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EL DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN  INTRODUCCION Diseñar  según  el  diccionario  de  la  Real  Academia  de  la  Lengua,  es  un  verbo  que  significa:  “Proceso  Unitario  de  Actividades  Encaminadas  a  planificar  un  experimento”.  Este  concepto  se  extiende  a  diferentes campos en sus distintas aplicaciones, ejemplos: •En Arquitectura: Es una estructura o plano. •En Ingeniería Mecánica: Es el plano de una máquina. •Ingeniería Industrial: Es el plano de una fábrica. DISEÑO EN INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA Es  el  plan  general  o  plano  que  guiará la forma como se debe efectuar la Investigación para responder  adecuadamente  a  la  pregunta  de  investigación  (problema),  y  para  lograr  probar  la  hipótesis:  el  diseño  indica qué estrategias y qué técnicas se adoptarán para obtener información relevante, precisa objetiva,  que se busca encontrar.  Según  Polit  &  Hungler:  “Diseño  es  el  lineamiento  global  sobre  cómo  obtener  las  respuestas  a  las  preguntas que se estudian y cómo manejar algunas de las dificultades con que se tropiezan en el  proceso de investigación”.  Nosotros, hemos ampliado y explicitado esta definición de la manera siguiente: Diseño  es  el  conjunto  de  decisiones  que  deben  efectuarse  para  llevar a cabo una investigación científica. Esto constituye un plan  que  debe  guiarse    con  un  esfuerzo  mental  que  le  dé  unidad,  coherencia,  secuencia,  y  sentido  práctico  a todas  y  cada  una  de  las  actividades  que  se  emprenderán  para  buscar  respuestas  al  problema,  a  los  objetivos  de  la  investigación  y  para  verificar  la  hipótesis.


EL DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN  QUÉ COMPRENDE EL DISEÑO Todo diseño debe delinear los aspectos siguientes: • 1.­ ­ Determinar el objetivo cognoscitivo del estudio, es decir, decidir hasta donde quiere  llegar  el  investigador  en  cuanto  al  conocimiento  del  problema.  Esto  equivale  a  determinar  el  nivel  que  tendrá la investigación. Se han establecido 4 niveles: a) Exploratorio, b) Descriptivo, c) Correlacional y d) Explicativo. 2.­ ­ Establecer si habrá sólo "observación" del fenómeno (Diseño no Experimental), o  si habrá  "intervención"  (Diseño Experimental). Si fuera necesario intervenir el diseño debe indicar en  detalle  en  qué  consistirá    esta  intervención.  Por  ejemplo  si  harán  una  capacitación  o  una  labor  de  sensibilización  como  la  harán  ,  cuando,  con  que  medios,  Objetivos  y  herramientas  materiales  o  conceptuales. 3.­ ­ Establecer si será necesario o no usar comparaciones y de qué tipo serán estas. Si  las hubiera en ellas se examinan las "Diferencias Existentes" entre situaciones previas al fenómeno o a  la manipulación de éste, y "comparaciones" posteriores en los mismos sujetos bajo estudio. También se  pueden comparar dos o más grupos de sujetos examinándose las diferencias entre ellos con respecto a  una  intervención.  Ejemplo:  las  comparaciones  que  se  hicieron  entre  los  grupos  experimentales  y  de  control del experimento Hawthorne. En el caso de un Grupo que ya fue expuesto  a un proyecto similar   cuales serán las diferencias del nuevo proyecto. 4­  Indicar  qué  procedimientos  se  utilizará  para  controlar  las  variables  extrañas  o  Intervinientes. Estas serán internas o sea propias de los individuos o externas del ambiente.


EL DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN  Se  indicará  cómo  se  hará  la  recopilación,  tabulación,  procesamiento  e  interpretación  de  la  data. Estos dos últimos pasos se conocen como el "Diseño Metodológico" o Estadístico del estudio.  IMPORTANCIA DEL DISEÑO Como acabamos de ver el diseño es sumamente importante ya que es el vehículo que sirve  para  trasbasar  el  planeamiento  en  ejecución.  Señala  al  investigador  lo  que  éste  debe  de  hacer  para  alcanzar  los  objetivos  de  la  investigación, contestar las interrogantes que se haya planteado y analizar  con  todo  rigor  las  hipótesis  formuladas  en  un  contexto  particular.  Si  el  diseño  está  bien  concebido  los  resultados  del  estudio  tendrán  mayores  probabilidades  de  ser  válidos  y  confiables.  También  el  diseño  condiciona la "calidad" de la investigación; de ahí que no es lo mismo seleccionar un tipo de diseño que  otro, cada diseño tiene sus propias características, ventajas y desventajas. Yo no considero que haya un  tipo de investigación mejor que otra, ya que como sostiene Kerlinger: "cada tipo de diseño posee sus  características, tiene un valor propio, ambos son relevantes y necesarios". DE QUÉ DEPENDE LA ELECCION DE UN DISEÑO La  elección  de  un  Diseño  es  una  decisión  compleja, ya  que  depende  de  múltiples  factores,  entre ellos están: ­

Clase de Investigación de que se trate (Económica, social, médica, histórica, etc.).

­

Depende de los objetivos que nos hayamos trazado.

­

De las preguntas de Investigación planteadas.

­

Del ámbito o nivel de alcance de la investigación.

­

Del tipo y complejidad de las hipótesis formuladas.

­

De la magnitud de los recursos disponibles (tiempo­costo).


EL DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN  TIPOS DE DISEÑO No  existe  una  única  clasificación  de  los  diseños  de  investigación.  En  la  literatura  científica  encontramos  diversas clasificaciones que seguían según diversos criterios. En general el Diseño comienza a definirse desde la etapa de  identificación  y  formulación  del  problema.  Luego  se  proveen  de  nuevos  elementos  que  dan  la  pauta  para  su  selección  definitiva. Nosotros hemos adoptado la clasificación que sugieren Campbell y Stanley,[1]  la cual divide a los diseños en dos  tipos: A. Diseños Experimentales Llamados también ensayos clínicos aleatorios controlados. Los Diseños Experimentales tienen como objetivo  explicar un fenómeno. Para ello  los investigadores  intervienen, manipulando la variables  independiente y registrando los  cambios que ocurren en la variable dependiente en los sujetos de estudio. Hay 3 tipos de estudios experimentales:  

a. Diseños Experimentales Auténticos b. Diseños Cuasiexperimentales  c. Diseños Preexperimentales B. Diseños No Experimentales 

Tienen como objetivo indagar la existencia de un fenómeno, describirlo o hallar relaciones entre varias de sus  variables.  Sin  embargo  el  investigador  se  limita  a  observar  el  fenómeno  y  no  interviene.  A  su  vez  los  Diseños  No  Experimentales se clasifican en:


EL DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 

Debido  a  que  la  Investigación  Experimental  se  presta  más  a  las  Ciencias  Biológicas  y  Naturales  no  trataremos  en  este  texto  de  los  mismos.  Más  bien,  detallaremos  los  Diseños  No  Experimentales  que  son  muy  útiles  y  se  adecuan  mucho  a  las  características  y  necesidades  de  la  Investigación en las Ciencias Sociales, por tal motivo les dedicaremos todo un capítulo. Además los diseños pueden clasificarse también según los siguientes criterios: I. Tiempo de Ocurrencia de los hechos a. Retrospectivos (el investigador indaga en el pasado). b. Prospectivos (la información se registra según se va produciendo o van ocurriendo los fenómenos).  c. Retro­prospectivos (combina los dos anteriores).  II. Período y secuencia del estudio  a. Transversal (es un estudio que se ubica con un corte en el tiempo como si fuera una fotografía.  b. Longitudinal (el estudio se hace a lo largo de un período de tiempo, como si fuera una película). Según su nivel de análisis o alcance de resultados a. Exploratorios.­ Son aquellos cuyo objetivo es "examinar" un tema nuevo o con poco estudio o que no  haya sido abordado antes. Sirven para familiarizar al investigador con fenómenos desconocidos y obtener  la  información  relevante  para  identificar  las  variables  promisorias,  priorizar  investigaciones  posteriores  y  sugerir tendencias o relaciones potenciales entre variables.  b. Descriptivos.­ Son aquellos que nos determinan cómo se manifiesta un fenómeno. Buscan especificar  sus  características  o  propiedades,  y  medir  sus  variables.  No  buscan  indicar  cómo  se  relacionan  a  las  variables medidas, sólo interesa describir las características o dimensiones del fenómeno y medirlo con la  mayor  precisión  posible.  En  relación  a  los  estudios  exploratorios,  los  descriptivos  requieren  que  el  investigador posea un grado considerablemente mayor de conocimientos del tema que se investiga. Estos  estudios normalmente carecen de hipótesis o en todo caso pueden ofrecer solo predicciones incipientes.


EL DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN  c.  Correlacionales.­  Son  investigaciones  cuyo  propósito  es  medir  el  grado  de  relación  que  exista entre dos o más variables dentro de un contexto particular. Ejemplo: 

Pero  en  todas  éstas  correlaciones  observe  que    simplemente  se  establece  la  presencia  de  relación  entre  las  variables,  lo  cual  no  significa  que  las  variables  indiquen  causalidad  o  relación  de  dependencia. Si no hubiera correlación, esto significa que las variables varían sin seguir un patrón sistemático entre  ellas, mientras que si la hay, la correlación nos indica tendencia. Si bien algunas correlaciones pueden tener un cierto valor explicativo parcial,  ésto no es el standard.  Además,  debe  cuidarse  el  riesgo  de  obtener  correlaciones  espúreas  en  donde  dos  variables  pueden  estar aparentemente relacionadas pero en la realidad no lo están.


EL DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN   d.  Explicativos.­  Son  investigaciones  dirigidas  a  responder  sobre  las  causas  de  los  fenóme­nos.  Son  el  tipo  más  alto  de  investigación.  Su  interés  principal  está  en  explicar  por  qué  ocurren los fenómenos o por qué dos o más variables están relacionadas. La explicación implica los  anteriores  propósitos:  explorar,  describir,  correlacionar  y  además  proporcionar  un  sentido  de  entendimiento del fenómeno. REQUISITOS DE LOS DISEÑOS Todo  diseño  para  considerarse  científicamente  apto,  tiene  que  cumplir  con  dos  indicadores: A.

Confiabilidad

B.

Validez

  CONFIABILIDAD Se refiere al grado en que la aplicación repetida de un instrumento de medición al mismo  sujeto u objeto de estudio, produce iguales resultados. Ejemplo: Si en esta hora mido la temperatura a  un paciente y vuelvo a medir la temperatura en 5 minutos más el resultado debe ser el mismo. Se  determina  la  confiabilidad  por  un  coeficiente  llamado  coeficiente  de  confiabilidad  que  varía  entre  0  (nula  confiabilidad)  y  1  (total  confiabilidad).  Hay  varios  procedimientos  para  medir  la  confiabilidad, citándose los siguientes: ­ Medida de la estabilidad. ­ Métodos de las formas alternas. ­ Método de las mitades partidas. ­ Coeficiente Alfa de Cronbach. ­ Coeficiente KR­20.


EL DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN  VALIDEZ Se  refiere  al  grado  en  que  un  instrumento  de  medición  mide  realmente  la(s)  variables  que pretende medir. Ejemplo 1: Una prueba para medir activos debe incorporar dentro de su rango a  todos  los  tipos  de  activo.  Ejemplo  2:  Un  Test  para  medir  glóbulos  blancos  debe  medir  éstos  y  no  glóbulos rojos. La pregunta que el Investigador debe hacerse es: ¿está Ud. midiendo lo que cree que  está midiendo?. Hay dos tipos de validez que se exigen a toda Investigación Científica y son: Validez Interna Esta  se  demuestra  cuando  se  comprueba  que  las  observaciones  efectuadas  son  realmente  el  producto  del  efecto  de  la  variable  independiente  o  de  interés  sobre  la  variable  dependiente  y  no  son  producto  o  reflejo  de  efectos  de  variables  extrañas.  La  Validez  Interna  de  un  estudio  se  logra  mediante  controles  que  se  harán  sobre  las  variables  externas  o  extrañas  por  muy  diversos métodos, entre los cuales se citan:  

Formación de Grupos de Control Formación aleatoria de los Grupos Homogeneidad de los Grupos Mediciones repetidas Bloqueo Igualación Análisis de Co­Varianza


EL DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN  CONTROL Dado  que  tanto  la  confiabilidad  como  la  validez  de  un  instrumento  de  medición  y  de  un  diseño requieren control, vamos a definir este concepto. Hay varias maneras de definir que es control,  pero principalmente en los experimentos auténticos se define así: 

Qué  si  se  observa  en  el  experimento  que  una  o  más  variables  independientes  al  ser  manipuladas  hacen  variar  a  la  dependiente,  en  consecuencia,  la  variación  de  ésta  última  se  debe  a  la  manipulación  de  las  variables independientes indicada y no a otros factores. Entonces, control en un  experimento es controlar la influencia que puedan tener otras variables extrañas  sobre la variable dependiente. FUENTES DE INVALIDACION INTERNA Debido a que la validez y confiabilidad dan el tono de la calidad de las investigaciones, es  necesario cuidar ambas características. Por ello es necesario conocer qué factores pueden hacer que  nos  confudamos  y  ya  no  sepamos  si  la  presencia  de  una  variable  independiente  (tratamiento  experimental)  tiene  o  no  un  verdadero  efecto  sobre  la  variable  dependiente.  A  estas  fuentes  de  invalidación  les  llamamos  también  "Explicaciones  Rivales"  o  "Alternas",  que  son  verdaderas  amenazas a la validez interna de un estudio. Ellas son:


EL DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN  Historia Son eventos externos que se producen de manera casi simultánea con la introducción de la variable  independiente y que pueden afectar a las variable dependiente. Ejemplo: En una investigación sobre  el  efecto  de  la  mejora  que  tendrían  los  cuidados  prenatales  sobre  las  mujeres  pobres,  ocurrió  que  paralelamente  se  hizo  mucha  propaganda,  lo  que  invalidó  el  experimento,  ya  que  éstas  últimas  (propagandas) que ocurrían en ese momento invalidaron el efecto de la variable independiente. Maduración Son procesos que ocurren en el interior de los sujetos durante el curso del estudio como  resultado  del  tiempo  y  no  del  tratamiento  o  variable  independiente.  Ejemplo:  Se  planteó  un  nuevo  método de aprendizaje del inglés para niños entre 2 y 10 años. Sin embargo el resultado se invalidó  por  cuanto  el  mayor  rendimiento  de  los  niños  de  más  edad  no  se  debió  al  método  sino,  a  la  mayor  maduración fisiológica del niño de 10 años. Inestabilidad Se  debe  a  la  poca  o  nula  confiabilidad  en  las  mediciones,  a  las  fluctuaciones  de  las  personas seleccionadas. Ejemplo: En una empresa se trató de medir el grado de concentración de los  analistas de mercado. Se dividieron en dos grupos: en el grupo de las mañanas (había un entorno de  silencio)  y  se  midió  lo  mismo  en  el  grupo  de  la  tarde  (ocurrían  muchos  ruidos  en  éste  período.  Por  consiguiente  la  medición  se  invalidó ya  que las  diferencias  de concentración  entre  los grupos no  se  debió a las diferencias entre los grupos sino a los cambios en el entorno. También este problema se puede deber a la selección diferente de las características de  los sujetos antes de introducir la variable independiente. Ejemplo: Si trato de medir la inteligencia de  dos  grupos  de  trabajadores  pero  pongo  en  el  primero  a  los  más  inteligentes  y  en  el  segundo  a  los  menos o no cuido que haya homogeneidad en ambos grupos estaré invalidando los resultados debido  a la inestabilidad.


EL DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN  Mortalidad Se refiere a la pérdida diferencial de sujetos en los grupos que estoy comparando. A ello  se  llama  atrición,  y  se  debe  a  factores  diversos  como  son:  conforme  pasa  el  tiempo  cambia  la  motivación  de  los  sujetos  de  estudio.  Especialmente  en  estudios  experimentales  que  son  tediosos,  dolorosos, inconvenientes o muy largos. Administración de Pruebas e Instrumentación Es  el  efecto  que  puede  tener  una  prueba  sobre  las  puntuaciones  de  pruebas  subsiguientes.  Pudiendo  la  primera  prueba  sensibilizar  a  los  sujetos.  Ejemplo:  En  encuestas  de  opinión el simple hecho de obtener información repetida de una misma persona produce cambios. Por  ello se recomienda hacer pruebas previas y pruebas posteriores al Test o Experimento. El diseño de  cuatro grupos o Diseño de Solomón, permite separar los efectos de la intervención (instrucción) de los  de la prueba previa. En  cuanto  a  los  instrumentos  ocurre  que  cuando  éstos  se  cambian  o  aún  cuando  se  emplee el mismo instrumento, si en la segunda ocasión lo administra una persona más experta puede  lograr determinaciones diferentes (más o menos exactas). VALIDEZ EXTERNA  Es aquella característica que también contribuye a darle calidad y rigor a la investigación  por cuanto los resultados de la Investigación Científica pueden ser generalizables a otros campos, a  otras  muestras  o  a  otros  contextos.  Debido  a  que  toda  Investigación  Científica  trata  de  descubrir  relaciones  perdurables  no  solo  para  un  grupo  en  un  solo  momento,  sino  para  siempre,  la  validez  externa es una característica imprescindible para juzgar la bondad de todo estudio.  


EL DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN  Algunas fuentes o amenazas contra la validez externa de una Investigación son:   ­El efecto Hawthorne.  ­Consiste en que los resultados se generalizan por efectos socio­psico­lógicos de los participantes y  no por el efecto mismo del experimento. Ocurre esto porque ellos están conscientes de participar en  un estudio y se solidarizan psicológicamente con los sujetos experimentales.   ­El efecto Novedad.  ­Es  otra  fuente  de invalidación  externa que depende del grado de entusiasmo o de escepticismo de  los participantes de un estudio.   ­  

Interacción entre los antecedentes y el Efecto. 


EL DISEÑO NO EXPERIMENTAL  INTRODUCCION Vimos  en  el  capítulo  anterior  que  el  Diseño  se  refiere  a  la  elaboración  de  un  plan  de  acción  que  indicará  el  cómo  hacer  cada  una  de  las  etapas  de  la  investigación.  En  este  capítulo  vamos  a  tratar  solamente  el  diseño  no  experimental,  debido  a  su  mayor  aplicación  en  las  ciencias  administrativas,  contables y económicas. QUE ES LA INVESTIGACION NO EXPERIMENTAL Este tipo de investigación involucra un amplio espectro de estudios no experimentales que se inician  en la observación del comportamiento, producidos en forma natural por la acción de variables sobre  las cuales no se ha ejercido ninguna "manipulación" ni control experimental. En términos concretos la  podemos definir así:

La  Investigación  Experimental  es  un  tipo  de  estudio  sistemático,  empíricos en el cual las variables independientes no se manipulan,  porque  ya  han  sucedido  en  un  contexto  real  (Ex­Post­Facto).  Las  inferencias  sobre  relaciones  entre  las  variables  se  hacen  sin  influencia  directa  del  investigador;  más  bien  se  observan  tal  y  como se dan en su contexto natural. 


EL DISEÑO NO EXPERIMENTAL  Según Campbell & Stanley estos estudios pertenecen a la denominación de "diseño de comparación  de  grupos  estáticos"  y  en  ellos  se  asigna  aleatoriamente  a  los  sujetos  a  los  sujetos  o  a  las  condiciones.  No  hay  condiciones  ni  estímulos  a  los  cuales  se  expongan  los  individuos  bajo  estudio.  No se construye ninguna situación experimental, sino que se "observan" las situaciones ya existentes,  no  provocadas  intencionalmente.  Ejemplo:  El  consumo  de  marihuana,  en  donde  el  investigador  no  montará ningún experimento sino que acudirá a aquellos lugares donde se encuentren los drogadictos  y donde se sabe que tienen distintos consumo de droga (garitos, despoblados, debajo de los puentes,  callejones, discotecas, etc.). Entonces en esta investigación vemos que los "sujetos" bajo estudio ya  pertenecían a un nivel determinado que trae consigo la variable independiente por autoselección. TIPOS DE DISEÑOS DE INVESTIGACION NO EXPERIMENTAL  La  Investigación  No  Experimental  abarca  un  gran  número  de  diseños  de  diverso  tipo.  Nosotros hemos adoptado la clasificación siguiente:  1. Investigación Transeccional ­ Transversal Es  aquella  que  recolecta  sus  datos  en  un  único  momento  en  el  tiempo.  Su  propósito  es  describir  variables  y/o  analizar  su  interelación  con  otras  en  un  momento  dado.  Puede  incluir  un  grupo  de  o  varios  de  personas,  objetos,  eventos,  fenómenos,  etc.  Ejemplo:  Conocer  cuál  fué  el  rendimiento  de  los operarios de una fábrica en sus diversas secciones de montaje, transformación, comercialización,  etc. en un día del año. Estos diseños a su vez se clasifican en los siguientes:


EL DISEÑO NO EXPERIMENTAL  A. Diseños Transeccionales Descriptivos Son aquellos cuyo objeto es indagar por la incidencia y/o los valores en que se expresan  una  o  más  variables.  Generalmente  solo  tienen  hipótesis  descriptivas.  Ejemplo  1:  Las  encuestas  nacionales de opinión sobre las tendencias de los votos en un período electoral que buscan describir  el  número  de  votantes  que  se  inclinan  por  tal  o  cual  candidato.  Ejemplo  2:  Las  encuestas  sobre  espectivas económicas respecto de un modelo económico de aplicación, etc. B. Diseños Correlacionales y/o Causales Son  aquellos  cuyo  objetivo  de  describir  las  relaciones  que  existen  entre  dos  o  mas  variables en un momento dado. Estos estudios describen "relaciones" no a las variables en sí. Estas  relaciones pueden ser puramente correlacionales o causales según los siguientes esquemas:


EL DISEÑO NO EXPERIMENTAL 

Como vemos no toda correlación significa causalidad. Primero hay que establecer si existe correlación  y  luego  analizar  si  ésta  es  de  causalidad.  Estos  diseños  correlacionales  de  causalidad  pueden  abarcar dos o más variables. Ejemplo. x1  x2  x3 

y1   y2


EL DISEÑO NO EXPERIMENTAL  Diseño Longitudinal Estos  diseños  se  caracterizan  porque  el  Investigador  necesita  analizar  cambios  que  ocurren a lo largo del tiempo en determinadas variables o en las relaciones que hay entre  éstas. Se  hacen inferencias respecto al cambio, a sus determinantes o a sus consecuencias. Ejemplo 1: Cómo  ha  evolucionado  el  empleo  de  los  jóvenes  en  Lima  en  los  últimos  20  años.  Ejemplo  2:  Cómo  ha  cambiado la estructura de la industria manufacturera en el Perú en los últimos 15 años. Los diseños  longitudinales son de 3 tipos: a.  De Tendencia o denominado Trend.  b. De Evolución de Grupo (Cohorte).  c. De Panel. Diseño de Tendencia o denominado Trend Es aquél que analiza la tendencia, es decir, los cambios ocurridos en una o más variables  a través del tiempo, sea en las variables en sí o en sus relaciones. Ejemplo: Los médicos analizan los  cambios de actitud de las  mujeres gestantes respecto al aborto en una comunidad en varios puntos  del tiempo y se estudia su evolución a lo largo de un período de 10 años. En este diseño la atención  se centra en una determinada población. Ejemplo: Se mide la actitud frente al aborto en:


EL DISEÑO NO EXPERIMENTAL  Diseños Longitudinales de Evolución de Grupo (Cohorte) Son  aquellos  que  examinan  los  cambios  que  ocurren  a  través  del  tiempo  en  subpoblaciones  o  grupos  específicos  vinculados  de  alguna  forma.  Ejemplo:  Se  estudia  cómo  evolucionó  la  actitud  de  los  jóvenes  que  ingresaron  a  la  Universidad  en  1965  con  respecto  a  las  dictaduras. Se analizan cada 5 años: 1970 ­ 1975 ­ 1980 ­ 1985 ­ 1990 ­ 1995, etc. Al final obtengo un  análisis  de  la  evaluación  de  cómo  cambiaron  las  actitudes  de  éstos  jóvenes  con  el  transcurso  del  tiempo. Aunque el conjunto específico de los subgrupos de estudiantes en cada medición pueda ser  diferente,  cada muestra de  ellos representará a los sobrevivientes de aquel universo original que se  seleccionó en 1965. Diferencias entre Diseños de Tendencia y Evolución de Grupos  En ambos diseños, tanto en el de tendencia como en el de cohorte se estudia el cambio  en  las  poblaciones  o  subpoblaciones,  pero  debido  a  que  en  cada  momento  o  tiempo  se  mide  una  muestra  diferente  aunque  ésta  sea  equivalente  el  cambio  se  evalúa  colectivamente  y  no  de  manera individual. Esto significa que las personas pueden cambiar  lo que interesa es la tendencia, no  que individuos provoquen los cambios. También interesa que la población o subpoblación, objeto de  estudio, sea la misma. Diseños Longitudinales de Panel En  este  tipo  de  estudios  las  unidades  de  análisis  son  el  mismo  grupo  específico  de  sujetos el que es medido en todo los tiempos o momentos sin cambiar a ninguno de sus miembros.  Ejemplo  1:  El  panel  de  consumidores  de  leche  que  usan las  empresas  para  probar las  actitudes  de  consumo de este producto cada cierto tiempo. Ejemplo 2: Estudio sobre los cambios de actitud de los  Gerentes de una empresa con relación a la motivación de los trabajadores. Se observaría cada año la  actitud de los mismos Ejecutivos con respeto a la variable medida.


VENTAJAS  LONGITUDINALES

DESVENTAJAS 

DE 

LOS 

DISEÑOS 

TRANSECCIONALES 

1. Los diseños longitudinales tienen la ventaja de proporcionar información sobre cómo las variables  y  sus  relaciones  evolucionan  a  lo  largo  del  tiempo.  Sien  embargo  son  más  costosos  que  los  transeccionales ya que implican repetir varias veces el estudio insumiendo costos y esfuerzos 2.  Tanto  los  diseños  de  Investigación  Experimental  como  los  No  Experimentales  son  valiosos  para  las  ciencias sociales y naturales. Su selección dependerá del problema y del contexto en donde se estudien.  3.  El  control  es  mucho  más  riguroso  en  los  diseños  experimentales,  ya  que  en  estos  se  analizan  las  relaciones "puras" entre las variables evitando que se contaminen con los efectos de otras variables. 4. Los Diseños Experimentales pueden dar cuenta de relaciones causales con mayor precisión, mientras  que  en  los  No  Experimentales  es  más  complejo  separar  los  efectos  de  las  múltiples  variables  que  causan un fenómeno. Ejemplo: En el fenómeno de la pobreza es muy difícil atribuir el efecto a una sola  causa ya que éste es un fenómeno de causa  multifactorial.  5. Los Diseños Experimentales y Cuasi Experimentales son posibles de replicar por lo cual es más fácil  de  seguir  el  mismo  procedimiento.  En  cambio  en  los  Diseños  Ex­Post­Facto  No  Experimentales  las  Variables Independientes no se pueden controlar y por ende no se puede aplicar el mismo procedimiento  siempre.  6. En los Diseños Experimentales de Laboratorio las Variables Independientes pocas veces tienen tanta  fuerza como ocurre en la realidad. Por consiguiente en el Laboratorio no se muestra la magnitud real de  sus efectos, lo cual si se da en la realidad, o sea, fuera del Laboratorio en el ámbito natural.  7.  En  la  Investigación  No  Experimental  estamos  en  consecuencia  más  cerca  de  las  variables  hipotetizadas como "reales", por consiguiente tendré mayor validez externa que interna.  8. Una última desventaja de los experimentos es que regularmente seleccionan un número de personas  poco  o  medianamente  representativo  respecto  a  las  poblaciones  que  estudian.  La  mayoría  de  experimentos  usan  muestras  no  mayores  a  200  personas,  lo  cual  limita  y  dificulta  la  generalización  de  sus resultados a grandes poblaciones. De ahí que los resultados de experimentos deben de observarse  con precaución. Solo a través de sus múltiples réplicas en muy distintos contextos y diferentes tipos de 


diseño