La metodología de muestreo de eventos ( ESM ) se refiere a un estudio diario. La ESM también se conoce como evaluación ecológica momentánea (EMA) o metodología de muestreo de experiencias . El ESM incluye métodos de muestreo que permiten a los investigadores estudiar experiencias y eventos en curso al realizar evaluaciones una o más veces al día por participante (n = 1) en el entorno social que ocurre naturalmente . [1] [2] ESM permite a los investigadores estudiar la prevalencia de conductas, promover el desarrollo de teorías y desempeñar un papel exploratorio. El muestreo frecuentede eventos inherentes a la ESM permite a los investigadores medir la tipología de actividad y detectar las fluctuaciones temporales y dinámicas de las experiencias (por ejemplo, en el trabajo o en una relación). La popularidad de la ESM como una nueva forma de diseño de investigación aumentó en los últimos años, porque aborda las deficiencias de la investigación transversal que no puede detectar variaciones y procesos intraindividuales a lo largo del tiempo y las relaciones de causa-efecto. [3] En ESM, se pide a los participantes que registren sus experiencias y percepciones en un papel o electrónico diario . Los estudios diarios permiten estudiar eventos que ocurren naturalmente pero son difíciles de examinar en el laboratorio. Para realizar muestreos de eventos, SurveySignal y Expimetrics [4] se están convirtiendo en plataformas populares para los investigadores de ciencias sociales.
Algunos autores también utilizan el término muestreo de experiencias para abarcar datos pasivos derivados de fuentes como teléfonos inteligentes, sensores portátiles, Internet de las cosas, correo electrónico y redes sociales que no requieren aportaciones explícitas de los participantes. [5] Estos métodos pueden ser ventajosos ya que imponen menos demanda a los participantes mejorando el cumplimiento y permitiendo que los datos se recopilen durante períodos mucho más largos, es menos probable que cambien el comportamiento que se está estudiando y permiten que los datos se muestreen a tasas mucho más altas y con mayor precisión. Muchas preguntas de investigación pueden beneficiarse de formas activas y pasivas de muestreo de experiencias. [6]
Tipos de procedimientos de muestreo de experiencias
Hay tres tipos de procedimientos de ESM:
- Señal contingente: alguna forma de notificación, como mensajes de texto SMS , [7] o un bip de un buscapersonas o un reloj de pulsera , notifica a los participantes que registren datos a intervalos fijos o aleatorios. [2] Una ventaja de este tipo de ESM es la minimización del sesgo de recuerdo . Una ventaja adicional cuando se usa junto con la recopilación de datos en línea es la mejora de las tasas de respuesta y la puntualidad al enviar una señal de recordatorio si el participante no responde dentro de un tiempo específico. [7]
- Contingente de eventos: el participante registra cualquier ocurrencia de ciertos eventos predeterminados. Este formulario es más útil cuando el evento es poco frecuente. También permite flexibilidad para rastrear eventos que normalmente fluctúan por sí solos. Las definiciones claras de los eventos de interés son importantes para no distorsionar la frecuencia y permitir que el participante haga una distinción fácil sobre si el evento ha ocurrido o no. [2]
- Intervalo contingente: registra datos de acuerdo con el paso de un cierto período de tiempo. Por lo general, se pide a los participantes que informen por sí mismos sobre el comportamiento de interés a intervalos predeterminados [8] que se determinan sobre la base de unidades de tiempo teóricas o lógicas . [3] La selección del intervalo en sí es crucial para no llevar a una percepción sesgada del comportamiento, pero también es importante que no grava a los participantes. [9] Un día es la unidad de muestreo más utilizada. [2]
Fortalezas de ESM
El uso de ESM tiene muchas ventajas. La primera es que destaca las posibles situaciones y roles a los que el comportamiento puede depender. Es decir, sirve como demostración de la interacción entre la persona y el contexto y proporciona información sobre las contingencias del comportamiento. [8] Una segunda fortaleza de la ESM es que proporciona validez ecológica porque los datos se recopilan en el entorno natural del participante, y esto permite una mayor generalización de los datos resultantes. Otro punto fuerte es que proporciona una excelente herramienta para medir las diferencias individuales y las diferencias que surgen o cambian con el tiempo. El hecho de que la ESM evite algunos de los problemas típicos de la ESM es una cuarta fortaleza. Con las medidas típicas de autoinforme, puede haber preocupaciones con la memoria o el sesgo de recuerdo donde los participantes pueden tener dificultades para recordar el pasado. Un último punto fuerte de la ESM es que sirve como demostración de la utilidad de la evaluación con múltiples métodos. Los resultados y la aplicación de ESM son más útiles cuando se utilizan en combinación con informes globales, por ejemplo. [8]
Limitaciones de ESM
ESM tiene varias desventajas. Una de las desventajas de la ESM es que a veces los participantes pueden percibirla como invasiva e intrusiva. La ESM también conduce a un posible sesgo de autoselección . Puede ser que solo ciertos tipos de individuos estén dispuestos a participar en este tipo de estudio creando una muestra no representativa. Otra preocupación está relacionada con la cooperación de los participantes. Es posible que los participantes no completen sus diarios en los momentos especificados y se ha planteado la preocupación de que la diferencia en el formato del diario pueda influir en el cumplimiento. [10] Sin embargo, una investigación reciente [10] encontró que la investigación que se centra en los niveles medios, las diferencias entre personas y las correlaciones entre las variables es menos probable que se vea afectada por la diferencia entre los métodos de diario electrónico y en papel. La investigación informó que algunos participantes experimentan las evaluaciones repetidas como gravosas. [3] Otras preocupaciones están relacionadas con el hecho de que la ESM puede cambiar sustancialmente el fenómeno que se está estudiando. Pueden producirse efectos de reactividad o cebado, de modo que la medición repetida puede provocar cambios en las experiencias de los participantes. Este método de muestreo de datos también es muy vulnerable a la variación del método común.
Además, es importante pensar si se está utilizando o no una variable dependiente apropiada en un diseño de ESM. Por ejemplo, podría ser lógico utilizar ESM para responder preguntas de investigación que involucran variables dependientes con una gran variación a lo largo del día. Por lo tanto, las variables como el cambio en el estado de ánimo, el cambio en el nivel de estrés o el impacto inmediato de eventos particulares pueden estudiarse mejor utilizando la metodología de ESM. Sin embargo, no es probable que la utilización de ESM produzca predicciones significativas al medir a alguien que realiza una tarea repetitiva a lo largo del día, cuando los resultados son de naturaleza a largo plazo (p. Ej., Problemas cardíacos coronarios) o variables inherentemente estables.
Técnicas estadísticas
Es importante considerar las posibles técnicas para analizar datos de ESM. ESM produce una gran cantidad de datos, lo cual es un problema, pero también hay consideraciones que se deben tener en cuenta en la decisión del análisis, como el anidamiento , la dependencia en serie y un desequilibrio en el número y la varianza de los puntos de datos. [2] Las opciones van desde el cálculo de compuestos, el uso de análisis de regresión o el modelado a través de modelos multinivel o anidados jerárquicamente . [2] Las opciones de modelado más utilizadas para datos de diario incluyen [9] software de modelado lineal jerárquico (HLM), [11] MLWin, [12] y autorregresión de vectores. [13]
Ver también
- Método de muestreo de experiencia
- Estudios de diario
Referencias
- ^ Csikszentmihalyi, M. (julio de 2014). Validez y confiabilidad del método de muestreo de experiencia . The Journal of Nervous and Mental Disease . 175 . Nueva York: Springer. págs. 526–36. doi : 10.1097 / 00005053-198709000-00004 . ISBN 978-94-017-9087-1. PMID 3655778 .
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