Tipos de diseño de investigación en estudios y métodos de psicología

Tipos de diseño de investigación en psicología

El diseño específico de un estudio de investigación está impulsado por la pregunta de investigación. Los tipos de diseños de estudios psicológicos revisados ​​aquí son de investigación descriptiva, correlacional, cuasi-experimental y experimental junto con diseños de investigación de revisión y metaanalítica.

Diseños descriptivos

La investigación descriptiva en psicología se ocupa de la medición u observación de “lo que es” en un lugar, tiempo y personas específicas. Es un enfoque no invasivo porque no hay manipulación por parte del investigador. Los tres tipos comunes de diseños de investigación descriptiva en psicología son la observación, los estudios de casos y las encuestas.

La investigación observacional es un registro detallado de los comportamientos que ocurren en un lugar y un momento específicos. Observar y registrar cuidadosamente los patrones de tráfico de los compradores dentro de un centro comercial sería un estudio de observación. Los datos recopilados son descriptivos. Puede usarse para informar investigaciones futuras, pero no tiene una variable independiente.

Un estudio de caso es una observación detallada sobre un “sistema acotado” específico. Un estudio de caso puede ser información detallada sobre una persona o un informe detallado de una sola empresa. Ambos “casos” son entidades únicas identificables delimitadas. Este método proporciona información de circunstancias que son bastante raras y otros métodos de investigación no son prácticos. Un caso histórico es el de Phineas Gage. Era un trabajador del ferrocarril en la década de 1850 que sufrió una lesión cerebral grave. Mientras explotaba un acercamiento ferroviario, Phineas Gage compactaba pólvora negra en un gran audaz. La barra de hierro se encendió encendiendo la pólvora y la explosión disparó la barra redonda de un metro de largo a través de su cráneo. Esta lesión cerebral fue lo suficientemente grave como para que, según los médicos, debería haber sido fatal. Vivió, pero con un cambio marcado. Conocido como un hombre de buen temperamento y relativamente dócil antes del accidente, una vez recuperado, se convirtió en un hombre con un temperamento tremendo y poco control de la ira. El área del cerebro destruida por el accidente estaba entre el lóbulo frontal izquierdo. Este caso fue la primera evidencia bien documentada del papel de los lóbulos frontales y la regulación emocional, especialmente el control de los impulsos.

Los diseños de encuestas son la forma más común de recopilación de datos con sujetos humanos debido a su facilidad y bajo costo. Es probable que sea el diseño de investigación con más libros publicados sobre formas de realizar un estudio.

Una encuesta es el método de estudio descriptivo más utilizado. Preguntar a las personas sobre las actitudes, las revisiones de satisfacción del cliente y los polos políticos se consideran investigaciones de encuestas. La ventaja de este método es recopilar una gran cantidad de datos fácilmente. Existen numerosos inconvenientes, pero debido a la simplicidad y facilidad, este método proporciona una buena medición inicial de un tema con una población de interés.

Diseños correlacionales

Los diseños correlacionales proporcionan una medida de la fuerza y ​​la dirección de una relación entre dos variables. Proporciona un valor numérico entre 1 y -1 que indica una relación positiva cuando una variable aumenta junto con la otra, como el peso y la altura. O muestra una correlación negativa donde uno aumenta a medida que el otro disminuye, como la temperatura exterior y las facturas de calefacción. El número indica la fuerza de esta relación, siendo el valor absoluto de 1 una correlación perfecta. Rara vez se ven correlaciones perfectas en datos reales. Esta es una herramienta valiosa cuando se identifican relaciones útiles, como un mayor tiempo de ejercicio y una disminución de la gravedad de la depresión. Lo que este diseño no aborda es la causade cualquier relación que pueda estar presente. Las ventas de helados se correlacionan positivamente con los delitos violentos. Esta no es una relación causal ya que las ventas de helados aumentan en los meses de verano cuando la gente está afuera y también lo hace el crimen violento. La variable que se mide es Verano.

Diseños cuasi-experimentales

Cuando el tema de la causalidad entre una variable independiente y dependiente es la relación de interés, los diseños experimentales son los únicos métodos que pueden comenzar a identificar la causa. Un diseño cuasi-experimental es un verdadero experimento en todos los aspectos excepto en la asignación aleatoria. Debido a la naturaleza de los grupos que se investigan, la asignación aleatoria al grupo de control o experimental no es posible. Con la asignación aleatoria, todas las personas del estudio tienen las mismas posibilidades de encontrarse en cualquier condición. En el diseño cuasiexperimental, normalmente hay dos grupos de investigación, uno de los cuales está expuesto a la variable independiente. Este es elgrupo experimental. El grupo de comparación es el grupo de control. A continuación, se mide a los sujetos sobre el impacto de esta exposición mediante la variable dependiente que es el resultado. A continuación, se comparan las puntuaciones entre el grupo experimental y el de control para identificar las diferencias. Un ejemplo sería una comparación de las personas altas con las bajas en una prueba de coordinación motora. Este tendría que ser un diseño cuasi-experimental. La altura física es la variable independiente, la coordinación motora es la variable dependiente. La altura no se puede asignar al azar. Incluso si se siguen todos los demás rigores de un experimento, la pregunta de investigación de la altura no puede mostrar la causa de ninguna diferencia en la coordinación motora.

Diseños experimentales

Los verdaderos diseños experimentales están interesados ​​en una relación causal entre las variables independientes y dependientes donde los sujetos se asignan al azar al grupo de control o experimental. Este diseño a menudo se realiza en un entorno de laboratorio donde se pueden controlar las variables de confusión. Debido a la cantidad de control en este diseño, se puede afirmar con seguridad que los resultados fueron causados por un cambio en la variable independiente. Un ejemplo es una investigación sobre la amenaza de los estereotipos. La amenaza del estereotipo es donde el desempeño de la tarea disminuye cuando una persona se da cuenta de un estereotipo que predice que su desempeño es inferior a otro grupo “superior”. En un ejemplo, las mujeres fueron asignadas al azar a dos grupos para jugar una partida de ajedrez contra una computadora. A un grupo le dijeron que estaban jugando contra una máquina. Al otro grupo le dijeron que estaban jugando contra un oponente masculino. El grupo dijo que jugaban contra una máquina con una puntuación más alta en rendimiento que aquellos a quienes se les dijo que jugaban contra el sexo opuesto. Este hallazgo respalda el conocimiento del estereotipo de un desempeño deficiente en una tarea puntuada que en sí mismo puede disminuir el desempeño. Un inconveniente de los experimentos es la generalización de los resultados. Los resultados de laboratorio no siempre se traducen en entornos del mundo real.

Revisión y diseños metaanalíticos

Mientras que otros diseños de investigación tienen como objetivo recopilar datos de sujetos humanos que se miden directamente, otros diseños se centran en recopilar información de estudios existentes. Estos diseños de investigación se dividen ampliamente en dos categorías.

Las revisiones comienzan con las bases de datos, pero a veces conducen a copias impresas olvidadas que nunca se transfieren a medios electrónicos.

Una reseña, o revisión de literatura, es una identificación sistemática de estudios publicados en la literatura sobre un tema específico. La investigación incluida en la revisión se selecciona cuidadosamente en función de criterios específicos y está impulsada por el tema que se investiga. Cuando se compila una sinopsis de los hallazgos en un documento, se hace más clara una imagen de lo que se ha publicado en esa área. Este método se usa a menudo para evaluar tratamientos para un trastorno específico. Cuando una revisión de la literatura identifica más estudios que muestran que la terapia cognitivo-conductual es eficaz para la depresión que aquellos que no lo hacen, se puede concluir que la terapia cognitivo-conductual es un tratamiento eficaz para la depresión. La ventaja de este tipo de diseño es que puede resaltar áreas que necesitan más investigación. Si hay una brecha en la investigación sobre un grupo de edad específico, por ejemplo,

Un metaanálisis también es una revisión de los estudios publicados, pero utiliza un análisis estadístico de los resultados de cada estudio para proporcionar un tamaño del efecto en toda la investigación. Cada estudio incluido en el metanálisis se pondera estadísticamente según el número de sujetos y el número de variables. Aunque los estudios sometidos a esta descripción matemática se seleccionan con mucho cuidado en función de los métodos, existe algún error porque no hay dos estudios que se realicen exactamente de la misma manera. En psicología, los estudios sobre un mismo tratamiento pueden producir resultados contradictorios. Por ejemplo, el mayor efecto frente al número de sesiones de terapia individual varía de un estudio a otro. Un metanálisis colapsaría los datos de cada estudio incluido y produciría un número único de cuántas sesiones son más útiles antes de que disminuyan los beneficios de más sesiones.

Métodos de investigación en psicología

Esta lección se ha centrado en el diseño de investigación de un estudio. El diseño es el enfoque general más adecuado para responder a la pregunta de investigación. Los métodos de investigación son los procedimientos específicos que sigue un estudio. El diseño es la categoría general a la que pertenece un estudio. El método es cómo se realizó realmente el estudio.

• Pregunta de investigación, hipótesis: Todo estudio comienza con una hipótesis o una pregunta basada en una teoría que puede ser probada y luego apoyada o rechazada. La formación de una hipótesis comienza revisando lo que ya está publicado en la literatura. Una hipótesis mal guiada resultará en un estudio defectuoso.
• Muestreo: Este paso es de gran importancia porque si la muestra no es representativa de la población, el estudio no producirá resultados generalizables. El muestreo aleatorio se considera el mejor método para obtener una muestra confiable, pero esto no siempre es posible.
• Definición de Variables, Operacionalización: Para medir cualquier cosa, primero debe definirse. En psicología esto es importante porque la depresión, por ejemplo, puede tener muchas definiciones. La forma en que se define determina qué se está midiendo y qué significa el estudio. Un ejemplo sencillo es la temperatura. Puede definirse por grados Celsius, Fahrenheit, etc. La depresión o la ansiedad son más difíciles de cuantificar.
• Variable independiente: es la variable que el investigador puede manipular y se supone que tiene un impacto directo sobre la variable dependiente.
• La variable dependiente: es la medida de resultado. Si la variable independiente es tomar aspirina para el dolor, la variable dependiente puede ser la reducción del dolor que las personas informaron después de tomar el medicamento.
• Conclusiones: Dependiendo del tipo de estudio y la pregunta de investigación, las conclusiones de los resultados pueden ser en forma de análisis estadístico, o pueden ser en forma de redacción cualitativa que es común con un estudio de caso. Qué tipo de estudio (cuantitativo o cualitativo) determinará qué diseño de investigación es deseable desde el inicio inicial de la investigación.

Resumen de la lección

Los cinco diseños principales de investigación psicológica son diseños observacionales, correlacionales, cuasiexperimentales, experimentales y de revisión / metanálisis. Estos son los enfoques generales que se eligen en función del mejor ajuste para responder a la pregunta de investigación que se hace. Ningún diseño es mejor que los demás. Cada uno tiene ventajas y desventajas, pero todos intentan responder una pregunta específica de la manera más limpia y con el menor error posible. Si la principal preocupación es una descripción de lo que está sucediendo, los enfoques observacionales son los más adecuados. Las relaciones simples caen bajo diseños correlacionales. Cuando el enfoque es una pregunta sobre una relación causal, pero es imposible asignar a los participantes al azar en grupos, un cuasi experimento es la mejor opción. Cuando la selección aleatoria es posible, la causa se puede investigar con un experimento verdadero. La última opción es una cuestión de lo que se ha encontrado antes en la investigación existente. Un diseño de revisión busca en bases de datos para encontrar estudios existentes. Un metanálisis va un paso más allá y utiliza datos de estudios existentes para crear una única evaluación numérica del tamaño del efecto entre variables en dos o más estudios.