Concepción o elección del diseño de investigación en la ruta cuantitativa: el mapa.
INDICE
¿Qué es el diseño de investigación?
El proceso de investigación implica varios pasos esenciales. Una vez que se ha definido el problema, el alcance y las hipótesis (si es aplicable), se debe planear cómo abordar las preguntas de investigación y cumplir con los objetivos planteados. Esto se logra mediante la selección o desarrollo de uno o más diseños de investigación que se ajusten al contexto del estudio.
El término "diseño" se refiere al plan estratégico para obtener la información necesaria y responder al problema planteado. En la investigación cuantitativa, los diseños se utilizan para analizar la certeza de las hipótesis formuladas o para responder a preguntas exploratorias o descriptivas. Se recomienda comenzar con un solo diseño si eres nuevo en la investigación y luego considerar la implementación de diseños múltiples en casos más complejos, aunque esto puede aumentar los costos.
En la ruta cuantitativa, el investigador utiliza sus diseños para analizar la certeza de las hipótesis formuladas en un contexto en particular o para responder a las preguntas de investigación exploratorias o descriptivas (si es que no se tienen hipótesis).
Es importante considerar las características de cada diseño y cómo se aplican a situaciones específicas. En la investigación cuantitativa, la calidad está vinculada a la ejecución precisa del diseño original, especialmente en experimentos. Sin embargo, siempre se debe estar preparado para ajustar el diseño en caso de contingencias o cambios en la situación.
El diseño de investigación es fundamental para obtener respuestas a las preguntas planteadas y lograr los objetivos de estudio. La elección y ejecución adecuadas del diseño contribuyen a la calidad y relevancia de los resultados obtenidos.
En la ruta cuantitativa, ¿qué tipos de diseños se utilizan para investigar?
Existen diferentes clasificaciones para los diseños cuantitativos, pero la más sencilla y citada es la que se muestra
Diseños experimentales
El término "experimento" abarca dos significados básicos. En primer lugar, se refiere a realizar una acción y observar las repercusiones resultantes. Esto se ilustra al mezclar sustancias químicas y observar su reacción o al cambiar nuestro aspecto y observar cómo reaccionan nuestros amigos. Aquí, la esencia del experimento es manipular conscientemente una acción para analizar sus posibles resultados.
En segundo lugar, el término se relaciona con una forma específica de investigación en la que se manipulan deliberadamente una o más variables independientes (las causas anticipadas) para analizar las consecuencias de dicha manipulación en una o más variables
dependientes (los efectos previstos) en un entorno controlado para el investigador. Aunque esta definición podría parecer compleja, se aclara al desglosar sus componentes.
En sí "experimento" se refiere tanto a la acción de manipular y observar resultados como a un tipo de investigación en el que se manipulan variables con el fin de analizar sus efectos en un contexto controlado.
Los diseños experimentales manipulan y prueban tratamientos, estímulos, influencias o intervenciones (denominadas variables independientes) para observar sus efectos sobre otras variables (las dependientes) en una situación de control. Veámoslo gráficamente en la figura 7.3
Es decir, los diseños experimentales se utilizan cuando el investigador pretende establecer el posible efecto de una causa que se manipula. Pero, para establecer influencias (por ejemplo, decir que una terapia de duelo ayuda a fortalecer el sentido de vida y aceptar la pérdida de un ser amado)
¿Cuáles son los requisitos y características distintivas de los diseños experimentales o experimentos?
Los requisitos, condiciones necesarias o características de los experimentos son fundamentalmente tres:
1. Manipulación intencional de una o más variables independientes.
2. Medición de las variables dependientes.
3. Control sobre la situación experimental.
• Primer requisito: manipulación intencional de una o más variables independientes.
En un experimento, se investiga una posible relación entre variables mediante la manipulación de una variable independiente, que se considera la supuesta causa, y la observación del efecto resultante, llamado variable dependiente. Esta relación causal se establece al alterar intencionalmente la variable independiente y observar cómo afecta a la variable dependiente.
En el experimento, es posible estudiar más de una variable independiente y más de una dependiente. Si hay una relación causal real entre estas variables, al cambiar la variable independiente, la variable dependiente también cambiará. Por ejemplo, si la satisfacción en el trabajo afecta la productividad, variar la satisfacción podría influir en la productividad.
El propósito fundamental del experimento es analizar si las variables independientes afectan a las dependientes y entender por qué ocurre esto, por lo que su alcance es explicativo. En un nivel básico, en un experimento se considera una variable independiente y una dependiente. El investigador manipula la variable independiente para entender si influye en la variable dependiente. La manipulación implica cambiar o asignar distintos valores a la variable independiente con el objetivo de observar su impacto en la variable dependiente.
Grados de manipulación de la variable independiente
La manipulación o variación de una variable independiente puede realizarse en dos o más grados. El nivel mínimo de manipulación es de presencia-ausencia de la variable
independiente. Cada nivel o grado de manipulación involucra un grupo, un conjunto de unidades o submuestra y condición en el experimento (por ejemplo, individuos, eventos, plantas, animales, etcétera
Presencia-ausencia
Este nivel o grado de experimentación implica dividir un conjunto de casos en dos grupos, uno expuesto a la variable independiente y otro no expuesto. Luego, estos grupos se comparan para determinar si el grupo expuesto muestra diferencias con respecto al grupo no expuesto.
Por ejemplo, en un experimento con personas que tienen artritis, se administra un tratamiento médico a un grupo (grupo experimental) mientras que el otro grupo no recibe el tratamiento (grupo de control). Se observa si hay diferencias en el control de la enfermedad entre los grupos. La variable independiente se llama "tratamiento experimental" o "estímulo experimental", y el grupo que recibe la exposición se considera el grupo experimental, mientras que el grupo no expuesto es el grupo de control.
En experimentos con seres vivos, el grupo de control no es pasivo; realiza actividades similares al grupo experimental, pero sin ser expuesto a la variable independiente. Por ejemplo, si el grupo experimental ve un programa de televisión con contenido violento, el grupo de control podría ver el mismo programa, pero sin escenas violentas. En el caso de medicamentos, el grupo experimental recibe el medicamento real y el grupo de control recibe un placebo.
En resumen, en este nivel de experimentación se divide a los participantes en grupos expuestos y no expuestos a la variable independiente para observar si las diferencias resultantes se deben a la presencia o ausencia de esa variable.
Principio del formulario
Más de dos grados
En otras ocasiones, es posible que hagas variar o manipular la variable independiente en cantidades o grados. Supongamos una vez más que queremos analizar el posible efecto del contenido antisocial por televisión sobre la conducta agresiva de ciertos niños. Podría hacerse que un grupo fuera ex puesto a un programa de televisión sumamente violento (con
presencia de violencia física y verbal); un segundo grupo se expusiera a un programa medianamente violento (solo con violencia verbal), y un tercer grupo se expusiera a un programa sin violencia. En este ejemplo, se tendrían tres niveles o cantidades de la variable independiente, lo cual se representa de la siguiente manera:
Del mismo modo, los estudios previos y la experiencia del investigador pueden arrojar luces al respecto, ya que cada nivel implica un grupo experimental más. Por ejemplo, en el caso del tratamiento médico, dos niveles de variación pueden ser suficientes para probar su efecto, pero si tenemos que evaluar los efectos de distintas dosis de un medicamento, tendremos tantos grupos como dosis y, además, el grupo testigo o de control. Modalidades de manipulación en lugar de grados.
En ocasiones, la manipulación de la variable independiente conlleva una combinación de cantidades y modalidades de esta. Por ejemplo, en los experimentos sobre la administración de medicamentos se pueden considerar: tipo de medicamento (modalidades), dosis (magnitudes), cantidad de tiempo entre las dosis y formas de tomar el medicamento, en cápsulas o suspensión (modalidades).
• Segundo requisito de un experimento: medición de la variable dependiente.
La variable dependiente no se manipula, sino que se mide para ver el efecto que la manipulación de la variable independiente tiene en ella. La medición de la variable dependiente resulta igualmente importante y, como en la variable dependiente se observa el efecto, la medición debe ser adecuada, válida y confiable.
¿Cuántas variables independientes y dependientes deben incluirse en un experimento?
No hay reglas ni un número para ello; una vez más, depende de cómo se haya planteado el problema de investigación y las limitaciones existentes
• Tercer requisito de un experimento: control o validez interna
El control o validez interna se refiere a que, si en el experimento observas que una o más variables independientes hacen variar a las dependientes, la variación de estas últimas se deba verdaderamente a la manipulación de las primeras y no a otros factores o causas; Cuando hay control es posible que determines la relación causal; cuando no se logra el control, no puedes establecer dicha relación. Alcanzarlo implica contener la influencia de otras variables extrañas en las variables dependientes, lo que te permite conocer en realidad si las variables independientes que interesan tienen o no efecto en las dependientes.
Fuentes de invalidación interna
se les denomina fuentes de invalidación interna (Campbell y Stanley, 1966; Babbie, 2017 y Hernández-Sampieri et al., 2017). Su nombre se debe a que, precisamente, atentan contra la validez interna de un experimento, y esta se refiere a cuánta confianza podemos tener en que sea posible interpretar los resultados del experimento y estos sean válidos. La validez interna se relaciona con la calidad del experimento y se logra cuando hay control, cuando los grupos difieren entre sí solamente en la exposición a la variable independiente (ausencia o presencia, o en grados o modalidades), cuando las mediciones de la variable dependiente son confiables y válidas y cuando el análisis es el adecuado para el tipo de datos que estamos manejando.
¿Cómo se logran el control y la validez interna?
El control en un experimento logra la validez interna y se alcanza mediante:
1. Varios grupos de comparación (dos como mínimo).
2. Equivalencia de los grupos en todo, excepto en la manipulación de la o las variables independientes.
Es necesario que en un experimento tengas, por lo menos, dos grupos que comparar. Si nada más tienes un grupo no es posible que sepas con certeza si influyeron las fuentes de invalidación interna u otras causas ajenas a la variable independiente manipulada.
¿Cómo se logra la equivalencia inicial?: asignación al azar
Es una técnica de control muy difundida para asegurar la equivalencia inicial al ser asignados aleatoriamente los casos o sujetos a los grupos del experimento.
Existe otra forma de hacer inicialmente equivalentes a los grupos y se denomina emparejamiento. Es la Técnica de apareo o emparejamiento consiste en igualar a los grupos en relación con alguna variable específica, que puede influir de modo decisivo en la variable dependiente.
Clasificación de los diseños experimentales
Los diseños experimentales se clasifican usando la clásica tipología de Campbell y Stanley (1966)
en:
1. Preexperimental.
2. Experimentos puros (con control).
3. Cuasiexperimentos.
Diseños preexperimentales (preexperimentos)
Los preexperimentos se denominan así porque su grado de control es mínimo. Son diseños con un grupo único. Existen dos básicos:
1. Estudio de caso con una sola medición.
2. Diseño de preprueba/posprueba con un solo grupo Diseños experimentales o experimentos puros (control)
Estos diseños reúnen los dos requisitos para el control y validez interna:
1. Grupos de comparación (manipulación de la variable independiente).
2. Equivalencia de los grupos.
Llegan a incluir una o más variables independientes y una o más dependientes. Asimismo, pueden utilizar prepruebas y pospruebas para analizar la evolución de los grupos antes y después del tratamiento experimental. Desde luego, no todos los diseños experimentales puros utilizan preprueba; aunque la posprueba sí es necesaria para determinar los efectos de las condiciones experimentales.
• Diseño con posprueba únicamente y grupo de control
• Diseño con preprueba-posprueba y grupo de control
• Diseño de cuatro grupos de Solomon
• Diseños experimentales de series cronológicas múltiples
Una característica deseable de todo diseño experimental: la validez externa.
Validez externa: Posibilidad de generalizar los resultados de un experimento a situaciones no experimentales, así como a otras personas, casos y poblaciones.
Diseños factoriales.
Estos diseños se conocen como factoriales y manipulan dos o más variables independientes e incluyen dos o más niveles o modalidades de presencia en cada una de las variables independientes. Se utilizan muy a menudo en la investigación experimental. La preparación básica de un diseño factorial consiste en que todos los niveles o modalidades de cada variable independiente son tomados en combinación con todos los niveles o modalidades de las otras variables independientes (Babbie, 2017 y Wiersma y Jurs, 2008).
Una característica deseable de todo diseño experimental: la validez externa.
Un experimento debe buscar, ante todo, validez interna, es decir, rigor, calidad y confianza en los resultados. Si no se logra, no hay experimento puro. Lo primero es eliminar las fuentes que atentan contra dicha validez. Pero la validez interna es solo una parte de la validez de un experimento; además, es muy deseable que el experimento tenga validez externa. Esta se refiere a qué tan generalizables son los resultados de un experimento a situaciones no experimentales, así como a otros participantes, casos o poblaciones.
Los experimentos pueden implementarse en el laboratorio o en el campo. Los experimentos de laboratorio se realizan en condiciones controladas, en las cuales el efecto de las fuentes de invalidación interna es eliminado, así como el de otras posibles
¿En qué contextos puede realizarse un experimento? laboratorio y campo.
variables inde- pendientes que no son manipuladas o no interesan (Hernández-Sampieri et al., 2017). Los experimentos de campo son estudios efectuados en una situación realista en la que el investigador manipula una o más variables independientes en condiciones tan cuidadosamente controladas como lo permite la situación (Gerber y Green, 2012; Smith, 2004 y Kerlinger y Lee, 2002).
La diferencia esencial entre ambos contextos generales es el realismo con que los experimentos se llevan a cabo, es decir, el grado en que el ambiente es natural para los sujetos.
Alcance de los diseños experimentales
Se trata de diseños cuantitativos completamente deductivos, aunque pueden ser parte de una investigación mixta. Se basan en hipótesis preestablecidas, miden variables y su aplicación debe sujetarse al diseño concebido con antelación; al desarrollarse, el investigador está centrado en la validez, el rigor y el control de la situación de investigación. Asimismo, el análisis estadístico resulta fundamental para lograr los objetivos de conocimiento. Como señalan Feuer, Towne y Shavelson (2002), su fin es estimar efectos causales.
Otros experimentos muy usados, aunque con menor control: los diseños cuasiexperimentales.
Los diseños cuasiexperimentales también manipulan deliberadamente, al menos, una variable independiente para observar su efecto sobre una o más variables dependientes, solo que difieren de los experimentos puros en el grado de seguridad que pueda tenerse sobre la equivalencia inicial de los grupos. En los diseños cuasiexperimentales, los sujetos no se asignan al azar a los grupos ni se emparejan, sino que dichos grupos ya están formados antes del experimento: son grupos intactos (la razón por la que surgen y la manera como se formaron es independiente o aparte del experimento).
Pasos de un experimento
Los pasos para que realices un experimento en cualquier modalidad son:
Cuando en el experimento participan seres humanos es importante que tengas contacto con ellos de manera permanente, darles las explicaciones necesarias, obtener su consentimiento e indicarles lugar, día, hora y persona con quien deben presentarse. Resulta conveniente que les proporciones facilidades para que acudan al experimento (como brindarles transporte, entregarles un mapa con los señalamientos precisos, etc.). También debes darles cartas (a ellos o alguna institución a la que pertenezcan para facilitar el apoyo; por ejemplo, en escuelas a los directivos, maestros y padres de familia) y recordarles su participación el día anterior a la realización del experimento.
Diseños no experimentales
Ahora revisaremos la otra gran familia de diseños en la ruta cuantitativa: los no experimentales.
¿Qué es la investigación no experimental en la ruta cuantitativa?
a investigación que se realiza sin manipular deliberadamente variables.
Es decir, se trata de estudios en los que no haces variar en forma intencional las variables independientes para ver su efecto sobre otras variables. Lo que efectúas en la investigación no experimental es observar o medir fenómenos y variables tal como se dan en su contexto natural, para analizarlas.
Investigación no experimental Estudios que se realizan sin la manipulación deliberada de variables y en los que solo se observan los fenómenos en su ambiente natural para analizarlos
¿Cuáles son los tipos de diseños no experimentales?
Distintos autores han adoptado diversos criterios para catalogar la investigación no experimental. Sin embargo, en este libro consideramos la siguiente manera de clasificar dicha investigación: por su dimensión temporal o el número de momentos o puntos en el tiempo en los cuales se recolectan datos (Hernández-Sampieri et al., 2017): transeccionales y longitudinales
• Investigación transeccional o diseños transversales: Los diseños transeccionales o transversales recolectan datos en un solo momento, en un tiempo único. Su propósito normalmente es:
1. Describir variables en un grupo de casos (muestra o población).
2. Evaluar una situación, comunidad, evento, fenómeno o contexto en un punto del tiempo.
3. Analizar la incidencia de determinadas variables.
4. Establecer la incidencia
5. Determinar la relación entre la dirección estratégica y la competitividad en pymes restauranteras de Bogotá (Piñeiro, 2016). Datos recolectados en una sola ocasión.
6. Explorar si en una ciudad hay discriminación por género, edad y capacidades distintas en los procesos de selección, reclutamiento y contratación de las grandes
empresas industriales (en un momento, supongamos la ciudad de Celaya en México) (Álvarez, Hernández-Sampieri y Ruiz, 2015).
7. Identificar si la satisfacción respecto a la calidad del diseño ambiental del interior de áreas de trabajo u oficinas afecta significativamente el desempeño laboral, en un momento específico (digamos en Lima, Perú, y en la actualidad).
Estos diseños pueden tener un alcance exploratorio, descriptivo, correlacional o explicativo; y abarcar uno o más grupos o subgrupos de personas, objetos o indicadores; así como diferentes comunidades, situaciones o eventos.
Ejemplos:
Diseños transeccionales o transversales
Transversal exploratorio.
Estos estudios tienen como propósito comenzar a estudiar variables potenciales en un momento específico.
En una empresa.
¿Contratan a personas con capacidades diferentes?
¿Cuántas personas al año, al mes?
¿De qué perfiles? ¿Para qué tipo de empleos?,
Transversal descriptivo.
Indagan la incidencia de las modalidades, categorías o niveles de una o más variables en una población; son estudios puramente descriptivos.
Transversal correlacional o causal.
Describen relaciones entre dos o más categorías, conceptos o variables en un momento determinado, ya sea en términos correlacionales, o en función de la relación causaefecto.
Encuestas de opinión
Las encuestas de opinión son consideradas por diversos autores como un diseño o método. En la clasificación de la presente obra serían consideradas investigaciones no experimentales transversales o transeccionales descriptivas o correlacionales-causales, ya que a veces tienen los propósitos de unos u otros diseños y a veces de ambos (Archester, 2005). Generalmente utilizan cuestionarios que se aplican en diferentes contextos (entrevistas en persona, por medios electrónicos como correos o páginas web, en grupo, etc.).
Investigación longitudinal o evolutiva (diseños no experimentales longitudinales).
En ciertas ocasiones, el interés del investigador es analizar cambios al paso del tiempo en determinadas categorías, conceptos, sucesos, variables, contextos o comunidades, o bien, las relaciones entre estas; aún más, a veces ambos tipos de cambios. Entonces puedes disponer de los diseños longitudinales, los cuales recolectan datos en diferentes momentos o periodos para hacer inferencias respecto al cambio, sus determinantes y consecuencias. Los diseños longitudinales se dividen en tres clases genéricas: diseños de tendencias, diseños de análisis de evolución de grupo (cohorte) y diseños panel, La diferencia entre las tres clases es el tipo de población considerada.
• En los diseños de tendencias se recolectan datos de una población que en todas las mediciones es la misma, pero las muestras son distintas (parcial o totalmente).
• En los diseños de evolución de grupo o cohortes se estudia a una subpoblación o grupo específico que posee una característica en común o se encuentra vinculado por uno o más factores como edad, región geográfica, exposición a un hecho, periodo de inicio de una enfermedad o su estado de salud, etc. Las muestras son distintas (parcial o completamente).
• En los diseños panel los casos (personas, animales, etc.) son siempre los mismos en las distintas mediciones.
La investigación experimental como la no experimental son herramientas muy valiosas y ningún tipo es mejor que el otro. El diseño que elijas en tu investigación depende más bien del problema que quieras resolver y del contexto del estudio.
En otras palabras, las dos investigaciones se utilizan para el avance del conocimiento y en ocasiones resulta más apropiado un tipo u otro, dependiendo del problema de investigación al que te enfrentes.
¿Cuáles son las características de la investigación no experimental en comparación con la investigación experimental?