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Quienes desean investigar el cerebro tienen que llevar a cabo su investigación respetando los aspectos fundamentales de la investigación científica. Pensemos, por ejemplo, en un investigador que quisiera investigar si podemos manifestar nuestros sueños. ¿Se consideraría esto científico? Teniendo en cuenta lo difícil que es medir la fiabilidad y validez de un concepto así, la mayoría de los psicólogos argumentarían que la investigación es pseudopsicología.
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Regístrate gratis¿A cuál de los siguientes factores afectan las variables extrañas?
¿En qué tipo de diseño de investigación se utiliza a menudo el contrapeso?
¿Qué controla el contrapeso?
¿Qué tipo de fiabilidad aumenta la normalización?
¿Qué mejora la aleatorización?
¿Cuál de los siguientes es especialmente útil para reducir los sesgos en los experimentos?
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Enviar comentariosLos psicólogos insisten en la importancia de que la investigación científica sea empírica, fiable y válida, lo que puede deducirse cuando la investigación utiliza diversos procedimientos de investigación.
Para que una investigación sea aceptada y publicada por la comunidad psicológica, debe considerarse científica, vector creado por pch.vector; freepik.com.
En lo que se refiere a la investigación en psicología, deben mantenerse tres características fundamentales para que un estudio se identifique como científico, y son:
La naturaleza de estas características es garantizar que la investigación alcanza un alto nivel y reduce las posibilidades de que los resultados se deban al azar.
Por ejemplo, garantiza que el estudio mide variables observables a través de nuestros sentidos (empirismo).
El objetivo de esto es garantizar que los investigadores no investiguen teorías sin sentido o ideas que no se puedan demostrar o refutar. Además, las características indican que los resultados miden sistemáticamente lo que deben (fiabilidad) y con precisión lo que deben (validez).
La investigación que se agrupa en los conjuntos empírico, fiable y válido del diagrama de Venn se consideraría investigación científica, creada en Canva.
Los investigadores pueden utilizar varios procedimientos de investigación para aumentar la probabilidad de recopilar datos científicos empíricos, fiables y válidos.
Antes de ver cómo pueden los investigadores aumentar la fiabilidad y validez de la investigación, veamos los distintos tipos de investigación en psicología.
Algunos de los tipos cuantitativos habituales de investigación en psicología son:
Mientras que algunos tipos de investigación cualitativa habituales en psicología son:
Algunos tipos de investigación pueden recoger datos cuantitativos (numéricos) y cualitativos (no numéricos), lo que suele denominarse diseños mixtos. Los estudios de casos y las entrevistas semiestructuradas son ejemplos que recogen ambos tipos de datos.
La investigación cuantitativa es la que recoge datos numéricos. Los investigadores pueden utilizar varias técnicas para aumentar la fiabilidad y validez de la investigación. Un ejemplo es la normalización de los procedimientos; se trata esencialmente de un protocolo, por ejemplo, las instrucciones que se dan a los participantes o la determinación de las condiciones del experimento antes del estudio. El objetivo es aumentar la fiabilidad interna del estudio.
En este contexto, la fiabilidad interna se refiere a que un estudio mide sistemáticamente lo mismo en cada participante.
Los siguientes procedimientos de investigación examinarán cómo pueden mejorar los investigadores sus normas de investigación utilizando su muestra. El procedimiento de investigación utilizado para aumentar la validez interna de un estudio experimental es la aleatorización. Normalmente, en la investigación experimental hay un grupo experimental y otro de control. Las opiniones subjetivas de los investigadores no deben influir en la investigación, ya que esto puede disminuir la validez del estudio.
Si un investigador elige qué participantes van en cada grupo, puede seleccionarlos inconscientemente basándose en factores que pueden hacer que los participantes influyan en los resultados.
Por ejemplo, si el investigador sugiere que todas las personas altas son mejores en matemáticas, puede colocar a las personas altas en grupos favorables sin saberlo, sobre todo si tiene prejuicios y cree que esto es cierto.
Los investigadores suelen asignar aleatoriamente a los participantes al grupo experimental o al de control para evitar que se produzcan sesgos.
Un experimento ciego es aquel en el que los investigadores no saben cuándo están en el grupo de control o en el experimental. Un experimento doble ciego es cuando el investigador y el participante desconocen quién está en cada grupo. Este último se considera el diseño experimental ideal.
Ahora podemos examinar cómo las variables investigadas pueden afectar a la fiabilidad y la validez. En la investigación científica, los cambios observados en la variable dependiente deben ser el resultado de la manipulación de la variable independiente, o de los cambios que se producen de forma natural en la variable independiente.
Las variables adicionales que no se manipulan ni se miden específicamente, pero que pueden afectar al experimento, se conocen comovariables extrañas . Las variables extrañas reducen la validez de la investigación, ya que pueden influir en los resultados. El investigador no puede afirmar con seguridad que los resultados se deben a la variable manipulada e independiente que se está midiendo cuando, al fin y al cabo, hay variables extrañas que influyen en el experimento.
Algunos ejemplos de variables extrañas en un estudio en el que se comprueba cómo afecta el sueño a las habilidades de conducción son la hora del día en que se examina a los participantes, la ansiedad que puedan sentir ante el examen, el tiempo que lleva conduciendo el participante o las condiciones de conducción.
Una investigación se considera buena cuando la variable dependiente no se ve afectada por variables extrañas, creadas en Canva.
Entre los procedimientos de investigación que pueden controlar las variables extrañas, incluidas muchas de las descritas anteriormente, se incluyen:
En un diseño de medidas repetidas, los participantes se someten a las pruebas en ambas condiciones, por ejemplo, el rendimiento de la memoria tras el descanso y la privación de sueño. Cuando un estudio utiliza el contrabalanceo, la mitad de los participantes serían evaluados tras el descanso y la otra tras la privación de sueño. Después, se les somete a la prueba en la condición opuesta.
El motivo es garantizar que los resultados se deben a los cambios en el descanso y la privación de sueño, y no al orden en que se somete a prueba a los participantes.
Un ejemplo de un buen procedimiento de investigación cuantitativa es.
Un estudio hipotético que investigó cómo afectaba la mala higiene del sueño a las habilidades atencionales utilizó un diseño experimental.
El estudio comparó los resultados del grupo experimental (mala higiene del sueño) con los del grupo de control (buena higiene del sueño); los participantes fueron asignados aleatoriamente a estos grupos.
Las instrucciones dependían del grupo al que estuvieran asignados los participantes, pero se dieron las mismas instrucciones a los participantes de un mismo grupo. A excepción de las variables de higiene del sueño que cambiaron en el grupo experimental frente al de control, se controlaron otros factores que pueden afectar a los resultados, como el tiempo que dormían los participantes.
Antes de seguir leyendo, ¿puedes identificar los procedimientos de investigación que tuvo en cuenta el investigador?
Los procedimientos de investigación considerados en el escenario de investigación son:
El uso de procedimientos estandarizados también es habitual en la investigación cualitativa.
Por ejemplo, los investigadores pueden observar y entrevistar a los participantes en las mismas condiciones.
En cuanto a las observaciones, los investigadores suelen identificar los comportamientos que les interesa observar. Las observaciones bien diseñadas suelen utilizar procedimientos estandarizados que siguen dos o más observadores, con comparaciones de las grabaciones y análisis de cada observador para identificar si el estudio tiene una alta fiabilidad interna.
Los resultados similares entre observadores indican un procedimiento estandarizado bien diseñado.
Es un ejemplo de observación no estructurada que utilizó varios procedimientos de investigación para aumentar su fiabilidad y validez:
Un estudio observó si los niños tenían preferencia por la gratificación inmediata o diferida.
En el hipotético estudio, los participantes estaban sentados ante una mesa. En la mesa había un caramelo. El investigador dijo a los participantes que sólo podían comer el dulce cuando el investigador hubiera vuelto del baño.
Las condiciones e instrucciones utilizadas en el experimento fueron las mismas para cada participante. Más tarde se hizo a los participantes una serie de preguntas para identificar si sus respuestas anteriores coincidían con lo que habían respondido en la entrevista.
Estarías en lo cierto si identificaras que el estudio utilizó protocolos de estandarización como procedimiento de investigación para aumentar la fiabilidad del estudio.
Los investigadores pueden utilizar varios procedimientos de investigación para aumentar la probabilidad de recopilar datos científicos empíricos, fiables y válidos.
Los procedimientos estándar de investigación cuantitativa incluyen la estandarización, es decir, dar a los participantes las instrucciones exactas, y la aleatorización, es decir, asignar aleatoriamente a los participantes al grupo de control o al experimental. Los investigadores también deben intentar controlar las variables extrañas.
Los procedimientos de normalización también suelen utilizarse como procedimiento de investigación para aumentar la fiabilidad de la investigación cualitativa.
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Lily Hulatt is a Digital Content Specialist with over three years of experience in content strategy and curriculum design. She gained her PhD in English Literature from Durham University in 2022, taught in Durham University’s English Studies Department, and has contributed to a number of publications. Lily specialises in English Literature, English Language, History, and Philosophy.
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Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models’ (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.
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