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:
あ 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.
あ 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.
あ 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.
あ 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:
ﺵ 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.
ﺵ Censo: estudio de todos los elementos que componen la población.
ﺵ Muestra: subconjunto de elementos de una población. Para que los
resultados sean generales debe ser representativa de la población.
ﺵ 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:
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).
No hay comentarios:
Publicar un comentario