Métodos de investigación cuantitativa. Episodio 0

  • Jaume Vives Brosa

    Doctor en Psicología. Profesor lector del Área de Metodología de las Ciencias del Comportamiento de la Universidad Autónoma de Barcelona.

  • Mariona Portell Vidal

    Doctora en Psicología. Profesora titular del Área de Metodología de las Ciencias del Comportamiento de la Universidad Autónoma de Barcelona.

  • Mercè Boixadós Anglès

    Doctora en Psicología. Directora del programa de Estudios de Psicología y Ciencias de la Educación de la Universitat Oberta de Catalunya.

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Introducción

Este módulo pretende ayudar al estudiante de grado de Psicología a alcanzar las competencias de la asignatura de Métodos de investigación cuantitativa. Está escrito partiendo del supuesto de que el estudiante ya conoce los conceptos básicos asociados a la asignatura Introducción a los métodos de investigación en psicología. Aun así, hemos dedicado el apartado 1 a revisar aquellos conceptos básicos sin los cuales difícilmente se pueden entender bien los métodos de investigación cuantitativa que trabajaréis en esta asignatura.
El objetivo del apartado 2 es aclarar, ya sea sintetizando, ejemplarizando o ampliando, aquellos conceptos de métodos de investigación que son más importantes o bien que generan más confusión. La selección de los contenidos de este apartado es fruto de los años de experiencia de los autores en la docencia de métodos de investigación, una experiencia que ponemos a vuestra disposición con la esperanza de que os será útil.
Una de las competencias que consideramos más importantes es la de "leer de forma crítica la bibliografía científica". Es una competencia que no sólo tendría que ser una de vuestras tareas más habituales cuando seáis psicólogos, sino que la ejercitaréis en muchas asignaturas de vuestros estudios. Dado que en psicología la mayor parte de la bibliografía está escrita en inglés, leer de forma crítica documentos científicos está íntimamente ligado a otra competencia, que es "utilizar documentos, textos y publicaciones en una tercera lengua (el inglés)". Por este motivo, hemos dedicado el apartado 3 y el anexo 1 a abordar conjuntamente estas dos competencias, es decir: leer de forma crítica la bibliografía científica escrita en lengua inglesa. Y lo hemos querido hacer de una forma práctica: revisando los conceptos metodológicos más importantes a través de un informe científico en inglés, vinculando los términos con el glosario de términos metodológicos en inglés (disponible en el anexo 1) y dándoos elementos para la reflexión crítica. De hecho, desde el apartado 2 ya os vamos introduciendo en la terminología inglesa de métodos de investigación. Con este objetivo, mediante notas al margen indicaremos la traducción inglesa de los términos más importantes. Os recomendamos que cada vez que encontréis estas marcas, consultéis la definición del término en el glosario disponible en el anexo 1.
Finalmente, os hacemos una recomendación sobre el orden con el que tendríais que usar este documento. En primer lugar, leed con atención el apartado 1 con el fin de volver a situar en vuestra memoria de trabajo los conceptos básicos de los métodos de investigación. A continuación, haced una primera lectura del apartado 2 antes de leer el resto de materiales de la asignatura, lo que os permitirá tener un primer contacto con los contenidos que después trabajaréis con más profundidad. Después, trabajad todos los módulos tal como os indica el plan docente de la asignatura. En esta fase, recordad que tenéis el anexo 2 dedicado a la citación y la referencia bibliográfica que viene a complementar la información que tenéis en los módulos sobre informes científicos. Acordaos también de ir consultando en todo momento el glosario (en el anexo 1). Una vez trabajados todos los módulos, os recomendamos que volváis al apartado 2 de este documento y que sigáis con el apartado 3 para hacer una lectura bien atenta.

1.La investigación cuantitativa

En los estudios de Psicología de la UOC, los contenidos de métodos de investigación se organizan en dos grandes bloques: los métodos cuantitativos y los cualitativos. Como ya sabéis, esta asignatura se centra en los métodos de investigación cuantitativa. Para el análisis de este tipo de investigaciones os será muy útil el esquema de la figura 1. Esta figura destaca que la investigación científica es un proceso circular que se inicia a partir de un marco teórico que está, precisamente, donde también se integran las conclusiones extraídas a partir de los resultados de la investigación. Por lo tanto, tal como habéis visto en la asignatura Introducción a los métodos de investigación en psicología, se trata de un proceso iterativo que otorga a la teoría el papel de ser tanto la generadora de nuevos problemas de investigación como el elemento aglutinador que permite que el conocimiento sea acumulativo.
Esquema
Figura 1. El proceso de investigación en los métodos cuantitativos
La investigación cuantitativa se centra habitualmente en el contraste de hipótesis, que deriva de un problema de investigación que surge cuando la teoría de partida no es capaz de ofrecer una explicación completa de un determinado fenómeno (nivel teórico).
Una vez operacionalizada la hipótesis, hay que diseñar un plan de investigación (nivel metodológico) con el fin de obtener los datos que permitan contrastar la hipótesis de partida. Uno de los elementos más importantes de este nivel es la elección de la metodología que se utilizará y, especialmente, el diseño concreto que se ejecutará para obtener los datos. En este nivel metodológico es donde se centra el grueso principal de la asignatura.
Una vez obtenidos los datos y elaborados (nivel estadístico), hay que analizarlos aplicando los modelos estadísticos más adecuados para comprobar si la hipótesis de partida es estadísticamente verosímil. Los conceptos y procedimientos propios de esta fase del proceso de investigación son el principal objeto de estudio de la asignatura Técnicas de análisis de datos cuantitativos.
Finalmente, y para que el conocimiento obtenido en la investigación sea acumulativo, hace falta comunicarlo a la comunidad científica (nivel expositivo). El protocolo de comunicación utilizado para hacer pública la investigación es el informe científico que, en psicología, se basa en la normativa de la APA (American Psychological Association). Este documento puede aportar nueva información que, una vez incorporada al marco teórico de partida, puede ser generadora de nuevos problemas que inicien otra iteración en el proceso de investigación.

1.1.Conceptos básicos de la investigación cuantitativa

1.1.1.Las hipótesis
Habitualmente, existe una fuerte vinculación entre teoría y proceso de investigación, especialmente en sus estadios inicial y final. En cuanto al estadio inicial, cuando de la teoría no se puede deducir suficiente información para describir, predecir o explicar un fenómeno de forma coherente aparece un candidato a problema de investigación. Este problema, adecuadamente operacionalizado, se convertirá en una hipótesis (1) , si se dispone de suficiente información para proponer una explicación tentativa al problema o bien, en caso contrario, se formulará un objetivo de cariz exploratorio.
En la investigación cuantitativa lo más frecuente es utilizar el método hipotético-deductivo, que consiste en combinar los métodos deductivo e inductivo. El proceso de investigación empieza deduciendo consecuencias contrastables a partir de una teoría y estas consecuencias se convierten en hipótesis o bien en objetivos de investigación. Una vez diseñado y ejecutado el plan de investigación, se obtienen los datos y, por un proceso de inducción, se generalizan y se comparan con la teoría de partida. Si los datos no son compatibles con la teoría, habrá que plantear modificaciones en ésta o bien plantear una nueva. Una vez finalizado este proceso inductivo, podemos volver a empezar la rueda: deducimos nuevas consecuencias, etc.
Para que se puedan considerar científicas, las hipótesis tienen que poder ser sometidas a prueba y, para que esto sea posible, hace falta que los términos que incluyan estén definidos de tal forma que se puedan medir, hecho que está directamente relacionado con la operacionalización de variables, que se trata en el subapartado siguiente. Así, por ejemplo, no podemos poner a prueba una hipótesis que incluya la variable depresión si no se indica en el informe científico qué se entiende por depresión (por ejemplo, los criterios diagnósticos del DSM-IV-TR —American Psychiatric Association, 2000— se pueden considerar una definición operacional de depresión) y cómo se medirá (habitualmente, con la puntuación obtenida a través de un cuestionario diseñado para medir la depresión).
Si bien las hipótesis se pueden clasificar en función de diversos criterios, hay uno que cabe destacar por las implicaciones que tiene en el diseño. Se trata del criterio de direccionalidad, según el cual tenemos hipótesis unidireccionales y bidireccionales.
a) El caso de las hipótesis unidireccionales se caracteriza por una relación asimétrica entre las variables objeto de estudio: la hipótesis identifica al menos una variable como causa (la variable independiente (2) , VI) del fenómeno que se quiere explicar (variable dependiente (3) , VD), de tal forma que se hipotetiza una relación de una sola dirección que va de la primera (VI) a la segunda (VD).
b) En cambio, en las hipótesis bidireccionales las variables objeto de estudio tienen una relación simétrica en la que no se diferencia entre VI y VD, sino entre diversas variables (V1, V2, etc.) que tienen el mismo estatus y que se prevé que estén relacionadas entre sí.
Una hipótesis unidireccional es aquella en la que se espera que haya una relación causa-efecto entre al menos dos variables, VI y VD, que tienen un papel diferenciado, que es, respectivamente el de causa y el de efecto. Para poner a prueba estas hipótesis se necesitan diseños que aporten ciertas garantías de que son las VI, y no otras variables, las responsables de las variaciones en la VD.
En las hipótesis bidireccionales se espera que dos (o más) variables, a las cuales no se otorga el rol de causa o de consecuencia, covaríen, es decir, que cuando varía el valor de una también varíe el valor de la otra.
La hipótesis "Las estrategias de aprendizaje activo mejoran el recuerdo a largo plazo" establece una relación unidireccional entre el tipo de estrategia de aprendizaje (VI) y el recuerdo a largo plazo (VD).
La hipótesis "Hay relación entre la ansiedad y los resultados de los exámenes finales" es de tipo bidireccional. Hay dos variables, ansiedad y resultados de los exámenes, que se cree que están relacionadas entre sí, si bien no se especifica que ninguna de ellas sea la causa de la otra.
1.1.2.Las variables
Aparte de indicar la presencia/ausencia de direccionalidad, las hipótesis informan sobre otros elementos primordiales en una investigación: nos indican cuáles son las variables objeto de estudio.
Imaginemos la siguiente hipótesis: "Las personas físicamente atractivas son percibidas por los demás como más inteligentes que las no atractivas". En esta hipótesis detectamos dos variables objeto de estudio: el atractivo de una persona y la inteligencia percibida. Sin embargo, ¿qué es la inteligencia percibida? En primer lugar, es un tipo de variable muy frecuente en psicología que se caracteriza por no ser observable de forma directa. Es decir, es un constructo (4) . Si el constructo no es directamente observable, hay que utilizar alguna estrategia que nos permita observarlo indirectamente y se lleva a cabo a través de indicadores. Si quisiéramos estudiar la inteligencia, utilizaríamos como indicadores las puntuaciones proporcionadas por algún test de inteligencia. En cambio, si quisiéramos estudiar la ansiedad, aparte de poder utilizar pruebas escritas o cuestionarios para medirla, también podríamos utilizar una medida fisiológica como la presión sanguínea o bien la respuesta galvánica de la piel.
¿Recordáis que uno de los grandes objetivos del método científico era la replicación (5) ? Pues bien, con la información contenida en la hipótesis del ejemplo anterior resultaría imposible replicar este estudio.
Para poder llevar a cabo una investigación, hay que medir las variables que están implicadas. ¿Cómo medimos el atractivo de una persona o su inteligencia? Es poco frecuente encontrar esta información en la hipótesis pero seguro que la encontraremos en el apartado "Método" del informe científico. Los autores nos indicarán, por ejemplo, que han medido la percepción de la inteligencia con una determinada escala que proporciona una puntuación de 0 (nada atractivo) a 50 (muy atractivo). Al darnos información sobre la forma de medir esta variable y los valores que puede tomar, la están operacionalizando. En variables cuantitativas, como la variable percepción de la inteligencia, hay que especificar el rango de valores que puede tomar la variable (por ejemplo, de 0 a 50). En variables categóricas hay que especificar sus niveles (por ejemplo, atractivo/no atractivo).
En el caso de que se trate de hipótesis unidireccionales, es muy importante que diferenciemos entre VI (6) y VD (7) . Por ejemplo, imaginad la hipótesis siguiente: "En situaciones de estrés, altos niveles de adrenalina provocan respuestas coléricas". ¿Es la adrenalina la que provoca respuestas coléricas o bien son las respuestas coléricas las que provocan la presencia/ausencia de adrenalina? Pensadlo unos minutos. El esquema que siempre hay que tener en cuenta es: causa (VI) consecuencia (VD). Si, tal como supone la hipótesis, es la adrenalina la que provoca las respuestas coléricas ello implica que las respuestas coléricas dependen de la presencia/ausencia de adrenalina. Así pues, en este caso las respuestas coléricas son la VD y la adrenalina (que es la que provoca un valor u otro de la VD) es la VI.
En una hipótesis es importante saber identificar las variables que son el objeto de estudio. En las hipótesis unidireccionales, es muy importante que diferenciéis entre VI y VD y que no confundáis los valores o los niveles que puede tomar una variable con la propia variable.
Tened en cuenta que una VI puede estar tanto manipulada como no manipulada. Por lo tanto, la manipulación no es un criterio para clasificar una variable como VI.
A continuación, os presentamos algunos enunciados para que practiquéis la identificación de hipótesis y de las variables que contienen. También se indica si la variable es manipulable o no, cuestión ésta que se discute en un apartado posterior.
Ejemplo 1
El refuerzo positivo mejora el aprendizaje de las ratas al recorrer un laberinto.
Hipótesis: Unidireccional.
VI: El tipo de refuerzo. Los niveles no están especificados pero, para poner un ejemplo, podrían ser positivo/control. Es una variable manipulable.
VD: El aprendizaje de las ratas.
Ejemplo 2
La terapia cognitivo-conductual es más eficaz que la terapia psicoanalítica.
Hipótesis: Unidireccional.
VI: Terapia. Niveles o categorías: cognitivo-conductual/psicoanalítica. Es una variable manipulable.
VD: Eficacia. Aunque la VD no está operacionalizada, se podría operacionalizar como el tiempo transcurrido desde la primera visita hasta que se producen mejoras.
Ejemplo 3
La mayor parte de universitarios catalanes hablan un solo idioma.
Aquí tenemos una sola variable que es: Número de idiomas que hablan los universitarios catalanes.
Ejemplo 4
Hay relación entre el hábito de fumar de los padres y el hábito de fumar de los hijos.
Hipótesis: Bidireccional.
V1: Hábito de fumar de los padres.
V2: Hábito de fumar de los hijos.
1.1.3.La asociación entre variables y las relaciones causales: criterios de causalidad
A menudo se producen confusiones entre la asociación entre variables y las relaciones causa-efecto, especialmente en personas no iniciadas en los métodos de investigación. Es importante tratar esta confusión dado que puede llevar a conclusiones erróneas. Para concluir que existe una relación causal se requiere que se cumplan un conjunto de criterios entre los cuales la asociación es una condición necesaria, pero no suficiente.
Estos criterios son los siguientes:

  • Asociación: los datos obtenidos en el estudio tienen que indicar que hay una relación o covariación significativa entre VI y VD. Hablamos de asociación entre dos variables o bien de relación bidireccional cuando, a medida que cambian los valores de una variable, también varían los valores de la otra. Fijaos, pues, que la asociación es en realidad sólo una de las condiciones para establecer relaciones causales. Debéis recordarlo para no confundir asociación con causación.

  • Temporalidad: en el estudio, la causa (VI) debe preceder al efecto (VD).

  • Ausencia de espuriedad: no tienen que existir explicaciones causales de la VD que no sean la propia VI. Si aparte de la VI (que es la variable que según la hipótesis explica las variaciones de la VD) hay otras variables que podrían explicar el comportamiento de la VD, existe una relación espuria que confunde o enmascara la relación entre VI y VD. Las relaciones espurias son una de las principales preocupaciones de los investigadores, que aplican técnicas de control para evitar que variables extrañas (8) se conviertan en confusionistas o enmascaradas (9) . De hecho, la validez interna depende de que estas técnicas de control (10) se apliquen de forma eficaz.

Para poder concluir que existe una relación causal entre dos variables, hace falta que se cumplan los criterios de asociación, temporalidad y ausencia de espuriedad.

2.Guía para la lectura de los módulos

Los subapartados que encontraréis a continuación pretenden facilitaros el trabajo con el resto de módulos de la asignatura. La dilatada experiencia de un grupo de consultores de la asignatura ha llevado a la selección de los contenidos que os presentamos a continuación. Como comprobaréis, esta guía para la lectura de los módulos se centra, especialmente, en los conceptos de validez tanto interna como externa y en las características más relevantes de los métodos y diseños de investigación. Este apartado es especialmente importante para poder entender y valorar artículos científicos. La terminología en inglés que vamos insertando en el texto, y que encontraréis también en el glosario disponible en el anexo 1, está dirigida a facilitaros la lectura de artículos en esta lengua, cuestión que será tratada con más profundidad en el apartado 3.

2.1.La validez y la fiabilidad

Hay dos propiedades que se tienen que exigir en una investigación basada en métodos cuantitativos: la validez y la fiabilidad.
Como ya sabéis, una de las características del método científico es que hace posible, si se comunica adecuadamente a través del informe científico, que cualquier investigación pueda ser replicada por otro investigador. De hecho, la credibilidad que se otorga a un modelo o a una teoría depende en gran medida de que los resultados de estudios reportados por investigadores independientes, siguiendo el mismo procedimiento, coincidan. Cuando esto ocurre decimos que la investigación se ha replicado y que los resultados han sido reproducidos y, por lo tanto, son fiables.
Por otra parte, la validez de una investigación hace referencia al grado en el que una investigación estudia lo que pretende estudiar. Del mismo modo, decimos que un instrumento es válido si mide realmente aquella variable o constructo que pretende medir. Así, por ejemplo, una prueba de inteligencia tiene que medir el constructo inteligencia y no ansiedad.
Las breves descripciones que acabamos de dar de fiabilidad y validez ya nos aportan información sobre la diferencia entre estas dos importantes propiedades. De todas formas, quizás este ejemplo os ayudará a hacer más evidente esta diferencia.
Si al poner un termómetro en agua hirviendo indica, en repetidas ocasiones, que la temperatura del agua es de 40 ºC:

  • ¿El termómetro proporciona una medida válida? Respuesta: no, dado que el agua hierve cuando llega a los 100 ºC, podemos asegurar que este termómetro no mide (de forma válida) la temperatura.

  • ¿El termómetro proporciona una medida fiable? Respuesta: sí, dado que siempre proporciona una misma medida (40 ºC) ante una misma situación (ebullición del agua).

La definición que hemos hecho de la validez es un buen principio para que lo empecemos a entender pero, como posiblemente os hayáis imaginado, no es suficiente. Lo cierto es que existen diferentes tipos de validez a los que hay que prestar atención:

  • La validez de contenido (11) .

  • La validez de constructo (12) .

  • La validez referida al criterio (13) .

  • La validez interna.

  • La validez externa.

En los dos subapartados siguientes nos centraremos en estas dos últimas variables.
2.1.1.Validez interna
Cuando el objetivo de un estudio es poner a prueba una relación causal, como es habitual en los diseños experimentales, cuasiexperimentales y ex post facto, hay que exigir que se cumplan los tres criterios de causalidad detallados anteriormente. De estos criterios, el de ausencia de espuriedad es el que acapara la mayor parte de esfuerzos del investigador.
De hecho, el grado de validez interna (14) que se alcanza en una investigación depende de la capacidad de los investigadores para descartar causas de la VD que no sean la propia VI e indica hasta qué punto el comportamiento de la VD se puede explicar únicamente a partir de la (o las) VI.
¿Qué impide alcanzar una elevada validez interna? Especialmente la presencia de variables enmascaradas (15) .
Las variables enmascaradas son variables extrañas (16) que no han sido controladas y que covarían con la VI para convertirse en lo que todo investigador quiere evitar: una variable que enmascara o hace confundir la relación que en realidad se quiere estudiar (la relación VI-VD) al crear una relación espuria entre VI y VD.
¿Cómo evitar que las variables extrañas se conviertan en variables confusionistas? Aplicando técnicas de control (17) como, por ejemplo, la aleatorización (18) en el caso de diseños experimentales o bien la igualación (19) , que es aplicable a cualquier tipo de diseño.
Una buena forma de poder estar alerta de las posibles variables extrañas que pueden estar presentes en un estudio es conociendo las amenazas a la validez interna que, como sabéis, son: historia (20) , maduración (21) , adaptación a las pruebas (22) , instrumentación (23) , regresión a la media (24) , pérdida no aleatoria de sujetos (25) y selección (26) (Campbell y Stanley, 1966; Cook y Campbell, 1979).
Lectura recomendada

Podéis ampliar las amenazas a la validez interna consultando:

W. R. Shadish, T. D. Cook, y D. T. Campbell (2001). Experimental and Quasi-Experimental Designs for Generalized Causal Inference. Boston: Houghton Mifflin.

Tened en cuenta que también existen interacciones entre amenazas. Por ejemplo, la interacción entre selección y maduración implica que, si tenemos dos grupos de sujetos, la amenaza de maduración afecta más a un grupo que al otro.

La validez interna hace referencia al grado de seguridad con el que se puede afirmar que la VI es la causa de las variaciones observadas en la VD.
2.1.2.Validez externa y muestreo
La validez externa (27) hace referencia al grado en el que una investigación es generalizable a otros individuos, situaciones y momentos.
Alcanzar un elevado grado de validez externa es el principal objetivo de los diseños observacionales, en el sentido de velar por la aplicabilidad de los resultados en las situaciones reales sobre las que se quiere incidir (algunos autores se refieren a este aspecto de la validez externa en términos de validez ecológica). Por su parte, los diseños de encuesta también centran su preocupación en la validez externa y especialmente en la vertiente que afecta a la generalización a otros individuos. Esto no quiere decir que la validez externa sea irrelevante en los diseños experimentales, cuasiexperimentales o ex post facto, sino que cuando se aplican estos diseños se centran más esfuerzos en la consecución de una buena validez interna, dado que su principal objetivo es estudiar relaciones causales.
En este subapartado trataremos la vertiente de la validez externa que hace referencia a la generalización de los resultados obtenidos en una muestra a la población de donde se ha extraído la muestra.
Como bien sabéis, los resultados de un análisis de sangre se obtienen a partir de una pequeña muestra que se extrae con una jeringa. Ahora bien, los resultados de la analítica no hacen referencia a la muestra sino a los cinco litros de sangre que recorren el cuerpo. Esto es posible porque la composición de esta muestra de sangre es la misma, a una escala reducida, que la del resto de la sangre. Es decir, es una muestra representativa (28) .
Las conclusiones que se obtienen en una investigación con humanos también provienen de muestras, pero en este caso están compuestas por los participantes de la investigación. Para que las conclusiones obtenidas con estas muestras se puedan generalizar a la población a la que pertenecen, hace falta que las muestras sean representativas. ¿Cómo podemos conseguir muestras representativas? Utilizando técnicas de muestreo que garanticen que toda la población tiene una probabilidad conocida y no nula de formar parte de la muestra: si el marco muestral (29) está bien definido y el tamaño de la muestra es suficientemente grande, los muestreos aleatorios (30) o probabilísticos son los únicos que lo garantizan.
Aunque a menudo se habla de validez externa haciendo referencia al grado con el que se pueden generalizar en la población los resultados obtenidos de una muestra, este concepto es un poco más amplio. La validez externa hace referencia al grado en el que una investigación, llevada a cabo con determinados individuos, situaciones y momentos, es generalizable a otros individuos, situaciones y momentos.
Se puede conseguir una elevada validez externa utilizando técnicas de muestreo probabilísticas, que nos garantizan, con una muestra suficientemente grande y un marco muestral bien definido, que todos los miembros de la población de interés tienen una probabilidad conocida y no nula de formar parte de la muestra.
Tal como tenéis descrito en el apartado 4 "Metodologías descriptivas I: encuestas" del módulo 2, el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio estratificado (que os recordamos que puede tener una afijación simple, proporcional o bien óptima) y el muestreo por conglomerados son muestreos probabilísticos. Si bien en el muestreo aleatorio simple y en el estratificado las unidades muestrales son elementos simples (por ejemplo, estudiantes de grado de Psicología) en el muestreo por conglomerados las unidades muestrales son agrupaciones de individuos (por ejemplo, ciudades, empresas o aulas).

2.2.Métodos y diseños de investigación

Ahora que ya hemos revisado los conceptos de validez interna y externa, estamos en situación de poder hacer un pequeño repaso de las características más importantes de los principales diseños de investigación.
Sin embargo, antes de entrar en cada metodología es importante partir de la imagen global que nos da la figura 2 para evitar que, más adelante, los árboles nos impidan ver el bosque. En esta figura están situadas las diferentes metodologías en función del grado de validez interna y externa que generalmente alcanzan.
Esquema
Figura 2. Clasificación de los métodos de investigación
Fuente: Portell, Vives y Boixadós, 2003
En esta figura, el control interno se refiere al nivel de intervención sobre la situación de estudio, teniendo en cuenta que esta intervención va ligada al uso de manipulación y técnicas de control. Así pues, el continuo de la parte izquierda de la figura nos remite al concepto de validez interna. Por su parte, el continuo que se establece en la parte derecha de la figura con los conceptos de representatividad y realismo nos remite al concepto de validez externa. Por otra parte, hace falta tener en cuenta que la metodología selectiva engloba tanto los diseños de encuesta, en la vertiente descriptiva, como los ex post facto (recordad que los diseños evolutivos son un caso particular de los diseños ex post facto) en la vertiente de cariz más causal.
Como ya sabéis, la metodología experimental (31) y la cuasiexperimental (32) tienen como principal objetivo contrastar relaciones causales. Sin embargo, se diferencian en que los diseños cuasiexperimentales disfrutan de una mejor validez externa, ya que habitualmente se llevan a cabo en entornos más naturales que los experimentales, pero tienen menos validez interna debido a la ausencia de aleatorización.
Los diseños ex post facto (33) , que tenemos que imaginar que están en la parte superior de la pastilla selectiva, se usan cuando no es posible que el investigador intervenga en la administración de los niveles de la VI. En estos casos se tienen que seleccionar sujetos que ya presentan (de aquí el nombre ex post facto) determinados valores en la VI (o bien en la VD, en el caso de los ex post facto retrospectivos). Esta falta de manipulación por parte del investigador le resta validez interna, pero al mismo tiempo puede suponer una ventaja en el momento de obtener muestras más representativas o trabajar en condiciones más naturales (realismo).
Que una VI sea manipulada quiere decir que el investigador ha intervenido determinando los niveles que la VI toma para cada sujeto (ya sea de forma directa o aplicando técnicas aleatorias). El hecho de que una VI sea manipulable quiere decir que el investigador tiene la posibilidad de intervenir para determinar qué valor toma la VI para cada sujeto.
¿La variable sexo es manipulable? ¡No! ¿Os imagináis al investigador administrando los valores de la variable sexo? Está claro que no, eso querría decir que el investigador podría decidir el valor de la variable sexo para cada sujeto: "a ti, Juan, te asigno el valor femenino de la variable sexo y a ti, María, te pongo en el grupo masculino", etc. Efectivamente, esto no tiene sentido. La variable sexo es un ejemplo de variable no manipulable, así como también lo son la inteligencia, la introversión/extraversión, etc.
El tratamiento (farmacológico/no farmacológico) que recibe un sujeto sí es una variable manipulable porque el investigador puede administrar los valores que toma esta variable para cada sujeto, controlando en qué condiciones los recibirá, durante cuánto tiempo, etc. Ahora bien, que sea manipulable no quiere decir que la manipule necesariamente el investigador en una investigación determinada. Si finalmente no la manipula, la variable es no manipulada.
Los diseños de encuesta tienen como principal objetivo describir una o más características de una población. Dado que generalmente se estudia la población a partir de una muestra, toma especial relevancia la selección de una muestra representativa para alcanzar una elevada validez externa.
Por último, los diseños observacionales se utilizan para estudiar determinados fenómenos en el entorno donde de forma natural se producen. El hecho de que en estos diseños se minimice el control interno dota la situación de estudio de una gran dosis del realismo al que hace referencia la figura 2, pero por otra parte exige cierta cautela adicional para emitir conclusiones sobre posibles relaciones causales.
Ahora que hemos hecho un breve repaso de los diferentes métodos cuantitativos, ¿seríais capaces de responder a estas preguntas?

  • ¿Es lo mismo la selección aleatoria que la asignación aleatoria?

  • ¿Qué tienen en común un diseño experimental y uno cuasiexperimental?

  • ¿Cuál es la diferencia principal entre un diseño experimental y uno cuasiexperimental?

  • ¿Cuál es la diferencia principal entre un diseño cuasiexperimental y un ex post facto?

  • ¿Qué tienen en común un diseño evolutivo y un ex post facto (metodología selectiva)?

  • ¿Cuál es la diferencia principal entre un diseño experimental, un cuasiexperimento y los diseños ex post facto (metodología selectiva)?

  • ¿Qué tienen en común los diseños de encuesta y los observacionales?

Si tenéis dificultades para responder a estas preguntas os animamos a leer los subapartados que vienen a continuación y a trabajar el resto de módulos, especialmente los dedicados a las metodologías experimental, cuasiexperimental y selectiva.
2.2.1.Experimental
La popularización de algunos términos científicos comporta, en muchas ocasiones, una excesiva simplificación de los mismos o, incluso, una tergiversación de su significado. El término experimento es un ejemplo de este fenómeno, ya que a menudo se utiliza para designar cualquier tipo de investigación científica.
Lo cierto es que un experimento es sólo uno de los métodos científicos de los que dispone el investigador y en él se reproduce en un contexto controlado una determinada acción de una VI sobre una VD con el objetivo de poner a prueba una relación causal.
Para ser más concretos, un experimento se caracteriza por:
a) Generar las condiciones que produzcan los diferentes niveles o valores de la VI, es decir, manipulación de la VI (34) .
b) Asignar al azar los participantes a las diferentes condiciones experimentales o bien a diferentes órdenes de presentación de las condiciones experimentales, es decir, aleatorización (35) .
Dado que el azar tiene un papel primordial tanto en la validez interna como en la externa, a través de la asignación al azar (aleatorización) y la selección aleatoria, respectivamente, es importante que distingáis de forma clara estos dos procesos. Una buena forma de hacerlo es entendiendo y recordando la figura 3.
Esquema
Figura 3. El azar en el diseño experimental
Fuente: Portell, Vives y Boixadós, 2003
Como veis, la selección es un procedimiento utilizado para obtener una muestra de sujetos. Con el fin de obtener una buena validez externa es importante que la selección sea aleatoria.
Por otra parte, la asignación es el proceso por el que los sujetos de una muestra (es decir, sujetos que ya han sido seleccionados para participar en una investigación) se distribuyen en una u otra condición experimental (diseños intersujeto) o en diferentes órdenes de presentación (diseños intrasujeto).
Se quiere comprobar la eficacia de la enseñanza asistida por ordenador (EAO) en relación con la tradicional para aprender análisis de datos.
En primer lugar, se selecciona una muestra de noventa participantes a partir de los estudiantes de grado de la UOC. Una vez se obtiene la muestra, los participantes se tienen que distribuir. ¿Cómo?
Si el diseño es experimental intersujeto utilizaremos un procedimiento aleatorio (por ejemplo, la función aleatoria de MS-Excel nos podría servir) para colocar a los participantes en el grupo EAO o bien en el método tradicional. Una vez hecha la asignación aleatoria tendremos la mitad de los sujetos (45) asignados a EAO y la otra mitad asignados al método tradicional. De esta forma, tenemos dos grupos de participantes que se corresponden a las dos condiciones experimentales (EAO y método tradicional).
Si el diseño fuera experimental intrasujeto, estableceríamos en primer lugar dos órdenes de presentación (EAO método tradicional // método tradicional EAO) y a continuación utilizaríamos un procedimiento aleatorio para asignar los sujetos a un orden de presentación u otro.
Así, tendríamos 45 sujetos asignados al orden EAO método tradicional y los otros 45 asignados al orden método tradicional EAO.
Pero no tenéis que confundir el número de sujetos asignados a cada orden con el número de sujetos que pasarán por cada condición experimental. En este caso, un diseño intrasujeto, ¿cuántos sujetos habrá en la condición EAO? Noventa ¿Y en la condición tradicional? ¡También noventa! De hecho, son los mismos noventa sujetos que había en EAO.
La figura 4 os ayudará a haceros una imagen de este ejemplo.
Para acabar este ejemplo, os planteamos una pregunta para reflexionar: teniendo en cuenta que los diseños intrasujeto pueden sufrir el efecto de persistencia, ¿creéis que tiene sentido aplicar un diseño intrasujeto a este estudio?
Esquema
Figura 4. El azar en el diseño experimental: un ejemplo
Si es un experimento con un diseño intersujeto (36) (es decir, utiliza sujetos diferentes en las diferentes condiciones experimentales) se utiliza la asignación aleatoria (37) para repartir los sujetos entre las diferentes condiciones experimentales. La asignación aleatoria es una técnica de control que sirve para equilibrar los diferentes grupos de sujetos con respecto a las diferencias individuales. De hecho, hay autores que hablan del equilibramiento como técnica de control. Pero cuando se utiliza la asignación aleatoria lo cierto es que, si se dispone de una muestra suficientemente grande, el equilibramiento es simplemente el resultado de esta asignación.
Por otra parte, si el diseño es intrasujeto (38) los grupos están perfectamente equilibrados con respecto a las diferencias individuales, ya que hay los mismos sujetos en todas las condiciones experimentales. En estos diseños, el objetivo que se persigue al aplicar la aleatorización es evitar que se den los efectos de práctica (también llamados efectos de periodo) y de persistencia, que son las dos grandes amenazas a la validez interna de estos diseños.
Así pues, en los diseños intrasujeto la aleatorización se utiliza para asignar los sujetos a diferentes órdenes de presentación de los tratamientos o condiciones experimentales. Se trata de la técnica de control que llamamos contrabalance o reequilibramiento.
Grupo de control
En el glosario general (nos referimos al glosario que tenéis en la introducción de la asignatura, no el que hay en este módulo) leeréis que el grupo de control es el "grupo que recibe un nivel nulo de la variable independiente y la medida del cual sirve para evaluar los valores del resto de los grupos experimentales". En realidad, la denominación de grupo de control se aplica a un concepto más amplio que se puede resumir con la última parte de esta definición anterior: es el grupo que sirve para evaluar el efecto del resto de condiciones experimentales. Así pues, por ejemplo, si queremos comprobar la eficacia de un nuevo fármaco antidepresivo con relación a otro ya existente, al grupo que toma el fármaco ya existente lo podemos llamar grupo control, dado que las bondades del nuevo fármaco las compararemos con las del que ya existe.
Hasta ahora hemos hablado de diseños intersujeto e intrasujeto pero recordamos que también puede haber diseños mixtos. Un diseño es mixto cuando tiene una VI intersujeto y otra VI intrasujeto. Por lo tanto, los diseños mixtos se dan únicamente en diseños con más de una VI, es decir, en diseños factoriales (39) . Los diseños factoriales proporcionan más información que los unifactoriales, ya que cuentan con la riqueza de la combinación de los niveles de dos o más VI. Fruto de esta combinación de niveles aparece el estudio de la interacción.
De hecho, la interacción es posible en cualquier diseño que tenga más de una VI, no sólo en los diseños experimentales factoriales.
¿Qué es la interacción? Supongamos el caso más simple en el que tenemos dos VI. Hay interacción entre estas dos VI cuando el efecto de una VI (sobre la VD) depende de los valores que toma la otra VI. Por otra parte, no hay interacción cuando el efecto que tiene una VI (sobre la VD) es independiente de los valores que tome la otra VI.
Imaginad una investigación donde tenemos dos VI que son sexo (mujer/hombre) y fármaco (A/B).
Tabla 1
Fármaco A
Fármaco B
Mujer
40
30
35
Hombre
20
10
15
30
20
Esquema
Figura 5. Ausencia de interacción entre dos VI: un ejemplo
El ejemplo que os proponemos es de no interacción:
a) Efectos simples de sexo:

  • ¿Cuál es el efecto del sexo cuando el fármaco es A? 40 - 20 = 20.

  • ¿Cuál es el efecto del sexo cuando el fármaco es B? 30 - 10 = 20.

Fijaos que los dos efectos simples de sexo son los mismos y que, además, como es lógico en este caso, coinciden con los efectos principales de sexo (indicados más abajo).
A continuación, se muestra el gráfico de los efectos simples: comparad los valores de la tabla 1 con las líneas. La pendiente de la línea (que corresponde a un valor de 20) nos indica visualmente el efecto simple.
b) Efectos simples de fármaco:

  • ¿Cuál es el efecto de fármaco cuando el sexo es mujer? 40 - 30 = 10.

  • ¿Cuál es el efecto de fármaco cuando el sexo es hombre? 20 - 10 = 10.

Fijaos en que los efectos simples de fármaco son idénticos y que, además, como es lógico en este caso, coinciden con los efectos principales de fármaco (indicados más abajo).
c) Efectos principales de sexo:
<(40 + 30) / id = "2"><(20 + 10) / id = "2"> = 35 – 15 = 20.
d) Efectos principales de fármaco:
<(40 + 20) / id = "2"><(30 + 10) / id = "2"> = 30 – 20 = 10.
En un caso como el del ejemplo en el que no hay interacción, los efectos simples no aportan ninguna información adicional a los efectos principales. Así pues, en ausencia de interacción las conclusiones se extraen a partir de los efectos principales.
Por otra parte, cuando existe interacción hay que estudiarla a partir de la información que proporcionan los efectos simples, ya que en este caso los efectos principales pueden llevar a conclusiones totalmente erróneas.
Los datos que hay a continuación corresponden a un ejemplo de interacción. Seguid el mismo razonamiento que en el caso anterior para comprobarlo.
Tabla 2
Fármaco A
Fármaco B
Mujer
120
100
110
Hombre
80
40
60
100
70
Los diseños experimentales se caracterizan por la presencia de manipulación y aleatorización en al menos una VI. La técnica de control que caracteriza los experimentos es, pues, la aleatorización que se utiliza para asignar los sujetos a las diferentes condiciones experimentales (diseños intersujeto) o bien para asignarlos a diferentes órdenes de presentación (diseños intrasujeto).
2.2.2.Cuasiexperimental
En muchas ocasiones, cuando la investigación se lleva a cabo en contextos aplicados, la misma situación en la que transcurre restringe la libertad de acción del investigador en diversos sentidos. Uno de ellos hace referencia a la imposibilidad de asignar aleatoriamente los sujetos a las diferentes condiciones experimentales o bien a las diferentes órdenes de presentación.
Un ejemplo nos ayudará a situarnos.
En una entidad bancaria, el director del departamento de cartera pretende aumentar la productividad de los empleados que se encargan de la entrada de datos de las remesas de cheques. Tras la pertinente consulta al departamento de recursos humanos, el equipo de psicólogos recomienda una intervención basada en la aplicación diaria de dos sesiones de relajación de diez minutos cada una.
El objetivo es restablecer los recursos de atención que se van agotando a medida que transcurre la sesión de trabajo y, para evaluar la eficacia de la intervención, se quiere disponer de un grupo de control. Con esta finalidad, se establecen dos grupos: las sesiones de relajación se aplicarán a los trabajadores del turno de mañana y los del turno de tarde se mantendrán en las mismas condiciones en las que estaban. Antes de empezar la intervención, se mide la productividad de todos los trabajadores durante el último mes mediante un índice que tiene en cuenta tanto el número de cheques entrados como el número de errores cometidos por unidad de tiempo. Un mes después del inicio de la intervención se mide de nuevo la productividad tanto en el turno de mañana como en el de tarde.
Fijaos en que la VI (intervención) es manipulada, ya que el investigador es quien establece que son dos los niveles que puede tomar la VI (relajación / ausencia de relajación) y éstos son administrados en las condiciones que ha definido (trabajadores de mañana relajación; trabajadores de tarde no relajación), es decir, la VI es manipulada.
Ahora bien, ¿qué implicaría que hubiera asignación al azar? Pues que algunos trabajadores del turno de mañana se tendrían que agrupar con los del turno de tarde, y algunos del turno de tarde se tendrían que agrupar con los del turno de mañana. Es evidente que así se provocarían problemas logísticos y humanos de tal forma que se hace inviable la asignación al azar. Esta falta de aleatorización obliga al investigador a ser más cauto a la hora de emitir conclusiones con respecto a una posible relación causa-efecto.
La falta de aleatorización puede impedir un buen equilibramiento de tal forma que no sea posible asegurar que los grupos sean equivalentes, es decir, comparables. Por este motivo, en el contexto de los diseños cuasiexperimentales no se habla de grupo de control sino de grupo de cuasicontrol o de grupo de control no equivalente (40) .
En este contexto, y también en el de los diseños ex post facto, es muy importante el estudio detallado de las amenazas a la validez interna mencionadas anteriormente.
Los diseños cuasiexperimentales se caracterizan por la manipulación de la VI y por la ausencia de aleatorización.
2.2.3.Selectiva
Diseños ex post facto
A diferencia de los diseños experimentales y cuasiexperimentales, los diseños selectivos (y también los observacionales) forman parte de la investigación no manipulativa, que es aquella en la que no hay posibilidad de administrar los valores de la VI sino que éstos ya vienen dados porque ya se han producido. Aun así, los diseños ex post facto es estudiar relaciones causales.
Existen dos grandes tipos de diseños ex post facto:

  1. Los prospectivos, también llamados diseños etiológicos de cohortes (41) .

  2. Los retrospectivos, llamados también diseños de casos y controles (42) .

Los diseños evolutivos son un caso particular de los diseños ex post facto, en los que la edad se estudia como posible causa del fenómeno estudiado.
La metodología selectiva se caracteriza por la ausencia de manipulación y de aleatorización, así como por el uso de entrevistas y cuestionarios como principales herramientas para la obtención de información. Si bien los diseños de encuesta son de cariz eminentemente descriptivo, los ex post facto se caracterizan por estudiar relaciones causales.
Encuesta
El objetivo principal de los diseños de encuesta es la obtención de información mediante cuestionarios y entrevistas sobre uno o más fenómenos con el objetivo de describir tanto variables aisladas como relaciones entre variables de una población. Como ya sabéis, no es frecuente poder acceder a todos los miembros de una población, de forma que habitualmente se utiliza una muestra representativa de esta población para llevar a cabo el estudio de la encuesta.
Dado que el principal objetivo de la metodología de encuesta es describir uno o diversos aspectos de una población a partir de una muestra, las técnicas de muestreo adquieren una importancia especial, ya que son el medio a través del cual la muestra puede alcanzar una buena representatividad. Sin embargo, no significa que las técnicas de muestreo sean únicamente aplicables a los diseños de encuesta, de hecho, se pueden aplicar a cualquier tipo de diseño.
Si bien decíamos que una de las características de los diseños de encuesta es el uso de cuestionarios y entrevistas para obtener información, no implica que estos instrumentos sean aplicables únicamente a los diseños de encuesta. Supongamos que aplicamos un diseño pre-post con grupo de cuasicontrol para evaluar la eficacia de un tratamiento antidepresivo. Estaréis de acuerdo en que la mejor forma de medir la VD, que es la depresión, es a través de un cuestionario como podría ser, por ejemplo, el BDI (Beck, Steer y Garbin, 1988). Pues bien, en este caso estaríamos aplicando un cuestionario a un diseño cuasiexperimental. Por lo tanto, el hecho de aplicar una entrevista o un cuestionario no implica necesariamente que el diseño utilizado sea de encuesta.
Hay dos grandes familias de diseños de encuesta:
1) Los diseños transversales (43) , que centran su estudio en un punto temporal determinado.
2) Los diseños longitudinales (44) , que estudian cómo evoluciona un determinado fenómeno a lo largo del tiempo. A su vez, existen tres tipos de diseños longitudinales:

  • El diseño longitudinal de poblaciones, en el que se seleccionan en dos o más momentos dos o más muestras de sujetos diferentes.

  • El diseño de panel, en el que se selecciona una única muestra de sujetos que es estudiada en dos o más momentos.

  • El diseño de cohortes, cuya estructura se parece a llevar a cabo diversos estudios de panel simultáneos de tal forma que cada panel está compuesto por una cohorte diferente de sujetos.

2.2.4.Observacional
Si bien muchos de nosotros somos capaces de observar, el hecho de utilizar la observación como método de investigación supone que ésta es sistemática al diseñar un plan de investigación con unos objetivos claros y con una serie ordenada de etapas.
Tal como indican Anguera et al. (1993), la observación consiste en el registro sistemático y la cuantificación de la conducta manifiesta que se produce en situaciones naturales o cuasinaturales.
De la misma forma que en los diseños selectivos, en los diseños observacionales no hay manipulación ni aleatorización de la VI. La diferencia entre ambas metodologías es que, mientras en la metodología selectiva prima la representatividad de la muestra, en la observacional se otorga una importancia especial a la naturalidad de la situación en la que se lleva a cabo la investigación, es decir, realismo. Tanto es así que, al utilizar la observación, no hay que provocar una respuesta (haciendo, por ejemplo, una pregunta), basta con dejar que los acontecimientos se vayan sucediendo y registrarlos siguiendo un procedimiento sistemático. Y eso sin que, necesariamente, el objeto de estudio sepa que está siendo estudiado. ¿Os podéis imaginar una situación de investigación más natural que ésta?
Uno de los elementos más característicos de la metodología observacional es el diseño y uso de un sistema de categorías que permita codificar la información observada. Este sistema tiene que ser EME: exhaustivo (que incluye todos los fenómenos bajo observación) y mutuamente excluyente (es decir, que cada elemento del fenómeno observado solamente pueda pertenecer a una de las categorías).
Generalmente, los datos son recogidos por más de un observador con el fin de poder obtener un indicador de la fiabilidad de los datos obtenidos. Concretamente, el hecho de tener los datos registrados por más de un observador nos permite calcular el acuerdo entre observadores.
A continuación revisaremos, a través de un ejemplo, cómo calcular el acuerdo entre observadores de la forma más simple: el porcentaje de acuerdo. Tenéis que tener en cuenta que esta forma de medir el acuerdo tiene bastantes limitaciones. Sin embargo, estas limitaciones se pueden superar parcialmente utilizando el índice Kappa (Cohen, 1960), que tiene la ventaja de tener en cuenta los acuerdos que se producen por azar.
Imaginemos que dos observadores registran simultáneamente la frecuencia de aparición de tres categorías (A, B y C) en una sesión dividida en once intervalos de observación (intervalo 1 - intervalo 11).
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Acuerdos
Desacuerdos
Categ.
Ocurrencia
No ocurrencia
Total
A
5
4
9
2
Haciendo el cálculo del tanto por ciento de acuerdo a la categoría A, obtenemos:

  • Acuerdos = 9.

  • Acuerdos + desacuerdos = 9 + 2 = 11.

  • Porcentaje de acuerdo = (9 / 11) × 100 = 81,8%.

Igual que pasa en la metodología selectiva, los diseños observacionales prescinden de la manipulación y de la aleatorización. La observación parte de un plan de investigación con unos objetivos claros y a través de una serie ordenada de etapas se obtiene un registro sistemático y una cuantificación de la conducta manifiesta que se produce en situaciones naturales o cuasinaturales.

3.Lectura de artículos en inglés

3.1.Algunas consideraciones con respecto a la terminología de métodos de investigación

Permitidnos que iniciemos este subapartado haciéndoos una confidencia. Cuando enseñamos métodos de investigación a los primeros cursos de los estudios de grado, una de las cosas que dificulta nuestra tarea es la falta de consenso en el uso de ciertos términos técnicos y la proliferación de clasificaciones diferentes de los métodos, diseños y técnicas de investigación en psicología.
De lo que acabamos de decir se desprende que la clasificación de la figura 2 no es la única posible. La hemos escogido porque nos parece especialmente útil en la medida que enfatiza los criterios de validez que son básicos para alcanzar uno de los principales objetivos que perseguimos: capacitaros para valorar de manera crítica y reflexiva la evidencia que aporta un estudio.
Un aspecto esencial de la clasificación propuesta es la noción de continuo sobre el que hemos ubicado los diferentes bloques metodológicos. Esta noción tiene dos implicaciones importantes:
1) La primera está relacionada con la contraposición de las propiedades de control interno con respecto a la representatividad y/o realismo. En la medida que es deseable el hecho de alcanzar un nivel máximo de ambos tipos de propiedades, la figura 2 pone de manifiesto que con los métodos de investigación pasa como con las personas: nadie es perfecto. Así, cada punto del continuo aporta un nivel diferente de compromiso entre ambos tipos de propiedades que puede resultar más o menos adecuado según el objetivo que se persiga en cada estudio.
2) La segunda implicación tiene que ver con las necesarias zonas de transición que se producen por el hecho de ubicar los métodos en este continuo. Cuando la metodología utilizada en un estudio cae en alguna de estas zonas de transición, surgen dudas en el momento de clasificarla. Esto sería un gravísimo contratiempo si la finalidad de esta asignatura residiera únicamente en capacitaros para etiquetar estudios. Evidentemente, la cosa va más allá. Esperamos que seáis capaces de evaluar de forma crítica las implicaciones que tiene, por ejemplo, que en una investigación se haya manipulado el tratamiento que se quiere evaluar o que se haya usado el azar para seleccionar a los participantes. Así, esperamos que podáis determinar qué conclusiones se pueden derivar siguiendo la lógica científica y cuáles son especulaciones sin base empírica.
Acto seguido expondremos algunas situaciones en las que la terminología puede confundir al estudiante que se inicia en la lectura de artículos científicos. Una de ellas se produce cuando se usan términos diferentes para designar conceptos similares. La tabla 4 recoge algunos ejemplos de este caso sintetizados por Gliner y Jeffrey (2000).
Nos interesa hacer hincapié en que la tabla 4 incluye el término experimento verdadero como equivalente de experimento aleatorizado. Aquí el lector podría preguntarse tanto si existen los falsos experimentos como si existen los experimentos no aleatorizados. Desde el punto de vista de la clasificación propuesta en este texto la respuesta a ambas preguntas es negativa, lo que existen son los cuasiexperimentos. Algunos autores han establecido el término paradigma experimental para incluir tanto los diseños experimentales como los cuasiexperimentales y para contraponerlos a otros diseños que, a diferencia de los anteriores, no pretenden contrastar hipótesis causales (Arnau, 1995).
Tabla 4. Términos diferentes para conceptos similares
Variables
Variable independiente - antecedente - predictora - supuesta causa - factor
Variable independiente activa - manipulada - intervención - tratamiento
Variable independiente atributiva - variable medida - variable de diferencias individuales
Variable dependiente - resultado - criterio
Diseños
Entregrupos - muestras independientes - muestras no relacionadas
Intrasujetos - muestras relacionadas - muestras emparejadas - medidas repetidas
Diseño unifactorial - diseño con una variable independiente
Diseño factorial - diseño con dos o más variables independientes - diseño complejo
Diseño de grupos aleatorios - diseño aleatorizado - diseño randomizado
Experimento aleatorizado - experimento randomizado - experimento verdadero
Una segunda situación, que también genera confusión, se produce cuando en la bibliografía científica se usan términos similares para referir conceptos diferentes. Lo ilustraremos con algunos ejemplos.
El primero tiene que ver con la pareja asignación aleatoria - selección aleatoria. Si bien ambos términos involucran el azar, hay que diferenciarlos. Tal como hemos ilustrado en la figura 3, la asignación aleatoria es una técnica de control propia de los experimentos y consiste en usar el azar para distribuir una muestra entre grupos (en el caso de los diseños intersujeto) o entre momentos de tratamiento (en el caso de los diseños intrasujeto) con la finalidad de conseguir condiciones equiparables.
En cambio, cuando hablamos de selección aleatoria nos referimos al uso del azar con el objetivo de obtener muestras representativas de una población para que las conclusiones obtenidas a partir de "la parte" (la muestra) "sean" generalizables "al todo" (la población). Así, la selección aleatoria es un procedimiento aplicable a cualquier tipo de diseño, sea o no experimental.
Un caso de polisemia bastante conocido es el asociado a los términos cualitativo y cuantitativo (Morales, 1995). Estos términos son frecuentes en textos de metodología y no siempre se utilizan con el mismo significado. Así, cuando algunos hablan de datos cualitativos (45) usan el término para caracterizar la escala de medida de las variables que se analizan (un ejemplo lo encontramos en el título del libro de Haberman, 1979).
En cambio, autores como Riba (2007), en el título de su libro, usan el término cualitativo para delimitar una orientación metodológica caracterizada por la preferencia por los estudios de casos, la priorización de la validez ecológica, el enfoque holístico y la defensa de la intersubjetividad.
Hay un hecho que puede agravar la ambigüedad y la polisemia en el uso de los términos metodológicos. Se trata de la necesidad de traducir mucha documentación relevante para la psicología que está escrita originalmente en inglés. Cuando el experto se plantea la traducción de los términos técnicos muchas veces revisa las traducciones usadas hasta entonces y aporta nuevas versiones porque las considera más adecuadas. El problema es que las anteriores no desaparecen y este hecho genera confusión. En la medida en que la motivación de estos cambios es mejorar la calidad, la solución no pasa por impedirlo sino por pedir que los autores lo hagan explícito.

León y Montero (2003) en el prólogo a la primera edición de su texto aportan un ejemplo de cambio adecuadamente señalizado:

"Nuestra opción, un tanto atrevida, por buscar la mejor traducción para algunos términos procedentes del inglés aunque su uso estuviera muy extendido. Éste ha sido el caso de los términos de «variable confundidora», técnica de «balanceo» y técnica de «contrabalanceo». En el primer caso hemos optado por utilizar el término «variable enmascarada», ya que entendemos que expresa mejor el hecho de que el efecto perturbador de este tipo de variables se produce al variar a la vez que la independiente, es decir, al enmascararse tras ella."

O. G. León e I. Montero (2003). Métodos de investigación en Psicología y Educación (3.ª ed., p. XVIII). Madrid: McGraw-Hill.

Al inicio del subapartado mencionábamos la traducción como una necesidad. Probablemente dejaría de serlo si, desde el principio de vuestra formación como psicólogos y sabiendo que una parte importante de la producción científica se divulga en lengua inglesa, os orientáramos hacia la consulta de las versiones originales. En el caso de la metodología, dotaros de los recursos para poder realizar estas consultas es bastante sencillo, ya que la parte de los artículos que corresponde al método usa una terminología reducida. Lo que queda de apartado lo dedicaremos a aportar indicaciones para facilitar la lectura de textos científicos en inglés.

3.2.Identificación de los elementos relevantes en un informe científico

A partir de los diferentes apartados que forman parte de la estructura de un informe científico de carácter empírico siguiendo la normativa de la APA, identificaremos cuáles son aquellos elementos más relevantes a tener en cuenta en cada uno de los apartados para que seáis capaces de hacer una lectura crítica de los artículos relacionados con nuestra disciplina publicados en revistas científicas en su mayor parte en lengua inglesa.

En relación con este tema Claude Bernard ya decía:

"En la ciencia, la palabra crítica, no es sinónimo de menosprecio; la crítica solamente significa buscar la verdad, separando la verdad de la falsedad y distinguiendo lo bueno de lo malo."

C. Bernard (1959). Introducción al estudio de la medicina experimental. Buenos Aires: El Ateneo. (La traducción es nuestra.)

En general, los informes científicos contienen una gran cantidad de información con un vocabulario bastante técnico con el que debemos familiarizarnos. Los lectores tenemos que ser capaces de asimilar y entender esta información y aprender a encontrar los aspectos metodológicamente relevantes de cada uno de los apartados. Esta acción requiere una revisión detallada y, muchas veces, el esfuerzo suplementario que supone la lectura en inglés por parte de aquellos que no lo tenemos como primera lengua.
Siguiendo las normas de publicación del manual de la APA (2001), los principales apartados que tiene que incluir un artículo científico de carácter empírico son los siguientes:

  • Título (title).

  • Resumen (abstract).

  • Introducción (introduction).

  • Método (method).

  • Resultados (results).

  • Discusión (discussion).

  • Referencias (references).

Lectura recomendada

Para ampliar la información sobre el manual de la APA, podéis leer:

American Psychological Association (2001). Publication manual of the American Psychological Association (5.ª ed.). Washington, DC: American Psychological Association (APA).

También podéis consultar:

https://apastyle.apa.org/

https://www.vanguard.edu/faculty/ddegelman/index.aspx?doc_id=796

Lo que aquí exponemos es un esquema general compartido por muchas revistas científicas. Pero hay que tener en cuenta que cada una de ellas puede matizar algunos puntos. Por ejemplo, a menudo encontramos que el apartado de introducción de los artículos no está encabezado por el título "Introducción" tal como indica la normativa APA, lo que se debe a las normativas específicas de las revistas en las que se publican estos artículos. Así, los autores, antes de enviar sus trabajos para publicar, tienen que verificar que se ajustan a las normas específicas indicadas por la revista que los publica.
Tened en cuenta que cada disciplina tiene sus propias normas de publicación. Si bien la mayoría de las revistas de psicología siguen la normativa APA, otras disciplinas siguen otras. Por ejemplo, muchas revistas médicas siguen el estilo Vancouver (https://www.icmje.org/).
3.2.1.Título (title)
El título supone el primer contacto con el artículo. Por esta razón, tiene que sintetizar de manera concisa su idea principal y es deseable que incluya las variables importantes que se han analizado.
La longitud estándar de los títulos de los artículos publicados en las revistas de ciencias sociales y en ciencias de la salud es de doce a quince palabras, incluyendo título y subtítulo. Poner un título es complicado porque los autores saben que es el objeto de una primera elección: si no la supera muchas veces el trabajo es descartado por el lector potencial.
Os recomendamos que adelantéis la lectura leyendo, como mínimo, el resumen del artículo para discriminar si es de vuestro interés.
Actividad
Buscad el último número de la revista Journal of Experimental Psychology. Learning, Memory, and Cognition. Seleccionad el título del artículo que os parezca más atractivo y:

  • Anotad la referencia del artículo escogido.

  • Indicad los apartados en los que se estructura el documento.

3.2.2.Resumen (abstract)
El resumen es una síntesis de entre 100 y 250 palabras del estudio llevado a cabo. En general se incluyen los principales objetivos e hipótesis, la metodología utilizada, información sobre la muestra y los instrumentos utilizados, los principales resultados obtenidos, así como una breve conclusión o implicaciones de la investigación llevada a cabo.
La información obtenida a partir del resumen muchas veces determina que el lector siga con la lectura completa del artículo.
Ejemplo de resumen
Para ejemplificar los contenidos de un informe científico, utilizaremos un prototipo de artículo no publicado que podéis encontrar completo y en formato pdf. La referencia del artículo es:
D. Degelman y L. M. Munson (n. d.). Distant intercessory prayer and task performance. Documento inédito. Fecha de consulta: 22 de junio de 2008.
https://www.vanguard.edu/uploadedfiles/faculty/ddegelman/prayer.pdf
Tened en cuenta que el n. d. entre paréntesis que veis en la referencia indica que no está disponible la fecha en la que se publicó este documento.
Aunque iremos insertando las partes de este artículo prototipo que creemos más importantes (aprovechamos esta ocasión para agradecer a los autores del artículo, Munson y Degelman, que nos hayan dado permiso para reproducirlo en nuestro texto), es recomendable que guardéis en el disco este artículo para poder verlo entero. De ahora en adelante, nos referiremos a este artículo como el artículo prototipo.
Leed atentamente el resumen del artículo prototipo (Degelman y Munson, n. d.):
Abstract
In an extension of research demonstrating causal effects of intercessory prayer for physical healing in a medical setting, the present study experimentally examined the effects of intercessory prayer for improved task performance in an employment setting. Trained customer service representatives either received, or did not receive (over a 14-day period) daily intercessory prayer for the specific needs and challenges of their workplace. Speed of call handling (number of calls per hour and number of seconds per call) did not differ significantly between prayer and no-prayer groups. Recommendations for research in this new area of study center on methodological issues, including the identification of additional dependent measures.
Hemos resaltado en negrita los fragmentos que incluyen términos relevantes para el análisis metodológico del artículo, ya sea porque nos indican las variables estudiadas, el diseño utilizado, las técnicas de control usadas, el procedimiento de selección de la muestra, etc. En el resto del apartado aplicaremos el mismo criterio para destacar cada uno de los ejemplos presentados.
Actividad
La actividad que os proponemos parte del artículo que habéis seleccionado en el ejercicio anterior. Leed el abstract del artículo y:

  • Marcad los términos relevantes para el análisis metodológico.

  • Asociad los términos marcados con los que aparecen en el glosario (anexo 1).

3.2.3.Introducción (introduction)
La introducción de un artículo tiene que dar respuesta a la pregunta: ¿por qué se ha llevado a cabo la investigación? Por lo tanto, aquí encontraremos el planteamiento del problema que ha motivado la investigación y la exposición de los antecedentes y trabajos previos publicados que dan origen y justifican la investigación planteada.
En este apartado es importante que se haga mención de los trabajos recientes sobre el tema y sus principales aportaciones. En la parte final de la introducción se plantean los objetivos y/o las hipótesis del estudio.
Ejemplo de introducción
Leed atentamente como ejemplo la introducción del artículo prototipo (Degelman y Munson, n. d.):
"Reviews of research on religion and health have concluded that at least some types of religious behaviors are related to higher levels of physical and mental health (Gartner, Larson, & Allen, 1991; Koenig, 1990; Levin & Vanderpool, 1991; Maton & Pargament, 1987; Paloma & Pendleton, 1991; Payne, Bergin, Bielema, & Jenkins, 1991). Researchers have identified prayer as one of these behaviors (Finney & Maloney, 1985; McCullough, 1995; Paloma & Pendleton, 1991).
The empirical studies examined in these reviews have almost all revealed a significant relationship between an individual's religious belief system and measures of well-being (Aldridge, 1991; Friedman & Benson, 1997; Larson et al., 1992; Matthews, 1997). A more difficult question to answer is whether the relationship between religion and health, or more specifically between prayer and health, is causal. Most studies examining prayer and health are correlational, leaving unanswered the question of whether prayer is causing the observed changes in health. To illustrate, if individuals who pray for physical healing (or know that others are praying for them) have more positive outcome measures, many would argue that the positive outcome is not the direct effect of the prayer, but instead may be the result of positive cognitive expectations.
Randolph Byrd (1988) experimentally examined the causal effect of intercessory prayer (prayer offered on behalf of another) on recovery from cardiological illness. In this double-blind study, patients hospitalized in a coronary care unit either received or did not receive daily prayer from Christian prayer intercessors. Patients receiving prayer had "less congestive heart failure, required less diuretic and antibiotic therapy, had fewer episodes of pneumonia, had fewer cardiac arrests, and were less frequently intubated and ventilated" (Byrd, 1988, p. 829).
In another randomized, double-blind study on the effect of healing therapy utilizing intercessory prayer on insulin dosage in type I diabetes mellitus patients, Wirth and Mitchell (1994) found that although there was a reduction in insulin dosage over a period of two weeks in the treatment condition compared to the control condition, the difference was not statistically significant.
Although Byrd's (1988) study provides some evidence of a causal effect of prayer on medical outcomes, no comparable studies in a non-medical setting have examined the potential causal effects of prayer. One important setting in which to study prayer is the workplace, where prayer may address issues such as potential interpersonal conflict and the pressures inherent in most workplaces (such as deadlines and performance evaluations). The workplace clearly represents an untapped area for research into the possible causal effects of intercessory prayer.
The specific purpose of the present study was to utilize the double-blind methodology of Byrd's (1988) study on health outcomes to evaluate the "distance" effects (Dossey, 1997; Schlitz, 1997) of intercessory prayer (prayer without the individual's presence or awareness) on occupational task performance. In a health care customer service call center, will individuals receiving prayer evidence different levels of task performance (number of calls answered per hour and number of seconds per call) compared to individuals who are not receiving prayer?"
Actividades
Ejercicio 1
En la introducción los autores afirman: "Most studies examining prayer and health are correlational, leaving unanswered the question of whether prayer is causing the observed changes in health".
Pregunta: Los autores sugieren que los estudios correlacionales (que son aquellos que estudian una relación bidireccional entre dos variables, como es habitual en los diseños de encuesta) no pueden contestar la hipótesis causal según la cual la oración produce cambios en la salud. ¿Estáis de acuerdo?
Ejercicio 2
En diferentes puntos de la introducción aparece el término double-blind study y en el objetivo dicen que utilizarán double-blind methodology.
Preguntas: ¿Qué significa concretamente en este estudio? ¿Qué tipo de validez están intentando preservar?
Ejercicio 3
Si leemos atentamente el último apartado que empieza con la frase "The specific purpose of the present study...".
Preguntas: ¿Los autores han planteado alguna hipótesis? ¿Cuál o cuáles?
Solución
Respuesta: Ciertamente, los estudios correlacionales pretenden comprobar si hay covariación entre dos (o más) variables y no una relación de causa-efecto entre una VI y una VD. Por lo general, son diseños de encuesta en los que la falta de aleatorización, de manipulación y de control sobre variables extrañas disminuye la validez interna hasta niveles que los convierten en inadecuados para contrastar una relación causal.
Solución
Respuesta: Significa que los participantes no saben si reciben plegarias o no las reciben y que los experimentadores no saben qué participantes reciben plegarias y cuáles no las reciben.
Tiene como objetivo mejorar la validez interna, al controlar los sesgos de expectativas del observador y el efecto placebo.
Solución
Respuesta: Los autores formulan una pregunta de investigación. Quieren comprobar si las plegarías hechas a distancia por un tercero, sin que el sujeto tenga conciencia, son efectivas en relación con los resultados obtenidos por el centro (ved con detalle el subapartado de procedimiento). Pero los autores no plantean una hipótesis concreta. Se trataría, pues, de un objetivo más exploratorio que confirmatorio.
3.2.4.Método (method)
El apartado del método pretende dar respuesta a la pregunta: ¿cómo se ha realizado la investigación? En este apartado tenéis que encontrar el detalle de la información sobre cómo se ha llevado a cabo la investigación para garantizar la replicabilidad (46) del estudio y poder determinar la validez (47) de la investigación.
Este apartado se organiza en los subapartados que indicamos a continuación:

  • Participantes/sujetos (participants/subjects): participantes o participants es el término utilizado cuando la investigación se realiza con humanos y sujetos o subjects, cuando se lleva a cabo con animales. Aporta información sobre el número de participantes, cómo han sido seleccionados (hay que especificar el tipo de muestreo (48) : si es aleatorio, no aleatorio, etc.), las características demográficas relevantes para la investigación (p. ej.: sexo, edad, raza, nivel educativo, etc.), si se han hecho pagos para acceder a la muestra y aspectos éticos tenidos en cuenta.

  • Materiales/aparatos/instrumentos/medidas (materials/apparatus/instruments/measures): este subapartado del método incluye una descripción de cómo se han operacionalizado las variables y cómo se han medido y se han interpretado. Se detallan los instrumentos utilizados para que otro investigador pueda replicar el estudio utilizando las mismas herramientas.

  • Procedimiento (procedure): en la primera parte de este apartado se suele encontrar el tipo de estudio del que se trata (descriptivo, experimental, cuasiexperimental, etc.). En el caso de omitir la mención explícita a un tipo de diseño, como mínimo encontraréis la información necesaria para identificarlo. Así, en el caso de tratarse de un diseño experimental de grupos aleatorios, habrá información sobre las VI y sus niveles, sobre las VD, sobre la relación que hay entre las unidades que se comparan (intersujeto (49) o intrasujeto (50) ), sobre las técnicas de control utilizadas, sobre la manera como se han hecho las asignaciones, etc.

En conjunto el apartado de procedimiento tiene que indicar todos los pasos seguidos de manera cronológica para explicar de manera clara cómo se ha llevado a cabo la recogida de datos (instrucciones dadas, permisos, tiempos de respuesta, condiciones de respuesta, etc.).
Ejemplo de método
Leed atentamente como ejemplo el resumen/abstract del artículo prototipo (Degelman y Munson, n. d.):
"Method
Participants
Trained customer service call center representatives (9 men and 94 women), all residing in southern California, served as research participants. The mean age for the men was 34.0 years (SD = 8.8), and the mean age for the women was 37.3 years (SD = 8.2). We did not record participants' ethnicity. All study participants had experience in this customer service call center environment of at least six months and no more than two years. Primary responsibilities of the customer service representatives included responding to member questions concerning health care coverage and attempting to resolve member complaints. Participants worked in a controlled environment at individual pod-like workstations, which were grouped in clusters of five. Each used identical computer and phone answering equipment. The customer service call center automatically distributed calls to the representatives based on their availability.
Apparatus
The Northern Telecom Meridian Max call reporting system tracked representatives' speed of call handling. Prayer intercessors daily recorded information about their prayers for each individual.
Procedure
We randomly assigned participants by gender- and age-matched pairs to prayer and no-prayer groups. Participants had no knowledge that a study on intercessory prayer was being conducted, but they were aware of ongoing monitoring of their phone interactions with customers. Administrators at the customer service call center granted permission to use these data for the study.
Two women (ages 36 and 55) who were self-identified Christians active in prayer ministries in a local United Methodist church served as prayer intercessors for the study. They had no prior knowledge of the participants. We provided the prayer intercessors with general information related to potential work environment challenges, specific information (age, gender, and identification number) about those for whom they were to pray, and directions to offer daily specific prayers for efficiency, alertness, and wisdom with callers' issues. Most prayers were 3-5 minutes in length.
The study period spanned a 7-day pretest period (11/3/96 to 11/9/96) and a 14-day experimental period (11/10/96 to 11/23/96). The customer service call center provided daily measures of number of calls answered per hour and call handling time (number of seconds per call) for each representative."
Actividad
Partiendo del artículo que habéis seleccionado en la primera actividad, leed el apartado del método y:

  • Buscad los términos del glosario (anexo 1) que aparecen en el artículo.

  • Anotad la traducción catalana y española de cada término.

3.2.5.Resultados (results)
El apartado de resultados tiene como objetivo dar respuesta a la pregunta: ¿qué se ha encontrado? En una investigación con datos cuantitativos se presentan los principales hallazgos a partir de los análisis estadísticos hechos con los datos recogidos (significación estadística, tamaño del efecto, etc.).
Este apartado acostumbra a incluir tablas y figuras con los datos para apoyar el texto y facilitar la interpretación de los resultados.
Ved también
Para saber interpretar los resultados de los artículos que leéis a lo largo de vuestra vida académica, tenéis que recordar o profundizar en vuestra formación estadística. Así, hay que revisar los contenidos de la asignatura Técnicas de análisis de datos cuantitativos, si ya la habéis cursado, o cursarla a continuación de Métodos de investigación cuantitativa.
Ejemplo de resultados
Podéis revisar como ejemplo los resultados del artículo prototipo (Degelman y Munson, n. d.). Aunque la información de este apartado es imprescindible para poder extraer conclusiones a partir de los datos que proporcionan a los participantes, no hace falta que hagáis ahora una lectura en profundidad dado que muchos de vosotros todavía no habéis cursado la asignatura Técnicas de análisis de datos cuantitativos. De todas formas, es importante que os empecéis a familiarizar con los términos que hemos destacado.
"Results
For each participant, we obtained the mean number of calls per hour and the mean number of seconds per call for both the seven-day pretest period and the fourteen-day experimental period. Table 1 presents, for both prayer and non-prayer groups, the means and standard deviations of both measures (calls per hour and seconds per call) for both pretest period and experimental period.
Preliminary analyses of pretest calls per hour and seconds per call revealed no significant differences between prayer and non-prayer groups for either calls per hour, F (1, 96) = 0.43, p = .52, or seconds per call, F (1, 96) = 0.92, p = .34.
Multivariate tests of significance of calls per hour and seconds per call (and follow-up univariate tests of significance of each) revealed no significant differences between prayer and non-prayer groups in the change in either the mean number of calls per hour or the mean number of seconds per call from pretest period to experimental period (all ps > .10)."
3.2.6.Discusión (discussion)
El apartado de discusión se centra en dar respuesta a la pregunta: ¿qué significado y qué explicación se da a estos resultados? Partiendo de los objetivos e hipótesis de la introducción hay que dar explicaciones de manera coherente y clara de todo lo que se ha encontrado. Se evalúan los resultados del estudio, manteniendo o rechazando cada una de las hipótesis planteadas. Al mismo tiempo se comparan los resultados con otros hallazgos de otros autores, discutiendo las similitudes y diferencias y las posibles causas. Se suele acabar destacando las principales conclusiones, las limitaciones de la investigación llevada a cabo y las implicaciones en futuras investigaciones sobre el tema tratado.
Ejemplo de discusión
Leed atentamente como ejemplo la discusión del artículo prototipo (Degelman y Munson, n. d.):
Discussion
This study appears to be the first to experimentally examine the effects of distant intercessory prayer on occupational task performance. The major finding of this study was that prayer for a two-week time period did not result in a statistically significant change in task performance as measured by time per call or number of calls handled per hour among customer service representatives.
In considering the results of this exploratory study, several issues are clear. First, we recognize that intercessory prayer may potentially affect many measures. A comprehensive list of these measures is not possible, but included would have to be supervisor evaluations, peer evaluations, customer evaluations, measures of personal peace, confidence, patience, kindness, insight into customer issues, and resolution of customer issues. As the study of intercessory prayer moves into a new area (occupational task performance), it is extremely important for researchers to have an ongoing record of the dependent measures that intercessory prayer has and has not impacted.
We selected the dependent measures employed in this study (calls per hour and seconds per call) primarily because they were measures that the employer was already collecting. These measures may have been relatively insensitive to the effects of prayer due to certain conditions of employment: customer service representatives received "incentives" (both monetary and status) for efficient handling of calls. Thus, customer service representatives may have been performing at or near optimal levels, resulting in a ceiling effect.
Second, there is an acknowledged need to report findings of statistical nonsignificance, especially as research moves into a new area. Schlitz (1997) and Larson et al. (1992) both noted the deleterious effects of selective reporting of only statistically significant effects. When a study employs careful controls (such as controlling the potentially biasing effects of participant knowledge of being recipients of prayer), findings of statistical nonsignificance are of greater value than studies in which several rival hypotheses can be identified.
Third, if the effect size that is being examined is reliable yet relatively small, there may be several factors that determine whether a statistically significant effect is observed in a specific situation. Schlitz (1997) observed that the need of participants seems to increase effect size. To the extent that this is so, we would expect intercessory prayer to be more likely to affect employees of whom there are high expectations, or who are experiencing prolonged stressful situations, or who operate in a highly competitive setting. Although some of these conditions presumably applied in the present study, the selection of dependent measures may have obscured their impact. Future research in this area should carefully consider the level of participant need.
Future research in this area should examine additional variables such as the nature and length of the intercessory prayer, the length of time the intercessory prayer period lasts, the personal characteristics of both the participants and the intercessors (including age, gender, and ethnicity), and the occupational characteristics of those receiving prayer (including type of position, length of employment, and ongoing levels of stress). As future research begins to map out the complex ways in which intercessory prayer impacts those in the workplace, researchers will need to address additional issues such as the endurance of the effects of prayer over time.
Actividad
Según la discusión que hacen los autores:
Pregunta: ¿Consideráis que a partir del estudio realizado los autores dan respuesta a su pregunta de investigación planteada en la introducción? ¿Han encontrado alguna relación causal entre las variables analizadas (la VI y las VD)?
Solución
Respuesta: Tal como indican en la discusión la respuesta a su pregunta de investigación es que las evidencias empíricas nos indican que no hay diferencias estadísticamente significativas entre el grupo que ha recibido plegarias y el que no con relación a las dos VD (medidas con el número de llamadas respondidas por hora y el número de segundos por llamada). Por lo tanto, no pueden decir que existe una relación causal entre las variables.
3.2.7.Referencias (references)
El último apartado es el de referencias. Se trata del listado de estudios empíricos citados en el texto. Es un apartado muy útil para el lector, ya que le permite ampliar información sobre aspectos del artículo que le han interesado.
El formato de presentación de este apartado depende de cada normativa de publicación. Por ejemplo, según la normativa de la APA hay que enumerar las referencias por orden alfabético de acuerdo con el primer autor de cada referencia. Según el tipo de documento (un artículo en una revista, un libro, un capítulo de libro, una página web, etc.), la manera de escribir las referencias es diferente. En el anexo 2 encontraréis algunos de los elementos más básicos que afectan a la citación y a la referencia de acuerdo con el estilo de la APA.
Ved también
En la asignatura Técnicas de documentación para la investigación podréis ampliar la información en lo referente a la citación y la referencia de acuerdo con el estilo de la APA. Además, veréis otros aspectos de vital importancia como la búsqueda de información en bases de datos bibliográficas así como la gestión de esta información.
El hecho de que se siga una normativa conocida y homogénea para escribir cada tipo de referencia facilita la identificación y la localización de documentos. Pensad que las acciones que hay que llevar a cabo para encontrar un documento son diferentes en función de si se trata de un libro, de un capítulo, de un artículo de una revista, de una comunicación en un congreso, etc. Así pues, poder saber de un vistazo si una referencia la tenéis que buscar, por ejemplo, en una determinada página de una revista, en una hemeroteca o en una biblioteca, es uno de los beneficios que aporta un apartado de referencias formalmente correcta.
Ejemplo de referencias
Os ponemos como ejemplo las tres primeras y las tres últimas referencias del artículo prototipo (Degelman y Munson, n. d.):
Aldridge, D. (1991). "Spirituality, healing and medicine". British Journal of General Practice, 41, 425-427.
Artículo (article)
Byrd, R. C. (1988). "Positive therapeutic effects of intercessory prayer in a coronary care unit population". Southern Medical Journal, 81, 826-829.
Artículo (article)
Dossey, L. (1997, March). Prayer as distant intentionality: An idea whose time has come. Paper presented at the meeting of Spirituality and Healing in Medicine-II, Los Angeles, CA.
Presentación en un congreso (Contribution to a meeting)
...
...
Payne, I. R., Bergin, A. E., Bielema, K. A., & Jenkins, P. H. (1991). "Review of religion and mental health: Prevention and the enhancement of psychosocial functioning". Prevention in Human Services, 9 (2), 11-40.
Artículo (article)
Schlitz, M. J. (1997, March). Healing effects of intercessory prayer and distance intentionality. Paper presented at the meeting of Spirituality and Healing in Medicine-II, Los Angeles, CA.
Presentación en un congreso (Contribution to a meeting)
Wirth, D. P., & Mitchell, B. J. (1994). "Complementary healing therapy for patients with Type I diabetes mellitus". Journal of Scientific Exploration, 8, 367-377.
Artículo (article)
Actividad
Partiendo del artículo que habéis seleccionado en la primera actividad, revisad el apartado de referencias y:

  • Anotad la referencia de un libro.

  • Anotad la referencia de un artículo de una revista.

Bibliografía

American Psychological Association (2001). (5.ª ed.). Washington, DC: American Psychological Association.
Anguera, M. T. et al. (1993). Glosario. En M. T. Anguera (Ed.), . Barcelona: PPU.
Arnau, J. (1995). En M. T. Anguera, J. Arnau, M. Ato, M. R. Martínez-Arias, J. Pascual y G. Vallejo (Ed.), . Madrid: Síntesis.
Beck, A. T., Steer, R. A., y Garbin, M. G. (1988). Psychometric properties of the beck depression inventory: Twenty-five years of evaluation., 8 (1), 77-100.
Campbell, D. T. y Stanley, J. C. (1966). . Chicago: R. McNally.
Cohen, J. (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. , 20 (1), 37-46.
Cook, T. D. y Campbell, D. T. (1979). . Chicago: Rand McNally College Pub. Co.
Gliner, J. A. y Morgan, G. A. (2000). . Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.
Haberman, S. J. (1979). . London: Academic Press.
León, O. G. y Montero, I. (2003). (3.ª ed.). Madrid: McGraw-Hill.
Morales, M. (1995). Uses of qualitative/quantitative terms in social and educational research. Quality and Quantity, 29 (1), 39-53.
Portell, M., Vives, J., y Boixadós, M. (2003). . Bellaterra: Servei de Publicacions de la UAB.
Riba, C. (2007). . Barcelona: Editorial UOC.

Anexo

Anexo 1. Glosario
Castellano
Inglés
Adaptación a las pruebas, amenaza a la validez interna
Testing, threat to internal validity
This threat to internal validity may appear in designs were the DV is measured in more than one occasion, as participants performance on the posttest may be altered as a result of being previously scored on the pretest.
Afijación
Allocation
Procedure used in stratified sampling to determine the number of sample units of a stratum
Afijación óptima
Optimum allocation
In his allocation, the number of units to be sampled from each stratum depends on the variance of the variable in study inside the stratum.
Afijación proporcional
Proportionate allocation
In this allocation, the number of elements is proportional to the size of the stratum. If the population consists of 60% in the male stratum and 40% in the female stratum, then the relative size of the two samples should reflect this proportion.
Afijación simple
Simple allocation
In this allocation, the number of sample units is the same in each stratum. If sex is the stratified variable, the same number of males and females will be sampled.
Aleatorización
Randomization (random assignment, random allocation)
The assignment of subjects to experimental conditions by means of a random procedure, such as a tossing a coin, using a table of random numbers or an algorithm for generating random numbers, thus ensuring that each subject has an equal chance of being in any of the treatment and control conditions.
Amenazas a la validez interna
Threats to internal validity
All alternative causes other than the independent (or exposure) variables (e. g. the program or the treatment) that are the cause of the variations observed in the dependent variable. These threats would prevent researchers who are trying to study causal relationship from detecting the real effect of the independent variable. In other word, the threats to internal validity prevent researchers or scientists from establishing the real causal relationship in their program.
Bloqueo (técnica de control)
Blocking (control techniques)
This is the procedure by which experimental units are grouped into homogeneous clusters according to the levels of an extraneous variable. Then, participants from each block are randomly assigned to experimental condition. This technique is used to improve the comparison of the experimental groups.
Condiciones experimentales
Experimental conditions
The levels or combination of levels of the independent variable to which subjects are assigned in an experimental design.
Conglomerados
Clusters (conglomerate)
Sampling technique where the sampling units are natural of pre-formed groups (e.g., cities, schools, faculties etc), or clusters, and a random sample of these clusters are selected. All observations in the selected clusters are included in the sample and information is gathered from the elements within each selected cluster. In contrast with stratified sampling, it is expected for the clusters to be composed of heterogeneous units.
Constructo
Construct
Variable that is not accessible to direct observation so that it must be measured through one or more indicators.
Covariación
Covariation
The covariation takes place between two (or more) variables if the changes of one variable coincide systematically with the changes of another variable.
Definición operativa
Operational definition
The procedures or operations used to observe or measure a specific concept. Operationalisation is the process of translating specific research concepts into observable phenomena that are measurable.
Diseño de encuesta
Survey design
A design that uses questionnaires and interviews to gather information from a sample to describe some variables or relationships between variables of a population.
Diseño de cohortes
Cohorts design
A longitudinal survey design where two or more cohorts are selected and each one is surveyed several times. Note that a cohort is a group of people who share some trait, usually a temporary one like that of being the same age.
Diseño de panel
Panel design
A longitudinal survey design in which the same sample is surveyed more than once, thus allowing the study of individual change.
Diseño ex post facto
Ex post facto design
Research design focused on the study of possible cause-and-effect relationships, although neither manipulation of independent variables (also known as exposure variables) nor randomization is possible, as all values of the independent and/or dependent variables (also known as outcome variables) have already taken place. Therefore the study begins after the fact, i.e., ex post facto.
diseño ex post facto prospectivo (diseño etiológico de cohortes)
Prospective design
Ex post facto design in which the IV values have already taken place, but the DV values have not. Participants are selected based upon their IV values and are followed up until the outcome of interest (some DV value, as the development of a disease) is observed.
The outcome of interest should be common; otherwise, the number of outcomes observed will be too small to be statistically meaningful (indistinguishable from those that may have arisen by chance). Prospective studies usually have fewer potential sources of bias and confounding than retrospective studies.
diseño ex post facto retrospectivo (diseño de casos y controles)
Retrospective design (case-control design)
Ex post facto design in which both the independent and dependent variables have already occurred.
Participants are selected based upon their DV or outcome values (i.e. presence/absence of disease), and previous exposures to suspected risk or protection factors in relation to the outcome are examined. Most sources of error due to confounding and bias are more common in retrospective studies than in prospective studies. For this reason, retrospective investigations are often criticized.
However, if the outcome of interest is uncommon these designs are the usual alternative to prospective designs.
Diseño experimental, experimento
Experimental design, experiment
A research design (not all research designs are experiments!) that entails both manipulation of the independent variable and randomization of participants to either experimental conditions or orders of application.
Diseño factorial (experimental)
Factorial experimental design
An extension of the basic experimental design with two or more independent variables (factors). Depending upon the presence/absence of interaction, information may be provided about the separate (main) effects and/or joint (interaction) effects of the independent variables.
Diseño factorial mixto
Mixed factorial design
A design that has at least one within-subjects factor and one between-subjects factor
Diseño factorial multivariante
Multivariate factorial design
Factorial design (i.e., an experimental design with more than one IV) involving more than one DV.
Diseño factorial univariable
Univariate factorial design
Factorial design (i.e., an experimental design with more than one IV) involving one DV.
Diseño intersujeto
Between-subjects design
Experimental design in which each subject is tested or scored under one experimental condition. In these designs, randomization is used to assign the subjects to one or another experimental condition.
Diseño intrasujeto (intragrupo, de medidas repetidas)
Within-subjects (within-group, repeated-measures) design
Experimental design in which each subject is tested or scored under all experimental conditions. In these designs, randomization is used to assign the subjects to one or another order of application.
Diseño longitudinal
Longitudinal design
Survey design that consists of taking several measurements along a period of time to observe the change in a population.
Diseño observacional
Observational design
Research plan that obtain through a series of ordered stages and a systematic record, a quantification of manifest behavior taking place in natural or quasi-natural situations.
Diseño pre-post con un solo grupo
One-group pretest-posttest
A design in which a group of subjects is observed or measured (the pretest), a treatment is introduced, and the subjects are measured again (the posttest, in order to evaluate the changes produced by the treatment. Although usually suited within the quasi-experimental designs, to be precise this is a pre-experiment
Diseño sólo post con grupo de control no equivalente (diseño sólo post simple simultáneo)
Post-test-only nonequivalent control group design
Design with measurement only post, both in the experimental group and in the quasi control group. Although usually suited within the quasi-experimental designs, to be precise this is a pre-experiment
Diseño cuasiexperimental
Quasi-experimental design
A research design that entails manipulation of the independent variable but not randomization of participants. The latter is the main differential characteristic between an experiment and a quasi-experiment.
Diseño simple de series temporales interrumpidas
Simple interrupted time-series design
A quasi-experimental design in which a series of measurements of the dependent variable are registered both before and after a treatment is introduced.
Diseño transversal
Cross-sectional design
A survey design in which a sample of subjects is surveyed in only one occasion.
Grupo de control no equivalente (grupo de cuasicontrol)
Nonequivalent control group
In quasi-experiments, unlike in an experimental design, subjects are not distributed to treatment/comparison group by means of random assignment. Therefore, the comparison group may not be really equivalent to the treatment group at the start of the study. Thus, you may mistakenly believe that the treatment had an effect when it did not.
Hipótesis
Hypothesis
Tentative explanation of a research problem.
Historia, amenaza a la validez interna
History, Threat to internal validity
History is a threat when something socially significant takes place between pretest and posttest or at the time you're carrying out your study.
Igualación (constancia)
Constancy (control techniques)
This widely used control technique consists of holding an extraneous variable constant (selecting a value or a short range of values of the extraneous variable) so that its influence on the DV remain the same throughout all IV levels (or levels combination), and therefore, preventing covariation between IV and the extraneous variable.
Instrumentación, amenaza a la validez interna
Instrumentation, Threat to internal validity
Instrumentation is a threat when a relationship might be due to the measuring instrument change between the pretest and postest.
Maduración, amenaza a la validez interna
Maturation, Threat to internal validity
Maturation is a threat when a presumed causal relationship might be due to respondents growing older, wiser, stronger and so on between the pretest and post-test (and such maturation is not the treatment of interest).
Manipulación de la VI
Manipulation of the independent variable
Action for which the researcher creates the conditions in order that there take place certain levels of the independent variable, which will be applied to subjects before measuring the dependent variable.
Marco muestral
Sampling frame
A list of all eligible population members to be included in a sample according to the specific parameters of a research study. A researcher must have a sampling frame in order to generate a random sample.
Mortalidad, pérdida no aleatoria de sujetos, amenaza a la validez interna
Mortality, Threat to internal validity
Mortality is a threat when most of the participants drop out of the study share some characteristic, like being assigned to the control (or the treatment) group, being the most intelligent, etc.
Muestra
Sample
A subset of cases selected from a population.
Muestra aleatoria (muestra probabilística)
Random sample (probability sample)
A sampling procedure that ensures that every member of the population has a known (and sometimes an equal) chance of being included in the sample.
Muestra representativa
Representative sample
Subset that has the same general characteristics that the population.
Muestreo aleatorio estratificado
Stratified random sampling
A probability sampling procedure in which the population is divided into groups or 'strata' according to some characteristic, chosen to be related to the major variables being studied, and independent random samples are drawn from each stratum in order to obtain a more accuracy in the representation of the strata. As opposed to cluster sampling, units within strata are expected to be homogeneous.
Nivel de medida (escalas de medida)
Level of measurement
The level of measurement of a variable is a classification used to describe the nature of information contained in numerical-valued variables.
Four levels of measurement scales are commonly distinguished: nominal, ordinal, interval, and ratio
Regresión a la media, amenaza a la validez interna
Regression to the mean, Threat to internal validity
In a pre-post design, regression to the mean occurs when the pre-post difference (or absence of) may be due to abnormally high or low pre or post measures.
Replicación
Replication
A repetition of a previous study, using a different sample of cases, and/or a different situation, in order to check if results of previous study are matched; if so, the results increases their degree of reliability.
Selección, amenaza a la validez interna
Selection threat, Threat to internal validity
Selection is a threat when participants of the different groups under study are not comparable. In order to avoid this treat it is important to use a method to distribute the participants in such a way that individual differences become well balanced across the groups.
Técnica de muestreo
Sampling technique
A procedure by which a sample is selected from a population.
Técnicas de control
Control techniques
A procedure that eliminates, as far as possible, unwanted variation, such as sources of bias and error that may distort study results. In the research design stage, the purpose of the application of control techniques is to avoid the extraneous variables to turn into confounding variables.
Unidad de muestreo
Sampling unit
The entity of the population to be sampled. A sample unit can be an isolated unit (i.e. a person) or cluster of units.
Unidad de análisis
Unit of analysis
The entity about whom the researcher gathers information; the unit may be rats, people, groups, social roles, organizations or communities, to name a few.
Validez externa
External validity
Refers to the degree to which the results of a study are generalisable beyond the immediate study sample, setting and moment to other samples, settings and moments.
Validez de constructo
Construct validity
Refers to the degree to which an instrument actually measures the variable or construct it claims to be measuring. If the operational definition of the variable or construct is poor, the instrument will not have good construct validity.
Validez de contenido
Content validity
Refers to the degree to which an instrument gathers representative information regarding the variable or construct it measures
Validez interna
Internal validity
Refers to the extent to which changes in the dependent variable (the observed effects) can be attributed to the independent variable rather than to extraneous variables.
Validez referida al criterio
Criterion validity
Refers to the degree to which the measures given by an instrument agree with the measures of other independent well-established instruments.
Variable confusionista (emmascarada)
Confounding variable
Variable not controlled that influences the dependent variable and that it has the property of changing simultaneously with the changes in the levels of the independent variable. Due to this circumstance it rivals with the independent variable as the possible cause of the variations of the dependent variable. Once identified the variable, it must be controlled for.
Variable dependiente, variable de respuesta
Dependent variable, outcome variable
The variable presumed within the research hypothesis to depend on (be caused by) another variable (the independent variable); it is sometimes referred to as the outcome variable.
Variable extraña
Extraneous variable
A variable that affects the DV but is no intended to be studied as the IV is; if not controlled for, may interfere with the relationship between the independent and dependent variables.
Variable independiente, variable de exposición
Independent variable, exposure variable
The variable that is hypothesized to cause or influence the dependent variable(s) or outcome. In experimental and quasi-experimental designs, the independent variable (sometimes referred to as the treatment variable in these settings) is manipulated to observe its effect on the dependent variable(s).
 
Anexo 2. Citación y referencia de material bibliográfico
Dentro de un informe científico, todo material bibliográfico que consulta al autor y que considera pertinente para apoyar su discurso se cita en el texto indicando el autor (o autores) y la fecha de publicación. Adicionalmente, hay que tener en cuenta que, cuando se cita literalmente parte de un texto publicado por otro autor, esta porción de texto se pone entre comillas y se indica el autor, el año de publicación y la página en la que se encuentra el texto literal.
La información relativa a todos aquellos materiales bibliográficos citados en el texto se amplía en el apartado de referencias del informe científico. Esta información ampliada debe permitir a cualquier lector localizar el material bibliográfico. Según del tipo de documento del que se trate (artículo, libro, capítulo de libro, etc.) la referencia bibliográfica contendrá un tipo de información u otra. De todas formas, hay ciertas informaciones que siempre las encontraremos en una referencia bibliográfica, como son el autor, el año de publicación y el título del documento.
En psicología, el estilo de citación y referencia viene determinado por la normativa de la APA. La versión más reciente de esta normativa la encontramos en la quinta edición (American Psychological Association, 2001) de su manual de publicación. El principal objetivo de este tipo de normativa es facilitar la comunicación entre científicos especificando un conjunto de normas de estilo de redacción del informe científico. De estas normas, ya conocéis los apartados en los que se tiene que estructurar un informe científico, ahora nos centraremos en la normativa APA que hay que seguir para insertar citas en un texto y para hacer un listado referencias.
Lectura recomendada

Os recomendamos echar un vistazo a la publicación del manual de estilo de la APA (2001): os daréis cuenta de que lo que os presentamos a continuación es sólo una selección muy resumida de lo que consideramos más relevante y de uso más frecuente.

1) Citación en el texto
El texto que aparece a continuación contiene la casuística más habitual tanto con respecto a las citas en el texto como con respecto al listado de referencias bibliográficas.
Tened en cuenta que en un informe científico las citas no están resaltadas en negrita. Las hemos resaltado nosotros sólo para destacarlas y asociarlas a los comentarios de la derecha.
...
Se han delimitado diferentes situaciones que pueden iniciar esta cadena (Ato, 1991; Bunge, 1995; Kerlinger, 1988; Rosenthal y Rosnow, 1991). En ocasiones, el detonante es un acontecimiento fortuito; ... tal como relata Roberts (1992) en un ameno texto sobre los descubrimientos accidentales de la ciencia. ... Sin embargo, en todos los casos sería aplicable la siguiente reflexión de Bunge (1985, p. 212): "los problemas no surgen, no son impersonalmente dados al investigador, sino que el científico individual, con su acervo de conocimiento, su curiosidad, su visión, sus estímulos y sus tendencias, registra el problema o incluso lo busca".
Referencias
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Bunge, M. (1985). La investigación científica (2.ª ed.). Barcelona: Ariel.
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Kerlinger, F. N. (1988). Investigación del comportamiento (2.ª ed.). México: McGraw-Hill.
Roberts, R. M. (1992). Serendipia. Descubrimientos accidentales en la ciencia. Madrid: Alianza.
Rosenthal, R. y Rosnow, R. L. (1991). Essentials of behavioral research: Methods and data analysis (2.ª ed.). New York: McGraw-Hill.
2) Listado de referencias
Los aspectos normativizados por el estilo de referencia de la APA son:

  • Los campos que tienen que aparecer en cada tipo de referencia bibliográfica.

  • El orden de aparición de los campos.

  • El contenido de cada campo.

  • Los caracteres (delimitadores) que hay que utilizar para separar los diferentes campos.

  • Los textos literales que se tienen que escribir para identificar los subtipos de referencias.

  • El aspecto en el que se tiene que imprimir cada campo.

  • Como ya hemos dicho, aunque la información que debe contener una referencia bibliográfica varía según el tipo de referencia, hay algunos aspectos que son comunes a todas ellas.

  • El orden en el que aparece la información: autor o autores (año). Título. Información específica.

  • Los autores se referencian poniendo primero el primer apellido, a continuación una coma y la inicial o iniciales del nombre. Pongamos un ejemplo:

Ejemplo de cómo referenciar los autores
Número de autores
Ejemplo
Un autor
Berndt, T. J. (2002). Friendship quality and social development. Current Directions in Psychological Science, 11, 7-10.
Dos autores: se separan los autores con una i en catalán y una y en español (& en inglés).
Wegener, D. T. y Petty, R. E. (1994). Mood management across affective states: The hedonic contingency hypothesis. Journal of Personality & Social Psychology, 66, 1034-1048.
De tres a seis autores: todos los autores se separan con comas, excepto el penúltimo y el último que quedan separados entre sí por una y.
Kernis, M. H., Cornell, D. P., Sun, C. R., Berry, A. y Harlow, T. (1993). There's more to self-esteem than whether it is high or low: The importance of stability of self-esteem. Journal of Personality and Social Psychology, 65, 1190-1204.
Más de seis autores: se listan los seis primeros autores como se ha indicado antes y después del sexto se pone et al.
Harris, M., Karper, E., Stacks, G., Hoffman, D., DeNiro, R., Cruz, P. et al. (2001). Writing labs and the Hollywood connection. Journal of Film and Writing, 44 (3), 213-245.
Existen muchos tipos de referencias (quizás más de lo que os podéis imaginar). Nosotros nos centraremos en aquellas que aparecen más habitualmente en un informe científico: libros, artículos de revistas científicas, compilaciones (que son libros en los que los capítulos están firmados por autores diferentes y compilados o editados por los autores que aparecen habitualmente en la portada) y capítulos de compilaciones (también llamados capítulos de libro). Adicionalmente, os hemos incluido la normativa de referencia de páginas web porque estamos seguros de que os será útil para futuros trabajos.
Libros, artículos de revistas científicas, compilaciones y capítulos de compilaciones
Formato general
Ejemplos
Libro
Autores. (Año de publicación). Título del libro. Ciudad de la editorial: Nombre de la editorial.
Nota: Si hay más de una edición, se indica el número de edición.
Amón, J. (1991). Estadística para psicólogos (2.ª ed.). Madrid: Pirámide.
Lindzey, G., Hall, C. S. y Thompson, R. F. (1982). Psicología. Barcelona: Omega.
Artículo
Autores. (Año de publicación). Título del artículo. Nombre de la revista, volumen (número), página inicial - página final.
Nota: El nombre de la revista y el volumen se ponen en cursiva. Si la numeración se continúa entre volúmenes, no hay que indicar el número.
Cialdini, R. B., Petty, R. E. y Cacioppo, J. T. (1981). Attitude and attitude change. Annual Review of Psychology, 32, 357-404.
You, C. H., Lee, K. Y., Chey, R. Y. y Menguy, R. (1980). Electrogastrographic study of patients with unexplained nausea, bloating and vomiting. Gastroenterology, 79(2), 311-314.
Compilación
Autores. (Ed. o Eds. según haya un autor de la compilación o más de uno) (año de publicación). Título de la compilación. Ciudad de la editorial: Nombre de la editorial.
Diener, H. C. y Wilkinson, M. (Eds.) (1988). Drug-induced headache. New York: Springer-Verlag.
Capítulo de compilación
Autores del capítulo. (Año de publicación). Título del capítulo. En + autores de la compilación poniendo las iniciales del nombre antes que el apellido (Ed. o Eds. según haya un autor o varios), Título de la compilación (página inicial – página final del capítulo). Ciudad de la editorial: Nombre de la editorial.
Arnau, J. (1995). Metodología de la investigación psicológica. A M. T. Anguera, J. Arnau, M. Ato, M. R. Martínez-Arias, J. Pascual y G. Vallejo (Ed.). Métodos de investigación en psicología (p. 2343). Madrid: Síntesis.
Página web
Autores. (Año de publicación). Título de la página web. Obtenida "el" día "de" mes "de" año, "de" dirección
American Psychological Association. (2003). APA style: Electronic references. Consultat el 21 de febrer de 2008, de https://www.apastyle.org/elecref.html
Para referenciar el siguiente documento de acuerdo con la normativa APA lo haríamos de la manera siguiente:
Autores: Francisco Xavier, Diego Macià / Título: Modificación de conducta con niños y adolescentes / Año de publicació: 1994 / Editorial: Pirámide / Ciudad de la editorial: Madrid.
Xavier, F y Macià, D. (1994). Modificación de conducta con niños y adolescentes. Madrid: Pirámide.