DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN

Con el propósito de responder a las preguntas de investigación planteadas o cumplir con los objetivos de estudio, el investigador debe seleccionar o desarrollar un diseño de investigación específico.

Cuando se establecen hipótesis, los diseños también sirven para someter a prueba las hipótesis formuladas. Los diseños pueden ser experimentales o no experimentales.

Los diseños experimentales pueden ser apropiados para el enfoque cuantitativo, y para las investigaciones que mezclan los enfoques cuantitativos y cualitativos.

Es difícil pensar en un diseño experimental para un enfoque cuantitativo, porque tradicionalmente esta perspectiva huye de estrategias que llegaran a contaminar los datos puros de los sujetos de investigación en su contexto (el investigador debe sumergirse en la situación a investigar).

Clasificación de diseños no experimentales tomando en tiempo el factor tiempo o número de veces en que se recolectan datos.

Ningún tipo de diseño es intrínsicamente mejor que otro. Son el enfoque, el planteamiento del problema, los alcances de la investigación, la formulación o no de hipótesis y su tipo, los que determinan que diseño es el adecuado para un estudio específico.

Enfoque cuantitativo: recordar que pueden o no existir hipótesis.

Enfoque cualitativo: puede ser opcional, NO es igual a desorden, caos ni carencia de un plan.

¿En qué momento del proceso surge el diseño de investigación?

Es variable. Una vez más depende del enfoque elegido y del planteamiento del problema. En estudios cuantitativos, por lo general se concibe una vez se ha afinado el problema de investigación, desarrollado la perspectiva teórica, establecido el alcance inicial del estudio y formulado las hipótesis.

En los estudios cualitativos la situación puede ser más compleja. Por ejemplo, el diseño puede surgir a raíz de una inmersión inicial en el campo a partir de la recolección de los datos.

¿De qué tipos de diseños disponemos para investigar?

Investigación experimental (preexperimentos, experimentos puros, cuasiexperimentos) e investigación no experimental (diseños transeccionales o transversales y diseños longitudinales).

1. La variable independiente es la que se considera como supuesta causa en una relación entre variables, es la condición antecedente. El efecto es la variable dependiente.

La variable dependiente no se manipula, se mide. Hay diversos grados de manipulación de la variable independiente, por ejemplo: presencia-ausencia de la variable independiente. Pueden existir también más de dos grados de manipulación de la variable independiente

2. La medición debe ser confiable y válida. Si no podemos asegurar que se midió de manera adecuada, los resultados no servirán y el experimento será una pérdida de tiempo.

3. Cuando hay control es posible conocer la relación causal; cuando no se logra el control, no se puede conocer dicha relación. ¿Cómo se logran el control y la validación interna?

Con dos cosas: 1. Varios grupos de comparación y 2. Equivalencia de los grupos en todo, excepto en la manipulación de la variable independiente. El investigador debe tener al menos un punto de comparación.

Este diseño no cumple con los requisitos de un verdadero experimento. No hay manipulación de la variable independiente (no hay varios niveles de ella, ni siquiera los niveles mínimos de ausencia presencia). Tampoco hay unareferencia previa de cual era, antes del estímulo. No se puede establecer una causalidad y mucho menos un efecto de control.

Otro ejemplo sería el diseño de prepueba y posprueba en un solo grupo.

Estos diseños se utilizan cuando no es posible asignar los sujetos en forma aleatoria a los grupos que recibirán los tratamientos experimentales. La falta de aleatorización introduce posibles problemas de validez interna.

En un estudio no experimental no se construye ninguna situación sino que se observan situaciones ya existentes, no provocadas intencionalmente por el investigador.

En resumen: en un estudio no experimental los sujetos ya pertenecían a un grupo o nivel determinado de la variable independiente por autoselección.

En la dimensión temporal (diseño transversal o transeccional), se quiere:• Analizar cuál es el estado o nivel de una de las variables en un momento dado.

• Evaluar una situación, comunidad, evento, fenómeno o contexto en un punto del tiempo.

• Determinar cual es la relación de un conjunto de variables en un momento. Cuando se toman datos en diferentes momentos (diseñolongitudinal):

• Estudiar como evolucionan una o más variables o las relaciones entre ellas.

• Analizar los cambios a través del tiempo de un evento, comunidad, un fenómeno, situación y/o contexto.

En la dimensión temporal (diseño transversal o transeccional), se quiere:• Analizar cuál es el estado o nivel de una de las variables en un momento dado.

• Evaluar una situación, comunidad, evento, fenómeno o contexto en un punto del tiempo.

• Determinar cual es la relación de un conjunto de variables en unmomento. Cuando se toman datos en diferentes momentos (diseñolongitudinal):

• Estudiar cómo evolucionan una o más variables o las relaciones entre ellas.

• Analizar los cambios a través del tiempo de un evento, comunidad, un fenómeno, situación y/o contexto

El propósito de estos diseños es comenzar a conocer una comunidad, un contexto, un evento, una situación, una variable o un conjunto de variables. Se trata de una exploración inicial en un momento específico.

Por lo general, se aplican a problemas de investigación nuevos o poco conocidos, y constituyen el preámbulo de otros diseños (no experimentales y experimentales). Son muy utilizados dentro del enfoque cualitativo, por lo queusualmente se denomina “inmersión en campo”

• Las encuestas de opinión sobre las tendencias de los votantes durante periodos de elección. Su objetivo es describir el número de votantes en un país que se inclinan por los diferentes candidatos contendientes en la elección(Descripción de las preferencias del electorado desde un enfoque cuantitativo).

• Un estudio que pretenda averiguar cual es la expectativa de ingreso mensual de los trabajadores de una empresa. Su propósito es describir dicha expectativa. (No pretende relacionarla con la clasificación del trabajador, si su edad o sexo; el objetivo es descriptivo).

• Se trata también de descripciones pero no de categorías, conceptos, objetos ni variables individuales, sino de sus relaciones, sean estas correlacionales o causales.

• Los diseños correlacionales/causales pueden limitarse a establecer relacionesentre variables sin precisar sentido de causalidad ni pretender analizar relaciones de causalidad

• Ejemplo: Una investigación que pretendiera indagar la relación entre la atracción física y la confianza durante el noviazgo en parejas jóvenes, observando cuán relacionadas están ambas variables (se limita a ser correlacional)

• Cambios en categorías, conceptos, variables, etc., o en sus relaciones.

• Su característica distintiva es que la atención se centra en una población.

• Ejemplo: una investigación para analizar cambios en la actitud hacia el aborto en una comunidad. Dicha actitud se mide (enfoque cuantitativo) o se recolectan datos (enfoque cualitativo) en varios puntos del tiempo y se examina suevolución a lo largo de este periodo. Pero la población va cambiando…

Su atención son las cohortes o grupos de individuos que se relacionan de alguna manera, generalmente la edad.

Un ejemplo de estos grupos puede ser el conjunto formado por estudiantes que entraron en el primer semestre de 2010, o las personas que nacieron en 1990 durante el mundial de Italia.

También puede usarse un agrupamiento temporal, como las personas casadas entre 2000 y 2009. Tales diseños hacen seguimiento de los grupos a través del tiempo. Cuando se fundamentan en el enfoque cuantitativo, en estos diseños por lo común se extrae una muestra cada vez que se recolectan datos sobre el grupo o la subpoblación, más que incluir a toda la subpoblación.

La ventaja en este tipo de diseños es que además de conocer los cambios grupales, se conocen los cambios individuales. Se sabe que casos específicos introducen al cambio. La desventaja es que a veces resulta muy difícil obtener con exactitud a los mismos sujetos para una segunda medición u observaciones subsecuentes.

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Bibliografía

Hernández Sampieri, RobertoMc Graw-hill (Año: 2010, 5ª edición)ISBN: 6071502918