DISEÑO DE INVESTIGACION

Según Trochim (2005), el diseño de la investigación “es el pegamento que mantiene el proyecto de investigación cohesionado. Un diseño es utilizado para estructurar la investigación, para mostrar cómo todas las partes principales del proyecto de investigación funcionan en conjunto con el objetivo de responder a las preguntas centrales de la investigación.” El diseño de la investigación es como una receta. Así como una receta ofrece una lista de ingredientes y las instrucciones para preparar un platillo, el diseño de la investigación ofrece los componentes y el plan para llevar a cabo el estudio de manera satisfactoria. El diseño de la investigación es la “columna vertebral” del protocolo de investigación.

El Diseño de una Investigación es el conjunto de actividades coordinadas e interrelacionadas que deberán realizarse para responder la pregunta de la investigación. El diseño debe señalar todo lo que se debe hacerse, de tal forma que cualquier investigador con conocimiento en el área pueda alcanzar los objetivos del estudio, responder las preguntas que se han planteado y asignar un valor de verdad a la hipótesis de la investigación.

Existen dos tipos de diseños: la investigaciones experimental y la investigación no experimental, cada uno de estos se divide en diferentes categorías. La investigación experimental se divide en preexperimentos, experimentos puros (verdaderos) y cuasiexperimentos, mientras que la investigación no experimental se divide en diseños transeccionales o transversales y diseños longitudinales .Ninguno es más importante que otro cada uno tiene sus características y su valor propio, y son necesarios según lo que se haya planteado para la investigación, es decir, según los objetivos, la hipótesis y el tipo de estudio.

DISEÑO EXPERIMENTAL

Hernández, Fernández y Baptista (2003), señalan que el término “diseño” se refiere al plan o estrategia concebida para obtener la información que desea. Por lo tanto, el diseño de investigación se concibe como estrategias en las cuales se pretende obtener respuestas a las interrogantes y comprobar las hipótesis de investigación, con el fin de alcanzar los objetivos del estudio.

En el caso del enfoque cuantitativo, el investigador utiliza su diseño para analizar la certeza de las hipótesis formuladas en un contexto particular o para aportar evidencias respecto de los lineamientos de la investigación

El diseño experimental es una técnica estadística que permite identificar y cuantificar las causas de un efecto dentro de un estudio experimental. En un diseño experimental se manipulan deliberadamente una o más variables, vinculadas a las causas, para medir el efecto que tienen en otra variable de interés. El diseño experimental prescribe una serie de pautas relativas qué variables hay que manipular, de qué manera, cuántas veces hay que repetir el experimento y en

qué orden para poder establecer con un grado de confianza predefinido la necesidad de una presunta relación de causa-efecto.

El diseño experimental encuentra aplicaciones en la industria, la agricultura, la mercadotecnia, la medicina, la ecología, las ciencias de la conducta, etc. constituyendo una fase esencial en el desarrollo de un estudio experimental. El diseño experimental se divida en Preexperimentos, Experimentos puros, Cuasiexperimentos.

DISEÑO NO EXPERIMENTAL

Se establece que un diseño no experimental es: “La que se realiza sin manipular deliberadamente variables. Es decir, se trata de investigación donde no hacemos variar intencionadamente las variables independientes. Lo que hacemos en la investigación no experimental es observar fenómenos tal y como se dan en su contexto natural, para después analizarlos.” (Hernández, 184) .La investigación no experimental es la búsqueda empírica y sistemática en la que el científico no posee control directo de las variables independientes, debido a que sus manifestaciones ya han ocurrido o ha que son inherentemente no manipulables. Se hacen inferencias sobre las relaciones entre las variables, sin intervención directa sobre la variación simultánea de las variables independiente y dependiente (Kerlinger, 2002).

La investigación no experimental es también conocida como investigación Ex Post Facto, término que proviene del latín y significa después de ocurridos los hechos. De acuerdo con Kerlinger (1983) la investigación Ex Post Facto es un tipo de “... investigación sistemática en la que el investigador no tiene control sobre las variables independientes porque ya ocurrieron los hechos o porque son intrínsecamente manipulables,” (p.269).

Principales componentes del diseño no experimental

Lo acompañan tres grandes componentes que son:

a) La elección de técnicas de recolección de datos. Que básicamente se refiere a las técnicas y herramientas de las que vamos a hacer uso al momento de llevar a cabo el trabajo de campo en la investigación, y con esos datos llegar a conclusiones sobre nuestras hipótesis.

b) Selección de estrategias. Que se refiere al modo en que vamos a llevar a cabo la investigación, y que en este punto es donde decidiremos no solo si la investigación es no experimental sino que, también el tipo de investigación no experimental que será.

c) El diseño de la muestra. Que se refiere a la manera en que vamos a elegir a una muestra que sea representativa de la población que es objeto de estudio.

Importancia del Diseño No Experimental

En un experimento, el investigador construye deliberadamente una situación a la que son expuestos varios individuos. Esta situación consiste en recibir un tratamiento, condición o estímulo bajo determinadas circunstancias, para después analizar los efectos de la exposición o aplicación de dicho tratamiento o condición. Por decirlo de alguna manera, en un experimento se ‘construye” una realidad. En cambio, en un estudio no experimental no se construye ninguna situación, sino que se observan situaciones ya existentes, no provocadas intencionalmente por el investigador. En la investigación no experimental las variables independientes ya han ocurrido y no pueden ser manipuladas, el investigador no tiene control directo sobre dichas variables, no puede influir sobre ellas porque ya sucedieron, al igual que sus efectos.

La investigación no experimenta posee un control menos riguroso que la experimental y en aquellas es más complicado inferir relaciones causales. Pero la investigación no experimental es más natural y cercana a la realidad cotidiana. Mertens (2005) nos señala que la investigación no experimental es apropiada para variables que no pueden o deben ser manipuladas o resulta complicado hacerlo. D´Ary, Jacobs y Razavieh (1982) consideran que la variación de las variables se logra no por manipulación directa sino por medio de la selección de las unidades de análisis en las que la variable estudiada tiene presencia. El investigador no puede manipular directamente las variables independientes como ocurre en un estudio de corte experimental. El tipo de diseño a elegir se encuentra condicionado por el problema a investigar, el contexto que rodea a la investigación, el tipo de estudio y las hipótesis formuladas. Se quieren estudiar tal cual ocurren y se relacionan los fenómenos naturales sin intervención.

Tipos de diseños de investigación no experimental

Los diseños no experimentales se clasifican, según Hernández y otros (2003), en:

1) Transeccional o transversal: Investigaciones que recopilan datos en un solo momento, en un tiempo único. Su propósito es describir variables y analizar su incidencia e interrelación en un momento dado (o describir comunidades, eventos, fenómenos o contextos), es como tomar una fotografía de algo que sucede. A su vez, los diseños transeccionales se dividen en:

a) Diseños transeccionales exploratorios: Su propósito 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 aplica a problemas de investigación nuevos o pocos conocidos, y se constituyen en preámbulo de los otros diseños (experimentales y no experimentales).

b) Diseños transeccionales descriptivos: Tienen como objetivo indagar las incidencias y los valores en que se manifiestan una o más variables (dentro del enfoque cuantitativo) o ubicar, categorizar y proporcionar una visión de una comunidad, un evento, un contexto, un fenómeno o una situación. El procedimiento consiste en medir, o ubicar a un grupo de personas, situaciones, contextos, fenómenos, en una variable o concepto y proporcionar su descripción. Son, por lo tanto, estudios puramente descriptivos y cuando establecen hipótesis, éstas son también descriptivas.

c) Diseños transeccionales correlacionales-causales: Tienen como objetivo describir relaciones entre dos o más categorías, conceptos o variables en un momento determinado. En estos diseños lo que se mide- analiza (enfoque cuantitativo) o evalúa-analiza (enfoque cualitativo) es la relación entre variables en un tiempo determinado. Este tipo de diseño, también puede precisar sentido de causalidad.

2) Longitudinales: Estudios que recolectan datos en diferentes puntos, a través del tiempo, para realizar inferencias acerca del cambio, sus determinantes y consecuencias (Hernández, Fernández y Baptista, 2003).

Los diseños longitudinales suelen dividirse en:

a) Diseños longitudinales de tendencia: Son aquellos que analizan cambios a través del tiempo en variables o sus relaciones, dentro de alguna población en general. Se puede observar o medir toda la población, o tomar una muestra representativa de ella cada vez que se observan o midan las variables. Su característica distintiva es que la atención se centra en una población.

b) Diseños longitudinales de evolución de grupo Cohorte: Examinan cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos específicos. Su atención son las Cohorte o grupos de individuos vinculados de alguna manera (sexo, edad, etc.). Se hace un seguimiento de estos subgrupos a través del tiempo.

c) Diseños longitudinales panel: Son similares a los diseños anteriores, sólo que el mismo grupo de sujetos es medido u observado (se recolectan datos sobre ellos) en todos los tiempos o

momentos. Su atención se centra en los sujetos individualizados, por lo tanto, son mediciones más precisas

DISEÑO CORRELACIONAL

“La investigación correlacional es un tipo de estudio que tiene como propósito evaluar la relación que exista entre dos o más conceptos, categorías o variables (es un contexto en particular). Los estudios cuantitativos correlaciónales miden el grado de relación entre esas dos o más variables (cuantifican relaciones). Es decir, miden cada variable presuntamente relacionada y después también miden y analizan la correlación. Tales correlaciones se expresan en hipótesis sometidas a prueba” (Hernández, et al (2003) p.121).

El método correlacional ha sido ampliamente utilizado en psicopatología. Este tipo de investigaciones es definida por Kerlinger como "investigaciones científicas ex-post facto, tendentes a descubrir las relaciones o interacciones entre las variables de carácter sociológico, psicológico y pedagógico, en las estructuras sociales reales".

Consiste en establecer las relaciones de covariación que se producen entre dos o más variables, tal y como se dan espontáneamente en la población (el investigador observa y describe la situación lo más exactamente posible para examinar las relaciones entre las conductas de los individuos).

Su principal característica es la "no manipulación" de las variables independientes. Los sujetos tampoco se asignan aleatoriamente a los diferentes valores de la VI (éstas se hallan presentes en los sujetos de modo natural).

Dentro del área de estudio de la psicopatología, Arévalo y Vizcarro, refieren usos inherentes al método correlacional:

El establecimiento de categorías diagnósticas. La formulación de predicciones vinculadas al diagnóstico y tratamiento. Estudiar cuestiones diferenciales relacionadas con la etiología, el diagnóstico o el

tratamiento. Confirmar predicciones sobre el comportamiento de los individuos en base a rasgos de la

personalidad. Observaciones que faciliten el planteamiento de hipótesis que serán contrastadas

posteriormente en estudios con mayor control experimental.

Los estudios correlacionales se realizan cuando no se pueden manipular las variables de tratamiento por varias razones, de las cuales señalaremos tres:

I/. Es imposible manipular físicamente las variables. Imaginemos que un psicólogo desea estudiar la relación entre dos medidas de respuesta como inteligencia y ejecución escolar. La inteligencia es una característica individual, un rasgo que se define en función de la ejecución en un test estandarizado y no puede ser físicamente manipulado. Sin embargo, la relación puede ser investigada en un estudio correlacional seleccionando un grupo de estudiantes de un colegio, midiendo sus C.I. y comparando estas puntuaciones con su la ejecución en la escuela de estos estudiantes.

II/. Los sucesos ya han ocurrido, p.e. años que estuvieron un grupo de universitarios en la etapa preescolar y las puntuaciones que obtuvieron posteriormente en la primera etapa de E.G.B.

III/. Cuando la manipulación de variables sea ilegal o no ética, p.e. relación entre el consumo de heroína y el número de infartos. No es ético administrar a un grupo de personas distintas dosis de heroína y ver si se da o no infarto en condiciones lo más controladas posibles, pero podemos

seleccionar de la población personas heroinómanas y realizar una seguimiento de las mismas durante un tiempo.

La utilidad de este tipo de investigación es saber cómo se puede comportar un concepto o variable conociendo el comportamiento de otra u otras variables relacionadas. En el caso de que dos variables estén correlacionadas, ello significa que una varía cuando la otra también varía y la correlación puede ser positiva o negativa. Si es positiva quiere decir que sujetos con altos valores en una variable tienden a mostrar altos valores en la otra variable. Si es negativa, significa que sujetos con altos valores en una variable tenderán a mostrar bajos valores en la otra variable.

Si no hay correlación entre las variables, ello indica que estas varían sin seguir un patrón sistemático entre sí: habrá sujetos que tengan altos valores en una de las dos variables y bajos en la otra, sujetos que tengan altos valores en una de las variables y valores medios en la otra, sujetos que tengan altos valores en las dos variables y otros que tengan valores bajos o medios en ambas variables.

Si dos variables están correlacionadas y se conoce la correlación, se tienen las bases para predecir el valor aproximado que tendrá un grupo de personas en una variable, sabiendo el valor que tienen en la otra variable

Este tipo de investigación tiene de forma parcial un valor explicativo. Al saber que dos conceptos o variables están relacionadas se aporta cierta información explicativa. Cuanto mayor número de variables sean correlacionadas en un estudio y mayor sea la fuerza de la relaciones más completa será la explicación.

Puede darse el caso de una correlación espuria o sea que aparentemente dos variables estén relacionadas pero en la realidad no es así. En este caso la explicación no sería solo parcial sino también sería errónea, requiriéndose de una investigación explicativa para saber cómo y porqué las variables están supuestamente relacionadas. Generalmente no es tan sencillo determinar cuándo una correlación carece de sentido.

Tipos de correlaciones

Correlación positiva:

La correlación positiva entre dos variables tiene lugar cuando un aumento en una variable conduce a un aumento en la otra y una disminución en una conduce a una disminución en la otra.

Por ejemplo, la cantidad de dinero que tiene una persona podría correlacionarse positivamente con el número de vehículos que posee.

Correlación negativa:

La correlación negativa sucede cuando un aumento en una variable conduce a una disminución en la otra y viceversa. Por ejemplo, el nivel de educación puede correlacionar negativamente con la delincuencia. Esto significa que el aumento del nivel de la educación en un país puede conducir a la disminución de la delincuencia. Hay que recordar que esto no significa que la falta de educación provoca delincuencia. Podría ser, por ejemplo, que tanto la falta de educación como la delincuencia tienen una razón común: la pobreza.

Sin correlación:

Dos variables no están correlacionadas cuando un cambio en una no conduce a un cambio en la otra y viceversa. Por ejemplo, entre los millonarios, la felicidad no está correlacionada con el dinero. Esto significa que un aumento de dinero no conduce a la felicidad.

Generalmente se utiliza un coeficiente de correlación en el caso de un estudio correlacional. Varía entre +1 y -1. Un valor cercano a +1 indica una fuerte correlación positiva, mientras que un valor cercano a -1 indica una fuerte correlación negativa. Un valor cercano a cero muestra que las variables no están correlacionadas.

CARACTERISTICAS

En ocasiones el método correlacional es tratado como un tipo de investigación descriptiva, porque describe una condición existente. Sin embargo, dicha condición es diferente de aquellas que típicamente son descritas en un auto-reporte. (Un estudio correlacional describe de manera cuantitativa el grado en que se relacionan dos o más variables cuantificables.

El grado de relación se expresa a través de un coeficiente de correlación. Si una relación existe entre dos variables, eso significa que las puntuaciones dentro de un cierto rango de una variable están asociadas con las puntuaciones dentro de un cierto rango de otra variable. Dicho de otra forma: el método correlacional permite indagar hasta qué punto las alteraciones de una variable dependen de las alteraciones de otra.

Un estudio correlacional puede ser realizado para lograr uno de dos propósitos básicos: a) Ayudar a explicar conductas humanas importantes, b) predecir resultados probables.

Es relativamente sencillo diseñar y poner en práctica un estudio correlacional. El método es especialmente utilizado para estudios exploratorios en áreas donde muy poco o nada se ha investigado previamente. Los estudios correlacionales rara vez requieren muestras grandes. Es lícito suponer que si existe una relación, se manifestará en una muestra de tamaño moderado, de 50 a 100 sujetos, por ejemplo.

Es indicado en situaciones complejas en que importa relacionar variables, pero en las cuales no es posible el control experimental.

Permite medir e interrelacionar múltiples variables simultáneamente en situaciones de observación naturales.

En consecuencia, no conduce directamente a identificar relaciones casusa-efecto, pero si a sospecharlas.

VENTAJAS

puede detectar relaciones sistemáticas entre dos o más variables que se pueden medir.

Estima la intensidad y la dirección de las relaciones entre las variables en el ambiente natural.

Se utiliza cuando tratamos variables que no son manipulables por tratarse de constructos hipotéticos, como la personalidad.

Se utiliza con mayor frecuencia en la psicología diferencial.

Los estudios correlacionales son válidos en cuanto a realismo (no artificialidad), fuerza de las variables y cualidad heurística (con frecuencia las hipótesis se nos presentan sin que las busquemos).

Permiten aumentar el grado de confianza de las hipótesis (fortalece la teoría). Arévalo y Vizcarro combinan esta metodología con la aproximación experimental en las distintas fases de la investigación de un problema:

-En las etapas iniciales: estrategias correlacionales

-Posteriormente: estrategias experimentales

Limitaciones Generales

Imposibilidad para verificar hipótesis en modelos causales, es decir, para determinar las relaciones de causa efecto entre dos variables. Esto no quiere decir que los análisis ‐correlacionales no puedan utilizarse, en algún caso, en modelos causales. El desarrollo de métodos de control estadístico sofisticados (análisis estructurales) y de estrategias de comparación entre grupos (asignación de los sujetos a distintos grupos sobre la base de diferentes criterios) se apunta como vías de solución.

Problema de la tercera variable: el hecho de que dos factores covaríen no significa que uno sea causa del otro, sino que, alguna variable o proceso no especificado puede ser la causa de la correlación. Algunos autores sugieren para mitigar la influencia de esta tercera variable, la técnica de equiparación (matching), consistente en que los grupos se igualan en el conjunto de variables relevantes para conseguir el control de las mismas. Las críticas que ha recibido esta técnica son: Las condiciones restrictivas a la hora de seleccionar a los sujetos, favorecen el hecho de que no sean representativos de la población general.

El número de factores potencialmente relevantes es muy amplio.

Otros tipos de inconsistencias: Las diferencias metodológicas, la gran cantidad de variables difíciles de definir y separar unas de otras, y la falta de exactitud en la medición de dichas variables.

LIMITACIÓN DE LOS ESTUDIOS CORRELACIONALES: establecimiento de relaciones causa - efecto.

La principal limitación de los estudios correlacionales es que los resultados no indican si existe una relación causa - efecto entre las variables consideradas. Existen dos razones para no poder validar este tipo de relación:

Problema de la direccionalidad. Se refiere a la imposibilidad para demostrar que variable ocurre en primer lugar (cuál fue la causa) y cuál ocurre en segundo lugar (el efecto). En el estudio correlacional las variables son simplemente observadas y la investigación no permite establecer dicha direccionalidad.

Problema de la tercera variable. Al no crear y controlar las variables como ocurre en el experimento, los científicos o investigadores no pueden saber si alguna variable no observada o no considerada está relacionada a cada una de las otras variables y es el actual agente causal.

Esta dificultad en inferir la causalidad de la correlación es una de las razones por las que muchos psicólogos abogan por el empleo de experimentos, donde las inferencias causales puedan hacerse con más confianza.

No obstante, la investigación correlacional y otras aproximaciones no experimentales como la observación, realizan importantes contribuciones al conocimiento científico. Estas estrategias de investigación ayudan a los científicos a evaluar cuestiones descriptivas que pueden ser las bases de posteriores experimentos. Las aproximaciones no experimentales permiten a los científicos adquirir conocimiento científico sobre sucesos que no pueden ser estudiados bajo condiciones experimentales.

Etapas en investigaciones correlacionales

Definir el problema.

Revisar la literatura.

Determinar el diseño operacional:– Identificar las variables pertinentes.– Seleccionar los sujetos apropiados.– Determinar cuáles instrumentos son los más apropiados para obtener los datos.– Seleccionar las técnicas de correlación estadística apropiadas para los datos.

Recoger los datos. Analizar los datos por medio de las correspondientes técnicas correlacionales e interpretar

los resultados.

Fases en un estudio correlacional

Identificar el problema a investigar Definir los objetivos de estudio Seleccionarlas las variables a correlacionar Diseñar o seleccionar los sistemas de recogida de información Recoger y analizar los datos Interpretar los resultados contrastando con la teoría Extraer conclusiones