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Tema: La ciencia de la psicología

Empirismo sistemático

Definición: El empirismo se refiere al aprendizaje basado en la observación. Los científicos aprenden sobre el mundo de manera sistemática, planificando, realizando, registrando y analizando cuidadosamente las observaciones del mismo.

Título del recurso (sitio web): ¿Qué es el empirismo? — Filosofía de 60 segundos

Enlace al recurso (sitio web): https://www.youtube.com/watch?v=FWiqrZhoZkQ

Descripción del recurso (sitio web): Una explicación del empirismo como posición dentro de la epistemología, un campo de la filosofía.

Pregunta empírica

Definición: Preguntas sobre la forma en que realmente es el mundo. Las preguntas empíricas pueden responderse a través de la observación sistemática.

Título del recurso (sitio web): Desarrollando un proyecto de investigación

Enlace al recurso (sitio web): https://www.youtube.com/watch?v=QauomrFcrXk

Descripción del recurso (sitio web): Un video para estudiantes sobre cómo desarrollar una pregunta de investigación para sus trabajos.

Conocimiento público

Definición: Una de las tres características fundamentales de la ciencia, junto con el empirismo sistemático y las preguntas empíricas. Los científicos publican su trabajo, generalmente en revistas profesionales. De esta manera sus resultados se convierten en conocimiento público.

Título del recurso (sitio web): “Psicología en el ojo público” y

“La investigación es financiada con fondos públicos, ¿por qué no está disponible públicamente?” — Charla TED de Erica Stone

Enlace al recurso (sitio web): http://www.apa.org/monitor/dec05/eye.aspx

https://www.ted.com/talks/erica_stone_academic_research_is_publicly_funded_why_isn_t_it_publicly_available

Descripción del recurso (sitio web): Un interesante artículo que proporciona una idea de diferentes aspectos del conocimiento público. La plática TED es una visión crítica sobre cómo funciona realmente el conocimiento público en EU hoy en día y algunos problemas que podrían existir. También ofrece una visión general de aspectos relacionados, el proceso de publicación, etc.

Pseudociencia

Definición: Actividades y creencias que sus proponentes afirman ser científicas —y pueden parecer científicas a primera vista— pero no lo son.

Título del recurso (sitio web): Karl Popper, Ciencia y Pseudociencia - Filosofía Crash Course

Enlace al recurso (sitio web): https://www.youtube.com/watch?v=-X8Xfl0JdTQ

Descripción del recurso (sitio web): Un interesante video (quizás algunos puntos discutibles) que utiliza las teorías de Freud y Einstein para ilustrar el concepto de pseudociencia.

Falsificabilidad

Definición: Todas las afirmaciones científicas deben ser falsificables. Esto quiere decir que deben expresarse de tal manera que existan observaciones que —si se hicieran— contabilizarían como pruebas contra la demanda.

Título del recurso: Falsificación de Karl Popper

Enlace al recurso (sitio web): https://www.youtube.com/watch?v=wf-sGqBsWv4

Descripción del recurso (sitio web): Otra breve descripción de la filosofía de Popper esta vez utilizando el marxismo como ejemplo de una pseudociencia.

Doctor en Filosofía

Definición: También llamado doctorado, doctorado que permite realizar investigaciones. La investigación psicológica suele ser realizada por personas con doctorados en Psicología.

Título del recurso (sitio web): “La guía animada para un doctorado” - YouTube

Enlace al recurso (sitio web): https://www.youtube.com/watch?v=We760YM5-iM

Descripción del recurso (sitio web): Una bonita animación para mostrar cuál podría ser el propósito de obtener un doctorado y qué lo distingue de otras titulaciones. La música en ella no es la mejor pero el video hace algunos buenos puntos.

Investigación básica

Definición: Investigación que se realiza principalmente con el propósito de lograr una comprensión más detallada y precisa del comportamiento humano, sin tratar necesariamente de abordar ningún problema práctico particular.

Título del recurso (sitio web): Temas actuales y nuevas direcciones en Psicología y Salud: Uniendo la investigación básica y aplicada para abordar los mecanismos subyacentes.

Enlace al recurso (sitio web): https://taylorlab.psych.ucla.edu/wp-content/uploads/sites/5/2014/10/2008_Bringing-Basic-and-Applied-Research-together-to-address-underlying-mechanisms.pdf

Descripción del recurso (sitio web): Este artículo explica lo importante que es para la investigación básica y aplicada, especialmente en los campos de la psicología clínica y relacionados con la salud.

Investigación aplicada

Definición: Investigación realizada con el fin de abordar un problema particular (ver también investigación básica).

Título del recurso (sitio web): Revista de Psicología Aplicada

Enlace al recurso (sitio web): http://www.apa.org/pubs/journals/apl/

Descripción del recurso (sitio web): Para tener una idea de lo amplio que es realmente el campo de la psicología aplicada, eche un vistazo a esta revista APA y tal vez lea algunos de los artículos disponibles en línea.

Psicología folclórica

Definición: Creencias comunes sobre el comportamiento, pensamientos y sentimientos de las personas que se basan en el sentido común y la intuición. Muchas de estas creencias son contrarias a la evidencia científica.

Título del recurso (sitio web): “Psicología Folclórica y Derecho Penal: Por qué necesitamos reemplazar la psicología folclórica por la ciencia del comportamiento”

Enlace al recurso (sitio web): http://proxygsu-gsw1.galileo.usg.edu...ive&scope=site

Descripción del recurso (sitio web): Este artículo demuestra lo común que sigue siendo el uso de la “psicología popular” en diversos campos de la psicología aplicada como el campo de la justicia penal. Propugna el escepticismo hacia las nociones de “sentido común” sobre por qué las personas cometen delitos. El autor también ofrece una explicación de cómo puede originarse alguna “psicología folclórica”.

Sesgo de confirmación

Definición: Tendencia a enfocarse en la evidencia que parece probar nuestras creencias ya poseídas mientras descontamos evidencias que desmentirían nuestras propias creencias.

Título del recurso (sitio web): New York Times: “No vas a cambiar de opinión”. Y “Por qué es tan difícil admitir que te equivocas”.

Enlace al recurso (sitio web): https://www.nytimes.com/2017/05/27/opinion/sunday/youre-not-going-to-change-your-mind.html

https://www.nytimes.com/2017/05/22/smarter-living/why-its-so-hard-to-admit-youre-wrong.html

Descripción del recurso (sitio web): Estos artículos bastante recientes (y ojalá imparciales) analizan críticamente el sesgo de confirmación y la relevancia que este concepto podría haber ganado en los debates políticos de hoy.

Escepticismo

Definición: Cuestionar las afirmaciones, considerar las alternativas y buscar pruebas en todas las direcciones, no solo pruebas de apoyo (ver también sesgo de confirmación). Centrándose en la evidencia empírica recolectada sistemáticamente.

Título del recurso (sitio web): “Escépticos y escepticismo”

Enlace al recurso (sitio web): https://www.theguardian.com/science/the-h-word/2012/nov/13/history-science

Descripción del recurso (sitio web): ¿Qué es el verdadero escepticismo? Un breve artículo del guardián que considera las diferencias entre el escepticismo que busca evidencia empírica y otras formas de escepticismo que no se basan en la evidencia.

Tolerancia a la incertidumbre

Definición: Dado que a menudo no hay evidencia suficiente para evaluar completamente una creencia o afirmación, los científicos necesitan cultivar una tolerancia a la incertidumbre y aceptar que hay muchas cosas que no conocen (todavía).

Título del recurso (website): Tolerancia a la ambigüedad en las organizaciones: aclaración definitiva y perspectivas sobre futuras investigaciones

Enlace al recurso (sitio web): https://doi.org/10.3389/fpsyg.2015.00344

Descripción del recurso (sitio web): Puedes descargar el artículo bajo este enlace. Analiza la tolerancia a la incertidumbre (o ambigüedad) desde diversas perspectivas. La tolerancia a la incertidumbre no es solo algo que los investigadores necesitan para trabajar con éxito, también es un tema importante en salud mental y psicología organizacional.

Práctica clínica de la psicología

Definición: La aplicación de la investigación científica para el diagnóstico y tratamiento de trastornos psicológicos y problemas relacionados.

Título del recurso (sitio web): “Una Carrera en Psicología Clínica o Consejería” y “Lo que necesitas saber para obtener una licencia”

Enlace al recurso (sitio web): http://www.apa.org/action/science/clinical/education-training.aspx

http://www.apa.org/gradpsych/2004/01/get-licensed.aspx

Descripción del recurso (sitio web): Cualquier persona interesada en una carrera como psicólogo clínico o consejero podría beneficiarse de la lectura de estos. La APA tiene información en su página web sobre qué tipo de trabajos puedes realizar como psicólogo clínico, cómo llegar y cómo convertirte en psicólogo licenciado.

Tratamiento empíricamente apoyado

Definición: Un tratamiento que ha sido estudiado científicamente y que se ha demostrado que resulta en una mejoría mayor que la ausencia de tratamiento, un placebo o algún tratamiento alternativo.

Título del recurso (sitio web): ¿Cómo encuentro un buen terapeuta?

Enlace al recurso (sitio web): http://www.apa.org/ptsd-guideline/patients-and-families/finding-good-therapist.aspx

Descripción del recurso (sitio web): La APA recomienda a los clientes que solo usen terapeutas que estén familiarizados y usen un tratamiento basado en evidencia.

Tema: Primeros pasos en la investigación

Variable

Definición: Cantidad o calidad que varía según las personas o situaciones. Las preguntas de investigación en psicología son sobre variables.

Título del recurso (sitio web): Experimentos explicados: ¡Claro y simple! Aprende los conceptos básicos

Enlace al recurso (sitio web): https://www.youtube.com/watch?v=tK2mBsSb3uw

Descripción del recurso (sitio web): Este video explica la forma básica en que funcionan los experimentos. Utiliza como ejemplo un experimento biológico sobre plantas.

Variable cuantitativa

Definición: Una calidad, como la altura, que normalmente se mide asignando un número a cada individuo.

Título del recurso (sitio web): Episodio 3: Identificación de variables cualitativas y cuantitativas

Enlace al recurso (sitio web): https://www.youtube.com/watch?v=4K9PVYqiA4c

Descripción del recurso (sitio web): Este es un video de una clase de estadísticas empresariales. Compara variables cualitativas (o categóricas) con cuantitativas.

Variable categórica

Definición: Una cualidad, como sexo, ocupación o nacionalidad. Normalmente se mide asignando una etiqueta de categoría a cada individuo.

Título del recurso (sitio web): Estadísticas 101: Describiendo una variable categórica

Enlace al recurso (sitio web): https://www.youtube.com/watch?v=vrWYw8d2830&list=PLIeGtxpvyG-K82r1fgL-DO1xKg133PXKh

Descripción del recurso (sitio web): Este es un gran canal de youtube (Brandon Foltz) con muchos videos sobre estadísticas que podrían ser útiles para los estudiantes.

Población

Definición: Un grupo numeroso de personas, como adolescentes estadounidenses, deportistas profesionales o simplemente todos. Los investigadores sacan conclusiones sobre la población que les interesa al estudiar una muestra más pequeña de esa población.

Título del recurso (sitio web): Censo de Estados Unidos: Reloj de Población

Enlace al recurso (sitio web): https://www.census.gov/popclock/

Descripción del recurso (sitio web): Las poblaciones cambian constantemente. Se podría estudiar a toda la población mundial o sólo a las hembras americanas entre los 20 y los 40 años. Hay infinitas posibilidades de definir una población a estudiar.

Muestra

Definición: Un subconjunto más pequeño de una población que es más fácil de estudiar que toda la población pero que permite al investigador generalizar sus hallazgos a la población.

Título del recurso (sitio web): Brett Hennig: “¿Qué es lo que reemplazamos a los políticos por personas seleccionadas al azar?”

Enlace al recurso (sitio web): https://www.ted.com/talks/brett_hennig_what_if_we_replaced_politicians_with_randomly_selected_people

Descripción del recurso (sitio web): Este tipo no es psicólogo, sino que habla de la idea de una muestra aleatoria representativa de la población. El hecho de que hable de esto en el contexto de la política podría estar un poco alejado pero es bastante interesante.

Definición operativa

Definición: Una definición de la variable en términos de cómo se va a medir precisamente.

Título del recurso (sitio web): Investigación psicológica - Crash Course Psychology #2

Enlace al recurso (sitio web): https://www.youtube.com/watch?v=hFV71QPvX2I

Descripción del recurso (sitio web): Un panorama más general de la investigación y experimentación psicológica que incluye una buena explicación de cómo se operacionalizan las preguntas.

Relación estadística

Definición: Existe una relación estadística entre dos variables cuando el puntaje promedio en una difiere sistemáticamente entre los niveles de la otra. Las dos formas de relaciones estadísticas son diferencias entre grupos y correlaciones entre variables cuantitativas.

Título del recurso (sitio web): Estadística 101: Entendiendo la covarianza

Enlace al recurso (sitio web): https://www.youtube.com/watch?v=xGbpuFNR1ME&index=6&list=PLIeGtxpvyG-JMH5fGDWhtniyET88Mexcw

Descripción del recurso (sitio web): Este video también es del canal de youtube de Brandon Foltz (ver variable categórica) y se enfoca en explicar la covarianza y correlación.

Gráfico de barras

Definición: La información sobre las diferencias entre grupos se presenta mejor en un gráfico de barras, donde las alturas de las barras representan las medias del grupo.

Título del recurso (sitio web): Lectura de ejemplos de gráficos de barras | Medición y datos | Matemáticas tempranas | Khan Academy

Enlace al recurso (sitio web): https://www.youtube.com/watch?v=OmLl6pkvV-I

Descripción del recurso (sitio web): Una simple demostración de cómo funciona un gráfico de barras. El video es para niños pero podría ser una buena reseña.

Gráfica de dispersión

Definición: Las correlaciones entre variables cuantitativas a menudo se presentan mediante diagramas de dispersión. Cada eje representa una de las variables. Cada punto representa la puntuación de una persona en ambas variables. Teniendo en cuenta todos los puntos podemos ver qué relación existe entre las dos variables.

Título del recurso (sitio web): Linealidad, fuerza y dirección de la relación bivariada

Enlace al recurso (sitio web): https://www.youtube.com/watch?v=30LcZqRfPRY

Descripción del recurso (sitio web): Otro video de Khan Academy que muestra diferentes diagramas de dispersión y explica diferentes relaciones estadísticas.

Relación positiva

Definición: En una relación positiva, las puntuaciones más altas en una variable tienden a asociarse con puntuaciones más altas en la otra.

Título del recurso (sitio web): Estadísticas 101: Entendiendo la correlación — Brandon Foltz

Enlace al recurso (sitio web): https://www.youtube.com/watch?v=4EXNedimDMs

Descripción del recurso (sitio web): Compara este video con el de relaciones estadísticas. Demuestra los diferentes tipos de correlación en una gráfica de dispersión.

Relación negativa

Definición: Las puntuaciones más altas en una variable tienden a asociarse con puntuaciones más bajas en la otra.

Recurso: referirse a Scatterplot, relación positiva y r video de Pearson

Concepto: r de Pearson

Definición: El estadístico que se utiliza típicamente para medir la fuerza de una correlación entre variables cuantitativas. r = 0 significa que no hay correlación, r = -1 representa la relación negativa más fuerte posible, r = 1 para la relación positiva más fuerte posible.

Título del recurso (sitio web): El coeficiente de correlación - Explicado en tres pasos

Enlace al recurso (sitio web): https://www.youtube.com/watch?v=ugd4k3dC_8Y

Descripción del recurso (sitio web): Una explicación de 7 minutos, muy útil.

Variable independiente

Definición: Cuando existe una relación causal entre dos variables, la variable que se piensa que es la causa se denomina variable independiente (a menudo llamada X).

Título del recurso (sitio web): Variables independientes y dependientes - Introducción a la Psicología

Enlace al recurso (sitio web): https://www.youtube.com/watch?v=DaEvBlrvTmw

Descripción del recurso (sitio web): El video explica cómo funcionan los estudios experimentales y utiliza una mnemotécnica para explicar la diferencia entre la variable independiente y la dependiente.

Variable dependiente

Definición: La variable (a menudo llamada Y para abreviar) que se piensa que es causada por la variable independiente.

Recurso (sitio web): ver videos sobre variables y variables independientes

Problema de direccionalidad

Definición: Dos variables, X e Y, pueden relacionarse estadísticamente porque X causa Y o porque Y causa X. Sin evidencia experimental no hay manera de decir qué causa qué.

Título del recurso (sitio web): Correlación y causalidad | Estudios estadísticos | Probabilidad y estadística | Khan Academy

Enlace al recurso (sitio web): https://www.youtube.com/watch?v=ROpbdO-gRUo

Descripción del recurso (sitio web): El video primero explica la diferencia entre causalidad y correlación, luego ilustra la direccionalidad y los problemas de la tercera variable. Utiliza un artículo en web-md como ejemplo de cómo un estudio puede ser malinterpretado para implicar causalidad.

Problema de tercera variable

Definición: Dos variables, X e Y, pueden estar estadísticamente relacionadas no porque X cause Y, o Y cause X, sino porque una tercera variable, Z, causa tanto X como Y.

Título del recurso (sitio web): Correlación y causalidad | Estudios estadísticos | Probabilidad y estadística | Khan Academy

Enlace al recurso (sitio web): https://www.youtube.com/watch?v=ROpbdO-gRUo

Descripción del recurso (sitio web): ver problema de direccionalidad

Experimento

Definición: Estudio en el que el investigador manipula la variable independiente. La forma más efectiva de abordar la direccionalidad y el problema de la tercera variable.

Título del recurso (sitio web): Investigación psicológica - Crash Course Psychology #2

Enlace al recurso (sitio web): https://www.youtube.com/watch?v=hFV71QPvX2I&t=284s

Descripción del recurso (sitio web): Este es un video más entretenido, menos serio que otros que utiliza algunos ejemplos extraños. Se habla de la investigación psicológica en general, de las diferencias entre causalidad y correlación y por supuesto, de experimentos.

Interesante

Definición: ¿Es una pregunta de investigación interesante para el público en general y la comunidad científica en lugar de solo la propia investigadora? Este es el caso cuando la respuesta está en duda, tiene importantes implicaciones prácticas y llena un vacío en la literatura de investigación.

Título del recurso (sitio web): Evaluar preguntas de investigación

Enlace al recurso (sitio web): https://course.oeru.org/research-methods/modules-1-3/module-1-introduction/evaluating-research-questions/

Descripción del recurso (sitio web): ¿Qué hace que una pregunta de investigación sea interesante y factible?

Factibilidad

Definición: La viabilidad de responder con éxito a la pregunta es un criterio importante para evaluar las preguntas de investigación. La viabilidad se ve afectada por el tiempo, el dinero, el equipo y la experiencia disponibles. Básicamente, sería muy inviable un experimento que requiera de una nave espacial o de millones de participantes.

Recurso: see interestness

Revistas profesionales

Definición: Publicaciones periódicas que publican artículos originales de investigación. Por lo general, se publican mensualmente o trimestralmente, cada número contiene varios artículos.

Título del recurso (sitio web): Examinar revistas por título

Enlace al recurso (sitio web): http://www.apa.org/pubs/journals/browse.aspx?query=subject&type=journal

Descripción del recurso (sitio web): Existe una gran diversidad de revistas profesionales en Psicología. Este sitio web puede darte una primera impresión de lo que hay ahí fuera.

Informe de investigación empírica

Definición: Uno de los dos tipos básicos de artículos que suelen publicarse en revistas profesionales. Describen uno o más estudios empíricos nuevos realizados por el autor. Introducen una pregunta de investigación, explican por qué es interesante, revisan investigaciones previas, describen su método y resultados y sacan sus conclusiones.

Título del recurso (sitio web): Condición
mental y especificidad de los trastornos mentales en un grupo de trabajadores del sur de Polonia: un informe de investigación

Enlace al recurso (sitio web): http://proxygsu-gsw1.galileo.usg.edu/login?url=http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=mnh&AN=29093580&site=eds-live&scope=site

Descripción del recurso (sitio web): Puedes elegir cualquier tema psicológico (por ejemplo un grupo de trastornos clínicos como los trastornos psicóticos) y encontrar un ejemplo de cada tipo de artículo académico al respecto. El enlace anterior es un informe de investigación empírica, los siguientes enlaces serán otro tipo de artículos o libros que traten también del tema de la psicosis.

Artículo de revisión

Definición: Junto con los informes de investigación, uno de los dos tipos básicos de artículos típicamente publicados en revistas profesionales. Resumen investigaciones previamente publicadas sobre un tema y suelen presentar nuevas formas de organizar o explicar los resultados.

Título del recurso (sitio web): La adversidad social en la etiología de la psicosis: una revisión de la evidencia.

Enlace al recurso (sitio web): http://proxygsu-gsw1.galileo.usg.edu/login?url=http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=fth&AN=113940112&site=eds-live&scope=site

Descripción del recurso (sitio web): Esta revisión resume la literatura que apunta hacia eventos adversos de la vida como trauma, pérdida y estrés como algunas de las principales causas de psicosis. Se trata de un artículo de revisión típico ya que suelen aparecer en revistas académicas. Resume la evidencia y saca sus propias conclusiones que contradicen algunos puntos de vista tradicionalmente sostenidos, por ejemplo, la idea de que la esquizofrenia es una enfermedad neurológica de origen genético.

Artículo teórico

Definición: Un tipo de artículo de revisión que se dedica principalmente a presentar una nueva teoría suele denominarse artículo teórico.

Título del recurso (sitio web): “Psicosis, Trauma y Vida Mental Ordinaria”

Enlace al recurso (sitio web): http://proxygsu-gsw1.galileo.usg.edu/login?url=http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=fth&AN=113940113&site=eds-live&scope=site

Descripción del recurso (sitio web): Un interesante artículo del mismo número de 2016 del American Journal of Psychotherapy en el que se encontró el artículo de revisión. Aparte del interesante contenido, puede servir como ejemplo de un artículo teórico en una revista profesional. La teoría que aquí se presenta está fuertemente influenciada por el psicoanálisis, por lo que puede no proporcionar el ejemplo más empírico de todos, pero presenta una teoría razonable, no obstante.

Libro erudito

Definición: Libros escritos por investigadores y practicantes principalmente para su uso por otros investigadores y practicantes.

Título del recurso (sitio web): Cómo encontrar libros académicos

Enlace al recurso (sitio web): https://www.youtube.com/watch?v=Z0fBYNW32pE

Descripción del recurso (sitio web): Esto es realmente útil porque explica cómo determinar si un libro es una fuente académica o no.

Monografía

Definición: Un tipo de libro académico que es escrito por un solo autor o un pequeño grupo de autores. Por lo general, da una presentación coherente de un tema muy similar a un artículo de revisión extendido.

Título del recurso (sitio web): ¿Qué es una Monografía?

Enlace al recurso (sitio web): https://www.youtube.com/watch?v=JEip9_ulE18

Descripción del recurso (sitio web): Un editor explica qué es una monografía. Específicamente distingue monografías de libros de texto.

Volúmenes editados: Definición: Otro tipo de libro académico. Los volúmenes editados tienen un editor o un pequeño grupo de editores que reclutan a muchos autores para escribir capítulos separados sobre diferentes aspectos del mismo tema. No es inusual que cada capítulo tome una perspectiva diferente o incluso que los autores no estén de acuerdo entre sí.

PsycInfo

Definición: Una base de datos integral producida por la APA que abarca la literatura de investigación en Psicología. Está disponible en la mayoría de las bibliotecas universitarias y abarca miles de revistas profesionales y libros académicos que se remontan a más de 100 años atrás.

Título del recurso (sitio web): PsycInfo

Enlace al recurso (sitio web): http://www.apa.org/pubs/databases/psycinfo/index.aspx

Descripción del recurso (sitio web): Eche un vistazo más de cerca a los millones de artículos que PsycINFO tiene para ofrecer.

Tema: Ética de la investigación

Ética

Título del recurso (sitio web): “La ética en la investigación en psicología” y “La confianza en la investigación — la ética de la producción del conocimiento | Garry Gray | TEDxVictoria”

Enlace al recurso (sitio web): https://www.youtube.com/watch?v=PkaJbMH6ZpQ

https://www.youtube.com/watch?v=JSV4VZ8gdUQ

Descripción del recurso (sitio web): Se trata de una charla impartida por un profesor de la India sobre la ética de la investigación en psicología. Su perspectiva internacional sobre el tema podría ser valiosa. El segundo video es una plática TEDx que ofrece una visión crítica de la ética en la ciencia contemporánea.

Confederado

Título del recurso (sitio web): “Los peligros de usar confederados de estudio”

Enlace al recurso (sitio web): https://psmag.com/social-justice/youre-a-bad-actor-phd-student

Descripción del recurso (sitio web): En este artículo, Rick Paulas ofrece un pensamiento crítico sobre el uso de confederados en experimentos de Psicología.

Autonomía

Título del recurso (sitio web): Ética de la investigación

Enlace al recurso (sitio web): https://depts.washington.edu/bioethx/topics/resrch.html

Descripción del recurso (sitio web): En el sitio web de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington se puede leer sobre la autonomía y otros principios éticos de la ética de la investigación. El sitio también da una revisión rápida de los importantes códigos de ética histórica como el código de Nuremberg y el Informe Belmont.

Consentimiento informado

Título del recurso (sitio web): “Qué es el consentimiento confirmado. Adulto”

Enlace al recurso (sitio web): https://www.youtube.com/watch?v=OrAA9Lq9xKU

Descripción del recurso (sitio web): Este video recorre todos los pasos del proceso de consentimiento informado.

Privacidad

Título del recurso (sitio web): Privacidad y confidencialidad

Enlace al recurso (sitio web): https://www.research.uci.edu/compliance/human-research-protections/researchers/privacy-and-confidentiality.html

Descripción del recurso (sitio web): La Universidad de California, Irvine, tiene cierta información sobre privacidad y confidencialidad en la investigación en sus sitios web.

Confidencialidad: Recurso: see privacy

Código de Núremberg

Título del recurso (sitio web): “El código de Nuremberg” y

“Los Juicios de Nuremberg | PBS American Experience | Documental 2018”

Enlace al recurso (sitio web): history.nih.gov/research/downloads/nuremberg.pdf

https://www.youtube.com/watch?v=k-b14ZyU1vI

Descripción del recurso (sitio web): Lee el código completo (1 página) de Nuremberg aquí.

En youtube se puede encontrar un documental de PBS razonablemente exacto para proporcionar algún contexto histórico.

Declaración de Helsinki

Título del recurso (sitio web): Principios éticos para la investigación médica que involucra a sujetos humanos

Enlace al recurso (sitio web): https://www.wma.net/policies-post/wma-declaration-of-helsinki-ethical-principles-for-medical-research-involving-human-subjects/

Descripción del recurso (sitio web): Echa un vistazo a la declaración completa de Helsinki aquí.

Protocolo

Título del recurso (sitio web): Formato recomendado para un protocolo de investigación

Enlace al recurso (sitio web): www.who.int/rpc/research_ethics/format_rp/es/

Descripción del recurso (sitio web): La OMS (Organización Mundial de la Salud) recomienda cierto formato para ser utilizado para protocolo de investigación. Este enlace puede dar una idea de lo que pertenece en un protocolo de investigación.

Informe Belmont

Título del recurso (sitio web): Leer el informe Belmont

Enlace al recurso (sitio web): https://www.hhs.gov/ohrp/regulations-and-policy/belmont-report/read-the-belmont-report/index.html

Descripción del recurso (sitio web):

Política Federal para la Protección de Sujetos Humanos

Título del recurso (sitio web): Política básica del HHS para la protección de sujetos de investigación humana

Enlace al recurso (sitio web): https://www.hhs.gov/ohrp/regulations-and-policy/regulations/45-cfr-46/index.html

Descripción del recurso (sitio web): Lea la política completa en el sitio web del departamento de Salud y Servicios Humanos de Estados Unidos.

Junta de Revisión Institucional (IRB)

Título del recurso (sitio web): “Equilibrar el riesgo y la investigación” y

Enlace al recurso (sitio web): http://www.apa.org/gradpsych/2007/09/cover-balancing.aspx

Descripción del recurso (sitio web): Un artículo sobre los desafíos de mantener los estándares necesarios para proteger a los sujetos sin sofocar la investigación.

Investigación exenta

Título del recurso (sitio web): Investigadores y reguladores establecen pautas para el riesgo de investigación

Enlace al recurso (sitio web): http://www.apa.org/monitor/julaug05/risk.aspx

Descripción del recurso (sitio web): La APA cuenta con lineamientos oficiales sobre lo que constituye investigación en riesgo, riesgo mínimo o exenta.

Investigación de riesgo mínimo

Título del recurso (sitio web): Investigadores y reguladores establecen pautas para el riesgo de investigación

Enlace al recurso (sitio web): http://www.apa.org/monitor/julaug05/risk.aspx

Descripción del recurso (sitio web): ver investigación exenta

Investigación en riesgo: Recurso: ver investigación exenta. Para ejemplos de lo que se considera investigación en riesgo, revise experimentos como el experimento de la prisión de Stanford, o el estudio de obediencia de Stanley Milgram (ver engaño), que muy probablemente no sería aprobado por ningún IRB hoy en día.

Código de Ética APA

Título del recurso (sitio web): El código de ética de la APA

Enlace al recurso (sitio web): http://www.apa.org/ethics/code/index.aspx

Descripción del recurso (sitio web): Obtenga el código de ética completo y artículos relacionados bajo este enlace.

Formulario de consentimiento

Título del recurso (sitio web): Formulario de consentimiento informado (muestra)

Enlace al recurso (sitio web): https://psychology.illinoisstate.edu/Research/files/informedconsent.pdf

Descripción del recurso (sitio web): Esta es la plantilla que la Universidad Estatal de Illinois recomienda que los investigadores usen para sus estudios.

Engaño

Título del recurso (sitio web): “Estudio de Obediencia Milgram”

Enlace al recurso (sitio web): https://www.youtube.com/watch?v=W147ybOdgpE

Descripción del recurso (sitio web): El ejemplo más infame de engaño de la psicología en un experimento. El video puede ser un poco perturbador para algunos ya que contiene imágenes originales del experimento.

Debriefing

Título del recurso (sitio web): RONDAS DE ÉTICA: Leer más profundamente el Código Ético

Enlace al recurso (sitio web): http://www.apa.org/monitor/2009/04/ethics.aspx

Descripción del recurso (sitio web): Lea este artículo también sobre el código de ética APA y el engaño. Entra en algunos detalles interesantes sobre la ética de la investigación y explica los principios detrás del código de ética APA.

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Tema: Teoría en Psicología

Fenómeno: Un fenómeno es un resultado general que se ha observado de manera confiable en la investigación empírica sistemática. En esencia, es una respuesta establecida a una pregunta de investigación.

Replicación

Replicar un estudio significa realizarlo de nuevo, ya sea exactamente como se realizó originalmente o con modificaciones, para asegurarse de que produce los mismos resultados

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=lvw4HBl8Lyo

Título del recurso: Ciencia 101: Los fundamentos de la reproducibilidad/replicabilidad

Descripción del recurso: Brian Nosek, profesor de psicología de la Universidad de Virginia, explica los términos replicabilidad y reproducibilidad.

Teoría

Una teoría es una explicación o interpretación coherente de uno o más fenómenos. Si bien las teorías pueden tomar diversas formas, una cosa que tienen en común es que van más allá de los fenómenos que explican al incluir variables, estructuras, procesos, funciones, u principios organizativos que no han sido observados directamente.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=XsmPgtBgKOY

Título del recurso: Alfabetización científica: Teoría vs Hipótesis

Descripción del recurso: Este video ayuda a entender la diferencia entre teorías e hipótesis en menos de dos minutos.

Perspectiva: Más general que una teoría, una perspectiva es un enfoque amplio para explicar e interpretar fenómenos.

Modelo: Un modelo es una explicación o interpretación precisa de un fenómeno específico. A menudo se expresa en términos de ecuaciones, programas de computadora o estructuras y procesos biológicos.

Hipótesis

Este término se refiere más comúnmente a una predicción sobre un nuevo fenómeno basado en una teoría.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=DRDhDo2dDtg

Título del recurso: Hipótesis vs Teoría — Introducción a la Psicología

Descripción del recurso: Este es otro video realmente corto (30 segundos) sobre hipótesis y teorías. Todavía vale la pena verlo ya que explica las cosas de manera diferente al video anterior.

Parsimonia

El principio de parsimonia sostiene que una teoría debe incluir sólo tantos conceptos como sean necesarios para explicar o interpretar los fenómenos de interés. Las teorías más parsimoniosas organizan los fenómenos de manera más eficiente que las teorías más complejas y menos parsimoniosas. Los científicos generalmente siguen este principio a la hora de elegir entre teorías.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=YQ1qvuioRlk

Título del recurso: ¿Qué es la navaja de Occam? (¡Ley de Parsimonia!)

Descripción del recurso: Este video realmente explica la parsimonia en el contexto de la física y la astronomía. Proporciona alguna perspectiva sobre la importancia de la parsimonia en toda la ciencia, no solo en la psicología. Se utiliza como ejemplo, cómo se adoptó el modelo heliocéntrico del sistema solar en lugar del modelo geocéntrico.

Formalidad: El grado en que los componentes de la teoría y las relaciones entre ellos se especifican de manera clara y detallada. Las teorías psicológicas varían ampliamente en su formalidad.

Alcance: El número y diversidad de los fenómenos que una teoría psicológica determinada intenta explicar o interpretar. Las teorías psicológicas varían ampliamente en su alcance.

Aproximación teórica: Además de variar en formalidad y alcance, las teorías psicológicas varían en los tipos de enfoques teóricos a partir de los que se construyen. Algunos enfoques incluyen, teorías funcionales o mecanicistas, teorías estatales y tipologías.

Teoría funcional: Las teorías funcionales explican los fenómenos psicológicos en términos de su función o propósito.

Teoría mecanicista

Las teorías mecanicistas se enfocan en variables, estructuras y procesos específicos, y cómo interactúan para producir los fenómenos que se están estudiando.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=wP3Sa_evVxU

Título del recurso: Episode 6 Descartes

Descripción del recurso: Esto es parte de una serie de videos mencionada anteriormente sobre “Las raíces filosóficas de la psicología”. Todos los videos son interesantes de ver (y usan música muy agradable) pero este se centra específicamente en las teorías mecanicistas.

Teoría del Estado

Las teorías escénicas identifican una serie de etapas por las que pasan las personas a medida que se desarrollan o se adaptan a su entorno. Las famosas teorías de este tipo incluyen la jerarquía de necesidades de Abraham Maslow y la teoría del desarrollo cognitivo de Jean Piaget.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=Jt3-PIC2nCs

Título del recurso: Las etapas del desarrollo cognitivo de Piaget | Procesando el medio ambiente | MCAT | Khan Academy

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=aYCBdZLCDBQ

Título del recurso: 8 Etapas de Desarrollo por Erik Erikson

Descripción del recurso: Los videos anteriores representan dos ejemplos de teorías estatales; las teorías del desarrollo de Jean Piaget y Erik Erikson.

Tipología: Las tipologías proporcionan organización al categorizar a las personas o comportamientos en distintos tipos. Los ejemplos incluyen teorías que categorizan tipos de emociones, personalidades o inteligencia.

Método hipotético-deductivo

Esta es la forma principal en que los investigadores científicos utilizan las teorías. Comienzan con un conjunto de fenómenos y o bien construyen una teoría para explicarlos o interpretarlos o eligen una teoría existente con la que trabajar. Luego generan una hipótesis que debe confirmarse que la teoría es cierta. Realizan un estudio empírico para probar su hipótesis y reevaluar la teoría a la luz de los resultados.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=ATU27c4crq4

Título del recurso: Metodología científica: El método hipotético-deductivo

Descripción del recurso: Una conferencia de media hora bastante desafiante sobre el método hipotético-deductivo, sus orígenes históricos y conceptos circundantes.

Tema: Medición Psicológica

Medición: La asignación de puntajes a individuos para que los puntajes representen alguna característica de los individuos.

Psicometría

La medición psicológica se llama psicometría. La medición psicológica se puede lograr de una amplia variedad de formas, incluyendo autoinforme, medidas conductuales y fisiológicas.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=8Qv0L76iCf0&index=1&list=PLfJYfW-oDYY3j-jM4r6L2KX_q_QGKvj-W

Título del recurso: Conferencia 1a: introducción, usos de las pruebas

Descripción del recurso: Si alguien se siente particularmente ambicioso, hay toda una clase de Psicometría de la Universidad Estatal de North Dakote disponible en youtube. La introducción al menos vale la pena ver (puedes saltar adelante al minuto 22).

Construir: Los constructos psicológicos (pronunciados Con-structs) son variables que no se pueden observar directamente. Una razón es que a menudo representan tendencias a pensar, sentir o actuar de ciertas maneras. Esto incluye rasgos de personalidad, estados emocionales, actitudes y habilidades. Un objetivo importante de la investigación científica es definir conceptualmente los constructos psicológicos de manera que los describan con precisión.

Definición conceptual

La definición conceptual de un constructo psicológico describe los comportamientos y procesos internos que conforman ese constructo, junto con cómo se relaciona con otras variables.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=8HyshxsdRb4

Título del recurso: Abraham Feinberg: Métodos de investigación — Capítulo 3 — Definiciones conceptuales

Descripción del recurso: Este es el primero de varios videos de Abraham Feinberg utilizados aquí. También vea los videos sobre definiciones operativas, niveles de medición, confiabilidad y validez.

Definición operativa

Una definición operativa es una definición de una variable en términos de cómo se va a medir precisamente. Estas medidas generalmente se encuadran en una de tres categorías amplias. Medidas de autoreporte, medidas conductuales y medidas fisiológicas.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=7aHZrXvHsuw&t=24s

Título del recurso: Abraham Feinberg: Métodos de investigación — Capítulo 3 — Definiciones operativas

Medida de autoinforme: Los participantes informan sobre sus propios pensamientos, sentimientos y acciones, como con la Escala de Autoestima de Rosenberg.

Medida conductual: Se observa y registra algún aspecto del comportamiento de los participantes. Se trata de una categoría sumamente amplia que incluye la observación del comportamiento de las personas tanto en tareas de laboratorio altamente estructuradas como en entornos más naturales.

Medida fisiológica: Las medidas fisiológicas implican registrar cualquiera de una amplia variedad de procesos fisiológicos, incluyendo la frecuencia cardíaca y la presión arterial, la respuesta galvánica de la piel, los niveles hormonales y la actividad eléctrica y el flujo sanguíneo en el cerebro.

Operaciones convergentes: Cuando los psicólogos utilizan múltiples definiciones operativas de la misma construcción, ya sea dentro de un estudio o entre estudios, están usando operaciones convergentes. La idea es que las distintas definiciones operativas están “convergiendo” en un mismo constructo. Cuando las puntuaciones basadas en varias definiciones operativas diferentes están estrechamente relacionadas entre sí y producen patrones similares de resultados, esto constituye una buena evidencia de que el constructo se está midiendo efectivamente y que es útil.

Niveles de medición

S.S. Stevens sugirió cuatro niveles diferentes de medición (a los que llamó “escalas de medición”): Los niveles de medición nominal (cualitativa), ordinal, intervalo y relación de medición.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=n9s_XK83TEc

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=1f9KqZk9s9o

Título del recurso: Métodos de Investigación - Capítulo 03 - Niveles de Medición 1/2 y 2/2

Descripción del recurso: El primer video repasa los niveles de medición nominal y ordinal; el segundo video cubre los otros dos niveles.

Nivel nominal: El nivel nominal de medición se utiliza para variables categóricas e implica asignar puntuaciones que son etiquetas de categoría. Las etiquetas de categoría comunican si dos individuos son iguales o diferentes en términos de la variable que se mide. Este es el único nivel de medición reservado para los datos cualitativos, mientras que los tres restantes representan información cuantitativa.

Nivel Ordinal: El nivel ordinal de medición implica asignar puntajes para que representen el orden de rango de los individuos. Los rangos comunican no sólo si dos individuos son iguales o diferentes en términos de la variable que se mide, sino también si un individuo es mayor o menor en esa variable.

Nivel de intervalo: El nivel de medición del intervalo implica asignar puntuaciones para que representen la magnitud precisa de la diferencia entre individuos, pero una puntuación de cero en realidad no representa la ausencia completa de la característica (por ejemplo, la temperatura).

Nivel de relación: Finalmente, el nivel de ratio de medición implica asignar puntuaciones de tal manera que haya un verdadero punto cero que represente la ausencia completa de la cantidad. La altura medida en metros y el peso medido en kilogramos son buenos ejemplos.

Confiabilidad

La confiabilidad se refiere a la consistencia de una medida. Los psicólogos consideran tres tipos de consistencia: a lo largo del tiempo (confiabilidad test-retest), entre ítems (consistencia interna) y entre diferentes investigadores (confiabilidad entre evaluadores).

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=6vm0_h0awWI

Título del recurso: Métodos de investigación - Capítulo 03 - Confiabilidad (1/3) — Abraham Feinberg

Fiabilidad de prueba-retest: Cuando los investigadores miden un constructo que asumen que es consistente a lo largo del tiempo, entonces los puntajes que obtienen también deben ser consistentes a lo largo del tiempo. La fiabilidad test-retest es la medida en que este es el caso. Por ejemplo, generalmente se piensa que la inteligencia es consistente a lo largo del tiempo.

Correlación prueba-retest

Evaluar la confiabilidad test-retest requiere usar la medida en un grupo de personas a la vez, usarla nuevamente en el mismo grupo de personas en un momento posterior, y luego observar la correlación test-retest entre los dos conjuntos de puntajes. Esto se hace típicamente graficando los datos en una gráfica de dispersión y calculando r de Pearson.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=Z6uAF79KPbo

Título del recurso: Métodos de investigación - Capítulo 03 - Test-Retest y Confiabilidad de formas equivalentes (2/3) — Abraham Feinberg

Consistencia interna: Un segundo tipo de confiabilidad es la consistencia interna, que es la consistencia de las respuestas de las personas a través de los ítems en una medida de múltiples ítems. En general, se supone que todos los ítems de tales medidas reflejan el mismo constructo subyacente, por lo que las puntuaciones de las personas en esos ítems deben correlacionarse entre sí.

Correlación dividido-mitad: Al igual que la confiabilidad test-retest, la consistencia interna solo se puede evaluar recopilando y analizando datos. Un enfoque es observar una correlación de mitad dividida. Esto implica dividir los artículos en dos conjuntos, como la primera y la segunda mitad de los artículos o los elementos pares e impares. Después se calcula una puntuación para cada conjunto de ítems, y se examina la relación entre los dos conjuntos de puntajes.

Alfa de Cronbach: Quizás la medida más común de consistencia interna utilizada por los investigadores en psicología es una estadística llamada α de Cronbach (la letra griega alfa). Conceptualmente, α es la media de todas las posibles correlaciones de mitad dividida para un conjunto de ítems.

Confiabilidad entre evaluadores: Muchas medidas conductuales implican un juicio significativo por parte de un observador o un calificador. La confiabilidad entre evaluadores es la medida en que diferentes observadores son consistentes en sus juicios.

Kappa de Cohen

La confiabilidad interevaluadora a menudo se evalúa usando α de Cronbach cuando los juicios son cuantitativos, o un estadístico análogo llamado κ de Cohen (la letra griega kappa) cuando son categóricos.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=_LYuoeqmzs4

Título del recurso: Métodos de investigación - Capítulo 03 - Confiabilidad entre evaluadores y consistencia interna (3/3) — Abraham Feinberg

Validez

Validez es la medida en que las puntuaciones de una medida representan la variable a la que están destinadas. La validez es un juicio basado en diversos tipos de pruebas. La evidencia relevante incluye la confiabilidad de la medida, si cubre el constructo de interés y si las puntuaciones que produce están correlacionadas con otras variables con las que se espera que estén correlacionadas y no con variables conceptualmente distintas.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=7fiCycqMFug&list=PLLfSdO6kkX-Yxoedi5fCQgDUle3DsSW-z&index=26

Título del recurso: Métodos de investigación - Capítulo 03 - Validez (1/5)

Descripción del recurso: El enlace te lleva a una lista de reproducción de videos comenzando por el video sobre validez en general. Sigue viendo los siguientes cuatro videos sobre los diferentes tipos de validez.

Validez facial: La validez facial es la medida en que un método de medición aparece “en su cara” para medir el constructo de interés. La mayoría de las personas esperarían que un cuestionario de autoestima incluyera elementos sobre si se ven a sí mismos como una persona de valor y si piensan que tienen buenas cualidades. Entonces, un cuestionario que incluyera este tipo de ítems tendría buena validez facial.

Validez del contenido: La validez del contenido es la medida en que una medida “cubre” el constructo de interés. Por ejemplo, si un investigador define conceptualmente la ansiedad en las pruebas como que involucra tanto la activación del sistema nervioso simpático (que conduce a sentimientos nerviosos) como los pensamientos negativos, entonces su medida de ansiedad ante las pruebas debe incluir elementos tanto sobre los sentimientos nerviosos como los pensamientos negativos.

Validez de criterio: La validez del criterio es la medida en que las puntuaciones de las personas en una medida se correlacionan con otras variables (conocidas como criterios) con las que se esperaría que se correlacionaran. Por ejemplo, los puntajes de las personas en una nueva medida de ansiedad ante las pruebas deben correlacionarse negativamente con su desempeño en un examen escolar importante.

Criterio: Un criterio puede ser cualquier variable que uno tenga razones para pensar debe correlacionarse con el constructo que se mide, y generalmente habrá muchos de ellos. Por ejemplo, uno esperaría que los puntajes de ansiedad en las pruebas se correlacionaran negativamente con el rendimiento del examen y las calificaciones del curso y se correlacionaran positivamente con la ansiedad general y con la presión

Validez discriminante

La validez discriminante es la medida en que las puntuaciones en una medida no se correlacionan con medidas de variables que son conceptualmente distintas. Por ejemplo, la autoestima es una actitud general hacia el yo que es bastante estable en el tiempo. No es lo mismo que el estado de ánimo, que es lo bueno o malo que uno se siente ahora mismo. Entonces, los puntajes de las personas sobre una nueva medida de autoestima no deberían estar muy correlacionados con sus estados de ánimo. Si la nueva medida de autoestima estaba altamente correlacionada con una medida del estado de ánimo, se podría argumentar que la nueva medida no es realmente medir la autoestima, sino que está midiendo el estado de ánimo.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=Bhn-jesaVxw&index=31&list=PLLfSdO6kkX-Yxoedi5fCQgDUle3DsSW-z

Título del recurso: Métodos de investigación - Capítulo 03 - Validez convergente y divergente (4/5) — Abraham Feinberg

Reactividad: Las personas pueden reaccionar de diversas maneras a ser medidas que reducen la confiabilidad y validez de los puntajes. Aunque algunos participantes desagradables podrían responder intencionalmente de formas destinadas a “estropear” un estudio, es más probable que la reactividad de los participantes tome la forma opuesta. Los participantes agradables podrían responder de la manera que creen que se espera que lo hagan.

Respuesta socialmente deseable: Los participantes podrían participar en respuestas socialmente deseables. Podrían dar ciertas respuestas no porque realmente se sientan así sino porque creen que esta es la respuesta socialmente apropiada o no quieren quedar mal a los ojos del investigador.

Características de la demanda: Los estudios de investigación pueden tener características de demanda incorporadas: señales de cómo el investigador espera que se comporten los participantes. Estas expectativas pueden sesgar los comportamientos de los participantes de manera no intencionada y conducir a una respuesta socialmente deseable.

Tema: Investigación Experimental

Experimento

Un experimento es un tipo de estudio diseñado específicamente para responder a la pregunta de si existe una relación causal entre dos variables. Los experimentos incluyen la manipulación de una variable independiente, la medición de una variable dependiente y el control de variables extrañas. Los diferentes niveles de la variable independiente se denominan condiciones.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=qtLnBz6lbRQ

Título del recurso: Métodos de investigación: Diseño experimental

Descripción del recurso: Esta serie llamada “Psicología en la vía rápida” hace precisamente eso —explica rápidamente conceptos psicológicos. Utiliza un bonito ejemplo de un automóvil averiado para explicar los mecanismos básicos de un experimento.

Validez interna: Los estudios tienen una validez interna alta en la medida en que la forma en que se llevan a cabo apoya la conclusión de que la variable independiente causó diferencias observadas en la variable dependiente. Los experimentos son generalmente de alta validez interna debido a la manipulación de la variable independiente y al control de variables extrañas.

Vigencia externa

Los estudios tienen una validez externa alta en la medida en que el resultado puede generalizarse a personas y situaciones más allá de las realmente estudiadas. Generalmente, los estudios son mayores en validez externa cuando los participantes y la situación estudiada son similares a los que los investigadores quieren generalizar.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=4NQHeI8GD54

Título del recurso: Confiabilidad, validez, generalizabilidad y credibilidad. Pt .1 de 3: Calidad de la Investigación

Descripción del recurso: Una conferencia completa sobre estos temas. Un buen respuesto/revisión de lo que constituye una investigación de calidad.

Experimento de campo: Experimentos realizados completamente fuera del laboratorio —en “el campo”.

Manipulación: Manipular una variable independiente significa cambiar su nivel sistemáticamente para que diferentes grupos de participantes estén expuestos a diferentes niveles de esa variable, o el mismo grupo de participantes esté expuesto a diferentes niveles en diferentes momentos.

Comprobación de manipulación: Una comprobación de manipulación es una medida separada del constructo que el investigador está tratando de manipular.

Variable extraña: Una variable extraña es cualquier cosa que varía en el contexto de un estudio que no sean las variables independientes y dependientes. Las variables extrañas plantean un problema porque muchas de ellas probablemente tengan algún efecto sobre la variable dependiente. Esto puede dificultar la separación del efecto de la variable independiente de los efectos de las variables extrañas, por lo que es importante controlar las variables extrañas manteniéndolas constantes.

Variable de confusión

Una forma en que las variables extrañas pueden dificultar la detección del efecto de la variable independiente es convirtiéndose en variables confusas. Una variable confusa es una variable extraña que difiere en promedio entre los niveles de la variable independiente.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=Qe7wN8qT8ic

Título del recurso: Métodos de Investigación: Variables Extranas y Confundadoras

Descripción del recurso: Una breve explicación de 2 minutos

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=KfRQ7CYbGHM

Título del recurso: Métodos de investigación - Capítulo 06 - Variables extrañas y confusas

Descripción del recurso: Una explicación más larga y detallada

Experimento entre sujetos: En un experimento entre sujetos, cada participante es probado en una sola condición.

Experimento dentro de los sujetos

En un experimento dentro de los sujetos, cada participante es probado bajo todas las condiciones. Esto lleva a menos ruido en la fecha pero corre el riesgo de efectos de arrastre.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=d-25eGNNCLg

Título del recurso: Diseños entre y dentro de temas — Brooke Miller

Descripción del recurso: Una explicación muy útil, sencilla de 4 minutos. Se utiliza un ejemplo de un experimento sobre el efecto del tabaquismo en la capacidad pulmonar.

Asignación aleatoria

La principal forma en que los investigadores logran este control de variables extrañas a través de condiciones se llama asignación aleatoria, lo que significa usar un proceso aleatorio para decidir qué participantes se prueban en qué condiciones.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=ULmR6ZbsGTs

Título del recurso: Aleatorización en Ensayos Clínicos - Universidad de Miami

Descripción del recurso: Una explicación animada de la aleatorización en ensayos clínicos.

Aleatorización de bloques: Un problema con el volteo de monedas y otros procedimientos estrictos para la asignación aleatoria es que es probable que resulten en tamaños de muestra desiguales en las diferentes condiciones. Un enfoque estándar es la aleatorización de bloques. En la aleatorización de bloques, todas las condiciones ocurren una vez en la secuencia antes de que se repita alguna de ellas.

Tratamiento: Los experimentos entre sujetos se utilizan a menudo para determinar si un tratamiento funciona. En la investigación psicológica, un tratamiento es cualquier intervención destinada a cambiar el comportamiento de las personas para mejor. Esto incluye psicoterapias y tratamientos médicos para trastornos psicológicos pero también intervenciones diseñadas para mejorar el aprendizaje, promover la conservación, reducir los prejuicios, etc.

Condiciones de Tratamiento y Control

Los participantes son asignados aleatoriamente a una condición de tratamiento, en la que reciben el tratamiento, o a una condición de control, en la que no reciben el tratamiento. En la investigación sobre la efectividad de las psicoterapias y tratamientos médicos, este tipo de experimento a menudo se denomina ensayo clínico aleatorizado.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=fkOCYov1p-o

Título del recurso: “¿Qué es un ensayo aleatorio?” — Investigación del Cáncer Reino Unido

Descripción del recurso: Una explicación de los ensayos clínicos en el contexto de los tratamientos oncológicos.

Condición de control sin tratamiento: Existen diferentes tipos de condiciones de control. En una condición de control sin tratamiento, los participantes no reciben ningún tipo de tratamiento. Un problema con este enfoque, sin embargo, es la existencia de efectos placebo.

Placebo

Un placebo es un tratamiento simulado que carece de cualquier ingrediente activo o elemento que debería hacerlo efectivo, y un efecto placebo es un efecto positivo de dicho tratamiento.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=z03FQGlGgo0

Título del recurso: El poder del efecto placebo - Emma Bryce

Descripción del recurso: Un video TED-ed de 5 minutos con animaciones realmente agradables.

Condición de control de placebo: Afortunadamente, existen varias soluciones al problema de los placebos. Una es incluir una condición de control de placebo, en la que los participantes reciben un placebo que se parece mucho al tratamiento pero que carece del ingrediente activo o elemento que se cree que es responsable de la efectividad del tratamiento.

Condición de control de lista de espera: Una solución alternativa al problema de los placebos es el uso de una lista de espera. En una condición de control de lista de espera, se dice a los participantes que recibirán el tratamiento pero deben esperar hasta que los participantes en la condición de tratamiento ya lo hayan recibido.

Efecto de arrastre

Un efecto de arrastre es un efecto de ser probado en una condición sobre el comportamiento de los participantes en condiciones posteriores.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=sc7PSBm8HWw

Título del recurso: Test Retest Confiabilidad, Maduración y Efectos de arrastre

Efecto de práctica: Un tipo de efecto de arrastre es un efecto de práctica, donde los participantes realizan mejor una tarea en condiciones posteriores porque han tenido la oportunidad de practicarla. Otro tipo es un efecto de fatiga, donde los participantes realizan una tarea peor en condiciones posteriores porque se cansan o se aburren.

Efecto Contexto: Ser probado en una condición puede cambiar la forma en que los participantes perciben los estímulos o interpretan su tarea en condiciones posteriores. Esto se llama un efecto de contexto.

Contraequilibrio

Esta es una solución para ordenar efectos (contexto/arrastre), que pueden ser utilizados en muchas situaciones. Se trata de contrapeso, lo que significa probar a diferentes participantes en diferentes órdenes.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=dFdeEw8klWE

Título del recurso: Wk 12 - Efectos de orden y contrapeso

Descripción del recurso: Este video da una explicación detallada (incluyendo ejemplos) del contrapeso.

Piscina temática: Existen varios enfoques para reclutar participantes. Una es utilizar participantes de un grupo de temas formales, un grupo establecido de personas que han aceptado ser contactadas para participar en estudios de investigación. Por ejemplo, en muchos colegios y universidades, existe un fondo de materias compuesto por estudiantes matriculados en cursos introductorios de psicología que deben participar en cierto número de estudios para cumplir con un requisito de curso.

Efecto de la expectativa del experimentador: Una fuente importante de dicha variación son las expectativas del experimentador sobre cómo “deberían” comportarse los participantes en el experimento. Esto se conoce como un efecto de expectativa de experimentador.

Diseño doble ciego: La buena práctica es hacer arreglos para que los experimentadores sean “ciegos” a la pregunta de investigación o a la condición en la que se prueba a cada participante. La idea es minimizar los efectos de la expectativa de los experimentadores minimizando las expectativas de los experimentadores. Debido a que tanto los participantes como los experimentadores son ciegos a la condición, esto se conoce como un estudio doble ciego.

Prueba piloto: Una prueba piloto es un estudio a pequeña escala realizado para asegurarse de que un nuevo procedimiento funcione según lo planeado.

Tema: Investigación no experimental

Investigación no experimental: La investigación no experimental es una investigación que carece de la manipulación de una variable independiente, asignación aleatoria de los participantes a condiciones u órdenes de condiciones, o ambas. La investigación no experimental se divide en tres grandes categorías: investigación de una sola variable, investigación correlacional y cuasi experimental e investigación cualitativa.

Investigación de una sola variable: En primer lugar, la investigación puede ser no experimental porque se centra en una sola variable más que en una relación estadística entre dos variables. Si bien no existe un término ampliamente compartido para este tipo de investigación, lo llamaremos investigación de una sola variable. El estudio original de obediencia de Milgram no fue experimental de esta manera.

Investigación correlacional: La investigación también puede ser no experimental porque se enfoca en una relación estadística entre dos variables pero no incluye la manipulación de una variable independiente, asignación aleatoria de participantes a condiciones u órdenes de condiciones, o ambas. Este tipo de investigación adopta dos formas básicas: la investigación correlacional y la investigación cuasi experimental. En la investigación correlacional, el investigador mide las dos variables de interés con poco o ningún intento de controlar variables extrañas y luego evalúa la relación entre ellas.

Investigación cuasi-experimental

En la investigación cuasiexperimental, el investigador manipula una variable independiente pero no asigna aleatoriamente a los participantes a condiciones u órdenes de condiciones.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=vm-7k6unuLo

Título del recurso: Diseños cuasi-experimentales

Descripción del recurso: Un video de Fred Allcotte, aportando una definición y un ejemplo.

Observación naturalista

La observación naturalista es una aproximación a la recolección de datos que implica observar el comportamiento de las personas en el entorno en el que suele ocurrir. Así, la observación naturalista es un tipo de investigación de campo (a diferencia de un tipo de investigación de laboratorio). Los investigadores que se dedican a la observación naturalista suelen hacer sus observaciones de la manera más discreta posible para que los participantes a menudo no sean conscientes de que están siendo estudiados. Éticamente, esto se considera aceptable si los participantes permanecen en el anonimato y el comportamiento ocurre en un entorno público donde las personas normalmente no tendrían expectativas de privacidad.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=Gljv31Sumsw

Título del recurso: Método de observación naturalista”

Descripción del recurso: Un video animado de 2.30 minutos de duración de Josh Knapp.

Codificación

Cuando las observaciones requieren un juicio por parte de los observadores, como en el estudio de Kraut y Johnston, este proceso suele describirse como codificación. La codificación generalmente requiere definir claramente un conjunto de comportamientos objetivo. Luego, los observadores categorizan a los participantes individualmente en términos de qué comportamiento se han involucrado y el número de veces que se involucraron en cada comportamiento. Los observadores podrían incluso registrar la duración de cada comportamiento. Los comportamientos objetivo deben definirse de tal manera que diferentes observadores los codifiquen de la misma manera.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=eT-EDgwRvRU

Título del recurso: Análisis cualitativo de datos: temas de codificación y desarrollo

Descripción del recurso: El Dr. James Woodall proporciona una “guía práctica” para el proceso de codificación.

Datos de archivo: Otro enfoque de la investigación correlacional es el uso de datos de archivo, que son datos que ya han sido recopilados para algún otro propósito.

Análisis de contenido: Una familia de enfoques sistemáticos de medición utilizando datos de archivo complejos. Así como la observación naturalista requiere especificar los comportamientos de interés y luego señalarlos a medida que ocurren, el análisis de contenido requiere especificar palabras clave, frases o ideas y luego encontrar todas las ocurrencias de ellas en los datos. Estas ocurrencias se pueden contar, cronometrar (por ejemplo, la cantidad de tiempo dedicado a temas de entretenimiento en el programa de noticias nocturno) o analizarse de varias otras maneras.

Diseño de grupos no equivalentes: Cuando los participantes no son asignados aleatoriamente a condiciones, es probable que los grupos resultantes sean diferentes de alguna manera. Por esta razón, los investigadores los consideran no equivalentes. Un diseño de grupos no equivalentes, entonces, es un diseño entre sujetos en el que los participantes no han sido asignados aleatoriamente a condiciones.

Diseño pretest-posttest

En un diseño pretest-posttest, la variable dependiente se mide una vez antes de implementar el tratamiento y una vez después de implementarlo. El diseño pretest-posttest es muy parecido a un experimento dentro de los sujetos en el que cada participante se prueba primero bajo la condición de control y luego bajo la condición de tratamiento.

Enlace al recurso: https://dictionary.apa.org/one-group-pretest-posttest-design

Título del recurso: El diccionario APA de Psicología

Descripción del recurso: Un recurso útil y confiable para buscar cualquier término relacionado con la psicología.

Historia: Si el puntaje promedio posttest es mejor que el puntaje promedio de pretest, entonces tiene sentido concluir que el tratamiento podría ser responsable de la mejora. Desafortunadamente, a menudo no se puede concluir esto con un alto grado de certeza porque puede haber otras explicaciones de por qué las puntuaciones posteriores a la prueba son mejores. Una categoría de explicaciones alternativas va bajo el nombre de historia. Otras cosas podrían haber pasado entre el pretest y el posttest.

Maduración: Otra categoría de explicaciones alternativas va bajo el nombre de maduración. Los participantes podrían haber cambiado entre el pretest y el posttest en formas que iban a hacer de todos modos porque están creciendo y aprendiendo.

Regresión a la media: Otra explicación alternativa para un cambio en la variable dependiente en un diseño pretest-posttest es la regresión a la media. Esto se refiere al hecho estadístico de que un individuo que puntúa extremadamente en una variable en una ocasión tenderá a anotar menos extremadamente en la siguiente ocasión. Por ejemplo, un bombín con un promedio a largo plazo de 150 que de repente lanza un 220 casi seguro anotará más bajo en el próximo juego. Su puntuación “retrocederá” hacia su puntuación media de 150. La regresión a la media puede ser un problema cuando los participantes son seleccionados para un estudio posterior debido a sus puntajes extremos

Remisión espontánea: Un concepto estrechamente relacionado, y uno extremadamente importante en la investigación psicológica, es la remisión espontánea. Esta es la tendencia de muchos problemas médicos y psicológicos a mejorar con el tiempo sin ningún tipo de tratamiento. El resfriado común es un buen ejemplo.

Diseño de series temporales interrumpidas: Una variante del diseño pretest-posttest es el diseño de series temporales interrumpidas. Una serie temporal es un conjunto de mediciones tomadas a intervalos a lo largo de un período de tiempo.

Investigación cuantitativa: Los investigadores cuantitativos suelen comenzar con una pregunta o hipótesis de investigación enfocada, recopilan una pequeña cantidad de datos de cada uno de un gran número de individuos, describen los datos resultantes utilizando técnicas estadísticas y sacan conclusiones generales sobre una gran población.

Entrevistas

Al igual que con la investigación correlacional, los enfoques de recolección de datos en la investigación cualitativa son bastante variados y pueden involucrar observación naturalista, datos de archivo, obras de arte y muchas otras cosas. Pero uno de los enfoques más comunes, especialmente para la investigación psicológica, es realizar entrevistas. Las entrevistas en la investigación cualitativa tienden a ser inestructuradas, consistentes en un pequeño número de preguntas generales o indicaciones que permiten a los participantes hablar sobre lo que les interesa. El investigador puede dar seguimiento haciendo preguntas más detalladas sobre los temas que sí surgen. Dichas entrevistas pueden ser largas y detalladas, pero generalmente se realizan con una muestra relativamente pequeña.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=6PhcglOGFg8

Título del recurso: Fundamentos de la Investigación Cualitativa Métodos: Entrevistas

Descripción del recurso: Parte de una serie de conferencias de la Dra. Leslie Curry de la Universidad de Yale

Grupo focal

Pequeños grupos de personas que participan juntas en entrevistas enfocadas a un tema o tema en particular a menudo se denominan grupos focales. La interacción entre los participantes en un grupo focal a veces puede traer más información de la que se puede aprender en una entrevista individual. El uso de grupos focales se ha convertido en una técnica estándar en los negocios y la industria entre quienes desean comprender los gustos y preferencias de los consumidores. El contenido de todas las entrevistas de grupos focales suele ser grabado y transcrito para facilitar análisis posteriores.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=cCAPz14yjd4

Título del recurso: Fundamentos de la investigación cualitativa Métodos: Grupos focales

Descripción del recurso: Módulo 4 del ciclo de conferencias del Dr. Curry. Todas estas conferencias merecen la pena ver, especialmente el primer módulo que da una visión general de lo que es la investigación cualitativa.

Observación participante: En la observación participante, los investigadores se convierten en participantes activos en el grupo o situación que están estudiando. Los datos que recopilan pueden incluir entrevistas (generalmente no estructuradas), sus propias notas basadas en sus observaciones e interacciones, documentos, fotografías y otros artefactos. El fundamento básico para la observación participante es que puede haber información importante que sólo es accesible para, o puede ser interpretada únicamente por, alguien que sea un participante activo en el grupo o situación.

Teoría fundamentada

Así como hay muchas formas de recopilar datos en la investigación cualitativa, hay muchas formas de analizar datos. Aquí nos enfocamos en un enfoque general llamado teoría fundamentada (Glaser & Strauss, 1967). Este enfoque se desarrolló dentro del campo de la sociología en la década de 1960 y poco a poco ha ido ganando popularidad en la psicología. Recuerde que en la investigación cuantitativa, es típico que el investigador comience con una teoría, derive una hipótesis de esa teoría y luego recoja datos para probar esa hipótesis específica. En la investigación cualitativa utilizando teoría fundamentada, los investigadores comienzan con los datos y desarrollan una teoría o una interpretación que se “fundamenta en” esos datos. Esto lo hacen por etapas. Primero, identifican ideas que se repiten a lo largo de los datos. Entonces organizan estas ideas en un número menor de temas más amplios. Finalmente, escriben una narración teórica—una interpretación— de los datos en términos de los temas que han identificado. Esta narrativa teórica se centra en la experiencia subjetiva de los participantes y suele ser apoyada por muchas citas directas de los propios participantes.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=D5AHmHQS6WQ

Título del recurso: Una discusión con la Prof. Kathy Charmaz sobre la teoría fundamentada

Descripción del recurso: Una entrevista muy interesante (de una hora de duración) donde se habla a fondo de Teoría Fundamentada.

Investigación de métodos mixtos

Muchos investigadores tanto de los campos cuantitativo como cualitativo coinciden ahora en que los dos enfoques pueden y deben combinarse en lo que se ha llegado a llamar investigación de métodos mixtos. Un enfoque para combinar la investigación cuantitativa y cualitativa es utilizar la investigación cualitativa para la generación de hipótesis y la investigación cuantitativa para la prueba de hipótesis.

Enlace al recurso: http://www.apa.org/science/about/psa/2017/06/qualitative-mixed-methods.aspx

Título del recurso: Investigación cualitativa y de métodos mixtos - Mejor comprensión, mejor ciencia.

Descripción del recurso: En este artículo, Michael Sladek aboga por el uso de métodos mixtos en la investigación psicológica y da consejos sobre el uso de técnicas cualitativas.

Triangulación: Un segundo enfoque para combinar la investigación cuantitativa y cualitativa se conoce como triangulación. La idea es utilizar métodos cuantitativos y cualitativos simultáneamente para estudiar las mismas preguntas generales y comparar los resultados. Si los resultados de los métodos cuantitativos y cualitativos convergen en una misma conclusión general, se refuerzan y enriquecen mutuamente. Si los resultados divergen, entonces sugieren una nueva pregunta interesante: ¿Por qué divergen los resultados y cómo se pueden conciliar?

Tema: Diseños Complejos de Investigación

Múltiples variables dependientes: Los investigadores en psicología suelen incluir múltiples variables dependientes en sus estudios. La razón principal es que esto les permite responder fácilmente a más preguntas de investigación con un mínimo esfuerzo adicional.

Comprobación de manipulación: Cuando una variable independiente es un constructo que se manipula indirectamente, es una buena idea incluir una comprobación de manipulación. Esta es una medida de la variable independiente que normalmente se da al final del procedimiento para confirmar que fue manipulada con éxito.

Diseño factorial

Con mucho, el enfoque más común para incluir múltiples variables independientes en un experimento es el diseño factorial. En un diseño factorial, cada nivel de una variable independiente (que también puede denominarse factor) se combina con cada nivel de los demás para producir todas las combinaciones posibles. Cada combinación, entonces, se convierte en una condición en el experimento. Una tabla de diseño factorial representa todas las condiciones posibles del experimento.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=EgVmfryCAkU

Título del recurso: Diseño de investigación factorial — Un ejemplo

Descripción del recurso: Michael Britt utiliza un ejemplo para explicar diseños factoriales.

Diseño factorial entre sujetos: En un diseño factorial entre sujetos, todas las variables independientes son manipuladas entre sujetos. Esto significa que cada participante es probado en una y sólo una condición.

Diseño factorial dentro de las asignaturas: En un diseño factorial dentro de sujetos, todas las variables independientes son manipuladas dentro de los sujetos. Esto significa que cada participante es probado en todas las condiciones.

Diseño factorial mixto: También es posible manipular una variable independiente entre sujetos y otra dentro de sujetos. Cada participante en un diseño mixto es probado en algunas de las condiciones.

Variable independiente no manipulada: En muchos diseños factoriales, una de las variables independientes es una variable independiente no manipulada. El investigador lo mide pero no lo manipula. Las variables independientes no manipuladas suelen ser variables participantes (conciencia corporal privada, hipocondriasis, autoestima, etc.), y como tales son por definición factores entre 8een-sujetos.

Efecto principal: En los diseños factoriales, hay dos tipos de resultados que son de interés: los efectos principales y los efectos de interacción (que también se denominan solo “interacciones”). Un efecto principal es la relación estadística entre una variable independiente y una variable dependiente, promediando entre los niveles de la otra variable independiente. Así, hay un efecto principal a considerar para cada variable independiente en el estudio.

Interacción

Hay un efecto de interacción (o simplemente “interacción”) cuando el efecto de una variable independiente depende del nivel de otra.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=OE46w0RqmQA

Título del recurso: Main effects & interactions

Descripción del recurso: El video utiliza un ejemplo de un estudio sobre la privación del sueño, cafeína y memoria, para ilustrar los principales efectos e interacciones.

Interacción Crossover: Esta es la forma más fuerte de interacción entre variables independientes. Un ejemplo de interacción cruzada proviene de un estudio de Kathy Gilliland sobre el efecto de la cafeína en los puntajes de las pruebas verbales de introvertidos y extrovertidos (Gilliland, 1980). Los introvertidos se desempeñan mejor que los extrovertidos cuando no han ingerido cafeína. Pero los extrovertidos se desempeñan mejor que los introvertidos cuando han ingerido 4 mg de cafeína por kilogramo de peso corporal.

Matriz de correlación: Una matriz de correlación es una tabla que muestra la correlación (r de Pearson) entre cada par de variables posibles en un estudio.

Análisis factorial

Cuando los investigadores estudian las relaciones entre un gran número de variables conceptualmente similares, suelen utilizar una técnica estadística compleja llamada análisis factorial. En esencia, el análisis factorial organiza las variables en un número menor de conglomerados, de tal manera que están fuertemente correlacionadas dentro de cada clúster pero débilmente correlacionadas entre los clústeres. Cada clúster se interpreta entonces como múltiples medidas del mismo constructo subyacente. Estos constructos subyacentes también se llaman “factores”. Los Cinco Grandes factores de personalidad se han identificado a través del análisis factorial de las puntuaciones de las personas en un gran número de rasgos más específicos.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=dN42a7Dqi58

Título del recurso: Análisis factorial exploratorio en SPSS: Tutorial sobre la personalidad de los 5 grandes

Descripción del recurso: Este video muestra cómo funciona el análisis factorial a nivel práctico.

Control estadístico: Es cierto que la investigación correlacional no puede establecer inequívocamente que una variable causa otra. La investigación correlacional compleja, sin embargo, a menudo puede ser utilizada para descartar otras interpretaciones plausibles. La forma principal de hacerlo es a través del control estadístico de terceras variables potenciales. En lugar de controlar estas variables por asignación aleatoria o manteniéndolas constantes como en un experimento, el investigador las mide e incluye en el análisis estadístico.

Regresión múltiple

Muchos estudios de este tipo utilizan una técnica estadística llamada regresión múltiple. Esto implica medir varias variables independientes (X1, X2, X3,... Xi), todas las cuales son posibles causas de una sola variable dependiente (Y). El resultado de un análisis de regresión múltiple es una ecuación que expresa la variable dependiente como una combinación aditiva de las variables independientes. Esta ecuación de regresión tiene la siguiente forma general:\[b_1X_1+ b_2X_2+ b_3X_3+ … + b_iX_i= Y. \nonumber\]

Las cantidades b1, b2 y así sucesivamente son pesos de regresión que indican cuán grande es una contribución que hace una variable independiente, en promedio, a la variable dependiente. Específicamente, indican cuánto cambia la variable dependiente por cada cambio de una unidad en la variable independiente.

La ventaja de la regresión múltiple es que puede mostrar si una variable independiente hace una contribución a una variable dependiente por encima de las contribuciones realizadas por otras variables independientes.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=oVxY57pfMOo

Título del recurso: Regresión múltiple: 1 - Regresión múltiple y multicolinealidad

Descripción del recurso: Ross Avilla (quien también ha realizado otros videos útiles sobre temas de investigación) aquí habla de regresión múltiple.

Tema: Investigación de encuestas

Investigación de encuestas: La investigación de encuestas es un enfoque cuantitativo que tiene dos características importantes. En primer lugar, las variables de interés se miden mediante autoinformes. En esencia, los investigadores de encuestas piden a sus participantes (que a menudo se llaman encuestados en la investigación de encuestas) que informen directamente sobre sus propios pensamientos, sentimientos y comportamientos. En segundo lugar, se presta considerable atención al tema del muestreo. En particular, los investigadores de encuestas tienen una fuerte preferencia por muestras aleatorias grandes porque proporcionan las estimaciones más precisas de lo que es cierto en la población. De hecho, la investigación de encuestas puede ser el único enfoque en psicología en el que se utiliza rutinariamente el muestreo aleatorio.

Efecto Contexto: Las respuestas al cuestionario de encuestas están sujetas a numerosos efectos de contexto debido a la redacción de las preguntas, el orden de los ítems, las opciones de respuesta y otros factores Los investigadores deben ser sensibles a tales efectos al construir encuestas e interpretar los resultados de las encuestas.

Efecto de orden de artículo: El orden en que se presentan los ítems puede afectar las respuestas de las personas. Un elemento puede cambiar la forma en que los participantes interpretan un ítem posterior o cambiar la información que recuperan para responder a elementos posteriores.

Artículo abierto: Los ítems del cuestionario de la encuesta son de composición abierta o cerrada. Los elementos de composición abierta simplemente hacen una pregunta y permiten que los encuestados respondan de la manera que quieran.

Artículo cerrado: Los elementos cerrados hacen una pregunta y proporcionan varias opciones de respuesta entre las que los encuestados deben elegir. Todos los ítems cerrados incluyen un conjunto de opciones de respuesta entre las cuales un participante debe elegir. Para variables categóricas como sexo, raza o preferencia de partido político, las categorías suelen ser listadas y los participantes eligen la (o las) a las que pertenecen. Para las variables cuantitativas, normalmente se proporciona una escala de calificación.

Escala de calificación: Una escala de calificación es un conjunto ordenado de respuestas entre las que los participantes deben elegir.

BRUSO

BRUSO significa “breve”, “relevante”, “inequívoco”, “específico” y “objetivo”. Los ítems efectivos del cuestionario son breves y al grano. Evitan palabras largas, demasiado técnicas o innecesarias. Los ítems efectivos del cuestionario también son relevantes para la pregunta de investigación. Esto hace que el cuestionario sea más rápido de completar, pero también evita molestar a los encuestados con lo que con razón percibirán como preguntas irrelevantes o incluso “entrometidas”. Los ítems efectivos del cuestionario también son inequívocos; se pueden interpretar de una sola manera. Los ítems efectivos del cuestionario también son específicos, por lo que es claro para los encuestados de qué debe ser su respuesta y claro para los investigadores de qué se trata. Por último, los ítems efectivos del cuestionario son objetivos en el sentido de que no revelan las opiniones propias del investigador ni llevan a los participantes a responder de una manera particular.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=Iq_fhTuY1hw

Título del recurso: 7 consejos para buenas preguntas de encuestas

Descripción del recurso: Este video presenta a un profesor de ciencias políticas que habla de encuestas. Dado que las encuestas son extremadamente frecuentes en las ciencias políticas, podría tener algún aporte útil para los psicólogos.

Muestreo de probabilidad

La investigación de encuestas generalmente implica muestreo probabilístico, en el que cada miembro de la población tiene una probabilidad conocida de ser seleccionado para la muestra. Los tipos de muestreo probabilístico incluyen muestreo aleatorio simple, muestreo aleatorio estratificado y muestreo por conglomerados.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=be9e-Q-jC-0

Título del recurso:

Muestreo: Simple Aleatorio, Conveniente, sistemático, agrupado, estratificado - Ayuda de Estadísticas

Descripción del recurso: Una mujer con un gran acento kiwi explica los diferentes tipos de muestreo de una manera fácil.

Muestreo de no probablidad: El muestreo no probabilístico ocurre cuando el investigador no puede especificar estas probabilidades. La mayor parte de las investigaciones psicológicas implican muestreo no probab El muestreo de conveniencia, el estudio de individuos que están cerca y dispuestos a participar, es una forma muy común de muestreo no probabilístico utilizado en la investigación psicológica.

Marco de muestreo: Una vez especificada la población, el muestreo probabilístico requiere un marco de muestreo. Se trata esencialmente de una lista de todos los miembros de la población de donde seleccionar a los encuestados. Los marcos de muestreo pueden provenir de una variedad de fuentes, incluyendo directorios telefónicos, listas de votantes registrados y registros de hospitales o seguros. En algunos casos, un mapa puede servir como marco de muestreo, permitiendo la selección de ciudades, calles o hogares.

Muestreo aleatorio simple

El muestreo aleatorio simple se realiza de tal manera que cada individuo de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para la muestra. Esto podría implicar poner los nombres de todos los individuos en el marco de muestreo en un sombrero, mezclarlos y luego extraer el número necesario para la muestra. Dado que la mayoría de los marcos de muestreo toman la forma de archivos informáticos, es más probable que el muestreo aleatorio implique la clasificación computarizada o la selección de los encuestados.

Enlace al recurso: https://www.khanacademy.org/math/ap-statistics/gathering-data-ap/sampling-methods/v/techniques-for-generating-a-simple-random-sample

Título del recurso: Técnicas para generar una muestra aleatoria simple

Descripción del recurso: Un útil video de la academia Khan. Esto es parte de una lista de reproducción de varias explicaciones potencialmente útiles.

Muestreo aleatorio estratificado: Una alternativa común al muestreo aleatorio simple es el muestreo aleatorio estratificado, en el que la población se divide en diferentes subgrupos o “estratos” (generalmente con base en características demográficas) y luego se toma una muestra aleatoria de cada “estrato”. El muestreo aleatorio estratificado se puede utilizar para seleccionar una muestra en la que la proporción de encuestados en cada uno de los diversos subgrupos coincide con la proporción en la población.

Muestreo por conglomer: Otro tipo de muestreo probabilístico es el muestreo por conglomerados, en el que se muestrean aleatoriamente grupos más grandes de individuos y luego se muestrean aleatoriamente individuos dentro de cada grupo. Por ejemplo, para seleccionar una muestra de residentes de pueblos pequeños en Estados Unidos, un investigador podría seleccionar aleatoriamente varios pueblos pequeños y luego seleccionar aleatoriamente varios individuos dentro de cada pueblo. El muestreo por conglomerados es especialmente útil para encuestas que involucran entrevistas cara a cara porque minimiza la cantidad de viajes que deben realizar los entrevistadores.

Sesgo de muestreo: El sesgo de muestreo ocurre cuando se selecciona una muestra de tal manera que no es representativa de la población y por lo tanto produce resultados inexactos.

Sesgo de falta de respuesta

La forma más generalizada de sesgo de muestreo es el sesgo de falta de respuesta, que ocurre cuando las personas que no responden a la encuesta difieren en formas importantes de las personas que sí responden. La mejor manera de minimizar el sesgo de falta de respuesta es maximizar la tasa de respuesta prenotificando a los encuestados, enviándoles recordatorios, construyendo cuestionarios cortos y fáciles de completar y ofreciendo incentivos.

Enlace al recurso: https://www.youtube.com/watch?v=6kxajhKWDII

Título del recurso: Cómo reducir la falta de respuesta a encuestas

Descripción del recurso: Steven Litt da consejos sobre cómo reducir el sesgo de falta de respuesta. Utiliza varios ejemplos de encuestas que él o sus alumnos han hecho.

Tema: Investigación de una sola asignatura

Investigación de una sola asignatura: La investigación de un solo sujeto, que implica probar a un pequeño número de participantes y enfocarse intensamente en el comportamiento de cada individuo, es una alternativa importante a la investigación grupal en psicología.

Investigación en grupo: La investigación de un solo sujeto puede contrastarse con la investigación grupal, que generalmente implica estudiar un gran número de participantes y examinar su comportamiento principalmente en términos de medias grupales, desviaciones estándar, etc.

Estudio de caso: Los estudios de una sola asignatura deben distinguirse de los estudios de casos, en los que se describe detalladamente un caso individual. Los estudios de caso pueden ser útiles para generar nuevas preguntas de investigación, para estudiar fenómenos raros y para ilustrar principios generales.

Validez social: Una suposición de la investigación de un solo tema es que es importante estudiar efectos fuertes y consistentes que tengan importancia biológica o social. Los investigadores aplicados, en particular, están interesados en tratamientos que tengan efectos sustanciales en comportamientos importantes y que puedan implementarse de manera confiable en los contextos del mundo real en los que ocurren. Esto a veces se conoce como validez social

Análisis experimental del comportamiento: A mediados del siglo XX, B. F. Skinner aclaró muchos de los supuestos subyacentes a la investigación de un solo sujeto y refinó muchas de sus técnicas (Skinner, 1938). Luego, él y otros investigadores la usaron para describir cómo las recompensas, los castigos y otros factores externos afectan el comportamiento a lo largo del tiempo. Este trabajo se llevó a cabo principalmente con sujetos no humanos, principalmente ratas y palomas. Este enfoque, al que Skinner llamó el análisis experimental del comportamiento, sigue siendo un importante subcampo de la psicología y continúa confiando casi exclusivamente en la investigación de un solo tema.

Análisis de comportamiento aplicado: En la década de 1960, muchos investigadores estaban interesados en utilizar el enfoque conductista para realizar investigaciones aplicadas principalmente con humanos, un subcampo ahora llamado análisis de comportamiento aplicado (Baer, Wolf y Risley, 1968). El análisis de comportamiento aplicado juega un papel especialmente importante en la investigación contemporánea sobre discapacidades del desarrollo, educación, comportamiento organizacional y salud, entre muchas otras áreas.

Estrategia de estado estacionario: Los diseños de investigación de un solo sujeto generalmente implican medir la variable dependiente repetidamente a lo largo del tiempo y cambiar las condiciones (por ejemplo, desde el inicio hasta el tratamiento) cuando la variable dependiente ha alcanzado un estado estacionario. Este enfoque permite al investigador ver si los cambios en la variable independiente están causando cambios en la variable dependiente.

Diseño de inversión: En un diseño de reversión, el participante es probado en una condición basal, luego se prueba en una condición de tratamiento, y luego regresa a la línea base. Si la variable dependiente cambia con la introducción del tratamiento y luego vuelve a cambiar con el retorno a la línea basal, esto proporciona una fuerte evidencia de un efecto del tratamiento.

Diseño ABA: Un tipo básico de diseño de inversión. Durante la primera fase, A, se establece una línea base para la variable dependiente. Este es el nivel de respuesta antes de que se introduzca cualquier tratamiento, y por lo tanto la fase basal es una especie de condición de control. Cuando se alcanza la respuesta en estado estacionario, la fase B comienza cuando el investigador introduce el tratamiento. Puede haber un periodo de ajuste al tratamiento durante el cual el comportamiento de interés se vuelve más variable y comienza a aumentar o disminuir. Nuevamente, el investigador espera hasta que esa variable dependiente alcance un estado estacionario para que quede claro si ha cambiado y cuánto ha cambiado. Finalmente, el investigador retira el tratamiento y vuelve a esperar hasta que la variable dependiente alcance un estado estacionario. Este diseño básico de reversión también se puede extender con la reintroducción del tratamiento (ABAB), otro retorno a la línea base (ABABA), y así sucesivamente.

Diseño de reversión de tratamiento múltiple: Existen parientes cercanos del diseño básico de reversión que permiten la evaluación de más de un tratamiento. En un diseño de reversión de tratamiento múltiple, una fase basal es seguida por fases separadas en las que se introducen diferentes tratamientos. Por ejemplo, un investigador podría establecer una línea de base de comportamiento de estudio para un estudiante disruptivo (A), luego introducir un tratamiento que implique atención positiva por parte del maestro (B), y luego cambiar a un tratamiento que implique un castigo leve por no estudiar (C). Luego, el participante podría regresar a una fase basal antes de reintroducir cada tratamiento, quizás en el orden inverso como una forma de controlar los efectos de arrastre. Este diseño particular de inversión de tratamiento múltiple también podría denominarse un diseño ABCACB.

Diseño de tratamientos alternos: En un diseño de tratamientos alternos, dos o más tratamientos se alternan de manera relativamente rápida en un horario regular. Por ejemplo, la atención positiva para estudiar podría usarse un día y un castigo leve por no estudiar al siguiente, y así sucesivamente. O un tratamiento podría implementarse por la mañana y otro por la tarde. El diseño de tratamientos alternos puede ser una forma rápida y efectiva de comparar tratamientos, pero solo cuando los tratamientos son de acción rápida.

Diseño de línea base múltiple: En un diseño de línea base múltiple, se establecen líneas base para diferentes participantes, diferentes variables dependientes o diferentes entornos, y el tratamiento se introduce en un momento diferente en cada línea base. Si la introducción del tratamiento va seguida de un cambio en la variable dependiente en cada línea basal, esto proporciona una fuerte evidencia de un efecto del tratamiento.

Inspección visual: Trazar los datos de los participantes individuales, mirar cuidadosamente esos datos y emitir juicios sobre si la variable independiente tuvo un efecto sobre la variable dependiente y en qué medida. Por lo general, las estadísticas inferenciales no se utilizan en investigaciones de un solo sujeto.

Nivel, tendencia y latencia: Al inspeccionar visualmente sus datos, los investigadores de un solo sujeto toman en cuenta varios factores. Uno de ellos son los cambios en el nivel de la variable dependiente de condición a condición. Si la variable dependiente es mucho mayor o mucho menor en una condición que en otra, esto sugiere que el tratamiento tuvo un efecto. Un segundo factor es la tendencia, que se refiere a incrementos o disminuciones graduales en la variable dependiente a través de las observaciones. Si la variable dependiente comienza a aumentar o disminuir con un cambio en las condiciones, entonces nuevamente esto sugiere que el tratamiento tuvo un efecto. Puede ser especialmente revelador cuando una tendencia cambia de dirección, por ejemplo, cuando un comportamiento no deseado aumenta durante la línea base pero luego comienza a disminuir con la introducción del tratamiento. Un tercer factor es la latencia, que es el tiempo que tarda la variable dependiente en comenzar a cambiar después de un cambio en las condiciones. En general, si un cambio en la variable dependiente comienza poco después de un cambio en las condiciones, esto sugiere que el tratamiento fue el responsable.

Porcentaje de datos no superpuestos: Este es el porcentaje de respuestas en la condición de tratamiento que son más extremas que la respuesta más extrema en una condición de control relevante. Cuanto mayor sea el porcentaje de datos no superpuestos, más fuerte será el efecto del tratamiento.

Tema: Presentando su investigación

Estilo APA: El estilo APA es un conjunto de pautas para la escritura en psicología y campos afines. Estos lineamientos están establecidos en el Manual de Publicación de la Asociación Americana de Psicología (APA, 2006). El Manual de Publicación se originó en 1929 como un breve artículo de revista que proporcionaba estándares básicos para la preparación de manuscritos para su publicación (Bentley et al., 1929). Posteriormente fue ampliado y publicado como libro por la asociación y ahora se encuentra en su sexta edición. El propósito principal del estilo APA es facilitar la comunicación científica promoviendo la claridad de expresión y estandarizando la organización y contenido de artículos de investigación y capítulos de libros. Se puede ver que el estilo APA tiene tres niveles. Está la organización de un artículo de investigación, el estilo de alto nivel que incluye la escritura de manera formal y directa, y el estilo de bajo nivel que consiste en muchas reglas específicas de gramática, ortografía, formato de referencias, etc.

Cita de referencia: Cuando te refieres a la idea de otro investigador, debes incluir una cita de referencia (en el texto) a la obra en la que apareció originalmente esa idea y una referencia completa a esa obra en la lista de referencias.

Informe de investigación empírica: un artículo que presenta los resultados de uno o más estudios nuevos.

Página de título: Un informe de investigación estilo APA comienza con una página de título. El título se centra en la mitad superior de la página, con cada palabra importante en mayúscula. El título debe comunicar clara y concisamente (en unas 12 palabras o menos) las variables primarias y las preguntas de investigación.

Abstracto: El resumen es un resumen del estudio. Es la segunda página del manuscrito y se encabeza con la palabra Abstract. La primera línea no tiene sangría. El resumen presenta la pregunta de investigación, un resumen del método, los resultados básicos y las conclusiones más importantes. Debido a que el resumen suele limitarse a unas 200 palabras, puede ser un reto escribir una buena.

Introducción: La introducción comienza en la tercera página del manuscrito. El encabezado en la parte superior de esta página es el título completo del manuscrito, con cada palabra importante en mayúscula como en la página de título. La introducción incluye tres subsecciones distintas, aunque éstas generalmente no se identifican por encabezados separados. La apertura introduce la pregunta de investigación y explica por qué es interesante, la revisión de literatura discute investigaciones previas relevantes, y el cierre reafirma la pregunta de investigación y comentarios sobre el método utilizado para responderla.

Sección Método: La sección de métodos es donde describe cómo realizó su estudio. Un principio importante para escribir una sección de métodos es que debe ser lo suficientemente clara y detallada como para que otros investigadores puedan replicar el estudio siguiendo su “receta”. Al mismo tiempo, se deben evitar detalles irrelevantes.

Sección de resultados: En la sección de resultados se describen los resultados de manera organizada. Cada resultado primario se presenta en términos de resultados estadísticos pero también se explica con palabras.

Discusión: La discusión generalmente resume el estudio, discute implicaciones teóricas y prácticas y limitaciones del estudio, y ofrece sugerencias para futuras investigaciones.

Apéndice: Un apéndice es apropiado para material suplementario que interrumpiría el flujo del informe de investigación si se presentara dentro de alguna de las secciones principales. Un apéndice podría ser utilizado para presentar listas de palabras de estímulo, ítems del cuestionario, descripciones detalladas de equipos especiales o análisis estadísticos inusuales, o referencias a los estudios que se incluyen en un metaanálisis.

Revisión y artículos teóricos: Recordemos que los artículos de revisión resumen la investigación sobre un tema en particular sin presentar nuevos resultados empíricos. Cuando estos artículos presentan una nueva teoría, a menudo se les llama artículos teóricos. Los artículos de revisión y teóricos están estructurados de manera similar a informes de investigación empírica, con una portada, un resumen, referencias, apéndices, tablas y figuras, y están escritos en el mismo estilo de alto y bajo nivel. Debido a que no reportan los resultados de nuevas investigaciones empíricas, sin embargo, no existe ningún método ni sección de resultados

Copiar manuscrito: manuscritos que serán enviados a una revista profesional para su publicación. Muchas de las características de un manuscrito de copia —el doble espaciado consistente, el cabezal móvil y la colocación de tablas y figuras al final— están destinadas a facilitar la edición y tipografía en su camino hacia su publicación.

Manuscrito final: Los manuscritos finales son manuscritos que son elaborados por el autor en su forma final sin intención de enviarlos para su publicación en otro lugar. Incluyen disertaciones, tesis y otros trabajos estudiantiles.

Jornadas profesionales: Una de las formas en que los investigadores en psicología comparten sus investigaciones entre sí es presentándola en conferencias profesionales. Las conferencias profesionales pueden ir desde eventos a pequeña escala que involucran a una docena de investigadores que se reúnen por una tarde hasta eventos a gran escala en los que participan miles de investigadores que se reúnen durante varios días. Si bien es probable que los investigadores que asistan a una conferencia profesional discutan su trabajo entre ellos de manera informal, existen dos tipos más formales de presentación: presentaciones orales (“charlas”) y carteles.

Sesión de pósters: Por lo general, un póster se presenta durante una sesión de póster de una a dos horas que se lleva a cabo en una sala grande en el lugar de la conferencia. Los presentadores colocaron sus carteles en tablones de anuncios dispuestos alrededor de la habitación y se pararon cerca de ellos. Otros investigadores luego circulan por la sala, leen los carteles y platican con los presentadores. En esencia, las sesiones de póster son una versión para adultos de la feria de ciencias escolares. Pero no hay nada infantil en ellos. Los carteles son utilizados por investigadores profesionales en todas las disciplinas científicas y cada vez son más comunes.

Tema: Investigación Descriptiva

Estadística descriptiva: La estadística descriptiva se refiere a un conjunto de técnicas para resumir y mostrar datos.

Distribución: Cada variable tiene una distribución, que es la forma en que las puntuaciones se distribuyen entre los niveles de esa variable.

Tabla de frecuencias e histogramas: La distribución se puede describir utilizando una tabla de frecuencias y un histograma. Un histograma es una visualización gráfica de una distribución. Presenta la misma información que una tabla de frecuencias pero de una manera aún más rápida y fácil de captar.

Simétrico y sesgado: Una característica de la forma de una distribución es si es simétrica o sesgada. Si una distribución es simétrica, sus mitades izquierda y derecha son imágenes especulares entre sí. En una distribución negativa sesgada, el pico se desplaza hacia el extremo superior de su rango y la distribución tiene una cola negativa relativamente larga. Una distribución con su pico hacia el extremo inferior de su rango y una cola positiva relativamente larga está sesgada positivamente.

Valor atípico: Un valor atípico es una puntuación extrema que es mucho mayor o menor que el resto de las puntuaciones en la distribución. A veces los valores atípicos representan puntuaciones verdaderamente extremas en la variable de interés. Sin embargo, los valores atípicos también pueden representar errores o malentendidos por parte del investigador o participante, mal funcionamiento del equipo o problemas similares.

Tendencia central: La tendencia central de una distribución es su centro, el punto alrededor del cual las puntuaciones en la distribución tienden a agruparse. Otro término para tendencia central es promedio.

Media: La media de una distribución (simbolizada$M$) es la suma de las puntuaciones dividida por el número de puntajes. Como fórmula, se ve así:\[M=\sum X N. \nonumber\]

Mediana: La mediana es la puntuación media en el sentido de que la mitad de las puntuaciones en la distribución son menores que ella y la mitad son mayores que ella. La forma más sencilla de encontrar la mediana es organizar las puntuaciones de menor a mayor y ubicar la puntuación en el medio.

Modo: El modo es el puntaje más frecuente en una distribución.

Variabilidad: La variabilidad de una distribución es la medida en que las puntuaciones varían en torno a su tendencia central.

Rango: Una simple medida de variabilidad es el rango, que es simplemente la diferencia entre las puntuaciones más altas y más bajas en la distribución.

Desviación estándar: Con mucho, la medida de variabilidad más común es la desviación estándar. La desviación estándar de una distribución es, en términos generales, la distancia promedio entre las puntuaciones y la media.

Varianza: Aunque la varianza es en sí misma una medida de variabilidad, generalmente juega un papel más importante en la estadística inferencial que en la estadística descriptiva. La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza.

Rango percentil: El rango percentil de una puntuación es el porcentaje de puntajes en la distribución que son inferiores a ese puntaje.

puntuación z: La puntuación z para un individuo en particular es la diferencia entre la puntuación de ese individuo y la media de la distribución, dividida por la desviación estándar de la distribución:\[z=X−MSD. \nonumber\]

Tamaño del efecto: Es importante poder describir la fuerza de una relación estadística, a la que a menudo se le conoce como el tamaño del efecto.

D de Cohen: La medida más utilizada del tamaño del efecto para las diferencias entre medias de grupo o condición se llama d de Cohen, que es la diferencia entre las dos medias dividida por la desviación estándar:\[d=\dfrac{M_1 −M_2}{SD}.\nonumber\]

Relación no lineal: Las relaciones no lineales son aquellas en las que los puntos de una gráfica de dispersión se ajustan mejor por una línea curva que por una recta. Las relaciones no lineales son bastante comunes en psicología.

Restricción de rango: cuando una o ambas de las variables tienen un rango limitado en la muestra en relación con la población, esto se denomina restricción de rango.

Gráfico de barras: Los gráficos de barras se utilizan generalmente para presentar y comparar las puntuaciones medias para dos o más grupos o condiciones

Barras de error: barras verticales más pequeñas que se extienden hacia arriba y hacia abajo desde la parte superior de cada barra principal. Estas son barras de error, y representan la variabilidad en cada grupo o condición. Aunque a veces extienden una desviación estándar en cada dirección, es más probable que extiendan un error estándar en cada dirección

Error estándar: El error estándar es la desviación estándar del grupo dividido por la raíz cuadrada del tamaño muestral del grupo. Se utiliza el error estándar porque, en general, una diferencia entre medias grupales que es mayor a dos errores estándar es estadísticamente significativa.

Gráfico de líneas: Los gráficos de líneas se utilizan para presentar correlaciones entre variables cuantitativas cuando la variable independiente tiene, o está organizada en, un número relativamente pequeño de niveles distintos. Cada punto en una gráfica de líneas representa la puntuación media de la variable dependiente para los participantes en un nivel de la variable independiente.

Gráfica de dispersión: Los diagramas de dispersión se utilizan para presentar relaciones entre variables cuantitativas cuando la variable en el eje x (típicamente la variable independiente) tiene un gran número de niveles. Cada punto en una gráfica de dispersión representa a un individuo en lugar de la media de un grupo de individuos, y no hay líneas que conecten los puntos.

Matriz de correlación: Otro uso común de las tablas es presentar correlaciones, generalmente medidas por r de Pearson, entre varias variables. A esto se le llama matriz de correlación.

Datos brutos: Los datos “sin procesar” son datos no analizados.

Archivo de datos: Puedes usar un programa general de hojas de cálculo como Microsoft Excel o un programa de análisis estadístico como SPSS para crear tu archivo de datos. El formato más común es para cada fila para representar a un participante y para cada columna para representar una variable.

Tema: Estadísticas Inferenciales

Parámetro: Los investigadores deben utilizar estadísticas de muestra para sacar conclusiones sobre los valores correspondientes en la población. Estos valores correspondientes en la población se denominan parámetros

Error de muestreo: Las estadísticas muestrales no son estimaciones perfectas de sus parámetros poblacionales correspondientes. Esto se debe a que hay una cierta cantidad de variabilidad aleatoria en cualquier estadística de muestra a muestra. Esta variabilidad aleatoria en un estadístico de muestra a muestra se denomina error de muestreo.

Prueba de hipótesis nula: La prueba de hipótesis nula es un enfoque formal para decidir entre dos interpretaciones de una relación estadística en una muestra. Una interpretación se llama la hipótesis nula (a menudo simbolizada H ₀ y leída como “H-nada”). La otra interpretación se llama la hipótesis alternativa (a menudo simbolizada como H ₁).

Hipótesis nula: Esta es la idea de que no hay relación en la población y que la relación en la muestra refleja solo error de muestreo. Informalmente, la hipótesis nula es que la relación muestral “ocurrió por casualidad”.

Hipótesis alternativa: Esta es la idea de que existe una relación en la población y que la relación en la muestra refleja esta relación en la población.

Rechazar o retener la hipótesis nula: La lógica de la prueba de hipótesis nula implica asumir que la hipótesis nula es verdadera, encontrar qué tan probable sería el resultado de la muestra si esta suposición fuera correcta, y luego tomar una decisión. Si el resultado de la muestra sería poco probable si la hipótesis nula fuera cierta, entonces se rechaza a favor de la hipótesis alternativa. Si no fuera poco probable, entonces se conserva la hipótesis nula.

valor p: La probabilidad de obtener el resultado de la muestra si la hipótesis nula fuera verdadera (el valor p) se basa en dos consideraciones: fuerza de relación y tamaño de la muestra. Los juicios razonables sobre si una relación muestral es estadísticamente significativa a menudo se pueden hacer considerando rápidamente estos dos factores.

Alfa: ¿Qué tan bajo debe ser el valor p antes de que el resultado de la muestra se considere lo suficientemente improbable como para rechazar la hipótesis nula? En las pruebas de hipótesis nulas, este criterio se llama α (alfa) y casi siempre se establece en .05. Si hay menos de un 5% de probabilidad de un resultado tan extremo como el resultado de la muestra si la hipótesis nula fuera cierta, entonces se rechaza la hipótesis nula.

Estadísticamente significativo: Cuando se rechaza la hipótesis nula, se dice que el resultado es estadísticamente significativo.

Importancia práctica: Es importante distinguir entre la significancia estadística de un resultado y la significación práctica de ese resultado. La significación práctica se refiere a la importancia o utilidad del resultado en algún contexto del mundo real. Muchas diferencias de sexo son estadísticamente significativas, e incluso pueden ser interesantes por razones puramente científicas, pero no son prácticamente significativas. En la práctica clínica, este mismo concepto se suele denominar “significación clínica”.

prueba t: Muchos estudios en psicología se centran en la diferencia entre dos medias. La prueba de hipótesis nula más común para este tipo de relación estadística es la prueba t.

Prueba de t de una muestra: La prueba t de una muestra se utiliza para comparar una media muestral (M) con una hipotética media poblacional (μ ₀) que proporciona algún estándar de comparación interesante. La hipótesis nula es que la media para la población (µ) es igual a la media hipotética de la población: μ = μ ₀. La hipótesis alternativa es que la media para la población es diferente de la hipotética media poblacional: μ _≠ μ ₀. Para decidir entre estas dos hipótesis, necesitamos encontrar la probabilidad de obtener la media muestral (o una extrema más) si la hipótesis nula fuera cierta.

Valor crítico: La puntuación t necesaria para rechazar o retener la hipótesis nula.

Prueba de dos colas: Si la puntuación t que calculamos está más allá del valor crítico en cualquier dirección, entonces rechazamos la hipótesis nula. Si la puntuación t que calculamos está entre los valores críticos superior e inferior, entonces conservamos la hipótesis nula.

Prueba de una cola: En una prueba de una cola, rechazamos la hipótesis nula solo si la puntuación t para la muestra es extrema en una dirección que especificamos antes de recolectar los datos. Esto tiene sentido cuando tenemos buenas razones para esperar que la media de la muestra difiera de la hipotética media poblacional en una dirección particular.

Prueba t de muestras dependientes: La prueba t de muestras dependientes (a veces llamada prueba t de muestras emparejadas) se utiliza para comparar dos medias para la misma muestra analizada en dos momentos diferentes o bajo dos condiciones diferentes. Esto lo hace apropiado para diseños pretest-posttest o experimentos dentro de los sujetos. La hipótesis nula es que las medias en los dos tiempos o bajo las dos condiciones son las mismas en la población. La hipótesis alternativa es que no son lo mismo. Esta prueba también puede ser de una sola cola si el investigador tiene buenas razones para esperar que la diferencia vaya en una dirección particular.

Puntuación de diferencia: El primer paso en la prueba t de muestras dependientes es reducir las dos puntuaciones para cada participante a una única puntuación de diferencia tomando la diferencia entre ellos. En este punto, la prueba t de muestras dependientes se convierte en una prueba t de una muestra sobre las puntuaciones de diferencia. La hipotética media poblacional (µ ₀) de interés es 0 porque así sería la puntuación de diferencia media si no hubiera diferencia en promedio entre los dos tiempos o dos condiciones.

Prueba t- de muestras independientes: La prueba t- de muestras independientes se utiliza para comparar las medias de dos muestras separadas (M 1 y M 2). Las dos muestras podrían haberse probado en diferentes condiciones en un experimento entre sujetos, o podrían ser grupos preexistentes en un diseño correlacional (por ejemplo, mujeres y hombres, extrovertidos e introvertidos). La hipótesis nula es que las medias de las dos poblaciones son las mismas: µ ₁ = µ ₂. La hipótesis alternativa es que no son iguales: µ ₁ ≠ µ ₂. Nuevamente, la prueba puede ser de una sola cola si el investigador tiene buenas razones para esperar que la diferencia vaya en una dirección particular.

Análisis de varianza (ANOVA): Cuando hay más de dos grupos o medias de condición a comparar, la prueba de hipótesis nula más común es el análisis de varianza (ANOVA).

ANOVA unidireccional: El ANOVA unidireccional se utiliza para comparar las medias de más de dos muestras (M1, M 2... M G) en un diseño entre sujetos. La hipótesis nula es que todas las medias son iguales en la población: µ ₁ = µ ₂ =... = µ _G. La hipótesis alternativa es que no todas las medias en la población son iguales.

Cuadrados medios entre y dentro de los grupos: El estadístico de prueba para el ANOVA se llama F. Se trata de una relación de dos estimaciones de la varianza poblacional con base en los datos de la muestra. Una estimación de la varianza poblacional se denomina cuadrados medios entre grupos (MSB) y se basa en las diferencias entre las medias de la muestra. El otro se denomina cuadrados medios dentro de los grupos (RSU) y se basa en las diferencias entre las puntuaciones dentro de cada grupo. El estadístico F es la relación entre el MSB y el RSU y, por lo tanto, se puede expresar de la siguiente manera:\[F=\dfrac{MSB}{MSW}. \nonumber\]

Comparaciones post hoc: Los resultados de ANOVA unidireccional estadísticamente significativos son seguidos típicamente con una serie de comparaciones post hoc de pares seleccionados de medias grupales para determinar cuáles son diferentes de cuáles otros.

ANOVA de medidas repetidas: El ANOVA unidireccional es apropiado para diseños entre sujetos en los que las medias que se comparan provienen de grupos separados de participantes. No es apropiado para diseños dentro de sujetos en los que las medias que se comparan provienen de los mismos participantes probados en diferentes condiciones o en diferentes momentos. Esto requiere un enfoque ligeramente diferente, llamado ANOVA de medidas repetidas. Los fundamentos del ANOVA de medidas repetidas son los mismos que para el ANOVA unidireccional. La principal diferencia es que medir la variable dependiente varias veces para cada participante permite una medida más refinada de MS W.

ANOVA factorial: Cuando se incluye más de una variable independiente en un diseño factorial, el enfoque apropiado es el ANOVA factorial. Nuevamente, los fundamentos del ANOVA factorial son los mismos que para los ANOVA unidireccionales y de medidas repetidas. La principal diferencia es que produce una relación F y un valor p para cada efecto principal y para cada interacción.

Error de tipo I: Rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera se denomina error Tipo I. Esto quiere decir que hemos llegado a la conclusión de que existe una relación en la población cuando en realidad no la hay.

Error de tipo II: Conservar la hipótesis nula cuando es falsa se denomina error Tipo II. Esto quiere decir que hemos concluido que no hay relación en la población cuando en realidad la hay. En la práctica, los errores de Tipo II ocurren principalmente porque el diseño de la investigación carece del poder estadístico adecuado para detectar la relación (por ejemplo, la muestra es demasiado pequeña).

Problema de cajón de archivos: Un tema relacionado con los errores Tipo I es el llamado problema del cajón de archivos (Rosenthal, 1979). La idea es que cuando los investigadores obtienen resultados estadísticamente significativos, tienden a enviarlos para su publicación, y los editores y revisores de revistas tienden a aceptarlos. Pero cuando los investigadores obtienen resultados no significativos, tienden a no enviarlos para su publicación, o si los envían, los editores y revisores de revistas tienden a no aceptarlos. Los investigadores terminan guardando estos resultados no significativos en un cajón de archivos (o hoy en día, en una carpeta de su disco duro). Un efecto de esto es que la literatura publicada probablemente contiene una mayor proporción de errores de Tipo I de lo que cabría esperar solo a partir de consideraciones estadísticas. Incluso cuando existe una relación entre dos variables en la población, es probable que la literatura de investigación publicada exagere la fuerza de esa relación.

Poder estadístico: El poder estadístico de un diseño de investigación es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula dada la fuerza de relación esperada en la población y el tamaño de la muestra. Los investigadores deben asegurarse de que sus estudios tengan el poder estadístico adecuado antes de realizarlos.

Intervalo de confianza: Un intervalo de confianza alrededor de una estadística es un rango de valores que se calcula de tal manera que algún porcentaje del tiempo (generalmente 95%) el parámetro de población estará dentro de ese rango. Los intervalos de confianza se utilizan como alternativa a las pruebas de hipótesis nulas.

Estadísticas bayesianas: Existen soluciones más radicales a los problemas de las pruebas de hipótesis nulas que implican el uso de enfoques muy diferentes para la estadística inferencial. La estadística bayesiana, por ejemplo, es un enfoque en el que el investigador especifica la probabilidad de que la hipótesis nula y cualquier hipótesis alternativa importante sean verdaderas antes de realizar el estudio, realice el estudio y luego actualice las probabilidades con base en los datos.