CAPÍTULO 7: CONCEPCIÓN O

ELECCIÓN DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN

De Hernández, R., Fernández-Collado, C. y Baptista, P. (2009). Metodología de la Investigación. México: McGraw-Hill.

Por Valeria Encarnación, Marimar Romo y Luis Medina Gual.

DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN

Qué es. Tipos de diseños. Si da tiempo… Actividad.

¿Qué es un diseño de investigación? Un diseño de investigación es un plan o

estrategia que se desarrolla para obtener la información que se requiere en una investigación.

¿Qué es un diseño de investigación? En el enfoque cuantitativo el

investigador comienza con estudios de un solo diseño y posteriormente que impliquen más de un diseño si es requerido.

Calidad= relación con el grado en que apliquemos el diseño tal como fue preconcebido.

Diseños Cuantitativos

Puede ser:

Investigación experimental

Investigación no experimental

Preexperimentos

Experimentos puros

Cuasiexperimentos

Transversales

Longitudinales

Pureza

Recordemos Existen 3 tipos principales de variables:

a. Dependientes (efectos).

b. Independientes (causas).

c. Intercurrentes (externos).

Si estudio más horas (causa), tendré mayor calificación (efecto). Pero resulta que me desvelo y llego muy cansado (externo).

Diseños experimentales

Experimento es una situación de control en la cual se manipulan, de manera intencional, una o más variables independientes (causas) para analizar las consecuencias de tal manipulación sobre una o más variables dependientes (efectos).

Diseños experimentales

Experimento tiene dos acepciones:

a. General= elegir o realizar algo para observar consecuencias.

b. Particular= estudio en el que se manipulan intencionalmente variables independientes (causas) para observar consecuencias en dependientes (efectos).

Diseños experimentales

Causa (variable independiente)

X

Efecto (variable dependiente)

Y

(Se usa cuando un investigador quiere establecer el posible efecto de una causa a manipular)

Diseños experimentales

Un experimento versa en:

a. Influencia de un X sobre Y.

b. Reducción de X en Y.

c. Mejora de Y en X.

d. Incremento de Y por X.

Diseños experimentales

Requisitos del experimento:

a. Manipulación intencional de una o más variables independientes.

b. Medir el efecto que la variable independiente tiene en la variable dependiente.

c. Control o validez interna de la situación experimental.

Manipulación de variables Sólo de manipulan las variables

independientes (causas). Puede realizarse en dos o más grados

(mínimo dos grados) (grado=grupo).

Manipulación de variables Grados de variación:

a. Presencia-ausencia (de la variable independiente).

b. Más de dos grados (¿distintos niveles de la variable causan diferentes efectos?).

c. Modalidades (de la variable indep.) de manipulación.

Manipulación de variables ¡Hay que definir la variable

independiente! ¿Cómo planteamos lo teórico a la realidad?:

a. Consultar experimentos antecedentes.

b. Evaluar la manipulación antes del experimento.

c. Incluir verificaciones para la manipulación.

Manipulación de variables Medir el efecto de la

independiente sobre la dependiente:

a. Debe ser válida y confiable.

b. Definir cómo se manipulan y miden las variables (conceptualizar y operacionalizar variables).

c. A mayor # de independientes mayor manipulaciones y más grupos.

Manipulación de variables Control o validez interna de lo experimental:

a. Es lo que ocurre realmente con la relación entre independientes y dependientes.

b. Fuentes de invalidez interna: historia, maduración, inestabilidad, administración de pruebas, instrumentación, regresión estadística, selección, mortalidad experimental, interacción entre selección y maduración, difusión de tratamientos experimentales, actuaciones anormales del grupo de control, otras interacciones, sujetos participantes y experimentador.

Manipulación de variables Control o validez interna de

lo experimental se logra:

a. Varios grupos de comparación.

b. Equivalencia de los grupos.

c. Equivalencia inicial (azar, emparejamiento).

d. Equivalencia durante el experimento.

Preexperimentos

Grado de control mínimo:

1. Estudio del caso con una sola medición (posprueba).

2. Prueba-tratamiento-posprueba.

Sirven como exploratorios. Los resultados deben ser tomados con cautela.

Experimentos puros

Reúnen los dos requisitos para lograr control y validez interna (uso de pretest y postest).

a. Grupos de comparación (manipulación de variables independientes).

b. Equivalencia de grupos (variables independientes y dependientes).

Experimentos puros

Pueden ser diseños con posprueba únicamente y grupo de control.

Diseño con prepueba-posprueba y grupo de control.

Diseño de cuatro grupos de Solomon (combinación de los dos anteriores).

De series cronológicas múltiples. Diseños factoriales.

Validez externa Posibilidad de generalizar los resultados de un experimento a

situaciones no experimentales, así como a otras personas o poblaciones.

Las fuentes de invalidez externa son:

a. Efecto reactivo o de interacción de las pruebas (pretest).

b. Efecto de interacción entre errores de selección y tratamiento experimental (caract. De la muestra).

c. Efectos reactivos de los tratamientos experimentales (“artificialidad de condiciones”).

d. Interferencia de tratamientos múltiples.

e. Imposibilidad de replicar tratamientos.

f. Descripciones insuficientes de tratamiento experimental.

g. Efectos de novedad e interrupción.

h. Experimentador.

i. Interacción entre historia o lugar y efectos del tratamiento experimental.

j. Medición de la variable dependiente.

Contextos de experimentos Experimentos de laboratorio (en el que el

efecto de todas o casi todas las variables independientes influyentes no concernientes al problema de investigación se mantiene reducido lo más posible).

Experimentos de campo (experimento en una situación real o natural en la que el investigador manipula una o más variables).

Diseños cuasiexperimentales No se tiene garantizada la equivalencia

inicial porque no hay asignación aleatoria ni emparejamiento, los grupos están formados antes del experimentador: GRUPOS INTACTOS.

Diseños Transversal

Recolectan datos en un solo momento. Para describir variables y analizar

incidencia e interrelación en un momento dado.

Puede abarcar varios grupos o subgrupos de unidades de análisis.

Diseños Transversal

Pueden ser:

a. Descriptivos, que indagan incidencia y valores en que se manifiestan variables. Sólo se necesita describir la unidad de análisis y proporcionan un panorama del estado de una o más variables. Se usa la categorización.

Diseños Transversal

Pueden ser:

b. Correlacionales-causales, que describen relaciones entre dos o más categorías, conceptos o variables en un momento determinado. Toda causalidad implica correlación pero no toda correlación implica causalidad.

Diseños Longitudinal

Recolectan datos a través del tiempo en puntos o periodos para hacer inferencias respecto al cambio, determinantes y consecuencias.

Diseños Longitudinal

Pueden ser:

a. De tendencia, que analizan cambios a través del tiempo dentro de una población en general. Se centran en la población.

Diseños Longitudinal

Pueden ser:

b. De evolución de grupo, que examinan cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos específicos.

Diseños Longitudinal

Pueden ser:

c. De panel, que son similares a los dos anteriores, sólo que el mismo grupo de sujetos es medido u observado en todos los tiempos o momentos. Se pueden conocer cambios en individuo.

Comparación transeccional y longitudinal

Los longitudinales tienen ventajas que proporcionan información sobre cómo la unidad de análisis evoluciona a través del tiempo.

Los longitudinales suelen ser más costosos que los transeccionales.

La elección de uno u otro depende del enfoque elegido, de los propósitos de la investigación y de su alcance.