Psicología sin límites
Investigación experimental
La investigación experimental pone a prueba una hipótesis y establece la causalidad mediante el uso de variables independientes y dependientes en un entorno controlado.
Objetivos de aprendizaje
Comparar el papel de la variable independiente y de la dependiente en el diseño experimental
Los puntos clave
Puntos clave
- Los experimentos son generalmente los estudios más precisos y tienen el poder más concluyente. Son especialmente eficaces para respaldar las hipótesis sobre las relaciones de causa y efecto. Sin embargo, dado que las condiciones de un experimento son artificiales, pueden no aplicarse a situaciones cotidianas.
- Un experimento bien diseñado tiene características que controlan las variables aleatorias para asegurarse de que el efecto medido es causado por la variable independiente que se manipula. Estas características incluyen la asignación aleatoria, el uso de un grupo de control y el uso de un diseño simple o doble ciego.
- Un experimentador decide cómo manipular la variable independiente mientras mide sólo la variable dependiente. En un buen experimento, sólo la variable independiente afectará a la variable dependiente.
Términos clave
- Variable dependiente: El aspecto o sujeto de un experimento que está influenciado por el aspecto manipulado; un resultado que se mide para ver la eficacia del tratamiento.
- Variable independiente: La variable que se cambia o manipula en una serie de experimentos.
- Asignación aleatoria: La asignación aleatoria de los sujetos a las condiciones experimentales y de control es un proceso utilizado para distribuir uniformemente las cualidades individuales de los participantes entre las condiciones.
La investigación experimental en psicología aplica el método científico para lograr los cuatro objetivos de la psicología: describir, explicar, predecir y controlar la conducta y los procesos mentales. Un psicólogo puede utilizar la investigación experimental para probar una hipótesis específica midiendo y manipulando variables. Al crear un entorno controlado, los investigadores pueden probar los efectos de una variable independiente sobre una o varias variables dependientes.
Por ejemplo, un psicólogo puede estar interesado en el impacto de la violencia de los videojuegos en la agresividad de los niños. El psicólogo asigna al azar a algunos niños a jugar a un videojuego violento durante 1 hora y a otros niños a jugar a un videojuego no violento durante 1 hora. A continuación, el psicólogo observa a los niños socializar después para determinar si los niños en la condición de «videojuego violento» se comportan de forma más agresiva que los niños en la condición de «videojuego no violento». En este ejemplo, la variable independiente es el grupo de videojuegos. Nuestra variable independiente tiene dos niveles: videojuegos violentos y videojuegos no violentos. La variable dependiente es lo que queremos medir, en este caso, el comportamiento agresivo.
Variables independientes y dependientes
En un estudio experimental, la variable independiente es el factor que el experimentador controla y manipula. Se hipotetiza que esta variable es la causa de un resultado particular de interés. La variable dependiente, por otro lado, depende de la variable independiente, y cambiará (o no) debido a la variable independiente. La variable dependiente es la variable que queremos medir (en lugar de manipular). En un experimento sencillo, un investigador podría plantear la hipótesis de que las galletas harán que los individuos completen una tarea más rápidamente. En una condición, se ofrecerán galletas a los participantes si completan una tarea, mientras que en otra condición no se les ofrecerán galletas. En este caso, la presencia de una recompensa (recibir galletas o no) es la variable independiente, y el tiempo que se tarda en completar la tarea es la variable dependiente.
Efecto de una recompensa: Efectos de recibir una galleta como recompensa (variable independiente) sobre el tiempo que se tarda en completar la tarea (variable dependiente). Como se muestra en la figura, los participantes que recibieron una galleta tardaron mucho menos tiempo en completar la tarea que los participantes que no recibieron una galleta.
Un experimento puede tener más de una variable independiente. Un investigador podría decidir probar la hipótesis de que las galletas harán que los individuos trabajen más duro sólo si la tarea es fácil para empezar. En este caso, tanto la presencia de una recompensa como la dificultad de la tarea serían variables independientes.
Diseño experimental
El propósito de un experimento es investigar la relación entre dos variables para probar una hipótesis. Utilizando el método científico, un psicólogo puede planificar y diseñar un experimento que responda a la pregunta de investigación. Los pasos básicos del diseño experimental son:
- Identificar una pregunta y realizar una investigación preliminar para determinar lo que ya se sabe
- Crear una hipótesis
- Identificar y definir las variables independientes y dependientes
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- Determinar cómo se manipulará la variable independiente y cómo se medirá la variable dependiente
El Método Científico: El método científico es el proceso mediante el cual se obtienen y verifican nuevos conocimientos científicos. Primero hay que identificar una pregunta y, tras una investigación preliminar, formar una hipótesis para responder a esa pregunta. Después de diseñar un experimento para poner a prueba la hipótesis y recoger los datos del experimento, un científico sacará una conclusión. La conclusión apoyará la hipótesis o la refutará. A continuación, el científico reformulará la hipótesis o se basará en la hipótesis original. El método científico no puede probar una hipótesis, sólo apoyar o refutarla.
Diseño experimental: Principios importantes
Un estudio mal diseñado no producirá datos fiables. Hay componentes clave que deben incluirse en todo experimento: la inclusión de un grupo de comparación (conocido como «grupo de control»), el uso de la asignación aleatoria y los esfuerzos para eliminar el sesgo. Cuando un estudio se diseña correctamente, la única diferencia entre los grupos es la que hace el investigador.
Grupos de control
Los grupos de control se utilizan para determinar si la variable independiente afecta realmente a la variable dependiente. El grupo de control demuestra lo que ocurre cuando no se aplica la variable independiente. El grupo de control ayuda a los investigadores a equilibrar los efectos de estar en un experimento con los efectos de la variable independiente. Esto ayuda a garantizar que no haya variables aleatorias que también influyan en el comportamiento. En un experimento de control de la productividad, por ejemplo, se planteó la hipótesis de que la iluminación adicional aumentaría la productividad de los trabajadores de una fábrica. Cuando se observó a los trabajadores con iluminación adicional fueron más productivos, pero sólo porque se les estaba observando. Si también se observara a un grupo de control sin iluminación adicional, este efecto habría sido evidente.
Asignación aleatoria
Para minimizar las posibilidades de que una variable no intencionada influya en los resultados, los sujetos deben ser asignados aleatoriamente a diferentes grupos de tratamiento. La asignación aleatoria se utiliza para garantizar que cualquier diferencia preexistente entre los sujetos no influya en el experimento. Al distribuir las diferencias al azar entre las condiciones, la asignación aleatoria reduce las posibilidades de que factores como la edad, el estatus socioeconómico, las medidas de personalidad y otras variables individuales afecten a la respuesta global del grupo a la variable independiente. En teoría, la línea de base de los grupos experimental y de control será la misma antes de que comience el experimento. Por lo tanto, si hay una diferencia en el comportamiento de los dos grupos al final del experimento, la única razón sería el tratamiento dado al grupo experimental. De este modo, un experimento puede demostrar una conexión causa-efecto entre las variables independientes y dependientes.
Sesgo de cegamiento y del experimentador
Para preservar la integridad del grupo de control, tanto el investigador(es) como el sujeto(s) pueden estar «cegados». Si un investigador espera ciertos resultados de un experimento y, en consecuencia, influye sin saberlo en las respuestas de los sujetos, esto se denomina sesgo de demanda. Si el experimentador interpreta inadvertidamente la información de forma que apoye la hipótesis cuando son posibles otras interpretaciones, se denomina efecto de expectativa. Para contrarrestar el sesgo del experimentador, se puede mantener a los sujetos desinformados sobre las intenciones del experimento, lo que se denomina cegamiento simple. Si las personas que recogen la información y los participantes no están informados, se denomina experimento doblemente ciego. Al utilizar el cegamiento, un investigador puede eliminar las posibilidades de influir inadvertidamente en el resultado del experimento.
Contrapeso
Al realizar un experimento, un investigador querrá prestar mucha atención a su diseño para evitar el error que puede introducirse al no equilibrar las condiciones adecuadamente. Considere el siguiente ejemplo. Está realizando un estudio en el que los participantes completan una tarea de pulsar el botón A con la mano izquierda si ven una luz verde y pulsar el botón B con la mano derecha si ven una luz roja. Encuentra apoyo para su hipótesis de que los estímulos rojos se procesan más rápidamente que los verdes. Sin embargo, una explicación alternativa es que la gente responde más rápidamente con la mano derecha simplemente porque la mayoría de las personas son diestras. La solución a este problema es «contrapesar» su diseño. Asignará al azar al 50% de los participantes a responder al estímulo rojo con la mano derecha (y al verde con la izquierda) y al otro 50% a responder al estímulo rojo con la mano izquierda (y al verde con la derecha). De esta manera, está anticipando y controlando esta fuente adicional de error en su diseño.
Fortalezas y debilidades de la investigación experimental
Una de las principales fortalezas de la investigación experimental es que a menudo puede determinar una relación de causa y efecto entre dos variables. Al manipular y aislar sistemáticamente la variable independiente, el investigador puede determinar con confianza el efecto causal de la variable independiente sobre la variable dependiente. Otro punto fuerte de la investigación experimental es la capacidad de asignar a los participantes a diferentes condiciones mediante una asignación aleatoria. La asignación aleatoria de los participantes a las condiciones garantiza que cada participante tenga la misma probabilidad de ser asignado a una condición u otra, y que no haya diferencias entre los grupos experimentales.
Aunque la investigación experimental puede responder a menudo a las cuestiones de causalidad que no quedan claras en los estudios correlacionales, no siempre es así. A veces los experimentos pueden no ser posibles o éticos. Consideremos el ejemplo del estudio de la correlación entre jugar a videojuegos violentos y el comportamiento agresivo. No sería ético asignar a los niños a jugar a muchos videojuegos violentos durante un largo periodo de tiempo para ver si tiene un impacto en su agresividad. Además, como la investigación experimental se basa en entornos artificiales y controlados, a veces puede ser difícil generalizar a situaciones del mundo real, dependiendo del diseño del experimento y del tamaño de la muestra. Si este es el caso, se dice que el experimento tiene una validez externa pobre, lo que significa que la situación a la que fueron expuestos los participantes se parece poco a cualquier situación de la vida real.