1. Ikerkuntzari lotutako zenbait kontzeptu
1.1. PSIKOLOGIA ZIENTZIA
Psikologia XIX. mendean (1860) agertzen da lehenbizikoz berezko jakintza-alor
gisa; Fechner-en lanak, XIX. mendeko zientziaren oinarri metodologikoei jarrai-
tuz, Psikologia zientzia kuantitatiboaren abiapuntua izan ziren. Fechner fisikaria
izan zen gizakiaren sentsazioak neurtzen saiatu zen lehen ikertzailea. Külpe
(Wurzburgo-ko eskolako sortzailea), Ebbinghaus eta Wundt (Psikologia Esperimen-
talaren aitapontea) besteak beste, izan ziren XIX. mendearen amaieran eta XX.
mendearen hasieran psikologiara zientziaren oinarri metodologikoak ekartzen
saiatu zirenak. Natur Zientzietan erabiltzen ziren neurketa- eta kalkulu-teknikak
psikologian ere erabil zitezkeela esaten zuten; esan baino gehiago, saiatu egin ziren
horretan. Euren ahalegin eta ekarpenetatik etorri zaigu, hein handian behintzat,
gaur egun psikologian darabilgun eraikin metodologikoa.
Psikologiaren eraketa eta koherentzia, baina, teoria psikologikoetan datza.
Teoria psikologikoa, azken buru, konstrukto-multzo jakinaren gainean eraikitako
proposizio-sistema besterik ez da. Sistema horrek, psikologiaren eremuko alderdi
batzuk deskribatzeko, azaltzeko edota aurresateko balio du. Konstrukto teorikoak
elkarri lotzen zaizkio ereduren batean; ereduak, eredu formala kasurik gehienetan,
egitura ezagun bat ematen die teoriaren konstruktoei. Horrela uler daitezke, oso
modu laburrean, alderdi psikologiko desberdinei buruz egindako teoriak; horietan
gaitasunak, jarrerak eta abar dira aztergaiak.
Konstrukto teorikoak gertaera behagarriei lotzen zaizkie. Lotura hori, kons-
trukto eta gertaera behagarrien artekoa, oinarri metodologikoaren zutabe garran-
tzitsuenetakoa da. Konstruktoen eta gertaera behagarrien arteko lotura arau jakina-
ren bitartez azaltzen da. Aipatutako arau horren argitasuna eta egonkortasuna da,
dudarik gabe, teoria psikologikoei sinesgarritasuna eta erabilgarritasuna ematen
diena. Hau da, ikertzaileok esaten dugunaren eta benetan gertatzen denaren edo
gerta daitekeenaren artean bat etortzea, neurri handian, erabiltzen ditugun arauen
zuzentasun eta egokitasunaren baitan dago.
Teoriak eta metodologiak osatzen dute psikologiaren gorputza, biek ala biek
daukate elkarren beharra. Hala ere, gure ustez, metodologia landua eta zorrotzak
ematen dio teoriari euskarririk sendoena. Euskarria esaten dugu, metodologiak ezin
ordezka baitezake inondik ere teoria. Bat gatoz Kurt Lewin-en ez dago ezer hoberik
teoria on bat baino esanarekin, baina oso zaila da oso teoria on bat eraikitzea
metodologia ahula erabiltzen badugu.
Esanak esan, testuliburu honek psikologiaren alderdi metodologikoari heltzen
dio bete-betean. Baliotasunaren arazoa zabal eta sakon jorratuko dugu. Haatik, ho-
rretan murgildu baino lehen, testuliburuan zehar agertzen diren zenbait kontzeptu
agertu nahiko genituzke.
Gizarte-zientzietan, oro har, eta portaera-zientzietan, bereziki, estatistika
berebiziko tresna da erabakiak hartzeko. Berez, erabakigarria ez bada ere, gero eta
garrantzi handiagoa dauka. Psikologiaren garapenean bere eragina maiz agerikoa
izan gabe, sakonean oso nabarmena da.
Testuinguru horretan diseinu estatistikoek nahi eta ahal denaren arteko espa-
rruak lantzen dituzte. Ikerketa-proiektua bera izendatzerakoan, bere lan-eremua,
ikergaia, hedapena eta tamaina, besteak beste, diseinu estatistikoen mugatzaile eta
eragileak dira, aldi berean. Portaera-zientzietako ikerkuntzan ez daukagu diseinua
saihesterik, beraz.
Liburu honen edukia diseinu esperimentalari lotzen zaio zuzenean, nahiz
ageriko gaia baliotasuna izan. Hori horrela, diseinuaz hitz egin behar dugu, eta
diseinuen artean, esparru esperimentala (esperimentazioa eta ia-esperimentazioa)
eta ez-esperimentala bereizi behar ditugu. Oro har, esparru esperimentalean disei-
nu esperimentalak eta ia-esperimentalak bereizten ditugun bezalaxe, esparru ez-
esperimentalean inkesta-laginketen diseinua eta behaketa-azterketen diseinua
bereizten ditugu.
Kasu bakoitzean, mota bateko edo besteko diseinua hautatzean, zientzia enpi-
rikoetako oinarrizko auzi filosofikoak aurki ditzakegu. Nola burutu inferentziak
populazio handiekiko, mugagabeko unibertsoekiko edo kausa-sistemekiko, baldin
eta gure abiaburua behaketen laginak besterik ez badira? Are gehiago, lagin horiek
errore eta zorizko aldaketen menpe badaude? Ezin bazter ditzakegu arazo horiek,
beraz. Alderdi horri heldu eta bertan sakondu dutenak, besteak beste, Popper
(1959), Salmon (1967), Fisher (1935), Neyman (1934) eta abar ditugu.
1.2. IKERKETAREN ETA ERREALITATEAREN ARTEKO LOTURA
Gizarte-zientzietan, Psikologian ere, beraz, hiru zutaberen gainean eraikitzen da
ezagumendu zientifikoa: errealismoan, adierazgarritasunean eta zorizkotasunean.
Hirurak elkarri loturik badaude ere, bakoitzari arreta berezia jarri behar zaio iker-
keta eraginkorra eta baliotsua izan dadin. Guk aurreneko irizpidea errealitatea jarri
dugu. Hau da, aldagai azalgarrien benetakotasuna, bai aldagai erabilgarriak edo
manipulagarriak (tratamendua), zein ondorioztatutakoak (erantzuna).
12 Ikerkuntza psikologian. Ikerketa-baldintzak eta diseinuaren baliotasuna
Beraz, aldagai azalgarrien hautaketan dago gakoa. Eginkizun horretan iker-
tzaileen prestakuntza eta esperientzia funtsezkoak dira. Ez da lan erraza; intuizioak
lagun badezake ere, aldagai egokiak hautatzea dokumentazio eta prestakuntzaren
ondorioa da neurririk handienean. Une horretan ezartzen dugu geure ikerketaren eta
errealitatearen arteko loturarik sendoena. Hala ere, hautaketa hori ikerketaren abia-
puntua besterik ez da; hurrengo urratsean aldagaiak ondo definitu eta operazionali-
zatu behar ditugu. Maila horretan adostasuna bilatu behar dugu. Eginkizun ho-
rretan ikuspegi orokorra izan behar dugu, eta aldagaien definizioak eta operaziona-
lizazioak analisi-teknikak erabiltzeko garaian dakartzan ondorioak ezagutu behar
ditugu. Ikerketak erabateko egokitasunaren eta bideragarritasunaren arteko oreka-
-puntua aurkitu behar du. Abiaburu abstraktuegia jarriz gero, arazo zehatzek eta
aplikazio erabilgarriek ihes egin diezagukete.
Zein da ikerketaren xedea? Zeintzuk dira aldagai azalgarriak? Egin al da
antzeko ikerketarik? Definitu ditugun aldagaiak erabili izan ote dira inoiz? Nork,
non, zertarako? Zein ingurunetan kokatzen da gure ikerketa? Galdera horiek
lagungarriak gerta dakizkiguke erabakiak hartzerakoan eta, batez ere, aldagaiak
definitzen eta operazionalizatzen ditugunean. Horrela operazionalizatzen dugu
geure diseinua; aldagaiak definituz, alegia.
Zer neurtu behar (nahi) dugun zehaztu beharra dago, beraz. Ikertzen dihar-
dugunean, ostera, neurtzen dugun hori, hein batean behintzat, tratamenduaren
ondorioa ote den jakitea da gure gogoeta. Atzeman egin nahi dugu; aurresan, hain
zuzen ere.
Ikerkuntzan kausa-ondorio terminoetan egiten dugu geure hausnarketa. Hau
da, "badago aldagai bat edo batzuk, besteren batean edo batzuetan aldaketak
sorrarazten dituztenak". Beraz, aurreneko aldagai horiek manipulatzen baditugu,
manipulazioaren eragina sumatu behar dugu bigarren aldagai horietan. Alabaina,
erabiltzen ditugun oinarri metodologikoak eta Psikologian ikertu ohi dugunaren
izaera dela eta, planteamendu hori ez da erabat zuzena. Ez dugu zalantzan jartzen
izaera psikologikoko ikergaietan kausa-erlaziorik ez dagoenik. Egon, badago.
Baina erlazio horiek aztertzeko darabiltzagun teknikak --analisi estatistikoak, hain
zuzen ere-- ez dira teknika egokiak kausa-erlazioa frogatzeko. Frogatzeko esaten
dugu, zalantzarik gabe ikertutakoa horrela dela esan ahal izateko, alegia.
Analisi estatistiko guztiak bildutako datuetan eta probabilitate-legeetan oina-
rriturik daude. Horregatik, hain zuzen, ezin esan daiteke estatistikak kausa-erlazioa
frogatzen duenik. Izan ere, definizioz beti egon baitaiteke beste datu-multzo bat,
non erabaki estatistikoa bestelakoa izan daitekeen. Erabaki estatistikoa, bada, pro-
babilitateren araberako erabakia da. Ikertzaileari dagokio erabaki estatistikotik
harago ikerketaren ondorioak justifikatzeko zertan oinarritzen den esatea.
Ikerkuntzari lotutako zenbait kontzeptu 13
1.3. ADIERAZGARRITASUNA ETA ESANGURATSUTASUNA
Psikologia zientziako ikerkuntzan hartzen ditugun erabakietako batzuk --ez denak,
jakina-- erabaki estatistikoak dira. Esaten genuenez, erabaki estatistiko orok badu
probabilitate-maila ezaguna atxikia. Probabilitate-maila hori, hain zuzen, analisi-
-teknikaren arabera zehaztu edo kalkulatzen da. Ikusten denez, erabaki estatisti-
koetan behintzat, badago halako indeterminazio- edo zalantza-maila bat. Tamalez
(ala zorionez), hori horrela da. Psikologian ez daukagu Natur Zientzietan, Fisikan
edo Kimikan daukaten tresneria eta metodologia zorrotza, zurruna esango genuke.
Mugaturik gaude. Baina horrek ez du esan nahi Psikologiako ikerkuntzak balio
zientifikorik ez duenik. Ezta gutxiago ere! Kontua da, ditugun mugak ondo ezagu-
tzea eta horren arabera jardutea.
Psikologia-alorreko ikerkuntzaren euskarri metodologikoa ondo ezagutu eta
ulertu behar dugu. Ikerketak ez dira egiten Fernando amezketarraren problemak
ezagutzeko. Psikologia alorreko ikertzaileari ez zaio interesatzen pertsona bakar
bati gertatzen zaiona, garrantzitsua bada ere. Ikertzaileari pertsonarena baino
gertaera bera interesatzen zaio, psikosia, estimuluen aurrean erantzuteko denbora,
motibazioa, jarrera edo problemak ebazteko gaitasuna. Ikertzaileak badaki, jakin,
pertsona guztiak desberdinak direla, baina badaki halaber, badagoela zerbait komun
pertsona guztientzat. Horren bila dihardu, hain zuzen. Baina nola jakin zer dago-
kion pertsona jakin bati eta zer gertaerei, zer pertsona guztiei?
Ikertzaileak populazio osoarentzat zerbait adierazgarri bilatzen du. Baina
populazio osoa ezin dezake ikertu; haren zati bat, lagin bat aztertu behar du. Pro-
blema honi aurre egin behar dio: ikerketan populazioa ordezkatuko duen laginak
egoki eta ahalik eta ondoen islatu behar ditu populazioaren ezaugarriak. Horrela
denean, lagina populazioarekiko adierazgarria dela esaten dugu. Horretarako
ezinbestekoa da populazioaren definizio operazionala izatea. Beste era batera esan-
da, ikerketaren unibertsoa, zeini dagokion eta zeini ez, ondo mugatu behar dugu.
Alferrikakoa izango litzateke bularretako minbiziak gizonezkoengan sortzen duen
herstura ikertzea, batez ere, gizonezkoek bularretako minbizia izaten ez dutelako.
Hau da, horrelako ikerketa batean gizonezkoak ez lirateke izango populazioko
kideak.
Populazioa ondo mugatzea problemetako bat da; beste bat, berriz, popula-
zioko kide guztien artean gure ikerketarako populazioaren ezaugarriak ondoen
islatzen dutenak hautatzea da. Hor izaten da, sarri askotan, ikerketaren giltzarria.
Prozesu horri laginketa esaten zaio. Psikologian, esperimentuak egiten ditugunean,
badakigu subjektu gutxi erabili behar ditugula. Eta badakigu zenbat eta subjektu
gutxiago izan, orduan eta zailagoa dela populazioa egoki islatzea. Horregatik, hain
zuzen, arreta berezia jarri behar diogu laginketa-prozesuari. Alderdi horretan gure
intuizio edo senaz fidatzea oso arriskutsua izan daiteke; hobe da laginekoak popu-
lazioko kide guztien artean zoriz hautatzea. Zoriz egiten badugu, bederen, ziurtatu
egiten dugu gure aurreiritziek ez dutela eragiten eta, seguru asko, aukera handia
14 Ikerkuntza psikologian. Ikerketa-baldintzak eta diseinuaren baliotasuna
dagoela hautatuak populazio horretako subjektu arruntak izateko. Subjektu arruntak
diogu, ugarienak direlako, ohikoak alegia.
Zorizko hautaketa esatean, bada, probabilitate-legeen eremuan murgiltzen
gara ezinbestean. Ez da edonolako hautaketa, prozedura zehatz eta arautua baizik.
Funtsean, subjektu guztiek eta bakoitzak gure laginean izateko probabilitate-maila
bera daukatenean, zorizko laginketa (aukeraketa) dela esaten dugu. Horren guztia-
ren itzalean adierazgarritasunaren arazoa dago. Adierazgarri hitza zentzu hertsian
erabiliko dugu, testuan zehar. Oro har, lagina populazioarekiko adierazgarria dela
esaten dugu, populazioa egoki islatzen duenean; neurri batean bederen, lagina po-
pulazioa ordezkatzen duenean, alegia. Adierazgarri hitzaren esanahia, adiera, hain
zuzen, mugatu nahi dugu, beraz. Lagin adierazgarria populazioa zuzen eta egoki
ordezkatzen duen azpimultzo gisa zehazten dugu; aldagai adierazgarria, berriz,
aldagai posibleen artean eraginkorra, nabarmena edota garrantzitsua den aldagaiari
esaten diogu.
Gure eginkizunetarako zabalegia da adierazgarri hitzaren adiera, eta test
estatistikoen esparruan signifikazio estatistikoa adierazteko erabiltzen da maiz. Gure
aburuz, hortik nahasketa asko etorri ohi da. Izan ere, test estatistikoen ondorioz
esanguratsu bezala har daitezkeen erlazio guztiak ez baitira, ezinbestean eta berez,
adierazgarriak. Are gehiago, subjektu asko edo lagin handiekin lan eginez gero,
erraz gerta dakiguke erlazio estatistiko gehienak esanguratsuak izatea, kalkulu-
-prozesuan laginaren tamainak eragin erabakiorra duelako, hain zuzen.
Hori horrela, hiru aukera genituen, hots, maileguetara jo eta signifikazioa
hitzari eutsi edo, euskararen baitan baliabiderik izanik, adierazgarria kasu guz-
tietarako erabili, edo, hautatu duguna, bi hitz aukeratu kontzeptu desberdinak adie-
razteko. Azken horri atxikiz, adierazgarria zentzuz eta edukiz betetakoa dela diogu,
ezagutza arruntaren arabera jakin daitekeena, ikuspegi teorikoaren arabera trinkoa
dena, bere horretan zilegi eta bidezkoa dena, hain zuzen ere. Esanguratsua, berriz,
test estatistikoen ondorioei legokieke. Erlazio esanguratsuak estatistikoki onarga-
rritzat har daitezkeen horiek izango lirateke, adierazgarriak izan edo izan gabe.
Esanguratsutasun-maila aipatu dugu arestian; ordezko hipotesiari dagokion
probabilitate-maila dela esaten genuen. Baina hori ez da guztiz horrela. Lehen esan
dugunez, hipotesi nulua benetakoa izateari dagokion probabilitatea (1 ) da.
horri esaten diogu, hain zuzen, esanguratsutasun-maila, baina, ikusten denez, hori
da hipotesi nulua baztertzen dugunean erabaki okerra izateko probabilitatea.
Horregatik, ordezko hipotesia aintzat hartzen dugunean, zenbaki hori ahalik eta
txikiena izatea bilatzen dugu, errore-arriskua adierazten duelako, hain zuzen. Esan-
guratsutasun-mailak hertsi-hertsian hipotesi nulua baztertzean onartzen dugun
errore-maila adierazten digu.
Hala ere, ordezko hipotesia hobesten denean, esanguratsutasun-maila enpi-
rikoa agertzeko ohitura dago argitarapen zientifikoetan. Esanguratsutasun-maila
Ikerkuntzari lotutako zenbait kontzeptu 15
enpirikoa ikerketan erabilitako datuekin kalkulatutako estatistikoak banaketaren
muturraren alde batera uzten duen probabilitatea da.
1.4. ZORIZKOTASUNA
Ikuspegi estatistikotik zoriak ez du patuaren esangura bera. Probabilitatearen
kontzeptua ezinbestekoa da zoriaren adiera estatistikoa ulertzeko. Zorizkoa araurik
gabeko orori esan ohi zaion arren, portaerari lotutako jazoerak, neurri batean
behintzat, denboraren jarioan nola gauzatzen diren eta zeren arabera gertatzen
diren jakiterik badago. Gure alorrean, portaera-zientzietan, gertaera gehienak, ia
guztiak esan genezake, zorizko gertaerak dira. Hau da, jazo aurretik nola, noiz,
zein neurritan eta zergatik gertatzen diren ez dakigu, nahiz gertatu behar dutela
badakigun. Edozelan ere, bada probabilitate-maila jakin bat gertaeraren ager-
pena/ez-agerpena zehatz dezakeena. Hori baino harago jakiteak eredu determi-
nistara eramango gintuzke; hots, jazoera lege jakinari lotzen zaionean, lege horrek
erabat zehaztutako (determinatutako) eredua definituko luke.
Probabilitate-legeen ikuspuntutik begiratuta, zorizkotasuna oinarrizko kon-
tzeptua da. Zorizko aldagaia, oro har, aldez aurretik nola aldatzen den jakiterik ez
dago, baina berori aztertuz gero, behatutakoa nolakoa den antzeman eta, geroari
begira, horrela izan daitekeela itxaron dezakegu. Zorizko laginak, berriz,
populaziotik zoriz aukeraturiko azpimultzoak direlarik, populazioaren edozein
elementu hauta daiteke laginerako; zehatzago, probabilitate-maila berberaz aukera
daiteke edozein elementu. Laginaren tamaina nahikoa bada, aipatutako zorizkota-
sunak ematen die laginei populazioarekiko adierazgarritasuna.
Hala ere, diseinuetan zorizkotasunak badu beste zehaztapen zorrotzagoa,
ikerketetan --tratamendua(k) ezarri baino lehen-- zorizkotasuna taldeen arteko
baliokidetasunaren bermea baita. Hots, erkatu nahi ditugun taldeak zorizkoak
badira, baliokideak direla esaten dugu. Beste era batera esan dezakegu: popu-
lazioaren bi edozein talde, tamainaz antzekoak eta nahikoak, zoriz aukeratuak izan
badira, probabilitate-legeen arabera, baliokideak dira beren ezaugarri nagusienetan.
Bada zorizkotasunak dakarren beste abantaila bat: errore esperimentala kon-
trolatu ahal izatea, hain zuzen. Errorea, berez, ohiko arazoa da edozein neurketa-
-prozesutan, zientzia zehatzetan ere, eta are ohikoagoa portaera-zientzietan.
Nolanahi ere, neurketa-errorea zorizkoa da, eta, zorizkoa delako, hain zuzen,
banaketa normalari doitzen zaio, non berorren itxaropen matematikoa zero den.
Diseinu esperimentaletan, beste alderditik, zorizkotasunak beste bi adiera
ditu, arestian aipatutakoaz gain. Bata, lehen esan duguna: talde esperimentalen
zorizko eraketa esan genezakeena. Hau da, populaziotik ausaz edo beste prozedu-
raren bitartez hautatutako subjektuak talde esperimentaletan zoriz banatzeari
esaten diogu. Bestea, taldeei ezarri beharreko tratamendu desberdinak zoriz
16 Ikerkuntza psikologian. Ikerketa-baldintzak eta diseinuaren baliotasuna
egokitzea talde esperimental desberdinei.
Arestian jarritako adibideari berriro heltzen badiogu, urrats guztietan zoriz-
kotasuna erabili nahiko bagenu, honela zehatz genitzake eman beharreko urratsak:
1. Behin aztertu beharreko populazioa zein den mugatu ondoren, subjektu
esperimentalak zoriz aukeratu. Subjektuen kopurua populazioaren tamaina-
ren eta, batez ere, erabili nahi dugun diseinuaren araberakoa izango da.
Zorizko hautapena inkesta-laginketen diseinuen ezaugarri nagusia da.
2. Subjektuak zoriz aukeratuak izan ondoren, zehaztutako talde esperimental
desberdinetara ausaz esleitzen ditugu. Horrela, taldeak populazioarekiko
adierazgarriak eta elkarren artean baliokideak dira. Haiek populazioa or-
dezkatzen dutela eta haien artean diferentziarik ez dagoela esan dezakegu,
hain zuzen ere. Zorizko esleipena da diseinu esperimentalen ezaugarri
nagusia.
3. Azkenik, gure tratamenduak eratutako talde desberdinei zoriz egokitzen
dizkiegu.
Urratsez urrats, ikerketa-diseinuetarako oinarrizko hiru irizpide ekarri diz-
kizuegu: errealitatea, adierazgarritasuna eta zorizkotasuna. Bati edo besteari
lehentasuna emateak diseinu-mota desberdinak aholkatzea dakar. Hala nola,
behaketa kontrolatutako diseinuetan errealitateari eman behar diogu lehentasuna.
Laginketa bitarteko ikerketetan (inkestak, e.a.), ostera, adierazgarritasuna izan
behar dugu funtsezko irizpide, eta berori lortzeko estrategiarik egokiena lagineko
subjektuak populaziotik zoriz aukeratzea da. Azkenik, diseinu esperimentaletan
zorizkotasunari eta, zehazki, subjektuak tratamenduetara zoriz esleitzeari emango
diogu garrantzirik handiena.
1.5. ALDAGAIAK
Dagoeneko, Ikerketa Diseinuak irakasgaiko ikasleak badaki aldagaia zer den. Iker-
kuntzan, jakina, aldagaiak ezinbesteko lanabes ditugu, beraien bitartez informazio
adierazgarria eskuratzen dugu eta. Testuinguru horretan aldagaiak definitzeko eta
azaltzeko bide anitz dago, baina orain diseinuei emango diegu garrantzia. Horrela,
aldagaiak bi kategoria nagusi hauetan bana ditzakegu:
1. Aldagai azalgarriak.
2. Aldagai arrotzak.
Ikerkuntzari lotutako zenbait kontzeptu 17
1.5.1. Aldagai azalgarriak
Aldagai azalgarriak ikerketa-diseinuaren abiaburu eta xede dira. Diseinu des-
berdinetan izen desberdinak hartzen dituzte. Oro har, bi multzotan bana ditzakegu:
aldagai azaltzaileak (X) eta aldagai azalduak (Y), hain zuzen ere. Eredu estatis-
tikoetan, laginketa bitarteko ikerketetan, aldagai azalgarriei, kanpo-aldagaiak (X)
esaten diegu; aldagai azalduei berriz, barne-aldagaiak (Y). Diseinu esperimenta-
letan --testuliburu honetan lantzen ditugunetan, hain zuzen ere-- aldagai
azaltzaileak aldagai askeak (X) dira, eta aldagai azalduak menpeko aldagaiak (Y).
Diseinu esperimentaletan aldagai askeak ikertzailearen kontrolpekoak dira; ez dira
zorizko aldagaiak, beraz.
Esanak esan, aldagai azalgarriak, batzuk zein besteak, ikerketa-helburuei da-
gozkie. Jakintza-alorreko ezagutza eta ulerkuntzatik datozkigu, eta edozein iker-
ketatan haien definizioa eta operazionalizazioa aurreneko eginkizuna izaten da.
1.5.2. Aldagai arrotzak
Oro har, ikerketaren eginkizun eta helburuetatik kanpo geratzen den aldagai
oro aldagai arrotza da. Aldagai arrotzek ikerketa-diseinuetan duten eragina albo-
rapen gisa har daiteke. Ikertzailearen eginkizuna, besteak beste, aldagai arrotzen
kontrola da. Kontrol-mailaren arabera, hiru kategoriatan bil ditzakegu aldagai hauek:
Kontrolatutako aldagaiak: Diseinuaren bitartez kontrolaturiko aldagaiak
dira, edo haien eragina ezabaturik izaten da. Kontrol-prozedura esperimen-
tala nahiz estatistikoa izan daiteke. Edozein kasutan, kontrol-prozeduren
helburua zorizkatutako aldagaiek sortutako zorizko erroreak edo aldagai
nahasgarriek eragindako alborapena ekiditean datza.
Aldagai nahasgarriak: Kontrolatu gabeko aldagai arrotzak izanik, aldagai
azalgarriekin nahas daitezke. Ikerketaren alborapena ekar dezakete.
Zorizkatutako aldagaiak: Zehaztutako aldagaiak dira; ezagunak, alegia.
Hala ere, ez dira aldagai azalgarri gisa hartzen. Diseinuetan kontrol-proze-
dura jakin bati esaten zaio zorizkatzea.
Diseinu eraginkorretan aldagai arrotzak ahalik eta gehienetan kontrolatuak
izan behar ditugu. Testuliburu honetan bertan aldagai arrotzen eragina ekiditeko
edo kontrolatzeko zenbait prozedura azaltzen ditugu.
Ikertzaileak zehaztu behar du berak darabilen eredua eta, horri atxikiz, disei-
nuaren aldagai azalgarriak zeintzuk diren adierazi. Normalean, ikerketaren espa-
rruak eta diseinuak, ikertzaileak berak erabili beharreko aldagaiak eta izaera ze-
hazten dute.
18 Ikerkuntza psikologian. Ikerketa-baldintzak eta diseinuaren baliotasuna
1.6. HIPOTESI ESTATISTIKOAK
Hipotesi estatistikoak bi dira: hipotesi nulua (H0) eta ordezko hipotesia (H1).
Hipotesi nulua (H0): funtsean onartu edo ukatu nahi dugun hipotesi
estatistikoa da. Test estatistikoak normalean kontserbadoreak direlarik, hi-
potesi nuluak aztergaian aldaketarik ez dagoela adierazi ohi du. Estima-
gailuaren laginketa-banaketa H0-aren arabera eratzen da, testa gero gauza-
tzeko. Hipotesi nulua, azkenik, hipotesi bakuna izan ohi da.
Ordezko hipotesia (H1): Hipotesi nuluari kontrajartzen zaion eta aldi
berean beraren osagarria den hipotesi estatistikoa da. Honela idatz deza-
kegu:
p(H0) + p(H1) = 1
Ordezko hipotesia hipotesi konposatua da, beraz.
Hipotesi-testa: hipotesi estatistikoen inguruan laginketa-banaketari atxi-
kiz eta probabilitate-legeen menpe egiten den erkaketa estatistikoari
deritzo.
Hipotesi-testaren oinarria definitutako hipotesietan datza, beraz. Aurrenik
hipotesi nulua (H0) zehazten dugu, hipotesi nuluaren arabera ordezko hipotesia
(H1), eta azkenik, I. motako erroreari dagokion probabilitatea () finkatu ondoren,
testari ekiten diogu.
Probabilitate-legeen menpe gaudelarik, bada zoriak dakarren arriskua edo
errorea. Oro har, hipotesi-testei atxikitako erroreak bi motatakoak dira: I. motako
errorea eta II. motako errorea. I. motako errorea H0-a populazioan benetakoa dela
suposatuz berori baztertzean datza. II. motako errorea, berriz, H0-a populazioan fal-
tsua izanik, berori onartu eta ordezko hipotesia ukatzean datza. Batzuetan erroreak
direla eta, aho-korapilotan gabiltzala ematen du. Hori ekidin nahian, hurrengo
kontingentzia-taulan kontzeptu hauek argiago aurkezten dizkizuegu:
1.1. taula. Hipotesi estatistikoak eta erabakiari atxikitako erroreak
HIPOTESIEN IZAERA
ERABAKIAK H0-a BENETAKOA H1-a BENETAKOA
Erabaki okerra
H0-ari eutsi (d1) Erabaki zuzena II. Motako errorea ()
Erabaki okerra
H0-a ukatu (d2) I. Motako errorea () Erabaki zuzena
Ikerkuntzari lotutako zenbait kontzeptu 19
Ohikoa ez izanagatik, erabakiak hipotesi nuluari lotuta agertu ditugu, izan
ere, erabakia hipotesi horren inguruan hartzen baita. Ordezko hipotesia onartzea,
hipotesi nuluaren ukazioaren ondorio gisa ulertu behar dugu, beraz. Gogoan izan
hipotesiak elkarren kontrakoak eta osagarriak direla eta, ondorioz, bat betetzen ez
bada, bestea bete behar dela, ezinbestean. Hau da, hipotesi nuluari eusteak ordezko
hipotesia ukatzea dakar eta, aitzitik, hipotesi nulua baztertzeak ordezko hipotesia
aintzat hartzea dakar.
Erabaki estatistikoa, bada, analisi-teknika jakinei jarraituz hipotesi estatisti-
koen arabera hartzen den erabakia da. Erabaki estatistiko orori probabilitate-maila
ezaguna dagokio. Hipotesi nuluaren kasuan, hipotesi nulua onartzen dugunean, pro-
babilitate-maila horri konfiantza-maila (1 ) esaten zaio, eta ordezko hipotesiaren
kasuan, berriz, hipotesi nulua baztertzen dugunean, esanguratsutasun-maila ().
1.7. EFEKTUAREN TAMAINA ETA TESTAREN INDARRA
Diseinu esperimentaletarako analisi estatistikoetan badira beste zenbait kontzeptu
oinarrizko. Testuliburu honen edukiaz jabetzeko funtsezkoak direlakoan, hipotesi
estatistikoak, hipotesi-testa, erroreak, testaren indarra eta efektuaren tamaina
kontzeptuak azaldu nahi izan ditugu.
Dagoeneko, hipotesi estatistikoak zeintzuk diren zehaztu dugu, eta erabaki
estatistikoak nolakoak diren ere adierazi dugu. Orain, gehiago hitz egin behar dugu
erroreez. Bi erabaki desberdin har ditzakegu: hipotesi nuluari eutsi ala ukatu;
bietan badago, egon, errore-maila jakin bat.
Errore bakoitzari probabilitate-maila jakin bana dagokio. I. motako erroreari
eta II. motako erroreari eta baldintzako probabilitateak dagozkie, hurrenez hurren:
= p(d2 | H0) Hipotesi nulua baztertzea berau benetakoa delako baldintzapean
= p(d1 | H1) Hipotesi nuluari eustea ordezko hipotesia benetakoa delako baldintzapean
I. motako erroreari dagokion probabilitateari () esanguratsutasun-maila esa-
ten diogu. Probabilitate-eremu hori hipotesi nulupeko ukatze-barrutiari dagokio.
Analisietan, probabilitate hori ahalik eta txikiena izatea daukagu abiaburu. II. mo-
tako erroreari dagokion probabilitatea (), berriz, ordezko hipotesipeko banaketari
dagokio.
I. eta II. motako erroreei dagozkien probabilitateak ( eta ) eta laginaren
tamaina (n) erlazionaturik daude elkarren artean.
Ordezko hipotesia onartzeari, benetako hipotesia delakoan, testaren indarra
esaten diogu, eta berari dagokion probabilitatea (1 ) da.
Demagun alde bakarreko testa dela, eskubialdekoa, hain zuzen ere; orduan,
batezbesteko aritmetikoaren inguruan (µ0, µ1) hipotesi bakoitzari dagokion irudia
marraz dezakegu.
20 Ikerkuntza psikologian. Ikerketa-baldintzak eta diseinuaren baliotasuna
1.1. irudia. Testaren indarra (1 ) hipotesi testetan.
Irudietan ageri denez, testaren indarra ordezko hipotesiaren aldeko erabakiari
dagokio. Behin hipotesi nulua ukatuta, bere probabilitateak (1 ) baleko erabaki
zuzenaren indarra adierazten du. Jakina denez, probabilitate-maila honetan, dara-
bilgun esangura-maila estatistikoak () eragiten du. Era berean, laginaren tamai-
nak edo subjektu esperimentalen kopuruak eragiten du.
Esaten genuenez, testaren indarran eragiten duen beste faktore bat laginaren
tamaina da. Horrela, -ren balioa aldez aurretik finkaturik eta µ0 eta µ1 balioak
ezarrita, testaren indar-maila jakin baterako behar den laginaren tamaina honela
zehatz dezakegu:
non:
2......................... alborapenik gabeko bariantza.
z
......................... esanguratsutasun-mailaren araberako puntuazio tipikoa.
z
......................... testaren indarraren araberako puntuazio tipikoa.
µ0
......................... hipotesi nulupeko batezbesteko aritmetikoa.
µ1
......................... ordezko hipotesipeko batezbesteko aritmetikoa.
n
z z
=
+( )
-( )
µ µ
2
2
0 1
2
H0 BANAKETA H1 BANAKETA
µ0 µ1 Z1-
1-
1-
µ0 Z1- µ1
H0 BANAKETA H1 BANAKETA
Ikerkuntzari lotutako zenbait kontzeptu 21
1
1
µ0 µ1 z1
µ0 z1 µ1
H0 BANAKETA H1 BANAKETA
H0 BANAKETA H1 BANAKETA
Edozelan ere, diseinu esperimentaletan analisirik hedatuena bariantza-anali-
sia (ANOVA) delarik, beste kontzeptu bat erabili ohi da: efektuaren tamaina.
Cohen-ek (1988) fenomenoa populazioan agertzen den maila modura edo,
esanguratsutasun estatistikozko testaren eremuan, H0-a faltsua den maila modura
definitzen du efektuaren tamaina. Bariantza-analisiaren testuinguruan SPSS
programak zuzenean eskaintzen duen efektuaren tamainaren indizea 2 delakoa da,
hots, aldagai askeak eragindako aldakortasun azaldua adierazten duena. 2 balioa
honela kalkulatzen da:
Bariantza-analisian erabiltzen den testaren (F) eta efektuaren tamainaren
artean erlazio zuzena dago. Ikus dezagun aurrenik nola kalkulatzen den F-a:
Ikus daiteke berreturen baturak (SCA eta SCR) eta askatasun-graduak (agarte
eta agbarne) formularen oinarriak direla. Bestalde, efektuaren tamaina kalkulatuz:
Beraz, F-a honela adieraz dezakegu1:
Honaino bada, baliotasunaz hitz egin aurretik laburbildutako kontzeptuen
zerrenda.
F barne
arte
=
-
2
2
1
lg
lg
2 2 2
2 2
2 2
2 2 2 2
2
2
0
1 1
1
= = = ( )
= ( ) - ( ) =
- - =
-( )- = -( )=
=
-
SCA
SCT
SCA SCT SCA + SCR
SCA SCA + SCR SCA SCA + SCR
SCA SCA SCR 0
SCA SCR 0 SCA SCR
SCA
SCR
F arte
barne
=
SCA
SCR
lg
lg
2
=
SCA
SCT
22 Ikerkuntza psikologian. Ikerketa-baldintzak eta diseinuaren baliotasuna
1. Alderdi honetan gehiago sakontzeko, ikus: Pascual, J.; García Pérez, J.F.; Frías Navarro, M.D.
(1995): El diseño y la investigación experimental en psicología, Valencia, C.S.V.
agarte
agbarne
agarte
agbarneIkerkuntza psikologian: Ikerketa-baldintzak eta diseinuaren baliotasuna (2. argitalpena)