El método científico
La psicología es el “estudio científico de la conducta y los procesos mentales”. Pasaremos bastante tiempo en la parte del comportamiento y los procesos mentales a lo largo de este libro y en relación con los trastornos mentales. Aún así, antes de proceder, es prudente profundizar en lo que hace que la psicología sea científica. Es seguro decir que la mayoría de las personas ajenas a nuestra disciplina o a una ciencia hermana se sorprenderían al saber que la psicología utiliza el método científico en absoluto. Eso puede ser aún más cierto de la psicología clínica, especialmente a la luz de la plétora de libros de autoayuda que se encuentran en cualquier librería. Pero sí, los métodos de tratamiento utilizados por los profesionales de la salud mental se basan en la investigación empírica y el método científico.
Como punto de partida, debemos ampliar cuál es el método científico.
El método científico es un método sistemático para recabar conocimiento sobre el mundo que nos rodea.
La palabra clave aquí es sistemática, lo que significa que hay una forma establecida de usarla. ¿Cuál es esa manera? Bueno, dependiendo de qué fuente mires, puede incluir un número variable de pasos. Me gusta usar lo siguiente:
Tabla 1.1: Los pasos del método científico
| Paso |
Nombre |
Descripción |
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Haga preguntas y esté dispuesto a preguntarse. |
Para estudiar el mundo que nos rodea, hay que preguntarse al respecto. Esta naturaleza inquisitiva es el sello distintivo del pensamiento crítico —nuestra capacidad para evaluar afirmaciones hechas por otros y hacer juicios objetivos que son independientes de la emoción y la anécdota y basados en pruebas sólidas— y un requisito para ser científico. |
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Generar una pregunta de investigación o identificar un problema para investigar. |
A través de nuestra maravilla sobre el mundo que nos rodea y por qué ocurren los eventos como lo hacen, comenzamos a hacer preguntas que requieren una mayor investigación para llegar a una respuesta. Esta investigación generalmente comienza con una revisión de literatura, o cuando realizamos una búsqueda literaria a través de nuestra biblioteca universitaria o un buscador como Google Scholar para ver qué preguntas ya se han investigado y qué respuestas se han encontrado, para que podamos identificar brechas o agujeros en este cuerpo de trabajo. |
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Intentar explicar los fenómenos que deseamos estudiar. |
Ahora intentamos formular una explicación de por qué ocurre el evento tal como lo hace. Esta explicación sistemática de un fenómeno es una teoría y nuestra predicción específica y comprobable es la hipótesis. Sabremos si nuestra teoría es correcta porque hemos formulado una hipótesis que ahora podemos probar. |
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Probar la hipótesis. |
No hace falta decir que si no podemos probar nuestra hipótesis, entonces no podemos mostrar si nuestra predicción es correcta o no. Nuestro plan de acción de cómo vamos a hacer pruebas de la hipótesis se llama nuestro diseño de investigación. En la etapa de planeación, seleccionaremos el método de investigación adecuado para responder a nuestra pregunta/probar nuestra hipótesis. |
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Interpretar los resultados. |
Con nuestro estudio de investigación realizado, ahora examinamos los datos para ver si existe el patrón que predijimos. Necesitamos ver si se puede hacer una declaración de causa y efecto, asumiendo que nuestro método permite esta inferencia. Más sobre esto en la Sección 2.3. Por ahora, es fundamental saber que las estadísticas tienen dos formas. En primer lugar, existen estadísticas descriptivas que proporcionan un medio para resumir o describir los datos y presentar los datos en una forma utilizable. Es probable que haya oído hablar de la media o la media, la mediana y el modo. Junto con la desviación estándar y varianza, estas son formas de describir nuestros datos. En segundo lugar, existen estadísticas inferenciales que permiten el análisis de dos o más conjuntos de datos numéricos para determinar la significancia estadística de los resultados. La importancia es una indicación de cuán seguros estamos de que nuestros resultados se deben a nuestra manipulación o diseño y no al azar. |
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Saque conclusiones cuidadosamente. |
Necesitamos interpretar nuestros resultados con precisión y no exagerar nuestros hallazgos. Para ello, necesitamos ser conscientes de nuestros sesgos y evitar el razonamiento emocional para que no nublen nuestro juicio. ¿Cómo es así? En nuestro esfuerzo por evitar que un niño se involucre en un comportamiento autolesivo que podría causar daños sustanciales o incluso la muerte, podríamos exagerar el éxito de nuestro método de tratamiento. |
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Comunicar nuestros hallazgos a la comunidad científica más amplia. |
Una vez que hayamos decidido si nuestra hipótesis era correcta o no, necesitamos compartir esta información con otros para que puedan comentar críticamente nuestra metodología, análisis estadísticos y conclusiones. Compartir también permite la replicación o repetición del estudio para confirmar sus resultados. La comunicación se realiza a través de revistas científicas, conferencias o boletines publicados por muchas de las organizaciones mencionadas en el Módulo 1.6. |
La ciencia tiene en su raíz tres rasgos cardinales que veremos jugar una y otra vez a lo largo de este libro. Ellos son:
- Observación — Para conocer el mundo que nos rodea, tenemos que poder verlo de primera mano. Cuando un trastorno mental aflige a un individuo, podemos verlo a través de su comportamiento manifiesto. Un individuo con depresión puede retirarse de las actividades que disfruta, aquellos con trastorno de ansiedad social evitarán situaciones sociales, las personas con esquizofrenia pueden expresar preocupación por ser vigiladas por el gobierno, y las personas con trastorno de personalidad dependiente pueden dejar decisiones importantes en manos de confianza compañeros. En estos ejemplos y en muchos otros, los comportamientos que nos llevan a un diagnóstico de un trastorno específico pueden ser fácilmente observados por el clínico, el paciente, y/o familiares y amigos.
- Experimentación — Para poder hacer declaraciones causales o de causa y efecto, debemos aislar variables. Debemos manipular una variable y ver el efecto de hacerlo sobre otra variable. Digamos que queremos saber si un nuevo tratamiento para el trastorno bipolar es tan efectivo como los tratamientos existentes, o lo que es más importante, mejor. Se podría diseñar un estudio con tres grupos de pacientes bipolares. Un grupo no recibiría tratamiento y serviría como grupo control. Un segundo grupo recibiría un tratamiento existente y probado y también sería considerado un grupo control. Finalmente, el tercer grupo recibiría el nuevo tratamiento y sería el grupo experimental. Lo que estamos manipulando es qué tratamiento reciben los grupos: ningún tratamiento, el tratamiento más antiguo y el tratamiento más nuevo. Los dos primeros grupos sirven como controles ya que ya sabemos qué esperar de sus resultados. No debe haber cambios en los síntomas del trastorno bipolar en el grupo sin tratamiento, una reducción general de los síntomas para el grupo de tratamiento de mayor edad y el mismo o mejor rendimiento para el grupo de tratamiento más reciente. Siempre y cuando los pacientes en el grupo de tratamiento más reciente no tengan un desempeño peor que sus contrapartes de tratamiento mayores, podemos decir que el nuevo medicamento es un éxito. Quizás te preguntes por qué nos entusiasmaríamos con que el rendimiento del nuevo medicamento sea el mismo que el viejo medicamento. ¿Realmente ofrece algún beneficio adicional? En cuanto a una reducción de síntomas, quizá no, pero podría costar menos dinero que el medicamento más antiguo y eso sería de valor para los pacientes.
- Medición — ¿Cómo sabemos que el nuevo medicamento ha funcionado? Simplemente, podemos medir los síntomas del trastorno bipolar de la persona antes de que se implementara cualquier tratamiento, y luego nuevamente una vez que el tratamiento haya seguido su curso. Este diseño pre-post test es típico en estudios de drogas.
Métodos de investigación
El paso 3 llamó al científico a probar su hipótesis. La psicología como disciplina utiliza cinco diseños principales de investigación. Ellos son:
1.5.2.1. Observación naturalista y de laboratorio. En términos de observación naturalista, el científico estudia el comportamiento humano o animal en su entorno natural, que podría incluir el hogar, la escuela o un bosque. El investigador cuenta, mide y califica el comportamiento de manera sistemática y, a veces, utiliza múltiples jueces para garantizar la precisión en la forma en que se mide el comportamiento. La ventaja de este método es que se ve el comportamiento tal como sucede, y el experimentador no contamina los datos. La desventaja es que podría tomar mucho tiempo para que se produzca el comportamiento, y si se detecta al investigador, entonces esto puede influir en el comportamiento de los que están siendo observados.
La observación de laboratorio implica observar a personas o animales en un entorno de laboratorio. Es posible que el investigador quiera saber más sobre las interacciones entre padres e hijos, y así, trae a una madre y a su hijo al laboratorio para participar en tareas planificadas previamente, como jugar con juguetes, comer o que la madre salga de la habitación por un corto tiempo. La ventaja de este método sobre el método naturalista es que el experimentador puede utilizar equipos sofisticados para grabar la sesión y examinarla posteriormente. El problema es que como los sujetos saben que el experimentador los está observando, su comportamiento podría volverse artificial. La observación clínica es un método de investigación comúnmente empleado para estudiar la psicopatología; hablaremos de ello más a lo largo de este libro.
1.5.2.2. Estudios de casos. La psicología también puede utilizar una descripción detallada de una persona o un grupo pequeño basada en una observación cuidadosa. Este fue el enfoque que tomó el fundador del psicoanálisis, Sigmund Freud, para desarrollar sus teorías. La ventaja de este método es que se llega a una descripción detallada del comportamiento investigado, pero la desventaja es que los hallazgos pueden ser poco representativos de la población más grande, y por lo tanto, carecer de generalizabilidad. De nuevo, ten en cuenta que estás estudiando a una persona o a un grupo minúsculo. ¿Posiblemente puedas sacar conclusiones sobre todas las personas de una sola persona, o incluso cinco o diez? El otro tema es que el estudio de caso está sujeto al sesgo investigador en cuanto a lo que se incluye en la narrativa final y lo que se deja fuera. A pesar de estas limitaciones, los estudios de caso pueden llevarnos a ideas novedosas sobre la causa del comportamiento anormal y ayudarnos a estudiar condiciones inusuales que ocurren con demasiada poca frecuencia para analizarlas con grandes tamaños de muestra y de manera sistemática.
1.5.2.3. Encuestas/Datos de Autoreporte. Este es un cuestionario que consiste en al menos una escala con algunas preguntas utilizadas para evaluar un constructo psicológico de interés como el estilo de crianza, depresión, locus de control o comportamiento de búsqueda de sensaciones. Se puede administrar por papel y lápiz o computadora. Las encuestas permiten la recolección de grandes cantidades de datos rápidamente, pero la encuesta real podría ser tediosa para el participante y la deseabilidad social, cuando un participante responde preguntas de manera deshonesta para que sean vistas de una manera más favorable, podría ser un problema. Por ejemplo, si estás preguntando a estudiantes de secundaria sobre su actividad sexual, es posible que no den respuestas genuinas por temor a que sus padres se enteren. Alternativamente, podría recopilar esta información a través de una entrevista de manera estructurada o no estructurada.
1.5.2.4. Investigación correlacional. Este método de investigación examina la relación entre dos variables o dos grupos de variables. Se deriva una medida numérica de la fuerza de esta relación, llamada coeficiente de correlación. Puede ir desde -1.00, una relación inversa perfecta en la que una variable sube a medida que la otra baja, hasta 0 indicando que no hay relación alguna, hasta +1.00 o una relación perfecta en la que a medida que una variable sube o baja también lo hace la otra. En términos de correlación negativa, podríamos decir que a medida que un padre se vuelve más rígido, controlador y frío, el apego del niño al padre disminuye. En contraste, a medida que un padre se vuelve más cálido, más amoroso y proporciona estructura, el niño se vuelve más apegado. La ventaja de la investigación correlacional es que se puede correlacionar cualquier cosa. La desventaja es que se puede correlacionar cualquier cosa, incluyendo variables que no tienen ninguna relación entre sí. Sí, esto es tanto una ventaja como una desventaja. Por ejemplo, podríamos correlacionar instancias de hacer sándwiches de mantequilla de maní y gelatina con alguien que nos atrae sentarse cerca de nosotros en el almuerzo. ¿Están los dos relacionados? No es probable, a menos que hagas un PB&J realmente bueno, pero entonces la persona probablemente solo esté interesada en ti por comida y no por compañerismo. El principal problema aquí es que la correlación no permite hacer una declaración causal.
Una forma especial de investigación correlacional es el estudio epidemiológico en el que se mide la prevalencia e incidencia de un trastorno en una población específica (Ver Sección 1.2 para conocer las definiciones).
1.5.2.5. Experimentos. Esta es una prueba controlada de una hipótesis en la que un investigador manipula una variable y mide su efecto sobre otra variable. La variable manipulada se llama la variable independiente (IV), y la que se mide se llama la variable dependiente (DV). En el ejemplo bajo Experimentación en la Sección 1.5.1, el tratamiento para el trastorno bipolar fue el IV, mientras que la intensidad real o número de síntomas sirven como DV. Una característica común de los experimentos es un grupo control que no recibe el tratamiento o no es manipulado y un grupo experimental que sí recibe el tratamiento o manipulación. Si el experimento incluye asignación aleatoria, los participantes tienen las mismas posibilidades de ser colocados en el grupo control o experimental. El grupo control permite al investigador (o profesor) hacer una comparación con el grupo experimental y hacer posible una declaración causal, y más fuerte. En nuestro experimento, el nuevo tratamiento debe mostrar una marcada reducción en la intensidad de los síntomas bipolares en comparación con el grupo que no recibe tratamiento, y realizar ya sea al mismo nivel que, o mejor que, el tratamiento anterior. Esta sería la hipótesis inicial hecha antes de iniciar el experimento.
En un estudio de drogas, para asegurar que las expectativas de los participantes no afecten los resultados finales al darle al investigador lo que está buscando (en nuestro ejemplo, los síntomas mejoran si el participante está recibiendo tratamiento o no), podríamos usar lo que se llama un placebo, o una píldora de azúcar hecha para lucir exactamente igual que la píldora que se le dio al grupo experimental. De esta manera, a todos los participantes se les da algo, pero no pueden averiguar qué es exactamente. Se podría decir que esto los mantiene honestos y permite que los resultados hablen por sí mismos.
Finalmente, el estudio de la enfermedad mental no siempre nos brinda una gran muestra de participantes para estudiar, por lo que tenemos que enfocarnos en un individuo utilizando un diseño experimental de una sola asignatura. Esto difiere de un estudio de caso en el gran número de estrategias disponibles para reducir posibles variables de confusión, o variables que originalmente no forman parte del diseño de la investigación sino que contribuyen a los resultados de manera significativa. Un tipo de diseño experimental de un solo sujeto es el diseño de inversión o ABAB. Kuttler, Myles y Carson (1998) utilizaron historias sociales para reducir el comportamiento de rabieta en dos entornos sociales en un estudiante de 12 años diagnosticado con autismo, síndrome X frágil y trastorno explosivo intermitente. Utilizando un diseño ABAB, encontraron que los precursores del comportamiento de rabieta disminuyeron cuando se disponía de las historias sociales (B) y aumentaron cuando se retiró la intervención (A). Un estudio más reciente (Balakrishnan & Alias, 2017) también estableció la utilidad de las historias sociales como una herramienta de aprendizaje social para niños con trastorno del espectro autista (TEA) utilizando un diseño ABAB. Durante la fase basal (A), se observó a los cuatro estudiantes participantes y los datos se registraron en un formulario de observación. Durante la fase de tratamiento (B), escucharon la historia social y los datos se registraron de la misma manera. Al concluir la primera B, los alumnos regresaron a A, a la que le siguieron una vez más la B y la lectura de la historia social. Una vez finalizada la segunda fase de tratamiento, se volvió a monitorear la participación para obtener el resultado. Todos los estudiantes mostraron mejoría durante las fases de tratamiento en términos del número de interacciones positivas entre pares, pero el número de interacciones disminuyó en ausencia de historias sociales. A partir de esto, los investigadores concluyeron que la historia social condujo al aumento de las interacciones positivas entre pares de niños con TEA.
1.5.2.6. Investigación multimétodo. Como has visto anteriormente, ningún método único por sí solo es perfecto. Todos tienen fortalezas y limitaciones. Como tal, para que el psicólogo proporcione la imagen más precisa de lo que está afectando el comportamiento o los procesos mentales, varios de estos enfoques suelen emplearse en diferentes etapas del estudio de investigación. A esto se le llama investigación multimétodo.
