Tema 2 Ética y fases de la investigación en Psicología | Un Entrenador de Fútbol de Tercera División con Obsesión Científica

Sábado, ocho de la mañana. Olor a lilimento, café de máquina oxidada y barro congelado. Llevamos seis derrotas consecutivas. El presidente del club, que regenta una carpintería de aluminio, me ha dado un ultimátum: o ganamos el domingo o me sustituye por el primo de su cuñado. Es el escenario perfecto para el pánico. O para el método hipotético-deductivo.

Hoy me toca ponerme el chándal raído de un entrenador de fútbol de barrio, profundamente amargado, para ver si nos enteramos de las fases de la investigación científica. Porque diseñar un experimento cuantitativo rigoroso y gestionar a once tíos que cenaron pizza familiar anoche se rigen exactamente por las mismas leyes.

Mi problema de investigación es estrictamente de causalidad: ¿cambiar el esquema de juego de una defensa en zona a una marca individual reduce los goles encajados en los últimos quince minutos?

La estrategia táctica que voy a manipular de forma activa será mi Variable Independiente.
El rendimiento real de mis centrales, medido en goles en contra, funcionará como mi Variable Dependiente.
Y, por supuesto, la resaca del lateral derecho y la miopía del árbitro actuarán como las Variables Extrañas dispuestas a destruir la validez de mis datos.

Todo proceso investigador es una toma de decisiones en cadena. Una mala elección metodológica al principio no se corrige gritando desde la banda; te condena directamente al descenso a regional.

Si quiero probar si mi hipótesis de trabajo aguanta el impacto de la realidad, necesito convertir este campo lleno de baches en un laboratorio riguroso. Y la rueda de prensa previa al partido está a punto de empezar.

Bienvenidos a «Diario de una Cebra». Antes de seguir gritándole al linier, os aclaro la jugada.

Si hoy llevo con este chándal de tactel y silbato de plástico, es porque en este podcast adopto personajes para traducir los tochos académicos a situaciones reales para no caer en coma sobre el libro de Fundamentos de Investigación en Psicología.

En este episodio vamos a desglosar las fases del método hipotético-deductivo. Veremos la diferencia entre objetivos descriptivos y explicativos. Formularemos hipótesis estadísticas repasando la hipótesis nula, la alternativa, el valor p y el tamaño del efecto. Clasificaremos variables dependientes, independientes y extrañas, cazando a esas terceras variables molestas: las espurias, las mediadoras y las moderadoras.

Tampoco se me van a escapar las escalas de medida ni las técnicas de muestreo, desde el aleatorio estratificado hasta el de conveniencia o bola de nieve. Cerraremos la alineación con la ética: aprobación institucional, consentimiento informado, engaño, entrevista de salida o debriefing, y la frontera crítica entre privacidad, anonimato y confidencialidad. Todo aderezado con el fraude del plagio.

Ajustaos las espinilleras. Vamos a jugar este partido teórico al toque.

Grito en el vestuario mientras señalo la pizarra con un rotulador rojo sin tapa.
Entrenar a este equipo no es una ciencia exacta, pero investigar en psicología sí lo es.
Y la primera bofetada teórica es asumir que el proceso investigador no es una lista de pasos aislados. Es un proceso circular de toma de decisiones interrelacionadas. Lo que decidas al definir tu problema condicionará cómo recoges los datos, cómo los analizas y si el presidente te echa a la calle en la jornada ocho.

Todo empieza identificando un problema o pregunta de investigación. Las preguntas no caen del cielo. Surgen de la experiencia en la banda y de la revisión bibliográfica, que en nuestro caso equivale a estudiarme las actas de los partidos anteriores.

Según Meltzoff, el tipo de pregunta que planteas determina el diseño de investigación que vas a necesitar.

En mi vestuario surgen todas.

Aquí es donde muchos confunden la táctica con la brujería. Necesitamos diferenciar entre una relación de covariación y una relación causal.

Nuestro extremo izquierdo lleva tres semanas jugando con los mismos calcetines amarillos sin lavar porque dice que traen suerte. El equipo ha empatado dos partidos seguidos. Hay una relación de covariación o asociación. Las dos variables cambian a la vez. Pero los calcetines no causan el resultado. En una metodología no-manipulativa solo constatamos que dos variables varían juntas, sea en sentido positivo o negativo. Ninguna es causa de la otra.

Para establecer una relación causal necesitamos una metodología manipulativa. Tengo que intervenir de forma activa en la variable independiente para comprobar su efecto directo en la variable dependiente.

Así que recordémoslo para el examen: Si seguimos una estrategia no manipulativa solo comprobaremos si existe o no correlación. En cambio, para determinar relaciones de causalidad deberemos seguir una estrategia manipulativa.

No cualquier duda sirve para montar un estudio. El problema debe ser relevante. Pero sobre todo debe cumplir el criterio de viabilidad.

De nada sirve diseñar un entrenamiento revolucionario si no tengo acceso a la muestra porque tres jugadores trabajan en el turno de noche y el portero tiene el tractor roto.

Y debe ser un problema prolífico, con capacidad de proliferación. Una buena investigación no cierra el debate; responde a un dilema generando diez preguntas nuevas para la siguiente temporada.

Así que, de nuevo, lo apuntamos: el problema debe ser relevante, debe ser viable y además debe ser prolífico. Y ahora que ya sabemos todo esto vamos a seguir viendo como logramos que mi carrera de entrenador chusquero llegue más allá del próximo domingo.

Una vez que tenemos la pregunta, toca pisar la pizarra. Ramos y sus colaboradores ya advirtieron en 2004 que el objetivo final de cualquier investigación es conocer el fenómeno para poder predecirlo. Pero hay dos formas de afrontar esto en el vestuario: con un objetivo descriptivo o con uno explicativo.

El objetivo descriptivo se limita a medir lo que hay. Usas estadística descriptiva para registrar el porcentaje de posesión o la cantidad de tarjetas amarillas por partido. Es útil para saber qué pasa, pero no te dice por qué nos meten cuatro goles a balón parado.

Para eso necesitas un objetivo explicativo. Aquí entra la estadística inferencial para buscar qué variables provocan el desastre.

Para avanzar hacia una explicación, formulamos una hipótesis de trabajo. Por ejemplo: suprimir la panceta de la dieta del lateral reducirá sus minutos de cansancio en la segunda parte. Pero el papel lo soporta todo.

Para someterlo a prueba, la estadística nos obliga a traducir esa intuición en dos hipótesis estadísticas mutuamente excluyentes.

Por un lado está la Hipótesis Nula (), la pesimista por defecto, que afirma que quitar la panceta no tiene ningún efecto y que si el chaval corre más es pura casualidad.
Por otro lado se levanta la Hipótesis Alternativa (), que coincide con nuestra hipótesis de trabajo y sostiene que el cambio de dieta sí marca la diferencia. La regla del juego es fría: asumimos que la hipótesis nula es cierta hasta que los datos demuestren lo contrario.

Pero para medir todo esto, necesitamos saber en qué escala de medida nos movemos. Stevens estableció en 1946 cuatro niveles que condicionarán los análisis posteriores.

En la escala nominal solo clasificas sin orden. Asignar el número uno al portero y el dos al central es pura etiqueta categórica.

En la escala ordinal metes jerarquía, como la tabla de clasificación de la liga. El primero va mejor que el segundo, pero esa posición no te dice por cuántos puntos le saca ventaja.

La escala de intervalo añade distancias iguales entre valores, aunque con un cero arbitrario. Es el caso de la temperatura del vestuario o de la puntuación en un test de ansiedad STAI.

Por último, la escala de razón tiene un cero absoluto que significa ausencia total de la propiedad. Hablamos del número de pases acertados o los minutos jugados. Si registras cero pases, es que no has dado ni uno.

A nivel metodológico, clasificamos las variables según el rol que juegan en el campo. La Variable Independiente es la causa manipulada.

Puede ser activa si la altero intencionadamente, como prescribir una nueva rutina de ejercicios.

O puede ser asignada si aprovecho una condición preexistente que no puedo manipular, como la edad del futbolista o su índice de masa corporal.

La Variable Dependiente es el efecto que mido, como los goles encajados.

El verdadero quebradero de cabeza son las terceras variables. Imaginad que doy una charla táctica motivacional y el rendimiento físico del equipo sube. Podríamos pensar que mis gritos son la causa directa. Pero en realidad, la charla aumenta el nivel de motivación de los jugadores, y es esa motivación la que dispara su rendimiento.

La motivación actúa aquí como Variable Mediadora, porque explica el mecanismo indirecto a través del cual la Variable Independiente impacta sobre la Variable Dependiente. Si ignoras la mediación, terminarás creyendo que tu oratoria es mágica, cuando solo has tocado la tecla psicológica adecuada.

Pero antes de mandar a nadie a calentar, toca tomar la decisión más peliaguda del método: seleccionar la muestra.

Según Dowdy y Wearden en 1991, una muestra debe ser representativa, suficientemente grande y aleatoria para poder inferir parámetros poblacionales a partir de los estadísticos de mi banquillo.

La población serían todos los futbolistas federados de nuestra categoría.
La unidad muestral suele ser el jugador individual, aunque a veces es un colectivo completo.
Y la muestra es el grupito de once infelices que pongo a correr los domingos.
Si elijo mal a la muestra, mis conclusiones no sirven ni para envolver el bocata de mortadela del descanso.

Para no sesgar el estudio, podemos usar un Muestreo Aleatorio Estratificado. Dividimos a la plantilla en estratos homogéneos y mutuamente excluyentes según su demarcación: defensas, centrocampistas y delanteros. Nadie puede pertenecer a dos estratos a la vez.

El lío viene al decidir el criterio de afijación.

Con la afijación simple, elijo exactamente a cuatro tíos de cada puesto, aunque termine jugando con tres porteros de titulares.

Con la afijación proporcional, selecciono el número de jugadores respetando el porcentaje real que ocupa cada demarcación en la plantilla.

Y si me pongo fino, aplico la afijación óptima: meto más gente de los estratos más heterogéneos y caóticos, como mis delanteros, donde cada uno corre hacia un lado distinto, y menos de los estratos homogéneos, como los defensas centrales, que son todos exactamente igual de leñadores.

Si nos falta presupuesto y tiempo, recurrimos al Muestreo Aleatorio por Conglomerados. Aquí la unidad muestral no es el individuo, sino un grupo ya formado. En vez de evaluar chaval por chaval, selecciono al azar dos canteras completas de la provincia y mido el rendimiento de todos sus integrantes.

El problema en el fútbol de barro —y en la vida real de los investigadores sin beca— es que casi siempre terminamos cayendo en el Muestreo No Probabilístico. Aquí la probabilidad de ser elegido es totalmente desconocida y la validez externa se nos va por el sumidero.

Lo más habitual en mi día a día es el Muestreo Incidental o de Conveniencia: pongo de titulares a los once primeros que han llegado al vestuario porque no estaban atrapados en el atascazo de la comarcal. Cero representatividad, pero están disponibles.

Si quiero fingir cierto rigor, aplico un Muestreo por Cuotas: sé que en la división el cuarenta por ciento son zurdos, así que fijo esa cuota y elijo a dedo a los que me parecen más adecuados.

Si me da el ataque de soberbia, uso un Muestreo Intencional u Opinático, seleccionando a los titulares según mi juicio experto de viejo cascarrabias, buscando casos atípicos como ese extremo que dice que ve campos magnéticos.

Y si me faltan efectivos para completar la convocatoria, recurro al Muestreo de Bola de Nieve: agarro al centrocampista veterano y le digo que traiga a tres primos de su barrio que sepan dar patadas a un balón. Es la única forma de acceder a poblaciones de difícil localización, como la gente que acepta jugar gratis un domingo a las ocho de la mañana bajo una granizada infernal.

Termina el partido. Toca encerrarse en el despacho a repasar las notas manchadas de barro de mi libreta. Según Hernández y sus colaboradores en 2007, el análisis de datos persigue dos objetivos muy claros.

El primero es resumir la carnicería vivida en el campo mediante la estadística descriptiva: contar tiros a puerta, pases fallados o tarjetas amarillas.

El segundo es predecir y generalizar utilizando la estadística inferencial. Queremos saber si este desastre se repetirá el domingo que viene o si hay opciones reales de salvar la categoría.

Aquí arranca la prueba de fuego: el contraste de hipótesis. Necesitamos determinar si nuestras predicciones iniciales encajan con los datos del marcador. Para lograrlo, traducimos la hipótesis de trabajo a hipótesis estadísticas. Enfrentamos a la Hipótesis Nula (), esa voz agorera que afirma que la nueva táctica no sirve para nada, contra la Hipótesis Alternativa (), que sostiene que el cambio de esquema ha reducido los goles encajados.

Antes de mirar las cifras, fijas tu nivel de riesgo o significación (). Lo estándar es asumir un margen de error del cinco por ciento () o del uno por ciento (). Esto te otorga un nivel de confianza del noventa y cinco o noventa y nueve por ciento. Aceptamos ese margen porque el azar existe: un agujero en el césped o un linier distraído comiéndose un bocadillo de chistorra pueden alterar la medición.

Calculas el estadístico de contraste y obtienes el famoso -valor. La regla de decisión es fría y cartesiana. Si el -valor es mayor que tu nivel , mantienes la Hipótesis Nula. Tu estrategia no produce ningún efecto real y los dos balones al palo fueron pura suerte. En cambio, si el -valor es menor o igual que , rechazas la  y aceptas la . Celebras que el triunfo tiene respaldo estadístico.

Pero mucho ojo con las trampas del vestuario. Obsesionarse solo con la significación nos ha llevado de cabeza a la crisis de replicabilidad analizada por autores como Ioannidis o Camerer. Abundan las prácticas cuestionables: aumentar el tamaño de la muestra a la desesperada hasta que salgan los números o expulsar del análisis a los defensas que estropean la gráfica.

Por eso Botella y Sánchez-Meca recordaron en 2015 que la significación estadística no basta. Es obligatorio calcular el Tamaño del Efecto, que mide la magnitud real de la asociación entre variables. Mi nuevo entrenamiento puede conseguir que mis laterales corran un milisegundo más rápido con una  menor que . Es un resultado significativo en el papel, sí. Pero el tamaño del efecto es tan ridículo que el delantero rival les seguirá sacando tres metros de ventaja en cada contragolpe.

Pero antes de mandar a mis laterales a hacer faltas para cortar el juego, hay límites que ni el árbitro más vendido puede ignorar. En la ciencia, como en la vida, el fin no justifica los medios. Aquí entra la razón riesgo/beneficio. Toca sopesar si vale la pena someter a un chaval a tres horas de entrenamiento bajo la lluvia a cambio de ganar dos puntos en la tabla.

Desde el Código de Nüremberg en 1947, redactado tras las atrocidades médicas de la Segunda Guerra Mundial, la experimentación con seres vivos está acotada. Declaraciones como la de Helsinki y los códigos de la APA, la BPS o nuestra querida UNED velan por la dignidad humana.

En nuestro caso de hoy, antes de aplicar cualquier experimento en el terreno de juego, necesito la Aprobación Institucional. Esto significa presentar el protocolo táctico ante el comité ético del club para que me den el visto bueno antes de pitar el primer entrenamiento.

Una vez autorizado el plan, toca redactar el Consentimiento Informado. No basta con gritar en el vestuario «¡al campo!». Cada jugador debe firmar un documento donde explico el propósito del estudio, la duración, los procedimientos y los riesgos de terminar con el tobillo inflado. Y lo más importante: el documento garantiza su derecho ineludible a retirarse de la investigación en cualquier momento sin represalias ni quedarse fuera de la convocatoria. Si trabajo con canteranos menores de edad, necesito la firma de sus padres. Pero la ética me exige solicitar también el asentimiento directo del chaval. No se somete a un menor a presión psicológica por mucho que su padre sueñe con venderlo a primera división.

En los exámenes nos van a apretar con las diferencias entre privacidad, anonimato y confidencialidad.

La Privacidad es el derecho del jugador a proteger su ámbito personal y no contarme sus filias o sus hábitos nocturnos.

El Anonimato ocurre cuando es técnicamente imposible vincular los datos con el sujeto. Si paso una encuesta anónima en la grada sobre el rendimiento del equipo y no pido nombres, hay anonimato.

Pero si registro el peso, la grasa corporal y la tasa cardiaca de mis titulares en una planilla con sus nombres, no existe anonimato. Existe Confidencialidad. Me comprometo por la Ley Orgánica 3/2018 a custodiar esos datos bajo clave para que el presidente del club no los use para bajarles el sueldo.

Si decido grabar a la afición con cámara oculta mientras ven el partido en un parque público, no violo la ética si es mera observación natural. El problema surge si manipulo el ambiente. Doob y Gross demostraron esto en 1968 en su famoso experimento del semáforo. Pararon un coche de alta gama o uno viejo en un semáforo en verde para medir cuánto tardaban los conductores de atrás en pitar. Al interferir de forma activa en sus vidas, necesitaban solicitar el consentimiento a posteriori. Si el conductor se indignaba, borrabas su registro.

¿Y el engaño táctico? A veces es necesario. Puedo decirle al delantero que vamos a medir su potencia de tiro cuando en realidad mido su frustración ante pases mal dados. El Engaño en investigación está permitido solo si no hay otra alternativa metodológica y el valor científico lo justifica. Pero jamás se permite el engaño si causa dolor físico o angustia emocional grave. Por eso experimentos macabros como el de Milgram en 1963, donde hacían creer a los sujetos que daban descargas eléctricas letales a un compañero, hoy no pasarían ni el primer filtro de un comité.

Y al terminar la sesión, llega la Entrevista de Salida o Debriefing. Es una reunión obligatoria postexperimental. Aquí desarmo el engaño, explico la verdadera naturaleza del estudio, corrijo ideas erróneas y me aseguro de que ningún jugador se vuelva a casa con secuelas psicológicas pensando que es inútil porque le trucamos la prueba.

Se acaba el tiempo de la teoría. Guardad las pizarras. El partido contra la realidad empieza ahora mismo.

Tragas saliva y te sientas frente a tres periodistas locales en la rueda de prensa. Llega la fase de Interpretación de resultados y Discusión. Toca explicar si los datos apoyan tu hipótesis o si la realidad te ha pasado por encima.

Reconoces las limitaciones del estudio: el barro hasta los tobillos y que el central jugó resentido.

Recuerdas a la prensa que el conocimiento científico no es inmutable. Es provisional. Hoy tu esquema táctico parece brillante y mañana te vas al paro porque la evidencia te refuta.

Si no comunicas los hallazgos, el esfuerzo no sirve de nada. Elaboras el Informe de investigación siguiendo la estructura formal exigida.
Redactas el Título, el Resumen con su versión en inglés o Abstract, la Introducción teórica y el Método, donde desglosas minuciosamente los Participantes, los Instrumentos de medición y el Procedimiento paso a paso. Cierras con los Resultados estadísticos, la Discusión, las Referencias bibliográficas y los Apéndices.
Si este documento no se difunde, es como si el partido jamás se hubiera jugado.

A veces el experimento no usa humanos, sino animales. La Psicología Comparada lleva décadas haciéndolo. Piensa en Pávlov haciendo salivar a sus perros con el timbre de la merienda bajo el condicionamiento clásico. O en Skinner encerrando ratas y palomas en cajas para moldear su conducta mediante el condicionamiento operante a base de palancazos y granos de comida.

La ética aquí es tajante. Solo personal cualificado puede manipular a los animales. Tienes la obligación de minimizar el dolor, la infección y el estrés.
Si el procedimiento requiere poner fin a la vida del animal, se ejecuta de forma rápida y sin sufrimiento. No vale usar al gato del presidente para desahogar la frustración tras perder la jornada.

Por último, al redactar la memoria de temporada para la directiva, te topas con el código deontológico en la publicación. Valero advirtió en 2018 que la presión atroz por publicar o ganar nos arrastra a buscar atajos vergonzosos. Surgen las Prácticas Cuestionables de Investigación: inflar la muestra en el minuto noventa o maquillar los datos para que todo cuadre.

Inventar resultados es una bomba de relojería. La célebre científica Linda Buck tuvo que retractarse en Nature al descubrir que sus datos sobre el sistema olfativo no eran reproducibles. Y el coreano Hwang Woo-Suk cayó en desgracia tras falsificar en Science sus supuestos avances con células madre.

Tampoco cueles el Plagio fusilando la libreta táctica de otro técnico sin citar su autoría. Ni caigas en el Auto-plagio, que consiste en venderle al presidente como algo novedoso un informe que ya publicaste la temporada pasada en otro club.

La solución pasa por la ciencia abierta: subir las bases de datos a repositorios públicos para que otros profesionales verifiquen tus análisis. Transparencia absoluta. Si dices que tu equipo tira bien las faltas, enséñame los registros sin esconder un solo número.

Soplo el silbato por última vez y me quito este chándal lleno de barro. El partido teórico ha terminado y toca repasar el esquema en la libreta antes de ducharnos.

Hemos recorrido el método hipotético-deductivo de cabo a rabo. Empezamos en las alcantarillas del problema, distinguiendo entre objetivos descriptivos —contar las tarjetas del partido— y explicativos —buscar la causa de la debacle—.

Vimos cómo traducir la desesperación en una Hipótesis Nula (), que asume que tus cambios tácticos son inútiles, y en una Hipótesis Alternativa (), que sueña con la victoria.

Aprendimos que el -valor te dice si el resultado es fruto del azar, pero que necesitas el Tamaño del Efecto para saber si tu hallazgo sirve realmente para algo.

Clasificamos las variables de la plantilla. La Variable Independiente es la causa que manipulas, de forma activa si cambias el entrenamiento o asignada si seleccionas por edad.

La Dependiente es tu marcador.

Y entre medias cazamos a las terceras variables: la espuria que te engatusa, la moderadora que altera el impacto y la Variable Mediadora, que explica el mecanismo interno que conecta la causa con el efecto.

Medimos todo esto sobre las cuatro escalas de Stevens: nominal, ordinal, intervalo y razón.

En el mercado de fichajes repasamos el muestreo. Pasamos por el rigor probabilístico del estratificado —con su afijación simple, proporcional u óptima— y de los conglomerados.

Y caímos en la cruda realidad del muestreo no probabilístico: el Muestreo de Conveniencia con los primeros que llegan, las cuotas a ojo, el criterio intencional del técnico y el Muestreo de Bola de Nieve para reclutar a desesperados a través de conocidos.

Por último, fijamos las líneas rojas del juego limpio. Sin Aprobación Institucional del comité ético no se salta al campo. El Consentimiento Informado garantiza la participación voluntaria y el derecho a marcharse. Desmontamos el Engaño con la Entrevista de Salida o Debriefing.

Separamos la Privacidad de los datos, el Anonimato total y la estricta Confidencialidad legal. Y le sacamos tarjeta roja directa al plagio y al auto-plagio.

Ya tenéis todas las herramientas para no os pillen en fuera de juego.

Ahora me quito el silbato de plástico del cuello. Dejo el chándal de tactel colgado en la taquilla y me limpio el barro seco de las botas. La comedia de este vestuario se termina por hoy.

Ahora que se apagan los focos del campo, toca mirar el marcador global.

Y aquí llega la bofetada de realidad. La vida no concede prórrogas. Ni a un equipo de tercera regional al borde del abismo, ni a ti, ni, por supuesto a mi.

El tiempo corre. El examen de Fundamentos se acerca a la velocidad de una contra con la defensa descolocada. Y tu existencia, esa que a veces dejas en pausa mientras inventas excusas para no abrir el libro, se consume minuto a minuto.

No estás aquí para vegetar en el banquillo viendo cómo otros juegan la partida. Te vas a morir. Un día no habrá más domingos, ni más convocatorias, ni más segundas oportunidades para demostrarte qué llevas dentro. Malgastar tus días aplazando lo inevitable o temiendo a un examen es la forma más patética de perder por goleada antes de saltar al césped.

Si quieres revisar las pizarras tácticas de hoy, repasar los esquemas o descargar material limpio sin los manchones de café de mi libreta, pásate por diariodeunacebra.com. O si quieres comprobar si has cogido los conceptos del tema pásate por cebratest.

Apago la luz del vestuario. Cierra la puerta al salir y ponte a estudiar.

Nos vemos en el próximo Tema de Fundamentos de Investigación sobre la validez de las conclusiones de la investigación. Para ello viviremos un día en la vida de un malhumorado jefe de control de calidad de una multinacional de juguetes baratos de plástico explica a los nuevos inspectores por qué los prototipos de la empresa explotan o intoxican a los niños al salir al mercado, analizando cada catástrofe mediante los conceptos de validez científica.

Hasta entonces, muchas gracias por tu compañía