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# 2.8: Resumen

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Este capítulo no pretende realmente brindar una discusión integral de los métodos de investigación psicológica: requeriría otro volumen tan solo mientras éste haga justicia al tema. Sin embargo, en la vida real las estadísticas y el diseño del estudio están estrechamente entrelazados, por lo que es muy útil discutir algunos de los temas clave. En este capítulo, he discutido brevemente los siguientes temas:

• Introducción a la medición psicológica. ¿Qué significa operacionalizar un constructo teórico? ¿Qué significa tener variables y tomar medidas?
• Escalas de medición y tipos de variables. Recuerde que aquí hay dos distinciones diferentes: está la diferencia entre datos discretos y continuos, y existe la diferencia entre los cuatro tipos de escala diferentes (nominal, ordinal, intervalo y relación).
• Confiabilidad de una medición. Si mido lo “mismo” dos veces, ¿debería esperar ver el mismo resultado? Sólo si mi medida es confiable. Pero, ¿qué significa hablar de hacer lo “mismo”? Bueno, por eso tenemos diferentes tipos de confiabilidad. Asegúrate de recordar cuáles son.
• Terminología: predictores y resultados. ¿Qué roles juegan las variables en un análisis? ¿Recuerdas la diferencia entre predictores y resultados? ¿Variables dependientes e independientes? Etc.
• Diseños de investigación experimental y no experimental. ¿Qué hace que un experimento sea un experimento? ¿Es una bonita bata blanca de laboratorio, o tiene algo que ver con el control del investigador sobre las variables?
• Validez y sus amenazas. ¿Tu estudio mide lo que quieres que haga? ¿Cómo podrían salir mal las cosas? ¿Y es mi imaginación, o fue esa una lista muy larga de posibles formas en las que las cosas pueden salir mal?

Todo esto debería dejarte claro que el diseño del estudio es una parte crítica de la metodología de investigación. Construí este capítulo a partir del pequeño libro clásico de Campbell y Stanley (1963), pero por supuesto hay una gran cantidad de libros de texto sobre diseño de investigación. Pasa unos minutos con tu buscador favorito y encontrarás decenas.

Referencias

Campbell, D. T., y J. C. Stanley. 1963. Diseños Experimentales y Cuasi-Experimentales para la Investigación. Boston, MA: Houghton Mifflin.

Stevens, S. S. 1946. “Sobre la Teoría de las Escalas de Medición”. Ciencia 103:677—80.

Kahneman, D., y A. Tversky. 1973. “Sobre la Psicología de la Predicción”. Revisión Psicológica 80:237—51.

Pfungst, O. 1911. Clever Hans (el Caballo del Sr. von Osten): Una contribución a la Psicología Experimental Animal y Humana. Traducido por C. L. Rahn. Nueva York: Henry Holt.

Hothersall, D. 2004. Historia de la Psicología. McGraw-Hill.

Rosenthal, R. 1966. Efectos del Experimentador en la Investigación Conductual. Nueva York: Appleton.

Adair, G. 1984. “El efecto Hawthorne: una reconsideración del artefacto metodológico”. Revista de Psicología Aplicada 69:334—45.

Ioannidis, John P. A. 2005. “Por qué la mayoría de los hallazgos de investigación publicados son falsos”. PLoS Med 2 (8). Biblioteca Pública de Ciencias: 697—701.

Kühberger, A, A Fritz, y T. Scherndl. 2014. “Sesgo de publicación en psicología: un diagnóstico basado en la correlación entre el tamaño del efecto y el tamaño de la muestra”. Biblioteca Pública de la Ciencia Uno 9:1—8.

1. Discurso presidencial ante el Primer Congreso de Estadística de la India, 1938. Origen: http://en.wikiquote.org/wiki/Ronald_Fisher
2. Bueno... ahora esto es incómodo, ¿no? Esta sección es una de las partes más antiguas del libro, y está desactualizada de una manera bastante vergonzosa. Esto lo escribí en 2010, momento en el que todos esos hechos eran ciertos. Revisitando esto en 2018... bueno ya no tengo 33, pero eso no es sorprendente supongo. No puedo imaginar que mis cromosomas hayan cambiado, así que voy a adivinar que mi cariotipo era entonces y ahora es XY. El género autoidentificado, por otro lado... ah. Supongo que el hecho de que la portada ahora se refiera a mí como Danielle en lugar de Daniel podría ser un sorteo, pero no normalmente me identifico como “masculino” en un cuestionario de género en estos días, ¡y prefiero los pronombres de “ella/ella” como predeterminado (es una historia larga)! Pensé un poco en cómo iba a manejar esto en el libro, en realidad. El libro tiene una voz autoral algo distinta, y siento que sería una obra bastante diferente si volviera y escribiera todo como Danielle y actualizara todos los pronombres de la obra. Además, sería mucho trabajo, así que he dejado mi nombre como “Dan” a lo largo del libro, y en caso de hormiga “Dan” es un apodo perfectamente bueno para “Danielle”, ¿no crees? En cualquier caso, no es gran cosa. Solo quería mencionarlo para hacer la vida un poco más fácil a los lectores que no están seguros de cómo referirse a mí. Aunque todavía no me gustan las anchoas :-)
3. En realidad, me han informado lectores con mayor conocimiento de física que yo que la temperatura no es estrictamente una escala de intervalo, en el sentido de que la cantidad de energía requerida para calentar algo en 3° depende de su temperatura actual. Entonces, en el sentido que a los físicos les importa, la temperatura no es en realidad escala de intervalos. Pero sigue siendo un lindo ejemplo, así que voy a ignorar esta pequeña verdad inconveniente.
4. Sin embargo, molestamente, hay muchos nombres diferentes usados por ahí. No voy a enumerarlos todos —no tendría sentido hacerlo— aparte de señalar que R a menudo usa “variable de respuesta” donde he usado “resultado”, y un tradicionalista usaría “variable dependiente”. Suspiro. Este tipo de confusión terminológica es muy común, me temo.
5. La razón por la que digo que no está medido es que si lo has medido, entonces puedes usar algunos trucos estadísticos elegantes para lidiar con el confundir. Debido a la existencia de estas soluciones estadísticas al problema de los confundidos, muchas veces nos referimos a un confuso que hemos medido y tratado como covariable. Tratar con covariables es un tema para un curso más avanzado, pero pensé que lo mencionaría de pasada, ya que es un poco reconfortante al menos saber que estas cosas existen.
6. Algunas personas podrían argumentar que si no eres honesto entonces no eres un verdadero científico. Lo cual sí tiene algo de verdad, supongo, pero eso es falso (google la falacia de “No es verdadero escocés”). El caso es que hay mucha gente que está empleada ostensiblemente como científicos, y cuyo trabajo tiene todas las trampas de la ciencia, pero que son descaradamente fraudulentas. Fingir que no existen diciendo que no son científicos es simplemente infantil.
7. Claramente, el verdadero efecto es que solo personas demente intentarían incluso leer Finnegans Wake.

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