Kerlinger F.H. 2002 investigacion del comportamiento capitulo 19.docx

Enfoques experimental y no experimental La discusión sobre el diseño se inicia por medio de una distinción importante: aquella entre los enfoques experimental y no experimental de la investigación. De hecho, tal distinción es tan importante que un capítulo separado (capítulo 23) se dedicará a dicho tema. Un experimento es una investigación científica donde un investigador manipula y controla una o más variables independientes y observa la(s) variable(s) dependíente(s) para determinar si hay variación concomitante a la manipulación de las variables independientes. Un diseño experimental , entonces, es aquel en el que el investigador manipula por lo menos una variable independiente, En un capítulo anterior se analizó brevemente el estudio clásico de Hurlock (1925), quien manipuló incentivos para producir diferentes cantidades de retención. En el estudio de  Walster, Cleary y Clifford (1970) (capítulo 18), se manipularon género, raza y niveles de habilidad para estudiar sus efectos en la aceptación universitaria: las solicitudes enviadas a las universidades difirieron en las descripciones de los solicitantes como hombre-mujer; blanconegro; y niveles altos, medios y bajos de habilidad. En la investigación no experimental no es posible manipular las variables o asignar aleatoriamente a los participantes o tratamientos debido a que la naturaleza de las variables es tal que imposibilita su manipulación. Los participantes llegan al investigador con sus características distintivas intactas, por así decirlo. Vienen con su “ya presente” sexo,

inteligencia, nivel ocupacional, creatividad o aptitud. Wilson (1996) utilizó un diseño no experimental para estudiar la legibilidad, contenido étnico y sensibilidad cultural del material educativo sobre pacientes, utilizado por los enfermeros del departamento local de salud y centros comunitarios de salud. En dicho caso el material ya existía; no hubo asignación o selección aleatorias. Edmondson (1996) también usó un diseño no experimental para comparar el número de errores de medicación cometidos por enfermeros, médicos y boticarios en ocho unidades hospitalarias de dos hospitales urbanos de enseñanza. Edmondson no eligió de manera aleatoria estas unidades u hospitales, ni a los profesionales médicos. De la misma forma, en muchas áreas de investigación, por desgracia no es posible realizar asignaciones aleatorias, como se verá más adelante. Aunque la investigación experimental y la no experimental difieren en estos aspectos cruciales, comparten características estructurales y de diseño que se indicarán en éste y subsecuentes capítulos.  Además, su propósito básico es el mismo: estudiar relaciones entre fenómenos. Su lógica científica también es la misma: obtener evidencia empírica para realizar proposiciones condicionales de la forma si  p> entonces q. En algunos campos de las ciencias sociales y del comportamiento, las estructuras no experimentales son inevitables. Keith (1988) afirma que muchos estudios conducidos por psicólogos escolares son de naturaleza no experimental. Los investigadores de psicología escolar, así como muchos en psicología educativa deben trabajar dentro de una estructura práctica. Muchas veces, escuelas, salones de clase e incluso estudiantes son dados al investigador “como son”. Stone -Romero, Weaver y Glenar (1995) sintetizaron casi 20 años de artículos del  Journal of Applied Psychology, respecto al uso de diseños de investigación experimentales y no experimentales. El ideal de la ciencia es el experimento controlado. Excepto, quizás, en investigación taxonómica  — aquella que tiene el propósito de descubrid clasificar y medir fenómenos naturales y los factores que subyacen a dichos fenómenos —   donde el modelo de ciencia deseado es el experimento controlado. Puede ser difícil para muchos estudiantes aceptar esta afirmación más bien categórica, puesto que su lógica aún no es aparente. Anteriormente se indicó que la meta  principal de la ciencia era descubrir relaciones entre fenómenos; entonces, ¿por qué dar prioridad al experimento controlado? ¿No existen otros métodos para descubrir relaciones? Sí, por supuesto que existen. Sin embargo, la principal razón para la preeminencia del experimento controlado es que los investigadores pueden tener mas confianza, en que las relaciones que ellos estudian son las relaciones cj-ue creen ijuc son. La razón no es difícil de ver: ellos estudian las relaciones bajo las condiciones más

cuidadosamente controladas de indagación que se conocen. Así, la virtud única y abrumadora mente importante del estudio experimental es el control. En un estudio experimental perfectamente controlado, el investigador  puede confiar en que la manipulación de la  variable independiente es lo que afectó a la variable d ependiente, y nada más. En resumen, un estudio experimental perfectamente conducido es más confiable que un estudio no experimental perfectamente conducido. La razón de ello debe volverse más obvia conforme se avance en el estudio del diseño de investigación.

Simbología y definiciones  Antes de discutir los diseños inadecuados, resulta necesario explicar la simbología utilizada en estos capítulos. X se utiliza para definir una variable (o variables) independiente que es experimentalmente manipulada . X¡, X?, X 3, etcétera, representan las variables independientes 1,2,3, etcétera, aunque por lo común se utiliza laXsola, aun cuando pueda significar más de una variable independiente. (También se utiliza X h X 2,..., para representar las particiones de una variable independiente; pero la diferencia siempre se hará clara.) El símbolo (X) indica que la variable independiente no está manipulada  — no está bajo el control directo del investigador, sino que es medida o imaginada  — . La variable dependiente es Y: Y a  es la variable independiente antes  de la manipulación de X, y Y¿ es la variable dependiente después de la manipulación de X. Con -X se toma prestado el signo de negación de la teoría de conjuntos: ~X(“no-X”) para indicar que la variable experimental (la variable independiente X) no está manipulada. [Nota: (X) es una variable no manipulable y ~X es una variable manipulable que no está manipulada.] El símbolo (A)  se utilizará para la asignación aleatoria de los participantes a los grupos experimentales y para la asignación aleatoria de los tratamientos experimentales a los grupos experimentales. La explicación dada respecto a ~X no es muy precisa puesto que en algunos casos ~X puede representar un aspecto diferente del tratamiento X, más que la simple ausencia de tratamiento. En el lenguaje científico usado antes, el grupo experimental era el grupo al que se le daba el llamado tratamiento experimental, X; mientras que el grupo control no lo recibía, ~X. Para los propósitos del texto, sin embargo, -X será suficiente, especialmente si se entiende el significado generalizado de control   explicado antes. Entonces, un  grupo experimental   es un grupo de participantes que reciben algún aspecto o tratamiento de  X. En la comprobación de la hipótesis de frustración-agresión, el grupo experimental es aquel a cuyos participantes se les induce frustración sistemáticamente. En contraste, el grupo control es aquel al que “no” se le da tratamiento. En la investigación multivariada moderna es necesario expandir estos conceptos. En esencia no cambian, sino que se expanden. Como se ha visto, es muy posible tener más de un grupo experimental. No sólo son posibles diferentes grados de manipulación de la variable independiente, sino que con frecuencia son deseables, e incluso imperativos. Además, es posible incluir más de un grupo control, afirmación que de entrada parece absurda. ¿Cómo es posible tener diferentes grados de “no” tratamiento experimental? Esto sucede porque el concepto de control   se generaliza. Cuando hay más de dos grupos, y cuando cualquier par de éstos es tratado de manera diferente, uno o más grupos sirven como “controles” para los otros. Recuerde que el control se refier e siempre al control de varianza. Con dos o más grupos tratados de forma diferente, la varianza es generada por la manipulación experimental. Así, el concepto tradicional de X y -X (tratamiento y no tratamiento) se generaliza a  X x ,  X,,  X } , . . X k ,  formas o grados diferentes de tratamiento. Si  X está entre paréntesis (X), significa que el investigador “se imagina” la manipula ción

de  X, o supone que  X ocurrió y que se trata de la  X de la hipótesis. También puede significar que  X   está siendo medida y no manipulada. En realidad aquí se está señalando lo mismo de diferente forma; el contexto del análisis debería dejar en claro la distinción. Suponga que un

sociólogo estudia la delincuencia y la hipótesis de frustración-agresión. El investigador observa la delincuencia, F, e imagina que los participantes delincuentes sufrieron frustración en sus primeros años, o (X). Todos los diseños no experimentales tendrán (X); entonces, (X) por lo común representa una variable independiente que no está bajo el control experimental del investigador  Un punto más: en general cada diseño en este capítulo tendrá una forma a   y una b. La forma a   será la forma experimental, o aquella en la cual se manipula  X. La forma b   será la forma no experimental, en la cual X no está bajo el control del investigador, o (X). Obviamente también es posible (~X).

Diseños defectuosos Existen cuatro (o más) diseños de investigación inadecuados que con frecuencia se han usado  — y aún se utilizan ocasionalmente —  en la investigación del comportamiento. Los defectos de

los diseños conducen a un control pobre de las variables independientes. A continuación se enumera cada uno de estos diseños, se le da un nombre, se esquematiza su estructura y después se analiza. Diseno 19.1: De un grupo

(«)X (*)(X)

Y  Y 

(Experimental) (No experimental)

F,1 diseño 19.1 ha sido llamado “estudio de caso de un disparo”, un nombre pertinente

asignado por Campbell y Stanley (1963). La forma {a) del diseño es experimental y la forma {b) es no experimental. Un ejemplo de investigación con un diseño de la forma {a): el cuerpo docente de una facultad instituye un nuevo currículum y busca evaluar sus efectos. Después de un año, se mide Y , el aprovechamiento de los estudiantes. Se concluye, digamos, que el aprovechamiento se ha incrementado con el nuevo programa. Con un diseño de este tipo, la conclusión es débil. El diseño 19.1 (¿) es la forma no experimental del diseño de un grupo. Se estudia F, el resultado; y X se supone o imagina. Un ejemplo sería el estudio de la delincuencia al analizar el pasado de un grupo de delincuentes juveniles para identificar los factores que probablemente los hayan conducido a su comportamiento antisocial. El método es problemático debido a que pueden confundirse los factores (variables). Cuando el efecto de dos o más factores (variables) no puede separarse, los resultados se vuelven difíciles de interpretar; cualquier número de posibles explicaciones serían plausibles. Desde el punto de vista científico, el diseño 19.1 carece de valor. Virtualmente no hay control de otras posibles influencias sobre el resultado. Como Campbell señaló (1957), el mínimo de información científica útil requiere de por lo menos una comparación formal. El ejemplo del currículum requiere,  por lo menos, una comparación entre el grupo que experimentó el nuevo currículum con otro que no lo haya experimentado. El supuesto efecto del nuevo curriculum, digamos tal y cual aprovechamiento, muy bien pudo haber sido el mismo como resultado de cualquier tipo de currículum. El punto no es si el curriculum tuvo O no un efecto, sino que sin una comparación formal y controlarla tlel desempeño de los miembros del grupo “experimental”, contra el desempeño de los  miembros de algún otro grupo que no experimentó el nuevo currículum, poco es lo que puede decirse acerca de su efecto. Una distinción importante requiere tomarse en cuenta. No es que el método carezca por completo de  valor, sino que científicamente   carece de valor. En la vida diaria, por supuesto, dependemos de este tipo de evidencia científicamente cuestionable; tenemos que hacerlo. Actuamos, digamos, con base en nuestra experiencia; tenemos la esperanza de que utilizamos nuestra experiencia de forma racional. No se critica el paradigma del pensamiento diario implicado en el diseño 19.1; únicamente que cuando un paradigma de ese tipo se utiliza o se considera científico, entonces comienzan las dificultades. Aun en tareas intelectuales elevadas se utiliza el pensamiento implícito en este diseño. T.as observaciones cuidadosas y los análisis

brillantes y creativos de Freud sobre el comportamiento neurótico parecen caer dentro de esta categoría. La queja no es en contra de Freud, sino en contra de las suposiciones de que estas conclusiones están „„científicamente establecidas”. Diseño 19.2: De un grupo , antes-después (pretest, postest) (¿)Y e 

 X 

K 

(Experimental)

Las medidas Y   se comparan para comprobar el efecto de X. Los grupos o participantes se toman “como son” o pueden ser apareados. La versión no experimental del mismo diseño se clasifica como (¿). Se observa si un efecto, Y, ocurre en un grupo (línea superior),

pero no en otro grupo; o si ocurre en menor grado en el otro grupo (indicado por en la línea inferior). Se descubre que el primer grupo experimentó X y el segundo grupo no. Este diseño tiene una debilidad básica: se asume   que los dos grupos son iguales respecto a las variables independientes, excepto por X. Algunas veces es posible verificar la igualdad de los grupos de manera general, al

compararlos respecto a diferentes variables pertinentes, por ejemplo, edad, sexo, ingresos, inteligencia, habilidad, etcétera. Esto debe hacerse si es posible, pero como Stouffer afirma (1950, p. 522), “con demasiada frecuencia

existe una puerta muy abierta, a través de la cual otras variables no controladas pueden entrar”. Puesto que no se utiliza la aleatorización  — es decir, los participantes no son asignados aleatoriamente a los grupos — , no es posible suponer que los grupos sean iguales.  Ambas versiones del diseño padecen seriamente de falta de control de las variables independientes por la falta de aleatorización.

Criterios del diseño de investigación Después de examinar algunas de las principales debilidades de los diseños de investigación inadecuados, ahora es un buen momento para discutir lo que puede llamarse criterios  del diseño de investigación. Junto con los criterios se enunciarán ciertos principios para guiar a los investigadores. Por último, los criterios  y principios se relacionarán con las nociones de  validez interna  y externa de Campbell (1957), las cuales en cierto sentido expresan los criterios de otra forma.

¿Responder preguntas de investigación? El criterio principal de un diseño de investigación puede expresarse en una pregunta:  ¿el diseño responde a la pregunta de investigación?  O  ¿el diseño prueba adecuadamente las hipótesis? Quizá la debilidad más seria de los diseños, con frecuencia propuesta por los neófitos, es que no son capaces de responder adecuadamente las preguntas de investigación. Un ejemplo común de esta falta de congruencia entre las preguntas de investigación y las hipótesis, por un lado, y el diseño de investigación, por el otro, es el apareamiento de los participantes por razones que son irrelevantes a la investigación, y luego el uso de un grupo experimental del tipo de diseño con grupo control, Por ejemplo, los estudiantes a menudo suponen que, debido a que a parean a los sujetos con respecto a inteligencia y género, sus grupos experimentales son iguales. Ellos han escuchado que se requiere aparear a los participantes como “control” y que se necesita un

grupo experimental y un grupo control. Sin embargo, frecuentemente las variables apareadas resultan irrelevantes para los propósitos de la investigación. Es decir, si no existe relación entre, digamos, el género y la variahle dependiente, el apare amiento por género es irrelevante. Otro ejemplo de esta debilidad es el caso donde se necesitan tres o cuatro grupos experimentales. Por ejemplo, con tres grupos experimentales y un grupo control, o cuatro grupos con diferentes cantidades o aspectos de  X, se requiere el tratamiento experimental. Sin embargo, el investigador usa sólo dos porque ha escuchado que un grupo experimental y un grupo control son necesarios y deseables. El ejemplo que se presentó en el capítulo 18, referente a la comprobación de una hipótesis de interacción realizando dos experimentos separados, es otro ejemplo. La hipótesis a prueba era que la discriminación en las admisiones a la universidad es una función de género y del nivel de habilidad; que se excluye a las mujeres con baja habilidad (en contraste con los hombres de baja habilidad). Esta es una hipótesis de interacción y probablemente requiera de un diseño de tipo factorial. Establecer dos experimentos, uno para los aplicantes con alta habilidad y otro para los aplicantes con baja habilidad, constituye un procedimiento pobre porque dicho diseño, como se mostró anteriormente, no prueba en definitiva la hipótesis planteada. De la misma manera, aparear a los participantes respecto a su habilidad y después establecer un diseño de dos grupos, perdería por completo la pregunta de investigación. Tales consideraciones conducen a un precepto general y aparentemente obvio: Diseñar la investigación para responder preguntas de investigación.

ambiente de laboratorio pueden tener un efecto sobre el participante, lo que no ocurriría si el participante estuviera en un escenario natural. El hecho de participar en un estudio experimental puede alterar la conducta normal del sujeto. Si el experimentador es hombre o mujer, afroamericano o blanco también puede tener un efecto.

Si los participantes son expuestos a más de una condición de tratamiento, el desempeño en ensayos posteriores se ve afectado por el desempeño en los primeros ensayos. Por lo tanto, los resultados sólo pueden generalizarse a personas que han tenido múltiples exposiciones, presentadas en el mismo orden. El enfoque negativo de este capítulo se hizo con la creencia de que una exposición sobre procedimientos pobres, pero comúnmente utilizados y aceptados , junto con una discusión sobre sus mayores debilidades, proporcionarían un buen punto de inicio para el estudio del diseño de investigación. Otros diseños inadecuados son posibles; aunque todos ellos son inadecuados únicamente en sus principios estructurales. Dicho punto debe enfatizarse, ya que en el capítulo 20 se observará que una estructura de diseño perfecta puede ser utilizada pobremente. Por lo tanto, es necesario aprender y entender las dos fuentes de debilidad en la investigación: los diseños intrínsecamente pobres y los diseños intrínsecamente buenos pero pobremente utilizados. RESUMEN DEL CAPÍTULO

10. Campbell y Stanley señalan cuatro fuentes posibles de amenaza a la validez externar • Efecto reactivo o de interacción de la prueba • Efectos de interacción de los sesgos de selección y la variable independiente • Efectos reactivos de los arreglos experimentales • Interferencia de tratamiento múltiple SUGERENCIAS DE ESTUDIO

1. Suponga que una universidad de arte decide iniciar un nuevo currículum para todos los estudiantes de pregrado. Se pide al profesorado formar un grupo de investigación para estudiar la efectividad del programa durante dos años. Con el objetivo de tener un grupo con el cual comparar al grupo del nuevo currículum, el grupo de investigación solicita que el programa actual se continúe por dos años y que se permita a los estudiantes elegir el programa actual o el nuevo. El grupo de investigación considera que así tendrán un grupo experimental y un grupo control.  Analice críticamente la propuesta del grupo de investigación. ¿Qué tanta con1 fianza tendría usted en los hallazgos al final de los dos años? Mencione las razones de su reacción positiva o negativa hacia la propuesta. 2. Imagine que usted es profesor de una escuela de posgrado y se le pide juzgar el valor de una tesis doctoral propuesta. La estudiante de doctorado es una jefa escolar que está instituyendo un nuevo tipo de administración dentro de su sistema escolar. Ella planea estudiar los efectos de la nueva administración durante un periodo de tres años y, después, escribir la tesis. Ella dice que no estudiará ninguna otra situación escolar durante el periodo para no sesgar los resultados. Discuta la propuesta y, al hacerlo, plantéese la pregunta: ¿la propuesta es adecuada para un trabajo d octoral? 3. En su opinión, ¿debe basarse estrictamente toda investigación en el criterio de generalización? Explique por qué sí o por qué no. ¿Qué campo puede ser que tenga más investigación básica: psicología o educación? ¿Por qué? ¿Qué implicaciones tienen sus conclusiones para la generalización? 4. ¿Qué tí ene que ver la replicación de investigación con la generalización? Explique. Si fuese posible, ¿debería replicarse toda investigación? Explique por qué sí o por qué no. ¿Qué tiene que ver la replicación con la  validez interna y externa?

1 Instrumentación • Regresión estadística • Selección • Mortalidad experimental o abandono • Interacción selección-maduración 9. La validez externa implica qué tan fuerte es la afirmación que el experimentador puede hacer respecto a la generalización de los resultados del estudio.

1. El estudio de diseños inadecuados ayuda al investigador a diseñar mejores estudios al saber qué dificultades evitar, 2. Los diseños no experimentales son aquellos con variables independientes no manipuladas y con ausencia de asignación o selección aleatorias. 3. Los diseños inadecuados incluyen el diseño de “estudio de caso de un disparo”, el diseño pretest -postest, el diseño pretest-postest simulado y el diseño de dos grupos sin control. 4. Los diseños inadecuados se analizan en términos de su validez interna. 5. La validez interna implica qué tanto el experimentador puede establecer el efecto de la variable independiente sobre la variable dependiente. A mayor confianza del investigador respecto a la variable independíente manipulada, más fuerte será la validez interna. 6. Los estudios no experimentales son más débiles en cuanto a la validez interna que los estudios experimentales. 7. Existen ocho clases básicas de variables extrañas, las cuales, si no son controladas, pueden confundirse con la variable independiente. Las ocho clases básicas se denominan amenazas a la validez interna. 8. Las amenazas a la validez interna, según Campbell, se enumeran como sigue: • Historia • Maduración • Prueba o medición