RESUM LLIBRE MEDITI (2016)

Resumen Catalán
Universidad Universidad Autónoma de Barcelona (UAB)
Grado Psicología - 1º curso
Asignatura Mètodes, Dissenys i Tècniques d'Investigació (MeDiTI)
Año del apunte 2016
Páginas 17
Fecha de subida 14/04/2016
Descargas 24
Subido por

Vista previa del texto

MÉTODES, DISSENYS I TÉCNIQUES D’INVESTIGACIÓ Mètodes: qualitativa, quantitativa, mixta.
3 tipus de dissenys en mètode científic: -Experimental -Quasi Experimentals -Ex post facto Coneixement científic: contrastació empírica (coneixement teòric) a través d’objectius obtinguts de manera sistemàtica a través d’un mètode estandarditzat (MÉTODE CIENTÍFIC). Ha de ser replicable. El coneixement és provisional. S’ha d’intentar ser objectiu encara que és difícil.
Tres objectius: descriure, explicar i predir.
PBE (pràctica basada en l’evidència)(vincle entre ciència i professió): AntecedentsMBE. L’ús de les millors proves en presa de decisions sobre l’atenció de cada pacient tenint en compte els drets i preferències. Per justificar l’eficàcia de les intervencions aplicades, Cochrane va proposar els ASSAIGS CLÍNICS ALEATORIS. METANÁLISIS procediment revisió sistemàtica (quantitativa) per integrar noves troballes.
El PBE s’articula a partir d’aquests passos: 1. Formular preguntes de la manera més adequada possible per tenir una resposta concreta i empírica. Per això hem d’especificar a informació en 5 elements: PARTICIPANTS: característiques INTERVENTIONS (o exposicions a factors de risc protector) COMPARACIÓ: característiques de les intervencions que es comparen.
OUTCOMES: mesures de variables.
STUDY DESIGN: descripció dels dissenys utilitzats.
2. Localitzar les millors evidencies amb que respondre. Per fer-ho s’ha de buscar en fonts d’informació.
3. Avaluar i valorar críticament l’evidencia.
4. Aplicar les conclusions a la pràctica. (considerant al pacient) 5. Avaluar i valorar el rendiment d’aquesta aplicació.
Mètode científic: estratègies de sistematització (obtenció de coneixement) Deducció: parteix d’un cos teòric per deduir les conseqüències quan ho posem a la pràctica.
Inducció: parteix d’un conjunt d’observacions (dades empíriques) i a través d’un procés de generalització s’estableix una teoria.
La combinació d’aquestes dues estratègies s’anomena hipoteticodeductiva.
El mètode científic és un procés seqüencial i repetitiu. Les fases en que s’estructuren es poden organitzar en 4 nivells: -NIVELL TEORIC O CONCEPTUAL: Delimitació àrea d’estudiproblemes La investigació científica s’inicia a partir d’un marc teòric on s’integra també les conclusions extretes dels resultats. Aquest procediment circular fa que sigui la generadora de nous problemes com el que permet que el coneixement sigui acumulatiu.
Conseqüències contrastables hipòtesis operacionals: ens indica de manera explícita com es mesuraran les variables objecte d’estudi (ex. Ansietat es mesurarà amb l’STAI) i/o quins criteris s’establiran per definir determinats valors de variables (ex. Considerar q una persona està ansiosa quan obté una puntuació superior a 65 punts).
Un cop identificat el problema amb la seva teoria, es fa una concreció en forma de solució temptativa i contrastable.
*NIVELL METODOLÒGIC: Després de operativitzar s’ha d’escollir el mètode que utilitzarem i el disseny.
Quantitatiu: Es planifica a priori i es fa un pla d’acció pautat.
Disseny experimental Disseny Quasiexperimental Disseny Selectiu Disseny Observacional Qualitatiu: és menys pautat i a vegades va prenent forma a mesura que avança la investigació.
Disseny Qualitatiu -NIVELL ESTADÍSTIC O ANALÍTIC: en l’orientació quantitativa s’analitzen les dades de manera estadística a vera si es versemblant. En la recerca qualitativa s’utilitza mètodes no estadístics.
Elaboració de dades Mètodes estadístics Contrast hipòtesis -NIVELL EXPOSITIU: Els resultats no poden estar a l’abast de a comunitat científica ni pot ser un coneixement acumulatiu fins que no es comunicat. El protocol es basa en la normativa APA.
L’informe científic té com a objectius facilitar la comunicació entre científics i facilitar la replicabilitat.
Informe científic Comunicació RECERCA QUANTITATIVA Planificat a priori.
RECERCA QUALITATIVA Processos de recerca oberts i emergents (modificacions o apareix a mesura que avança la investigació) La informació és recollida per instruments Repetitius i interactius entre investigador i estandarditzats i validats.
participant. (a vegades formar part de l’entorn dels participants. Sovint és l’investigador qui crea instruments per recollir les dades (obertes)).
Inducció (poca influència de l’investigador) No existeix realitat única. (Realitat múltiple) La realitat prové dels participants i en menor mesura dels investigadors, així l’objectiu es comprendre el significat pels participants.
Holístic Cerca objectivitat.
Subjectivitat: no perseguir l’objectivitat. Fins i tot es pot utilitzar la subjectivitat com a eina per la comprensió. Tot i així, s’haurà de tenir en compte el que suposa a l’hora de fer les conclusions Es porta a terme en llocs estructurats.
Realisme (validesa ecològica): obtenir Es provoca la producció d’informació.
informació en el context on de manera natural es produeix el fenomen a estudiar.
Nomotètic: ley universal Caràcter idiogràfic: focalitzat en casos individuals.
Vocació confirmatòria Anàlisi estadística Vocació exploratòria Anàlisi conceptual dels resultats Mètodes mixtos: complementarietat entre l’orientació quantitativa i la qualitativa.
Objectiu: enriquir les descripcions, prediccions i explicacions dels fenòmens estudiats.
Una manera d’utilitzar conjuntament els dos mètodes és fent-ho de manera paral·lela, així tenen un protagonista semblants i s’analitzen de manera independent.
Una altre manera d’aplicar els mètodes mixtos fer-ho de manera seqüencial, així les qualitatives poden delimitar la presència de variables o els ítems.
Punt de partidaTEORIA: conjunt d’hipòtesis contrastades i relacionades que poden donar explicació coherent a fenòmens.
La hipòtesis és una solució temptativa a un problema. Ens indica les variables que es volen estudiar.
Constructe: variable no observable de manera directa. Cal emprar un indicador que permeti mesurar-lo de manera directa. El mètode més utilitzat és el test.
Resiliència: capacitat que té una persona per superar circumstàncies traumàtiques. (és un constructe).
Per que la hipòtesis sigui operativa cal dir com es mesura i quin criteri s’establirà per definir el nivell d’estudis. (ex. En persones que pateixen càncer de mama, la resiliència, mesurada amb el CD-RISC, apareix més fàcilment en persones amb formació superior (estudis universitaris) que en persones amb estudis bàsics (ESO).
També s’ha de operativitzar les variables objecte d’estudi.
Variable: atribut susceptible de prendre diferents valors que poden ser mesurats.
Tipus variables: -Variables categòriques: Nominal: Binària: gènere Politòmica: aficions Ordinal -Variables quantitatives: Discreta: fills Contínua: edat Variables de context(terceres variables): poden tenir alguna incidència sobre allò que es vol estudiar.
Variables estranyes: ·Confusionistes (emmascarades) provoquen relació d’espúria. La relació en realitat és entre VD, VI i V. confusionista.
VZ VI VD Relació espúria ·No confusionistes no tenen efecte obre les conclusions Variables de nucli: variables objecte d’estudi.
Quan el nucli inclou més d’una variable, parlem de nucli relacional. 2 tipus de nucli relacional: -Simètric: les variables no tenen un paper diferenciat les unes de les altres s’estudia una relació bidireccional o covariació entre elles.
-Asimètric (relació unidireccional): permet diferenciar entre VI: -V. Manipulades: la manipulació és present en els dissenys experimentals i quasiexperimentals -V. No manipulades VD Variables mediadores: són terceres variables les quals si que es tenen hipòtesis (objecte d’estudi, no de control). Es troba en mig de la cadena causal entre VI i VD perquè la relació no és directa, sinó que està mediada.
VZ VI VD mediació La presència d’una variable mediadora no vol dir que no hi hagi relació directa entre VI i VD. Pot explicar el pq o com es dóna la relació causal. (ex. la qualitat de l’educació rebuda (VI) afecta l’autoestima (VZ), la qual afecta la qualitat de l’educació donada als fills (VD)).
Variable moderadora: altera la direcció o la intensitat de la relació entre VI i VD. Tmb son objectes d’estudi, no de control. La hipòtesis d’aquesta variable es centra en l’efecte que té en la relació entre VI i VD.
VZ VI VD Moderació Pretén explicar quan o per a qui una VI afecta més o menys. (ex. el suport social (VI) té un efecte sobre els nivells de depressió(VD), si bé aquest efecte és superior en dones que en homes(variable moderadora)).
L’associació entre variables no és sinònim de causalitat. L’aproximació per dir que existeix una relació causal estableix 3 criteris: -Associació: relació o covariació entre VI i VD. Això passa quan si variem els valors d’un es modifica els valors de l’altre.
-Temporalitat: La variable que s‘estableix com a causa (VI) ha d’estar present abans que la de l’efecte (VD) -Absència d’espurietat: evitar influència de variables estranyes que afectin a la relació entre les variables. Per evitar-ho apliquem tècniques de control per evitar que les variables estranyes es converteixin en confusionistes. La validesa interna depèn del fet que aquestes tècniques s’apliquin de manera eficaç.
La validesa d’una investigació és el grau de correspondència entre el que es pretén estudiar i el que en realitat s’estudia (ex. quan valorem la validesa d’un text d’intel·ligència, ens preguntem si el test mesura allò que es pretén mesurar (la intel·ligència)). Tipus de validesa: -Validesa interna: grau de seguretat amb què es pot afirmar que la VI és la causa de les variacions observades a la VD.
-Validesa externa: grau en què una investigació és generalitzable a altres individus, situacions i moments. Per tal de que els resultats es puguin generalitzar, cal que les mostres siguin representatives, emprant tècniques de mostratge i comptant amb un nombre suficient d’unitats d’observació.
Fiabilitat: té a veure amb la precisió amb què estudiem algun fenomen. Aquesta precisió implica obtenir mesures estables amb independència de la situació en que s’estudiï i el temps recorregut entre dues mesures. És el grau en què, en repetir una investigació, s’obtenen els mateixos resultats. Està relacionada amb el concepte de replicabilitat.
Mètodes, dissenys i tècniques d’investigació en psicologia: MÍNIM MÍNIM Experimental Quasiexperimental Ex post facto Enquesta Observacional Orientació qualitativa Representativitat i/o realisme Control intern * MÀXIM MÀXIM Control intern: grau d’estructuració imposada a la situació d’estudi i es planteja com el concepte oposat al grau de naturalitat o realisme de la situació. Un control intern alt suposa un nivell d’intervenció i manipulabilitat també alts i l’ús de tècniques de control, de manera que un alt control intern crea les condicions per obtenir coneixement amb una alta validesa interna.
Representativitat i/o realisme: ens representa la validesa externa.
* Disseny experimental: + bona validesa interna (absència aleatorització) Dissenys quasiexperimental: + bona validesa externa Ex post facto: quan l’investigador no pot intervenir en l’administració dels nivells de VI. En aquests casos s’han de seleccionar subjectes que ja presenten determinats valors en la variable d’exposició (VI) o bé en la resposta (VD). Aquesta manca de manipulació per part de l’investigador li resta validesa interna però alhora pot suposar un avantatge en el moment d’obtenir mostres més representatives i/o treballar en condicions més naturals (realisme).
Dissenys d’enquesta: interrogació general d’un conjunt d’aspectes amb l’objectiu de descriure tant variables de manera aïllada com relacions entre variables d’una població a partir d’una mostra amb la major representativitat possible.
Dissenys observacionals: registre sistemàtic i la quantificació del comportament reduint a la seva mínima expressió qualsevol alteració de l’entorn natural dels participants. Com es minimitza el control intern, hi ha una gran dosis de realisme però s’ha de tenir cura a l’hora de fer conclusions causals.
Mostratge: les mostres es componen de participants de la investigació, que son subconjunts d’una població. Per que es pugui generalitzar, les mostres han de tenir les mateixes característiques rellevants que la població (que sigui representativaobjectiu de les tècniques de mostratge).
Elements que intervenen en el mostratge: -Població: conjunt d’elements que comparteixen unes determinades característiques que son objecte d’estudi (població diana). La població diana sovint no conté els mateixos elements que la població la qual s’extrau la mostra (ex. si es vol fer enquestes telefòniques sobre el vot, s’extrau la gent que no té telèfon, els que no han sigut localitzats, no han pogut formar part de la investigació...)població accessible -Marc mostral: llista completa i actualitzada de població accessible que pot pertànyer a la mostra. Aquesta llista ha de permetre identificar i localitzar les unitats d’anàlisi, i és la base sobre la qual es duu a terme la selecció aleatòria.
-Unitat de mostratge: entitat que pot ser seleccionada per formar part d’una mostra. No cal que siguin elements simples com ara persones, poden ser agrupacions como llars, col·lectius, etc.
-Unitat d’anàlisi o element: entitat sobre la qual l’investigador recull informació i proporciona dades per a l’anàlisi. Tampoc cal que siguin elements simples.
Mostratges aleatoris: perquè sigui aleatori s’ha de complir que tot tinguin la mateixa probabilitat de sortir i que aquesta surti no condiciona cap altre. En funció del nombre d’etapes en que s’obtenen les mostres aleatòries, podem diferenciar entre: -Mostratge en una etapa: un únic procés d’extracció a l’atzar que es correspon amb un mostratge aleatori simple, sistemàtic, estratificat o per conglomerats.
-Mostratge polietàpic: comporta processos d’extracció a l’atzar en diverses fases del mostratge.
Per exemple en cada etapa s’extreu d’una manera diferent.
-Mostratge aleatori simple: seleccionar unitats de mostratge simples de tal manera que cadascuna d’aquestes unitats de la població té la mateixa probabilitat de formar part de la mostra.
-Mostratge aleatori estratificat: procediment del mostratge en què la població es divideix en grups (o estrats) d’acord amb alguna característica rellevant. S’extrauen mostres independents de cada estrat amb la finalitat d’obtenir més precisió en la representació dels estrats. (ex. Si s’estratifica la variable sexe, obtenim sexe masculí i femení.) Es pot fer amb diversos tipus d’afixació(procediment pel qual es determina quantes unitats de cada estrat hi haurà a la mostra: Mostratge aleatori estratificat amb afixació simple: es selecciona el mateix nombre d’elements de cada estrat.
Mostratge aleatori estratificat amb afixació proporcional: en nombre d’elements és proporcional a la grandària de l’estrat a la població.
Mostratge aleatori estratificat amb afixació òptima: el nombre d’unitats mostrals de cada estrat depèn de la variància de la variable objecte d’estudi dins de cada estrat.
-Mostratge sistemàtic: Es parteix d’un marc mostral (llista d’elements) se selecciona a l’atzar la primera unitat seleccionada i a partir d’aquesta, se selecciona una unitat de cada X elements.
-Mostratge per conglomerats: les unitats de mostratge són agrupacions ja formades o grups natural i es seleccionen aleatòriament. La unitat de mostratge no coincideix amb la unitat d’anàlisis ja que s’analitzen els elements d’aquell grup. A diferència del mostratge estratificat, que es una composició homogènia, s’espera que en conglomerats sigui heterogènia.
Mostratges no aleatoris: quan no es pot fer un mostratge probabilístic, s’utilitzen mostres no aleatòries on el judici subjectiu té un paper important, es desconeixen les probabilitats de selecció dels elements de la mostra i no són aplicables els procediments de selecció basats en el mostratge probabilístic.
-Mostres accidentals o de conveniència: S’inclouen els participants segons el grau d’accessibilitat i de disponibilitat. (ex. Professor porta a terme una investigació amb els seus alumnes).
-Mostres a propòsit: La inclusió o exclusió dels participants depèn que compleixin determinats criteris.
-Mostres per quotes: A partir de la identificació d’una variable rellevant, es determina el nombre de participants que hi ha d’haver a la mostra. La selecció d’unitats no es basa en un procediment aleatori. (ex. Si gènere es importat per l’estudi i hi ha un 75% de dones i un 25% de homes, s’agafarien en una mostra de 100 persones a 75dones i 25 homes).
El mostratge i l’error: -Error de cobertura: es produeix quan el marc mostral no inclou determinats elements de la població d’interès o n’inclou pocs, o bé inclou massa elements.
-Error de mostratge: és implícit el fet de treballar amb mostres en lloc de treballar amb poblacions senceres. Tot i que el procés de mostratge sigui aleatori i s’hagi executat rigorosament, les característiques de la mostra no seran exactament iguals que les característiques de la població. Aquestes diferències entre mostra i població s’anomenen error de mostratge.
-Error de no-resposta: es dóna quan hi ha un cert nombre d’unitats seleccionades per formar part de la mostra, que no participen en la investigació.
-Errors de mesura: es donen quan els participants no responen de manera adequada a una pregunta.
Guies de lectura crítica: les guies de publicació són directrius adreçades als autors sobre el que han d’informar respecte els mètodes emprats i els resultats trobats en una recerca per tal que l’informe d’investigació sigui transparent, exhaustiu i sense biaix. Les guies de publicació, estrictament, estan adreçades a millorar la qualitat de la publicació dels informes d’investigació, és a dir, a obtenir informes científics amb una quantitat i qualitat d’informació suficient per fer possible la replicabilitat de la recerca, la inclusió dels resultats de diverses investigacions en revisions sistemàtiques i metanàlisis i la valoració objectiva de la qualitat metodològica.
Les eines de la valoració de la qualitat metodològica es centren a avaluar diversos aspectes considerats clau per poder valorar la validesa i la fiabilitat dels estudis.
Els instruments de valoració de la qualitat avaluen dimensions de qualitat metodològiques relacionades amb la validesa externa, la validesa interna, la validesa de conclusió estadística i diversos aspectes relacionats amb la fiabilitat i la validesa de la mesura de les variables objecte d’estudi.
Tant les guies de publicació com les eines de valoració de la qualitat metodològica pretenen contribuir a millorar la qualitat de la ciència facilitant la replicació, l’autocorrecció, la síntesi de recerca, i per extensió, la pràctica basada en l’evidència.
DISSENYS EXPERIMENTALS Les característiques que delimiten els dissenys experimentals i permeten diferenciar-los d’altres famílies de dissenys, com els quasiexperimentals i els ex post facto, són: -Manipulació de la VI: l’investigador administra els valors de la VI a cada participant.
-Aleatorització: assignació aleatòria dels participants a les diferents condicions experimentals (comparació intersubjecte) o als diferents ordres de presentació (intrasubjecte).
La manipulació de la VI i l’aleatorització, juntament amb l’aplicació de tècniques de control, són procediments adreçats a incrementar la validesa interna, que és fonamental en la contrastació d’hipòtesis causals.
Es poden classificar segons: Nombre de VD que mesuren: -Univariable -Multivariable Nombre de VI que inclouen: -Unifactorials -Factorials Estratègia de comparació que utilitzen per a cada VI: -Intersubjecte -Intrasubjecte -Mixt Tipus de tècnica de control basada en l’aleatorització que apliquen: -Assignació aleatòria sense restriccions -Bloqueig -Contrabalanç La combinació d’aquests criteris permet identificar els dissenys experimentals d’ús més habitual en la recerca psicològica.
NÚMERO DE NÚMERO DE VI VD Univariable Unifactorial ESTRATÈGIA DE TIPUS DISSENY COMPARACIÓ D’ALEATORITZACIÓ Intersubjecte Assignació a l’atzar Grups aleatoris (aleatorització sense restriccions) Bloqueig Grups aleatoris amb blocs Intrasubjecte Subjecte com a Intrasubjecte control propi: amb Contrabalanç contrabalanç Factorial Intersubjecte (...) Factorial intersubjecte (...) Intrasubjecte (...) Factorial intrasubjecte (...) Mixt (...) Mixt (...) Multivariable (...) (...) (...) Multivariant(...) (...) Pot replica les estructures anteriors.
L’atzar en el disseny experimental: Amb el terme selecció identifiquem el procés pel qual s’escull la mostra d’individus. El fet de que la selecció sigui aleatòria contribueix de manera positiva a la validesa externa.
En els dissenys experimentals INTERSUBJECTE, l’assignació fa referencia al mecanisme pel qual els subjectes d’una mostra són repartits en diferents grups als quals s’apliquen les diferents condicions experimentals.
En els dissenys experimentals INTRASUBJECTE, tots els subjectes de la mostra passen per totes les condicions experimentals. En aquest cas, l’aleatorització no s’aplica a les condicions experimentals, sinó als diferents ordres de presentació dels nivells de la VI.
Tècniques de control: en una investigació experimental es poden distingir dos tipus de tècniques de control: -Basades en alguna forma d’aleatorització i que són específiques dels dissenys experimentals: Assignació a l’atzar: és un procediment de distribució aleatòria d’una mostra entre els grups que es comparen en un experiment. S’espera que amb això surtin grups equivalents respecte a la fons de confusió tant conegudes com no conegudes. Es recomanable imposar alguna restricció prèvia al procés d’aleatorització quan la mostra es reduïda, com en el cas del bloqueig.
Bloqueig: és un procediment que consisteix en formar grups homogenis d’individus en funció dels valors obtinguts en una o més variables relacionades amb la VD. L’aleatorització per blocs suposa que, un cop creats els blocs, els subjectes de cada bloc són assignats aleatòriament a les diferents condicions experimentals. L’aparellament o igualació inicial de participants és una tècnica que també es fa servir sense aplicar assignació a l’atzar. Una versió senzilla d’aquesta tècnica d’aparellament consisteix a: determinar i mesurar una variable o conjunt de variables que poden influir de manera decisiva en la VD, establir parelles de participants que presenten valors similars a la variables(s) estudiada(es) i assignar un membre de cada parella a cada grup d’estudi.
Contrabalanç (que els subjectes no passin per el mateix ordre): s’aplica en els dissenys INTRASUBJECTE. En aquests dissenys els participants passen per totes les condicions experimentals. El mateix subjecte com a procediment de control. El contrabalanç és complet quan els subjectes s’assignen a tots els possibles ordres de presentació; en cas contrari, es parla de contrabalanç incomplet.
-NO basades en aleatorització i són aplicables tant a dissenys experimentals com als no experimentals: Eliminació: suposa mantenir la variable que es vol controlar en el seu valor nul. (es pot plantejar amb variables tipus el soroll o la llum).
Constància: la variable prendrà igual valor per a tots els participants. La constància és una bona alternativa quan no es pot eliminar la variable de la situació experimental.
Tècnica dels <<simples>> o <<doble cec>>(simplesubjecte, doble cecsubj. i experimentador): consisteix en ocultar informació sobre característiques del tractament administrat per tal de controlar fonts de confusió com les expectatives dels participants i l’experimentador. La ocultació obligatòria, vinculada a l’assignació aleatòria, suposa que la persona que distribueix els participants a les diferents condicions experimentals no coneix fins a últim moment quin és el grup de comparació al qual s’assignarà cada participant, per tal d’evitar que tingui cap influència en les assignacions dels participants als grups.
Dissenys unifactorials: -Els dissenys unifactorials INTERSUBJECTE són dissenys experimentals caracteritzats per la presència d’una sola VI i per l’ús d’un procediment aleatori per assignar els subjectes només a una de les possibles condicions experimentals. Llavor els comparem entre diferents subjectes.
-Els dissenys experimentals INTRASUBJECTE es caracteritza per la presència d’una sola VI i un procediment aleatori per assignar els subjectes a un dels possibles ordres de presentació de les condicions experimentals. Així tots els participants passen per totes les condicions experimentals, i es comparen els valors de la VD obtinguts en el mateix grup de subjectes en moments diferents.
Estratègies de comparació (comparació entre diferents condicions) -Si l’estudi es fa a partir d’un disseny INTERSUBJECTE, disposem de varis grups de subjectes diferents. L’objectiu de les tècniques de control serà que els diferents grups siguin equivalents, és a dir, que siguin el més homogenis possible en relació amb les potencials variables confusionistes, tant conegudes com desconegudes.
-Si l’estudi es fa a partir d’un disseny INTRASUBJECTE, llavors l’homogeneïtat entre els subjectes a qui s’aplica els diferents tractaments està garantida, atès que són els mateixos. En aquest cas, el mateix subjecte actua com a procediment de control.
Per analitzar la qualitat d’un disseny INTERSUBJECTE, cal parar atenció a tot allò que pot amenaçar l’equivalència (comparabilitat) dels subjectes que es comparen. En canvi, quan s’analitza un disseny INTRASUBJECTE, cal examinar els factors que poden comprometre l’equivalència entre períodes.
Avantatges de comparació INTRASUBJECTE: -És un instrument excel·lent per sostreure de la -comparació de qualsevol confusor vinculat a les diferències individualsmateix subjecte com a procediment de control.
-Requereix una mostra menor que un intersubjecte, a més es considera un disseny més econòmic des del punt de vista de la mateixa situació experimental.
Inconvenients de comparació INTRASUBJECTE: Es poden agrupar en efectes de període i de persistència.
-L’efecte de període: canvis en la resposta atribuïble a factors aliens a la manipulació experimental que covarien amb la seqüencia en què es mesura aquesta resposta. Entre aquests factors, podem esmentar l’aprenentatge de la tasca associada a la mesura de la VD, la fatiga que suposa repetir aquesta tasca, la motivació amb que una persona participa en diferents sessions d’un experiment o l’efecte que té la repetició d’una tasca. Per controlar-ho s’utilitza la tècnica de contrabalanç.
-L’efecte de persistència: prolongació de l’efecte d’un nivell de la VI més enllà del període de presentació, de manera que encara no s’ha esvaït quan s’aplica el següent nivell de la VI, amb la qual cosa se’n confon l’efecte. L’estratègia més adequada per evitar aquests efectes passa per la introducció de períodes de repòs entre aplicació dels diferents nivells de la VI. A vegades no es suficient s’ha de recórrer a altres dissenys més avançats. Si no es pot extingir, llavors no serà possible estudiar-ho de manera intrasubjecte.
Dissenys factorials: Inclouen més d’una VI o factor, essent manipulada i aleatoritzada almenys una d’aquestes.
Avantatges respecte als unifactorials: -A més de permetre estudiar l’efecte que exerceix cada factor separadament sobre VD, també permet estudiar l’efecte que té sobre la VD la interacció entre aquests factors.
-Estalvi de temps i de participants, ja que per aconseguir la mateixa informació que s’obté amb un disseny factorial cal aplicar-hi diversos dissenys unifactorials.
-La conducta rarament està influenciada per una sola variable, així amb el disseny factorial fa més capaç d’abordar models psicològics més complerts, i en conseqüència, podem suposar que permetrà assolir més validesa externa.
Quina informació podem extreure del disseny?: -Els efectes simples, que són els efectes d’una VI fixant els nivells de les restants VI del disseny.
-Els efectes principals, que es refereixen a l’efecte global d’una VI (sobre la VD) sense tenir en compte els nivells de les restants VI del disseny.
De la informació que es pot extreure d’un disseny factorial, en quina ens basarem per formular conclusions? En un disseny factorial caldrà començar sempre analitzant la interacció i, en funció de si detectem o no, basarem la interpretació dels resultats en els efectes simples.
Tipus de dissenys factorials: En funció de l’estratègia de comparació podem distingir: Disseny factorial intersubjecte: en totes les VI s’aplica una estratègia de comparació intersubjecte.
Disseny factorial intrasubjecte: en totes les VI s’aplica una estratègia de comparació intrasubjecte.
Disseny factorial mixt: combina una o més VI que apliquen estratègia de comparació intersubjecte amb d’altres VI que apliquen l’estratègia intrasubjecte.
Interrogant a un disseny factorial: com simbolitzar l’estructura de disseny factorial: 1. Quants factors(VI) intervenen 2. Quants nivells té cada factor 3. Quantes condicions experimentals hi ha 4. Quina estratègia de comparació s’utilitza per estudiar cada factor 5. Quants subjectes diferents intervenen 6. Quines tècniques de control intervenen. En quines assignacions intervé l’atzar.
Ex: Disseny 2X24 condicions experimentals Disseny 2X3X530 condicions experimentals Cal establir l’estratègia de comparació que s’usa per comparar els nivells de cada VI i determinar si el disseny factorial és intersubjecte, intrasubjecte o mixt; això permetrà determinar el nombre de grups diferents de participants que intervenen en el disseny. Finalment, cal examinar les tècniques de control aplicades. Com més comparacions del disseny es controlin amb tècniques basades en l’aleatorització, més incrementa la possibilitat d’obtenir conclusions amb més validesa interna.
DISSENYS QUASIEXPERIMENTALS La quasiexperimentció s’ha definit com una investigació que té tots els elements d’un experiments, excepte el fet que els participants siguin assignats aleatòriament als grups.
Hi ha situacions on pot ser inviable l’assignació a l’atzar. Cal tenir en compte que la manca d’aleatorització obliga l’investigador a ser més caut a l’hora d’emetre conclusions respecte a una possible relació causa-efecte.
Entre les raons que limiten l’ús del control basat en l’aleatorització hi ha les següents: ètica, cost , naturalitat.
Paradigma manipulatiu: criteris de demarcació Els dissenys experimentals i quasiexperimentals s’apliquen en estudis adreçats a contrastar hipòtesis causals. També comparteixen el fet que impliquen la manipulació de la VI l’efecte de la qual pretenen establir. La diferència és la presència o no d’aleatorització.
MANIPULACIÓ ALEATORITZACIÓ EXPERIMENTAL SÍ SÍ QUASIEXPERIMENTAL SÍ NO La manca d’aleatorització dels subjectes als grups de tractament suposa una reducció en el grau de control intern. La importància atribuïda a l’aleatorització s’explica pel control que exerceixen aquestes tècniques sobre les potencials variables confusionistes desconegudes per l’investigador, la qual cosa reverteix un increment de validesa interna. Tanmateix, el fet que una investigació sigui experimental pel fet que es compleixin els criteris de manipulació i aleatorització, no garanteix que obtindrem un alt grau de validesa interna.
La manca d’assignació aleatòria no implica absència de validesa interna, sinó una potencial disminució d’aquesta.
Estructures bàsiques de comparació: -Disseny pretest-post-test d’un sol grup: Es mesura la VD abans i després d’aplicar-hi una intervenció. S’espera com a conseqüència de la intervenció que els resultats desprès de la intervenció siguin diferents.
-Dissenys només post-test amb grups no equivalents: en aquest disseny un grup que ha experimentat la intervenció X es compara amb un grup que no ho ha fet per tal d’establir l’efecte de X.
Validesa i amenaces: la validesa s’ha d’associar al coneixement obtingut a partir d’una investigació i evitar judicis apriorístics sobre la validesa de determinats mètodes i dissenys.
Principals conceptes utilitzats en la valoració de la validesa d’una investigació adreçada a contrastar una hipòtesi causal: 1. Validesa de conclusió estadística: existeix relació entre tractament i resposta? 2. Validesa interna: el tractament és la causa de la resposta? 3. Validesa de constructe: l’operativització que s’ha fet del tractament i de la resposta es corresponen amb allò que es pretén estudiar? 4. Validesa externa: els resultats obtinguts després d’aplicar un tractament a unes determinades unitats, contexts i moments d’estudi es poden generalitzar a altres? 5 elements rellevants per fer una valoració de validesa (UTOSTi): U: unitats en les quals s’estudia la relació entre el tractament i la resposta (normalment persones T: tractament o intervenció l’efecte de la qual es vol estudiar.
O: observacions sobre el resultat del tractament (respostes) S: setting o context d’estudi Ti: temps o moment d’estudi Validesa de conclusió estadística: es refereix a la validesa de la inferència sobre si existeix relació (covariació) entre el tractament i el resultat, i com és de forta aquesta relació.
Són factors que amenacen la validesa de conclusió estadística: a baixa potència estadística, la violació dels supòsits de les proves estadístiques, el problema de la taxa d’error, la manca de fiabilitat de les mesures, les restriccions de rang dels valors de les variables, la manca de fiabilitat de l’administració dels tractaments, la sobrevariabilitat en el context d’investigació, l’heterogeneïtat aleatòria de les unitats de resposta i l’estimació imprecisa de la mida de l’efecte.
Validesa interna: es refereix a la validesa de la inferència sobre si la covariació observada entre el tractament i el resultat reflecteix una relació causal en el sentit que va hipotetitzada.
Amenaces principals de la validesa interna: 1-Procedència temporal ambigua: manca de claredat en l’ordre en el qual actuen les variables.
Amb això queda garantit que el tractament és una variable manipulada per l’investigador que aquesta manipulació s’ha realitzat adequadament.
2-Selecció: diferències sistemàtiques del participants, anteriors a l’aplicació d’una intervenció (aplicació dels nivells de la VI) que poden causar l’efecte observat. (ex. Motivació en grup control fa que esdevingui el mateix resultat q administrant una cosa al grup experimental).
3-Història: tots els esdeveniments externs (excepte el tractament) que s’esdevenen entre l’inici de la implantació del tractament i la mesura del resultat; el fet de descartar l’amenaça de la història suposa descartar que aquests esdeveniments externs són la causa dels resultats observats.
4-Maduració: canvis naturals que experimenten els participants en un estudi i que es donarien en absència del tractament. Aquests canvis suposen una amenaça quan es confonen amb l’efecte del tractament.
5-Regressió estadística: quan els participants són escollits per puntuacions extremes en alguna variable, aquestes puntuacions tendeixen a tornar-se menys extremes quan les tornem a mesurar i aquest canvi es pot confondre amb l’efecte del tractament 6-Pèrdua no aleatòria de subjectes: quan diferents tipus de participants abandonen selectivament diferents condicions que es comparen a l’estudi.
7-Administració de roves: el fet de realitzar una mesura prèvia d’una variable pot influir en les següents mesures fetes amb la mateixa prova, de manera que la pràctica, la familiarització o factors relacionats es poden confondre amb l’efecte de la intervenció que s’avalua.
8-Instrumentació: quan es produeix un canvi en l’instrument de mesura, ja sigui humà o mecànic, al llarg del període d’estudi, provoca canvis en els resultats observats que es poden confondre amb l’efecte del tractament.
Validesa de constructe: grau de correspondència entre les instàncies particulars d’un constructe el concepte representat pel constructe. El terme constructe fa referència a un concepte teòric inobservable . La definició operativa d’aquests constructes presenta considerables dificultats.
La validesa de constructe es veu amenaçada per aquells factors que comprometen la correspondència entre el que ha succeït durant l’estudi i els constructes emprats per descriure els resultats obtinguts.
Relació d’amenaces a la validesa de constructe: 1-Inadequada explicació dels constructes: o explicar de manera acurada un constructe pot dur a inferències incorrectes sobre les relacions entre l’operativització i el constructe.
2-Confusió de constructes: en operativitzar es poden veure implicats més d’un constructe. I la manca de descripció de tots ells pot donar lloc a inferències incompletes del constructe.
3-Biaixos derivats de l’ús d’una operació única: s’aconsella que els constructes s’operativitzin de múltiples maneres.
4-Biaixos derivats de l’ús d’un sol mètode: el consell és diversificar les tècniques emprades.
5-Confusió entre constructe i nivells de constructe: aquesta confusió pot portar a concloure sobre un aspecte general quan en realitat només s’ha incidit sobre un aspecte.
6-Sensibilitat del tractament a factors estructurals: l’estructura factorial d’una mesura pot canviar com a resultat d’un tractament, i aquest canvi pot romandre ocult si sempre s’usa la mateixa mesura.
7-Canvis diferencials en la reactivitat als autoregistres: un participant pot modificar el seu interès a fer un autoinforme quan s’adona que no ha estat assignat al grup de tractament.
8-Reactivitat davant la situació experimental: les respostes dels participants poden reflectir no només els efectes del tractament, sinó també les seves percepcions davant la situació experimental (o de tractament) 9-Expectatives de l’experimentador: l’experimentador pot influir en les respostes dels participants transmeten les seves expectatives sobre les respostes desitjades.
10-Efectes de novetat i disrupció: els participants poden respondre inusualment bé davant una innovació o inusualment malament pel fet d’interrompre la seva rutina.
11-Igualació compensatòria: quan una intervenció provoca uns efectes desitjables, els encarregats d’implementar les diferents condicions es poden resistir a fer una cosa molt diferent, cosa que iguala les condicions.
12-Rivalitat compensatòria: quan els participants assignats a la condició control es mostren motivats per mostrar que poden obtenir similars als que reben el tractament.
13-Desmoralització o ressentiment: suposa que els participants assignats a la condició més desfavorable poden canviar les seves respostes o fins i tot abandonar l’estudi.
14-Difusió de la intervenció: fa que els participants assignats a una condició s’exposen a estímuls que són propis d’altres condicions.
Validesa externa: té a veure amb el judici de la generalització. La podem definir com la validesa de la inferència sobre si la relació causal es manté en variar les unitats (participants), els contextos, les variables de tractament, les variables de resultat i els moments de mesura.
Amenaces de validesa externa: 1-Interacció amb les unitats: qual l’efecte trobat en certes unitats o es manté en altres unitats.
2-Interacció amb les variacions de tractament: quan l’efecte trobat es una variació del tractament no es manté en altres variacions del tractament, o quan un tractament es combina amb d’altres, o quan només s’empra part d’un tractament.
3-Interacció amb els resultats: quan l’efecte trobat sobre uns certs resultats no es manté en d’altres. (ex. L’eficàcia d’una formació pot variar segons si es mesura el coneixement de bones pràctiques o la realització de bones pràctiques) 4-Interaccions amb el context: l’efecte trobat en un lloc determinat podria no mantenir-se en altres contextos o entorns.
5-Mediació depenent del context: quan l’efecte d’una variable mediadora d’una relació causal en un context no es manté en altres contextos.
Ampliació del nombre de grups i/o dels moments de mesura: per tal de millorar els dissenys amb vista de tenir més garanties per inferir relacions causals, hi ha dues opcions no excloents (ni exhaustives): ampliar el nombre de grups mitjançant la incorporació d’un o més grups control, i ampliar el nombre d’observacions o mesures de la VD.
Disseny pretest-posttest amb grup control no equivalent: Consta d’un grup al qual s’administra la intervenció X i un grup de comparació sense tractament. Es prenen observacions en el mateix moment temporal i amb el mateix instrument de mesura en dues ocasions: un pretest i un posttest. Aquí la mesura pretest contribueix a controlar el grau de no equivalència inicial (biaix de selecció).
Qualsevol acció que contribueixi a millorar la comparabilitat dels grups o controlar estadísticament les diferències que hi pugui haver entre ells suposa una millora a aquest disseny.
Una via de millora seria l’ús de la tècnica de control de l’aparellament.
Disseny simple de sèrie temporal interrompuda: suposa una ampliació del disseny pretestposttest d’un sol grup afegint-hi sèries d’observacions de la mateixa variable al llarg del temps abans i després d’aplicar-hi X. El fet d disposar de series de mesures pre i post tractament permet controlar si el canvi observat en una mesura (VD) és a causa del tractament o bé es deu a una tendència prèvia de resposta.
Disseny de sèrie temporal interrompuda amb un grup control no equivalent Alternatives per a la formació dels grups: en qualsevol disseny de comparació de grups, la condició principal es que sigui el més similar possible al grup que rep el tractament. Quan no és possible utilitzar l’atzar per construir els grups, s’usen diferents procediments amb garanties desiguals respecte a l’amenaça de selecció: -Ús de grups naturals ja formats.
-Aplicació de la tècnica de l’aparellament.
Dos dissenys com a alternatives per vetllar la homogeneïtat dels grups de comparació en situacions en les quals no és possible realitzar assignació aleatòria: -Disseny quasiexperimental de cohorts: el terme “cohorts” fa referència a un grup els membres del qual comparteixen alguna característica o experiència significativa en un temps determinat.
El disseny de cohorts bàsic consisteix en la comparació entre mesures preses en dues cohorts que se succeeixen en una organització, corresponent la primera a la cohort prèvia a la intervenció i la segona, a la cohort que ha rebut la intervenció. Aquest disseny es pot millorar afegint-hi un pretest. Aquest nou disseny s’anomena disseny de cohorts amb pretest. Similitud dels grups però com les observacions de la cohorts anterior es fa prèviament, incrementa l’amenaça de la historia.
-Disseny de discontinuïtat en la regressió: presenta la característica de que el criteri d’assignació dels participants es conegut.
DISSENYS EX POST FACTO En els dissenys experimentals i quasiexperimentals es manipula la VI però en els dissenys ex post facto no hi ha manipulació de la VI.
Es tracta del disseny etiològic de cohorts, el disseny de casos i controls i el disseny transversal analític (i dissenys d’enquesta que no surt), s’agrupa dins del mètode selectiu.
Paradigma manipulatiu i no manipulatiu: El control que trobem dins els dissenys manipulatius, contribueix a augmentar la validesa interna i pot ser que la situació de la investigació sigui artificial. Això redueix la possibilitat de generalització dels resultats. Justament el mètode selectiu es caracteritza per transcórrer en un context molt més proper a que es dóna habitualment però es caracteritza per una disminució de control intern en relació amb els dissenys manipulatius.
Ja que hi ha menys garanties que la dependència de la VD sigui únicament envers a la VI, i també que les VI siguin independent les unes a les altres, les VD s’anomena variable de resposta (VR) i el factor explicatiu s’anomena variable d’exposició (VE).
L’investigador treballa amb grups ja formats i implement registra o mesura els valors de la VE que ja presenten els participants. Llavors amb aquests valors els classifica. Ja que l’investigador no genera ni administra les condicions en que es du a terme, fa molt més complicat la homogeneïtat de les característiques es fa molt més improbable que els dos grups siguin comparables.
Quadre diferencia en VI. En els tres casos el que es mesura es la VD (VR).
FORMACIÓ ADMINISTRACIÓ MECANISME DELS GRUPS DE DELS VALORS DE GENERADOR COMPARACIÓ LA VE DELS VALORS DE VE EXPERIMENTALS Aleatorització Manipulació L’investigador “elicita” els valors dde la VE.
QUASIEXPERIMENTALS Sense Manipulació.
L’investigador aleatorització.
“elicita” els Sovint emprant valors de la VE.
grups ja formats i assignant els grups als nivells de la VI.
EX POST FACTO Grups ja No manipulació. Desconegut/aliè formats sense Simplement es a l’acció de mesura la VE.
l’investigador.
intervenció de l’investigador.
Dissenys ex post facto: Els dissenys ex post facto, a diferència d’enquesta, es centren en a contrastació d’hipòtesis causals i s’utilitzen quan la variable d’exposició no és manipulable. Una característica important en aquests dissenys és que la investigació comença quan ja són presents els valors de la VE, o de la VE i la VR. Segons que aquests valors que ja s’han donat corresponguin a la VE o bé tant a la VE com la VR, i segons la variable emprada per seleccionar i agrupar els participants al començament de la investigació, podem diferenciar entre: -Disseny etiològic de cohorts(cohort design): la selecció dels participants es fa en funció de l’exposició de risc, es a dir, segons els valors que presentin en la VE. Així, la mostra s’obté identificant unitats de mostratge que estiguin exposades (VE+) o bé que no ho estiguin (VE-) a un factor de risc i es segueixen als participants per registrar quins presenten (VR+) i quins no (VR-) l’esdeveniment o desenllaç d’interès i es classifica d’aquesta manera.
En iniciar-se l’estudi, es mesuren tant la VE, per classificar els participants, com la VR, per tal de comprovar que no estigui present el desenllaç objecte d’estudi o esdeveniment d’interès.
L’esdeveniment d’interès fa referència a un dels valors de la variable de resposta (ex. Malaltia determinada). En cas de que algun participant presenti el desenllaç, s’exclou de la mostra, d’aquesta manera es garanteix el criteri de temporalitat.
Aquest disseny és propens a l’amenaça de selecció i resulta poc eficient i car quan el desenllaç es de baixa prevalença.
-Disseny de casos i controls(case-control): la mostra s’obté identificant unitats de mostratge que presentin (VR+) o no (VR-) determinats valors de la VR (ex. Presència/absència d’un trastorn d’ansietat (casos/control)) i a continuació se cerquen de forma retrospectiva els valors que presentava la VE en cada participant és a dir, es registra si els participants van estar exposats o no al factor de risc (o factor protector) (la VE i la VR ja han pres els seus valors a l’inici de la investigació).
A diferència del disseny etiològic de cohorts, no garanteix el criteri de temporalitat (no es pot garantir que la causa precedeixi l’efecte). Aquest disseny és propens als biaixos retrospectius i de selecció. Sovint s’utilitza l’aparellament per obtenir un grup control el més comparable possible pel que fa a les variables estranyes.
-Disseny transversal analític: fan la selecció dels participants partint de la base que presentin o no els diferents valors tant de la VE com de la VR. En aquest cas, en el moment de la selecció es registren tant els nivells de la VE com de la VR, i es classifiquen els participants segons les quatre combinacions de nivells de les variables objecte d’estudi: VE+VR+/VE-VR+/VR+VR-/VE-VR-.
D’igual manera que en els dissenys de casos i controls, aquest disseny no pot garantir el criteri de temporalitat, atès que tant l’exposició com el desenllaç ja han ocorregut quan s’inicia l’estudi.
Tampoc no s’inicia la investigació seleccionant ostres de participants exposats/no exposats, o bé amb/sense desenllaç, sinó que mesuren simultàniament totes les variables objecte d’estudi i es classifiquen.
Aquest disseny pot proporcionar informació valuosa pel que fa a l’estudi de factors de risc quan s’estudien factors que no varien o bé exposicions úniques que no canvien amb el temps. Igual que la resta de dissenys ex post facto, aquest disseny és propens a l’amenaça de selecció.
Tant en el disseny de casos i controls com en el transversal analític, tant la VE com la VR ja han pres els seus valors, és a dir, ja han passat. En canvi, en el disseny etiològic de cohorts , sols la VE ha pres ja els seus valors per a cada participant, la VR encara no s’ha donat.
...

Comprar Previsualizar