Tema 4 Mtodos de Investigacin en el estudio de las Diferencias Individuales 2015

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EL CUBO DE DATOS DE R.B. CATTELL El Cubo de Datos de Cattell o la matriz bsica de datos representa los diferentes tipos de relaciones bivariadas que pueden darse entre las variables objeto de estudio. En concreto, las relaciones entre las variables pueden representarse mediante un cubo cuyas tres dimensiones se corresponden con las tres fuentes de variacin existentes: personas (o individuos), situaciones (tests) y ocasiones (tiempo). Cada una de las caras del cubo representa un tipo de relacin bivariada posible, es decir, se ponen en relacin 2 de las 3 variables (o dimensiones) y se mantiene constante la tercera. El Cubo da lugar a 6 tipos de anlisis bivariados:

! La tcnica R (la ms frecuente) y la tcnica Q estudian en una sola ocasin personas y tests. La primera correlaciona pares de variables (tests) en mltiples personas y trata de hallar factores que los agrupen; y la segunda correlaciona individuos a travs de mltiples tests con el fin de formar grupos de individuos. Ambas tcnicas no nos informan sobre la variabilidad intraindividual.

! Las tcnicas P y O estudian en un nico sujeto las relaciones entre ocasiones y tests. La primera estudia el cambio intraindividual y la segunda se centra en determinar qu grupo de situaciones afectan a una persona a lo largo del tiempo.

! Las tcnicas S y T estudian en una variable concreta las relaciones entre ocasiones y personas. La primera determina las semejanzas y diferencias que hay entre un grupo de personas en funcin de una conducta objeto de estudio; la segunda las estudia entre ocasiones de observacin de esa particular variable en la muestra de personas.

" Investigacin en Diferencias Individuales 1. Las dos disciplinas de la Psicologa Cientfica

Cronbach (1957) denomin las dos disciplinas de la Psicologa Cientfica o, dicho en sus palabras, la Psicologa Experimental y la Psicologa Correlacional. Tienen orgenes distintos y metodologas claramente diferenciadas. Empleadas por las ciencias naturales, ambas disciplinas aportan mucho al avance en el conocimiento cientfico y, en un sentido amplio, pueden considerarse complementarias, o, como Eysenck (1967) dira, las dos caras de la Psicologa. En el momento actual existe un acercamiento entre estas dos formas de investigar.

Experimental Correlacional Antecedentes Wundt/Pavlov

Woodwoth/Tolman Galton/Spearman

R.B.Catell/H.J.Eysenck Origen Asociacionismo Evolucionismo Paradigma E-R R-R Objeto de Estudio Procesos y relaciones funcionales Dimensiones y estructuras Variables que investiga Exgenas (TR, TI) Endgenas Variables Organsmicas Homogeneizadas al azar Controladas por Asignacin Variables Situacionales Riguroso Control Manipulativo Controladas por Muestreo Control Manipulativo No Manipulativo Validez Predominante Interna Externa (Ecolgica) mbito de Investigacin Laboratorio Contexto natural Tipo de Experimento Provocado Invocado Estudia Varianza entre tratamientos Varianza entre individuos Varianza de error a desestimar Diferencias Individuales Varianza entre tratamientos Perspectiva Nomottica (Leyes generales) Nomottico-Idiogrfica Tipo de Medidas Dependencia (Causalidad) Interdependencia (Covariacin) Tcnicas de Anlisis Estadstico Uni- o Bivariadas Multivariadas Procedimiento predominantes AVAR AF Estadstico en el que se basan Promedio Desviacin Tpica y Varianza Efectos buscados en su estudio Causacin Covariacin Materias Afines P. Experimental bsica, Fisiologa Psicometra, Personalidad

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a) La Psicologa Experimental.

Vinculada al asociacionismo y con sus races en Wundt y Pavlov. Su objetivo fundamental es comprender los fenmenos estudiados basndose en la causalidad provocada por el investigador de forma experimental. Trata de encontrar Leyes Generales objetivas. Se centra en los procesos y relaciones funcionales entre variables, desde una perspectiva generalista. Explicar, Predecir y Controlar el comportamiento humano.

Se enmarca dentro del paradigma Estmulo Respuesta (E-R). En contextos de laboratorio (control y manipulacin de la VI). Validez Interna, eliminando la Varianza Error. Orientacin experimental de estudiar la Varianza entre Tratamientos, se procuran Suprimir las Diferencias Individuales. Grupos homogneos en las variables Organsmicas (o de sujeto). Asignacin Aleatoria de un nmero elevado de sujetos por cada grupo.

Riguroso control manipulativo sobre las variables Situacionales. VD exgenas (TR, Latencia, etc.). El experimento es provocado (situacin artificial). Estadstico de tendencia central o promedio y posteriormente Anlisis de Varianza.

b) La Psicologa Correlacional.

Precursores Galton (influido por Darwin) y Spearman. Principio de Correlacin y paradigma R-R (descubrir las posibles relaciones de covariacin, variacin conjunta entre variables). Tcnicas multivariadas: Anlisis de Correlaciones (inferir dimensiones comunes).

Objetivo: describir, ordenar y clasificar los datos observados (no controlables). Intenta establecer los principios generales sobre las diferencias individuales. Investigaciones en contextos naturales. Variables endgenas (sexo, edad, etc.) y constructos (inteligencia, personalidad). Covariacin ya existente. Experiencia Invocada.

Varianza entre individuos. Varianza del tratamiento (ambientales) es el error a desestimar. Estudio posterior de las Interdependencias (covariacin). Tcnicas estadsticas como la desviacin tpica y la varianza. Ms tarde el Coeficiente de Correlacin, punto de partida del Anlisis Factorial.

El estudio psicolgico de las diferencias individuales avanza mediante una sucesin de diferentes ciclos inductivo-hipottico-deductivos en donde la metodologa correlaciona! predomina en un primer estadio, y las aproximaciones experimentales en un segundo estadio. " Diseos de investigacin en el estudio de diferencias individuales

Las distintas estrategias tcnico-metodolgicas de investigacin estarn vinculadas a una serie de tcnicas estadstico-analticas que posibilitarn el logro de los objetivos propuestos. Si bien las hiptesis descriptivas y predictivas han sido las habituales en una PD de corte clsico, cada vez un nmero mayor de investigaciones parten de hiptesis de carcter explicativo asociadas a modelos tericos. Segn Burgaleta et al. (1991), tres sern las cuestiones a dilucidar:

! Identificar la funcin que cumplen las variables analizadas al operativizar las hiptesis. ! Identificar las variables extraas y modeladoras, para establecer procedimientos adecuados para su control. ! Elegir las tcnicas de anlisis de datos adecuadas a las hiptesis planteadas.

De acuerdo con Arnau (1989), los tericos del mtodo cientfico han distinguido tradicionalmente tres tipos de estrategias de investigacin: la descriptiva, la correlacional y la manipulativa.

Tcnicas Multivariadas en el Estudio de las Diferencias Individuales

Las tcnicas multivariadas son las herramientas estadsticas ms utilizadas en la PD. El concepto multivariado se refiere a un amplio rango de estrategias de investigacin y de anlisis de datos con muchas variables simultneamente. Estos anlisis se dividen en tcnicas o modelos de interdependencia (vinculados al paradigma R-R, de carcter descriptivo y basados en la covariacin entre las variables estudiadas) y de dependencia (vinculados al paradigma E-R), que tratan de predecir uno o ms criterios (VD), en funcin de una o ms VI (predictoras).

a) Tcnicas de Interdependencia: covariacin entre mltiples variables. Posibilitan describir, clasificar y hallar estructuras latentes (constructos) de inters en los fenmenos estudiados. Los datos estudiados se reducen a una serie de dimensiones con el fin de obtener una estructura que facilite describir los fenmenos estudiados. Proporcionan la base para anlisis posteriores de relaciones de dependencia. El modelo a utilizar depender de la estructura de las relaciones que se pretenda obtener en funcin del fenmeno y del carcter mtrico o no mtrico de las variables a estudiar.

b) Tcnicas de Dependencia: estudio de VI para predecir y explicar una o ms VD. Permiten valorar el grado de relacin que hay entre variables dependientes e interdependientes. Cmo funciona (no la estructura). VI = Variables predictoras. VD = Variables Criterio.

Adems de este criterio clasificatorio, se ha considerado el tipo de escala de medida de las diferentes variables estudiadas. En concreto, las variables pueden ser de dos tipos:

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! Mtricas (cuantitativas), ya que se puede medir la cantidad o magnitud que en esa variable presenta cada sujeto. Adems permite comparar en una escala graduada en unidades iguales la puntuacin de cada sujeto con respecto a los dems (altura, peso, etc.).

! No mtricas (cualitativas), aquellas que slo designan una cualidad o atributo del fenmeno a estudiar pero no permiten una cuantificacin. Por ejemplo, se puede identificar a una persona como hombre o mujer, pero no se puede medir el grado en que un hombre es persona.

En resumen, la eleccin de un anlisis multivariante concreto estar condicionado por el modelo seguido, por la escala de medida de cada variable, por el nmero de variables y por el objeto de estudio propuesto.

1) Manipulabilidad de los diseos

1.1. Diseos ex-post-facto

Segn Kerlinger (1973), la investigacin ex-post-facto es una bsqueda sistemtica emprica, en la cual el cientfico no tiene control directo sobre las VI, porque ya acontecieron sus manifestaciones o por ser intrnsecamente no manipulables. Se hacen inferencias sobre las relaciones entre ellas, sin intervencin directa, a partir de la covariacin concomitante de las VI y VD.

Los diseos ex-post-facto se caracterizan por:

! El investigador no puede manipular ni tampoco modificar la VI, puesto que ya viene dada.

! El investigador, al no poder realizar una asignacin aleatoria de los sujetos a las condiciones experimentales, lleva a cabo una seleccin de los sujetos en funcin de que posean o no determinadas caractersticas relacionadas con la VI.

En estos diseos, se concibe la VD como el constructo descriptivo que debe explicarse, y la VI aquella que tiene valor explicativo, siendo la VI anterior a la VD.

Se establecen dos tipos de diseos, tambin denominados mtodos comparativos:

a) Diseos correlacionales: engloban todos aquellos procedimientos destinados a explorar y estructurar un campo de observacin dado, as como al estudio de hiptesis de naturaleza meramente relacional, si bien con grados diversos de complejidad y aproximacin a niveles inferenciales de orden explicativo. Pueden seguir objetivos:

1) OBJETIVOS DESCRIPTIVOS

# Descriptivos: Los diseos correlacionales de covariacin o descriptivos son de gran utilidad en campos poco estudiados o demasiado complejos para establecer taxonomas o dimensiones bsicas. Segn los propsitos de la investigacin se pueden distinguir los siguientes apartados:

Anlisis de relaciones: siempre que el objetivo bsico de la investigacin sea conocer las relaciones entre variables de inters, las estrategias adecuadas sern de tipo correlacional. ndice de correlacin de Pearson para muestras paramtricas, y el ndice de correlacin de Spearman para muestras no paramtricas con datos de carcter ordinal.

Anlisis de estructuras: se refiere a la posibilidad de encontrar las estructuras subyacentes que puedan inferirse de la realidad observada y de reducir un cmulo de variables a un nmero restringido y parsimonioso de agrupaciones significativas de carcter conceptual (hipotticas). Para lograr este objetivo se recurre a tcnicas multivariadas de interdependencia. El anlisis de componentes principales, el anlisis factorial, el anlisis cluster, el anlisis multidimensional (o las escalas multidimensionales), etc. Entre estas tcnicas destaca el Anlisis Factorial; esta tcnica adems de estudiar y obtener las intercorrelaciones entre una serie de variables observadas, obtiene la estructura que subyace a las relaciones entre dichas variables. Anlisis Clsico = Anlisis Factorial Exploratorio (inteligencia, personalidad). Dificultad para lograr invarianza factorial (indeterminacin factorial). Tcnicas ms potentes: Anlisis Factorial Confirmatorio (Deductivo).

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El Anlisis Factorial

El Anlisis Factorial exploratorio es una tcnica multivariante de interdependencia que estudia las interrelaciones entre un elevado n de variables observadas (tambin denominadas manifiestas, iniciales o patentes). Su objetivo es extraer la informacin que se oculta en las variables observadas, obteniendo un conjunto ms pequeo de variables latentes, denominadas factores (dimensiones subyacentes, componentes, etc.).

Es decir, pretende extraer la variacin conjunta o la variabilidad que tienen en comn las variables observadas y con la mnima prdida de informacin relevante. Esta tcnica es la ms representativa de la Psicologa de las diferencias individuales, debido a su aplicabilidad en el estudio de la estructura de la inteligencia y de la personalidad.

El inventor del anlisis factorial fue Ch. Spearman, que utiliz el mtodo de las diferencias tetrdicas para estudiar la estructura de la inteligencia. Permita conocer si la varianza comn de una matriz de correlaciones entre mltiples pares de test, poda reducirse a un factor general nico o slo poda reducirse a varios factores de grupo. Calculaba la diferencia tetrdica. Si el valor era 0, un nico factor general subyaca a las relaciones entre tests o variables.

Para realizar un anlisis factorial es preciso seguir las siguientes fases:

1) Seleccionar las variables a factorizar. Cuantitativas Continuas.

2) Calcular la matriz de correlaciones entre las variables.

3) Extraer la matriz factorial bsica. Se obtienen las dimensiones iniciales. Sntesis. 4) Rotar la solucin factorial siguiendo unos criterios. Facilitar la interpretacin. Oblicua y Ortogonal.

5) Interpretar conceptualmente la matriz factorial rotada. Segn su objeto y mbito de estudio.

" Interpretacin de la solucin factorial. Presenta cierto grado de subjetividad.

" El tipo de Rotacin factorial. Desde un punto de vista matemtico es ms recomendable la ortogonal (tcnicamente mejor), representa factores independientes entre s. Cuando los factores estn relacionados (habitual en constructos psicolgicos) es mejor la rotacin oblicua.

Uno de los debates ms relevantes dentro del estudio psicomtrico de las capacidades mentales fue protagonizado por Spearman (inventor del anlisis factorial) y Thurstone, que propuso que se deba rotar las soluciones factoriales hasta hallar la solucin que ofreciera una estructura simple, es decir, la ms sencilla y de fcil interpretar. Ambos autores emplearon la misma tcnica (el anlisis factorial) pero diferente tipo de rotacin. Mientras Spearman encontr un solo factor general de capacidad mental y diversos componentes especficos residuales, Thurstone postul la existencia de siete factores primarios independientes relacionados con las capacidades mentales.

Con los procedimiento de anlisis factorial modernos, se seala que la organizacin de la inteligencia y de la personalidad es jerrquica, presentan distintos niveles de abstraccin: En la base los Tests -> Correlacin da lugar a los factores primarios, estos a -> Varianza Comn -> da lugar a factores secundarios. Si volvemos a factorizar se obtendr un factor de inteligencia comn o g, como postul Spearman. La personalidad tambin se jerarquiza.

Existe un porcentaje de varianza no explicado por el factor g, denominado s o especfico, vinculado a la exigencia de la tarea.

2) OBJETIVOS PREDICTIVOS

# Predictivos: permite establecer una divisin entre variables predictoras (VI) y variables criterio (VD),

tcnicas como al anlisis de regresin (simple o mltiple), el anlisis discriminante o la correlacin cannica permiten estimar la potencia predictiva del modelo previo elaborado. La eleccin de un tipo de anlisis u otro estar en funcin de la naturaleza de las variables (mtrica o no mtrica) y del n de variables predictivas y criterio. En este sentido, los modelos de regresin permiten estimar, a partir del anlisis de las relaciones entre los datos recogidos, los valores o magnitudes de cambio.

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3) OBJETIVOS EXPLICATIVOS

! Explicativos: o tambin llamados diseos correlacionales causales, segn Hair et al. existen 4 criterios imprescindibles para realizar afirmaciones causales: asociaciones suficientes entre dos variables, antecedentes temporales de la causa frente al efecto, falta de alternativas a las variables causales y una base terica para la relacin. Ventajas para la PD: que permiten trabajar con variables latentes a los indicadores externos con los que se trabaja y concluir acerca del ajuste de los datos desde un modelo estadstico a un modelo terico postulado a priori.

b) Diseos propiamente comparativos: Son calificados de planes experimentales que, a diferencia de los anteriores, no estn fundamentados en la estimacin de covariaciones sino en el anlisis comparativo de valores medios. Se pretende estudiar si existen diferencias estadsticas significativas al comparar las puntuaciones medias que obtienen diferentes grupos en la VD de inters. A diferencia de los experimentos, en estos diseos no se pueden manipular las VI para observar los cambios producidos en la VD y tampoco se pueden formar los grupos mediante una aleatorizacin de los sujetos.

1.2. Diseos cuasi-experimentales.

Son aquellos estudios en los que, si bien no puede establecerse una aleatorizacin de los sujetos, s pueden manipularse, de forma sistemtica, las condiciones o tratamientos a los estos sujetos experimentales son expuestos. Por sus caractersticas son considerados por muchos autores como el autntico puente entre dos aproximaciones extremas, la experimental y la correlacional.

En el estudio de las diferencias individuales, representan una va de anlisis que hace ms factible el contraste de hiptesis relativas a los procesos subyacentes y al valor funcional de las variables personales a travs del estudio de la interaccin con el contexto o, de forma ms especfica, mediante aquellas manipulaciones experimentales diseadas al efecto.

2. Temporalidad de los diseos

Histricamente se han diferenciado dos tipos de diseos temporales o evolutivos: transversales y longitudinales. Ambos tienen como objeto genrico de estudio los cambios vinculados a la edad cronolgica (VI) en la VD (intelig.).

La edad cronolgica es una variable de seleccin, no manipulable experimentalmente, pero proporciona un mayor juego metodolgico que el resto de variables de seleccin, porque adems de permitir realizar comparaciones intergrupales en funcin de la edad, posibilita estudiar el cambio que se produce a lo largo del tiempo.

La edad no es la causante del cambio sino los procesos evolutivos que actan en funcin de la edad, tales como la maduracin, el aprendizaje y la interaccin entre ambos.

Diseos transversales Diseos Longitudinales Recogida de Datos Sincrnica Diacrnica Diseo Intersujeto (medidas Independientes) Intrasujeto (Medidas Repetidas) Variable Constante Un nico momento temporal Una nica muestra generacional Objeto de Estudio Diferencias entre edades Cambios (variacin) con la edad Procedimiento Comparacin grupos de edad diferente Evolucin a lo largo del tiempo Aspectos Positivos Ms econmico, rpido, baja tasa de

abandonos, control efectos histricos Mayor garanta explicativa, anlisis real de los cambios, control del efecto de cohorte

Sesgo Metodolgico Los efectos de cohorte o de generacin Efectos histricos o de aprendizaje

2.1. El diseo transversal

El diseo transversal recoge los datos de manera sincrnica, se estudia en un mismo momento temporal una variable dependiente determinada en diferentes grupos de sujetos seleccionados segn la edad cronolgica.

El objeto de este diseo es estudiar las diferencias entre edades, y por tanto, se emplea un diseo intersujeto o de medidas independientes.

Este tipo de diseos han sido y son utilizados por la mayor economa, facilidad, rapidez, tanto de aplicacin como de obtencin de datos. Tambin muestran una tasa baja de abandonos y permiten controlar los defectos histricos.

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Las principales limitaciones de estos diseos son las siguientes:

! El efecto de cohorte: inevitable, al comparar generaciones, existen influencias propias de cada generacin. ! Dificultad para establecer con propiedad relaciones causales: ya que la variable edad no se puede

manipular experimentalmente. ! No se sabe hacia dnde se puede dirigir el cambio de cada generacin, o de cada individuo particular. ! En cada generacin evaluada se incluyen sujetos de la misma edad cronolgica, pero con una edad mental,

edad biolgica o edad social distintas.

2.2. El diseo longitudinal

El diseo longitudinal obtiene los datos de manera diacrnica, se estudia el cambio en distintos momentos temporales, que se produce vinculado a la edad en la variable dependiente de inters.

Ya que el objeto de inters de esta metodologa es estudiar el cambio a lo largo del tiempo de los mismos sujetos o grupos, se emplea un diseo intrasujeto o de medidas repetidas.

Estos diseos son muy necesarios y tiles, porque adems de estudiar el desarrollo de un sujeto a lo largo del tiempo, controlan el efecto de cohorte, por eso tambin se les llama diseos intracohorte.

En suma, el diseo longitudinal simple (o secuencial) permite estimar directamente los efectos ocasionados por la edad. Sus limitaciones son las siguientes:

! Efectos histricos o efectos del aprendizaje. Se puede confundir el efecto de la edad con el efecto asociado al momento en que se realiz la prueba.

! Mayores costes de realizacin y organizacin que los diseos transversales. ! Elevada tasa de abandonos (mortandad experimental) ! Ausencia de equivalencia en los instrumentos de evaluacin empleados para edades diferentes. ! Ceirse al estudio de una sola generacin, limita la investigacin a un anlisis de los efectos propios de una

sola generacin.

Los investigadores motivados por estas limitaciones han sugerido algunas modificaciones:

! Diseo Longitudinal transverso: combina ambos diseos mediante un seguimiento longitudinal de varios grupos generacionales y anlisis de cortes transversales entre los mismos.

! Diseo Longitudinal de poblaciones: tomando una(s) poblacin(es) como referencia, se analizan distintas muestras en perodos de inters determinados. Este diseo permite estimar cmo afectan los cambios sociales y culturales a la poblacin.