inteligencia por el perímetro craneal, ¿sí? Pues te miden lo
cabezón que eres hoy y dices, bien, la semana que viene sigue siendo igual
de cabezón, la siguiente igual, pero no tiene nada que ver con la
inteligencia, ¿vale? Entonces esto es una típica pregunta de examen. Si
no hay fiabilidad, es decir, si no hay estabilidad en la medida, no va a
haber validez lo que están midiendo, no es correcto. Y si hay fiabilidad,
¿sí? Esto te da indicio de que posiblemente lo que estás estudiando es
correcto, ¿vale? Muy bien. Ética. Bueno, esto es importante, la ética,
tan importante que cuando se va a hacer cualquier estudio, cualquier
innovación en cualquier ámbito, tiene que pasar por comisiones éticas.
Aquí hay un principio básico, ¿no? Que es que si tú vas psicóloga a
psicóloga, que no te quede peor de lo que llegaste, ¿no? Es lo que se
llama la beneficiencia que pone aquí, ¿no? Que pone que vosotros lo que
tenéis que hacer es mejorar las características de la persona, ¿sí? No
empeorarlo, ¿no? O por lo menos, mamadita, déjame como estaba, ¿no? De
todas formas, cuando se hace cualquier tipo de intervención, que sepa que
en psicología se firman contratos. Y bueno, pues esta es la intervención
que voy a realizar, va a durar tanto tiempo y los resultados que se esperan
son estos, ¿vale? Bueno, esto es básico, ¿no? Fiable, que sea
responsable, la integridad, la justicia, el respeto por los derechos. Hay
una cosa que se llama el código deontológico, que eso está publicado y
hay que respetarlo sí o sí, ¿vale? Hay una cosa que también es muy
importante, es el consentimiento informado. Es decir, que tú antes de
registrar datos de cualquier persona, tienes que pedirle el consentimiento
de que vas a registrar datos, le tienes que explicar un poco de qué vale
estudiar, ¿vale? Obviamente después cuando publicites esos datos, tienes
que asegurar la privacidad, el anonimato, y la confidencialidad. Si en
algún momento en tu estudio engañas, entre comillas, por ejemplo, en los
estudios de psicología social se da mucho esto, dices, vamos a hacer un
debate sobre... después de otra cosa. El interés no es el debate, sino el
interés es ver si la persona se deja o no influir por la presión del
grupo, ¿sí? Cuando acaba el estudio, se tiene que informar al individuo
de cuál ha sido el objeto de estudio. Si la persona imagina, hacemos que
hay que ver que me habéis engañado, pues tenéis que quitar los datos
porque entonces no está de acuerdo. Y si hay veces, si ha podido provocar
algún tipo de daño en la intervención en la persona, imaginarlo
psicológico, que se haya quedado mal porque haya sido una situación de
deprivación o una situación de estrés, ¿sí? Pues necesitáis después
ayudarlo a que esto sea superado. Obviamente con animales, bueno, nosotros
también somos animales, pues supone que estos son los animales que no
hablan, ¿no? Pues no deben evitar el dolor, la privación, deben ser
cuidados, es una cosa básica. La ética en la publicación, esto ya está
bastante controlado. ¿Por qué? Porque no fabricar datos ya esto es muy
difícil porque cuando tú presentas una publicación te obligan a
presentar la base de datos, por lo tanto no te lo puedes inventar porque
van a replicar tu análisis y si has metido la gamba te van a pillar. El
plagio tampoco es muy factible porque hay programas de plagio altamente
sofisticados y no te pueden ni autoplagiar. Y bueno, obviamente la
duplicación de los datos pues tampoco se puede dar. Hoy en día con el
avance tecnológico que hay, la ética en la publicación se da a sí o
sí. ¿Vale? Bueno, pues lo vamos a dejar aquí. La semana que viene en
tema 3 y os enviaré por correo, os voy a enviar dos casos. ¿Vale? Uno de
metodología experimental y otro de diseño de caso único. Entonces al
principio vamos a ver un poco de teoría y después vamos a ver preguntas
de examen aplicadas a esos dos tipos de casos. ¿Vale? Buen fin de semana.