Sixto Cubo

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Dr. Sixto Cubo Delgado. Calidad en la Investigación Científica 1 La Investigación en Educación. Análisis desde una perspectiva de Calidad Dr. Sixto Cubo Delgado Universidad de Extremadura (España) [email protected] DEPARTAMENTO DE EDUCACIÓN MAESTRÍA EN EDUCACIÓN DOCTORADO EN CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN CENTRO DE INVESTIGACIONES Y SERVICIOS EDUCATIVOS

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   Dr.  Sixto  Cubo  Delgado.  Calidad  en  la  Investigación  Científica                                                                                                                            1  

La Investigación en Educación. Análisis desde una perspectiva de Calidad

Dr. Sixto Cubo Delgado Universidad de Extremadura (España)

[email protected]

DEPARTAMENTO DE EDUCACIÓN

MAESTRÍA EN EDUCACIÓN

DOCTORADO EN CIENCIAS DE LA

EDUCACIÓN

CENTRO DE INVESTIGACIONES Y SERVICIOS EDUCATIVOS

   Dr.  Sixto  Cubo  Delgado.  Calidad  en  la  Investigación  Científica                                                                                                                            2  

Coordenadas  

Inicio Coordenadas

Calidad  en  el  contexto  de  la  universidad  española:  II  Plan  de  Calidad  de  las  Universidades  del  Consejo  de  Coordinación  Universitaria  del  Ministerio  de  Educación,  Cultura  y  Deportes.  Calidad  en  la  Investigación:    

En  relación  con  el  proceso  de  desarrollo  de  la  investigación.  Garantías  en  los  instrumentos  utilizados  para  recoger  datos.  

   Dr.  Sixto  Cubo  Delgado.  Calidad  en  la  Investigación  Científica                                                                                                                            3  

Garantías  

Inicio Garantías

En  relación  con  el  proceso  de  desarrollo  de  la  investigación.  El  concepto  es  el  de  validez:  

Interna  Externa  Ecológica  De  constructo  De  conclusión  estadística  

Garantías  en  los  instrumentos  utilizados  para  recoger  datos.  Objetividad.  Fiabilidad  Validez  

   Dr.  Sixto  Cubo  Delgado.  Calidad  en  la  Investigación  Científica                                                                                                                            4  

Fuentes  documentales  

Inicio Fuentes documentales

Campbell,  D.  T.  y  Stanley,  J.  C.  (1966).  Experimental  and  Quasiexperimental  designs  for  Research.  Chicago:  Rand  McNally.  (traducción  en  Buenos  Aires,  Amorrortu,  1973).  Cook,  T.  S.  y  Campbell,  D.  T.  (1979).  Quasiexperimentation.  Design  and  analysis  issues  for  field  settings.  Boston:  Houghton  Mifflin  Company.  Cook,  T.  D.;  Campbell,  D.  T.  y  Peracchio,  L.  (1990).  Quasi  Experimentation.  En  M.  D.  Dunnette  y  L.  M.  Hough  (eds.),  Handbook  o  industrial  and  organizational  psychology,  Vol.  I.  Palo  Alto  (CA):  Consultiing  Psychologist  Press,  Inc.  

Anguera,  M.  T.  (1995).  Metodología  cualitativa.  En  M.  T.  Anguera  et  al.,  Métodos  de  investigación  en  Psicología.  Madrid:  Síntesis.  Ato,  M.  (1995).  Conceptos  básicos.  En  M.  T.  Anguera  et  al.,  Métodos  de  investigación  en  psicología.  Madrid:  Síntesis.  Cubo,  S;  Martín,  B.  y  Ramos,  J.  L.  (2011).  Métodos  de  Investigación  y  Análisis  de  Datos  en  Ciencias  Sociales  y  de  la  Salud.  Madrid:  Pirámide.  Guba,  E.  G.  (1983).  Criterios  de  credibilidad  en  la  investigación.  En  J.  Gimeno  Sacristán  y  A.  Pérez  Gómez,  La  enseñanza:  su  teoría  y  su  práctica.  Madrid:  Akal.  Pérez-­‐Llantada,  M.  C.  y  López  de  la  Llave,  A.  (2001).  La  validez  en  la  investigación.  En  S.  Fontes  de  Gracia  et  al.,  Diseños  de  investigación  en  psicología.  Madrid:  UNED.  Rodríguez,  G.;  Gil,  J.  y  García,  E.  (1996).  Metodología  de  la  investigación  cualitativa.  Archidona  (Málaga):  Aljibe.  Tejedor,  F.  J.  (1981).  Validez  interna  y  externa  en  los  diseños  experimentales.  Revista  Española  de  Pedagogía,  151,  15-­‐40.  

   Dr.  Sixto  Cubo  Delgado.  Calidad  en  la  Investigación  Científica                                                                                                                            5  

Reflexión  metodológica  

Inicio      Reflexión  metodológica  

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Objetivos  

Inicio      Objetivos  

1.  Realizar  una  reflexión  sobre  cuáles  son  hoy  las  coordenadas  de  análisis  de  la  investigación  educativa  desde  las  perspectivas  metodológicas,  estadísticas,  sociales,  pero  sobre  todo  científicas.  

2.  Mostrar  cuáles  son  las  fuentes  de  variabilidad  en  la  investigación.  

3.  Desarrollar  el  concepto  y  la  clasificación  de  validez.  4.  Explicar  las  diferentes  técnicas  de  control  

experimental  que  se  utilizan  para  garantizar  la  validez  de  la  investigación.    

5.  Sensibilizar  acerca  de  la  importancia  de  desarrollar  estrategias  metodológicas  y  matemáticas  que  garanticen  la  validez  de  la  investigación  educativa.  

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Variable  extraña  

Inicio Contenidos Concepto de variable extraña

El  concepto  de  variable  extraña,  o  de  variable  contaminadora,  hace  referencia  a  toda  variable,  distinta  de  la  variable  independiente,  que  afecta  a  la  variable  dependiente.    Rodrigues  (1975)  define  variable  extraña  como  “las  fuentes  de  variación,  ajenas  a  la  variable  independiente,  de  efectos  sistemáticos  y  no  aleatorios,  sobre  la  variable  dependiente”.  

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Fuentes  de  variación  

Inicio Contenidos Concepto de variable extraña Fuentes de variación

V. Primaria80%

V. Error15%

V. Secundaria5%

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Error  sistemático  y  aleatorio  

Inicio Contenidos Concepto de variable extraña Fuentes de variación

Error  sistemático:  es  el  que  afecta  de  forma  diferente  a  las  distintas  condiciones  experimentales.  Es  el  que  generalmente  conduce  a  error  en  la  investigación  científica  porque  atribuimos  una  relación  entre  una  variable  independiente  y  un  variable  dependiente,  cuando  en  realidad  se  debe  a  la  relación  establecida  a  una  variable  extraña  con  una  variable  dependiente.  Este  tipo  de  error  es  el  que  debe  evitarse  de  una  manera  especial.  Error  aleatorio:  Es  el  que  afecta  de  igual  manera  (o  suponemos  que  afecta  de  la  misma  manera)  a  las  distintas  condiciones  experimentales  de  nuestra  investigación.  Es  un  error  producido  por  una  variable  extraña  que  se  distribuye  de  manera  aleatoria  entre  todas  las  condiciones  experimentales.  El  error  aleatorio  también  contamina  la  investigación  pero  lo  hace  de  una  manera  particular.    

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Ejemplo  

Inicio Contenidos Concepto de variable extraña Fuentes de variación

Veamos  en  el  ejemplo  que  ponemos  a  continuación,  los  resultados  encontrados  al  medir  la  variable  dependiente,  razonamiento  abstracto,  en  dos  condiciones  experimentales,  una  experimental  propiamente  dicha  y  otra  de  control,  ambas  divididas  en  dos  situaciones:  la  real,  representando  la  variable  razonamiento  abstracto,  y  otra  artificial  que  representa  el  razonamiento  abstracto  contaminado  por  la  variable  ruido.  

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Ejemplo  con  datos  

Inicio Contenidos Concepto de variable extraña Fuentes de variación

Grupo experimental Grupo de control

R. Abstracto R. A. + efecto ruido R. Abstracto R. A. + efecto ruido

20 18 14 12

14 12 12 10

27 25 9 7

18 16 7 5

25 23 11 9

17 15 8 6

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Ejemplo  con  t  Student  

Inicio Contenidos Concepto de variable extraña Fuentes de variación

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Kerlinger  -­‐  Maxmincon  

Inicio Contenidos Concepto de variable extraña Fuentes de variación

Ahora  bien,  ante  este  panorama  ¿cuál  es  la  situación  deseada  por  el  investigador?  Pues  Kerlinger  y  Lee  (2001)  la  denominó  el  principio  “maxmincon”  que  significa  lo  siguiente:  

Maximizar  la  varianza  primaria.  Controlar  la  varianza  secundaria.  Minimizar  la  varianza  error.  

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Fuentes  de  variación:  posibilidades  

Inicio Contenidos Concepto de variable extraña Fuentes de variación

Veamos  ahora  cuáles  son  las  situaciones  que  se  pueden  presentar  en  la  investigación  en  relación  con  la  varianza  (Pereda,  1987):  

1.  VT  =  VP  

V.  P rimaria100%

V.  Error0%

V.  S ec undaria0%

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Fuentes  de  variación:  posibilidades  

Inicio Contenidos Concepto de variable extraña Fuentes de variación

2.  VT  =  VS  o  VT  =  VS  +  VE  

V.  P rimaria0%

V.  Error0%

V.  S ec undaria100% V.  S ec undaria

50%

V.  Error50%

V.  P rimaria0%

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Fuentes  de  variación:  posibilidades  

Inicio Contenidos Concepto de variable extraña Fuentes de variación

3.  VT  =  VE  

V.  S ec undaria0%

V.  Error100%

V.  P rimaria0%

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Fuentes  de  variación:  posibilidades  

Inicio Contenidos Concepto de variable extraña Fuentes de variación

4.  VT  =  VP  +  VS  +  VE  o  VT  =  VP  +  VS  

V.  P rimaria80%

V.  Error15%

V.  S ec undaria5%

V.  P rimaria80%

V.  Error0%

V.  S ec undaria20%

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Fuentes  de  variación:  posibilidades  

Inicio Contenidos Concepto de variable extraña Fuentes de variación

5.  VT  =  VP  +  VE  

V.  P rimaria80%

V.  Error20%

V.  S ec undaria0%

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Inicio Contenidos

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Fuentes  de  contaminación  

Inicio Contenidos Fuentes de incorporación de variables extrañas

Los sujetos

E lprocedimiento

E l errorprog resivo

Elexperim

entad

or

Losinstrumentos

F uen tes decon tam in ac ión

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Fuentes  de  contaminación:  sujetos  

Inicio Contenidos Fuentes de incorporación de variables extrañas Variables de sujeto

Hacen  referencia  a  que  las  diferencias  existentes  entre  los  sujetos  que  participan  en  la  investigación  se  constituyen  en  una  importante  fuente  de  contaminación  experimental.  Algunas  de  las  variables  responsables  de  esta  contaminación  en  esta  categoría  pueden  ser  las  siguientes:  la  edad,  el  sexo,  las  expectativas,  la  procedencia  social,  etc.  

0

10

20

30

40

50

60

Pretest Postest

G.  Experimental G.  Control

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

Pretest   Postest  

G.  Exp.  

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Fuentes  de  contaminación:  experimentador  Igual  que  dijimos  anteriormente  refiriéndonos  a  las  fuentes  de  contaminación  procedentes  de  los  sujetos,  variables  tales  como  edad,  sexo,  ideología,  expectativa,  etc.  del  experimentador  pueden  resultar  relevantes  en  los  datos  obtenidos,  contaminando  de  esa  manera  la  investigación.  

Inicio Contenidos Fuentes de incorporación de variables extrañas El experimentador

Algunas de las variables más estudiadas del efecto experimentador

1.  El experimentador como observador.

2.  La interpretación de los datos. 3.  El error intencional. 4.  La personalidad del

investigador.

5.  Las expectativas del experimentador.

6.  El “modeling effect”. 7.  El efecto Greenspoon. 8.  El efecto Orne.

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Fuentes  de  contaminación:  procedimiento  

Inicio Contenidos Fuentes de incorporación de variables extrañas Variables de procedimiento

Se  integran  en  este  apartado  variables  tales  como  las  condiciones  ambientales  (iluminación,  ruido,  temperatura,  etc.),  la  tarea  a  desarrollar  (tipo  de  respuesta  que  deben  dar  los  sujetos,  etc.),  o  las  consignas  que  los  investigadores  dan  a  los  sujetos,  variables  que  en  ocasiones  interactúan  con  las  variables  independientes  y  que  se  convierten  por  tanto  en  una  fuente  de  contaminación  experimental.  

   Dr.  Sixto  Cubo  Delgado.  Calidad  en  la  Investigación  Científica                                                                                                                            24  

Fuentes  de  contaminación:  instrumentos  

Inicio Contenidos Fuentes de incorporación de variables extrañas Instrumentos

Nos  referimos  en  este  apartado,  por  ejemplo,  a  los  aparatos  mecánicos  o  electrónicos,  o  a  los  tests  u  otros  instrumentos  de  recogida  de  datos.  Es  importante  en  este  grupo  de  variables  considerar  aspectos  tales  como  la  sensibilidad,  la  fiabilidad,  etc.  de  los  instrumentos.  

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Fuentes  de  contaminación:  error  progresivo  

Inicio Contenidos Fuentes de incorporación de variables extrañas El error progresivo

Hablamos  de  error  progresivo  cuando  los  mismos  sujetos  son  sometidos  a  varias  condiciones  experimentales,  produciéndose  de  esta  manera  contaminación  experimental  como  consecuencia  del  efecto  acumulado  de  los  diversos  tratamientos.  Es  un  problema  típico  de  los  diseños  intrasujetos,  bien  de  un  solo  sujeto  o  de  un  solo  grupo.  Existen  varios  procedimientos  para  poder  obviar  el  error  progresivo;  dos  de  los  más  frecuentemente  utilizados  son  los  siguientes:  1.  Dejar  transcurrir  entre  los  distintos  tratamientos  un  tiempo  

determinado  con  el  objetivo  de  que  desaparezcan  los  efectos  del  tratamiento  previo.  

2.  Utilizar  la  técnica  de  contrabalanceo  que  más  adelante  explicaremos  y  que  básicamente  consiste  en  aleatorizar  el  orden  de  presentación  de  las  diferentes  condiciones  experimentales.  

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Técnicas  de  control  Definiremos  en  primer  lugar  control  como  aquellos  procedimientos  que  el  investigador  adopta  al  diseñar  una  investigación  para  garantizar  que  los  cambios  ocurridos  en  la  variable  dependiente  se  deben  de  modo  exclusivo  a  la  manipulación  ejercida  en  la  variable  independiente.  

Inicio Contenidos Técnicas de control

Técnicas  de  control  

1.  Eliminación.  2.  Constancia.  3.  Balanceo.  4.  Aleatorización.  5.  Bloques.  

6.  Control  por  el  propio  sujeto  7.  Contrabalanceo.  8.  Conversión  de  la  VE  en  VI.  9.  Simple  y  doble  ciego.  10.  Estadísticas.  

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Validez  

Inicio Contenidos Validez

Debemos  hablar  de  validez  en  términos  de  calidad,  de  garantías  científicas  en  los  resultados  encontrados.  Relacionamos  el  concepto  de  validez  de  la  investigación  con  el  trabajo  desarrollado  en  1966  por  Campbell  y  Stanley  en  el  que  se  hace  una  primera  diferenciación  entre  validez  interna  y  validez  externa.  La  validez  interna  se  relaciona  con  la  posibilidad  que  tenemos  en  una  investigación  determinada  de  obviar  toda  posibilidad  de  hipótesis  alternativa.  La  validez  externa  con  las  posibilidades  en  una  investigación  particular  de  generalizar  los  resultados.  Validez  interna  se  relaciona  por  tanto  con  rigor  y  precisión  en  los  resultados  y  validez  externa  con  generalizabilidad.  

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Validez:  time  line  

Inicio Contenidos Validez

Veamos  el  desarrollo  del  concepto  de  validez  en  el  tiempo,  desarrollo  que  a    nosotros  nos  va  a  servir  a  modo  de  clasificación:  

1966

1979

1986

Validez interna y externa (Campbell y Stanley)

Validez de constructo (Cook y Campbell)Validez ecológ ica (Snow)

Validez de conclusión estadística (Cook y Campbell)

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Validez  interna  

Inicio Contenidos Validez Validez interna

 Es  la  validez  que  permite  al  experimentador  responder  inequívocamente  a  la  pregunta  planteada  en  el  problema  de  la  investigación.  Diremos  que  un  experimento  tiene  validez  interna  cuando  se  ha  eliminado  toda  posibilidad  de  hipótesis  alternativa,  cuando  los  resultados  encontrados  en  la  variable  dependiente  se  deben  únicamente  a  los  efectos  ejercidos  por  la  variable  independiente,  o  a  lo  sumo  a  la  variable  independiente  y  factores  aleatorios,  cuando  no  hay  contaminación  experimental.    La  validez  interna  debe  ser  considerada  como  el  requisito  mínimo  imprescindible  sin  el  cual  es  imposible  interpretar  el  modelo,  y  por  tanto  responder  a  la  pregunta  de  si  en  realidad  los  tratamientos  empíricos  introducen  una  diferencia  en  un  caso  experimental  concreto  (Tejedor,  1981).  

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Validez  interna:  amenazas  

Inicio Contenidos Validez Validez interna Clasificación

Las  amenazas  a  la  validez  interna  pueden  clasificarse  de  la  siguiente  manera  (Campbell  y  Stanley,  1966;  Tejedor,  1981;  Pérez-­‐Llantada  y  López  de  la  Llave,  2001):  1.  Historia.  2.  Maduración.  3.  Administración  de  pruebas.  4.  Intrumentación.  5.  Regresión  estadística.  6.  Selección  de  los  sujetos.  7.  Mortalidad  experimental.  8.  Interacción  entre  selección  y  maduración.  

   Dr.  Sixto  Cubo  Delgado.  Calidad  en  la  Investigación  Científica                                                                                                                            31  

Validez  externa  

Inicio Contenidos Validez Validez externa

 La  validez  externa  se  relaciona  con  la  posibilidad  que  tenemos  en  una  investigación  particular  de  generalizar  los  resultados.  El  análisis  de  la  validez  externa  permite  determinar  a  qué  poblaciones,  a  qué  contextos,  a  que  variables  puede  generalizarse  los  resultados  de  la  investigación.    Las  principales  amenazas  a  la  validez  externa  son  las  siguientes:  1.  Interacción  de  las  pruebas  y  tratamiento.  2.  Interacción  entre  selección  y  tratamiento.  3.  Efectos  reactivos  de  los  dispositivos  experimentales.  4.  Interferencia  de  tratamientos  múltiples.  

   Dr.  Sixto  Cubo  Delgado.  Calidad  en  la  Investigación  Científica                                                                                                                            32  

Valieez  de  constructo  

Inicio Contenidos Validez Validez de constructo

 Cook  y  Campbell  (1979)  definen  la  validez  de  constructo  como  el  grado  de  correspondencia  entre  la  medida  de  la  variable  dependiente  y  la  manipulación  de  la  variable  independiente  y  el  constructo  teórico  que  se  está  midiendo  o  manipulando.      

   Dr.  Sixto  Cubo  Delgado.  Calidad  en  la  Investigación  Científica                                                                                                                            33  

Validez  ecológica  

Inicio Contenidos Validez ecológica

La  validez  interna  y  externa  no  plantean  problemas  en  la  comunidad  científica  en  cuanto  a  su  dimensión  conceptual,  hay  un  amplio  consenso  acerca  de  cuál  es  su  significado  y  sus  implicaciones  en  la  investigación  científica,  pero  no  ocurre  lo  mismo  con  la  validez  ecológica.  Tres  posturas  podemos  distinguir  en  relación  a  la  validez  ecológica:  1.  Campbell  y  Stanley  (1966),  Cook  y  Campbell  (1979)  y  Cook,  Campbell  y  

Peracchio  (1990):  ignoran  por  completo  el  concepto  de  validez  ecológica.  2.  Snow  (1979)  y  Kratochwill  (1978):  integran  la  validez  ecológica  dentro  de  la  

validez  externa.  3.  Bem  y  Lord  (1970):  hablan  indistintamente  de  validez  externa  o  de  validez  

ecológica,  no  distinguen  entre  ellas.  En  nuestro  país,  revisiones  actuales  como  las  realizadas  por  Ato  y  Rabadán  (1991),  Ato  (1991,  1995),  ignoran  totalmente  el  concepto  de  validez  ecológica.  Nosotros,  debido  a  la  importancia  que  el  concepto  a  tenido  en  relación  con  la  investigación  educativa,  y  a  las  reflexiones  que  ha  generado  en  torno  a  la  conveniencia  o  no  de  la  metodología  experimental  en  la  investigación  educativa,  consideraremos  el  término,  adoptando  la  posición  de  Snow,  y  considerándola  por  tanto  como  una  parte  de  la  validez  externa.  

   Dr.  Sixto  Cubo  Delgado.  Calidad  en  la  Investigación  Científica                                                                                                                            34  

Validez  ecológica:  amenazas  

Inicio Contenidos Validez ecológica Amenazas

Veamos  cuáles  son  las  principales  amenazas  a  la  validez  ecológica  (Morales,  1981;  Willems  y  Raush,  1969):  1.  La  restricción  del  repertorio  input  del  sujeto,  es  decir,  el  

conjunto  de  estímulos  a  los  que  van  a  estar  expuestos  los  sujetos.  En  la  situación  de  laboratorio  los  sujetos  están  expuestos  a  una  configuración  estimular  restringida,  en  la  realidad  las  variables  bajo  estudio  se  presentan  asociadas  a  numerosas  variables  que  forman  parte  del  contexto  natural  en  las  que  esas  variables  se  presentan.  

2.  La  restricción  del  repertorio  output  del  sujeto,  es  decir,  el  conjunto  de  respuestas  que  los  sujetos  pueden  emitir.  En  la  situación  de  laboratorio  los  sujetos  pueden  emitir  sólo  respuestas  asociadas  a  la  variable  dependiente,  en  la  realidad  los  sujetos  pueden  emitir  múltiples  respuestas  asociadas  a  la  variable  dependiente.  

3.  La  investigación  experimental  vincula  variables  que  en  contextos  naturales  van  habitualmente  separadas,  o  separa  variables  que  generalmente  van  unidas.  

   Dr.  Sixto  Cubo  Delgado.  Calidad  en  la  Investigación  Científica                                                                                                                            35  

Validez  de  conclusión  estadística  

Inicio Contenidos Validez de conclusión estadística

Este  tipo  de  validez  se  relaciona  con  el  proceso  de  inferencia  que  todo  investigador  realiza  acerca  de  la  posible  relación  de  causalidad  entre  una  variable  independiente  y  una  dependiente.    Cuando  hablamos  de  inferencia  en  relación  a  una  hipótesis  de  trabajo,  podemos  cometer  dos  tipos  de  errores:  

Error  de  Tipo  I:  cometemos  este  error  cuando  se  rechaza  la  hipótesis  nula  asegurando  que  existe  relación  o  diferencia  entre  las  variables,  cuando  en  realidad  se  debe  al  azar.  Es  decir,  cuando  indebidamente  rechazamos  la  hipótesis  nula.  La  probabilidad  de  cometer  un  error  de  tipo  I  depende  del  nivel  de  confianza  al  que  se  trabaje,  de  esta  manera,  si  trabajamos  con  un  nivel  de  confianza  del  95%,  asumimos  un  riesgo  de  cometer  un  error  de  tipo  I  del  5%,  el  nivel  de  significación  por  tanto  será  igual  a  0,05  (α=0,05).  Error  de  Tipo  II:  se  comete  este  error  cuando  aceptamos  la  hipótesis  nula,  siendo  en  realidad  falsa.  La  probabilidad  de  cometer  un  error  de  tipo  II  es  igual  a  1-­‐α.  Por  tanto,  si  trabajamos  con  un  nivel  de  confianza  del  95%,  la  probabilidad  de  cometer  este  error  será  igual  a  1-­‐0,05=0,95  (β=0,95).  

   Dr.  Sixto  Cubo  Delgado.  Calidad  en  la  Investigación  Científica                                                                                                                            36  

Validez  de  conclusión  estadística:  representación  

Amón  (1993)  representa  el  proceso  de  toma  de  decisiones  sobre  la  hipótesis  nula  de  la  siguiente  manera:  

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H0 verdadera H0 falsa

Aceptamos la H0 Decisión correcta Error de Tipo II

Rechazamos la H0 Error de Tipo I Decisión correcta

   Dr.  Sixto  Cubo  Delgado.  Calidad  en  la  Investigación  Científica                                                                                                                            37  

Validez  de  conclusión  estadística:  amenazas  

Veamos  ahora  cuáles  son  las  principales  amenazas  a  la  validez  de  conclusión  estadística  (Pérez-­‐Llantada  y  López  de  la  Llave,  2001):  1.  Violación  de  los  supuestos  del  modelo  

estadístico.  2.  Escasa  potencia  de  la  prueba  estadística:  

1.  El  tamaño  del  efecto.  2.  El  nivel  α de  significación.  3.  El  tamaño  de  la  muestra.

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   Dr.  Sixto  Cubo  Delgado.  Calidad  en  la  Investigación  Científica                                                                                                                            38  

Validez  de  conclusión  estadística:  pruebas  paramétricas  

Los  análisis  estadísticos  que  se  realizan  para  contrastar  empíricamente  la  hipótesis  de  trabajo  se  basan  en  dos  supuestos:  1.  Los  datos  obtenidos  al  medir  las  variables  dependientes  pueden  ser  

considerados  como  una  muestra  representativa  de  los  valores  de  la  población.  

2.  Los  valores  de  la  población  deben  ajustarse  a  un  patrón  o  modelo  matemático  determinado.  Por  ejemplo,  si  deseamos  aplicar  una  prueba  paramétrica,  se  deben  cumplir  los  siguientes  supuestos:  1.  La  variable  dependiente  se  debe  haber  medido  al  menos  a  un  nivel  de  

intervalo.  2.  La  distribución  de  las  poblaciones  de  las  que  provienen  los  datos  debe  

ajustarse  a  la  distribución  normal.  3.  Las  poblaciones  de  referencia  deben  tener  homoscedasticidad,  es  

decir,  las  diferencias  entre  las  varianzas  no  son  estadísticamente  significativas.  

4.  La  selección  de  la  muestra  se  ha  hecho  de  forma  aleatoria.  

Inicio Contenidos Validez de conclusión estadística Amenazas Violación de los supuestos del modelo est.

   Dr.  Sixto  Cubo  Delgado.  Calidad  en  la  Investigación  Científica                                                                                                                            39  

Validez  de  conclusión  estadística:  magnitud  de  la  potencia  

La  potencia  estadística  es  definida  por  Cohen  (1988)  como  la  capacidad  de  una  prueba  estadística  para  detectar  una  relación  entre  variables.  La  magnitud  de  la  potencia  depende  de  tres  factores:  1.  El  tamaño  del  efecto:  es  definido  por  Kazdin  (1992)  como  la  magnitud  

de  la  diferencia  entre  condiciones  o  como  la  magnitud  del  impacto  del  tratamiento.  

2.  El  nivel  α  de  significación:  es  la  probabilidad  de  cometer  un  error  de  tipo  I  en  la  investigación.  

3.  El  tamaño  de  la  muestra:  es  una  variable  de  extraordinaria  importancia  en  relación  con  la  potencia  del  diseño  y  con  el  tamaño  del  efecto.  En  este  sentido  puede  afirmarse  lo  siguiente:  1.  A  medida  que  aumenta  el  tamaño  de  la  muestra  puede  fijarse  un  nivel  

de  significación  más  pequeño.  2.  A  mayor  tamaño  muestral,  mayor  nivel  de  potencia.  3.  Tamaños  muestrales  grandes  permiten  detectar  tamaños  de  efectos  

pequeños.  Inicio Contenidos Validez de conclusión estadística Amenazas Escasa potencia de la prueba estadística

   Dr.  Sixto  Cubo  Delgado.  Calidad  en  la  Investigación  Científica                                                                                                                            40  

Validez  de  conclusión  estadística:  reflexión  

Inicio Contenidos Validez de conclusión estadística Reflexión

La  significación  estadística  debemos  situarla  también  en  un  contexto  metodológico  determinado.  No  es  igual  hablar  de  significación  estadística  en  un  diseño  intergrupo  mediante  el  cual  se  pretende  valorar,  por  ejemplo,  la  eficacia  de  un  método  pedagógico  determinado,  que  en  un  diseño  de  n  =  1  mediante  el  que  se  investiga  la  eficacia  de  una  intervención  clínica.  En  el  segundo  caso  procede  hablar,  claro  está,  de  significación  estadística,  pero  también  de  significación  clínica.  Veamos  como  ejemplo  los  siguientes  resultados  que  expresan  las  mediciones  de  consumo  de  alcohol  de  un  sujeto  bajo  tratamiento  psicológico  en  tres  momentos:  línea  base,  tratamiento  y  seguimiento.  

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5

   Dr.  Sixto  Cubo  Delgado.  Calidad  en  la  Investigación  Científica                                                                                                                            41  

Inicio

   Dr.  Sixto  Cubo  Delgado.  Calidad  en  la  Investigación  Científica                                                                                                                            42  

Validez  en  la  investigación  cualitativa:  referentes  

Los  referentes  para  nosotros  en  este  apartado  los  tenemos  en  Guba  (1978,  1979,  1983  y  1985)  y    Anguera  (1995).  La  seguridad  científica  en  los  resultados  obtenidos  mediante  procedimientos  propios  de  la  investigación  cualitativa  debemos  relacionarla  con  el  concepto  de  validez,  entendiendo  por  validez  en  este  contexto,  y  acudiendo  a  la  terminología  de  Guba  (1983),  credibilidad.    Guba  y  Lincoln  (1985)  elaboran  la  siguiente  tabla  acerca  de  la  relación  establecida  entre  los  conceptos  de  credibilidad  (o  validez)  en  la  investigación  cualitativa  y  la  cuantitativa:  

Inicio Contenidos Validez en la investigación cualitativa

   Dr.  Sixto  Cubo  Delgado.  Calidad  en  la  Investigación  Científica                                                                                                                            43  

Validez  en  la  investigación  cualitativa:  Guba  

Inicio Contenidos Validez en la investigación cualitativa

Aspecto   Término  científico   Término  naturalista  

Valor  de  verdad   Validez  interna   Credibilidad  

Aplicabilidad   Validez  externa  o  generalizabilidad  

Transferibilidad  

Consistencia   Fiabilidad   Dependencia  

Neutralidad   Objetividad   Confirmabilidad  

   Dr.  Sixto  Cubo  Delgado.  Calidad  en  la  Investigación  Científica                                                                                                                            44  

Validez  en  la  investigación  cualitativa:  M.  T.  Anguera  

Inicio Contenidos Validez en la investigación cualitativa

Por  su  parte,  Anguera  (1995),  dice  que  teniendo  en  cuenta  las  características  de  la  metodología  cualitativa,  nos  pueden  surgir  dudas  acerca  de  las  garantías  científicas  de  este  tipo  de  investigaciones.  Comenta  que  se  pueden  señalar  diversos  marcos  de  exigencia  (Erikson,  1986;  Zabalza,  1991)  respecto  a  las  condiciones  de  legitimidad  metodológica:  1.  Representatividad,  relevancia  y  plausibilidad  de  los  datos  

(validez  semántica  de  la  investigación).  2.  Fundamentación  teórica  de  la  investigación  y  de  los  análisis  e  

interpretaciones  que  incluye  (validez  hermenéutica  de  la  investigación).  

3.  Dinámica  relacional  de  la  investigación  (validez  pragmática).    

Universidad  de  Extremadura  Facultad  de  Educación  

Lima,  Diciembre  de  2014  [email protected]  

Muchas  gracias!!!