F2-U1. Fundamentos Científicos de la Psicología General Sanitaria

Caracterización del Método Científico en Psicología

De acuerdo con las aportaciones de Quintanilla-Cobián et al. (2020), la ciencia moderna se define a través de elementos específicos que en la psicología actual se resumen en tres aspectos fundamentales. La observación sistemática es el eje central, evolucionando de una actitud pasiva frente a eventos naturales hacia un examen activo de las consecuencias tras introducir cambios intencionados, proceso denominado experimentación. En este entorno, los investigadores gestionan influencias externas que podrían distorsionar sus observaciones.

El método científico se define formalmente como un procedimiento general, empírico, sistemático, controlado y crítico para la adquisición de conocimiento. Posee el carácter de general al ofrecer pautas adaptables a diversas disciplinas; es empírico porque se fundamenta en la observación de hechos reales; es sistemático y controlado debido a que exige una planificación rigurosa y un registro ordenado para asegurar datos fiables; y es crítico puesto que debe ser revisable, corregible y sometido al juicio objetivo externo. Stanovich (2010) subraya que la replicabilidad y los estudios de replicación son pilares esenciales para la credibilidad y eficacia de la investigación.

En cuanto a las estrategias de razonamiento, se distinguen dos vías principales. El método inductivo obtiene conclusiones generales a partir de datos particulares; por ejemplo, analizando múltiples casos de niños con Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH) para identificar patrones sin teorías previas. Por otro lado, el método hipotético-deductivo combina inducción y deducción, extrayendo hipótesis de una teoría para probarlas empíricamente. Un ejemplo de deducción ocurre al partir de la teoría de Piaget para hipotetizar que niños en la etapa de operaciones formales rendirán mejor en tareas abstractas que aquellos en etapas anteriores. La acumulación de resultados opuestos puede debilitar una teoría, aunque no la demuestre necesariamente como falsa de forma inmediata.

La Investigación Científica en Psicología: Aproximaciones Cuantitativa y Cualitativa

Tradicionalmente, la psicología se ha orientado hacia la aproximación cuantitativa, basada en el positivismo filosófico. Este enfoque sostiene que la realidad es única y concreta, y solo los objetos medibles son dignos de estudio. El científico debe mantener una postura de imparcialidad y objetividad, utilizando el método hipotético-deductivo para evaluar hipótesis mediante la medición de variables de interés. En este marco, el experimento se considera la estrategia idónea para identificar causas y factores mediante diseños altamente estructurados.

La perspectiva cualitativa, sustentada en el constructivismo y la fenomenología, entiende la realidad como una construcción originada en la interacción entre el sujeto y el objeto. A diferencia de la búsqueda de leyes generales y causas de la aproximación cuantitativa, la investigación cualitativa procede de forma inductiva para comprender la realidad. Su diseño es emergente, se construye mientras los datos revelan hallazgos y se adapta conforme se profundiza en el problema de estudio. León y Montero (2015) indican que estos investigadores no buscan leyes, sino significado. Actualmente, existe un auge de enfoques mixtos que integran ambas perspectivas para lograr una comprensión holística de los fenómenos.

Ética en el Proceso de Investigación Psicológica

Toda investigación psicológica debe regirse por la evaluación de la relación riesgo/beneficio. Organizaciones como la American Psychological Association (APA, 2013) y la British Psychological Society (BPS) establecen principios fundamentales: la beneficencia y no maleficencia (beneficiar y evitar daños), la fidelidad y responsabilidad (mantener la confianza y conciencia profesional), la integridad (precisión y honestidad), la justicia (acceso imparcial a los beneficios de la psicología) y el respeto por los derechos y dignidad de las personas (considerando diferencias culturales y de roles).

Los aspectos críticos de la ética incluyen el consentimiento informado (participación libre y documentada), la confidencialidad (protección de la privacidad), la maximización de beneficios, el debriefing (sesión informativa tras el estudio), el manejo ético de datos, la gestión de conflictos de interés, la revisión ética previa por comités y la publicación ética que evite el plagio. Un ejemplo de violación ética sería un estudio sobre exclusión social en adolescentes donde se les excluye deliberadamente de actividades sin obtener consentimiento y sin proporcionar apoyo emocional posterior, violando el deber de minimizar el daño potencial.

Estrategias, Diseños, Técnicas y Métodos

Es fundamental diferenciar estos términos de uso común. La estrategia de investigación es el enfoque general (manipulativo o no manipulativo). El diseño de investigación es el plan detallado de acción para obtener información relevante. Las técnicas son herramientas específicas para recolectar o analizar datos (por ejemplo, técnicas de muestreo). Los métodos representan el marco teórico y los principios globales del proceso.

En la investigación cuantitativa se distinguen dos grandes estrategias. La estrategia manipulativa (experimentación) busca causalidad manipulando la variable independiente (VI) y observando sus efectos en la variable dependiente (VD) bajo control de variables extrañas. La estrategia no manipulativa se emplea cuando las variables no pueden alterarse por ética o naturaleza (edad, sexo, historia de vida), seleccionando participantes según valores ya existentes.

Los métodos científicos se clasifican en tres tipos: el natural/observacional (no manipulativo, usa categorías de codificación, sin aleatorización), el comparativo o diferencial (correlacional, determina el grado de relación sin causalidad, sin aleatorización) y el experimental (observación de fenómenos provocados, control del entorno y variables, causalidad establecida por continuidad temporal y aleatorización).

Fundamentos de los Diseños Experimentales

El diseño experimental busca descubrir causas y sus manifestaciones mediante el control de la Variable Independiente (VI) y la medición de la Variable Dependiente (VD). La VI es el factor manipulado directamente por el investigador; sus características incluyen la manipulación, el impacto causal, la existencia de diferentes niveles (como presencia vs. ausencia de un estímulo) y la independencia de otras variables del estudio. La VD es la respuesta medida; sus rasgos incluyen su capacidad de respuesta al cambio, ser medible, observable y constituir la variable de resultado o interés.

Las variables extrañas son factores no estudiados que pueden influir en el resultado, introduciendo ruido o sesgo. Pueden generar confusión si correlacionan con la VI y VD, o producir efectos espurios (falsas causalidades). Ejemplos comunes incluyen el nivel socioeconómico, historia de trauma previo, rasgos de personalidad o condiciones ambientales (ruido, luz). Para inferir causalidad (Kenny, 1979) se requieren tres condiciones: covariación (asociación estadística), temporalidad (la VI precede a la VD) y control de variables extrañas.

El control experimental implica que el investigador especifica la conducta, elige las VI y establece sus niveles intencionalmente. Para ello se aplica el principio MAX-MIN-CON (Kerlinger, 1984):

MAX (Maximizar la varianza sistemática primaria): Incrementar la varianza de la VD debida a la VI (varianza intergrupos).
MIN (Minimizar la varianza error): Reducir la imprecisión de instrumentos e instrucciones (varianza intragrupo).
CON (Controlar la varianza sistemática secundaria): Mitigar el efecto de variables extrañas.

Dimensiones y Clasificación de los Diseños Experimentales

Los diseños experimentales se configuran a partir de tres dimensiones básicas: a) Estrategia Univariable vs. Multivariable: La univariable analiza una sola variable a la vez (ej. media de calificaciones). La multivariable considera simultáneamente múltiples variables y sus interacciones (ej. regresión múltiple con tiempo de estudio, asistencia y calificaciones). b) Estrategia Unifactorial vs. Factorial: El diseño unifactorial investiga el efecto de una única VI (ej. duración del sueño en rendimiento cognitivo). El factorial investiga dos o más VI (ej. duración del sueño y calidad del sueño combinadas) para observar efectos individuales e interacciones. c) Estrategia Intergrupos vs. Intragrupo: La intergrupos compara diferentes grupos de sujetos sujetos a distintas condiciones (frecuente en estudios de discriminación étnica). La intragrupo analiza procesos dentro de un mismo grupo o un mismo sujeto a lo largo del tiempo (ej. dinámica de comunicación en un grupo de terapia para ansiedad social).

Diseños Cuasiexperimentales

Se recurre a ellos cuando no es posible la asignación aleatoria de los participantes a las condiciones. Aunque tienen menor control de variables extrañas y amenazas a la validez interna (selección de grupos), permiten evaluar impactos en entornos prácticos reales. Siguen el paradigma experimental al requerir temporalidad y covariación, pero enfrentan desafíos para descartar explicaciones alternativas. Generalmente se trabaja con grupos ya formados.

Tipos de diseños cuasiexperimentales:

Diseño de Grupos No Equivalentes: Compara grupos no aleatorios (ej. dos empresas similares donde una recibe intervención de estrés y la otra no).
Diseño de Series Temporales: Recopila múltiples mediciones antes y después de una intervención en un solo grupo.
Diseño de Múltiples Series Temporales: Observación de varios grupos en series temporales simultáneas (ej. programas de bienestar en adolescentes, adultos jóvenes y mayores).
Diseño de Grupos Equiparados: Los sujetos se emparejan por variables clave (calificaciones previas, nivel socioeconómico) antes de asignar el tratamiento.
Diseño de Series Temporales Interrumpidas: Introduce una interrupción planeada en una serie de datos históricos.
Diseño de Retroalimentación: Los participantes reciben información continua sobre su desempeño, permitiendo ajustes terapéuticos flexibles.
Diseño de Regresión Discontinua: La asignación ocurre según un punto de corte en una variable continua (ej. otorgar tutoría solo a quienes sacan menos de cierta puntuación).

Diseños de Caso Único y Ex Post Facto

Los diseños de caso único ( $N=1$ ) se basan en la replicación intrasujeto. Permiten explorar causas de variabilidad conductual y ajustar el diseño en tiempo real mediante fases. Incluyen diseños de línea base única, línea base múltiple, reversión (introducir y retirar tratamiento), series temporales y análisis funcional. Un ejemplo es el caso de Juan, un hombre de 35 años con ansiedad social por trauma, donde se utilizan entrevistas clínicas y autoinformes para evaluar su progreso ante una terapia personalizada.

Los diseños ex post facto ("después de los hechos") se aplican cuando no se puede manipular la VI. Se clasifican según el momento de inicio:

Retrospectivos: Empiezan definiendo grupos según la VD ya ocurrida (ej. comparar sobrevivientes de un desastre natural con no afectados 5 años después). Pueden ser simples, de comparación de grupos (casos y controles) o de grupo único (correlacionales).
Prospectivos: Seleccionan sujetos según valores de la VI y esperan el efecto en la VD. Incluyen diseños simples, complejos, de grupo único y evolutivos (la edad es la VI). Los evolutivos se subdividen en longitudinales (misma muestra en distintos momentos), transversales (muestras de distintas edades en un solo momento, con riesgo de efecto cohorte) y secuenciales.

Metodología de Encuestas y Observación

La encuesta puede ser una técnica (instrumento/cuestionario) o una metodología (proceso regido por fases: finalidad, planificación, diseño, análisis técnico). Según López-Roldán y Fachelli (2015), se clasifican por cobertura (censal o muestral), objetivo (descriptiva o explicativa) y estructura temporal (transversal, longitudinal de panel para cambio individual o longitudinal de tendencias para cambio neto). Permiten estudiar variables subjetivas no observables directamente.

La observación científica es un registro riguroso de la conducta espontánea en entornos naturales. Se clasifica según la participación del observador en: externa o no participante (habitual en lo cuantitativo), participante (el observador entra en la dinámica, habitual en lo cualitativo) y autoobservación. Las fases incluyen decidir qué observar (unidades de conducta), cuándo/dónde (muestreo), cómo (codificación), diseño, análisis de datos, calidad (validez/fiabilidad) y elaboración del informe.

Investigación Cualitativa y sus Métodos

Se centra en el conocimiento idiográfico (lo singular) frente al nomotético. Es inductiva, humanista, sensible al contexto y holística (interconexión de las partes y el todo). Sus fases no son lineales: reflexión (epistemología), planificación (marco metodológico), entrada en el escenario (confianza), recogida y análisis (iterativo/triangulación), retirada (ética) y escritura del informe (narrativo).

Los métodos cualitativos principales son:

Etnografía: Describe prácticas culturales mediante la inmersión (ej. vivir con familias de bajos recursos para entender sus rutinas educativas).
Investigación-Acción: Combina investigación y mejora práctica colaborativa (ej. un psicólogo comunitario y jóvenes que diseñan juntos talleres de estrés).
Estudio de Caso: Exploración profunda y holística de una entidad única.
Técnicas de Recogida: Observación participante (el investigador se integra) y Entrevista (interacción directa con preguntas abiertas para explorar significados subjetivos).