TEMA 2

TEMA 2: MÉTODO CIENTÍFICO

En este tema desarrollaremos el método científico, del cual ya hablamos en el tema anterior. 

SE INVESTIGA PARA →Obtener información para actuar y aclarar el conocimiento de la realidad

PROCESO DEDUCTIVO: ESTADÍSTICA, CUANTITATIVO

Como ya mencionamos, va de lo particular a lo general. el proceso consta de:

 1. Seleccionar una muestra

 2. Recoger datos y hacer estimaciones, contrastar hipótesis

 3. Deducir una ley que confirme la teoría

Se utilizan cuestionarios con preguntas cerradas; el inconveniente de ello, es la posibilidad de mentir en los cuestionarios. Para solucionar este problema, se acude al método inductivo

PROCESO INDUCTIVO: CUALITATIVO 

No se utilizan ni números ni cifras

Va de lo general a lo particular, por lo que se selecciona a informantes claves:

 - Representa al grupo

 - No es aleatorio

 - Comprender el fenómeno individual a partir del colectivo

A continuación se muestra una tabla con las principales características de los paradigmas de los dos procesos mencionados:

PARADIGMA CUANTITATIVO	PARADIGMA CUALITATIVO
Positivismo lógico  Medición penetrante y controlada  Objetivo  Perspectiva "desde fuera"  Fundamento en la comprobación  Orientado al resultado  Estudio de casos múltiples  Particularista  Fiable: datos "sólidos y repetibles"	Fenomenologismo y comprensión  Observación naturalista y sin control  Subjetivo  Perspectiva "desde dentro"  Fundamento en la realidad  Orientado al proceso  Estudio de casos aislados  Realidad dinámica  Válido: datos "reales"

FASES DEL PROCESO DE INVESTIGACIÓN

 - Etapa conceptual: ¿Qué queremos y para qué?

 - Etapa empírica: ¿Cómo investigarlo?

 - Etapa interpretativa: ¿Cuál es el significado de los datos hallados? Conclusión final

• ETAPA CONCEPTUAL

1. Observación de hechos
2. Identificación y formulación del problema
3. Revisión bibliográfica, los antecedentes (muy importante)
4. Marco teórico del problema: Aclarar conceptos del estudio 
5. Definición del problema 
6. Definir objetivos, formular la hipótesis: Se puede desglosar un objetivo general en varios específicos. La hipótesis es una predicción de las expectativas del estudio relacionando las variables, con ello se puede aventurar los resultados. Se deben dar dos tipos: hipótesis nula (no tiene relación con las variables) y hipótesis alternativa (sí hay relación). En investigaciones cualitativas y en estudios descriptivos no se plantean hipótesis, si no en averiguar las acciones que se dan lugar
7. Definición operacional de términos y variables: Hay que tener en cuenta las características que cambia de una persona a otra
8. Importancia del estudio y limitaciones (muy importante)

• ETAPA EMPÍRICA

 Es la más práctica, corresponde a la obtención de resultados y con qué materiales recogemos los datos. Debe definir el plan de investigación: fuentes de información, método de recolección, gestión y análisis de los datos. Debe asegurarse el control y validar el estudio.

1. Planificación de la investigación: material y métodos utilizados, tipo de población, variables, técnicas cuantitativas y cualitativas.

2. Recogida de datos

3. Análisis de los datos

→ TIPOS DE DISEÑO CUANTITATIVOS EN FUNCIÓN DEL OBJETIVO

Identificamos el problema, lo definimos, se mide y se observan las diferencias entre grupos.

La forma de medir puede ser:

 - Ecológicos: son variables medidas en grupos de individuos

 - Transversales: Variables medidas en individuos

Basándose en la relación causa-efecto, puede ser:

 - Analíticos: Analiza la relación entre dos variables. Se basa en la observación, pero sin manipulación. Ejemplo: Estudio de la relación entre tomar el sol y el cáncer de piel

• Los estudios de casos y controles: Buscamos la causa en el pasado. Partimos del efecto para buscar la causa
•  Seguimiento: Partimos de la causa para buscar el efecto

- Experimentales: El investigador manipula y observa la variable dependiente. Necesita de información, consentimiento y ética. Ejemplo: a un grupo de personas se le administra un fármaco y se observa

• Aleatorios controlados: Elección al azar de participantes
• Cuasiexperimentos: No son experimentos puros

• ETAPA INTERPRETATIVA

- Cuestionar los métodos empleados  

- Contrastar los resultados.

- Describir fortalezas y debilidades del estudio

- Relación de los hallazgos con los objetivos e hipótesis

- Relación de los hallazgos con los hallazgos de otros autores

- Aspectos novedosos y relevantes

- Extraer conclusiones

ARTÍCULO CIENTÍFICO

Publicación de resultados de una investigación original, se evalúan observaciones, repetir experimentos y verificar conclusiones. Se publica en una revista o fuente documental asequible a la comunidad científica. Tiene una extensión de 4500 palabras.

ERRORES EN LOS ESTUDIOS CUANTITATIVOS

 - Errores aleatorios: Debidos al azar. Se realiza una muestra probabilística de la población. Si se trabaja con muestras es difícil esperar resultados que coincidan exactamente con lo que ocurre en la población. No sabemos si el resultado se adapta o no a la realidad.

·         Medida de control:

• Primera fase: Calcular el tamaño mínimo de una muestra necesario para poder detectar estadísticamente qué significa la diferencia, su proporción a la realidad
• Segunda fase: Uso de pruebas o test de hipótesis para ver si existe la relación entre dos variables (errores alfa o beta)
• Tercera fase: Calculo los intervalos de confianza para las estimaciones obtenidas (horquilla de valores)

- Errores sistemáticos (sesgos): Debido a las actuaciones que realiza el investigador. Son evitables. A veces exageran las verdaderas diferencias o las minimiza. Afectan a la validez interna del estudio y sus conclusiones.

·         Sesgo de selección: Mala selección de la muestra. Para controlar este sesgo, se determinan parámetros de selección y exclusión.

·               Sesgo de clasificación o información: Clasificar incorrectamente a un sujeto. Puede afectar a la exposición o al efecto. Puede ser:

• No diferencial: Disminuye las diferencias realmente existentes
•  Diferencial: Aumenta las diferencias realmente existentes, las exagera

    Por esto, es importante el grupo control, cuya finalidad es aislar el efecto del facto del estudio debido a otros factores, como pueden ser:

•  Efecto Hawthorne: Sentirse observado mejora la respuesta
•  Efecto placebo: La administración de fármacos produce respuestas no atribuibles específicamente al mismo
• Regresión a la media: Cuando se obtiene un valor extremo en una variable, la segunda medida tiende a los valores de la media
•  Evolución natural: Las enfermedades tienden a su resolución de forma natural, sin que sean atribuibles a la intervención

·           Sesgo de confusión: Solo se comete si se realiza un test de hipótesis. No se controlan parámetros que entran dentro de las variables. Es el único que se puede controlar en la fase de análisis (previamente) Distorsión de las estimaciones del estudio, producidas por la distribución desigual en los grupos de comparación de una tercera variable.

CONTROL DE ERRORES EN ESTADÍSTICA

- En la fase de diseño

- Restricciones y apareamientos: Con los grupos de control, se determinan los objetos relevantes en el estudio y los irrelevantes (selección y exclusión)

- Análisis estratificado e incluir multivariantes

→VALIDEZ INTERNA Y EXTERNA

•   Validez interna: Ausencia de sesgos en la población estudiada, por lo que si se vuelve a realizar el mismo estudio, se obtengan los mismos resultados
• Validez externa: Reproduzco el procedimiento en otras poblaciones y obtengo resultados similares. Exige validez interna previa

¿Cómo se consigue?: Con precisión y exactitud

→PRECISIÓN Y EXACTITUD

• Precisión: Fiabilidad o reproductibilidad. Ayuda a tener validez interna. Lo mido en dos ocasiones y obtengo el mismo resultado
• Exactitud: Es la validez para que se mida realmente aquello para lo que está destinada

Para evaluar la validez o exactitud:

• Validez de criterio: Comprobación con una medida de referencia objetiva y fiable, un patrón fiable (recurrir a bibliografía)
• Validez del concepto: Analiza la correlación entre la medida obtenida con otras variables
• Validez de contenido: Observar todas las dimensiones del fenómeno que se quiere medir

Estrategias:

- Medidas objetivas

- Estandarizar la definición de variables

- Formar y entrenar a los observadores

- Utilizar la mejor técnica posible

- Utilizar instrumentos automáticos

- Obtener varias mediciones de una variable para mejorar la precisión

- Calibrar instrumentos

- Emplear técnicas de enmascaramiento para evitar sesgos (por ejemplo, con el efecto Hawthone)