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Autor: MARIOLA MACHADO

MODELO GENERAL DE INVESTIGACIÓN PSICOLÓGICAMETODOLOGÍAS CUANTITATIVAS EN LA INVESTIGACIÓN PSICOLÓGICALOS DISEÑOS DE ENCUESTAMETODOLOGÍAS CUALITATIVAS EN LA INVESTIGACIÓNCONSTRUCCIÓN DE INSTRUMENTOS DE MEDIDA

MÓDULO 2: METODOLOGÍAS CUANTITATIVAS EN LA INVEST.PSICOLÓGICA

METODOLOGÍAS CUANTITATIVAS: CONSIDERACIONES GENERALES Y CLASIFICACIÓN ESTRATEGIAS CUANTITATIVAS DISEÑO DE INVESTIGACIÓN PROPUESTAS DE DEFINICIÓN DISEÑOS EXPERIMENTALES CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS EXPERIMENTALES DISEÑOS EXPERIMENTALES ENTRE SUJETOS O ENTRE GRUPOS DISEÑOS INTRASUJETOS O DE MEDIDAS REPETIDAS DISEÑOS CUASI-EXPERIMENTALES CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS CUASI-EXPERIMENTALES DISEÑO DE GRUPO CONTROL NO EQUIVALENTE DISEÑO DE DISCONTINUIDAD EN LA REGRESIÓN DISEÑOS DE SERIES TEMPORALES INTERRUMPIDAS INVESTIGACIÓN Y DISEÑOS DE ENCUESTA TIPOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN DE ENCUESTA DISEÑOS DE ENCUESTAS

2.1. METODOLOGÍAS CUANTITATIVAS: CONSIDERACIONES GENERALES Y CLASIFICACIÓN

2.1.1. ESTRATEGIAS CUANTITATIVAS

OBJETIVO:1. Aprender a distinguir claramente entre los enfoques experimentales, cuasi-experimentales y de encuesta, de acuerdo con la presencia o ausencia de manipulación y aleatorización.


La principal estrategia de la metodología cuantitativa, es que se plantea a partir de hipótesis o expectativas previas, y genera datos que pueden tratarse estadísticamente y pueden ser analizados.Se divide en tres, según el grado de control y aleatorización de las unidades de análisis.Metodología experimental: Hay manipulación de la VI Hay elevado control de las Ves Los sujetos se asignan aleatoriamenteResuelve cuestiones de carácter casual. Con hipótesis causales o de efectos, tratan de explicar el grado de impacto de una variable sobre la otra.Su objetivo es verificar el impacto de la variable manipulada o VI.Metodología cuasi-experimental: Hay manipulación de la VI Hay elevado control de las Ves No hay asignación aleatoriaTiene como fin verificar las relaciones entre la VI y las respuestas.Su objetivo es probar el efecto de los tratamientos, que pueden ser intervenciones, tratamientos terapéuticos o programas sociales.Metodología de encuesta: No se manipula la VI No hay control sobre las Ves No hay asignación aleatoriaSu objetivo es describir rasgos concretos de las poblaciones a partir del estudio de muestras y determina el grado de asociación entre las variables. Con hipótesis descriptivas, asociativas y predictivas. Estudian también los cambios en grupos o poblaciones.

Estas tres tienen en común: el registro cuantitativo de las variables y el uso de instrumentos de registro, la obtención de datos y resolución de cuestiones estandarizadas.

Ejemplos de cuestiones o hipótesis de investigaciones

Descriptivasa. ¿Cuál es la prevalencia del juego en las clases sociales medias? b. ¿Cuál es el consumo de drogas en estudiantes universitarios?

Asociativasa. ¿Existe alguna relación entre sexo, edad, rendimiento escolar y consumo de drogas? b. ¿ Existe alguna relación entre edad, sexo y accidentes de tráfico en carretera?

Causales o de efectosa. ¿El trabajo en grupo aumenta el rendimiento escolar? b. ¿El método de enseñanza es un factor determinante del éxito académico?

2.2. DISEÑO DE INVESTIGACIÓN: PROPUESTA DE DEFINICIÓN

Entendamos el diseño de investigación como un sinónimo de análisis, aclaremos antes que un diseño de investigación es:1. Un plan de trabajo de los estudios científicos. Es necesario establecer el grado de precisión deseado, el nivel de prueba que se pretende, el estado actual de conocimiento, etc. Esto va a determinar la elección del diseño.2. En las investigaciones debe haber hipótesis alternativas y no excluyentes.


3. Las investigaciones y las hipótesis pueden ser estudiadas por distintos métodos usando diferentes diseños.

4. Los diseños de investigaciones tienen que ser prácticos en cuanto a tiempo, dinero, disponibilidad...

5. Los diseños no son estáticos, sino que pueden variarse según si las hipótesis no funcionan, para descartar y desarrollar nuevas.

Definimos el diseño de investigación como un plan estructurado de acción que, de acuerdo con unos objetivos básicos, está orientado a la obtención de información o datos relevantes para los problemas planteados (Arnau, 1990).

Por lo tanto en todo diseño de investigación, hay por un lado los objetivos a los que obedece todo plan de trabajo y por otro, la información o datos que se pueden obtener.

Los diseños de investigaciones no son planes rígidos, sino flexibles, prácticos y muy adaptables a las circunstancias.Podemos centrar el diseño de nuestra investigación en los objetivos o lo podemos centrar en los datos.

Si centramos el diseño de la investigación en los datos hay distinguir la cantidad de intervalos de

tiempo en que se toman los registros, cuando se toma un único registro los datos son considerados transversales, mientras que cuando se toman registros o medidas de las mismas unidades en una serie de periodos distintos se obtienen datos considerados longitudinales.

2.3. DISEÑOS EXPERIMENTALES

2.3.1. CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS EXPERIMENTALES

OBJETIVO:1. Saber que toda investigación experimental tiene como ejes fundamentales la manipulación de la variable independiente y la asignación aleatoria de los sujetos o unidades a las condiciones o tratamientos.

Recordamos que se basan en: 1. La manipulación de las VI: Es la causa que producirá los efectos en la VD, su

manipulación consiste en coger unos valores o niveles al azar, cada valor se llamará valor de tratamiento o condición experimental y se le aplica a un grupo experimental o de tratamiento.

2. El alto control de las Ves: O de confusión, se esconde detrás de las VI, se deben identificar para controlarlas, de no ser así son una fuente potencial de contaminación


de los datos y pueden variar los efectos que buscamos. El azar o aleatorización es una de las mejores maneras de controlarlas.

3. La aleatorización: donde a partir de una muestra seleccionada de una determinada población, el investigador asigna al azar los sujetos a uno o varios grupos, garantizando que los grupos son inicialmente equivalentes y comparables.

Debido al alto control de las Ves, del uso del azar y de la manipulación de las VI, se consideran los diseños experimentales, como experimentos verdaderos.

Podemos distinguir dos formas de manipulación de la variable de tratamiento o VI:1. Entre sujetos: la comparación de los resultados es entre diferentes grupos de

sujetos. Se llama también diseño de grupos paralelos, conde se comparan grupos de sujetos.

2. Intrasujetos: la comparación de los resultados es entre los sujetos de un mismo grupo. Se llama también diseño de medidas totalmente repetidas, donde un único grupo de sujetos recibe todos los experimentos.

3. Diseño mixto: si combinamos ambas. Son los más utilizados.Podemos distinguir según si manipulamos una o más VI entre diseño simple y el diseño factorial. Así como los diseños experimentales de laboratorio rigurosos usando menos sujetos y los diseños experimentales de campo.Los diseños mixtos son factoriales.

2.3.2. DISEÑOS EXPERIMENTALES ENTRE SUJETOS O ENTRE GRUPOS

OBJETIVO:1. Conocer, dentro del contexto experimental, la diferencia existente entre la estrategia de comparación entre grupos o sujetos y la estrategia Intrasujetos.


Son también llamados diseños de grupos paralelos, requieren la asignación aleatoria de los sujetos a las distintas condiciones de tratamiento o variables independientes, pero debido a la asignación sin ninguna restricción, en los grupos hay gran variabilidad intragrupo o variabilidad del error, por las diferencias interindividuales, este es la amenaza más grave, pero la comparación de grupos consigue reducir la variación aleatoria o del error si agrupamos a los sujetos de acuerdo con alguna variable psicológica, biológica o social, como la edad, el sexo, nivel económico... Estos grupos se conocen como BLOQUES O ESTRATOS. Las comparaciones de los resultados están hechas dentro de cada bloque (intrabloque), y mejoramos la variable de tratamiento, haciendo más efectivo el efecto de la VI o variable manipulada.

1. DISEÑOS SIMPLES O UNIFACTORIALES

Utilizamos el diseño simple o unifactorial, cuando el investigador está interesado en ver la efectividad de una variable independiente.

El formato básico consiste en la comparación de dos grupos con presencia o ausencia de tratamiento, respectivamente; es decir, se comparan dos niveles o valores de la variable independiente, simbolizados por A1 y A2 denominados, generalmente, condiciones experimental y control.

Según la asignación aleatoria de los sujetos a los grupos, hay que suponer que son equivalentes y que las diferencias se deben al azar.

Según el número de niveles de la VI tendremos:1. El diseño experimental de dos grupos está formado por un grupo de control y por un grupo experimental sobre los que vamos a comparar los efectos de la VI, en el grupo que no se aplica y en el que si se aplica, se representa con la letra A1, A2... que nos dará unos resultados o datos O1, O2...

Debido al azar, pueden darse notables diferencias en los grupos y se trata de controlar la variación del

error aplicando restricciones a la aleatorización. Como el apareamiento de los miembros, y luego las parejas se distribuyen al azar en un grupo o en otro.

Ejemplos de diseños experimentales de dos gruposa. Diseño de dos grupos completamente aleatorizados:

Un experimentador pretende probar dos procedimientos para el aprendizaje del alfabeto Morse. Para este fin selecciona dos condiciones de tratamiento. La primera, condición de práctica masiva, requiere que los sujetos practiquen durante ocho horas seguidas la citada tarea, mientras que la segunda, condición de práctica distribuida, requiere una práctica de dos horas diarias, durante cuatro días seguidos. A partir de una muestra de diez sujetos, el experimentador distribuye, al azar, a cinco sujetos en cada una de las condiciones de práctica. Al final del proceso, propone a los sujetos que codifiquen un mensaje en Morse. La variable dependiente es la cantidad de errores cometidos. La diferencia encontrada entre la media de errores de ambos grupos le permitirá inferir si un tratamiento o condición es más efectivo que el otro.

b. Diseño de dos grupos apareados: Siguiendo con el ejemplo propuesto, el experimentador sospecha que la inteligencia puede afectar al aprendizaje del alfabeto Morse. De esta manera, antes de que los sujetos estén asignados al azar a las condiciones, los aparea de acuerdo con su nivel intelectual. Formados los pares, asigna a los miembros de cada par, al azar, a una condición de aprendizaje o a la otra. Con este procedimiento consigue controlar, por medio del diseño, una fuente de confusión potencial o variable extraña: el nivel intelectual de los sujetos.


Según distribuya el investigador a los sujetos recibe el nombre de, diseño de dos grupos completamente aleatorios o diseños de dos grupos apareados, si los distribuye controlando alguna Ves.

2. Diseño multigrupo: Si formamos 3 o más grupos con asignación aleatoria de los sujetos a los diferentes grupos experimentales. En este caso seguimos teniendo una sola VI, pero queremos analizar dos o más niveles de la VI, teniendo tantos grupos como niveles de la VI.

Si controlamos alguna Ves con la técnica de bloques tendremos un diseño multigrupo de bloques.

DISEÑOS SIMPLES O UNIFACTORIALES (Con una sola VI) Según control de Ves: Según nº niveles de la VI:

1. D. DE DOS GRUPOS (2 niveles en VI)1. DISEÑOS COMPLETAMENTE ALEATORIZADOS(Aleatorización) 2. D. MULTIGRUPO (más 2 niveles en VI)

2. DISEÑOS DE BLOQUES HOMOGÉNEOS ALEATORIZADOS 1. DE 2 GRUPOS APAREADOS (Aleatorización y bloqueo) (2 niveles en VI) 2. MULTIGRUPO DE BLOQUES (más 2 niveles en VI)

Ejemplo de diseño experimental multigrupo completamente al azar Se pretende estudiar el efecto del repaso sobre la memoria de recuerdo. Para eso se confeccionan listas de diez palabras de un mismo valor asociativo y se escogen las siguientes condiciones de tratamiento: una lectura, dos lecturas, tres lecturas y cuatro lecturas. A partir de una muestra de 24 sujetos, se asignan al azar seis a cada condición experimental. Como medida de la variable dependiente, se registra la cantidad de palabras correctamente recordadas. Sobre la base de las diferencias medias de recuerdo por grupo, se espera demostrar que el repaso es un factor que influye decisivamente en la memoria de recuerdo.

Para controlar el azar, se aplica una restricción, y formamos bloques de sujetos antes de asignarlos aleatoriamente. Así obtenemos bloques aleatorizados en los que controlamos el efecto de una Ves.

2. DISEÑOS FACTORIALES Son aquellos en los que hay dos o más variable independientes, y generan tantos grupos como posibles combinaciones pueden obtenerse entre los valores de las variables independientes.

Se puede verificar por separado el efecto de cada uno de los factores, así como los efectos cruzados.


Ej. Del efecto del alcohol y del café en el tiempo de reacción.

Si los grupos se forman al azar se llaman DISEÑOS FACTORIALES COMPLETAMENTE AL AZAR. Cualquier restricción para controlar una Ves, los convierte en DISEÑOS FACTORIALES DE BLOQUES, o diseños factoriales de cuadrado latino, o diseños factoriales jerárquicos.

Así, por ejemplo, de un experimento factorial completo en dos niveles, representado por A1 x B o 2 x 2, se derivan los grupos de tratamiento siguientes: A1 B1, A1 B2, A2 B1, y A2 B2. Es decir, un diseño factorial completo 2 x 2 genera un total de cuatro grupos experimentales, un diseño factorial 2 x 2 x 2, un total de ocho, etc.

Representación esquemática del diseño experimental factorial completamente aleatorizado A x B, 2 x 2

Ejemplo de diseño factorial A x B al azar Se pretende estudiar la relación entre frecuencia de uso de las palabras y pista de categoría. Así, para la primera variable o factor A, se seleccionan dos valores: alta frecuencia (A1) y baja frecuencia (A1). En cuanto a la segunda variable o factor B, también se toman dos valores: sin pista (B2) y con pista (B2). A los sujetos asignados a la condición sin pista simplemente se les piden las palabras de una lista de recuerdo. A los sujetos de la condición con pista se les proporciona, además, el nombre de la categoría al que pertenece la palabra de la lista original. Si la palabra original es "perro", reciben como pista "animal". Se calcula la cantidad de palabras recordadas correctamente.

2.3.3. DISEÑOS INTRASUJETOS O DE MEDIDAS REPETIDAS

En los diseños intrasujetos o de MEDIDAS REPETIDAS, todos los sujetos que forman el grupo pasan por las condiciones experimentales, y las comparaciones se realizan entre las puntuaciones que el mismo sujeto ha obtenido para cada situación medida, con lo que se elimina el efecto de la variabilidad individual, ya que el individuo es el mismo para cada nivel de la VI. Ej. La EI pasada a cada colaborador.

Por lo tanto, tenemos que las comparaciones de los efectos no se efectúan entre sujetos, sino intrasujetos.

La comparación intrasujetos resulta mucho más efectiva que la que se hace entre sujetos o grupos diferentes, ganamos precisión, eliminando la variación entre individuos.

Si trabajamos con una sola VI, tenemos un DISEÑO SIMPLE DE MEDIDAS REPETIDAS.Si trabajamos con 2 o más VI, tenemos un DISEÑO FACTORIAL DE MEDIDAS REPETIDAS.


Son muy utilizados en psicología, sobre todo para grupos pequeños y para animales, ya que se obtienen muy buenos resultados individuales, las limitaciones que presenta este tipo de diseño son producidas por efectos secundarios, como el cansancio, el orden al presentar las pruebas... estos efectos se llaman efectos de orden y residuales.

Ejemplos de diseños de medidas repetidasa. Diseño simple de medidas repetidas:

Se pretende conocer el posible efecto que posee la cantidad de lecturas de un conjunto de listas de palabras sobre la memoria de recuerdo o aprendizaje verbal. Por este motivo, se escoge una muestra de siete sujetos, sobre quienes se aplican, de forma secuencial y al azar, los tres tratamientos siguientes: una lectura, dos lecturas y tres lecturas de una serie de listas de palabras distintas. Como variable dependiente se computa la cantidad de palabras recordadas.

b. Diseño factorial de medidas repetidas: Supongamos que se repite el experimento anterior, pero que la representación de las listas para recordar se presenta bajo dos modalidades: presentación visual y auditiva. De esta manera, cada sujeto recibe los tratamientos siguientes: presentación visual con las tres condiciones de lectura y presentación auditiva con las tres condiciones de lectura. También se registra la cantidad de palabras correctamente recordadas.

Otro ej. La influencia de las EI en el colectivo, viendo los resultados de la aplicación de 1, luego 2... en cada cajera.

2.3.4. DISEÑOS FACTORIALES MIXTOS

Son diseños combinando en un mismo experimento, con la manipulación de 2 o más VI, es decir, es factorial, y se compara entre sujetos e intrasujeto. La primera VI, se aplica a grupos formados al azar, comparando los resultados entre grupos, y las otras VI, se aplican cada una a todos los sujetos, sin tener en cuenta su pertenencia a un grupo determinado, es decir, la estrategia usada en esta segunda VI es la de medidas repetidas, y las comparaciones se hacen intragrupo, es decir entre cada individuo consigo mismo. Lo mejor de este tipo de diseño, es el control intra, con la suma del control entre, que como vimos cada uno por separado presenta alguna deficiencia, que combinado se resuelve, este tipo de diseño puede complicarse, y podremos decir que tenemos un diseño factorial mixto con 2 variable intra y una entre...

Ejemplo de diseño factorial mixtoA modo ilustrativo, presentamos el formato de un diseño factorial mixto con una variable entre y otra variable intra.


Una variación del experimento factorial mixto es el diseño split-plot. A diferencia de los factoriales mixtos, la variable entre o de grupos del diseño split-plot posee una naturaleza no manipulada. Es decir, se trata de una variable de clasificación de los sujetos, como por ejemplo, sexo, edad, nivel económico, riesgo, etc. En la práctica, los diseños split-plot tienen un uso muy extendido en investigación médica y constituyen una de las estrategias de investigación que disfruta de más popularidad.

2.4. DISEÑOS CUASI-EXPERIMENTALES

2.4.1. CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS CUASI-EXPERIMENTALES

1. Su objetivo básico es verificar si hay impacto de la VI en la VD.2. Los sujetos no se asignan aleatoriamente.

La característica principal del enfoque cuasi-experimental radica en el hecho de que los grupos no se forman al azar. Es decir, los tratamientos se aplican a grupos naturales o intactos.

La asignación de los sujetos, puede modificar seriamente los resultados, por ejemplo la autoselección o voluntarismos de los sujetos puede enmascarar o incrementar los efectos de la variable manipulada.El investigador puede elegir grupos ya formados, grupos intactos, como escuelas, clases, hospitales... y aplicar el tratamiento al grupo más proclive o favorable a los objetivos.

Podemos clasificar estos diseños:1. Según si el experimentador quiere hacer las comparaciones entre sujetos se llamará DISEÑOS CUASI-EXPERIMENTALES TRANSVERSALES, o si las comparaciones las hará intrasujetos, se llamará DISEÑO CUASI-EXPERIMENTAL LONGITUDINAL. 2. Según si los sujetos fueron asignados a grupos según criterios conocidos o desconocidos. El investigador puede seleccionar y hacer las asignaciones oportunas para obtener sus intereses, en ocasiones lo hace con pruebas previas al tratamiento.


Clasificación del diseño cuasi-experimental

2.4.2. DISEÑO DE GRUPO DE CONTROL NO EQUIVALENTE

Este tipo de diseño tal vez sea el que tiene mayor validez interna.Existen varias maneras de obtener los grupos de tratamiento, puede estar formado de manera natural, ej. Un aula, un hospital, una escuela, y tanto el grupo de tratamiento como el de control son iguales, de la misma escuela, aula, hospital, de esta manera los dos grupo tienen características similares, como ubicación física, nivel escolar.

Ejemplo de diseño de grupo control no equivalenteUn investigador pretende estudiar el efecto del apoyo visual con imágenes en la enseñanza del inglés. Para hacerlo, selecciona dos aulas de un mismo centro escolar y aplica el método tradicional en un grupo (grupo control) y el método con apoyo de imágenes en el otro (grupo experimental o de tratamiento). Para controlar el posible sesgo de selección de ambos grupos, adopta medidas de una covariable, por ejemplo, el cociente intelectual de los escolares. Al acabar la experiencia, ajusta las puntuaciones de inglés obtenidas por los escolares a los valores de la variable de inteligencia. Finalmente, compara las puntuaciones ajustadas de ambos grupos para verificar si la enseñanza del inglés con apoyo visual de imágenes es más eficaz.

Cuando no se ha podido usar la aleatorización, el diseño de grupo de control no equivalente, adopta medidas pretratamiento y postratamiento.

Con las medidas pretratamiento se intentan corregir las diferencias iniciales de ambos grupos, por medio de estadísticas.Tendríamos, una observación primero o pretratamiento, seguida del tratamiento y de una observación posterior o postratamiento.


Así tendremos unas observaciones O1, O3 medidas antes del tratamiento y unas O2, O4 después del tratamiento.

No obstante, este diseño es vulnerable a las amenazas contra la validez interna; en especial, a aquellas amenazas que tienen su origen en la selección de las unidades.

2.4.3. DISEÑO DE DISCONTINUIDAD EN LA REGRESIÓN

En los diseños de discontinuidad en la regresión, la asignación de los sujetos no es al azar, sino que se hace según una variable previa, o preprueba.

De esta manera, los diseños de discontinuidad en la regresión constituyen un caso especial de la cuasi-experimentación, en la que los procedimientos de selección son explícitos y conocidos. Así, tenemos que los sujetos o individuos están asignados a un grupo u otro según los valores de una determinada variable pretratamiento (Rossi y Freeman, 1985).

El procedimiento de asignación de los sujetos es: se les aplica un pretratamiento, y se busca un punto de corte, asignando a los que han obtenido puntuaciones por debajo de este punto, al grupo de control y los que han puntuado por encima se asignan al grupo experimental. La variable de pretratamiento puede ser cualquiera relevante para el objeto de estudio, ej. El rendimiento escolar, nivel de ingresos. Resulta por lo tanto relevante también este punto de corte, por que se asignan a un grupo o a otro.

Ejemplo de diseño de discontinuidad en la regresiónEs posible plantear la investigación propuesta a raíz del diseño de grupo control no equivalente mediante este nuevo enfoque. En efecto, a partir de las puntuaciones de la prueba de inteligencia Raven, se establece el valor cinco como punto de corte a escala decila. De esta manera, los sujetos con puntuaciones iguales o inferiores a cinco son asignados al grupo control, mientras que los sujetos con puntuaciones superiores a cinco se asignan al grupo experimental. Cualquier discontinuidad en las rectas de regresión de ambos grupos en el punto de corte constituye una evidencia sobre el efecto del tratamiento.

2.4.4. DISEÑO DE SERIES TEMPORALES INTERRUMPIDAS

En los anteriores diseños cuasi-experimentales, siguen una estrategia transversal o de comparación de grupos, con asignación NO aleatoria de los sujetos a los grupos de tratamiento y control. Esto provocará algún tipo de errores atribuibles a las diferencias individuales.Para mejorar la investigación cuasi-experimental, podemos usar al mismo individuo a modo de control propio, lo que requiere que los sujetos sean observados antes y después del tratamiento, haciendo las veces de grupo de control y de tratamiento.Por lo tanto el ENFOQUE LOGITUDINAL, al que pertenece este diseño DE SERIES TEMPORALES INTERRUMPIDAS, recoge observaciones o medidas repetidas de los mismos sujetos, en el tiempo, obtendremos una amplia secuencia de registros u observaciones generadas que se interrumpe en un determinado tiempo, por la intervención de una variable manipulada por la investigación, y se intenta medir, como a afectado el impacto.

Distinguimos tres modelos de este diseño:


1. DISEÑO DE SERIES TEMPORALES INTERRUMPIDAS SIMPLES: Son los más útiles, se obtienen registros de dos periodos de tiempo distintos, se mide la variable de respuesta, uno en ausencia del tratamiento y otro en presencia del tratamiento.

Donde O son las observaciones y donde X, es el tratamiento. En este tipo de diseño, las comparaciones se hacen entre las observaciones anterior y posterior del tratamiento.

2. DISEÑO DE SERIES TEMPORALES INTERRUMPIDAS CON GRUPO CONTROL NO EQUIVALENTE: Son similares a las anteriores, pero en estas se intenta controlar una variable capaz de confundir los resultados, es la historia.

Esquema del diseño de series temporales interrumpidas con grupo control no equivalente

Los grupos no se han formado al azar, por lo que se intenta conseguir que sean equivalentes y eliminar la principal amenaza contra la validez, que es el efecto que produce la historia.

3. DISEÑOS DE LÍNEA BASE: Son también llamados DISEÑOS DE CASO O DISEÑOS DE SUJETO ÚNICO:

Desde el punto de vista estructural, los diseños de línea base implican una serie de fases observacionales bajo una misma condición. La fase de no-tratamiento, conocida como fase de línea base, se simboliza con la letra A, y la fase de intervención o aplicación de tratamiento, con la letra B. Las modalidades más importantes son el diseño de línea base reversible y el diseño de línea base múltiple.

a. El diseño de línea base reversible: Se aplican varias fases, primero una de no-tratamiento, luego otra de tratamiento, y una tercera de no-tratamiento, o todas las que se quiera, representadas como, A-B-A, o A-B-A-B.

b. El diseño de línea base múltiple: requiere de varios registros base, ya que se va aplicando tratamiento por separado a las conductas del individuo, y en el resto se mantiene en línea base, se hace de manera escalonada y secuencial en el tiempo, a todas las conductas objeto de estudio, lo podríamos representar, A-B; A-B... en secuencia escalonada para cada conducta.

2.5. INVESTIGACIÓN Y DISEÑOS DE ENCUESTA

2.5.1. TIPOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN DE ENCUESTA


En este método, no hay variación de la variable independiente, por lo que tendremos que registrar gran cantidad de variables dependientes, por lo también se llama este método, como conjunto de técnicas e instrumentos de recogida de datos. Son muy comunes los estudios con encuestas en la sociología y en la Psicología.

Su objetivo principal es describir, comparar y relacionar y suelen ir asociados a las técnicas, a los instrumentos de recogida de datos y a los procedimientos de selección de muestras.

A partir de estas consideraciones, proponemos definir la investigación de encuesta, de una forma lo suficientemente genérica y amplia, como si de un procedimiento válido de recogida de datos se tratara.

No hay que olvidar las limitaciones, los riesgos y el poco control de estos trabajos.A menudo en las encuestas. Dejamos de lado muchos aspectos que influyen en los resultados y obtenemos mediciones o recogida de datos con escasa información detrás, pero que no por ello no influye, por lo que al expresar los resultado estos pueden ser muy equivocados, ej. La longevidad del hombre y la mujer.

Por lo tanto, debe quedar claro que en los estudios de encuesta, a diferencia del experimento, no se forman ni controlan los grupos diferentes según los niveles de las variables.

Los estudios de encuestasLas encuestas han aportado datos que evidencian la asociación entre los fumadores y el cáncer de pulmón.

Como conclusión diremos que hay que ir con cuidado para que los registros no se vean afectados por otras variables que no son objeto de interés, y puesto que no hay experimentos, hay que conocer toda la información relevante en cada caso, mediante control estadístico y ajustar los efectos.

Las encuestas aportan gran cantidad de información sobre unas variables o características de las poblaciones.

Si las clasificamos según el objetivo a alcanzar:

1. Investigación descriptiva: Se utiliza para describir, ya que no hay variación de la VI, ni los sujetos se distribuyeron aleatoriamente, no resulta útil para explicar hipótesis de causas, sino para describir las ocurrencias de un hecho en las poblaciones, o las propiedades de los miembros de una determinada población.2. Investigación analítica: Si lo que tratamos es de determinar las relaciones entre variables.

Si las clasificamos según el grado de cobertura de las unidades de estudio o miembros:

1.Encuestas de población: Si atendemos al 100% de la población, lo que supone un gran esfuerzo en tiempo y dinero.2.Encuestas de muestreo: Si no es posible el estudio más que a un grupo, lo que ocurre en la mayoría de casos, se tiene acceso a una parte de población. En estas se nos presenta el problema de cómo conseguir una muestra representativa y por lo tanto generalizable, la solución es aplicar el muestreo aleatorio donde cada elemento ha tenido la misma oportunidad de pertenecer a la muestra.


2.5.2. DISEÑOS DE ENCUESTAS

Puesto que son un proceso de recogida de datos, deben tenerse en cuenta:1. La operativización de los objetivos y preparación del instrumento de recogida de información.2. La planificación del muestreo.3. La recogida de datos.4. El análisis e interpretación de los datos.Los objetivos se formulan en términos del tipo de información que se desea obtener de una población.

Si bien este tipo de intereses u objetivos guían el desarrollo posterior de la investigación, es importante destacar que esta metodología descansa, fundamentalmente, en los instrumentos de recogida de datos y en las técnicas de muestreo.

Siendo los instrumentos de medida, lo más importante, a veces se clasifican las encuestas por estos, que son las entrevistas y cuestionarios verbales, cara a cara, por teléfono o por correo. Cada uno de estos métodos tiene sus ventajas y desventajas. Por lo que hay que evaluar cada uno antes de empezar.Por teléfono: resulta cómodo, rápido, barato.El cuestionario: se basa en recogida de datos en papel... la tasa de recogida de datos si es por correo, es inferior al 50%, es menos costoso que las entrevistas, consume menos tiempo y es menos complicado y hay más cobertura.Las entrevistas: son más precisas, recoges más datos, pero son más costosas y son las que consumen más tiempo.

El investigador no solamente tiene que preparar unos instrumentos válidos, fiables y sensibles a los propósitos de la investigación, sino que además resulta importante que tome una decisión sobre el plan de muestreo de las unidades.

Debe preparar las preguntas, abiertas o cerradas, valores numéricos, redacción de las instrucciones... Así como elegir una estrategia de muestreo, recoger, analizar e interpretar los datos.

1. ESTRATEGIA TRANSVERSAL O TRANSECCIONAL: DISEÑOS BÁSICOS:Esta estrategia implica una sola medida por individuo, país... En un solo periodo de tiempo. Si lo que se pretende estudiar es la asociación de distintas variables, entonces el diseño es del tipo diseño correlacional como es establecer la relación entre sexo y voto, amenaza social y autoritarismo, estudio del tamaño de la ciudad y el índice de criminalidad... Este diseño estima la magnitud con la que los cambios en una variable van acompañados de los cambios en otra.Si las variables a relacionar son del tipo medible o variable como la edad, los ingresos, las notas escolares, la intensidad emotiva... Entonces el diseño transversal es del tipo diseño predictivo.

Los estudios predictivos tratan de descubrir, a partir de una población, los factores que sirven de base en la predicción de variable de resultados como el éxito, el fracaso en el matrimonio, el éxito escolar, encontrar potenciales delincuentes en edades tempranas, la conducta criminal.


Ejemplos de diseños de encuesta transversal a. Correlacional

El estudio de la posible relación existente entre variables como generación, sexo, éxito académico y consumo de drogas en niveles educativos superiores es un ejemplo claro de diseño de encuesta correlacional.

b. Predictivo Cuando, por el contrario, se desea conocer si el nivel de ingresos es un factor capaz de prever el grado de adicción al juego.

2. ESTRATEGIA LONGITUDINAL: DISEÑOS BÁSICOS:Contrariamente al enfoque transversal, la estrategia longitudinal incorpora el tiempo como una de sus dimensiones básicas.

En esta estrategia, las conclusiones y la estructura, están muy condicionadas por el tiempo.


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