Métodos de la Psicología Diferencial - Psicologia Online

Métodos de la Psicología Diferencial

METODOLOGIA CARACTERISTICA DE LA PSICOLOGIA DIFERENCIAL

El Método Científico Natural aplicado a la Psicología

El MCN (Método Científico Natural) a la Psic. Diferencial viene determinado por la voluntad del estudio positivo y empírico de la variabilidad del comportamiento humano.

Implica una estrategia que tiene 2 limitaciones y características básicas:

  1. Trabajar con categorías no observables (rasgos, estados, etc.) que son las responsables de las diferencias.
  2. Introducir al sujeto en los procedimientos de investigación con las consecuencias que esto plantea.
El MCN se adoptó muy pronto en el desarrollo científico de la Psicología en sus dos tradiciones :
  • en la tradición empirista : método analítico-inductivo, p.e.j.: el funcionalismo de Woodworth y el conductismo de Skinner.
  • en la tradición racionalista: método hipotético-deductivo, p.ej.: Hull y la Gestalt.
En la actualidad se aboga por una integración de ambos en un nuevo método mixto llamado:

INDUCTIVO-HIPOTETICO-DEDUCTIVO (IHD)

propuesto por Cattel.

El proceso de investigación científica en Psicología se compone de 3 fases:
  1. Descubrimiento de los fenómenos (hechos) y su comprobación empírica (Inducción)
  2. Abstracción , clasificación y/o categorización de las generalizaciones empíricas (hipótesis).
  3. Interpretación de los hechos mediante la formación de una teoría (o modelo teórico) (Deducción)
Los procedimientos en este enfoque (IHD) de Catell van desde el uso de técnicas correlacionales o de Análisis Factorial (AF) en una primera etapa de descubrimiento de un hecho, hasta las diferentes técnicas que se utilizan normalmente en psicología.

El AF juega un papel específico en la labor inductiva y el AF exploratorio puede utilizarse también con propósitos confirmatorios si utilizamos variables criterio para ello.

En el IHD coexisten sobre todo dos tradiciones que representan dos formas de entender la investigación en psicología:
  • La CORRELACIONAL
  • LA EXPERIMENTAL
si bien, algunos autores (Cronbach, Eysenck) consideran esta división un error.

METODOS EXPERIMENTALES (E-R) vs. METODOS CORRELACIONALES (R-R)

Métodos Correlacionales (R-R):
  • Propio de la Psicología Diferencial
  • Sigue el principio de correlación (R-R)
  • Tiene su origen en los trabajos de Galton y Spearman interesados en conocer la causa de las diferencias entre los organismos.
  • Las técnicas de correlación, regresión y AF permitió inferir las dimensiones comunes que justificaban las diferencias individuales.
  • Las medidas se obtienen en contexto natural mediante observación
  • Naturaleza no manipulativa y multivariada
  • Basada en el estudio de la covariación de las respuestas para descubrir la estructura de la conducta
  • Este enfoque da origen a la Psicología Diferencial.
Características de la Ps. Diferencial:
  • pretende comprender las diferencias individuales que son susceptibles de influir en el comportamiento de un sujeto, en una o varias situaciones.
  • la base de cuantificación y análisis de los resultados es la correlación (AF).
  • es de inspiración racionalista
  • busca realizar inferencias sobre los procesos internos del organismo
  • ha cometido el “error estructural” que consiste en suponer que la conducta (estructura univariante del comportamiento) corresponde a la forma o estructura de los procesos que provocan ese comportamiento.
  • Las variables diferenciales obtienen sus significado de las operaciones psicométricas de medida y son variables, puesto que los sujetos puntúan de forma diferente en las dimensiones evaluadas.
Métodos Experimentales (E-R):
  • Sigue el principio de causalidad (teorías E-R) propia de la Psicología General-Experimental.
  • Enfoque iniciado por Wundt y Paulov con la aplicación de los métodos de la fisiología experimental al estudio de las actividades psíquicas.
  • Planteamiento de naturaleza experimental, molecular, preoucupado por estudiar aisladamente ciertos fenómenos con independencia del organismo que los produzca.
  • Es de naturaleza bivariada.
  • Obtiene los efectos que quiere estudiar mediante la manipulación de las variables exógenas en el contexto del laboratorio.
  • Objetivo: compresión de los fenómenos estudiados basándose en la causalidad provocada experimentalmente bajo el control del experimentador.
  • Utiliza la estadística inferencial siguiendo el modelo del AVAR.
  • Da origen a la Psicología Experimental
Características de la Psicología Experimental:
  • quiere descubrir las leyes generales objetivas que describen las funciones R=f(E) mediante la manipulación de variables independientes objetivas, o sea, componentes situacionales susceptibles de influir en el comportamiento de los individuos.
  • las variables experimentales están definidas en términos de las operaciones que hay que realizar para modificarlas y son variables porque las condiciones experimentales son distintas.
LA CAUSALIDAD Y EL ESTUDIO DE LAS DIFERENCIAS INDIVIDUALES
  • Ninguno de los dos métodos explican las causas de las diferencias entre individuos, ni pueden tampoco sacarse conclusiones sobre las causas partiendo de los resultados de los análisis estadísticos.
  • La causalidad nunca se deriva de un índice estadístico “per se” sino de un conjunto de restricciones metodológicas en las cuales la selección de la muestra, la organización del diseño, la adecuada interpretación de los resultados, etc,, son elementos que garantizan que las relaciones entre causa y efecto sean unidireccionales, secuenciales y funcionales a la vez.
  • Hay que diferenciar entre una observación y una inferencia:
    • Observación: acto de registrar un acontecimiento público mediante los órganos de los sentidos.
    • Inferencia: a partir de ciertos elementos observados, extraemos conclusiones acerca del significado de lo observado.
  • Los datos científicos sólo nos permiten decir, estrictamente, que existe una asociaciones de fenómenos. Accionamos un mecanismo y sucede un fenómeno: cuando esto ocurre decimos que dos sucesos covarían o están correlacionados.
  • Podemos observar la correlación, no la causación.
DE LA OBSERVACION A LA MEDIDA DE LAS DIFERENCIAS INDIVIDUALES EN LA CONDUCTA

LA OBJETIVIDAD DE LAS OBSERVACIONES

La CONDUCTA es el fenómeno observable que nos permite inferir la existencia de variabilidad individual en las capacidades psicológicas.

Para poder estudiarla científicamente la podemos dividir en segmentos identificables por parámetros espacio-temporales: caminar, abrazar, etc.

La conducta puede observarse en un medio natural o en condiciones más controladas (experimentos o cuasi-experimentos) en cuyo caso podemos encontrar dos tipos de fenómenos:
  • los manipulables: en este caso podemos observar la conducta en el contexto del laboratorio y mediante experimentos.
  • los no manipulables: mediante test psicológicos.
Nos interesa el estudio de la conducta en tanto es un indicador de los procesos psicológicos que la sustentan y en la media que estos indicadores sean adecuados para los procesos psicológicos a estudiar diremos que estamos ante indicadores válidos.

Los datos procedentes de la observación deben cumplir tres condiciones mínimas:

1.- Ser objetivos: lo son sin son independientes del observador. El grado de objetividad puede evaluarse mediante índices cuantitativos como la correlación interobservadores o los coeficientes de contingencias. Hay 3 tipos de objetividad:
  1. la objetividad en el registro: afectada por influencias del observador en los sujetos y otros fenómenos.
  2. la objetividad en la evaluación: al realizar la estimación de un fenómeno no se aplica adecuadamente las reglas de la medición.
  3. la objetividad de interpretación: proceso por el cual se toman decisiones a partir de datos distintos.
En Ps. Diferencial los datos más frecuentes proceden de procedimientos tales como test o sistemas de registro tales como cronómetros, etc.) y por tanto están afectados por la objetividad en la evaluación y en el rendimiento, más que por la objetividad en la interpretación.

2- Ser fiables: se trata de la precisión, homogeneidad y estabilidad de la medida. Se cuantifica mediante los coeficientes de fiabilidad que son derivados de las correlaciones entre los valores de dos pruebas independientes pero realizadas en condiciones iguales, con el mismo test y la misma muestra de sujetos.

3.- Ser válidos: adecuación de los datos observados con el fenómeno que los produce; el “grado con el que test mide lo que pretende medir”.
Hay validez de contenido, aparente, concurrente, etc. Puede evaluarse mediante procedimientos psicométricos.

En Psicología Diferencial nos interesamos por todas aquellas conductas cuya variación, en condiciones naturales o controladas, reflejan los efectos de las dimensiones o variables de la persona.

Si, además, queremos conocer la existencia de diferencias individuales en determinados procesos psicológicos, entonces habrán que registrar la conducta de dichas personas y comparar estos registros.

Las personas se caracterizan por poseer unos atributos que son comunes a todas ellas, pero que están distribuidos de tal forma que cada persona dispone de ellos en diferente grado. La mejor manera de poder comparar estas diferencias es mediante la medición de los mismos.

¿ Qué tipo de fenómenos medimos ?

Medimos las dimensiones propias de los rasgos del sujeto mediante instrumentos (tests) y escalas de medida de diverso tipo.

Una vez registrada la conducta y medidas sus propiedades empieza el análisis de las dimensiones que justifican la variabilidad de los datos estudiados.

Pero, hasta aquí, sólo hemos medido la variabilidad de una determinada conducta en un grupo de sujetos. La Psicología Diferencial se pregunta ¿ De qué depende esta variabilidad?

Mediante dos métodos estadísticos podemos analizar los datos obtenidos:
  1. AVAR: para el análisis y comparación (para saber si los datos son distintos y si esta diferencia es significativa.
  2. Análisis de Correlaciones: para conocer las relaciones mutuas entre las variables que determinan los datos.
A partir de esta forma de análisis se han desarrollado dos técnicas:
  1. la correlación (regresión)
  2. el AF
ambas nos permiten:
  • describir las relaciones entre dimensiones
  • identificar factores latentes que provocan las relaciones que muestran las correlaciones.
A partir de aquí, lo que queda es dotar de significación psicológica a los factores matemáticos obtenidos.

MEDICION Y ESCALAS EN PSICOLOGIA

Lo que se mide no es el organismo en si, sino un atributo relacionado con él; es decir, la medida se refiere a los referentes empíricos y en ellos encuentra su sentido. Los referentes empíricos son atributos, no objetos, que se supone que existe y/o que afecta a los fenómenos que estamos estudiando.

Hay 4 tipos de escala de medida:
  • NOMINAL
  • ORDINAL
  • INTERVALO
  • RAZON

EscalaCaracterísticasEjemplo
NOMINALSe clasifican los objetos y las clases se numeran. Sólo podemos decir que son diferentes cosas, no en cuánto lo son.Origen racial
Color de ojos
Sexo
ORDINALLos tamaños relativos de los números asignados a los objetos reflejan las cuantías de los atributos que los objetos poseen. Unas diferencias idénticas en las cuantías de los atributos.Notas escolares
Rangos militares
INTERVALOExiste una unidad de medida que permite que los objetos no sólo sean ordenados, sino también asignados a ciertos números, de tal modo, que unas diferencias iguales entre los números asignados a esos objetos, reflejen diferencias idénticas en las cuantías de los atributos que se han medido.Temperatura
Hora del día
RAZÓNLos números asignados a los objetos, tienen todas las propiedades de la escala de intervalo, y además, contamos con un punto cero de la escala. Una puntuación de cero indica la ausencia de la propiedad que se mide.Altura
Peso
Tiempo
Velocidad

Técnicas de recogida de datos experimental vs. natural

Experimental:
  • las circunstancias donde se sitúan los individuos para emitir sus respuestas se organizan de tal modo que el experimentador pueda ordenar los acontecimientos (intervenciones) para que actúen de un modo determinado sobre el sujeto y evoque en él los comportamientos observables, que serán la base de los datos a analizar.
  • la finalidad de este análisis es saber si el tratamiento suministrado tiene efectos significativos sobre la conducta registrada.
Natural:
  • se estudian las relaciones entre las variables sin manipulación directa. Los datos recogidos y analizados representan las relaciones tal y como se dan en la naturaleza.
  • los datos se analizar a fin de obtener diferentes variables (antecedentes y consecuentes), y detectar relaciones tal y como se dan en la naturaleza.
Los test psicológicos: definición, tipos y propiedades
  • Un test psicológico es un procedimiento sistemático para observar y describir la conducta con la ayuda de escalas numéricas.
  • Es un instrumento objetivo y tipificado en su aplicación, corrección e interpretación que compara la conducta de dos o más personas.
  • Hay que diferenciar entre test psicológico (instrumento de evaluación) y técnicas o procedimientos de evaluación: puede haber técnicas de evaluación objetivas p.ej.: EEG pero no son test psicológicos en tanto no existen puntuaciones susceptibles de situar en un grupo de referencia.
  • Los test pueden constar de una o varias pruebas que se denominan subtests o batería de tests.
  • Depende del procedimiento que se requiera y de la naturaleza del material utilizado hace que tomen distintas denominaciones: “ Test de lápiz y papel”, “Test oral”, etc.
  • Casi todos los test reflejan medidas de rendimiento (ejecución) de una o varias conductas, aunque suele atribuirse el término “test de rendimiento” a pruebas que evalúan o miden respuestas de tipo físico (fuerza manual, etc.)
  • Los test deben cumplir los criterios de fiabilidad y validez.
  • La “testología” es una disciplina de la Psicología aplicada, que se basa en el concepto de rasgo, entendido como patrón de conductas y foco de covariación, que subyace a la variabilidad comportamental.
  • Los test se ocupan de elementos (rasgos) comunes a todas las personas, olvidando lo específico de cada uno.
LA DISTRIBUCION DE LA VARIABILIDAD INDIVIDUAL

Variación continua y discreta.

Las variables, en Ps. Diferencial, son propiedades de los individuos en las cuales éstos muestran diferencias verificables.

Estas propiedades (rasgos de personalidad, capacidades mentales, etc.) pueden ser discretas o continuas:
  • Discretas: poseen una serie de valores numéricos fijos y no pueden tomarse valores intermedios. P.Ej.:; el nº de hijos de una familia, el sexo de un individuo, etc.
  • Continuas: pueden alcanzar un nº infinito de valores intermedios entre dos puntos fijos cualesquiera. P.Ej: el tiempo de reacción.
Esta distinción entre variables discretas y continuas tiene dos consecuencias:
  1. su diferente manejo estadístico
  2. identifican fenómenos que se distribuyen de forma continua o no-continua. Ej.: la medida psicométrica de inteligencia se considera continua porque el fenómeno de la distribución natural de la inteligencia lo es, pero la clasificación de los sujetos en tres categorías ( débiles mentales, normales y genios) es una categorización de naturaleza discreta.
Distribución normal y variabilidad

El estudio de la variabilidad en estadística se basa el conocimiento de las DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS: si tenemos la medida de un rasgo de personalidad de un individuo y tenemos un baremo de distribución de este rasgo en un grupo extenso de sujetos, entonces, podremos comparar la medida del individuo con los resultados generales baremados y conocer la posición del sujeto en el grupo.

Si tenemos un gran nº de datos:
  1. contaremos las frecuencias de ocurrencia de cada medida
  2. ordenaremos dicho conteo de forma gráfica, por ejemplo, mediante un HISTOGRAMA o por medio de ESTADISTICOS (parámetros) que facilitan la labor.
Los ESTADISTICOS son de dos tipos:
  1. De tendencia central: media, moda y mediana; representan a todos los números o medidas de un grupo de observaciones.
  2. De dispersión: rango, desviación típica y varianza; informan sobre la homogeneidad o heterogeneidad de los grupos de datos.
Rango: nos da la distancia máxima entre los valores máximo y mínimo de la escala.

Desviación estándar: unos permite apreciar una medida de las diferencias individuales, dentro un grupo de sujetos y un conjunto de observaciones.
Su cálculo tiene en cuenta cuántas medias se incluyen y cuantas se desvían de la media, resumiéndose en un solo número que nos indica el grado de variablidad de una distribución.
  • Para contar las frecuencias y tabular los resultados, debemos asignar las medidas reales obtenidas a los intervalos en función de su magnitud: el resultado es una distribución de frecuencias.
  • La mayoría de los rasgos psicológicos se distribuyen de forma que se ajustan a la distribución normal, cuando son evaluados en un gran nº de sujetos.
Se considera que la DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS que sigue la ley de “normalidad estadística” es el resultado de la acción del azar y por ello, el resultado está determinado por un gran nº de factores independientes, cuya influencia no ha sido analizada o es imposible de resolver.

La distribución normal, representa un modelo matemático para la verificación de las variables continuas y de sus distribuciones de frecuencias, y es un modelo adecuado para la mayoría de las características de la Ps. Diferencial.

¿ Qué condiciones afectan a la forma de una distribución ?

La variación de una curva respecto de la “normalidad matemática” puede observarse de acuerdo a dos índices (estadísticos):
  • SESGO: desviación de la normalidad. La cúspide (moda) está desplazada hacia la derecha (sesgo positivo ) o hacia la izquierda (sesgo negativo) desde el centro (media), así que los valores más frecuentes no son los valores promedios de la población. Tiene valor cero en la distribución normal.
  • CURTOSIS: grado de aplanamiento de la campana. Un fenómeno más variable que el normal e muestra como una curva aplanada, mientras que un fenómeno más homogéneo se observa en un mayor apuntamiento de la curva. Tiene valor cero en la distribución normal
Las curvas, según este índice, pueden ser:
  • Platocúrticas: aplanadas
  • Mesocúrticas: normales
  • Leptocúrticas: apuntadas
DISTRIBUCIONES BIMODALES o MULTIMODALES: cuando las curvas poseen más de un apuntamiento porque los datos se concentran en torno a más de un valor central.

Varianza, covarianza y correlación

VARIANZA: Indice de dispersión que refleja la magnitud de la variabilidad de una variables.
  • Representa la dispersión de las medidas registradas en una muestra de datos de una variable determinada.
  • Es un índice esencial para el estudio de las diferencias individuales.
  • Cuando queremos usarla como estadístico descriptivo y comparativo se utiliza la Desviación típica o estándar ya que el valor de la Varianza depende de las magnitudes de las escalas de medida.
  • La varianza de una variable está explicada por otra en la medida en que esta variables covarían o están correlacionadas.
  • Tiene la propiedad de la ADITIVIDAD: si una distribución depende del efecto combinado de dos o más variables, la varianza total de la distribución es la suma de la varianza aportada por todas las variables implicadas. La Psicología Diferencial utiliza esta propiedad para invertirla, es decir, descomponer la varianza de una características en sus componentes básicos.
COVARIANZA: varianza compartida entre dos variables. Es el promedio del producto cruzado de dos conjuntos de desviaciones.
  • la medida de la covarianza depende de la magnitudes de la escala de medida de las variables, y cuando está estandarizada su valor corresponde a la de la correlación (oscilando entre –1 y +1).
CORRELACION: Es la covarianza estandarizada y dividida por las respectivas desviaciones estándar de ambas variables (Coeficiente de Correlación de Pearson).
  • Indica el grado de asociación entre dos variables.
  • Ideado por Galton y desarrollado por Pearson (padre de la estadística).
  • Se representa por un “r”.
  • El más frecuente es el Coeficiente de Correlación producto-momento de Pearson.
  • El conjunto de todas las correlaciones posibles entre un grupo de variables, cogidas dos a dos, es una matriz de correlaciones: una tabla de doble entrada donde figuran todas las correlaciones de las variables estudiadas.
  • Oscila entre –1 y +1.
  • Su representación gráfica, que tiene forma de nube de puntos, nos refleja ya el tipo de asociación entre variables:
  • nube de puntos circular: no hay correlación, valor 0.
  • nube de puntos elíptica: valores cercanos a 1, luego las variables están asociadas. Si la elipse se dirige a la derecha: la correlación es positiva, si a la izquierda, negativa.
Hay tres formas de interpretar este índice:
  1. la correlación puede ser reflejo de una asociación azarosa, casual.
  2. que una de las dos variables sea la causa de la otra.
  3. que exista una variable latente que afecta a las variables correlacionadas (patentes u observadas). Este es el fundamento del Análisis Factorial.
COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN

Si representamos la varianza como un área que contiene un nº determinado de elementos (N), la varianza de la variable X contiene Nx + Nc elementos. Y la vairanza de la variable Y contiene Ny + Nc elementos; la correlación entre X e Y corresponde al área total de solapamiento de áreas que es la varianza o número de elementos Nc que tienen en común X e Y.
Luego, la correlación es la proporción de varianza compartida entre dos variables X e Y : COEFICIENTE DE DETERMINACION.

Dos variables que no tengan ninguna conexión causal entre ellas, pueden estar altamente relacionadas como consecuencia de que ambas están correlacionadas (casualmente o no) con una tercera variable.

Luego, para establecer la causalidad entre dos variables, se necesita más información que la que nos aporta la correlación:
  • la relación antecedente-conscecuente
  • la relación de temporalidad (antes-después)
Incrementan la existencia de dicha causalidad .

Las correlaciones que se obtienen a partir de medidas realizadas sobre observaciones de la conducta de los individuos, no son verdades absolutas ya que tienen limitaciones producidas por su forma de obtenerlas.

El valor de la magnitud de rxy, puede estar afectado por:
  • la representatividad de la muestra respecto de la población.
  • la restricción del rango de ambas variables reduce el valor de la correlación.
  • la fiabilidad de la medida (entendida como la correlación de un test consigo mismo) afecta también a la correlación. Si queremos conocer la correlación entre dos medidas, que no son muy fiables, hay que corregir el valor de la correlación obtenido en función de la fiabilidad de ambos test. La fórmula propuesta para esta corrección es: f = rxy/(rxx • ryy)1/2.
Variables latentes: son variables intermediarias en los hechos observados que se reflejan empíricamente en los índices de correlación.

Las conductas de un individuo están determinadas por las relaciones múltiples entre los factores situacionales y las disposiciones del individuo.

Estas disposiciones se comportan metodológicamente como variables latentes, y pueden identificarse a través de las técnicas estadísticas, de entre las que el AF es la más destacada.

La Ps. Diferencial utiliza 3 tipos de Variables:
  1. Las variables antecedentes: fenómenos situacionales o tests.
  2. Las variables consecuentes: medidas de ejecución o estilo de conducta
  3. Las variables latentes: rasgos o capacidades.
DISEÑO DE ANALISIS DE DATOS UNI Y BIVARIADO

Cuando el objetivo es conocer la distribución y/o variabilidad de una determinada característica en una población, nos basta con el uso de la estadística descriptiva, realizando un análisis de datos UNIVARIADO.

Cuando además nos interesa la relación entre diversas características, se realiza un análisis de datos MULTIVARIADO.

Cualquier variación de un fenómeno puede deberse a dos tipos de efectos:
  • Azarosos
  • Sistemáticos
En Ps. Diferencial sólo nos interesa la variabilidad de la conducta producida por procesos que tienen efectos sistemáticos.

Las causas que producen esta variabilidad sistemática son de tres tipos:
  1. Variables del individuo (la persona)
  2. Variables estimulares (situación)
  3. Variables temporales (ocasión).
A estas causas se les llama FUENTES DE VARIACION, ya que son las que producen la variación del comportamiento.

Las medidas que se obtienen de la conducta SIEMPRE son un compromiso de los efectos combinados de las tres fuentes de varianza. La pregunta suele ser ¿ cuál de ellas es la más importante ?

La Matriz básica de datos (Data Box) de R.B. Cattell.

Las primeras aportaciones metodológicas a la Psicología de las diferencias individuales, se deben a Stern que distinguió entre:
  • el estudio de la variación: para cuando se quería estudiar las variaciones interindividuales de un rasgo.
  • el estudio de la correlación: para cuando se quería estudiar las variaciones interindividuales de más de un rasgo y ver si guardan algún tipo de relación.
  • la psicografía: para estudiar la variabilidad intraindividual de una característica, son los llamados perfiles psicológicos.
  • el examen comparativo: para estudiar la variabilidad intraindividual de muchas características.
En este enfoque de Stern, sólo se contemplan como fuentes de variación al sujeto y a la situación, pero no al tiempo.

Fue Catell quién introdujo la dimensión temporal en su “Data Box” o “cubo de datos”:
  • en el esquema original de relaciones entre variables se representa como un cubo en el que cada eje representa una fuente de variacion: Personas, Ocasiones y Variables (situaciones), mostrando los planos del cubo, las posibles relaciones dos a dos, de las fuentes de variación bivariadas.
Catell utilizó la tabla para especificar 6 técnicas correlacionales que pueden usarse a partir de la matriz general de covariación.