Si alguien te diera 20 dólares que absolutamente tenían que gastarse hoy, ¿cómo elegirías gastarlo? ¿Lo gastarías en un artículo que llevas semanas mirando, o donarías el dinero a organizaciones benéficas? ¿Qué opción crees que te traería más felicidad? Si eres como la mayoría de la gente, elegirías gastar el dinero en ti mismo (duh, ¿verdad?). Nuestra intuición es que estaríamos más felices si gastáramos el dinero en nosotros mismos.
Figura\(\PageIndex{1}\): En el Corner Perk Cafe, los clientes pagan rutinariamente las bebidas de extraños. ¿Es esta la manera de obtener la mayor felicidad de una taza de café? La investigación de Elizabeth Dunn (2008) muestra que gastar dinero en otros puede afectar nuestra felicidad de manera diferente que gastar dinero en nosotros mismos. [“Dos cappuccinos bastante bonitos” de Martin Westin/Flickr está licenciado bajo CC BY-NC-ND 2.0.]
Sabiendo que nuestra intuición a veces puede estar equivocada, la profesora Elizabeth Dunn (2008) de la Universidad de Columbia Británica se propuso realizar un experimento sobre el gasto y la felicidad. Ella le dio a cada uno de los participantes en su experimento 20 dólares y luego les dijo que tenían que gastar el dinero al final del día. A algunos de los participantes se les dijo que debían gastar el dinero en sí mismos, y a algunos se les dijo que debían gastar el dinero en otros (ya sea de caridad o un regalo para alguien). Al final del día, midió los niveles de felicidad de los participantes mediante un cuestionario de autoreporte. (Pero espera, ¿cómo mides algo así como la felicidad cuando realmente no puedes verla? Los psicólogos miden muchos conceptos abstractos, como la felicidad y la inteligencia, comenzando con definiciones operativas de los conceptos. Consulte los módulos de Noba sobre Inteligencia y Felicidad para obtener más información sobre estrategias de medición específicas.)
En un experimento, los investigadores manipulan, o provocan cambios, en la variable independiente y observan o aseguran cualquier impacto de esos cambios en la variable dependiente. La variable independiente es la que está bajo el control del experimentador, o la variable que se altera intencionalmente entre grupos. En el caso del experimento de Dunn, la variable independiente era si los participantes gastaban el dinero en ellos mismos o en otros. La variable dependiente es la variable que no se manipula en absoluto, o aquella en la que ocurre el efecto. Una forma de ayudar a recordar esto es que la variable dependiente “depende” de lo que le suceda a la variable independiente. En nuestro ejemplo, la felicidad de los participantes (la variable dependiente en este experimento) depende de cómo los participantes gasten su dinero (la variable independiente). Así, cualquier cambio observado o diferencia de grupo en la felicidad puede atribuirse a quien se gastó el dinero. Lo que Dunn y sus colegas encontraron fue que, después de que se había hecho todo el gasto, las personas que habían gastado el dinero en otros estaban más felices que las que habían gastado el dinero en sí mismas. En otras palabras, gastar en otros nos hace ser más felices que gastar en nosotros mismos. ¿Esto te parece sorprendente?
¡Pero espera! ¿La felicidad no depende de muchos factores diferentes, por ejemplo, la crianza o las circunstancias de la vida de una persona? ¿Y si algunas personas tuvieran infancias felices y por eso son más felices? ¿O qué pasa si alguna gente dejó caer su brindis esa mañana y se le cayó al revés y arruinó todo su día? Es correcto reconocer que estos factores y muchos más pueden afectar fácilmente el nivel de felicidad de una persona. Entonces, ¿cómo podemos concluir con precisión que gastar dinero en otros causa felicidad, como en el caso del experimento de Dunn?
Lo más importante de los experimentos es la asignación aleatoria. Los participantes no pueden elegir en qué condición se encuentran (por ejemplo, los participantes no eligieron si se suponía que iban a gastar el dinero en ellos mismos frente a otros). El experimentador los asigna a una condición particular basada en el volteo de una moneda o el rollo de un dado o cualquier otro método aleatorio. ¿Por qué los investigadores hacen esto? Con el estudio de Dunn, existe la razón obvia: puedes imaginar en qué condición elegiría estar la mayoría de la gente, si se le diera la opción. Pero otra razón igualmente importante es que la asignación aleatoria hace que los grupos, en promedio, sean similares en todas las características excepto en lo que manipula el experimentador.
Al asignar aleatoriamente a las personas a condiciones (autogasto versus otro gasto), algunas personas con capuchas infantiles felices deberían terminar en cada condición. De igual manera, algunas personas que habían dejado caer su brindis esa mañana (o experimentaron alguna otra decepción) deberían terminar en cada condición. Como resultado, la distribución de todos estos factores generalmente será consistente entre los dos grupos, y esto significa que en promedio los dos grupos serán relativamente equivalentes en todos estos factores. La asignación aleatoria es crítica para la experimentación porque si la única diferencia entre los dos grupos es la variable independiente, podemos inferir que la variable independiente es la causa de cualquier diferencia observable (por ejemplo, en la cantidad de felicidad que sienten al final del día).
Aquí hay otro ejemplo de la importancia de la asignación aleatoria: Digamos que tu clase va a formar dos equipos de basket- ball, y llegas a ser el capitán de un equipo. La clase se va a dividir equitativamente entre los dos equipos. Si llegas a elegir primero a los jugadores para tu equipo, ¿a quién elegirás? Probablemente elegirás a los miembros más altos de la clase o a los más atléticos. Probablemente no elegirás a las personas cortas y descoordinadas, a menos que no haya otras opciones. Como resultado, tu equipo será más alto y más atlético que el otro equipo. Pero, ¿y si queremos que los equipos sean justos? ¿Cómo podemos hacer esto cuando tenemos personas de diferente estatura y habilidad? Todo lo que tenemos que hacer es asignar jugadores al azar a los dos equipos. Lo más probable es que algunas personas altas y algunas bajas terminen en tu equipo, y algunas personas altas y algunas bajas terminarán en el otro equipo. La altura promedio de los equipos será aproximadamente la misma. ¡Ese es el poder de la asignación aleatoria!
Otras Consideraciones
Además de usar asignación aleatoria, debes evitar introducir confundidos en tus experimentos. Los confundidos son cosas que podrían socavar tu capacidad para sacar inferencias causales. Por ejemplo, si quisieras probar si una nueva píldora feliz hará que las personas sean más felices, podrías asignar aleatoriamente a los participantes a tomar la píldora feliz o no (la variable independiente) y comparar estos dos grupos en su felicidad auto-transportada (la variable dependiente). Sin embargo, si algunos participantes saben que están recibiendo la píldora feliz, podrían desarrollar expectativas que influyan en su felicidad autoinformada. Esto a veces se conoce como un efecto placebo. Algunas veces el conocimiento de una persona de que está recibiendo un tratamiento especial o algo nuevo es suficiente para realmente causar cambios en el comportamiento o la percepción: En otras palabras, incluso si los participantes en la condición de la píldora feliz informaran de ser más felices, no sabríamos si la píldora realmente los estaba haciendo más feliz o si fue el efecto placebo, un ejemplo de un error. Una idea relacionada es la demanda de los participantes. Esto ocurre cuando los participantes intentan comportarse de una manera que piensan que el experimentador quiere que se comporten. Los efectos de placebo y la demanda de los participantes a menudo ocurren de forma Incluso las expectativas de los experimentadores pueden influir en el resultado de un estudio. Por ejemplo, si el experimentador sabe quién tomó la píldora feliz y quién no, y la variable dependiente son las observaciones del experimentador sobre la felicidad de las personas, entonces el experimentador podría percibir mejoras en el grupo de la píldora feliz que realmente no están ahí.
Una forma de evitar que estos confundidos afecten los resultados de un estudio es utilizar un procedimiento doble ciego. En un procedimiento doble ciego, ni el participante ni el experimentador conocen en qué condición se encuentra el participante. Por ejemplo, cuando a los participantes se les da la píldora feliz o la píldora falsa, no saben cuál están recibiendo. De esta manera los participantes no deben experimentar el efecto placebo y serán incapaces de comportarse como el investigador espera (demanda participante). De igual manera, el investigador no sabe qué píldora está tomando cada participante (al menos al principio, posteriormente, el investigador obtendrá los resultados con fines de análisis de datos), lo que significa que las expectativas del investigador no pueden influir en sus observaciones. Por lo tanto, debido a que ambas partes son “ciegas” ante la condición, ninguna podrá comportarse de una manera que introduzca un confundio. Al final del día, la única diferencia entre grupos será qué pastillas recibieron los participantes, lo que permitirá al investigador determinar si la píldora feliz realmente causó que las personas fueran más felices.
