01. la investigación científica en psicología psicología uned

1. Contenidos
1 Introducción
2 La ciencia y el conocimiento científico
2.1 La elaboración de teorías
2.2 El método científico
3 La investigación científica en Psicología
3.1 Planteamiento del problema y definición de variables
3.1.1 El problema
3.1.2 Definición, medición y clasificación de las variables
3.2 Formulación de hipótesis
3.3 Establecimiento de un procedimiento para la recogida de
datos
3.3.1 Selección y descripción de la muestra
3.3.2 Aparatos y materiales
3.4 Análisis de datos
3.4.1 Recogida y análisis de los datos: ejemplo de
comparación de dos grupos
3.5 La interpretación de los resultados de la investigación
3.6 Comunicación de los resultados de la investigación
01. La investigación científica en psicología
Introducción
El proceso de introducción se trata de una
secuencia de pasos ordenados y adoptados
por la comunidad científica, que deben tener
coherencia entre si y que a efectos
didácticos, podemos caracterizar en:
Teórico-conceptual
Técnico-metodológico
Estadístico-analítico
Los datos llevan consigo una una varianza
error que se definiría como la diferencia entre
los valores reales que se obtendrían de no
presentarse y los valores que observamos de
forma sistemática.
Cuestiones relativas al análisis de datos:
1. Correcta aplicacion de las técnicas estadístiscas.
2. Sera fundamental elegir la técnica de análisis más adecuada en función del diseño de
investigación
La ciencia y el conocimiento científico
Se denomina conocimiento ordinario al conocimiento de la realidad que nos rodea.
El conocimiento científico es el que se adquiere por la aplicación del método científico. La
sistematización del conocimiento científico se realiza a través de elaboración de teorías.
La elaboración de teorías
Siguiendo a Delclaux el objetivo de la ciencia es conocer mejor los fenómenos que tienen lugar en
la naturaleza para explicarlos, predecirlos y controlarlos. El investigador tiene que observar,
recoger y ordenar los datos que tales acontecimientos proporcionan. Podemos definir la teoría
como una agrupación de esquemas conceptuales formados por conjuntos de hipótesis con los que
representamos el conocimiento científico de forma sistematizada.

2. Una hipótesis científica
Es un enunciado teórico referido directa o indirectamente a acontecimientos no sujetos hasta el
momento a contrastación empírica y que es modificable a la luz de nuevos datos. Tienen el
objetivo de enunciar aspectos determinados relacionados con la teoría y de hacer que ésta sea
contrastable empíricamente.
Una ley científica
Es una hipótesis de amplio alcance explicativo que ha sido confirmada y que refleja las
regularidades de la naturaleza. No todas las hipótesis confirmadas pasan a ser leyes científicas,
deben cumplir tres características: 1) que expresan regularidades de comportamiento bajo
determinadas condiciones, 2) que sean universales y 3) que establezcan una relación necesaria
entre las condiciones antecedentes y consecuentes de su enunciado.
Los términos primitivos
Son del lenguaje común o de otras teorías
científicas para describir los fenómenos
observados en la naturaleza, provienen de
ámbitos externos a la propia teoría y no es
función de la misma definirlos, ya que
pertenecen a otras áreas de conocimiento en
las que ya están definidos.
Los constructos o conceptos
Son términos que pueden aparecer en las
teorías, hipótesis o leyes y que utilizamos para
referirnos a variables que no son directamente
observables. Adquirir o generar un constructo
consiste en extraer de todos los posibles
ejemplos de naturaleza, las características que tienen en común, lo que redunda en la mejor
organización de nuestro conocimiento.
Un modelo
Es una representación arbitraria de una parcela de la realidad que sirve para simular su
funcionamiento. Conviene hacer hincapié en el hecho de que la representación que constituye el
modelo es metafórica.
Características y funciones de las teorías científicas
Características
Susceptible de prueba: de ella se derivan hipótesis que pueden ser contrastadas co los
hechos de la naturaleza, para poder determinar si se ajustan o no a ellos.
Relevante: una teoria tiene que ocuparse de aspectos significativos y que supongan un
incremento del conocimiento en alguna parcela concreta de la realidad.
Simple: dadas dos teorias que expliquen lo mismo, debe preferirse la que esté fomulada en
términos más sencillos.
Susceptible de modificación: las teorías deben poder modificarse si aparecen evidencias en
contra de sus predicciones.

3. Funciones
Sistematizar el conocimiento, estableciendo relaciones lógicas entre entidades antes
inconexas.
Explicar los hechos mediante hipótesis que impliquen las proposiciones que expresar dichos
fenómenos.
Incrementar el conocimiento derivando nuevas proposiciones de las premisas.
Reforzar la contrastabilidad de las hipótesis, sometiendo las al control de las demás hipótesis
del sistema teórico.
Orientar la investigación bien sea mediante el planteamiento o en reformulación de
problemas científicos relevantes o sugiriendo la recolección de nuevos datos.
Ofrecer una representación o modelo de un sector de la realidad y un procedimiento para
producir datos nuevos.
El método científico
Características del método científico
Tiene una base empírica: es un proceso conjunto de contrastación con los hechos de la
naturaleza al que deben someterse sus enunciados o hipótesis.
Diversidad de formas: el método puede ser cualitativo o cuantitativo, adoptando distintas
estrategias en función del fenómeno que se estudia.
Sistematicidad: para que la investigación sea fiable y válida el proceso de investigación debe
ser sistemático y controlado.
Fiabilidad o replicabilidad: Un estudio debe ser fiable, consistente y replicables sus métodos,
condiciones y resultados.
Validez: hace referencia tanto a la exactitud de la interpretabilidad de los resultados (validez
interna), como a la generalización de las conclusiones (validen externa).
Flexibilidad: el método se adapta al objeto de estudio de las diversas ciencias.
Existen diversas formas del método científico
El método inductivo: considera que solo se puede llegar al conocimiento a través de la
experiencia. Observa la realidad para acumular datos, ordenarlos y establecer a partir d
eellos conclusiones o leyes generales aplicables a todo el conjunto de observaciones.
El método deductivo: se caracteriza por partir de un conjunto de axiomas o principios
indemostrables a los que se llega por procesos de razonamiento o que no se apoyan en
observaciones empíricas, y por establecer un conjunto de reglas de procedimiento a partir de
las cuales se realizan deducciones lógicas aplicables a los datos reales. Formulan la teoría y
la aplican a los datos.
El método hipotético-deductivo: utiliza de forma combinada la inducción y la deducción.
La investigación científica en Psicología

4. Esta constituye un proceso que se inicia con unos hechos, o con unas ideas, que constutuyen un
problema u objeto de estudio y se pone en marcha con la intención de hallar una explicación para
ellos.
Fases del método hipotético-deductivo
1. Planteamiento del problema u objeto de estudio y definición de variables.
2. Formulación de hipótesis contrastables.
3. Establecimiento de un procedimiento o plan de recogida de datos: selección de la muestra,
aparatos y/o materiales.
4. Análisis de datos.
5. Interpretación de los resultados: discusión y conclusiones.
6. Elaboración del informe de investigación comunicación de resultados.
Estas etapas se corresponden con tres niveles
1. El nivel teórico conceptual: incluye las fases del planteamiento del problema y de la
formulación de hipótesis contrastables. En este nivel lo que más interesa es la selección del
problema de investigación, los criterios de selección, cómo se plantea un problema y cómo
se hace la revisión bibliográfica sobre el mismo y cómo se fomulan los objetivos y/o hipótesis
del problema de investigación.
2. El nivel teórico metodológico: se vinculan los planteamientos teóricos con la realidad
empírica, en el se seleccionan los métodos o procedimientos para la recogida de datos
relevantes a la hipótesis.
3. El método estadístico analítico: lo constituye el tratamiento estadístico de los datos
obtenidos mediante el diseño correspondiente. Se analizan los datos describiéndolos,
relacionandolos, comprobando hipótesis, estimando parámetros, etc.
Planteamiento del problema y definición de variables
El problema
La investigación parte siempre de la identificación de un problema al que no se puede responder
con los conocimientos existentes hasta el momento. Se propone una posible solución que tendrá
que ser contrastada a través del diseño de procedimiento, la recogida y el análisis de datos.
El problema de la investigación suele formularse en términos de pregunta en la que suelen
expresarse cómo se relacionan las variables.
Fuentes de problemas
La experiencia.
Las teorías científicas.
El conocimiento previo.
Criterios para elegir el problema

5. Su solución debe contribuir a incrementar
el cuerpo de conocimientos de la
disciplina.
El problema debe conducir a nuevos
interrogantes e investigaciones
posteriores.
Hay que elegir un problema que se pueda
investigar.
El problema debe ser viable para el
investigador.
Definición, medición y clasificación de las
variables
Definición
Una variable es una característica que puede asumir más de un valor. Los valores pueden ser
numéricos o categóricos. Estos conceptos serían constructos, pero los consideramos variables
cuando los definimos en términos explícitos y determinamos que indicios son los que nos permiten
obtener una medida de ellos. Una constante es una característica con un solo valor.
Medición de variables
Medir es asignar números, de forma congruente, a los fenómenos observados. La medición en
psicología es la asignación de números a objetos o características, mediante una serie de reglas,
que permiten operativizar la conducta.
Pueden distinguirse cuatro tipos de escalas de medida:
1. Escala nominal: establece relaciones de igualdad-desigualdad.
2. Escala ordinal: los objetos pueden manifestar determinada cracterística en mayor grado unos
que otros. Las transformaciones que admite la escala ordinal son las que preserven el orden
de magnitud, creciente o decreciente, en que los objetos presentan determinada
caracteristica.
3. Escala de intervalo: si además de la posibilidad de evaluar la igualdad-desigualdad de los
objetos y la mayor o menor magnitud que presenten, se puede contar con alguna unidad de
medida, aunque esta sea albitraria, se permitirá establecer la igualdad o desigualdad de las
diferencias entre las manitudes de los objetos medidos. El punto cero es arbitrario y no
significa carencia absoluta de la característica medida.
4. Escala de razón: el punto cero es absoluto y significa ausencia de la característica: la
distancia, el peso, la velocidad, el tiempo… etc.
Clasificación de variables
Atendiendo a la perspectiva metodológica, según el papel que las variables juegan en la
investigación, tendríamos tres tipos:
1. Variables independientes: también llamadas variables antecedentes, variables causales,
variables predictoras y factores.

6. 2. Variables dependientes: también llamadas variables de la tarea, variables consecuentes,
variables pronostico o variables criterio. Son variables que queremos predecir utilizando otras
variables.
3. Variables extrañas: son las variables ajenas a la relación buscada entre las dos variables
anteriores y que pueden influir en dicha relación. Estas variables se deben prevenir, detectar
y controlar en la investigación.
Llamamos variable independiente a la que el experimentador decida manipular, de acuerdo con su
hipótesis para estudiar sus efectos sobre otra, y denominaremos variable dependiente a aquello
que decida medir para ver los efectos producidos por la manipulación de la variable independiente,
también de acuerdo con su hipótesis.
En conclusión, será variable independiente la que se considere "causa" y variable dependiente lo
que se tome como "efecto" en hipótesis de la que se parte.
La variable independiente podrá adoptar distintos niveles, condiciones o tratamientos.
Las variables de selección de valores, son variables que por su propia naturaleza o por razones
éticas no puede ser planteadas directamente por el investigador a su criterio.
Otro criterio de clasificación y denominación de las variables está relacionado con el nivel de
medición que ha sido utilizado y de los valores categóricos numéricos que pueden proporcionar:
Tipos de variables
Nominal o categórico
Cualitativas
Dicotómicas (dos categorías)
Politómicas (más de dos categorías)
Ordinal
Cuasi-cuantitativas
Intervalo
Razón
Cuantitativas
Discretas (valores enteros)
Continuas (valores reales)
Formulación de hipótesis
La formulación de hipótesis consiste en ofrecer a partir de los supuestos teóricos una predicción
tentativa del problema objeto de estudio, de forma que se pueda contrastar con los datos
obtenidos. Cumplen una doble función:
1. epistemológica, dado que son los elementos que permiten relacionar las teorías con los
hechos de la naturaleza; y

7. 2. metodológica, porque orienta todo el proceso de la investigación.
Los requisitos para la formulación de la hipótesis son: ser consistente, ser compatible con otras
teorías, leyes, y, por último, ser comprobable empíricamente.
Los principios a tener en cuenta al elegir la hipótesis son la simplicidad y la generalización. Las
hipótesis formuladas en términos generales deberán operativizarse para ser contrastadas. La
operativización es el acto de traducir el constructo en su manifestación externa, por tanto conlleva
definir con exactitud las variables implicadas y la relación entre ellas, cuáles serán las condiciones
antecedentes y las consecuentes.
¿Qué significa contrastar una hipótesis?
Es ponerla en relación con los hechos para determinar si se adecua o no a ellos. Una hipótesis
nunca se puede probar, sólo se puede contrastar. La decisión sobre aceptar o rechazar la
hipótesis, se hace con un cierto margen de error o nivel de confianza, que es una probabilidad.
Una hipótesis de tipo causal se suele formular en términos condicionales. Es decir, formulada
dentro de uan estructura gramatical de tipo: "Si…, entonces…"
La hipótesis de trabajo es una forma muy concreta de formular un aspecto del problema, de
manera que pueda ser objeto inmediato de comprobación empírica. Para formular adecuadamente
la hipótesis de trabajo es necesario que exprese la relación que se espera entre las variables, lo
cual, además, exige una correcta formulación de las variables que intervienen en la situación.
Para la contrastación estadística a partir de hipótesis de trabajo se formulan las hipótesis
estadísticas: hipótesis nula e hipótesis alternativa.
Establecimiento de un procedimiento para la recogida de datos
Hay que planificar la recogida de datos de la investigación. Las conclusiones del estudio se
basarán en dichos datos. El investigador debe decidir qué clase de datos necesita recoger y con
qué instrumentos o técnicas debe recogerlos. Tendrá que tomar decisiones sobre el procedimiento
que mejor se ajuste a sus objetivos dentro de la estrategia metodológica con la que se desarrolla
el estudio. Esto supondrá tomar decisiones sobre el diseño concreto y sobre las técnicas de
recogida de datos.
Se recomienda hacer un estudio piloto que es la aplicación del procedimiento previsto para la
investigación en una pequeña muestra de personas con el objeto de detectar problemas,
inconvenientes o ambigüedades susceptibles de ser corregidas.
Selección y descripción de la muestra
Para elegir una muestra, primero hay que especificar la población del estudio. Luego, se elegirá la
muestra. Si la muestra elegida no representa a la población, nuestros resultados no serán
generalizables a dicha población.
A cada elemento de la muestra se le denomina unidad muestral. Los sujetos constituyentes de la
muestra utilizada en el estudio se denominan participantes.
Es muy importante determinar cuántas unidades muestrales vamos a necesitar en función de las
necesidades del estudio y las técnicas estadísticas previstas y que procedimiento de muestreo
debe seguirse, con el objetivo de que la muestra sea lo más representativa posible de la población.

8. Población: conjunto, finito o infinito, de elementos definidos por una o más características de las
que gozan todos los elementos que la componen y sólo ellos.
Censo: estudio de todos los elementos que componen la población.
Muestra: su conjunto o de elementos de una población.
Muestreo: proceso por el cual es elegida la muestra. Este puede ser probabilístico y no
probabilístico.
Indiferencia estadística: generalización de los resultados de la muestra a la población.
Aparatos y materiales
Una decisión importante es que la elección de los instrumentos y materiales de la investigación.
El investigador debe tener buenos conocimientos de psicometría para la selección y elaboración
de los instrumentos de medida.
Deben considerarse las distintas opciones disponibles, sus prestaciones y su coste, así como la
fiabilidad del aparato. Todos estos aspectos habrá que detallarlos en el informe de investigación.
Análisis de datos
Después de recoger los datos procedemos a su análisis mediante técnicas estadísticas, con el fin
de obtener resultados interpretables en relación con los objetivos de la investigación.
Lo primero que debemos hacer con los datos es organizarlos y describirlos a través de
puntuaciones resumen, para que resulten manejables y sobre todo más informativos, esta tarea le
corresponde a la estadística descriptiva.
La estadística inferencial nos permite considerar las posibilidades de generalización a la población
desde la muestra.
El estadístico de contraste se plantea como una medida estandarizada de la discrepancia que hay
entre la hipótesis de partida (nula) que se hace sobre la población y el resultado de la diferencia de
medias obtenido en la muestra(los datos de los dos grupos del estudio).
La elección del estadístico de contraste más adecuado para analizar nuestros datos se basará en
los objetivos del análisis y en la comprobación de que los datos cumplen un conjunto de supuestos
o características:
El nivel de medida y el tipo de variables: niveles de escala de medida más altos permiten
aplicar técnicas estadísticas más potentes. Debemos tender a medir en el nivel más alto
posible para disponer de más información y más posibilidades de trabajo con los datos.
La independencia/dependencia de las observaciones: puntuaciones procedentes de
participantes proporcionan medidas independientes, mientras que dos medidas de la misma
variable proporcionada por los mismos participantes, tomada en dos momentos o
condiciones distintas, son medidas que se consideran dependientes o relacionadas, ya que
la fuente de medidas es la misma, los mismos individuos.
Aspectos de la distribución.

9. En función de que nuestros datos cumplan unos u otros supuestos podemos elegir entre los
llamados contrastes paramétricos (permiten contrastar hipótesis referidas a alguna parámetro,
necesitan supuestos exigentes pero se obtiene mucha información) y no paramétricos (no
necesitan establecer supuestos exigentes).
Recogida y análisis de los datos: ejemplo de
comparación de dos grupos
Planteamiento del problema o idea.
Formulación de la hipótesis:
transformamos la idea en hipótesis de
investigación.
Procedimiento para la recogida de datos
Muestra
tarea
Condiciones TI
Condición TR
Variable dependiente
Formulación de hipótesis estadísticas: para analizar los datos de nuestro estudio partiendo
de la hipótesis de trabajo formulamos la hipótesis nula y la alternativa.
Hipótesis nula
Hipotesis alternativa
Obtención de datos: se llevará a cabo la aplicación de las condiciones experimentales,
cuidando el control de variables extrañas y aplicando el instrumento de medida para obtener
los datos de la variable dependiente.
Análisis de datos: se contrastan los datos con las hipótesis. Debemos contestar a la pregunta
de si podemos rechazar la hipótesis nula:
Si resulta que los datos de la muestra empleada son congruentes con la hipótesis nula
contestamos a la pregunta diciendo que no rechazamos la hipótesis nula.
Cuando los datos no son congruentes con la hipótesis nula, contestamos a la pregunta
diciendo que rechazamos la hipótesis nula, por lo que aceptamos que la hipótesis
alternativa es, provisionalmente, cierta.
Las pruebas estadísticas nos ayudan a aceptar o rechazar nuestras predicciones. Nos sirven para
detectar la probabilidad de que los resultados obtenidos reflejen un efecto significativo y nos sean
producto del azar. De manera convencional se ha establecido el 95% de confianza como el umbral
mínimo para rechazar la hipótesis nula cuando es falsa.
La interpretación de los resultados de la investigación

10. Supone interpretar los resultados obtenidos procediendo a su discusión y extrayendo las
conclusiones de la investigación. Hay que vincular los resultados del análisis de los datos con las
hipótesis de la investigación, con las teorías y con los conocimientos ya existentes y aceptados en
el tema. En un primer momento, los resultados se deben interpretar en cuanto a la magnitud del
efecto obtenido y las tendencias o regularidades observadas. En un segundo momento se deben
comparar estos resultados con los obtenidos por otros investigadores en trabajos semejantes.
No se trata sólo de describir los resultados en unas conclusiones, sino además se realizará una
discusión en la que se pondrán en relación los hallazgos con las hipótesis formuladas, los modelos
teóricos y las investigaciones afines. Se debe señalar las implicaciones y la utilidad de los
descubrimientos. También se debe hacer un análisis crítico de las limitaciones del estudio. El autor
deberá acabar la discusión sugiriendo nuevas vías de investigación, reconociendo las limitaciones
de su propio trabajo y evaluando el alcance de los logros conseguidos. La interpretación a debe
terminar con unas conclusiones claras sobre el trabajo realizado.
Comunicación de los resultados de la investigación
Todos los trabajos deben acabar con la redacción de un informe escrito u oral que comunique lo
realizado y las conclusiones obtenidas. Se debe exponer de forma sintética, clara y comprensible
tanto los métodos empleados como los resultados de la investigación, con el fin de poder recibir
una evaluación crítica de la misma y que con ello se enriquezca el saber científico.
Con respecto a los trabajos escritos, en casi todas las revistas o libros se deben seguir las normas
de redacción de la American Psychological Association (APA 2009), recomienda que el informe
conste de las siguientes partes: resumen o abstract, introducción, método, análisis y resultados,
discusión y conclusiones, referencias bibliográficas y anexos o apéndices.