Bueno, pues nada, queríamos daros
la bienvenida al acto de apertura del Máster de Investigación en Economía,
el curso 25-26.
Os queremos agradecer que estéis aquí presentes,
a todos los docentes y alumnos,
tanto de forma presencial como online,
como si lo vais a ver en diferido también.
Os queremos agradecer toda vuestra presencia.
Este acto va a empezar con este primer seminario,
que va a ser, en este caso, una serie de actividades
que vamos a realizar en la coordinación del máster
para que tengáis muchas actividades formativas.
Quería agradecer el apoyo que estamos recibiendo de nuestra decana,
la profesora Lima Prado, muchísimas gracias.
También a la vicedecana de investigación, a la profesora
Blanca Sánchez-Rudles.
Y también quiero aprovechar para agradecer a la profesora.
Elena Casado, la secretaria del Máster,
todo su apoyo y trabajo.
Y nada, voy a dar la palabra a la decana,
a la profesora Inma Prat,
para que presente a nuestra querida ponente,
que ha decidido.
Gracias.
Buenos días.
Bueno, primero dar las gracias a todos
los que estéis aquí presentes, que me alegro mucho que.
Que hayamos tenido éxito de convocatoria
a pesar de las dificultades para encontrar sala
con el estado de horas que tenemos en la UNED.
Y bueno,
dar las gracias también a los que estáis en vuestras casas
o en vuestros trabajos.
Yo espero que esta iniciativa de la coordinadora,
que creo que va a ser muy exitosa,
sirva para dar un impulso al máster en investigación
junto con otras iniciativas acciones que estamos ya barajando, ¿verdad?
Entonces, en esta línea,
pues quisiera dar la bienvenida a la ponente de este seminario,
la profesora Beatriz Gil Gómez del Yaño,
que es profesora titular de Psicología Social y Metodología
en la Universidad Autónoma de Madrid .
Su especialidad es metodologías de investigación
aplicadas a las ciencias sociales.
Análisis del comportamiento y evaluación
de procesos psicosociales.
Ha participado en numerosos proyectos de investigación competitivos
y cuenta con una amplia experiencia en formación de investigadores.
Por lo tanto, yo creo que su presencia
hoy aquí va a ser muy útil y relevante para nosotros,
pero agradecemos mucho.
Beatriz, ya te doy la palabra porque si empezamos sin más.
Muchísimas gracias y.
Espero que el seminario sea del interés de todos.
Que son dos sesiones, hoy y otro día.
Bueno, pues muchísimas gracias a todos
por invitarme aquí a daros esta conferencia.
La tengo estructurada de manera que va a ser muy flexible, ¿vale?
Porque tenemos enfoques,
como sé que hay estudiantes de máster,
bueno, también revisar conceptos,
partiremos desde la parte más básica,
desde el planteamiento de preguntas,
y luego el segundo estará ya más enfocado a algo más práctico,
algo más.
También yo suelo trabajar mucho con ejemplos,
entonces vais a ver que también.
No va a ser tan teórico,
pero sí que es verdad que esta parte a lo mejor es un poquito más densa
en términos de teoría del concepto de los diseños de investigación.
Cualquier duda, cualquier cosa, me vais parando, ¿vale?
Porque a mí me gusta hacerlo así porque muchas veces
se generan dinámicas y discusiones muy interesantes.
Entonces, si hay cualquier cosa, Laura,
si te van poniendo, tú me vas frenando
y desde ahí ponéis en el chat preguntas y lo hacemos así.
Tengo que compartir.
Ah, claro.
A ver, ¿lo veis ahora?
¿Se ve?
Sí se ve, Laura, porque lo tengo yo aquí.
Vale, pues empezamos ahora sí.
Bueno, cualquier cosa.
Tienes el chat, ¿no?
Lo puedes ver.
Vale.
Bueno, pues nada, empezamos ya,
porque hemos perdido ya mucho tiempo.
Bueno, vamos a empezar desde el concepto de lo que es la ciencia.
A mí me gusta empezar desde este punto
porque muchas veces siempre que estamos en el café
tenemos esa discusión,
yo creo que en economía probablemente también ocurrirá,
pero desde psicología, que es desde donde yo vengo,
si la psicología es una ciencia o no es una ciencia,
si la economía es una ciencia o no es una ciencia,
esto que siempre, pues no es una ciencia.
Y yo siempre digo lo mismo, es que no hay lugar a confusión,
es una ciencia en la medida en la que utilizamos el método científico,
punto.
No hay mucha más discusión en ese sentido.
Si utilizamos el método científico, que seguimos unos pasos reglados,
que nos permite replicar esos resultados que hemos obtenido
en un estudio, estamos haciendo ciencia.
¿Cuál es el problema que tenemos muchas veces
en las ciencias sociales?
Que muchos de los instrumentos que usamos no nos garantizan a veces
la replicabilidad.
Yo, por ejemplo, en una entrevista,
una entrevista es una cosa que utilizamos
yo creo que en todos los ámbitos de ciencias sociales,
Desde en el ámbito de los recursos humanos, por ejemplo,
cuando hacemos una entrevista para seleccionar al personal,
alguna persona en un puesto de trabajo determinado.
Eso al final tiene un componente subjetivo.
Entonces, cuando utilizamos estas herramientas
en las que metemos estos componentes subjetivos,
podemos discutir en qué medida estamos moviéndonos
en un ámbito científico.
En psicología nos pasa también.
La entrevista es absolutamente fundamental
en la clínica.
Y tenemos muchas herramientas como los test,
que son absolutamente objetivos, pero al final todo confluye.
Entonces, lo que tenemos en ciencias sociales
es que seguimos el método científico,
pero como lo tenemos muy complicado,
que es una de las cosas que voy a contar hoy,
Porque se ponen en marcha tantas variables,
los seres humanos somos muy complejos,
y se ponen en marcha tantas variables que muchas se nos escapan
o pueden tener ese componente subjetivo.
Entonces, si nosotros seguimos este método científico,
estamos haciendo ciencia,
que es lo que yo básicamente voy a contar hoy,
ese método científico que seguimos en las ciencias sociales.
Fundamentalmente trabajamos con el hipotético deductivo,
nos movemos en este contexto.
Vamos de los datos a la teoría y de la teoría a los datos,
constantemente.
De hecho, cuando nosotros revisamos un artículo científico
y leemos lo que se ha hecho ahí, estamos de alguna manera
haciendo una observación de ese informe y a partir de ahí
planteamos nuestras hipótesis, nuestro estudio, etc.
Y a partir de esas hipótesis obtenemos evidencia empírica,
buscamos la manera de obtener esa evidencia empírica.
Y es básicamente el método que utilizamos en ciencias sociales.
El inductivo y el deductivo,
pues muchas veces en otro tipo de ciencias,
en la física, la química,
tenemos más metodología más deductiva,
a lo mejor, o en contextos más descriptivos,
cuando trabajamos, por ejemplo, en metodologías observacionales,
tiramos más de la observación de los datos,
todavía no tenemos hipótesis muy claras, muy definidas,
ahí de hechonos movemos en un terreno menos científico,
suelen ser estudios más pilotos,
pero luego ya nos metemos a plantear hipótesis, contrastar esas hipótesis
científicamente y estamos claramente en ese método científico
que se va nutriendo de datos y de teorías
a partir de las hipótesis.
Entonces, de lo que yo voy a hablar hoy
es básicamente de este método hipotético-deductivo.
Vamos a hablar de todas estas cosas que tenemos aquí, ahora me pararé,
y cómo se relacionan entre ellas.
Desde la parte de la definición de los problemas que estamos buscando,
cuáles son las preguntas que nos hacemos
y las hipótesis que nos podemos plantear, en ciencia trabajamos
con hipótesis.
Yo creo que esto hay veces que se nos olvida
cuando estamos dentro, cuando tenemos mucha inquietud,
pero trabajamos con hipótesis y necesitamos trabajar
con hipótesis.
Luego hablaré de los preregistros y demás,
que a día de hoy yo creo que es un tema muy interesante
y muy importante, viendo cómo hemos ido avanzando
en los últimos años en ciencias científicas.
Y esta parte de aquí me voy a parar un poquito
porque yo creo que es fundamental.
Yo a mis alumnos siempre les digo lo mismo.
Parece que no nos gusta leer, pero es que tenemos que leer.
Yo a mis alumnos de doctorado
siempre les digo un par de artículos a la semana mínimo,
porque es que eso nos va a abrir un montón de ideas.
Para plantear preguntas, para definir los problemas
correctamente y que nos permitan obtener evidencia empírica
y a partir de ahí esas hipótesis y ya,
una vez que tenemos esta parte, meternos en el plan de recogida,
que es, digamos, la metodología en sí misma,
el diseño.
Y aquí hablaremos de instrumentos, generalización, variables,
tipos de diseños, etc.
Y esto, obviamente, está íntimamente relacionado con el análisis,
el análisis de datos personales.
Es una extensión en el fondo de la metodología.
De hecho, no es porque sea yo profesora,
también he dado estadística durante muchos años,
ahora llevo ya muchos años metida en aspectos
más de metodología y de diseños,
pero me doy cuenta de que muchas veces
el análisis de datos nos complicamos muchísimo la vida
porque no hemos hecho bien el diseño,
porque no hemos tenido en cuenta determinadas variables que podíamos
haber tenido en cuenta a priori,
que no hemos pensado o que no nos hemos dado cuenta
y entonces luego lo que hacemos es meter parches con el análisis.
Análisis de covarianza, una regresión múltiple
donde metemos covariables, variables mediadoras.
Hay veces que se usa en sí mismo
para el propio objetivo que buscamos,
pero hay muchas veces que lo que hacemos fundamentalmente
es poner los parches porque el diseño no se ha planteado correctamente
desde el principio.
Yo realmente me voy a centrar,
esto es la parte del grueso más importante,
pero creo que esta parte de definición del problema
y el planteamiento de las preguntas y las hipótesis,
yo con los años me doy cuenta de que cada vez también.
Es más importante.
¿Cómo surge este plan?
Pues leyendo mucho
y viendo qué es lo que han hecho otros colegas,
dónde se han confundido, dónde no, qué cosas nos pueden ayudar
a entender determinados fenómenos.
Depende mucho también de, luego hablaremos de la variable dependiente
de lo que estamos estudiando.
Eso también va a guiarnos mucho en esa búsqueda.
Y por supuesto aquí veis la llave.
El análisis que está,
yo esto siempre lo pongo porque los alumnos,
yo no sé en economía, a lo mejor en economía menos,
pero porque están más concienciados con las matemáticas
y con la estadística.
Pero en psicología, por ejemplo, es oír matemáticas
y se vuelven locos.
Y yo siempre les digo lo mismo, esto es sota caballo rey.
Esto realmente no tiene complejidad, la complejidad está aquí.
En pensar bien el diseño
y una vez que ya tenemos este diseño,
si tú tienes claras cuáles son tus variables,
con lo que vas a manipular, lo que vas a estudiar,
lo que vas a ver las relaciones que hay.
Estoy ya dando unas pequeñas pinceladas
de lo que vamos a ver en los diseños.
Esto es un manual, es cogerte el libre y decir,
tengo un diseño experimental.
Con una sola variable independiente y dos niveles,
una prueba del student y punto.
No me complico la vida.
Y luego tengo la estadística,
los programas estadísticos que son maravillosos, le doy a los botones
y luego ya lo que tengo que hacer también es interpretarlo,
que también está íntimamente relacionado.
Dependiendo del tipo de diseño que yo vaya a utilizar,
la interpretación que yo vaya a hacer de esos datos va a ser fundamental.
Puedo utilizar.
Análisis parecidos
o incluso los mismos en distintos tipos de diseño
y la conclusión que yo saque de esos resultados
va a ser completamente distinta porque de lo que parto a lo que llego
no es lo mismo a pesar de que el análisis
pueda ser el mismo lo vamos a ver en algunos ejemplos
y luego por supuesto obviamente yo no hago esto en el vacío
yo hago esto porque me plantea una pregunta
me plantea un problema científico o más descriptivo
me da igual pero incluso así.
Yo termino obteniendo esa discusión y esas conclusiones que me llevan
a responderme la pregunta que yo me he hecho en un principio
y a contrastar esa hipótesis
y ver en qué medida los datos que yo he obtenido
se ajustan o no a esa hipótesis.
Entonces, esto sería un poco el grueso
de lo que vamos a ver poco a poco.
Bueno, te dejaré las para que las tengáis,
o sea, que no hay problemas, os las paso.
Y luego, por supuesto, el informe.
El informe que a veces siempre nos da mucha rabia
cuando ya lo tenemos todo, es lo más complicado muchas veces
ponernos a escribir, ¿no?
Pero es importante porque el informe,
vamos a verlo luego,
es que es como nos vamos a comunicar en ciencia.
Es como vamos, si yo me guardo los datos,
esto es en metaanálisis, muchas veces lo decimos,
el efecto del archivador.
No encuentro los datos que espero, no encuentrolo que todo el mundo
está encontrando, los guardo en el archivador
y no los publico nunca y no tengo mi informe
para poder compartirlo con el resto de la comunidad científica,
pues estamos haciendo el tonto
porque en realidad necesitamos seguir avanzando.
Si yo sé que esto no tiene un efecto.
El hecho de que no tenga un efecto, esto también lo veremos,
los no efectos, que no nos publican los no efectos,
pues es tan importante saber lo que no es como saber lo que es.
Entonces, los informes son fundamentales
y veremos también que ha habido en los últimos años nuevas
iniciativas para precisamente
publicar todo esto y que no nos quedemos sin esa parte,
lo que se llama el sesgo de publicación,
sin esa parte tan relevante que es ver
cuando no aparecen los efectos y no seguir publicando.
Dando vueltas a un tema cuando sabemos que no hay efecto.
Pues en esto nos vamos a centrar.
Vamos a empezar por esta primera parte.
Os voy a dar unas cinceladillas.
Yo creo que esto está más enfocado quizá a estudiantes de máster
y de doctorado que muchas veces están un poco perdidos
en cómo enfocar su tesis o en cómo enfocar el trabajo de fin
de máster.
Entonces, yo creo que esto también, no sé, a lo mejor os viene bien,
pero quizá va a ser más básico.
¿Cómo documentarnos?
No me voy a meter a las bases de datos en sí,
pero sí que voy a poner algunas que yo creo
que son relevantes, que a veces pensamos que no.
Por ejemplo, la Web of Science,
muchas veces desde ciencias sociales, pensamos que no tiene,
y la Web of Science tiene toda una parte de ciencias sociales.
Y todos los JCRs,
que también me meten en los JCRs,
que son la importancia en teoría, lo entrecomillo,
porque esto también hay una parte de negocio detrás, obviamente, ¿no?
Pero el cómo las revistas puntúan y cómo es publicar
en una revista mejor, en una revista peor,
todo esto está indexado dentro de la Web of
Science, del Thomson Reuters, que es la empresa que hay detrás.
Es la misma empresa, la del JCR, Journal Citation Report,
que la del Web of Science.
Me meteré un poquito, pero no mucho.
Bueno, como formular y contrastar hipótesis científicas,
ahí me voy a meter ya.
Está íntimamente relacionado con las preguntas y con las hipótesis
y luego también incluso con las variables que voy a trabajar
porque en la hipótesis siempre van a aparecer mis variables,
eso es fundamental.
Me meteré en una parte de participantes.
Sé que hay trabajos que son con participantes,
otros donde trabajamos directamente con bases de datos.
Pero creo que es importante el tema de la ética porque cada vez está,
yo no sé la UNED cómo anda con esto, pero las universidades
cada vez están necesitando más esto porque llegamos muchas veces,
cuando trabajamos con personas, por ejemplo.
En la economía conductual, esa es fundamental, ¿no?
Y llegas a una revista científica y no te publican el artículo
porque no ha pasado por un comité de ética,
porque ahora mismo tiene que pasar por un comité de ética.
Entonces, este es un aspecto bastante importante
y cada vez más importante en nuestro día a día
como investigadores.
Y luego hablaré del preregistro.
Creo que el preregistro es algo también a día de hoy fundamental
y empieza a pasar también en las revistas.
Por el momento no limitan,
porque tú puedes llegar con tu artículo
y decir que no lo has preregistrado y te lo pueden publicar,
pero yo creo que nos queda nada para que nos obliguen a tener
el preregistro.
Yo ahí también tengo mis dudas.
Creo que está muy bien para muchas cosas.
Yo preregistro todo lo que hago ya, pero hay veces
que cuando no tienes una hipótesis muy definida,
estás en un estudio más descriptivo,
el preregistro te condiciona mucho muchas veces.
Pero bueno, nos vamos a meter también con el tema.
Sí, dime.
Sí.
Sí, no sabes, vale, pues sí, bueno, os cuento un poco por encima,
pero sí, tengo una transparencia solo del preregistro.
El preregistro es antes, es un poco
la parte de, nos dimos cuenta en ciencias sociales,
por ejemplo, en psicología hubo un estudio muy, muy, muy sonado hace
no mucho, en términos científicos antes de ayer, 10-15 años,
mucho más, en el que se veía que muchos de los estudios clásicos,
sobre todo en psicología social, no se replicaban,
pero no se replicaban, estábamos hablando
de un 70% de estudios que no se replicaban,
una cosa como abrumadora, decir, pero ¿qué estamos haciendo?
Y era un poco esta idea de, claro,
fulanito de tal ha publicado esto, es un pope del tema,
yo estoy haciendo algo mal porque yo no estoy replicando este resultado,
entonces esos datos no se publicaban,
se iban quedando.
En los archivadores, hasta que llegó el metanálisis,
y el metanálisis con la base matemática
que hay detrás del metanálisis,
pudimos ver que había sesgos de publicación,
que había artículos que no se estaban publicando porque no había efectos
de determinados fenómenos donde esperaríamos encontrar
que no hubiera efectos.
Sin embargo, hay unas gráficas muy bonitas,
no sé si las habéis visto, que son como una especie de pirámide,
donde se ve que todos los artículos están en un lado de la pirámide
cuando se deberían dispersar en la pirámide.
Y se ve que es que hay una falta de publicación.
Entonces, algunas revistas, algunas buenas revistas,
muy pocas, desgraciadamente, muy pocas, pensaron, bueno,
pues lo que podemos hacer es, en vez de publicar el artículo
cuando ya está completo, ya se han recogido los datos,
vamos a publicar el artículo antes de que se recojan los datos.
Que nos manden una introducción,
que nos manden la metodología que se va a seguir,
y antes de recoger los datos, salga lo que salga,
nosotros lo publicamos, porque lo importante que es la base
de que la metodología esté correctamente planteada,
las hipótesis, y luego lo que salga es lo que sale.
Entonces, eso han sido muy poquitas revistas.
¿El preregisto qué ha hecho?
Ayudarnos con eso.
Hay unas plataformas donde nosotros colgamos.
Nuestro diseño, la definición del problema,
la hipótesis, qué variables vamos a trabajar,
qué análisis vamos a hacer, qué buscamos,
qué esperamos encontrar, etc. Antes de hacerlo todo,
lo preregistramos y lo colgamos en estas plataformas,
de manera que ya tenemos esa plataforma,
donde salga lo que salga, yo ya tengo todo mi estudio predefinido.
Entonces, ahí ya la revista, si tú ya sabes que ha preregistrado
y que lo tienes preregistrado, has seguido todos esos procesos,
no puedes engañar con los datos, porque ya sabes cuáles.
No puedes cambiar la hipótesis, que esto es una cosa muy clásica,
no encuentro, entonces cambio la hipótesis
y entonces ya toda la estructura de mi introducción varía, ¿no?
Ese es el preregistro.
Pero hablaremos un poquito más despacito.
Y cada día se preregistra más, es lo que decía.
Ahora con el Comité de Ética ya es que te lo exigen,
pues con el preregistro.
Las revistas,
yo diría un 90% de las revistas ya están empezando a pedir preregistro.
No es obligatorio, pero queda nada
para que lo sea.
Y yo creo que es una buena iniciativa,
pero en las partes descriptivas es un poquito más complicada
de gestionar.
Pero bueno, lo vamos a ver, sí.
Bueno, nos metemos entonces en el modo de plantear preguntas.
Estas dos primeras ideas, plantear una pregunta relevante
y que no exista respuesta, pues hay veces que parece muy obvio,
pero hay veces que no es tan obvio.
Hay unos premios, los premios estos del, ¿cómo se llaman?
Los del IEI.
Los del premio Nobel,
pero al revés, no me acuerdo cómo se llaman,
donde se plantean investigaciones absolutamente absurdas,
que les dan premios por lo absurdo,
que muchas veces permiten avanzar en ciencia,
pero otras veces no.
Yo siempre pongo el ejemplo
de unos investigadores que además se financió,
fue una financiación enorme
porque trabajaron con una muestra enorme,
me parece que era en Suecia, Noruega o algo así,
que querían.
Determinar y al final la conclusión fue a qué olían los pies.
Bueno, pues eso no es una información relevante,
gastarse el dinero en eso cuando tienes otras investigaciones
mucho más importantes, pues obviamente no tiene mucho sentido,
pero sin embargo son cosas que se hacen.
Y luego que no exista respuesta.
Esto también es muy obvio,
pero precisamente para eso tenemos la documentación.
Y yo creo que esto es una cosa que a todos nos
agobia muchas veces, porque tengo esta pregunta,
pero ¿hasta cuándo yo sé que la documentación que he revisado
me permite decir, sí, no hay una respuesta para esto?
Pues no hay una respuesta clara de.
No hay ningún artículo que haya hecho esto al 100%.
De hecho, yo muchas veces cuando escribo artículos he buscado
y tal, siempre pongo, to the best of our knowledge, ¿no?
En la medida en la que nosotros sabemos,
nadie ha hecho esto antes, ¿no?
Al 100% no lo vas a tener nunca.
Pero sí que es verdad que las bases de datos ahora
y las métricas que tenemos
nos permiten tener por lo menos una idea bastante buena
de si se ha publicado algo al menos parecido
a lo que nosotros queremos hacer.
Entonces, por eso yo la documentación creo que es un proceso fundamental,
un proceso muy cíclico en el que nos vamos preguntando,
nos vamos documentando
y nos van surgiendo, además, ya no solo nos responde preguntas,
sino que nos van surgiendo más preguntas
a medida que nos vamos respondiendo esas preguntas parciales.
Respuestas al 100% normalmente no encontramos.
Preguntas a nivel de experto.
Esto va más enfocado, yo diría, para los estudiantes.
Bueno, ¿y yo para mi TFM qué hago?
¿Para mi tesis?
Hay gente que tiene claro qué es lo que quiere hacer,
pero hay mucha gente que tiene claro qué es lo que le gusta,
una área determinada, economía aplicada,
economía de la empresa,
pero no tiene claro qué es lo que quiere hacer.
Entonces, aquí hay algunas ideas,
por supuesto que no se conozca la respuesta, si ya lo he comentado,
que pueda ser contestada con evidencia empírica.
Eso es fundamental, era lo que decía antes.
Si yo no tengo cómo registrar esos datos,
incluso cualitativamente,
se han desarrollado hasta softwares cualitativos
que me permiten analizar datos de forma cualitativa.
El Atlas, por ejemplo, no sé si lo conocéis,
pero es un software que se utiliza muchísimo en el ámbito cualitativo,
por ejemplo.
O como trabajamos muchas veces los profesores
que pues para tratar de ser lo más objetivo posible
trabajamos con rúbricas al final eso no deja de ser una especie
de un pseudo análisis de datos en contextos cualitativos
pero sí que obtenemos evidencia empírica que implica utilizar
medios éticos fundamental lo del comité de ética es que yo creo
que a día de hoy es imposible no pasar por un comité de ética
porque es que luego no te publican el trabajo directamente.
Y que el conocimiento sea sustancial y contribuya al avance científico.
Estas ideas son más o menos lo que ya he ido diciendo.
¿Cómo generar preguntas expertas?
La primera literatura anterior, yo creo que esto el ir haciendo
mejoras en lo que han hecho otros, el próximo día
que presentaré algún ejemplo de algunos artículos que me ha pasado
Laura, de hecho creo que están muy bien enfocados
porque lo que plantean es ¿sabemos esto?
vamos a ver vamos a aplicar esto que sabemos
en este contexto anglosajón que pasa en un contexto más latino,
por ejemplo y vamos a ver cómo se avanza vamos a meter
esa pequeña cosa de algo que ya sabemos, mejoras.
En la literatura anterior,
en realidad es ir poniendo las piezas del puzzle, ¿no?
Poco a poco, es como avanzamos en ciencia,
en el fondo es como avanzamos en ciencia.
Aplicaciones a otros campos, a mí esta me encanta,
me gusta muchísimo porque.
Por ejemplo, la economía conductual
es eso, es una aplicación que viene de la neurociencia,
de la psicología, de la psicología conductual,
de la psicología más cognitiva y más neurocientífica
aplicada al comportamiento económico
y cómo las teorías clásicas racionales.
De alguna manera,
en determinados aspectos se ve que no funcionan.
Esto es casi la analogía de cuando Einstein
plantea la teoría de la relatividad.
Toda la teoría de Newton se va un poco al garete,
pero obviamente en determinados contextos
es la teoría con gravedad sabemos que es la que funciona.
Cuando te vas de la gravedad ya deja de funcionar.
Entonces, es aplicar esto en otros contextos.
Y para mí esto es absolutamente fundamental.
Yo creo que esto muchas veces.
Aquí en España además yo muchas veces tengo la sensación
de que yo soy psicólogo y hago psicología
y que no me meta con los economistas porque ellos hacen economía
y yo soy médico y que no venga nadie porque y para mí es el gran error
y es uno de los grandes problemas que tenemos en España
tengo la esperanza y veo que cada vez
la gente tiene la mente más abierta pero yo que he podido
estar fuera en Estados Unidos he trabajado mucho en Italia
también.
Y en Estados Unidos, por ejemplo,
para eso están mucho más enfocados a la tarea.
Yo recuerdo en el MIT,
cuando estuve haciendo una estancia allí varios años,
pues allí el departamento donde yo estaba se llamaba el Cognitive and
Brain Science Department, Pero allí tenían profesores
de psicología, profesores de física,
profesores de economía, profesores, el Sloan School of
Management tenía profesores en el Brain and
Cognitive Sciences que trabajaban con resonancia magnética.
Recuerdo uno que estaba haciendo un estudio de qué partes del cerebro
se activan cuando compramos con medios digitales,
con la tarjeta, con la huella dactilar
y entonces les ponían en situaciones dentro de la resonancia.
Esto es aplicaciones a otros campos
y eso te da una visión muchísimo más amplia de la ciencia
y te da muchísimas ideas para avanzar.
Para mí
eso es absolutamente fundamental.
Contrastar el saber popular.
Yo creo que también tiene su punto,
porque muchas veces cosas que oímos
y que decimos.
Yo recuerdo, aquí siempre pongo el ejemplo del caldo de gallina,
que a mí me.
Yo recuerdo a mi abuela decirme, el caldo de gallina,
toma caldo de gallina cuando estás acatarrada.
Y yo pensaba, abuela, ¿pero qué me estás contando?
Tengo un catarro, dame un frenador.
Hasta que salió un artículo científico
que contrastó empíricamente
que efectivamente el caldo de gallina, el caldo de huesos,
tiene unos componentes que mejora la sintomatología de un resfriado.
Y me tuve que callar, claro.
Entonces, esto también nos da muchas ideas de cosas
que se han ido observando con el tiempo en el saber popular,
el saber no científico, el conocimiento no científico,
contrastarlo empíricamente desde un punto de vista científico.
Diferentes explicaciones para diferentes sujetos yo creo
que esta también es fundamental yo por ejemplo solo trabajo mucho.
He trabajado durante muchísimos años en comportamiento,
en atención y memoria,
que es en lo que yo trabajo fundamentalmente en psicología,
en la parte experimental de psicología.
He trabajado siempre con adultos y en los últimos años
he empezado a trabajar con niños y he empezado a aplicar
todas esas cosas que hemos hecho con adultos con niños,
que además hay muy poquita literatura.
Y también hemos hecho algunas cosas con personas mayores,
que ahora también tiene mucho sentido.
Entonces vas viendo cómo eso te abre también una fuente de ideas
y de avance científico impresionante.
Y por último, creo que tengo otra,
si no me acuerdo, sí, y esta también, es que esta es fundamental
y yo creo que también encaja un poco,
están un poquito interrelacionadas, pasar del laboratorio a la realidad.
Yo que vengo además de una parte muy básica, experimental
de la psicología, donde son todo procesos,
muchas veces tengo discusiones con compañeros de yo solo
quiero saber por saber, que tiene la básica,
la ciencia más básica.
Sí, está muy bien porque además eso nos permite, la vacuna del COVID
en el fondo fue eso, estudios de ARN mensajero que no tenían un contexto
a lo mejor aplicado, en un momento dado
se pega ese salto y se consigue hacer una vacuna,
que por lo menos consiguió frenar buena parte de la pandemia del 2020.
Entonces, esa parte de saltar del laboratorio
a la realidad yo creo que es fundamental.
Y muchas veces también ir al revés,
que nos pasa, yo creo que en ciencias sociales,
A veces tenemos la parte más aplicada
y nos olvidamos que tenemos que controlar determinadas variables,
hacer un contexto más científico.
Yo recuerdo allí en Estados Unidos también un compañero,
que yo creo que es un ejemplo muy bueno,
que hizo esto en el contexto de ver cómo los radiólogos son capaces
de buscar dentro de una resonancia, de una mamografía, por ejemplo,
para buscar tumores.
¿Cuál es el momento en el que yo decido que tengo que dejar de buscar
y que realmente digo ahí no hay un tumor?
Esta pregunta es absolutamente relevante.
Pues esto que inicialmente se planteaba como algo más aplicado
se fue a la psicología cognitiva pura y dura de la atención,
de estar trabajando con estímulos muy letras, palabras y tal,
aplicó todo ese conocimiento y esas teorías
a la parte más aplicada de cómo buscan los radiólogos
y pudo plantear estrategias para evitar que un radiólogo
perdiera la posibilidad de ver un tumor en una radiografía.
Vamos de un lado al otro
y es relevante tanto de un lado al otro.
Bueno, la documentación, lo que os he dicho,
mirar un poquito por encima lo que son las bases de datos
y el JCR, que es donde nos vamos a mover al final.
He puesto aquí, bueno, lo he puesto el primero, además,
el Google Scholar, que muchas veces decimos no,
porque no, claro, como no es de pago,
hay veces que parece que tiene que ser de pago para que esté bien
y no es verdad.
El Google Scholar, a día de hoy,
cuando empezó, tenía sus limitaciones,
pero a día de hoy a mí me parece que funciona fenomenal
y podemos encontrar cosas súper interesantes.
De hecho, muchas veces más que en las bases de datos más,
bueno, de pago, la Web of Science,
el SJR.
Ahí encontramos básicamente lo que está indexado
dentro de las revistas que tienen impacto.
Todo lo que no tiene impacto no está indexado ahí.
Entonces,
muchas veces también podemos perder un poquito de información.
Pero bueno,
sí que es verdad que nos movemos mucho con la Web of Science
y en ciencia, en ciencias sociales, nos movemos mucho con la Web of
Science.
No dejéis de usarla.
Luego hay bases de datos que cada uno tiene dentro de su área.
Están muy especializadas y afortunadamente con el consorcio
Madroño por lo menos.
En Madrid lo tenemos muy bien montado
porque se paga con todas las universidades públicas.
Bueno, yo no sé en la UNED,
porque la UNED es nacional, también está en el consorcio.
Entonces, genial, porque hay mucha variedad,
podemos buscar en muchas.
Pero la Web of Science a mí me gusta porque me permite también
ver un poquito el tema de los factores de impacto.
Que nos guste o no, está ahí.
Y nos puede evaluar con eso.
Muchas veces tenemos que publicar
y nos interesa que tenga una cierta calidad.
Ahora que están abiertos los sexenios,
Pues nos interesa publicar en revistas que estén bien.
Entonces, ahí nos movemos en el JCR
donde podemos ver los cuartiles en los que están las revistas.
Yo no sé si esto me detengo o no me detengo.
No sé cómo lo veis.
Y lo explico un poco más para los alumnos, ¿no?
Vale, sí, bueno, pues simplemente tener en cuenta que tomar la decisión
de dónde uno va a publicar es una decisión relevante
y que tenemos unas métricas en el Journal Citation Report
y el SJR, el Science, no me acuerdo, Simago Journal, exacto, que bueno,
que lo tengo luego aquí para que lo veáis.
Aquí, que son las dos grandes empresas
que han indexado las revistas.
Entonces,
las revistas las dividen en función de determinados parámetros,
número de citas, bueno, se corrige por autocitas,
que se ha ido viendo, etcétera, etcétera,
una serie de parámetros
que nos permiten cuantificar cómo de importante
y cómo de relevante es la revista.
Entonces, la dividen por cuartiles.
Normalmente trabajamos con cuartil 1, 2 y 3.
Bueno, y el 4.
Está mal conceptualizado, pero sí el 4.
Y normalmente, por ejemplo, como concepto,
luego no es tan real.
Cuartil 1, cuartil 2 nos movemos en revistas muy buenas.
Esta es la idea.
Pero yo he visto artículos en cuartil 1,
cuartil 2 que eran un desastre de artículos.
Porque muchas veces también el nombre del autor influye.
Y hay veces que se hacen cosas que dices,
¿cómo es posible que esto lo hayan publicado aquí?
Y a lo mejor tienes una revista de cuartil 3.
Que es una muy buena revista.
Yo, por ejemplo, eso en Estados Unidos,
que lo tienen menos en cuenta.
Parece mentira.
Nosotros nos movemos más con esto.
Yo recuerdo llegar a una profesora,
una de las profesoras con las que trabajé allí en el MIT,
que era una profesora excepcional.
Había trabajado en Harvard, en el MIT,
era una super top del área.
Y recuerdo decirle, bueno, ¿dónde mandamos este artículo?
Cuando ya habíamos terminado el estudio.
Y me dijo, pues a mí me parece que Attention,
Perception and Psychophysics,
que era la revista donde nos encajaba bien el artículo,
es la mejor revista para enviarlo.
Y yo dije, pero es que Attention,
Perception and Psychophysics tiene un cuartil 3.
Y me dice, perdón, ¿y qué?
Es la mejor revista de atención.
Eso también lo vemos.
O sea, que cuidado con eso.
También es importante dentro de los entornos saber
cuáles son las buenas revistas dentro de nuestro área.
Porque puede ser un cuartil 3
y ser una revista importantísima.
Y de hecho, publicar en Attention,
Perception and Psychophysics es muy difícil.
Es muy difícil meter un artículo en esa revista.
Y es un cuartil 3.
¿Por qué?
Porque es tan específica, muchas veces depende,
claro, los baremos no están del todo bien hechos.
¿Cuáles son las revistas que más impacto tienen?
Las que más citas reciben.
¿Cuáles son esas revistas?
Las de revisiones.
Las de revisiones están súper arriba siempre.
Entonces, hay otras revistas que cuando es un área muy específica,
muy pequeñita, tienes un factor de impacto
que te parece que es pequeño, a lo mejor es un cuartil 3,
aunque esté indexada,
está, por ejemplo, en psicología experimental,
pero claro, ahí tienes un montón de procesos,
atención, memoria, lenguaje, por lo cual parece que es pequeñita,
pero no es pequeñita, es una gran revista.
Entonces, también informarse bien de cuáles son las buenas revistas,
independientemente de esto, es importante.
Pero sí que es verdad que en España estamos vendidos.
A los cuartiles y al JCR y muchas veces vamos agobiados
porque no puedo tener menos de un cuartil dos
porque si no, no me dan el sexenio la próxima vez que tenga el sexenio.
Entonces, esto es una realidad que vivimos
y está bien también informarse sobre esas revistas
y tratar de equilibrar un poco.
Sí, voy a publicar otro ejemplo que tengo, Psicotema,
que me viene en los ejemplos de psicología que es lo que más.
Psicotema, por ejemplo, es una revista española
que ha conseguido meterse.
Yo no sé si ahora está en cuartil uno,
desde luego en cuartil dos está y no es una gran revista.
Yo cuando me vienen los alumnos, no, psicotema,
digo, no, vámonos a otra revista, porque a ti lo que te interesa ahora
es que la gente te conozca y que tu trabajo se conozca.
Luego ya cuando seas profesor ya te tendrás que vender.
Cuando te tengas que plantear lo de los sexenios,
a lo mejor sí nos tenemos que vender un poco en algún momento,
pero realmente lo importante es que nuestro trabajo se conozca,
que se vea que es un buen trabajo y que la gente,
que tenga difusión.
Entonces, esas dos cosas yo creo que son equilibrios que tenemos
que buscar.
Lo que os decía luego el académico.
Para los estudiantes sobre todo también esto, a mí
hay una cosa que me encanta del Google académico que es esta,
el tener acceso, yo he vivido la época en la que he tenido
hasta que pedir un articular a la Universidad de Kansas
que me lo tenía que mandar impreso desde allí porque no había aquí
acceso.
Entonces, el poder dar a un botón y tener el artículo es maravilloso.
Y hay veces que las bases de datos que pagamos
una pasta por ellas no nos dan acceso a esos artículos.
Entonces, el Google Académico se lo ha montado muy bien
para que a través de la red social de ResearchGate
podamos acceder a un montón de artículos
que a lo mejor es el preprint,
que no es el artículo definitivo editado,
pero si es el draft que uno ha enviado al.
A la revista está el artículo tal cual
y tienes acceso a él.
Por lo tanto, yo siempre que me vienen los alumnos
y me dicen es que no tengo acceso, siempre hay acceso.
Métete en ResearchGate.
Incluso si ves que este artículo no tiene ese enlace,
no sé qué, mírate los autores, cógete el nombre del autor,
métete en ResearchGate, metes el nombre del autor y ahí fijo
que lo tienen colgado.
Porque en general,
a lo mejor te puedes encontrar algún caso excepcional,
pero en términos generales a mí esto me encanta
porque tienes acceso prácticamente a todo.
Si no estás en las bases de datos de pago,
te metes en Google Scholar Research Gate
y consigues todo lo que quieras.
Eso me parece súper interesante.
Y bueno, el SJR,
que también en España afortunadamente nos movemos,
es menos restrictivo que el JCR.
Hay más revistas indexadas,
entonces tiene un poquito más de versatilidad.
Muchas veces algún cuartil 3 del JCR es cuartil 2 en SJR
y nos permite tener un poquito más de flexibilidad.
Es el europeo en realidad.
Este es europeo y el otro es americano,
sin más, pero vamos, es un poquito menos restrictivo.
Bueno, nos metemos ya en las hipótesis,
no sé cómo, bien, nos metemos ya en las hipótesis.
La hipótesis no es ni más ni menos que una explicación tentativa
a un problema que yo me planteo, ¿vale?
Aumentar la presencia, por ejemplo, aquí tenemos un ejemplo,
aumentar la presencia de una empresa en redes sociales generará,
esa es la pregunta, ¿no?
, generará.
Mayor interacción con el cliente,
pues la hipótesis sería afirmar si realmente creo
que eso va a ser así.
Hay que formularla, de hecho, en formato contrastable,
es decir, aumentar la presencia de una empresa en redes sociales
generará una mayor tasa de interacción con el cliente.
Esta es la idea.
Algo fundamental en las hipótesis,
que yo discuto muchísimo con mis alumnos muchas veces de esto,
y es que parece una tontería,
pero es que yo no planteo una hipótesis
porque sí, en el aire.
Esto viene de aquí atrás.
Esto viene de toda la documentación.
Yo planteo la hipótesis en base a una documentación previa,
a unos artículos previos.
Para mí eso en un artículo es una parte absolutamente fundamental,
que lo veremos el próximo día con ejemplos.
De hecho, algunos de los artículos que me has pasado
me parecen muy buenos porque está muy bien hilado,
es esa parte de la introducción que muchas veces nos cuesta
y al final no es ni más ni menos que
hacer una buena revisión teórica.
Y fundamentar nuestras hipótesis y nuestras variables
en esa revisión teórica.
Es decir, yo no lo fundamento en el aire
porque a mí me da la gana.
Ayer tuve presentación de trabajos con los del grado en metodología
y algunos me planteaban las hipótesis.
No, es que yo creo que esto es así, es que no es lo que tú creas,
es lo que la literatura, es lo que la ciencia nos ha dicho,
es lo que hemos ido encontrándolo en distintos estudios.
Entonces, hacer una buena revisión teórica
me va a permitir plantear una buena hipótesis.
Y a veces podemos no encontrarlo, porque luego las variables,
hay muchas interacciones entre las variables.
Manipulamos una cosa o estudiamos una cosa que no se había estudiado
y puede que no se cumpla
y que no obtengamos datos que nos confirmen la hipótesis.
Pero por lo menos trabajamos bajo una base teórica
fundamentada en algo que está basado en ciencia.
Y esto es absolutamente fundamental.
Bueno, debe ser formulada en formato contrastable,
ahora vamos a ver lo que es la operativización,
que tiene que ver con las hipótesis y con las variables.
El obtener es muy sencillo, al final la metodología,
yo siempre lo digo, hay veces que me escucho a mí misma
y digo, si es que son todo cosas sensatas,
porque es que la metodología es pura sensatez,
es todos los errores que hemos ido cometiendo, ir corrigiéndoles,
darles las etiquetas, muchas veces el problema
de la metodología son las etiquetas que les damos,
pero luego todo es puro sentido común, es pura lógica.
Entonces, presencia de una empresa, ¿qué implica la presencia
de una empresa en redes sociales?
Dos interacciones a la semana, tres, cuatro,
esto parece una tontería, pero no es una tontería para nada.
Ahora con el tema de los influencers,
¿cuántas publicaciones mínimo tienes que hacer cinco publicaciones
a la semana para que tus redes sociales?
Estamos hablando, o sea, hay que operativizar exactamente
qué es lo que entiendo por presencia.
Presencia no es hacerme un perfil y ya está.
Presencia es estar interactuando, hacer comentarios con uno,
hacer comentarios con otros.
Esto hay que definirlo claramente,
porque si no tenemos esas definiciones,
luego no vamos a poder obtener esa evidencia empírica
de forma contrastable.
Lo mismo para lo que queremos medir.
¿Generar una mayor tasa de interacción con el cliente?
¿Qué es una mayor tasa?
¿Incrementar seguidores en un 10%, en un 20%,
en un 30%?
Tengo que definirlo.
Y esto, además, dependiendo del problema, es súper relevante.
Yo he discutido mucho con compañeros metodólogos
cuando hablamos, sí, el P005,
el P001, el P, ¿no?
Esto.
El decidir cuándo es significativo y cuándo no es significativo.
Pues es que hay veces
que con un P007 nosotros trabajamos normalmente 005, 1.
Yo creo que en economía incluso .1 trabajáis muchas veces, ¿no?
Porque hay veces que.
El efecto es tan importante que por pequeño que sea, por muy pequeño
que sea eso, es relevante.
El impacto que puede tener un efecto pequeño
puede ser muy relevante.
O todo lo contrario.
O tengo un efecto medio, pero en ese contexto
un efecto medio no me está diciendo nada y es súper significativo.
Es menor de 1.
Pero en realidad tampoco tiene un impacto en el área
en el que estoy trabajando.
Entonces, todo esto es más cualitativo,
pero en el fondo es lo que nos mueve en la ciencia.
Es lo que os decía de la interpretación al final,
es que es fundamental la interpretación al final.
Entonces, esto nos va a dar ese criterio
de en qué medida yo considero que la interacción con el cliente,
esto es interacción con el cliente, he mejorado.
Obviamente, en términos de ventas, por ejemplo, incluso así,
en términos de ventas puede no necesariamente ser tan obvio.
¿Qué porcentaje de ventas considero que es un incremento suficiente?
Pues esto también es relevante.
Obviamente trabajamos con confirmación y falsación.
Y aquí simplemente lo pongo por esta idea que ya he ido adelantando
y muchas veces me voy adelantando en las charlas
según van surgiendo las ideas,
porque la falsación es tan importante como la confirmación.
Tan importante,
a veces incluso más, dependiendo del área en el que estemos trabajando.
Saber lo que no es puede ser importante.
Impresionante, dependiendo, insisto, del área.
Entonces, esto del preregistro que decíamos antes
y estas iniciativas de algunas revistas
de publicar independientemente de los resultados que obtengamos,
pues yo creo que ha sido un cambio radical
en el contexto que veníamos viviendo en ciencia para realmente
no estar siempre confirmando, porque muchas veces
tenemos que obtener datos que falsan las hipótesis.
Parece que si falsamos la hipótesis ya no podemos publicar
y ya no es relevante.
Pues no, yo creo que esto es algo.
Que me gusta mucho meterlo siempre en cualquier charla
porque es un chip que tenemos que cambiar.
El obtener datos que no confirman nuestras hipótesis puede ser igual
o más relevante muchas veces que confirmarlas.
De hecho, a veces hasta los podemos plantear
en esos términos.
Nos quedamos con la hipótesis nula, no hay efecto
y eso es lo que buscamos y esa es nuestra hipótesis,
que no lo hayan.
Bueno, y a partir de ahí nos movemos muchas hipótesis,
confirmación de hipótesis, obviamente por eso,
por eso la confirmación siempre ha sido como lo que, bueno,
también nos podemos meter en filosofía de la ciencia,
los estadios de Kuhn, bueno, podemos hablar también
de este tipo de cosas,
pero es cierto que, claro, el ir obteniendo datos empíricos
que confirmen nuestras hipótesis nos permite definir modelos que son
como pasos intermedios para establecer teorías, ¿no?
Y al final, para poder movernos con esas teorías,
nos movemos normalmente con los datos que confirman.
Pero insisto, la falsación también es fundamental
para poder llegar a esas teorías.
Lo que no es, es importante.
Bueno, nos metemos ya en los participantes.
Yo no sé si hay alguna duda en el chat.
Está todo bien, ¿no?
Bueno, nos metemos ya en los participantes.
A veces trabajaremos con participantes,
a veces no.
En ciencias sociales trabajamos mucho con participantes
y de hecho yo creo que cada día más en las empresas,
cada día más se hacen intervenciones con participantes,
con temas de motivación, por ejemplo,
para incrementar la motivación de la plantilla o algún proyecto,
algún programa para incentivar lo que sea que quieran incentivar
en la empresa.
Se trabaja con personas.
La economía conductual.
Ni te digo porque trabaja no solo con personas,
sino con metodología experimental,
que veremos la metodología experimental.
Por lo tanto, es importante tener en cuenta varios aspectos
cuando trabajamos con personas.
El primero es la representatividad, que esto a veces se nos olvida.
El concepto de representatividad yo creo que es claro,
pero yo creo que con esta imagen se ve muy claro.
Tenemos una población,
obtenemos una muestra de esa población,
Y es representativa en la medida en la que se parece a esa población.
Si obtenemos una muestra de una parte solamente parcial de esa población,
tenemos una muestra asesorada.
Y la idea es trabajar con muestras representativas.
Ojo, depende de lo que estemos haciendo también.
Hay áreas
en las que la representatividad me va a dar igual,
porque si estoy en un área muy aplicada,
lo que me interesa es trabajar con mi muestra
y que funcione en mi muestra.
Luego, a lo mejor no me interesa trasladarlo.
Esto, por ejemplo, lo he discutido mucho.
Cuando nos han pedido en alguna empresa, por ejemplo,
hace unos años nos pidieron para plantear una realidad virtual
con temas de selección para seleccionar personal,
gente que tuviera alta capacidad en atención, en memoria de trabajo,
para manipular cosas en una empresa industrial.
Y nos pidieron hacer un estudio con gafas de realidad virtual.
Y yo recuerdo, claro, yo tengo ese deje de la investigación
y de la representatividad
y de poder aplicarlo en otros contextos,
pero no les interesaba.
Ellos lo que querían era que funcionara en su empresa,
con el perfil de personal que ellos tenían en ese contexto industrial,
y si eso funcionaba o no funcionaba en otro contexto,
les daba igual.
Entonces, ahí también la representatividad,
dependiendo del objetivo que yo busque,
puede tener más o menos sentido.
Obviamente es mayor cuanto mayor es el número,
cuanto más, es una cuestión, con los alumnos
hay veces que les tengo que sacar la moneda porque esto es una cuestión
de probabilidad, es mucho más probable
que yo tire una moneda cinco veces y me salga las cinco cara
que si la tiro cien veces me salga las cien veces cara,
es una cuestión de probabilidad, pues esto es un poco lo mismo,
si cojo mucha muestra la probabilidad de que sea representativa
va a ser mayor.
Y muchas veces nos movemos también cuando calculamos,
yo no sé si eso os ha pasado alguna vez, yo últimamente,
que también te lo piden mucho en las revistas,
el cálculo anterior en el preregisto tienes
que hacer un cálculo de cuál es el tamaño de tu muestra
para obtener.
¿Cuál sería el idóneo, el tamaño idóneo
para obtener un tamaño del efecto a nivel estadístico
que sea significativo para el objetivo que tú te planteas?
Y cuando haces estos cálculos, pues normalmente siempre, siempre,
siempre se van mucho más de lo que uno tiene,
que voy a la siguiente parte, accesibilidad, muchas veces.
Entonces tienes que trabajar muchas veces con ese equilibrio
entre la accesibilidad que tú tienes
y obviamente la idoneidad de los participantes,
Que ese número final y esa representatividad de la muestra
está todo relacionado porque aquí ya nos vamos al número adecuado,
que es básicamente lo que estaba avanzando.
Y muchas veces ese número también va a depender del tipo de estudio
que yo esté haciendo.
Yo creo que esto también es una idea adecuada.
Que a veces se nos escapa pero no
no es que yo tengo una muestra de no sé cuánto ya
pero es que estás en un diseño es post facto un diseño correlacional
donde tienes un montón de variables que no controlas
y necesitas incrementar tu muestra muchísimo más ya estoy
en un experimental ahí ya estamos hablando de otra cosa
tengo mucho más control de variables y en un experimental el tamaño
de la muestra pues va a variar por lo tanto.
Tenemos fórmulas matemáticas que nos permiten hacer estimaciones,
pero también dependiendo del tipo de diseño,
del tipo de estudio que yo me plantee,
voy a trabajar con muestras más grandes o muestras más pequeñas,
con muestras más representativas o menos representativas,
dependiendo también del tipo de estudio.
Y por supuesto la parte de las consideraciones éticas,
que ya lo he avanzado antes, pero.
Trabajamos siempre, siempre, siempre, sí o sí,
con consentimientos informados.
Y nuestros estudios tienen que pasar por un comité de ética
y tener una aprobación, un código.
Y ahora en un 90% de las revistas
nos están pidiendo el comité de ética.
Sí o sí.
El tener la aprobación del comité de ética.
Yo no sé si son aquí también, ¿no?
Sí.
En la provincia tenemos un comité de ética.
En la economía, la verdad es que no se pide en casi
ninguna revista.
Porque funcionamos con datos.
Bases de datos.
Entonces no llegamos a tocar el individuo en completo.
De manera que se está agregando, se está anonimizando
y puedes utilizar.
Las bases de datos.
El ID, claro.
Por el comité.
Alguien que aplicaría para datos conversacionales
de algo previamente,
tienes que haberlo informado, todo lo que sea, con expertos,
Sí que lo piden.
Yo, fíjate, creo que con el tiempo,
mi marido es que es economista también y trabaja en economía.
Lo que pasa que él hace psicología, o sea, psicología, perdón.
Trabaja con experimental entonces trabaja
y de hecho está en el comité de ética en la Complutense
porque necesitan gente de economía y cada vez tienen más estudios
incluso con bases de datos que es lo que decías tú
que aunque sean bases de datos
si son de empresas normalmente no te dan tanto problema
pero incluso así hay veces que el tema de confidencialidad
y demás en el momento en que hay tema de confidencialidad de datos
cada vez te piden más supongo que depende del estudio
y depende de la revista.
Pero vamos, yo creo que aquí vamos,
yo por ejemplo en las revistas que nosotros publicamos en el 100%,
y nosotros yo por ejemplo cuando trabajo con niños
necesitamos también,
aparte de consentimiento por parte de las familias, asentimiento,
que se llama el asentimiento para los menores que ellos tienen
que también asentir que participan, cuando son mayores de 7 años
ese asentimiento es también por escrito, normalmente es verbal,
pero a partir de los 7 años cuando ya pueden escribir
también te exigen tenerlo firmado.
Y además nos exigen trabajar.
Yo, todas las personas que entran en mi laboratorio,
lo primero que hacen según entran por la puerta
es sacar el certificado de delitos sexuales.
Que eso yo no sé si a vosotros os lo piden con primero.
A mí me lo piden también incluso porque damos clase.
Yo doy clase en primero
y hay gente que de septiembre a diciembre son menores.
Son gente que cumple los 18 a lo largo de.
Del primer trimestre, ¿no?
Pues eso, por ejemplo, también, y tiene que ver también
con los aspectos éticos.
O sea, que cada vez, de hecho,
nosotros tenemos la discusión en mi área,
en la asignatura de metodología en el grado,
Porque nosotros a los chavales les pedimos que hagan un experimento
y que trabajen con personas.
Y claro, ¿en qué medida?
Es que cada vez nos vamos más al extremo.
Yo soy la responsable de la materia.
Yo no dejo a nadie que haga nada si no ha pasado por mi filtro
inicialmente como mínimo.
Y estamos planteándonos hacer.
Algo, porque nosotros tenemos en psicología un subcomité,
que para TCGs y TFMs tiene que pasar por el subcomité,
porque si no el comité de ética de la autónoma
se volvería loco con tanto trabajo.
O sea, imaginaros hacia dónde vamos ya.
Cada vez hay más, más y más control en este sentido.
Entonces, en el consentimiento,
al final, le trabajamos con consentimientos informados,
le pongo ahí asentimiento en menores,
y tenemos simplemente que contar un poco los estudios, o sea,
lo que vamos a hacer, básicamente, explicación de los objetivos,
obviamente sin interferir en el objetivo de investigación.
Por ejemplo, en temas de economía conductual,
que yo he trabajado también, he colaborado con mi marido en eso
porque son divertidísimos los estudios,
te lo pasas fenomenal.
Porque trabajan con deshonestidad,
entonces es muy divertido verlo.
Y en estos casos, claro, tú no le puedes decir a la persona,
no, vamos a hacer un estudio para ver cómo de deshonesto eres.
Obviamente tú no le puedes decir eso
porque entonces nadie sería deshonesto.
El objetivo está como camuflado y luego
siempre le das un consentimiento al final con el objetivo ya final,
donde ya se sabe qué es lo que se está estudiando
y obviamente si la persona no quiere que metas sus datos,
no los puedes meter.
O sea, que juegas también con ese tipo de cosas.
Posibles molestias, justificación de beneficios.
Por ejemplo, cuando trabajamos con gafas de realidad virtual,
pues las gafas, hay gente que se marea.
Y ese tipo de cosas las tienes que decir,
que la gente sepa, bueno, yo no me las puedo poner.
O sea, estoy un minuto con las gafas y tengo un mareo,
no sé por qué mi cerebro no las tolera.
Y hay gente que no.
Entonces, todo ese tipo de cosas tienen que aparecer en esta.
En este consentimiento.
Derechos, libertad de abandono, cuando se trabaja con participantes.
Yo me he visto en situaciones en Estados Unidos, por ejemplo,
en la que era obligatorio pagar cuando tú hacías un estudio
con una persona, en la universidad lo tenían estipulado así,
que tú tenías que pagarles.
Entonces, la persona al principio, ahora ya se hace por tiempo,
pero al principio la persona llegaba, tú le pagabas
y si la persona no quería seguir participando
los cinco minutos del estudio.
Se piraba del estudio.
Y yo me he encontrado con gente que venía a por el dinero
y se iba.
Luego ya fueron regulándolo,
pero al principio llegábamos hasta ese punto.
Entonces, la libertad de abandono es fundamental.
Tú no puedes obligar a nadie a.
Y esto muchas veces nos va a dar problemas,
dependiendo de lo que estemos estudiando,
de las variables con las que estamos trabajando,
porque muchas veces se puede producir lo que se llama,
es una etiqueta muy fea que tenemos en metodología,
pero no es una cosa muy complicada de entender,
se llama sesgo de atrición.
El sesgo de atrición es que pierdo sujetos
en mi estudio en base a alguna variable,
los que están más motivados, los que están menos motivados,
y si estoy estudiando algo que realmente puede ser relevante,
¿Qué es lo que ocurre?
Que tengo una muestra sesgada al final.
Entonces, esta libertad de abandono muchas veces me da problemas,
pero es con lo que tengo que trabajar.
No me queda otra.
Por supuesto, la confidencialidad de los datos.
¿Cómo vas a guardar esos datos?
A nivel legal, yo en mi consentimiento
tengo puesta la ley de protección de datos.
¿Cómo los custodiamos?
¿Qué esos datos van a estar?
Siempre tenemos un ordenador que no tenga conexión a internet
porque algunas veces se te lía cuando tienes conexión
a internet que no veas.
Y obviamente en muchos casos, vamos, inicialmente lo que son
los registros, por ejemplo, con niños,
nombres y apellidos nunca aparecen en mis bases de datos,
nunca.
Siempre están códigos y los códigos los tengo en papel
con el nombre del niño cuando trabajamos
con medidas repetidas, que recogemos varios datos,
nunca los tengo en la base de datos.
Y esas bases de datos,
aparte de que no las tenga, con código, están con código,
pero aún así tengo un código para entrar en la base de datos.
O sea que eso tiene que quedar muy claro.
Y explicación siempre al terminar, si hay alguna duda,
contacto con el responsable y agradecimiento.
Para los estudiantes, normalmente, la página de TEDx
se puede encargar.
Si se ponen por algún tipo de entrevista o algo,
pues lo descargan a partir de ahí
y hay que decidir cómo va a funcionar.
Hacer la protección del dato o todas estas cosas
que están haciendo que a lo mejor lo hacen muy complicado
pero que esto es un formulario que ya se tiene que ya está
y a partir de ahí ya se tiene la innovación
o te van diciendo si bien o si bien Sí,
en la autónoma tenemos también modelos
no es un formulario como tal sino que te dan modelos
y luego lo adaptas tú dependiendo del tipo de estudio
que tengas haciendo hincapié más en unas cosas o en otras Sí,
para que no se nos asusten No trabajamos con personas Sí.
Sí, es un formulario.
Sí, yo creo que en casi todos los comités
cada vez está más regulado eso.
Bueno, y nos metemos en el preregistro,
lo que decíamos antes.
¿Para qué preregistramos?
Pues aquí os pongo una lista de un montón de cosas,
entre otras de las que ya he dicho.
Claro, si siempre estamos sesgados porque todo lo que tenemos
que publicar son confirmar nuestras hipótesis, si además solo
se publican determinadas cosas que están relacionadas
con ese tema y nos tenemos que guardar estudios
porque muchas veces no es ni siquiera que los guardamos
porque no queremos publicarlos,
sino porque no nos los publican.
¿Cuántas veces nos ha pasado?
Algún estudio a mí me ha pasado que es que no hay manera
de publicarlo.
No, no, es que esto tiene tal
Y dices, he hecho una porquería de estudio.
No, no es que tenga una porquería de estudio.
Es que las revistas al final, desgraciadamente,
y esto para los alumnos creo que también está bien que lo sepan,
al final no deja de ser un negocio.
No deja de ser un negocio que venden más o menos,
que cobran más o menos en función de los artículos.
Yo recuerdo uno de los artículos.
Que hicimos de Vigébio a la Economics,
que fue una rayadura de cabeza,
pero que al final yo creo que salió muy bien,
que era un artículo, no sé cuánto, me parece que eran 16 países.
Comparamos tareas muy sencillas de engaño, una cosa muy simple,
en 16 países distintos.
Obviamente contactamos con distintos compañeros desde Japón,
Colombia, Estados Unidos, España, Italia, Inglaterra, Dinamarca,
Finlandia, distintos países.
Para comparar,
para ver en qué medida la gente era más o menos honesta
en función del país.
De hecho, se correlacionó con los índices de corrupción
de los distintos estados.
Este estudio yo creo que fue un estudio precioso.
Y una de las cosas que encontramos es que en nuestra tarea sencilla
no había diferencias.
Y desgraciadamente, ¿la hipótesis cuál era?
Que en Dinamarca y en Suecia,
o en Japón, comparado con Colombia,
España e Italia, iban a engañarnos menos,
que tenemos esa idea probablemente por los índices de corrupción, ¿no?
Entonces, esa era la idea,
pero cuando nos vamos al mundanal ruido de la persona,
que lo que se le preguntaba era, bueno, pues tiras la moneda,
si te sale tal, te llevas un bombón,
si no, no te lo llevas, una tarea sencilla,
ahí todo el mundo se llevaba el bombón.
Y daba igual que fueran japoneses, que fueran daneses,
que fueran.
Entonces, esto intentamos publicarlo,
porque además el estudio yo creo que estaba muy bien hecho,
lo terminamos publicando en una revista
que estaba bastante bien, me parece que era un cuartil dos,
una cosa así,
pero inicialmente lo intentamos publicar, lo mandamos a Science,
porque nos pareció un artículo muy relevante.
No publicas eso en Science ni loca.
¿Qué publicas en Science?
Que los finlandeses y los suecos y tal son más honestos
que los colombianos, los españoles y los italianos,
que fue lo que luego en otro momento otros publicaron porque,
como digo yo muchas veces, meten los datos en la centrifugadora
y les dan vueltas y para arriba y para abajo y al final
encuentras lo que buscas porque.
Pues este preregistro está precisamente para controlar
este tipo de cosas.
Tú tienes tu diseño, tú tienes tus hipótesis
y luego sale lo que sale.
Y nosotros no encontramos que hubiera diferencias y es que no las había,
eran los datos, no me los puedo inventar.
Entonces, a día de hoy esto está muy bien.
Para cuando tengo hipótesis muy bien definidas y cosas muy claras,
un diseño muy claro, porque tengo mis hipótesis,
es decir, evito lo que se llama el harking,
formular hipótesis después de ver los resultados.
Pues no están acordes, entonces yo mi introducción la voy a cambiar,
la voy a variar para que esté de acuerdo con mis hipótesis.
Si tú lo tienes preregistrado y ya tienes tus hipótesis de antemano,
eso ya no lo puedes cambiar.
Es lo que hay.
Entonces, eso da más fiabilidad,
más transparencia al proceso de investigación.
Y esto es lo que se busca.
El p-hacking, lo que se llama el p-hacking,
manipular los análisis hasta poner la significación, yo se lo he visto.
Lo he visto hacer.
Yo cuando estuve en Italia con una profesora
me decía, no, es que si quitamos este sujeto nos da significativo.
Ya, pero es que no tienes que quitar ese sujeto.
O te da o no te da significativo.
Y esto es una práctica que ha sido hasta ahora muy habitual.
Entonces, si tú tienes más o menos tu hipótesis,
defines las análisis que vas a meter.
¿Qué estadísticos vas a utilizar?
¿Cómo lo vas a hacer?
¿Defines tu tamaño de la muestra?
Que también lo preregistras.
Todo eso,
o sea, el preregistro además, yo con los alumnos siempre creo
que está fenomenal porque les hace mucho pensar
sobre el diseño.
Entonces, ya no tienes esas variables que luego vas a tener
que meter el parche.
Además, encima yo creo que repercute muy positivamente
en decidir qué diseño vas a hacer y pensarlo muy mucho
antes de meterte a hacer el estudio.
Te permite reflexionar mucho sobre el diseño.
Yo me he visto muchas veces con la idea muy clara
y cuando me pongo a preregistrar digo,
ostras, también hay un template, también tenemos en el OSF,
por ejemplo, el OSF es el Open Science Framework,
es una página web donde se cuelgan todos estos preregistros.
Es la más importante porque te permite colgar los preregistros,
hacer varios, colgar datos, Datos, por ejemplo,
o sea, tú metes tus datos ahí,
o nosotros que trabajamos mucho con código,
porque tenemos estudios que requieren mucho código de programación,
colgamos el código de programación, colgamos el código del análisis.
Trabajando, por ejemplo, trabajamos mucho con R, con MATLAB,
colgamos los códigos ahí.
Entonces, es como transparencia, es el open science,
la ciencia abierta, ¿no?
Esto a lo que va Europa ahora, que proyectos europeos
nos lo están pidiendo,
o sea, es absolutamente fundamental todo esto.
Todo esto está aquí metido.
Y el OSF, hay otras, hay otras plataformas.
Bueno, aquí tenemos el Aspredicted,
que también funciona bastante bien.
Había alguna más.
Esta, que tiene que ver también con temas de economía y registros.
O sea, se puede preregistrar todo lo que vayáis a hacer,
absolutamente todo.
Y eso lo que permite es controlar todas estas prácticas
que se han venido haciendo para darle mucha más transparencia
al proceso científico, al proceso de investigación.
Entonces tú ya no te vas a inventar nada,
es lo que sale.
Y además eso facilita la publicación de datos,
porque ya no tienen la excusa de decirte
no, es que no te está saliendo significativo
y yo quiero ver algo significativo.
Lo que vende es significativo ya,
pero es que no es lo que vende es ciencia, no me la puedo inventar.
Esta es un poco la idea.
Evitar seleccionar solo los datos que funcionan,
evitar cambiar criterios de inclusión e exclusión, por ejemplo,
de esto de quitar sujetos, meter sujetos,
quitar empresas, meter empresas porque me interesa o
porque no me interesa, para aumentar efectivamente la transparencia
y la replicabilidad.
Porque luego, ¿qué nos pasa?
Que no replicamos los estudios.
¿Y por qué no los replicamos?
Porque si hemos metido y sacado.
Personas de nuestra base de datos, en realidad,
luego la otra persona nos replica.
Claro, yo tenía una muestra sesgada,
es que no estaba metiendo todas las personas que tenía
que meter ahí.
Entonces, esto del preregistro,
yo creo que a día de hoy es absolutamente fundamental.
Y vamos hacia la línea, lo que decía al principio,
vamos hacia que llegue a ser obligatorio en las revistas.
Ahora cada.
A las revistas yo creo que en sus inicios
esto no les gusta,
pero es que se están viendo obligados a meterlo,
porque ya cada.
Las revistas en cuartil uno están todas.
Absolutamente.
Bueno, yo creo que soy de la opinión de que todo esto de la revista
y todo este sistema
que tenemos de publicar por publicar, Es perverso.
Entonces,
esto te hace ver todavía más la perversión que tiene el sistema.
Claro, claro.
Esto es un poquito tratar de corregir esa perversión del sistema.
Y de hecho, más perversión del sistema.
Cuando te vas a las revistas en abierto,
¿cuánto te cobran las revistas?
Yo cuando se lo cuento a mis alumnos se alucinan.
Si te deberían pagar por publicar,
no, no, no, pagamos nosotros por publicar.
En una revista en abierto, yo qué sé, el Plus One,
todos los frontiers tienen un negocio montado impresionante,
además frontiers es tan perverso que yo,
por ejemplo, me han mandado varias cosas de frontiers,
en un momento dado fui.
No era editora, editora asociada.
Editora asociada, que me quité enseguida
porque me di cuenta del desastre que era lo de Frontiers.
¿Qué era lo que hacían?
Te cogen gente
porque, claro, necesitas para el currículum,
para acreditarte, no sé qué.
Y entonces te metes ahí y te empiezan a mandar
artículos que nada tienen que ver con tu área de investigación.
Digo, ¿pero cómo voy a revisar yo un artículo de esto?
Y entonces, ¿qué es lo que consiguen?
Que estén revisando.
Yo recuerdo el último artículo que publiqué hace ya
varios años en Frontiers in Psychology fue.
Uno de los revisores no tenía ni idea de lo que yo estaba presentando
allí.
El fenómeno que estábamos estudiando no sabíalo que era.
Muchas veces acaban siendo estudiantes de doctorado,
Por doctorales recién salidos del doctorado,
que como necesitan meter las revisiones,
cuentan para las acreditaciones, pues revisan lo que pillan.
Entonces, entre eso y que encima pagas una pasta,
pues al final el sistema es muy perverso.
Entonces, esto, el Open Science Framework,
el OS, por ejemplo, es una página gratuita.
Ahí se cuelga todo.
Es como transparencia total y absoluta.
Y las revistas se están viendo obligadas a meterlo.
Y cada vez hay más, no te obligan, si quieres publicar
no es como el consentimiento, o sea, como la ética,
que tienes que tener tu comité de ética
y si no, no te lo publican, sino que te piden,
y es uno de los apartados que tú rellenas con bastante detalle,
De si no lo tienes preregistrado, yo por ejemplo tengo los datos
de un estudio, que fue un macroestudio que hicimos
con un montón de niños desde los 5 años hasta los 18,
que tenemos ahí datos que seguimos sacando desde hace 10 años
porque salen cosas de ahí que siguen saliendo.
Esos estudios en su día no los preregistramos,
entonces yo siempre lo digo, son estudios antiguos
que no hemos preregistrado,
pero yo a día de hoy todo lo que hago lo preregistro.
Y además creo que aparte de solucionar buena parte
de estos problemas, el sesgo de publicación
es que el sesgo de publicación es fundamental.
Cuando haces una revisión, un meta-análisis,
es que ves que hay muchísimo que no se ha publicado
y que debería estar ahí.
Los que van guiando, sí.
La OAS sigue hablando siempre sobre lo mismo.
Poner a pensar la que es que el sector publicitario
es capaz de llevar todo al margen de hoy.
Exacto.
Y que modifique la realidad.
Totalmente.
Sí, sí, sí, entonces esto yo creo que es una iniciativa,
en psicología hubo una crisis con todo esto,
pero yo creo que en ciencias sociales en general,
incluso en ciencias, en física, química, matemáticas,
se encontraron también, aparte de fraude científico,
que lo hay en todos los lados,
y además es una forma de detectar el fraude científico.
Yo recuerdo un estudio de economía conductual,
Dan Ariely, ¿os suena Dan Ariely?
Ha sido como el top de la economía conductual,
Dan Ariely hace dos o tres años creo que fue,
tenía un estudio que fue además como su personado
que esto muchas veces también en los congresos a mí me parecen
fundamentales porque muchas veces yo he llegado a un congreso
y no es que esto no lo he replicado yo tampoco, ¿cómo es posible?
yo lo intenté y no pude y eso no lo publica nadie,
se queda ahí pero tú vas escuchando y dices ostras,
es que yo no lo hice yo no lo repliqué,
no lo replicó ella tampoco, ¿qué está pasando aquí?
y eso pasó con uno de los estudios un estudio que hizo Dan Ariely
en el que queda también de deshonestidad.
En una de las condiciones era experimentar
les asignaba al azar,
una de las condiciones era antes de hacer la tarea
la que fuera,
en la que podían ser o no deshonestos les hacía leer los diez mandamientos
y el efecto que encontraba él en su estudio que lo publicó
lo publicó en Psychological Science uno de estos ahí súper top
era que la gente después de leer los diez mandamientos
era más honesta que el grupo en el que no habían leído
los diez mandamientos.
Esto se empezó a replicar en distintos estudios,
los congresos, nadie lo replicaba, nadie lo replicaba.
Y hace dos años o algo así,
alguien que, claro, empezaron a pedir,
porque a ti te pueden pedir también tu base de datos
en un determinado momento, tú tienes que tener tu base de datos
y que puedan, y se dieron cuenta de que se habían inventado
los datos.
Había datos que estaban repetidos,
o sea, hay formas para detectarlo y se dieron cuenta
de que se habían inventado los datos.
Porque molaba más y vendía más,
decir que si después de leer los ordenamientos eras más honesto,
pues todo lo que conllevaba a nivel de investigación y de impacto social
y demás.
Y ese estudio no se ha replicado.
Y yo creo que como eso ha habido muchos ejemplos.
Entonces, esto yo creo que en su momento
surge para tratar de corregir todas estas prácticas,
malas prácticas muchas veces, que ya te digo,
yo la del pejami la he visto de forma natural.
O sea, yo cuando fui a Italia
y esta profesora me dice, no, no, aquí metemos,
quitamos, no sé qué.
Y yo no entendía idea que ya era estudiante.
De hecho, recuerdo haberlo hecho y haber dicho jue,
y pues yo no sé si esto será normal o no,
pero no me parece muy normal hasta que te das cuenta
de que era una práctica súper, súper habitual.
No la veían igual que el ir analizando los datos poco a poco.
Eso también tiene problemas.
¿Meto más sujetos?
¿Meto menos?
No.
Tú partes de tu base, calculas tu tamaño,
recoges tus datos y eso lo metes en el preregistro.
Esto, el OS precisamente.
El OS precisamente es un sitio donde se puede publicar todo eso.
Nosotros lo tenemos todo metido ahí porque es súper cómodo,
además es muy intuitivo.
Tiene sus templates también, tiene sus documentos donde te pide
todas las cosas que te van a pedir pre-registrar.
Yo, aunque todavía no se haga a lo mejor en economía,
mi consejo es que empecéis a hacerlo.
¿Por qué?
Por dos motivos.
Porque da más sensación de transparencia,
aunque sea un estudio que sea con bases de datos.
Da más sensación de transparencia
y por otro lado ayuda mucho a pensar sobre el estudio.
Yo eso lo tengo,
o sea, al principio eres más reacio, te da más trabajo,
es duplicarlo al final.
Bueno, aunque en el fondo luego muchas veces copias y pegas
de lo que tenías en el artículo, porque al final cuando explicas
el método lo tienes ya en el preregistro hecho.
En el fondo es un trabajo que vas avanzando.
Es más operativo, pero sobre todo te da para pensar
en variables y en qué cosas estoy teniendo en cuenta, qué cosas
no podría meter esto, que luego cuando ya a toro pasado
lo has hecho y yo recuerdo un estudio de un profesor de educación
que me pidió que le ayudara para analizar los datos
y había hecho un estudio, cuando nos metamos en los diseños
lo veremos, había hecho un estudio en el que no había, había aplicado,
ya lo había hecho además, había aplicado un nuevo programa
para enseñar inglés comparado con el programa habitual
y no había medido la línea base, la medida previa
en un diseño cuasi experimental que era el que tenía él,
la medida previa del nivel de inglés previo de los niños.
Dios mío, ¿y qué hago yo ahora con esto?
¿Y tú cómo sabes si tu trabajo se debe a que realmente el programa
funciona mejor o a que los niños que más nivel de inglés
tenían estaban justo en el grupo en el que estás aplicando
el programa?
Luego hay formas, ¿no?
Con variables y tal, hay formas de luego meter los parches.
Pero si lo hacemos desde el principio y lo pensamos desde el principio
y lo escribimos, que parece que no, yo creo que ayuda mucho
a pensar sobre el propio diseño.
Bueno.
Vale, pues nos metemos ya en variables.
No sé cómo vamos.
¿Bien?
Vale.
Nos metemos ya en las variables,
que yo creo que esto es, ya empezamos,
ya nos metemos en el proceso, en el plan.
Hemos pasado ya las dos primeras partes,
nos metemos ya en el proceso.
Y variable,
pues la propia.
Sí, por supuesto.
¿Existe la circunstancia de que se produce un sesgo
porque el sujeto sabe que es un sujeto?
Sí, por supuesto.
¿Sabeslo que me refiero?
Si yo participo en un estudio sobre lo que sea,
yo sé que estoy participando en un estudio sobre lo que sea,
creo que a lo mejor no me comporto igual.
Totalmente.
Es lo que quiere decir el estudio.
Es que yo cuando me veo en un contexto generalista,
que es lo mío, me gusta meterme de vez en cuando en charlas de temas
que no son los míos y cuando me meten en cosas de economía conductual,
por ejemplo, me encuentro con esa circunstancia.
No sé si eso en psicología es peor o es más grave
de lo que puede ser en economía o no, no sé.
Bueno, es grave en la medida en la que depende
de lo que estés estudiando.
La etiqueta que le damos a eso es fácil,
no es como el sesgo de atrición que es un poquito más complejo,
pero la etiqueta que le damos es el sesgo de reactividad.
Es lo que se denomina el sesgo de reactividad.
Se trabaja muchísimo en metodologías observacionales,
sobre todo es donde más se produce.
La diferencia de noticias o la motivación que tiene cada sujeto
a hacer de atrición es.
Bueno, el sesgo de atrición tiene que ver con la pérdida de sujetos.
Que yo pierdo sujetos en base a una variable.
Si yo, por ejemplo, imagínate.
Pues también has sido desmotivado para estar dentro del estudio.
Claro, claro.
Ahí lo que tengo es algo sesgado.
Pero en este caso, si yo lo entiendo bien,
yo puedo tener gente más o menos motivada.
Imagínate, si yo ahora a un nivel de ética
no te dejaría que hacerlo, pero imagínate,
yo tomo a mis alumnos, les pongo a hacer un experimento
y se ven todos obligados a hacerlo porque yo soy su profesora,
que se vea con los comités de ética.
Entonces, ahí tienes a todos los motivados y los no motivados,
van ahí.
Lo que él dice es, el hecho de estar pasando por el estudio hace
que a lo mejor no se comporten como realmente se comportarían.
Que repercute, que lo vamos a ver ahora en el video más,
la validez.
Al final la validez es que mido lo que digo que estoy diciendo.
Si ellos no se comportan como yo espero que se vayan a comportar
o el comportamiento que yo quiero estudiar,
entonces tengo un problema de validez.
No estoy estudiando lo que digo que estoy estudiando,
estoy estudiando un comportamiento distinto.
Eso es lo que se denomina el sesgo de actividad.
Y se ve mucho, se ve muy, muy mucho ahora
en metodologías observacionales.
Cuando tú estás haciendo esa metodología observacional,
hay dos formas de controlarlo.
Una, por ejemplo,
nosotros que trabajamos muchas veces con bebés,
tenemos en la autónoma, tenemos salas con espejo unidireccional.
Entonces, los bebés ahí ya no se ven, ahí ya no tienen.
Si tú estás delante, el bebé está todo trateando, ¿no?
Al final no se está comportando y tú no vas a estudiar
el comportamiento que tú quieres estudiar.
Entonces, ahí quieres estudiar en la interacción del bebé y la mamá
cuando están jugando.
Haces un código de observación,
observas aquí, si tú estás aquí el bebé,
ya te garantizo que vas a estar porque eres.
Es un poco esa la idea,
si capto bien el mensaje.
Que reacciona de manera distinta
a cómo reaccionaría en una situación natural.
Sí, es que en las presentaciones donde dice,
hemos hecho el siguiente juego con una luz
o con lo que sea, y luego me quedo pensando,
si estoy jugando y yo eso, no me comparto el cuadro,
ni lo que quieran.
Si quieren medir, voy a poner un ejemplo un poco extremo y malo,
que es el de la honestidad.
Si quieren medir mi honestidad, yo tengo cierta tendencia
a comportarme como yo creo que debería.
Correcto, en tres millas.
No sé.
Bueno, sabes a lo que me refiero.
Este tipo de cosas pueden ser muy serias.
Claro, depende de lo que estés estudiando,
te invaliden el estudio.
Porque al final repercute en la validez directamente.
En el concepto de validez.
¿Estudiolo que dije que estoy estudiando?
No.
Por lo tanto, mi variable dependiente,
que es lo que yo voy a estudiar, que es lo que voy a contar ahora,
las variables, ya no estoy estudiando lo que digo que estoy estudiando.
Entonces, cualquier cosa que saque yo de ahí, cualquier resultado,
cualquier conclusión, se ve invalidada.
Hay formas de controlarlo.
En el tema, por ejemplo, cuando trabajamos en contextos
más observacionales, incluso no tan observacionales,
el tema de los espejos unidireccionales y luego el.
Tú muchas veces cuando trabajas con este tipo de situaciones
lo que haces es trabajar con habituación.
Lo que haces es habituar a la persona a que se acostumbre a esa situación
hasta que ya al final actúa de una manera natural.
¿Qué es lo que hacíamos nosotros?
Es una muy buena pregunta porque de hecho en los estudios,
en uno que os he dicho de los países,
el problema que teníamos era que trabajábamos con agregados.
Nosotros no podemos trabajar directamente con la respuesta directa
del sujeto.
Porque si el sujeto sabe que nosotros sabemos
lo que ha respondido, es lo que dices tú, no van a actuar.
Yo por si acaso no me llevo el bombón,
o muchas veces cuando les digo a los estudiantes de psicología
cuando entran en el laboratorio de cabina,
si no es un laboratorio de cabina,
lo primero que hacen los de primero sobre todo,
empiezan a mirar así, porque piensan que hay cámaras.
Legalmente tú no puedes grabar si no dices que grabas.
Yo esto siempre se lo digo.
No empecéis a rayaros,
no podemos grabaros si no decimos que os estamos grabando.
Si queremos grabar
y si tenemos que utilizar ese contexto
y no repercutir en la validez, tenemos que meterles varias veces
para que se acostumbren a las cámaras.
Entonces, el problema que teníamos nosotros ahí era ese.
¿Qué era lo que hacíamos?
Nosotros no podíamos ver si tiraban la moneda o lo que sacaban.
Teníamos que dar absoluta confianza de que ellos no iban a saberlo.
Y la absoluta confianza
es no obteniendo los datos,
simplemente viendo cuántos bongones salían y cuántas personas entraban.
Y era una cuestión de probabilidad.
Trabajábamos con probabilidad.
La probabilidad es que de 100 personas,
200, 300 necesitas una muestra muy grande,
que fue lo que obtuvimos, una muestra muy grande,
a partir de un porcentaje determinado.
Con un h cuadrado calculas el porcentaje
a partir del cual es significativo y todos los países
estaban por encima de ese porcentaje.
¿Qué significaba eso?
Yo no sé si tú me has engañado o tú me has engañado,
pero sí sé que en agregado, en términos de probabilidad,
hay engaño.
Y se produce el engaño.
Entonces, ahí lo que tienes que hacer es garantizar,
en estos estudios de deshonestidad es absolutamente fundamental
que la persona no piense que le está no ser.
Entonces, nosotros, por ejemplo, en uno de los artículos que tenemos,
desarrollamos una plataforma que pudieran tirar la moneda,
que no lo viéramos y que la usaran desde su propio móvil.
Pero lo que ellos no sabían es que detrás de la plataforma
nosotros teníamos todos los datos con los tiempos
y con los números de sujetos,
entonces ahí ya sí podíamos estudiarlo sin agregar.
Y lo que hicimos fue ver qué pasaba con agregados,
ver qué pasaba con los datos y replicar.
Y replicando es donde obtienes esa respuesta,
en qué medida la validez, yo puedo estar seguro de la validez.
Pero sí, claro, es un problema.
Es que o trabajo con habituación
y entonces se me alargan los estudios cuando trabajo con personas,
pero es que hay veces que no me queda más remedio.
Nosotros cuando trabajamos con niños en contextos en escuelas,
se tienen que habituar a que estemos ahí.
Y cuando ya se han hartado de verte,
entonces ya sí empiezan a actuar de forma natural.
Esa es una forma de controlarlo.
Bueno, lo que decía variables nos metemos variable dependiente
independiente.
Vamos a ver otro tipo de variables.
Pero estas dos son las fundamentales.
Ahí las definiciones, como esto lo voy a pasar,
realmente a mí no me gustan mucho, pero es que es muy difícil explicar
lo que es una variable dependiente sin la variable independiente
y viceversa.
Y os pongo ahí, yo creo que un ejemplo gráfico
que lo define bastante bien.
El efecto, lo que yo quiero estudiar,
lo que yo quiero ver que es lo que ocurre,
la variable sobre la que hipotetizo,
que va a influir la variable independiente,
las causas.
Causa, efecto.
No me gusta mucho utilizarlo de causa-efecto
porque luego dependiendo de las metodologías
no vamos a hablar de causa, ¿vale?
O sí, dependiendo de la metodología vamos a hablar más de causa,
pero es la forma de entenderlo.
Entonces, muchas veces yo recuerdo muchos estudiantes que he tenido
en el.
Yo doy clase en el Máster de Recursos Humanos
también ahí en Psicología y tenemos muchos de Economía,
tenemos muchos estudiantes de Economía haciendo
el Máster de Recursos Humanos
y muchas veces vienen con la estadística en la mente
y son incapaces porque siempre dicen no, es que la variable independiente
es lo que manipulo, no necesariamente.
Puedo tener estudios en los que yo no manipule.
Y es la variable independiente.
¿Qué es la variable independiente?
Lo que yo creo que está generando un cambio
en eso que estoy estudiando.
Y puedo manipularlo o no.
¿Hay diferencias entre gente extrovertida
y gente introvertida en su conducta cuando están en grupo,
por ejemplo?
Pues claro que hay diferencias.
Si quiero estudiar las diferencias que hay entre extrovertidos
e introvertidos en una tarea grupal, por ejemplo,
el ser extrovertido e introvertido son los niveles de mi variable
independiente personalidad.
Y yo no voy a manipular, yo no decido si tú eres extrovertido
o introvertido, tú eres lo que eres.
Y eso sí es una variable independiente.
Entonces yo creo que esto es una cosa
que muchas veces nos perdemos porque pensamos, es lo que manipulo,
es que no siempre manipulo.
Es lo que yo creo, lo que yo hipotetizo
que va a tener un efecto en lo que yo quiero estudiar,
que es mi variable dependiente.
Y con eso en mente,
ya todo lo demás va a ser mucho más fácil,
porque los diseños realmente los vamos a distinguir
en función del tipo de variable independiente
que vamos a tener y de las conclusiones
que podemos extraer en función del tipo de variable independiente
que vamos a tener.
Si yo manipulo la variable independiente
y encima asigno a la FAR, estoy en un diseño experimental,
pero la variable independiente es lo que yo creo que yo hipotetizo
que va a tener un efecto en mi variable dependiente.
Si yo no la manipulo.
Trabajo, por ejemplo, con variables que son de naturaleza,
que vienen ya definidas así.
Trabajáis, por ejemplo,
muchísimo con cosas que ya se han producido en contextos
con bases de datos grandes.
Ya se ha producido diseños, lo que llamamos diseños,
es posfactos retrospectivos.
Ya todo se ha producido, no solo la variable independiente,
también la dependiente.
Y ahí el control que yo tengo es muy, muy pobre.
Muy pobre.
¿Que no puedo hacer nada?
No, puedo hacer muchas cosas.
Pero tengo que saber cuáles son las conclusiones que yo voy a extraer
en ese tipo de diseños comparado con un diseño en el que yo manipulo,
asigno al azar,
donde voy a tener más control.
¿Vale?
Esta idea yo creo que es importante e irá saliendo.
Y obviamente,
esto es una cosa que los alumnos hay veces que se pierden mucho,
los niveles de la variable dependiente.
La variable dependiente es una variable.
Si se llama variable es porque varía, va a cambiar.
O a lo mejor no, cuando no hay efecto no cambia,
se puede mantener constante.
Pero es una variable, es lo que yo espero
que va a ocurrir, que va a generar un cambio,
va a haber un cambio.
En función de la variable independiente,
y siempre tengo que tener como mínimo dos niveles
en la variable independiente,
lo que yo vaya a comparar.
Esto es diferente a esto,
esta empresa funciona mejor que esta otra,
aquí se vende más que aquí.
Siempre voy a tener como mínimo dos niveles de comparación
y esos van a venir definidos en la variable independiente.
Por lo tanto, siempre voy a hablar de niveles
de variable independiente.
En el caso de la dependiente no tiene sentido hablar de niveles.
¿Vale?
Otras variables pues claro voy a tener otras variables
muchas y cuando trabajo con seres humanos
más todavía y ahí os pongo pues el ejemplo claro
las causas de que el árbol crezca pues están en las raíces
pero la lluvia me va a ayudar el sol me va a ayudar la nieve
me va a perjudicar el tractor tal siempre hay un montón de variables
alrededor y además en ciencias sociales insisto.
Que van a condicionar esto.
Entonces, todas esas variables,
dependiendo también del control que yo tenga sobre ellas,
van a definir el tipo de diseño.
En un diseño experimental voy a tener mucho más control
de esas variables.
En un diseño post facto, en el retrospectivo,
voy a tener muy poquito control de esas variables.
Como mucho voy a poder registrarlas.
Este concepto es muy importante también.
Una cosa es registrar una variable y tener información sobre ella
y otra cosa diferente es controlarla.
No es lo mismo.
Cuando yo controlo, ejerzo algún tipo de control,
hago algo con esa variable, vamos a verlo luego
con los diseños experimentales.
Cuando yo la registro, está muy bien
porque luego puedo meter esos parches de la estadística,
pero yo no la tengo controlada, está ahí, la tengo ahí.
Tengo un registro y eso es bueno,
porque si encima no tengo registro, pues ya no tengo nada.
Y no sé cómo me ha podido influir, pero por lo menos sé lo que hay.
Pero no la tengo controlada.
Y eso en los retrospectivos y en los post-facto
en general me va a pasar muchísimo.
Voy a tener muy poquito control sobre las variables.
Y eso afectará sobre todo a las conclusiones a las que yo oyer.
Pero también, y esta idea yo creo que va a volver
porque es que es como me parece súper importante y.
Normalmente cuando hablamos de diseños experimentales
muchísimo control, manipulación asignación aleatoria
economía conductual entonces todas estas variables
ya las tengo controladas,
pues no necesariamente todo depende de cómo hago yo el diseño
entonces muchas veces lo que decía yo he visto artículos
publicados en revistas muy buenas donde tenían un montón
de cosas que no habían controlado y dices,
pero ¿y cómo es posible que hayan publicado esto aquí?
porque se llamaba fulanito de tal, porque otra cosa no me explico.
O artículos, un retrospectivo con un montón de variables,
con unos análisis brutales,
con un montón de registro y un montón de variables
donde tengo paz análisis o ecuaciones estructurales
ahí metido, donde tengo modelos que me ayuden a explicarlo,
súper controlado, con un tamaño de muestra,
súper controlado, perdón, súper estudiado,
con un tamaño de muestra muy grande donde puedo establecer conclusiones.
Bastante potentes también.
Entonces, a mí no me gusta tampoco trabajar con esto de, venga,
las post facto no me sirven y las experimentales.
Sí, no.
Simplemente cuando yo tengo un diseño tengo que saber
cuáles son las limitaciones de ese diseño
y qué tengo que hacer para mejorarlo.
Al final el objetivo es avanzar en ciencia
y entender un determinado fenómeno.
Y hay fenómenos, yo en psicología creo que es un ejemplo muy claro.
Se lo explico muchas veces.
El suicidio es un fenómeno que estudiamos en psicología
que es absolutamente fundamental estudiarlo en la clínica.
Y el suicidio, yo no puedo coger,
es el ejemplo que siempre les pongo, que es una barbaridad,
pero es muy fácil de ver.
Un diseño experimental con el suicidio.
Venga, me cojo esta muestra,
esta la asigno al azar a una condición
en la que les pongo situaciones en las que van a estar tristes.
Y se van a deprimir y otra en la que van a estar contentos
y vamos a ver quién se suicida y quién no ese sería un diseño
experimental súper controlado puedo tener mucha seguridad
toda la que quieras pero yo no puedo hacer eso
¿cómo trabajo en estos contextos?
con retrospectivos me voy a ver las bases de datos
la gente que se ha suicidado qué variables están relacionadas hago
modelos registro un montón de variables
y hago modelos muy complejos para entender
qué es lo que está haciendo que una persona
se suicide para luego poder trabajar en la clínica con eso.
Yo creo que es un ejemplo muy claro en este sentido.
Bueno, pues esas variables las voy a controlar en más
o menos medida en función de los diseños.
Y lo que os decía, operativizarlas al máximo.
Esto es absolutamente fundamental.
¿Qué entiendo yo por eso?
Muchas veces en los artículos,
yo no sé si os pasa también en economía,
pero nosotros a veces hablamos de incentivo,
no sé qué, Le damos una etiqueta a algo
que como no lo operativicemos bien,
si estamos dando la misma etiqueta a cosas distintas,
entramos en barrena.
No es que este ha encontrado esto, es que lo que estaban estudiando
no era lo mismo.
La definición que tú has dado de este proceso,
de esto que tú estás estudiando,
o cómo lo has operativizado, no es igual.
No es que este tratamiento no está siendo efectivo,
pero es que tú le has dado dos pastillas a la semana
y este otro le ha dado cinco pastillas a la semana.
Con cinco sí lo es, con dos no.
El cómo operativice yo mis variables es absolutamente fundamental
para las conclusiones que yo vaya a sacar y sobre todo saber
qué es lo que estamos haciendo.
Si no lo definimos, para eso el Open Science está fenomenal,
porque yo cuelgo todo ahí.
Todas las definiciones, las variables con las que trabajamos,
los análisis,
qué entiendo por esta variable dependiente, cómo la he analizado.
Tenemos un problema con una de las variables que hemos analizado
porque nos hemos dado cuenta que hemos seguido una teoría que se llama
Marginal Value Theory, que trabajamos en una tarea de atención
y tal, que nos hemos dado cuenta con el tiempo, haciendo revisiones,
de hecho se ha dado cuenta un estudiante de doctorado
a la que yo le estoy dirigiendo la tesis ahora,
que distintos autores
lo han interpretado de manera distinta
porque el autor inicial en su teoría no lo definió de forma operativa.
Y cada uno lo ha interpretado de manera distinta,
lo ha calculado de manera distinta
y estamos llegando a conclusiones distintas.
Y tenemos un lío montado ahí que no sabemoslo que es
y lo que no es.
No lo sabemos porque en origen la teoría no define bien
cómo se calcularía el marginal value
theory y cada uno ha hecho lo que ha podido.
Aprovecharemos para sacar un artículo sobre eso.
Pero la realidad es esa
y eso nos pasa desgraciadamente constantemente.
Hay artículos, nosotros tenemos ahora
en psicología, por ejemplo, está ahora muy de moda también,
artículos en los que se den definiciones exactas.
¿Qué entendemos por esto?
Y se unen un montón de investigadores muy top
de la materia para dar definiciones exactas
de lo que entendemos por cada cosa.
Porque uno está hablando de atención selectiva
y otro está diciendo también atención selectiva,
pero estamos hablando de cosas distintas.
Entonces, la operativización, operativizar las variables
y definirlas correctamente, nos va a ayudar a entenderlos
y a registrar los datos,
a obtener datos que nos permitan hacer interpretaciones.
Por eso es un proceso complejo.
Nosotros en psicología, por ejemplo, si tú estás trabajando en clínica
con una teoría psicoanalítica, no tiene nada que ver cómo defines
una fobia que si trabajas desde una teoría conductista.
Nada que ver.
Son clínicas.
El día y la noche.
Entonces, hablamos de fobia en ambos casos,
pero lo conceptualizamos desde una teoría distinta,
por lo tanto, no estamos hablando de las mismas cosas.
Y eso es fundamental en ciencia, que hablemos,
que por lo menos sepamos de lo que estamos hablando
y sepamos dar las etiquetas y si damos etiquetas iguales,
que estemos hablando de las mismas cosas.
Bueno, Registro de variables,
vale, esto me lo voy a saltar un poquito más rápido.
Numérico verbal, esto ya lo hemos dicho,
ya lo hemos hablado un poco.
Estamos más cerca de la ciencia, pero ¿por qué es más fácil al final?
Yo con los estudiantes siempre se lo digo,
les da miedo la estadística, pero es que al final.
La estadística es maravillosa porque me ayuda a entenderlo todo muy bien.
Cuando trabajo ya con entrevistas y con aspectos más cualitativos,
interpretar es mucho más difícil.
Analizar datos cualitativos es infinitamente más complicado
que analizar datos cuantitativos.
Aunque nos sintamos más cómodos,
pues no, al final es mucho más complejo.
Hay una teoría de la medición detrás y toda la estadística
nos ayuda con esto.
No me voy a meter en estadística, sino en la parte más anterior,
pero que al final.
El cómo operativice yo en mis diseños va a condicionar totalmente.
Esa era la llave que os ponía antes en azul entre el análisis de datos
y el diseño.
Y, por supuesto, la medición a la medida de meter en fiabilidad
y validez, que son dos aspectos claves en cualquier diseño
y que van a ir variando.
Ya hemos hablado un poquito de validez,
pero van a ir variando también dependiendo del diseño
en el que yo me mueva.
Van a ser distintas.
¿Qué es lo que espero?
Esto es un concepto súper lógico.
¿Qué es lo que espero yo de los resultados
que obtengan mis estudios?
Pues que pueda generalizar, que pueda,
lo que es la teoría de la generalizabilidad,
propiedad exigible,
que informa de la constancia y el sentido de la medida,
que yo pueda estar seguro de que mido lo que digo
y que lo estoy midiendo bien.
Es que si no tengo esto, no tengo nada.
Básicamente, entonces, fiabilidad y validez
van a ser dos aspectos fundamentales en cualquier estudio,
que yo creo que eso es algo que tenemos
que tener en cuenta.
De hecho, los artículos que me pasaste
es que me gustaron mucho porque lo define muy, muy,
muy claramente.
Da igual que trabajemos con bases de datos,
da igual que trabajemos con personas,
necesitamos obtener herramientas que nos permitan
estar seguros de estas medidas
y estos son la validez y la fiabilidad.
Y la fiabilidad, el concepto de fiabilidad,
no es ni más ni menos que la constancia
de la medida replicabilidad.
Tan sencillo como es.
Los estudios, lo que decíamos antes de los metanálisis,
que el sesgo de publicación y tal, no tenemos fiabilidad.
Si tenemos ese sesgo de publicación
y estos problemas con la perversidad del sistema de publicación,
que efectivamente es real,
pues lo que perdemos es en fiabilidad.
No replicamos datos.
El concepto de fiabilidad es ese, constancia de la medida.
Yo mido aquí y mido aquí y tengo que obtener lo mismo.
Solamente obtengo cambio cuando realmente se ha producido
un cambio.
Entonces puedo estar seguro de que ese cambio
se debe a mi variable independiente.
Se debe a esa variable que yo he hipotetizado
que va a generar un cambio en mi variable dependiente.
Si yo tengo un instrumento, el que sea,
la medida que sea, que fluctúa, Un peso,
pensad en un peso, una balanza.
Si la balanza no es precisa, no me puedo fiar de ella,
porque si yo me subo y peso 50, me bajo,
y cuando me vuelvo a subir, peso 52, en ese mismo momento,
¿cuál es el problema?
Ese cambio lo atribuyo a que la balanza no está bien.
Entonces,
si yo trabajo con herramientas e instrumentos que no son fiables,
cualquier cambio yo no sé si lo puedo atribuir
a mi variable independiente, que es mi objetivo fundamental,
o no.
Esto es fundamental.
¿Vale?
Por lo tanto, replicar.
Replicar, obtener datos y replicar.
De hecho, por ejemplo,
cuando en los registros trabajamos con los tamaños de la muestra,
lo que normalmente tenemos que hacer muchas veces,
trabajamos sobre datos anteriores o pilotos.
Tenemos que trabajar con pilotos.
Y muchas veces es duplicar el trabajo,
pero es que no nos.
Es la única manera cuando trabajas con personas,
muchas veces es la única manera de hacerlo.
Y esto tiene que ver con el encontrar los mismos resultados,
replicando, replicando.
Deberíamos encontrar lo mismo.
Y es como detectamos el tema también de, por ejemplo,
lo que os he contado de Ariely, de fraude científico
y datos que la gente se inventa por el publicar, publicar, publicar.
Esta fiebre de publicar, publicar, publicar.
Lo que estaba diciendo, el cambio.
Entonces, si tengo un instrumento fiable
de que yo me pueda fiar y hay formas de obtener nosotros, por ejemplo.
Me hace mucha gracia, a lo mejor aquí en economía no lo es tanto,
pero esto de yo creo en los test o no creo en los test,
los test de inteligencia, los test.
Esto también es un clásico, ¿no?
En psicología lo ponemos muchísimo como ejemplo.
Pues yo no creo en los test, estamos en las mismas.
En los test tenemos formas de calcular fiabilidad y validez.
Y tenemos test que son muy fiables y test que no son fiables.
Y de hecho, por ejemplo, yo en el máster de recursos humanos
se lo digo mucho porque yo veo a las empresas muchas veces trabajar
con los test que compraron hace 30 años que están más desfasados.
Que yo que sé qué, que no tienen una fiabilidad suficiente
y siguen trabajando con ellos.
Muchas veces se lo digo y me dicen, ya,
pero es que es lo que hay en la empresa.
Yo digo, pues por lo menos que tú sepas que eso no es fiable
y que no estáis haciendo.
Lo que llamamos triangulación,
que ahora saldrá la idea, ¿no?
Yo obtengo datos aquí, aquí y aquí de formas distintas.
La triangulación es ver en qué medida
esos datos son coherentes los unos con los otros.
Eso también nos habla de fiabilidad.
No hay triangulación.
Yo hago el test
y luego le hago una prueba de estas de dinámica de grupo
y luego le hago la entrevista y no obtengo los mismos resultados.
Ahí tengo un problema.
Tengo que buscar dónde está el problema.
Muchas veces trabajamos con test obsoletos
que no tienen una fiabilidad suficiente y y que no replican.
O sea, también la gente va cambiando,
los instrumentos se van quedando obsoletos,
también los tests se van quedando obsoletos.
Entonces, por tanto, es fundamental saber que esas fluctuaciones,
el cambio se debe a mi variable independiente,
que esa es como la clave de todo.
El cambio se debe a mi variable independiente,
a lo que yo hipotetizo que va a tener un efecto
sobre mi variable dependiente.
Eso tiene que ver con la validez interna.
Lo que os digo, se debería hacer explícita.
Nosotros lo tenemos,
cualquier test que tú cojas en psicología,
cualquier test tiene su fiabilidad ahí.
Y entonces hay veces que te venden el oro y el muro
y tienen una fiabilidad de 0,60.
Estamos mal, ahí no estamos bien.
70, 80, mínimo.
Mínimo es lo que deberíamos esperar.
Por eso hay una teoría, nosotros tenemos gente haciendo.
Trabajando en investigación en psicometría,
en lo que es la teoría de los test.
Y de hecho se ha pasado de la teoría clásica
que se ha quedado obsoleta a teorías más.
La teoría de respuesta al ítem, por ejemplo, que es más matemática,
tiene una fundamentación muy matemática,
pero funciona muy bien.
Bueno, y también tenemos el aspecto, no solo a nivel temporal,
sino también en el mismo espacio con investigadores diferentes.
Esto yo no sé si en economía se aplica mucho
o no, no sé en qué medida.
La fiabilidad interjueces la trabajáis.
Pero bueno, saber que está ahí también
es importante dependiendo del estudio que esté haciendo.
Yo creo que se trabaja mucho más en ámbitos clínicos, de observación,
en qué medida hay constancia de la medida,
hay acuerdo entre dos personas que están observando la misma cosa.
Que están, por ejemplo, en diagnóstico.
Voy a pedir una segunda opinión.
Fiabilidad interjueces.
No es ni más ni menos que eso.
Esa segunda opinión.
¿Que me dicen lo mismo?
Pues fenomenal.
Tengo una alta fiabilidad de jueces.
Que no me dicen lo mismo, pues me voy a una tercera
a ver si consigo, ¿no?
Exacto.
En análisis cualitativo, claro, tiene sentido
porque la interpretación, exacto, aunque se den rúbricas,
la interpretación puede cambiar mucho,
entonces se puede trabajar con eso efectivamente.
Y luego aquí también hay un montón, hay libros enteros
sobre fiabilidad de interjueces con distintos indicadores,
la capa de Coven, basados en correlaciones,
hay un montón, hay mucha matemática detrás de la fiabilidad.
Y luego nos metemos en el cajón desastre de la validez.
Y es el cajón desastre porque la validez,
el concepto yo creo que es súper fácil
y además fundamental.
Y es mido lo que digo que mido.
O sea, si yo estoy diciendo que estoy midiendo incertidumbre,
tengo que definir lo que es la incertidumbre
y estoy midiendo incertidumbre.
El problema, ¿y por qué es cajón desastre?
Porque la forma de medir,
de tomar una medida empírica.
Tangible que me permita generar comparaciones
entre los distintos niveles de mi variable independiente,
lo que yo quiera comparar, eso ya es mucho más difícil.
Entonces, ahí es donde entran distintas acepciones a la validez.
Entonces, miro lo que digo que estoy midiendo porque incluyo
todos los elementos representativos de esa conducta.
Por ejemplo, esa es una acepción, ¿no?
Mido parcialmente lo que decíamos antes del sesgo de atrición.
No, estoy midiendo algo sesgado.
Esa es un poco la idea si yo quiero medir por ejemplo
yo creo que el ejemplo del examen es el más fácil
de todos y además como somos todos docentes es muy fácil
de ver esto lo trabajamos muchísimo por ejemplo los de psicometría
hacen muchísimo a nosotros nos hacen en todo el departamento
hacen análisis de los exámenes para ver en qué medida el examen
ha sido un buen examen o no ha sido un buen examen
ya que trabajamos con psicómetras pues trabajamos en esto
¿qué es la validez de contenido?
incluyo los elementos que representan.
Eso quiero estudiar, el fenómeno que quiero estudiar.
Si yo quiero evaluar a los alumnos en su conocimiento en metodología,
tendré que preguntarles sobre los distintos aspectos
de la metodología.
Si yo solamente pregunto por metodologías experimentales
y metodologías cualitativas, entonces las post-facto, las quasi,
la observación.
No estoy obteniendo realmente el conocimiento real
de esa persona en metodología.
En experimental y en cualitativa, sí,
pero hay un montón de cosas más dentro de la metodología
que yo debería evaluar para poder decir que esa persona tiene
o no tiene conocimiento en metodología.
¿Vale?
Entonces, la idea de la validez de contenido
es que incluyo todos esos elementos representativos
de esa conducta.
Por eso nosotros, por ejemplo, en los exámenes,
yo siempre me preguntan, ¿qué entra?
Todo.
Entra todo.
Hacemos exámenes tipo test que nos facilitan,
pero ponemos casos.
Ponemos casos prácticos y en los casos prácticos
entra todo.
Y yo te voy a preguntar, ¿cuál es la variable dependiente?
¿Cuál es la independiente?
¿Qué tipo de diseño?
¿Qué tipo de variable?
¿Qué tipo de todo?
¿Qué se ha controlado?
¿Qué no se ha controlado?
¿Qué tipo de control se ha ejercido?
¿Cuáles son las conclusiones?
¿Hay validez?
¿Hay fiabilidad?
Te voy a preguntar todo.
Eso va a estar en el examen.
Porque quiero una alta validez de contenido.
Mido tu conocimiento real en metodología.
Esto es como una amiga que tenía yo en el cole,
me acuerdo, se llamaba Laura,
se llamaba Laura también, y era Laura la de la flor en el culo,
porque siempre se estudiaba el tema de historia que entraba
en el examen de historia.
Laura salió sin saber historia,
pero sacaba unas notas impresionantes.
Esos exámenes no tenían validez de contenido,
si solamente.
De 10 temas, pregunto uno, la EBAU no tiene validez de contenido
en muchos aspectos.
Ahora cada vez se intenta,
por ejemplo, este año el de biología ha sido espectacular
y ha sido un examen dificilísimo, pero les han metido cosas
para que piensen sobre distintos conceptos
donde han abarcado una parte muy importante
de toda la materia.
Eso es validez de contenido.
Ahí sí voy a medir el conocimiento real de mis alumnos.
Esto nos lo podemos aplicar también a la docencia.
Bueno, validez de constructo, esta es la clásica,
correlaciono con lo que la teoría me dice que tiene que correlacionar.
Y antes he dicho, cajón desastre,
hago un poquito de aguas en la validez, ¿por qué?
Porque si no tengo buenas teorías que sustentan bien.
Mis fenómenos,
si tengo estos problemas de sesgo de publicación,
lo que comentabais antes, me voy en una línea que a lo mejor
no me estoy yendo en esa línea.
Eso ha pasado mucho en ciencia.
Con el tema del Alzheimer hace poco leí yo
que había como mucha investigación sobre la proteína tau
o no sé qué historia, que estaban como trabajando mucho en eso
y ahora estaban viendo que había otra cosa que podía tener más.
No recuerdo ahora mismo, porque yo no soy experta en esto,
pero sí recuerdo tener esta sensación de, joder,
Llevamos con la tau, llevamos haciendo investigaciones,
poniendo muchísimo dinero en esto y ahora parece
que hay otra cosa que podría explicarlo muchísimo mejor que esto.
Porque hay veces que esa validez al sostenerse sobre teorías,
esas teorías tienen que estar muy bien avaladas.
Y el sesgo de publicación
y el guardar las cosas en el cajón no ayuda.
Entonces, la validez de constructo es muy fácil de entender.
Sí, mido lo que digo que estoy midiendo
porque correlaciona con lo que la teoría me dice,
pero.
Es muy complicada de medir, muy, muy complicada,
porque tengo que tener teorías muy sólidas.
Y desgraciadamente, en ciencias sociales en general,
las teorías no son muy sólidas.
Nos movemos siempre,
por eso muchas veces, yo creo que de aquí viene también este tema
de si es ciencia o no es ciencia, la economía,
si es ciencia o no es ciencia, la psicología,
porque nos movemos con teorías que no están muy sustentadas,
que pasa en física, en química,
que tienen teorías que tienen más apoyo empírico.
En medicina estamos igual que en psicología,
no nos engañemos.
Hay teorías que son muy buenas,
pero esto de, yo recuerdo cuando me dieron mis migrañas
hace ya muchos años, que me dijo el médico,
esto funciona en el 80% de los casos.
El 20%,
si tienen la mala suerte, no sabemos por qué,
pero no funciona.
Las propias terapias en psicología nos pasa constantemente.
Esta terapia, en función de determinados parámetros,
hay personas a las que le funciona muy bien.
Pero hay otras a las que no les funciona nada.
La misma quimioterapia en un cáncer, hay veces que funciona
y otras veces que no, porque están sustentadas
en teorías que no tenemos la información global, total.
Tenemos una información parcial, tenemos información incluso a veces
sesgada.
Entonces, lo de la validez de constructo
es complicado.
Pero bueno, seguimos trabajando en ello.
Discriminantes también de constructo pero con lo que la teoría dice
que no tiene que correlacionar esto
de lo que no es pues ya parece que nos vamos dando cuenta
de que también nos da mucha información entonces
si hay veces que no sabemoslo que es pero sí lo que no es
y que no tiene que sabemos si pensáis en la correlación
en el concepto de correlación tenemos el más menos uno ahí tenemos
la máxima correlación o bien en sentido positivo
o bien en sentido negativo a más esto menos esto o a más más
y menos menos.
Y luego tenemos el cero.
Ahí estaríamos en la validez discriminante.
Fluctúa de forma completamente al azar.
Entonces, no hay relación.
No existe una relación.
Por lo tanto, también puedo yo trabajar con esto.
Si esto no tiene relación, vamos a ver
si realmente encuentro que esto, por lo menos,
es ir poniendo un granito de arena detrás de otro en la validez.
Y luego la orientada a un criterio.
Yo creo que esto se trabaja bastante en el contexto de la economía,
que es lo que nos permite hacer predicciones.
Si sabemos.
Que hay una variable, una, varias, normalmente no suele ser una,
suelen ser varias variables que me permiten hacer predicciones.
Todas estas variables me permiten hacer una predicción
sobre cómo esta empresa puede evolucionar,
si puede haber una quiebra, la predicción
de la quiebra empresarial.
Esas variables que sabemos de antemano
que pueden generar una puntuación predictiva
en un criterio determinado, pues eso nos da una alta validez,
veamos la validez de criterio, esas regresiones
con las que trabajamos para hacer esas estimaciones.
También volvemos a lo mismo están sustentadas en la teoría
si las teorías hacen aguas entonces podemos
no obtener variedad de criterio,
pensar que estamos equivocados y en realidad
lo que tenemos es una teoría que no se sustenta
porque si tenemos estos problemas con los sesgos de publicación
estoy poniendo todo muy negro, ¿verdad?
tengo la sensación de que lo estoy poniendo muy negro
pero yo creo que.
Que hay que saber lo que hay para ir avanzando.
Hay que saber cuál es el problema.
Yo creo que tenemos mucho problema en ciencia
y más cuando sabemos de antemano que hay un negocio
detrás de todo esto.
Entonces, a partir de ahí empezar a poner soluciones.
Por eso lo del preregistro,
las iniciativas de Open Science, de ciencia abierta,
en Europa están tan, tan, tan de moda y por eso es parte del futuro,
porque nos van a permitir controlar un montón de cosas
y de malas prácticas que hemos venido haciendo durante todos estos años.
Y por lo menos ir avanzando.
Bueno, la validez interna, fundamental.
Es que esto también es absolutamente fundamental.
Tiene que ver con que mido lo que digo, que estoy midiendo,
pero en la medida en la que cualquier cambio
que se produzca, o sea, aquí se mete todo realmente.
Mi variable independiente es la que realmente explica los cambios
de mi variable dependiente.
Es decir, por ejemplo, aquí podemos ver que yo no tengo validez interna,
no puedo tenerla si no tengo fiabilidad de antemano.
Porque cualquier cambio lo tengo que poder atribuir
a mi variable independiente.
Tengo que tener fiabilidad y además saber que eso se debe
a mi variable independiente y no a otras posibles causas,
a otras variables que yo tengo alrededor.
La validez interna, luego lo veremos.
Vamos a jugar con esa validez de es la causa de mi efecto
y no otras cosas
y en qué medida eso lo puedo generalizar en otros contextos,
en otras situaciones.
Sería la validez externa.
Y cuando trabajamos con los distintos tipos de diseño,
vamos a meterla en una balanza
y vamos a jugar con esa validez interna
y esa externa.
Cuando estoy en experimentación,
gano mucho en la interna, controlo mucho,
pero luego en qué medida todo eso que yo tengo tanto control
lo voy a poder generalizar y voy a poder estar seguro de que va
a ocurrir en otro contexto.
Entonces voy a incrementar, me voy a los cuasi,
incrementa la externa, disminuye la interna,
pero voy a tener formas de intentar equilibrar un poquito
y subir la interna.
Y en los ex post facto, voy a ganar muchísimo en externa
porque son contextos súper naturales,
pero voy a perder mucho en interna.
No voy a tener tanto control, voy a controlar menos.
Entonces, en esa balanza, ese juego entre la interna y la externa,
es donde yo me voy a mover.
Y donde voy a intentar que a unas sabiendas, por ejemplo,
en la experimental,
lo que os decía antes del radiólogo buscando este profesor,
hizo un estudio con radiólogos, le costó un montón
porque, claro.
Participad de radiólogos que están dispuestos a perder su tiempo
para hacer un estudio experimental donde te pongan a ver
una tareita venga dime que ves aquí
y manipularon por ejemplo hay un estudio han hecho
varios pero hay un estudio muy bonito muy bonito que los radiólogos
se cabrearon de hecho tuvieron que poner un mensaje
diciendo no pretendemos menospreciar a los radiólogos pusieron
¿sabéislo que es el efecto de inattentional blindness?
¿Os han pasado alguna vez esta tarea en la que, en las redes sociales,
por ejemplo, se trabaja mucho,
que hay unos chicos pasándose un balón?
Tú lo has hecho, ¿no?
Esto es un clásico, ¿no?
Se están pasando balones
y tienes que contar el número de veces que se pasan el balón,
¿vale?
Te pones a contar el balón y te preguntan al final,
¿has visto algo?
Pues no, no sé si lo veríais o no lo viste.
Tú lo viste.
Pero.
Bueno, pues, ¿qué pasó?
Que durante ese episodio en el que se estaba pasando el balón
pasó un tío, cuando tú lo sabes,
cuando ya lo sabes, dices, ¿cómo he podido no ver esto?
Pero pasó un tío disfrazado de gorila,
se pegó unos puñetazos en el pecho y salió del alma.
Esto es un efecto atencional clásico.
Yo lo trabajo mucho de esto.
He trabajado mucho en Inattentional Liners.
¿En qué medida algo que es súper llamativo,
que te llamaría la atención en un contexto normal,
tu atención está focalizada en otra cosa?
No le prestas atención a ese efecto
de inattentional blindness.
Y ahora que me he puesto con el inattentional blindness,
se me ha ido el hilo.
Pero tenía mucho que ver.
Con el inattentional blindness yo me emociono.
Ah, perfecto.
Entonces, ¿qué hicieron?
Gracias.
¿Ves?
Sabía yo que llegaríamos.
¿Qué hicieron?
Les pusieron lo que pretendían.
Era el problema que habían tenido en este estudio.
Era que muchas veces,
cuando tú estás focalizado en una tarea
de buscar múmulos de cáncer en una radiografía
o en una resonancia, pasan desapercibidos
otras posibles enfermedades, una neumonía o lo que sea.
Entonces, esto, por ejemplo, en Estados Unidos
es un problema enorme.
Porque si ellos dejan de detectar algo después de haberlo visto,
lo que es a nivel de demandas es tremendo.
Que a lo mejor pasamos por allí era como muy importante.
Entonces, ¿qué hicieron?
Pusieron en distintas condiciones,
con más nódulos, con menos nódulos, con nódulos, sin nódulos,
y colocaron un gorila.
Por eso he contadolo del gorila.
Obviamente no tan llamativo que te genera, ala, en rojo, ¿no?
Pero era un gorila chiquitito que si tú sabes
que está ahí, lo ves perfectamente.
Bueno, pues un 80% de los radiólogos no vieron el gorila,
porque estaban focalizados en su tarea de detectar los tumores.
Y eso en parte es positivo,
porque van a detectar mejor esa tarea, ¿no?
Pero no van a ver nada más.
Esta era un poco la idea de lo que os decía antes de pasar
del laboratorio a la realidad, de la realidad al laboratorio,
pero puedo tener contextos más naturales,
por eso os digo este equilibrio entre validez externa e interna,
en el que yo pueda generar situaciones más naturales
con un control muy alto en un contexto experimental,
donde signo al azar, donde tengo.
Una serie de controles de variables, etcétera, etcétera.
Y puedo estudiarlo, puedo hacerlo también.
Y cada vez, eso también la creatividad
forma parte de todo esto.
Y por supuesto, que ya mis alumnos,
ya os he dicho que voy a ser muy pesada con esto,
el documentarte, leer, leer, leer.
Y muchas veces.
Yo he aprendido muchísimo en contextos distintos al mío.
O sea, el haber colaborado.
La parte buena que tiene la metodología es esa.
Yo hago muchas cosas de atención y memoria,
que es mi área de investigación,
pero he colaborado en economía conductual,
he colaborado con temas de test,
he colaborado con modelos psicosociales,
en teorías comunitarias, he colaborado en muchos contextos.
Entonces, eso te da una perspectiva mucho más amplia,
con lo cual te permite hacer estas extrapolaciones.
Y jugar con esa dinámica validez interna,
validez externa, mucho mejor,
porque te permite por lo menos tener ideas.
Bueno, tenía aquí un ejemplo, yo no sé si quizá.
¿Cuánto tiempo llevamos?
Llevamos muchísimo tiempo.
Bueno, si queréis dejamos el ejemplo para el próximo día
y nos metemos ya en los diseños y el ejemplo,
que yo creo que va a ser Y los diseños
además no me quedan mucho,
porque vamos a ver las características principales
y así ya nos metemos en la parte más práctica.
¿Vale?
Pues.
Ahí estamos.
¿Dudas?
Sí, dudas.
¿Sigo?
Yo creo que sí porque llevamos mucho rato.
A vosotros.
Es que son las doce y media.
Muchas gracias.
A mí es que se me ha pasado volando.
Yo también me sumo a la alabanza.
De hecho, yo soy súper reticente a todo esto de la investigación
y se lo decía a María, que es mi compañera de investigación,
me da ganas de intentarlo más,
porque veo que hay otras posibilidades,
pero eso es hoy.
Bastante pesimista con todo esto, pero bueno.
Yo creo que cada vez, o sea, sí que es verdad,
o sea, yo estoy de acuerdo completamente en que el sistema
en el que estamos ahora es muy perverso.
Y además es que hay veces, por ejemplo,
cuando salieron las revistas en abierto,
que pensamos, ay, qué bien, revistas en abierto, ¿no?
Ya no tenemos que pagar para que, porque al final.
O pagas por el artículo directamente,
que un artículo,
dependiendo de la revista, te cuesta entre 30 y 100 euros incluso, ¿no?
Tenemos, obviamente, en las universidades tenemos bases
de datos que nos permiten con todas las revistas,
no con todas, con muchas revistas,
pero no con todas, ¿no?
Y dices, bueno, qué bien, ¿no?
El abierto.
Y el abierto se convirtió,
o sea, para mí ha sido lo más perverso que ha generado,
además de una manera muy rápida, cobrando un dinero, o sea,
es que yo no lo entiendo que publicar un artículo te cueste mínimo,
Me voy a ir al más bajo de todos, 1.500 euros.
Es que me parece una barbaridad.
Entre 1.500 y 3.000 euros.
3.000 y pico.
O sea, me parece.
Es más, en economía me consta,
porque como mi marido trabaja en economía,
sé que hay revistas en economía en las que tienes que pagar
para poder acceder a la revisión.
Ni siquiera te garantizan que vayas a.
Publicar y estamos hablando de un dinero
de no sé 300 400 500 euros que no todo el mundo dispone
de y además en España la financiación que tenemos en proyectos
de social de ciencias sociales suele ser bastante baja
o sea no estamos hablando de que por lo menos en psicología
dependiendo de lo que hagas pero un proyecto de 30.000 euros
para del ministerio tres años 30.000 euros está fenomenal y.
Ciencias sociales, más o menos, pues eso,
depende también un poco, ¿no?
Nosotros cuando metemos neurociencia,
pues ya nos vamos a más dinero, porque trabajas con otra serie
de instrumentos que te requieren más dinero.
Y dices, ¿cómo es posible, no?
Pero luego yo veo luz.
Yo veo luz y creo que todas estas iniciativas
del Open Science en el OSF, por ejemplo,
pues el OSF para mí ha sido.
Maravilloso, o sea, el que esto empezara y no lleva muchos años,
debe llevar 8 años o sea, es que eso es nada eso es nada
y el ver que podemos controlar y todo,
yo creo que también el inicio del metanálisis
no me sé exactamente históricamente
cuando fue el inicio del metanálisis,
pero creo que eso también ha generado un antes y un después
en este contexto
¿Pero el prejuicio implicará más problemas a la hora
de publicar en una revista?
No, al revés.
Al revés, por lo menos en las que yo conozco
y vamos, de economía conductual ya te digo yo que sí.
Claro.
A ver.
Claro, eso era lo que decía cuando decía
que también depende del tipo de estudio.
Si estoy en un estudio más descriptivo,
o sea, si yo tengo muy claro cuáles son mis variables,
qué es lo que quiero estudiar,
el preregistro es maravilloso porque tú tienes tus hipótesis
y entonces lo tienes, es todo transparente.
Y si te lo van a publicar, o sea, no te pueden decir,
no te publico porque esto, no, tú ya lo tienes preregistrado.
Entonces, a mí me parece una iniciativa buenísima.
Ahora, cuando tú no tienes tan claro esto,
cuando te mueves en un terreno más descriptivo,
o cuando te mueves, por ejemplo, mira, ayer,
hablando con una de doctorado,
esta chica que os digo del MITI, que detectó esto, una tía muy lista,
tenía pre-registrado el TFM que había hecho.
Entonces, queríamos rellenar,
o sea, cambiar una de las condiciones porque habíamos visto
en los resultados que la manipulación que habíamos hecho
no daba el efecto que considerábamos y probablemente era
por la manipulación que no la habíamos hecho del todo correcta.
Había una serie de parámetros a nivel perceptivo
que podían cambiarlo.
Entonces me dice, tenemos que cambiar esta condición
y tal.
¿Y qué hacemos con el preregistro?
Yo creo que eso es un poco el, si ya he dicho que voy a hacer esto,
no, tú esto ya lo has hecho, no pasa absolutamente nada.
Tú metes otro preregistro, tú puedes meter en el OSF,
te permiten meter varios dentro del mismo estudio.
En el que tú esto ya lo has hecho.
De hecho, es como nos movemos.
Yo me muevo mucho en contextos experimentales,
pero yo en contextos experimentales no es lineal.
Yo no cojo, hago esto, obtengo esto y tirando en millas.
No, es que puedo obtener un resultado que incluso
aunque yo haya pensado mucho el diseño.
Hay alguna variable, por ejemplo esta chica el problema que tenía
es que había comparado imágenes con caras humanas y las caras humanas
tienen una forma que siempre es la misma y las imágenes cambiaban
de forma entonces necesitaba imágenes de objetos
que no cambiaran tanto de forma que fueran variados, diferentes,
que no fueran caras y pensó ponemos unos relojes que son redondos,
que se parecen a las caras
pero que son objetos.
Entonces, eso lo metes en el pararegistro después.
Un segundo experimento donde yo ya he hecho esto,
ya he encontrado esto, pero luego yo meto esto y voy.
Y tu artículo no va a ser esto, sino experimento 1, experimento 2,
experimento 3.
Porque al final, el artículo para mí.
Y después de bastante experiencia publicando, creo que es como tiene
que ser, lo que tiene que contar es una historia.
Una historia que tenga sentido.
Hay veces que con un solo experimento tiene sentido.
Y lo puedo publicar y tiene sentido contar esa historia.
Esa historia del fenómeno que tú estás estudiando,
que aportas tu granito de arena, por pequeñito que sea.
Unas veces es más grande, otras veces es más pequeño.
Pero hay veces que con un experimento no lo cuentas, ni con dos,
ni con tres.
Yo he leído artículos de ocho experimentos,
porque van metiendo cambios
hasta que ya todo tiene una coherencia,
tiene un sentido,
entonces puedes explicar esa parte del fenómeno que tú querías explicar
y ves efectivamente que incluso hay veces, yo recuerdo un artículo
que además se lo publiqué en una revista muy buena,
ni me lo creía cuando me dijeron que si no me lo creía, en el que.
Hice cinco experimentos,
de los cuales tres eran réplicas prácticamente.
Y replica y replica,
porque era un efecto tan llamativo en ese momento que necesitaba
estar segura de que ese efecto realmente se estaba produciendo
y no había cualquier variable que se me hubiera muestra sesgada,
alguna variable que se me hubiera metido
que no la hubiera controlado.
Y hice tres experimentos en los que básicamente replicaba,
cambiaba el color, cambiaba no sé qué, cambiaba no sé cuántas,
pero era básicamente lo mismo y replicaba una y otra vez lo mismo.
Y luego ya metíamos la última parte
en la que ya se veía un poquito el efecto,
cómo iba.
Y eso es que a veces pasa.
Entonces, en el preregistro no es las cadenas de tengo que hacer.
Sí que es verdad que te da esa situación
de tengo todo más controlado,
pero también te da cierta flexibilidad.
Entonces, tú puedes colgar
lo que se llaman adendas al preregistro,
como cuando haces una adenda en el comité de ética.
Que vas a hacer esto, pero luego quieres meter.
Yo eso, por ejemplo, lo he hecho muchas veces.
Quiero trabajar.
Por ejemplo, ahora lo vamos a hacer.
Queremos meter una adenda
en la que trabajamos con el consentimiento informado,
pero vamos a empezar a hacerlo electrónico,
en el que no tenga que haber firma a mano.
Pues eso yo lo voy a meter como adenda.
Es una pequeña tontería,
pero O alguna otra vez que hemos hecho adenda,
hemos visto el efecto de inattentional lines
que os he contado con el gorila, nosotros lo hemos hecho con niños,
no es lo mismo.
Los niños no.
De hecho, en este contexto lo veían más los niños.
Y lo hicimos con personas mayores, no ven nada.
Entonces, era un estudio muy bonito.
Entonces, hicimos un piloto con personas mayores
y dijimos, pues ya lo metemos al comité de ética,
vamos a trabajar también con personas mayores.
Ya está, es lo mismo, es el mismo concepto,
es la misma idea.
Vamos a avanzar.
Lo importante es que tenga lógica.
Lo importante es que no sea, no, es que cambia mi hipótesis.
Cambiar una hipótesis, ya no.
Cambiar todo eso, ya no.
Cambiar las variables, no.
Estás haciendo otro estudio.
Pero sí, manipulaciones que tú puedas ver que tienen sentido en función
de los resultados que vas encontrando para darle una coherencia
a tu historia.
Y que luego puedas publicar eso de una manera más.
En todos los aspectos.
Que lo vas a publicar mejor y que encima va a tener más impacto
y más sentido.
Así que yo creo que hay luz.
Al fondo del túnel hay luz y creo que hay muchas cosas
que se pueden hacer.