Cada uno de estos métodos de investigación tiene fortalezas y debilidades únicas, y cada método solo puede ser apropiado para ciertos tipos de preguntas de investigación. Por ejemplo, los estudios que se basan principalmente en la observación producen cantidades increíbles de información, pero la capacidad de aplicar esta información a la población más grande es algo limitada debido a los pequeños tamaños de muestra. La investigación de encuestas, por otro lado, permite a los investigadores recolectar fácilmente datos de muestras relativamente grandes. Si bien esto permite que los resultados se generalicen a la población más grande con mayor facilidad, la información que se puede recopilar en cualquier encuesta dada es algo limitada y está sujeta a problemas asociados con cualquier tipo de datos autoinformados. Algunos investigadores realizan investigaciones de archivo utilizando registros existentes. Si bien esta puede ser una forma bastante económica de recopilar datos que pueden proporcionar información sobre una serie de preguntas de investigación, los investigadores que utilizan este enfoque no tienen control sobre cómo o qué tipo de datos se recopilaron. Todos los métodos descritos hasta ahora son de naturaleza correlacional. Esto significa que los investigadores pueden hablar sobre las relaciones importantes que pueden existir entre dos o más variables de interés. Sin embargo, los datos correlacionales no pueden usarse para hacer afirmaciones sobre las relaciones de causa y efecto.
La investigación correlacional puede encontrar una relación entre dos variables, pero la única forma en que un investigador puede afirmar que la relación entre las variables es causa y efecto es realizar un experimento. En la investigación experimental, que se discutirá más adelante en este capítulo, existe un tremendo control sobre las variables de interés. Si bien este es un enfoque poderoso, los experimentos a menudo se realizan en entornos muy artificiales. Esto pone en duda la validez de los resultados experimentales con respecto a cómo se aplicarían en entornos del mundo real. Además, muchas de las preguntas que los psicólogos desearían responder no pueden llevarse a cabo mediante investigación experimental debido a preocupaciones éticas.
Estudios clínicos o de casos
En 2011, el New York Times publicó una historia sobre Krista y Tatiana Hogan, gemelas canadienses. Estos gemelos particulares son únicos porque Krista y Tatiana son gemelos unidos, conectados en la cabeza. Existe evidencia de que las dos niñas están conectadas en una parte del cerebro llamada tálamo, que es un importante centro de transmisión sensorial. La mayoría de la información sensorial entrante se envía a través del tálamo antes de llegar a las regiones más altas de la corteza cerebral para su procesamiento.
Las implicaciones de esta conexión potencial significan que podría ser posible que un gemelo experimente las sensaciones del otro gemelo. Por ejemplo, si Krista está viendo un programa de televisión particularmente divertido, Tatiana puede sonreír o reír incluso si no está viendo el programa. Esta posibilidad particular ha despertado el interés de muchos neurocientíficos que buscan comprender cómo el cerebro usa la información sensorial.
Estos gemelos representan un enorme recurso en el estudio del cerebro, y dado que su condición es muy rara, es probable que mientras su familia esté de acuerdo, los científicos seguirán a estas niñas muy de cerca durante toda su vida para obtener la mayor cantidad de información posible ( Dominus, 2011).
En la investigación observacional, los científicos llevan a cabo un estudio clínico o de caso cuando se centran en una persona o solo en unas pocas. De hecho, algunos científicos pasan toda su carrera estudiando solo 10-20 individuos. ¿Por qué harían esto? Obviamente, cuando centran su atención en un número muy pequeño de personas, pueden obtener una gran cantidad de información sobre esos casos. La riqueza de la información que se recopila en estudios clínicos o de casos no tiene comparación con ningún otro método de investigación individual. Esto permite al investigador tener una comprensión muy profunda de los individuos y del fenómeno particular que se está estudiando.
Si los estudios clínicos o de casos proporcionan tanta información, ¿por qué no son más frecuentes entre los investigadores? Como resultado, el principal beneficio de este enfoque particular es también una debilidad. Como se mencionó anteriormente, este enfoque se usa a menudo cuando se estudian individuos que son interesantes para los investigadores porque tienen una característica rara. Por lo tanto, las personas que sirven como foco de estudios de caso no son como la mayoría de las personas. Si los científicos finalmente quieren explicar todo el comportamiento, centrar la atención en un grupo tan especial de personas puede dificultar la generalización de cualquier observación a la población en general. La generalización se refiere a la capacidad de aplicar los hallazgos de un proyecto de investigación en particular a segmentos más grandes de la sociedad. Una vez más, los estudios de casos proporcionan enormes cantidades de información, pero dado que los casos son tan específicos, el potencial para aplicar lo aprendido a la persona promedio puede ser muy limitado.
Observación naturalista
Si desea comprender cómo se produce el comportamiento, una de las mejores formas de obtener información es simplemente observar el comportamiento en su contexto natural. Sin embargo, las personas pueden cambiar su comportamiento de maneras inesperadas si saben que están siendo observadas. ¿Cómo obtienen los investigadores información precisa cuando las personas tienden a ocultar su comportamiento natural? Como ejemplo, imagine que su profesor le pide a todos en su clase que levanten la mano si siempre se lavan las manos después de usar el baño. Lo más probable es que casi todos en el aula levanten la mano, pero ¿crees que lavarse las manos después de cada viaje al baño es realmente tan universal?
Esto es muy similar al fenómeno mencionado anteriormente en este capítulo: muchas personas no se sienten cómodas respondiendo una pregunta honestamente. Pero si nos comprometemos a conocer los hechos sobre el lavado de manos, tenemos otras opciones disponibles.
Supongamos que enviamos a un compañero de clase al baño para ver si todos se lavan las manos después de usar el baño. ¿Nuestro observador se mezclará con el ambiente del baño usando una bata blanca de laboratorio, sentado con un portapapeles y mirando los lavabos? Queremos que nuestro investigador sea discreto, tal vez parado en uno de los sumideros pretendiendo ponerse lentes de contacto mientras registra secretamente la información relevante. Este tipo de estudio observacional se llama observación naturalista: observar el comportamiento en su entorno natural. Para comprender mejor la exclusión de pares, Suzanne Fanger colaboró con colegas de la Universidad de Texas para observar el comportamiento de los niños en edad preescolar en un patio de recreo. ¿Cómo permanecieron los observadores discretos durante la duración del estudio? Equiparon a algunos de los niños con micrófonos inalámbricos (que los niños olvidaron rápidamente) y observaron mientras tomaban notas desde la distancia. Además, los niños en ese preescolar en particular (un "preescolar de laboratorio") estaban acostumbrados a tener observadores en el patio de recreo (Fanger, Frankel y Hazen, 2012).
Es fundamental que el observador sea lo más discreto y discreto posible: cuando las personas saben que están siendo observadas, es menos probable que se comporten de forma natural. Si tiene alguna duda al respecto, pregúntese cómo puede diferir su comportamiento al conducir en dos situaciones: en la primera situación, está conduciendo por una carretera desierta a mitad del día; En la segunda situación, un coche de policía lo sigue por la misma carretera desierta.
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| Ver un automóvil de la policía detrás de usted probablemente afectaría su comportamiento al conducir. |
Cabe señalar que la observación naturalista no se limita a la investigación con seres humanos. De hecho, algunos de los ejemplos más conocidos de observación naturalista involucran a investigadores que van al campo a observar varios tipos de animales en sus propios entornos. Al igual que con los estudios en humanos, los investigadores mantienen su distancia y evitan interferir con los animales para no influir en sus comportamientos naturales. Los científicos han utilizado esta técnica para estudiar las jerarquías sociales y las interacciones entre animales que van desde ardillas terrestres hasta gorilas. La información proporcionada por estos estudios es invaluable para comprender cómo esos animales se organizan socialmente y se comunican entre sí. La antropóloga Jane Goodall, por ejemplo, pasó casi cinco décadas observando el comportamiento de los chimpancés en África. Como una ilustración de los tipos de inquietudes que un investigador podría encontrar en la observación naturalista, algunos científicos criticaron a Goodall por darles nombres a los chimpancés en lugar de referirse a ellos por números: se pensaba que usar nombres socavaba el desapego emocional requerido para la objetividad del estudio. (McKie, 2010).
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| (a) Jane Goodall hizo una carrera de realizar observaciones naturalistas de (b) el comportamiento de los chimpancés. |
El mayor beneficio de la observación naturalista es la validez o precisión de la información recopilada discretamente en un entorno natural. Hacer que los individuos se comporten como lo harían normalmente en una situación dada significa que tenemos un mayor grado de validez ecológica, o realismo, de lo que podríamos lograr con otros enfoques de investigación. Por lo tanto, se mejora nuestra capacidad para generalizar los resultados de la investigación a situaciones del mundo real. Si se hace correctamente, no debemos preocuparnos de que las personas o los animales modifiquen su comportamiento simplemente porque están siendo observados. A veces, la gente puede suponer que los programas de realidad nos dan una idea del comportamiento humano auténtico. Sin embargo, el principio de observación discreta es violado ya que las estrellas de la realidad son seguidas por equipos de cámaras y son entrevistadas en cámara para confesionarios personales. Dado ese entorno, debemos dudar de cuán naturales y realistas sean sus comportamientos.
El principal inconveniente de la observación naturalista es que a menudo son difíciles de configurar y controlar. En nuestro estudio de baños, ¿qué pasaría si estuvieras parado en el baño todo el día preparado para registrar el comportamiento de lavado de manos de las personas y no entrara nadie? O, ¿qué pasa si ha estado observando de cerca a una tropa de gorilas durante semanas solo para descubrir que migraron a un nuevo lugar mientras dormía en su tienda? El beneficio de los datos realistas tiene un costo. Como investigador, no tienes control de cuándo (o si) tienes un comportamiento que observar. Además, este tipo de investigación observacional a menudo requiere importantes inversiones de tiempo, dinero y una buena dosis de suerte.
Algunas veces los estudios involucran observación estructurada. En estos casos, se observa a las personas mientras realizan tareas específicas y establecidas. Un excelente ejemplo de observación estructurada proviene de Strange Situation de Mary Ainsworth (leerá más sobre esto en el capítulo sobre desarrollo de la vida útil). La situación extraña es un procedimiento utilizado para evaluar los estilos de apego que existen entre un bebé y su cuidador. En este escenario, los cuidadores llevan a sus bebés a una habitación llena de juguetes. La situación extraña implica una serie de fases, que incluyen un extraño que entra en la habitación, el cuidador que abandona la habitación y el cuidador que regresa a la habitación. El comportamiento del bebé se controla de cerca en cada fase, pero es el comportamiento del bebé al reunirse con el cuidador lo que es más revelador en términos de caracterizar el estilo de apego del bebé con el cuidador.
Otro problema potencial en la investigación observacional es el sesgo del observador. En general, las personas que actúan como observadores están estrechamente involucradas en el proyecto de investigación y pueden sesgar inconscientemente sus observaciones para que se ajusten a sus objetivos o expectativas de investigación. Para protegerse contra este tipo de sesgo, los investigadores deben tener criterios claros establecidos para los tipos de comportamientos registrados y cómo deben clasificarse esos comportamientos. Además, los investigadores a menudo comparan observaciones del mismo evento por múltiples observadores, para evaluar la confiabilidad entre evaluadores: una medida de confiabilidad que evalúa la consistencia de las observaciones de diferentes observadores.
Encuestas
A menudo, los psicólogos desarrollan encuestas como un medio para recopilar datos. Las encuestas son listas de preguntas que deben ser respondidas por los participantes de la investigación, y pueden entregarse como cuestionarios en papel y lápiz, administrarse electrónicamente o realizarse verbalmente. En general, la encuesta en sí se puede completar en poco tiempo, y la facilidad de administrar una encuesta facilita la recopilación de datos de un gran número de personas.
Las encuestas permiten a los investigadores recopilar datos de muestras más grandes que las que pueden proporcionar otros métodos de investigación. Una muestra es un subconjunto de individuos seleccionados de una población, que es el grupo general de individuos en los que los investigadores están interesados. Los investigadores estudian la muestra y buscan generalizar sus hallazgos a la población.
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| Las encuestas se pueden administrar de varias maneras, incluida la investigación administrada electrónicamente, como la encuesta que se muestra aquí. |
Hay una fuerza y una debilidad de la encuesta en comparación con los estudios de casos. Mediante el uso de encuestas, podemos recopilar información de una muestra más grande de personas. Una muestra más grande puede reflejar mejor la diversidad real de la población, lo que permite una mejor generalización. Por lo tanto, si nuestra muestra es lo suficientemente grande y diversa, podemos suponer que los datos que recopilamos de la encuesta pueden generalizarse a la población más grande con más certeza que la información recopilada a través de un estudio de caso. Sin embargo, dado el mayor número de personas involucradas, no podemos recopilar la misma profundidad de información sobre cada persona que se recopilaría en un estudio de caso.
Otra posible debilidad de las encuestas es algo que mencionamos anteriormente en este capítulo: las personas no siempre dan respuestas precisas. Pueden mentir, recordar mal o responder preguntas de una manera que piensan que les hace quedar bien. Por ejemplo, las personas pueden informar que beben menos alcohol del que realmente es el caso.
Cualquier número de preguntas de investigación puede responderse mediante el uso de encuestas. Un ejemplo del mundo real es la investigación realizada por Jenkins, Ruppel, Kizer, Yehl y Griffin (2012) sobre la reacción violenta contra la comunidad árabe-estadounidense de los Estados Unidos tras los ataques terroristas del 11 de septiembre de 2001. Jenkins y sus colegas querían determinar hasta qué punto estas actitudes negativas hacia los estadounidenses de origen árabe todavía existían casi una década después de los ataques. En un estudio, 140 participantes de la investigación completaron una encuesta con 10 preguntas, incluidas preguntas que preguntaban directamente sobre las actitudes perjudiciales manifiestas del participante hacia personas de diversas etnias. La encuesta también formuló preguntas indirectas sobre la probabilidad de que el participante interactúe con una persona de una determinada etnia en una variedad de entornos (por ejemplo, “¿Qué tan probable cree que sea que se presente a una persona de origen árabe? ¿Ascendencia americana? ”). Los resultados de la investigación sugirieron que los participantes no estaban dispuestos a informar actitudes perjudiciales hacia ningún grupo étnico. Sin embargo, hubo diferencias significativas entre su patrón de respuestas a preguntas sobre la interacción social con los estadounidenses de origen árabe en comparación con otros grupos étnicos: indicaron una menor disposición a la interacción social con los estadounidenses de origen árabe en comparación con los otros grupos étnicos. Esto sugirió que los participantes albergaban formas sutiles de prejuicio contra los árabes estadounidenses, a pesar de sus afirmaciones de que este no era el caso (Jenkins et al., 2012).
Investigación de archivos
Algunos investigadores obtienen acceso a grandes cantidades de datos sin interactuar con un solo participante de la investigación. En cambio, usan los registros existentes para responder varias preguntas de investigación. Este tipo de enfoque de investigación se conoce como investigación de archivo. La investigación de archivo se basa en mirar registros o conjuntos de datos pasados para buscar patrones o relaciones interesantes.
Por ejemplo, un investigador puede acceder a los registros académicos de todas las personas que se matricularon en la universidad en los últimos diez años y calcular cuánto tiempo les llevó completar sus títulos, así como la carga de los cursos, las calificaciones y la participación extracurricular. La investigación de archivo podría proporcionar información importante sobre quién tiene más probabilidades de completar su educación, y podría ayudar a identificar factores de riesgo importantes para los estudiantes con dificultades.
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| Un investigador que realiza investigación de archivo examina los registros, ya sea archivados como (a) copia impresa o (b) electrónicamente. |
Investigación longitudinal y transversal
A veces queremos ver cómo cambian las personas con el tiempo, como en los estudios sobre desarrollo humano y esperanza de vida. Cuando probamos el mismo grupo de individuos repetidamente durante un período prolongado de tiempo, estamos realizando una investigación longitudinal. La investigación longitudinal es un diseño de investigación en el que la recopilación de datos se administra repetidamente durante un período prolongado de tiempo. Por ejemplo, podemos encuestar a un grupo de individuos sobre sus hábitos alimenticios a los 20 años, volver a evaluarlos una década más tarde a los 30 años, y luego nuevamente a los 40.
Otro enfoque es la investigación transversal. En la investigación transversal, un investigador compara múltiples segmentos de la población al mismo tiempo. Utilizando el ejemplo de hábitos alimenticios anterior, el investigador podría comparar directamente diferentes grupos de personas por edad. En lugar de un grupo de personas durante 20 años para ver cómo cambiaron sus hábitos alimenticios de una década a otra, el investigador estudiaría a un grupo de individuos de 20 años y los compararía con un grupo de individuos de 30 años y un grupo de Individuos de 40 años. Si bien la investigación transversal requiere una inversión a corto plazo, también está limitada por las diferencias que existen entre las diferentes generaciones (o cohortes) que no tienen nada que ver con la edad per se, sino que reflejan las experiencias sociales y culturales de las diferentes generaciones de los individuos los hacen diferentes unos de otros.
Para ilustrar este concepto, considere los siguientes resultados de la encuesta. En los últimos años ha habido un crecimiento significativo en el apoyo popular al matrimonio entre personas del mismo sexo. Muchos estudios sobre este tema desglosan a los participantes de la encuesta en diferentes grupos de edad. En general, las personas más jóvenes apoyan más el matrimonio entre personas del mismo sexo que las personas mayores (Jones, 2013). ¿Significa esto que a medida que envejecemos nos volvemos menos abiertos a la idea del matrimonio entre personas del mismo sexo, o significa que las personas mayores tienen diferentes perspectivas debido al clima social en el que crecieron? La investigación longitudinal es un enfoque poderoso porque las mismas personas participan en el proyecto de investigación a lo largo del tiempo, lo que significa que los investigadores deben preocuparse menos por las diferencias entre las cohortes que afectan los resultados de su estudio.
A menudo, se emplean estudios longitudinales cuando se investigan diversas enfermedades en un esfuerzo por comprender factores de riesgo particulares. Dichos estudios a menudo involucran a decenas de miles de personas que son seguidas durante varias décadas. Dada la enorme cantidad de personas involucradas en estos estudios, los investigadores pueden sentirse seguros de que sus hallazgos pueden generalizarse a la población en general. El Cancer Prevention Study-3 (CPS-3) es uno de una serie de estudios longitudinales patrocinados por la Sociedad Estadounidense del Cáncer, cuyo objetivo es determinar los factores de riesgo predictivos asociados con el cáncer. Cuando los participantes ingresan al estudio, completan una encuesta sobre sus vidas e historias familiares, proporcionando información sobre los factores que pueden causar o prevenir el desarrollo del cáncer. Luego, cada pocos años, los participantes reciben encuestas adicionales para completar. Al final, cientos de miles de participantes serán rastreados durante 20 años para determinar cuáles de ellos desarrollan cáncer y cuáles no.
Claramente, este tipo de investigación es importante y potencialmente muy informativo. Por ejemplo, estudios longitudinales anteriores patrocinados por la Sociedad Estadounidense del Cáncer proporcionaron algunas de las primeras demostraciones científicas de los vínculos ahora bien establecidos entre el aumento de las tasas de cáncer y el tabaquismo (Sociedad Estadounidense del Cáncer, sin fecha).
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| La investigación longitudinal como el CPS-3 nos ayuda a comprender mejor cómo fumar está asociado con el cáncer y otras enfermedades. |
Los participantes en la investigación también deben estar dispuestos a continuar su participación durante un período prolongado de tiempo, y esto puede ser problemático. La gente se muda, se casa y toma nuevos nombres, se enferma y finalmente muere. Incluso sin cambios significativos en la vida, algunas personas simplemente pueden optar por suspender su participación en el proyecto. Como resultado, las tasas de deserción, o la reducción en el número de participantes en la investigación debido a abandonos, en los estudios longitudinales son bastante altos y aumentan en el transcurso de un proyecto. Por esta razón, los investigadores que utilizan este enfoque generalmente reclutan a muchos participantes con la plena expectativa de que un número considerable abandonará antes del final. A medida que avanza el estudio, verifican continuamente si la muestra todavía representa a la población más grande y hacen los ajustes necesarios.
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