2.2: Enfoques a la investigación
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Hay muchos métodos de investigación disponibles para los psicólogos en sus esfuerzos por comprender, describir y explicar el comportamiento y los procesos cognitivos y biológicos que lo subyacen. Algunos métodos se basan en técnicas observacionales. Otros enfoques implican interacciones entre el investigador y los individuos que están siendo estudiados, que van desde una serie de preguntas simples hasta entrevistas extensas y profundas, hasta experimentos bien controlados.
Cada uno de estos métodos de investigación tiene fortalezas y debilidades únicas, y cada método solo puede ser apropiado para ciertos tipos de preguntas de investigación. Por ejemplo, los estudios que se basan principalmente en la observación producen cantidades increíbles de información, pero la capacidad de aplicar esta información a la población más grande es algo limitada debido a los pequeños tamaños de muestra. La investigación de encuestas, por otro lado, permite a los investigadores recopilar fácilmente datos de muestras relativamente grandes. Si bien esto permite que los resultados se generalicen a la población más grande con mayor facilidad, la información que se puede recopilar en cualquier encuesta dada es algo limitada y sujeta a problemas asociados con cualquier tipo de datos autoreportados. Algunos investigadores realizan investigaciones de archivo mediante el uso de registros existentes. Si bien esta puede ser una forma bastante económica de recopilar datos que pueden proporcionar información sobre una serie de preguntas de investigación, los investigadores que utilizan este enfoque no tienen control sobre cómo o qué tipo de datos se recopilaron. Todos los métodos descritos hasta ahora son de naturaleza correlacional. Esto significa que los investigadores pueden hablar de relaciones importantes que podrían existir entre dos o más variables de interés. Sin embargo, los datos correlacionales no pueden ser utilizados para hacer afirmaciones sobre las relaciones de causa y efecto.
La investigación correlacional puede encontrar una relación entre dos variables, pero la única forma en que un investigador puede afirmar que la relación entre las variables es causa y efecto es realizar un experimento. En la investigación experimental, que se discutirá más adelante en este capítulo, existe una tremenda cantidad de control sobre las variables de interés. Si bien este es un enfoque poderoso, los experimentos a menudo se llevan a cabo en entornos muy artificiales. Esto pone en duda la validez de los hallazgos experimentales con respecto a cómo se aplicarían en entornos del mundo real. Además, muchas de las preguntas que a los psicólogos les gustaría responder no pueden perseguirse a través de la investigación experimental por preocupaciones éticas.
Estudios clínicos o de casos
En 2011, el New York Times publicó un reportaje sobre Krista y Tatiana Hogan, gemelas canadienses. Estos gemelos particulares son únicos porque Krista y Tatiana son gemelas siameses, conectadas a la cabeza. Existe evidencia de que las dos niñas están conectadas en una parte del cerebro llamada tálamo, que es un importante centro de relevo sensorial. La mayor parte de la información sensorial entrante se envía a través del tálamo antes de llegar a regiones más altas de la corteza cerebral para su procesamiento.
Las implicaciones de esta conexión potencial significan que podría ser posible que un gemelo experimente las sensaciones del otro gemelo. Por ejemplo, si Krista está viendo un programa de televisión particularmente divertido, Tatiana podría sonreír o reír aunque no esté viendo el programa. Esta particular posibilidad ha despertado el interés de muchos neurocientíficos que buscan entender cómo el cerebro utiliza la información sensorial.
Estos gemelos representan un enorme recurso en el estudio del cerebro, y como su condición es muy rara, es probable que mientras su familia esté de acuerdo, los científicos seguirán muy de cerca a estas niñas a lo largo de su vida para obtener la mayor cantidad de información posible (Dominus, 2011).
Con el tiempo, ha quedado claro que si bien Krista y Tatiana comparten algunas experiencias sensoriales y control motor, siguen siendo dos individuos distintos, lo que proporciona una tremenda visión de los investigadores interesados en la mente y el cerebro (Egnor, 2017).
En la investigación observacional, los científicos están realizando un estudio clínico o de caso cuando se enfocan en una persona o solo en unos pocos individuos. De hecho, algunos científicos pasan toda su carrera estudiando solo entre 10 y 20 individuos. ¿Por qué harían esto? Obviamente, cuando enfocan su atención en un número muy pequeño de personas, pueden obtener una tremenda comprensión de esos casos. La riqueza de información que se recoge en estudios clínicos o de casos no tiene comparación con ningún otro método de investigación único. Esto permite al investigador tener una comprensión muy profunda de los individuos y del fenómeno particular que se está estudiando.
Si los estudios clínicos o de casos proporcionan tanta información, ¿por qué no son más frecuentes entre los investigadores? Resulta que el mayor beneficio de este enfoque en particular es también una debilidad. Como se mencionó anteriormente, este enfoque se suele utilizar cuando se estudian individuos que son interesantes para los investigadores porque tienen una característica rara. Por lo tanto, los individuos que sirven como foco de estudios de caso no son como la mayoría de las demás personas. Si los científicos en última instancia quieren explicar todo el comportamiento, centrar la atención en un grupo tan especial de personas puede dificultar la generalización de cualquier observación a la población más grande en su conjunto. Generalizar se refiere a la capacidad de aplicar los hallazgos de un proyecto de investigación en particular a segmentos más grandes de la sociedad. Nuevamente, los estudios de casos proporcionan enormes cantidades de información, pero como los casos son tan específicos, el potencial para aplicar lo aprendido a la persona promedio puede ser muy limitado.
Observación Naturalista
Si quieres entender cómo ocurre el comportamiento, una de las mejores formas de obtener información es simplemente observar el comportamiento en su contexto natural. Sin embargo, las personas pueden cambiar su comportamiento de formas inesperadas si saben que están siendo observadas. ¿Cómo obtienen los investigadores información precisa cuando las personas tienden a ocultar su comportamiento natural? Como ejemplo, imagina que tu profesor pide a todos en tu clase que levanten la mano si siempre se lavan las manos después de usar el baño. Lo más probable es que casi todos en el aula levanten la mano, pero ¿crees que lavarse las manos después de cada viaje al baño es realmente así de universal?
Esto es muy similar al fenómeno mencionado anteriormente en este capítulo: muchos individuos no se sienten cómodos respondiendo una pregunta honestamente. Pero si estamos comprometidos a conocer los hechos sobre el lavado de manos, tenemos otras opciones disponibles para nosotros.
Supongamos que enviamos a un compañero de clase al baño para ver realmente si todos se lavan las manos después de usar el baño. ¿Nuestro observador se mezclará con el ambiente del baño usando una bata blanca de laboratorio, sentado con un portapapeles y mirando los lavabos? Queremos que nuestro investigador sea discreto, quizás parado en uno de los sumideros fingiendo ponerse lentes de contacto mientras graba secretamente la información relevante. Este tipo de estudio observacional se denomina observación naturalista: observar el comportamiento en su entorno natural. Para comprender mejor la exclusión entre pares, Suzanne Fanger colaboró con colegas de la Universidad de Texas para observar el comportamiento de los niños preescolares en un patio de recreo. ¿Cómo permanecieron los observadores poco visibles durante la duración del estudio? Equiparon a algunos de los niños con micrófonos inalámbricos (que los niños olvidaron rápidamente) y observaron mientras tomaban notas a la distancia. Además, los niños de ese preescolar en particular (un “preescolar de laboratorio”) estaban acostumbrados a tener observadores en el patio de recreo (Fanger, Frankel, & Hazen, 2012).
Es crítico que el observador sea lo más discreto y discreto posible: cuando la gente sabe que está siendo vigilada, es menos probable que se comporte de manera natural. Si tienes alguna duda sobre esto, pregúntate cómo podría diferir tu comportamiento de manejo en dos situaciones: En la primera situación, estás conduciendo por una carretera desierta a mitad del día; en la segunda situación, te está siguiendo un carro de policía por la misma carretera desierta ( Figura 2.7).
El mayor beneficio de la observación naturalista es la validez, o exactitud, de la información recopilada discretamente en un entorno natural. Hacer que los individuos se comporten como lo harían normalmente en una situación dada significa que tenemos un grado de validez ecológica, o realismo, más alto que el que podríamos lograr con otros enfoques de investigación. Por lo tanto, se mejora nuestra capacidad para generalizar los hallazgos de la investigación a situaciones del mundo real. Si se hace correctamente, no necesitamos preocuparnos de que las personas o los animales modifiquen su comportamiento simplemente porque están siendo observados. En ocasiones, la gente puede suponer que los programas de realidad nos dan una idea del auténtico comportamiento humano. No obstante, se viola el principio de observación discreta ya que las estrellas de la realidad son seguidas por equipos de cámara y son entrevistadas en cámara para confesionarios personales. Dado ese entorno, debemos dudar de lo naturales y realistas que son sus comportamientos.
El principal inconveniente de la observación naturalista es que a menudo son difíciles de establecer y controlar. En nuestro estudio de baños, ¿y si estuvieras parado en el baño todo el día preparado para registrar el comportamiento de lavado de manos de la gente y no entrara nadie? O bien, ¿y si llevas semanas observando de cerca a una tropa de gorilas solo para descubrir que migraron a un nuevo lugar mientras dormías en tu tienda? El beneficio de los datos realistas tiene un costo. Como investigador no tienes control de cuándo (o si) tienes comportamiento que observar. Además, este tipo de investigación observacional a menudo requiere importantes inversiones de tiempo, dinero y una buena dosis de suerte.
En ocasiones, los estudios implican observación estructurada. En estos casos, se observa a las personas mientras se dedican a tareas establecidas y específicas. Un excelente ejemplo de observación estructurada proviene de Strange Situation de Mary Ainsworth (leerás más sobre esto en el capítulo sobre desarrollo de la vida). La situación extraña es un procedimiento utilizado para evaluar los estilos de apego que existen entre un lactante y el cuidador. En este escenario, los cuidadores llevan a sus bebés a una habitación llena de juguetes. La extraña situación implica una serie de fases, entre ellas un extraño que entra a la habitación, el cuidador que sale de la habitación y el regreso del cuidador a la habitación. El comportamiento del lactante es monitoreado de cerca en cada fase, pero es el comportamiento del lactante al reunirse con el cuidador lo que es más revelador en términos de caracterizar el estilo de apego del bebé con el cuidador.
Otro problema potencial en la investigación observacional es el sesgo observador. Generalmente, las personas que actúan como observadores están estrechamente involucradas en el proyecto de investigación y pueden sesgar inconscientemente sus observaciones para ajustarse a sus objetivos o expectativas de investigación. Para protegerse contra este tipo de sesgos, los investigadores deben tener criterios claros establecidos para los tipos de comportamientos registrados y cómo deben clasificarse esos comportamientos. Además, los investigadores suelen comparar observaciones del mismo evento por parte de múltiples observadores, con el fin de probar la confiabilidad entre evaluadores: una medida de confiabilidad que evalúa la consistencia de las observaciones de diferentes observadores.
Encuestas
A menudo, los psicólogos desarrollan encuestas como medio de recopilación de datos. Las encuestas son listas de preguntas a responder por los participantes de la investigación, y pueden entregarse como cuestionarios en papel y lápiz, administrarse electrónicamente o realizarse verbalmente (Figura 2.9). Generalmente, la encuesta en sí puede completarse en poco tiempo, y la facilidad de administrar una encuesta facilita la recopilación de datos de un gran número de personas.
Las encuestas permiten a los investigadores recopilar datos de muestras más grandes que las que pueden proporcionar otros métodos de investigación. Una muestra es un subconjunto de individuos seleccionados de una población, que es el grupo general de individuos que interesan a los investigadores. Los investigadores estudian la muestra y buscan generalizar sus hallazgos a la población. Generalmente, los investigadores iniciarán este proceso calculando diversas medidas de tendencia central a partir de los datos que hayan recopilado. Estas medidas proporcionan un resumen general de cómo es una respuesta típica. Hay tres medidas de tendencia central: modo, mediana y media. El modo es la respuesta que ocurre con mayor frecuencia, la mediana se encuentra en la mitad de un conjunto de datos dado, y la media es la media aritmética de todos los puntos de datos. Los medios tienden a ser más útiles para realizar análisis adicionales como los que se describen a continuación; sin embargo, los medios son muy sensibles a los efectos de los valores atípicos, por lo que uno debe ser consciente de esos efectos al hacer evaluaciones de qué medidas de tendencia central nos dicen sobre un conjunto de datos en cuestión.
Hay fuerza y debilidad de la encuesta en comparación con los estudios de casos. Mediante el uso de encuestas, podemos recopilar información de una muestra más grande de personas. Una muestra más grande es capaz de reflejar mejor la diversidad real de la población, permitiendo así una mejor generalización. Por lo tanto, si nuestra muestra es suficientemente grande y diversa, podemos suponer que los datos que recolectamos de la encuesta pueden generalizarse a la población más grande con más certeza que la información recopilada a través de un estudio de caso. Sin embargo, dado el mayor número de personas involucradas, no podemos recopilar la misma profundidad de información sobre cada persona que se recogería en un estudio de caso.
Otra debilidad potencial de las encuestas es algo que mencionamos anteriormente en este capítulo: La gente no siempre da respuestas precisas. Pueden mentir, recordar mal o responder preguntas de una manera que ellos piensan que les hace quedar bien. Por ejemplo, las personas pueden reportar haber bebido menos alcohol de lo que en realidad es el caso.
Cualquier número de preguntas de investigación pueden ser respondidas mediante el uso de encuestas. Un ejemplo del mundo real es la investigación realizada por Jenkins, Ruppel, Kizer, Yehl y Griffin (2012) sobre la reacción violenta contra la comunidad árabe-estadounidense estadounidense tras los ataques terroristas del 11 de septiembre de 2001. Jenkins y sus colegas quisieron determinar hasta qué punto estas actitudes negativas hacia los árabe-estadounidenses aún existían casi una década después de que ocurrieron los ataques. En un estudio, 140 participantes de la investigación completaron una encuesta con 10 preguntas, incluidas preguntas que hacían directamente sobre las actitudes negativas manifiestas del participante hacia personas de diversas etnias. La encuesta también hizo preguntas indirectas sobre la probabilidad de que el participante interactuara con una persona de una etnia determinada en una variedad de entornos (como, “¿Qué tan probable crees que es que te presentarías a una persona de ascendencia árabe-estadounidense?”). Los resultados de la investigación sugirieron que los participantes no estaban dispuestos a reportar actitudes dañinas hacia ningún grupo étnico. Sin embargo, hubo diferencias significativas entre su patrón de respuestas a preguntas sobre la interacción social con los árabe-americanos en comparación con otros grupos étnicos: indicaron menos disposición a la interacción social con los árabe-americanos en comparación con los otros grupos étnicos. Esto sugirió que los participantes albergaban formas sutiles de prejuicio contra los árabe-americanos, a pesar de sus aseveraciones de que no era así (Jenkins et al., 2012).
Investigación archivística
Algunos investigadores obtienen acceso a grandes cantidades de datos sin interactuar con un solo participante de la investigación. En cambio, utilizan registros existentes para responder diversas preguntas de investigación. Este tipo de enfoque de investigación se conoce como investigación archivística. La investigación archivística se basa en mirar registros pasados o conjuntos de datos para buscar patrones o relaciones interesantes.
Por ejemplo, un investigador podría acceder a los expedientes académicos de todos los individuos que se matricularon en la universidad en los últimos diez años y calcular cuánto tiempo les tomó completar sus títulos, así como cargas de cursos, calificaciones y participación extracurricular. La investigación archivística podría proporcionar información importante sobre quién tiene más probabilidades de completar su educación, y podría ayudar a identificar factores de riesgo importantes para los estudiantes con dificultades (Figura 2.10).
Al comparar la investigación archivística con otros métodos de investigación, hay varias distinciones importantes. Por un lado, el investigador que emplea la investigación archivística nunca interactúa directamente con los participantes de la investigación. Por lo tanto, la inversión de tiempo y dinero para recolectar datos es considerablemente menor con la investigación archivística. Adicionalmente, los investigadores no tienen control sobre qué información se recopiló originalmente. Por lo tanto, las preguntas de investigación tienen que ser adaptadas para que puedan ser respondidas dentro de la estructura de los conjuntos de datos existentes. Tampoco hay garantía de consistencia entre los registros de una fuente a otra, lo que podría hacer problemático comparar y contrastar diferentes conjuntos de datos.
Investigación longitudinal y transversal
A veces queremos ver cómo las personas cambian con el tiempo, como en los estudios del desarrollo humano y la vida útil. Cuando probamos el mismo grupo de individuos repetidamente durante un período prolongado de tiempo, estamos realizando investigaciones longitudinales. La investigación longitudinal es un diseño de investigación en el que la recolección de datos se administra repetidamente durante un período prolongado de tiempo. Por ejemplo, podemos encuestar a un grupo de individuos sobre sus hábitos alimenticios a los 20 años, volver a probarlos una década después a los 30 años y luego nuevamente a los 40 años.
Otro enfoque es la investigación transversal. En una investigación transversal, un investigador compara múltiples segmentos de la población al mismo tiempo. Usando el ejemplo de hábitos alimenticios anterior, el investigador podría comparar directamente diferentes grupos de personas por edad. En lugar de estudiar a un grupo de personas durante 20 años para ver cómo cambiaban sus hábitos alimenticios de década en década, el investigador estudiaría a un grupo de individuos de 20 años y los compararía con un grupo de individuos de 30 años y un grupo de individuos de 40 años. Si bien la investigación transversal requiere una inversión a corto plazo, también está limitada por diferencias que existen entre las diferentes generaciones (o cohortes) que no tienen nada que ver con la edad per se, sino que reflejan las experiencias sociales y culturales de diferentes generaciones de individuos que los hacen diferentes el uno del otro.
Para ilustrar este concepto, considere los siguientes resultados de la encuesta. En los últimos años ha habido un crecimiento significativo en el apoyo popular al matrimonio entre personas del mismo sexo. Muchos estudios sobre este tema desglosan a los participantes de la encuesta en diferentes grupos de edad. En general, las personas más jóvenes apoyan más el matrimonio entre personas del mismo sexo que las que son mayores (Jones, 2013). ¿Significa esto que a medida que envejecemos nos volvemos menos abiertos a la idea del matrimonio entre personas del mismo sexo, o esto significa que los individuos mayores tienen perspectivas diferentes debido a los climas sociales en los que crecieron? La investigación longitudinal es un enfoque poderoso porque los mismos individuos están involucrados en el proyecto de investigación a lo largo del tiempo, lo que significa que los investigadores necesitan preocuparse menos por las diferencias entre cohortes que afectan los resultados de su estudio.
A menudo se emplean estudios longitudinales cuando se investigan diversas enfermedades en un esfuerzo por comprender factores de riesgo particulares. Dichos estudios suelen involucrar a decenas de miles de individuos que son seguidos durante varias décadas. Dada la enorme cantidad de personas involucradas en estos estudios, los investigadores pueden sentirse seguros de que sus hallazgos pueden generalizarse a la población más grande. El Cancer Prevention Study-3 (CPS-3) es uno de una serie de estudios longitudinales patrocinados por la American Cancer Society, con el objetivo de determinar los factores de riesgo predictivos asociados al cáncer. Cuando los participantes ingresan al estudio, completan una encuesta sobre sus vidas e historias familiares, brindando información sobre los factores que podrían causar o prevenir el desarrollo del cáncer. Entonces cada pocos años los participantes reciben encuestas adicionales para completar. Al final, cientos de miles de participantes serán rastreados a lo largo de 20 años para determinar cuáles de ellos desarrollan cáncer y cuáles no.
Claramente, este tipo de investigación es importante y potencialmente muy informativa. Por ejemplo, estudios longitudinales anteriores patrocinados por la American Cancer Society proporcionaron algunas de las primeras demostraciones científicas de los vínculos ahora bien establecidos entre el aumento de las tasas de cáncer y el tabaquismo (American Cancer Society, n.d.) (Figura 2.11).
Como con cualquier estrategia de investigación, la investigación longitudinal no está exenta de limitaciones. Por un lado, estos estudios requieren una increíble inversión de tiempo por parte del investigador y los participantes de la investigación. Dado que algunos estudios longitudinales tardan años, si no décadas, en completarse, los resultados no se conocerán por un periodo de tiempo considerable. Además de las demandas de tiempo, estos estudios también requieren una inversión financiera sustancial. Muchos investigadores son incapaces de comprometer los recursos necesarios para ver un proyecto longitudinal hasta el final.
Los participantes de la investigación también deben estar dispuestos a continuar su participación por un período prolongado de tiempo, y esto puede ser problemático. La gente se mueve, se casa y toma nuevos nombres, se enferma y finalmente muere. Incluso sin cambios significativos en la vida, algunas personas simplemente pueden optar por dejar de participar en el proyecto. Como resultado, las tasas de desgaste, o reducción en el número de participantes de la investigación por abandono, en estudios longitudinales son bastante altas y aumentan en el transcurso de un proyecto. Por esta razón, los investigadores que utilizan este enfoque suelen reclutar a muchos participantes esperando plenamente que un número sustancial abandone la escuela antes del final. A medida que avanza el estudio, verifican continuamente si la muestra aún representa a la población más grande, y hacen los ajustes necesarios.