La Lógica de la
Experimentación
León y Montero
Viaje a través de un experimento
Descripción
Formulación de
la hipótesis
Es una relación causal tentativa entre dos o más variables, que suele
involucrar (al menos una VI y al menos una VD)
La tarea
experimental
Es la situación controlada en la cual vamos a probar nuestra hipótesis
Los
participantes
Quiénes van a ser nuestros conejillos de indias
Procedimiento
Se refiere a cómo se preparó y se llevó a cabo la tarea: duración,
sesiones individuales o en grupo, instrucciones que se dieron a los
sujetos , qué controles se realizaron, etc. las indicaciones han de ser
suficientes para que cualquier otro investigador pueda repetir el
experimento
Resultados
Los resultados se informan utilizando una medida estadística que resume
los datos registrados (por ejemplo, la media o la desviación típica) y se
suelen hacer análisis acerca de si la diferencia entre los grupos con
respecto a este estadístico han sido estadísticamente significativos
discusión
En este apartado, los investigadores reflexionan sobre las consecuencias
que tienen los datos que han encontrado, sobre las posibles semejanzas
y diferencias con otros resultados anteriores y sobre las posibles
implicaciones que pueden tener en hechos de la vida cotidiana de las
personas
Definición de variables
Al factor que se espera sea la
causa de algo y que es
manipulado por el investigador se
le denomina VI
Una VI puede
emparejarse con
más de una VD
La conducta que se
verá influida por la VI
se llama VD
Además de la VI y de la VD existen las variables controladas y las variables extrañas
• Variables controladas son condiciones que podrían afectar los resultados del
experimento pero que no los modifican porque se las mantiene constantes. Por
ejemplo, todos los sujetos deben ver igualmente bien en una prueba de comprensión
lectora
• variable extraña: cualquier elemento que produzca variaciones en la VD y que no sea
la VI
• Variables enmascaradas: son un tipo particular de variable extraña,
que se
caracteriza por estar junto a la VI y pasar desapercibidas, dado que influyen sobre la
VD, han de ser controladas para que el experimento sea válido. Por ejemplo, la VI es
método de enseñanza y la VD es rendimiento académico, pero para formar al grupo
que recibiría el método experimental de enseñanza se solicitaron voluntarios y estos
obtuvieron mejores notas, no necesariamente porque el método de enseñanza fue más
eficaz sino porque ellos estaban más motivados que el otro grupo
Definiciones operativas
(operacionales)
son las que especifican las actividades u "operaciones" necesarias
para medir o manipular la variable.
Variable
Educación
Tratamiento
preventivo para la
fiebre amarilla
Definición teórica
Definición operacional
Crianza, enseñanza y El grado académicamente
doctrina que se da a los alcanzado que auto reporten
niños y a los jóvenes
los padres participantes en el
estudio.
Todo procedimiento que Recibir la aplicación de la
reduzca la frecuencia o vacuna
contra
la
fiebre
intensidad de la fiebre amarilla cada 10 años
amarilla
Relaciones causales
El objetivo del investigador es establecer relaciones causales entre variables.
Requisitos para establecer relaciones causales
Las variaciones en los niveles de la VD deben
coincidir sistemáticamente con los cambios en la VI.
Covarianza
Anteceder
Un error corriente es atribuir a la causación una
covariación exclusivamente lineal (por ejemplo, la
relación entre ansiedad y resultados académicos tiene
forma de U invertida)
Los valores de la VI se deben producir antes de
observar los valores de la VD
Descartar causas Otras variables no pueden ser la causa de la variación
alternativas
de la VD
Propiedades que se deben
exigir a los experimentos
Fiabilidad
Que al repetirse el experimento se obtengan los
mismos resultados
Sensibilidad
Los aparatos o instrumentos usados en el experimento
deben ser sensibles (capaz de detectar) los efectos de
los cambios en la VI
Validez interna
Poder asegurar que los cambios en la VD se deben a
las modificaciones hechas en la VI
Validez externa
Poder generalizar los resultados obtenidos a otros
contextos y a otros sujetos
Regresión a la media
Galton estudió la dependencia entre las alturas de los hijos y
las de los padres y encontró un efecto que denominó “regresión
a la media” y que consistía en los siguiente: los padres altos
tienen en general hijos altos, pero en promedio, un poco menos
altos que los padres; por el contrario, los padres bajos tienen
hijos bajos, pero en promedio algo menos bajos que los padres.
También comprobó que los descendientes de sujetos situados
en las partes extremas de la distribución se aproximan, en
promedio, más a la media que sus padres, y a este fenómeno,
general en todos los seres vivos, lo denomino regresión a la
media .
Ayer hablaba con mi amiga Nety sobre los resultados de
los exámenes. Estaba preocupada por mantener la nota
que había obtenido en el examen anterior, una nota muy
elevada por cierto (felicitaciones). ¿Cuál es el problema?
Que a un resultado excepcionalmente bueno, suele
seguirle uno no tan bueno, del mismo modo que a uno
extraordinariamente malo le sigue otro mejor. Cuando esto
ocurre, los seres humanos tendemos a atribuir estos
cambios exclusivamente a mejoras o empeoramientos en
nuestra capacidad, cuando lo cierto es que lo único que
hacen nuestros resultados es volver a su valor promedio:
este fenómeno se denomina regresión a la media.
Análisis de datos
estadísticamente significativo
Si en muchas ocasiones (por ejemplo 1000 veces) repetimos un experimento en condiciones
similares, la intuición nos dice que aunque de una ocasión a otra haya pequeñas
variaciones, la diferencia entre estos resultados tenderá a ser cero.
Esto parece ejemplificarse en la gráfica inferior en la que se presentan las frecuencias
hipotéticas para las diferencias entre las dos medias. Observamos que mientras mayor es
la frecuencia de las repeticiones el valor que más se repite es el 0
Diremos
que
la
diferencia
no
es
estadísticamente
significativa porque se
encuentra entre el 91.8
% de las diferencias
más frecuentes en torno
a cero
Supongamos ahora que ha hecho el experimento con dos condiciones distintas y
ha obtenido una diferencia de medias de 2,5, observamos que está comprendido
entre los más frecuentes , por lo que tendemos a decir que esta condición no es
estadísticamente significativa. Lo anterior nos lleva a concluir que las dos
condiciones influyen como si se tratase de la misma condición
Si por el contrario, la diferencia entre los dos grupos fuera de 5 puntos,
tendríamos que decir que la diferencia es significativa porque no se haya entre el
91.8% de los resultados más frecuentes en torno a cero
El
investigador
determina el nivel de
confianza (el porcentaje
que
sirve
para
discriminar
la
significación de la no
significación).
Los
valores
más
frecuentemente usados
son 95% y 99%. En
este ejemplo se utilizó el
91.8%
porque
se
entendía de una manera
más sencilla respecto a
los datos del ejemplo
Descargar

Cool Cat - WordPress.com