La teoría de la generalizabilidad aplicada a diseños observacionales

Resumen

Este estudio empírico de aplicación de la teoría de la generalizabilidad viene a ilustrar la ampliación que con respecto a un diseño general de investigación, implica el principio de simetría de las facetas o variables de un Plan de Observación. Cronbach, Gleser, Nanda, & Rajaratnam (1972), han desarrollado la teoría de la generalizabilidad, asumiendo que hay otras fuentes de variación además de las diferencias individuales e integrando cada una de estas fuentes de variación en una estructura global, que permite aplicaciones particulares de la teoría estadística del muestreo. La teoría de la generalizabilidad reconoce explícitamente las múltiples fuentes de error de medida en un diseño de investigación observacional (individuos, observadores, categorías, sesiones,...). Podemos estimar cada una de estas fuentes de error así como las diferentes interacciones entre ellas. El error de medida no es más que el efecto de las fluctuaciones debidas a la elección aleatoria de los individuos, observadores, categorías, sesiones..., es decir al muestreo de niveles particulares en cada una de las facetas (variables) del universo de observaciones posibles. Optimizar dicha medida es adaptar nuestro diseño para reducir al máximo la variancia del muestreo debida a estas facetas. En el estudio empírico que presentamos (8 individuos han sido evaluados por dos observadores, en una situación interactiva de juego en el patio de un colegio, en un sistema de siete categorías a través de cinco sesiones de observación diferentes realizadas en diversos días) y en otras situaciones de medida frecuentemente no se trata de diferenciar individuos, sino más bien de diferenciar observadores, categorías, sesiones, etc. Ella significa asumir el principio de simetría, es decir que sucesivos objetos de medida pueden ser evaluados dentro de un mismo diseño. Mediante dicho principio, cada faceta (variable) de un diseño de investigación puede ser seleccionada como objeto de estudio y en cada análisis de generalizabilidad de esta faceta puede ser considerada como instrumento de medida o condición de evaluación en el estudio de las otras facetas. Esta sería la diferencia a una solución experimental que tan sólo diferenciaría a tratamientos o condiciones.