BASES DEL METODO EXPERIMENTAL

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Resumen de la fundación del método experimental por Robert Plutchik

 

 

En esta edición de las bases de la investigación experimental Robert Plutchick nos presenta ejemplos y discusiones que giran en torno a dos implicaciones importantes. En la primera implicación, Plutchik nos dice que no existe una fórmula simple para manejar todos los problemas en los diseños experimentales, ya que cada método tiene ventajas, desventajas y cada método se usa en su mejor contexto. La segunda implicación es la abundancia de temas a tomar en consideración en la toma de decisiones para el diseño del método, teniendo en cuenta que no todos esos temas son estadísticos. De este modo que Plutchick añade una cita de Box (1957) para complementar lo que hemos de presentar en este resumen: “siempre he sentido que el estadístico tiene a lo menos mucho que aprender, o más del buen experimentador, que el experimentador del estadístico”. El mundo que nos rodea nos presenta problemas, los cuales el estadístico no tiene modelos o premisas de donde partir, de todos modos son problemas reales (Plutchik, 1973). Partiendo de estos supuestos hablaremos sobre los diseños de métodos experimentales. El diseño experimental se le considera como un ente que tiene varias maneras de arreglar condiciones dentro de un experimento con la intención de contestar las preguntas concernientes; estas preguntas, a su vez, lidian con la identificación de variables relevantes, la determinación de las causas de los eventos y la evaluación de condiciones, que producirán un resultado optimo (Plutchik, 1973). El autor nos dice que estas direcciones serán postulados de ideas o metas, las cuales no siempre serán fáciles de alcanzar en la práctica (1973 p. 171). Los diseños del método experimental sirven al propósito de eliminar o minimizar las fuentes de error o prejuicio; para poder establecer una causa inequívoca de las conexiones causales y de este modo Plutchik (1973) nos presenta tres

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maneras de manejar las fuentes de prejuicios: 1. Evitarlas, 2. Distribuyendo sus efectos sobre todas las condiciones, 3. Midiéndolas.

    Describiremos los métodos de diseño más comunes, en conjunto con sus fortalezas y debilidades. El diseño de grupos aleatorios comprende la selección de dos grupos grandes provenientes de poblaciones definidas, en donde uno de los grupos está sujeto al tratamiento experimental. Luego, ambos grupos se les administrarán pruebas, para comparar sus diferencias. Al grupo control no se le administrará tratamientos, de esta manera nos servirá como referencia para poder decidir si el tratamiento experimental tuvo algún efecto. Para poder hacer generalizaciones en una población grande, primero esta población básica se define para sacar dos muestras al azar de ella. Hasta cuando no se alcancen las asunciones, siempre habrá dificultades, debido a que los sujetos pueden aparentar estar perdidos durante el transcurso del experimento o los grupos de control, de ser pequeños, no siempre son equivalentes (Plutchick, 1973). Según Plutchick, Thorndike (1963) hace hincapié que la simplicidad del diseño desengaña, causando que el investigador  pase por desapercibido otras fuentes  de errores o perjuicios importantes. A veces el método de los grupos aleatorios se ha interpretado como la manera en que varios grupos grandes intactos sean seleccionados para representar los grupos experimentales y de control. El elemento que lo hace el método experimental es la expresión de nuevas condiciones y el intento de medir sus respuestas, es por esta razón que es necesario el método aleatorio. Plutchik nos presenta que el método aleatorio usado en práctica no es seguro en la identificación de variables o en el establecimiento de causas con tres razones principales: 1. Los grupos usados en la investigación no siempre serán escogidos en muestras al azar, 2. Algunos estudios pierden cierto número de sujetos en el transcurso del experimento, 3. Cuando los grupos aleatorios se usan en estudios ambivalentes, se comparte varias dificultades (Plutchik, 1973, p. 175,176).

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Cuando el acto de escoger de manera aleatoria se usa cuidadosamente en la selección y asignación de sujetos y el uso de grandes números, convirtiéndolo en uno de los mejores métodos para hacer generalizaciones. Hay dos acercamientos que se hacen en el análisis de data en el grupo aleatorio expandido. Uno de los acercamientos es el análisis de la varianza y el otro envuelve la graficación de la data presentando la curva que mejor se ajuste en los puntos. Según Plutchik, se prefiere el diseño expandido del método aleatorio sobre el diseño simple del doble grupo, debido a que las generalizaciones dependerán de resultados congruentes de varios experimentos hechos por diferentes investigadores, usando diferentes tipos de sujetos y diferentes tipos de diseños (1973, p.176).

    Veamos el diseño de grupo en parejas, el cual es utilizado en investigaciones psicológicas que se basan en el pareo de grupos en lugar de grupos al azar. De inmediato Plutchik revela que este tipo de diseño elimina algunos de los problemas de muestreo mencionados arriba, pero que también crea otros problemas en su lugar (1973). En su práctica actual el pareo de grupos se puede lograr de cuatro otras maneras: 1. El pareo de variables correlacionadas- hay ocasiones en que el pareo se hace basándose en otras tareas o variables que se relacionen con la que está bajo investigación. En algunas ocasiones los sujetos se parean basándose en muchas variables-edad, sexo, educación, estatura, peso, raza, etc.- con la creencia de que será correlacionada con la tarea a medir. 2. Pareo de parejas- el pareo se hace al seleccionar parejas de sujetos con características similares, por ejemplo, estudios de gemelos. Este tipo de pareo siempre producirá grupos de igual tamaño y cuando se pareen bajo el parámetro de la desviación estándar, no es necesario que los grupos control y experimental sean del mismo tamaño. 3. Pareo de control de yugo- es un tipo de pareo que procede de la unión de parejas con la intención de solucionar un problema creado por un experimento previo. Lo necesario en este caso es que el grupo control experimentara la misma magnitud y secuencia temporal

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de los efectos, aunque no estuviera envuelto en el conflicto.  De este modo, el grupo control recibirá el mismo traro que el grupo experimental. Este diseño se puede usar en estudios de condicionamiento, refuerzo secundario y efectos de shock. 3. Pareo basado en criterios de ejecución- en este pareo los experimentadores usaran de dos a tres intentos como base para el pareo y llegaran a eliminar sujetos donde su ejecución inicial es muy diferente al resto del grupo (Plutchik, 1973, 179). Según Plutchik, existe un método alternativo para el pareo que se usa de manera ocasional, el cual envuelve la administración de pruebas a los sujetos hasta que hayan alcanzado un nivel de ejecución predeterminado, dentro de un número de intentos predeterminados. Mientras que los sujetos alcanzan el criterio, entonces se distribuirán de manera aleatoria. De modo que este método tiene tres ventajas, las cuales son: 1. Los grupos se igualan en términos de números de intentos para el alcance de un criterio en términos de los que el nivel de criterio ha alcanzado de por sí, de esta manera sus curvas serán pareadas,  2. Igualando el arreglo del nivel de ejecución, asegurará que la variabilidad de la data es muy pequeña e incrementa las oportunidades que harán que la equidad de los grupos continúe en intentos subsiguientes. 3. En el criterio de la ejecución se escoge previamente, es innecesario el posponer el experimento el experimento mientras que la desviación estándar se computa luego de un intento de prueba. Cada sujeto puede pasar por la experiencia completa una vez más sin esperar la llegada de otros resultados de sujetos.

    En el tema de las ventajas y limitaciones de los grupos de diseño de pareo, veremos que una de las principales ventajas es la tendencia a eliminar cualquier ambigüedad sobre si la igualdad de los grupos comenzara al principio del experimento. En los grupos aleatorios se requiere grupos grandes de sujetos para asegurar la equidad, el pareo puede producir casi siempre diferencias confiables entre los grupos control y experimental. El parejo en forma de pretexto reduce la variabilidad ya que crea una correlación entre los grupos en donde las

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medidas luego se comparan; los efectos experimentales se pueden, entonces identificar con más rapidez. Las pruebas de significancia tendrán estándares de errores más bajos, dado a la existencia de esta correlación. La fórmula para el error estándar de la diferencia entre el intento de correlacionar data, depende en el tipo de pareo que se use; mientras más larga la correlación debido al pareo; más pequeño el número de casos necesario para demostrar una diferencia significativa, alterna o grande y mientras más pequeña sea la diferencia, será necesario detectar su significancia.

    Veamos las limitaciones; en uno de los procedimientos que usualmente requiere un lapso de tiempo entre el pareo actual, el grado, el establecimiento de grupos y la conducta del resto del experimento; mientras más sea la espera, menos adecuado será el pareo debió la desconfianza en las puntuaciones de las pruebas. El segundo problema comprende el diseño del grupo de control de yugo; ya que no controla los efectos de diferencias individuales. Si un grupo grande de pares se usa y se le asignan de manera aleatoria a cada par, siendo consistente en el resultado a favor del grupo que demuestre el efecto real. Otro problema con el grupo de yugo control es el procedimiento que en la mayoría de los caso no permite e control sobre el numero y la distribución de eventos estimulantes. Yace aquí que solo por medio de uso de grandes grupos de pares puede, entonces la variable ser distribuida equitativamente sobre los valores. Otra de las limitaciones que Plutchik (1973) nos presenta, es el hecho de que mientras más cuidadoso y circunscrito sean los grupos apareados, menor serán los resultados generales del experimento. Este postulado se relaciona a dos puntos: 1. El apareamiento cuidadoso generalmente produce la perdida de sujetos; así lo ideal sería contrastar que en el diseño de los grupos aleatorios, debido a su muestreo de una entera población, se producirían resultados que tendrían una generalización mas abarcadora. 2. Si los sujetos se rechazan o no, el proceso de apareamiento producirá una perdida general,

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debido a que el apareamiento siempre se hace basándose en una variable especifica fuera de la escala de posibles valores. Luego será fácilmente determinar cuántos resultados aplicarán a otras clases de sujetos o diferentes niveles de equidad. A pesar de que el diseño de los grupos apareados sea más sensitivo a efectos más mínimos, sería menos capaz de de proveer la data que permitirá ampliar las generalizaciones para ser formadas. La mejor manera, según Plutchik (1973), de lidiar con dicho problema es hacer una serie de experimentos de tipo para métrico donde cada variable de interés se explore sistemáticamente; esto se conecta con los estudios de grupos de diseño aleatorios que no se deben limitar solo a las condiciones de la variable, pero al uso de muchos grupos apareados; cada uno expuesto a diferentes niveles de la variable independiente.

    En la investigación retrospectiva o post facto se encuentran varias similitudes relacionadas a los grupos de diseño de apareamiento, casi siempre usados en investigaciones clínicas, donde por ejemplo, se observa que las personas que desarrollan cáncer del pulmón fuman mas, quizá de 2 a tres cajetillas de cigarrillos diarias (Sociedad Americana del Cáncer, 2009). Este tipo de investigación comienza con la observación, luego de la observación se anota la existencia de un problema y se plantea una hipótesis. En cada caso clínico, la observación sugerirá una hipótesis sobre las posibles causas (Plutchik, 1973, p. 184). Plutchik nos pregunta, ¿Cómo se ha de probar la hipótesis? El problema no es simple, ya que el caso hipotetizado ha ocurrido en el pasado (por esa razón se le llama post facto) y el experimentador no tiene control directo sobre este, así que lo mejor que puede hacer es tratar de evaluar su presencia de alguna manera. El problema es la inversa de lo que usualmente ocurre en los casos de los experimentos de grupos apareados. En dicha situación, dos o más grupos se aparean con alguna variable, una se expone a un posible factor causal, luego ambos

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grupos se miden en alguna variable que se cree, será afectada por la variable independiente. Las pruebas estadísticas usadas se diseñan para decirnos si la diferencia real será aparente. El diseño de retrospectiva comienza cuando se asume que existe una verdadera diferencia entre dos grupos: un grupo tiene un problema (cáncer del pulmón) y otro grupo no lo tiene. El problema, se usa para justificar la idea de que una situación o variable en la vida pasada (post facto) del sujeto, o alguna característica en su personalidad (obsesiones, fobias o ansiedades) sea la causa de su diferencia al presente. ¿Qué conclusiones podemos sacar de la investigación retrospectiva ipso facto? Antes de alcanzar al conclusión se debe resolver varios problemas (Plutchik , 1973); en teoría, sería necesario sacar afuera todos los factores como agentes causales, antes de decidir los conflictos que por sí solos producen las causas. Los estudios de retrospectiva intentan crear un método discursivo desde el pasado (atrás) hacia el presente o el futuro (adelante); desde el efecto a la causa. Los problemas básicos contienen decisiones sobre lo que los grupos controles deberían de ser, su apareamiento y su nivel de constancia. Aunque se permanezca bajo las mejores condiciones, muchos factores posibles se dejan sin controlar para que sus conclusiones sean siempre tenues. Este método es útil cuando solo un número limitado de causas importantes se cree que existen y cuando estas causas se pueden evaluar de alguna manera.

    Veamos los diseños de contra balances que Plutchik (1973, p. 187) nos presenta. Este tipo de acercamiento se le conoce como el cruce, el bloque aleatorio o el diseño del cuadrado latino. La idea básica es que se le administrara pruebas un sujeto o grupo en una secuencia de condiciones, mientras que otros sujetos o grupos se les administra las pruebas en secuencias diferentes. En ambos casos los sujetos se les debe asignar de manera aleatoria a diferentes secuencias. En las ventajas y desventajas de los diseños de contra balances, vemos que una de las ventajas es que cada sujeto sirve a su control propio. La ejecución de la persona será en

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dos tareas, o en la misma tarea repetitivamente, de manera que parezca correlacionarse altamente el tamaño de los errores estandarizados en pruebas de significancia donde se reduce y a la vez es más fácil la detección de efectos más pequeños. El diseño es mas sensitivo que en los grupos de diseño aleatorio o hasta en grupos de diseños apareados. Los pretextos son innecesarios en la equidad de grupos, ya que la comparación básica de cada individuo consigo mismo. En adición el análisis estadístico permite los efectos de orden al igual que aquellos en los que la variable mayor será evaluada. Hasta donde se extienden las limitaciones del método dependerá en como el orden de las pruebas afecten los resultados y como una posición en la secuencia que afecte los resultados y como una posición en la secuencia que afecta, interactúa con la posición en su secuencia. Uno de los ejemplos lo es, si un efecto de larga duración se relaciona con el orden de pruebas, entonces tiende a incrementar grandemente la variabilidad de los resultados y a minimizar la sensibilidad de cualquier prueba de uso significante. La perdida de sensibilidad puede descuadrar cualquier ventaja ganada, al usar cada sujeto como su propio control. Los límites definitivos dentro de la habilidad de generalizar en sólo dos condiciones son comparados en experimentos ambivalentes, pero no es necesaria una falla del método (Plutchik, 1973, p. 190). Con el cuadrado latino vemos que se puede usar bajo cualquier tipo de condiciones.

    En el contrabalanceo con un solo grupo que Plutchik (1973, p. 192) nos presenta, nos dice que hay ciertas áreas dentro de la investigación psicológica donde los efectos de orden son relativamente negligentes. En situaciones en donde la tradición canónica psicológica desarrollada por siglos, la investigación conducida en grupos de sujetos pequeños se hace de manera intensiva, a veces miles de juicios son requeridos de un solo observador. La data, entonces se obtiene de los sujetos altamente practicados. Un resultado de esto es esencialmente la eliminación de la práctica de efectos. Con este tipo de sujeto será posible

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exponerle a las condiciones experimentales en cualquier orden y esperar que se obtengan diferentes resultados, debido a grandes diferencias en la variable experimental y no a los efectos de la práctica. Si A y B representan dos condiciones diferentes, donde la secuencia es ABBA, al analizar los resultados, las dos condiciones de A se combinan y las dos condiciones de B se combinan. A veces la secuencia de pruebas ABBA se usa en estudios donde la práctica del efecto definitiva existe, donde por ejemplo; se conoce que la segunda vez, la condición A se le presenta al sujeto que ejecutará mucho mejor que en el primer intento. Las condiciones A y la B se dividen en pequeñas unidades para que la secuencia se pueda repetir muchas veces. Asi, en lugar de hacer 100 intentos en la condición A primero y 100 en el segundo intento, estos 200 intentos o pruebas se pueden dividir en grupos de solo 10 intentos cada uno. Las ventajas y limitaciones según Plutchik (1973, p. 194), son las siguientes: el método de ABBA es útil en situaciones donde se desea usar un solo sujeto y compararlo con dos condiciones. Como cada sujeto es su propio control, se reduce la variabilidad del tipo, debido a las diferencias entre los sujetos, haciendo fácil la detección de diferencias significativas, a diferencia con el uso del método de grupos aleatorios. No es evidente la generalización de los resultados en un solo sujeto debido a que la meta de este tipo de investigación no es el estudio de las características de la persona “promedio”, sino las características de la visión o la audición (algún sentido específico) del observador altamente entrenado. Dicha diferencia de acercamiento permite al investigador ignorar los temas conectados al muestreo del sujeto. Un problema lo es el asumir que la practica o los efectos, fatiguen y sean pequeños y lineares, relativamente a los intentos y las exposiciones; sería necesario romper la secuencia en unidades más pequeñas y repetirlas muchas veces. Se debe conocer de antemano la práctica a ejecutarse, es por esta razón que los estudios que usan este método le dan a sus sujetos gran cantidad de práctica antes de recolectar la data; haciendo que

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sea negligente cualquier otro efecto debido a la práctica. El uso de sujetos altamente practicados crea problemas en ciertas situaciones. La dificultad seria que la ejecución de cada sujeto se encerraría a su ejecución máxima posible y cualquier variable que se le introduzca no mejorara la ejecución. El diseño del método revelara las variables que producirán minimizaciones en la ejecución, pero es menos probable que demuestre el efecto en factores incrementales.

    El concepto de la conducta de base es una de las ideas fundamentales presentadas por Sidman (1960) a través de Plutchik (1973, p. 195); donde existe varias situaciones experimentales donde el diseño de grupos elaborados y las estadísticas son irrelevantes o confusas en cuanto a sus propósitos básicos de investigación, donde se identifican las variables que afectan las conductas y se muestran los efectos que estas tienen. Se pueden encontrar casos en donde hay una agenda de reforzamiento, positivo o negativo, capaz de producir un nivel constante de respuestas. Una de las dificultades es que no siempre es posible establecer una base de grados constante en cuanto a la respuesta, en especial si la investigación se hace en seres humanos. La segunda dificultad, es que una buena porción de la conducta no es reversible, lo que significa que hay cambios en la línea de base que pueden darse debido a la historia de vida del individuo. Un tercer problema es que muchos investigadores no se interesan por la respuesta en cuanto a la cantidad de presiones que se hace en una barra en respuesta a las medidas, pero si les concierne otra clase de conductas.

    El problema con el tamaño de la muestra es una decisión mayor que los experimentadores deben considerar en cuanto al número de sujetos a utilizar. Plutchik (1973, p. 197) nos dice que los problemas no tienen respuestas simples, ya que cada solución dependerá en una gran variedad de factores que no se pueden especificar por adelantado. Hay tres tipos de

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consideraciones: 1. Las tradiciones que se desarrollan en el área de investigación. 2. El tipo de variabilidad en los resultados del cual se espera en las bases de experiencias previas. 3. El tipo de análisis estadísticos que se planifica. También hay tres puntos importantes en relación a las consideraciones estadísticas: 1. Si los grupos son de iguales tamaños sería más fácil encontrar una diferencia significativa, a diferencia de los que no son iguales en tamaño. 2. En los experimentos no existen aislamientos y se observan secuencias continuas interrelacionadas. Otro aspecto del problema es la referencia que se hace al concepto de significancia de correlación, donde la noción del mejoramiento de la predicción se describe con la expresión de que la proporción de la varianza en Y se contabiliza por X, el conocimiento de la variable independiente decrece la inseguridad del nivel de valor estimado de la Y- la variable dependiente. En dos tipos de experimentos aparecerá el mismo nivel de significancia asociado con diferentes estimado de mejoramiento en las predicciones. De esta manera Plutchik (1973, p. 200) sugiere el seguimiento de que los descubrimientos tengan significad e indiquen un alto grado de asociación para atar al curso de acción a un nivel de significancia por sí solo.

    En la sección de tradiciones y variabilidad se exhiben dos criterios para decidir en el número de sujetos la experiencia con la cantidad de variabilidad esperada de un tipo de sujeto o problema y las tradiciones que se han de desarrollar en el campo. Los dos criterios se relacionan debido a que las tradiciones se desarrollan gracias a las experiencias de cierto tipo en específico. En el rol de la experiencia se ilustran ejemplos concretos en los que implican que el investigador usara sus criterios en sus elecciones, basando consistencia y confiabilidad en sus resultados, de sujeto en sujeto y de experimento en experimento. En algunas áreas de la investigación la variabilidad es mas inherente que en otros casos, donde grandes cantidades de sujetos se deben utilizar. Cada experimento es parte de una secuencia de experimentos que

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se interrelacionan y no son a su vez entidades separadas. La reproducción de los resultados es una señal más convincente de confiabilidad en la data, que será más significante si se obtiene de un solo experimento. De modo que los estadísticos han desarrollado los diseños secuenciales en donde el número de sujetos a usarse no se especifica en el avance, pero depende en la naturaleza de los datos mientras se recolectan. Pluchik (1973, p. 202) no presenta ingeniosamente la sección titulada: Puede N=I? como punto final. La presentación de preguntas como: ¿puede un experimentador usar un solo sujeto y que este uso tenga un significado?, recibe la respuesta de Dukes (1965) presentada por Plutchik (1973). La respuesta es Sí. Los experimentos en un solo sujeto han tenido un rol muy significativo en la historia de la psicología, ya que han ocurrido en diferentes situaciones. Cabe mencionar que  los estudios básicos de memoria de Ebbinghaus en 1885 se ejecutaron con un solo sujeto, él mismo; sus métodos y descubrimientos han influenciado en curso de la investigación en esta área hasta el tiempo presente. Los famosos estudios de miedo condicionado, de Watson en 1920, también se condujeron en un solo sujeto, un niño. En 1930 los Kelloggs criaron un chimpancé junto a su hijo como si fuera suyo, proveyendo así, discernimientos importantes en lo que respecta a la relación de naturaleza versus nurturamiento.  Puede darse la ocurrencia de un fenómeno en raras ocasiones que amerite ser estudiado de manera significativa, de modo que el caso singular a veces revelara información de importancia fundamental. Existen cuatro tipos de estudios importantes que se conducen con un solo sujeto, estos son: 1. Estudio psicofísico- donde la variabilidad del intersujeto se encuentra a un nivel bajo, 2. El estudio de eventos raros, tales como una persona que tenga insensibilidad congénita al dolor, 3. El estudio de los casos negativos que demuestran que una asumida relación universal no es soportable y 4. El desarrollo de nuevos acercamientos al problema. De modo que estudios en casos de un solo sujeto son de gran importancia.

 

Referencias

Plutchik, R. (1973) Robert Plutchik foundations of experimental research. New York, New       York.: Hunter College.