Métodos de investigación en psicología

¿Qué es un experimento?

Como vimos anteriormente en el libro, un experimento es un tipo de estudio diseñado específicamente para responder a la pregunta de si existe una relación causal entre dos variables. En otras palabras, si los cambios en una variable (denominada variable independiente) causan un cambio en otra variable (denominada variable dependiente). Los experimentos tienen dos características fundamentales. La primera es que los investigadores manipulan, o varían sistemáticamente, el nivel de la variable independiente. Los distintos niveles de la variable independiente se denominan condiciones. Por ejemplo, en el experimento de Darley y Latané, la variable independiente era el número de testigos que los participantes creían que estaban presentes. Los investigadores manipularon esta variable independiente diciéndoles a los participantes que había uno, dos o cinco estudiantes más involucrados en la discusión, creando así tres condiciones. Para un investigador nuevo, es fácil confundir estos términos creyendo que hay tres variables independientes en esta situación: uno, dos o cinco estudiantes implicados en la discusión, pero en realidad sólo hay una variable independiente (número de testigos) con tres niveles o condiciones diferentes (uno, dos o cinco estudiantes). La segunda característica fundamental de un experimento es que el investigador ejerce control sobre, o minimiza la variabilidad de, otras variables distintas de la variable independiente y la dependiente. Estas otras variables se denominan variables extrañas. Darley y Latané pusieron a prueba a todos sus participantes en la misma sala, los expusieron a la misma situación de emergencia, etc. También asignaron aleatoriamente a sus participantes a las condiciones para que los tres grupos fueran similares entre sí para empezar. Obsérvese que, aunque las palabras manipulación y control tienen significados similares en el lenguaje cotidiano, los investigadores hacen una clara distinción entre ellas. Manipulan la variable independiente cambiando sistemáticamente sus niveles y controlan otras variables manteniéndolas constantes.

Manipulación de la variable independiente

De nuevo, manipular una variable independiente significa cambiar su nivel sistemáticamente para que diferentes grupos de participantes estén expuestos a diferentes niveles de esa variable, o que el mismo grupo de participantes esté expuesto a diferentes niveles en diferentes momentos. Por ejemplo, para ver si la escritura expresiva afecta a la salud de las personas, un investigador puede pedir a algunos participantes que escriban sobre experiencias traumáticas y a otros que escriban sobre experiencias neutras. Los diferentes niveles de la variable independiente se denominan condiciones, y los investigadores suelen dar a las condiciones nombres descriptivos cortos para que sea más fácil hablar y escribir sobre ellas. En este caso, las condiciones podrían llamarse «condición traumática» y «condición neutra».

Nótese que la manipulación de una variable independiente debe implicar la intervención activa del investigador. Comparar grupos de personas que difieren en la variable independiente antes de comenzar el estudio no es lo mismo que manipular esa variable. Por ejemplo, un investigador que compara la salud de las personas que ya llevan un diario con la salud de las personas que no llevan un diario no ha manipulado esta variable y, por tanto, no ha realizado un experimento. Esta distinción es importante porque es probable que los grupos que ya difieren de una manera al principio de un estudio también difieran de otras maneras. Por ejemplo, las personas que deciden llevar un diario pueden ser también más concienzudas, más introvertidas o menos estresadas que las que no lo hacen. Por lo tanto, cualquier diferencia observada entre los dos grupos en cuanto a su salud podría haber sido causada por el hecho de llevar o no un diario, o podría haber sido causada por cualquiera de las otras diferencias entre las personas que llevan y no llevan diarios. Por lo tanto, la manipulación activa de la variable independiente es crucial para eliminar posibles explicaciones alternativas de los resultados.

Por supuesto, hay muchas situaciones en las que la variable independiente no puede ser manipulada por razones prácticas o éticas y, por lo tanto, un experimento no es posible. Por ejemplo, el hecho de que las personas tengan o no una experiencia de enfermedad temprana significativa no puede manipularse, lo que hace imposible realizar un experimento sobre el efecto de las experiencias de enfermedad temprana en el desarrollo de la hipocondría. Esta advertencia no significa que sea imposible estudiar la relación entre las experiencias tempranas de enfermedad y la hipocondría, sino que debe hacerse utilizando enfoques no experimentales. Discutiremos este tipo de metodología en detalle más adelante en el libro.

Las variables independientes pueden ser manipuladas para crear dos condiciones y los experimentos que implican una sola variable independiente con dos condiciones se conocen a menudo como un diseño de un solo factor y dos niveles. Sin embargo, a veces se pueden obtener mayores conocimientos añadiendo más condiciones a un experimento. Cuando un experimento tiene una variable independiente que se manipula para producir más de dos condiciones, se denomina diseño multinivel de un solo factor. Así, en lugar de comparar una condición en la que había un testigo con una condición en la que había cinco testigos (lo que representaría un diseño de un factor y dos niveles), el experimento de Darley y Latané utilizó un diseño de un factor y varios niveles, manipulando la variable independiente para producir tres condiciones (una condición de un testigo, una de dos testigos y una de cinco testigos).

Control de las variables extrañas

Como hemos visto anteriormente en el capítulo, una variable extraña es cualquier cosa que varía en el contexto de un estudio aparte de las variables independientes y dependientes. En un experimento sobre el efecto de la escritura expresiva en la salud, por ejemplo, las variables extrañas incluirían variables de los participantes (diferencias individuales) como su capacidad de escritura, su dieta y su género. También incluirían variables situacionales o de tarea, como la hora del día en que los participantes escriben, si escriben a mano o en un ordenador, y el tiempo. Las variables externas plantean un problema porque es probable que muchas de ellas tengan algún efecto sobre la variable dependiente. Por ejemplo, la salud de los participantes se verá afectada por muchas otras cosas además de si se dedican o no a la escritura expresiva. Este factor de influencia puede dificultar la separación del efecto de la variable independiente de los efectos de las variables extrañas, por lo que es importante controlar las variables extrañas manteniéndolas constantes.

Variables extrañas como «ruido»

Las variables extrañas dificultan la detección del efecto de la variable independiente de dos maneras. Una es añadiendo variabilidad o «ruido» a los datos. Imagine un experimento sencillo sobre el efecto del estado de ánimo (feliz frente a triste) en el número de acontecimientos felices de la infancia que la gente es capaz de recordar. Se pone a los participantes en un estado de ánimo negativo o positivo (mostrándoles un videoclip feliz o triste) y luego se les pide que recuerden tantos acontecimientos felices de la infancia como puedan. Las dos columnas de la izquierda de la tabla 5.1 muestran cómo serían los datos si no hubiera variables extrañas y el número de acontecimientos felices de la infancia que recordaran los participantes sólo se viera afectado por su estado de ánimo. Cada participante en la condición de estado de ánimo feliz recordó exactamente cuatro acontecimientos felices de la infancia, y cada participante en la condición de estado de ánimo triste recordó exactamente tres. El efecto del estado de ánimo es bastante obvio. Sin embargo, en la realidad, los datos probablemente se parecerían más a los de las dos columnas de la derecha de la tabla 5.1. Incluso en la condición de estado de ánimo feliz, algunos participantes recordarían menos recuerdos felices porque tienen menos a los que recurrir, utilizan estrategias de recuerdo menos eficaces o están menos motivados. E incluso en la condición de estado de ánimo triste, algunos participantes recordarían más recuerdos felices de la infancia porque tienen más recuerdos felices a los que recurrir, utilizan estrategias de recuerdo más eficaces o están más motivados. Aunque la diferencia media entre los dos grupos es la misma que en los datos idealizados, esta diferencia es mucho menos evidente en el contexto de la mayor variabilidad de los datos. Por lo tanto, una de las razones por las que los investigadores tratan de controlar las variables extrañas es para que sus datos se parezcan más a los datos idealizados de la Tabla 5.1, lo que hace que el efecto de la variable independiente sea más fácil de detectar (aunque los datos reales nunca se ven tan bien).

.

Una forma de controlar las variables extrañas es mantenerlas constantes. Esta técnica puede significar mantener constantes las variables de la situación o de la tarea probando a todos los participantes en el mismo lugar, dándoles instrucciones idénticas, tratándolos de la misma manera, etc. También puede significar mantener constantes las variables de los participantes. Por ejemplo, muchos estudios sobre el lenguaje limitan los participantes a personas diestras, que generalmente tienen las áreas del lenguaje aisladas en sus hemisferios cerebrales izquierdos. Los zurdos son más propensos a tener sus áreas del lenguaje aisladas en sus hemisferios cerebrales derechos o distribuidas en ambos hemisferios, lo que puede cambiar su forma de procesar el lenguaje y, por lo tanto, añadir ruido a los datos.

En principio, los investigadores pueden controlar las variables extrañas limitando a los participantes a una categoría muy específica de personas, como estudiantes de psicología de 20 años, heterosexuales, mujeres y diestros. La desventaja obvia de este enfoque es que reduciría la validez externa del estudio, en particular, la medida en que los resultados pueden generalizarse más allá de las personas realmente estudiadas. Por ejemplo, podría no estar claro si los resultados obtenidos con una muestra de mujeres lesbianas jóvenes se aplicarían a los hombres homosexuales de más edad. En muchas situaciones, las ventajas de una muestra diversa (mayor validez externa) superan la reducción del ruido que se consigue con una muestra homogénea.

Variables extrañas como variables de confusión

La segunda forma en que las variables extrañas pueden dificultar la detección del efecto de la variable independiente es convirtiéndose en variables de confusión. Una variable de confusión es una variable extraña que difiere en promedio entre los niveles de la variable independiente (es decir, es una variable extraña que varía sistemáticamente con la variable independiente). Por ejemplo, en casi todos los experimentos, los cocientes de inteligencia (CI) de los participantes serán una variable extraña. Pero mientras haya participantes con cocientes intelectuales más bajos y más altos en cada condición, de modo que el cociente intelectual medio sea aproximadamente igual en todas las condiciones, esta variación es probablemente aceptable (e incluso puede ser deseable). Lo que sería malo, sin embargo, sería que los participantes en una condición tuvieran un CI sustancialmente más bajo de media y los participantes en otra condición tuvieran un CI sustancialmente más alto de media. En este caso, el CI sería una variable de confusión.

Confundir significa confundir, y este efecto es exactamente la razón por la que las variables de confusión son indeseables. Debido a que difieren sistemáticamente entre las condiciones -al igual que la variable independiente- proporcionan una explicación alternativa para cualquier diferencia observada en la variable dependiente. La figura 5.1 muestra los resultados de un estudio hipotético, en el que los participantes en una condición de estado de ánimo positivo obtuvieron una puntuación más alta en una tarea de memoria que los participantes en una condición de estado de ánimo negativo. Pero si el coeficiente intelectual es una variable de confusión, ya que los participantes en la condición de estado de ánimo positivo tienen un coeficiente intelectual más alto en promedio que los participantes en la condición de estado de ánimo negativo, entonces no está claro si fueron los estados de ánimo positivos o los coeficientes intelectuales más altos los que causaron que los participantes en la primera condición obtuvieran una puntuación más alta. Una forma de evitar las variables de confusión es mantener constantes las variables externas. Por ejemplo, se podría evitar que el CI se convirtiera en una variable de confusión limitando los participantes a aquellos con un CI de exactamente 100. Pero este enfoque no siempre es deseable. Pero este enfoque no siempre es deseable por las razones que ya hemos comentado. Un segundo enfoque mucho más general -la asignación aleatoria a las condiciones- se discutirá en detalle en breve.

Condiciones de tratamiento y control

En la investigación psicológica, un tratamiento es cualquier intervención destinada a cambiar el comportamiento de las personas para mejorar. Esta intervención incluye psicoterapias y tratamientos médicos para los trastornos psicológicos, pero también intervenciones diseñadas para mejorar el aprendizaje, promover la conservación, reducir los prejuicios, etc. Para determinar si un tratamiento funciona, los participantes son asignados aleatoriamente a una condición de tratamiento, en la que reciben el tratamiento, o a una condición de control, en la que no reciben el tratamiento. Si los participantes en la condición de tratamiento terminan mejor que los participantes en la condición de control -por ejemplo, están menos deprimidos, aprenden más rápido, conservan más, expresan menos prejuicios-, el investigador puede concluir que el tratamiento funciona. En la investigación sobre la eficacia de las psicoterapias y los tratamientos médicos, este tipo de experimento suele denominarse ensayo clínico aleatorio.

Hay diferentes tipos de condiciones de control. En una condición de control sin tratamiento, los participantes no reciben ningún tipo de tratamiento. Sin embargo, un problema de este enfoque es la existencia de efectos placebo. Un placebo es un tratamiento simulado que carece de cualquier ingrediente activo o elemento que debería hacerlo efectivo, y un efecto placebo es un efecto positivo de dicho tratamiento. Muchos remedios populares que parecen funcionar -como tomar sopa de pollo para un resfriado o colocar jabón bajo las sábanas para detener los calambres nocturnos en las piernas- probablemente no sean más que placebos. Aunque los efectos del placebo no se comprenden bien, es probable que se deban principalmente a las expectativas de mejora de las personas. Tener la expectativa de mejorar puede dar lugar a una reducción del estrés, la ansiedad y la depresión, lo que puede alterar las percepciones e incluso mejorar el funcionamiento del sistema inmunitario (Price, Finniss, & Benedetti, 2008).

Los efectos placebo son interesantes por sí mismos (véase la nota «El poderoso placebo»), pero también plantean un grave problema para los investigadores que quieren determinar si un tratamiento funciona. La figura 5.2 muestra algunos resultados hipotéticos en los que los participantes en una condición de tratamiento mejoran más, por término medio, que los participantes en una condición de control sin tratamiento. Sin embargo, si estas condiciones (las dos barras más a la izquierda de la figura 5.2) fueran las únicas condiciones de este experimento, no se podría concluir que el tratamiento funcionó. En cambio, podría ser que los participantes del grupo de tratamiento mejoraron más porque esperaban mejorar, mientras que los de la condición de control sin tratamiento no lo hicieron.

Afortunadamente, hay varias soluciones a este problema. Una de ellas es incluir una condición de control con placebo, en la que los participantes reciben un placebo que se parece mucho al tratamiento pero que carece del ingrediente activo o del elemento que se cree que es responsable de la eficacia del tratamiento. Cuando los participantes en una condición de tratamiento toman una píldora, por ejemplo, los de una condición de control de placebo tomarían una píldora de aspecto idéntico que carece del ingrediente activo del tratamiento (una «píldora de azúcar»). En la investigación sobre la eficacia de la psicoterapia, el placebo podría consistir en acudir a un psicoterapeuta y hablar de forma no estructurada sobre los propios problemas. La idea es que si los participantes, tanto en el grupo de tratamiento como en el de control con placebo, esperan mejorar, entonces cualquier mejora en el grupo de tratamiento por encima de la del grupo de control con placebo debe haber sido causada por el tratamiento y no por las expectativas de los participantes. Esta diferencia es lo que muestra la comparación de las dos barras exteriores de la Figura 5.4.

Por supuesto, el principio del consentimiento informado requiere que se diga a los participantes que serán asignados a una condición de tratamiento o de control de placebo, aunque no se les pueda decir cuál hasta que el experimento termine. En muchos casos, se ofrece a los participantes que han estado en la condición de control la oportunidad de recibir el tratamiento real. Un enfoque alternativo es utilizar una condición de control de lista de espera, en la que se dice a los participantes que recibirán el tratamiento, pero deben esperar hasta que los participantes en la condición de tratamiento ya lo hayan recibido. Esta revelación permite a los investigadores comparar a los participantes que han recibido el tratamiento con los participantes que no lo están recibiendo pero que aún esperan mejorar (eventualmente). Una última solución al problema de los efectos placebo es omitir por completo la condición de control y comparar cualquier tratamiento nuevo con el mejor tratamiento alternativo disponible. Por ejemplo, un nuevo tratamiento para la fobia simple podría compararse con la terapia de exposición estándar. Dado que los participantes de ambas condiciones reciben un tratamiento, sus expectativas de mejora deberían ser similares. Este enfoque también tiene sentido porque, una vez que existe un tratamiento eficaz, la pregunta interesante sobre un nuevo tratamiento no es simplemente «¿Funciona?», sino «¿Funciona mejor que lo que ya está disponible?

El poderoso placebo

A mucha gente no le sorprende que los placebos puedan tener un efecto positivo en trastornos que parecen fundamentalmente psicológicos, como la depresión, la ansiedad y el insomnio. Sin embargo, los placebos también pueden tener un efecto positivo en trastornos que la mayoría de la gente considera fundamentalmente fisiológicos. Entre ellos están el asma, las úlceras y las verrugas (Shapiro & Shapiro, 1999). Incluso hay pruebas de que la cirugía placebo -también llamada «cirugía simulada»- puede ser tan eficaz como la cirugía real.

El investigador médico J. Bruce Moseley y sus colegas realizaron un estudio sobre la eficacia de dos procedimientos de cirugía artroscópica para la osteoartritis de la rodilla (Moseley et al., 2002). Los participantes de control en este estudio fueron preparados para la cirugía, recibieron un tranquilizante e incluso se les practicaron tres pequeñas incisiones en las rodillas. Pero no recibieron el procedimiento quirúrgico artroscópico real. Obsérvese que el CEI habría considerado cuidadosamente el uso del engaño en este caso y juzgó que los beneficios de utilizarlo superaban los riesgos y que no había otra forma de responder a la pregunta de investigación (sobre la eficacia de un procedimiento con placebo) sin él. El sorprendente resultado fue que todos los participantes mejoraron tanto el dolor como la función de la rodilla, y el grupo de cirugía simulada mejoró tanto como los grupos de tratamiento. Según los investigadores, «este estudio proporciona pruebas sólidas de que el lavado artroscópico con o sin desbridamiento no es mejor que un procedimiento placebo y parece ser equivalente a él en la mejora del dolor de rodilla y la función autodeclarada» (p. 85).

1. Knecht, S., Dräger, B., Deppe, M., Bobe, L., Lohmann, H., Flöel, A., . . . Henningsen, H. (2000). Handedness and hemispheric language dominance in healthy humans. Brain: A Journal of Neurology, 123(12), 2512-2518. http://dx.doi.org/10.1093/brain/123.12.2512 ↵
2. Price, D. D., Finniss, D. G., & Benedetti, F. (2008). Una revisión exhaustiva del efecto placebo: Avances recientes y pensamiento actual. Annual Review of Psychology, 59, 565-590. ↵
3. Shapiro, A. K., & Shapiro, E. (1999). El poderoso placebo: De sacerdote antiguo a médico moderno. Baltimore, MD: Johns Hopkins University Press. ↵
4. Moseley, J. B., O’Malley, K., Petersen, N. J., Menke, T. J., Brody, B. A., Kuykendall, D. H., … Wray, N. P. (2002). A controlled trial of arthroscopic surgery for osteoarthritis of the knee. The New England Journal of Medicine, 347, 81-88. ↵

Un tipo de estudio diseñado específicamente para responder a la pregunta de si existe una relación causal entre dos variables.

La variable que manipula el experimentador.

La variable que mide el experimentador (es el presunto efecto).

Los diferentes niveles de la variable independiente a los que se asignan los participantes.

Mantener constantes las variables extrañas para separar el efecto de la variable independiente del efecto de las variables extrañas.

Cualquier otra variable que no sea la dependiente ni la independiente.

Cambiar el nivel, o la condición, de la variable independiente de forma sistemática para que diferentes grupos de participantes estén expuestos a diferentes niveles de esa variable, o que el mismo grupo de participantes esté expuesto a diferentes niveles en diferentes momentos.

Un diseño de experimento que implica una sola variable independiente con dos condiciones.

Cuando un experimento tiene una variable independiente que se manipula para producir más de dos condiciones.

Una variable extraña que varía sistemáticamente con la variable independiente, y por lo tanto confunde el efecto de la variable independiente con el efecto de la extraña.

Cualquier intervención destinada a cambiar el comportamiento de las personas para mejor.

La condición en la que los participantes reciben el tratamiento.

La condición en la que los participantes no reciben el tratamiento.

Un experimento que investiga la eficacia de las psicoterapias y los tratamientos médicos.

La condición en la que los participantes no reciben ningún tratamiento.

Un tratamiento simulado que carece de cualquier ingrediente activo o elemento que se supone que hace que el tratamiento sea eficaz, pero que por lo demás es idéntico al tratamiento.

Un efecto que se debe al placebo y no al tratamiento.

Condición en la que los participantes reciben un placebo en lugar del tratamiento.

Condición en la que se dice a los participantes que recibirán el tratamiento pero deben esperar hasta que los participantes en la condición de tratamiento ya lo hayan recibido.