Variables del investigador que afectan la validez interna

Publicado el 21 septiembre, 2020

Validez interna

Joan es psicóloga educativa. Está investigando qué técnica de enseñanza funciona mejor para los estudiantes universitarios. Tiene tres técnicas diferentes, a las que llama A, B y C. También tiene tres profesores universitarios diferentes que imparten una clase de introducción a la psicología. Cada profesor probará una técnica diferente y, al final del semestre, los alumnos que obtengan mejores resultados en la final le dirán a Joan cuál es la técnica más eficaz.

Suena bastante simple y directo, ¿verdad? Joan tiene una variable independiente (técnica de enseñanza) y cree que afectará a su variable dependiente (desempeño del estudiante en la final). Pero, ¿qué pasa si uno de los profesores tiene estudiantes que estudian con más frecuencia que los estudiantes en las clases de los otros profesores? ¿Qué pasa si uno de los profesores termina enfermo y no puede enseñar la segunda mitad del semestre?

La validez interna es la medida en que un investigador puede decir que solo su variable independiente provocó cambios en la variable dependiente. Otras variables que pueden influir en la variable dependiente (como el tiempo de estudio de los estudiantes o la enfermedad del profesor) se denominan variables externas . El objetivo de cualquier estudio es tener una alta validez interna al no tener variables extrañas. Por supuesto, en el mundo real esto no siempre es posible, pero hay algunas cosas que los investigadores pueden hacer para controlar o eliminar los efectos de ciertas variables extrañas. Veamos las variables extrañas que tienen que ver con el investigador y cómo controlarlas.

Sesgo del investigador

Joan cree que enseñar la técnica A es mejor que enseñar las técnicas B y C. Cree que los alumnos de la clase con el profesor que utilizan la técnica A obtendrán mejores resultados en el examen final y demostrarán su teoría de que la técnica A es mejor que las demás. La creencia de Joan de que la técnica A es la mejor es una hipótesis, pero también puede ser una fuente de sesgo del investigador.

En el sesgo del investigador, las creencias del investigador influyen en el resultado de un experimento. Por ejemplo, ¿qué pasa si Joan califica los exámenes finales de la clase de técnica A con más facilidad que los de las otras clases? En este caso, Joan está influyendo en los resultados; los estudiantes de la clase expuestos a la técnica A podrían haber aprendido mejor el material o simplemente podrían haber obtenido mejores resultados debido a la calificación de Joan.

Lo que pasa con el sesgo del investigador es que a menudo es desconocido incluso para el investigador. Quizás Joan no se da cuenta de que está calificando la técnica final de la clase A más fácilmente. Está buscando evidencia para respaldar su hipótesis, la ve y la acepta, sin darse cuenta de que está mostrando parcialidad. O tal vez Joan califica la final de la técnica A por última vez y en ese momento está cansada y los repasa rápidamente, sin notar tantos errores como en los que calificó antes. Nuevamente, esto podría ser una causa de sesgo.

Siempre hay prejuicios; si no las hubiera, nunca tendríamos hipótesis. Pero para controlar el impacto del sesgo en los resultados, Joan podría hacer que otra persona (o otras dos personas) anotaran las finales y no les dijera qué finales son de qué grupo. Eso ayudaría a evitar que su sesgo afecte los resultados.

Selección de temas

Un tipo específico de sesgo del investigador que aparece a veces es el sesgo de selección. En este caso, el sesgo aparece al inicio del experimento, al seleccionar y asignar sujetos a condiciones. Por ejemplo, digamos que uno de los tres profesores es un profesor realmente bueno y con mucha experiencia. Los estudiantes que se especializan en psicología se inscriben en su sección de la clase introductoria, mientras que los que no son especialistas en psicología se quedan con los otros dos profesores con menos experiencia.

Al asignar técnicas, Joan hace que el profesor experimentado haga la técnica A y asigne a los otros dos profesores las técnicas B y C. El problema es que el profesor tiene más experiencia y tiene licenciados en psicología que están más interesados, adeptos y altamente motivados para les va bien en la clase que los estudiantes de las otras secciones.

Entonces, ¿cómo sabe Joan si los estudiantes de esa clase obtuvieron mejores resultados porque estuvieron expuestos a la técnica A o porque lo hubieran hecho mejor de todos modos? La respuesta es que ella no lo sabe. El sesgo de selección influye en sus resultados y dificulta saber qué es lo que realmente está causando el éxito de esa clase. Para controlar el sesgo de selección, Joan debe asignar aleatoriamente las técnicas a los profesores. Podría, por ejemplo, sacar nombres de un sombrero para asignar a este profesor esa técnica.

Personalidad investigadora

Una última variable extraña basada en el investigador es la personalidad del investigador. Digamos por un momento que el profesor asignado a la técnica A es muy dinámico y enérgico. Es amigable y accesible, por lo que sus estudiantes se sienten cómodos buscándolo y haciéndole preguntas.

Por otro lado, los profesores de técnicas B y C no son muy enérgicos. Dan conferencias aburridas y hablan en voz baja y monótona. No son muy accesibles y los estudiantes no están entusiasmados con abordarlos con preguntas. En este caso, Joan no puede saber si las diferencias en las puntuaciones de la final se deben a la técnica de enseñanza oa la personalidad de los profesores.

Para controlar la personalidad del investigador, lo ideal sería que Joan encontrara tres profesores con personalidades similares para probar las diferentes técnicas. Otra opción sería tener más de tres profesores usando la técnica. Por ejemplo, si tuviera 10 profesores usando cada técnica (30 profesores en total), entonces la personalidad de uno o dos de los profesores no tendría un impacto tan profundo en los resultados.

Resumen de la lección

La validez interna es la medida en que un investigador puede decir que solo la variable independiente provocó cambios en la variable dependiente. Variables ajenas , o variables distintas de la independiente que influyen en la dependiente, menor validez interna. Hay tres tipos principales de variables extrañas basadas en el investigador: sesgo del investigador, sesgo de selección y personalidad del investigador.

Los resultados del aprendizaje

Después de ver esta lección, debería poder:

  • Definir validez interna y variables extrañas
  • Identificar y explicar los tres tipos principales de variables extrañas basadas en investigadores.

¡Puntúa este artículo!