Investigación en personalidad. Método y estrategias de análisis
Introducción
Se busca la respuesta a 3 cuestiones metodológicas fundamentales:
qué diseños de investigación se usan
cuáles son los procedimientos de medida y evaluación de la personalidad
qué análisis de datos se aplican
Investigación en psicología de la personalidad: aspectos metodológicos
En cuanto a los diseños, solo un 3% de los trabajos incluía investigaciones longitudinales, siendo el resto 97% estudios transversales. De éstos, en primer lugar estaban los estudios de campo y en segundo lugar los de laboratorio.
En cuanto a la obtención de datos, el 88% procedían de cuestionarios. La correlación era la técnica estadística más usada.
De los métodos explorados, se centran en el método de investigación, los análisis estadísticos y la forma de obtener datos.
Los estudios experimentales van disminuyendo al tiempo que aumentan los transversales que resultan los más usados. También van disminuyendo los procedimientos derivados del análisis de diferencias de medias tanto paramétricos como no paramétricos, aumentando los análisis basados en la correlación.
Se empieza a dar un mayor uso de los modelos de ecuaciones estructurales.
Los cuestionarios y las medidas de autoinforme son las variables dependientes más usadas.
Resumiendo ⇒ los diseños más usados son los transversales, repartidos entre estudios de campo y de laboratorio (estos en disminución); los análisis estadísticos más usados son los correlacionales (correlaciones, análisis factoriales, análisis de regresión) y los de contrastes de medias (análisis de varianza, pruebas de T); y para obtener datos, se recuerde en gran medida al uso de cuestionarios y pruebas autoinformadas.
Conclusión: en psicología de la personalidad la pluralidad metodológica es enorme, aplicándose una gran variedad de diseños, de análisis de datos y de formas de medir la personalidad y obtener datos para las investigaciones.
Además de los aspectos (diseños, estadísticos y fuentes) más usados se aprecia el aumento de los estudios longitudinales y el uso de otras fuentes de datos (registros diarios y muestreos de experiencias).
Diseños de investigación
Estrategias clínica, correlacional y experimental
La estrategia clínica sería la que han seguido los teóricos de la personalidad centrados en el análisis y tratamientos de pacientes, o casos individuales.
Desde estas conceptualizaciones de la personalidad, derivadas de la práctica clínica (de la relación con el paciente y del estudio de casos individuales), se busca el análisis de la persona en su totalidad, de forma idiográfica, aunque al mismo tiempo es difícil hacer generalizaciones.
No hay que equiparar el análisis de casos clínicos, como se recogen en las revistas especializadas que tienen como objetivo mostrar a la comunidad científica y en especial a los psicólogos clínicos, cómo se ha procedido en esos tratamientos con el objetivo de facilitar su trabajo ante problemas similares, con los estudios idiográficos que sí tienen como objetivo formular nuevos planteamientos que se incorporen a las teorías o modelos de la personalidad.
Las 2 estrategias más usadas en la investigación actual de la personalidad son:
1. La estrategia correlacional se basa en analizar la relación entre variables sin introducir manipulación en las mismas. Galton y Pearson introdujeron el coeficiente de correlación como un índice de cómo las diferencias en una variable se relacionaba con las diferencias en otra variables.
Esta estrategia se emplea para describir relaciones que ocurren entre variables de forma natural.
Mientras que en el método clínico el énfasis se pone en la observación y en el estudio del individuo de forma total o integrada, en el enfoque correlacional se hace hincapié en la medición de las características de personalidad en muestras amplias de sujetos y en las relaciones entre los elementos integrantes de la personalidad medidos en cada ocasión.
El estudio correlacional se apoya en correlaciones (relaciones entre dos variables), regresiones (cuanto cambia la variable Y en función del cambio en la variable X) y análisis factoriales (que permiten reducir un número elevado de variables correlacionadas entre sí a un pequeño número de factores, más fácil de manejar e interpretar.
Este tipo de estrategia tiene importantes ventajas:
poder estudiar al mismo tiempo un número amplio de variables, recogidas en un entorno natural sin la artificialidad que puede introducir el estudio en el laboratorio
analizar las relaciones entre ellas, e incluso, hablar de predicciones.
Limitación: los datos obtenidos a partir de estos procedimientos correlacionales nos indican si las variables se relacionan o no, pero el hecho de que lleguen a hacerlo significativamente no implicaría causalidad.
2. La estrategia experimental donde la manipulación de una variable (VI) con al menos dos niveles, afecta a alguna observación psicológica (VD). Las diferencias de medias que resultan de una manipulación experimental reflejarían efectos causales directos de la VI en la VD.
En psicología de la personalidad, el diseño experimental puede consistir en estudiar cómo una o más variables de personalidad (VP) se combinan con una o más variables experimentales (VE), ambas consideradas como VI desde el momento en que son controladas o manipuladas por el experimentador, para afectar una VD o estado (la VI sería la causa o el estímulo y la VD el efecto o la respuesta).
Con las variables personales, una posibilidad es coger puntuaciones extremas, o personas con puntuaciones altas, medias y bajas o usar la mediana para formar dos grupos siendo altos los que están por encima de dicho valor y los bajos los que quedan por debajo. Cuanto más extrema la formación de grupos, más se potencia el efecto de la VP.
Cuando un diseño experimental se toma al menos una VI de personalidad cuyos niveles o grupos se forman por selección, se habla de diseños experimentales de personalidad. Una manipulación por azar sería cuando la asignación de los sujetos a los niveles o condiciones de la variable se hace de forma aleatoria.
Hay 2 tipos de diseños experimentales usados en la investigación en personalidad (en ambos la variable de interés es la VP):
diseño intersujetos donde cada persona es asignada al azar a una condición
diseño intrasujeto en el que todos los sujetos pasarían por todas las condiciones
Si se sigue una estrategia correlacional se puede hablar de asociaciones, pero se usa un diseño experimental se pueden establecer relaciones causa-efecto.
Ejemplo ⇒ si se analiza la relación entre extraversión y afecto positivo, y se obtiene una correlación significativa y positiva, no se puede saber si ser extravertido lleva a mostrar un afecto más positivo o si ser extravertido hace que se responda más a los estímulos positivos.
Solo se puede decir que cuanta más alta es la puntuación en una de las 2 variables, más alta es la puntuación en la otra variable (si la correlación es de signo positivo).
El estudio de la personalidad se puede beneficiar de la combinación de las metodologías correlacionales y diseño experimental. De esta forma, se pueden plantear, desarrollar y probar explicaciones causales sobre cómo las diferencias individuales en personalidad se combinan con la situación. Cuando se encuentren resultados consistentes en ambas situaciones se puede aumentar la confianza en las conclusiones.
Diseños transversales y longitudinales
Los estudios en personalidad además de poder seguir estrategias clínicas, correlacionales o experimentales, también pueden llevarse a cabo en un momento del tiempo o pueden recogerse datos en diferentes momentos temporales.
En un estudio transversal las medidas se obtienen en un único momento temporal, mientras que en un estudio longitudinal, al comprar la misma muestra de sujetos en distintos momentos temporales, se pueden analizar los procesos de cambio directamente asociados con el paso del tiempo.
Una forma de analizar si las variables de personalidad causan determinados efectos o consecuencias sería mediante análisis longitudinales en los que se puede estudiar si las variables evaluadas en el tiempo 1 afecta al resultado registrado en el tiempo 2.
Para ello, es importante medir ese efecto también en el tiempo 1, porque si en el segundo momento, el factor o variable de personalidad estudiada es significativo, indicará que es responsable del cambio mostrado en la variable resultado con respecto a la primera medida.
Estudios nomotéticos e idiográficos
Allport popularizó el uso de los términos nomotético e idiográfico.
El término nomotético es de origen griego y significa “ley”, mientras que el término idiográfico deriva de la misma fuente que la palabra idiosincrásico y hace referencia a la forma particular de ser, que caracteriza a cada persona.
El enfoque nomotético busca identificar dimensiones de personalidad que pueden ser cuantificadas o medidas y las usa para comparar grupos de individuos.
En estas investigaciones se analiza cómo funciona y se relacionan determinadas variables en una muestra relativamente amplia de personas.
En los estudios idiográficos el objetivo sería estudiar a una persona en profundidad, de forma integrada, con el fin de entender o explicar su conducta, es decir, explicar su individualidad en lugar de cuantificar diferencias de personalidad entre grupos de individuos.
Mientras los estudios nomotéticos buscan identificar patrones globales de conducta de las personas, los idiográficos buscarían identificar patrones o perfiles individuales de conducta a lo largo del tiempo y de las distintas situaciones.
En los estudios nomotéticos las medidas que se usan se refieren al grupo analizado. Al hablar del grupo total se obvia la información más individualizada, asumiendo que lo que es verdad para la persona promedio es verdad para cada persona, hecho que se conoce como falacia nomotética.
Ejemplo ⇒ si la media en extraversión es de 50, puede haber personas en el grupo que tengan 80, 20 o 40, o que la puntuación obtenida salga de la suma de respuestas a diferentes ítems o facetas dentro del factor de extraversión o que las personas presentan determinadas cogniciones y emociones que no se están considerando en este análisis y que permitirían entender su conducta y sus reacciones ante las situaciones específicas.
Si embargo, desde el enfoque nomotético el interés estaría en conocer el funcionamiento de la variable extraversión: con qué otras variables y conductas se relaciona o qué predicciones generales se pueden hacer a partir de su estudio.
Los análisis intrasujeto permiten evitar la falacia nomotética ya que los datos son específicos de cada persona analizada. Además, el medir las experiencias de las personas a lo largo de las situaciones permite una conceptualización de la personalidad más contextualizada (más próxima al contexto o situación).
Desde esta perspectiva, las personas muestran una tendencia a comportarse de una determinada forma si se dan ciertas circunstancias, en lugar de hablar de una tendencia a comportarse siempre de esa manera.
En la medida en que los registros son en tiempo real, o próximos al mismo, en lugar de retrospectivamente, aunque siguen siendo auto informes, se evitan los posibles sesgos que introduce la memoria y el paso del tiempo, a la vez que se acumulan muchas medidas o registros, con lo que aumenta su fiabilidad.
La psicología de la personalidad necesita ambos métodos, nomotético e idiográfico, porque busca conocer y explicar la dinámica de funcionamiento de una persona particular, pero también establecer conocimientos que le permitan hablar de la estructura y funcionamiento de la personalidad de forma general.
Cuando se intenta combinar ambas estrategias se habla de aproximación idiotética, término propuesto por Lamiell que busca llegar de lo particular a lo general.
A través de los modelos multinivel se pueden analizar los procesos dentro de la persona y en grupos de personas. Si se usa el paquete estadístico SPSS se recurriría a los llamados Modelos Lineales Mixtos que se aplican cuando se tienen muchas observaciones por persona y un número no muy alto de participantes.
Fuentes de datos
La fuente más importante de obtención de datos sobre personalidad y sobre distintas variables dependientes usadas en los estudios son los cuestionarios y los autoinformes.
Desde pruebas más establecidas como el cuestionario de Cattell para medir los 16 factores de personalidad que propone en su teoría, el NEO-PI-R para medir los 5 grandes factores de Costa y McCrae o el EPQ para medir los factores de extraversión, neuroticismo y psicoticismo según el modelo de Eysenck, hasta otros cuestionarios para medir específicamente determinados rasgos (optimismo, autoeficacia, estilo de afrontamiento) e incluso medidas diseñadas específicamente para cada investigación.
Las medidas usadas en los estudios de personalidad deben ser consistentes o fiables, y además deben ser indicadores válidos del constructo que se quiere medir. Para analizar la fiabilidad se pueden usar varios métodos:
Se puede hallar su estabilidad temporal calculando el coeficiente de estabilidad de las puntuaciones en un test cuando se aplica a la misma muestra en 2 momentos distintos o lo que se conoce como fiabilidad test-retest. La fiabilidad máxima posible sería 1.
Si en un test para medir una variable que se supone debe ser estable, como puede ser un rasgo, ese coeficiente (o correlación entre los datos de las 2 ocasiones) debe ser alto.
Otro índice de fiabilidad trataría de ver si las distintas partes o elementos del test miden la misma conducta. La correlación entre todos los ítems del test permite obtener su consistencia interna (coeficiente alpha de Cronbach).
Otra forma de analizar la consistencia se basaría en el uso de jueces expertos en la variable medida, analizando la relación entre sus observaciones, o acuerdo entre-jueces.
Con respecto a la validez de las pruebas, es decir, si son indicadores adecuados de lo que se quiere medir, estarían:
la validez de contenido o demostración de que los ítems representan la conducta que se quiere medir.
la validez de criterio que se calcula viendo la relación de la prueba con otras ya probadas que se supone miden constructos próximos o que pueden servir como referentes.
se puede calcular a través de la correlación entre esta prueba y las otras que sirven de referentes, en cuyo caso se habla de validez concurrente.
puede analizarse si las puntuaciones en este test predicen las puntuaciones en alguna prueba o conducta tomada un tiempo después, que a priori se entiende que deben estar relacionadas, en cuyo caso hablamos de validez predictiva.
la validez de constructo que busca garantizar que la prueba evalúa los rasgos que subyacen a las manifestaciones conductuales y que se obtiene cuando se acumula la investigación de diversos estudios que muestran que el patrón de resultados es el esperado según la conceptualización teórica en que se basan.
Un test podría no tener buena validez concurrente y tener validez predictiva, es decir, en el momento en que se crea y se relaciona con otras pruebas afines no tiene una gran relación, pero sin embargo, con el tiempo, puede predecir conductas mejor que las otras pruebas.
Una de las aportaciones de los avances tecnológicos a los estudios sobre personalidad radica en el uso de formatos informáticos para la aplicación de los cuestionarios. Ventajas:
los datos pueden volcarse directamente a los correspondientes programas de análisis estadísticos
el cuestionario puede hacerse mucho más interactivo y adaptado a cada persona
puede identificarse mucho mejor al usuario para aquellos casos en que se analiza la fiabilidad o estabilidad de una prueba aplicándola en varias ocasiones o cuando hay posteriores evaluaciones por tratarse de un estudio longitudinal
cuando se trata de registros diarios que deben tener lugar a una determinada hora se puede saber si la persona está cumpliendo estos requisitos, lo que facilita la realización de estudios idiográficos
puede recibir feedback o información sobre sus respuestas, o datos más globales, lo que favorece su participación en posteriores etapas de la investigación y un menor abandono en los estudios longitudinales
se tiene acceso a muestras más numerosas e incluso traspasando las fronteras de cara a estudios culturales
la tecnología ahora es tan accesible que puede responderse a las pruebas mediante distintos dispositivos portátiles y en el entorno en que se quiere realizar el estudio
Algunas debilidades sobre los datos obtenidos por internet: uno de los primeros problemas es el tipo de muestra que usa esta tecnología que puede no representar por igual a toda la población.
Algunos autores indican que las muestras usadas en los estudios a través de internet son más diversas, atraen a más varones, el rango de edad es más amplio y la diversidad socioeconómica es mayor.
Otra idea que se tiene es que los datos serían menos fiables y aunque podría ser que alguien intentara engañar en sus respuestas, no sería diferente del engaño o los sesgos que puede haber de la misma forma en los cuestionarios de papel y lápiz.
Se usan también otro tipo de métodos para obtener datos en los estudios de personalidad:
La entrevista, algunas de carácter más estructurado o fijo y otras más abiertas usadas generalmente desde aproximaciones clínicas.
Las observaciones naturales o el estudio de experiencias diarias.
El registro del funcionamiento fisiológico a través del electrocardiograma, el registro de la respuesta psicogalvánica (cambios en la actividad eléctrica de la piel debidos al sudor), cambios en la presión sanguínea sistólica y diastólica o en la frecuencia cardiaca, electroencefalograma o la resonancia magnética funcional que permite mostrar en imágenes las regiones cerebrales que llevan a cabo una tarea determinada, lo que permite a partir de esas zonas más “iluminadas” virtualmente analizar los lazos entre la actividad en el cerebro y estados cognitivos y emocionales actividades ante distintos tipos de estimulación.
Los diferentes niveles de análisis (cuestionarios, registros fisiológicos, tareas de laboratorio, rendimiento…) proporcionan datos sobre distintos aspectos del funcionamiento de la persona y el desafío es relacionar todos para entender cómo funciona la personalidad como un sistema.
Análisis estadísticos
Correlación, análisis factorial y análisis de regresión
El término correlación recoge el grado en que 2 variables se relacionan o varían conjuntamente. Los coeficientes de correlación irían de -1 a +1, pasando por el cero:
un coeficiente de +1 significa que hay una relación perfecta positiva entre las 2 variables medidas (X e Y). La persona con la puntuación más alta en X tendrá también la puntuación más alta en Y
un coeficiente de -1 indica una relación perfecta negativa de forma que la persona que tiene la puntuación más alta en X, tendrá la puntuación más baja en Y
una correlación de cero indicará que no hay ninguna relación entre ambas variables.
Las correlaciones positivas mostrarían relaciones directas (a mayor X mayor Y) y las negativas, relaciones inversas (a mayor X, menor Y). Cuanto más se acerque el coeficiente a +1 y -1, más fuertemente relacionadas están las variables.
En psicología en general las correlaciones no son perfectas, ni están próximas a serlo. Suelen moverse en torno a 0,30 y 0,50 (positivas y negativas). Estas correlaciones, cuando son estadísticamente significativas, nos permiten concluir que la asociación entre las variables consideradas supera la que podría deberse al azar.
Las correlaciones no indican relaciones de causa y efecto. Así si 2 variables están relacionadas cabrían 3 posibilidades:
que la variable X causa la variable Y
que la variable Y cause la X
que haya una tercera variable Z que cause X e Y, por lo que no habría relación causal entre X e Y
No obstante, pueden ser útiles para hacer predicciones, de forma que si 2 variables están asociadas, cuando conocemos una de ellas se pueden hacer predicciones o estimaciones con respecto a la otra.
El análisis factorial (AF) resume las relaciones entre muchas variables agrupando aquellas que se relacionan más entre sí en unos pocos factores. Ejemplo: el cuestionario de medida de la personalidad NEO-PI-R. El AF constituye una técnica fundamental en el estudio de los rasgos de personalidad ya que este tipo de constructo deriva del análisis de conductas que están muy relacionadas entre sí.
Otra de sus aplicaciones sería en el análisis de escalas o inventarios de medida de distintas variables personales.
El AF permite organizar y sintetizar la información, siendo una estrategia ampliamente usada en la investigación en personalidad.
La regresión es una técnica de análisis de datos muy flexible que permite ir un paso más allá de la correlación, estudiando las relaciones entre una o más variables independientes o predoctoras a la vez y una variable dependiente o de criterio.
Hay muy distintos procedimientos para realizar análisis de regresión y un tratamiento diferente del mismo según las variables sean continuas o discretas.
En la investigación sobre personalidad, los 3 datos más relevantes a considerar serían:
si el modelo es significativo o no (a partir del valor de la F que proporciona)
qué porcentaje de varianza queda explicada por el modelo
qué betas (coeficientes estandarizados) son significativas en dicho modelo. Estas betas estandarizadas se interpretan como los coeficientes de correlación, pudiendo tomar valores de -1 a +1.
Otra aplicación del análisis de regresión sería en los estudios longitudinales donde interesa saber en qué medida las variables evaluadas en la primera ocasión o Tiempo 1 influyen en los resultados obtenidos en el segundo momento de medida o Tiempo 2.
Contraste de grupos (pruebas de T y análisis de varianza)
Las pruebas de T permiten analizar si 2 medias son significativamente diferentes o no. Qué prueba concreta se aplique dependerá del número de sujetos de cada grupo, de si las variables están o no normalmente distribuidas y de los diferentes requisitos que cada técnica estadística exige.
Lo importante de este tipo de contraste es saber si entre los distintos niveles de una VI hay diferencias en la VD medida.
Junto con este tipo de prueba, están los análisis de varianza que pueden ser de uno, dos o más factores independientes. Además, los factores pueden ser entre-sujetos (no todos los sujetos pasan por todas las condiciones) o intrasujeto o de medidas repetidas (todos los sujetos pasan por todas las condiciones).
Lo más relevante de cara a la interpretación en personalidad del análisis de varianza es que nos permite obtener efectos principales de los factores o variables independientes consideradas, y efectos de interacción resultado de la combinación de las mismas.
Efectos de moderación y de mediación entre variables
Un efecto de moderación especifica una condición o condiciones que pueden impactar (aumentar, disminuir o cambiar) la relación entre una VI y una VD, entre un predictor y un criterio. Los modelos de moderación dan una respuesta científica del tipo “esto depende”.
Un efecto de moderación generalmente se expresa estadísticamente en una interacción entre la variable predictora y la variable moderadora.
La evaluación estadística de una hipótesis de moderación puede hacerse también con un modelo de regresión jerárquico:
en el primer paso entrarían como variables independientes la variable personal y la moderadora
en el segundo paso, a esas dos (del primer paso) se añadiría el producto entre ambas
Para hacer este análisis primero se transforman las variables personal y moderadora y después se hace el producto entre ambas. Estos nuevos valores serán los usados en la regresión.
Si cuando hablamos de moderación la respuesta era “esto depende de”, en el análisis del efecto de mediación lo que se trata de responder es “¿por qué?”, a qué se debe la relación entre 2 variables, las que se han llamado VI y VD.
Los modelos mediacionales se representan generalmente a partir de diagramas de pasos. Desde estos modelos se supone que la VI afecta a la variable mediadora (M) y ésta a su vez influye en la VD. Así, la variable mediadora representa el mecanismo a través del cual una VI influye en otra VD. Una vez realizados los análisis para ver si hay mediación, debe calcularse la significación de ésta usando alguna prueba estadística adecuada, siendo una de las más frecuentes el test de Sobel.
Las variables de personalidad pueden tener distintos roles en los análisis mediacionales. Pueden ser la VI, la variable mediadora o la VD. Cuando hablamos de VI, pueden ser los grandes rasgos (extraversión, neuroticismo, apertura, afabilidad y tesón) o los rasgos de nivel medio (autoeficacia, optimismo, percepción de control, estilo de afrontamiento…) Sin embargo, cuando hablamos de las variables de personalidad como mediadoras (M), se consideran las de nivel medio o los estados (autoeficacia específica, estado de ansiedad…).
Según el modelo de Baron y Kenny para analizar la mediación es necesario que se cumplan las siguientes condiciones:
que las 3 variables VI o predictora, M o mediadora y VD o criterio estén significativamente relacionadas entre sí
que al incluir la variable mediadora la relación entre la VI y la VD disminuya
que al considerar conjuntamente ambas variables, VI y M, la relación de esta última (M) con la VD o criterio siga siendo significativa
Se realizan 3 análisis de regresión:
en el primero se toma como predictora la VI y como criterio la VD
en el segundo se toma como predictora la VI y como criterio la variable M o mediadora
en el tercero se toma como predictoras las variables independiente y mediadora (VI y M) y como criterio la VD
Para comprobar el papel de varios mediadores a la vez resultaría más interesante usar otro tipo de análisis como el modelo de ecuaciones estructurales.
Aunque se han considerado la mediación y la moderación por separado, pueden darse conjuntamente en modelos combinados más complejos de moderación mediada o de mediación moderada. Se trataría de situaciones en las que, por ejemplo, la mediación sólo se de en un grupo.
Ni la mediación ni la moderación demuestran relaciones de causalidad entre variables. Para ello, serían necesarios diseños experimentales adecuados. No obstante, el uso de la regresión en estudios longitudinales, analizando efectos tanto de mediación como de moderación, entre variables medidas en distintos momentos temporales, permiten un mayor acercamiento al establecimiento de relaciones causales.
Modelo de ecuaciones estructurales
La utilización del modelo de ecuaciones estructurales o SEM permite poner en relación múltiples variables, además de proponer unas como independientes y otras como dependientes.
Se trata de un patrón de relaciones que uno pone a prueba entre las variables mediadoras y las llamadas variables latentes, o constructos hipotéticos que no pueden ser directamente medidos, pero que son estimados a partir de las variables medidas. Puede ser usado en diseños correlacionales y experimentales, transversales y longitudinales.
Permitiría probar cualquiera de las hipótesis susceptibles de ser analizadas con pruebas de t, análisis de varianza, AF, correlaciones, o análisis de regresión múltiple, aunque tiene algunos requisitos técnicos, además de otra serie de condiciones y requisitos estadísticos.
Cuestiones éticas
Hay 2 cuestiones éticas que deben respetarse en la investigación en personalidad:
hay diseños que incluyen manipulaciones (situaciones de estrés, feedback de fracaso, inducción de estados de ánimo de tristeza, irritabilidad…) que pueden ser negativas para los sujetos estudiados
es necesario respetar la privacidad de la información obtenida
Para proteger el bienestar y el derecho a la intimidad de las personas que participan en las investigaciones se han elaborado protocolos que deben seguirse y de cuyo cumplimiento velan los comités de ética de las distintas instituciones, no solo en los estudios psicológicos, sino en todos aquellos estudios que se realizan con personas.
Si en algún caso no puede darse toda la información para no desvelar el objetivo del trabajo y sesgar los resultados, debe darse después una completa explicación de lo que se ha hecho, de forma que cuando los sujetos abandonen el laboratorio o el despacho donde se haya llevado a cabo el experimento o la recogida de datos, sepan que las instrucciones recibidas y lo que ha podido experimentar formaban parte del procedimiento del estudio.
Si un comité entiende que un proyecto de investigación es cuestionable desde el punto de vista ético, o si los derechos, bienestar o la privacidad de los participantes no quedan suficientemente protegidos, los métodos deben modificarse y subsanarse los problemas detectados. En caso contrario, la investigación no se aprobaría y no podría realizarse.