Modelo de investigación científica

En esta sección explico los aspectos más fundamentales de la investigación científica. Recuerda que la psicología es una ciencia, y que por tanto utiliza el método científico para generar conocimiento. Y precisamente debido a lo ambiguos y variables que son los asuntos psicológicos, el método científico requiere un conocimiento excelente de la estadística. Y por eso estamos aquí.

Objetivos de la investigación científica

La estadística, en psicología, permite:

1. Sintetizar datos para extraer patrones o tendencias
2. Hacer generalizaciones para sacar conclusiones sobre una población. A esto se le llama estadística inferencial.
3. Evaluar la eficacicia de intervenciones
4. Estudiar la prevalencia de trastornos mentales
5. Asegurar la replicabilidad y comparabilidad de los resultados

En esencia, la estadística hace que la psicología sea una ciencia.

Modelos de investigación científica

En investigación hay tres modelos, en función de los ojetivos de la investigación:

1. Modelo descriptivo: recabar información con el objetivo de describir una realidad. Para ello, puedo aislar, clasificar y definir eventos o situaciones, o estudiar la relación y magnitud entre eventos o situaciones.
2. Modelo explicativo: recabar información con el objetivo de atribuir las causas de un fenómeno. Más allá de describir, el modelo pretende encontrar el por qué.
3. Modelo predictivo: recabar información con el objetivo de predecir cómo se manifestarán eventos o situaciones bajo circunstancias que se puede replicar o describir.

Procesos de creación de conocimiento científico

La creación de conocimiento en psicología se hace por dos procesos:

1. Proceso de deducción: partiendo de principios generales, aplicarlo a lo particular.
2. Proceso de inducción: partiendo de sucesos particulares, generalizar. De los hechos a la síntesis. Generar conocimiento desde los datos particulares hacia conjeturas o modelos generales.

Proceso de investigación científica

La investigación en psicología se puede entender a lo largo de tres niveles, que están interrelacionados y que suceden al mismo tiempo:

• Nivel teórico-conceptual: a partir de un área de estudio o un problema concreto, inducimos una hipótesis, enunciando una teoría o un modelo. Y a partir de esas teorías, deducimos consecuencias contrastables.
• Nivel técnico-metodológico: Una vez tenemos la teoría y sus hipótesis empíricas, creamos un plan de investigación, hacemos un experimento y recabamos datos.
• Nivel estadístico-analítico: a partir de los datos, utilizo modelos estadísticos para contrastar si hay inferencias o correlaciones entre las teorías creadas a nivel teórico-conceptual, y los datos recabados.

El siguiente gráfico representa el proceso de investigación científica a través de sus distintos niveles:

IMRyD

Los artículos de investigación siguen este esquema, llamado IMRyD. Es decir, el texto de un artículo científico tiene unos apartados que siguen este esquema. Primero explican el Nivel teórico-conceptual, después el Nivel técnico-metodológico y finalmente el Nivel estadístico-analítico.

• Introducción
• Métodos
• Resultados y Discusión

En inglés, el acrónimo es IMRaD, por el mismo motivo.

Nivel teórico-conceptual

El nivel teórico-conceptual sigue un proceso secuencial con los siguientes pasos:

1. Planteamiento del problema: consiste en definir el área que vamos a investigar, estudiar la literatura.
2. Formulación de la hipótesis: consiste en generar una hipótesis orientativa.
3. Reformulación de hipótesis teóricas en hipótesis empíricas: mediante inducción, deben transformarse en hipótesis empíricas. Es decir: hipótesis formuladas de tal manera que son contrastables a través de recabar daos. Así generamos una teoría que ponemos a prueba en el siguiente nivel.

Características de las hipótesis

Las hipótesis deben tener las siguientes características esenciales para considerarse buenas:

• Consistencia: compatibilidad entre las implicaciones de las distintas suposiciones de una hipótesis. Coherencia interna.
• Claridad: sencillez expositiva y ausencia de ambigüedad
• Contraste empírico: posibilidad de ser refutable
• Poder explicativo: sirve para explicar los hecho implicados en la formulación
• Simplicidad o parsimonia: no utilizar más conjeturas de las necesarias
• Compatibilidad: no colisionar con el estado del arte.

Nivel técnico-metodológico

El nivel técnico-metodológico sigue un proceso secuencial con los siguientes pasos:

1. Plan de investigación
   • Selección de la muestra: explicar cómo se va a elegir la muestra y cómo se incluirán sujetos. Para ello, primero se define la población a estudiar a través de ciertos parámetros, y después se escoge una muestra de esta población que sea representativa.
   • Operativización de las variables: definir qué va a medir la investigación y cómo lo va a medir.
   • Diseñar el estudio: definir el método a seguir para analizar la muestra y medir las variables. En función del grado de control e invervención del investigador, el método puede ser observacional, selecivo o experimental.
2. Recogida de datos: registro de observaciones o resultados para su posterior análisis estadístico.

Tipos de diseño de estudio

En función del grado de intervención del investigador y del control sobre las variables, un estudio puede tener tres tipos de diseño:

1. Observacional: describe hechos en ambientes inalterados, sin manipulación de la variable independiente. El método observacional recoge datos muy realistas, poco sesgados; pero en los que es dificil mitigar variables contaminadoras o manipular la variable independiente para medir su efecto.
2. Experimental: establece relaciones causales entre la variable independiente, y las variables independientes, gracias a un diseño que mitiga las variables contaminadoras y manipula la variable independiente para medir su efecto.

Hay otro método, el 3. Selectivo, también llamado correlacional, que es un punto medio entre los otros dos. Busca asociaciones entre variables relevantes. Se produce cierta manipulación sobre la variable independiente, pero no llega a ser posible establecer una relación causa-efecto entre la variable independiente y las variables dependientes.

El diseño del estudio más apropiado depende de la investigación. Por ejemplo, para medir el efecto de un fármaco, probablemente el diseño más experimental sea el más apropiado.

Validez y generalización de los hallazgos

La validez hace referencia a cómo de precisos son los resultados.

• Validez externa: se refiere al grado en el que los resultados son generalizables a otras poblaciones o situaciones. Cuando más representativa sea la muestra, mayor será la validez externa.
• Validez interna: se refiere al grado en el que es probable que la variable independiente tenga efecto sobre las variables dependientes. Cuanto más mitigadas estén las variables contaminadoras, y más controlado sea el diseño, mayor será la validez interna.

Hay un trade-of entre validez interna y externa, ya que cuanto más controlado sea un experimento, y por tanto mayor validez interna presente; menos representativo será del entorno real.

En los diseños observacionales, la validez externa es mayor, pero la validez interna es menor. En los diseños experimentales, sucede lo contrario.

Nivel estadístico-analítico

El nivel técnico-metodológico sigue un proceso secuencial con los siguientes pasos:

1. Elaboración y gestión de datos: transformar los datos recopilados en datos suceptibles al tratamiento estadístico. Es decir, crear la matriz de datos.
2. Análisis de datos y ajuste de modelos estadísticos:
   • Análisis estadístico descriptivo: exponer las características de la muestra y organizar los datos
   • Análisis estadístico inferencial: generalizar las característica de la muestra a la población

Vuelta al nivel teórico-conceptual

Cuando ha concluído el proceso, volvemos al nivel teórico-conceptual. El último paso es:

1. Discusión y generalización de los resultados: contrastar los resultados con el estado del arte, generalizar los resultados, explicar el alcance de las conclusiones y generar nuevas hipótesis a nivel teórico-conceptual.