# data[].attributes.body
- Estrategia fundamental del método científico.

- Presente en cualquier técnica de recogida de información en evaluación psicológica.

# data[].attributes.body
- Observador experto o entrenado.

- Observación de hechos en situaciones naturales o análogas.

- Sistemática, con protocolos estructurados.

# data[].attributes.body
- Variedad de niveles de inferencia (conductas, atributos, hechos pasados).

- Algunos autores excluyen observación basada solo en atributos.

# data[].attributes.body
- Uso de protocolos o hojas de registro.

- Diferentes niveles de estructuración, desde narrativa hasta códigos de observación sofisticados.

# data[].attributes.body
- Percepción deliberada de comportamientos.

- Realizada por observador entrenado.

- Utilización de protocolos en situaciones naturales o análogas.

# data[].attributes.body
- Presentación de dimensiones para una observación completa.

- Polarización en un continuo de calidad y rigor.

# data[].attributes.body
- Unidades seleccionadas.

- Técnicas comunes de registro.

- Muestreo.

- Lugar de observación.

- Garantías científicas.

# data[].attributes.body
- Consideraciones a tener en cuenta al planificar una observación.

# data[].attributes.body
- Objeto de estudio en la observación, como persona, grupo, institución, etc.

- Enfoque en eventos conductuales en lugar de evaluar a personas como objetos.

# data[].attributes.body
- Puede referirse al objeto observado, segmentos temporales, niveles de inferencia, e interacciones con el entorno.

- Diversidad de enfoques dependiendo de los objetivos de evaluación.

# data[].attributes.body
- Observación descriptiva de eventos en un contexto natural.

- No se especifican previamente las conductas a observar.

- Registro en tiempo real y sin duración predefinida.

# data[].attributes.body
- Inferencia de características a partir de la observación de la conducta manifestada.

- Descripción en términos de atributos seleccionados previamente.

# data[].attributes.body
- Especificación previa de conductas o clases a observar.

- Puede ser teórica o empírica la formulación de las unidades de análisis.

- Requiere mínimas inferencias por parte del observador.

# data[].attributes.body
- Especificación previa de conductas o clases relevantes.

- Unidades formadas por influencias recíprocas entre individuos o entre individuo y ambiente.

- Observación en intervalos de tiempo establecidos.

# data[].attributes.body
- Observación de resultados de actividades internas o externas.

- Incluye medidas no reactivas y productos de ejecuciones en tareas presentadas por el evaluador.

- Se pueden observar en situaciones naturales o artificiales.

# data[].attributes.body
- Ocurrencia: constatación de si un fenómeno se da o no.

- Orden: registro del orden en que aparecen las conductas.

- Frecuencia: extensión en que un evento ocurre en una unidad de tiempo.

- Duración: intervalo entre el comienzo y fin de una actividad.

- Dimensiones Cualitativas: intensidad, magnitud y adecuación de la conducta.

# data[].attributes.body
- Descripciones detalladas de lo observado.

- Flexibles y permiten recoger diversas características y modalidades de las actividades.

- Pueden ser útiles como paso previo a la elaboración de códigos estructurados.

# data[].attributes.body
- Se utilizan para la cuantificación, calificación o clasificación de actividades según definiciones conductuales preestablecidas.

- Permiten una primera aproximación cuantificada de conductas problemáticas o adaptativas.

- Útiles para evaluar la validación social de un tratamiento.

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3. Protocolos Observacionales de Conducta:

# data[].attributes.subject
3. Protocolos Observacionales de Conducta:

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- Contienen conductas especificadas, encuadradas o no en clases, con antecedentes y consecuentes ambientales.

- Pueden ser registros de conductas, matrices de interacción o mapas de conducta.

- Se utilizan para observar eventos relevantes y relaciones funcionales.

# data[].attributes.body
- Procedimientos más sofisticados y estándar.

- Denominan, delimitan y definen categorías de eventos conductuales y/o contextuales.

- Permiten comparabilidad entre sujetos e investigaciones.

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- Involucra medidas físicas y valoración de la calidad del producto resultado de la actividad humana.

- Puede requerir conocimientos específicos del objeto producido.

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6. Procedimientos Automáticos de Registro:

# data[].attributes.subject
6. Procedimientos Automáticos de Registro:

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- Utilizan dispositivos mecánicos, electrónicos o tecnológicos para facilitar la observación.

- Minimizan sesgos del observador y aumentan la exactitud de la observación.

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7. Aparatos de Registro a Distancia u Ocultos:

# data[].attributes.subject
7. Aparatos de Registro a Distancia u Ocultos:

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- Se utilizan para disminuir la reactividad de los sujetos observados.

- Incluyen magnetófonos, videotapes, espejos unidireccionales y dispositivos de telemetría.

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- Registra la conducta a través de procedimientos mecánicos, eléctricos o electrónicos.

- Incluye registros psicofisiológicos, dispositivos de registro de conducta motora y medición de productos de conducta.

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- Decisión sobre la duración y frecuencia de la observación.

- Elección de momentos de inicio y fin, con posibilidad de variar.

- Utilización de intervalos de tiempo para observación y registro.

- Estrategias como muestreo de intervalo total, parcial y momentáneo.

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- Necesario para evaluar la generalidad del comportamiento en diferentes contextos.

- Identificación de situaciones relevantes para obtener muestras representativas.

- Estrategias basadas en objetivos racionales y necesidades de investigación.

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- Aplicable cuando se observan varios individuos.

- Estrategias incluyen selección localizada, asignación de intervalos a sujetos, criterios de razón fija o variable, y rotación de la elección.

- Importancia de un muestreo suficiente para garantizar la generalización de los resultados.

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- La observación sistemática se refiere a la observación en la situación natural.

- El objetivo principal es recoger datos sobre la conducta en el lugar habitual donde ocurre.

# data[].attributes.body
- Se critica la generalización de datos de laboratorio en psicología, destacando la importancia de la validez ecológica.

- La observación natural se realiza en el ambiente ordinario del sujeto, sin provocar las actividades objeto de estudio.

- Contextos familiares, institucionales y comunitarios son comunes para la observación natural.

# data[].attributes.body
- Cuando no es posible la observación natural, se replican artificialmente situaciones seleccionadas como objetos de estudio.

- Mayor validez interna pero menor validez externa y generalización.

- Métodos incluyen tests situacionales, role-playing, y realidad virtual.

# data[].attributes.body
- Replican situaciones complejas para observar comportamientos realistas.

- Ejemplos incluyen Assessment Center para selección de personal y pruebas de evitación conductual.

# data[].attributes.body
Role-Playing:

Creación de situaciones ficticias donde el sujeto interactúa con roles representados por otras personas.

# data[].attributes.body
- En casos donde la observación natural es imposible, se pueden utilizar técnicas observacionales en situaciones controladas, también llamadas situaciones análogas.

- Existe un continuo de naturalidad, pero se clasifica la observación en situaciones naturales y artificiales.

# data[].attributes.body
Realidad Virtual:

- Permite replicar situaciones naturales de manera virtual.

- Ejemplo: Virtual Assessment Testing (VAT) para evaluar desempeño en situaciones relevantes.

# data[].attributes.body
Consideraciones Finales:

- Aplicabilidad depende de la replicabilidad de los eventos.

- Sensibles a tratamientos, utilizados más en investigación que en la práctica.

- Se debe analizar minuciosamente antes de usar como único método de evaluación.

# data[].attributes.body
- La observación como procedimiento de recogida de información.

- Necesidad de garantías científicas para demostrar su valor.

# data[].attributes.body
- Fiabilidad, validez y exactitud como garantías esenciales.

- Preguntas clave sobre objetividad, generalización y representatividad de los datos.

# data[].attributes.body
- Procedentes del sujeto observado, observador y sistema de observación.

- Reactividad del sujeto observado como problema principal.

# data[].attributes.body
- Indicios de reactividad: cambios sistemáticos, aumento de variabilidad, expresión verbal, discrepancias y diferencias con criterios objetivos.

- Factores mediadores de la reactividad: introducción de nuevos estímulos, modificación del ambiente, características individuales y tipo de conducta.

# data[].attributes.body
- Uso de observadores participantes.

- Empleo de dispositivos ocultos o a distancia.

- Minimizar interacciones observador-sujeto.

- Incentivar la actuación natural de los sujetos.

- Utilizar períodos de habituación.

- Emplear diferentes sistemas y observadores.

# data[].attributes.body
- Grados de participación del observador.

- Impacto de las expectativas, entrenamiento y características personales del observador.

- Importancia del entrenamiento para reducir errores.

# data[].attributes.headline
Fuentes de Error del Sistema de Observación:

# data[].attributes.subject
Fuentes de Error del Sistema de Observación:

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- Tipo de registro, claridad en definiciones, número de categorías.

- Uso de códigos estándar y conocimiento del observador sobre el sujeto.

- Posibilidad de error en procedimientos de muestreo.

# data[].attributes.headline
Conclusiones sobre Fiabilidad, Validez y Exactitud:

# data[].attributes.subject
Conclusiones sobre Fiabilidad, Validez y Exactitud:

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- Dificultad de generalizar sobre garantías científicas.

- Enfoque en la generalizabilidad de puntuaciones, tiempo, situaciones y constructo.

**Organizador Gráfico: Validación de Observaciones**

# data[].attributes.headline
Organizador Gráfico: Validación de Observaciones

# data[].attributes.subject
Organizador Gráfico: Validación de Observaciones

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¿En qué medida los datos procedentes de un observador son generalizables a los recogidos por otros observadores?

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- Utilización de más de un observador.

- Enfoque epistemológico: apreciación de intersubjetividad.

- Referencia a la objetividad desde la perspectiva de la psicometría clásica.

# data[].attributes.headline
Concordancia en Función de la Frecuencia:

# data[].attributes.subject
Concordancia en Función de la Frecuencia:

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- Índice global de concordancia (C global).

- Consideración del acuerdo imputable al azar.

- Uso de correlación de Pearson o Spearman-Brown.

# data[].attributes.body
- Índice de concordancia de Scott.

- Elementos: Número de categorías (K), Proporción de acuerdos observados (Po), Proporción de acuerdos al azar (Pe).

# data[].attributes.body
- Estadístico Kappa propuesto por Cohen.

- Proporción de unidades de tiempo correspondientes a conductas observadas por ambos observadores (Po).

- Proporción de unidades de tiempo correspondientes a concordancias esperadas por azar (Pe).

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1. Fiabilidad interobservadores como prueba de objetividad.

2. Elección del estadístico según la dimensión de respuesta.

3. Uso de correlación en escalas de estimación.

4. Descarte de datos con bajos acuerdos o baja fiabilidad.

# data[].attributes.body
- Claras definiciones conductuales.

- Utilización de intervalos de observación.

- Entrenamiento uniforme de observadores.

- Recalibración intermitente de procedimientos.

- Uso compartido de sistema de referencia teórico.

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1. Correlaciones test-retest.

2. Apreciación visual de la línea base.

3. Uso de la fórmula de Spearman-Brown para consistencia interna.

# data[].attributes.body
- Muestreo intersituacional.

- Especificidad situacional y apreciación visual.

- Concordancia con observaciones en situaciones naturales.

# data[].attributes.body
- Observación como criterio último de validez.

- Críticas respecto a la validez de constructo.

- Importancia de inferencias múltiples para asegurar validez.