El efecto de expectativa del observador (también llamado efecto de expectativa del experimentador , sesgo de expectativa , efecto del observador o efecto del experimentador ) es una forma de reactividad en la que el sesgo cognitivo de un investigador hace que influya inconscientemente en los participantes de un experimento. El sesgo de confirmación puede llevar a que el experimentador interprete los resultados incorrectamente debido a la tendencia a buscar información que se ajuste a su hipótesis y a pasar por alto la información que la contradice. [1] Es una amenaza importante para la validez interna de un estudio y, por lo tanto, normalmente se controla mediante un diseño experimental doble ciego .
Puede incluir influencias conscientes o inconscientes sobre el comportamiento del sujeto, incluida la creación de características de demanda que influyen en los sujetos y el registro alterado o selectivo de los propios resultados experimentales. [2]
El experimentador puede introducir sesgos cognitivos en un estudio de varias maneras — el efecto de expectativa del observador, el experimentador puede comunicar sutilmente sus expectativas sobre el resultado del estudio a los participantes, provocando que alteren su comportamiento para ajustarse a esas expectativas. . Estos efectos de sesgo del observador son casi universales en la interpretación de datos humanos bajo expectativas y en presencia de normas culturales y metodológicas imperfectas que promueven o imponen la objetividad. [3]
El ejemplo clásico de sesgo del experimentador es el de " Clever Hans ", un caballo Orlov Trotter que, según su dueño, von Osten, era capaz de realizar aritmética y otras tareas. Como resultado del gran interés público por Clever Hans, el filósofo y psicólogo Carl Stumpf , junto con su asistente Oskar Pfungst , investigaron estas afirmaciones. Descartando un simple fraude, Pfungst determinó que el caballo podía responder correctamente incluso cuando von Osten no hacía las preguntas. Sin embargo, el caballo no pudo responder correctamente cuando no podía ver al interrogador o si el propio interrogador no sabía la respuesta correcta: cuando von Osten sabía las respuestas a las preguntas, Hans respondió correctamente el 89% de las veces. Sin embargo, cuando von Osten no sabía las respuestas, Hans acertó sólo el 6% de las preguntas. Luego, Pfungst procedió a examinar el comportamiento del interrogador en detalle y demostró que a medida que los golpes del caballo se acercaban a la respuesta correcta, la postura y la expresión facial del interrogador cambiaban de manera consistente con un aumento de la tensión, que se liberaba cuando el caballo hacía la pregunta. el toque final y correcto. Esto proporcionó una señal que el caballo había aprendido a utilizar como señal reforzada para dejar de golpear. [ cita necesaria ]
El sesgo del experimentador también influye en los sujetos humanos. A modo de ejemplo, los investigadores compararon el desempeño de dos grupos a los que se les asignó la misma tarea (calificar fotografías de retratos y estimar el éxito de cada individuo en una escala de -10 a 10), pero con diferentes expectativas del experimentador. [ cita necesaria ]
En un grupo ("Grupo A"), a los experimentadores se les dijo que esperaran calificaciones positivas, mientras que en otro grupo ("Grupo B"), se les dijo a los experimentadores que esperaran calificaciones negativas. Los datos recopilados del Grupo A fueron una evaluación significativa y sustancialmente más optimista que los datos recopilados del Grupo B. Los investigadores sugirieron que los experimentadores dieron señales sutiles pero claras que los sujetos cumplieron . [4]
Se pueden emplear técnicas de doble ciego para combatir el sesgo al hacer que el experimentador y el sujeto ignoren de qué condición fluyen los datos. [ cita necesaria ]
Se podría pensar que, debido al teorema del límite central de la estadística, recopilar más mediciones independientes mejorará la precisión de las estimaciones, disminuyendo así el sesgo. Sin embargo, esto supone que las mediciones son estadísticamente independientes. En el caso del sesgo del experimentador, las medidas comparten un sesgo correlacionado: simplemente promediar dichos datos no conducirá a una mejor estadística, sino que puede simplemente reflejar las correlaciones entre las mediciones individuales y su naturaleza no independiente. [ cita necesaria ]
