Principios de la Ciencia y el Método Científico
Fundamentos del Conocimiento Científico
La ciencia se define como un conjunto organizado de conocimientos. A diferencia de los métodos apriorísticos y racionalistas, que son considerados no científicos, el método científico es un proceso sistemático diseñado para adquirir conocimientos objetivos del mundo. Parte de la teoría e intenta explicar los datos empíricos, y se fundamenta en la observación de la realidad para, a partir de ella, formular teorías que expliquen lo observado.
Las teorías necesitan ser contrastadas continuamente con datos recogidos en investigaciones. Un postulado clave es la falsación: el único modo de demostrar que una teoría es verdadera es intentando comprobar que todos los casos posibles se ajustan a ella, sabiendo que todo resultado empírico nunca puede ser asumido como verdadero en términos absolutos, sino como probable con un cierto grado de seguridad.
Características de la Ciencia
Toda ciencia comparte una serie de características fundamentales:
- Parsimonia: Si dos soluciones son igualmente válidas, debemos escoger la más sencilla o simple.
- Determinismo: Se asume que los fenómenos tienen causas identificables.
- Especificidad: Los conceptos y procedimientos están claramente definidos.
- Intersubjetividad: Un juicio compartido por muchas personas inspira confianza.
La utilización de reglas en la ciencia permite reunir y organizar los datos de manera sistemática.
La Psicología como Ciencia
La Psicología Científica tiene un objeto de estudio y le puede aplicar el método hipotético-deductivo. Sus aspectos fundamentales son el vocabulario, la forma y el contenido. Se diferencia de otras ciencias más por su método que por su conocimiento.
Restricciones del Método Científico
Las observaciones científicas deben cumplir tres requisitos esenciales:
- Ser empíricas.
- Ser públicas.
- Ser repetibles.
Diseño de la Investigación y Metodologías
Método Experimental
En el método experimental, el fenómeno que se estudia se produce cuando el experimentador lo desea. El investigador elige y selecciona las variables independientes de su experimento. El objetivo es determinar si una variable manipulada explica cambios en una variable dependiente (VD). Por ejemplo, en un estudio donde un grupo memoriza unas palabras y otro no, se trata de un diseño experimental.
Diseños Cuasiexperimentales
En un diseño cuasiexperimental, como un estudio con personas de ciudad, no hay asignación aleatoria. Se utiliza una medida pretratamiento para comprobar la homogeneidad de los grupos a través de sus medidas, que idealmente deberían ser idénticas. La metodología observacional tiene mayor validez externa, mientras que la cuasiexperimental posee una alta validez interna.
Metodología Cualitativa
Esta metodología se enfoca en la comprensión profunda de los fenómenos. Un ejemplo de técnica utilizada es la entrevista.
Metodología Observacional
El método de la observación permite identificar fenómenos conductuales. Para controlar las expectativas del observador, se puede recurrir a observadores ciegos que ignoran el objetivo de la investigación y simplemente registran las conductas indicadas. Una técnica de muestreo es el ad libitum.
Diseños de Encuestas
Esta metodología busca establecer una asociación entre variables. Algunas técnicas de muestreo incluyen:
- Muestreo por conglomerados.
- La muestra estratificada.
Diseños de Caso Único
Son diseños de investigación que se centran en un único sujeto.
Variables y Medición en la Investigación
Tipos de Variables
- Variables Independientes (VVII): Aquellas que el experimentador manipula.
- Variables Dependientes (VVDD): Aquellas en las que se mide el efecto de la manipulación.
- Variables de Bloqueo: Habitualmente son variables contaminadoras de sujeto.
- Variables Extrañas (VC): Contaminan la investigación y deben ser controladas.
- Variables Aleatorias: Generan la varianza no sistemática.
- Variables Arbitrarias: Relacionadas con la implicación funcional.
Niveles de Medida
Existen cuatro niveles de medida. Entre ellos se encuentran las variables ordinales y las de razón, que poseen un cero absoluto. Por ejemplo, en una tarea donde los participantes responden lo más rápido posible a una luz, la variable medida es de razón.
Correlación y Causalidad
Es crucial entender que dos variables con una alta correlación entre ellas no están necesariamente relacionadas causalmente. La causa es diferente a la razón. No se puede afirmar el papel causal de la inteligencia o el neuroticismo sobre el rendimiento sin datos experimentales que lo demuestren.
Control Experimental y Validez
Principio MAXMINCON
Este principio es la base del control experimental y consiste en:
- Maximizar la Varianza Primaria (efecto de la VI).
- Controlar la Varianza Secundaria (efecto de las variables extrañas).
- Minimizar la Varianza de Error.
Técnicas de Control Experimental
- Medida pretratamiento: Permite comprobar la homogeneidad de los grupos experimentales ya formados.
- Apareo (V apareo): Se aplica antes de formar los grupos experimentales con la finalidad de construir grupos equivalentes en la VD.
- Bloques aleatorios: Agrupa a los sujetos en bloques homogéneos.
- Asignación aleatoria: Por ejemplo, asignar al azar igual número de varones y mujeres a todos los grupos experimentales.
- Control del error progresivo: Especialmente relevante en diseños intragrupo.
Validez en la Investigación
- Validez interna: Grado en que se pueden atribuir los cambios en la VD a la VI.
- Generabilidad (Validez externa): Grado en que los resultados son generalizables a otras poblaciones o contextos.
- Validez de criterio.
- Amenazas a la validez: La historia se debe a factores externos a los participantes, mientras que la maduración se refiere a cambios que tienen lugar dentro de los participantes a lo largo de la investigación.
Diseños Experimentales Específicos
Diseños Intragrupo y Entre Grupos
En los diseños de dos grupos al azar, un problema común es la varianza intragrupo. En los diseños intragrupo multifactoriales, se debe controlar tanto el error progresivo como el resto de variables contaminadoras relevantes. El número de tratamientos viene determinado por el número de factores y sus niveles.
Diseños Factoriales
Se utilizan cuando hay más de una VI manipulada. Si además hay más de una VD, se trata de un diseño factorial y multivariado.
- Un diseño 3×4 con medidas repetidas en A y B tiene 12 condiciones experimentales.
- Un diseño 2x3x4 con medidas repetidas en B y C tiene 24 condiciones.
- El diseño clásico de Solomon se puede considerar como un diseño factorial 2×2.
Otros Diseños
- Diseño de cuadrados latinos: Su modelo matemático es Yijkl = μ + aj + ck + fj + eijkl.
- Diseño de cuadrados grecolatinos: El número de tratamientos, filas, columnas y valores de la tercera variable bloqueadora debe ser el mismo.
- Diseños de series temporales interrumpidas: El cambio de tendencia ocurre cuando varía la magnitud de las respuestas post-tratamiento con relación a las pre-tratamiento.
Análisis e Interpretación de Resultados
Varianza y Efectos
De la varianza total de la VD, se busca que el efecto de las VVII se maximice. Las medidas repetidas en diseños factoriales ayudan a minimizar la varianza de error.
- Efecto techo: Ocurre cuando un grupo no puede mostrar su superioridad respecto al otro porque no puede ir más allá del 100% de respuestas correctas.
- Efecto suelo: El fenómeno opuesto al efecto techo.
- Interpretación de gráficas: En un ejemplo, las gráficas 1, 2 y 5 representan casos de verdadera interacción, mientras que las 3, 4, 5 y 6 no representan interacción. La gráfica 5 muestra un caso de efecto techo, y ninguna un efecto suelo.
Formulación de Hipótesis y Preguntas
Al interpretar los resultados de una investigación, se redacta en tiempo pasado.
- Pregunta de investigación: ¿El tipo de personalidad neurótica y el nivel de activación fisiológica causan ansiedad elevada?
- Hipótesis de interacción comparativo-causal: ¿El rendimiento se ve incrementado por los niveles altos de ansiedad?
El Informe Científico y la Lectura Crítica
Estructura del Informe Científico (Formato APA)
Según la APA, un informe debe incluir hipótesis, un resumen del método, los resultados principales y las conclusiones. El final de la introducción debe presentar las hipótesis.
- Apartado de Método: Debe proporcionar al lector todos los datos precisos para que, si lo desea, pueda replicar la investigación.
- Apartado de Materiales: Describe los instrumentos y materiales utilizados.
Citación y Referencias Bibliográficas
Es fundamental seguir el formato APA. Se señalan errores en varias referencias (ej. 4, 7, 18, 22, 27, 28, 29).
- Ejemplo correcto: Alo, M. y Vallejo G. (2007). Diseños experimentales en psicología. Madrid: Pirámide.
- Ejemplo a corregir: Prieto, A. J. (1992). A method for translation of instruments from other languages. Adult Education Quarterly, 43, 1-14.
Lectura Crítica de la Investigación
La lectura crítica es una lectura interactiva que evalúa el contenido técnico. Es importante valorar si hay distorsión en los gráficos y verificar los grados de libertad, pues permite captar mejor la estructura de la investigación y, a veces, hallar inconsistencias. Incluso los artículos de revistas con revisores especializados no están libres de ser criticados. En la crítica metodológica, se indaga si los participantes tienen iguales recompensas y si estas se mantuvieron constantes.