Hola, buenas.
Bueno, bienvenidos de nuevo a esta segunda parte
de las jornadas de TFG.
Vamos con un poquito de retraso, pero no os preocupéis
porque precisamente está todo planeado para que hubiera un poquito
de retraso, así es que.
No nos vamos a joder.
No, no hay problema.
Os voy a dejar ahora con Encarnación Sarriá,
es la directora del departamento de metodología
y profesora del departamento.
Es una de las personas que yo creo que más ha trabajado en TFG.
La comisión de TFG
ha estado trabajando de forma activa desde hace mucho tiempo,
desde que montamos el TFC
y una de los grandes pilares de esta asignatura.
Y además, tremendamente experta, no solamente en metodología,
sino en cómo trabajar y enseñar metodología.
Entonces, nos va a dar una conferencia,
una charla, que seguro que os va a ser muy útil.
Entonces, cuando quieras.
Gracias, Manuel.
Buenos días a todos.
Voy a tratar de en 20 minutos, que es todo un reto, dar algunas claves,
pero sobre todo los mensajes que yo quiero tratar de transmitir es
que hay errores que son muy fáciles de evitar con un poco de esfuerzo
y con un poquito de estrategia.
Y que es importante reservar para el papel de los directores
el de mejorar y evitar el que tengan que asumir el papel
de estar corrigiendo aspectos muy básicos
que son evitables si se ha hecho un trabajo previo
por parte del estudiante.
Voy a tratar de dar algunas claves sobre metodología,
haceros idea de que son cuatro asignaturas
que veis a lo largo del grado,
con lo cual no voy a conseguir ni muchísimo menos dar un repaso.
Sí, algunas claves fundamentales para tratar de evitar estos errores.
Y sobre todo,
lo que yo querría es motivaros a repasar las enseñanzas de grado,
los contenidos de grado.
Como os decía Manuel, no esperéis que os vengan.
Se nos ha olvidado todo, pero es que es normal.
Es perfectamente normal.
Entonces, no esperéis a tener las ideas claras
para buscar cuál es la etiqueta.
El repaso previo os puede ayudar a generar ideas
y propuestas antes de afrontar cómo etiqueto mi contenido.
El proceso está lleno de decisiones.
Es decir, vamos a elegir un problema que en buena medida
va a venir determinado por la línea
y enseguida vamos a tener que plantear objetivos.
Y ahí empezamos a asumir los primeros riesgos.
El primer riesgo que de alguna manera ya ha recibido antídoto
por parte de Manuel es el de las ideas felices.
Pensar que tengo que hacer algo original,
algo que no ha hecho nadie, algo que no se le ha ocurrido
a nadie.
No, todo lo contrario.
Lo que hay es que buscar algo que tú puedas fundamentar,
que puedas precisamente.
De mostrar tus competencias de búsqueda de documentación,
de análisis de la información, de síntesis, de darle contexto,
de justificar la pertinencia de ese problema
y cómo lo que tú planteas como proyecto de TFG
puede ser una contribución interesante.
Por lo tanto, más bien hay que huir de las ideas felices
y tratar de centrar algo que te vaya
a permitir demostrar esas competencias,
que lo vas a hacer sobre todo a través de la introducción.
El segundo riesgo que asumimos, objetivos desorbitados.
Y ahí a veces es un malentendido lo que subyace.
Es decir, por ejemplo, un ejemplo práctico.
¿Quieres estudiar la relación entre el estigma
percibido por personas inmigrantes y su malestar psicológico?
Y satisfacción con la vida.
Y me planteas como objetivo concienciar
a la sociedad del daño que producen los prejuicios a través del estigma.
Ese no es el objetivo de tu trabajo,
ese es el sentido último, lo que te motiva,
lo que te parece que puede ser la última contribución
de trabajar en ese tema.
Pero los objetivos desde el principio tienen que estar operativizados,
tienen que aterrizar.
En los contenidos concretos que tú vas a poder trabajar
en el proyecto.
Entonces, el objetivo tendría que plantearse en términos
de estudiar la relación entre el estigma y la satisfacción
con la vida o el malestar en tal tipo de población.
Entonces, a veces son malentendidos los que nos llevan
a cometer errores, no necesariamente falta de conocimiento.
Y el siguiente riesgo,
y ese lo vais a tener que tener presente todo el tiempo,
son las incoherencias.
Plantear unos términos en los objetivos,
luego al plantear las hipótesis manejar otras variables,
luego a la hora de elegir instrumentos
solamente exponer instrumentos para tres de las cinco variables
que has comentado.
Es decir, un elemento muy importante es la coherencia interna
entre los contenidos de cada uno de los apartados
en los que vas a ir desarrollando el TFG.
Y eso exige disciplina de revisión propia y papel y lápiz,
como decía Manuel.
No sentarse a escribir simplemente,
sino ir haciendo tus propios esquemas de ideas
y de los elementos sustanciales en los que se sustenta el TFG.
Por lo tanto, las primeras recomendaciones.
Objetivos operativos, lee pero aterriza,
ten en cuenta la viabilidad.
Fijaros que es un proyecto, es una situación de lujo,
es un entorno seguro y una situación de lujo.
Es gratis pensar en lo idóneo.
No lo vas a tener que llevar a la práctica.
Piensa en el diseño idóneo para conseguir esos objetivos,
pero al mismo tiempo ten en cuenta la viabilidad de ese proyecto.
Tienes que aterrizar en que sea manejable.
Luego vamos a trabajar más el tema de la viabilidad
con algunos ejemplos.
Los apartados coherentes, el diseño alineado.
Todo, hasta el análisis de datos tienes que estar alineado
y la precisión.
Utiliza términos precisos, concretos.
Si estás en un entorno académico, no vale el lenguaje común.
Y sea consistente en su uso.
No hables de salud mental en un sitio y de bienestar psicológico en otro.
O de salud mental entre paréntesis, ansiedad, depresión,
puntos suspensivos.
No, ¿qué son esos puntos suspensivos?
Preciso y concreto.
No se admiten puntos suspensivos
como cualquier cosa de este tipo, ¿no?
Vamos a seguir avanzando.
Me voy a centrar en método,
para ver algunos de los temas de método más típicos.
Como ya os ha comentado Lolo, hay dos grandes aproximaciones,
además de otro tipo de aproximación ligada a otras disciplinas,
como antropología, pero en psicología la dominante, que es la cuantitativa
y la cualitativa.
No es simplemente elegir, voy a medir un cuestionario
o voy a hacer entrevistas.
Parten de presupuestos filosóficos distintos,
parten de supuestos distintos
de cómo se concibe la realidad y sobre todo de objetivos distintos.
Hacer un TFG de metodología cualitativa no es fácil.
No cojáis cualitativa por huir de lo cuantitativo
y luego tener que decir cómo analizo los datos.
Es muy difícil y normalmente la formación
que se tiene en el grado es escasa.
Exige, digamos,
una motivación muy fuerte para leer sobre metodología cualitativa
y manejar su lenguaje y su contexto.
Esta es una tentación a veces.
Me voy a lo cualitativo
y así no tengo que hablar de análisis de datos.
Te estás metiendo en un territorio que tiene sus propios términos.
La dominante es la cuantitativa y dentro la tendencia actual,
pero lógicamente el TFG quizá no sea el contexto más adecuado para eso,
pero hay quien lo logra, son los diseños mixtos,
la complementariedad entre esos dos recursos,
entre esas dos aproximaciones.
Yo he visto TFGs con diseños mixtos,
pero tampoco tiene por qué ser el horizonte.
Vamos a centrarnos en la cuantitativa.
Hay una primera distinción importante que tenemos que tener clara,
la diferenciación entre estrategias manipulativas y no manipulativas.
Lo recordaréis según no lo vaya diciendo,
que esto lo sabéis.
Simplemente hay que activarlo.
En las manipulativas tenemos la experimental,
la estrategia experimental,
que puede ser con datos de grupo o de caso único,
y la estrategia cuasi-experimental.
Cuya principal distinción es que pretendes aproximarte
lo máximo a las estrategias de control experimental,
pero vas a tener una limitación porque trabajas en entornos aplicados
y, por lo tanto, puedes tener restricciones
para organizar los grupos de manera aleatoria
o con otras técnicas de control.
Luego volvemos un poco más sobre esto.
Y las no manipulativas, ahí hablamos de los diseños esposfacto,
los que tradicionalmente se llamaban correlacionales.
Está bastante obsoleta esa denominación
porque está pegada a la técnica de análisis de datos.
La idea de esposfacto es que ya ha sucedido todo,
que el investigador no está provocando cambios
y que estudia sobre lo que ya ha sucedido
y lo que forma parte de la historia de las personas.
Encuestas y observacionales
centrados en el estudio de la conducta espontánea.
En la manipulativa lo tenéis claro,
es decir, establece relaciones causa-efecto,
manipulamos una variable que denominamos variable independiente,
que entendemos como causa,
medimos los efectos en la variable dependiente,
que la tratamos como efecto.
Pero controlamos los factores que pondrían confundir el efecto
de la variable independiente.
Entre las estrategias de control, una muy importante
son aquellas orientadas a garantizar la equivalencia inicial
de los grupos.
Porque nosotros vamos a sacar conclusiones sobre el efecto
de la variable independiente por la comparación de las diferencias
de las medidas de la dependiente entre un grupo y otro.
Luego, inicialmente deben ser equivalentes,
para que podamos atribuir esas diferencias al efecto
de nuestra variable independiente de manera inequívoca.
Este va a ser un elemento crítico porque nos va a permitir descartar
otras posibles explicaciones de esos datos que nos encontramos.
Y la manipulación nos permite también garantizar
que la causa precede al efecto, es decir,
que realmente es la causa más probable.
Vamos a ver que en el caso de la investigación no manipulativa,
es decir, cuando yo no introduzco un elemento cuyo efecto
quiero medir, sino que trabajo directamente con grupos naturales,
con variables que forman parte de la historia de las personas,
tengo otras limitaciones.
De hecho, la variable independiente se suele denominar predictora,
la que ejerce la función de independiente y la que ejerce
la función de criterio se le suele llamar,
digo de dependiente se le suele llamar criterio.
Son variables de selección de valores.
Yo las estudio porque clasifico.
Si yo quiero estudiar el estigma
y ver qué diferencias puede haber en el estigma
y en su relación con el bienestar según la procedencia de la persona,
si es de origen árabe,
si es latinoamericano o si es del este de Europa,
porque entiendo que esos elementos culturales pueden provocar
mayor o menor choque.
Estoy trabajando con grupos naturales
y que es a través de la selección de personas
con ciertas características que puedo estudiarlas.
Pero tengo limitaciones
porque esas personas llevan consigo esa característica
y muchas otras variables que no voy a poder controlar.
Luego no voy a poder establecer relaciones causa-efecto.
Y probablemente estaréis diciendo, bueno, eso yo ya lo sabía.
Vale, sí, lo sabíamos,
pero aunque sabemos que hay una enorme diferencia,
que en el caso de los experimentales la causa incide sobre el efecto
y puedo establecer esas relaciones,
y que en el caso de las otras no manipulativas,
lo más que puedo hablar es de asociaciones,
es muy frecuente que se plantee.
Un lenguaje incorrecto.
Y eso es evitable.
Es decir,
estoy en un entorno no manipulativo y planteo como objetivo estudiar
el efecto del estigma en el malestar psicológico
de las personas.
No hace falta hablar de causa para utilizar un lenguaje causal.
Si hablas de efectos, estás utilizando un lenguaje causal.
Si hablas de provoca, estás utilizando un lenguaje causal.
Entonces, evita el lenguaje causal
cuando no hay investigación manipulativa.
Ese es uno de los primeros elementos que si lo revisáis
os va a quitar muchos problemas.
Elige bien el diseño.
Repasa contenidos de fundamentos de investigación
y antes de buscar etiqueta te van a dar ideas.
Hablamos de diseño idóneo, pero viable.
Fijaros en ejemplos muy sencillos de viabilidad.
Un ejemplo, el tamaño de los grupos.
Es gratis
y sin embargo te puedes encontrar, te fijas que te dicen 15.
Pero ¿por qué 15?
Por grupo.
Si sabes por estadística, por lo que sabías de estadística,
que a partir de 30 aumentan las probabilidades ya
de que pueda haber una distribución normal
y que vas a poder utilizar técnicas paramétricas.
Eso no significa que pasemos a 800, que os reiréis,
pero eso me lo he encontrado yo en un TFG.
De decirle la propuesta, porque no aumentas la muestra,
vas muy corto para aplicar análisis estadísticos.
Primer borrador, 800.
No.
Hay que encontrar el punto de equilibrio,
hay que pensar en que sea viable.
Y al pensar en que sea viable hay que tener en cuenta qué cosas
puedes hacer y qué cosas no puedes hacer según lo que estés estudiando.
Por ejemplo, quiero estudiar el sexismo en adolescentes
y su relación con las creencias sobre el mito del amor romántico
y con su autoestima.
¿Tendría sentido plantearnos selección aleatoria
de los participantes?
Por muy bien que nos suenelo de la selección aleatoria,
que sabemos que lo de la aleatoria lo tenemos en mente
como que es algo importante,
vas a estar saltando de un instituto a otro,
aunque no tengas que aplicar.
¿Mandarías a alguien saltando de un instituto a otro
para coger tres chavales de aquí, tres chavales de aquí,
tres chavales de aquí?
No.
Tendría mucho más sentido hablar de un muestreo por conglomerados.
Elegir aleatoriamente los centros donde vas a ir.
Entonces, es buscar la viabilidad entre una cosa y otra.
Y un aspecto aquí que es muy típico es confundir selección aleatoria
con asignación aleatoria.
La selección aleatoria afecta la muestra.
Y la asignación aleatoria afecta la organización de los grupos.
Son dos conceptos completamente distintos.
Es decir, uno es la extracción,
uno de los recursos de extracción de los participantes de la muestra
y otro es cómo organizan los grupos.
Es un recurso de control
para garantizar la equivalencia de los grupos.
Sin embargo, es muy frecuente
encontrarte de "voy a plantear un diseño cuasi experimental
porque no es viable la selección aleatoria,
porque no hay censo al respecto".
La selección en la técnica de muestreo no determina el diseño.
El grado de control
y la manipulación intencional o no sí determina el diseño,
pero la selección como tal no determina el diseño.
Entonces, esto es un elemento muy importante.
Fijaros lo que decíamos, ¿cuál es la diferencia entre experimentales
y cuasi-experimentales?
No es la selección aleatoria,
es las limitaciones que me voy a encontrar en el entorno
aplicado para, aunque haya intervención,
Poder organizar grupos equivalentes.
Esa va a ser la clave de la distinción entre experimental
o cuasi experimental.
Si yo quiero hacer un programa de intervención
en un centro educativo
y quiero plantear un diseño para valorar su eficacia,
Posiblemente no te van a permitir que pongas patas arriba
la organización del centro para establecer grupos aleatorios
del que va a llevar a cabo la intervención frente
al grupo control.
Tienes unos grupos naturales que vas a tener que respetar,
pero eso te genera problemas de garantías de la equivalencia
de los grupos.
Por lo tanto, vas a estar en un entorno cuasi experimental
de trabajo.
Y vas a tener que tener otro tipo de prudencias a la hora
de interpretar los resultados.
Y de nuevo, aunque yo hable de grupos naturales,
es distinto este tipo de grupo natural
en este contexto de investigación,
donde hay una intervención.
Que se puede entender la variable de manipulación intencional
cuyo efecto quiero medir,
que es lo que tienen en común experimentales y coexperimentales,
hay un elemento que puedo identificar como variable independiente
manipulada, que es la intervención, frente al problema de limitación,
frente a los diseños post facto, que os decía, como ejemplo,
que ahí todos son variables de la persona,
ya forman parte de la historia de las personas.
Lo que puedo es seleccionar grupos y compararlos,
pero entonces ya estoy en un entorno no manipulativo.
No siempre que hablamos de grupos naturales
estamos en investigación cuasi experimental,
depende si hay intervención o no,
y cuando hablamos de grupos naturales sin manipulación
estamos en diseños post facto.
Y como os decía, otro de los elementos
a los que podemos prestar atención es el muestreo.
Hay vida más allá de la selección aleatoria
o el muestreo por conveniencia,
que parece que ahí tenemos que elegir entre una cosa u otra.
Tenemos posibilidades de otras formas de muestreo.
Están los probabilísticos.
Podemos tener lo que os decía.
Los probabilísticos no siempre exigen un censo de las personas.
El ejemplo que os ponía del sexismo,
puedes hacer un muestreo por conglomerados,
donde elijas aleatoriamente los institutos.
No hay por qué renunciar a él.
Pero dentro de los no probabilísticos tenemos más alternativas.
No tengo tiempo para entretenerme a explicar la transparencia.
Simplemente, de nuevo,
esto lo veis en introducción al análisis de datos,
esto lo veis estudiando fundamentos.
Por ver sobre ello vais a recuperar ideas que os permitan ir más allá de
o la selección aleatoria o el maestro por conveniencia.
Instrumentos.
De nuevo, la coherencia importante.
Por aquellas variables que formen parte de vuestros objetivos,
de vuestras hipótesis, vas a tener que establecer un instrumento.
No inventes.
No hables de voy a generar un cuestionario para evaluar
hasta qué punto las personas se sienten discriminadas.
Lo suyo es que utilices instrumentos seguros.
Busca, vas a encontrar instrumentos ya validados
y muchos de ellos incluso adaptados al español.
Y si no encuentras la adaptación al español
a la que referir cuando describes el instrumento,
di expresamente, demuestra que eres consciente
de que tú vas a trabajar con población española
y que por lo tanto habría que hacer una traducción ad hoc.
Mete a la cabeza,
es decir, es un poco situate
en que realmente tú estuvieras diseñando un proyecto
para conseguir que te autorizaran a hacerlo
o para que te dieran fondos para hacerlo.
Entonces, colócate en un interlocutor que va a evaluar
que tienes las ideas claras de lo que quieres hacer
y que lo quieres hacer bien.
Esa es la idea.
Y a través de eso tú vas a demostrar tus competencias.
Y describe los instrumentos.
Es tan sencillo como buscar artículos en los que ya se hayan utilizado
y ver cómo se describen.
No hace falta ir al original ni al manual.
A veces estirar describe básicamente
cuántos ítems tiene,
en qué consisten, si son de afirmaciones,
cuáles son los datos que tenemos de su calidad métrica,
si tiene ya índices de consistencia interna o no.
Esos son elementos que van a enriquecer mucho tu TFG
con muy poquito esfuerzo.
Simplemente es buscarlo.
La ética, no la olvides.
No la olvides nunca.
Demuestra que eres consciente
de que los participantes tienen unos derechos de voluntariedad,
de confidencialidad, de protección de sus datos,
de recibir beneficios de la intervención
si están en lista de espera.
No olvides poner si están en lista de espera
el terminado el estudio de la eficacia.
Los participantes del grupo de lista de espera
se beneficiarán de la intervención si está dado resultados positivos.
Demuestra que eres consciente de los aspectos éticos.
Hay aspectos tan sencillos como demostrar que eres consciente
de que necesitarías un informe de autorización institucional
del comité de ética, que necesitas el consentimiento informado.
Tenéis un capítulo específico de ética.
Leerlo, reflexionar sobre ello y demuestra que lo tienes presente.
Análisis de datos.
No me voy a entretener, como comprenderéis,
si no me daba tiempo a repasar las de plan de investigación,
las de análisis de datos menos.
Simplemente sabéis que tenéis que tener en cuenta ciertos elementos
para tomar decisión de cuál es el sistema de análisis,
la técnica más adecuada, que no es sencilla.
Yo no voy a repasar esto de nuevo.
Es cuestión de que repaséis vuestros materiales.
Lo que sí quiere llamar la atención es sobre otro elemento interesante,
que es aprovechar el potencial de los datos que tenéis
y de los elementos que has introducido.
Un ejemplo que me encuentro con cierta frecuencia.
En el análisis del diseño más básico,
un diseño incluso aplicable en el caso de intervención.
Diseño con medida pre y post,
tratamiento y con un grupo de control.
Que puede ser equivalente si ha habido aleatorización,
equiparación o tal, o no equivalente si estás en un contexto que te exige
cuasi-experimentación.
Y dice, para analizar los datos y ver los resultados,
compararía las medidas pre y post del grupo con intervención.
Yo le digo, ¿y?
¿Y?
¿Cómo que ¿y?
Eso ya me informa del cambio.
¿Y para qué tienes el grupo control?
No se trata de poner grupo control porque ya cumplo con la etiqueta.
¿Qué papel juega ese grupo control?
Si no lo tienes en cuenta en análisis de los datos,
es que no estás utilizando el grupo control.
El grupo control te tiene que informar
de elementos de seguridad, de apoyo a tus conclusiones.
Entonces, fijaros, este ejemplo tan básico.
Fijaos todo el potencial de medidas que tiene este ejemplo tan básico.
Yo con un grupo experimental y control puedo,
y con medida pre y post,
puedo de entrada comparar las medidas pre entre sí.
Que me va garantizado dar seguridad de que las medidas,
que los grupos son equivalentes y que por lo tanto las diferencias
en post son atribuibles a lo que les diferencia, que es
que uno tiene intervención o no.
Esto, si estás en un entorno cuasi-experimental,
es mucho más importante porque ahí no tienes garantías de equivalencia
ninguna.
No has podido ni siquiera confiar en técnicas de organización
de los grupos.
¿Vale?
Puedo utilizar la comparación de las medidas POS,
pero sobre todo puedo estudiar la medida.
El cambio entre pre y post en el grupo experimental,
pero también en el grupo control, porque ahí no debería haber cambios.
Es el que me va a informar que si ahí no hay cambios y en el otro sí,
voy a tener.
Entonces, fijaros todo el potencial que hay
y que podéis.
Lo normal es que digan para análisis de datos
comparar las medidas pre y post del grupo intervenido.
Aprovecha todo el potencial que tienes.
Voy terminando.
En la discusión, conéctala con el contenido de la introducción
y no olvides introducir un párrafo de limitaciones.
Y de nuevo, en las limitaciones.
Es verdad que hay una parte de las limitaciones creativa
interesante de reflexionar sobre tu propio trabajo,
qué variables has conseguido controlar,
qué variables son interesantes y no has podido meter
por no complicarlo demasiado.
Pero además de esa específica, que es un momento de reflexión
muy importante, hay limitaciones inherentes
a la propia metodología que has utilizado,
a la estrategia metodológica que has podido aplicar
por la naturaleza de tu objeto.
Está tirado.
Vais al libro de fundamentos de investigación
y en cada capítulo tenéis reflexiones sobre las limitaciones inherentes
a cada estrategia metodológica.
Hay algo que lo tenéis ya resuelto y que lo podéis incorporar
y luego completar con lo específico de vuestro trabajo.
Entonces, de nuevo,
activar conocimientos que en realidad tenéis.
En las normas APA.
Y las guías de estudio, nuestras propias normas formales,
que muchas de las preguntas que hemos visto en la sesión anterior
eran de no haberse asomado siquiera a una lectura ligera
de la guía de estudio.
Tenéis el formato, los apartados,
los epígrafes, que son los del informe de investigación,
la extensión máxima.
Revisaros las normas de nuestros propios documentos,
las normas APA,
No afecta solo al formato de las referencias,
afecta al texto, a cómo citar, a cómo plantear las tablas
y las figuras y las hubiera.
Revísalo y aplícalo a tu texto.
Y termino con un repaso general de estas recomendaciones
que hemos ido viendo,
que no me voy a entreter para no alargarlo,
porque ya las hemos ido viendo cada una.
Pero la última, la insistencia, revisa tu propio trabajo.
Muchas de estas recomendaciones en realidad las vas a poder resolver
bien si antes de mandar el borrador a revisar
o antes de dar por bueno terminado, revisas tu propio trabajo.
Asegura la coherencia interna y la precisión.
Repasa tu trabajo para un resultado impecable.
De nuevo, yo insisto en la idea que decía Manuel.
Estáis teniendo el privilegio de trabajar con expertos.
No desgastéis al experto en tener que corregir aspectos básicos
de redacción, de estructura, de cuidado mínimo de las cosas.
Aprovechar ese potencial para lo que es realmente interesante,
para los contenidos, para las mejoras.
Y eso se resuelve simplemente
pues trabajando uno con su propio trabajo
y revisando sus propios pasos.
Así que mucho ánimo,
lo lograréis, es cuestión de dedicarle tiempo y cabeza,
simplemente.
Y quedo a vuestra disposición
para cualquier comentario que queráis hacerme o alguna duda que surja.
Han ido a por el micrófono.
No sé si.
Espera, a ver cómo consigo yo aquí ver la.
Voy a salir por si están entrando en él.
Quiero recuperar el chat.
Hola, buenos días.
Bueno, lo primero, muchas gracias, ha sido muy esclarecedor.
Y quería hacerle una pregunta.
Vamos a ver, en principio,
me puedo equivocar, yo voy a hacer un diseño de intervención,
cuasi experimental, manipulativo, con un grupo control
y otro experimental, evidentemente.
Pero claro, voy a medir el estrés respecto.
Bueno, es de liderazgo, ¿no?
Yo voy a intervenir en los líderes,
voy a hacer un programa de intervención en los líderes,
en uno voy a introducir en el diálogo socrático
y en otro no.
Entonces yo quiero ver.
Cómo mejora el estrés de sus trabajadores
entre el líder que utiliza este tipo de diálogo
y el líder que no lo utiliza.
Pero el estrés va a influir en la productividad.
Y claro, a lo mejor me estoy complicando la vida
poniendo esas dos variables.
A lo mejor solo me tendría que quedar en el estrés
y no ir a la productividad,
porque al final correlacionan estrés y productividad.
No sé si me he explicado bien.
¿Qué me aconseja?
Aprovechándome de.
A ver, es muy difícil
porque, claro, lo normal es que esto te lo resuelva tu tutor o tutora.
Yo puedo patinar y más bien desenfocarte.
En principio, pueden convivir distintas variables dependientes,
es decir, donde tú quieres valorar el efecto,
aunque tengan relación entre ellas y aportan elementos informativos.
Hay ciertos análisis de datos en los que introducir variables
que están muy relacionadas entre ellas te genera, digamos,
más desinformación o problemas de interpretación,
pero es más bien cuando actúan como predictoras.
Entonces, en principio no hay problema
que convivan si te están informando de aspectos complementarios,
aunque haya elementos de intersección entre ellos, entre estos aspectos.
Pero eso, digamos, en términos generales, asépticos.
Luego ya es mejor que sea tu doctora la que.
Preguntaré, pero claro, porque en el fondo
lo que aquí se trata es que haya más productividad,
aunque tengan más o menos estrés.
Al final lo que le importa a la empresa en el fondo es eso.
Es más, en determinados momentos en los TFGs
se nos plantea la duda de.
Gracias.
el hijo si utiliza una estrategia de comparación
o de relación entre variables.
Es que son compatibles.
Es que tú puedes tener en un mismo estudio
una información comparativa de grupos,
pero luego al mismo tiempo información de variables
cuya relación quieres estudiar.
Es decir,
no tienen por qué ser mundos completamente separados.
Tú puedes combinar y puedes estudiar aparte
la relación que se da entre el estrés y la productividad
como complemento informativo al problema que estás investigando.
No son completamente excluyentes o comparación o diferencia,
digo, o relaciones.
No soy capaz de ver bien el chat,
dado que la intervención no la vamos a realizar
en nuestro diseño e investigación.
¿Cómo planteamos?
Ahí se me ha ido.
¿Alguien me ayuda con el chat?
¿Qué es que se me escapa?
Yo creo que O a lo mejor si consigo bajar la pantalla.
Es que de nuevo se me ha quedado esto pillado.
Sí, es que se queda.
Ah, gracias.
Sí, es que además esto se ha quedado pillado ahí el cursor.
Uy, guau, uy, guau.
Hoy no comemos.
Dice, dado que la intervención
no la vamos a realizar en nuestro diseño de investigación,
¿cómo planteamos la parte de resultados y conclusiones?
Importante las indicaciones del doctor,
porque aquí puede haber estrategias muy distintas.
Yo, personalmente, prefiero simplemente
que se me planteen en la discusión los resultados esperables.
Y que se plantea una discusión sobre los resultados esperables,
en los que se puede tener un poco de imaginación
y decir que esta parte de la hipótesis encontró resultados,
pero podría ocurrir que en esta otra parte
no encontrábamos resultados de apoyo
y que solo fueran parcialmente o completamente apoyadas
y discutir sobre ello.
Pero hay.
Tutores que piden otra estrategia de manejo
de lo que serían resultados.
Entonces, es importante que lo consultéis
con vuestros directores, perdón, mesa de tutores,
que es como hemos estado los últimos diez años,
directores de los TCGs.
Anotaciones sobre metodología en la línea historiográfica.
Como respuesta a una pregunta no me da tiempo,
no puedo, lo siento.
Sería incapaz porque es
que necesitamos reservar tiempo para la exposición de Marcela,
que es muy interesante.
Pero seguro que tus tutores, si es esa línea de trabajo,
te pueden dar material.
Si es que no lo tienes ya en el curso, en el subgrupo,
a lo mejor no lo han visto.
Además de comparar medidas intragrupo e intergrupo,
también hay que hacer inferencia de si mi hipótesis se cumple o no.
Es que, a través de la comparación,
es como tú estás poniendo a prueba tu hipótesis
y puedes sacar las conclusiones de si los datos la apoyan o no.
O sea, la comparación.
De las medidas inter-intra, es el elemento de contraste,
para contrastar la hipótesis.
La de las medidas pre-entre sí, no, porque eso es
como para garantizar un elemento de control,
pero la de cambio y las medidas post es la forma de contrastar
la hipótesis y a partir de ahí sacas conclusiones.
¿Esto es bien, Juanma?
Sí, perfecto.
Ah, que son anteriores.
No, pero esto es de la.
Un ejemplo de error.
Ah, no, hay un aquí, un ejemplo de.
Ah, no, pero esta era para ti, Manuel.
Un ejemplo de error ético.
Sí, esta era para ti,
que se ha quedado, digamos, en el cierre de la tuya.
Yo creo que como te has hablado de error ético.
Me vale para conectarlo también con lo tuyo, ¿vale?
Eh.
Estaba pensando en.
Cuando nosotros tenemos que basarnos en el código ético,
nos va a decir que tenemos que buscar la mejor intervención posible
para todos los participantes de nuestro estudio,
en este caso.
Entonces, por ejemplo, un caso.
Cuando nosotros estamos obsesionados con esa visión que es
un poco deshumanizada de hacer investigaciones
y nos olvidamos de todo.
Hemos oídolo de la aleatorización.
El muestreo aleatorio,
la selección aleatoria sería en este caso,
y nos obsesionamos con él.
Entonces, un ejemplo que yo he tenido y que he tenido
durante mucho tiempo es que tenemos una intervención que sabemos
que tiene unos beneficios bastante significativos
tanto en la diada madre y bebé de niños prematuros,
sobre todo moderados o grandes prematuros.
Entonces, ¿qué cogemos?
Y entonces decimos,
pues voy a hacer una comparativa entre grupos con una intervención
y lo que hago es aleatorizar a las madres
para ver quién tiene esa intervención y quién tiene otra intervención.
Sabiendo que esa intervención está ya demostrada
por literatura científica que es la más eficaz.
¿Qué estamos haciendo?
Cometer un error ético.
No podemos aleatorizar a las madres.
¿Qué es lo que podemos hacer?
Pues seleccionar dos hospitales.
Un hospital en el que haya un protocolo establecido
de cuidado canguro, otro cuidado equivalente
y otro hospital donde no lo haya.
Entonces, intento, si queréis,
equiparar, ver qué variables existen que me hagan ver
que las madres pueden ser comparadas y ver los beneficios que tiene uno
y los beneficios que tiene otro.
Eso no quita que en literatura científica
encontréis a la teorización.
Puede haber artículos publicados que tienen errores éticos.
Para vosotros sois.
Y metodológicos.
Entonces, vosotros que sois muy listos,
vais a preguntar a vuestros profesores expertos
y os van a decir las cosas que tienen que ver con error ético.
Entonces, aquí muchas veces la tendencia
a lo de la selección aleatoria nos puede,
sobre todo con estos factos, nos puede llevar a problemas.
¿Vale?
Significantes.
Sí, hay un par de preguntas más.
Me ha recordado en los comentarios que ha hecho.
Es que es muy difícil las recetas generales.
Es decir, hay que tener muy en cuenta.
La sensibilidad del tema en el que estás trabajando,
qué implicaciones puede tener, incluso aspectos de realismo.
Si estás trabajando con temas de campaña,
de difusión a través de internet, etc., pensar en un grupo control
no tiene sentido.
Porque es que no controlas tú, que no les esté llegando.
Entonces, hay como que aterrizar en las condiciones concretas
en las que estás trabajando.
Y en temas de ética,
si procede lista de espera o no procede, o cómo gestionar,
que sea por llegada, en función de la llegada,
o hay otros criterios de inclusión que tener en cuenta de selección,
pues depende mucho del tema concreto en el que estés trabajando.
Entonces, sí puede haber.
Hay un tema, por ejemplo, y doy paso a las dos preguntas últimas
y ya rematamos.
Hay un tema también dramático, pensando en diseños de intervención,
que se me ha quedado en el tintero.
Fijaros, un error también muy típico,
es decir, me planteo como tamaños de grupo siete,
Porque yo sé de este tipo de intervención
y sé que lo recomendado es que los grupos,
porque son terapias de grupo, no sean mayores de siete.
Y claro, en el planteamiento dices, vale, en términos terapéuticos
estás demostrando que sabes, vamos, del tema,
pero no estás demostrando que sabes en términos estadísticos,
no puedes sacar conclusiones con siete personas.
A no ser que plantees otro tipo de investigación,
pero desde luego si lo que estás tratando
es de ver la eficacia de un tipo de intervención.
Entonces, combina la situación para demostrar que sabes
de las dos cosas.
De nuevo, insisto, es gratis.
No te van a obligar a hacerlo, no tienes que sacarte.
Puedes plantear perfectamente que se llevarán a cabo el desarrollo
de la intervención en cuatro grupos de siete personas cada una.
Y entonces tienes los grupos terapéuticos
y luego tienes el grupo de estudio
de la eficacia, que es el grupo tratado frente al grupo no tratado.
Es decir, es perfectamente combinable,
demuestra competencias en los dos ámbitos al mismo tiempo.
No te quedes pegado a uno de ellos.
Y me hacen aquí una pregunta que es si un análisis estadístico
es lo mismo que un análisis descriptivo
o esto es previo al estadístico.
Los dos son estadísticos.
Hay estadística descriptiva y estadística inferencial.
La descriptiva busca regularidades, busca resumir datos,
prepara en buena medida la comprensión de los datos
y otro paso más allá es la estadística inferencial
que ya lo que pretende es contrastar las hipótesis
y poder establecer generalizaciones de esos datos más allá de.
Tu grupito de estudio a lo que se entiende
que está representando a una población.
Pero las dos son estadísticas, pero con objetivos distintos.
Dice, para no alargar mucho la investigación,
pensaba no utilizar grupo control en lista de espera,
un diseño casi experimental y ponerlo como limitación.
No, ¿cómo que para no alargar la investigación?
A ver, de nuevo, diseño idóneo.
Piensa en cuál sería el diseño más idóneo para lograr objetivos
y poder sacar conclusiones lo más seguras posibles.
Ojalá tuviéramos todos esta oportunidad de investigación,
de simplemente soñar lo ideal sería hacer esto.
Y ya está,
y que no te comprometí a tener que hacerlo después,
como nos pasa cuando ya hemos dado otros pasos.
Entonces, piensa en el diseño idóneo.
Es verdad, siempre, con un punto de realismo,
el diseño idóneo
no puede ser estar haciendo un seguimiento de 20 años,
si no se justifican los 20 años.
Si no es relevante la información que me va a dar
más allá de los últimos 12 meses.
Es decir, hay que buscar el punto, digamos,
de equilibrio entre viable, idóneo, pero de entrada diseño idóneo.
Pensar en la ausencia de grupo control, porque además
no sería ni un cuasi-experimental, sería un pre-experimental.
Si tú tienes un solo grupo con medida pre y post,
tienes unas debilidades tremendas para sacar cualquier conclusión.
Cualquier cosa que haya ocurrido puede estar explicando los datos.
Cualquier cosa que les haya pasado a esas personas en su vida
puede estar justificando los datos.
No vas a poder sacar conclusiones.
Entonces, con cierto realismo y viabilidad,
como poníamos en el ejemplo de la selección aleatoria
de adolescentes, es decir, pero diseño idóneo,
pensar en lo que sería mejor para conseguir datos
lo más seguros posibles.
Y he terminado con las preguntas del chat.
Ah, perdón.
No, no es una pregunta para ti propiamente, Encarna,
sino que quería hacer un subrayado que me parece esencial
y tiene que ver con la pregunta que tú planteabas.
En donde en principio relacionas dos variables que son muy importantes
y me ha encantado la respuesta que te ha dado la profesora en carnazarria,
porque efectivamente lo que ha dicho depende mucho de lo que quieras,
del tema que sea,
lo que te diga tu director o directora,
etc. Junto con eso, O sea, que no voy a decir
pero, no.
Junto con eso, yo personalmente prefiero la sencillez a la hora
de escoger las variables.
¿Por qué?
Porque os vais a evitar muchísimos problemas.
Os va a resultar mucho más fácil
encontrar las referencias bibliográficas relevantes
de lo que tú quieres estudiar.
Te va a resultar mucho más fácil
ver y llegar a algo claro.
Porque, oye, que es que el calendario del TFG está muy comprimido.
Entonces yo, desde mi trayectoria,
que ya es muy larga, muy larga, siempre insisto a mis estudiantes,
y hasta ahora no me va nada mal, que escojan.
Lo que quieran dentro también de sus intereses,
pero que haya claridad en el planteamiento,
que no se líen con las variables.
Pues hemos terminado.