Diseño de Investigación
Se definen el diseño de Campo, Documental y Experimental.
En cuanto al diseño de investigación, este no es más que la estrategia general que adopta el investigador para responder al problema planteado. En atención al diseño, la investigación se clasifica en: documental, de campo y Experimental.
Diseño Documental: consiste en un proceso basado en la búsqueda, recuperación, análisis, crítica e interpretación de datos secundarios, es decir, los obtenidos y registrado por otro investigadores en fuetes documentales: impresas, audiovisuales o electrónicas. Como en toda investigación, el propósito de este diseño es el aporte de nuevos conocimientos.
Diseño de Campo: Consiste en la recolección de datos directamente de los sujetos investigados, o de la realidad donde ocurren los hechos (datos primarios), sin manipular o controlar variable alguna, es decir, el investigador obtiene la información pero no alter las condiciones existentes. De allí su carácter de investigación no experimental.
En los diseños de campo también se emplean datos secundarios, sobre todo los provenientes de fuentes bibliográficas, a partir de los cuales se elabora el marco teórico. No obstante, son los datos primarios obtenidos a través del diseño de campo, los esenciales para el logro de los objetivos y la solución del problema planteado. Este diseño, al igual que el documental, se puede realizar a nivel exploratorio, descriptivo y explicativo, además, de acuerdo con Ramírez (1999), puede ser extensiva, cuando se realiza en muestras y en poblaciones enteras (censos); e intensiva cuando se concentra en casos particulares, sin la posibilidad de generalizar los resultados.
Sabino (2000), incluye en los diseños de campo, los siguientes: Encuesta, panel, estudios de caso y ex post facto.
Diseño Experimental: Consiste en someter a un objeto o grupo de individuos a determinadas condiciones, estímulos o tratamiento (variable independiente), para observar los efecto o reacciones que se producen (variable dependiente). El diseño de investigación experimental es netamente explicativo, por cuanto su propósito es demostrar que los cambios en la variable dependiente fueron causados por la variable independiente. Es decir, se pretende establecer con precisión una relación causa-efecto
CLASIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN Y EL DISEÑO. LA INVESTIGACIÓN DESCRIPTIVA Y LA INVESTIGACIÓN ANALÍTICA O EXPLICATIVA.
El DISEÑO de investigación constituye el plan general del investigador para obtener respuestas a sus interrogantes o comprobar la hipótesis de investigación. El diseño de investigación desglosa las estrategias básicas que el investigador adopta para generar información exacta e interpretable. Los diseños son estrategias con las que intentamos obtener respuestas a preguntas como:
· Contar.
· Medir.
· Describir.
El diseño de investigación estipula la estructura fundamental y especifica la naturaleza global de la intervención.
El investigador cuando se plantea realizar un estudio suele tratar de desarrollar algún tipo de comparación. El diseño de investigación supone, así, especificar la naturaleza de las comparaciones que habrían de efectuarse, ésta pueden ser:
· Entre dos o más grupos.
· De un grupo en dos o más ocasiones.
· De un grupo en diferentes circunstancias.
· Con muestras de otros estudios.
El diseño también debe especificar los pasos que habrán de tomarse para controlar las variables extrañas y señala cuándo, en relación con otros acontecimientos, se van a recabar los datos y debe precisar el ambiente en que se realizará el estudio. Esto quiere decir que el investigador debe decir dónde habrán de llevarse a cabo las intervenciones y la recolección de datos, esta puede ser en un ambiente natural (como el hogar o el centro laboral de los sujetos) o en un ambiente de laboratorio (con todas las variables controladas).
Al diseñar el estudio el investigador debe decir qué información se dará a los sujetos, es recomendable revelar a los sujetos el propósito de la investigación y obtener su consentimiento.
CLASIFICACIÓN DE LOS ESTUDIOS DE INVESTIGACIÓN.
DISEÑOS EXPERIMENTALES. En ellos el investigador desea comprobar los efectos de una intervención específica, en este caso el investigador tiene un papel activo, pues lleva a cabo una intervención.
DISEÑOS NO EXPERIMENTALES. En ellos el investigador observa los fenómenos tal y como ocurren naturalmente, sin intervenir en su desarrollo.
Otra dimensión comprende el grado de estructuración impuesta por anticipado al estudio, los ESTUDIOS CUANTITATIVOS tienden a ser altamente estructurados, de modo que el investigador especifica las características principales del diseño antes de obtener un solo dato. Por el contrario, el diseño de los ESTUDIOS CUALITATIVOS es más flexible; permite e incluso estimula la realización de ajustes, a fin de sacar provecho a la información reunida en las fases tempranas de su realización.
Otra dimensión importante se refiere al empleo que hace el estudio de la dimensión temporal. Los DISEÑOS TRANSVERSALES implican la recolección de datos en un solo corte en el tiempo, mientras que los DISEÑOS LONGITUDINALES reúnen datos en dos o más momentos. La aplicación de un diseño longitudinal es recomendable para el tratamiento de problemas de investigación que involucran tendencias, cambios o desarrollos a través del tiempo, o bien, en los casos en que se busque demostrar la secuencia temporal de los fenómenos. Los estudios de TENDENCIAS investigan un particular fenómeno en curso del tiempo, con base en la toma repetida de diferentes muestras provenientes de la misma población general.
En los ESTUDIOS DE COHORTE, se examina un determinado fenómeno en el curso del tiempo recurriendo a una particular subpoblación (por lo general, un grupo de población o cohorte de determinadas edades). Los estudios LONGITUDINALES en los cuales se interroga dos o más veces a una misma muestra de sujetos se conocen como ESTUDIOS DE SEGMENTOS. De similar modo, los ESTUDIOS DE SEGUIMIENTO estudian en dos o más momentos a los mismos sujetos, quienes por lo general han recibido un tratamiento o comparten una particular característica de interés; el seguimiento persigue, así, estudiar su desarrollo subsecuente. Los estudios longitudinales suelen ser costosos, requieren una mayor inversión de tiempo y conllevan numerosas dificultades como la atricción (pérdida de sujetos con el tiempo); sin embargo, frecuentemente resultan de gran valor, en virtud de la información que arrojan.
En múltiples ocasiones, la investigación busca elucidar las relaciones causa-efecto. Los estudios no experimentales emplean, para este propósito, diseños retrospectivos o prospectivos. En los DISEÑOS RETROSPECTIVOS, el investigador observa la manifestación de algún fenómeno (v. dependiente) e intenta identificar retrospectivamente sus antecedentes o causas (v. independiente). Los ESTUDIOS PROSPECTIVOS se inician con la observación de ciertas causas presumibles y avanzan longitudinalmente en el tiempo a fin de observar sus consecuencias. La investigación prospectiva se inicia, por lo común, después de que la investigación retrospectiva ha producido evidencia importante respecto a determinadas relaciones causales.
Un buen diseño de investigación deber ser apropiado para la pregunta que se ha planteado el investigador. Debe también llevar al mínimo o evitar los sesgos que puedan distorsionar los resultados del estudio. Adicionalmente, un buen diseño trata de mejorar la precisión de la investigación, lo cual denota la sensibilidad para detectar los efectos de la variable independiente, en relación con los efectos de las variables extrañas. Finalmente, el diseño debe contemplar de manera apropiada el aspecto del poder de la investigación, es decir, la capacidad del diseño para crear el máximo contraste entre los grupos de comparación.
Para hacer estudios descriptivos hay que tener en cuenta dos elementos fundamentales:
1. – Muestra.
2. – Instrumento.
Los sujetos sobre los que se mide y las medidas:
· Fiabilidad.
· Validez: (Sensibilidad y Especificidad).
1. Validez Interna.
2. Validez externa.
Por otra parte hay que seleccionar a los sujetos para que la muestra sea representativa de la población.
CASOS CLÍNICOS: estudian casos concretos. Ej.: Medir el grado de ansiedad a la entrada del hospital, en pacientes para cirugía, en el post-quirúrgico se medirá el grado de dolor y luego se correlaciona estadísticamente, así se comprobará si los más ansiosos son los que presentan más dolor. Se pasan dos encuestas en el post-quirúrgico, en este caso podría ser que la ansiedad causara dolor y que el dolor causara ansiedad. Esto es un estudio transversal.
VARIABLE.
· Es cualquier característica, factor, cualidad o atributo a estudiar.
· Es algo que se puede modificar en un momento dado.
· Es el resultados de las operaciones que debe efectuar el investigador.
· Se definen operacionalmente para poderlas medir.
· Podremos medir una variable siempre que determinemos las reglas que vamos a usar para la misma.
Por ejemplo en la variable sexo:
- Varones ---- 1.
- Hembras ---- 2. (Significa ser de un sexo distinto a 1).
Por ejemplo para medir la tensión arterial, necesito un aparato que me la mida, el esfingomanómetro.
RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES.
Definición: Es el vinculo o conexión entre las variables independientes y dependientes de un estudio.
Es de suma importancia la relación causa-efecto.
Varianza: Es la desviación típica.
Varianza consecuente: Si esta es la consecuencia, algo lo causa y es porque algo ha variado.
VARIANZA (causa) ---- VARIANZA (consecuencia)
CONDICIONES PARA AFIRMAR RELACIONES CAUSALES.
Hay condiciones que se deben cumplir para decir que una variable es causa de otra variable:
1. Una causa debe de preceder a la otra en el tiempo.
2. Existencia de una relación empírica (estadística) entre la causa y su efecto (de modo que cuando varia una, varia la otra).
3. Ausencia de otras variables que puedan explicar el efecto. (No hay otros factores que la puedan explicar).
Ej.: A causa B, y no hay otras causa C, D, E, F, ... que puedan explicar B.
TIPOS DE VARIABLES.
1.- VARIABLE INDEPENDIENTE O MANIPULADA (X):
Es la causa, el antecedente, la manipulada, es la clasificación predictoria, es independiente al no depender de otra causa.
La variable independiente:
1. Mide (clasifica sujetos) --- Estudio observacional.
2. Manipula (interviene) --- Estudios experimentales.
Ej. : Tabaco --- grupo humano.
2.- VARIABLE DEPENDIENTE O DE CRITERIO (Y):
Es el efecto, la consecuencia, la medida, es predecible y es medible, depende de otra variable,
Con la variable dependiente, los resultados son medidos, es la que busca instrumentos para medir, aplicar el instrumento al sujeto y/o población.
3.- VARIABLES EXPERIMENTALES Y CONTAMINADORAS:
Son variables independientes, también llamadas secundarias, en la variable experimental el investigador manipula o interviene en la variable, en la variable contaminadora o extraña es la propia variable la que confunde la relación entre la variable independiente y la variable dependiente. Debe ser eliminada, es un obstáculo para la investigación.
CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN.
· Según la intervención: (Experimentales / Observacionales)
· Según el tiempo de estudio: (Transversales / Longitudinales)
· Búsqueda causalidad: (Descriptivos /Analíticos)
· En función de la V. Independiente: (Simple / Factorial)
· En función de los sujetos a estudio: (Con un sujeto / grupos)
· En función de las V. Dependientes: (De medida única / medidas repetidas)
DISEÑO DE UNA INVESTIGACIÓN.
Finalidades del diseño:
· Teórica: para dar respuesta a preguntas de investigación.
· Práctica: para controlar la variable.
El diseño de investigación como control de varianza:
PRINCIPIO DE MAXMINCON:
1. Maximizar la varianza sistemática (primaria)
2. Minimizar la varianza error: para ello se deberá elegir un grupo homogéneo de sujetos para el estudio y elegir un buen instrumento de medida.
3. Controlar la varianza sistemática extraña o secundaria: para ello se deberán eliminar fuentes de error que contaminen, se conseguirá al elegir los sujetos del estudio aleatoriamente y procurando que los sujetos a estudiar están en las mismas condiciones.
© Prof. Arístides Ezequiel Méndez Arias. MsC
