Métodos de la Psicología Diferencial

El Método Científico Natural aplicado a la Psicología

El MCN (Método Científico Natural) a la Psic. Diferencial viene determinado por la voluntad del estudio positivo y empírico de la variabilidad del comportamiento humano.

Implica una estrategia que tiene 2 limitaciones y características básicas:

1. Trabajar con categorías no observables (rasgos, estados, etc.) que son las

responsables de las diferencias.

2. Introducir al sujeto en los procedimientos de investigación con las consecuencias

que esto plantea.

El MCN se adoptó muy pronto en el desarrollo científico de la Psicología en sus dos

tradiciones :

en la tradición empirista : método analítico-inductivo, p.e.j.: el funcionalismo de

Woodworth y el conductismo de Skinner.

en la tradición racionalista: método hipotético-deductivo, p.ej.: Hull y la Gestalt.

En la actualidad se aboga por una integración de ambos en un nuevo método mixto

llamado:

INDUCTIVO-HIPOTETICO-DEDUCTIVO (IHD)

propuesto por Cattel.

El proceso de investigación científica en Psicología se compone de 3 fases:

1. Descubrimiento de los fenómenos (hechos) y su comprobación empírica

(Inducción)

2. Abstracción , clasificación y/o categorización de las generalizaciones empíricas

(hipótesis).

3. Interpretación de los hechos mediante la formación de una teoría (o modelo teórico)

(Deducción)

Los procedimientos en este enfoque (IHD) de Catell van desde el uso de técnicas

correlacionales o de Análisis Factorial (AF) en una primera etapa de descubrimiento de un

hecho, hasta las diferentes técnicas que se utilizan normalmente en psicología.

El AF juega un papel específico en la labor inductiva y el AF exploratorio puede utilizarse

también con propósitos confirmatorios si utilizamos variables criterio para ello.

En el IHD coexisten sobre todo dos tradiciones que representan dos formas de entender la

investigación en psicología:

La CORRELACIONAL

LA EXPERIMENTAL

si bien, algunos autores (Cronbach, Eysenck) consideran esta división un error.

METODOS EXPERIMENTALES (E-R) vs. METODOS CORRELACIONALES (R-

R)

Métodos Correlacionales (R-R):

Propio de la Psicología Diferencial

Sigue el principio de correlación (R-R)

Tiene su origen en los trabajos de Galton y Spearman interesados en conocer la

causa de las diferencias entre los organismos.

Las técnicas de correlación, regresión y AF permitió inferir las dimensiones

comunes que justificaban las diferencias individuales.

Las medidas se obtienen en contexto natural mediante observación

Naturaleza no manipulativa y multivariada

Basada en el estudio de la covariación de las respuestas para descubrir la estructura

de la conducta

Este enfoque da origen a la Psicología Diferencial.

Características de la Ps. Diferencial:

pretende comprender las diferencias individuales que son susceptibles de influir en

el comportamiento de un sujeto, en una o varias situaciones.

la base de cuantificación y análisis de los resultados es la correlación (AF).

es de inspiración racionalista

busca realizar inferencias sobre los procesos internos del organismo

ha cometido el “error estructural” que consiste en suponer que la conducta

(estructura univariante del comportamiento) corresponde a la forma o estructura de

los procesos que provocan ese comportamiento.

Las variables diferenciales obtienen sus significado de las operaciones

psicométricas de medida y son variables, puesto que los sujetos puntúan de forma

diferente en las dimensiones evaluadas.

Métodos Experimentales (E-R):

Sigue el principio de causalidad (teorías E-R) propia de la Psicología General-

Experimental.

Enfoque iniciado por Wundt y Paulov con la aplicación de los métodos de la

fisiología experimental al estudio de las actividades psíquicas.

Planteamiento de naturaleza experimental, molecular, preoucupado por estudiar

aisladamente ciertos fenómenos con independencia del organismo que los produzca.

Es de naturaleza bivariada.

Obtiene los efectos que quiere estudiar mediante la manipulación de las variables

exógenas en el contexto del laboratorio.

Objetivo: compresión de los fenómenos estudiados basándose en la causalidad

provocada experimentalmente bajo el control del experimentador.

Utiliza la estadística inferencial siguiendo el modelo del AVAR.

Da origen a la Psicología Experimental

Características de la Psicología Experimental:

quiere descubrir las leyes generales objetivas que describen las funciones R=f(E)

mediante la manipulación de variables independientes objetivas, o sea, componentes

situacionales susceptibles de influir en el comportamiento de los individuos.

las variables experimentales están definidas en términos de las operaciones que hay

que realizar para modificarlas y son variables porque las condiciones

experimentales son distintas.

LA CAUSALIDAD Y EL ESTUDIO DE LAS DIFERENCIAS INDIVIDUALES

Ninguno de los dos métodos explican las causas de las diferencias entre individuos,

ni pueden tampoco sacarse conclusiones sobre las causas partiendo de los resultados

de los análisis estadísticos.

La causalidad nunca se deriva de un índice estadístico “per se” sino de un conjunto

de restricciones metodológicas en las cuales la selección de la muestra, la

organización del diseño, la adecuada interpretación de los resultados, etc,, son

elementos que garantizan que las relaciones entre causa y efecto sean

unidireccionales, secuenciales y funcionales a la vez.

Hay que diferenciar entre una observación y una inferencia:

o Observación: acto de registrar un acontecimiento público mediante los

órganos de los sentidos.

o Inferencia: a partir de ciertos elementos observados, extraemos conclusiones

acerca del significado de lo observado.

Los datos científicos sólo nos permiten decir, estrictamente, que existe una

asociaciones de fenómenos. Accionamos un mecanismo y sucede un fenómeno:

cuando esto ocurre decimos que dos sucesos covarían o están correlacionados.

Podemos observar la correlación, no la causación.

DE LA OBSERVACION A LA MEDIDA DE LAS DIFERENCIAS INDIVIDUALES

EN LA CONDUCTA

LA OBJETIVIDAD DE LAS OBSERVACIONES

La CONDUCTA es el fenómeno observable que nos permite inferir la existencia de

variabilidad individual en las capacidades psicológicas.

Para poder estudiarla científicamente la podemos dividir en segmentos identificables por

parámetros espacio-temporales: caminar, abrazar, etc.

La conducta puede observarse en un medio natural o en condiciones más controladas

(experimentos o cuasi-experimentos) en cuyo caso podemos encontrar dos tipos de

fenómenos:

los manipulables: en este caso podemos observar la conducta en el contexto del

laboratorio y mediante experimentos.

los no manipulables: mediante test psicológicos.

Nos interesa el estudio de la conducta en tanto es un indicador de los procesos psicológicos

que la sustentan y en la media que estos indicadores sean adecuados para los procesos

psicológicos a estudiar diremos que estamos ante indicadores válidos.

Los datos procedentes de la observación deben cumplir tres condiciones mínimas:

1.- Ser objetivos: lo son sin son independientes del observador. El grado de objetividad

puede evaluarse mediante índices cuantitativos como la correlación interobservadores o los

coeficientes de contingencias. Hay 3 tipos de objetividad:

1. la objetividad en el registro: afectada por influencias del observador en los sujetos y

otros fenómenos.

2. la objetividad en la evaluación: al realizar la estimación de un fenómeno no se

aplica adecuadamente las reglas de la medición.

3. la objetividad de interpretación: proceso por el cual se toman decisiones a partir de

datos distintos.

En Ps. Diferencial los datos más frecuentes proceden de procedimientos tales como test o

sistemas de registro tales como cronómetros, etc.) y por tanto están afectados por la

objetividad en la evaluación y en el rendimiento, más que por la objetividad en la

interpretación.

2- Ser fiables: se trata de la precisión, homogeneidad y estabilidad de la medida. Se

cuantifica mediante los coeficientes de fiabilidad que son derivados de las correlaciones

entre los valores de dos pruebas independientes pero realizadas en condiciones iguales, con

el mismo test y la misma muestra de sujetos.

3.- Ser válidos: adecuación de los datos observados con el fenómeno que los produce; el

“grado con el que test mide lo que pretende medir”.

Hay validez de contenido, aparente, concurrente, etc. Puede evaluarse mediante

procedimientos psicométricos.

En Psicología Diferencial nos interesamos por todas aquellas conductas cuya variación, en

condiciones naturales o controladas, reflejan los efectos de las dimensiones o variables de

la persona.

Si, además, queremos conocer la existencia de diferencias individuales en determinados

procesos psicológicos, entonces habrán que registrar la conducta de dichas personas y

comparar estos registros.

Las personas se caracterizan por poseer unos atributos que son comunes a todas ellas, pero

que están distribuidos de tal forma que cada persona dispone de ellos en diferente grado. La

mejor manera de poder comparar estas diferencias es mediante la medición de los mismos.

¿ Qué tipo de fenómenos medimos ?

Medimos las dimensiones propias de los rasgos del sujeto mediante instrumentos (tests) y

escalas de medida de diverso tipo.

Una vez registrada la conducta y medidas sus propiedades empieza el análisis de las

dimensiones que justifican la variabilidad de los datos estudiados.

Pero, hasta aquí, sólo hemos medido la variabilidad de una determinada conducta en un

grupo de sujetos. La Psicología Diferencial se pregunta ¿ De qué depende esta variabilidad?

Mediante dos métodos estadísticos podemos analizar los datos obtenidos:

1. AVAR: para el análisis y comparación (para saber si los datos son distintos y si esta

diferencia es significativa.

2. Análisis de Correlaciones: para conocer las relaciones mutuas entre las variables

que determinan los datos.

A partir de esta forma de análisis se han desarrollado dos técnicas:

1. la correlación (regresión)

2. el AF

ambas nos permiten:

describir las relaciones entre dimensiones

identificar factores latentes que provocan las relaciones que muestran las

correlaciones.

A partir de aquí, lo que queda es dotar de significación psicológica a los factores

matemáticos obtenidos.

MEDICION Y ESCALAS EN PSICOLOGIA

Lo que se mide no es el organismo en si, sino un atributo relacionado con él; es decir, la

medida se refiere a los referentes empíricos y en ellos encuentra su sentido. Los referentes

empíricos son atributos, no objetos, que se supone que existe y/o que afecta a los

fenómenos que estamos estudiando.

Hay 4 tipos de escala de medida:

NOMINAL

ORDINAL

INTERVALO

RAZON

Escala Características Ejemplo

NOMINALSe clasifican los objetos y las clases se numeran. Sólo

podemos decir que son diferentes cosas, no en cuánto lo son.

Origen racial

Color de ojos

Sexo

ORDINAL

Los tamaños relativos de los números asignados a los objetos

reflejan las cuantías de los atributos que los objetos poseen.

Unas diferencias idénticas en las cuantías de los atributos.

Notas

escolares

Rangos

militares

INTERVALO

Existe una unidad de medida que permite que los objetos no

sólo sean ordenados, sino también asignados a ciertos

números, de tal modo, que unas diferencias iguales entre los

números asignados a esos objetos, reflejen diferencias

idénticas en las cuantías de los atributos que se han medido.

Temperatura

Hora del día

RAZÓN

Los números asignados a los objetos, tienen todas las

propiedades de la escala de intervalo, y además, contamos con

un punto cero de la escala. Una puntuación de cero indica la

ausencia de la propiedad que se mide.

Altura

Peso

Tiempo

Velocidad

Técnicas de recogida de datos experimental vs. natural

Experimental:

las circunstancias donde se sitúan los individuos para emitir sus respuestas se

organizan de tal modo que el experimentador pueda ordenar los acontecimientos

(intervenciones) para que actúen de un modo determinado sobre el sujeto y evoque

en él los comportamientos observables, que serán la base de los datos a analizar.

la finalidad de este análisis es saber si el tratamiento suministrado tiene efectos

significativos sobre la conducta registrada.

Natural:

se estudian las relaciones entre las variables sin manipulación directa. Los datos

recogidos y analizados representan las relaciones tal y como se dan en la naturaleza.

los datos se analizar a fin de obtener diferentes variables (antecedentes y

consecuentes), y detectar relaciones tal y como se dan en la naturaleza.

Los test psicológicos: definición, tipos y propiedades

Un test psicológico es un procedimiento sistemático para observar y describir la

conducta con la ayuda de escalas numéricas.

Es un instrumento objetivo y tipificado en su aplicación, corrección e interpretación

que compara la conducta de dos o más personas.

Hay que diferenciar entre test psicológico (instrumento de evaluación) y técnicas o

procedimientos de evaluación: puede haber técnicas de evaluación objetivas p.ej.:

EEG pero no son test psicológicos en tanto no existen puntuaciones susceptibles de

situar en un grupo de referencia.

Los test pueden constar de una o varias pruebas que se denominan subtests o batería

de tests.

Depende del procedimiento que se requiera y de la naturaleza del material utilizado

hace que tomen distintas denominaciones: “ Test de lápiz y papel”, “Test oral”, etc.

Casi todos los test reflejan medidas de rendimiento (ejecución) de una o varias

conductas, aunque suele atribuirse el término “test de rendimiento” a pruebas que

evalúan o miden respuestas de tipo físico (fuerza manual, etc.)

Los test deben cumplir los criterios de fiabilidad y validez.

La “testología” es una disciplina de la Psicología aplicada, que se basa en el

concepto de rasgo, entendido como patrón de conductas y foco de covariación, que

subyace a la variabilidad comportamental.

Los test se ocupan de elementos (rasgos) comunes a todas las personas, olvidando lo

específico de cada uno.

LA DISTRIBUCION DE LA VARIABILIDAD INDIVIDUAL

Variación continua y discreta.

Las variables, en Ps. Diferencial, son propiedades de los individuos en las cuales éstos

muestran diferencias verificables.

Estas propiedades (rasgos de personalidad, capacidades mentales, etc.) pueden ser discretas

o continuas:

Discretas: poseen una serie de valores numéricos fijos y no pueden tomarse valores

intermedios. P.Ej.:; el nº de hijos de una familia, el sexo de un individuo, etc.

Continuas: pueden alcanzar un nº infinito de valores intermedios entre dos puntos

fijos cualesquiera. P.Ej: el tiempo de reacción.

Esta distinción entre variables discretas y continuas tiene dos consecuencias:

1. su diferente manejo estadístico

2. identifican fenómenos que se distribuyen de forma continua o no-continua. Ej.: la

medida psicométrica de inteligencia se considera continua porque el fenómeno de la

distribución natural de la inteligencia lo es, pero la clasificación de los sujetos en

tres categorías ( débiles mentales, normales y genios) es una categorización de

naturaleza discreta.

Distribución normal y variabilidad

El estudio de la variabilidad en estadística se basa el conocimiento de las

DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS: si tenemos la medida de un rasgo de

personalidad de un individuo y tenemos un baremo de distribución de este rasgo en un

grupo extenso de sujetos, entonces, podremos comparar la medida del individuo con los

resultados generales baremados y conocer la posición del sujeto en el grupo.

Si tenemos un gran nº de datos:

1. contaremos las frecuencias de ocurrencia de cada medida

2. ordenaremos dicho conteo de forma gráfica, por ejemplo, mediante un

HISTOGRAMA o por medio de ESTADISTICOS (parámetros) que facilitan la

labor.

Los ESTADISTICOS son de dos tipos:

1. De tendencia central: media, moda y mediana; representan a todos los números o

medidas de un grupo de observaciones.

2. De dispersión: rango, desviación típica y varianza; informan sobre la homogeneidad

o heterogeneidad de los grupos de datos.

Rango: nos da la distancia máxima entre los valores máximo y mínimo de la escala.

Desviación estándar: unos permite apreciar una medida de las diferencias individuales,

dentro un grupo de sujetos y un conjunto de observaciones.

Su cálculo tiene en cuenta cuántas medias se incluyen y cuantas se desvían de la media,

resumiéndose en un solo número que nos indica el grado de variablidad de una distribución.

Para contar las frecuencias y tabular los resultados, debemos asignar las medidas

reales obtenidas a los intervalos en función de su magnitud: el resultado es una

distribución de frecuencias.

La mayoría de los rasgos psicológicos se distribuyen de forma que se ajustan a la

distribución normal, cuando son evaluados en un gran nº de sujetos.

Se considera que la DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS que sigue la ley de “normalidad

estadística” es el resultado de la acción del azar y por ello, el resultado está determinado

por un gran nº de factores independientes, cuya influencia no ha sido analizada o es

imposible de resolver.

La distribución normal, representa un modelo matemático para la verificación de las

variables continuas y de sus distribuciones de frecuencias, y es un modelo adecuado para la

mayoría de las características de la Ps. Diferencial.

¿ Qué condiciones afectan a la forma de una distribución ?

La variación de una curva respecto de la “normalidad matemática” puede observarse de

acuerdo a dos índices (estadísticos):

SESGO: desviación de la normalidad. La cúspide (moda) está desplazada hacia la

derecha (sesgo positivo ) o hacia la izquierda (sesgo negativo) desde el centro

(media), así que los valores más frecuentes no son los valores promedios de la

población. Tiene valor cero en la distribución normal.

CURTOSIS: grado de aplanamiento de la campana. Un fenómeno más variable que

el normal e muestra como una curva aplanada, mientras que un fenómeno más

homogéneo se observa en un mayor apuntamiento de la curva. Tiene valor cero en

la distribución normal

Las curvas, según este índice, pueden ser:

Platocúrticas: aplanadas

Mesocúrticas: normales

Leptocúrticas: apuntadas

DISTRIBUCIONES BIMODALES o MULTIMODALES: cuando las curvas poseen

más de un apuntamiento porque los datos se concentran en torno a más de un valor central.

Varianza, covarianza y correlación

VARIANZA: Indice de dispersión que refleja la magnitud de la variabilidad de una

variables.

Representa la dispersión de las medidas registradas en una muestra de datos de una

variable determinada.

Es un índice esencial para el estudio de las diferencias individuales.

Cuando queremos usarla como estadístico descriptivo y comparativo se utiliza la

Desviación típica o estándar ya que el valor de la Varianza depende de las

magnitudes de las escalas de medida.

La varianza de una variable está explicada por otra en la medida en que esta

variables covarían o están correlacionadas.

Tiene la propiedad de la ADITIVIDAD: si una distribución depende del efecto

combinado de dos o más variables, la varianza total de la distribución es la suma de

la varianza aportada por todas las variables implicadas. La Psicología Diferencial

utiliza esta propiedad para invertirla, es decir, descomponer la varianza de una

características en sus componentes básicos.

COVARIANZA: varianza compartida entre dos variables. Es el promedio del producto

cruzado de dos conjuntos de desviaciones.

la medida de la covarianza depende de la magnitudes de la escala de medida de las

variables, y cuando está estandarizada su valor corresponde a la de la correlación

(oscilando entre –1 y +1).

CORRELACION: Es la covarianza estandarizada y dividida por las respectivas

desviaciones estándar de ambas variables (Coeficiente de Correlación de Pearson).

Indica el grado de asociación entre dos variables.

Ideado por Galton y desarrollado por Pearson (padre de la estadística).

Se representa por un “r”.

El más frecuente es el Coeficiente de Correlación producto-momento de Pearson.

El conjunto de todas las correlaciones posibles entre un grupo de variables, cogidas

dos a dos, es una matriz de correlaciones: una tabla de doble entrada donde figuran

todas las correlaciones de las variables estudiadas.

Oscila entre –1 y +1.

Su representación gráfica, que tiene forma de nube de puntos, nos refleja ya el tipo

de asociación entre variables:

nube de puntos circular: no hay correlación, valor 0.

nube de puntos elíptica: valores cercanos a 1, luego las variables están asociadas. Si

la elipse se dirige a la derecha: la correlación es positiva, si a la izquierda, negativa.

Hay tres formas de interpretar este índice:

1. la correlación puede ser reflejo de una asociación azarosa, casual.

2. que una de las dos variables sea la causa de la otra.

3. que exista una variable latente que afecta a las variables correlacionadas (patentes u

observadas). Este es el fundamento del Análisis Factorial.

COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN

Si representamos la varianza como un área que contiene un nº determinado de elementos

(N), la varianza de la variable X contiene Nx + Nc elementos. Y la vairanza de la variable

Y contiene Ny + Nc elementos; la correlación entre X e Y corresponde al área total de

solapamiento de áreas que es la varianza o número de elementos Nc que tienen en común X

e Y.

Luego, la correlación es la proporción de varianza

compartida entre dos variables X e Y : COEFICIENTE DE DETERMINACION.

Dos variables que no tengan ninguna conexión causal entre ellas, pueden estar altamente

relacionadas como consecuencia de que ambas están correlacionadas (casualmente o no)

con una tercera variable.

Luego, para establecer la causalidad entre dos variables, se necesita más información que la

que nos aporta la correlación:

la relación antecedente-conscecuente

la relación de temporalidad (antes-después)

Incrementan la existencia de dicha causalidad .

Las correlaciones que se obtienen a partir de medidas realizadas sobre observaciones de la

conducta de los individuos, no son verdades absolutas ya que tienen limitaciones

producidas por su forma de obtenerlas.

El valor de la magnitud de rxy, puede estar afectado por:

la representatividad de la muestra respecto de la población.

la restricción del rango de ambas variables reduce el valor de la correlación.

la fiabilidad de la medida (entendida como la correlación de un test consigo mismo)

afecta también a la correlación. Si queremos conocer la correlación entre dos

medidas, que no son muy fiables, hay que corregir el valor de la correlación

obtenido en función de la fiabilidad de ambos test. La fórmula propuesta para esta

corrección es: f = rxy/(rxx • ryy)1/2.

Variables latentes: son variables intermediarias en los hechos observados que se reflejan

empíricamente en los índices de correlación.

Las conductas de un individuo están determinadas por las relaciones múltiples entre los

factores situacionales y las disposiciones del individuo.

Estas disposiciones se comportan metodológicamente como variables latentes, y pueden

identificarse a través de las técnicas estadísticas, de entre las que el AF es la más destacada.

La Ps. Diferencial utiliza 3 tipos de Variables:

1. Las variables antecedentes: fenómenos situacionales o tests.

2. Las variables consecuentes: medidas de ejecución o estilo de conducta

3. Las variables latentes: rasgos o capacidades.

ANALISIS EVOLUTIVO DE LAS DIFERENCIAS INDIVIDUALES

Es imprescindible considerar el desarrollo del individuo como una fuente importante de

variabilidad interindividual: el efecto de la herencia y del ambiente, hace que cada

individuo adquiera su propia unicidad.

El aprendizaje y la maduración de las características individuales hacen que, existiendo un

patrón genérico de desarrollo individual durante el desarrollo, se consoliden las diferencias

interindividuales.

Son estas diferencias interindividuales las que producen las que producen las diferencias

intergrupales asociadas a la edad de los individuos.

La manera más sencilla de considerar la evolución del individuo es ontogénicamente,

considerando la descripción del cambio de la dimensiones de las Diferencias individuales

asociados con la edad.

Este es el enfoque propio de la Psicología Evolutiva, que se ocupa de estudiar la evolución

de ciertas variables psicológicas con la edad: C =f(E), es decir, que el cambio de la

conducta (C) está relacionado con la edad (E), lo cual no significa que la edad sea la

causante del cambio. Las causas habrá que buscarlas en procesos evolutivos que actúan en

función de la edad: maduración, aprendizaje o su interacción. También mecanismos

hereditarios y ambientales o su interacción.

El paradigma C = f(E) implica la comparación de grupos de edad, respecto a algún atributo

(capacidad verbal, p.e.) y lleva a diseños de análisis de recogida de datos univariados,

considerando la edad como una variable independiente y la medida del atributo o rasgos

como la variable dependiente.

Dado que la edad es una variable que se puede asignar pero no manipular, los estudios en

los que se maneja son de naturaleza quasi-experimental.

Existen dos tipos de diseños quasi-experimetnales:

1. Sincrónico: estudio una misma variable en edades distintas y en un mismo momento

temporal: DISEÑOS TRANSVERSALES.

2. Diacrónico: estudio de la evolución en el tiempo de una variable: DISEÑO

LONGITUDINAL..

Método transversal:

compara diferentes grupos de edad (E1, 2, 3) observados (O) en un único momento,

siguiendo un diseño de medidas independientes.

un rasgo es evaluado en distintos individuos que forman grupos homogéneos en

cuanto a su edad cronológica.

Ojo con las inferencias que puedan fácilmente deducirse de este tipo de estudios,

pues no podemos presuponer que las muestras de sujetos seleccionados por su edad,

solamente tienen diferencias en edad cronológica; se diferencian en muchas otras

osas.

Cohorte de edad ó generación: grupo de personas que han nacido en el mismo año y

han tenido las mismas influencias históricas, por tanto, los individuos serán más

homogéneos entre si.

Efecto de cohorte: cuando parte o todas las diferencias atribuibles a la edad lo son a

las influencias culturales y ambientales asociadas al año de nacimiento.

En los estudios transversales, los efectos de la edad se confunden con los efectos de

cohorte.

Este modelo transversal es adecuado sólo en el estudio descriptivo de los cambios

asociados a la edad, pero inadecuado para la explicación de estos cambios.

se basa en promediar el valor de un rasgo individual (O), en un momento

determinado a un nº de muestras de sujetos (S), que tienen la misma edad (E):

distintas personas son evaluadas a distintas edades.

Métodos longitudinales:

Estudia las mismas personas a través de todos los niveles de edad, mediante

observaciones repetidas (O1, 2, 3...) según un diseño de medidas repetidas.

Las medidas de rasgo se toman en diferentes momentos temporales, pero en los

mismos sujetos.

Las variaciones observadas no están afectadas por los efectos de cohorte (que sí

afectan a los diseños transversales).

Este diseño permite observar los cambios en un mismo individuo y de ahí

generalizar a los cambios en los grupos de edad.

Este tipo de diseño también recibe el nombre de diseño “intra-cohorte”.

Son muy costosos.

Se basa en evaluar los mismos sujetos (S) en diferentes momentos de su vida (E), la

misma característica.

Diseños “time-lag”

combinación de los transversales y longitudinales

solvente el efecto de cohorte (en los transversales) y el efecto del aprendizaje sobre

los procedimientos de medida (en los longitudinales)

Se utilizan distintos sujetos (transversal) con la misma edad (cohorte), pero se

evalúan las características con el mismo procedimiento en todos ellos.

Distintos sujetos (S) son evaluados a la misma edad (E) y con los mismo test (O), en

diferentes momentos (cuando las cohortes tienen la misma edad cronológica).

Limitaciones de estos diseños

los transversales no proporcionan información sobre el cambio intraindividual,

siendo las principales fuentes de falta de validez: historia, maduración, rendimiento

en los test, regresión, instrumentación, selección, mortalidad e interacción entre

todos ellos.

En los longitudinales, los resultados pueden verse afectados por el efecto del

aprendizaje de los procedimientos (dado que se repiten).