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METODOLOGIAS  
 
 
 

De investigacion 
 
 
 
 
 

  1. CLASIFICACIONES METODOLOGICAS

METODO CIENTIFICO

Es un conjunto ordenado de etapas que deben seguirse para resolver problemas. Los pasos a seguir,  son los siguientes:

  1. Información sobre un tema (nuevos problemas)
  2. Planteamiento del problema :(laguna en nuestro conocimiento, generalización de hipótesis y teorizas, confrontación de hipótesis o teorías)
  3. Formulación de hipótesis: (solucionar el problema que me he planteado. Establecer la relaciona entre los interrogantes
  4. Validación de Hipótesis: Recopilación de los datos. Procesamiento de los datos.
  5. Generalización de los datos
  6. Difusión de esos resultados.

1.1. Diferencias entre los tipos de metodológicas

 
 
 
 
 
 
 
CONDICION E. AUDITIV. E. GLOBAL E. LOCAL PR. GLOBAL PR. LOCAL
A1B1 M M M NO NO
A1B2 M M X NO SI
A2B1 M H M SI NO
A2B2 M H S SI SI
 

Es un experimento, porque se manipulan una variable o mas de una. 

Paradigma Stroop

Se presentan palabras de diferentes colores, cuyo significado es diferente del color en que presentan las palabras. Por ejemplo:

                                                 Azul                  amarillo                     rojo 

En este efecto, la gente tarda mas en contestar.

En una tarea tipo Stroop, se pide al sujeto que nombre el color de la tinta con que están escritas una serie de palabras. El efecto Stroop, consiste en un error y/o retraso al nombrar el color de una palabra, que a su vez, designa un color incongruente con el de la tinta. La fuente de error, puede deberse a una interferencia a nivel de respuesta, central (de significado)

En la investigación de la atención, el efecto Stroop se ha relacionado con el procesamiento automático, ya que el sujeto no puede ignorar características del estimulo que no son propiamente atendidas 

PROBLEMAS ESTUDIADOS

EXPERIMENTAL

Se pueden realizar, por ejemplo, con ordenadores.

  1. Procesos perceptuales (percepción visual, gusto, etc.)
  2. Procesos cognitivos (memoria, lenguaje, reconocimiento,)
  3. Procesos Psicobiologicos (psicofarmacos)
  4. Procesos psicosociales
  5. Procesos evolutivos (p. Ej. , lenguaje en bebes)

CORRELACIONAL

Se pueden utilizar, por ejemplo, test.

  1. Personalidad
  2. Inteligencia
  3. Actitudes e intereses
  4. Creatividad
  5. Habilidades especificas

OBSERVACIONAL

Se puede realizar, por ejemplo, con cámaras

  1. Desarrollo psicológico
  2. Comunicación no verbal
  3. Etologia
  4. Pautas gestuales

RECOGIDA DE DATOS Y TECNICAS DE CONTROL

 
 
 

TECNICAS DE ANALISIS ESTADISTICOS

 
 
EXPERIMENTAL

Comparaciones entre grupos

 
CORRELACIONAL

Agrupa por factores todos los datos que miden lo mismo

 
OBSERVACIONAL
 
Pruebas de contraste

ANOVA (analisis de varianzas)

 
Analisis Factorial

Tecnica particular del Analisis Multivariante

 
Analisis Longitudinal

Sirve para analizar tablas de frecuencia

 
Regresion simple y multiple

Ecuacion de la recta que puede darse para A o mas variables

 
Analisis Multivariante

Hay muchas variables de respuestas

 
Analisis Secuencial

Lo mismo, pero con menos variables

(subconjunto de variables

A         a)

Las mas relevantes

     
 
 
 

La metodología experimental puede utilizar o utiliza técnicas experimentales, pero también puede utilizar técnicas correlacionales u observacionales.

Siempre que hay una manipulación de variables, estamos realizando un experimento. 

OTRAS METODOLOGIAS DE INVESTIGACION

Metodología Computacional

Un modelo computacional, es una teoría psicológica sobre algún proceso psicológico expresado en un programa de ordenador.

El proceso de construcción del modelo computacional, recibe el nombre de Modelizacion. 

MODELIZACION 

output del programa 
 
 
 
 
 

MODELO COMPUTACIONAL 
 
 

DATOS

TEORIAS 
 
 

Programas de ordenador 
 
 

Reglas de producción 

SIMULACION

Una vez realizado el modelo computacional, realizamos una simulación, obteniendo unos “datos o resultados” dados por el ordenador, llamados “outputs  del programa”. Una vez obtenido esto, realizamos un experimento, para ver si el modelo computacional se acerca a la realidad y funciona bien.