Psicologia

Introducción: Saber humano y utilidad de las referencias




Todo conocimiento puede encontrarse en los libros de las bibliotecas. Mediante la informática, metodología bibliométrica, etc puede agilizarse la búsqueda de referencias para nuestras investigaciones, ya que esto es lo que más tiempo exige.



La revisión de la literatura: Finalidad



Revisamos la literatura en función de la teoría, que es la que nos guía. Por ello, varían los enfoques (los europeos son más teóricos y los americanos más prácticos), encontramos conceptos relacionados, tramas que forman las variables relacionadas, grandes ideas y leyes, etc. Tras revisar la teoría podemos quedarnos con una sola, conciliar varias, buscar varias y coger la que mejor nos venga... Cuando nos referimos a un contexto investigativo hablamos del estado en que se encuentra en este momento el problema que vamos a investigar. Hay que recordar que la ciencia avanza y los nuevos datos se acumulan para verificarlos y contrastarlos. Por ello, los investigadores tenemos que contribuir a este descubrimiento progresivo (lento pero sólido), y cuando hagamos nuestra investigación tenemos que ver si el tema ya está estudiado, por quién, qué está hecho y qué falta, etc. Para ello, tenemos que empezar esta revisión en varias fases:



Fase exploratoria: Mapa conductual y esquema provisional: Para empezar con una perspectiva global del tema y enmarcarlo en un campo de investigación, primero tenemos que hacer una revisión abierta (recoger todo el material que pueda ser importante). Con esto vamos a conseguir un marco de referencia y, tras filtrarlo, confeccionaremos un esquema provisional de las fuentes serias y bibliografía de ello.



Fase de búsqueda de datos: La historia del problema: Ahora haremos la búsqueda de la literatura de investigación, buscando informes científicos publicados que presenten datos. En ellos buscaremos definiciones del tema, teorías, modelos y perspectivas del tema contempladas por otros y sus métodos, instrumentos y procedimientos, sugerencias que se dan y la posibilidad de deducir nuevas hipótesis.



La investigación documental: Fuentes documentales



Para estar informado hay que conocer las estrategias de acercamiento a una documentación fiable. Y entendemos por documento todo objeto o soporte en que se recoge y conserva una información científica en forma escrita, gráfica o sonora. Los documentos pueden clasificarse en cuatro criterios:



Por su soporte o forma de presentación: Pueden ser de papel (libros, revistas, folletos), plástico (discos, transparencias), magnéticos y digitales (cintas, disquetes, CD), químicos ó fotosensibles (películas, microfichas) u ópticos (discos ópticos, DVD).



Por su contenido: Dentro de este nos encontramos dos casos:



Fuentes primarias: Son los textos originales de las obras o las ediciones posteriores, siempre que estén completas y en su lengua original. Por ello, es el material básico que constituye el conjunto de conocimientos de una ciencia (libros, artículos…).



Fuentes secundarias: Son el resultado de aplicar algún tratamiento a los documentos primarios, es decir, estudios científicos elaborados de las fuentes primarias. Su misión es la recuperación del documento primario y el servicio de alerta de todo lo que se publica (índices, resúmenes, bibliografías…).



Por su disponibilidad: Están los manuscritos (difíciles de conseguir), los impresos periódicos (de fácil acceso, revistas, periódicos), impresos sin periodicidad (de fácil acceso, libros, reseñas), reproducidos (de fácil acceso pero caros, fotocopias, microfilms) y otros como mapas, fotografías, planos (escasos pero accesibles).



Por su objetivo: Aquí tenemos el documento de localización u orientativo (fuentes secundarias), que informa de dónde y cómo encontrar un documento, y los documentos de contenido (fuentes primarias), los que nos proporcionan la información principal.



Los documentos de contenido o fuentes primarias son una consulta obligada pues ayuda a puntualizar terminología, ubicar el tema dentro de un marco general y ofrece una información necesaria. Dentro de estos documentos están:



Enciclopedias: Es una relación ordenada de términos que tiene tanta información de la materia como sea posible, ofreciéndola de forma sencilla.



Diccionarios: Conjunto de términos de un lenguaje, ordenados alfabéticamente y cuyos significados se definen con un lenguaje técnico.



Tesauros: Lenguaje documental constituido por términos y sus sinónimos, que abarca un dominio de conocimiento científico. Los términos se llaman descriptores.



Tratados: Obra de consulta de volumen apreciable y autores prestigiosos que se usa como referencia básica de la síntesis de conocimientos de una especialidad científica.



Textos: Más asequible que el tratado y menos extenso y complejo. Se emplea como objeto de estudio directo y son el primer instrumento a utilizar. De ellos hay que tener en cuenta la fecha de edición original, el año de traducción, los índices, la bibliografía y su antigüedad y distinguir entre edición (tiene cambios) y reimpresión (no está modificado).



Compilaciones: Volumen con diversos trabajos independientes de temas distintos. Hay dos tipos: los readings, que es la colección de lecturas con una unidad temática, y las antologías o textos escogidos, que es la selección e trabajos de un mismo autor.



También hay algunas fuentes primarias especiales como:



Monografías: Tratad sobre un tema, es decir, sobre conceptos considerados como unidad. Hay que tener en cuenta la fecha de edición original, el renombre del autor y su biografía intelectual, el índice y el sumario y el prólogo.



Series: Es una publicación seriada en la que cada parte se caracteriza por un título distinto unido al título constante de la serie. Cuando actualizan saberes son avances.



Revistas: Publicación periódica editada por una institución, corporación o sociedad que contiene novedades y trabajos de investigación. Se localizan en hemerotecas.



Boletines: Publicaciones periódicas al modo de las revistas, de difusión escasa y una forma de edición menos rigurosa que estas, en impresión y periodicidad.



Hay otras fuentes primarias, la literatura gris, que apenas se conoce, sus tiradas son limitadas y su difusión comercial es muy escasa. Estas son:



Actas de congresos y simposios: Se recogen ponencias, comunicaciones, mesas redondas, que componen un congreso o reunión pública y que han superado los criterios científicos establecidos por el comité científico del congreso.



Tesis doctorales y tesinas de licenciaturas o de master: Informe científico de un tema de investigación que se ajusta a normas para obtener un grado académico.



Apuntes, casos, informes: Los apuntes son revisiones o resúmenes de diversas fuentes bibliográficas; los casos clínicos son informes que describen el cuadro sintomático inicial en un diagnóstico y un tratamiento, así como el curso posterior del mismo; un informe psicológico es una presentación formal de un diagnóstico o pronóstico de la conducta de un sujeto, añadiendo una propuesta terapéutica.



Los documentos de localización o fuentes secundarias nos ayudan a saber que se ha hecho, por quién, dónde y cómo acceder a sus escritos. Las más importantes son:



Revisiones: Examen de la literatura actual sobre un determinado problema, sintetizando los documentos recientemente publicados.



Bibliografías: Lista o catálogo de documentos acerca de una determinada materia. Hay que diferenciar entre bibliografías, que tienen cierta unidad y dan información de un tema para ampliar conocimientos, y referencias bibliográficas, que agregados de indizaciones de documentos que se usan para ampliar datos y los ha utilizado el autor de una obra para crearla y aparecen citados en ella.



Reseñas bibliográficas: Comentario evolutivo sobre una obra de la literatura técnica que se trate. Para una buena reseña hay que hacer crítica a la obra y no al autor, juzgar si el autor ha conseguido su propósito, juzgar la finalidad del libro, sus ideas y lógica, comparar éste con otros, situar la obra en una perspectiva actual o histórica, si tiene en cuenta el público al que se dirige y evitar tecnicismos.



Catálogos: Recopilación ordenada de descripciones bibliográficas con información suficiente para acceder a los documentos descritos, ya que pueden incorporar resumen.



Test: Documentos que tienen información sobre test: libros, revistas especializadas, casas distribuidoras. La más importante es la de Oskar K. Buros.



Audiovisuales: Las fuentes más importantes de esta materia son Harper and Row, CRM/MC Graw Hill, Multimedia, The Open University, Farral Instruments y Schloat.



También hay algunas fuentes secundarias especiales como:



Revista de resúmenes: Publicación impresa que contiene resúmenes de publicaciones, que se distribuye periódicamente. Proporcionan información para consultar o no un documento y, por eso, es el último paso de búsqueda de información.



Índices: Listas ordenadas de referencias de contenido de un documento que adjunta datos para la localización de esos contenidos. De estos hay dos tipos: el índice de sumarios, que es el documento de publicación periódica consistente en las copias de los sumarios de diversas publicaciones en un solo ejemplar, y el índice de citas, que es el índice de documentos en el que los datos de cada documento van acompañados del listado de documentos aparecidos posteriormente que lo citan en sus referencias.



Las fuentes primarias son mejores que las secundarias, aunque sean más difíciles de conseguir, pero las fuentes secundarias tienen la ventaja de que tienen una visión general del tea, aportando resúmenes y con críticas. Además existen los datos primarios, datos generales recogidos y usados por uno mismo, y datos secundarios, datos recogidos en documentos elaborados y publicados por otros.



Amplitud de la revisión



La amplitud de la revisión literaria viene mediatizada por los conocimientos y preparación remota que se haya adquirido y el domino de los idiomas, del estado del área que queremos investigar y de la seriedad y el tiempo que empleemos. Conviene revisar todos los estudios relacionados con el tema e imitar los modelos empleados en artículos, tesis y tesinas. Así, la revisión crítica y exhaustiva se convierte en referencia previa. Para la amplitud hay que leer por ampliar conocimientos y saber si el tema esta sin estudiar, porque si es así lo tendremos más difícil.



Búsqueda de materiales de referencia: Procedimientos y estrategias de acceso a la documentación



Tenemos dos lugares para la revisión literaria: las bibliotecas y los bancos de datos. Para ello hay que seguir estrategias de acercamiento a fuentes empíricas con 6 pasos:



Escribir el planteamiento del problema



Consultar fuentes secundarias: Primero miraremos en los índices de tratados, textos, manuales, enciclopedias, para que estas nos lleven a las fuentes primarias.



Concretar los descriptores que definen variables: Hay que elaborar una lista de palabras clave del tema que integran la formulación de las variables, los descriptores.



Consultar en fuentes secundarias de búsqueda: Esto lo podemos hacer con:



Búsqueda artesanal: En boletines de resúmenes o repertorios.



Procedimiento informatizado: Los productores de información mejores son:



Centros de documentación: Ficheros y bases de datos: Los centros de documentación son organizaciones dedicadas a recopilar documentos, haciendo su anuncio, resumen, indicación, difusión y descriptores mediante una ficha a petición de usuarios mediante revistas, bancos de datos o CD (extendido por necesidad de más información y rápida). Toda esta información se organiza en ficheros o bases de datos, que pueden ser bases de datos referenciales (que dan las referencias de la fuente de información) o bases de datos fuente (que tiene documentos primarios íntegros).



Bancos de datos: Organización que colecciona las bases de datos en CD. Existen otras organizaciones, los HOSTS o vendors, que tienen información comprada a lo productores de ficheros y bases de datos en cintas magnéticas.



Centros de información (CI): Lugares para contactar y acceder a los servicios de los bancos de datos y sus HOSTS. Pueden ser de tres tipos: CI de tipo alto, de cobertura internacional y con información exhaustiva pero muy generalizada; CI de tipo medio, de cobertura nacional y clientes de los anteriores y con información más ajustada; CI de tipo bajo, de carácter intrainstitucional y dan asesoramiento de temas puntuales.



Mediadores de la información: Ayudan a realizar la búsqueda bibliográfica con los Tesauros, diccionarios especializados o de sinónimos, etc. La búsqueda se puede hacer mediante conexión on line (conexión con bancos de datos) o conexión mediante CD (a través de las redes de las instituciones). El más importante de los mediadores es la red FUINCA, que proporciona acceder a las bases de datos de todo el mundo mediante ventanas que se materializan en unidades de telecomunicación españolas. Los servicios que presta la red FUINCA son:



La búsqueda retrospectiva: Proporciona recopilaciones de referencias de documentos de un tema determinado. A pesar de tener acceso a muchas fuentes secundarias, la información no es concreta por lo que hay que usarlo para comprobar lo encontrado.



Distribución selectiva de la información: Se le da al Centro de Información los perfiles de investigación apuntándose a los servicies de la RED y se puede conseguir toda la información, manteniendo al cliente al día sobre la información cada mes.



Reproducción de documentos primarios: En fotocopias, microfichas o microfilms, pero como son muy caros, pueden pedirse separatas a su autor.



Venta de datos a Instituciones: Con cintas magnéticas, CD o por conexión por claves.



Cuando se hace una búsqueda retrospectiva en un sistema de telecomunicaciones hay que tener en cuenta varios aspectos. El investigador tiene que elegir el menor número de descriptores y después, comprobar la terminología en diccionarios y tesauros para ampliarlos. Con los descriptores se acude al Centro de Documentación, donde se plantearán operaciones de unión, intersección o negación (pueden visualizarse en los diagramas de Venn*) tras definir las áreas lógicas. La búsqueda retrospectiva puede solicitarse por teléfono, carta o yendo al servicio de documentación.
 
Leer y tomar notas de la búsqueda literaria:




Hay tres lugares donde tenemos acceso a la documentación:



Los centros de documentación: Dan la reproducción mediante préstamos, fotocopias, microfichas, microfilms o documento electrónico de documentos primarios, es muy caro.



Las librerías: Vende libros, revistas y otros al público, que están en grandes estanterías. Hay que buscar las librerías de materia que nos interese y saber que hay otras que tienen libros del extranjero, pudiendo adquirirse con los gastos de envío, escribir al extranjero solicitándolo, enviar un cheque o por internet.



Las bibliotecas: Instituciones que adquieren y organizan libros y revistas. Las mejores tienen sus fondos informatizados, pudiendo buscar documentos en e ordenador. Además de esto, todas tienen tarjetas ordenadas por autores y por temas y títulos en ficheros. En las tarjetas de libros aparece en la parte superior letras o números del código de clasificación interna y el nombre del autor precedido por el apellido, título de libro subrayado o en negrita o cursiva, editorial, año de publicación y número de páginas. Los ficheros ordenados alfabéticamente permite encontrar los libros de un autor; los ordenados temáticamente permite encontrar los libros de un mismo tema. Las fichas de las revistas están ordenadas por temas, títulos o artículos. En la ficha, además de la identificación, estará el título, año y volúmenes disponibles en la biblioteca. Las bibliotecas que tienen muchas revistas se llaman hemerotecas. Las revistas están agrupadas por volúmenes de años o semestres, y estas están agrupadas por fascículos semanales, mensuales, etc. Las tesis doctorales y licenciaturas se encuentran archivadas en ficheros especiales, ordenadas de igual modo que el resto. Las bibliotecas tienen servicio de consulta, servicio de préstamo, canjes o intercambios y peticiones de compra. Una vez adquiridas las fuentes hay que leerlas y hay tres formas de hacerlo:



Lectura general o de reconocimiento: Si pretende saber si el documento tiene o no la información buscada, examinando la portada, los índices, la bibliografía, las citas de pie de página, el prefacio, la introducción y las conclusiones. Todo mediante el salteo.



Lectura parcial o selectiva: el subrayado: Para seleccionar los datos importantes para nuestro tema. Hay que hacer una lectura global del texto para captar lo global y después, hacer otra lectura más lenta para seleccionar los datos útiles, mediante subrayado o, si no se puede, anotando las páginas donde están los datos.



Lectura reposada, plan de trabajo y toma de notas: el fichado: Hay que leer los datos importantes y después elaborar un borrador provisional, para organizar los materiales. Lo mejor para esto son las fichas, auxiliar para fijar, organizar y aprovechar lo entendido que ocupan poco, se conservan fácil, pueden introducirse nuevas anotaciones, etc. Los métodos para tomar notas, según la clasificación decimal universal, son:



El subrayado: Conviene usar varios colores, tipos de línea, signos, corchetes, etc.



El fichaje: Puede ser mediante carpetas y cuadernos (fácil de guardar pero muy engorroso), libreta de apuntes (es poco reclasificable) y la ficha (la mejor y más usada). Para hacer las fichas se usan cartulina o papel, de tamaño DIN-A 6 blanco y sin rayas. En estas hay que escribir solo por una cara, usar una ficha para cada dato y un dato en cada ficha (si se necesitan más, irán enumeradas), poner de que fuente se han cogido los datos y ubicarlas en un fichero clasificado. Hay dos clases de fichas:



Ficha bibliográfica: Integran apellidos y nombre del autor, año de publicación de la obra entre paréntesis, título y subtítulo de la obra cursiva o subrayado, lugar de publicación de la obra seguida de dos puntos y de la editorial, número de páginas y si está traducida hay que poner todos los datos de traducción. Todos estos datos están en la media parte superior de la ficha, mientras que en la media parte inferior se anotan los comentarios y anotaciones. En la última línea se pone la fecha que se ha hecho la ficha.



Fichas de trabajo: Emplear para las dos fichas tamaño DIN-A 5 o 6. En estas debe figurar el encabezamiento, poniendo el tema general arriba a la izquierda y el subtema a la derecha; el cuerpo o contenido de la ficha, definido por el título colocado encima centrado y de una a tres palabras; la individualización, es decir, la referencia de la procedencia con autor, volumen, título y página, abajo tras los contenidos; la fecha de redacción, abajo a la derecha. En toda ficha de trabajo es necesario:



Ficha textual: En la que se transcribe las definiciones, conceptos, frases y párrafos del documento. Se usarán comillas para el texto completo (con punto y aparte), frase (con punto seguido), texto entresacado (“xx”…“ww”), varios textos o párrafos (“xx”…“ww”…“yy”) y texto con párrafos suprimidos (“xx…ww”). Los errores del texto se transcriben igual con la palabra [sic] y las observaciones propias irán entre corchetes.



Ficha resume o de síntesis: El investigador expone de forma condensada el contenido de una obra, para acudir aquí cuando la obra es muy extensa.



Mixtas: Mezcla de las dos anteriores para recoger las indicaciones bibliográficas precisas y breves resúmenes de una obra entre citas textuales entrecomilladas.



Cruzadas: Se elaboran para recoger relaciones entre los datos actuales y otros ya recogidos en otras fichas. Se registra la bibliografía y se cruza con datos previos.



Ficha paráfrasis o de crítica: El investigador comenta el pensamiento del autor con un estilo personal.



Ficha de evaluación o personal: El investigador registra sus propios comentarios, reflexiones, etc suscitadas por el texto leído, indicando su conformidad o no o interpretando el punto de vista del autor y usando anotaciones interpretativas.



Las fichas deben tener un número bien visible de identificación e el fichero (arriba a la drcha), se pondrán los datos de identificación del documento abajo, hay que escribir en una sola cara, habiendo en cada ficha solo un dato y las fichas de crítica deben tener las iniciales del investigador y la fecha.



El fichero: Lugar para ordenar las fichas. Estos tienen que tener un tamaño proporcionado que, con la agregación de nuevas fichas, se convierta en un almacén de datos. El fichero tiene que ser una réplica del plan de trabajo (metodología: problemas, hipótesis, variables…). Se organiza siguiendo un plan global y acumulativo, según el cual se concreta en un archivo constantemente creciente y flexible y que se adapte a futuras organizaciones, acumulando en él el todo el trabajo. La separación de las fichas tiene que hacerse mediante cartulinas con aletas (que venden con el abecedario) o divisiones de plástico y programas de ordenador como “Tesis”, contiene una base de datos y modelos de fichas para todas las circunstancias.



Escribir y redactar la revisión literaria: Hay que hacerlo como viene en la “Guía de Elaboración y Presentación de trabajos” de esta asignatura.

Noción y definición




Un proyecto de investigación es la especificación organizativa, temporal y económica de las fases y operaciones del proceso de investigación en relación a un problema concreto que se quiere investigar. La planificación de un proyecto de investigación requiere la transformación de un problema ambiguo en preguntas o hipótesis claramente formuladas. Para lograrlo hay que revisar la bibliografía, evaluar las limitaciones éticas y económicas y elegir una estrategia. Antes de la obtención de datos, hay que elaborar un avance de protocolo que abarque todo el estudio, para ser sometido a examen y corregir posibles problemas. Tras esto habría que elaborar el borrador del proyecto de investigación para discusión posterior. Después de esto, podrá hacerse el proyecto de investigación para ser presentado en instituciones para conseguir ayudas, donde lo someterán a examen, averiguando qué planea e investigador, como y cuando va a llevarlo a cabo y hasta donde es capaz de seguir con el plan. La propuesta se evalúa por los jueces según criterios como la importancia del problema, su relevancia, la adecuación de los métodos, la disponibilidad de personal y las razones del presupuesto.



Fines del proyecto



El proyecto de investigación facilita al investigador:



Proceder con orden en todo el difícil proceso



Saber cuales son las tareas y el modo en que hay que efectuarlas



Conocer el punto concreto donde nos encontramos



Prever los medios humanos, materiales, temporales y económicos que se van a necesitar



Como conseguir financiación exterior



Repasar, repensar y reflexionar la secuenciación de las tareas



Orientaron para su elaboración



El proyecto de investigación debe enmarcarse en el Área Psicológica correspondiente según el Sistema de Codificación de la UNESCO, ya que así se pide para financiaciones.



Además, ha de cumplir requisitos del organismo en el que se presenta, recibiendo instrucciones de formato/apartados a cumplimentar (normalmente el índice típico).



Los datos del proyecto de investigación (observaciones registradas a l largo del desarrollo de un estudio) son necesario estudiarlos antes de su elaboración en tablas, mediante la siguiente secuencia de datos previos a la elaboración final del proyecto:



Identificación de problema mediante su interés, posibilidad de realización de la investigación, carácter original del enfoque y aportaciones de nuevos conocimientos.



Revisión y valoración critica de la bibliografía para definir el contexto de problema.



Formulación clara, sencilla y precisa de preguntas o hipótesis que se conseguirá mediante la identificación de variables relevantes, las estrategias de investigación mas apropiadas, las exigencias éticas, el presupuesto y la lectura de proyectos aceptados.



La planificación de la investigación aconseja tener en cuenta como se va a seleccionar la muestra (muestreo) y de que población, con que procedimientos se pretende obtener los datos (instrucciones), que diseños de investigaron se va a usar (diseño) y como van a codificarse y analizarse los datos (análisis de datos).



Los protocolos constituyen la forma de establecer comunicación entre investigadores y organismos. El protocolo aprobado por unos (dando apoyo emocional/económico) y aceptado por otros (quienes recibe ese apoyo y llevan a cabo el proyecto) es un contrato por ambas partes. Para ello el protocolo debe escribir en tono positivo de confianza.



El protocolo debe ser lo mas atractivo posible en su presentación (“propaganda”).



Partes de todo proyecto: Índice típico



Parte organizativa: Índice típico de un proyecto: Consistirá en la ordenación de las operaciones a realizar, la previsión de medios humanos y materiales a emplear y la determinación y gestión de la forma de actuación de estos medios. Esta parte tiene:



Identificación: Se plasma en la primera pagina del trabajo poniendo el titulo del proyecto centrado, autor/es, tipo de trabajo, afiliación de autores cn departamento/asignatura y fecha de presentación en la ultima línea y configuración derecha (los cinco campos típicos).



Resumen: Es la sinopsis de la investigación. Con “Resumen” centrado cinco líneas mas abajo del inicio de una nueva pagina, se exponen, en 250-300 palabras y una hoja como mucho, el planteamiento, objetivos teóricos y/o prácticos y métodos empleados, explicando las razones que impulsan el proyecto, el enunciado del problema y las causas que lo provocan, el desarrollo del problema, la finalidad del proyecto, etc.



Antecedentes y estado actual del tema: Las fuentes para identificar y definir temas de investigación son las hipótesis deducidas de teorías preexistentes, las hipótesis sacadas de observaciones, los temas derivados de investigaciones previas, los temas relativos a la eficacia de técnicas o tratamientos conocidos o nuevos, etc. Este apartado se da para exponer la forma en que la investigación se apoya en otras ya hechas. El material (fuentes) deberá reforzar los argumentos del autor acerca de la importancia del estudio, orientar al lector sobre lo que se sabe acerca el problema e indicarle como la investigación propuesta aumentará su conocimiento y servirá como demostración del dominio de los conocimientos actuales. El apartado se expone e una nueva pagina con “Antecedentes y estado actual del tema” centrado cinco líneas mas debajo de la pagina, encabezando la hoja. Los contenidos se desarrollan en 1-2 páginas, desarrollando las perspectivas desde las que se ha estudiado el tema (conductual, biológico, cognitivo, psicoanalista, fenomenológico, etc). El autor debe explica desde que perspectiva esta el trabajo, como éste aportara mas conocimientos, como se generalizaran los resultados, sus posibilidades para mejorar las terapias y las posibles aplicaciones o consecuencias del conocimiento que se obtendrá.



Bibliografía comentada: Antes de hacer el proyecto de investigación, el autor debe hacer una identificación y evaluación critica de publicaciones científicas relevantes. La búsqueda de bibliografía se realiza en centros de investigación o bibliotecas, en revistas científicas y bases de datos. Este apartado comienza en nueva pagina con “Bibliografía comentada”, centrado cinco líneas mas abajo del inicio de pagina, ocupando como máximo pagina y media. Loas opciones para la exposición son:



Citar autores: Se citan los autores mas representativos con sus obras mas representativas, enmarcándolos en una corriente o perspectiva.



Citar obras: Actuales y representativas conceptuales o empíricas con sus autores.



Citar autores con sus obras: Mezcla de las dos anteriores.



Por perspectivas: Seguir el esquema de perspectivas y, desde la elegida, comentar todo lo relacionado con el tema.



Revistas científicas: Especializadas en e tema a tratar y con autores especializados.



Objetivos concretos e interés de los mismos: En investigación científica pura, u proyecto se justifica mediante su contribución para aumentar los conocimientos existentes. En investigación aplicada en las ciencias de la salud se debe demostrar que el trabajo proporcionara contribución a la práctica. Este apartado tiene que ser personal (preguntas que suscitaron la investigación, fines de éste y si es de tipo teórico, práctico, social, clínico…). Se expone en una nueva pagina, con “Objetivos concretos e intereses de los mismos” cinco líneas abajo y centrado, ocupando una pagina como mucho.



Hipótesis previstas y estrategia metodológica: La hipótesis científica puede referirse a relaciones planteadas entre observaciones o variables o entre diferencias de unos grupos con otros. Aunque no siempre hay que plantear hipótesis que deban comprobarse, a veces se plantean simplemente preguntas, que para formularlas tiene que tener referencias empíricas. También hay que seleccionar una estrategia adecuada para obtener evidencia empírica, que dependerá de la identificación de límites, de las cuestiones que se quieren resolver y de los recursos. Este apartado empezará en una nueva hoja, con “Hipótesis previstas y estrategia metodológica” cinco líneas mas abajo y centrado, siendo de dos hojas como máximo. La estructura es la siguiente:



Hipótesis (o preguntas): Justificación: Se presentarán los objetivos en orden de importancia, planteados como hipótesis a comprobar preferentemente y evitando siempre las hipótesis nulas. También se incluyen antecedentes teóricos del estudio, conocimientos existentes o experiencia de investigación del investigador. En investigaciones exploratorias o descriptivas es mejor exponer los objetivos en forma e preguntas a las que les buscamos respuesta. En investigaciones experimentales la hipótesis se expone con su formulación en forma operativa. Con investigaciones correlacionales las hipótesis se formulas en términos correlacionales. Tras la formulación de hipótesis, hay que exponer la justificación lógica de ella (por que proponemos esa solución al problema y en que nos basamos para ello).



Metodología: Consiste en procedimientos aceptados para diseñar y desarrollar la investigación. Tenemos que explicar como lo vamos a hacer y a comprobar (buscar las respuestas). Podemos usar estrategias no experimentales (definición de la población, selección de la muestra y observación de esta, generando los datos, sin manipulación de variables) o experimentales (selección de la muestra de una población, asignación de los sujetos a los grupos, tratamiento de cada grupo, observación y medición de los resultados, codificación de datos y análisis/interpretación para buscar diferencias).



Este apartado se desarrolla con los siguientes apartados, tal como se exponen:



Sujetos: Describiendo la población y la muestra de ella, nombrando el diseño de muestreo, numero de participantes, condición en a que participan (voluntarios, etc), sujetos asignados a cada condición experimental, sistema de asignación a los distintos grupos, variables extrañas y su control.



Variables: Definición operativa de las variables, forma en que van a manipularse, como va a medirse la variable dependiente y como controlar las variables extrañas.



Instrumentos/Aparatos/Material: Que vamos a usar y forma de codificar los datos.



Procedimiento: Que van a usarse, siguiendo dos apartados:



Diseño: Exponiendo su representación esquemática y simbólica y el método de asignación de los sujetos a las condiciones experimentales. Ese apartado no se hace en investigaciones no experimentales, solo es para las experimentales.



Procedimientos: Forma de contactar con los sujetos, instrucciones que se les da, lugar para la experiencia, tiempo, forma de administrar la VI y forma de medir la VD. En investigaciones no experimentales se expone la forma de medir las variables.



Resultados: Codificación y análisis estadísticos previstos: Se exponen los sistemas de codificación y análisis estadísticos a emplear, estando relacionados con las hipótesis. Se presenta “Resultados” en una página nueva cinco líneas abajo y centrado.



Organización temporal: Plan temporal de actividades: Hay que delimitar el tiempo a emplear según calculo probable, concretando las etapas cortas y fijando la tarea para cada una de ellas, explicándolo gráficamente en tabla. Las etapas mas importantes son:



Revisión bibliográfica, selección de sujetos y grupos, aplicación de tratamientos



Recogida de datos, codificación de datos y análisis de estos



Integración de resultados y elaboración del informe definitivo.



Presupuesto económico: Hay que presupuestar (medir el gasto) de cada una de las operaciones, teniendo en cuenta consecuencias económicas como:



Disponibilidad de los participantes: Teniendo en cuenta la frecuencia de afección/incidencia, problemas para identificar los sujetos y la participación voluntaria.



Disponibilidad de equipo instrumental



Disponibilidad de expertos: Con sus respectivos sueldos.



Disponibilidad e tiempo: Problemas surgidos y como afectaran a la duración prevista.



Los principales apartados monetarios, los cuales serán explicados y justificados son:



Sueldo del investigador: Por horas.



Material inventariable: Apartados, instrumentos, materiales que servirán después.



Material fungible: Materiales que no podrán volver a utilizarse (fotocopias, etc/unidad).



Viajes proyectados/Dietas: Calculándolo por días, según el precio del mercado.



Bibliografía necesaria: Según numero y coste por unidad.



Normas convencionales a las que debe adaptarse un proyecto de investigación



La presentación de todo proyecto de investigación tiene que adaptarse a las normas de presentación propuestas por la APA, que son:



Escrito a ordenador con configuración que facilite la lectura y páginas numeradas en la parte superior derecha, excepto la primera pagina.



En la primera página se expone el titulo, nombre de autor, requerimiento, afiliación y fecha de presentación (cinco campos).



Cada uno de los nuevos apartados comienza en una nueva página.



El proyecto de investigación no tiene que exceder de 8-10 páginas, en DIN-A4 con márgenes superior, inferior, derecho e izquierdo a 2'54cm.



Planificación de la investigación: Consideraciones éticas



Un proceso de investigación se considera ético según el grado e que se ajusta a las reglas o convenciones en el contexto en que se realiza la investigación. Además, hay que tener en cuenta que no siempre lo ético es moralmente aceptable para individuos o grupos de una comunidad. Las organizaciones profesionales tienen sus códigos éticos para las investigaciones que implican a humanos o animales. También se multiplican los comités éticos encargados de examinar y controlar que ese código se cumpla. E investigador n ha de olvidar nunca consideraciones éticas como:



La protección de los derechos y el bienestar de los sujetos (es algo fundamental).



El consentimiento de los humanos, debiendo explicarles los riesgos o beneficios, pero son revelar el diseño del estudio, pues puede influir en los resultados finales.



Minimizar el riesgo de efectos adversos a largo plazo para los sujetos (administración de tratamientos con efectos secundarios, rechazo de tratamientos de eficacia o empleo de técnicas de evaluación invasivas).



Minimizar el dolor, ansiedad, incomodidad o malestar producido por el estudio.



La investigación anatómica que precisa el empleo de restos humanos debe organizarse de manera que se garantice la utilización respetuosa de los mismos, teniendo en cuenta los sistemas de valores y tabúes de grupos de la comunidad.

Lo que persigue es extrapolar los resultados obtenidos con la estadística descriptiva a la población. La mayoría de lo que vamos a ver se basa en probabilidad ya que el modelo de extrapolación es probabilístico.




Experimento Aleatorio: son los sucesos que podemos observar en un campo científico y en el cuál no es posible determinar con total certeza el suceso o sucesos que pueden ocurrir.



Suceso Elemental: es cada una de las posibilidades que se pueden verificar dentro de un experimento aleatorio.



Suceso Compuesto: es cuando se agrupan de forma arbitraria una serie de experimentos simples. Ej: agrupar sucesos simples en caso de las notas (Sobre, Notable...).



Población: sujetos de estudio. Muestra: sujetos que representan a la población.



La probabilidad oscilará entre 0 (nunca se produce) y 1 (siempre se produce).



Representación en función de probabilidad diagrama de barras. Representación en función de distribución polígono de frecuencias.



Modelos de Probabilidad (existen 3):



Clásico / Laplaciano. Se basa en asignar el mismo grado de probabilidad a cada uno de los sucesos. P = casos favorables / casos posibles.



Frecuentista a posteriori. El modelo se calcula a partir de la frecuencia relativa; f = Fi / N P (S) = f.



Modelo de Probabilidad subjetiva o Bayesiano. Cuando la conducta humana no se ajusta a ninguno de los modelos anteriores; el grado de incertidumbre viene dado por fenómenos subjetivos, como por ejemplo el grado de creencia de un sujeto de que va a llover mañana. La probabilidad viene dada por la creencia del sujeto. La parte esencial es el proceso de muestreo, deformación del subjconjunto. Como regla general, cuántos más sujetos tenga la muestra, mayor probabilidad de que sea representativa. Como regla general un 5% de probabilidad es el subjetivo, aunque dependerá del tamaño de la población.



Lógica Fuzzy: en vez de sumar valores (Ej. 0'3+0'2 = 0'5 bajo esta lógica se toma uno de los valores).



Variable aleatoria: se define así toda función que asigna un número real y sólo uno a cada suceso elemental de un espacio muestral. Al referirnos a ella usaremos X y cada resultado concreto con x minúscula y con un subíndice. Dentro de una variable aleatoria pueden ser discretas (espacio muestral finito o infinito pero numerable) y continuas (espacio muestral infinito no numerable).



Variables discretas: dos conceptos:



Función de probabilidad. Aquélla que nos da la probabilidad de que la variable aleatoria tome un valor concreto. Se representa normalmente con f minúscula f(x) P (x=xi). La probabilidad de un valor que no se puede asumir será 0. La suma de todas las funciones de probabilidad ha de ser 1.



Función de distribución. Aquélla que nos da la probabilidad acumulada para un determinado valor de la variable.



Valor Esperado o Esperanza Matemática. E (X) = x f (x). Todos los valores que puede tomar x y la función de probabilidad. Si el valor sale distinto de 0 un juego de azar es injusto. Algunas normas:



E (a) = a.



E (x+y) = E (x) + E (y).



E (x+a) = a + E (x)



E (ax) = a E (x)



E (ax+b) = a E(x) + b



E (a1x1+a2x2) = a1 E (x1) + a2 E (x2).



Modelos de Probabilidad Q (Bernoulli). Llamaremos prueba de Bernoulli a toda realización de un experimento aleatorio en el que sólo son posibles dos resultados que se llamarán éxito y fracaso y que son mutuamente exclusivos. La probabilidad de éxito será “p” y de fracaso 1-p o “q”. Fórmula: F(X) = P (x < k) = x=0 pxq1-x.



Distribución Binomial. Se refiere a “n” pruebas de Bernoulli independientes tales que la probabilidad de éxito se mantiene constante en todas ellas. El resultado de un experimento no influye en el de los otros. La fórmula no es necesaria puesto que contamos con tablas.



En la práctica puede ocurrir que la variable sea continua, pero en la mayoría de los casos aunque lo sea tendremos que trabajar con ella como si fuera discreta. Al trabajar con variables aleatorias continuas denominamos función de densidad de probabilidad a la función de probabilidad. Cuando estamos en variables continuas la probabilidad de que la variable tome un valor concreto es 0. El concepto de función de distribución se mantiene igual.



Grados de Libertad: número de elementos de una expresión matemática que pueden escogerse libremente. Número de observaciones que pueden elegirse libremente en un modelo o situación matemática concreta. Normalmente vienen dados por n-k, siendo n el tamaño de muestra y k el número de restricciones que ponemos. Ej. dime 5 números = 5 grados de libertad, pero dime 5 números que sumen 100 son 4 grados de libertad.



Modelos de probabilidad para variables continuas:



Distribución Normal. Lo que nos da esta tabla es la probabilidad de que la variable adopte un valor o menos. Propiedades de la normal:



El área bajo la curva es 1.



Es simétrica.



Mediana, moda y media coinciden.



Es asintótica respecto a las absisas (en los extremos se acerca al eje de las x pero no lo toca).



Hay un punto de inflexión para cada parte y siempre está a distancia de una desviación típica respecto a la media.



Cualquier combinación lineal de variables normalmente distribuidas da lugar a otra variable normalmente distribuida.



La curva normal más conocida es la típica y la tabla en éste caso nos da probabilidad.



Distribución 2. Supongamos que tenemos “n” variables aleatorias distribuidas según la curva normal tipificada y a partir de ellas construimos la siguiente expresión: elevamos cada suma al cuadrado y los vamos sumano y su resultado será la variable 2 y cuya función de densidad de probabilidad tiene unas características que conocemos: 2n, siendo “n” los grados de libertad. Ésta distribución se trabaja con tablas dada su dificultad. Las características de las curvas 2 son:



Propiedad aditiva. Si tengo una variable x distribuida según 2 con n1 grados de libertad y una variable distribuida según 2 con n2 grados de libertad y las sumo, la nueva variable también se distribuye de acuerdo a 2, pero con n1+n2 grados de libertad.



2 no puede tomar valores negativos, siempre entre 0 e infinito.



2 es asimétrica; a medida que aumentan los grados de libertad se acerca a la normal. Con 30 o más grados de libertad, 2 se iguala a la normal. Para trabajar con más grados de libertad se aplica: p 2n = ½ (Zp + "(2*n)-1)2.



T de Student (Gosset). Ésta distribución surge de la combinación de N (0,1) con 2 y da lugar a t = z / "x2/n , siendo n los grados de libertad. Se una la distribución normal tipificada. Las características son:



Valores entre + y - infinito, aunque suele tomarse entre + y - 3.



Simétrica en torno a 0, pero más plana y dispersa que la normal, a medida que aumentan los grados de libertad se acerca a la curva normal.



En la tabla, g nos da los grados de libertad, se nos da la información por debajo y la probailidad es lo que viene entre 0'60 y 0'995.



F de Fisher (Snedecor). Surge de la combinación de dos variables distribuidas de acuerdo a 2 y con n1 y n2 grados de libertad. Es importante el orden. Fn1n2 = 2 / n1 / 2/n2. Si un valor no viene en nuestra tabla aplicamos la Propiedad de la Probabilidad Recíproca: si x es una variable con distribución F y m y n grados de libertad, entonces “y” = 1/x también se distribuye según F pero con n y m grados de libertad. Propiedades:



Asimétrica.



Siempre toma valores positivos.



Tiende a hacerse más simétrica y aproximarse a la normal al incrementarse los grados de libertad y converge cuando ambos son infinito.



Distribución de Probabilidad. Es una función de probabilidad o de densidad de probabilidad definida sobre un conjunto de sucesos exhaustivos y mutuamente exclusivos. Las distribuciones suelen ser de corte técnico, lo que nosotros creemos que pasará; en la práctica suponemos que las variables se ajustarán a algunos de los modelos que hemos ido viendo. Esas distribuciones muestrales van a tener importancia en estadística inferencial porque nos van a permitir tomar decisiones. Éstas distribuciones sirven para los sucesos que ocurren por azar, si encontramos diferencias entre teoría y práctica podemos decir que esto no ha ocurrido por azar.



Estadística Inferencial



Suponiendo que queremos hacer una investigación sobre un gran grupo cogemos una muestra y recogemos los datos y luego aplicamos los estadísticos que conocemos, pero todos los valores que obtengamos sólo dan datos sobre la muestra nada más. El paso entre la muestra y la población es de lo que se encarga la estadística inferencial. Cuando uno trabaja en Ciencias Sociales y repite un experimento a diferentes grupos resulta que en cada muestra hay resultados distintos, de forma que difícilmente se da el salto a la Estadística Inferencial. La solución es introducir la probabilidad, sin embargo, al hacer ese salto cabe, obviamente, la posibilidad de error.



Teoría del Muestreo (Normas a seguir para seleccionar los elementos que van a servir para nuestra muestra). No es estrictamente estadística inferencial pero sí necesario para ella. Nos permite elegir muestras de la forma adecuada. Conceptos previos son: elemento (unidad básica de la que buscamos información y que es la que nos va a proporcionar los datos para luego analiazrla. Un elemento puede ser humanos, animales, rocas...), población (conjunto de elementos, finito o infinito definido por un conjunto de características que comparten. Es importante definirlo bien. A veces es posible trabajar con todos los sujetos de la población; cuando hacemos eso estamos haciendo un Censo, de hecho, la estadística surge de los censos. En la realidad se utiliza muy pocas veces por sus altos costes y sus métodos invasivos) y muestra (subconjunto de la población que pretende ser representativo, se usa en lugar de los censos y podemos conseguir casi tanta información como con los censos. Una muestra es representativa si tiene las mimas características que la población -círculo vicioso-). Dentro de la teoría de muestreo hay que hacer referencia a:



Representatividad de la muestra. La estadística inferencial sólo sirve si la muestra es representativa y para averiguar si lo es hay que tener mucho cuidado escogiendo la muestra. Hay algunas técnicas que dan “sesgos de muestreo” que nos pueden llevar a error. Cuando hablamos de “sesgo” no podemos hablar de mala intención, sino que simplemente de forma involuntaria la muestra acaba con un sesgo. Ejemplos de sesgo son el sesgo de selección y el sesgo de la no respuesta.



Aleatoriedad de la muestra. Hay dos tipos de muestreo:



Probabilístico (todos los sujetos tienen la misma prob. de ser elegidos).



Aleatorio Simple. Necesitamos conocer la población y poder numerarlos, vamos sacando por medios mecánicos los números.



Aleatorio Sistemático. Necesitamos conocer el listado de elementos que componen la población, extraemos un solo elemento (i) y el resto de componentes surge de sumar una constante “k”, que se consigue con la fórmula k = N / n , siendo N el tamaño de la población y n el tamaño de la muestra. Tiene problemas tales cómo el que los datos vengan ordenados.



Estratificado. A la hora de hacer la muestra vamos a considerar grupos/categorías que ya existan en la población, como por ejemplo el sexo. Debemos asegurarnos de que todas las categorías estén presentes en la muestra final, y esos estratos tienen que ser tales que sean exclusivos y exhaustivos (no puede haber sujetos en más de un extracto ni sujetos que no tengan ninguno). Dentro de cada extracto se usa un método cualquiera de éstos tres (Afijaciones):



Af. Simple - Dividir tam. de muestra entre nº de estratos.



Af. Proporcional - Se tiene en cuenta el tam. de estratos.



Af. Óptima - Tiene en cuenta tam. y homogenenidad de los estratos, pero su problema es conocer la homoogeneidad de los estratos.



Muestreo por Conglomerados. Es un subconjunto de elementos formado de forma más o menos natural (Ej. departamentos de una facutlad), cuando muestreamos ciudades o similares es muestreo por áreas. Una vez creado el conglomerado se escogen todos los sujetos que forman parte de ese subgrupo. Las ventajas son que no necesitamos conocer todos los individuos de la población, pero sí los conglomerado. Encontrar todos los elementos es complicado y por ello se puede hacer Poretápico, que va de lo general a lo individual. Ej. en vez de buscar profesores buscas institutos y luego se escogen dentro de los institutos elegidos.



No probabilístico (no tienen la misma prob. Dudas sobre su representatividad de la población, más sencillos de hacer):



Muestreo por cuotas. Se basa en que tenemos un buen conocimiento de los estratos que forman una población y además sabe qué sujetos son adecuados para el tipo de investigación que queremos hacer, sólo que la asignación de sujetos no se hace aleatoriamente. Se define una cuota (un tipo de sujetos) y en la investigación se cogen a los primeros sujetos que cumplen los requisitos. Esto elimina la igualdad de probabilidad.



Muestre opinático ó intencional. Se establece un sujeto tipo y se va a por ello. Esto se hace en sondeos electorales.



Muestreo Casual. Coges al que puedes, y un tipo especial son los voluntarios. Lo malo es que el sujeto tiende a hacer lo que cree que el investigador necesita.



Bola de nieve. Uno contacta con unos pocos sujetos que le ponen en contacto con otros sujetos, creciendo la lista como una bola de nieve. Se usa en cosas como los temas de drogas.



Tamaño de la muestra. El “¿Cuantos?” va ligado al nivel de error que vayamos a estar dispuestos a admitir. Cuanta más precisión queramos más sujetos necesitamos. Cosas que influyen son:



Variabilidad de la Población (Varianza poblacional...pero es imposible conocerla, luego hay que basarse en estudios previos).



Tipo de muestreo.



Nivel de confianza en el que queremos trabajar.



¿Qué queremos saber?



Nivel de Confianza + Nivel de Error = 100. El nivel habitual de trabajo en Psicología es del 95% o del 99%.



Estadístico: valor numérico que define una característica de una muestra.



Distribución Muestral: distribución teórica que asigna una probabilidad concreta a cada uno de los valores que puede tomar un estadístico en todas las muestras del mismo tamño que es posible extraer de una determinada población.



“ ” Desviación Típica Poblacional (n), “S” Desviación Típica Muestral (n-1). Z = Xmedia - / ( /"n).



Estimación de parámetros. Primero hacemos una muestra y luego estimamos. Un estimador tiene cuatro características que debe cumplir:



Debe tener carencia de sesgo (ser insesgado), es decir, que su valor esperado coincida con el parámetro que se estima.



Debe tener consistencia (aumenta su eficacia conforme aumenta el tamaño de la muestra).



Eficiencia (un estimador es más eficiente cuánto menor es su varianza).



Que sea eficiente (un estimador es eficiente si la estimación no puede ser mejorada).



E (^S2) = 2 varianza insesgada de la muestra = a la de la población.



E (S2) " 2 varianza sesgada de la muestra " a la de la población.



Estimación Puntual. La estimación puntual consiste en atribuir a un parámetro poblacional (aunque suene redundante) el valor concreto tomado por un estadístico tomado en la nuestra como estimador.



Estimación por Intervalos. Consiste en atribuir al parámetro que se desea estimar un rango de valoes entre los que se espera que se pueda encontrar el verdadero valor del parámetro con una probabilidad alta y conocida. Los límites del intervalo son Xmedia + error típico y Xmedia - error típico.



Nivel de Confianza (1- ) probabiilad de que acertemos nuestro pronóstico.



Nivel de Riesgo ( ) probabilidad de cometer un error.



Li = Xmedia -
z
x / "n



Ls = Xmedia +
z
x / "n



x - / x . Siendo por orden: media muestral, media poblacional y error típico. El erro típico se halla con las fórmulas n-1 / "n ó ^S / "n.



En estadística, seguir un criterio conservador es aceptar poco riesgo, se considera poco riesgo a partir de 0'05, pero es más prestigioso trabaja con 0'01.



Fórmulas para Inferir en proporción.



Li = p - z "p(1-p) / n



Li = p + z "p(1-p) / n



Planteamiento de Hipótesis.



Hipótesis Nula. No cambia nada (Ho)



Hipótesis Alternativa. Sí cambia algo (H1).



El contraste de hipótesis es un proceso de decisión en el que una hipótesis es puesta en relación con los datos empíricos para determinar si es o no compatible con ellos (Teoría de la Decisión Estadística o TDE). Los supuestos de un contraste de hipótesis son afirmaciones que necesitamos establecer para conseguir determinar la distancia de probabilidad sobre la que se basa nuestra decisión de Ho. Tiene tres fases: contraste, comparar datos y determinar si es compatible.



Estadístico de Contraste: es un resultado muestral que cumple una doble condición, por un lado proporcionar información empírica relevante sobre la opción propuesta en la Ho y por otro poseer una distancia muestral conocida. Al intervalo de confianza lo llamamos 1 - , también se le puede llamar “zona de aceptación”. A se le llama “Zona de Riesgo” y supone la aceptación de H1).



Regla de Decisión. Consiste en rechazar la hipótesis nula si el estadístico de contraste toma un valor perteneciente a la zona crítica o de rechazo, y también mantener la hipótesis si el estadístico de contraste toma un valor perteneciente a la zona de aceptación. Aceptar Ho no implica cambios, lo interesante es que caiga en la zona de rechazo. Cuando decidimos mantener una Ho queremos significar con ello que consideramos que esa hipótesis es compatible con los datos, en cambio cuando la rechazamos consideramos probado que esa hipótesis es falsa.



Errores:



Tipo I. Es el que se comete cuando se decide rechazar una hipótesis nula que en realidad es verdadera. La probabilidad de cometer el error tipo I es .



Tipo II. Es el que se comete cuando se decide mantener una hipótesis nula que en realidad es falsa. A la probabilidad de cometer el error tipo II se le llama .



El riesgo se hace pequeño cogiendo un 95% o un 99% y el riesgo se logra haciendo grande el , así que se busca un punto idóneo, que suele ser el 0'05 o 0'01. Para minimizar el riesgo se suele conseguir un N mayor, un tamaño de muestra más grande. Otra forma es que haya mucha desviación típica.



Ho Verdadera



Ho Falsa



Se acepta Ho



Correcto



Error tipo II



Se rechaza Ho



Error tipo I



Correcto



CONTRASTE DE HIPÓTESIS SOBRE UNA MEDIA



Hipótesis.



Ho: = o Ho: " o



Ho: " o Ho: > o



Ho: " o Ho: < o



Supuestos



población de partida normal.



muestra aleatoria de tamaño n.



Estadístico de Contraste.



T = Xmedia - / ^S / "n ó Xmedia - / ^S / "n-1.



Distribución Muestral.



T se distribuye según T -1.



Zona crítica.



Contraste Bilateral. T " 1- /2t n-1 y T " 1- /2t n-1



Contraste unilateral derecho. T " 1- t n-1



Contraste unilateral izquierdo. T " 1- t n-1



CONTRASTE DE HIPÓTESIS SOBRE UNA PROPORCIÓN



II. Supuestos



La variable aleatoria es dicotómica o dicotomizada (p+q = 1) en la población es la verdadera proporción de éxitos.



Muestra aleatoria simple de n observaciones con probabilidad constante de éxito cada ensayo.



III. Estadístico de Contraste.



T = P - / " (Ho (1-Ho) / n).



IV. Distribución Muestral.



Z se distribuye según N (0,1).



V. Zona crítica.



Contraste Bilateral. T " 1-Z/2t n-1 y T " 1-Z/2t n-1



Contraste unilateral derecho. T " 1-Zt n-1



Contraste unilateral izquierdo. T " 1-Zt n-1



Estadística no paramétrica o no normal



Tenemos que trabajar sobre una tabla de contingencias y tener en cuenta Fo (Frecuencias Observadas, es decir, lo que vemos en la muestra) y Fe (Frecuencias Esperadas, lo que debería ocurrir). Existen dos tipos de estadísticos para hallar distintos datos, ambos usan la tabla de 2 y los grados de libertad se calculan por número de columnas -1 multiplicado por número de filas -1.



Contraste de Hipótesis sobre Independencia. "" (fo - fe)2 / fe = 2. Es el valor de 2 el que se contrasta como antes hacíamos con las z.



Prueba de Bondad de Ajuste " (fo - fe)2 / fe = 2.

La variable en medición. Al conjunto de valores numéricos es lo que denominamos “variable”, son un conjunto de valores numéricos que tratan de mostrar la asiduidad con que se presenta una característica. Los números de una variable no son valorables en sí mismos, dependen de la escala de medida utilizada. Las variables suelen ser denominadas “x”, “y” y “z”. En álgebra matricial son vectores, vector fila y vector columna. También hay que tener en cuenta el uso de subíndices, etc. También es importante el concepto de Sumatorio. Existen diversos tipos de variables según el nivel de medida:




Variable Cualitativa o Categórica (escala nominal).



Variable Cuasicuantitativa (escala ordinal).



Variable Cuantitativa (escala de intervalo y de razón).



V.Cuantitativa Discreta.



V.Cuantitativa Contínua.



Tabulación de datos. Persigue recoger de forma rápida y sencilla el comportamiento variable. Es construir una tabla / matriz que resuma el comportamiento de una variable.



Identificar el número de modalidades (valores posibles dentro de una variable, como por ej. medir la clase social tiene 3 números -baja, media y alta-).



Construir la tabla, teniendo en cuenta el tipo de variable:



Si son variables cualitativas se usa una tabla en la que han de figurar x, F (Frecuencia absoluta), f (frecuencia relativa) y P (porcentaje) y que su representación gráfica es un Diagrama de Barras. Es importante utilizar bien la escala y no cometer “estancamiento estadístico”(“maquillaje de datos”). La “y” debe partir siempre de 0.



Si son variables no cualitativas las partes a figurar en la tabla son: x, F, f, P, Fac (Frecuencias Absolutas Acumuladas), fac (Frecuencias Relativas Acumuladas) y Pac (% acumulados). En cuánto a la representación gráfica, se puede usar el Diagrama de Barras, aunque es más correcto usar el Polígono de Frecuencias. Si son variables continuas se usa un Histograma.



Concepto de Intervalo Compuesto: es un método de tabulación clásico antes de la aparición de los ordenadores. Dentro de un intervalo compuesto distinguimos un límite inferior real y un límite superior real. Cuanto más números agrupamos en un intervalo mayor es el error.



Diagrama de Tallo y Hojas (Stem&Leaf): es la representación más aceptada siempre que tengamos variables cuantitativas y gran cantidad de datos. Sustituye tanto la representación gráfica como la tabulación de datos.



Gráfico Box-Plot: extensión del Stem&Leaf, su finalidad es intentar determinar en que medida se distribuyen los datos en un comportamiento “normal”, en qué medida hay puntaciones “Outlier” (extrañas). Necesitamos la tabla que informa de los % acumulados (o alguna que nos permita llegar a este dato). Existen también “Puntuaciones Extremas” (tienen un comportamiento mucho más alejado del normal de la variable). Si da un valor negativo y es una escala de razón el valor se sustituye por cero. El valor sugerido será válido sólo si el Rango Normal de la variable (12 en una escala 1-10 sería válido, luego se cogería el 10). En un Box-Plot hay varias partes bien diferenciadas: un rectángulo que se inicia en el 25% de datos y acaba en el 75%, una línea dentro de este en el 50% y otros dos segmentos fuera de él, uno en el valor mínimo y otro máximo. Cada uno de los segmentos colocados en el 25 y 75 son las “Bisagras de Tukey”, y la distancias entre ellos es la “Amplitud Intercuartilar”. Para determinar la región de rechazo realizamos esta fórmula matemática: Amplitud Intercuartila por 1.5 + Bisagras de Tukey. Las Puntuaciones Extremas se hallan sustituyendo 1.5 por 3.



Medidas de tendencia central



Se suele distinguir entre población y muestra:



Población: conjunto de n elementos que cumplen es una propiedad, es decir, aquéllos sujetos que le interesan al investigador. Investigar una población suele ser algo largo, tedioso y costoso, por eso se usan muestras.



Muestra: subconjunto de la población, que debe cumplir los mismos requisitos que la población. Al procedimiento se le conoce como Procedimiento de Muestra. Al conjunto se le conoce como Estadísticos y los resultados sólo son para generalizar los resultados sobre la propia muestra, los resultados se pueden inducir a la población gracias a los Estadísticos Inferenciales.



Estadísticos de tendencia central (Promedios). Solo tienen el problema de que se pierde la información individual:



Moda (Mo). Estadístico de tendencia central, único que se puede utilizar en variables cualitativas. Se calcula a partir de una tabla de frecuencias absolutas. La moda es igual a la variable que ocurre con mayor frecuencia. Puede haber una moda (Distribución Unimodal), dos (Dist. Bimodal), tres o incluso más modas (Dist. Multimodal). Cuando todas las variables tienen frecuencia máximo se dice que la variable tiene una Distribución Uniforme.



Mediana (Md). Aquél valor que divide los datos al 50%. La forma más fácil de hallarla es con los porcentajes acumulados. Siempre da un único valor. Se prefiere la Md a la Mo.



Media Aritmética (x). Ponderación general de una serie de puntuaciones a nivel cuantitativo. En principio se aplica a variables cuantitativas, se prefiere a la Md. En los valores numéricos funciona la ley de distancia, también hay que tener en cuenta que los datos han de ser congruentes; en caso de incongruencia podemos o redondear o utilizar un Estadístico de tendencia central más débil (Md o Mo), esto último es lo que más se hace.



Media Ponderada (Xw). Igual que la media pero los valores numéricos tienen distinta importancia a nivel teórico. Esto modifica los valores empíricos. La M. Ponderada es un medio de ponderar la información donde el componente subjetivo modifica de forma grave el resultado final. Se utilizan especialmente en Psicología Industrial y del Aprendizaje.



Media Geométrica (Xg). Xg es igual a la raíz n de xi, teniendo en cuenta que la Media Geométrica deja de ser operativa cuando la expresión da 0, funciona bien siempre que no existan valores nulos. Una forma de evitarlo es transformar los valores al tipo x+1.



Media Armónica (Xh). N partido del sumatorio de 1/xi.



Media Cuadrática (Xc2). Es igual al sumatorio de X2 partido de N. Sirve para puntuaciones negativas, y una vez se obtiene el resultado hay que hacer la raíz cuadrada puesto que es un resultado elevado al cuadrado.



Calcular los promedios de Intervalos Compuestos.



Moda. Se cogen los valores extremos, se divide entre 2 y se hace la moda.



Mediana. Aplicamos la fórmula Md = L + (n+1/2 - F), todo el paréntesis partido de f y multiplicado por A. Siendo L el límite inferior real del intervalo, A la amplitud real del intervalo, F todos las cosas en los valores inferiores a donde está el intervalo y f todos las cosas en el intervalo.



Media. Se realiza de la manera habitual pero teniendo en cuenta que Xi es el punto medio de un intervalo compuesto.



El grado de error cometido va en relación con la amplitud del intervalo, a mayor tamaño, mayor error. Sólo funciona en intervalos cerrados (intervalos abiertos serían, p.ej. <5 o >10). Los intervalos abiertos no pueden resolverse.



Transformaciones Lineales. La Media es susceptible de operar con transformaciones lineales básica, sí y sólo sí está a nivel cualitativo. Ej. de transformaciones lineales básicas es sumar o multiplicar un valor constante por la variable.



Reglas para seleccionar que estadístico utilizar:



En cuantitativas, se una la Moda.



En cuasicuantitativas, se una la Mediana siempre que sea posible.



En cuantitativas, se usa la Moda siempre que sea posible (no se usaría, por ejemplo, si las puntuaciones Outlier son muy significativas).



Índices de Posición



Son estadísticos donde posicionamos al individuo y no al grupo. Todos son métodos inexactos.



Posicionamiento Empírico. Va a estar en relación con lo observado en el medio y no con lo teórico.



Escala Percentil. Construcción de una escala donde los individuos se posicionan de acuerdo a cien partes proporcionales; en estas escalas no existe en centil 100, sólo el 99. No admite valores decimales. Para hallarlo se cogen los porcentajes acumulados y se hace correspondencia, teniendo en cuenta que el 100 es 99. Sirve para calcular los perfiles de comportamiento.



Escala Decilar. Similar a la centil pero se constituye en 10 partes. Un centil 10 es igual a un decil 1 y así sucesivamente. El máximo valor es el 9.



Cuartiles.Divide la distribución en cuatro partes (cada cuartil es más o menos 25%)



Medidas de dispersión



Nos indican en que medida los sujetos se diferencian unos que otros, existen dos situaciones:



Homoscedasticidad. Variaciones pequeñamente diferenciados.



Heteroscedasticidad. Variaciones más amplias.



Algoritmos de dispersión en Escala Nominal:



D de Scott. Se aplica el algoritmo Ds = 1 / fi 2. El resultado siempre es entre 1 y k, siendo k el número de elemntos de la variable, cuanto más se acerca a 1 más homoscedasticidad existe. No sirve para comparar variables con distinta modalidad (k).



Índice de Entropía (utilizado por defecto): Necesitamos la misma información que en la Ds, debemos aplicar la fórmula H = - fi log2(fi). La ventaja de este método es que permite comparar variables de distinta modalidad (k).



Algoritmos de Dispersión en Escala Ordinal (aparte de poder usar los anteriores).



Rango. También conocido como Recorrido o Amplitud total, se calcula así AT = M - m, siendo M el valor más alto de la variable y m el más pequeño.



Amplitud Semiintercuartílica (ASI). Se calcula dividiendo entre dos la Amplitud Intercuartílica; se puede usar en las ordinales pero solo ocasional y puntualmente.



Algoritmos de Dispersión en Escala de Intervalo (aparte de los anteriores).



Varianza. S 2 = (x - media) 2, todo partido de n. Esto es igual a SC / n (Suma de Cuadrados). La varianza es un estimador sesgado, son valores erróneos de lo que sucede en realidad.



Cuasivarianza (Se utiliza por defecto). Es idéntica, tan sólo que se divide entre n-1 y se simboliza como S y encima un ^.



El resultado de ambos algoritmos está en un valores cuadrácticos, por eso debemos aplicar la raíz cuadrada al resultado. A esto se lo conoce como Desviación Típica.



Representación de variables cuantitativas continuas. Similar al Box-Plot, sólo que éste se basa en las medidas de tendencia central y de dispersión. El centro del diagrama es la media y los extremos la desviación típica. Se pretende visualizar el grado de homoscedasticidad de los sujetos y ver si la media es representativa (lo que sucede cuando los sujetos se diferencian poco entre sí).



Transformaciones Lineales. En el proceso de adición el estadístico de adición no varía, pero en el de multiplicación sí (queda multiplicado por el número).



Comparación de la Dispersión. Cuando comparamos variables del mismo rango es eficaz la mera comparación, pero cuando no se da ese caso hay que usar el estadístico “cociente variación” (CV). El CV tiene tres soluciones: sesgado, insesgado y robusto, siendo el más eficiente el robusto. Los tres se expresan en %.



CVs = Sx / media , todo ello por 100.



Cvi = nSx / media, todo ello por 100.



CVr = AI / Q3+Q1, todo ello por 100.



Modelo Integral de Gauss



Tiene las siguientes propiedades:



Propiedad de Simetría. Una integral es simétrica si Mo, Md y media tienen el mismo valor. Si la información se encuentra concentrada en los valores pequeños estamos ante un Modelo Asimétrico Positivo, mientras que si se concentra en los negativos estamos ante un Modelo Asimétrico Negativo.



Grado de Concentración de la Información (Apuntamiento ó Kurtosis). Nos dice en qué medida vienen representados todos los valores. Existen tres modelos: Meskúrtico (todos los valores tienen información), Leptokúrtico (sólo los valores centrales tienen información), Platokúrtico (modelo de tipo uniforme).



El modelo de Gauss es simétrico y mesokúrtico.



¿Cómo comprobar si el modelo es simétrico? Se aplica el siguiente estadístico, si da entre -1 y +1es una distribución simétrica, si da entre +1 y +2 será una AS+, mientras que si da entre -1 y -1 será una AS-. El estadístico es As = media - Mo / Sx (siendo Sx la desviación típica). El problema del estadístico es que cuando existe más de una Mo el estadístico no funciona y ha de utilizarse otro, el Índice de Dispersión 3, que es [ (x - media)3 / n ] / Sx3.



¿Cómo calcular la Kurtosis? Se aplica el índice de dispersión de orden 4, al cuál se le resta 3 para que el caso ideal de como valor 0. [ (x - media)4 / n ] / Sx4 , todo ello - 3. Si da entre -1 y 1 será Mesokúrtico, si da entre 1 y 2 será Leptokúrtico y si da entre -1 y -2 Platokúrtico.



Operaciones con el modelo integral de Gauss. Se precisan las tablas de la distribución normal y conocer la siguiente fórmula Z = x - media / Sx (desviación típica). Las preguntas posibles son: averiguar el área de un punto dado, averiguar el punto para un área dada, dando N averiguar Z o dado unos valores averiguar la media o la desviación típica.



Típicas Derivadas



Son estadísticos en los que lo que se persigue es caracterizar a los sujetos y ni al grupo, en última instancia nos permite saber si el sujeto está dentro o fuera del grupo. Se basa en el modelo de Gauss y no en una distribución de frecuencias.



Las puntuaciones directas (x,y) denotan la información que recoge el investigador, es decir, las magnitudes medias en el estudio.



Puntuaciones diferenciales (x - media).



Puntuaciones Z (x / Sx = x-media / Sx = Z), que equivalen a la z de Gauss siempre que se ajuste a un modelo normal.



Una escala típica de derivadas no es más que una puntuación derivada de las puntuaciones Z, sólo puede hacerse si se ajusta al modelo de Gauss. En este curso vamos a ver su ejemplo sobre tres formas de valorar el CI.



El CI es un constructo hipotético y se puede medir de tres formas:



Por el método del CI (z * 15) +100



Por los Estaninos (z * 2) +5



Por la escala D (z*20) +50



Si quisiera construir una variable similar a las anteriores pero no poseo una distribución normal hay que ejecutar un “maquillaje de datos”; lo que se hace es normalizar las Z, se obtienen los porcentajes acumulados y se busca en la integral de Gauss.



Estadística Bivariada



En este curso solo vamos a ver la ceñida al modelo lineal y dentro de ese, los casos más clásicos. Vamos a suponer que las variables siguen el modelo de Gauss y se ajustan al modelo de línea recta, ya que en otro caso estos algoritmos no servirían.



y = f(x) y = A + Bxi, siendo A la constante de intercepción y B la pendiente (B = Ay / Ax).



Covarianza: la fórmula es (x-media) (y -ymedia) / n, siendo n “pares de observaciones”. Los resultados pueden ser: 0 (ausencia de relación lineal, lo cuál no excluye otro tipo de relación), + o - (no se puede saber con exactitud). Este estadístico es sesgado, se puede conseguir el insesgado sustituyendo n por n-1. La solución de la covarianza por el método matricial es E (L'*L).



Pearson propuso después una solución matemática a los problemas de la fórmula anterior, el algoritmo conocido como “R de Perarson”, se diferencia del anterior fundamentalmente por la información de partida, porque en lugar de partir de las puntuaciones diferenciales lo hace de las z. La fórmula es: ^Rxy = (z-x) (z-y) / n-1 = (x-media / Sx) (y -ymedia / Sx) / n-1. El estadístico de Pearson tiene límites claros: 0 (relación al azar), +1 (modelo +) y -1 (modelo -). La resolución matricial es idéntica [ (z'*z) * K = R ] pero con puntuaciones z en vez de diferenciales. El determinante de R nos permite saber si puede dar 1 (matriz identidad), cuando el determinante de R sea un valor próximo a 0 es que hay variables muy relacionadas en el modelo lineal.



Técnicas Q. En vez de buscar relaciones entre variables, busca relaciones entre individuos, por ello se traspone la matriz z, ahora la media es la media de cada individuo dentro de la variable que estamos estudiando. Salvo en casos particulares se usan las técnicas R más que las Q.



Volviendo sobre la Correlación de Pearson, debemos pensar en la interpretación. Para empezar hay que tener claro el índice máximo y mínimo de la correlación (+/-1). El número dice la cuantía de la relación y el signo indica la dirección de esa relación. Si es positiva es relación directa, si es negativa es relación inversa. Para interpretar el grado de relación se usa el Coeficiente de Determinación (V2xy) que nos da la proporción de varianza que “x” e “y” comparten. Hay que tener en cuenta que la correlación nunca implica causalidad. Hay que recordar que la relación que buscamos y que puede existir o no es de tipo lineal.



Factores que influyen en la correlación:



Los outliers (tanto por hacer creer que no hay una correlación como que sí la hay cuando esto no es cierto).



La muestra puede no ser representativa de la población (podemos haber cogido una muestra muy restringida, y a más homogeneidad, menos correlación).



Hay también que tener en cuenta que entre dos variables puede haber alguna relación de una tercera variable que influya. Para evitar esto la solución está en pesar si hay alguna variable de este tipo y realizar sobre ella un control empírico. Si este control no es posible se pueden usar métodos estadísticos. También puede ser que una tercera variable haga creer que no hay relación entre dos variables que si la tienen).



Correlación de Spearman. Se usa cuando las dos variables están en una escala ordinal (variable cuasicuantitativa). Se usará cuando ambas sean cuasicuantitativas o una cuasicuantitativa y la otra ordinal. A veces también se usará con dos cuantitativas por intención del evaluador (aunque no conviene hacerlo). Cuando hay dos variables que son de distinta escala, hay que reducir una de grado, esto se logra dando orden, siendo 1 el valor más bajo. Por último, si varios sujetos tienen la misma puntuación, entonces se les da ambos valores el puesto intermedio. La fórmula es rs = 1 - [ 6 * "d2 / n (n2-1)], siendo “d” la diferencia de rango para cada sujeto entre ambas variables, “n” el número de sujetos que componen la muestra.



Correlación Biserial Puntual. Cuando una variable es cuantitativa y la otra dicotómica (sólo puede tomar dos valores, como por ejemplo el sexo) se usa otro algoritmo. Hay que distinguir entre variable dicotómica y dicotomizada (una cuantitativa dividida a dos categorías). Las dos fórmulas que se pueden utilizar son Vbp = mediap - media / ^Sx, todo ello por la raíz cuadrada de p/q. La otra fórmula es Vb = mediap - mediaq / ^Sx, todo ello por la raíz cuadrada de p*q. Estos algoritmos son equivalentes y sus símbolos significan: p (proporción de sujetos de la categoría primera), q (proporción de sujetos de la categoría segunda), mediap (media en la variable cuantitativa de los sujetos con proporción p), mediaq (media en la variable cuantitativa de los sujetos con proporción q), media (media aritmética en toda la muestra, sin distinguir) y ^Sx (desviación típica para todos los sujetos.

Existen 4 modelos formales que conviene distinguir, son lo que Stevens denomina Escalas de Medida:




Escala Nominal. Sólo funciona la relación “igual” y “distinto”. En ésta escala los números son meras etiquetas. Es la más pobre. Ej. el DNI.



Escala Ordinal. Funciona la relación de igual, distinto, mayor y menor. Ej. nº de llegadas en una prueba atlética.



Escala de Intervalo. Funciona de igual manera que la Escala Ordinal, pero con relación de escala numérica. Para distinguirla de la Ordinal, debemos plantearnos si es objetiva la distancia, pues en ese caso es Ordinal. Ej. puntuación en una prueba de inteligencia, en un examen.



Escala de Razón. Es una escala de Intervalo en la que el 0 significa carencia de la propiedad a medir. Ej. número de monedas, número de hijos.



Obviamente, a mayor fiabilidad en el dato, más posibilidad de tratamiento estadístico. Cuando hay problemas de medida se ha cambiar a una escala de menos rango (siendo el rango el nº de relaciones existentes entre los distintos elementos). No se puede pasar de uno mayor a uno menor. Es importante el concepto de Mortalidad Experimental (datos perdidos durante la investigación), la solución a esto es dejar el espacio en blanco o poner un dato absurdo (ej. edad -23). Calcular la tasa de Motalidad Experimental es:



Nº de observaciones (fila por columna) n.



Calcular a nivel % la pérdida de datos 100 por errores /n.



Una tasa de Mortalidad Experimental es aceptada si tienen 10% o menos de error. Aunque dentro de Psicología hay excepciones, son casos aislados.

Error: es aquél componente de ignorancia que tiene el campo donde se actúa. El error tiene que ver con el tiempo de desarrollo de esa ciencia. En Psicología el error es bastante importante puesto que es una ciencia débil.




Modelo: son simplicaciones formales de la realidad; en psicología, simplificaciones de la conducta humana. En Psicología hay modelos que están completamente verbalizados (como p.ej. el psicoanálisis). Se distinguen modelos cuantitativos y cualitativos.



Estabilidad estructural (Thon): cuantitativamente los resultados son distintos, no obstante, a nivel general las investigaciones tienden a interpretar estos valores como iguales o equivalentes.



El método que utiliza la psicología es el método hipotético: a través de una hipótesis se experimenta y se sacan conclusiones, luego el proceso se replica si es necesario. Si el 100% de resultados apoyan la hipótesis, son Resultados Generales, si la mayoría se acertada, son Resultados Parciales (Estocásticos), si sólo son resultados ciertos en parte son Resultados Existenciales, con los que no se puede trabajar.



En Psicología siempre se trabaja con datos de tipo estocástico. Los resultados pueden ser generales o parciales, y cualifica la teoría. Este modelo no es aceptado generalmente en Psicología porque no existe concenso entre los psicólogos.



Metodología:



Medida (asignación numérica de los hechos observados).



Fiabilidad (consistencia).



Validez (en qué medida sirve).

NORMALIZACIÓN

Las normas sociales son reglas que indican como deben actuar los individuos en situaciones específicas. Existe las
Normas formales que son leyes escritas precisas y detalladas.
Normas informales (tacitas o implícitas) son reglas no escritas que nosotros obedecemos.
Las normas descriptivas son las que indican lo que hace la mayoría de la gente ante una situación dada. Influyen en el modote actuar, informándonos de cual es el comportamiento más efectivo o mejor adaptado en esa situación.

Las normas impuestas especifican lo que se debería de hacer, es decir, cual es el comportamiento adecuado y el inadecuado en una determinada situación.
Las normas son reglas, implícitas o explicitas, establecidas por los grupos para regular la conducta de sus miembros. Estas explican a los miembros del grupo como deben comportarse (normas prescriptitas) o como no comportarse (proscriptitas) en diversas situaciones. La mayoría de los grupos insisten en la adhesión de sus normas como un requisito básico para su pertenencia.

Todo grupo social posee normas, sin la cuales no sería posible su sobrevivencia. A través de la simple observación, podemos establecer que todos los grupos, sean pequeños o grandes, socio- grupos, todos poseen ciertas normas que gobiernan las líneas generales de conducta de sus miembros.

CONFLICTO
Son acciones tomadas por individuos para bloquear o interferir los intereses de los otros. El conflicto se define como la conducta resultante de dos percepciones: los intereses propios y los de otra persona son incompatibles y la otra persona va a interferir, o ha interferido, con los intereses de quien así lo percibe. Dicha percepción puede desembocar en actos agresivos, pero en otras situaciones pueden llevar a acciones que no son agresivas por naturaleza, como tratar de resolverlo mediante la negociación.

A pesar de las buenas intenciones de los que creen en la posibilidad de una sociedad ideal en al que todos cooperasen para el bien estar de todos, en la que no hubiese injusticias, en las que la guerra fuese una palabra ausente en los diccionarios, etc. Las personas tienden más a competir que a cooperar, por lo que el conflicto supone necesariamente interdependencia.
Los conflictos entre grupos surgen las amistades cohesivas y el sentido compartido de la realidad de los miembros de un grupo excluyente incluyen el que se etiquete a las demás personas como miembros de un grupo ajeno.

ROLES
Los roles son series de comportamientos que se espera que realicen los individuos que ocupan posiciones especificas dentro de un grupo. A veces los roles son asignados de un modo formal, en otros casos, los individuos adquieren gradualmente ciertos roles sin que les hayan sido asignados formalmente. Aunque los roles son adquiridos, la gente, a menudo los interioriza: vinculan sus roles a aspectos claves de su auto concepto y de sus auto percepciones. Cuando esto ocurre, un rol puede ejercer efectos profundos en el comportamiento de una persona, incluso cuando el sujeto interacciona con otras personas que no forman parte del grupo.

Los roles ayudan a dejar claras las responsabilidades y las obligaciones de las personas que pertenecen a un grupo. Además, proporcionan una forma importante mediante la cual los miembros del grupo comparten pensamientos y conductas. Sin embargo tienen, un aspecto negativo potencial. Los miembros de los grupos, a veces, experimental el conflicto del rol, estrés que es consecuencia de la incompatibilidad entre dos roles del individuo.

SOCIALIZACIÓN
Recordemos que “la sociedad” humana es la red o entramado de interrelaciones e interacciones objetivas y subjetivas de un grupo humano amplio, como puede ser una región, una provincia, un país, y aún conglomerados más amplios, como cuando se habla de la “sociedad occidental” o la "sociedad industrial". Sin embargo, como los seres humanos no nacemos “programados” en nuestro código genético para pertenecer a estas redes sociales, cada ser humano tiene que aprender, desde el momento de su nacimiento, a ser parte de su red de interrelaciones objetivas y subjetivas, es decir, de su sociedad.

De esta forma la socialización es el segundo de los procesos internos principales de todo sistema social; su comprensión es importantísima para todo educador por cuanto esta presente no sólo en su tarea de “socializador de las nuevas generaciones”, sino también es un proceso por el que deben pasar quienes se van a incorporar a la profesión de la enseñanza (lo mismo que a cualquiera otra práctica).

La socialización es el proceso social por el cual aprendemos a ser miembros de una comunidad humana y a interiorizar los valores y roles de la sociedad en que hemos nacido y habremos de vivir. Es decir, a través de la socialización aprendemos a vivir dentro de un grupo, a ser miembros competentes de la sociedad en que hemos nacido. Desde este punto de vista, la socialización es:

Proceso por el cual se logra que los individuos se ajusten al orden social (Es decir, asuman el orden social en que nacieron como propio).
En segundo lugar, la socialización es el proceso por el cual una sociedad se reproduce por sí misma en una nueva generación (reproducción cultural); es decir, mediante la socialización los valores y la tradición del pasado se continúan y perpetúan. Así, la socialización es lo que proporciona a la sociedad la continuidad en el tiempo.

En tercer lugar y como consecuencia de lo anterior, socializar algo pasa a ser el compartir ese algo con otros para que ellos lo interioricen y lo hagan parte de su ser (cultural).
Otra definición de socialización, que se ajusta mucho a nuestro modelo sistémico, al incorporar la interdependencia entre la socialización y la cultura, dice que:

“El proceso por el cual el individuo absorbe la cultura, se integra en la sociedad y conquista su propia personalidad, recibe el nombre de socialización. No hay que confundir este concepto con el de “sociabilidad”, que designa la inclinación y necesidad del hombre a asociarse con otros, y que sería la base psicológica del hecho de que el hombre viva en sociedad. La socialización supone la internalización o interiorización de los contenidos culturales de la sociedad en que nace y vive. Por ello, supone también la adaptación a la sociedad y a la cultura.”

SOCIALIZACIÓN Y EL SISTEMA SOCIAL
Desde un punto de vista sistémico, la socialización tiene un importantísimo papel en la reproducción del sistema, porque, como se ha explicado, mediante este proceso una generación ya madura exterioriza y transmite sus valores normas, costumbres, etc. a la generación que lo reemplaza, permitiendo la autopoiesis del sistema social (la forma en que el sistema se reproduce por sí mismo, o por sus propios mecanismos); de allí la importancia de mirar detenidamente los mecanismos y formas en que se producen los procesos de socialización en todo sistema humano que uno desee intervenir—sea éste una organización funcional poblacional, una organización empresarial o de servicios, etc. Esto último es particularmente necesario cuando el profesional necesita cambiar la estructura de la organización social existente, potenciarla (darle más poder de acción), mejorarla, reformarla, o cualquiera otras forma de intervención importante.

AUSENCIA DE SOCIALIZACIÓN
El importante papel que juega el proceso de socialización en la vida individual y social queda mejor expuesto si examinamos qué es lo que sucede ante la ausencia de socialización en un individuo. El individuo que no ha pasado por el proceso de socialización, como podrá leer, carece de toda “ubicación” mental y psíquica con respecto al resto de seres humanos que le rodean, siendo incapaz de actuar igual que los demás miembros de la sociedad. Aquí queda de manifiesto la importancia que tienen los mecanismos por los cuales la sociedad como un todo actúa sobre el individuo, desde su más tierna infancia, en un doble proceso: por un lado el individuo que absorbe todo lo que sus sentidos perciben, organizándolo tanto en su nivel consciente como a un nivel intrapsíquico, aún no completamente entendido, y por otro lado, la sociedad como un todo, que le comunica simbolismos, valores, usos y costumbres para convertirlo en una más de sus miembros. Eso sí, ese proceso irá desde los seres más próximos, como los agentes más activos de la socialización, a los más lejanos.

Respecto de la no-socialización (los casos en que no ha habido socialización), podemos examinar varios ejemplos: Tenemos el caso de Víctor, el hombre salvaje de Aveyron, Francia, al que el médico francés Itard intentó educar y del que dejó una relación que es un modelo no superado de observación clínica.

Siendo incapaz de toda comunicación y actuando sólo bajo descargas emocionales, Víctor desarrolla poco a poco relaciones con su mentor, comprende cada vez mejor lo que sugieren sus gestos, y manifiesta sus deseos por medio de pantomimas muy expresivas. Tiende su escudilla o lleva a su guía hacia el cántaro para pedir de beber.

Tales pantomimas o lenguajes gestuales con un motivo específico y premeditado de influir en determinadas direcciones se encuentran claramente en el animal, en especial en el perro y el mono.

Es extremadamente instructivo ver fracasar completamente a Víctor, a pesar de la gran paciencia de su tutor, en la adquisición del lenguaje verbal; sólo añadirá a su grito gutural del principio un pequeño número de emisiones vocales, poco más numerosas que las del chimpancé de los Hayes, y proferidas en las mismas condiciones concretas de presencia del objeto.