GUA DE ESTUDIO PARA LA MAESTRA EN TERAPIA FAMILIAR SISTEMICA

METODOLOGA DE LA INVESTIGACIN

1 Enfoques de investigacin

Enfoque cuantitativo: usa la recoleccin de datos para probar hiptesis, con base en la medicin numrica y el anlisis estadstico, para establecer patrones de

comportamiento y probar teoras.

Enfoque cualitativo: utiliza la recoleccin de datos sin medicin numrica para descubrir o afirmar preguntas de investigacin en el proceso de la interpretacin En los

procesos cualitativos generalmente no se comprueban hiptesis, se elaboran en el

proceso y se refinan conforme se generan ms datos

Enfoque mixto: Los mtodos mixtos representan un conjunto de procesos sistemticos, empricos y crticos de investigacin e implican la recoleccin y el anlisis

de datos cuantitativos y cualitativos, as como su integracin y discusin conjunta, para

realizar inferencias producto de toda la informacin recabada (metainferencias) y lograr

un mayor entendimiento del fenmeno bajo estudio

2 Tipos de investigacin

Alcances

Resultan de la

revisin de la

literatura y de la

perspectiva de

estudio

Dependen de los

objetivos del

investigador para

combinar los

elementos en el

Investigacin

cuantitativa

Exploratorios

-investigan problemas poco estudiados

-indagan desde una perspectiva innovadora

-ayudan a identificar conceptos promisorios

-preparan el terreno para nuevos estudios

Descriptivos

-consideran al fenmeno estudiado y sus

componentes

-miden conceptos

-definen variables

Correlacinales

-ofrecen predicciones

-explican la relacin entre variables

-cuantifican relaciones entre variables

Explicativos

-determinan las causas de los fenmenos

-generan un sentido de entendimiento

-son sumamente estructurados

Estudios exploratorios: se realizan cuando el objetivo consiste en examinar un tema poco estudiado (Por lo general anteceden a las dems investigaciones) valor: ayuda a familiarizarse con fenmenos desconocidos, obtener informacin para realizar una

investigacin ms completa de un contexto particular, investigar nuevos problemas,

identificar conceptos o variables promisorias, establecer prioridades para

investigaciones futuras, o sugerir afirmaciones o postulados

Estudios descriptivos: busca especificar propiedades, caractersticas y rasgos importantes de cualquier fenmeno que se analice. Describe tendencias de un grupo o

poblacin valor: es til para mostrar con precisin los ngulos o dimensiones de un fenmeno, suceso, comunidad, contexto o situacin

Estudios correlacinales: asocia variables mediante un patrn predecible para un grupo o poblacin valor: en cierta medida tiene un valor explicativo, aunque parcial, ya que el hecho de saber que dos conceptos o variables se relacionan adopta cierta

informacin explicativa

Estudios explicativos: pretende establecer las causas de los eventos, sucesos o fenmenos que se estudian valor: se encuentra ms estructurado que las dems investigaciones (de hecho implica los propsitos de stas); adems de que proporciona

un sentido de entendimiento del fenmeno a que hacen referencia

3 Hiptesis: son explicaciones tentativas de la relacin entre dos o ms variables, sus funciones son: guiar el estudio- proporcionar explicaciones- apoyar la prueba de

teoras / indican lo que tratamos de probar y se definen como explicaciones tentativas

del fenmeno investigado- se derivan de la teora existente y deben formularse a

manera de proposiciones

Variables: Una variable se define como una propiedad que puede tomar diferentes valores; es un smbolo al que se le asignan valores

La independiente (x) vara y es causa supuesta de otra variable, la dependiente. En un

experimento, constituye la variable manipulada, es la que est bajo el control del

experimentador. En un estudio no experimental, es la variable que tiene un efecto

lgico en la variable dependiente

El efecto de la variable dependiente (y) se altera de manera concominante con los

cambios o variaciones en la variable independiente

Caractersticas: 1-la hiptesis debe referirse a una situacin real, 2-las variables o trminos de la hiptesis deben ser comprensible, precisos y lo ms concretos posible,

3- la relacin entre variables propuesta por una hiptesis debe ser clara y lgica, 4- los

trminos o variables de la hiptesis deben ser observables y medibles, 5- las hiptesis

deben estar relacionadas con tcnicas disponibles para probarlas

Tipos:

1.- hiptesis de investigacin: son proposiciones tentativas acerca de las posibles relaciones entre dos o ms variables, (son las ms empleadas en la investigacin) las

hiptesis de investigacin-Hi, pueden ser: descriptivas, correlacinales, de grupos,

causales

2.- hiptesis nulas: son el reverso de la hiptesis de investigacin, niegan o refutan la relacin entre variables-Ho

3.- hiptesis alternativas: son alternativas ante la hiptesis de investigacin o nula, solo se formulan cuando existe otra posibilidad-Ha

4 Diseo de investigacin

Definicin: plan o estrategia que se desarrolla para obtener la informacin que se requiere en una investigacin

Objetivo: responder preguntas de investigacin, cumplir objetivos de estudio, someter hiptesis a prueba

-descriptivas de un alto valor o dato pronosticado

-correlacionales (bivariadas o multivariadas)

-de diferencia d grupos

-causales (bivariadas o multivariadas)

Mismas opciones que la hiptesis de investigacin

-de estimacin

-de correlacin

-de diferencia de medidas

De

investigacin

Nulas

Alternativas

Estadsticas

Tipos

Pre experimentales

Experimentales puros

cuasiexperimentales

Transversales

Longitudinales

Diseos

experimentales

Diseos no

experimentales

Estudios

cuantitativos

con varios

diseos

Mtodos

cuantitativos

Mtodos

cualitativos Diseo de teora fundamentada

Diseo etnogrfico

Diseo narrativo

Diseo fenomenolgico

Diseo de investigacin accin

Estudios cualitativos que

mezclan varios diseos

Investigacin

5 Validez de la investigacin

Interna: grado de confianza que se tiene de que los resultados del experimento se interpreten adecuadamente y sean vlidos (se logra cuando hay control)- la validez

interna se alcanza mediante varios grupos de comparacin (dos como mnimo), y

equivalencia de los grupos en todo, excepto en la manipulacin de la o las variables

independientes

Externa: posibilidad de generalizar los resultados de un experimento a situaciones no experimentales, as como a otras personas y poblaciones

6 Muestra

Definicin: El muestreo se refiere a tomar una porcin de una poblacin o universo, que sea representativa de esa poblacin o universo

Es un subgrupo de la poblacin del cual se recolectan los datos y debe ser

representativo de esta

Seleccin de la muestra

Las pruebas se seleccionan con base en el planteamiento del problema, las hiptesis,

el diseo de investigacin y el alcance de sus contribuciones. Las muestras

probabilsticas son esenciales en los diseos de investigacin transaccionales, tanto

descriptivos como correlacinales-causales

Tipos de muestra Las muestras no probabilsticas no usan la asignacin aleatoria, mientras que las probabilsticas usan el mtodo aleatorio

Muestreo probabilstico: Todos los elementos de la poblacin tienen la misma posibilidad de ser escogidos y se obtienen definiendo las caractersticas de la poblacin

y el tamao de la muestra- se requiere de 1 calcular el tamao de la muestra que sea

representativo de la poblacin y 2 seleccionar los elementos muestrales (casos) de

manera que al inicio todos tengan la misma posibilidad de ser elegidos

En el muestreo aleatorio se toma una porcin (o muestra) de una poblacin o universo

de manera que cada miembro de la poblacin o universo tiene la misma posibilidad de

ser elegido

El muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio estratificado, el muestreo por

racimos y el muestreo sistemtico, son cuatro tipos de muestreo probabilstico

Muestreo probabilstico

(Permite generalizacin)

Aleatorio simple (todos tienen la

misma posibilidad de ser elegidos-

sorteo simple)

Estratificado Se obtiene una

proporcin de cada

grupo o estrato

Por racimos Parecido al

estratificado- funciona a gran

escala (pas,

edos, muns)

Sistemtico Del total de la poblacin se

generan intervalos

Muestreo no probabilstico: la eleccin de la muestra no depende de la probabilidad, sino de causas relacionadas con las caractersticas de la investigacin o de quien hace

la muestra

El muestreo por cuotas, el muestreo propositivo y el muestreo accidental son tres tipos

de muestreo no probabilstico

No probabilstico

Accidental-disponibilidad

(El que se encuentre

disponible)

Cuotas (Es una analoga de

estratos)

Intencional (Personas clave, que tienen informacin)

Bola de nieve (Que los

recomiendan otros miembros de la

muestra)

Sujeto tipo (Que tiene una

caracterstica de

nuestro inters)

MEDICIN

7 NIVELES DE MEDIDA

NOMINAL. (Solo de nombre) Este tipo de medicin se refiere a diferencias de cualidad, no se requiere contar para incluir a los miembros en alguna categora, simplemente se

pertenece, por ejemplo, fumadores-no fumadores, lo que importa es la categorizacin

ORDINAL. Representan posiciones en un grupo, un claro ejemplo de ello es lo que sucede en las competencias deportivas, los datos no nos dicen por cuanta diferencia

gano alguien, simplemente nos dicen quien es primero, segundo, tercero, etc.

INTERVALO. Esta es una escala que utiliza intervalos iguales, numero de palabras recordadas en una prueba de memoria o calificacin porcentual en un examen, estas

pruebas carecen de un cero puro ms bien se asigna de forma arbitraria

RAZON. Son escalas con un cero verdadero como por ejemplo, tiempo, distancia y la mayora de dimensiones fsicas, en una escala de razn los nmeros negativos no

tienen sentido

8 CONFIABILIDAD

La confiabilidad es el grado de coincidencia arrojado por varias medidas que son

parecidas en procedimiento y mtodo (obtener resultados similares en ocasiones

consecutivas)

La confiabilidad se define como la consistencia o estabilidad del instrumento de

medicin

La confiabilidad y la validez se confunden a menudo debido a que ambas tratan con la

precisin de las mediciones. No obstante, la confiabilidad esta poco relacionada con el

hecho de si el instrumento realmente mide lo que desea. Su aspecto de precisin se

refiere a la medicin de la puntuacin verdadera

Pruebas

No paramtricas

Paramtricas

Nominal-ordinal

Intervalo-razn

ESTABILIDAD. Es un criterio para determinar la confiabilidad de un instrumento, se busca que las mediciones sean similares en dos momentos distintos a esto se le

denomina TEST-RETEST. Estadsticamente la confiabilidad se obtiene por el

coeficiente de correlacin r de Pearson en donde, los valores cercanos a 1 indican una

correlacin y los cercanos a 0 indican la falta de correlacin 1 positivo indica una

correlacin directa y 1 negativo una correlacin inversa, valores superiores a .7 son

aceptables.

FORMAS PARALELAS. En este mtodo se busca comprobar la confiabilidad del instrumento comparndolo con un instrumento diferente

DIVISIN POR MITADES. En este mtodo se divide el instrumento en dos mitades, pueden ser pares y nones, al obtener el puntaje se aplica la correlacin para saber qu

tan parecidos son los resultados

CONSISTENCIA INTERNA. En el mtodo de alfa de Cronbach tambin se divide en mitades, pero esas mitades se obtienen a partir de mtodos estadsticos, generndose

mltiples posibilidades

Confiabilidad

Estabilidad: es el criterio de confiabilidad, se busca que las mediciones sean iguales en dos momentos distintos (test-retest)

Formas paralelas: mtodo de confiabilidad a partir de comparar dos mediciones del mismo instrumento en un periodo corto

Divisin por mitades: se divide la prueba en dos mitades (pares-nones) y se comparan los puntajes

Consistencia interna: alfa de Cronbach- se divide en mitades aleatorias

Se obtiene con r de Person- si es 1 + indica correlacin directa, 1- correlacin inversa, 0 no correlacin- valores superiores a .7 son aceptables

9 VALIDEZ

VALIDEZ DE CONTENIDO La validez de contenido se refiere a la adecuacin de la representatividad o muestreo del contenido de la prueba

La validez aparente es similar a la validez de contenido, pero no es cuantitativa e

incluye una mera inspeccin visual de la prueba, por parte de revisores sofisticados o

no-sofisticados.

VALIDEZ DE CONSTRUCTO. (convergente, divergente) La validez de constructo busca explicar las diferencias individuales en puntaciones de pruebas. Trata con

conceptos abstractos que pueden contener dos o ms dimensiones

La validez de constructo requiere tanto de convergencia como de discriminacin

La convergencia establece que los instrumentos que pretendan medir la misma cosa

deben estar altamente correlacionados

La discriminacin se demuestra cuando instrumentos que se supone miden cosas

diferentes tienen una baja correlacin Un mtodo utilizado para demostrar tanto la

convergencia como la discriminacin es la matriz multirrasgo-multimtodo de Campbell

y Fiske

VALIDEZ DE CRITERIO. (concurrente, predictivo) Existen dos mtodos bajo la validez relacionada con el criterio: concurrente o predictiva

La caracterstica distintiva entre la validez concurrente y predictiva es la relacin

temporal entre el instrumento y el criterio

Un instrumento con alta validez relacionada con el criterio ayuda a los usuarios de las

pruebas a tomar mejores decisiones en trminos de ubicacin, clasificacin, seleccin y

evaluacin

Validez Grado en que un instrumento en verdad mide la

variable que busca medir

De constructo: se refiere a que tan exitosamente un instrumento mide un concepto (en teora)

De criterio: se debe contrastar con criterios externos relacionados

Convergente: se compara con un instrumento que mida lo mismo Divergente: se compara con un instrumento que mida lo contrario (ANALISIS FACTORIAL)

Concurrente: en relacin al tiempo, son contingentes Predictivos: se observa con los resultados de las evaluaciones (si son correctos)

De contenido:

requiere presentar

los datos del

contenido-se refiere a

la literatura

ESTADSTICA

10 ESTADSTICA DESCRIPTIVA Esta parte de la estadstica se centra en la descripcin de los datos, valores y puntuaciones-frecuentemente se emplean graficas

circulares, histogramas, y otro tipo de grficas

Estadstica descriptiva

(Es un resumen

de los datos)

Medidas de tendencia central

(Promedio)

Medidas de variabilidad (Que tanto varan los valores alrededor del

valor central)

Simetra y curtosis

Moda: es el dato con mayor frecuencia Mediana: el dato que divide en dos mitades iguales al grupo o conjunto Media: es el promedio de los puntajes (es la

medida de tc ms sensible)

Rango: es la diferencia entre el valor mayor y el menor Desviacin estndar: es la diferencia entre cualquier dato y la media Varianza: es la desviacin estndar al cuadrado

Simetra: se refiere a que ambas mitades de la curva son iguales en proporcin (si son asimtricas la tendencia la pone la cola) Curtosis: que tan picuda es la curva (leptocurtica-muy picuda, mesocurtica- medianamente plana, platicurtica-totalmente plana

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Son puntos en la distribucin obtenida, los valores centrales o medios de sta, las principales medidas de tendencia central son 3

moda, mediana y media la moda es la categora o puntuacin que sucede con ms frecuencia, la mediana es el valor que divide a la distribucin por la mitad, la media es la mitad de la tendencia central ms utilizada y puede entenderse como el promedio

aritmtico de una distribucin

MEDIDAS DE VARIABILIDAD indican la dispersin de los datos en la escala de medicin y responden a la pregunta Dnde estn diseminadas las puntuaciones o los

valores obtenidos?-las medidas de variabilidad ms utilizadas son rango, desviacin

estndar y varianza. El rango es la diferencia entre la puntuacin mayor y la puntuacin menor, la desviacin estndar se interpreta como cunto se desva, en promedio, de la media un conjunto de puntuaciones, la varianza es la desviacin estndar elevada al cuadrado, es muy importante porque muchas pruebas estadsticas

se basan en el

SIMETRA Y CURTOSIS La asimetra es una estadstica necesaria para conocer cunto se parece nuestra distribucin a una distribucin terica llamada curva normal,

una curva con asimetra igual a cero es una distribucin simtrica, cuando es positiva

quiere decir que hay ms valores agrupados hacia la izquierda de la curva(por debajo

de la media). Cuando es negativa, significa que los valores tienden a agruparse hacia

la derecha de la curva (por encima de la media)

La curtosis es un indicador de lo plana o picuda que es una curva. Cuando es cero, significa que puede tratarse de una curva normal. Si es positiva, quiere decir que la

curva, la distribucin o el polgono es ms picudo o elevado, si la curtosis es negativa,

indica que es ms plana o curva

11 ESTADSTICA INFERENCIAL

Estadstica inferencial

Estimacin de parmetros y

comprobacin de hiptesis

Prueba de hiptesis: esta en relacin a la Ho, esta se acepta o rechaza en relacin del nivel de significancia

Distribucin muestral: es la distribucin de la poblacin calculada a partir de las muestras. Es un concepto terico

Nivel de significancia: es la probabilidad de que los datos se encuentren en un rea de aceptacin-nivel alfa

Intervalo de confianza: es un parmetro alrededor de la media, dentro del cual los resultados son aceptables

Tipos de error: Tipo I- rechazar la hiptesis verdadera-error alfa Tipo II- aceptar la hiptesis falsa- error beta

12 ESTADSTICA PARAMTRICA

SUPUESTOS se requiere de 1) la distribucin poblacional de la variable dependiente es normal: el universo tiene una distribucin normal, 2) el nivel de medicin de las

variables es de intervalo o razn, 3) cuando dos o ms poblaciones son estudiadas,

tienen una varianza homognea: las poblaciones en cuestin poseen una dispersin

similar en sus distribuciones

CORRELACIN DE PEARSON Es una prueba estadstica para analizar la relacin entre dos variables mediante un nivel por intervalo o razn

REGRESIN LINEAL Es un modelo estadstico para estimar el efecto de una variable sobre otra. Est asociado con el coeficiente r de Pearson. Brinda la oportunidad de predecir las puntuaciones de una variable tomando las

puntuaciones de otra variable. Entre mayor correlacin entre variables, mayor capacidad de prediccin

PRUEBA T Es una prueba estadstica para evaluar si dos grupos difieren entre s de manera significativa respecto a sus medidas en una variable

ANOVA DE UN FACTOR (ONE WAY) Es una prueba estadstica para analizar si ms de dos grupos difieren significativamente entre s en cuanto a sus medias y varianzas. La prueba t se usa para dos grupos y el anlisis de

varianza unidireccional se usa para tres o ms, aunque tambin se puede usar para dos grupos

ANLISIS DE VARIANZA DE MS DE UN FACTOR

ANLISIS MULTIVARIADOS

ANLISIS DE FACTORES

ANLISIS DE COVARIANZA

Estadstica

paramtrica

Para dos grupos: t de Student para

grupos independientes y

relacionados

Para ms de dos grupos: ANOVA

Para dos variables numricas:

r de Pearson

13 ESTADSTICA NO PARAMTRICA

SUPUESTOS 1) la mayora de estos anlisis no requieren de presupuestos acerca de la forma de la distribucin poblacional. Aceptan distribuciones no normales, 2) las

variables no necesariamente tienen que estar medidas en un nivel de intervalo o razn;

pueden analizar datos nominales u ordinales. De hecho, si se requiere aplicar anlisis

no paramtricos datos por intervalo o razn, stos necesitan resumirse a categoras

discretas. Las variables deben ser categricas.

JI CUADRADA es una prueba estadstica para evaluar hiptesis acerca de la relacin entre dos variables categricas

COEFICIENTE DE CORRELACIN E INDEPENDENCIA PARA TABULACIONES

COEFICIENTE DE CORRELACIN POR RANGOS ORDENADOS DE SPEARMAN Y KENDALL

Estadstica no

paramtrica

Para dos grupos: -x

-U de Man Whitney p/g ind -T de Wilcoxon p/g rel

Para ms de dos grupos: x

Nivel de medicin Descripcin y presentacin

Prueba de hiptesis

Medidas de asociacin o correlacin

Nominal

-Tablas de frecuencia

-Grfica circular -Moda

-Coeficiente cualitativo de variabilidad

- Chi cuadrada - Fisher

-Mc Nemar

- V de Cramer -Coeficiente de Contingencia

- Phi

Ordinal

- Tablas de contingencia - Histograma

- Moda - Mediana - Rango

Grupos

independientes: - U de Mann

Whitney - Kruskal Wallis

Grupos

relacionados: - T de Wilcoxon

- Friedman ANOVA

- Rho de Spearman (r)

Intervalo o razn

- Tablas de frecuencia

- Polgono de frecuencia

- Histograma - Moda

- Mediana - Media - Rango

- Desviacin estndar

- Varianza -Coeficiente de

variabilidad

Grupos independientes: - t de Student

- ANOVA factorial

Grupos relacionados: - t de Student

- ANOVA factorial

2 variables: - r de Pearson

Ms de 2 variables

- R Mltiple R

METODOS CUALITATIVOS

14 MTODO NARRATIVO

Las narrativas se constituyen como nuevos objetos de anlisis del discurso,

atribuyndole una importancia relevante en la capacidad de descripcin de realidad

subjetiva

15 MTODO ETNOGRFICO

Los diseos etnogrficos pretenden describir y analizar ideas, creencias, significados,

conocimientos y prcticas de grupos, culturas y comunidades

16 MTODO DE ANLISIS DE DATOS

Se crean categoras, temas o patrones como unidades de anlisis y estas se analizan

en relacin a la teora de cualquiera de las siguientes formas:

1) Secuencia cronolgica, 2) por temas, 3)por relacin de temas, 4) por un modelo

desarrollado, 5) por contextos, 6) por actores, 7) por la visin de un actor central, 8) a

partir de un hecho relevante

Nivel de significancia: es un nivel de la probabilidad de equivocarse y que fija de manera a priori el investigador menos de .05 de p se rechaza Ho

Anlisis estadsticos anlisis univariadopruebas estadsticas paramtricas y no paramtricas

Anlisis bivariadocoeficientes de correlacion

Anlisis multivariados: modelos de regresin lineal mltiple ANOVA facorial-MANOVA-

ANCOVA

Metodologa de la Investigacin: 1. Enfoques de investigacin Cuantitativo Cualitativo Mixto 2. Tipos de investigacin Exploratoria Descriptiva Correlacional Explicativa 3. Hiptesis Variables Caractersticas Objetivos Tipos 4. Diseo de investigacin Experimental (pre-experimental, experimental puro, cuasi- experimental) No experimental (longitudinal, transeccional) 5. Validez de la investigacin Interna Externa 6. Muestreo Seleccin de la muestra Tipos de muestra Muestreo probabilstico Muestreo no probabilstico

Medicin: 7. Niveles de medicin Nominal Ordinal Intervalos Razn 8. Confiabilidad Estabilidad Formas paralelas Divisin por mitades Consistencia interna

9. Validez Validez de contenido Validez de constructo (convergente, divergente) Validez de criterio (concurrente, predictiva)

Estadstica: 10. Estadstica descriptiva Medidas de tendencia central Medidas de variabilidad Simetra y curtosis 11. Estadstica inferencial Prueba de hiptesis Distribucin muestral Nivel de significancia Intervalo de confianza Tipos de error 12. Estadstica paramtrica Supuestos Correlacin de Pearson Regresin lineal Prueba t Anova de un factor (one way) Anlisis de varianza de ms de un factor Anlisis multivariados Anlisis de factores Anlisis de covarianza 13. Estadstica no paramtrica Supuestos Ji Cuadrada Coeficiente de correlacin e independencia para tabulaciones Coeficientes de correlacin por rangos ordenados de Spearman y Kendall

Mtodos Cualitativos: 14. Mtodo narrativo 15. Mtodo etnogrfico 16. Mtodo de anlisis del discurso

Textos recomendados: CLARK -CARTER, D. (1997) Investigacin cuantitativa en psicologa. Del diseo

experimental al reporte de investigacin. Oxford University Press. KERLINGER, F.N. (1988) Investigacin del comportamiento. Tcnicas y metodologa

. Mxico: Editorial Interamericana. SAMPIERI, R. FERNNDEZ y BAPTISTA. (2003) Metodologa de la investigacin .

Mxico: McGrawHill. COOLICAN, HUGH. (2005) Mtodos de investigacin y estadstica en

psicologa. Mxico : Manual Moderno SILVA, ARTURO. (1992) Metodos cuantitativos en psicologia : un enfoque

metodologia. Mxico : Editorial Trillas GONZLEZ FERNANDO. (2000). Investigacion cualitativa en psicologia: rumbos y desafios. New Jersey [Estados Unidos] : Thomson

Guia para la Preparacin de Proyectos de Investigacin en Ciencias del Comportamiento Publicado por Lic. Hugo Quiroz on noviembre 6, 2013 in Guas | 10 comentarios

El propsito del presente instructivo es el de guiar a aquellos estudiosos de las ciencias del comportamiento en general, y de la psicologa en particular, que preparan protocolos o proyectos de investigacin. La presente gua incluye aspectos de organizacin, secuencia, metodolgicos y de formato para investigaciones tanto de tipo bsico como aplicado.

Introduccin 1. Describa la importancia del problema aplicado o terico que se va a investigar, para la poblacin de que se va a estudiar o para el desarrollo de su lnea de investigacin. En el caso de investigaciones sobre problemas aplicados (en salud, educacin, comunidades, organizaciones, etc.) es especialmente importante documentar su relevancia social. Fundamente la idea de que se va a atacar un problema real o importante, entre otros, dos razonamientos que ayudan a hacer esta fundamentacin incluyen: a) Una descripcin de la magnitud del problema en trminos sociales, estadsticos o epidemiolgicos. Describa y comente las cifras ms recientes disponibles sobre la extensin o gravedad del problema a estudiarse. Comente las consecuencias sociales, epidemiolgicas, financieras, etc., de no estudiar ese problema y de no generar intervenciones orientadas a resolverlo, desde la ptica del comportamiento. b) Es posible que el problema no afecte a grandes proporciones de individuos desde el punto de vista social o epidemiolgico pero que el deterioro, sufrimiento o interferencia con el desarrollo humano y social en quienes lo padecen o experimentan sea significativo o grave. En este caso describa estas consecuencias y comente su gravedad en el contexto de la poblacin que participar en el estudio.

2. Describa los trabajos publicados ms importantes de la literatura de investigacin, internacional y nacional, que sean antecedentes directos del estudio que propone. Especifique cmo se relaciona cada trabajo con la principal pregunta de investigacin que plantea su proyecto. Tome los antecedentes de las fuentes recientes (revistas cientficas, libros, etc.) ms reconocidas en su especialidad. Busque especficamente lagunas en el conocimiento, hallazgos contradictorios, defectos metodolgicos, etc., en el estudio del problema o en su tratamiento. 3. Describa en forma concreta el propsito de su investigacin. Asegrese de especificar cmo ese propsito surge claramente (lgica y metodolgicamente) de los antecedentes que ha descrito. Especifique en qu consistir la contribucin de su estudio. Anticpese a la crtica de que, si ya se ha trabajado extensamente en ese problema, el estudio aadir poco o nada a esa lnea de investigacin. Normalmente no es aceptable el simple argumento de que no se ha hecho en nuestro pas. 4. Si propone el uso de tcnicas novedosas, describa sus ventajas sobre otras (validez, confiabilidad, precisin, costo, relevancia social, facilidad de instrumentacin, sencillez, aceptacin social, etc.). 5. Si cualquier procedimiento en su investigacin entraa alguna objecin tica especifique cmo la evitar o abordar.

Mtodo 6. Describa pormenorizadamente los participantes (sujetos, usuarios, pacientes, miembros de una comunidad, animales de laboratorio, etc.) de su estudio. Explique cmo los seleccionar o reclutar, cuntos se incluirn en el estudio; cules sern sus caractersticas y cmo esas caractersticas son relevantes para su principal pregunta de investigacin. Ponga especial atencin a la viabilidad real de conseguir y trabajar con el tipo y nmero de participantes que propone. 7. Especifique el comportamiento que va a estudiar (acciones, tipos de desempeo, sntomas, reacciones, conductas, respuestas a instrumentos o entrevistas, etc.) Describa en detalle los procedimientos que usar para observar o registrar ese comportamiento, es decir para recolectar sus datos de investigacin y asegrese de que sean susceptibles de rplica, es decir, que alguien ms los pueda reproducir. Si es pertinente incluya el uso de grabaciones audio o video. 8. Si va a usar instrumentos psicomtricos o cuestionarios especifique cmo va a garantizar su validez, confiabilidad, pertinencia, etc. para su principal propsito de investigacin o para la poblacin bajo estudio. Asegrese de que, sus definiciones sean razonablemente objetivas. Si esto es difcil, asegrese de que sean confiables en cuanto al acuerdo de observadores independientes por antecedentes publicados en fuentes reconocidas. Si su estudio es de tipo cualitativo, ajstese a los mnimos sealados por algunas guas. Vase, por ejemplo, una gua disponible en la versin castellana de: http://www.healthnet.unam.mx El artculo lo puede consultar escogiendo la versin en espaol de la pgina antes mencionada, despus dirigirse al apartado de Lecturas en

Psicologa y Salud y en el punto 1, aparece la gua con el nombre de Los mtodos cualitativos en las ciencias del comportamiento, que se encuentra en formato pdf. 9. Describa en detalle el escenario y situaciones en que recolectar sus datos y el equipo o materiales que usar, pero no incluya detalles irrelevantes (los que no sean necesarios para realizar una rplica). Si va a usar sistemas de observacin directa del comportamiento describa cmo y cundo obtendr registros de confiabilidad. 10. Describa las comparaciones que realizar en su estudio indicando, en su caso, el esquema o diseo que usar. Explique cmo cada comparacin responde las principales preguntas de investigacin que ha formulado. 11. Describa, con detalle suficiente para permitir rplicas, los procedimientos con el que administrar su intervencin, tratamiento o variable independiente. Algunos estudios ya publicados pueden usarse como ejemplos o como gua general para ver el nivel de detalle que se requiere en este apartado. Un ejemplo de referencia en el rea de salud (aunque extrapolable a otras reas) aparece al final de esta gua. 12. Indique cmo evitar la contaminacin derivada de que los experimentadores o registradores de su estudio conozcan el diseo experimental, o el efecto probable de los procedimientos o la asignacin de participantes o sujetos a los tratamientos (por ejemplo, el efecto Rosenthal). 13. Si va a usar un esquema de comparacin de grupos, describa cmo garantizar la comparabilidad de los sujetos, es decir, cmo evitar que la seleccin de los sujetos contamine sus resultados. 14. Indique, de ser necesarios para su estudio, qu procedimientos aplicar para evitar o al menos registrar los efectos de los siguientes contaminantes: a) Algn acontecimiento que pueda ocurrir entre el inicio y el fin de su investigacin y que pueda afectar sus observaciones produciendo los resultados independientemente de su intervencin, tratamiento o variable independiente. b) Factores tales como el mero paso del tiempo o cambios directamente relacionados con l (edad, fatiga, hambre, etc.). c) Los efectos de alguna observacin o prueba sobre una observacin o aplicacin subsecuente (acarreo). d) Los cambios probables en la sensibilidad de los instrumentos que se vayan a utilizar o de las observaciones hechas por humanos. e) Los efectos derivados de que haya sujetos que abandonen el estudio por alguna razn y permanezcan slo aqullos que muestren efectos del tratamiento. f) Efectos reactivos derivados de que una observacin o prueba afecte la sensibilidad de los participantes (pacientes, sujetos, etc.) a la intervencin o tratamiento. g) Interferencia de tratamientos mltiples que se apliquen a los mismos sujetos, incluyendo efectos de la aplicacin sucesiva de procedimientos secuenciados, que impidan aislar el efecto de los componentes de la intervencin o tratamiento (si es lo que se busca).

Resultados 15. Describa los procedimientos que usar para el anlisis de sus datos. Explique qu tipo de hallazgos contestaran, en efecto, sus principales preguntas de investigacin. 16. En caso de anlisis estadsticos especifique cules usar explicando cmo es que son apropiados para: a) La estructura y nivel de medida de sus observaciones o escalas b) La distribucin (estadstica) probable de sus datos c) El tipo de comparaciones realizadas (longitudinales, de grupo, medidas repetidas, etc.).

Discusin 17. Bosqueje brevemente cmo relacionar sus resultados con los hallazgos de las investigaciones que rese en la introduccin y con el propsito de su estudio, tal y como lo declar al principio del proyecto.

Resumen 18. Incluya un resumen al principio de su proyecto. Haga el resumen claro y preciso. En este resumen incluya una descripcin breve de: propsito, antecedentes medulares, participantes, escenario, comportamiento a estudiar e intervencin o tratamiento.

Estilo y Redaccin 19. Escriba su proyecto en forma clara y concisa. No haga oraciones demasiado largas. Evite errores gramaticales, ortogrficos, de expresin y vicios de estilo. No use abreviaturas idiosincrsicas tales como Fase I, Procedimiento B o Condicin 3 sino frases o ttulos descriptivos y breves. Ajstese a la edicin ms reciente de la versin castellana del Manual de Estilo de la APA publicada por El Manual Moderno. 20. Incluya al final de su proyecto, una lista de las referencias que haya citado. Asegrese de que todas las referencias del texto estn en la lista del final y viceversa, y que siguen el formato prescrito por el manual de estilo referido arriba. Ponga especial cuidado en la escritura de los nombres propios y de las palabras en otros idiomas.

Indicaciones para el examen especfico (exmenes escritos) 1. Se solicita que todos los aspirantes entreguen por escrito una Autobiografa, que tenga una extensin mxima de 3 pginas. La autobiografa se entregar el da de los exmenes escritos (viernes 11 de abril). 2. Los exmenes escritos que se aplicarn el viernes 11 de abril constan de 3 partes:

a. Examen de comprensin de lectura en ingls b. Examen de comprensin de lectura en espaol c. Examen de conocimientos generales relacionados al rea. Los dos primeros exmenes consistirn en la lectura de un artculo en espaol y otro en ingls y los aspirantes respondern a preguntas de comprensin sobre la lectura. El examen de conocimientos generales relacionados al rea consistir en preguntas sobre los siguientes temas: Desarrollo psicolgico Conceptos generales de Psicologa Clnica. Conceptos generales sobre Terapia Familiar Sistmica y posmoderna

a. Texto sobre Desarrollo psicolgico, como ejemplo: Papalia y Olds. (2000). Desarrollo Humano. Ed. McGraw Hill: Mxico b. Texto sobre Psicologa Clnica. c. Textos sobre conceptos generales de Terapia Familiar, por ejemplo: Eguiluz, L. (2000). La Teora Sistmica. UNAM. Mxico. Minuchin, S. (1992). Familias y Terapia Familiar. Ed. Gedisa. Mxico. Ochoa de ALda. (1995). Enfoques en Terapia Familiar. Herder: Barcelona. Haley, J. (1985). Terapia No convencional. Ed. Amorrortu. Argentina Eguiluz, L. (coord.) (2004). La Terapia Familiar Hoy en da. Ed. Pax Mxico Mxico.