Investigacion

Escuela de Psicología

Metodología de la Investigación / Escuela de Psicología / Pontificia Universidad Católica de Chile

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Lección 3: DISEÑOS DE INVESTIGACIÓNAutor: Judith ScharagerAsistente: Pablo Reyes


Planteamiento de un problema científicoFormulación de objetivos:

Generales y Específicos Diferencia entre Objetivo “terminal” e “instrumental” o “paso

del procedimientoConcepto y tipos de variable y Definición operacionalFunciones de una teoríaMarco Teórico: concepto y elaboración (búsqueda y organización de información)Hipótesis (generales y específicas)

– Características de las hipótesis– Etapas en la contrastación de hipótesis

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CONCEPTOS REVISADOS EN LECCION ANTERIOR


TIPOLOGIAS DE DISEŃOS DE

INVESTIGACION

Según tres ejes clasificatorios

el primer eje se refiere a las unidades de observación del estudio; considera dos clases de "observables": (a) individuos; (b) agregados (ocolectivos de unidades individuales

el segundo eje resulta de la posición del investigador (que puede limitarse a registrar u observar los fenómenos –“posición pasiva”- o puede intervenir introduciendo modificaciones a través de manipular condiciones o variables –“posición activa”-),

el tercer eje se estructura a partir la dimensión temporal del estudio, distinguiendo el “corte transversal”, como aquel que permite una descripción “instantánea” de la frecuencia de ciertos atributos y el “longitudinal”, cuyo interés se centra en evaluar los cambios a través del tiempo en determinadas variables o relaciones entre estas, para lo cual se recolectan datos en distintos periodos específicos, para hacer inferencias respecto al cambio, sus determinantes y consecuencias

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Clasificación propuesta en Almeida Filho, N. (1992) Epidemiología sin números. Organización Panamericana de la Salud.

Serie Paltex Nº 28. Washington.


Una Tipología de Diseños de Investigación

Eje 1:Unidad deObservación

Eje 2:Posición delInvestigador

Eje 3: Referenciatemporal

AlgunasDenominacionesHabituales

Colectivo

Pasiva:(Observación)

Transversal(seccional)

Longitudinal

ecológicos

de tendencias oseries temporales

Activa:(Interacción)

Longitudinal ensayoscomunitarios

inv. evaluativa

Individuos

Pasiva:(Observación)

Transversal

Longitudinal

encuestas/survey correlacional comparativo caso/control cohortes

Activa:(Interacción)

Longitudinal experimental cuasiexperimental

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Diseños de área ecológica:

Este diseño se aplica en estudios epidemiológicos y aborda áreas geográficas, analizando indicadores globales, la mayor parte de las veces por medio de correlaciones entre variables ambientales (o socioeconómicas) e indicadores de salud

La unidad de observación es un grupo (comunas, ciudades, países, etc.), en lugar de un individuo.

Se usan datos basados en promedios de poblaciones, por lo tanto el grado de asociación entre la exposición y el problema de salud (o de otra naturaleza) es generalmente más tenue.

La mayor dificultad de estos estudios se debe a la falta de disponibilidad de datos para controlar variables intervinientes

Las asociaciones se atenúan, ( ya que provienen de “grupos de grupos”) por lo cual da resultados cuya validez es cuestionable

No es posible reducir al ámbito individual de patrones observados a niveles de un colectivo (comunas versus personas), en la medida que en este tipo de diseño, puede que no se cumpla el supuesto que los mismos individuos son simultáneamente portadores del problema de salud en estudio y del atributo asociado

El problema de extraer inferencias inapropiadas de datos ecológicos: FALACIA ECOLOGICA

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Es una variable que se supone puede actuar entre ladependiente y la independiente, y cuya presencia explica laforma en que ésta ultima actúa sobre la dependiente.

La variable interviniente no controlada puede convertirse en unfactor de invalidez del diseño de investigación

Una variable interviniente es una variable oculta

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Diseño de Tendencia

EsEs aquel que analiza cambios a través del tiempo (en variables o sus relaciones), dentro de alguna población ( o agregado).

Un ejemplo

Una investigación para analizar cambios en la actitud hacia la prevención del maltrato infantil en una comunidad. Esta actitud se mide en varios momentos en el tiempo (una vez al año, durante 10 años) y se examina su evolución a lo largo de ese período. Para

este efecto, se puede medir a la población entera o solo una muestra.

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Investigación evaluativa

¿Cuál es el foco de este tipo de investigación?

la estructura,

el funcionamiento y,

los resultados de un programa

¿Cuál es el propósito de la investigación evaluativa?

Proporcionar información de la cual se deriven criterios útiles para la toma de decisiones en relación con su administración y desarrollo.

Orientar el proyecto de acción en sus distintos componentes a través del análisis crítico de sus objetivos, procesos, resultados e impacto.

¿Cuándo hay que evaluar un programa de intervención?

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1. Planifica-ción

¿Cuáles son lasnecesidades de lacomunidad? (pers-pectiva técnica, ad-ministrativa y de lacomunidad ¿Qué recursos exis-ten para mantenerlos servicios?

2. Inicio

3. PlenaOperación

4. Fin del Ciclo ¿Hasta qué punto seestá implementandoel programa? ¿Hay que hacer algúncambio no anticipa-do? ¿Se necesitan adapta-ciones?

entrevistas con dirigen-tes comunitarios; gruposfocales; indicadores de-mográficos; encuestas,tasas; etc.

¿Está funcionando elprograma? ¿Qué modificacionesdeberán hacerse ?

¿Cuáles son los resultados delas actividades del programa? ¿Cómo afectó a los participan-tes?

Nuevo diagnósticode Necesidades

revisión documentaciónprograma; entrevistas conpersonal de de salud,usuarios, dirigentes co-munitarios; observacióndel servicio; etc.

medidas períodicas decumplimiento de activi-dades; informes sistemáti-cos a administradores yequipo de salud paraajustar el programa; etc.

medidas períodicas decumplimiento de objetivos;encuestas/entrevistas aequipo de salud, usuariosdirigentes, otros actoressociales locales relevantes; registros; etc.

Identificación de

Necesidades:

Evaluación de laImplementación

:Evaluación delProceso:

Evaluación deResultados:

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PROCESO DE EVALUACION DE PROGRAMAS EN SALUD


Diseños correlacionales

Son aquellos que buscan describir relaciones entre dos o más variables

Es una investigación estadística que no necesariamente prueba razones causales que puedan estar subyacentes a las relaciones

entre variables.

Los datos de las diferentes variables se obtienen de una sola muestra.

Los resultados de investigación correlacional no son suficiente prueba de una relación causal

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Diseños Comparativos Son a aquellos que analizan paralelamente alguna variables entre dos

poblaciones (o sus muestras) en un momento determinado, con el objeto de establecer perfiles diferentes o semejanzas

ejemplo

comparación de hábitos de autocuidado entre pacientes hombres y mujeres, de

un centro de salud, a partir de una muestra de cada grupo o población

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Diseños de cohorte

Se refiere a grupos de individuos que comparten alguna(s) característica(s); por ejemplo, los nacidos en 1974, o los que fuman, o las familias con más de 4 hijos, etc., los que son estudiados a lo largo del tiempo

estos diseños se consideran “prospectivos”

el primer paso para iniciar una investigación, consiste en identificar un grupo poblacional homogéneo (sin el problema de salud de interés, por ejemplo, cáncer de pulmón).

Se clasifica entonces la cohorte de acuerdo con la exposición al factor de riesgo hipotético (por ejemplo, el tabaco).

Ambos subgrupos, los expuestos y no expuestos (fumadores y no fumadores, respectivamente) son “seguidos” por el equipo de investigación, durante un tiempo definido, para verificar el surgimiento del problema de salud (cáncer al pulmón)

El principal problema de este tipo estudios, es la propia dinámica de las poblaciones humanas, lo que no permite siempre observar cohortes fijas; debido a que se pierden participantes de la investigación por distintas razones (migración, muerte, etc.), lo que puede modificar los resultados.

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¿habrá más diseños de ¿habrá más diseños de investigación?investigación?

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Diseño de Casos y Controles

Se pueden considerar como el inverso de los diseños de cohorte:

Este es un estudio retrospectivo, que se inicia después de que los individuos han desarrollado el problema o la enfermedad.

en los diseños de casos y controles se parte identificando sujetos que presenten el problema que interesa estudiar y, retrospectivamente a través de la comparación con otro grupo que no lo tiene, se buscan diferencias en la exposición al factor de riesgo (o que es la hipotética causa del problema). Se trata de comparar un grupo de personas con un problema (de salud u otro) –los casos- con

un grupo que no tenga ese problema, -los controles- (un grupo de personas con cáncer de pulmón y otro que no lo tiene) en términos de la frecuencia de exposición al factor de riesgo (fumar tabaco).

Este tipo de diseño presenta algunos problemas de sesgo por ejemplo, la distorsión del recuerdo del evento hipotéticamente causal del problema de salud que se estudie; en la medida que el grupo de casos podrán recordar con más (o menos) facilidad y detalles que el grupo de controles, dependiendo de cual sea el factor que se analice. El sesgo en una investigación, se puede producir por una

inclinación, prejuicio o interés de parte del investigador que pude influir y contaminar el manejo de procedimientos o interpretación de los datos. El sesgo depende de lo que se observa, de quien y cómo se observa

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Diseños experimentales Se manipulan deliberadamente una o mas variables independientes (supuestas

causas) para analizar las consecuencias de esa manipulación sobre una o mas

variables dependientes (efectos), dentro de una situación de control para el

investigador, con el propósito de eliminar hipótesis rivales y efectos de variables

intervinientes.

El diseño experimental “verdadero” o “puro”, debe cumplir con las siguientes condiciones

que exista manipulación intencional de una o más variables independientes

medir el efecto de la variable independiente sobre la variable dependiente (jamás manipular la variable dependiente);

que exista un alto grado de control situacional que elimine hipótesis rivales, produciendo condiciones de alta validez interna del diseño

lo que se logra siempre y cuando exista al menso un grupo experimental (en el que se introducen las modificaciones intencionales) y un grupo de control (que no recibe manipulación), los que deben ser generando por un procedimiento aleatorio; vale decir, asignando sus integrantes al azar

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Simbología de los diseños experimental

R

Asignación al azar (o aleatorización). Cuando aparece, significa que los sujetos han sido asignados aun grupo de manera aleatoria (por la palabra en inglés “random”)

G

Grupo de sujetos (G1 =grupo 1; G2= grupo 2, etc.)

X

Tratamiento, estímulo o condición experimental (presencia de algún nivel de la variable independiente

O

Una observación o medición a los sujetos de un grupo ( puede ser una prueba, un test, cuestionario, escala, etc.) S aparece antes del estímulo, (X), se trata de una pre prueba (pretest. Si aparece después del estímulo, se trata de una postprueba (posttest ). La secuencia horizontal indica tiempos distintos. Cuando aparecen dos símbolos alineados verticalmente, significa que ocurren a mismo tiempo. Ejemplo:

R G1 X O

R G2 O

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Aplicando la simbología de diseños undiseño experimental tipo se vería del

siguiente modo:

R G1 01 X 02

R G2 03 - 04

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Diseños Cuasi-experimentales

Son experimentos que tienen tratamientos cuyo efecto se quiere probar,tienen medidas de resultados, unidades experimentales, pero no usan laasignación aleatoria para crear comparaciones a partir de las cuales seinfieran los cambios en la(s) variable(s) dependiente(s).

Las comparaciones dependen de grupos no equivalentes que pueden serdiferentes por condiciones ajenas al tratamiento

Son especialmente adecuados cuando no es posible asignar al azar delos sujetos a los grupos experimentales, en situaciones en que lainvestigación se realiza en el ambiente natural.:

A modo de ejemplo, se puede nombrar algunas distinciones de diseños cuasiexperimentales

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Diseños de grupo no equivalentes: por ejemplo: se

compara el rendimiento (variable dependiente.) de

dos cursos de enseñanza media (1º A y 1º B), se

hacen mediciones antes y después del tratamiento

X O

O

o bien

O X O

O O

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Series temporales interrumpidas

Aquellos en que los efectos de un tratamiento se infieren a partir de la

comparación de mediciones de la(s) variable dependiente en distintos

intervalos de tiempo antes del tratamiento, con mediciones después del

mismo. Por ej.: comparación de registros diarios (u otra periodicidad) de

asistencia al colegio antes que ese cambie la política sobre asistencia y

después de la misma.

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Diseños pre- experimentales

Son aquellos en que existe un grado de control mínimo de variables

Consecuentemente no se puede concluir respecto del efecto de una variable independiente sobre la dependiente, debido a las bajísimas condiciones de control A modo de ejemplo: dos tipos e estos diseños, que pretenden producir información que permita determinar el efecto de un variable independiente sobre una dependiente, en circunstancias que no reúnen las condiciones, como en los datos de diseños pre- experimentales que siguen

Estudio de Caso una Sola Medición :en el que no existe manipulación de variable independiente (en el sentido que se presenta sólo un valor de la variable independiente al grupo) Tampoco hay un grupo de comparación. Hay una medición después de presentada la variable independiente (en una modalidad, por lo que no se considera manipulación de la misma)

G X O

Diseño Pre - Post Medicion Con Un Solo Grupoexisten dos mediciones (antes y después del “tratamiento” al único grupo “pre-experimental”) las que al ser comparadas, pretender determinar cambio en la variable dependiente. Sin embargo, este diseño no controla ninguna variable interviniente que pudiera interferir en la relación entre la variable dependiente e independiente, por lo que no se puede atribuir con certeza el cambio de 02 respecto de 01, a la variable X. Este diseño tiene muy poca validez interna.

G O1 X O2

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Conceptos de Validez

Validez Externa Alude a la posibilidad de que los resultados de la investigación puedan ser generalizados a otras poblaciones u otras situaciones no experimentales. Se relaciona con la representatividad lograda por el estudio

Validez: la mejor aproximación disponible a la verdad o falsedad de las proposiciones

Validez Interna: Grado de confianza en que se pueda interpretar los resultados de la investigación y que sean válidos. Depende de su calidad

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Otras distinciones de Validez Interna y Externa1

La Validez Interna se puede subdividir en:

La Validez Externa se puede subdividir en:

Validez internaValidez de las conclusiones estadísticas

Validez de constructo de causa y efectoValidez Externa

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1 Esta distinción ha sido extraída deCook, T.D. and Campbell, D.T. (1979). Quasi-Experimentation: Design and Analysis for Field Settings. Rand McNally, Chicago, Illinois:


4 tipos de validez, que se corresponden a cuatro preguntas que debe hacerse

el investigador

1. Validez de las conclusiones estadísticas: ¿Existe una relaciónentre las variables?

2. Validez interna “propiamente tal”: Una vez determinada laexistencia de la relación, ¿se puede afirmar que es una relacióncausal entre una variable operacional y otra, o se habría obtenidola misma relación si no hubiera habido ningún tipo detratamiento?

3. Validez de constructo de causa y efecto: Cuando se hadeterminado que la relación es probablemente de tipo causal yse puede afirmar que es de una variable a otra, ¿cuáles son losconstructos de causa y efecto implicada en la relación?

4. Validez externa “propiamente tal”: Dado que hay una probable relación causal del constructo A al B, ¿cuán generalizable es esta relación a personas, lugares y tiempos distintos?

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Los 4 tipos de validez: una por una

Validez de las conclusiones estadísticas: Al evaluar un experimento hay que tomar 3 decisiones respecto a la covariación de los datos de la muestra, en el supuesto que la covariación es una condición necesaria para inferir una causa

¿el estudio es lo suficientemente sensible como para hacer afirmaciones acerca de la covariación?

de ser así, ¿hay suficiente evidencia a partir de la cual podamos inferir que las supuestas causa y efecto covarían?

de ser así ¿cuán fuertemente covarían esas dos variables?

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Sigamos ahora con la validez interna

• Validez interna: Una vez establecido que dos variables covarían, hay que decidir si es una relación causal y, si la hay, luego decidir si la dirección es de A B o de B A

Es difícil evaluar si A y B estén relacionadas solas o a través de una tercera variable C. El modelo de relación sería:

[A C B] y NO: [A B]• Poder dar cuenta de una interpretación alternativa de una 3ª

variable en la relación A B es la esencia de la validez interna

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Algunas amenazas a la validez interna

Historia: Es una amenaza cuando un efecto puede deberse a un acontecimiento que ocurra entre el pre test y el post test, y cuando este acontecimiento no es parte del modelo.

Maduración: Es una amenaza relacionada con procesos

internos de los participantes que operan debido al paso del tiempo entre el pre test y el post test (cansancio, hambre, aburrimiento, aumento de la edad etc

Mortalidad: Es una amenaza cuando un efecto puede deberse a las personas que abandonan un grupo de tratamiento en particular, durante el curso del experimento. El resultado puede verse alterado, ya que los grupos quedan compuestos por distintas personas en el post test.

Difusión o untación de tratamientos: Cuando los tratamientos implican programar información y cuando los distintos grupos experimentales o de control se pueden comunicar entre sí, los integrantes de un grupo pueden aprender la información destinada a otros. Por lo tanto, el experimento puede invalidarse, si no se encuentran diferencias entre los grupos.

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Más amenazas a la validez interna

Reactividad o efecto de Hawthorne: El concepto de reactividad surge debido a un estudio realizado por Hawthorne relativo a las condiciones de trabajo. Ocurre cuando los sujetos de la investigación empiezan a darse cuenta que están formando parte de un experimento, ocasionando, mediante este conocimiento, conductas distintas a las que establecerían en el caso de desconocer su involucración en el experimento.

Contaminación: Se introduce cuando el investigador tiene conocimientos previos acerca de los sujetos del experimento. Con el fin de eliminarla se utilizan generalmente observadores sin conocimiento previo para escoger o analizar las tendencias.

Inestabilidad: Poca o nula confiabilidad de las mediciones fluctuaciones en las personas.

Administración de pruebas: Efectos de la administración de una medición sobre posteriores mediciones, por ejemplo el efecto que tiene realizar un pre-test sobre los resultados del pot-test.

Selección: Errores en la selección de sujetos aparentemente equivalentes para el experimento.

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Validez de Constructo de Causa y Efecto

Se refiere a la validez aproximada con que hacemos generalizaciones acercade constructos de más alto orden, a partir de operacionalizaciones de una

investigación

Un ejemplo:

Supongamos que operacionalizamos SUPERVISIÓN como un capataz parado a una distancia que le permita hablar con el trabajador (3 metros), esta operacionalización en particular excluiría distancias que fueran mayores e impidieran hablar con el trabajador y permitiría incluir en el término SUPERVISIÓN actividades que no se relacionan con ella por ejemplo si el capataz está a una distancia que le permite hablar con el trabajador, pero su atención está centrada en otra tarea. En este caso el tratamiento se caracterizaría más exactamente como una supervisión a una distancia que permita hablar.

Sería peligroso generalizar a partir de este tratamiento

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Algunos factores de invalidez de constructo.

Explicaciones pre-operacionales de constructo inadecuado: La elección de generalizaciones debe depender de un análisis conceptual deaspectos esenciales de un constructo. Por lo tanto, se debe disponer deuna descripción precisa del constructo, de modo de poder diseñarmanipulaciones y medidas a partir de las definiciones que emerjan

Confusión de constructos y niveles de constructos: Un experimento puede involucrar manipulación de varios niveles discretos de una variable independiente,que es una variable continua. Por lo tanto, se podría concluir a partir de unexperimento que A no afecta a B, cuando de hecho la variable A en el nivel 1 noafecta a B, pero en el nivel 4 podría haberla afectado. Esta amenaza a la validezes un problema cuando A y B no están relacionadas linealmente a lo largo delcontinuo de A y es especialmente prevalente cuando los tratamientos tienen sóloun impacto débil.

Si es así, debido a que manipulamos niveles bajos de A, y si se derivanconclusiones acerca de A sin consideraciones respecto a la fuerza de lasmanipulaciones, se puede llegar a conclusiones negativas equivocadas. El mejorcontrol de esta amenaza es hacer investigaciones paramétricas, donde se varíenmuchos niveles de A y se midan muchos niveles de B.

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Control de variables

Características de los

participantesSesgo del

investigador

Procedimientos/ instrumentos

Mecanismos de Control

(1)

Mecanismos de Control

(2)Características demográficas y

personales

Cambios extra-experimento de los participantes

Comunicación entre los participantes

Motivación y Percepción de Rol

Efecto Placebo

Mecanismos de Control (4)





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Características de los Participantes

Se refieren a las maneras en que las personas pueden ser distintas unas de

otras. Como se puede suponer, no es posible encontrar un par de personas

idénticas, ni menos aún dos grupos de personas o sujetos experimentales

que tengan exactamente las mismas características, por lo que se han

estudiado las fuentes de esas diferencias, de modo de disminuirlas y

aumentar, de esa manera, la representatividad de los resultados y bajar la

posibilidad de que éstos se deban a cambios en variables distintas a la

variable que se ha definido como independiente.

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Sesgo del Investigador

Los experimentadores pueden constituir fuentes de invalidez interna en la medida que

pueden alterar los resultados de un experimento. Por ejemplo, el experimentador

puede tener motivaciones (conscientes o inconscientes) que lo lleven a ejecutar

procedimientos tendientes a confirmar o rechazar una hipótesis.

Este efecto puede ser interaccional o no interaccional Los efectos no intearaccionales

son aquellos que involucran la observación y la interpretación de datos, sin tener

contacto directo con los participantes. Los efectos interaccionales se relacionan con

formas selectivas de mutua influencia entre investigadores (o encargados de recolectar

datos) y participantes durante la investigación, que pueden afectar diferencialmente a

los sujetos de los distintos grupos. Por ejemplo, las expresiones del investigador

(sonrisas, miradas, tono de voz, etc.) o los rasgos o características del investigador

pueden influir diferencialmente en el comportamiento de los participantes; por ejemplo,

las participantes mujeres pueden reaccionar muy diferente si el investigador es hombre

que si es mujer.

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Procedimientos/Instrumentos

Las variables que pueden actuar como factores de invalidez en

este ámbito, abarcan desde la naturaleza, magnitud (intensidad del

estímulo, por ejemplo) y duración del tratamiento, hasta las

condiciones en que se efectúa su aplicación (instrucciones a los

participantes, orden de las técnicas, lugar de la aplicación,

temperatura, ruidos), incluyendo los procedimientos de medición

(inestabilidad por poca confiabilidad de los instrumentos, fallas en

los registros, diferencias de criterio entre los observadores o

examinadores, etc.). Todas estas variables pueden influir en forma

diferente a los participantes de los grupos, y su efecto confundirse

con el de las variables independientes.

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Características Personales y Demográficas

Estas características de los participantes de la investigación puedentener influencias variadas sobre los resultados. En el momento dediseñar una investigación se deben considerar, y planificarmecanismos de control de sus efectos, para evitar confundirlos conlos de la(s) variable(s) independiente(s) de las hipótesis

Algunas variables que se deben tomar en cuenta y que son parte delas características demográficas de los participantes de lainvestigación son sexo, nivel socioeconómico, lugar donde viven, niveleducacional, condición matrimonial, edad, entre otras.

En cuanto a características personales, se deberían considerarvariables como los hábitos, valores, diagnósticos, historias clínicas,(en el caso de participantes de investigaciones clínicas), coeficienteintelectual, rasgos de personalidad, etc

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Asignación aleatoria

Consiste en poner a las personas en un grupo de la

investigación, a partir de un proceso que se base en

mecanismos regulados por las probabilidades. De este

modo, se asume que, dado que todas las personas tienen

la misma posibilidad de pertenecer a cada grupo, éstos

tendrán en conjunto características equivalentes (o muy

semejantes). Esta técnica permite contar con grupos

equivalentes, especialmente en grupos pequeños pero no

los garantiza.

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Muestreo homogéneo (eliminación de variables):

Se reduce la posibilidad de que los grupos no sean equivalentes,

haciendo muy parecidos a todos los participantes de la investigación;

a través de la selección de sujetos con características semejantes

(ejemplo: sólo mujeres, o sólo estudiantes de universidades privadas,

o sólo personas mayores de 50 años). Se eliminan las

variable(s) que pueden afectar la variable dependiente, no incluyendo

en la muestra sujetos con los atributos que se quiere controlar (si

incluyo solo universidades privadas, estoy eliminando la variable

“tipo de universidad”, si incluyo solo mayores de 50, elimino la

variable edad). Es posible asegurar que no habrá grandes

diferencias entre los grupos, pero se disminuye la posibilidad de

generalizar los resultados de la investigación, es decir, su validez

externa.

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Aparejamiento (matching):

Se buscan pares de personas que compartan características

similares, entre las variables intervinientes que se han identificado

como potenciales fuentes de confusión para el estudio(de acuerdo

con algún criterio teórico), y se asigna a cada grupo una de las

personas de esta pareja.

Por ejemplo, si interesa aparejar dos grupos por sexo y estado civil,

por cada mujer soltera que se asigne al grupo 1, debe asignarse otra

con las mismas características, el grupo 2 y, así sucesivamente, con

todas las categorías de las variables que se controlan. De este

modo, el investigador asegura que las personas asignadas a cada

grupo tienen características similares.

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Control estadístico:

Este mecanismo es alternativo al que permite establecer

grupos equivalentes. Se identifican variables (secundarias) en

las que se observan diferencias entre participantes o grupos y

se intenta aplicar control estadístico en aquellas en que no se

ha podido balancear los grupos. De este modo, estas

variables se integran en los análisis estadísticos con el objeto

de determinar el tipo de influencia que ejerce sobre los

resultados obtenidos, a través de un control estadístico. Para

este efecto, se debe llevar un registro riguroso de los valores

de las variables a controlar por medio de este mecanismo.

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Incorporación de la variable:

Este mecanismo permite identificar una o más variables que pueden

tener un efecto sobre la variable dependiente, e incluirlas en el diseño

(en lugar de eliminarlas por mantenerlas constante). El investigador

puede considerarla(s) como otra(s) variables(s) independiente(s),

respecto de las cuales se formulan nuevas hipótesis y, se estudia el

efecto de interacción con el tratamiento (variable independiente

manipulada).

Por ejemplo, si un investigador está interesado en estudiar la interacción

del sexo de los participantes de una investigación en que se quiere

probar el efecto de un nuevo tratamiento para bajar de peso y compararlo

con el tradicional, se seguiría el siguiente procedimiento: se dividiría a los

participantes en dos grupos, según la nueva variable independiente

(hombres y mujeres) y, luego los asignaría aleatoriamente (aparejados) a

cada tratamiento para bajar de peso.

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Motivación y Percepción de Rol

La percepción de los participantes de su rol en la

investigación puede variar sistemáticamente entre los grupos

de comparación. Si los miembros de un grupo están más

motivados a participar que los de otros, es posible que se

esfuercen más y que logren distintos resultados, por lo que

se deben controlar los beneficios que obtienen los diversos

grupos por participar en la investigación. De igual modo, la

percepción que los participantes tienen respecto de lo que

deben hacer o lo que se espera de ellos puede cambiar

significativamente los resultados.

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Cambios Extra-experimento de los Participantes

(maduración)

Se refiere a cambios que pueden tener los participantes durante

el desarrollo de la investigación, pero que no se relacionan con

los efectos del tratamiento que está siendo evaluado. Es

especialmente influyente en experimentos que tienen una

duración muy larga, ya que las personas se ven sometidas a otros

tipos de aprendizaje e influencias, durante ese mismo período de

tiempo.

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No es posible prevenir la Maduración en el largo plazo,

pero puede ser controlada a través de la existencia de

grupos de comparación creados mediante la asignación

aleatoria, ya que se esperaría que en grupos

equivalentes los cambios fueran en la misma dirección.

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Comunicación Entre los Participantes

Se ha observado un efecto producido por la comunicación

entre los participantes respecto del tratamiento al que han sido

sometidos. Los resultados pueden verse influidos si personas

que ya participaron del experimento cuentan su experiencia a

los que aún no participan o si las personas de distintos grupos

experimentales comunican sus experiencias. Esta condición es

una fuente de invalidez especialmente cuando los grupos

pertenecen a una misma institución (colegio, industria,

hospital, etc.).

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Se controla cuando los integrantes de los distintos grupos no

tienen posibilidad de contactarse, ya sea porque no tienen

posibilidad de comunicarse (no están en el mismo lugar) o,

porque la implementación de la intervención y recolección de

datos se organiza de manera que se evita el contacto entre los

grupos. Un método que es posible utilizar en el caso particular

de participantes adultos es explicarle las razones por las que no

deben comunicar sus experiencias y pedir cooperación. Además,

para asegurar que no se ha entregado información, el

investigador puede preguntar a cada nuevo participante cuáles

son sus expectativas y qué le han dicho sus compañeros.

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Se deben identificar los beneficios queobtienen los participantes de suparticipación en el estudio, de manera deque para todos sean iguales. Además, sedebe tratar de hacer esfuerzos durante todala investigación para que los participantesse mantengan motivados.

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La sola conciencia del investigador, del riesgo de constituirse en fuente

de invalidez no es garantía de su control, pero ayuda a evitar su

influencia. El investigador debiera anticipar los posibles sesgos,

eliminarlos o minimizarlos, analizarlos e informarlos en la publicación

de su investigación. Así, por ejemplo, si se anticipara que el sexo del

experimentador o evaluador pudiera producir respuestas diferenciales,

sería conveniente hacer un contrabalanceo, empleando tanto hombres

como mujeres para cumplir esa función. Luego debieran analizarse los

resultados para determinar si hubo diferencias y allí tomar la decisión

de reagrupar los datos o informarlos por separado, incluyendo la

variable “sexo del evaluador” como una variable adicional del diseño de

la investigación.

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La mejor forma de impedir la acción diferencial de otras

variables asociadas al procedimiento, mediciones y factores

situacionales, es manteniéndolas constante (o lo más

invariables posible), para cada una de las mencionadas. Esto

implica, ocuparse de estandarizar la forma de aplicar el

tratamiento a los participantes de un mismo grupo, controlar los

factores situacionales, de manera que no existan condiciones

diferentes a los que se expongan los participantes de los

grupos, homogeneizar los procedimientos de recolección de

información cuidando especialmente que se empleen criterios

uniformes en su administración y en el registro e interpretación

de datos.

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Efecto Placebo

Los efectos placebo refieren a que se observe un

cambio en los participantes por el hecho de participar

de una investigación, más que por el tratamiento. De

este modo, se puede observar un cambio en el grupo

de control que no es esperado dado que no han sido

parte del tratamiento. Es especialmente fuerte cuando

lo que se está probando es algún tipo de intervención

que los participantes esperan que los haga mejorar en

algún aspecto.

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Se controla el efecto dando un placebo de

atención a otro grupo. Esto es, elegir un

nuevo grupo de comparación en el que no se

hace tratamiento, pero al que se le dedica

tanta atención como a los grupos

experimentales.

50



Un diseño experimental complejo: Cuatro grupos de Solomon

3 4

5

6

grupo experimental 1

grupo control 1

grupo experimental 2

grupo control 2

1 2

51



La investigación cualitativa implica un acucioso uso de una variedad de material empírico -estudio de casos, experiencia personal, historias de vida, entrevistas, textos históricos, observación etc.,- para describir la rutina, los momentos problemáticos y los significados en las vidas individuales.

Métodos Cualitativos/ Métodos Cuantitativos

La palabra “cualitativo” implica un énfasis en los procesos y en la comprensión profunda de los significados percibidos, interpretaciones, comportamientos, en contraste con la medición de cantidad, frecuencia, o

intensidad de variables definidas externamente.

El concepto: La investigación cualitativa se orienta al estudio de los eventos en su ambiente natural, intentando hacer sentido o interpretar los fenómenos en términos de los significados que la gente tiene de ellos.

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Métodos Cuantitativos/Métodos Cualitativos

En cierta forma:, los datos determinan el método de investigación a emplear

Ningún método es suficiente por sí solo para dar cuenta cabal de un fenómeno o proceso, ya que cada método

revela diferentes aspectos de la realidad empírica

Los métodos cuantitativos se pueden emplear también al usar técnicas cualitativas.

Los métodos cuantitativos son diferentes porque sus datos son diferentes

Los estudios “cualitativos” generan datos “verbales”, a través de técnicas ad hoc(gr. Focal, entrevista profundidad). Los datos de estudios cuantitativos son numéricos.

En estudios cuantitativos, se analizan estadísticamente los datos

Las técnicas y métodos cuantitativos permiten el conocimiento de magnitudes, proporciones, tendencias centrales, de dispersión, asociaciones de indicadores cuantitativos

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Validez interna: la medida en quelas variaciones en los resultados(cambios en la variabledependiente) pueden atribuirse acambios controlados en lasvariables independientes. Elpropósito del diseńos es controlar,por medio de la aleatorización uotro mecanismo de control, losfactores que pueden influir en losresultados.

Credibilidad: la medida en que se logre confianza en la verdad de los hallazgos para las personas del contexto en el que se realizó la investigación, para otros investigadores, y para el propio investigador. Algunas estrategias: largo período de compromiso para conocerel contexto, minimizar distorsiones y ganarconfianzaobservación persistente para identificar ydiscriminar factores relevantes e irrelevantestriangulación, que implica el empleo dediferentes fuentes, métodos einvestigadoreschequeo con informantes, a través de locual se contrasta la versión de las múltiplesrealidades que el investigador ha creído conla versión de los actores involucradosValidez externa: la confianza con que

podemos inferir que la supuesta causa yefecto, pueden generalizarse a medidasalternativas de mediciones de relacióncausal.

Transferabilidad: Sólo se puede establecer hipótesis de trabajo junto a una descripción del tiempo y el contexto en que se aplican los resultados.

Criterios de ValidezInvestigación con técnicas cuantitativasInvestigación con técnicas cuantitativas

Investigación con técnicas cualitativasInvestigación con técnicas cualitativas

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