El problema metodológico central que plantea la investigación en el ámbito de la con- cepción de la familia como contexto del proceso de desarrollo psicológico consiste en la necesidad de lograr recursos metodológicos que recojan la complejidad del modelo teóri- co vigente en la actualidad. Diversos investigadores se han planteado este problema y, en términos generales, las propuestas efectuadas se pueden resumir en la conveniencia de uti- lizar un diseño de investigación multisistema, multinivel y multimétodo (Carlson, 1995). Los datos obtenidos con este diseño se yuxtaponen para obtener una panorámica del sis- tema familiar y sus relaciones con otros sistemas; además se analizan dentro de cada nivel, y cada método, y a través de los distintos niveles y métodos, utilizando los criterios de va- lidez convergente y divergente.
En la misma dirección Snyder, Cozzi y Mangrum (2000) proponen un modelo con- ceptual con cinco dominios y cinco niveles sistémicos. Los cinco dominios mencionados son cognitivo, afectivo, comunicación interpersonal, estructural evolutivo y control; los cinco niveles sistémicos son: individuos, díadas, familia nuclear, familia extensa y sistemas sociales cercanos y comunidad cultural. Los autores sugieren, además, la conveniencia de utilizar simultáneamente auto-informes y observación como procedimientos de recogida de los datos. Según señala Carlson (2001), esta propuesta es un modelo ideal que preten- de aprehender la complejidad del sistema familiar, con su diversidad de dominios y nive- les, pero se deben desarrollar y construir teorías específicas que permitan entender las co- nexiones, transacciones y autorregulaciones mutuas que se producen entre los diversos niveles sistémicos, tal y como se han presentado en el enfoque ecológico, sistémico y bi- direccional que se ha descrito a lo largo de esta obra.
Es evidente que resulta imposible observar directamente esos procesos de autorregula- ción de las partes del sistema en función del intercambio de información entre las mismas; la afirmación de su existencia es siempre un acto interpretativo, por muy coherente que sea la interpretación efectuada. Se debe recordar que el hecho de que algo no se pueda medir u observar no permite que se pueda negar su existencia, y que la elaboración de hi- pótesis sobre la existencia de un fenómeno o proceso determinado constituye un elemen- to fundamental en el progreso científico.
Análisis de datos: uno de los problemas analíticos característicos del enfoque sistémi- co en psicología de la familia ha sido la evaluación del funcionamiento del sistema familiar
partiendo de los auto-informes de cada uno de los miembros de ese sistema. La solución tradicional para ese problema ha sido de tipo aditivo, es decir, la suma de las percepcio- nes de cada miembro contribuye a elaborar una representación del sistema; pero este mé- todo conlleva varios riesgos, uno de los cuales es la obtención de una medición sesgada por la visión excesivamente distorsionada de uno de los miembros de la familia. La solu- ción que se plantea en la actualidad a este problema consiste en la utilización del análisis factorial confirmatorio con ecuación estructural, de manera que se pueda discriminar en- tre la varianza atribuible a los individuos, de la varianza compartida por todos los miem- bros de la familia y de la varianza de error. Este método ha sido desarrollado, entre otros, por Bartle-Haring y Gavazzi (1996). Según Carlson (2001), en este método el acuerdo en- tre las percepciones de los miembros de una familia puede ser alcanzado porque todas las valoraciones de un constructo determinado se agrupan en un factor común o variable la- tente. El inconveniente de esta técnica de análisis estadístico es que necesita grandes mues- tras de sujetos, lo cual la hace apta preferentemente para usos de investigación y no para usos clínicos.
Dentro del campo de la investigación evolutiva, Oliva (1995) recoge la distinción en- tre los enfoques centrados en la variable y los centrados en el individuo. Los enfoques cen- trados en la variable convierten a ésta en la unidad central del análisis; esto ocurre cuan- do se efectúa, por ejemplo, una comparación de medias de alguna variable en diferentes grupos de edad. Cuando se considera una variable de forma aislada, algo muy frecuente en la investigación en psicología evolutiva, se constata que la misma variable puede tener significado diferente en edades diferentes. Siguiendo el análisis de Oliva (1995), se re- cuerda que las técnicas de análisis centradas en la variable se ubican dentro de un mode- lo lineal; pero también se han desarrollado técnicas para estudiar relaciones no lineales como las correlaciones entre puntuaciones obtenidas en distintos momentos, el análisis de la varianza para identificar las relaciones causa-efecto, y los análisis factoriales para locali- zar las agrupaciones de variables y su comportamiento a lo largo del tiempo.
La construcción de modelos de ecuaciones estructurales, mencionada anteriormente, se concreta en el uso de la técnica LISREL, que pretende validar un modelo estructural cau- sal que debe ser completo, con relaciones asimétricas entre las variables, lineal y con va- riables cuantitativas. El modelo estructural se representa gráficamente por medio de círcu- los o cuadrados entre los que se incluyen flechas para reflejar la relación entre las variables independientes y las dependientes; el modelo es sometido a prueba para ver si la relación entre las variables se confirma como se ha propuesto en el mismo. Estos modelos son úti- les en los diseños longitudinales para establecer relaciones causales entre variables; por otra parte, permiten trabajar con variables latentes como las que se obtienen del análisis factorial, con lo que es posible ver si determinada estructura factorial se mantiene a lo lar- go del tiempo.
Oliva (1995) señala que los modelos validados por esta técnica suelen explicar un por- centaje bajo de la varianza, lo que supone que otras variables no incluidas en el mismo pudieran influir en las variables dependientes; este hecho haría que otros modelos alter- nativos pudieran también explicar determinadas relaciones entre variables. En general se puede afirmar que todas las técnicas de análisis multivariable se acercan más al modelo teó rico ecológico y sistémico propuesto a lo largo de este trabajo.
La alternativa a los modelos centrados en la variable viene constituida por los modelos holísticos centrados en el individuo como unidad de análisis. Según este enfoque (Berg- man, 2001; Bergman y Magnusson, 1997; Magnusson, 1998), los pensamientos, senti- mientos y comportamientos del sujeto son considerados, tanto transversal como longitu- dinalmente, como un complejo sistema dinámico en el que interactúan todos estos elementos. El punto de partida del análisis centrado en la persona es que cada individuo funciona como una totalidad, y cada aspecto de las estructuras y procesos adquiere senti- do como consecuencia del papel que juega en el funcionamiento global del sujeto (Mag- nusson y Törestad, 1993). Esta concepción holística del desarrollo va a tener unas impor- tantes implicaciones para las estrategias y metodologías de investigación. Entre otras, el rechazo de la investigación centrada en la relación entre aspectos psicológicos aislados y separados de su contexto, y otros elementos que operan al mismo tiempo (centrada en la variable).
El individuo es la unidad de análisis y los problemas de investigación son formulados en términos de sujetos. Los métodos de investigación más apropiados son aquellos que tra- tan de construir tipologías o clasificaciones de sujetos. De esta forma, las dimensiones de los sujetos consideradas en la investigación quedan reducidas a una dimensión o variable categórica que recoge los aspectos fundamentales y las interacciones de las variables ini- ciales. Como explica la dinámica de sistemas, la enorme variabilidad de un sistema puede reflejarse en los estados que adopta una única variable (variable colectiva), y quedar redu- cida a una serie limitada de estados atractores, ya que los sistemas complejos tienden a ciertos modelos de conducta como resultado de la cooperación de sus elementos inte- grantes. Este enfoque centrado en la persona puede ser ampliado a un enfoque centrado en el sujeto en el contexto familiar, que a su vez está inmerso en un contexto socio-cultu- ral más amplio. En este caso, no sólo habría que disponer de variables referidas a aspec- tos biológicos, cognitivos, emocionales o conductuales del sujeto, sino que sería necesario recoger información sobre las relaciones con familia e iguales. Incluso podrían ser tenidas en cuenta variables referidas al exo o macrosistema. Habría pues que considerar todas las variables del modelo ya expuesto, que concluye con la idea del espacio interactivo multiin- fluenciado en relación con el cual el ser humano va construyendo su propio proceso de desa rrollo; el individuo se constituye en la unidad de análisis y el objetivo del modelo es construir tipologías y clasificaciones de sujetos.
Las tipologías de sujetos están formadas por un grupo de sujetos que se comportan de manera similar en un conjunto de variables. Dentro del marco teórico expuesto pueden aparecer grupos de sujetos que se ubican de manera semejante en variables correspon- dientes a diferentes niveles sistémicos: macro, exo, meso y microsistémicas. En los casos en los que el objetivo de la investigación es el análisis de la influencia del contexto fami- liar en el desarrollo psicológico, puede resultar muy sugerente analizar cómo una tipolo- gía determinada de sujetos se comporta en una determinada variable, como el desarrollo cognitivo, lingüístico o socioemocional.
Para construir tipologías de sujetos se ha utilizado la técnica Q Short (Block, 1971), el análisis de configuración de frecuencias (Von Eye, 1990) y el análisis de cluster (Everitt, 1974). Según señala Bergman (2001), el análisis de cluster puede ser utilizado en diseños de tipo longitudinal de dos formas diferentes. La primera de ellas consiste en realizar un
análisis de cluster para cada edad o momento estudiado y cruzar las tipologías obtenidas como si se tratase de dos variables categóricas; de esta manera se puede saber cuáles son las tipologías más estables y cómo van a evolucionar si se producen cambios. Igualmente se pueden analizar las trayectorias más y menos frecuentes mediante la comparación entre las frecuencias esperadas y observadas.
El segundo procedimiento consiste en efectuar un solo análisis de cluster con el con- junto de datos, aunque algunos de ellos hayan sido obtenidos en un momento y otros en otro momento diferente. Las tipologías que se desprendan de este procedimiento incluirán datos procedentes de todo el periodo estudiado en un diseño longitudinal. La limitación fundamental de los análisis de cluster consiste en que sólo se pueden usar con variables cuantitativas. Sin embargo, hoy existen técnicas que permiten la construcción de tipologías de sujetos utilizando variables cualitativas, una de las cuales es el análisis de correspon- dencias múltiples (Benzecri, 1973; Lebart, Morineau y Warwick, 1984).
El análisis de correspondencias múltiples consiste en reducir a factores toda la variabi- lidad que aparece en las variables originales tratando de no perder información. Una vez extraídos los factores, se puede calcular la puntuación factorial de cada sujeto en cada fac- tor y se pueden agrupar en tipologías aquellos sujetos que se ubican de forma similar en un grupo de variables. Según Oliva (1995), su aplicación a diseños longitudinales se pue- de llevar a cabo de tres maneras diferentes.
La primera consiste en elaborar dos tipologías de sujetos correspondientes a los T1 y T2 del diseño longitudinal y comparar con una tabla de contingencia el cruce de las dos variables categóricas. El segundo procedimiento consiste en realizar las tipologías inclu- yendo datos de T1 y de T2 en el mismo análisis; la ventaja fundamental de este procedi- miento es que ofrece información sobre las trayectorias de cambio que realizan los sujetos. La tercera posibilidad consiste en considerar determinadas variables o sujetos como com- plementarios; estas variables o sujetos no intervienen en el análisis factorial, pero se cal- culan sus coordenadas en los factores extraídos y se proyectan sobre el espacio definido por esos factores; de esta manera se puede conocer su posición en cada factor.
Como síntesis de estas valoraciones desde el punto de vista de la metodología de in- vestigación en el ámbito de las relaciones entre el contexto familiar y el desarrollo psico- lógico, se pueden ofrecer las siguientes referencias:
• Importancia de las percepciones individuales a la hora de representar o diagnosticar el funcionamiento de un sistema familiar.
• Utilización de diseños de investigación longitudinales, preferentemente prospectivos o de intervención, dependiendo de los objetivos de la investigación.
• Inclusión en los diseños de investigación de variables correspondientes a los dife- rentes niveles sistémicos: macro, exo, meso y microsistema. Definición operativa de los ambientes compartidos y no compartidos (Multisistema).
• Inclusión en los diseños de investigación de variables relativas a las diversas áreas del desarrollo psicológico: cognitivo, lingüístico, motor y socioemocional (Mul - tirrasgo).
• Utilización de procedimientos diferentes de recogida de datos: auto-informes, ob- servación, entrevistas (Multimétodo).
• Aplicación de los criterios de calidad psicométrica: fiabilidad de los instrumentos y validez convergente y divergente.
• Utilización de técnicas de análisis de datos multivariadas para analizar las interac- ciones entre variables de diferentes niveles sistémicos, para observar patrones de cambio y para identificar tipologías de sujetos.
• El objetivo de la investigación en el ámbito del contexto familiar y el desarrollo psi- cológico es de tipo preventivo y educativo: obtención de datos aplicables al contex- to familiar para optimizarlo como contexto del desarrollo psicológico humano.