Metodología de la investigación y estadística aplicada
Qué hay que dominar
Diseños: experimental (manipulación, aleatorización, control), cuasiexperimental (sin aleatorización plena), correlacional, observacional, longitudinal y transversal. Variables: independiente, dependiente, extraña, confusora. Validez interna y externa. Muestreo y sesgos. Medición: escalas nominal, ordinal, intervalo y razón. Estadística descriptiva (media, mediana, moda, desviación típica, percentiles) e inferencial (hipótesis nula y alternativa, error tipo I y II, nivel de significación, potencia, pruebas t, ANOVA, chi-cuadrado, correlación de Pearson y su interpretación). Ética de la investigación: consentimiento informado, confidencialidad, comité de ética.
Trampas frecuentes
- Correlación no implica causalidad; solo el diseño experimental permite inferir causalidad con control.
- Error tipo I: rechazar H0 siendo verdadera (falso positivo); tipo II: no rechazar H0 siendo falsa (falso negativo).
- Confundir media (sensible a extremos) con mediana (robusta).
- La significación estadística no equivale a tamaño del efecto ni a relevancia clínica.
Ejemplo trabajado
Un estudio compara dos grupos ya formados (aula A y aula B) sin asignación aleatoria. Regla: no hay aleatorización → cuasiexperimental; la inferencia causal es limitada por variables confusoras. Si se pregunta qué error comete un investigador que concluye que hay efecto cuando no lo hay: error tipo I.