Tema 1: La investigació científica en psicologia (2015)

Resumen Catalán
Universidad Universidad Autónoma de Barcelona (UAB)
Grado Psicología - 1º curso
Asignatura Mètodes, disseny i tècniques d'investigació
Profesor J.V.
Año del apunte 2015
Páginas 14
Fecha de subida 06/04/2015
Descargas 15

Descripción

Resum del tema 1 del llibre de MEDITI

Vista previa del texto

LA INVESTIGACIÓ CIENTÍFICA EN PSICOLOGIA 1. INTRODUCCIÓ Què és el coneixement científic? Començarem dient que hi ha diversos tipus de coneixements: religiós, vulgar, filosòfic, tècnic...
El coneixement científic es basa en la contrastació empírica i es distingeix d’altres formes d’obtenció de coneixement pels objectius: es centren en l’establiment de lleis universals obtingudes de manera sistemàtica a través d’un mètode estandarditzat→ MÈTODE CIENTÍFIC.
 És un coneixement empíric.
 És un coneixement teòric: la informació que s’obté s’organitza coherentment al voltant de teories.
 És replicable: si es repeteix una mateixa investigació per diferents científics i s’arriba a la mateixa conclusió, direm que és un coneixement confiable.
2 MITES DEL CONEIXEMENT CIENTÍFIC  Infal·libilitat: el coneixement científic és provisional, per això cal fer rèpliques.
 Objectivitat: la realitat sol es pot copsar de manera parcial i distorsionada. Els experimentadors manipulen/distorsionen l’objecte d’estudi. No obstant, després intenten explicar les pertorbacions causades i donar una xifra aproximada de l’error causat.
3 TIPUS D’OBJECTIUS  Descriptiu: anomena quantitativa o qualitativa una variable o relacions de variables.
 Explicatiu: identifica la causa de quelcom.
 Predictiu: informa de com canviarà una variable segons sigui l’altre.
1.1 PRÀCTICA BASADA EN L’EVIDÈNCIA EN PSICOLOGIA Sovint no és millor tenir la major quantitat d’informació possible. Per això apareix la pràctica basada en l’evidència (proves)→ PBE 1.1.1 ANTECEDENTS El problema era que hi havia una enorme variabilitat en la pràctica clínica i d’una falta de fonamentació científica de moltes decisions. Per això es creà la Medicina Basada en l’Evidència.
MBE: ús conscient, explícit i assenyat de les millors proves disponibles en la presa de decisions sobre l’atenció integral de cada pacient.
Hem d’integrar l’experiència clínica individual amb la millor evidència externa existent derivada de la investigació sistemàtica. Lo més important és el pacient, per això cal identificarne i considerar-ne els drets, els principis i les preferències.
2 APORTACIONS PRÈVIES  Archie Cochrane: Defensa la necessitat de justificar l’eficàcia de les intervencions aplicades i d’això sorgeix la utilització d’assaigs clínics aleatoris com a base sobre la qual recolzar les decisions clíniques. Decideix organitzar un resum crític, per especialitats, de tots els assaigs clínics aleatoritzats. Així es crea la col·laboració Cochrane: un organisme internacional que ajuda als professionals a prendre decisions sanitàries correctes mitjançant la preparació, actualització i garantia de l’accessibilitat de les revisions sistemàtiques dels efectes de les intervencions de salut.
*Revisions sistemàtiques: revisió exhaustiva de la literatura que tracta un tema i que utilitza procediments sistemàtics i replicables per identificar, seleccionar i avaluar de manera crítica tots els estudis rellevants, amb la finalitat de recollir i analitzar la informació que provingui dels estudis inclosos.
 Gene V. Glass i Mary Lee Smith: Metanàlisi: anàlisi estadística de diversos estudis individuals per tal d’integrar les troballes. Actualment és un component essencial del procediment de revisió sistemàtica.
1.1.2 PRÀCTICA BASADA EN L’EVIDÈNCIA EN PSICOLOGIA PBE: Integració de la millor investigació disponible amb l’expertesa clínica en el context de les característiques, la cultura i les preferències del pacient.
 OBJECTIU: promoure una pràctica psicològica eficaç i millorar la salut pública.
 CARACTERÍSTIQUES: o Orientació a l’usuari de la informació i al seu interès per cobrir les necessitats de la seva pràctica professional.
o Capacitat per avaluar la qualitat de la informació científica.
S’ha de substituir el terme “pacient” per “client” o “consumidor” i la paraula “tractament” per “intervenció”.
5 PASSOS A SEGUIR: 1. Formular la pregunta adequada. El professional ha de reconèixer el problema del pacient. La resposta ha de ser concreta i empírica→ S’ha d’especificar la informació de PICOS: P, Participants: Característiques dels participants i informació del context i del moment en què es duu a terme la investigació.
I, Interventions: Exposicions a factors de risc/protectors.
C, Comparisons: característiques de les intervencions que s’estan comparant.
O, Outcomes: mesures de la variable dependent o variable de resposta.
S, Study design: descripció del dissenys emprats.
2. Localitzar les millors evidències amb què respondre. Buscar informació d’investigacions prèvies.
3. Avaluar i valorar críticament l’evidència.
4. Aplicar les conclusions a la pràctica, considerant prèviament tot allò que pugui afectar a l’eficàcia de la teràpia.
5. Avaluar i valorar el rendiment de l’aplicació.
Necessitats del pacient Recerca de l'evidència Avaluació de la pràctica 1.2 MÈTODE CIENTÍFIC: ESTRATÈGIES DE SISTEMATIZACIÓ 2 Estratègies per sistematitzar l’obtenció de coneixement:  DEDUCCIÓ: partim del cos teòric per deduir conseqüències contrastables empíricament.
 INDUCCIÓ: partim d’observacions en les quals detectem invariàncies i, generalitzant, establim una llei que s’integra en un cos teòric.
Sovint aquestes dues estratègies es fusionen per crear l’estratègia hipotètic-deductiva: es parteix d’un procés deductiu per elaborar hipòtesis contrastables i es comprova per un procés d’inducció si les dades obtingudes s’ajusten al cos teòric.
1.3 EL PROCÉS D’INVESTIGACIÓ CIENTÍFICA El mètode científic és un procés: seqüencial i iteratiu. S’estructura en fases les quals s’organitzen en 4 nivells: Aquests interaccionen entre ells d’aquesta forma.
 Nivell teòric conceptual: la investigació científica s’inicia i finalitza en un marc teòric→ és un procés circular. La teoria és generadora de nous problemes i la que facilita la unió de coneixement.
Les fonts més freqüents d’obtenció de problemes són la teoria i la recerca (errades, buits explicatius, contradiccions...). Un cop ja tenim delimitat i identificat el problema, passem del marc teòric general a la formulació d’una solució→ HIPÒTESI operacional.
Aquesta hipòtesi ens indicarà com es mesuraran les variables objecte d’estudi i quins criteris ens caldran establir per definir els valors de les variables.
 Nivell metodològic: Quan la hipòtesi s’ha operativitzat, cal dissenyar un pla d’investigació per tal d’obtenir les dades que ens permetin contrastar-la. És molt important triar bé el mètode que cal fer servir, així com el disseny concret en què s’ha d’executar per tal d’obtenir les dades.
Dins l’orientació quantitativa, el disseny d’investigació està programat i es va desenvolupant segons una pauta. En canvi, en l’orientació qualitativa, sovint el disseny d’investigació és emergent, va prenent forma a mesura que avança la investigació.
 Nivell analític: En l’orientació quantitativa, un cop obtingudes les dades, aquestes s’analitzen aplicant-hi models estadístics per tal de comparar si la hipòtesi de partida és estadísticament versemblant. En la recerca qualitativa, s’analitza la informació mitjançant tècniques no estadístiques.
 Nivell expositiu: La recerca científica no passa a ser coneixement a l’abast de tothom fins que aquest no és comunicat. La forma de comunicar-lo és mitjançant l’informe científic, basat en la normativa de l’APA. Aquest té com a objectiu facilitar la comunicació entre científics i possibilitar la replicabilitat de les investigacions.
1.4 L’ORIENTACIÓ QUANTITATIVA I LA QUALITATIVA L’orientació quantitativa té certes limitacions les quals les cobreix la recerca qualitativa. La recerca qualitativa té diferents característiques dins els dissenys utilitzats, per això és difícil definir-la. Però sí té unes pautes que la diferencien de la quantitativa: - Basada en processos de recerca oberts (són modificats a mesura que avança la investigació), iteratius i amb caràcter interactiu (investigador i participant).
- Fan servir la inducció: la teoria emergeix de les dades.
- No hi ha una única realitat, aquesta és múltiple i prové de la interpretació que fan els participants i els investigadors.
- L’objectiu de l’investigador és comprendre els significats que prenen els objectes d’estudi per als participants. Això es basa en una interacció intensiva i extensiva amb els participants.
CARACTERÍSTIQUES  Subjectivitat: no busca la objectivitat, accepta la subjectivitat.
 Reflexivitat: l’investigador ha de saber com el marc teòric de referència, les seves accions durant la investigació i les interpretacions posteriors, afecten a les conclusions i redactar-ho a l’informe d’investigació.
 Realisme (validesa ecològica): obtenir informació del context on es produeix de manera natural el fenomen a estudiar.
 Focalitzat en casos individuals. Caire holístic: entendre-ho com un “tot”.
 Protagonisme de l’investigador: forma part de l’entorn dels participants, i així tenir accés a les seves percepcions, experiències, creences i valors. L’investigador és l’instrument d’obtenció i anàlisi de dades: sovint crea instruments de recollida de dades oberts.
 Emergent: dissenys d’investigació poc planificats.
COMPARACIÓ QUANTITATIVA-QUALITATIVA ORIENTACIÓ QUANTITATIVA Cerca l’objectivitat, sense negar la intersubjectivitat Es porta a terme en entorns estructurats Nomotètic Disseny planificat a priori Es provoca la producció d’informació La informació és recollida per instruments estandarditzats i validats Vocació confirmatòria Anàlisi estadística ORIENTACIÓ QUALITATIVA L’objectivitat no ha de ser necessàriament una meta Es porta a terme en entorns naturals Idiogràfic Disseny emergent no preestablert La informació es produeix de manera natural L’investigador és l’element principal d’obtenció d’informació i no s’acostuma a emprar instruments estandarditzats i validats Vocació exploratòria Anàlisi conceptual dels resultats 1.5 MÈTODES MIXTOS Cada orientació té punts febles i forts, per això va sorgir una visió que promou la complementarietat entre ambdues→ MÈTODES MIXTOS L’objectiu d’aquests és enriquir les descripcions, prediccions i explicacions dels fenòmens estudiats. Hi ha diferents formes de complementar-les:  Paral·lela: ambdues tenen un protagonisme semblant i la informació que aporten s’analitzen separadament.
 Seqüencial: cadascuna s’aplica en un ordre, primer una i després una altra.
1.6 TEORIES, HIPÒTESI, CONSTRUCTES I VARIABLES Teoria: Conjunt d’hipòtesi contrastades i relacionades que donen una explicació coherent a fenòmens.
Hipòtesi: Solució temptativa a un problema. Ens informen sobre els elements cabdals de la investigació, ens mostren quines són les variables que es volen estudiar. Definir operativament una hipòtesi implica operativitzat les variables objecte d’estudi.
Constructe: Variable no observable de manera directa. Per això cal emprar indicadors: instrument que permet mesurar-ho de manera indirecta (Test).
Variable: Atribut susceptible de prendre diferents valors que poden ser mesurats. Diferenciem variable de constant quan aquesta pren diferents valors. Podem classificar les variables d’aquesta forma→ Independentment que siguin categòriques o quantitatives, cal tenir present quin paper tenen dins del disseny d’investigació. Si formen part del CONTEXT o del NUCLI de la investigació:  Context: factors del medi i del subjecte els quals tenen alguna incidència sobre allò que es vol estudiar. Aquests factors s’anomenen Variables estranyes:   No confusionistes  Confusionistes Nucli: variable que són objecte d’estudi. Quan tenim més d’1 variable, parlarem de nucli relacional: o Simètric: s’estudia la presència d’una relació bidireccional o covariació entre variables.
o Asimètric: permet diferenciar entre variables independents, les quals són la causa de les variacions de la variable dependent (Relació unidireccional VI→VD).
Les variables poden ser manipulades o no manipulades:  Manipulades: l’investigador crea les condicions per tal que tinguin lloc certs nivells de la VI i que aquests s’aplicaran als participants abans de mesurar la VD. Manipular implica: determinar certs atributs, determinar en quin moment s’aplicaran aquests als participants i quins ho rebran.
 No manipulades RELACIÓ SIMÈTRICA VARIABLES RELACIÓ ASIMÈTRICA VI i VD ENQUESTA OBSERVACIONAL Descriure VARIABLES Establir relacions causals ALEATORITZACIÓ MANIPULACIÓ NO ALEATORITZACIÓ VI NO MANIPULACIÓ EX POST FACTO EXPERIMENTAL QUASIEPERIMEN TAL CAS ÚNIC 1.7 L’ASSOCIACIÓ ENTRE VARIABLES I LES RELACIONS CAUSALS: CRITERIS DE CAUSALITAT L’associació entre variables és una condició necessària però no suficient per establir una relació causa-efecte. Per dir que hi ha una relació causa-efecte, s’han de complir 3 criteris: 1. Associació: les dades obtingudes han d’indicar que hi ha una relació o una covariació significativa entre VI i VD. Covariació entre A i B: a mesura que canvia A ho fa B i viceversa.
2. Temporalitat: la variable causa (VI) ha d’estar present abans que l’efecte (VD).
3. Absència d’espurietat: L’investigador ha d’evitar que les variables estranyes influeixin en la investigació. Si les variables estranyes no tenen cap efecte, seran no confusionistes. Per evitar l’espurietat, hem d’assegurar-nos que només la VI és la responsable dels canvis de la VD.
VI→VD Aquesta s’anomena relació d’efecte causal directa.
Quan hi ha una variable estranya no plantejada a la hipòtesi, que covaria amb la VI i pot explicar els canvis en la VD, es diu que hi ha una relació espúria que confon la relació entre VI i VD. Aquestes variables s’anomenen confusionistes (VZ).
Per tal d’evitar que les relacions espúries confonguin els resultats, s’hi apliquen tècniques de control que fan que les variables estranyes no es converteixin en confusionistes. La validesa interna depèn d’aquest procés. Les tècniques seran eficaces si aconsegueixen trencar la covariació entre VZ i VI.
Terceres variables:  Variables confusionistes  Variables mediadores: Sobre aquestes variables es tenen hipòtesis i per tant, són objecte d’estudi.
Aquesta variable es troba enmig de la cadena causal VI→VD. Aquesta relació no és directa, està mediada per una altra variable (VZ): VI→VZ→VD. La mediació intenta explicar el “per què” o el “com” es dona la relació causal entre variables.
 Variables moderadores: Sobre aquestes variables es tenen hipòtesis i per tant, són objecte d’estudi.
Aquesta variable altera la direcció o la intensitat de la relació entre VI i VD. Pretén explicar “quan” o “ per a qui” una VI afecta més o menys la VD.
Hi ha discussió sobre si la moderació és igual a la interacció. Es considera que la moderació és un cas especial d’interacció: o Els valors que pren la variable moderadora fan variar la intensitat o la direcció de l’efecte de la VI sobre la VD.
o Una diferència és que la interacció no es considera en la hipòtesi, però la variable moderadora si.
1.8 INTRODUCCIÓ AL CONCEPTE DE VALIDESA VALIDESA: Grau de correspondència entre el que es pretén estudiar i el que realment s’estudia. Hi ha diferents tipus de validesa: interna, externa, de constructe, etc.
 Validesa interna: Grau de seguretat amb què es pot afirmar que la VI és la causa de les variacions de la VD, és a dir, la VD només es pot explicar a partir de la VI. Per tant, no hi haurà variables confusionistes quan la validesa interna sigui alta.
Les tècniques de control són les que fan que les variables estranyes no esdevinguin variables confusionistes.
 Validesa externa: Grau en què una investigació és generalitzable a altres individus, situacions i moments. Obtenir un alt grau de realisme és l’objectiu principal dels dissenys observacional, per tal de poder aplicar els resultats a situacions reals.
Els dissenys d’enquesta també busquen assolir una gran validesa externa.
Els investigadors treballen amb mostres de participants, per poder generalitzar les conclusions, calen mostres representatives. Això es fa servint tècniques de mostratge.
Aquesta validesa també és important en els dissenys experimentals, quasi experimentals i ex post facto.
*Fiabilitat: Precisió amb què estudiem algun fenomen, és a dir, obtenir mostres estables amb independència de la situació en què s’estudiï, de qui l’estudiï i del temps transcorregut entre rèpliques. Una fiabilitat alta suposa obtenir els mateixos resultats en les rèpliques.
1.9 MÈTODES, DISSENYS I TÈCNIQUES D’INVESTIGACIÓ EN PSICOLOGIA La investigació científica es basa en: mètodes, dissenys i tècniques. Hi ha tècniques específiques d’alguns mètodes i dissenys, mentre que d’altres són aplicables a tots els dissenys. Aquí observem diferents mètodes en funció del grau de control intern i de representativitat/ realisme.
-Control intern: grau d’estructuració imposada a la situació d’estudi. Contrari al realisme. Un control intern alt suposa un nivell d’intervenció i manipulabilitat alts, també suposa l’ús de tècniques de control.
↑control intern→ ↑validesa interna -Representativitat/realisme↔ validesa externa  Disseny experimental i quasi experimental: l’objectiu és contrastar relacions causals.
El disseny quasi experimental té més validesa externa, ja que es porten a terme en ambients més propers a la realitat que es vol estudiar. Però alhora tenen menys validesa interna per la falta d’aleatorització.
 Mètode selectiu: comprèn els dissenys d’enquesta i els ex post facto. Intenta obtenir informació quantitativa per resoldre problemes de diferent naturalesa: descripció, covariació, predicció, causació, etc. En el mètode selectiu s’exerceix un control indirecte sobre les respostes objecte d’estudi que se centra fonamentalment en la selecció, estandardització i control estadístic.
 Disseny ex post facto: es fa servir quan la VI no és manipulable. En aquests casos s’han de seleccionar subjectes que ja presenten determinades característiques que busquem ja sigui en la VI o en la VD. Això li resta validesa interna però li suma punts en realisme.
 Dissenys d’enquesta: l’objectiu és la interrogació sobre un conjunt d’aspectes per tal de descriure tant variables de manera aïllada com relacions entre variables d’una població a partir d’una mostra representativa. El mostratge és molt important. Els instruments que s’utilitzen són el nucli d’aquest disseny. El fet d’utilitzar qüestionaris o entrevistes no fa que el disseny sigui necessàriament d’enquesta.
 Dissenys observacionals: aquest disseny pot abordar problemes de qualsevol naturalesa on la prioritat és el registre sistemàtic i la quantificació del comportament reduint a la seva mínima expressió qualsevol alteració de l’entorn natural dels participants. Té un gran realisme.
1.10 MOSTRATGE Els resultats que s’obtenen de les investigacions provenen de mostres, les quals es comprenen de participants (subconjunts d’una població). Per poder generalitzar les conclusions a la població d’interès, cal que les mostres tinguin les mateixes característiques rellevants que la població. Han de ser representatives.
L’objectiu de les tècniques de mostratge és obtenir mostres representatives. La representativitat d’una mostra depèn de que la tècnica de mostratge s’apliqui correctament i que la mida de la mostra sigui suficient.
Elements que hi intervenen en el mostratge:  Població: conjunt d’elements que comparteixen unes determinades característiques, sobre els quals es vol obtenir informació→ Població diana. Aquesta població diana sovint no conté els mateixos element que la població sobre la qual s’extrau la mostra.
La mostra s’obté sobre la base d’un subconjunt de la població diana, anomenada població accessible.
 Marc mostral: llista completa i actualitzada de totes les unitats de mostratge pertanyents a una població que poden ser incloses en una mostra. És la base sobre la qual es du a terme la selecció aleatòria d’una mostra.
 Unitat de mostratge: entitat que potser seleccionada per formar part d’una mostra.
Aquesta no té perquè coincidir amb la unitat d’anàlisi. No sempre són element simples, també poden ser agrupacions.
 Unitat d’anàlisi o element: entitat obre la qual l’investigador recull informació i proporciona dades per a l’anàlisi. Poden ser elements aïllat o bé agrupacions d’elements.
Les mostres representatives s’obtenen a través de l’ús de tècniques de mostratge. Si el marc mostral està ben definit i la mida de la mostra es prou gran, els mostratges aleatoris o probabilístics són la millor opció per assolir la representativitat.
1.10.1 MOSTRATGES ALEATORIS Abans explicarem què és l’atzar en investigació. Un sorteig a l’atzar és una estratègia per fer equiprobables tots els integrants de la població en el procés de selecció. La manera de fer una tria totalment atzarosa és mitjançant un sorteig. Mitjançant aquest s’obtenen números que s’assignaran als participants, aquests números han de complir 2 condicions: - Tots els números tindran la mateixa probabilitat de sortir.
- L’aparició d’un cert número no ha de condicionar el pròxim número que surti ni l’anterior.
En funció del nombre d’etapes en què s’obtenen mostres aleatòries, diferenciem:  Mostratge en una etapa: únic procés d’extracció a l’atzar. Mostratge aleatori simple, sistemàtic, estratificat.
 Mostratge polietàpic: procés d’extracció a l’atzar en diverses fases.
Existeixen diversos mostratges aleatoris: simple, estratificat, sistemàtic i per conglomerats.
 Mostratge aleatori simple: Selecciona unitats de mostratge simples de tal manera que cadascuna d’aquestes té la mateixa probabilitat de formar part de la mostra. És la base per la resta de mostratges.
1. Es defineix la població.
2. Es construeix el marc mostral.
3. S’assigna un número consecutiu d’1 a N.
4. Es decideix la mida de la mostra.
5. Mitjançant l’instrument per generar números aleatoris, es seleccionen els participants.
 Mostratge aleatori estratificat: la població es divideix en grups d’acord amb alguna característica rellevant relacionada amb l’objecte d’estudi. Es fan mostres aleatòries independents de cada estrat, així aconseguim més precisió en la representació dels estrats.
Es pot fer amb diversos tipus d’afixació (procediment pel qual es determina quantes unitats de cada estrat hi haurà a la mostra). Depèn de l’afixació trobem: -Mostratge aleatori estratificat amb afixació simple: es selecciona el mateix nombre d’elements de cada estrat.
-Mostratge aleatori estratificat amb afixació proporcional: el nombre d’elements és proporcional a la grandària de l’estrat 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: seleccionar d’una llista un element de cada K elements. Es parteix d’un marc mostral, se selecciona a l’atzar la primera unitat seleccionada i, a partir d’aquesta, se selecciona una unitat de cada K element. Si l’ordre dels elements pot dur a esbiaixar la mostra, cal reordenar la llista.
 Mostratge per conglomerats: les unitats de mostratge són agrupacions ja formades o grups naturals. Es selecciona aleatòriament aquestes agrupacions en lloc de seleccionar elements simples. La unitat de mostratge no coincideix amb la unitat d’anàlisi. La composició dels conglomerats serà heterogènia.
1.10.2 MOSTRES NO ALEATORIES El judici subjectiu en el procés de selecció 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. Hi ha 3 tipus:  Mostres accidentals o de conveniència: s’inclouen els participants segons el grau d’accessibilitat i de disponibilitat.
 Mostres a propòsit: la inclusió/exclusió dels participants depèn que compleixin determinats criteris.
 Mostres per quotes: a partir de la identificació de la variable rellevant per a l’estudi i del coneixement de la distribució d’aquesta, es determina el nombre de participants que hi ha d’haver a la mostra de cada nivell d’aquesta variable. El procediment és semblant al mostratge estratificat, es diferencien en què la selecció d’unitats no és un procediment aleatori, així que no es possible garantir que tots els elements de la població tinguin alguna possibilitat de formar part de la mostra.
1.10.3 EL MOSTRATGE I L’ERROR Durant el mostratge es poden donar errors de cobertura, errors de mostratge, de no-resposta i de mesura:  Error de cobertura: el marc mostral no inclou determinats elements de la població d’interès, o n’inclou pocs (infracobertura), o massa elements (sobrecobertura).
 Error de mostratge: diferències de les característiques concretes entre la mostra i la població.
 Error de no-resposta: hi ha un cert nombre d’unitats seleccionades per formar part de la mostra que no participen en la investigació.
 Error de mesura: els participants no responen de manera adequada a una pregunta.
...