Vamos a empezar con el simposio,
que en primer lugar sigo yo aquí, soy Alejandro Sofriciano otra vez,
pero aquí ahora me acompaña en esta mesa de investigación en SAILA,
me acompaña Gerardo Gómez Paredes, catedrático en Telecomunicaciones por
la Universidad de Málaga y graduado en Psicología,
y también me acompaña Carlos Lutado Martínez,
graduado en Psicología.
Y el doctorado del grupo de investigación constructivista.
Y en esta mesa lo que vamos a hacer es presentar investigaciones
que se han hecho con el modelado matemático de SciLab.
Yo hablaré en primer lugar
presentándoos un poquito todo el modelado matemático,
un poquito de fundamentación
de qué es esto de la entrevista de Wingrid,
cómo pasamos de la entrevista al grafo
y cómo es fiable y válido hacer esto.
Después tenemos la ponencia de Gerardo,
que nos va a hablar de.
Técnicas de aprendizaje reforzado y luego la ponencia
de Carlos Martínez Hurtado que nos va a hablar de indeterminación,
nos va a hablar de movimientos en función de la centralidad
de los constructos y otros aspectos que veréis a continuación.
Voy a pasar ya a mi ponencia.
Vale, lo primero que vamos a ver en esta simposión
es la ponencia titulada como de la entrevista grafo,
modelado matemático y validación psicométrica.
A ver si.
Vale, están compartiendo pantalla.
Me dejo hacer.
¿Me estás compartiendo la antigua ponencia?
¿Se está compartiendo ahora los técnicos?
¿Están compartiendo la correcta?
Vale, perfecto.
Como os decía, la primera ponencia que voy a contar aquí
es.
Un poquito el modelo matemático, no voy a enrollarme mucho,
¿de acuerdo?
Sí que en las diapositivas
voy a poner todas las definiciones formales
para quien esté interesado, como esto va a quedar grabado,
para que las pueda revisar y ver en profundidad
cómo pasamos de la entrevista a grafo.
Y un poquito también la validación psicométrica,
ver si todo esto que hacemos tiene sentido, ¿no?
Un punto importante de hacer instrumentos de medida
y de evaluar es que realmente estemos evaluando
y realmente estemos midiendo lo que queremos medir,
que no estamos aquí haciendo un montón de preguntas,
test, índices, que creo que también es muchas veces
como muy atractivo,
sobre todo nosotros que somos los metodólogos y la gente que somos
más matemáticos, a veces nos perdemos en la abstracción,
empezamos a profundizar, empezamos a calcular cosas y cosas
y luego nos preguntamos.
¿Para qué sirve esto?
Pues aquí el punto es ver
si realmente lo que hemos calculado tiene sentido
y realmente mide un constructo psicológico.
¿Qué os voy a contar?
Pues primero una pequeña introducción,
que va a ser bastante breve porque ya en la ponencia anterior
hemos visto mucho sobre lo que es el modelo que seguimos,
la entrevista que hacemos y todo eso.
Luego la metodología de investigación que hemos aplicado
para hacer este estudio de fiabilidad y los resultados que hemos obtenido
y las posibles conclusiones.
Vale, introducción, lo que hemos visto antes,
¿de acuerdo?
Simplemente recordarlo brevemente, que es eso,
que nos basamos en la psicología de constructos personales,
siempre de una visión ideográfica,
que el cambio es desde el propio significado
de la persona, de su yo a su yo ideal.
Y lo que estamos moderando con la entrevista que vamos
a analizar en esta investigación es las implicaciones,
es decir, esas anticipaciones del cambio psicológico.
¿Cómo hacemos estas implicaciones y cómo ponemos estas implicaciones?
Como hemos dicho antes, con la Wingrid,
con la entrevista a la Weighted Implication Grid,
que es una derivada de la Implication Grid,
que originalmente era la tesis de Hinkle del 56.
Y lo que buscaba es eso, ¿no?
Analizar las relaciones entre constructos y significados
y esas anticipaciones del cambio psicológico.
Lo que hemos dicho antes,
la Winkies está compuesta por los diferentes yo hipotéticos,
esas situaciones hipotéticas y cómo la persona se ve
en cada una de esas situaciones hipotéticas,
junto a una medida de su yo actual y una medida de su yo ideal.
Esa va a ser la base de nuestros datos
para construir los grafos, ¿no?
El punto aquí es ver si esta base es suficiente
y es válida y es fiable para poder sacar los grafos
y que signifiquen algo.
Aquí a continuación.
Os muestro un poquito las fases por las que hay
que pasar la wingrid, ¿no?
Es decir, supongo que la mayoría de vosotros ya está familiarizado
con esta entrevista, pero para los que no,
consta de tres fases.
Una primera fase de generación del sistema de constructos,
extraer estos significados personales, después evaluar el yo,
tanto el yo actual como el yo ideal
en cada uno de estos constructos que hemos ido extrayendo,
y luego explorar todas las situaciones hipotéticas
para esos constructos
para poder sacar las relaciones que existen entre ellos.
Todo esto lo conceptualizamos a través de un modelo matemático.
Aquí tenéis las definiciones más formales,
que para quien esté interesado luego con la grabación
puede leerlas detenidamente.
Pero básicamente aquí el resumen consiste en vectorizar todo.
En el sentido
de una vez que ya hemos sacado toda la información de esta rejilla,
es tan sencillo como vectorizar el yo actual,
el yo ideal y vectorizar todos los yo hipotéticos.
Para que no estén tan formados en matemáticas vectorizadas,
básicamente es coger los números y ordenarlos, ¿de acuerdo?
Es decir, coger una serie de números
y que esos números estén ordenados y su orden importa.
En este caso, por ejemplo,
el vector del yo actual, que será un conjunto de números ordenados,
en el cual cada posición de cada número
indica el constructo que es.
El primer número indica el valor del yo actual en el primer constructo,
el segundo en el segundo constructo.
Hacemos lo mismo con el yo ideal y con los yo hipotéticos.
Claro, aquí el punto es.
Como con el yo ideal, yo actual y los yo hipotéticos,
sacamos las relaciones entre los constructos.
Esto lo hacemos haciendo, uy, aquí se ha movido un poquito,
con un axioma, ¿de acuerdo?
Un axioma de linealidad.
Aquí hacemos una asunción, ¿de acuerdo?
Que puede ser cuestionable, pero bueno,
nosotros pasamos un poquito la idea de vamos a hacerlo simple primero
y si somos capaces de predecir y capaces
de medir haciendo el modelo simple, pues perfecto.
Si no, lo vamos complicando poco a poco.
La idea es que asumimos una relación lineal
entre el cambio en un constructo y un cambio en el otro.
¿Qué quiere decir esto?
Que si yo a una persona
le he propuesto qué pasaría si cambiase este constructo
y me dice que cambiaría X en otro constructo,
yo asumo que si cambia el doble, aquí cambiará el doble.
Si cambia la mitad, aquí cambia la mitad.
Es decir, asumo una relación entre estos dos constructos,
entre ellas.
Ponderado en base a un peso.
¿De acuerdo?
Es decir, a un peso
W. Lo tenemos aquí.
Es decir, esa relación va a estar ponderada
con un coeficiente que va a indicar la fuerza de esa implicación.
Cuanto más grande sea ese coeficiente,
mayor fuerza tendrá un constructo sobre otro.
¿Qué significa esto?
Si el coeficiente es muy grande,
un pequeño cambio en uno afectará muchísimo en otro.
En cambio, si el coeficiente es pequeño,
un cambio muy grande afectará muy poquito en el otro.
¿De acuerdo?
Entonces.
Como hemos dicho, esto es una axioma,
es decir, es una asunción teórica en la cual obviamente
la realidad psicológica no funciona así del todo,
pero nos va a servir de momento para entender cómo funciona
el sistema de redes y nos va a servir,
como vais a ver más adelante en los resultados,
para hacer predicciones
y en cierta medida para los índices sobre los que trabajamos,
entender cómo funciona el sistema en base a esos índices
obviamente en un futuro en líneas futuras de investigación
si queremos hacer aproximaciones más precisas índices
que requieran una aproximación más más real de la realidad psicológica
vamos a tener que mejorar este modelo con esa axioma es muy fácil
con la información que tenemos sacar.
Sacar los pesos, porque si os dais cuenta, bueno,
aquí tenéis definido matemáticamente todo,
pero si tenemos el yo actual, tenemos el cambio que le hemos propuesto
y tenemos la consecuencia,
nos ha dicho las consecuencias de ese cambio,
básicamente es una regla de tres.
A través de una regla de tres,
lo que sacamos es el peso de ese significado.
Si yo le he propuesto,
imagínate que cambies a ser muy trabajador.
Tengo conceptualizado ese cambio.
Y la persona me dice, pues estaré mucho más ocupado.
También tengo proactivizado ese cambio.
Entonces, simplemente tengo que hacer una división.
Hago una división entre esos dos
y me saca la proporción de cambio entre los dos.
Si el cambio es igual, me saldrá un coeficiente de 1.
Si es el doble, me saldrá 2.
Si es la mitad, 0,5.
De ese modo ya tengo el peso y la importancia del efecto
de un constructo sobre otro.
Y esto se hace con todos y terminamos teniendo
la matriz de pesos que es esencial para construir el grafo.
Y aquí está la forma que pasamos de la entrevista,
de cómo medir esos diferentes elementos,
el yo actual, el yo ideal y esos yo hipotéticos,
pasamos directamente a través de construir
estas matrices, estos vectores,
a definir lo que es el grafo que ya nos sirve como interpretación.
Obviamente para utilizar
SciLab no es necesario saber toda esta fundamentación matemática,
no tenemos que calcular los vectores ni nada por el estilo,
es decir, lo hace todo de forma automática
hacia el grafo.
¿Cuál es el siguiente paso?
Una vez que tenemos el grafo,
el siguiente paso es analizarlo.
Un grafo es muy interesante,
pero tenemos que ser capaces de extraer información de él
y que esa información sea fiable y válida.
Para nuestra investigación buscábamos tres constructos teóricos.
Sacar de ese grafo ideográfico, ese grafo personal,
sacar tres constructos teóricos que os sirvan para establecer índices.
El primero de ellos ya lo hemos visto,
el índice SSI, que es el índice de similitud.
El otro índice que queremos hacer en la investigación
es la centralidad de los constructos,
que habla acerca de qué significados son más centrales,
tienen más importancia dentro del sistema que otros.
Esto en teoría de grafos está como súper investigado,
es algo muy principal, es una línea de investigación muy amplia
dentro de la teoría de grafos.
Y nosotros hemos hecho el índice PH,
que es un índice basado en el grado de teoría de grafos,
pero aplicado a la psicología,
que se basa sobre todo en dos valores,
presencialidad y jerarquía.
¿Qué significa cada uno de ellos?
Presencialidad sería cómo de presente
está el constructo en el discurso de la persona,
es decir, cuántas veces aparece la entrevista,
con cuántas implicaciones, es decir,
con qué grado aparece,
tanto como si es influenciado como si es influyente, ¿no?
Eso sería la presencialidad.
Y la jerarquía, por otra parte,
sería cómo influyen los demás.
Es decir, un constructo con alta jerarquía
sería un constructo que influye mucho en el sistema,
pero apenas se ve influido por el resto del sistema.
Sería un constructo influyente,
como más alto jerárquicamente respecto al resto.
Y una baja jerarquía sería lo opuesto,
un constructo que apenas influye en el sistema,
pero que se ve muy afectado por el resto.
En base a estos dos valores, el P y el H,
de acuerdo, presencialidad y jerarquía,
podemos establecer diferentes tipologías de constructos
dentro del grafo.
Constructos que tienen mucha presencia,
constructos que a lo mejor tienen mucha presencia y alta jerarquía,
que fluyen mucho.
Constructos que tienen muy baja jerarquía,
entonces se ven muy influidos o muy inestables.
Y de esa forma ver la centralidad de los constructos.
Y otra idea que tenemos es la resistencia al cambio,
que lo medimos a través del índice IF, que es un índice de impacto,
el impacto que se anticipa en el sistema.
Asumimos que cuando una persona
anticipa un impacto negativo del cambio,
habrá mayor resistencia.
Al cambio, es decir,
se anticipa consecuencias negativas de cambiar, lo hemos dicho antes,
si yo anticipo que para ser trabajador voy a estar más ocupado
y tener más ansiedad, pues es una anticipación negativa
que va a dificultar mi cambio.
En cambio, si anticipo consecuencias positivas,
va a haber más motivación al cambio.
Entonces, medimos la resistencia al cambio a través de ese impacto
en el sistema.
¿Objetivos de la investigación?
Pues validar la entrevista.
Básicamente, el objetivo general va a ser validar esta entrevista
como una herramienta psicométricamente válida
que sea capaz de modelar el cambio psicológico.
¿Para eso qué objetivos específicos nos hemos marcado?
Básicamente, fiabilidad y validez de estos tres índices.
Comprobar que estos tres índices son fiables
y son válidos.
¿Cómo hemos hecho esto?
¿Con qué metodología lo hemos aplicado?
Hemos utilizado una matriz multirasgo-multimétodo
de 3x3, que básicamente consiste en medir estos tres rasgos,
centralidad, ajuste y resistencia al cambio,
a través de tres métodos distintos.
Los tres métodos que hemos utilizado son la wingrid, nuestra entrevista,
la regrid, la técnica de rejilla tradicional
de la psicología de constructos, y autoinformes.
¿Para qué sirve esta metodología
o esta materia de multirazgo multimétodo?
Pues es bastante útil
porque nos permite ver tanto fiabilidad como validez
de los constructos que estamos midiendo.
Como estamos midiendo en diferentes circunstancias
con diferentes métodos, nos permite ver validez convergente
y validez divergente.
Y de esta forma ver si realmente nuestros instrumentos están midiendo
porque están midiendo el constructo o están midiendo lo mismo por errores
de método, están midiendo lo mismo por errores de entrevistador.
Nos permite analizar todo eso.
Aquí tenéis cómo se ha utilizado cada uno de ellos.
Lo que hemos dicho antes, SSI, PH, IF.
A nivel de Regri, el ajuste lo hemos medido con correlación,
la correlación entre el self y el ideal.
En el autoinforme,
el ajuste lo hemos medido con el test de satisfacción vital
y el test de autoestima de Rosberg.
La centralidad la hemos medido desde la RECRIS
con el índice de Bieri,
que es un índice de la psicología de constructos
que se ha utilizado tradicionalmente para medir centralidad.
La centralidad con el autoinforme,
hemos utilizado un diferencial semántico de tres ítems.
Y la resistencia al cambio en la RECRIS,
la frecuencia de dilemas implicativos,
que también está asociada en la literatura con resistencia
al cambio.
Y en el autoinforme otro diferencial semántico de tres ítems.
El procedimiento ha sido este, básicamente hemos cogido una muestra
de 87 participantes, le hemos aplicado la Red Grid,
dos días después le aplicamos la Wind Grid,
una semana después volvemos a aplicar los dos instrumentos con TRT
para poder hallar la fiabilidad y luego después, dos días después,
aplicamos otro informe y una semana otro otro informe.
De esta forma tenemos tantos medidas
TES como RETES para todos los métodos
y hemos medido todos los rasgos con todos los métodos.
Los resultados rápidamente.
Aquí está la matriz multilasgo-multimétodo
con todas las correlaciones entre ellos.
¿Cómo se lee esta matriz?
La diagonal principal son las fiabilidades.
Es decir,
hasta qué punto el instrumento es estable midiendo,
el test-retest.
Como podemos observar,
lo que nos interesa sobre todo es la primera fila,
que es la de nuestra entrevista, la WINGRIS.
Como podemos observar, son fiabilidades por encima del 0.88
todas, la más baja es 0.88,
por lo tanto son fiabilidades bastante consistentes.
Es un instrumento estable
que sí que mantiene estabilidad en el test-retest.
Aquí algo importante que matizar,
la estabilidad la mantienen los índices.
No la rejilla en sí misma.
Como bien había dicho Luis Botella,
las rejillas sufren mucho en fiabilidad,
porque cuando mides una vez y mides otra vez después,
cambian drásticamente los valores muchas veces.
Pero aquí no estamos midiendo los valores puros,
no estoy midiendo la estabilidad de la matriz,
sino de los índices que extraemos.
Aunque los valores cambien,
parece que el ajuste sigue siendo parecido,
la centralidad sigue siendo parecida y la resistencia al cambio
también sigue siendo parecida.
Luego las líneas negras, Perdón, las líneas.
Los números negros, en negrita,
representan la validez, los valores de validez.
Significa hasta qué punto mi instrumento mide igual
que los instrumentos ya existentes en la literatura,
mide igual que la regris y mide igual que la.
Que los autoinformes.
Aquí vemos que tanto el ajuste como la centralidad
muestran buenos valores.
Valores cercanos a 0,50 o superiores suelen ser buenos a nivel
de una matriz multilasgo multimétodo.
Sí que vemos más problemas en resistencia al cambio.
Ahí vemos más limitaciones que vemos
que no terminamos de capturar del todo ese constructo
o de las tres formas que hemos medido
son ligeramente distintas entre ellos.
A todo esto se le aplicó.
Una prueba de Sawilowski,
que es básicamente una prueba inferencia para comprobar
que esto realmente es significativo, estas medidas,
que salió una significación con un p-valor bastante bajo.
Y luego aquí tenemos más resultados de la comparativa de fiabilidad,
validez y los errores por método y por investigación,
por entrevistador.
Vemos que la fiabilidad es buena en las tres entrevistas
y que nuestra entrevista se posiciona incluso por encima de las otras dos
en fiabilidad.
A nivel de validez,
vemos que más o menos las tres son muy parecidas.
Las tres entrevistas que hemos aplicado, los tres métodos,
son muy parecidos entre ellos.
Y los errores están cerca del cero.
Errores por el método, por aplicar el método,
salen casi cero.
Y errores por la propia metodología de la investigación
también salen casi cero.
Igual es uno de los resultados bastante satisfactorios.
Aquí tenéis las medias y las estimaciones.
Y ya lo último como conclusiones,
¿qué conclusiones sacamos de esta investigación?
Pues que la WIMD es una herramienta válida y fiable,
sí que nos aporta índices que son estables en el tiempo
y que correlacionan con medidas ya estandarizadas
en la literatura científica.
Sí que nos encontramos con un desafío
en la medida de asistencia al cambio,
que no ha sido del todo satisfactorio en los resultados,
es decir, si quitamos dar un poco de vueltas
a cómo medir esa asistencia al cambio,
parece que es un constructo mucho más complejo de lo que.
Se puede plantear en un primer momento.
Para eso también lo que os he dicho antes,
estamos desarrollando esos análisis de yo hipotéticos, también para ver
si por ahí podemos entender mejor la resistencia al cambio.
Y lo interesante de esto también es
que abre un nuevo enfoque,
abre una puerta de entrada a nuevas investigaciones.
Una vez que ya vemos que en el grafo
podemos sacar índices fiables y válidos,
podemos empezar a trabajar con el grafo.
Es decir, teoría de grafos es una disciplina matemática
muy amplia que permite un montón de análisis
y que podemos empezar a trabajar con nuevos índices,
nuevas formas de investigarlo y seguir comprobando
que tengan sustento real a nivel psicológico.
Esto ya lo hago con las próximas presentaciones
de mis compañeros,
de que vamos a ver, justo, que nuevos desarrollos
nacen a través de esta teoría de grafos.
Con esto terminó mi presentación y ya dejó espacio a gerardo
para que haga su ponencia muchas gracias.