El diseño de un estudio experimental en psicología es un proceso complejo que requiere considerar una variedad de aspectos fundamentales para garantizar la validez y fiabilidad de los resultados. Desde la definición de variables hasta la elección de medidas de resultado y la selección de pruebas estadísticas adecuadas, cada etapa del proceso requiere una atención meticulosa. Además, es crucial tener en cuenta las consideraciones éticas y legales que rigen la realización de estudios con participantes humanos. En este artículo, profundizaremos en cada uno de estos aspectos y en otros igualmente importantes para el éxito de un estudio experimental en psicología.
Primeros pasos fundamentales
Una de las primeras consideraciones que se deben tener en cuenta es la definición clara y precisa de las variables que se van a medir en el estudio. Esto implica determinar qué constructos se van a evaluar, cómo se van a medir y cómo se van a manipular si es necesario. Además, es esencial seleccionar adecuadamente a los participantes del estudio y asignarlos aleatoriamente a los distintos grupos o condiciones experimentales. El diseño adecuado de grupos y la manipulación de variables independientes son fundamentales para garantizar la validez interna del estudio. Damos comienzo a la sección de la mano de la planificación exhaustiva del diseño que queremos utilizar, es decir, todo lo que hace alusión al Pilar del Diseño.
Paso 1. Definición de variables
La definición de variables es uno de los primeros pasos en el diseño de un estudio experimental en psicología y es fundamental para la validez y fiabilidad de los resultados. Una variable es cualquier cosa que pueda ser medida o manipulada en un estudio. Es importante que las variables estén definidas de manera clara y precisa, especificando cómo se medirán y manipularán en el estudio. Además, es fundamental tener en cuenta los diferentes tipos de variables, como las variables independientes, las variables dependientes y las variables de control, y cómo se relacionan entre sí en el diseño del estudio. La definición adecuada de variables es clave para garantizar la validez interna y externa del estudio y para asegurar que los resultados sean útiles y generalizables.
A continuación, presento una tabla con un ejemplo hipotético de un estudio experimental en psicología sobre los efectos del ejercicio en el bienestar emocional:
| Variable | Tipo de variable | Definición |
|---|---|---|
| Grupo experimental | Variable independiente | Dos grupos de participantes: uno que realiza ejercicio físico regularmente y otro que no lo hace. |
| Bienestar emocional | Variable dependiente | Una escala de evaluación que mide el nivel de bienestar emocional de los participantes antes y después de la intervención. |
| Edad | Variable de control | Edad de los participantes, se utiliza como una variable de control porque puede influir en el bienestar emocional y el ejercicio. |
| Género | Variable de control | Género de los participantes, se utiliza como variable de control porque puede influir en el bienestar emocional y el ejercicio. |
En este ejemplo, el grupo experimental se divide en dos grupos en función de si realizan ejercicio físico regularmente o no. La variable dependiente es el nivel de bienestar emocional de los participantes, que se mide antes y después de la intervención mediante una escala de evaluación. La edad y el género se utilizan como variables de control, ya que pueden influir en los resultados del estudio y es importante tenerlos en cuenta en el análisis de los datos.
Paso 2. Selección de participantes
La selección de los participantes es un paso crucial en el diseño de un estudio experimental en psicología. Es importante que los participantes se seleccionen de manera adecuada para garantizar la validez y fiabilidad de los resultados y evitar sesgos en la muestra. La selección de los participantes debe basarse en los criterios de inclusión y exclusión establecidos para el estudio. Es necesario que los criterios sean claros y precisos y se apliquen de manera objetiva para evitar la selección de participantes que puedan influir en los resultados del estudio. Además, es importante tener en cuenta la representatividad de la muestra y la posibilidad de generalizar los resultados a poblaciones más amplias. En resumen, la selección adecuada de los participantes es esencial para garantizar la validez y fiabilidad de los resultados del estudio.
Siguiendo el ejemplo del estudio sobre los efectos del ejercicio en el bienestar emocional, los criterios de inclusión y exclusión para la selección de los participantes podrían ser los siguientes:
| Criterios de inclusión | Criterios de exclusión |
|---|---|
| Participantes mayores de 18 años | Participantes con antecedentes de trastornos emocionales o psiquiátricos |
| Sin lesiones o enfermedades que les impidan realizar ejercicio | Participantes que realizan ejercicio físico de manera regular |
| No tomando medicación psicotrópica | Participantes que han realizado algún tratamiento psicológico en los últimos 6 meses |
Además, para garantizar la representatividad de la muestra, se podría establecer un proceso de selección aleatoria de los participantes de la población objetivo. De esta manera, se evitaría la selección de participantes que pudieran influir en los resultados del estudio y se maximizaría la posibilidad de generalizar los resultados a poblaciones más amplias.
Paso 3. Asignación aleatoria
La asignación aleatoria es un procedimiento crucial en el diseño de estudios experimentales en psicología, ya que permite minimizar la posibilidad de sesgos en la selección de los participantes. La asignación aleatoria consiste en asignar a los participantes de manera aleatoria a los diferentes grupos de tratamiento del estudio. De esta manera, se asegura que los grupos sean comparables entre sí y que cualquier diferencia en los resultados observados entre los grupos se deba exclusivamente al tratamiento que se está evaluando. Es importante tener en cuenta que la asignación aleatoria debe realizarse de manera objetiva y sin conocimiento previo de las características de los participantes para evitar sesgos en la asignación. En resumen, la asignación aleatoria es una estrategia importante para garantizar la validez y fiabilidad de los resultados del estudio.
Para continuar con el ejemplo sobre los efectos del ejercicio en el bienestar emocional, se podría utilizar la siguiente tabla para la asignación aleatoria:
| Sujeto | Número aleatorio | Grupo asignado |
|---|---|---|
| 1 | 0.2634 | Experimental |
| 2 | 0.8282 | Control |
| 3 | 0.1197 | Experimental |
| 4 | 0.6018 | Control |
| 5 | 0.9761 | Experimental |
| 6 | 0.0125 | Control |
| 7 | 0.7612 | Experimental |
| 8 | 0.8951 | Control |
| 9 | 0.4982 | Experimental |
| 10 | 0.3674 | Control |
En este caso, se utilizó una tabla similar a la del ejemplo anterior para asignar aleatoriamente a los participantes al grupo experimental (que realiza ejercicio físico) o al grupo de control (que no realiza ejercicio físico).
Paso 4. Diseño de grupos y manipulación de variables independientes:
En el diseño de un estudio experimental en psicología, es esencial considerar la manipulación de las variables independientes, que son aquellas que se controlan y se manipulan para observar sus efectos en las variables dependientes. En el ejemplo de los efectos del ejercicio en el bienestar emocional, la variable independiente es el nivel de actividad física, y la variable dependiente es el bienestar emocional.
Modelos clásicos y contemporáneos en la manipulación de variables independientes
Existen varios modelos clásicos y contemporáneos para el diseño de grupos y la manipulación de variables independientes.
- En los modelos clásicos, los participantes son asignados a un grupo de tratamiento o a un grupo de control de manera aleatoria. En el caso del ejemplo, se podría asignar aleatoriamente a un grupo de participantes que realizarán un programa de ejercicio físico y a otro grupo que no realizará ningún tipo de actividad física.
- Por otro lado, en los modelos contemporáneos se busca controlar las variables individuales de cada participante y crear grupos homogéneos para cada tratamiento. Esto se logra a través de técnicas como el emparejamiento, donde se asignan participantes con características similares a cada grupo, o el análisis de covarianza, donde se controla la variable individual antes de la manipulación de la variable independiente.
Es importante destacar que la elección del modelo dependerá del objetivo del estudio y del tipo de variables que se estén manipulando. En cualquier caso, es fundamental que se garantice la validez interna del estudio, es decir, que los cambios observados en la variable dependiente sean realmente atribuibles a la manipulación de la variable independiente.
| Modelo Clásico | Modelo Contemporáneo |
|---|---|
| Diseño experimental verdadero (entre sujetos e intrasujetos) | Diseño experimental de grupo aleatorio (entre sujetos) y de medidas repetidas (intrasujetos) |
| Aleatorización simple o asignación no aleatoria a grupos de tratamiento y control | Aleatorización completa y equilibrada a grupos de tratamiento y control |
| Manipulación de una variable independiente aislada | Manipulación de múltiples variables independientes que se encuentran en el entorno natural |
| Control de las variables de confusión a través de la asignación al azar y la selección cuidadosa de los participantes | Control de las variables de confusión a través del diseño, la selección y la medición cuidadosa de las variables relevantes |
En cuanto al ejemplo de los efectos del ejercicio en el bienestar emocional que seguíamos en la entrada «¿Cómo diseñar y ejecutar un estudio experimental en psicología? Explicación con ejemplo», se darían las siguientes situaciones según el modelo:
- En el modelo clásico podríamos diseñar un experimento verdadero donde se asignan participantes aleatoriamente a un grupo de tratamiento (ejercicio físico) y un grupo control (sin ejercicio), y luego se miden los efectos sobre el bienestar emocional.
- En el modelo contemporáneo, podríamos utilizar un diseño experimental de grupo aleatorio donde se asignan aleatoriamente participantes a un grupo de ejercicio y un grupo control, y también un diseño de medidas repetidas donde se miden los efectos del ejercicio en el bienestar emocional a lo largo del tiempo. Además, podríamos controlar las variables de confusión como la edad, el género y el nivel de actividad física de los participantes a través de la selección cuidadosa y la medición cuidadosa de estas variables.
Debes seleccionar cuidadosamente el diseño experimental más adecuado para responder a la pregunta de investigación y maximizar la validez interna y externa de los resultados obtenidos.
Paso 5. Estrategias y técnicas para controlar las variables extrañas
En cualquier investigación experimental, es importante controlar las variables extrañas que podrían influir en los resultados y llevar a conclusiones incorrectas. Estas variables extrañas son cualquier factor que no sea la variable independiente que se está manipulando, pero que podría afectar a los resultados de la investigación.
A continuación, se presentan algunas estrategias y técnicas que se pueden utilizar para controlar las variables extrañas en un diseño experimental.
| Técnica | Descripción | Aplicación al caso de ejemplo |
|---|---|---|
| Estandarización | Establecer procedimientos y condiciones uniformes para la realización de una investigación, a fin de minimizar la variabilidad no deseada entre los participantes. | Se debería seguir el mismo protocolo de ejercicio para todos los participantes y tomar medidas precisas de la duración, intensidad y tipo de ejercicio realizado. |
| Control aleatorio | Asignación aleatoria de los participantes a los grupos de tratamiento o control, para reducir la influencia de factores desconocidos que puedan afectar el resultado. | Se podría asignar aleatoriamente a los participantes al grupo de ejercicio o al grupo de control, con el fin de minimizar la influencia de características individuales que puedan afectar el bienestar emocional. |
| Manipulación | Controlar la variable independiente a través de la manipulación de una o más variables para eliminar la influencia de variables extrañas. | Se podría controlar la variable independiente, en este caso el ejercicio, manipulando la duración, intensidad y tipo de ejercicio realizado, de manera que la variable extraña no afecte los resultados. |
| Equivalencia | Equilibrar las características de los participantes en los grupos de tratamiento y control, para minimizar la influencia de variables extrañas que puedan afectar el resultado. | Se podría asegurar que los participantes en el grupo de ejercicio y en el grupo de control tengan características similares, como edad, género y estado de salud general, de manera que las variables extrañas no afecten los resultados. |
| Control de situación | Controlar el ambiente y las condiciones bajo las cuales se realiza la investigación para minimizar la influencia de factores externos que puedan afectar el resultado. | Se podría llevar a cabo la investigación en el mismo lugar y en el mismo momento del día para todos los participantes, para minimizar la influencia de factores externos, como la hora del día y la iluminación, que puedan afectar el bienestar emocional. |
| Sesgo de selección | Controlar la forma en que se seleccionan los participantes para la investigación, para minimizar la influencia de factores desconocidos que puedan afectar el resultado. | Se podría asegurar que los participantes sean seleccionados aleatoriamente de la población de interés, en lugar de elegirlos de forma selectiva, para minimizar la influencia de factores desconocidos que puedan afectar el bienestar emocional. |
| Medición repetida | Realizar mediciones repetidas de las variables relevantes a lo largo del tiempo, para controlar la influencia de factores externos que puedan afectar el resultado. | Se podría medir el bienestar emocional de los participantes antes y después del ejercicio, para controlar la influencia de factores externos que puedan afectar los resultados, como los cambios estacionales en el estado de ánimo. |
| Análisis estadístico | Emplear técnicas estadísticas para controlar las variables extrañas y determinar si las diferencias observadas son estadísticamente significativas. | Se podría emplear un análisis de varianza (ANOVA) para controlar la influencia de variables extrañas y determinar si las diferencias en el bienestar emocional entre |
En resumen, existen varias estrategias y técnicas para controlar las variables extrañas en los diseños experimentales, como la estandarización del procedimiento, el uso de grupos de control y la aleatorización. Estas técnicas ayudan a garantizar que cualquier diferencia entre los grupos experimentales y de control se deba exclusivamente al efecto de la variable independiente y no a otros factores que puedan influir en el resultado.
Paso 6. Elección y aplicación de medidas de resultado
En el diseño de estudios experimentales de psicología, la elección y aplicación de medidas de resultado es un paso fundamental para evaluar el efecto de las variables independientes en las variables dependientes. Las medidas de resultado pueden ser de diferentes tipos, desde medidas objetivas y observables hasta medidas subjetivas y autorreportadas. Es importante elegir las medidas de resultado adecuadas para el fenómeno que se quiere estudiar y asegurarse de que sean válidas y fiables. Estamos hablando, sin duda alguna, del Pilar de la Medida.
Medidas de resultado en el estudio experimental en psicología
A continuación, se presentan algunas estrategias y técnicas para la elección y aplicación de medidas de resultado en estudios experimentales de psicología, junto con una posible aplicación al caso de ejemplo del efecto del ejercicio en el bienestar emocional.
| Técnica | Descripción | Aplicación al caso de ejemplo |
|---|---|---|
| Escalas de medición | Una escala de medición es una herramienta para medir la magnitud de un atributo o variable. Las escalas pueden ser de diferentes tipos, como escalas de Likert, de diferencial semántico, de categorías ordenadas, etc. | Se podría utilizar una escala de bienestar emocional, como la Escala de Bienestar de Ryff, para medir los cambios en el bienestar emocional antes y después del ejercicio. |
| Medidas fisiológicas | Las medidas fisiológicas son medidas objetivas de los cambios físicos en el cuerpo, como la frecuencia cardíaca, la presión arterial o la actividad eléctrica del cerebro. | Se podría utilizar la frecuencia cardíaca para medir los cambios en la actividad cardiovascular durante el ejercicio y después del mismo. |
| Entrevistas estructuradas | Las entrevistas estructuradas son una forma de obtener información subjetiva y autorreportada sobre las experiencias de los participantes. | Se podría realizar una entrevista estructurada para obtener información sobre cómo se sienten los participantes después del ejercicio y cómo perciben los efectos del ejercicio en su bienestar emocional. |
| Pruebas cognitivas | Las pruebas cognitivas son medidas de la capacidad cognitiva, como la memoria, la atención o la resolución de problemas. | Se podría utilizar una prueba cognitiva para medir los cambios en el rendimiento cognitivo antes y después del ejercicio. |
| Tareas comportamentales | Las tareas comportamentales son medidas de los comportamientos observables de los participantes en una tarea específica. | Se podría utilizar una tarea de reconocimiento emocional para medir los cambios en la capacidad de reconocimiento emocional antes y después del ejercicio. |
Estas son solo algunas de las estrategias y técnicas que se pueden utilizar para la elección y aplicación de medidas de resultado en estudios experimentales de psicología. Es importante considerar las características específicas del fenómeno que se quiere estudiar y elegir las medidas de resultado adecuadas para obtener información precisa y válida.
Paso 7. Consideraciones teóricas para garantizar la validez y fiabilidad
El diseño experimental de un estudio debe ser cuidadosamente pensado para garantizar que los resultados sean válidos y fiables. En este sentido, hay algunas consideraciones teóricas importantes que deben tenerse en cuenta:
- Validez interna: La validez interna se refiere a la capacidad de un estudio para establecer una relación causal entre la variable independiente y la variable dependiente. Para garantizar la validez interna, es importante controlar las variables extrañas, usar grupos de control y aleatorizar la asignación de los participantes a los grupos.
- Validez externa: La validez externa se refiere a la generalización de los resultados a otras situaciones y poblaciones. Para garantizar la validez externa, es importante tener en cuenta la representatividad de la muestra, la relevancia de los estímulos utilizados en el estudio y la generalidad de la teoría en la que se basa el estudio.
- Fiabilidad: La fiabilidad se refiere a la consistencia y estabilidad de los resultados. Para garantizar la fiabilidad, es importante utilizar medidas estandarizadas y reproducibles, así como replicar el estudio con diferentes muestras y condiciones.
- Poder estadístico: El poder estadístico se refiere a la capacidad de detectar una diferencia significativa entre los grupos en un estudio. Para garantizar un poder estadístico adecuado, es importante utilizar un tamaño de muestra suficientemente grande y medidas de resultado sensibles.
En resumen, garantizar la validez y fiabilidad en un estudio experimental es esencial para obtener resultados precisos y confiables. Es importante tener en cuenta estas consideraciones teóricas para diseñar estudios experimentales de alta calidad en psicología.
Paso 8. Consideraciones prácticas para garantizar la validez y fiabilidad
En esta sección se abordarán algunas consideraciones prácticas para garantizar la validez y fiabilidad de las medidas de resultado en estudios experimentales de psicología. A continuación se presentan algunas técnicas y estrategias que pueden ayudar a mejorar la calidad de las medidas de resultado:
Utilizar medidas estandarizadas
se recomienda utilizar medidas de resultado estandarizadas, que han sido validadas y normadas en poblaciones similares a la del estudio. Estas medidas tienen la ventaja de que son fiables y válidas, lo que permite comparar los resultados con estudios previos. En el ejemplo, la medida estandarizada de bienestar emocional que se podría utilizar podría ser el Índice de Bienestar de Diener.
Controlar la calidad de las medidas
Es importante asegurarse de que las medidas de resultado sean de alta calidad. Para ello, se deben seguir los protocolos de medición establecidos por los autores originales de la medida, y se debe realizar un proceso de validación previo al estudio para asegurarse de que la medida sea fiable y válida. En el ejemplo, podríamos controlar la calidad de las medidas de bienestar emocional mediante la validación previa de la medida seleccionada.
Utilizar medidas de resultado múltiples
A la hora de garantizar la validez y fiabilidad de las medidas de resultado, es mucho mejor utilizar múltiples medidas en lugar de una sola. De esta manera, podemos comparar los resultados obtenidos, verificando que los resultados no son un artefacto de una sola medida. En el ejemplo, podríamos hacer uso de múltiples medidas de bienestar emocional, como la Escala de Depresión de Beck y el Inventario de Ansiedad Estado-Rasgo.
Realizar mediciones repetidas
En algunos casos, puede ser necesario medir la misma variable de resultado en diferentes momentos a lo largo del estudio para garantizar su fiabilidad y validez. En nuestro ejemplo, podríamos hacer mediciones repetidas de las medidas de bienestar emocional en diferentes momentos a lo largo del estudio para garantizar su fiabilidad y validez.
Utilizar medidas objetivas
En algunos casos, es recomendable utilizar medidas de resultado objetivas en lugar de medidas autoinformadas. Por ejemplo, si se quiere medir la conducta, se puede utilizar una medida objetiva como el tiempo que tarda una persona en completar una tarea en lugar de preguntarle directamente sobre su conducta. En el caso del ejemplo, se trataría de hacer uso de medidas objetivas de la actividad física, como la duración del ejercicio en lugar de preguntar directamente sobre la actividad física realizada.
Para garantizar la validez y fiabilidad de los resultados obtenidos, es necesario controlar las variables extrañas y elegir medidas de resultado adecuadas que se ajusten al objetivo de la investigación. Las estrategias y técnicas mencionadas anteriormente son de gran utilidad en la práctica experimental y deben ser consideradas cuidadosamente en cada caso. De esta manera, se puede obtener información valiosa y precisa acerca de los fenómenos psicológicos en estudio.
Paso 9. Pruebas y modelos para el análisis estadístico de los resultados
El análisis estadístico es una parte fundamental en la investigación experimental de la psicología. Después de haber realizado el diseño y la recopilación de datos, es necesario llevar a cabo un análisis adecuado para determinar si los resultados obtenidos son estadísticamente significativos o no. Existen diferentes tipos de análisis estadísticos, cada uno con sus propios modelos y pruebas. En este apartado se abordarán los modelos y pruebas apropiados para el análisis estadístico de los resultados en estudios experimentales de psicología.
| Métodos estadísticos | Descripción | Ejemplo aplicado en el caso del efecto del ejercicio en el bienestar emocional |
|---|---|---|
| Análisis descriptivo de los datos obtenidos | Análisis de las características de los datos obtenidos en el estudio, como medidas de tendencia central, dispersión, etc. | Calcular la media, desviación estándar y otros estadísticos descriptivos de la puntuación de bienestar emocional antes y después del ejercicio. |
| Pruebas de hipótesis estadísticas para comparar grupos | Pruebas estadísticas para determinar si hay diferencias significativas entre dos o más grupos | Comparar la puntuación de bienestar emocional antes y después del ejercicio utilizando la prueba t de Student o el test de Wilcoxon. |
| Modelos de regresión para analizar relaciones entre variables | Modelos estadísticos utilizados para analizar la relación entre dos o más variables | Analizar la relación entre la duración del ejercicio y la mejora del bienestar emocional mediante el análisis de regresión lineal. |
| Análisis de varianza (ANOVA) para comparar más de dos grupos | Prueba estadística utilizada para comparar las medias de más de dos grupos | Comparar la mejora en el bienestar emocional después del ejercicio entre tres grupos de intensidad de ejercicio utilizando el ANOVA de un factor. |
| Análisis multivariante de datos (ANM) para analizar varias variables a la vez | Modelos estadísticos utilizados para analizar varias variables a la vez | Analizar la relación entre el tiempo de ejercicio, la intensidad del ejercicio y la edad en la mejora del bienestar emocional mediante el análisis de componentes principales. |
Es importante destacar que la elección del método de análisis estadístico dependerá de los objetivos específicos del estudio, el diseño experimental y las variables medidas. Además, siempre es necesario tener en cuenta las suposiciones y limitaciones de cada método estadístico y realizar las pruebas adecuadas para asegurar la validez y la fiabilidad de los resultados obtenidos. Como habrás podido comprobar, estamos en la fase del Pilar del Análisis.
Paso 10. Aspectos éticos y legales en la realización de estudios experimentales en psicología
En este apartado se abordarán los aspectos éticos y legales que se deben considerar en la realización de estudios experimentales en psicología. Es importante tener en cuenta que cualquier investigación que involucre a seres humanos debe cumplir con los principios éticos y legales establecidos por los organismos internacionales y nacionales encargados de regular esta materia. Algunos de los aspectos más relevantes son:
| Aspectos éticos y legales | Descripción | Ejemplo aplicado |
|---|---|---|
| Consentimiento informado | Los participantes deben recibir información completa y clara sobre la investigación antes de participar y tienen derecho a decidir si desean o no participar en ella. | En el estudio sobre el efecto del ejercicio en el bienestar emocional, los participantes deben recibir información sobre el protocolo de ejercicio que se llevará a cabo, la duración y las posibles consecuencias, para que puedan decidir si desean o no participar en el estudio. |
| Protección de la confidencialidad y la privacidad de los participantes | Se debe proteger la información personal y confidencial de los participantes, garantizando su privacidad y confidencialidad. | En el estudio, se deben garantizar medidas de protección de los datos personales de los participantes, como el anonimato y la confidencialidad de los resultados. |
| Protección de los derechos de los participantes | Se deben proteger los derechos de los participantes, garantizando su seguridad y bienestar. | En el estudio, se deben asegurar medidas de seguridad y bienestar de los participantes, como la supervisión de un profesional en el caso de algún posible riesgo de lesiones o efectos negativos. |
| Debriefing | Los participantes deben recibir información sobre los objetivos de la investigación y los resultados obtenidos, si así lo desean. | Al finalizar el estudio, se debe informar a los participantes sobre los resultados obtenidos, en caso de que lo deseen. |
| Publicación y difusión de los resultados | Los resultados de la investigación deben ser publicados de forma ética y transparente, respetando los derechos de los participantes y garantizando la integridad y la validez de los datos. | Los resultados del estudio deben ser publicados en una revista científica de prestigio, respetando los derechos de los participantes y garantizando la integridad y validez de los datos. |
| Cumplimiento de la normativa y regulación vigente | Se debe cumplir con la normativa y la regulación vigente en materia de investigación y protección de los derechos de los participantes. | En el estudio, se deben cumplir las regulaciones y normativas éticas vigentes, como el Código Deontológico de la Psicología, para garantizar la ética y legalidad del estudio. |
En cuanto a los aspectos legales, es importante tener en cuenta que la investigación en psicología está regulada por las leyes y normativas de cada país. Es fundamental informarse y cumplir con las normas y leyes locales, y obtener la aprobación y el consentimiento de los organismos competentes antes de iniciar cualquier estudio experimental en psicología. Además, cualquier investigación que involucre el uso de animales debe cumplir con los principios éticos y legales establecidos por los organismos reguladores.
Conclusiones
A continuación, se resumen cada uno de los aspectos que nos permiten distinguir un estudio experimental o experimento verdadero de otro que no lo sea. Es un resumen de todo lo visto en la entrada:
| Condición | Descripción |
|---|---|
| Selección de la muestra | Seleccionar una muestra representativa de la población objetivo para que los resultados sean generalizables. La muestra debe ser lo suficientemente grande y diversa para poder detectar efectos significativos. |
| Asignación aleatoria | Asignar aleatoriamente a los participantes a los grupos experimentales y de control para evitar sesgos y maximizar la equidad. |
| Control de variables confusas | Controlar y registrar todas las variables que puedan afectar los resultados para poder controlarlas adecuadamente. |
| Manipulación de la variable independiente | Manipular la variable independiente de manera sistemática para poder medir sus efectos en la variable dependiente. |
| Medición precisa de las variables | Utilizar instrumentos y técnicas de medición precisos y confiables para obtener datos precisos y fiables. |
| Consideraciones éticas y legales | Asegurarse de que la investigación se realice de acuerdo con los estándares éticos y legales, como obtener el consentimiento informado de los participantes y proteger su confidencialidad y privacidad. |
| Registro y análisis de datos | Registrar y analizar los datos de manera sistemática y rigurosa para poder identificar patrones y relaciones significativas entre las variables. |
| Interpretación y comunicación de resultados | Interpretar los resultados de manera precisa y objetiva y comunicarlos de manera clara y comprensible, asegurando la transparencia y la integridad científica. |
Recomendación bibliográfica
Introducción a la Estadística en Ciencias de la Salud
Autor: Macchi
Editorial Médica Panamericana
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