jueves, 6 de diciembre de 2012

tema 1 fundamentos investigación



01 LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA EN PSICOLOGÍA
INTRODUCCIÓN
El progreso en el conocimiento se debe al esfuerzo investigador y a la propuesta y el contraste de ideas, siempre considerando los errores tan formativos como los fracasos.
La Psicología es una ciencia y su finalidad es analizar y explicar la conducta de los individuos, grupos y organizaciones, con el fin de poder prevenir, promover y mejorar la calidad de vida y la salud. Aplica el método científico, como todas las ciencias, y elabora teorías. El proceso de investigación es una secuencia de pasos que adopta la comunidad científica que deben tener coherencia entre sí:
01-   Teórico-conceptual: se plantea el problema y se formula una hipótesis.
02-   Técnico-metodológico (esta asignatura): se selecciona el procedimiento para la obtención de datos.
03-   Estadístico-analítico: pese a la existencia de los problemas de variabilidad de error el investigador debe procurar que esta sea mínima. Con la estadística extraemos conclusiones fiables en situación de variabilidad y ejerciendo garantías de control y validez sobre la metodología conseguiremos una investigación válida.

1.2. LA CIENCIA Y EL CONOCIMIENTO CIENTÍFICO

Se denomina conocimiento ordinario al conocimiento de la realidad que nos rodea (es insuficiente). El conocimiento científico es el que se adquiere por la aplicación del método científico. La sistematización del conocimiento científico se realiza a través de elaboración de teorías.

1.2.1. La elaboración de teorías

Siguiendo a Delclaux el objetivo de la ciencia es conocer mejor los fenómenos que tienen lugar en la naturaleza para explicarlos, predecirlos y controlarlos. El investigador tiene que observar, recoger y ordenar los datos que tales acontecimientos proporcionan. Podemos definir la teoría como una agrupación de esquemas conceptuales formados por conjuntos de hipótesis con los que representamos el conocimiento científico de forma sistematizada. Las teorías científicas proporcionan leyes que explican uniformidades observadas en los hechos.

Una hipótesis científica es un enunciado teórico referido directa o indirectamente a acontecimientos no sujetos hasta el momento a contrastación empírica y que es modificable a la luz de nuevos datos. Tienen el objetivo de enunciar aspectos determinados relacionados con la teoría y de hacer que ésta sea contrastable empíricamente.

Las teorías son conjuntos de proposiciones o hipótesis acerca de la naturaleza.

Una ley científica es una hipótesis de amplio alcance explicativo que ha sido confirmada y que refleja las regularidades de la naturaleza. No todas las hipótesis confirmadas pasan a ser leyes científicas, deben cumplir tres características:
1)       que expresan regularidades de comportamiento bajo determinadas condiciones
2)       que sean universales
3)       que establezcan una relación necesaria entre las condiciones antecedentes y consecuentes de su enunciado.

Los términos primitivos son del lenguaje común o de otras teorías científicas para describir los fenómenos observados en la naturaleza, provienen de ámbitos externos a la propia teoría y no es función de la misma definirlos, ya que pertenecen a otras áreas de conocimiento en las que ya están definidos. Ej: al hablar de intensidad emocional usamos el significado que intensidad tiene en física.

Los constructos o conceptos son términos que pueden aparecer en las teorías, hipótesis o leyes y que utilizamos para referirnos a variables que no son directamente observables. Adquirir o generar un constructo consiste en extraer de todos los posibles ejemplos de naturaleza, las características que tienen en común, lo que redunda en la mejor organización de nuestro conocimiento. Ej la función ejecutiva que engloba la memoria, el control inhibitorio…

Un modelo es una representación arbitraria de una parcela de la realidad que sirve para simular su funcionamiento, una metáfora (decimos que las cosas son como si fueran el modelo; p. e.: la mente es como un ordenador, el software, sería lo que ocurre en la mente, el hardware el soporte físico donde sucede).

Características de las teorías científicas:
·         Susceptible de prueba: de ella se derivan hipótesis que pueden ser contrastadas con los hechos de la naturaleza, para poder determinar si se ajustan o no a ellos.
·         Relevante: una teoría tiene que ocuparse de aspectos significativos y que supongan un incremento del conocimiento en alguna parcela concreta de la realidad.
·         Simple: dadas dos teorías que expliquen lo mismo, debe preferirse la que esté formulada en términos más sencillos.
·         Susceptible de modificación: las teorías deben poder modificarse si aparecen evidencias en contra de sus predicciones.

Funciones de las teorías científicas:
·         Sistematizar el conocimiento, estableciendo relaciones lógicas entre entidades antes inconexas. En concreto, explicar las generalizaciones  empíricas derivándolas de hipótesis de nivel superior.
·         Explicar los hechos mediante hipótesis que impliquen las proposiciones que expresar dichos fenómenos.
·         Incrementar el conocimiento derivando nuevas proposiciones de las premisas.
·         Reforzar la contrastabilidad de las hipótesis, sometiéndolas al control de las demás hipótesis del sistema teórico.
·         Orientar la investigación bien sea mediante el planteamiento o en reformulación de problemas científicos relevantes o sugiriendo la recolección de nuevos datos.
·         Ofrecer una representación o modelo de un sector de la realidad y un procedimiento para producir datos nuevos.

1.2.2. El método científico

Características del método científico:
·         Tiene una base empírica: es un proceso conjunto de contrastación con los hechos de la naturaleza al que deben someterse sus enunciados o hipótesis. Es gradual (Declaux), sus conclusiones siempre están sujetas a revisión, sus verdades son parciales –no completas- y se corrige a sí mismo al identificar sus errores y mejorar respuestas.
·         Diversidad de formas: el método puede ser cualitativo o cuantitativo, adoptando distintas estrategias en función del fenómeno que se estudia.
·         Sistematicidad: para que la investigación sea fiable y válida el proceso de investigación debe ser sistemático y controlado.
·         Fiabilidad o replicabilidad: Un estudio debe ser fiable (que mide lo que quiere medir), consistente y replicables sus métodos, condiciones y resultados. Por tanto siempre siguiendo el mismo método se obtiene el mismo resultado.
·         Validez: hace referencia tanto a la exactitud de la interpretabilidad de los resultados (validez interna), como a la generalización de las conclusiones (validen externa).
·         Flexibilidad: el método se adapta al objeto de estudio de las diversas ciencias.

Existen diversas formas del método científico:
·         El método inductivo: considera que solo se puede llegar al conocimiento a través de la experiencia. Observa la realidad para acumular datos, ordenarlos y establecer, a partir de ellos, conclusiones o leyes generales aplicables a todo el conjunto de observaciones. Datos para conclusión.
·         El método deductivo: se caracteriza por partir de un conjunto de axiomas o principios indemostrables a los que se llega por procesos de razonamiento o que no se apoyan en observaciones empíricas, y por establecer un conjunto de reglas de procedimiento a partir de las cuales se realizan deducciones lógicas aplicables a los datos reales. Formulan la teoría y la aplican a los datos. Conclusión para datos. (pensar en mates)
·         El método hipotético-deductivo: utiliza de forma combinada la inducción y la deducción, ya que puede empezar tanto por la teoría como por los datos. Es el método que más utiliza la Psicología.






1.3. LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA EN PSICOLOGÍA

Esta constituye un proceso que se inicia con unos hechos que constituyen un problema (objeto de estudio) para el que se intenta hallar una explicación, a través, generalmente, del método hipotético-deductivo. Sus fases:
1)       Planteamiento del problema u objeto de estudio y definición de variables.
2)       Formulación de hipótesis contrastables.
3)       Establecimiento de un procedimiento o plan de recogida de datos: selección de la muestra, aparatos y/o materiales.
4)       Análisis de datos.
5)       Interpretación de los resultados: discusión y conclusiones.
6)       Elaboración del informe de investigación y comunicación de resultados.

Estas etapas se corresponden con tres niveles (Arnau):
·         El nivel teórico conceptual: incluye las fases del planteamiento del problema y de la formulación de hipótesis contrastables. En este nivel lo que más interesa es la selección del problema de investigación, los criterios de selección, cómo se plantea un problema y cómo se hace la revisión bibliográfica sobre el mismo y cómo se formulan los objetivos y/o hipótesis del problema de investigación.

Los dos siguientes constituyen los aspectos propiamente metodológicos:
·         El nivel técnico-metodológico: se vinculan los planteamientos teóricos con la realidad empírica, para seleccionar los métodos o procedimientos para la recogida de datos relevantes a la hipótesis. Según el problema se usan diferentes estrategias y diseños de investigación y se decide cómo seleccionar la muestra (muestreo), así como los instrumentos para la recogida de datos.
El método estadístico-analítico: lo constituye el tratamiento  estadístico de los datos obtenidos mediante el diseño correspondiente. Se analizan los datos describiéndolos, relacionándolos, comprobando hipótesis, estimando parámetros, etc. Cuando la investigación es cuantitativa, la estadística es la herramienta adecuada para estudiar los datos, a través de programas informáticos. Los resultados suelen llevar al investigador de nuevo al nivel teórico-conceptual, porque sugieren nuevas vías de investigación debido a la estructura cíclica de la investigación científica. (ver cuadro 1.3, pág. 33)

1.3.1. Planteamiento del problema y definición de variables

1.3.1.1. El problema

La investigación parte siempre de la identificación de un problema al que no se puede responder con los conocimientos existentes hasta el momento proponiendo una posible solución que tendrá que ser contrastada a través del diseño de procedimiento, la recogida y el análisis de datos. La resolución del problema puede hacer que se planteen nuevos problemas. El problema de la investigación suele formularse en términos de pregunta en la que suelen expresarse cómo se relacionan las variables.

Fuentes de problemas (Pinto, 2009):
·         La experiencia. Conocimientos de los contextos donde ocurren los hechos.
·         Las teorías científicas. Ellas dan respuesta a fenómenos que se dan en determinados contextos y pueden plantear nuevos interrogantes. Se pretende generalizar constructos teóricos a nuevas situaciones y  ponerlos a prueba para que dejen de ser meras hipótesis.
·         El conocimiento previo. A partir de la lectura de otras investigaciones. De dos formas:
o    Replicando el estudio (hacerlo de nuevo, el mismo que ya está hecho)
o    Modificándolo, (nuevas variables, etc… para ampliar la generalización y darle mayor validez)

Criterios para elegir el problema (Pinto, 2009):
·         Su solución debe contribuir a incrementar el cuerpo de conocimientos de la disciplina (teoría); o dar respuesta a necesidades prácticas de personas.
·         El problema debe conducir a nuevos interrogantes e investigaciones posteriores (generar nuevas preguntas).
·         Hay que elegir un problema que se pueda investigar (no imposibles).
·         El problema debe ser viable para el investigador. Aunque el problema reúna las condiciones, el investigador debe tener conocimientos y medios.

1.3.1.2.  Definición, medición y clasificación de las variables

Definición
Una variable es una característica que puede asumir más de un valor. Los valores pueden ser numéricos o categóricos. Si la variable se designa como X, sus valores se designarán como x1, x2, x3… xn. Ejemplos de variables: el Cociente Intelectual (CI), la depresión… Estos conceptos serían constructos, pero los consideramos variables cuando los definimos en términos explícitos y determinamos que indicios son los que nos permiten obtener una medida de ellos. Una constante es una característica con un solo valor. P.e., el nº π = 3,1416. Si en un estudio sólo participan hombres, el género sería una constante.

Medición de variables
Medir es asignar números, de forma congruente, a los fenómenos observados. La medición en Psicología es la asignación de números a objetos o características, mediante una serie de reglas, que permiten operativizar la conducta. Las relaciones que se dan en el mundo numérico han de preservar las relaciones del mundo empírico, y sólo serán válidas las relaciones que se puedan verificar. Pueden distinguirse cuatro tipos de escalas de medida:

1)       Escala nominal: establece relaciones de igualdad-desigualdad. Los números son simbólicos, no se opera con ellos, solo se usan para categorizar. Ejemplo: 1-ESPAÑOLES, 2-INGLESES, 3-FRANCESES. Transformación admisible: la que preserve relaciones de igualdad-desigualdad.
2)       Escala ordinal: además de igualdad-desigualdad, orden. los objetos pueden manifestar determinada característica en mayor grado unos que otros. Las transformaciones que admite la escala ordinal son las que preserven el orden de magnitud, creciente o decreciente, en que los objetos presentan determinada característica. Ejemplo: la escala de moss (minerales). No se pueden hacer operaciones matemáticas. Transformación admisible: las que preserven el orden de magnitud, creciente o decreciente en que los objetos presente determinada característica.
3)       Escala de intervalo: si además de la posibilidad de evaluar la igualdad-desigualdad, orden de los objetos y la mayor o menor magnitud que presenten, se puede contar con alguna unidad de medida, aunque esta sea arbitraria, se permitirá establecer la igualdad o desigualdad de las diferencias entre las magnitudes de los objetos medidos. Esta escala nos aporta la información de que existe la misma distancia entre un punto y el siguiente, entre 0-1, 1-2… El punto cero es arbitrario y no significa carencia absoluta de la característica medida.

4)       Escala de razón: el punto cero es absoluto y significa ausencia de la característica: la distancia, el peso, la velocidad, el tiempo… etc. Incluye las medidas anteriores (cuadro pag 38)

Clasificación de variables

Atendiendo a la perspectiva metodológica, según el papel que las variables juegan en la investigación, tendríamos tres tipos:
  Variables independientes (VV.II.): también llamadas variables antecedentes, variables causales, variables predictoras y funciones. Llamamos variable independiente a la que el experimentador decida manipular, de acuerdo con su hipótesis para estudiar sus efectos sobre otra, es decir la causa. La variable independiente podrá adoptar distintos niveles, condiciones o tratamientos.

  Variables dependientes (VV.DD.): también llamadas variables de la tarea, variables consecuentes, variables pronóstico o variables criterio. Son variables que queremos predecir utilizando otras variables. Llamaremos  variable dependiente a aquello que se decida medir para ver los efectos producidos por la manipulación de la variable independiente, lo tomado como efecto.

  Variables extrañas (VV.EE): son las variables ajenas a la relación buscada entre las dos variables anteriores, por tanto independientes, que pueden influir en dicha relación. Estas variables se deben prevenir, detectar y controlar en la investigación.

  Variables de selección de valores: son las que no se pueden manipular intencionadamente por propia naturaleza o razones éticas y que juegan un papel de variable independiente, son las características personales de los sujetos.

Otro criterio es el nivel de medición que ha sido utilizado y de los valores categóricos numéricos que pueden proporcionar:


Nivel de medida




Tipos de variables




Nominal o categórico

Cualitativas
Dicotómicas (2 categorías)

Politómicas (+ de 2 categorías)

Ordinal

Casi cuantitativas


Intervalo razón

Cuantitativas
Discretas (valores enteros)

Continuas (valores reales)


1.3.2.        Formulación de hipótesis
                        
Consiste en ofrecer a partir de los supuestos teóricos una predicción tentativa del problema objeto de estudio, de forma que se pueda contrastar con los datos obtenidos. Cumplen una doble función: 1) epistemológica, dado que son los elementos que permiten relacionar las teorías con los hechos de la naturaleza; y 2) metodológica, porque orienta todo el proceso de la investigación.

Los requisitos para la formulación de la hipótesis son: ser consistente, ser compatible con otras teorías, leyes, y, por último, ser comprobable empíricamente.

Los principios a tener en cuenta al elegir la hipótesis son la simplicidad y la generalización. Las hipótesis formuladas en términos generales deberán operativizarse para ser contrastadas. La operativización es el acto de traducir el constructo en su manifestación externa, por tanto conlleva definir con exactitud las variables implicadas y la relación entre ellas, cuáles serán las condiciones antecedentes y las consecuentes.

Contrastar una hipótesis es ponerla en relación con los hechos para determinar si se adecua o no a ellos. Una hipótesis nunca se puede probar, sólo se puede contrastar. La decisión sobre aceptar o rechazar la hipótesis, se hace con un cierto margen de error o nivel de confianza, que es una probabilidad. Una hipótesis de tipo causal se suele formular en términos condicionales. Es decir, formulada dentro de una estructura gramatical de tipo: <<Si…, entonces…>>, teniendo claro cual es el factor causa y cual el efecto.

La hipótesis de trabajo es una forma muy concreta de formular un aspecto del problema, de manera que pueda ser objeto inmediato de comprobación empírica con una hipótesis experimental de tipo “si ocurre A, entonces ocurre B”, al definir el problema (si,entonces..) se puede pasar a su comprobación elaborando así una hipótesis de trabajo. Para formular adecuadamente la hipótesis de trabajo es necesario que exprese la relación que se espera entre las variables, lo cual, además, exige una correcta formulación de las variables que intervienen en la situación.

Para la contrastación estadística a partir de hipótesis de trabajo se formulan las hipótesis estadísticas: hipótesis nula e hipótesis alternativa.

1.3.3 Establecimiento de un procedimiento para la recogida de datos

Hay que planificar la recogida de datos de la investigación. Las conclusiones del estudio se basarán en dichos datos. El investigador debe decidir qué clase de datos necesita recoger y con qué instrumentos o técnicas debe recogerlos. Tendrá que tomar decisiones sobre el procedimiento que mejor se ajuste a sus objetivos dentro de la estrategia metodológica con la que se desarrolla el estudio es decir sobre el diseño y las técnicas de recogida de datos. Se recomienda hacer un estudio piloto que es la aplicación del procedimiento previsto para la investigación en una pequeña muestra de personas con el objeto de detectar problemas, inconvenientes  o ambigüedades susceptibles de ser corregidas.


Selección y descripción de la muestra

Para elegir una muestra, primero hay que especificar la población del estudio. Luego, se elegirá la muestra. Si la muestra elegida no representa a la población, nuestros resultados no serán generalizables a dicha población.

A cada elemento de la muestra se le denomina unidad muestral. Los sujetos constituyentes de la muestra utilizada en el estudio se denominan participantes.

Es muy importante determinar cuántas unidades muestrales vamos a necesitar en función de las necesidades del estudio y las técnicas estadísticas previstas y que procedimiento de muestreo debe seguirse, con el objetivo de que la muestra sea lo más representativa posible de la población.

Conceptos fundamentales:
    Población: conjunto, finito o infinito, de elementos definidos por una o más características de las que gozan todos los elementos que la componen y sólo ellos.

    Censo: estudio de todos los elementos que componen la población.

    Muestra: subconjunto de elementos de una población. Para que los resultados sean generales debe ser representativa de la población.

    Muestreo: proceso por el cual es elegida la muestra. Este puede ser probabilístico, se puede calcular de antemano la probabilidad de obtener cada una de las muestras posibles, y no probabilístico, basado en criterios fijos o por razones de accesibilidad.

Indiferencia estadística: generalización de los resultados de la muestra a la población.


Aparatos y materiales

Una decisión importante es que la elección de los instrumentos y materiales de la investigación. No destaca únicamente la importancia de estos si no que también la de las condiciones bajo las que se aplican (momento, lugar…). Hay que considerar posibilidades a la hora de que instrumentos utilizar como: test o cuestionarios estandarizados o test o cuestionarios elaborados por el investigador ya que hay que comprobar su fiabilidad, su validez, etc. En cuanto a los aparatos a utilizar se debe considerar el conste, las prestaciones… y detallar todos los aspectos en  el informe de la investigación.

1.3.4 Análisis de datos

Después de recoger los datos procedemos a su análisis mediante técnicas estadísticas, con el fin de obtener resultados interpretables en relación con los objetivos de la investigación. Cuando disponemos de un conjunto de datos debemos proceder a resumirlos, buscar regularidades, buscar relaciones entre ellos y considerar las posibilidades de generalización a la población desde la muestra (procesos de inferencia).Lo primero que debemos hacer con los datos es organizarlos y describirlos a través de puntuaciones resumen, para que resulten manejables y sobre todo más informativos, esta tarea le corresponde a la estadística descriptiva. La estadística inferencial nos permite considerar las posibilidades de generalización a la población desde la muestra. Para contrastar la hipótesis de que las medidas de dos grupos son distintas, se calcula un valor, denominado estadístico de contraste, y que se distribuye de acuerdo a algún modelo de probabilidad.









Características de estadística descriptiva, la probabilidad y la inferencial:
*no me permite cargarlo aquí, es el cuadro del libro



El estadístico de contraste se plantea como una medida estandarizada de la discrepancia que hay entre la hipótesis de partida (nula) que se hace sobre la población y el resultado de la diferencia de medias obtenido en la muestra(los datos de los dos grupos del estudio). Como criterio de decisión, si la probabilidad de obtener un estadístico de contraste con un valor tal es menor que una cierta cantidad, se rechaza la hipótesis nula de ausencia de diferencias, por tanto hay efecto de la variable independiente. En caso contrario, si la probabilidad resulta mayor que el valor límite asumido, se mantiene la hipótesis nula de que en la población las medias son iguales.
La elección del estadístico de contraste más adecuado para analizar nuestros datos se basará en los objetivos del análisis y en la comprobación de que los datos cumplen un conjunto de supuestos o características:
a)       El nivel de medida y el tipo de variables: niveles de escala de medida más altos permiten aplicar técnicas estadísticas más potentes. Debemos tender a medir en el nivel más alto posible para disponer de más información y más posibilidades de trabajo con los datos.
b)       La independencia/dependencia de las observaciones: puntuaciones procedentes de participantes proporcionan medidas independientes, mientras que dos medidas de la misma variable proporcionada por los mismos participantes, tomada en dos momentos o condiciones distintas, son medidas que se consideran dependientes o relacionadas, ya que la fuente de medidas es la misma, los mismos individuos.
c)       Aspectos de la distribución: el ejemplo más conocido es la posible distribución de la variable dependiente según la curva normal.

En función de que nuestros datos cumplan unos u otros supuestos podemos elegir entre los llamados contrastes paramétricos (permiten contrastar hipótesis referidas a alguna parámetro, necesitan supuestos exigentes y niveles de medida que no siempre resulta fácil alcanzar)y no paramétricos (permiten poner a prueba hipótesis no referidas a un parámetro poblacional que no necesitan establecer supuestos exigentes).

Recogida y análisis de los datos: ejemplo de comparación de dos grupos

Pasos del proceso investigador a través de la comparación de dos grupos en una variable:

a) Planteamiento del problema o idea.
b) Formulación de la hipótesis: transformamos la idea en hipótesis de investigación.
c) Procedimiento para la recogida de datos: organizamos y describimos el plan a seguir para obtener datos en las dos condiciones. Debemos decidir como seleccionar la muestra, operativizar las condiciones experimentales decidiendo los niveles de la variable independiente y organizarla los grupos; y operativizar la variable dependiente determinando la tarea a través de la cual recogeremos los datos y su nivel de medida.(ej en la pag 51)
d) Formulación de hipótesis estadísticas: para analizar los datos de nuestro estudio partiendo de la hipótesis de trabajo formulamos la hipótesis nula y la alternativa.
*         Hipótesis nula: expresa verbalmente lo contrario que la hipótesis de trabajo y, si los datos confirman nuestras expectativas, la rechazaremos.
*         Hipótesis alternativa: la hipótesis alternativa expresa lo mismo que la de la investigación.
e) Obtención de datos: se llevará a cabo la aplicación de las condiciones experimentales, cuidando el control de variables extrañas y aplicando el instrumento de medida para obtener los datos de la variable dependiente.
f) Análisis de datos: se contrastan los datos con las hipótesis. Debemos contestar a la pregunta de si podemos rechazar la hipótesis nula:
*         Si resulta que los datos de la muestra empleada son congruentes con la hipótesis nula contestamos a la pregunta diciendo que no rechazamos la hipótesis nula.
*         Cuando los datos no son congruentes con la hipótesis nula, contestamos a la pregunta diciendo que rechazamos la hipótesis nula, por lo que aceptamos que la hipótesis alternativa es, provisionalmente, cierta.

Las pruebas estadísticas nos ayudan a aceptar o rechazar nuestras predicciones. Nos sirven para detectar la probabilidad de que los resultados obtenidos reflejen un efecto significativo y nos sean producto del azar. De manera convencional se ha establecido el 95% de confianza como el umbral mínimo para rechazar la hipótesis nula cuando es falsa.

1.3.5      La interpretación de los resultados de la investigación

Supone interpretar los resultados obtenidos procediendo a su discusión y extrayendo las conclusiones de la investigación. Hay que vincular los resultados del análisis de los datos con las hipótesis de la investigación, con las teorías y con los conocimientos ya existentes y aceptados en el tema. En un primer momento, los resultados se deben interpretar en cuanto a la magnitud del efecto obtenido y las tendencias o regularidades observadas. En un segundo momento se deben comparar estos resultados con los obtenidos por otros investigadores en trabajos semejantes.

No se trata sólo de describir los resultados en unas conclusiones, sino además se realizará una discusión en la que se pondrán en relación los hallazgos con las hipótesis formuladas, los modelos teóricos y las investigaciones afines. Nunca se debe añadir factores irrelevantes ni conclusiones no justificadas por los hallazgos. Se debe señalar las implicaciones y la utilidad de los descubrimientos. También se debe hacer un análisis crítico de las limitaciones del estudio. El autor deberá acabar la discusión sugiriendo nuevas vías de investigación, reconociendo las limitaciones de su propio trabajo y evaluando el alcance de los logros conseguidos. La interpretación a debe terminar con unas conclusiones claras sobre el trabajo realizado.

1.3.6      Comunicación de los resultados de la hipótesis

Todos los trabajos deben acabar con la redacción de un informe escrito u oral que comunique lo realizado y las conclusiones obtenidas. Se debe exponer de forma sintética, clara y comprensible tanto los métodos empleados como los resultados de la investigación, con el fin de poder recibir una evaluación crítica de la misma y que con ello se enriquezca el saber científico.
Con respecto a los trabajos escritos, en casi todas las revistas o libros se deben seguir las normas de redacción de la American Psychological Association (APA 2009), recomienda que el informe conste de las siguientes partes: resumen o abstract (síntesis de la investigación), introducción (finalidad y trabajos relacionados), método (describe el proceso), análisis y resultados (se justifica las técnicas usadas y se explica el por qué de los resultados), discusión y conclusiones (se explican los resultados), referencias bibliográficas y anexos o apéndices (se incluyen los materiales y técnicas utilizadas).

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