Tema 3 de Teoría.

Tema 3. Estrategia de investigación
ÍNDICE TEMÁTICO
Psicología Experimental
Manuel Miguel Ramos Álvarez
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TEMA 3. LA ESTRATEGIA EN EL DISEÑO
1. La estrategia de investigación
2. El control de variables extrañas y amenazas a la validez interna
2.1. Fuentes de procedencia de las variables extrañas: amenazas a la validez interna
2.2. Técnicas de control de variables extrañas en función de la fuente de su
procedencia.
2.2.1. La aleatorización como principio nuclear de control.
2.2.2. Técnicas de homogeneización
2.2.3. Técnicas de contrabalanceo para el control de los efectos secuenciales.
3. Elección de las unidades de observación: selección de participantes, muestreo y validez
externa.
4. La importancia de los aparatos e instrumentos.
4.1. Ventajas y desventajas del uso de ordenadores en la investigación psicológica.
5. La importancia de las variables dependientes y las tareas.
5.1. El tiempo de reacción
5.2. Las medidas de precisión de la ejecución.
Clase expositiva:
Como una continuación natural del tema precedente, se abordan otros
componentes del diseño, esta vez relacionados con los aspectos estratégicos. Es
este un tema algo más denso que cubre desde aspectos técnicos relacionados con
el control o la selección de unidades hasta la ejemplificación de herramientas
concretas muy elaboradas, que sirven para implementar los aspectos
procedimentales del diseño.
Prácticas (informáticas):
• Práctica 2: Introducción al diseño mediante análisis crítico de investigaciones
psicológicas. II. Aspectos estratégicos.
Acción tutorial:
• Resolver las dudas surgidas a partir de la resolución de las preguntas del
cuaderno de auto-evaluación y de ejercicios que corresponden al tema,
centrando el mapa conceptual y el glosario de la materia.
• Tutorías colectivas del Tema 3.
Bibliografía
Se recomiendan los Capítulos III y IV (pp.95-208) del manual de la asignatura:
Ramos, M.M.; Catena, A. y Trujillo, H. (2004). Manual de Métodos y Técnicas de Investigación
en Ciencias Del Comportamiento. Madrid: Biblioteca Nueva. ISBN: 84-9742-227-9
Lecturas básicas recomendadas
• Leary, M.R. (1995, 2nd ed.). Introduction to behavioral research methods.
Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co. Capítulo 6 (pp.118-134).
• Pedhazur, E.J. y Pedhazur-Schmelkin, L. (1991). Measurement, Design and
Analysis: An integrated approach. Hillsdale, NJ.: Lawrence Erlbaum
Associates. Capítulos 10 y 11 (pp.211-249) y 15 (pp.318-341).
• Pereda, S. (1987). Psicología Experimental, Volumen I. Metodología. Madrid:
Pirámide. Capítulos 6 (pp.123-132) y 8 (pp.169-210).
• Levine, G. y Parkinson, S. (1994). Experimental Methods in Psychology.
Hillsdale, NJ.: Lawrence Erlbaum Associates.
• Tudela, P. (1984): Psicología Experimental 1 (pp. 17-67). Madrid: UNED.
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2.- El control de variables extrañas y amenazas a la validez interna.
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
El objetivo último de la Ciencia consiste en poder llegar a proporcionar explicaciones
causales de los acontecimientos. Es decir, se trata fundamentalmente de establecer la
relación ó nexo causal que liga a un acontecimiento antecedente respecto al que
constituye el consecuente.
Entre todos los esquemas de investigación, el que permite lograr este objetivo de
manera estricta es el de tipo experimental.
Ejemplo:
Investigador educativo que desea comparar la eficacia de tres métodos de
enseñanza de habilidades de cálculo.
Se piensa que el mejor método de los tres es el que se basa en el sistema
autoformativo propio del sistema de Crédito Europeo para explicar los conceptos
fundamentales –llamémosle C, le sigue el método que alterna autoformación con
explicaciones clásicas según principios y teoremas –llamémosle B- y que el peor de
todos es el que se venía utilizando de manera tradicional, el método A, que no
utiliza para nada experiencias autoformativas.
Aplica sendos métodos a sendas aulas de una facultad y al final del curso mide el
resultado del rendimiento en Análisis de Datos.
Resultados: Al finalizar el estudio se obtuvo un rendimiento promedio de 5 puntos
para los alumnos que recibieron el método A, de 7 puntos para los del método B y de
9 puntos para los del método C.
Conclusión: A favor de la hipótesis de investigación, puesto que el mayor
rendimiento se observa con el método C, le sigue el B y el que conlleva menor
rendimiento es A.
¿Esta es la única causa que explica los resultados observados o hay otras
posibilidades alternativas?
El tipo de aula. Las diferencias observadas en el rendimiento promedio se debieran
en parte al hecho de que los alumnos de los tres tipos de aulas son diferentes. En el
aula C podrían haber estado los de mayor aptitud numérica.
Variables relevantes extrañas o fuentes de confusión y son amenazas potenciales
a la validez interna. El criterio de validez interna hace referencia, como ya se indicó,
al nexo causal entre las variables de la investigación; de manera que a mayor certeza
sobre dicha conexión o explicación causal mayor validez interna asociada al diseño.
El control constituye la vía para conseguir que la investigación tenga validez interna.
Neutralizando el aula como factor alternativo. Por ejemplo, supongamos que
seleccionamos a un tercio de los niños de cada una de las tres aulas y les aplicamos
cada uno de los tres métodos. Razonemos esto con más detenimiento.
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Rendimiento Estadística
2.- Ejemplificación de los principios de control
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8
6
Método
Otros
4
2
0
M.A
M.B
M.C
Método enseñanza
Rendimiento Estadística
¾ Los incrementos en rendimiento no se explican por el método sino más bien por la
intervención de otros factores.
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6
Método
Otros
4
2
0
M.A
M.B
M.C
Método enseñanza
¾ Ahora, las diferencias en rendimiento se deben a las variaciones en el tipo de método
(la porción oscura superior de cada uno de los histogramas) y no a los otros factores
puesto que la intervención de estos es la misma a través de las medidas de
rendimiento (los tres histogramas contienen una proporción equivalente de este
factor).
¾ Estos ejemplos ilustran el principio fundamental de la neutralización de variables
extrañas: se trata de repartir por igual la influencia de las mismas a través de
los diferentes niveles de la variable independiente manipulada, para evitar que
constituyan una fuente de confusión con respecto a la variable independiente.
¾ El error de medida o la fiabilidad de los instrumentos atañe a otros aspectos
del diseño más que a la validez interna.
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2.1.- Fuentes de procedencia de las variables extrañas: amenazas a la validez
interna (CUADRO 3.1. Las variables extrañas según su origen)
PARTICIPANTES
SITUACIÓN
Estables.
Ambientales
Situación o contexto
experimental.
Características de la
demanda
Experimentador
Tarea
Motivación.
Inestabilidad por
fluctuaciones menores
Historia.
Maduración
Sesgo de selección
diferencial.
Pérdida de participantes
[Rol de “sujeto experimental”
e interpretación y reacción
ante los tratamientos].
[Regresión media].
Procedimiento
INHERENTES AL DISEÑO
Efectos secuenciales
de orden y de transferencia
Error progresivo: Práctica,
fatiga.
Instrumentación
[Efecto reactivo a la medida
pre]
2.1.- Fuentes de procedencia de las variables extrañas: amenazas a la validez
interna (CUADRO 3.2. Principales amenazas contra la validez interna)
A) ORDEN CAUSAL AMBIGUO
B) SELECCIÓN
C) HISTORIA
D) MADURACIÓN
E) REGRESIÓN A LA MEDIA
F) PÉRDIDA DE PARTICIPANTES (ATRICIÓN)
G) REACTIVO DE LA PRUEBA
H) INSTRUMENTACIÓN
I) EFECTOS ADITIVOS O INTERACTIVOS
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2.2.- Técnicas para el control de variables extrañas en función de la fuente
procedencia
FUENTE
Participantes
Situación
Diseño
MANIPULACIÓN
Intrasujetos
Entregrupos
Intrasujetos
Entregrupos
Intrasujetos
Entregrupos
TÉCNICA CONTROL
[automático]
de homogeneización
de homogeneización
de homogeneización
contrabalanceo
----------------
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2.2.1.- La aleatorización como principio nuclear de control.
•
•
•
¿Cómo se podría lograr el principio general de equiparación o distribución uniforme
de las variables extrañas o fuentes de confusión a través de los niveles de la variable
manipulada?
Una de las formas más elementales de lograr esto consiste en asignar completamente
al azar tales fuentes a los tratamientos.
A partir de aquí podríamos diferenciar dos niveles de control: en un nivel inicial se
situaría el que se ejerce expresamente sobre variables extrañas concretas y en un nivel
superior se situaría el control mediante el azar que pretende el control de las variables
no conocidas.
Escaso control
Control sólo de Nivel I
NO EXPERIMENTAL
CUASI-EXPERIMENTAL
-
Control completo
Nivel I. explícito.
Nivel II. Por aleatorización
EXPERIMENTAL
+
INFERENCIAS CAUSALES.
Descartar Interpretaciones
alternativas
Métodos de aleatorización.
• Tabla de números aleatorios como la que se puede encontrar en muchos manuales
especializados de análisis estadístico (v.gr. San Martín y Pardo, 1989)
• Mediante funciones sencillas que hoy día incluyen muchos programas informáticos
que tienen que ver con el análisis estadístico (desde programas sencillos como Excel a
los más especializados como SPSS).
• Otras pruebas más sofisticadas, de las cuales se puede encontrar una revisión en
Algarabel y Sanmartín (1990) o más recientes en Shadish et.al. (2001).
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2.2.2.- Variantes de la técnica de Homogenización para el control de variables
extrañas.
•
•
•
Aleatorización
Constancia
Igualación
o Bloqueo
o Balanceo
o Bloqueo aleatorio, Cuadrado Latino y Cuadrado Grecolatino.
o Emparejamiento y estratificación.
Constancia
• Para lograr el objetivo general hacemos que las vvee adopten el mismo valor en el
experimento. Así lo que era originalmente una variable se ha convertido en una
constante y por tanto no puede explicar las diferencias que se observaran en la vd.
• Es la variante más usual con variables extrañas procedentes de la situación (i.e.
temperatura, iluminación, ruido) pero la más inadecuada con variables de los
participantes.
o Si se aplica sobre fuentes de los participantes, puede llevarnos a agotar la
muestra, dejándonos sin personas disponibles por tantas imposiciones.
o Se pierde información sobre el efecto que podrían introducir las supuestas
variables extrañas. Es decir, nunca sabremos si efectivamente dichas variables
eran o no relevantes a fin de cuentas.
o Decrementa el grado de generalidad de los resultados, es decir en contra de la
validez externa.
o Se queda al nivel inicial de control, es decir no se consideran todas aquellas
fuentes de confusión que están por determinar.
Igualación-Bloqueo
• El objetivo es bloquear –neutralizar- a la ve manteniendo los diferentes valores de la
ve en la misma proporción a través de los niveles de la vi. Esto no implica que los
porcentajes tengan que ser equivalentes en la ve.
Igualación-balanceo
• Un caso especial del bloqueo cuando respetamos la distribución que se cumple en la
población de referencia. Esto nos permite ganar en validez externa.
Igualación- Bloqueo aleatorio
• Es también un caso especial del bloqueo para vvee cuantitativas que opera en dos
pasos.
1) Para homogeneizar a los niveles de la vi respecto a la ve de interés, ordenamos los
valores de la ve en un conjunto de bloques -cada uno con tantos individuos como
valores tenga la vi2) Aleatorizamos a los individuos dentro de cada bloque para reasignarlos al azar a
cada nivel de la vi manipulada. Así garantizamos también el control de otras vvee no
conocidas.
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2.2.2.- Variantes relacionadas con el bloqueo.
Las técnicas de emparejamiento o estratificación se refieren a las técnicas de control por
igualación-homogenización, de manera que los estratos son muy similares a los Bloques
que surgen de las variantes que se acaban de exponer.
• Estrictamente el emparejamiento (matching) se refiere a la igualación aplicada en
términos extremos, donde las puntuaciones de cada bloque o estrato son
prácticamente idénticas, mientras que en bloqueo las puntuaciones de cada estrato
son similares pero no idénticas.
• La estratificación también es similar a bloqueo, pero donde hay más unidades de
observación que niveles de la variable independiente, luego cada bloque se puede
entender como un estrato ligeramente diferente de otros y de ahí el nombre
alternativo.
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2.2.3. Razonamiento sobre los efectos secuenciales.
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2.2.3. Razonamiento sobre los efectos secuenciales.
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2.2.3. Técnicas de contrabalanceo para el control de los efectos secuenciales
(CUADRO 3.6. Tipos de contrabalanceo)
A) CONTRABALANCEO INTRASUJETO:
Se emplea una secuencia en la que los niveles aparezcan en imagen especular, con
objeto de contrarrestar los efectos secuenciales, en concreto sirve cualquiera de las
secuencias que aparecen a continuación o una mezcla de las mismas:
Orden: 1º 2º 3º 4º
Sec.1: a1 a2 a2 a1
Sec.2: a2 a1 a1 a2
B) CONTRABALANCEO INTRAGRUPO COMPLETO:
El control queda garantizado por la utilización de las a! secuencias posibles. Con a=3
niveles de variable independiente se necesitan 3!=3x2x1 = 6 secuencias.
C) CONTRABALANCEO INTRAGRUPO INCOMPLETO:
El control queda garantizado mediante el algoritmo de D’amato y “a” secuencias para
un número par de niveles ó “2a" secuencias para un número impar de niveles. Se logra
que todos los niveles aparezcan en todos los órdenes posibles el mismo número de
veces.
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3.- Delimitación de las unidades de la investigación: selección de participantes,
muestreo y validez externa.
CUADRO 3.8. Amenazas a la validez externa: Razones por las que pueden ser
incorrectas las inferencias sobre cómo los resultados de los estudios podrían
mantenerse a través de variaciones en personas, contextos, tratamientos y
resultados
a.
b.
c.
d.
e.
•
•
•
•
Interacción de la relación causal con las unidades de observación
Interacción de la relación causal con las variaciones en el tratamiento
Interacción de la relación causal con las variables dependientes
Interacción de la relación causal con los marcos contextuales
Mediación dependiente del contexto
La aleatorización una vez más, pero referida a la selección de los parámetros de la
investigación más que a la asignación de las mismas: selección de la muestra de
unidades (i.e. participantes), unidades, tratamientos, efectos y contextos.
Si algún parámetro es especialmente importante desde el punto de vista del modelo
teórico que guía la investigación, se podrían aplicar las recomendaciones generales
respecto al control de variables. Para los parámetros más relevantes sería preferible
una especie de “bloqueo aleatorio”.
Obviamente el tipo de estudio que se ha sugerido es con frecuencia poco viable por
los recursos que conlleva. Especialmente, la representatividad de la muestra es algo
que se lleva a cabo en pocas investigaciones de nuestro campo, a pesar de que
constituya un aspecto importante. Así, es más frecuente este planteamiento en
investigaciones realizadas en contextos aplicados y unido sobre todo a cierto tipo de
diseños, fundamentalmente el de encuestas.
En el esquema experimental la aproximación es diferente: los factores que pueden
alterar el grado de generalidad se estudian de manera explícita. Es decir, las muestras
son seleccionadas de una manera deliberada más que aleatoria, y por lo tanto la
generalidad sólo se puede lograr mediante la realización de series experimentales.
¾ Repasar las técnicas de muestreo
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4. La importancia de los aparatos e instrumentos
•
•
Gran diversidad de instrumentos de investigación en el campo de la
Psicología: tests y cuestionarios, cajas de condicionamiento, ordenadores o
técnicas de registro de actividad cerebral.
Enfoque: Diferentes aparatos permiten el estudio de diferentes aspectos del
comportamiento.
•
Ejemplo: el procesamiento de información no consciente, que se presenta por
debajo del umbral de conciencia, percepción subliminal.
•
El uso de proyectores estroboscópicos y sobre todo de taquistoscopios mejoró
considerablemente la presentación de estímulos, pero los procedimientos
experimentales seguían teniendo limitaciones importantes.
Los ordenadores resolvieron definitivamente las limitaciones anteriores.
o Su estructura (hardware) : unidad central de procesamiento (CPU)
que tiene bajo su control un conjunto de elementos, entre los que
destacan la memoria del sistema, y un conjunto de mecanismos de
Entrada/Salida (E/S) como discos fijos y removibles, tarjeta gráfica y
monitor, teclado, ratón, micrófonos, altavoces, impresora, etc.
o Funcionan ejecutando programas (software) que pueden estar
escritos en diferentes lenguajes de programación, que difieren en su
nivel (código máquina, ensamblador y C pueden ser considerados de
bajo nivel, y Prolog, Pascal, Basic, sean visuales o no, pueden
considerarse de alto nivel) y en su estructuración (ensamblador,
Pascal y Visual Basic son estructurados, pero no Basic, por ejemplo).
•
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4.1.- Ventajas y desventajas del uso de ordenadores
Ventajas
• La complejidad del diseño experimental que permiten. Con un instrumental
relativamente barato es posible:
o utilizar simultáneamente estímulos visuales, auditivos, táctiles, etc.,
o controlando todos los aspectos relativos al tiempo de inicio,
finalización, duración, intensidad, etc.;
o controlar cajas de condicionamiento de manera que en cada una de
ellas se esté realizando simultáneamente un procedimiento diferente;
o registrar conjuntos de respuestas diferentes a distintos sujetos (o al
mismo sujeto); controlar la extensión de lesiones, etc.
• Permite investigar con una resolución temporal suficientemente buena para
la gran mayoría de las investigaciones en casi todas las áreas de la Psicología.
Precisión cercana al milisegundo.
• Permiten un elevado grado de control experimental. Puede eliminar la
influencia del experimentador, y de las interacciones sujeto-experimentador.
• Cuando el procedimiento tiene que cambiar en función de la ejecución del
sujeto.
• Con los periféricos adecuados pueden sustituir a prácticamente cualquier
instrumento de investigación, y permiten almacenar cantidades ingentes de
datos.
•
•
•
Desventajas
Aunque baratos en su configuración básica, son instrumentos caros, cuando se
consideran los periféricos que permiten realizar la investigación de calidad. Por
ejemplo, en el ámbito de la neuroimagen por encima de 2-3 millones de euros.
La preparación de los programas para llevar a cabo los procedimientos de las
investigaciones.
o Pueden ya estar preparados por empresas (por ejemplo, el registro de
EEG mediante Neuroscan).
o En bastantes ocasiones es el propio investigador quien tiene que
escribirlos.
o Destacar programas que permiten diseñar una gran variedad de
estudios con un bajo coste de aprendizaje (e-prime, Psyscope, …)
La aplicación automática de los procedimientos puede privar al investigador de
observar a sus participantes mientras realizan la tarea. Por ejemplo, si los sujetos
se distraen durante la realización de la misma.
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5. La importancia de las variables dependientes y las tareas. A- Introducción a las
variables dependientes.
La variable dependiente debe cumplir tres propiedades: Fiabilidad, validez y
sensibilidad.
FIABILIDAD.
• La variable dependiente debe ser medida de manera fiable, especialmente cuando
lo que interesa es su valor absoluto. Por ejemplo, la latencia de frenado de un
conductor: determinar exactamente cuánto tiempo es necesario para que el
conductor pise el freno contando desde el momento en que se presenta la señal
adecuada.
• Depende de manera crucial del instrumento de medida de que se disponga.
• Desde un punto de vista relativo, para comparar medidas. Por ejemplo, comparar
las latencias de frenado de un grupo de personas cuya tasa de alcohol en sangre
supera el máximo legal con la de un grupo que no ha consumido alcohol. La
fiabilidad de la medida afecta en tal caso en dos sentidos:
o El tamaño o magnitud del efecto (ES) hace referencia a la relación
entre la medida del efecto y la del error.
o La potencia del test estadístico, que hace referencia a la probabilidad
de no detectar un efecto real.
Que se relacionan de manera lineal: Ef Observ = Ef Re al
o
Fiabilidad
Incremento en fiabilidad debe traducirse en un incremento en
potencia, pero también implica que cualquier cambio en fiabilidad
que se traduzca en un incremento de la varianza de las
puntuaciones llevará aparejada una disminución de la potencia.
VALIDEZ.
• Especialmente “validez de constructo” según la teoría clásica de tests. Por
ejemplo, la actividad eléctrica de la piel es una medida válida de ansiedad en
tanto en cuanto los cambios en ansiedad produzcan cambios en la actividad
electrodermal.
• La variable dependiente es válida si su valor depende del constructo al cual se
supone que afecta la variable independiente.
SENSIBILIDAD.
• Una variable dependiente puede ser válida, pero aún así ser la causante de un
resultado nulo si carece de sensibilidad. La sensibilidad hace referencia al
tamaño del cambio en el constructo que es necesario para que se produzca un
cambio en la variable dependiente.
• Las variables dependientes producen una limitación importante en el rango y
tipos de teorías que permiten construir.
•
Se abordarán dos de las más representativas: El tiempo de reacción y la
precisión de la ejecución.
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5.1.- El tiempo de reacción
Definición de la variable:
• El tiempo que transcurre desde el momento en que aparece el estímulo hasta
el momento en que se inicia la respuesta correspondiente al mismo.
• La adecuación entre la respuesta y el estímulo suele establecerse de manera
arbitraria. Por ejemplo, presionar la tecla “C” cuando se presente una vocal en
la pantalla del ordenador.
• Habitualmente las instrucciones indican al participante cuya velocidad de
respuesta pretende medirse que procure responder con la mayor rapidez y
precisión posibles.
Métodos o tareas más representativas:
El método sustractivo de Donders.
• Diseñar varias tareas que difiriesen de forma mínima en el número de
procesos implicados. La comparación entre dichas tareas permite inferir
cuánto se tarda en realizar cada proceso en el que difieren las tareas.
Comparar TR simple, de elección y selectivo.
• Valoración: en realidad implica varios supuestos que no son estudiados
expresamente: Serialidad, independencia de los tiempos, Aditividad y Pura
inserción.
• Desarrollos recientes: comparar dos tareas que, supuestamente, difieran sólo
en el proceso de interés. La diferencia entre el mapa de actividad de ambas
revelará qué área cerebral es la encargada de llevar a cabo ese proceso.
El método de factores aditivos de Sternberg.
• Estrategia: manipular variables independientes en lugar de comparar tareas
diferentes. La diferencia en el tiempo de reacción entre las diferentes
condiciones experimentales estaría indicando no tanto el tiempo necesario
para realizar el proceso cuanto su cualidad de funcionamiento.
• Valoración: Soluciona los dos problemas centrales del método sustractivo: la
aditividad de los tiempos invertidos en cada proceso y la pura inserción. Pero
presenta problemas en la lógica (ver Broadbent) de interpretación de las
interacciones y de la ausencia de las mismas, con respecto al funcionamiento
cognitivo.
• Desarrollos recientes: Su uso en relación con las estructuras anatómicas que
están encargadas de realizar los procesos. Sustrayendo las imágenes de
actividad cerebral correspondientes a dos condiciones de semejanza deberían
eliminarse las zonas encargadas de procesos a los cuales no afecta la
manipulación (por ejemplo, relacionadas con la respuesta), y resaltar las zonas
encargadas de realizar el proceso de interés.
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5.1.- Opciones de análisis para las medidas de Tiempo de Reacción
1) Los procesos producen una distribución normal, pero durante la tarea intervienen
una serie de variables incontrolables (distracción del sujeto, parpadeos, etc.) que
alargan algunos de los tiempos de reacción. Luego, eliminar esos tiempos anómalos.
Medias recortadas. Si se eliminan datos (usualmente en los extremos) para buscar la
normalización, la media que se obtiene en ese caso se califica como recortada.
• Medias recortadas con punto de corte fijo.
• Medias recortadas con punto de corte variable.
• Media semi-recortada.
Medias ponderadas. Se calcula un peso o ponderación para cada tiempo como una
función inversa de la distancia de la puntuación a alguna medida de tendencia central
(media o mediana).
Transformaciones de los tiempos. Resolver el problema de la asimetría mediante
alguna clase de transformación que normalice los datos originales, necesariamente no
lineal, y por tanto, cabe el peligro de que se pierda información sobre los procesos
subyacentes a la tarea.
• Mediana.
• Media geométrica.
• Media armónica.
2) Se asume que los procesos de los que depende la variable dependiente producen esa
forma de distribución, por lo que el análisis de datos debería considerar todos los
parámetros necesarios (la media y desviación típica de la normal y la media de la
exponencial).
•
•
La distribución ex-gaussiana es de las más destacadas, para explicar la distribución
observada de tiempos en tareas en las que se asume dos etapas de procesamiento.
La función de densidad de la ex-gaussiana queda caracterizada por tres parámetros,
dos relativos a la distribución normal, la media (μ) y la desviación típica (σ), y otro
relativo a la exponencial, la media (τ).
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5.2. Las medidas de precisión de la ejecución. Definición
Definición de la variable:
¾ Interés en la precisión con la que se realizan tareas, que implica un criterio
preestablecido que permite determinar si el sujeto ha respondido correctamente o
no.
¾ La tarea consiste en indicar si se ha presentado (por ejemplo, diciendo SI) o no
un determinado estímulo en cada uno de los ensayos.
Variantes:
Tareas psicofísicas clásicas o uniprocesuales.
• El estímulo se presenta en todos los ensayos y hay que indicar si el estímulo se ha
presentado o no. Esto es, si ha detectado o no la presencia del estímulo.
• Supuesto: la respuesta refleja de manera directa los resultados del único proceso
supuesto entre Estímulo y Respuesta, que en el caso de tareas psicofísicas sería el
sensorial o de detección.
• Problema: TTAA pueden haberse debido en parte a factores no sensoriales, sino
estratégicos.
Tareas psicofísicas modernas o biprocesuales.
• Se asume que la respuesta no refleja directamente el resultado del proceso
sensorial, sino que es preciso añadir un segundo proceso, decisor, que recibe una
entrada procedente del sensorial, pero que dependía de las estrategias, motivación
e intereses del sujeto, y que se encarga de decidir la respuesta.
• Cambio en la tarea: Introducir además de los ensayos en los que se presenta el
estímulo (llamados ensayos con señal, SR), otro conjunto de ensayos en los que el
estímulo no está presente, llamados ensayos en blanco o ensayos de ruido (R).
• Ahora los resultados de la respuesta del sujeto pueden ser cuatro según aparecen
en la matriz de confusión, con solamente dos resultados que proporcionan
información no redundante, i.e. TA y TFA.
TA ≡ P(SI/SR) =
a
b
y TFA ≡ P(SI/R) =
a+c
b+d
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5.2. Las medidas de precisión de la ejecución. Estimación de los parámetros
asociados a la precisión
Teorías de Umbral.
• p nos indica la probabilidad de que se produzca una sensación, un índice puro
de la sensibilidad del sistema sensorial sin contaminaciones del segundo
proceso.
• g indica la tendencia a adivinar y es independiente de la sensibilidad.
• Las estimaciones se realizan mediante un árbol de probabilidades.
p=
TA
{=
Y
TA − TFA
1 − TFA
g=TFA
p{ + (1 - p) TFA
123 {
X
P .origen
Pendiente
β0
β1
Teoría de Detección de Señales
• La precisión (d’) y el criterio se computan a partir de las dos tasas, según la
teoría probabilística Bayesiana.
• d’ es la distancia entre las medidas de localización (las medias) de las dos
distribuciones expresada en unidades típicas. d ' =
•
d ' = Z TFA − Z TA . Para ello se emplea la distribución normal.
El criterio de respuesta es un cociente entre dos verosimilitudes, una
correspondiente a la señal y otra al ruido:
β=
•
μ SR − μ R
. En la práctica,
σR
YzTA
YzTFA
β=
p( s c / SR)
, en la práctica:
p( s c / R)
. Obtener los valores de ordenada correspondientes a las zz según la
Normal.
Característica fundamental: Habilidad para separar la precisión del individuo
(d’) de sus sesgos de respuesta. Ambos parámetros son independientes.