Portada » Magisterio » Diseño y Tipos de Observación en la Investigación Científica
Objeto de la observación científica: comportamiento que se genera espontáneamente en sus contextos naturales de aparición y en las situaciones de interacción, sin modificar el entorno.
Observación científica: como técnica de recogida de datos o como método científico. Dentro de este último, puede no intervenir el investigador o no haber restricción de las respuestas de los sujetos, es decir, comportamiento natural de ellos.
Elección, adaptación o creación del sistema de categorías. Exhaustividad y Mutua Exclusividad: determina las conductas que son relevantes para el problema de estudio. La creación o la elección del sistema de categorías es, en definitiva, la forma de operativizar las variables del estudio.
La selección de los sujetos a observar en función de que presenten determinadas características que los hacen representativos de una determinada población. La pertinencia y la representatividad de la muestra de comportamiento que vamos a analizar respecto del comportamiento objeto de estudio. Para ello se planifica:
Qué forma de registro de datos y qué propiedades de la conducta se tendrán en cuenta como fuente de información. Realización del registro de los datos: en situación real o mediante el análisis de las grabaciones en video o en audio. Se debe guiar de forma sistemática por las reglas de registro que prevé haber decidido el investigador.
Medidas conductuales básicas:
Dependerá de:
Según los objetivos: exploratorio/confirmatorio; según las medidas métricas: microanálisis, macroanálisis.
La fiabilidad y la validez de los datos de observación son características fundamentales y exigibles en todo estudio. El rigor y objetividad de los datos de un estudio observacional dependen del control que se ejerce fundamentalmente sobre la actuación de la medida y del observador.
Grado de precisión de la medida, independiente del criterio subjetivo del observador. Objetividad de la medida: si se alcanzan niveles de fiabilidad adecuados, el sistema de categorías está definido y estructurado de manera que los datos obtenidos por su aplicación son independientes del observador. Se comprueba la estabilidad de la medida y se controlan otras posibles fuentes de sesgo.
Es conveniente poder contar con dos observadores entrenados para confrontar sus registros sobre un mismo material y calcular el índice de acuerdo interobservadores: porcentaje de acuerdo y coeficiente Kappa de Cohen. Con la presencia de dos observadores no se duplica el registro de todas las sesiones de observación. Es recomendable comenzar trabajando la fiabilidad por consenso, que supone el ajuste progresivo de los registros de los observadores mediante la aplicación del sistema de categorías de forma conjunta y negociada. Deberían confrontarse los registros de los dos sobre sesiones elegidas aleatoriamente.
Porcentaje de acuerdo: expresa en tantos por ciento las veces en las que dos observadores han coincidido en sus observaciones sobre el total.
El coeficiente Kappa (Cohen, 1960): controla el acuerdo por azar (<0 sin acuerdo, 0-0.2 insignificante).
Valorar si las medidas obtenidas por la aplicación de un sistema de categorías, con reglas de muestreo y registro, constituyen buenos indicadores de la conducta de estudio. Relacionada con la relevancia de las categorías de observación seleccionadas y con la exhaustividad del sistema, debe incluir los aspectos necesarios para operativizar el constructo psicológico de estudio.
Reconocimiento comprensivo y dominio del sistema de categorías y práctica directa con grabaciones o en las situaciones lo más parecidas posible a los problemas y situaciones reales. La interpretación deriva del observador (idiosincráticas de las definiciones originales de las categorías) y expectativas del observador (identificar categorías en conductas que no se ajustan correctamente a ellas o no percibir otras que debería registrar según el sistema planteado).
Reactivo. Situación ideal: observación de sujetos ingenuos y/o habituación. Normas éticas.
Problemas de definición de las categorías (amplitud o complejidad excesiva del sistema y aplicación de códigos arbitrarios). Prevención: revisión realista del sistema contribuirá a evitarlos. Detección: estudio de la fiabilidad en el entrenamiento de los observadores puede informar de la existencia de estos riesgos.
Errores de decisión y problemas concretos en la aplicación (cuidadosa planificación).