Tema 2 de Mediti (2015)

Apunte Catalán
Universidad Universidad Autónoma de Barcelona (UAB)
Grado Psicología - 1º curso
Asignatura Metodes, disseny i tecniques d'investigació
Año del apunte 2015
Páginas 15
Fecha de subida 27/03/2015
Descargas 11
Subido por

Vista previa del texto

TEMA 2: METODOLOGIA EXPERIMENTAL: (L2.1) Esquema: 2.1 Conceptes bàsics.
2.1.1. Exemple: <<Viatge a través d’un experiment>>.
2.1.2. Característiques dels experiments.
2.1.3. Sobre la importància de l’assignació aleatòria (només a classe).
2.1.4. Fonts especials d’error.
2.1.5. Avaluació d’efectes: introducció al concepte de significació.
2.1.6. Propietats que s’han d’exigir als experiments.
2.2 Dissenys intersubjecte unifactorial.
2.2.1. Disseny de grups aleatoris. (taula 2.1).
2.2.2. Disseny de grups aleatoris amb blocs.
2.2.3. Dissenys especials.
2.2.4. Representació esquemàtica del disseny experimental.
2.2.5. Síntesi.
2.3. Dissenys intrasubjecte unifactorial: 2.3.1. Contraposició de dues estratègies de comparació.
2.3.2. Avantatges i inconvenients de l’estratègia de comparació intrasubjecte.
2.3.3. Tècniques de control associades a l’estratègia intrasubjecte.
2.3.4. Síntesi.
2.4. Dissenys factorials: 2.4.1. Exemple <<Un cas en què s’investiguen simultàniament dues variables independents>>.
2.4.2. Característiques.
2.4.3. La interacció.
2.4.4. Casos especials d’interacció.
2.4.5. Tipus de dissenys factorials.
2.4.6. Síntesi.
2.1. CONCEPTES BÀSICS: Falses variacions = variacions espúries.
Experiment: no té perquè ser una cosa que es fa en un laboratori.
Hi ha d’haver causalitat: per tant hi ha d’haver associació/temporalitat/absència d’espurietat.
2.1.2.Característiques: Elements imprescindibles perquè un experiment sigui considerat com a tal: 1. La manipulació de la VI (almenys d’una).
2. Un control de las variables estranyes que puguin donar-se. Existeixen determinades tècniques de control: Tècniques de control: - Tècnica de control: constància de les condicions. Que una variable confusionista es converteixi en una constant. Fer que tots els nens tinguin el mateix QI (entre 90-100), la seva motivació (mitja), coneixements previs de l’assignatura (baixos)... .
- Tècnica de control: assignació aleatòria, repartir per igual persones amb característiques diferents en diferents grups. 10 dones al grup 1 i 10 al grup 2, 10 homes al grup 1 i 10 homes al grup 2. Fent que així els grups estiguin equilibrats.
- Tècnica de control: eliminació: les variables que no podem controlar s’eliminen.
Exemple: utilitzant la metàfora direm que: un nen (investigador) si la roda gran (causa) farà que el volum de la radio (efecte) canviï, gira la roda a vàries posicions (nivells) i observa si el volum canvia d’acord amb les seves accions.
Exemples: Adherència terapèutica, es veu facilitada pel pacient i terapeuta del mateix gènere.
VI: és la coincidència del gènere (pacient home terapeuta dona, pacient dona terapeuta dona, pacient home terapeuta home).
3. La repartició dels subjectes en la VI a l’atzar a través de l’aleatorització.
Aquests elements augmenten la validesa interna, però no per això la determinen: si en fallés un d’ells, la validesa interna només es veuria disminuïda.
Relacions causals: causa de, en funció de, variable 1 en funció (com a causa) de la variable 2.
Tres requisits: 1. Covariar: han de variar al mateix temps els nivells de la variable independent i els de la dependent, (no té perquè ser lineal), pot ser curvilínia –rendiment, estrés- .
2. Antecedir: els valors de la variable independent s’han de produir (i medir) abans de d’observar els valors de la variable dependent.
3. Descartar causes alternatives.
- Manipulació de la VI: “la causa de la dependent”. L’investigador crea les condicions perquè es produeixin determinats nivells de la variable independent (o també anomenats tractaments, o forma d’operativitzar un experiment) i els administra a cada participant abans de mesurar la variable dependent.
- Control.
- Aleatorització.
Criteris de causalitat eficient: · Associació.
· Temporalitat.
· Ab sènc ia d ’esp uriet at, no es compleix si per exemple la intel·ligència és una variable confusionista, nens amb diferents QI.
Estratègia de comparació: · Intersubjecte: condició experimental. Un grup passa per un nivell de la VI i l’altre per l’altre.
Equilibrat.
· Intrasubjecte: ordre de presentació, tots els subjectes passen per tots els nivells de la variable.
En tots dos es fa assignació aleatòria. Reequilibrat/contrabalanç.
2.1.3. L ’ importànci a de l’assignació aleat òri a: Fig. 2.1. (pàg. 26), exercici 2.1 (pàg. 36).
L’assignació aleatòria fa referència al mecanisme pel qual els subjectes d’una mostra són repartits a l’atzar en els diferents grups experimentals. En canvi la selecció és el procés pel qual s’escull una mostra de subjectes de la població.
És important degut a que si és a l’atzar ens donarà una major representació dels membres de la societat i el fet de que la selecció sigui aleatòria serà positiu per una possible validesa externa.
Si l’assignació és aleatòria, a l’atzar els grups seran equilibrats i és important perquè serà positiu en una possible validesa interna.
2.1.4.Fonts esp ecials d’error : · Expectatives del experimentador: molta influència en l’experiment, per part de l’experimentador, sempre voldrà corroborà la seva hipòtesi.
· Pèrdua de subjectes: no es presenten tots els subjectes al dia de l’experiment. També es diu mortalitat experimental (no aleatori) afecte a la validesa interna. La aleatòria afecte a l’externa.
· Regressió a la mitjana: regressió a la pròpia mesura utilitzada en l’experiment, sempre es té tendència a retornar a la mitjana ja que si la mesura que pren és molt baixa o molt alta la següent mesura a prendre segur que s’acostarà més a la mitjana, cal fer moltes mostres.
2.1.5. A valuació d’ef e ctes: introducció a l co ncepte de significaci ó: S’utilitza: · La mitjana, mediant...
· Desviació estàndard: mesura de variabilitat, distància del punt mig i tots els punts de la resta.
El que ens interessa saber és en quin grau la dif erènc ia qu e observem e s d eu a l’at zar i si descobrim que l’atzar no és la causa podem seguir buscant. L’eina per saber això és: - Agafar dos grups i fer el mateix tipus d’ensenyament i mesurar les diferències. La manera de mesurar les diferències per poder explicar que no és culpa de fer-ho per atzar ens hem de preguntar: - Com és la probabilitat d’obtenir diferències, molt gran o molt petita?-.
> Si la diferència és molt gran: es deu a l’atzar.
> Si és petita: no es deu a l’atzar.
Exemple: tenim dos grups, la desviació estàndard dels quals és 1’5, El grup 1 obté de mitjana 8 pt.
El grup 2 obté de mitjana 6’5 pt.
En quina mesura l’atzar és el que determina aquest 1’5 de diferència? Més o menys si la probabilitat de la diferència és del 5% direm que és estadísticament significatiu. (Campana de Gauss).
2.1.6. P ropietats que s ’han d’ex igir als ex pe r iments: · Fiabilitat: quan repliquem un experiment i no obtenim diferències significatives en els resultats.
· Sensibilitat: els mesuradors (siguin els que siguin) dels experiments han de ser el màxim de sensibles, de eficaços, per mesurar els canvis de la variable independent.
· Validesa interna: grau de seguretat amb el que podem establir la causa de les variacions. A vegades s’han de fer varis experiments per determinar amb exactitud l’origen dels efectes observats.
· Validesa externa: poder de generalització dels resultats obtinguts.
2.2 DISSENYS INTERSUBJECTE UNIFACTORIAL: Dissenys experimentals caracteritzats per la presència d’una sola variable independent (unifactorial) i caracteritzats per assignar a l’atzar els subjectes a una de les condicions experimentals (intersubjecte) [ subjectes diferents]. Per cada subjecte només rep un valor de la variable.
2.2.1. Disseny de grups aleatoris. (taula 2.1, pàg.27): Figura 2.1. : s’hi reflecteix l’explicació de l’assignació aleatòria.
Repartir deu persones de manera aleatòria: l’excel té un generador aleatori, posem F9 sobre, fixant-nos en el primer decimal i seguint la regla: Grup 1: 0, 1, 2, 3, 4.
Grup 2: 5, 6, 7, 8, 9.
Només hi ha una VI i una VD. I com a tècnica de control que el caracteritza s’utilitza l’assignació aleatòria sense restriccions.
Files = categories de la VI.
M. d’ensenyament: EAO Tradicional VD VD 2.2.2. Disseny de grups aleatoris amb blocs: A l’atzar amb grups petits no garanteix una distribució 100% bona, en canvi en grups grans si que la garanteix.
Tècnica de control: assignació aleatòria amb restriccions: el bloqueig.
Disseny de grups aleatoris amb diversos subjectes per nivell i bloc: Bloc: C. previ de VI: m.
matemàtiques: C. previ <5 d’ensenyament: EAO o Trad.
C. previ ≥5 EAO o Trad.
Variant: disseny de grups aleatoris amb un subjecte per nivell i bloc: C. previ de VI: m.
matemàtiques: C. previ =0 d’ensenyament: EAO o Trad.
C. previ =1 EAO o Trad.
… 2.2.3. Dissenys especials: Dissenys que aporten solucions a problemes especials o específics en determinats tipus d’investigacions.
Placebo: si una medicina funciona tindrà: efecte verdader + efecte placebo, i cal recordar que el grup control tindrà efecte placebo aïllant l’efecte verdader.
Simple cec: qui rep el tractament no sap si rep actiu o placebo.
Doble cec: qui administra el tractament i qui rep el tractament no sabem si és actiu o placebo.
2.2.4. Representació esquemàtica del disseny experimental: Pàg. 27 taula 2.1.
2.2.5. Síntesi: Pàg. 27 figura 2.2.
2.3. DISSENYS INTRASUBJECTE UNIFACTORIAL: Intrasubjecte: disseny que es centra en la comparibilitat de diferents moments, els períodes haurien de ser equivalent. Totes les persones que passen per l’experiment reben totes les condicions, exemple: tres copes de vi etiquetades de vi francés i tres copes de vi etiquetades de vi català.
Intersubjecte: disseny que es centra en la comparibilitat de persones diferents, reben diferents condicions, exemple: tres copes de vi etiquetades en català els d’un grup, i tres copes de vi etiquetades en francés de l’altre grup.
2.3.1. Contraposició de dues estratègies de comparació: Cada participant passa per totes les categories de la variable independent.
Pàg. 31 exercici 3: VD: qualitat percebuda del vi.
VI: l’etiqueta (“el tipus”).
VEs: edat, curs de vi, no fumadors. Controlat amb la constància.
Grups aleatoris, es farien dos grups a l’atzar.
-Primer grup: rebria primer tres copes de vi etiquetades en català i desprès tres copes de vi etiquetades en francès.
-Segon grup: igual però en diferent ordre, primer el etiquetat en francés i després l’etiquetat en català.
2.3.2. A vantatges i inc onvenients de l ’estrat è gia de comparació intrasubjecte: Pàg. 29, figura 2.4.
Avantatges: Es comprar moments però en la mateixa persona de manera que no pot variar molt. Ens estalviarem participants. Però com a inconvenients també trobarem que la primera variable independent pot persistir el seu efecte en la segona variable independent i que si passa molt temps entre la VI1 i la VI2 pot variar el cansament, la motivació, l’aprenentatge...
2.3.3. Tècniques de control associades a l ’es tratèg ia intrasubjecte: Contrablanç: (reequilibrado), tècnica de control dels efectes de persistència i de període que consisteix en la variació sistemàtica de l’ordre de presentació dels nivells de la VI.
Procediment: 1. Generar les permutacions (A,B – B, A, dos nivells) possibles de tractaments (o nivells de la VI).
2. Assignar a l’atzar els subjectes a les seqüències de tractaments (ordres de presentació) seleccionades.
El que es fa a l’atzar és (exemple dels vins) qui beu primer el vi etiquetat com a català i qui beu primer el vi etiquetat com a francés, es fa comaprable l’ordre en el que beuen el vi.
Exemples: Tenir sensació de control sobre una situació ens reconforta més que no que una situació ens controli, tot i que a vegades tinguem la sensació de que controlem, i en realitat no controlem.
Hipòtesis: en una situació en què la persona ha de realitzar una resposta voluntària (control lliure) es genera més il·lusió de control que en una situació equivalent sense presència de conducta (predicció).
VI: I: tipus de prova (control lliure / predicció) VD: judici il·lusori VEs: nivell de raonament, tipus d’estímul...
Locus de control: més intern o més extern.
Si fem un disseny intrasubjecte no ens hem de preocupar per això degut a que comparem el mateix individu amb el seu locus de control.
Exemples d’intersubjecte i intrasubjecte: Preguntes: 1. Nombre de subjectes en la mostra: en la primera 30 en la segona 48.
2. Quants ordres de presentació hi ha? En el primer 2 [2x1], i en el segon 24 [4x3x2x1].
3. Nombre de subjectes en cada condició experimental. En el primer 30 i en el segon 48.
4. Nombre de subjectes en cada ordre de presentació. En el segon dos.
2.3.4.Síntesi: Figura 2.2, pàg. 27.
Hem vist assignació a l’atzar, bloqueig, contrabalanç (és disseny intrasubjecte) assignació a l’atzar: repartir la mostra amb un mecanisme aleatòriament a l’atzar.
· Assignació a l’atzar: repartir la mostra a l’atzar.
Intersubjecte · Bloqueig: agrupar les persones abans de repartir a l’atzar.
· Contrabalanç: esculls a l’atzar l’ordre en que s’aplicaran les VI.  Intrasubjecte - Per parlar de disseny experimental cal que hi hagi: Manipulació de les VIs.
2.4. DISSENYS FACTORIALS: 2.4.1. Un cas en que s’ investiguen simul tàni ament du es variabl es independents : Hipòtesis: el DAE disminuirà amb l’exposició extra a la llum simultàniament amb la realització d’exercici aeròbic.
Fent un disseny unifactorial faríem: Exercici Aeròbic DAE Això serien dos dissenys simples, però aquí ens faltaria ajuntar exercici amb llum i com a conseqüència d’això la millora en DAE.
Llum Amb llum Sense llum DAE Hipòtesis: la sensació de dolor disminueix quan els subjectes fan una tasca distractòria (llegir un text en veu alta) simultàniament la sensació de dolor pot variar en funció d’un <<efecte experimentador>> en els nois pel fet que l’experimentador sigui una dona jove.
Fent un disseny unifactorial faríem: Distracció (text) Si No Investigador Home Dona Dolor (inv. = home) (c) (d) Dolor (distracció = no) (b) (d) Això serien dissenys simples.
2.4.2. Característiques: Tenen dues o més variables independents.
Disseny factorial complet: tots els nivells de les variables independents estan combinats.
· Condició experimental: considerarem un disseny experimental quan almenys una de les variables independents siguin assignades aleatòriament o contrabalancejades).
Investigador Distracció Resultats Home Sí (a) No (b) Dona Sí (c) No (d) Distracció Investigador Resultats Sí Home (a) No (b) Sí Dona (c) No (d) · Notació: Nombre de nivells (V1) x Nombre de nivells (V2)...
Exemple: 2x2x3 (1ra variable: dos nivells, 2na variable: dos nivells, 3ra variable: tres nivells).
· Diferència entre disseny factorial i disseny de blocs: La variable que està bloquejada no és matèria d’estudi, sinó de control (disseny de blocs, una variable independent es bloqueja). En el disseny factorial (s’estudia la influència de les dues variables independents en la dependent) totes les variables independents són matèria d’estudi. Avantatges de factorials sobre unifactorials: que les unifactorials tenen informació duplicada i informació perduda. “Es repeteix el resultat (d) i falta el resultat (a)”.
Extensions del disseny factorial (un a de les VI ha d ’est ar manipu lada i am b aleatoritzac ió) : · Es poden incrementar els nivells: S’aconsegueix més informació.
· Es poden incrementar les Vis: Quantes més VI millor capturem la realitat però més complexa és.
· Es poden incloure altres tipus de variables (que no tinguin manipulació o aleatorització).
Una de les variables del disseny ha de ser manipulada i ha d’haver estat sotmesa a un procés d’assignació a l’atzar perquè sigui experimental, les que s’inclouran seran variables no manipulables.
2.4.3. La interacció: Si l’efecte d’una variable independent és igual en una variable independent que en l’altre, si les línies de la gràfica són paral·leles, no hi ha interacció.
L’efecte conjunt de dues variables independents.
En cas d’interacció utilitzar efectes simples per concloure, no principals.
En cas de no interacció es pot concloure amb efectes principals, es resumeix en efectes principals.
Pel que fa a aquest gràfic no hi ha interacció, l’efecte de que hi hagi una dona o un home (VI2) juntament amb que hi hagi distracció o no (VI1) no afecta en que aguanti més o menys, afecta PER SEPARAT però no junts.
EFECTES SIMPLES DE GÈNERE DE L’INVESTIGADOR: 1. Quins és l’efecte del tipus d’investigador amb distracció? 40-20= 20 segons.
2. Quin és l’efecte del tipus d’investigador sense distracció? 30-10=20 segons.
EFECTES SIMPLES DE LA DISTRACCIÓ: 3. Quin és l’efecte d’aplicar distracció si l’investigador és dona? 40-30= 10 segons.
4. Quin és l’efecte d’aplicar distracció si l’investigador és home? 20-10= 10 segons.
EFECTE PRINCIPAL DEL GÈNERE DE L’INVESTIGADOR: 5. Sense tenir en compte la distracció quin és l’efecte mitjà del gènere de l’investigador? 35-15= 20 segons.
EFECTE PRINPIAL DE DISTRACCIÓ: 6. Sense tenir en compte el gènere de l’investigador quin és l’efecte mitjà d’aplicar distracció? 30-20= 10 segons.
Conclusions: podem parlar únicament dels efectes principals (quan no hi ha interacció) tot es resumeix en els efectes principals.
Efectes simples: 20 seg.
20 seg.
10 seg.
10 seg.
L’efecte que té una VI (1) sobre la VD tenint en compte els nivells que té l’altre VI (2) sobre la VD. Hi ha un efecte simple per cada VI dins de cada nivell de l’altre VI. Exemple: Distracció si, distracció no.
Efectes principals 20 seg.
10 seg.
Efecte global que té una VI (1) sobre la VD, sense tenir en compte els nivells de l’altre VI (2). Un efecte principal per cada VI.
Si comparem efectes simples i principals i no canvien, no hi ha interacció.
Interacció: Els efectes d’una primera variable independent sobre la variable dependent es veuen afectats per la segona variable independent. La interacció és reversible.
Per observar visualment si hi ha interacció o no a través d’un gràfic: - Línies paral·leles: no hi ha interacció entre les variables independents al actuar sobre la variable dependent.
- Rectes: (línia horitzontal): no hi ha interacció.
- Línies no paral·leles: hi ha interacció. Tant si són de mateix com de diferent signe. La variable independent no actua de la mateix manera en els dos experiments simples.
EXERCICI: 1. 120-80= 40 seg.
2. 100-40= 60 seg.
Efectes simples.
3. 120-100= 20 seg.
4. 80-40= 40 seg.
5. 110-60= 50 seg.
Efectes principals.
6. 100-70= 30 seg.
Hi ha interacció.
2.4.4 Casos especials d’interacci ó: Efecte techo o suelo: Tant a nivell numèric com a gràfic sembla que hi ha interacció, però a nivell teòric no es pot explicar amb arguments.
Efecte sostre: en alguna de les variables es produeixen uns resultats amb aparença d’interacció que s’haurà d’interpretar de forma ajustada a la situació. Aquest efecte apareix quan un dels nivells arriba al màxim i no és possible registrar nivells superiors.
Efecte terra: aquest efecte apareix quan un dels nivells arriba al mínim i no és possible registrar nivells inferiors.
2.4.5.Tipus de dissenys factorials: · Disseny factorial intersubjecte: l’estratègia de comparació és intersubjecte, cada subjecte només passa per un nivell de la VI.
· Disseny factorial intrasubjecte: cada subjecte passa per cada nivell de la VI.
La mateixa persona faria tots els nivells de l’1 al 6. Tècnica de control per reduir l’efecte de període: contrabalanç.
·Disseny mixt: hi ha una variable intrasbujecte i una altre intersubjecte.
RESUM Lectura 2.3: Pàg. 267-296: VI1 VI2 Actuen sobre la VD.
Exemple: experiment 2x2: Hipòtesi: Les persones afectades per DAE milloren amb una exposició a la llum extra simultàniament els afectats per DAE poden millora amb el fet de fer un exercici aeròbic, en aquest cas esquí de fons.
· Variable independent 1: exposició a la llum, amb dos nivells: exposició i no exposició.
· Variable independent 2: pràctica d’esport aeròbic, amb dos nivells: pràctica i no pràctica.
Pàg. 272: gràfiques: Quan hi ha una millora de la depressió més gran és quan hi ha llum extra combinada amb la pràctica d’esquí de fons.
Característiques dels dissenys factorials, per ordre: a) Taula de resum de resultats.
b) Representacions gràfiques, una per cada VI. La VI1 al eix X, la VD al eix Y i la VI2 com a condicionant de la VI1.
c) Estudi dels efectes simples per cada variable independent: Amb la gràfica davant es farà un estudi de cada variable independent amb l’altre com a condicionant, això és un efecte simple.
Exemple: efecte de la llum en els seus dos nivells (aplica llum o no) en els 20 pacients que han fet esquí de fons, desprès s’ha de fer el mateix amb els que no han fet esquí de fons...
d) Presèn c ia o no d’interac c ió : Llegir els resultats dels gràfics mirant si hi ha interacció o no. e) Interpretació dels efectes: · Sense interacció: agrupar resultats i calcular promitjos.
· Amb Interacció: es poden interpretar agrupant els efectes simples de les variables independents quan les pendents de les línies de les gràfiques són del mateix signe o igual a 0 (horitzontals), es pot fer un promig. I no es poden interpretar agrupant els efectes simples quan les línies tenen pendents de diferent signe no es pot fer un promig, ja que en aquest cas es diria que tots els pacients obtenen una millora i no és cert.
Efecte principal: promig o mitjana.
Efecte simple: les altres “línies”, variables independents ...