Metodologías y Diseños de Investigación

La teoría esencialista busca la identificación de las relaciones causa-efecto de forma inequívoca, y la estrategia manipulativa (más sencilla) tiene como objeto la inferencia causal, centrándose en las variables.

Métodos No Experimentales

En los métodos no experimentales difícilmente se pueden inferir hipótesis causales, debido a la ausencia de manipulación y aleatorización. Se clasifican en:

• Métodos de encuesta: Recaban información retrospectiva.
• Métodos observacionales: Se consigue información mediante observación directa.

Tipos de Métodos de Encuesta

La encuesta se basa en instrumentos de recogida de datos y técnicas de muestreo. Incluye:

• La observación natural: Presenta como principal ventaja el realismo de la información exploratoria que facilita, y como principales desventajas el escaso control sobre la situación de investigación y la alta probabilidad de sesgo.
• El autoinforme: La introspección se aparta de los supuestos y requisitos del ideal de la ciencia, lo que favorece el sesgo.
• Los estudios de caso: Suponen el estudio detallado de un solo sujeto.

El Diseño de Investigación: Gestión de la Varianza

La función del diseño de investigación es actuar sobre la varianza, es decir, maximizar la varianza primaria, controlar la varianza secundaria y minimizar la varianza de error.

Modelos Lineales en Investigación

Los modelos lineales pueden ser:

• Modelos de regresión: Todas las variables son cuantitativas.
• Modelos de diseño experimental: Todas las variables son categóricas.
• Modelos con covariantes: Las variables determinísticas son tanto de tipo cuantitativo como categórico.

Supuestos del Modelo Lineal General

Los supuestos propios del modelo lineal general son:

• Aditividad de los efectos: Cada variable dependiente (VD) se relaciona con la variable independiente (VI), asumiendo que la VD es aditiva.
• Completitud del modelo: Inclusión en la ecuación estructural del diseño.
• Ausencia de sesgo en los errores: Para cada sujeto, la media de los errores aleatorios debe ser cero.
• Distribución normal de las puntuaciones observadas.
• Homocedasticidad u homogeneidad de las varianzas: El incumplimiento de este supuesto puede sesgar seriamente el criterio estadístico.
• Independencia de los errores: La violación de este supuesto puede acarrear graves consecuencias.

Ajuste del Modelo: Global y Parcial

La valoración de la bondad de ajuste del modelo pasa por una estrategia de ajuste global, con la que se detecta si este tiene una mayor capacidad para representar a los datos que la esperada por azar. El ajuste parcial pretende conseguir un modelo óptimo en el que todos los elementos sean relevantes.

Clasificación de los Diseños de Investigación

A) Criterio Fundamental: Según la Validez (Interna y Externa)

• Diseños experimentales
• Diseños cuasiexperimentales
• Diseños preexperimentales
• Diseños de encuestas

B) Criterios Básicos

• Según la estrategia de comparación de los tratamientos:
  • Diseños entre grupos
  • Diseños intrasujeto
  • Diseños mixtos
• Según la cantidad de variables independientes:
  • Diseños unifactoriales
  • Diseños factoriales

C) Criterios de Réplica

• Según la cantidad de variables dependientes:
  • Univariados
  • Multivariados
• Según la forma de asignar las unidades:
  • Diseños aleatorios
  • Diseños de bloques aleatorios
• Según la forma de combinarse las condiciones manipuladas:
  • Diseños de combinación completa
  • Diseños de combinación incompleta
• Según la forma de manipular las variables:
  • Manipulación activa
  • Manipulación atributiva
• Según la existencia de variables extrañas:
  • No covariados
  • Covariados
• Según la cantidad de sujetos de cada grupo sea igual o distinta:
  • Diseños ortogonales
  • Diseños no ortogonales
• Según la variable tiempo:
  • Diseños transversales
  • Diseños longitudinales
• Según la forma de seleccionar los niveles de VI:
  • Diseños de efectos fijos (tipo I)
  • Diseños de efectos aleatorios (tipo II)
  • Diseños de efectos mixtos (tipo III)
• Según el nivel de la VI:
  • Cuantitativa
  • No cuantitativa

Diseños de Encuesta Específicos

• Diseños Transversales: El diseño básico de encuesta, con recogida de los datos en una muestra en un solo momento temporal.
• Diseños Longitudinales: Permiten examinar el cambio asociado con el transcurrir del tiempo en alguna variable. Se dividen en:
  • Diseño de panel: Permite analizar las variables seleccionadas en la misma muestra de sujetos y en dos momentos temporales diferentes.
  • Diseño de tendencias: Supone la repetición de diseños de encuesta transversales en distintos momentos de tiempo.
• Diseños de Cohortes o Longitudinales-Transversales: Se realizan comparaciones de información transversal en distintos momentos temporales, pero, en este caso, con muestras diferentes seleccionadas de una misma población (cohorte).

Técnicas de Muestreo

Muestreo Probabilístico

• Muestreo aleatorio simple: Todas las muestras y todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos.
• Muestreo aleatorio estratificado: Se divide la población en subpoblaciones.
• Muestreo por conglomerados: Las unidades a seleccionar no son los elementos individuales de la población, sino unidades de muestreo más amplias.
• Muestreo polietápico: Supone una extensión del anterior, donde los conglomerados de la primera etapa de muestreo pueden ser subdivididos en otros conglomerados.
• Muestreo sistemático: Selección de las unidades que forman la muestra siguiendo un patrón.
• Muestreo bifásico: Extracción de una muestra de la población y la posterior selección de una submuestra a partir de ella.
• Muestreo interpenetrante: Subdivisión aleatoria de una muestra extraída aleatoriamente de una población en distintas muestras.

Muestreo No Probabilístico

• Muestreo por cuotas: Busca conseguir una muestra similar a la población en algunas características previamente especificadas.
• Muestreo cuasi-probabilístico de rutas aleatorias: Previa especificación de una ruta para el encuestador, la cual debe seguir.
• Muestreo cuasi-probabilístico por cuotas: Cuando se llega a las unidades de observación, se deja la elección de estas al encuestador.
• Muestreo subjetivo de conveniencia: Las unidades son seleccionadas según el criterio de disponibilidad.
• Muestreo subjetivo de juicio: Las unidades de la muestra son seleccionadas sobre la base de la opinión de un experto.
• Muestreo de bola de nieve: Identificación de algunas unidades iniciales y, a partir de estas, la identificación de nuevos casos.

Diseños Pre-Experimentales

Carecen de los medios de control suficientes. Incluyen los tres siguientes:

• Diseño de grupo único con una sola medición postratamiento: Un único grupo de observación, no hay medida pretratamiento de la VD, se administra el único nivel elegido y se mide la VD.
• Diseño pretest-postest de un solo grupo: Un solo grupo de sujetos, se mide la VD antes de administrar el tratamiento, se aplica el nivel, se mide la VD postratamiento y se comparan las medidas pre y post.
• Diseño de comparación con un grupo estático: Dos grupos de sujetos y contextos diferentes, se administra a uno el nivel elegido y a otro el tratamiento control, se mide la VD en ambos grupos y se comparan los valores medidos en los dos grupos.

Diseños Cuasi-Experimentales

Las unidades de observación no son asignadas aleatoriamente a los grupos de tratamiento. Se distinguen dos tipos principales:

1) Diseños de Grupos No Equivalentes (Asignación no aleatoria y desconocida)

Básicamente, se estructura con un grupo que recibe algún tipo de tratamiento y con otro grupo (control). Las unidades de observación son medidas con el mismo instrumento en dos momentos temporales. Las amenazas más comunes contra la validez interna son la regresión estadística, la historia, la instrumentación y la interacción selección-maduración.

• Diseño con doble pretest: Una de las variantes más adecuadas del diseño de grupo control no equivalente, permite registrar una observación más pretratamiento para los dos grupos.
• Diseño pretest-postest con tratamiento invertido: Los dos grupos reciben tratamiento pero con efectos opuestos.
• Diseño de intercambio pretest-postest: Consta de dos fases; en la primera, un grupo recibe tratamiento y el otro no; en la segunda, se intercambian.
• Diseño con variables medidas no equivalentes: A cada grupo (de tratamiento y control) se evalúa la variable de interés utilizando medidas diferentes.
• Diseño de cohortes básico: La primera cohorte es medida pretratamiento, la segunda cohorte se mide la variable de interés (postratamiento).

2) Diseños de Discontinuidad en la Regresión (Asignación no aleatoria pero conocida)

Suele haber dos grupos, uno que recibe el tratamiento y otro que no es tratado. Se forman mediante una regla de asignación no aleatoria pero conocida. Cuando no se aplica tratamiento, se observa una única recta de regresión. Si el tratamiento es efectivo, se observa una recta distinta para cada grupo.

3) Diseños de Series Temporales Interrumpidas

Permiten la obtención y desarrollo de modelos explicativos de los patrones de cambio conductual a través del tiempo, así como el desarrollo de modelos de predicción.

Diseños Experimentales

• Diseño de dos grupos aleatorios solo con medidas postratamiento: Asignar aleatoriamente grupos control y experimental, asignar aleatoriamente el tratamiento, administrar el tratamiento, medir la VD postratamiento y comparar las medidas postratamiento.
• Diseño de dos grupos aleatorios con medidas pre y postratamiento: Hay medida pretratamiento de la VD y permite comprobar que los grupos de tratamiento son equivalentes. Se forman grupos aleatoriamente, se realiza la medida pretratamiento, asignación aleatoria del tratamiento, se administra el tratamiento, se realiza la medida postratamiento y se procede al análisis.
• Diseño de cuatro grupos de Solomon: Combina los dos anteriores. Cuatro grupos: dos reciben tratamiento y dos no lo reciben. La mitad pasa por una medida pretratamiento y la otra mitad no. Se forman aleatoriamente los cuatro grupos, se realiza la medida pretratamiento a dos grupos, se administra el tratamiento, se realiza la medida postratamiento a los cuatro grupos y se procede al análisis.

Etiquetas: diseño cuasi-experimental, diseño experimental, diseño pre-experimental, metodologías de investigación, modelos lineales