Relaciones de equivalencia.

En la ciencia aplicada, el investigador intenta resolver algunos problemas relativamente limitados, mientras que, en la ciencia básica, intenta llegar a un principio general. La respuesta que obtiene el científico que trabaja en el aspecto aplicado generalmente será aplicable solo bajo las condiciones específicas de su experimento. Los resultados del científico especializado en ciencia básica tienen más posibilidades de ser aplicados más ampliamente.

En ciencias básicas sería más probable que estudiará el problema de la relación general entre la temperatura y el consumo de líquidos. Aunque ambos tipos de investigación son importantes debemos limitar nuestra consideración a la investigación básica pura.

El experimentador desea generalizar sus resultados tan aplica entes como sea razonables.

El requiquisito más importante para generalizar a partir de una muestra, es el que sea representativa de la población. La técnica que se emplea es la selección al azar. Solo cuando la muestra es representativa de la población estamos capacitados para generalizar de la muestra a la población. Debemos hacer un gran énfasis por dos razones por su gran importancia en la generalización a población de sujetos y porque queremos plantear una generalización.

Deseamos generalizar a una población de sujetos, sacamos de dicha población nuestra muestra y la asignamos ala azar a dos grupo.

La investigación psicológica frecuentemente resulta desalentadora, los psicólogos están empezando a investigar sistemáticamente las situaciones experimentales más amplía mentes que es el paso.

El experimentador debería, en general, estudiar sistemáticamente las variables que podrían interactuar con sus variables de interés principal. Frecuentemente resulta sencillo construir un diseño experimental para estudiar interacciones.

Hemos hecho hincapié en la importancia de controlar las variables experimentador y hemos mostrado que esta variable puede ejercer sutiles influencias que pueden afectar las medidas de la variable dependiente. Cuando más de un experimentador obtiene los datos en un experimento determinado , resulta obvio la necesidad de analizar los resultados como una función de los experimentadores, para analizar los resultados como una función de los experimentadores, para ver si esta variable interactúa con la de interés principal.

Primero si no se ha sacado una muestra de una población sobre ciertas variables secundaria, no se debe, generalizar a dicha población. La variable independiente y las poblaciones de las otras variables a las cuales desea generalizar, entonces la generalización a dicha poblaciones será probablemente válida.

Segundo, si ha variado sistemáticamente alguna variable de interés secundario, entonces se debe investigar la posibilidad de que exista una interacción entre ella y su variable de interés principal. Damos por supuesto que un muestreo completamente satisfactorio de las variables secundario realmente ocurre, pero al menos cierto muestreo es mejor que ninguno.

Tercero, si la variable de interés secundario esta operacionalmente definida, entonces su generalización puede ser bastante precisa, aún cuando un poco complicada. Si, por otro lado, no se puede especificar adecuadamente las maneras en las cuales difieren su variable secundaria, la expresión en la cual puede generalizar es marcadamente limitada.

Todos los experimentadores que están estudiando determinado tipo de conducta, debería utilizar los mismo valores de un cierto número de variable extrañas.

Los procesos de hacer predicciones y ofrecer explicaciones son precisamente, los mismos, así que todo lo que se dijo sobre la explicación es aplicable a la predicción. La única deferencia entre la explicación y la predicción es que esta última se hace antes de observar el fenómeno, mientras que la explicación ocurre

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