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COMPORTAMIENTO ORGANIZACIONAL Y 
MÉTODO CIENTÍFICO II 
Héctor Madrid, PhD 
Escuela de Administración 
Pontificia Universidad Católica de Chile 
 
Resumen de la sesión anterior 
El sentido común no es una fuente 
necesariamente confiable para explicar los 
procesos psicológicos. 
La psicología científica es un antídoto a los 
posibles riesgos del sentido común. 
El comportamiento organizacional se funda 
sobre la aproximación de la psicología 
científica. 
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Objetivos de aprendizaje para hoy 
Conocer y comprender los principales 
diseños de investigación científica 
utilizados en el comportamiento 
organizacional. 
Comprender los fundamentos de la 
investigación experimental. 
Comprender los fundamentos de la 
investigación correlacional. 
Bibliografía de apoyo para hoy 
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Diseños de investigación 
Los diseños de investigación son 
herramientas que permiten obtener 
información para responder a un 
problema de investigación. 
Diseños típicamente utilizados en los 
estudios de comportamiento 
organizacional: 
•  Estudios experimentales. 
•  Estudios correlacionales. 
 
Elección de un diseño de investigación 
El conocimiento científico busca 
establecer la relación entre variables. 
Estas relaciones pueden ser: 
CAUSALES X Y 
CORRELACIONALES X Y 
Y = Variable dependiente (VD), Criterio 
X = Variable independiente (VI), Predictor 
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Diseño experimental 
Permite estudiar relaciones 
causales: 
• Determina el efecto de una 
variable independiente (X) sobre 
una variable dependiente (Y). 
•  La VI se manipula, mientras que la 
VD sólo se observa (medición). 
• Requiere de controlar 
rigurosamente las variables 
exógenas a la VI que se está 
estudiando. 
¿El estado de ánimo positivo (X) causa 
creatividad en las personas (Y)? 
Participantes 
Grupo 1 
Valor “1” de la 
Variable 
Independiente 
“Estado de Ánimo 
Positivo” 
Grupo 2 
Valor “0” de la 
Variable 
Independiente 
“Estado de Ánimo 
Neutro” 
Medición de la 
Variable Dependiente 
“Creatividad” 
Medición de la 
Variable Dependiente 
“Creatividad” 
Manipulación (X) Medición (Y) 
Distribución 
Aleatoria 
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Manipulación de la variable independiente (X) 
Grupo 1 
Valor “1” de la 
Variable 
Independiente 
“Estado de Ánimo 
Positivo” 
Grupo 2 
Valor “0” de la 
Variable 
Independiente 
“Estado de Ánimo 
Neutro” 
Manipulación (X) Video 
Medición de la creatividad (Y) 
¿Cómo fijaría usted la vela encendida al 
muro hasta que se consuma totalmente sin 
derramar cera en la mesa o en el piso? 
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Insight, el problema de la vela 
(Duncker, 1945) 
Resultados del experimento reportados 
por Isen et al. (1987) 
Condición Estado de 
Ánimo 
(1: positivo – 
7: negativo) 
N 
Acierto/
Total 
% Acierto 
Tarea 
Creatividad 
Película con contenido positivo 
(Video Comedia) 
3.11 11/19 58% 
Película con contenido neutro 
(Video acerca de matemáticas) 
3.90 2/19 11% 
Estos resultados entregan evidencia que apoya al estado de ánimo 
positivo como una posible causa de la creatividad. 
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Representación gráfica de los resultados 
experimentales 
X 
(VI) 
Y 
(VD) 
Tamaño del efecto (Cohen, 1992) 
Δ = .47 
Δ = .79 
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Limitaciones de los experimentos 
Los experimentos son diseños muy 
precisos, sin embargo: 
•  Frecuentemente su implementación no resulta 
práctica para las organizaciones. 
•  En ocasiones la pregunta de investigación no 
se ocupa de efectos causales sino más bien de 
correlaciones entre variables. 
•  El alto control experimental amenaza la validez 
externa (generalización) de los resultados 
observados. 
Ante estos escenarios, un estudio 
correlacional representa una solución 
posible. 
Diseño correlacional 
Se ocupa de las relaciones entre variables en la forma en 
que ellas ocurren “naturalmente”. 
No existe manipulación de una variable independiente, ni 
tampoco formación aleatoria de grupos. 
Se basa en la medición de variables a través de 
instrumentos (ej. cuestionarios) para luego estimar 
estadísticamente la relación entre ellas. 
No existe un control riguroso de variables exógenas que 
podrían afectar las relaciones entre las variables 
estudiadas. 
Ergo, un estudio correlacional no puede dar cuenta en 
ningún caso de relaciones “causa-efecto”. Sin embargo, 
muchas personas olvidan esta restricción. 
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Coeficiente de Correlación de Pearson 
(estandarización de la covarianza): 
0 a 1 = Correlación directa (positiva) 
0 a -1 = Correlación inversa (negativa) 
¿El estado de ánimo positivo (X) se relaciona 
con la creatividad en las personas (Y)? 
Representa el 
promedio de la 
deviación de los 
puntajes respecto de 
su promedio 
Representa el 
promedio de la 
combinación de las 
desviaciones del 
promedio de las dos 
variables estudiadas 
Empleado"
"
Entusiasmo"""""
(1"a7)"
CreaAvidad""
(1"a"10)"
1" 3" 5"
2" 3" 6"
3" 4" 2"
4" 2" 6"
5" 5" 8"
6" 3" 6"
7" 6" 5"
8" 6" 9"
9" 7" 6"
10" 7" 10"
"" "" ""
Promedio" 4.6" 6.3"
Varianza" 3.38" 5.12"
Desv."Estándar" 1.84" 2.26"
Covarianza" 1.9"
Correlación+ 0.46+
Representación gráfica de la correlación 
r = .46 
¿cau
salid
ad? 
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Estudio correlacional estados de ánimo y 
creatividad (Madrid, 2013) 
Tamaño del efecto (Cohen, 1992) 
r = .46 
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Variables intervinientes 
Corresponden a terceras variables que explican o alteran 
la magnitud de la relación entre X e Y. 
Variable mediadora (M): Corresponde al mecanismo que 
explican la relación entre X e Y. 
X 
Entusiasmo 
Y 
Creatividad 
M 
Pensamiento 
Divergente 
+ 
+ + 
Variables intervinientes 
Variable moderadora (W): Corresponde una variable que 
altera la relación entre X e Y. 
X 
Entusiasmo 
Y 
Creatividad 
W 
Apertura a la 
Experiencia 
+ 
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Representación gráfica de la moderación 
Correlación = 0 no necesariamente es 
ausencia de relación entre las variables 
¿Ejemplos? 
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Puntos finales a destacar 
La investigación experimental y correlacional son las 
metodologías más empleadas para generar 
conocimiento acerca del comportamiento 
organizacional. 
La investigación experimental puede dar cuenta de 
relaciones de causalidad, a través de la manipulación y 
el control exhaustivo de las variables estudiadas. 
La investigación correlacional alternativamente da 
cuenta de relaciones “bivariadas”, que en ningún caso 
pueden interpretarse como procesos de causalidad. 
Ambos diseños tienen ventajas y limitaciones, por lo 
que su uso complementario resulta valioso. 
GRACIAS! 
Héctor Madrid, PhD 
Escuela de Administración 
Pontificia Universidad Católica de Chile