Queremos dar los buenos días y la bienvenida a la segunda sesión
del seminario que en estos momentos va a impartir la profesora
Beatriz Gil.
Para los que no la conozcáis, no pudisteis estar el primer día,
es profesora de Psicología en la Universidad Autónoma de Madrid.
Queremos agradecerle su presencia
y todo lo que nos está impartiendo hoy aquí.
Muchísimas gracias, Beatriz.
La presencia de todos vosotros, tanto presencial como online.
Muchas gracias por la acogida que está teniendo este seminario.
Y nada, le doy la palabra a Beatriz.
Ha sido muy interesante
después de la primera sesión que tuvimos la semana pasada,
donde vamos a ver la aplicación práctica
y la comunicación de la investigación en esta sesión.
Muchísimas gracias.
Bueno, pues gracias a ti, Laura.
Voy a compartir pantalla.
Para empezar y porque quiero contaros muchas cosas
y para que me lleven a contarlas, pues empezamos ya,
si queréis, cuanto antes.
Vamos a ver.
¿Se ve, verdad?
Sí.
Vale.
Bueno, pues empezamos entonces donde lo dejamos el otro día.
El otro día, yo no sé si eso,
porque no lo tengo yo, se me va a quitar para verlo.
Sí, ahí lo tenemos.
Bueno, qué bien.
Pues, voy a empezar donde lo dejé, básicamente.
Entonces, el otro día en realidad lo único que me quedó por contaros
fue el tema de los instrumentos,
después de haber visto toda la validez,
los diseños, perdón, las variables, la operativización,
la viabilidad y la validez,
registros cuantitativos y cualitativos,
nos quedaba de los instrumentos,
porque hoy fundamentalmente me voy a dedicar a hablar
de los tipos de diseño.
Vamos a hablar de tres tipos, hay más.
Tampoco mucho, mucho más,
pero estos tres yo creo que son los más importantes.
Pero ahora vamos a ver que en algún cuadro
existen otros tipos de diseños,
como por ejemplo los observacionales,
que tenemos libros enteros también sobre eso.
Pero me voy a centrar en estos tres porque yo creo
que son los que más habitualmente se utilizan en ciencias sociales
en general y en el ámbito de la economía en particular.
De los instrumentos, poco tengo que deciros.
Pongo ahí una lista.
En realidad es la forma,
es lo que utilizamos para recoger los datos.
Entonces sí que es importante señalar.
Y muchas veces también incluso las conclusiones.
Incluso hay instrumentos que me permiten tener
más o menos seguridad en términos de validez y fiabilidad,
por ejemplo, los aparatos, dispositivos digitales, ordenadores.
Suelen darnos unos niveles de fiabilidad enormes
porque trabajamos con un porcentaje de error muy pequeño.
Pero luego también depende del uso que hagamos.
La validez va a depender muchas veces del propio investigador,
del uso que haga.
Yo he visto estudios, por ejemplo,
donde se trabaja, tengo el recuerdo de los de resonancia magnética
funcionada en psicología, fue como el boom aquello, ¿no?
Podemos medir la conducta mientras se está produciendo
y había estudios que por mucho que podamos medir eso no tenían sentido
porque no le daban validez, no tenía sentido medir eso
en este tipo de estudios, ¿no?
Con lo cual depende muchas veces del uso que hagamos.
Por supuesto, las entrevistas yo creo que es que son una herramienta
y un instrumento que utilizamos todos,
en todos los ámbitos.
En ciencias sociales son absolutamente fundamentales.
El ámbito en el que se habla da un poco igual.
Ahí nos vamos entre la no estructurada
y la estructurada.
Ahí es donde, si recordáis,
cuando abrí la conferencia del otro día decía esto es ciencia,
no es ciencia, pues no, a lugar a confusión,
porque si aplicamos el método científico
estamos haciendo ciencias.
¿Qué pasa en las entrevistas más estructuradas?
Que ahí no garantizamos
esa replicabilidad que nos permite garantizar el método científico
y entonces es donde podemos tener las dudas.
Ahora sí, ahí sí que podemos tener esas dudas.
En ese sentido, si trabajamos con entrevistas
más estructuradas, donde haya habido una fiabilidad
interpuesta a la hora de elaborar esa entrevista,
pues vamos a ganar en tan preciabilidad
como en validez.
Cuestionarios, datos administrativos,
bases de datos,
en economía se trabaja muchísimo con bases de datos,
registros de hacienda, datos financieros,
sanitarios, empresariales, eso también son datos y vamos a ver
que eso va a responder muchas veces también al tipo de diseño.
De hecho, cuando trabajamos con estos datos,
nos movemos con variables que luego vamos a denominar esposfatos.
Suena un poco raro, pero es relativamente sencillo,
luego lo vamos a ver.
Técnicas de observación, lo que decía,
ya están metodologías basadas en las técnicas de observación,
comportamiento de mercados, marketing,
se trabaja también mucho con esto.
Autoinformes de observación, deja de ser lo mismo que la observación,
pero en un ámbito en el que cada vez
muchas veces no podemos estar 100% en el tiempo las 24 horas,
entonces trabajamos con este tipo de instrumentos.
Redes sociales, a día de hoy,
cada vez se utilizan más.
De hecho, hay una cierta controversia en muchos casos,
yo creo que.
En cuestiones éticas en que me ayuda yo puedo utilizar las redes sociales
de una persona para hacer un proceso de selección.
Y es una cosa que se está empezando a hacer
y que se hace en algunos contextos.
Y luego lo que llamamos los registros ad hoc,
que en realidad es todo lo que no tenemos aquí.
Cosas, por ejemplo, nosotros en psicología
o que digamos pruebas de memoria, recuerdo de palabras,
muchas veces no están estandarizados,
nos dan menos viabilidad.
Pero muchas veces es lo que tenemos, no tenemos otra cosa.
Suelen responder más a estudios piloto,
a instrumentos que todavía no se han elaborado,
como por ejemplo en toda la línea nuestra
de psicometría y TED tenemos un montón de registros,
algo que luego con el tiempo terminan convirtiéndose en un TED
o en una entrevista estructurada o en un cuestionario.
No me paro mucho más aquí, es un poquito daros esa visión
de que tenemos muchos instrumentos
y que nos van a permitir trabajar y estar más o menos seguros
de esa fiabilidad y validez.
En función del propio instrumento muchas veces,
pero también en función del uso que nosotros hagamos
en ese instrumento.
Yo creo que esta es una idea que es importante tener en cuenta,
porque sí tengo fiabilidad, pero si no lo uso bien,
pues no me sirve para nada.
Bueno, nos metemos en los diseños, ¿vale?
Yo creo que es, aparte me parece, lo otro
es como más básico, todo lo que vimos el otro día es muy básico
y nos permite llegar aquí y entenderlo mejor,
pero realmente aquí es donde ya va a estar la chicha, ¿no?
Lo he planificado de manera.
Tenía pensado trabajar con algunos trabajos
que me había pasado, la obra de publicaciones reales,
pero luego, primero, eso nos llevaría mucho más tiempo,
seguramente.
Entonces, lo que he pensado que podría ser mucho más pedagógico
para entender los distintos diseños,
es coger un ejemplo y a partir de ese ejemplo
ir viendo los distintos tipos de diseño,
cómo variarían en función de ese mismo ejemplo.
Va a haber cambios, porque hay algunos que es inevitable,
pero voy a tratar de trabajar con un ejemplo.
Cuya variable independiente va a ser siempre la misma.
Y luego vamos a ir cambiando las variables independientes
para ver la diferencia entre los distintos tipos de diseño.
Básicamente los podemos dividir en dos grandes núcleos
que veis ahí, experimentales y no experimentales.
Ahora vamos a ver qué define cada uno.
Y lo que os he dicho antes, vamos a ver los tres diseños
más importantes, que es un poquito el grueso,
de lo que hacemos en ciencias sociales,
que son los diseños experimentales,
los ex post facto y los quasi-experimentales,
esos tres.
Como vemos en esa gráfica, ya tenemos una idea
de que los experimentales van a seguir un camino distinto
a los que no lo son.
Los post facto y los quasi-experimentales
no se consideran experimentales.
Insisto que ahora voy a hacer hincapié
en cuál es la diferencia fundamental.
De hecho, el siguiente cuadro nos va a dar un poquito esta idea.
Este cuadro está sacado, de hecho, de un libro de texto.
Como veis, Incluso la forma,
la etiqueta que les damos a los diseños puede ser distinta.
Cuando hablamos de método correlacional
estamos hablando de metodologías ex post facto,
es lo mismo.
¿Por qué las llamamos ex post facto hoy en día?
Yo creo que cada vez hay más, la gente está más convencida
de esto, porque al final las etiquetas son importantes.
Porque se ha llamado hasta ahora método correlacional
porque habitualmente, y remarco bien esto de habitualmente,
El análisis que se suele utilizar suelen ser correlaciones,
regresiones que están basadas en correlaciones,
pero vemos que hay veces que no necesariamente utilizamos
metodologías correlacionales para analizar datos de estudios
es posfacto.
De modo que la terminología es posfacto,
algo que ya ha ocurrido, responde mucho mejor
a la naturaleza de lo que subyace a este tipo de diseños,
más que el análisis en sí, porque sí,
la mayor parte de las veces es correlacional,
pero no necesariamente siempre.
Entonces eso puede dar lugar a confusión muchas veces.
En qué tipo de variables estamos estudiando
con estos estudios.
Si veis ahí hay dos grandes, en las columnas,
dos grandes ideas que son lo que nos va, en el fondo es sencillo,
porque son estas dos ideas, que son la manipulación de variables,
en qué medida manipulamos o no manipulamos variables,
y cuando hablo de manipular hablo de ejercer algún tipo de control,
de.
Un ejercicio de algo en lo que estamos manipulando, de manipular,
o sea, en lo que estamos estudiando de manipular.
Hablamos de variable independiente, ¿vale?
Lo que manipulamos es la variable independiente.
La variable dependiente es lo que medimos,
eso no lo manipulamos.
A veces se manipula, pero eso es trabajo de científico,
básicamente.
Lo que manipulamos es la variable independiente.
¿Y por qué la manipulamos?
Porque nos interesa estudiar determinadas situaciones
que si se produjeran de forma natural sería estupendo,
pero no siempre se producen de forma natural.
Entonces tenemos de alguna manera que forzar esas situaciones
para poder estudiarlas y ver qué es lo que ocurre en esas situaciones.
Vemos en el método experimental y en el método cuasi-experimental
si hay manipulación.
Ahora lo vamos a ver en ejemplos.
Si hay manipulación, manipulamos la variable independiente,
ejercemos algún tipo de control.
Mientras que en el resto no hay manipulación.
La metodología correlacional post-facto
no genera, no podemos,
de hecho ahora vamos a ver por qué, es que no podemos,
es imposible manipular en una metodología post-facto.
Y en la metodología natural,
el método natural de observación tampoco manipulan.
Ojo, por eso no lo he querido meter.
En realidad la observación se considera una metodología,
y tenemos libros, ya lo he dicho antes,
sobre metodología observacional, pero responde más al instrumento.
Porque tenemos metodologías observacionales,
lo que llamamos un experimento de campo,
puede ser una metodología observacional,
donde registramos a través de observación,
pero sí estamos en un experimento.
Manipulamos, asignamos aleatoriamente,
es decir, eso está un poquito confuso,
por eso tampoco me quería hacer mucho en esto.
Pero en estas dos no manipulamos.
Y luego, lo que va a definir, si os dais cuenta,
el único sí que hay en la columna de aleatoriamente,
el trabajar con el AFAR,
el concepto del AFAR, va a estar solamente en los diseños
experimentales.
Es lo que los va a distinguir del resto de diseños.
Es decir, en una metodología cuasi-experimental
yo no voy a hacer ningún tipo de afirmación aleatoria,
no voy a trabajar con el azar.
Y ahora vamos a ver los porqués.
Esto hay veces que yo veo estudiantes
y en los cursos a veces cuesta un poco verlo,
sobre todo la diferencia entre el cuasi-experimental
y el correlacional y el post-facto.
Avanzar en un cuasi-experimental, no porque materialmente no se pueda,
sino porque hay otras motivaciones detrás por las cuales no podemos.
Y yo creo, por ejemplo, que en el ámbito clínico
se ve muy claro.
Si tú tienes mucha evidencia empírica, mucha, mucha,
mucha, insisto en esta idea porque es fundamental,
de que hay un tratamiento que puede curar un determinado cáncer,
vas a asignar al azar a pacientes que vayan a pasar por el tratamiento
y otros que no,
cuando sabes que puedes curar la vida de esta gente.
Entonces, Entramos ya en aspectos más éticos,
aspectos más prácticos.
Muchas veces responden a aspectos más pragmáticos.
No podemos, no tenemos la posibilidad de hacerlo.
Esas son las metodologías cuasi-experimentales.
Por eso sí podemos manipular.
Podríamos hacerlo, podemos generar manipulaciones.
Fijaros, cuasi, es casi-experimental,
porque lo único que no podemos hacer es esa dimensión aleatoria.
¿Vale?
Es trabajar con el azar.
Ahora vamos a ver el por qué el azar,
que esta vez también cuesta verlo,
nos va a dar esta diferencia importante.
En los diseños experimentales y los no experimentales.
Bueno, pues con esto yo pasaría, que es precisamente.
Bueno, antes, los tipos de diseños,
esto sí que he querido ponerlo porque me parece importante,
sobre todo, enfocar en ciencias sociales
y en la economía en general.
Lo que os he dicho antes, son los tres tipos de diseños
con los que se trabaja habitualmente.
Economía experimental yo creo que ya a día
de hoy, afortunadamente, tiene una trascendencia,
ya todos más o menos conocemos esto de Behavioral Finance,
Behavioral Economics.
Lo que es la economía conductual, tiene distintas etiquetas,
pero estamos hablando de lo mismo, es el estudio de distintos aspectos,
muchos, muy variados,
que podemos estudiar en un contexto económico
o que está relacionado con variables relacionadas con la economía,
en los que podemos aplicar esta metodología experimental.
Lo que pone ahí
es que busca reproducir en laboratorio decisiones económicas
con incentivos reales, un alto control,
una baja generalización.
Ahí yo tengo mis dudas.
Yo aquí siempre me gusta trabajar con continuos,
o sea, me gusta explicarlo con continuos,
porque un metodólogo estrictamente te diría alto control,
baja generalización,
pero luego depende de cómo operativicemos esas variables,
sobre todo la independiente, nos va a dar más generalización.
Y os pongo un ejemplo de la clínica que a mí siempre me viene
y me parece un ejemplo súper importante.
Yo tuve la oportunidad de trabajar con un profesor
en la Universidad de Harvard durante varios años,
tenemos una colaboración de hace más de 10 años,
Y yo para mí fue una inspiración.
¿Por qué?
Porque él es un profesor de la escuela de medicina,
de hecho es formado en psicología, en psicología cognitiva,
y él ha sido, yo creo que a día de hoy vivo,
porque ya murieron los que, por edad afortunadamente,
los que venían detrás y que estaban un poco por delante,
pero yo creo que a día de hoy se llama el doctor Jeremy Woolf,
experto, el mayor experto que hay en atención selectiva en psicología
y él ha trabajado siempre en contextos experimentales.
Yo recuerdo los estudios iniciales
donde controlas mucho, tienes estímulos,
pues vamos a buscar una T entre varias seres.
¿Por qué una T entre varias seres?
Porque lo que las define perceptivamente
y las distingue son cosas como muy mínimas,
un control enorme, ¿no?
Hay unos de ese control.
¿Qué fue lo que a mí me inspiró de Jeremy en su día
y por lo que creo que viene a relación esto?
Pues porque él cogió
y todo eso que estaba en una psicología más básica,
en una ciencia más básica,
todo eso que tenemos en la ciencia básica,
lo trasladó para estudiarlo en un contexto
completamente aplicado, de una forma experimental,
con control, con la selección aleatoria,
etcétera, etcétera.
Le costó un montón, obviamente.
Pero ¿qué es lo que hizo?
Cogió y dijo, esto lo podemos aplicar para ver
cómo los radiólogos son capaces de determinar si hay.
Un nódulo de cáncer en una ecografía,
en una mamografía, en una resonancia
o en la prueba que sea, prueba de imagen habitualmente,
pero lo podemos trasladar a cualquier lado,
porque luego lo hemos trasladado incluso a imágenes de análisis
de sangre, por ejemplo, como buscar si hay malaria en una,
esto hay un juego por ahí que ha trabajado
en la Politécnica, fijaros esto de la.
De la Politécnica e Ingenieros,
como al final todas las ciencias confluyen en lo mismo.
¿Y qué fue lo que hizo?
Operativizar las variables independientes utilizando
imágenes reales de escáneres donde había cáncer, cáncer incipiente,
donde se veía claro, donde no se veía claro,
las categorizó, dignas al azar, se las presentas a los radiólogos
y tienes esta manipulación de la variable independiente
y operativización mucho más generalizable,
con una mayor validez externa, Por lo tanto,
en un contexto experimental en el que sí puedo tener más alta
generalización de los resultados.
No sé si consigo transmitir esta idea.
Un metodólogo estricto
diría alto control, que es, ahora vuelvo un momento sobre esto,
que es todo esto que os pongo aquí.
Control, manipulación, covariación, el concepto de causalidad.
Yo en una metodología experimental,
estrictamente en términos metodológicos, hablo de causalidad.
De relación causa-efecto entre mi variable dependiente
y mi variable independiente.
¿Vale?
Sí, estrictamente es así.
¿Por qué?
Porque como tiro otra moneda al aire
y asigno al azar, como trabajo con el azar como concepto,
de alguna manera garantizo que cualquier diferencia
que se pueda producir de forma aleatoria
la controlo con ese azar.
Sí, pero voy a darle la vuelta también.
Cuando trabajo con muestras pequeñas,
el azar me puede jugar una mala pasada.
Yo creo que es fácil ver que si una moneda
la tiro cinco veces al aire.
La probabilidad de que las cinco me salga cara
es mucho más alta de que si la tiro cien veces,
las cien me salga cara.
Y este concepto yo creo que a veces,
cuando estamos muy metidos en la metodología
y somos muy metodólogos, lo perdemos de vista.
Entonces, esta idea de que hay un mayor control
y una baja generalización depende mucho también
de cómo defina yo mis variables,
de cómo manipule mi estudio, y de todo,
de cómo yo defina el estudio en su totalidad.
Y eso lo podemos aplicar también a los cuasi-experimentos
y en los estrosfactos.
En los estrosfactos pierdo un poco más,
ahora vamos a ver por qué.
Pero en los cuasi-experimentos, por ejemplo,
en realidad lo que trato de hacer es básicamente lo mismo,
pero no tengo esa posibilidad de asignar al azar.
¿Qué es lo que ocurre con eso?
Que entonces ya no tengo garantizado que no haya variable
que estén asociadas al hecho de tener una enfermedad,
al hecho de estar recogiendo datos, en un contexto determinado,
en un momento determinado de la historia,
que se producen una serie de variables que yo no controlo.
¿Vale?
Pero ¿qué es lo que hago en los cuasi-experimentos?
Que hay libros enormes.
Ahí tenemos un montón de diseños,
y os voy a poner un poquito pincelada de los conceptos más básicos,
pero tenemos muchísimos diseños, tipos de diseños,
con los que lo que tratamos de hacer es precisamente controlar
este tipo de cosas.
El objetivo sigue siendo explicar.
Y yo he visto estudios experimentales que tienen muy poquito control.
Y que han asignado al azar,
pero que tienen una serie de cosas que no han hecho,
y otros experimentales que se lo han trabajado
de manera que han metido un montón de variables,
tratando de estudiar esas variables, controlando variables,
a pesar de que no han podido asignar al azar.
Y al final, pues bueno,
las conclusiones que uno extrae es, yo sélo que la metodología me dice,
pero también tengo que ver cómo se ha hecho ese diseño.
Es decir, no, lo que quiero transmitir con esto
es que no solo por estar en experimental,
ya lo tengo todo eso, asigno al azar y me olvido.
Hay que saber las limitaciones que eso tiene también.
Y el azar sabemos que me puede jugar una mala pasada.
La estadística está basada en eso.
Sabemos que trabajamos con error tipo 1, error tipo 2
y tenemos que balancear eso también para maximizar o minimizar
lo que nos interesa en función de lo que estemos estudiando.
Los cuasi-experimentos muy habituales en política económica y social,
que es lo que se hace comparar grupos de afectados
en una política determinada,
afectados por una determinada medida,
tendríamos que hacerlo en uno de estos en la autónoma,
con la que se está liando lo que hemos hablado
antes de las cátedras, para este tipo de cosas.
Vamos a ver cómo se han afectado.
Claro, no podemos manipular, tú vas a estar ahí,
no podemos manipular esto, esto ya ha ocurrido.
Vamos a ver que en los cuantos experimentos
el tiempo, de hecho muchas veces lo que vamos a estudiar
son los cambios a lo largo del tiempo.
¿Qué pasa con el tiempo?
Porque yo no puedo ir hacia atrás en el tiempo.
Si tuviera una máquina del tiempo,
pues podría hacer un experimental en ese contexto,
pero como no la tengo.
Pues tengo que trabajar con el paso del tiempo
y eso me va a generar muchos problemas que yo puedo ir
controlando sabiendo que están ahí.
Muchos los puedo controlar, ahora vamos a ver forma,
pero claro, todos no.
El hecho de que el tiempo pasa,
pues me genera unos efectos que yo no puedo,
cosa que en un experimental voy a tener más controlado.
Y finalmente los es pos facto.
En los es pos facto lo que ocurre es que la variable independiente
es una variable que viene definida ya.
No puedo manipularla.
Me comentaba antes alguien por allí, ¿no?
Estudios, ¿cómo era?
No eran extrovertidos, eran de personalidad, ¿no?
Estudios de personalidad
para ver cómo la personalidad influye en las decisiones de.
¿Cómo afrontan en los negocios los emprendedores los retos que hay
en un determinado ámbito?
Eso, es el emprendimiento, ¿no?
Pues la personalidad puede afectar.
Yo no puedo decir, voy a asignarte al azar
y tú vas a tener una personalidad de tolerar bien el riesgo
y tú de no tolerarlo, ¿no?
Yo tengo esa personalidad, o lo tolero bien
o lo tolero mal.
Es algo que viene ya definido en la propia.
Cuando llego a la investigación
esto ya ha ocurrido.
Entonces, estos son los diseños ex post facto.
¿Qué pasa con eso?
Que lleva un montón de variables que yo no controlo.
De hecho, ahora vamos a ver el concepto de variable enmascarada.
Es una variable, porque una variable extraña
es una variable que me puede afectar de una manera o de otra.
La puedo controlar.
¿Qué pasa con la enmascarada?
La enmascarada.
Es un engorro, porque varía al mismo tiempo
que mi variable independiente.
Entonces, yo la muevo y se mueve con ella.
Yo la muevo, desenmascararla de mi variable independiente
es muchas veces muy complicado.
Y es lo que nos pasa a nosotros.
El hecho de tener una alta tolerancia al riesgo
puede ir asociado a ser más o menos estropecido,
puede ir asociado a un patrón muchas veces incluso,
esto lo veíamos ya que ayer,
Antes de ayer fue el día de la violencia de género,
estuve en una charla y escuchaba este tipo de cosas.
Al final, a las mujeres nos educan de una determinada manera,
los hombres afrontan mejor el riesgo,
incluso a variables de género.
Esto lo hemos visto a lo largo de la historia también.
Entonces, esto, claro, es mucho más difícil de controlar.
Tenemos menos control.
Y como veis, vamos perdiendo el control de los experimentales,
cuasi-experimentales, es post-facto.
Tenemos esto.
El hecho de que perdamos el control no significa que no tengamos
estrategias para maximizar y hacer un estudio muy bueno,
por ejemplo, es post-facto, en el que pueda tener
una alta fiabilidad de lo que estoy encontrando
y que las conclusiones realmente me permitan,
pues, explicación de ese fenómeno.
Aquí nos trabajáis un montón en crisis, inflación, desigualdad,
sin intervenir directamente, es decir,
se hacen estudios de qué es lo que ha ocurrido
en el mercado y hago un análisis de todo eso que ya ha ocurrido.
Veremos que hay los tipos, los prospectivos
y los retrospectivos, pero bueno, no me quiero adelantar,
que eso viene después.
Bueno, lo que os decía, causalidad.
Causalidad es un concepto importantísimo,
porque es lo que me va a permitir, en realidad,
es lo que me va a permitir estar segura.
De que los cambios que yo estoy viendo,
los fenómenos que yo quiero estudiar y ver cómo se van modificando,
realmente se modifican en función de mi variable independiente,
es decir, de mi hipótesis.
Hipotetizo que esto va a generar un cambio por esto,
por este núcleo, ¿no?
Entonces, en experimental tenemos a priori mayor control
de que esa causalidad realmente, esa relación causa-efecto
entre mi variable dependiente y mi variable independiente,
pues realmente es esta, ¿no?
A pesar de eso, se nos pueden colar lo que os digo,
variables enmascaradas o variables extrañas
que yo no haya controlado.
Hablamos de tres ideas, no me voy a centrar mucho en esto
porque es un concepto un poquito más matemático incluso,
pero obviamente tiene que haber covariación
para poder establecer una relación con los efectos.
Si no hay covariación no tenemos nada, fundamentalmente.
Pongo ahí no solo correlación lineal, yo no sé en economía.
Yo creo que aquí tenéis más estadística en ese sentido,
pero en psicología muchas veces nos vamos siempre
a las regresiones lineales, los estudios lineales,
y sabemos que muchísimas conductas con muchísimos fenómenos
no son lineales.
Yo que trabajo en psicología del desarrollo,
hago mucho de psicología del desarrollo,
sé que el desarrollo no es lineal.
Sabemos que, de hecho, suele tener,
no siempre, dependiendo de lo que estemos estudiando,
pero sí que, por ejemplo, en memoria,
que yo creo que esto es muy fácil de ver para todos,
hay un desarrollo inicial en las etapas.
Infantiles hasta que llega un momento en la etapa más adulta
que la memoria está absolutamente desarrollada
y cuando vamos avanzando, desgraciadamente,
las personas mayores van perdiendo.
O sea, es una función completamente distinta.
Estamos en una función cuadrática en este caso,
no tiene nada que ver con una función lineal.
¿Eso quiere decir que no hay relación?
No, quiere decir que no hay lineal.
Lo lanzo porque muchas veces cuando no es lineal,
me olvido, no puede haber otro tipo de relación.
Tiene que haber una antecesión de la variable independiente
a la dependiente.
Yo creo que esto es fundamental.
Esta idea yo creo que es fundamental.
En los exposfacto, sobre todo en los retrospectivos,
fundamentalmente en los retrospectivos,
esto no se produce.
Yo siempre pongo un ejemplo muy tonto,
pero que creo que es bastante fácil de ver.
Y es que si yo ahora tengo dolor de cabeza,
se me pone dolor de cabeza, ¿no?
¿Por qué me duele la cabeza?
Pueden ser múltiples los factores.
Me voy hacia atrás y pienso, he dormido fatal,
me tienen aburrida con estas historias de las cátedras,
a nivel hormonal, estoy en un momento en el que se me puede producir
el dolor.
Es decir, pueden ser distintos factores.
Puedo ir y estudiar, ver cómo se relacionan esos factores
y llegar a la conclusión de que lo más probable
es que lo que tenía más tal es esta actividad,
este estrés, este tal.
Pero realmente no lo tengo tan claro.
Porque no antecede la causa al efecto.
Entonces, el efecto ya se ha producido,
ya me duele la cabeza.
Pero si no me duele la cabeza y yo me levanto
y digo, venga, vamos a ver qué pasa.
¿Me pego un golpe aquí contra la pared?
Es muy estúpido, pero se ve muy claro.
Y si cuando me pego el golpe me duele la cabeza, la probabilidad
de que me duele la cabeza porque me acabo de pegar un golpe
es mucho mayor.
Tengo mucho más control.
Antecede la variable independiente a la dependiente.
Antes de que a mí me duele la cabeza,
yo veo a ver qué pasa si me pego un golpe.
Y le hizo de pegarle un golpe, que es mi variable independiente,
podría explicar en mejor medida
que eso es lo que me ha generado el dolor de cabeza.
¿Podrían ser otras cosas?
Podrían, pero la probabilidad se incrementa.
Yo creo que esto se ve muy tonto, pero se ve muy claro.
Entonces, esto es una idea importante,
sobre todo cuando trabajamos luego con estos factores retrospectivos
donde todo ya se ha producido,
tenemos todos los fenómenos y no tenemos ningún control general,
con lo cual hablar de causalidad en estos contextos es.
Yo he visto guerras auténticas e discusiones en congresos
de si es relación causal.
Es que estás diciendo, claro, es que tienes un diseño esporfacto,
tú no puedes hablar de causalidad, ¿no?
Tienes un diseño experimental, puedes hablar de causalidad.
Lo mismo de antes, me gusta insistir, cuidado,
tengo más probabilidad, tengo más control,
pero tampoco tengo, venga, sí,
mis ocho sujetos que han pasado por este estudio,
tal, causalidad.
Es que 8 sujetos son muy pocos sujetos.
Esto ya lo sabemos.
Estamos viviendo esta crisis de la replicabilidad en ciencia
porque nos hemos puesto en psicología, por ejemplo,
lo que hemos visto.
En la cognitiva se ha trabajado con muchos sujetos.
En muchos estudios publicados en revistas como Science o Nature.
Y vemos que no, que realmente estamos cometiendo errores
y que tenemos que tener, por eso el preregistro del otro día,
los cálculos de los tamaños de las muestras.
Bueno, vamos un poco a corregir todos estos errores.
Y por supuesto,
descartar cambios, alternativas, este es el mayor problema,
porque cuando estamos al 100% de que podemos descartar,
pues no lo sabemos, no tenemos una bola de cristal
que nos lo diga.
Trabajamos con el mayor control y manipulación
y entonces nos planteamos la literatura previa,
estudios anteriores,
estudios piloto que nos permitan ver qué variables son las que yo tengo
que controlar y entonces paso a ejercer algún tipo de control.
Que yo sé que en un estudio donde quiero ver
si los niños aprenden mejor inglés con un programa nuevo
comparado con el programa antiguo, el nivel de inglés previo
para igualar mis grupos es fundamental,
pues tengo que trabajar con esa variable y controlarla.
No puede ser que se me metan todos los niños que tienen
un nivel de inglés previo mayor en el tratamiento que yo creo
que va a generar un mejor efecto,
porque entonces no es el tratamiento,
es que los niños partían de mejor nivel.
Yo creo que esto es fácil de ver.
Pongo este ejemplo, es científico.
Porque es un ejemplo real.
En el día me encontré que no se había medido
el nivel inglés previo.
Bueno, me piden, oye, ¿me puedes ayudar a analizar estos datos?
Que en metodología nos piden mucho esto, ¿no?
Y cuando lo ves, dices, naña, ¿yo qué hago con esto?
Si no había una medida, ¿no?
Pones variables, haces análisis
de multivariados, ¿no?
Te lias ahí con la estadística que al final
son parches que podías haber evitado con un buen diseño previo, ¿no?
Y con una cosa tan básica como comprar una variable
como esta, ¿no?
¿Qué posibles controles tenemos?
Muchos.
Bueno, muchos.
En realidad tenemos muchos,
pero responden a dos ideas fundamentales.
Igualar.
O sea, la idea es igualar los grupos que yo voy a comparar al máximo,
salvo mi variable independiente.
Esta es la máxima.
¿Cómo los puedo igualar?
Puedo igualarlos en términos de exactamente iguales.
Por ejemplo, en psicología algunas veces nos pasa.
Ahora vamos a ver qué problema que tiene, ¿no?
Que tenemos un 80% de mujeres y un 20% de hombres y a lo mejor
no estoy pasando.
Incluso diría que es más, ¿no?
Entonces hacemos estudios muchas veces solamente con mujeres.
Si los hombres en un estudio determinado
nos pueden generar un problema, nos quedamos con las mujeres.
Porque por lo menos a nivel experimental
yo voy a tener mucho más control.
Es decir, eliminación y constancia.
Elimino a los hombres de la ecuación,
me quedo con todo mujeres y por lo menos ya sé
que las diferencias no se van a deber al género.
¿Vale?
¿Problema de esto?
Validez externa.
Yo voy a poder generalizar los resultados que he obtenido
a las mujeres, pero no a los hombres, ¿no?
Hay veces, yo por ejemplo he trabajado
en un estudio, que yo creo que esto de la eliminación se ve muy claro,
con pacientes con daño cerebral,
hicimos unos estudios en temas de atención y tal,
y me encontré, supongo que por el tipo de daño,
que había varios casos, no me acuerdo cuál era la muestra,
pero por unos 30 pacientes había dos o tres,
que tenían daltonismo.
Trabajábamos con tareas con colores, claro.
Es que, ¿qué tengo que hacer?
Quitarlos de la ecuación, no puedo.
Es decir, la variable daltonismo tiene que ser valor igual a cero,
nadie es daltonico.
Estos tres los tuve que eliminar del estudio.
Podría haber decidido que sería el siguiente,
bueno, en realidad es este,
el bloqueo.
Otro control, que es decir, si tengo dos daltonicos
y tengo dos grupos, meto a un daltonico en un grupo
y al otro en otro grupo.
Equilibrio, por eso se llama equilibrado,
así nace en aleatoria.
En este caso es un bloqueo por equilibrado,
porque lo que hago es garantizar que están 1, 1, 2,
2 exactamente igual.
El equilibrado en sí mismo, la etiqueta de equilibrado
normalmente es la moneda de la ley, asignación aleatoria,
que lo hago cuando tengo muestras muy grandes,
con lo cual el azar me va a poner 55, 45, 40, 60,
pero no voy a estar.
O sea, no va a ser una cosa que me va a afectar ahora
que tengo una variable que sé que me va a afectar que tengo
que tener 50-50 sí o sí, bueno, 50-50 o un tercio, un tercio,
un tercio que estoy en términos de mitad
pero puede ser de cualquier otra cosa pues ahí me meten en el bloqueo
que tiro la moneda al aire, un tal tónico va a un grupo
pero como el otro, si tiro la moneda al aire se podría ir al mismo grupo
para evitarme eso, lo meto directamente es un pseudo azar, ¿no?
hay moneda al aire, hay azar.
Pero lo que hago es asegurarme de que están completamente
equilibrados los grupos.
Eso es lo que vamos a llamar bloqueo.
Y en este caso, claro, gano en validez externa.
Si hiciera eso con los hombres y las mujeres,
pues yo creo que sería muy claro.
Entonces sí puedo generalizar.
Obviamente a lo mejor tengo, pues eso,
un 20% de hombres en un grupo.
En los dos grupos tendría que tener lo mismo,
20% de hombres en los dos, 80% de mujeres.
Pero está equilibrado, en los dos está igual.
Esta es la clave, que sea igual en los dos,
salvo en la variabilidad.
Es lo único que tiene que cambiar.
Y esta máxima la vamos a tener en todos los diseños experimentales
cuasi y es por facto.
Y luego está lo que os decía de la variable enmascarada.
La variable enmascarada es un fastidio
porque a veces sabemos que puede estar y no la podemos controlar,
simplemente sabemos que está.
Hay veces que, bueno, con los años muchas variables enmascaradas
se han ido desenmascarando.
Yo siempre pongo un ejemplo y además como el lunes
fue.
El tema de la mujer me parece un ejemplo muy mito
y además salió en esta charla que vimos durante muchísimos años,
no hace tanto de esto, desgraciadamente,
las mujeres dábamos puntuaciones inferiores,
significativamente inferiores en inteligencia,
en los test de inteligencia durante muchos años.
¿Por qué?
Porque los test de inteligencia tienen una parte,
hay una parte de ese cociente
de inteligencia que tú calculas entre manipulativa y verbal,
en la que precisamente en la verbal sobre todo hay
factores educacionales, hay factores.
Conocimiento y relacionados con la educación.
¿Qué pasaba?
Que la mujer no tenía acceso a la educación,
y mucho menos a la educación superior,
hace no tanto tiempo de esto.
Entonces, esa variable estaba enmascarada.
Las conclusiones eran, los hombres son más inteligentes
que las mujeres.
O, igual, en Estados Unidos,
de hecho, lo mismo hicieron con los afroamericanos.
La gente de color era.
Menos inteligente que la gente anglosajona, blanca, tal, ¿no?
Entonces, ¿qué es lo que pasaba?
Que había una variación enmascarada, que era la educación,
y que variaba constantemente.
¿Cómo se desenmascaró?
Cuando los afroamericanos y las mujeres
empezamos a tener acceso a educación superior,
empezó a verse que las diferencias en inteligencia
desaparecían.
Ya no hay diferencias en inteligencia,
ni entre mujeres y hombres,
ni entre afroamericanos y otras partes.
Bueno, pues este ejemplo es muy bonito
porque se ve que efectivamente una variable enmascarada
con el tiempo, con la historia, se puede ir desmascarando,
pero hay veces que la tenemos ahí y no sabemos
ni siquiera que la tenemos.
Entonces, llegamos a establecer conclusiones
en las que, bueno, pues hay que tener cuidado
cuando establezcamos las conclusiones.
Si estamos en azar es más fácil
que no nos encontremos este tipo de variables.
Si estamos en un esposfato es mucho más probable.
Bueno, esto sería un esquema de los distintos diseños
que tenemos.
La primera cosa que yo creo que hay que tener en cuenta,
esa primera parte donde hablamos de los unifactoriales
con un solo factor,
quiere decir que trabajamos con una sola variable independiente.
Yo soy muy partidaria siempre de significar al máximo.
Yo tengo compañeros que les encanta lo de tantas variables
porque nos creemos que tener muchas variables
siempre nos va a dar más controles.
Y yo creo que no es necesariamente así.
O sea, irte a la simplicidad muchas veces nos va a permitir ver
los efectos de una manera más limpia y más fiable
y más válida en muchos casos.
¿Qué pasa?
Que cuando trabajamos en ciencias sociales,
pues esto es mucho más complejo.
Siempre hay muchas variables de por medio.
Entonces, por eso tenemos diseños factoriales,
donde tenemos una variable independiente.
Y esto es así.
Al final solemos trabajar con diseños factoriales.
Pero el unifactorial con un solo factor,
yo creo que además a partir de ahí se ven muy bien los factoriales,
pues yo creo que son diseños que si podemos hacer algo simple,
por lo menos cuando empezamos y en experimental,
yo siempre lo recomiendo empezar por una sola variable
para estudiarlo,
familiarizarse y luego ya meter factoriales.
Tenemos lo que llamamos los intersujeto e intrasujeto.
Yo creo que esto en términos de análisis de datos
se ve muy claro.
Y los que son de medida repetida, necesito varias medidas.
De un mismo sujeto, pues es un diseño,
sería el equivalente, es una etiqueta distinta,
pero estamos aludiendo a lo mismo, a lo que llamamos intrasujeto,
dentro del mismo sujeto.
Tomo varias medidas.
Y intersujeto cuando trabajamos con grupos distintos.
En psicología, por ejemplo, si te vas de la básica experimental,
normalmente trabajamos siempre con intersujeto.
Yo como estoy en la básica experimental,
pues suelo trabajar con intrasujeto.
Luego mezclo mucho,
porque también depende de la variedad.
Intersujeto.
Grupos aleatorios, moneda al aire,
completamente al azar, control por equilibrado
y ahí controlo un montón de variables al mismo tiempo.
Esto es lo bueno del azar.
Que cuando tiro la moneda al aire
y controlo por equilibrado, asignación aleatoria pura y dura,
estoy controlando muchas variables al mismo tiempo.
El bloqueo me sirve cuando tengo una variable que sé a ciencia cierta
que me va a dar muchísimo problema y que la tengo que bloquear.
Y tengo que asegurarme que se va a equilibrar 50-50.
O cuando tenemos muestras muy bajas, porque he dicho, sí, ocho sujetos,
claro, ocho sujetos ya es un poco de exageración,
yo creo que en psicología, por lo menos durante unos años,
se instauraron unas medidas en las que hacías
lo que hacían los otros, pero no te parabas a pensar
en que no se estaba haciendo bien, ¿no?
Pero muestras de 30, dependiendo, ¿no?
Nosotros solemos trabajar con esos tamaños aproximadamente,
pero incluso muestras de 30,
yo creo que son muestras pequeñas, depende de lo.
Pues si sabes que es una muestra pequeña
y hay variables que te pueden afectar,
bloquea la variable.
Asignas al azar hasta que ya se haya llenado uno de los grupos
y al otro van automáticamente el resto.
Hay distintos tipos de bloqueo por emparejamiento,
tenemos también distintas, pero la idea,
el concepto es este.
Sigue habiendo azar de por medio, ¿vale?
Seguimos con el concepto de aleatorización.
Y como hay en los grupos aleatorios dos grupos, multilupo,
pueden ser dos, pueden ser tres,
y ahí es donde definimos los niveles de la variable que teníamos.
Mínimo dos, porque vamos a comparar,
siempre vamos a comparar algo con algo,
el contexto de control-experimental, la idea de control-experimental,
pero podemos tener control-experimental uno,
es mínimo dos.
Se me ocurren mil ejemplos en el de la memoria que os decía,
yo puedo estudiar la memoria y decir,
venga, vamos a ver cómo la gente es capaz de recordar tres dígitos,
cinco, ocho, veinticuatro, ahí tengo cuatro niveles, ¿vale?
, Y luego, en los intrasujetos,
y aquí yo creo que es a veces lo que más cuesta ver,
¿qué pasa con los intrasujetos?
Pues que como son medidas repetidas y paso por esas mismas medidas,
la repetición es como el tiempo.
La repetición es lo mismo, en el fondo.
Me va a dar mucho problema.
Me va a dar mucho problema porque el hecho de que yo repita
me va a fatigar más, me va a desmotivar,
me va a hacer aprender.
Es decir, yo ya he pasado una tarea.
Y si está relacionada, que muchas veces lo está,
y lo que hago es meter simplemente cambios pequeños para ver
cómo varía, aprendo de esa tarea.
El mismo hecho de pasar un orden u otro.
Paso antes lo difícil que lo fácil, paso antes lo fácil que lo difícil,
no es lo mismo.
Entonces, ¿qué es lo que hacemos
y por qué los definimos como diseños experimentales?
Porque aquí no hay asignación adaptada.
No tiro la mano al aire, todo el mundo pasa por todo.
¿Qué es lo que tiro la mano al aire?
¿Dónde está el azar de por medio en un diseño experimental intrasujeto
con los mismos sujetos?
En el cómo yo controlo el orden de presentación.
Como mínimo voy a tener dos niveles, el control y el experimentar.
Tengo que controlarlo de alguna manera.
Puedo repetirlo muchas veces
y completamente al azar, que sería el bloques al azar que tenéis ahí,
la primera flecha, completamente al azar.
Y les meto, por ejemplo, recuerda 3, 5, luego 2, luego 3,
luego 5, otra vez, luego 2.
Y así, una tarea en la que voy metiendo completamente al azar.
Cuadrado latino, que pongo ahí, reequilibrado contra balanceo.
Esto seguro que lo habéis oído, el contrabalanceo.
Es lo mismo que el reequilibrado.
Ahora bien, el reequilibrado,
aunque lo seguimos llamando contrabalanceo.
A mí muchas veces me estraba porque ya como lo estudias así
y hace tantos años de aquello, pues hablamos del balanceo
y del contrabalanceo.
En realidad, el balanceo es el equilibrado y el contrabalanceo
es el reequilibrado.
¿Por qué lo estamos llamando así?
Porque no sé quién fue, lo desconozco históricamente,
pero en su día la traducción del inglés del balance
fue balanceo y contrabalanceo.
Y balance es equilibrado.
Entonces, da muchas veces lugar a confusión
porque lo que hacemos es equilibrar o contrabalancear, contraequilibrar.
Entonces, ¿qué es lo que hacemos ahí?
Si yo tengo una condición A y una condición B,
lo que hago es asegurarme.
De que haya, que yo estudie los dos órdenes,
primero por el A, después por el B,
o primero por el B
y después por el A. Puedo hacer un contrabalanceo
o reequilibrar lo mismo.
Incompleto, que sería este, es el más habitual,
es decir, un grupo de sujetos pasa A-B
y otro grupo de sujetos pasa B-A.
Recordad que a todos los alumnos muchas veces les pasa que se lían,
todos pasan por todo, todos pasan por A
y todos pasan por B. La diferencia está en que hay un grupo
que pasa primero por A y después por B y otro por B
y después por A. Y yo con esto lo controlo.
No obstante, cuidado con esto.
Yo que he hecho muchos experimentos de estos y yo trabajo muchísimo
con reequilibrado, hay veces que el orden es tan potente
que me genera tanto problema que cuando lo estudio veo
que los efectos cambian radicalmente del grupo que ha pasado por A,
B y del grupo que ha pasado por B,
A. Y hay veces que cuando tengo esas situaciones
me tengo que ir a un intersujeto.
Es que no me queda otra.
Y asignar a las A, unos pasan por A
y otros pasan por B. Porque hay un efecto tan enorme de aprendizaje
que no me queda más remedio que planificar el diseño.
A mí eso me pasó, por ejemplo, me acordaré toda la vida,
porque era un diseño con cinco niveles.
Hicimos un cuadrado latino.
El cuadrado latino es lo mismo.
Lo que pasa es que cuando tengo más de dos niveles, entonces me meto
en un cuadrado latino, que es coger todas las permutaciones,
todas las posibilidades y adaptar varias.
¿vale?
O manteniendo, por ejemplo, si tengo 3, el cuadrado latino,
manteniendo que todos los grupos pasen en algún momento el A
como primera opción, el B como segunda y el C
como tercera.
Que todos haya, en alguno haya ese orden, ¿no?
Con 5 niveles, pues os imagináis, ¿qué me pasó?
Que de tener una muestra X, la tuve que multiplicar por 5.
Y claro, fue un estudio de.
Yo lo había multiplicado con 40 o 50 personas,
multiplicar eso por 5.
A nivel económico, a nivel de todo,
pues fue un horror y encima todos los resultados
no lo pudimos ni publicar.
Esto del efecto del archivador que veíamos antiguamente, ¿no?
Porque salieron los resultados
en los que prácticamente no había diferencias con nada
y no nos lo publicaron.
Sí, no, no, interrumpidmelo que queráis, ¿eh?
Esto tiene que ver, bueno, yo es que lo que hago es analizar datos.
¿Esto lo que tiene que ver con la NOAS
y todo el hecho de comparación de triunfos?
Totalmente.
Sí, los análisis que hay detrás de estos diseños.
En el 95, yo por ejemplo, he trabajado mucho con la NOAS,
siempre.
Ahora trabajamos más con modelos lineales,
porque a mí me parecen mejores los Linear Mix Models.
¿Por qué?
Porque muchas veces hay casillas en las que nos quedamos sin sujetos
y los Linear Mix Models te permiten analizarlo todo,
eliminando ese sujeto y solamente cambiando en determinadas variables.
La nueva es súper restrictiva.
En el momento en que tienes una casilla vacía,
el sujeto te lo quita de toda la moneda.
Entonces, el lineal te lo mantiene en las variables
en las que sí ha habido observaciones.
Eso más diferentes cosas que puedes ver.
Pero sí, de hecho.
Uno de los problemas que tengo yo con mis estudiantes de doctorado,
siempre se lo digo, ¿qué hacemos, los lineales o los ANOVA?
Y yo le digo, a los dos.
Y te digo, ¿por qué?
Porque luego te vas a los revisores, los revisores
no tienen, habitualmente, no saben manejar un modelo lineal,
porque esto es como muy nuevo, o modelos,
por ejemplo, ahora estamos metiendo análisis bayesianos.
Análisis bayesianos están en el futuro.
Pero como están en el futuro, pues están en el futuro
y nadie te sabe.
Claro, claro, pero tenemos muchos diseños
en los que estamos empezando a analizar con Valenciano.
Entonces, ¿qué es lo que presentamos?
Presentamos todo.
O ponemos muchas veces, si vemos que el análisis es muy claro
con el lineal, Y con el ANOVAT sale parecido,
lo que hacemos es poner un pie de página
en el que decimos estos análisis,
estos hemos analizado como un análisis,
se obtienen los mismos resultados, pero hemos decidido mantener este
porque nos da más potencia estadística,
nos permite hacer generalizaciones con más.
Sí, pero son estos.
Si estás en dos grupos, pruebas C,
con Ferroni normalmente lo trabajamos con intrasujeto.
Tuki lo solemos trabajar con.
Sí, bueno, depende un poco también de las variables,
pero sí, los análisis son esos.
Pero mira, es una pregunta muy interesante
porque yo he visto estudios, es plus facto,
lo que he dicho antes de lo correlacional,
en el que el contexto es prácticamente el mismo
que el inter-sujeto de dos grupos, sin asignación aleatoria,
con personalidad, No con personalidad
porque no eran personalidad, pero eran capacidad.
La gente que tenía alta capacidad, la gente que tenía baja,
pero el concepto es el mismo.
Yo no puedo decir tú vas a tener alta y tú vas a tener baja,
tienes la que tienes.
Estudios equivalentes a un tiro la moneda al aire, cargo la memoria,
esto lo hemos hecho, cargo mucho la memoria o cargo
poco y luego le dieron la vuelta.
Vamos a hacerlo en el esposfacto.
Con mucha capacidad, con poca capacidad.
Los análisis son los mismos.
¿Qué pasa?
Que necesito mucha más gente en un esposfacto
para que la potencia estadística.
Sea suficiente y no puedo en unos errores tipo uno, tipo dos,
en ese contexto estadístico,
pero al final puedo trabajar con una organización
y no tener diseños puestos, porque sería el equivalente a esto
y de hecho esta gente trabajaba con ese tipo de.
Bueno, y luego el último que me quedaba por ver,
que era el de los grupos apareados,
que este ya es como más fino, ¿no?
En intrasujeto lo mismo, pero para el concepto de A, B, D,
A. Incluso dentro de los bloques al azar
puedo tener también el completo.
Todos pasan A, B y todos pasan B,
A. Lo que pasa es que ahí, imaginaros, estoy multiplicando por 4
cuando tengo dos niveles.
Cuando tengo tres, muchísimo más.
Que trabajamos en un contexto con mucho control,
pero también muy demandante.
Y luego los factoriales, que lo que hago es.
Si tengo más de una variable independiente,
intersubjeto, normalmente le doy la etiqueta de intersubjeto.
Si tengo más de una intrasubjeto, intrasubjeto.
Y puedo tener lo mismo.
Esto yo creo que el otro día lo dije.
Esto es pura lógica.
Al final la metodología, en el fondo,
no deja de ser pura lógica.
Que por los años nos hemos ido dando cuenta de los errores,
les hemos ido poniendo etiquetas más o menos fáciles
o más o menos agradables o más o menos representativas
de los fenómenos que estudiamos y de las variables
con las que trabajamos.
Y las hemos metido en los libros, pero.
Yo puedo tener un diseño factorial con una variable
experimental intersujeto, con una experimental intersujeto,
luego os he puesto un ejemplo de ellos para que se vea muy claro,
o con una variable experimental intersujeto
y una cuasi-experimental intersujeto, o una ex post facto.
El diseño que me comentabais antes era precisamente el diseño
experimental con una variable mixto, factorial mixto,
con una variable ex post facto, alto riesgo, bajo riesgo,
a la que tiene más capacidad de asumir el riesgo,
y luego en emprendedores,
se manipularían las variables experimentales que fueran,
que disponían en distintos contextos,
seguramente, que es lo habitual en la metodología experimental.
Bueno, vamos al ejemplo, venga, que ya estoy hablando mucho.
Os pongo ahí un ejemplo,
este es el primer ejemplo que ya os he dicho,
la variable dependiente vamos a trabajar con la misma,
y aquí tenemos un ejemplo de un factorial experimental, ¿vale?
Y os he puesto un ejemplo de uno mixto,
para que veamos los dos, para que veamos el ejemplo de.
He intentado que veamos un poco lo máximo que podamos.
Lo leo si queréis.
Una plataforma de simulación financiera desea analizar
cómo los incentivos económicos y el tipo de predicción
afectan al comportamiento de futuros analistas financieros.
Fijaros,
ya en esas primeras líneas sabemos cuál es la variable dependiente
y cuáles son las variables independientes.
Queremos ver,
estudiar el comportamiento de los analistas financieros.
Eso es mi variable dependiente.
Ahora veremos cómo lo van a estudiar.
Queremos analizar cómo los incentivos económicos afectan a eso.
Ahí ya tenemos una variable independiente.
Ya sabemos qué manipulación vamos a hacer para ver
cómo eso afecta al comportamiento de los analistas financieros.
Y además añade el tipo de predicción.
Ahora veremos qué es cada cosa,
pero ya vemos que hay dos variables independientes
y una dependiente.
Para ello organizo un experimento con 80 estudiantes de economía.
Ya hablamos de experimentos.
Yo hay veces que reconozco que hablo de experimento
y a veces no he estado hablando de experimento
porque lo utilizamos indistintamente,
pero esto es estrictamente.
¿Por qué?
Porque va a haber asignación aleatoria
y va a haber control del orden,
vamos a ver un intrasujeto y un intersujeto
en ambos casos.
Y ahí vamos, de hecho,
los participantes se asignan aleatoriamente a uno
de dos sistemas de incentivos.
Nivel 1 de mi variable independiente experimental.
¿Por qué asigno al azar intersujeto?
Porque son grupos de sujetos distintos.
Por favor, si voy muy rápido me lo decís,
porque a veces me empalo.
Y hoy además estoy un poco acelerada,
así que frenadme, ¿vale?
Pago fijo, reciben 10 euros por completar el experimento.
Los que se han asignado al azar a ese grupo
van a recibir todos 10 euros por hacer el experimento.
Pago variable,
los que se han asignado al otro grupo,
es decir, de los 80 irían 40 y 40.
40 a pago fijo, reciben 10 euros,
40 a pago variable por su remuneración.
Su remuneración depende de la predicción
de sus predicciones.
Posteriormente, todos deben realizar dos rondas de predicción
sobre la evolución de activos financieros.
En una ronda deben pronosticar si un activo subirá,
mercado altista, ¿vale?
Vale.
Todos van a hacer las dos rondas.
Es decir, sería una variable intrasubjeto.
Todos pasan por todo.
Mercado alcista.
Y la otra, el otro nivel, mercado bajista.
¿Vale?
El orden de las rondas, y aquí está la clave,
si yo no tengo más remedio que hacer primero mercado alcista
y después mercado bajista, estaría en un cuas experimental
intrasubjeto.
¿Lo veis?
Porque no puedo controlar el orden.
Pero aquí sí puedo controlarlo.
Entonces, ¿qué es lo que hacen?
El orden de las rondas.
Está contrabalanceado, ha utilizado el contrabalanceo
y podemos ver que está reequilibrado.
¿Qué quiere decir eso?
Mercado bajista A, mercado bajista B. Unos
van a pasar en el mercado bajista y después mercado bajista
y otros al revés.
Primero mercado bajista y luego mercado bajista.
¿Vale?
Que es lo que decía a continuación.
La mitad de los estudiantes comienza por mercado bajista
y la otra mitad por mercado bajista.
Pero todos pasan todo.
¿Vale?
Esto es un contrabalanceo, un reequilibrado.
En cada ronda los participantes indican su predicción,
sube o baja, el porcentaje de capital que invertirían
y el grado de confianza,
esto que es la operativización de la variable dependiente,
cómo voy a registrar yo el comportamiento.
De tres maneras, la predicción que hacen,
el porcentaje de dinero que invierten y la confianza en la decisión.
Y eso lo meto en la centrifugadora de una variable que yo la mezclo
y al final.
El rendimiento se evalúa mediante el error medio de predicción
y el riesgo asumido.
Y hago ese porcentaje invertido con ese indicador.
¿Vale?
Bueno, me voy a ir, ahora os muestro los datos.
Me quedo ahí,
porque este día aquí ya os he ido poniendo variable independiente,
lo he marcado en amarillo lo que os he dicho.
Comportamiento de futuros analistas, lo he ido avanzando,
su predicción sube o baja y se evalúa, se operativiza
a través de ese porcentaje invertido.
Variable independiente,
pues la primera, Y muy clara,
incentivos económicos.
La he marcado en azul.
He puesto un rojo eso porque para que se vea
que esos 80 estudiantes se han asignado al azar a pago fijo
o pago variable.
Estamos en un experimento.
Y estamos controlando al asignar al azar un montón
de variables que de otra manera no podría controlar.
Segunda variable independiente, tipo de predicción.
La he puesto en otro color más.
En una ronda de pronosticar si un activo subirá,
mercado alcista o mercado bajista.
Que son los dos niveles.
¿Vale?
Me seguís viendo, ¿verdad?
Y he puesto en marrón, que es la segunda, el orden de las rondas.
Está contrabalanceado, es decir,
controlo el efecto del orden.
Unos al azar van a pasar alfista-bajista
y otros también al azar bajista-alfista.
Siempre está al azar de por medio cuando estoy en un estudio mental.
Ya sea ínter, ya sea ínter.
¿Vale?
Por lo tanto, ¿qué es lo que tengo?
Un diseño factorial con dos variables independientes.
Con dos niveles cada una.
Eso lo vamos a llamar un 2x2.
Imaginaos que en vez de.
Podría tener, por ejemplo, pago fijo 10 euros,
incentivo basado en rendimiento alto,
incentivo bajado en 3,
basado en rendimiento bajo.
Bonos altos, bonos bajos.
Podría tener tres niveles.
Depende de mí.
Yo decido cómo voy a operativizar eso.
En este caso tengo un 2x2, podría tener un 2x3,
podría.
¿Qué quiero decir con esto?
Que yo soy la que toma las decisiones.
Y lo que siempre digo,
estas decisiones yo las tomo normalmente basado
en los datos empíricos de otros estudios.
¿Qué tiene sentido hacer aquí?
Y por supuesto también en la capacidad que tengo de hacerlo,
tanto económica para llevar a cabo el estudio,
como también yo muchas veces digo,
sí, está muy bien meter muchos niveles, pero cuidadín,
porque luego tengo que analizarlo, luego te pasa como me pasa a mí
que meto cinco y entonces luego me voy a intersujeto
y me vuelvo loca.
Entonces hay veces que esas decisiones.
Las tomo en función de todas estas factores.
La primera experimental, dos niveles.
La segunda, también experimental, pero intrasujeto.
¿Vale?
Predicción en escenarios.
Upmarket, downmarket.
Ese sería el diseño.
Esto lo dejo también así, Laura, porque luego yo te doy un PDF
y se lo das a los estudiantes para que tengan todo esto.
¿Vale?
Y que puedan luego verlo también despacio.
Que yo comprendo que es mucha información
y además en algunos casos compleja para procesarlo,
pero está bien que luego ya, después de tenerla, se lea.
Y luego, ¿qué tenemos por los resultados?
Que al final, hacemos el análisis,
calculamos nuestros ganomas, nuestros modelos lineales,
hacemos todo y entonces los datos muestran que quienes están
en el sistema de pago variable suben más riesgo,
especialmente cuando realizan predicciones en mercados alcistas,
mientras que quienes tienen pago fijo muestran un patrón más estable
entre ambas rondas.
De hecho, He simulado los datos
y ahí tenemos el efecto que encontraríamos.
Lo que tenemos ahí es lo que denominamos una interacción.
Una interacción que además, yo creo que es una interacción muy bonita
de ver, porque vemos que los efectos principales
de cada variable por separado, es decir,
el estar en un mercado alcista, bajista, o el recibir incentivo fijo
o por rendimiento, no los puedo resumir independientemente.
Es decir, cuando me voy a un incentivo fijo,
Da igual que esté en upmarket, downmarket,
que más o menos hago lo mismo.
No hay un efecto, claro, porque más o menos hago lo mismo.
Mientras que cuando estoy en el incentivo por rendimiento
se ve claramente que el upmarket genera un mayor riesgo
asumido que el downmarket.
Y luego la pendiente de incentivo fijo variable
también varía.
Es mayor cuando estamos en el upmarket,
hay más diferencia entre incentivos fijo.
Sea fijo o variable,
que cuando estoy en Downmarket que hay menos diferencia.
Ojo, este efecto principal probablemente,
obviamente nos tendríamos que hacer en la estadística,
ver la significatividad, etcétera, etcétera.
Pero asumiendo que fuera todo significativo,
lo que podemos decir es que ese efecto es menor,
pero la pendiente va en la misma línea.
Luego os voy a enseñar un efecto en el que va al revés, ¿vale?
Para que veáis las diferencias.
Ahí sí podríamos probablemente resumir ese efecto diciendo
que en un caso el efecto es significativamente mayor
que en el otro, pero el sentido del efecto es el mismo en ambos.
Bueno, pues más o menos esto respecto a los experimentales,
que no es poco.
Vamos a los cuasi.
En los cuasi realmente, es lo que os he dicho antes,
es que van a ser muy parecidos.
Los análisis que voy a hacer van a ser muy parecidos.
Voy a trabajar con los mismos análisis
también aquí.
¿Cuál es la diferencia fundamental?
Es más bien teórica, conceptual.
Como no asigno al azar, no tengo tanta seguridad.
Es lo que os decía del dolor de cabeza.
No tengo tanta seguridad.
Entonces, como no tengo tanta seguridad,
tengo que tener mucho cuidado luego a la hora
de establecer las conclusiones.
Y además, tengo que tener mucho cuidado
también en cómo voy a medirlo todo.
Tengo que tener más cuidado.
Si tengo un contexto de cuasi-experimental,
me lo tengo que currar más.
Y tengo que controlar muchas variables.
¿Pero cuál es la parte positiva?
Todo tiene su parte positiva.
Y es que siempre cuando me voy de lo experimental
a lo no experimentar, lo que hago es, en esa balanza,
validez interna, validez externa,
es que efectivamente voy a perder en la interna,
voy a intentar subirla, voy a intentar jugar con ella,
controlando variables, pero siempre voy a ganar en validez externa,
porque ¿qué es lo que estoy?
En contextos mucho más naturales, mucho más reales, con más variables
que no controlo, sí, pero también gano en externa,
y esto también tiene su parte positiva, era lo que os decía antes,
las décilas de Jelen Wulff,
pues sí, estaba todo muy controlado,
pero cómo funciona la atención logorreal en un radiólogo que tiene
que buscar efectivamente un nódulo de cáncer en una mamografía,
pues ahí me tengo que ir en un momento dado
en un contexto más natural.
En este caso lo manipulaba experimentalmente,
que ya por eso me pareció que es un poco
el objetivo que se busca también, no vamos por ese camino,
intentar hacer un equilibrio entre la variedad interna
y externa, ¿no?
Pero el objetivo, insisto, sigue siendo el mismo.
Quiero establecer relaciones causales, claro,
ya no tengo estrictamente en metodología,
ya nos habríamos salido de la relación causal.
A mí no me gusta decirlo así, prefiero hablar de ese continuo,
lo que os decía, tengo más o menos seguridad
de esa relación causa-efecto entre variable dependiente
e independiente.
Realmente este efecto que se ha producido
se debe a mi manipulación.
Entonces aquí tengo menos seguridad,
pero puedo estar cerca de la causalidad
si controlo mucho.
Yo creo que sí que hay estudios cuasi-experimentales
donde puedo estar muy cerca.
Ahí tenemos, insisto, os pongo ahí un ejemplo de los más básicos,
de las dos ideas centrales que son las que voy a trabajar.
Pero hay libros enormes, gordísimos,
con muchos diseños cuasi-experimentales.
Yo no conozco todos.
Yo conozco los que son más habituales,
los que he trabajado a lo largo del tiempo,
pero hay muchos diseños.
Y aquí.
Es la lógica, lo que os decía.
Por ejemplo, si me voy a una serie temporal interrumpida,
que ahora os voy a enseñar un ejemplo de serie temporal interrumpida,
puedo tener serie temporal en el pre y no en el post,
puedo tener solo en el post y no en el pre.
O sea, tengo toda la variabilidad que me pueda imaginar.
Las dos ideas fundamentales.
Me voy a la de medio primero, sin grupo de control
o sin grupo de cuarticontrol.
La idea aquí que tenemos es el tiempo.
Normalmente los diseños cuasi-experimentales
son los clásicos que conocemos, le tomo una medida previa,
aplico algo, que es lo que manipulo, y tomo una medida posterior.
En un contexto intra-sujeto, si os dais cuenta todos estos prepos
son intra-sujetos, son medidas repetidas.
Cojo la medida antes,
cojo la medida después y veo cuál ha sido el cambio.
Son los longitudinales, ¿no?
Sí, exactamente.
De hecho, bueno, sí,
o sea, los llamamos longitudinales, normalmente,
porque luego se confunden también muchas veces con,
en el esposfato tienes estudios sobre la edad donde también
los llamas longitudinales,
pero sí, son estudios longitudinales,
donde tú vas estudiando distintas medidas
a lo largo del tiempo, exacto.
Y en este contexto que os digo, prepos
es lo más simple, dos niveles,
pero puedo tener pre-1, pre-2, pre-3.
POS 1, POS 2, POS 3, que serían los de serie temporal,
de hecho.
¿Sin grupo de cuasi-control?
Es que hay veces que no tengo grupo de control.
Y os voy a enseñar un ejemplo muy claro donde no tengo grupo
de control.
Lo ideal es trabajar con grupo de control.
Esto también es así.
Yo, realmente, cuando ves diseños sin grupo de control,
es muy problemático.
Por lo que os he dicho antes, el mero paso
del tiempo genera cambios que yo no controlo.
El clásico efecto placebo en un tratamiento,
yo creo que esto se ve muy claro.
Y nosotros en psicología lo estudiamos muchísimo.
¿Qué es lo que ocurre normalmente cuando solamente tengo ese grupo
o que no tengo un grupo de control?
Pues que normalmente
el efecto de tratamiento al principio es altísimo.
Porque el efecto placebo sobre todo se produce al principio.
Por el mero hecho de estar siendo tratado,
cuando uno decide llegar a una terapia en psicología
es porque ya necesita cambiar y ya el propio cambio
se va produciendo.
Además se suele producir,
esto es una cosa muy habitual que estudiamos,
se produce de forma muy abrupta al principio
y luego va más despacito.
Esto es una cosa que hay que.
Avisar al paciente, ¿no?
Ya estoy curado.
No, es que esto va muy rápido al principio por estos efectos
y no suelen ser del tratamiento, suelen ser placebo.
Muchas veces el efecto placebo hay estudios y estudios
sobre el efecto placebo, ¿no?
Y está ahí y se produce.
Y esto en un diseño sin grupo de control,
no lo controlo.
No sé en qué medida esto afecta la validez interna,
en qué medida los cambios se deben a mi marido independiente
o al efecto placebo.
O ambos conjuntamente,
pero como los tengo juntos, no los puedo separar.
¿Qué me da ese grupo de control?
La posibilidad, como mínimo, de estudiarlo.
De hecho, el efecto placebo
lo que hacemos es, en un grupo de control por placebo,
pensar en el placebo de forma muy amplia,
porque siempre pensamos en la pastillita mágica del placebo,
pero no.
Hay placebos en ciencias sociales, súper interesante,
en contextos de recursos humanos, programas de incentivación
de la motivación donde se curran un programa y tienes un grupo placebo
en el que les pones simplemente charlas
y se piensan que están trabajando la motivación
y en realidad no, es un grupo placebo, pero ellos se creen que sí,
o sea que no solo en un contexto de paciente placebo,
que es lo más fácil de ver, yo lo entiendo,
pero el concepto de placebo es mucho más amplio.
Entonces, ¿qué es lo que hacemos?
Si el placebo lo vamos a tener sí o sí,
porque siempre va a estar ahí, el paso del tiempo, la maduración,
el mero paso del tiempo, todo eso va a estar ahí.
Cuando tengo mi grupo de control
y genero un placebo en el grupo de control,
lo que hago en realidad es eliminar de la ecuación el efecto placebo
para quedarme con el efecto real del tratamiento.
Esta es la clave del grupo control.
Por eso es tan importante el grupo control.
Porque me quito todos esos aspectos que covarían, imaginaros,
una campaña de sensibilización en la violencia de la mujer
a lo largo del tiempo.
Me puede afectar.
Pero si yo tengo mi grupo control, me va a afectar en los dos grupos.
Con lo cual, igual que el placebo.
Me lo cargo en la ecuación, me lo quito
y me quedo solo con el efecto del tratamiento.
Cuando yo comparo grupo control y grupo cuasi-experimental.
Entonces esos dos son los grandes bloques,
lo que es el tiempo, las medidas prepos y grupo de control,
no grupo de control.
Fijaros que ya hemos definido las dos variables
en cuasi-experimental, tanto inter-sujeto como intra-sujeto.
¿Y por qué no son experimentales?
Porque, ahí lo pone, con grupo de control no equivalente
porque no he asignado al alfa.
No he podido.
¿A veces puedo?
Claro que sí.
Entonces estaré, para esa variable, grupo control experimental,
intersubjeto en un diseño experimental.
Pero hay veces que no puedo asignar al alfa.
¿Y en el grupo de control, número de individuos
tiene que ser claramente?
Debería.
Sí, debería.
Luego tienes estadísticas que te permiten meter parches,
si tienes mucho problema.
Pero, mira, es una buena pregunta.
A mí eso me pasó en un estudio, de hecho, era un estudio post-facto,
en el que me quedaba sin casillas en alguna de las combinaciones
que tenía variables independientes, precisamente por el hecho
de que muchas veces en los post-factos
las variables van asociadas.
Y este era uno de esos casos.
Estábamos intentando estudiar esquizotipia, ver un efecto,
no me voy a meter mucho porque si no os voy a liar,
pero ver qué pasaba con un efecto atencional.
En gente que tenía más o menos esquizotipia,
que digamos que es como una variable continua,
no es tan continua porque hay una parte de patología
pero que está relacionada con la esquizofrenia, ¿vale?
Dentro de la normalidad.
Y la ansiedad.
Y ansiedad.
Son variables completantes por facto.
Yo tengo una ansiedad que tengo, bueno, puedo inducirla,
podría inducirla,
pero en este caso trabajábamos con personalidad.
Gente que tenía alta ansiedad rasgo, que yo soy así,
con mucha ansiedad, soy muy inquieta
y tal, Pues ahí veíamos en qué medida este efecto afectaba,
había estudios que decían que afectaba
y en esquizotipia igual.
Entonces dijimos, pues vamos a combinarlos,
vamos a ver qué pasa.
¿Qué pasa?
Que la esquizotipia normalmente tiene asociado
un alto nivel de ansiedad.
Entonces cuando yo trataba de encontrar de esa combinación
esquizotipia alta-baja, ansiedad alta-baja,
los que tenían alta esquizotipia y baja ansiedad
me quedaba sin gente.
Me quedaba con 8 personas comparado con otro grupo
en el que tenía 100 personas.
Yo no puedo hacer una comparación, es imposible.
Claro, ¿puedo hacer una 60-40?
Sí, con la estadística a lo mejor puedo estar ahí.
¿Qué fue lo que hice yo ahí?
Me cogí los extremos.
Aumenté la muestra, conseguí una muestra del mínimo 20
y estaba muy escasa de muestra.
Las conclusiones a las que llegamos estaban cogidas por los pedos
porque estaba muy escasa de muestra.
Pero conseguí más o menos llenar 20 en cada grupo y lo que hice fue,
de los que tenían alta, alta, que era donde más gente tenía,
coger medios más extremos para poder hacer la comparación mejor.
Pero claro, yo no podía.
No llegué a 20-20,
me parece que fueron, al final comparamos 30-20,
una cosa así.
En dos grupos,
o sea, el grupo de intervención fue 20-30 y el otro 20-30.
¿Y con eso tiene la idea de.
Depende.
Es que claro, en una variable es post facto,
no.
Ya te digo, en una variable es post facto
no.
Lo hicimos, lo publicamos en un libro de un congreso,
un libro de congresos, porque bueno.
Fue un estudio bonito, pero realmente en un expos facto.
¿Cuánto?
¿50 sería el buen número?
¿60?
Depende.
Hay fórmulas matemáticas.
Yo lo comprendo.
Y a mí me pasa a veces.
¿Cuál es el número mágico con el que tengo que trabajar?
Depende.
En un diseño experimental, normalmente,
así a grandes rasgos, ¿vale?
Normalmente, en un experimental,
con 30, 40, 50, estamos más o menos bien.
Habría que hacer el cálculo,
porque depende de la variable que estés estudiando.
Nosotros sabemos muy bien.
Claro, claro.
Nosotros ahora estamos estudiando un efecto que se llama efecto
de inicio latente.
Tenemos una variable que al final es dicotómica,
porque vamos a tener.
Luego podemos estudiarla también en una era continua,
pero tenemos una variable dicotómica.
Normalmente trabajamos con un 30, un 40,
pero es que en esta vamos a necesitar más con una variable dicotómica,
porque eso se puede producir y entonces me voy a quedar
lo que digo tú.
Gente que presenta el efecto, a lo mejor tengo un 80%,
y gente que tiene un 20%.
¿Eso qué hace?
Que tengo que incrementar más para que sean iguales los grupos.
Entonces va a depender del estudio, siempre.
Hay fórmulas, hay formas de estimarlo.
Y de hecho, en economía no lo sé,
en experimental seguramente que sí.
Cuando te vas a las revistas a publicar y en el preregistro,
en el template que te dan en el preregistro,
ya te piden que determines cómo has estimado el tamaño
de la muestra.
Porque es un problema, porque es algo que tenemos ahí
y que no es.
Un straightforward, venga, experimentar 30, expósito 100,
cuasi experimentar 80.
No, no es tan sencillo como eso.
Pero sí hay una máxima en la que cuando yo estoy
en experimental suelo necesitar menos sujetos
y cuando me voy a expósito tengo que tirar mucho para arriba
y siempre expósito con miles.
Estamos hablando de miles de observaciones.
Porque son Y ya en un retrospectivo ni te cuento, claro.
En un retrospectivo te vas a.
A ver, nosotros por ejemplo, es una buena pregunta,
lo que trabajamos mucho en fiabilidad,
lo que llamamos la fiabilidad test-retest,
se trabaja normalmente con formas paralelas,
depende, si tú crees que esas variables.
Las van a recordar del pretexto al post-test
y te pueden afectar en el recuerdo, lo suyo es trabajar
con lo que denominamos formas paralelas,
en las que tú hagas dos cuestionarios paralelos,
los tienes que ver primero, ver que realmente son formas paralelas
y que no sean las mismas preguntas,
pero que tenga su forma paralela que responda a la misma.
Esa sería la idea.
Sí.
Entonces, hay veces que sí que, por ejemplo,
nosotros cuando trabajamos con tareas de memorias,
en las que tú le pones unos dígitos y lo mismo te da 3, 8, 24, 51,
que 48, 3, ¿no?
Ahí es muy fácil de controlar, ahí es súper fácil.
Pero, por ejemplo, nosotros alguna vez hemos hecho pretesco
ustedes con unas tareas que tenemos en las que trabajamos con niños,
con unos muñequitos,
que hemos escalado las imágenes en internet,
les encanta la tarea y tal,
que son unos que tenéis o habéis tenido hijos pequeños,
seguramente sabréis cuáles son, porque tienen los ojos brillantes.
Tienen como purpurina en los ojos,
así los ojos milagros, en el puerto del mundo,
están en los aeropuertos.
¿Qué nos encontramos con esto?
Que es que pasaban meses
y los niños se acordaban de los puñetes de muñecos,
entonces tuvimos que cambiarlos, claro,
porque es que se acordaban de los muñecos,
es que se acordaban porque los tenían en casa
muchos de ellos, entonces bueno, tuvimos que cambiarlos,
porque ahí tienes un efecto en el que ya no sabes
si el costés realmente, claro, depende de lo que estés midiendo,
a veces te afecta, Y a veces no.
En este caso es con mayores de 65.
Que no lo recuerden.
Depende también del tiempo que pase del pre-test al post-test.
Depende de muchos factores.
Pero hay formas.
El trabajar con formas paralelas es una forma de controlar eso.
Si tienes la amenaza de que puede ocurrir,
pues una forma paralela es normal.
Te da más trabajo, pero te garantiza.
En el caso que estamos diseñando es una formación en digitalización
financiera para mayores, a mayores de partir de 65 años,
se les da una formación que puede que tenga dos sesiones,
prioritariamente una, pero luego hay un tiempo en el que ellos tienen
a veces una plataforma simulada donde tienen que ejercitar ahí
su conocimiento adquirido en la sesión.
Entonces, no van los tres o cuatro meses,
que es el tiempo que hemos estimado, porque tampoco hacemos el test.
La formación aquí, a lo largo del tiempo,
depende del uso que hagan ellos de esa plataforma.
¿Sería bueno controlar?
Hay dos aproximaciones que son más o menos controlables.
La primera es darles tú.
Cuando trabajamos en contextos más experimentales, más rígidos,
lo que nosotros solemos hacer en esos contextos
es, si te metes en el estudio, te comprometes a trabajar
esta plataforma una hora al día durante el próximo mes.
Nuestro incentivo va a ser económico.
Eso es poderoso.
Cuando más entres, estás en un sorteo y te puede tocar algo así.
Esa es la otra aproximación.
Que tú puedes estudiar también el gradiente.
Es decir, si tú.
Quieres ver,
o incluso ponerlo por grupos, unos una hora, otros dos horas,
o te estoy diciendo el balanzar, a lo mejor una hora,
luego hay que operativizar exactamente cuáles son los tiempos,
pero para ver los temas a la entrada
y poder estudiar cómo eso se ordena luego
con el aprendizaje que luego pretendéis encontrar en el poste.
Hagáis lo que hagáis, lo tenéis que controlar de alguna manera,
y tenéis que decidir qué es lo que os interesa
y en función de los intereses tomar la decisión de todos esto mismo,
les dejamos al libre albedrío y luego lo metemos yo
eso lo veo más engorroso por la razón,
lo que pasa que es más fácil porque tú tampoco vas a tener
al 100% la seguridad de que te van a hacer caso
y luego lo que puedes hacer es con autoregistros que ellos vayan
registrando el número de horas incluso si tenéis la plataforma
tener exactamente el número de horas que han estado
para poder trabajar con eso.
Yo lo que sí haría
sería tratar de controlar cuanto menos el incentivarles,
con el incentivo económico yo creo que va a funcionar muy bien,
probablemente.
Bueno, no lo sé, porque a la gente mayor le da igual.
A los niños y a los adolescentes ya creo que funciona fenomenal,
pero con los más mayores no lo sé.
De hecho, hay estudios de ahí en el que, por ejemplo,
con el incentivo económico, claro, hay veces que el incentivo económico
puede ser muy potente y otras veces que no.
Entonces, en determinados estudios
hubo uno que se fueron a hacerlo a la India,
porque económicamente no podían hacerlo, se les iba de las manos
el dinero que tenían que invertir y como en la India
los sueldos son absolutamente lamentables,
pues cualquier incremento que para ellos a nivel económico
para el proyecto no les suponía nada,
en la India les suponía muchísimo y podían ver ese efecto
de una manera mucho más válida.
Entonces, ahí tenéis que jugar con los.
Sí, hay que darle vueltas.
Sí, cuantas más vueltas tenéis antes,
mucho mejor luego.
El diseño es muy importante en ese sentido.
Bueno, pues tenemos esas dos vertientes,
lo que decía, inter-sujeto, intra-sujeto.
Y luego, como tenemos el tercero, de serie temporal interrumpida,
y ahí podemos mezclar los dos.
En el de serie temporal lo que hacemos es mezclar los dos.
Varias medidas pretes, varias medidas postes, distintas series temporales.
Ahora os voy a enseñar el ejemplo.
Y el simple sería sin grupo de control
y con grupo de control no equivalente,
en un contexto factorial.
Si os dais cuenta, ahí tendríamos distintas series repetidas
y al mismo tiempo lo mismo en un diseño,
en un grupo de control, ¿vale?
No equivalente porque no ha sido avanzado
o sí equivalente experimental si ha sido avanzado, ¿vale?
Vamos a ver qué otro.
La variable dependiente,
ya os digo, va a ser la misma que la dejo aquí.
Una empresa, lo que pasa es que cambia un poquito
porque aquí era muy difícil poner un ejemplo que fuera exactamente igual,
pero en el de.
Este post facto va a ser muy parecido.
Una empresa de software financiero
quiere analizar cómo la guerra en Ucrania
ha afectado al comportamiento de los analistas financieros
en la toma de decisiones de inversión.
Por lo tanto, ese comportamiento que lo vamos a operativizar,
lo tenemos ahí, el riesgo se mide como el porcentaje de capital
invertido en activos de alta volatilidad.
O sea, variable dependiente, estamos en la misma,
porcentaje de capital invertido.
Para ello contacta con 100 analistas de distintos bancos,
fondos y plataformas y recopila información
sobre el riesgo que asumían en sus inversiones
en cuatro momentos distintos.
Seis meses antes de la guerra, un mes antes.
Si estuviéramos en un cuasi, lo normal en la serie temporal
interrumpida es que esto se hubiera hecho en el momento
en que empieza la guerra, toman las medidas previas
y luego vemos qué pasa con las medidas posteriores.
¿Vale?
Si no estamos en retrospectivo.
Seis meses antes de la guerra, un mes antes,
seis meses después y un año después del inicio del conflicto.
¿Vale?
Por lo tanto, lo que tenemos es una variable independiente
con cuatro niveles, cuatro momentos temporales.
Tomo medidas seis meses antes de la guerra
de su comportamiento de inversión, del porcentaje de inversión.
¿Cuánto?
Seis meses, perdón, seis meses antes,
un mes antes se produce la guerra.
¿Por qué insisto con esto?
Porque ese momento de.
Ahora luego,
ese momento de producción de la guerra que es este,
ese palo que tenéis aquí que he puesto en rojo,
es la interrupción.
Por eso se llama serie temporal interrumpida.
Es decir, el tratamiento,
el fenómeno que yo quiero estudiar al final,
es lo que genera la interrupción.
Por eso se llama serie temporal interrumpida.
Lo interrumpe el tratamiento.
Pero en realidad yo estoy en una serie temporal,
tomo medidas antes, antes, antes, ¡pam!
Interrumpo y luego después.
Si tenemos dos y dos, podrían ser tres y tres
las que fueran.
De ahí el nombre de serie temporal interrumpida.
Por lo tanto, tengo un diseño de serie temporal interrumpida
con cuasi-experimental intrasubjeto con cuatro niveles.
Seis meses antes, un mes antes, seis meses después,
doce meses después.
¿Vale?
Esa sería la idea del cuasi-experimental.
En este caso, un ejemplo con serie temporal.
Sí, imaginaos que podemos meter un grupo de cuasi-control
donde no ha habido inversión.
Es que no se me ocurre un grupo de cuasi-control aquí.
Por eso digo que hay veces que dicen.
Hay muchas veces, y esto es bonito,
porque hay muchas veces, yo a los estudiantes
les insisto mucho, el investigador tiene que saber,
tiene que hacer siempre lo que pueda,
pero saber siempre lo que hace.
Es decir, hay veces que tenemos un diseño
y es el que podemos aplicar.
Ahora, ¿qué es lo que tenemos que saber?
¿Cuáles son las limitaciones del diseño?
Saber con lo que estamos jugando
y luego las conclusiones que podemos sacar de ese diseño.
Y yo creo que este es un ejemplo muy claro.
Y ahora os enseñaría más o menos
para que veáis los resultados de las inversiones.
Se invertía más antes y luego evidentemente el efecto de la década
lo que genera es una disminución en esas inversiones.
Que probablemente si cogiéramos una línea temporal
y tomáramos muchas, muchas medidas,
pues se iría incrementando hasta que volviera a niveler
antes de que se agarre.
Este tipo de estudios yo creo que también es bastante habitual en.
En economía y ciencias sociales en general.
Esto lo trabajamos en psicología, muchísimos tratamientos,
por ejemplo, muchísimos.
Incluso se puede contextualizar, nosotros trabajamos mucho con N
igual a 1,
estudios de N igual a 1, donde lo vemos con el propio paciente
cómo va eso modificándose y cómo va cambiando a lo largo del tiempo.
Bueno.
Y me queda, no sé cómo voy de tiempo,
cuánto tiempo llevo hablando.
Bueno, bien, a ver, digas, me queda, o sea.
Con estos pasos experimentales,
el análisis de diferencia en diferencia,
es decir, que se suele usar en economía
cuando hay una intervención.
Sí, depende también.
Yo aquí, te puedes crecer desde una regresión
y ver cómo va cambiando, porque además,
lo que os he dicho al principio, el ejemplo es simple,
pero luego sueles tener muchas variables que te afectan.
Entonces, muchas veces aquí las regresiones son inútiles.
Puedes hacer incluso estudios univariados de medidas repetidas.
Depende un poco también del contexto.
Si has controlado mucho,
podrías hacer estudios, análisis de variables repetidas,
modelos lineales de medidas repetidas.
Tienes varias opciones.
Muchas veces depende, por ejemplo, el tamaño de la muestra
también te va a guiar en eso.
Cuando el tamaño de la muestra es pequeño,
pues a lo mejor tienes que meterte en otro.
Una regresión te requiere de mucho tamaño también.
Depende.
Sí.
Cuanto más simple, más me puedo ir a análisis más conservadores.
Cuanto más variable, cuanto más complejo,
pues ya me voy a, a veces no paramétrica,
depende un poco de.
Sí, sí.
También depende.
Claro, también depende.
Es un nivel de la percepción, por ejemplo, de bienestar que tienen
los que han pasado por esa intervención,
después de esa intervención, de seguridad y bienestar financiero.
Gracias a esta formación,
a la que yo he sido capaz de utilizar en una simulación,
me encuentro más confiado cuando recibo un WhatsApp del banco
o cuando tengo que hacer una operación.
Es un poco lo que buscamos.
Claro, eso es más, menos, es un gradito, o sea,
no es uno cero.
O sea, la medida de la variable dependiente,
una va a ser confianza, ¿no?
Entiendo.
Será, sí, confianza, bienestar, es un constructo un poco difícil.
Podéis incluso, yo lo hago mucho,
tengo varias medidas de variable dependiente
y dependiendo de cada medida utilizo unos análisis u otros.
Entonces, en una medida de ese tipo,
donde tienes algo dicotómico, te podéis ir a machigualdad,
por ejemplo.
Que ya estás trabajando con proporciones,
o contrastes de proporciones simples.
Si es que depende,
o sea, depende mucho de lo que tengas.
Nosotros con el Inattentional Blindness,
que os he dicho antes, fundamentalmente trabajamos con chico
al lado, por ejemplo.
Entonces, porque estamos hablando de proporciones,
y al final ahí,
pues, puedes trabajar.
Pero luego, por ejemplo, cuando te metes con algo factorial,
ahí te vas a la nova, muchas veces.
O a la regresión,
cuando tienes muchas variables, es una regresión,
pues, de regresión múltiple.
Es que depende mucho.
Y luego, lo que te digo, nosotros tenemos esa variable,
pero tenemos otra variable que tiene que ver con el rendimiento,
en función de los que han presentado el efecto de medición latente
de inattentional wellness o no.
Y ahí ya me toco con una cuantitativa por ahí dura,
modelos lineales, valencianos, claro.
Y yo, para eso, sí que suelo.
Cuando tienes una hipótesis muy definida,
el análisis puede estar muy definido.
Cuando no tienes una hipótesis muy definida, puedes.
Tratar de ver distintas.
Por ejemplo, nosotros queremos hacer también análisis de supervivencia,
porque para el Inattentional Blindness,
en el diseño que vamos a tener, vamos a tener también momentos
en los que no va a ser solamente dicotómico.
Vamos a ver quién lo ha visto antes, quién lo ha visto después.
Tenemos el tiempo.
Entonces, un análisis de supervivencia de Cox,
por ejemplo, puede ser una buena forma de trabajar.
O sea, es que depende tanto de Y eso sumado al dicotómico
de ese cuadrado.
Quiero decir, al final.
Eso que te da validez,
porque ves como distintos análisis, analizándolo de distinta manera,
llegas a establecer la misma conclusión,
lo que hace es darte fuerza al estudio.
Entonces, muchas veces puedes trabajar con distintos análisis.
Bueno, pues nos metemos en los expos factos.
Creo que vamos bien y me ha dado tiempo a no daros demasiada chapa,
lo que sí.
Claro, es mucho más denso,
o sea, yo reconozco que lo del otro día
era más, bueno, pues vamos a ir las bases fundamentales
y tal, y aquí ya nos metemos, ya os he metido caña,
pero oye, ¿no?
Con los conceptos, a veces complejos de manejar.
En el exposfactor, lo que os decía, cuando llegamos a la investigación,
las variables independientes ya se han producido,
ya son características que se han producido, personalidad, capacidad,
ese tipo de variables, que.
Vuelvo, estoy en ese contexto de ganar en validez externa,
porque estoy en contextos más reales,
pero aquí ya sí pierdo mucha validez interna
por lo que se ha ido avanzando de las variables enmascaradas.
Es que estas, en estos factos,
es que muchas veces son inherentes a la naturaleza de la propia.
El hecho de ser extrovertido hace que además socialice más,
o sea, son variables que muchas veces van encadenadas unas con otras,
entonces nos da mucho problema en esos términos.
Eh.
¿Qué diseños tenemos aquí?
Si nos ponemos, si dicotomizamos o ponemos esta línea temporal,
porque evidentemente la línea temporal siempre va causa-efecto,
todo depende de cuando yo llegue al estudio, ¿dónde estoy?
Si yo llego al estudio y la causa ya se ha producido,
que es por definición lo que tenemos en un diseño es por facto,
normalmente hablamos de diseños prospectivos, ¿no?
Voy hacia adelante en un guión.
Todavía no se ha producido el efecto, ¿vale?
Que sería el ejemplo de la guerra que os he puesto antes.
En el otro caso es.
Retrospectivo.
Porque ya se ha producido todo.
Estos son los clásicos estudios epidemiológicos.
Por ejemplo, en medicina se trabaja mucho.
Yo podría coger.
Voy a decir una barbaridad, porque voy a decir una barbaridad,
pero creo que se va a entender muy bien.
La barbaridad de entenderme.
Yo podría diseñar un estudio y, de hecho,
yo creo que esto en ciencia
se ha hecho en algunos contextos.
No esto que voy a decir,
pero como concepto.
Y puedo decir, venga, sí, con el experimental
tengo muchísimo control.
Voy a coger un grupo de sujetos.
Y voy a decir, al azar, tiro la moneda de aire,
tú vas a fumar tres cajetillas diarias
durante los próximos diez años, tiro la moneda de aire
y el otro grupo no va a fumar nada durante los próximos diez años.
Vamos a ver cuál es el efecto del tabaco dentro de diez años
en los que lleva fumando tres cajetillas diarias durante diez años
y en los que no.
A nivel metodológico es mucho más correcto
y voy a llegar a conclusiones mucho más fiables y válidas
que si yo cojo la gente que ha fumado y tiene ya cáncer,
la gente que ha fumado y no tiene cáncer,
la gente que no ha fumado y tiene cáncer,
la gente que no ha fumado y ya tiene cáncer.
Que son los estudios que habitualmente hacemos.
¿Por qué?
Porque es evidente, por eso he dicho que iba a decir una barbaridad.
¿Cómo voy a coger a gente y le voy a decir tú
tres cafetillas diarias durante los próximos diez años
si sé que le voy a matar?
No sé.
Entonces, obviamente, en términos metodológicos,
sería lo ideal, ¿no?
Pero la realidad no es esta.
La realidad es que yo cuando trabajo con estos, yo no cojo el cáncer,
el cáncer es un ejemplo muy claro.
Yo no voy a ver quién tiene cáncer, ven a ver quién desarrolla cáncer
y quién no desarrolla cáncer.
Yo llevo, tengo gente que tiene cáncer
y a partir de ahí voy hacia atrás en el tiempo,
que es un diseño retrospectivo, para ver cuáles son esas variables
que pueden estar afectándome.
Y fijaros,
creo que lo que estoy diciendo es súper importante
porque tenemos muchos estudios sobre cáncer en los que tenemos
variables que sabemos que afectan claramente y cada vez lo vemos más.
Y cada vez hay más estudios y muchos de ellos son retrospectivos.
¿Qué pasa?
Que son estudios con muchísimas variables estudiadas,
con muchísimas variables controladas,
que se han hecho durante años.
Y tenemos muchos datos.
En el caso, por ejemplo, del cáncer de pulmón,
en su día yo recuerdo un compañero.
Que murió en el COVID, de hecho era un fumador habitual
y era metodólogo, metodólogo de los rígidos.
Y decía, no hay estudios en los que se demuestre causa-efecto,
metodológicamente hablando,
que se demuestre que el tabaco provoca cáncer de pulmón.
Y yo me reía y decía, tú te puedes autoconvencer de lo que tú quieras.
Pero hay muchos estudios, y luego llegaron los postmortem,
cuando se analizaban los pulmones de la gente que había fumado,
la nicotina, todo el alquitrán,
y eso se encontraba en los pulmones de gente
cuando hacías estudios postmortem, por ejemplo.
Y ahí había una relación causa-efecto,
aunque no era experimental, porque es que estaba ahí, o sea,
se veía claramente.
Bueno, relación causa-efecto, a lo mejor he dicho demasiado.
Podían ser fumadores pasivos, ¿no?
Podían.
Pero bueno, siempre podemos buscar alguna causa alternativa,
como lo veíamos antes.
Pero lo que está claro
es que en un diseño retrospectivo tengo mucho menos control.
Ahora puedo hacer un buen diseño.
En el prospectivo pierdo control porque no tengo las.
No puedo descartar muchas causas alternativas,
pero tengo un poquito más de control que en los retrospectivos.
Bueno, esto sería un poquito el esquema más o menos
de lo que ya estoy comentando.
En el retrospectivo mido, selecciono a los participantes.
Ah, ya sé por qué he puesto esto.
Por la selección de los participantes.
Esto es un concepto fundamental porque muchas veces yo, por ejemplo,
con los alumnos discuto mucho porque no se dan cuenta
de que el hecho de medir y seleccionar
no es manipular.
Yo puedo medir con un test de personalidad
quién tiene alta versión a riesgo y quién tiene baja.
Y necesito utilizar un test o algo fiable
para medirlo y saber que yo selecciono, selecciono,
no asigno, selecciono al participante.
En base a esa característica.
Lo tengo que medir, pero yo no lo estoy manipulando.
Yo decido, tú vas a tener altas veces más riesgo
y tú no.
Esto se suele confundir muchísimo.
Es más, me lo encuentro a veces con compañeros en psicología social,
por ejemplo, que trabajan con estos conceptos
que dicen, no, si yo he manipulado, no estoy manipulando nada.
O he controlado, no has controlado.
Ha registrado si son hombre o mujer,
pero no te ha asegurado de que los grupos
estén equilibrados en cuanto al sexo.
¿Lo has medido?
¿Lo tienes ahí?
¿Esa variante está ahí?
Pero está descompensada, a lo mejor,
no lo sabes.
¿Que tienes la suerte de que se te ha compensado
porque se ha compensado?
Genial, pero no lo has controlado a priori,
no has ejercido ningún tipo de control.
Esta es la idea que quiero trasladaros aquí,
en el sexto acto, es lo que nos ocurre.
Seleccionamos, necesitamos medirlos,
pero eso no significa que esté manipulando, ¿vale?
No manipulo.
Por lo tanto, tengo menor control
y eso repercute claramente en la validez interna,
sobre todo en los retrospectivos, que ya, como todo ha pasado,
pues tengo todavía menos control.
Y el objetivo, en este caso, ya no suele ser establecer
relaciones causa-efecto.
A veces sí, porque al final lo que queremos es estar seguros
de que el fenómeno que se produce es por esas variables independientes
que nosotros hipotetizamos que van a generar esos cambios.
Normalmente el objetivo suele ser más describir,
explicar relaciones.
A veces se trabaja con este tipo de estudios para luego
plantear un diseño cuasi experimental o incluso experimental,
que yo creo que es un poco también el hilo histórico,
que se ha seguido más en economía.
Venimos de esto,
pero ya están empezando a hacerse cosas más cuasi-experimentales
en el contexto de la economía conductual.
Bueno, pues a veces vamos en ese contexto,
o a veces, lo que os he dicho antes, es el único estudio
que podemos hacer.
Y eso no significa que tengamos que tirar los pies la vez más cero,
no.
Significa que tenemos que tener muchísimo más control,
estudiar muchas variables y ir poco a poco avanzando
y acumulando evidencia empírica para obtener cada vez más datos,
lo que llamamos la triangulación, que confluya en esas conclusiones
y que nos den más apoyo empírico para sostener esas conclusiones
que sacamos de estos estudios.
Bueno, igual, lo mismo que he hecho con las anteriores, os pongo aquí
algunos ejemplos de diseño retrospectivo, prospectivos,
también hay muchos libros solamente de diseños de post facto,
solamente de retrospectivos, cómo hacer análisis, los análisis,
que esto también está bien, hay libros donde se evalúa,
depende del diseño y de las distintas variabilidades
del diseño que tú tengas, qué análisis tiene más sentido,
qué otros no.
Yo ahí también os animo a trabajar con la inteligencia artificial.
Hay veces que nos da cosas que no,
y obviamente tenemos que tener no solo la inteligencia artificial,
no solo el trabajo con una variable,
sino que para hacer esa regulación o distintas formas
de medir la variable dependiente,
pues lo mismo.
Pero ahora mismo nos ayuda mucho.
Yo la utilizo mucho.
Cuando tengo dudas, por ejemplo,
esto que os he dicho de la maldición de supervivencia de Cox,
se lo he preguntado a la inteligencia artificial.
Porque veía que esa forma de medirlo con un análisis de varianza
un lineal, incluso el bayesiano se me quedaba corta,
necesitaba algo un poquito más fino y yo lo conozco ese análisis,
pero a lo mejor en ese momento no cae con que puedo utilizarlo
puedo preguntarle ¿qué análisis?
te da una lista estupenda
y luego ya te adaptas porque tú ya sabes cuál es tu diseño
pero a partir de ahí dices aquí la inteligencia artificial
se está coloqueando pero en este caso sí.
Tiene sentido.
Voy a llenar un poco más.
Y si le meto esto, sí, pues puedes hacer esto
y además le metes una covaria verde no sé qué.
Yo os animo a que lo uséis.
Al final, lo de no estamos mucho,
pero también es otra cosa que es el futuro
y nos va a costar aceptarlo,
pero está ahí y va a ser fundamental.
Diseño retrospectivo.
El simple cuando no tengo grupo de cuasi control.
El simple normalmente suelen ser pilotos.
Yo no he visto ninguno simple.
Sin grupos de cuasi control, sin variables controladas,
porque es que no tengo nada, no tengo ni covariación,
es menos simple.
Tengo, venga, gente que se ha suicidado,
voy hacia atrás a ver qué pasa con esta gente.
No tengo a alguien que compare gente con características parecidas,
con depresión, no sé qué, que no se han suicidado.
¿Qué es lo que explica que esta gente sí se haya suicidado
y la otra no?
Ahí ya tengo un grupo de cuasi control,
pero es que si no lo tengo, es que no tengo nada.
Entonces, me puede servir muchas veces para pilotos,
para ideas sobre variables que yo tenga que controlar,
que puedan estar relacionadas con el defecto que yo quiero
entender, comprender y acelerar un poquito, algo más pilotaje,
para luego ya meterme en un diseño con un grupo de dos
y con tres.
No sé si el otro día lo comentábamos,
esos análisis iniciales
que hacemos para luego ya ir al diseño,
preregistrarlo y entonces así plantear esas hipótesis.
Yo creo que ese es el contexto.
En los prospectivos, el simple, en realidad,
es el equivalente al intersujeto.
Lo que pasa es que no ha sido al azar.
Por eso os decía antes, podemos incluso analizar
con un análisis de varianza.
En un diseño simple.
El complejo factorial,
hablamos de lo que os decía antes de la esquizotipia
y la ansiedad.
Donde me tomas de una variable es post facto.
Pues suelen ser complicados.
Porque me quedo muchas veces cuando hay variables asociadas
sin gente en alguna de las casillas.
Es el problema que tenemos.
Con los factoriales prospectivos.
Y luego, bueno, si quiero estudiar la edad en sí misma
como variable independiente,
que yo creo que en economía también se puede estudiar en sí misma
como variable independiente,
saber que disponemos también, porque es post facto,
yo no puedo decir tú tienes 5 años o tienes 20,
no buscaría poder ir a hacer todo eso y tener 20 años otra vez,
pero no es la realidad.
Ahora, sí puedo tener diseños más longitudinales en contextos post
facto, Las variables, por naturaleza,
son siempre inter-sujeto.
Yo no puedo ser extrovertido al mismo tiempo que introvertido.
Yo no puedo tener alta capacidad al mismo tiempo
que tengo baja capacidad.
Salvo en la excepción de la edad.
Cuando estudio la edad,
sí puedo diseñar un diseño en el que yo he pasado por los 5,
por los 20, por los 30.
Por lo tanto, sí puedo conceptualizar un diseño longitudinal.
Y de hecho, tenemos incluso lo que llamamos los secuenciales,
donde estudiamos.
Porque en los longitudinales y en los transversales se produce
lo que llamamos el efecto de cohorte.
De hecho, por haber nacido
o por ser de la generación X, yo con eso me hago unos líos,
no sé cuáles son las generaciones de cada uno,
pero tenemos unas características comunes en función
de esas generaciones, y eso son las cohortes.
Entonces, eso hace que se generen también cambios
por el mero hecho de pertenecer a esa generación.
Entonces, en el secuencial lo que hago es un diseño factorial
donde meto las dos cosas de manera que lo puedo estudiar.
Estudio cohortes distintas a lo largo del tiempo,
en momentos temporales, en los mismos sujetos.
Eso sería un diseño secuencial.
Os podéis imaginar, complicados, carísimos, pero súper interesantes.
Porque tengo resultados, hay estudios súper bonitos,
estudios secuenciales, donde veo efectos muy claramente,
cómo se van produciendo cambios a lo largo del tiempo,
por distintas edades y por distintas cohortes,
en intra e inter sujeto combinado.
Bueno, pues vamos al ejemplo.
Que sería un poquito lo más parecido posible a lo que hemos visto
en el primer ejemplo.
Una empresa de software financiero desea conocer cómo influyen
los perfiles reales de apetito de riesgo de los futuros analistas
y las condiciones del mercado en las decisiones de inversión.
Es decir, tenemos nuevamente
la variable dependiente del porcentaje de capital invertido,
el comportamiento de inversión.
Para ello selecciona una muestra de 80 estudiantes
del máster de finanzas.
Los estudiantes ya fueron clasificados.
Esto es lo que os hablo de la selección.
Yo los tengo que seleccionar.
Pero eso no significa manipular.
Clasificados por la escuela en dos perfiles según un test validado.
Esto también es importante.
Si podéis clasificar con test validados, mejor.
Hay test en economía conductual
y muchísimos test de aversión al riesgo y además test súper cortos.
Hay plataformas con test sobre esto.
Pues eso.
Tres, cuatro preguntas y ya te lo clasificas.
Perfil conservador y perfil agresivo.
Fijaros, ya tenemos ahí la variable independiente.
Con dos perfiles, con dos niveles, el perfil agresivo
y el perfil conservador.
Tenemos esos dos perfiles.
Yo no voy a asignar al azar y decir,
tú vas a tener perfil agresivo y tu conservador, cada uno tiene
el que tiene.
Esto es facto.
No puedo manipular, no puedo asignar al azar.
Después, y aquí he metido yo creo lo bonito,
la misma variable de antes.
Todos realizan dos rondas de inversión basadas en datos reales
de mercado.
Una correspondiente a un periodo claramente alcista
y otra correspondiente a un periodo bajista.
El orden de las rondas se contrabalancea.
Es decir, tenemos otra variable independiente
que sí es experimental.
La sujeto, donde controlo el orden de presentación.
Es decir, tenemos esas dos variables.
Es posfacto, con los dos niveles,
perfil conservador, perfil agresivo,
y otra es experimental intrasujeto, con los dos,
lo mismo de antes, con los dos alcista-bajista,
con los dos momentos alcista-bajista,
y se contrabalancea, unos empiezan alcista,
otros bajista, y otros bajista-alcista.
Por lo tanto, tenemos un diseño factorial,
con una variable post-facto inter-sujeto,
porque por definición en este caso no queda otra,
yo no puedo tener un perfil conservador al mismo tiempo
que agresivo, es imposible, y experimental
para la segunda variable con dos niveles,
alcista-bajista, intra-sujeto, controlando el orden de presentación
a través de un reequilibrado contra balance.
Es decir, puedo generar lo que me dé la gana,
todo depende de cómo diseña yo el estudio.
Ahora tengo que saber.
Esta variable sí o sí es post-facto.
Con los estudiantes ha sido muy divertido porque hemos tenido,
les hago hacer un estudio en el que les obligo a meter
dos variables, una experimental y la otra.
Y no sabéis los problemas que tengo
porque además les hago hacer una primera práctica de documentación
al principio y les doy libertad de hacer unos temas
y les doy libertad para que ellos elijan los temas.
Y siempre hay un tema que es el tema estrella que es el amor romántico.
Les encanta el amor romántico.
¿Qué pasa cuando llegan al experimental?
Que no dan pie con boda para manipular, asignar al azar.
¿Qué hago yo con esto del amor romántico?
Y es donde se dan cuenta de lo que es una variable experimental
y no experimental.
Y con algunos he estado rondas y rondas.
No, es que les preguntamos, es que si les preguntas sobre sus opciones,
ya no están en el experimental.
No, es que entonces hemos pensado ponerles unas fotos.
Lo que me hicieron unos, por ejemplo, muy originales,
se fundamentaron mucho en datos empíricos.
¿El rojo y el negro son colores que nos atraen más?
Pues vamos a hacer un diseño intrasubjeto,
ponemos fotos de rojos, amarillos, verdes, tal,
y comprobamos si el rojo y el negro realmente lo eligen más
en la pregunta de con quién tendrías una cita.
Estudios tan absurdos como esos,
pero que los podemos conceptualizar de maneras distintas,
desde el experimental hasta el expert fact.
Con lo cual ahí es donde nosotros, pues ya,
la creatividad también puede ir hasta donde.
Y aquí tenemos el ejemplo, es la misma gráfica de antes,
en el fondo lo que está cambiando
es que en vez de tener el upmarket, el downmarket,
igual que lo teníamos antes,
pero ahora en vez de haber asignado al azar, al incentivo,
tenemos la gente que es conservadora y agresiva.
El análisis que haríamos aquí, en el fondo sería el mismo,
lo que pasa que probablemente vamos a necesitar
un tamaño de muestra mucho mayor, porque todas las variables asociadas
a ser conservador o agresivo no las estamos controlando
porque no las podemos asignar al azar.
¿Vale?
Y aquí pues fijaros, los efectos principales
no se podrían resumir en ningún caso,
porque tenemos para el conservador,
el conservador le da igual estar en el A
que en el Down,
mientras que el agresivo va a invertir mucho más
en el altista que en el bajista.
¿Y qué pasa con las pendientes?
Que van al revés, el hecho de ser conservador
va a hacer que vaya a invertir más, el hecho de ser conservador
invierto más en el A,
espera, espera, estoy a la hora de mirarlo, ¿no?
El hecho de ser conservador,
el hecho de estar, perdón, en el upmarket,
si soy conservador voy a invertir menos que si soy adhesivo,
mientras que en el downmarket me va a pasar a lo que digo.
Eso es el otro.
Con lo cual yo no puedo decir hay un efecto,
como diría antes, en el que va todo incrementando,
sino que hay una interacción en la que tengo
que estudiar los efectos por separado y mirarlo despacito para entender
qué es lo que está pasando en los resultados.
¿Vale?
Bueno, pues básicamente eso.
Esto en realidad lo he dejado un poco para que los estudiantes
puedan tener un poco un resumen de los líneas de diseño,
cómo afecta esto a la validez.
Entre ellas aquí está básicamente todo lo que ya he contado, ¿vale?
He resumido en los tipos de diseño experimentales, cuasi,
y es por facto.
Y simplemente lo he puesto porque quería,
bueno, yo creo que está bien, es útil para que lo tengan
y básicamente ya está.
Hoy ha sido rápido.
Hoy ha sido más rápido que el otro día, por lo menos.
Bueno, pues nada, si tenéis alguna duda.
Sí, ¿no?
Sí, por supuesto.
Sí, sí, sí.
Por supuesto, claro.
Estamos en contacto.
Sí, yo te paso el contacto, Marta.
Gracias.
Muy bien, pues no sé si en la sala tenéis alguna pregunta,
Beatriz, en online.
Ya.
No sé, yo creo que más o menos nos ha quedado todo bastante claro.
Daniel nos está escribiendo.
Por supuesto, no, no, el tema PDF se lo había pasado a Laura,
la de la semana pasada.
Y es genial.
Y desde ahí ya es diferente.
O sea, ya es.
Sí.
Ha sido muy interesante.
Beatriz, muchísimas gracias por transmitirnos tu pasión
por la investigación.
Yo creo que hablo de parte de todos.
Bueno, nos has creado, bueno, pues.
Mira, perdona, es que nos está escribiendo.
Ah, bueno, no, te están agradeciendo la presentación,
que es muy interesante e inspiradora.
Nos escribe Daniel.
Muchísimas gracias, Daniel, que has estado,
te he visto en toda la ponencia y a Raquel también.
La verdad es que sí, ha sido interesantísimo y eso,
tenía que darte las gracias, gracias a todos.
Ah, sí, sí, sí, lo vamos a colgar todo.
Lo vais a tener todo.
Sí, os lo voy a colgar todo.
Bueno, lo tenéis en el curso virtual,
pero también os lo voy a mandar por e-mail para que lo tengáis todo.
Ya nos lo están, además, poniendo bonito en Canal UNED
porque teníamos la grabación de Teams, pero bueno,
que era así un poco más ruda y ahora ya la vais a tener en Canal UNED,
que va a ser todavía más bonita.
Y sí,
muchísimas gracias a todos vosotros.
Sí, sí, sí, compartimos la grabación.
Todos te están dando las gracias también.
De verdad que hemos tenido muchos conectados,
muchos alumnos.
Muchísimas gracias.
Aquí hemos estado en presencial
también los profesores de la Facultad de Económicas,
que también os quiero dar las gracias por haber estado aquí y apoyar.
Sobre todo este tipo de iniciativas que yo creo
que son muy importantes para todos nosotros y bueno,
sobre todo agradecer a Beatriz que nos has dejado a todos
maravillados con tus presentaciones de verdad que ha sido interesantísima
y estamos ahora todos muchísimos más motivados y no solo los alumnos que
bueno, este seminario era sobre todo para vosotros
pero también para nosotros nos ha venido muy bien
y te queremos agradecer gracias a todos.