Psicología Experimental: Cómo hacer experimentos en psicología
/ David W. Martin
- Séptima Edición
- México: CENGAGE Learning, 2008.
- 325 p. 25 x 19 cm.
1. Cómo hacer observaciones ordenadas. 2. Cómo hacer experimentos. 3. Cómo tener una idea para experimentar. 4. Cómo ser justo con los participantes. 5. Cómo ser honesto con la ciencia. 6. Cómo averiguar qué se ha hecho. 7. Cómo decidir qué variables manipular y medir. 8. Diseños entre sujetos e intrasujeto. 9. Cómo planear experimentos de una sola variable, de variables múltiples y de series convergentes. 10. Cómo diseñar investigación que no es experimental. 11. Cómo saber cuándo está listo para empezar. 12. Cómo interpretar los resultados experimentales. 13. Cómo informar los resultados experimentales.
El objetivo principal del libro es enseñar de forma clara, práctica y con cierto tono ligero cómo diseñar, realizar, interpretar y reportar experimentos en psicología. Martin guía al lector paso a paso, desde la idea inicial hasta la publicación de los resultados, mostrando la lógica que subyace a cada decisión metodológica. Comienza explicando cómo hacer observaciones ordenadas y sistemáticas, y luego cómo formular una hipótesis experimental. El autor aborda temas básicos pero cruciales como la selección de variables: cuáles manipular, cuáles medir; cómo elegir entre diseños de sujetos independientes (“entre sujetos”) o diseños con medidas repetidas (“intra-sujetos”); y cómo planificar experimentos con una sola variable o múltiples variables, así como experimentos en serie convergentes. Otro aspecto importante es la ética: el libro dedica secciones a cómo tratar justamente a los participantes del experimento, asegurar que la investigación sea honesta y que los resultados sean reportados con transparencia. Además trata cómo revisar lo que ya se ha hecho en la literatura científica para evitar redundancias o errores, y cómo decidir cuándo un diseño está lo suficientemente preparado para ejecutarlo. Posteriormente se centra en la interpretación de los resultados: cómo analizar datos experimentales, cuáles son los posibles errores o sesgos, y cómo reportar los hallazgos de forma adecuada. Hay apéndices útiles con herramientas estadísticas, tablas y números aleatorios para apoyar el diseño y análisis de experimentos.