Las acciones que los investigadores consideran inaceptables pero que llevan al fruncimiento del ceño y a regaños en lugar del destierro son los trucos dudosos. Estas acciones se dan durante el diseño de un experimento, su realización, el análisis de los datos o en el informe de los resultados.
DISEÑO EXPERIMENTAL
En el capítulo anterior vimos que el sesgo del experimentador se comunica a través de las características de la demanda. Si diseña su experimento de manera que estas características produzcan un cambio deseado en la variable dependiente y no trata de minimizarlas o ni siquiera de descubrirlas, en cierto sentido sería deshonesto. También puede volver confuso un experimento si dice que convirtió una variable en variable de control cuando en realidad cambió sistemáticamente con la variable independiente. En algunos experimentos fuera del laboratorio, es difícil controlar esta confusión. Pero en muchos casos podemos afirmar legí- timamente que esta situación es un engaño.
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Por ejemplo, recordemos el experimento que está al inicio del capítulo 2, aquel en que traté de dar una clase de introducción a la psicología a diferentes ritmos para determinar si la velocidad tenía un efecto en la atención de los estudiantes. Unos días traté de hablar a un ritmo lento, otros a un ritmo moderado y otros más a un ritmo acelerado. Medimos la atención grabando el nivel del ruido de fondo. Tal experimento pudo haberse sesgado fácil- mente. Pude haber cambiado no sólo mi ritmo, sino también la vehemencia con que abordaba el tema o quizás el número de ejemplos interesantes para ilustrar mis afirmaciones. Estos cambios en otras dimensiones además del ritmo, pudieron confundir fácilmente la variable independiente, en forma deliberada o sin quererlo.
Una manera de minimizar la probabilidad de hacer trampa hubiera sido diseñar el expe- rimento de modo que los colegas con poca preferencia por algún resultado calificaran las clases en términos de las posibles variables de confusión. Entonces, el experimentador hubiera recogido datos sólo de las lecciones con calificaciones equivalentes. Por supuesto, no por fuerza se observaría en el primer diseño un engaño moderado en la forma de sesgo del experimentador, pero el segundo diseño sería más convincente ya que es menos proba- ble que ocurra dicho sesgo.
ACOPIO DE DATOS
También se puede ser deshonesto al reunir los datos de la investigación, especialmente si hay que ejercer el buen sentido para determinar la respuesta del participante. En el experi- mento que acabamos de analizar, supongamos que el experimentador quiere clasificar el comportamiento de los estudiantes como atentos o distraídos para registrar el porcentaje de tiempo que dedican a escuchar o a estar distraídos. Supongamos que un estudiante se sienta a hacer garabatos en una hoja de papel. ¿Toma notas o garabatea? Otro tiene los ojos cerra- dos. ¿Está concentrado o dormido? Entonces, clasificamos los comportamientos de manera diferente, dependiendo de nuestro sesgo. Si el experimentador que tiene el sesgo también realiza la clasificación, los problemas potenciales son obvios.
¿CUÁL DE LOS DOS ESTUDIANTES PRESTA ATENCIÓN?
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Para evitar esta artimaña, el experimentador puede hacer una lista estándar de verifica- ción de los comportamientos atentos y distraídos, y conseguir varios jueces que observen las cintas y clasifiquen la conducta de los estudiantes. Incluso es posible ocultar a los jueces el ritmo que utilizó el profesor en la cinta que examinen. Esas precauciones disminuyen la probabilidad de engaño, deliberado o no.
En ocasiones, se cuela el sesgo incluso en experimentos en los que la medición de las respuestas parece ser sencilla. Se llevó a cabo un experimento en el que los participantes debían mover una barra para alinearla con un objetivo en movimiento. Después de interva- los de 10 segundos, el experimentador leía rápidamente la carátula de un voltímetro y la restablecía (cuanto más lejos estaba el marcador del objetivo, más rápido se movía la aguja). Esta tarea era difícil, ya que la aguja rara vez caía directamente en una línea indicadora. Por lo tanto, era fácil que el experimentador emitiera juicios sesgados acerca de la posición de la aguja. En este caso, los experimentadores tuvieron que leer el voltímetro más de 15 000 veces, lo que aumentó la posibilidad de que se presentaran pequeñas incongruencias en la lectura del instrumento, lo que al final sesgó los resultados. Por tanto, siempre que experi- mentadores con sesgos deban aplicar su juicio para interpretar una respuesta, deben esta- blecerse procedimientos para que las evaluaciones sean precisas.
ANÁLISIS DE LOS DATOS
Debe evitar las artimañas al analizar sus datos de una manera sesgada. Como diremos en el capítulo 12, se calculan pruebas estadísticas para determinar si es probable que un resultado sea un efecto real o si se debe al azar. Estas pruebas estadísticas se utilizan sólo cuando se cumplen ciertas premisas. Utilizar la prueba cuando las premisas no se cumplen es, por lo menos, dudoso.
Por ejemplo, las pruebas estadísticas más empleadas requieren que la distribución sub- yacente sea aproximadamente normal, es decir, en la forma de una campana simétrica. Aun- que una pequeña desviación de esta premisa no invalida el examen, hay investigadores que siguen utilizando estas pruebas cuando sus distribuciones no son normales. Como experi- mentador, depende de usted saber qué premisas requieren sus pruebas estadísticas y qué tan probable es que cometa un error si no las cumple.
Al analizar sus datos, probablemente descubra que aunque la mayoría de los participan- tes manifiesten el efecto experimental pronosticado, varios no lo harán. En este punto, no
puede hacer nada con respecto a los renegados.3 Obviamente, si pudiera desechar los datos
obtenidos de los participantes que no mostraron el resultado esperado, nunca tendría que llevar a cabo un experimento que no apoyara sus predicciones. Por esta razón, debe ser cuidadoso en cuanto a eliminar participantes de este análisis a partir de su desempeño en la variable dependiente. No debe eliminarlos nunca debido a sus respuestas diferenciales ante los niveles de la variable independiente.
3 A menos que esté interesado específicamente en las diferencias individuales.
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Puede eliminar a los participantes que no cumplan algún nivel de desempeño en la variable dependiente sólo si determina el nivel antes de reunir los datos, si puede justificarlo lógicamente y si especifica el nivel de desempeño en su informe del experimento. Por ejem- plo, supongamos que le interesa saber si el ruido tiene algún efecto en la habilidad de la gente para realizar una tarea mecanográfica. Antes de iniciar el experimento, decide que no tomará en cuenta los datos de los participantes que no escriben al menos 10 palabras por minuto en ausencia de ruido. Su lógica sería que esos individuos son de por sí tan malos mecanógrafos que aunque el ruido tuviera un efecto nocivo en su conducta, no lo mostra- rían. O bien, podría argumentar que le interesa el efecto del ruido en los mecanógrafos experimentados y que una velocidad menor de 10 palabras por minuto indica que la per- sona no tiene experiencia. Sin embargo, no debe eliminar a los participantes si no tiene un argumento lógico para ello, en función de un nivel predeterminado de desempeño en la variable dependiente.
Es menos arriesgado aplicar un criterio distinto al desempeño en la variable depen- diente para eliminar a los participantes. No obstante, debe establecer ese criterio antes del experimento y especificarlo al presentar los resultados. Por ejemplo, la tarea de los partici- pantes podría ser escudriñar un conjunto de letras para identificar qué letra está impresa en tinta roja. En este caso, podría excluir a los individuos que no superaran una prueba de agudeza o de ceguera al color antes del experimento.
INFORME DE LOS RESULTADOS
Supongamos que analizó su experimento y está listo para informar los resultados. De seguro va a representar parte de los resultados en una gráfica. En el capítulo 12 veremos algunas reglas para trazar una gráfica. Se han escrito libros sobre cómo mentir distorsionando gráfi- cas y estadísticas (Best, 2001; Campbell, 1974; Huff, 1954; Wainer, 2000). Por ejemplo, un experimentador podría alargar uno de los ejes de la gráfica para hacer que un efecto pequeño
EL PARTICIPANTE FUE ELIMINADO POR FALLAR EN… 05Martin095-110.indd 107 05Martin095-110.indd 107 16/4/08 22:09:2216/4/08 22:09:22
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parezca enorme o también podría distorsionar la escala de un eje para que la función que se muestra cambie de forma. Si es una persona creativa, puede encontrar muchas maneras de que algo que está mal se vea bien. Obviamente, tal comportamiento no aporta nada al avance de la ciencia y se considera inapropiado.
Otra forma cuestionable de trucar es informar en partes los resultados del experimento. Aunque la investigación avanza con un experimento cada vez, no debe publicar su investi- gación de esta manera. Hace muchas décadas, en el artículo característico de una revista de psicología se presentaban los resultados de un solo experimento. En años recientes, el campo ha crecido tanto que ha habido una explosión de la bibliografía. Hay tanta gente haciendo tantos experimentos que es casi imposible mantenerse actualizado en los avances experi- mentales. Por esta razón, pocas revistas aceptan el informe de un solo experimento, a menos que haga una contribución inusual por sí mismo.
Por lo regular, uno publica los resultados de su propia investigación como una serie de experimentos concatenados. En este procedimiento, la acumulación de conocimientos se ha vuelto mucho más eficiente y ordenada y a los lectores se les evita la tarea de regresar a la investigación, leer nuevamente las secciones de introducción y el procedimiento con cada experimento e integrar la investigación fragmentada en una estructura coherente. En el mundo actual, en el que hay que publicar o morir, un investigador puede sentirse tentado a entregar un informe en partes para acumular publicaciones. Sin embargo, al final, tal com- portamiento ni mejora la reputación del investigador ni aporta al cuerpo de conocimientos científicos.