DISEÑOS DE INVESTIGACIÒN CIENTIFICA PARA CONTRASTAR HIPOTESIS Dr. PEDRO SOPLAPUCO MONTALVO
1. INVESTIGACIÓN EXPERIMENTAL Los EXPERIMENTOS constituyen la forma más rigurosa y más deseable de la INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA. El control es la esencia del Método Experimental. Las condiciones controladas que caracterizan al experimento permiten identificar relaciones funcionales y verificas entre los fenómenos que interesan a los investigadores. Cuando se controlan las condiciones en que ocurre un evento se tiene ventajas notables sobre los observadores, quienes se limitan a contemplar o estudiar un fenómeno sin controlarlo; así, a) Pueden manipular o alterar las condiciones de manera sistemática y anotar la variación en los resultados, b) Disponen de los medios para hacer que acontezca un evento en un momento en el que estén preparados para realizar observaciones y mediciones exactas. c) Pueden repetir sus observaciones las mismas condiciones, lo cual les permite identificarlas y además describirlas de manera que otros las apliquen y comprueben los resultados. Sin embargo aunque la experimentación es la forma ideal de resolver los problemas problemas de los investigadores, se debe reconocer que que hay muchas preguntas importantes que no pueden resolverlas a través de ella; por lo que hacen falta otros tipos de investigación.
1.1. DISEÑOS PRE-EXPERIMENTALES PRE-EXPERIMENTALES Proporcionan un escaso control control o nulo de las variables variables extrañas que influyen contra contra la validez interna y validez externa. 1.1.1. DISEÑO DE UN GRUPO, CON PREPRUEBA Y POTPRUEBA 1.1.2. DISEÑO ESTATICO, DE DOS GRUPOS
1.2. DISEÑOS EXPERIMENTALES VERDADEROS Son los más recomendables para la investigación debido al control que proporcionan 1.2.1. DISEÑO DE DOS GRUPOS, ALEATORIZADOS Y SOLO CON POSPRUEBA. 1.2.2. DISEÑO DE DOS GRUPOS APAREADOS ALEATORIAMENTE Y SOLO CON POST PRUEBA 1.2.3. DISEÑO CON PREPRUEBA Y POSPRUEBA CON DOS GRUPOS ALEATORIZADOS 1.2.4. DISEÑOS DE TRES GRUPOS DE SOLOMON 1.2.5. DISEÑO DE CUATRO GRUPOS CON SOLOMON
1.3. DISEÑOS FACTORIALES Son aquellos en los que se manipulan simultáneamente dos o más más variables con el propósito de estudiar el efecto independiente que cada variable produce en la variable dependiente; así como los efectos debido a interacciones entre las diversas variables. 1.3.1. DISEÑO FACTORIAL SIMPLE 1.3.2. OTROS DISEÑOS FACTORIALES 1.4. DISEÑOS CUASI EXPERIMENTALES. No brindan un control experimental absoluto; por lo que el investigador debe conocer las variables que pueden ser controladas en forma absoluta; las fuentes de invalidez tanto externa como interna inter na y tomarlas en cuenta al hacer las interpretaciones. 1.4.1. DISEÑO CON PRE Y POSTPRUEBA, CON GRUPO CONTROL NO ALEATORIO 1.4.2. DISEÑO CONTRAEQUILIBRADO 1.4.3. DISEÑO DE SERIES TEMPORALES CON UN GRUPO 1.4.4. DISEÑO DE SERIES TEMPORALES CON GRUPO CONTROL. 2. INVESTIGACION EX – POST POST- FACTO El diseño EX POST FACTO se utiliza cuando los investigadores no están en condiciones de probar la hipótesis, asignando sujetos a diferentes condiciones en que puede manipularse directamente la variable independiente. Cuando se desea investigar la influencia de variables como el ambiente, la parasitosis, educación sanitaria, ambiente familiar, conducta, etc., a estas variables se les denominan
ATRIBUTIVAS y designan una característica que el sujeto posee; al contrario una variable ACTIVA es la que se puede manipular directamente. Cuando en una investigación intervengan variables independientes activas se emplea la investigación experimental, en tanto que si son atributivas debe recurrirse a una INVESTIGACIÓN EX POST FACTO, (DEL LATÍN CON POSTERIORIDAD AL HECHO). Los investigadores logran la variación que desean, no por manipulación directa de la variable, sino seleccionando a los individuos en que la variable está presente o ausente. Investigación sistemática empírica, en la cual el científico no tiene control directo sobre las variables independientes, porque ya acontecieron sus manifestaciones o por ser intrínsicamente. Se hacen inferencias sobre las relaciones de ellas, sin intervención directa, a partir de la variación concomitante de variables independientes y dependientes. (1) Considera solamente el DISEÑO GRUPO CRITERIO:
3. INVESTIGACIÓN DESCRIPTIVA Los métodos de investigación descriptiva sirven para obtener información acerca de las condiciones existentes del estado actual de los fenómenos; pretende precisar la naturaleza de una situación tal como existe en el momento del estudio; así el objetivo es “describir lo que existe” con respecto a las variaciones o las condiciones de una situación. Casi nunca busca la comprobación de hipótesis. Tiene amplia aplicación en ciencias naturales y en el campo educativo. 3.1. ESTUDIO DE CASOS Es una investigación exhaustiva sobre un individuo, una familia, una comunidad, una población. Se preocupa de averiguar porque hace alguna cosa y en que forma cambia el comportamiento cuando el individuo responde al medio ambiente. Aún cuando alcanza profundidad, profundidad, siempre carecen de de amplitud; aportan información sobre individuos excepcionales y no sobre individuos representativos, su mayor utilidad no es como instrumento de comprobación de hipótesis sino de la generación de ellas. 3.2. ENCUESTAS Una encuesta recoge datos más o menos limitados a través de un número relativamente extenso de casos, su finalidad es conseguir información sobre las variables y no sobre los individuos. Intentan medir lo que existe sin preguntar porque existe. Las preguntas de una encuesta deben suelen diseñarse para proporcionar información acerca de las variables y no para relacionarlas variables entre si; aunque la información puede señalar relaciones entre variables. La encuesta que cubra la población entera del estudio se llama censo; la que estudia sólo una parte se denomina encuesta muestral. 3.3 ESTUDIO DE TIPO EVOLUTIVO Obtiene información confiable de cómo son los individuos en diferentes etapas de su vida; en sus diversas características y la manera en que cambian los rasgos con el crecimiento. 3.3.1 METODO LONGITUDINAL: LONGITUDINAL: Estudia la misma muestra de individuos durante un lapso prolongado. 3.3.2 METODO DE MUESTRAS REPRESENTATIVAS (TRANSVERSAL): Estudia individuos de diversos niveles de edad en el mismo punto del tiempo. 3.4.1
ESTUDIOS DE SEGUIMIENTO:
Similar al método longitudinal se trata de investigar el desarrollo subsecuente de los individuos después de un tratamiento o de una condición determinados. 3.5. ANALISIS ANALISIS DOCUMENTALES Orientados al examen de archivos y documentos
DISEÑOS DE CONTRASTACION DE HIPOTESIS Basándonos en GOODE GOODE Y HATT ( 1986) consideramos los siguientes: 1. DISEÑO DE UNA SOLA CASILLA Usa un solo grupo con carácter de “experimental”: el investigador observa y describe el
comportamiento del grupo para luego informar. Es de carácter retrospectivo y es el diseño apropiado para los problemas de identificación y descripción; sus resultados son validos para formular, a partir de ellos, nuevos problemas de tipo explicativo
Observaciones en el grupo
Ejemplos: 1. Descripción morfológica (forma, tamaño, estructura) de las células de la mucosa labial. 2. Identificación de los componentes del Proceso Docente Educativo. 3. Identificación de los estilos de aprendizaje de los alumnos de la Institución Educativa “x” 4. Determinación de las características generales del rendimiento escolar. 2. DISEÑO EN LINEA O SUCESION Requiere de un solo grupo en calidad de grupo experimental y las conclusiones se establecen por comparación entre la situación antes de la aplicación de la variable estímulo Selección del grupo
Observaciones ANTES
OBSERVACIONES OBSERVACIONES
Experimental
DEL ESTIMULO
DESPUES DEL ESTIMULO ESTIMULO
A 3.
A1
A2
DISEÑO CLASICO Es el diseño típico en los experimentos; es de carácter prospectivo, requiere grupos pareados; uno como grupo experimental y otro como grupo testigo. el grupo experimental recibe la influencia de la variable independiente y el grupo testigo o blanco no la recibe (estimulo nulo) ANTES
DESPUES ESTIMULO
GRUPO
A
A’
EXPERIMENTAL
NO
ESTIMULO
GRUPO TESTIGO
B’
B
Comparaciones:
A vs B A vs A’ B vs B’
4. DISEÑO CON GRUPOS DIFERENTES Emplea dos grupos experimentales que reciben el mismo estimulo pero en tiempos diferentes y a veces hasta en ambientes diferentes; es de carácter prospectivo TIEMPO 1 ESTIMULO
Z
TIEMPO 2
X
ESTIMULO
Z: Grupo de individuos franceses portadores del VIH en 2005 X: Grupo de pobladores brasileños portadores del VIH estudiados en 2006
5. DISEÑO CON DOS GRUPOS DESPUES Es una variación del diseño clásico en la que se hacen solo dos observaciones, ambas después de la aplicación del estimulo desconociéndose la situación “antes” tanto del grupo experimental como del
grupo testigo. Ninguno de los dos grupos recibe estímulo alguno por parte del investigador; pues tanto la variable independiente como el estimulo nulo (placebo) ya han sido aplicados sin la coordinación del investigador; desconociéndose desconociéndose la situación “antes”. >Las conclusiones se derivan de la comparación comparación entre
los resultados del grupo experimental con el grupo testigo. Es un tipo de diseño retrospectivo ANTES
DESPUES ESTIMULO
GRUPO EXPERIMENTAL
X
X’
NO
ESTIMULO
GRUPO Z’
Z
TESTIGO
Comparaciones:
X’ vs Z’
6. DISEÑO CON ESTIMULO CRECIENTE Es una variación del diseño clásico en la que se usan varios grupos idénticos que servirán de grupos experimentales y testigo. La variable independiente (estimulo) se aplican en dosis o por espacios de tiempo diferentes de modo creciente; el grupo testigo no recibe estimulo. Las conclusiones se obtienen por comparaciones entre los grupos experimentales experimentales y entre estos con el grupo testigo ESTIMULO ANTES
DESPUES
GRUPO TESTIGO
Y
ESTIMULO NULO
GRUPO EXPERIMENTAL 1
Z1
2X
Z1’
GRUPO EXPERIMENTAL 2
Z2
4X
Z2’
GRUPO EXPERIMENTAL 3
Z3
8X
Z3’
Y’
Ejemplo: Y: grupo de alumnos a los que no se aplico el método didáctico “x”. Z1; Z2, Z3, Grupos de alumnos a los que se aplicará el método didáctico “x”, como estímulo creciente.
DISEÑOS DE CONTRASTACION DE HIPOTESIS NO EXPERIMENTALES
Tomando como base el trabajo de Hernández et al. (1994), consideramos lo siguiente: Los Diseños de Investigación no Experimental o Ex Post Facto, nos sirve de guía para tener una idea aproximada en lo que respecta a todos los aspectos que se relacionen con ella y en este acápite, se trata los Diseños de Investigación no Experimental o Ex Post Facto, como parte de la Investigación no experimental. La Investigación no experimental es tratada bajo cinco aspectos. En el primero apreciamos una definición básica de la investigación no experimental, así como la relación entre la causalidad y la Investigación, ya que la causalidad resulta ser parte importante en una investigación de este tipo. El segundo, nos sirve para comprender lo que son los diseños diseños ex post facto enfocando cuando debemos debemos usar este tipo de diseños y cuales son, ejemplificando para un mejor entendimiento. El El tercero, evalúa evalúa la investigación no experimental, dando a conocer sus limitaciones limitaciones y el valor de la misma. El cuarto, hace una comparación entre la investigación no experimental y la experimental, para así ver las diferencias y semejanzas entre estas y el último relaciona el tipo de estudio, la hipótesis y el diseño de la investigación. De lo expuesto anteriormente se puede deducir la importancia de este tipo de investigación y por lo tanto de los diseños; la que radica en proporcionar proporcionar los conocimientos teóricos básicos para un mejor entendimiento de los diseños ex post facto o no experimentales. La Investigación no experimental del tipo ex post facto es la que se realiza sin manipular debidamente debidamente las variables independientes, se basa en variables que ya ocurrieron o se dieron en la realidades sin la intervención directa del investigador. Es un enfoque retrospectivo. La investigación no experimental es conocida también como investigación ex post facto (los hechos variables ya ocurrieron) y observa variables y relaciones entre estas en su contexto natural. Los diseños no experimentales se dividen de la siguiente manera:
La investigación no experimental posee un control menos riguroso que la experimental y en aquella es más complicado inferir relaciones causales. Pero la investigación no experimental es más natural y cercana a la realidad cotidiana. 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 a efectuar y las hipótesis formuladas.
1. INVESTIGACION NO EXPERIMENTAL. 1.1. ¿Qué Es la investigación ex post facto o no experimental? Es la que se realiza sin manipular deliberadamente variables. Es decir, se trata de investigación donde no hacemos variar intencionalmente las variables independientes. Lo que hacemos en la investigación no
experimental es observar fenómenos tal y como se da en el contexto natural, para después analizarlos. Como señala Kerlinger (1979, p. 116): La investigación no experimental o ex post-facto es cualquier investigación en la que resulta imposible manipular variables o asignar aleatoriamente a los sujetos o las condiciones de hecho, no hay condiciones o estímulos a los cuales se expongan los sujetos de estudio. Los sujetos son observados en un ambiente natural, en su realidad. 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 estímulos bajo determinadas circunstancias, para después después realizar los efectos de la exposición o aplicación aplicación de dicho tratamiento 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, si no 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 pueden influir sobre ellas porque ya sucedieron, al igual que sus efectos.
1.2.
CASUALIDAD E INVESTIGACION CIENTIFICA
Se ha realizado y continúa haciéndose mucho trabajo, especialmente en sociología, para el estudio y análisis de relaciones causales en investigación ex post facto. Uno de los enfoques principales ha sido lo que se conoce como análisis de trayectoria, cuyo objeto es estudiar y probar hipótesis alternativas o variables independientes alternativas, y ayudar a establecer conexiones e inherencias causales. Una buena obra de consulta es la Blalock, que examina esta toma difícil en profundidad. Sin un conocimiento substancial del análisis de regresión múltiple – más más allá del tratamiento del tema en este texto – no no es posible seguir las exposiciones de Blalock y otros. Para el estudiante avanzado ciertamente deseará estar al tanto de los l os progresos. La posición adecuada en este libro es que el estudio de causa y casualidad en un laberinto interminable. Una de las dificultades es que la palabra “causa” tiene muchos significados e insinuaciones metafísicas.
Quizá más importante es que no se necesita realmente. Puede realizarse investigación científica sin invocar causas ni investigaciones causales, aunque los términos que implican causa y otros son casi imposibles de evitar y, por tanto, se usarán ocasionalmente. Blalock señala que las leyes causales no pueden ser demostradas empíricamente, pero que es útil pensar causalmente. Coincidimos en que las leyes causales no pueden ser demostradas empíricamente, pero sentimos ambigüedad al pensar causalmente. Hay poca duda de que los científicos piensen causalmente y que cuando hablan de una relación entre p y q ESPERAN o CREEN CREEN que p causa q. Para ninguna evidencia evidencia puede demostrar que p causa q. Esta posición no es tanto una objeción a las nociones causales como una afirmación de que no son necesarias al trabajo científico. PUEDEN aportarse evidencias sobre la validez empírica de expresiones condicionales de la clase “Si p, entonces q”, pueden probarse hipótesis alternativas y pueden formular expresiones probabilísticas acerca de la p y q – y y otras p y q y las condiciones r, s y t. Invocar la palabra “causó” y la expresión “relación causal” no aparta realmente nada constructivo. Puede hasta ser engañosa.
En manos expertas y usadas con circunspección, el análisis de trayectoria y métodos relacionados puede ayudar a aclarar relaciones teóricas y empíricas. Pero cuando su adopción y uso implican que se buscan y ENCUENTRAN causas, tales métodos pueden ser engañosos. En suma, los elementos de lógica deductiva en relación con expresiones condicionales, un contexto y método de trabajo e inferencia probabilística, y la prueba de hipótesis alternativas son suficientes ayudas para el trabajo ex post facto científico sin el excesivo bagaje de nociones causales y métodos presumiblemente ligados al reforzamiento de inferencias causales. Dejemos el caso con algunas palabras apropiadas de Bertrand Russell; La palabra “causa” está tan inexplicablemente ligada con asociaciones engañosas que hace deseable su
completa eliminación del vocabulario filosófico... la razón de que la física ha cesado de buscar causas es que, en realidad, no hay tales cosas. La ley de causalidad... es una reliquia de una edad pasada, supervivencia, como la monarquía, solo porque se supone erróneamente que se hace daño.
1.2.1. Condiciones para inferir relaciones causales:
Si se desea llegar a la l a conclusión de que una variable (x) es la causa de otra (y) se necesitan tres clases de datos: 1) Que se haya probado una relación estadística entre X y Y 2) Que X preceda a Y en el tiempo 3) Que Y no depende de otros factores. Gracias a los dispositivos de seguridad integrados en un diseño experimental, estos estudios suministran datos en todos estos aspectos y con ello permiten hacer inferencias causales. Sin embargo, en los estudios ex post facto no se dispone de ellos y por lo tanto la interpretación de la relación causal es mucho más difícil. Si en uno de estos estudios se establece la relación r elación entre dos variables, el siguiente paso será buscar datos relativos a los otros dos puntos. El investigador debe establecer el orden temporal es decir, tiene que considerara si Y ocurrió antes que X y si por lo tanto no puede ser un efecto de ella. Se toman decisiones acerca de la relación temporal entre ambas sobre una base lógica o como resultado de mediciones que muestran que los grupos no diferencian en Y antes de una exposición a X. Así mismo es de suma importancia que el investigador examine si además de X otros factores causaron Y. Para verificar esta posibilidad se introducen otras variables dentro de análisis y se observan en que forman afectan a la relación entre X y Y. Quizá se descubra que esta relación perdura aún si se introducen otras variables. En este caso, se dispone de pruebas que apoyan una inferencia causal. Por otra parte tal vez se descubre que la presencia de las otras variables pueden cambiar la relación entre X y Y e incluso eliminarla. De ser así, se saca la conclusión de que X no causa a Y o que la relación entre ambas es espuria.
2. DISEÑO DE LA INVESTIGACION NO EXPERIMENTAL O EX POST FACTO Al Intentar contestar preguntas como estas ¿Cuál era el factor contribuyente en una situación dada? O ¿Qué efecto produjo una situación o practica social? O ¿Cuáles son las características que distinguen a este grupo del otro? El investigar puede disponer una investigación ex post facto en el que dos o más grupos se comparan: uno ha sido expuesto a la experiencia en cuestión y el otro no. También puede estudiar dos grupos que sean distintos; en algunos aspectos, con el propósito de descubrir las causas de la diferencia. El diseño fundamental para ello es una modificación del diseño experimental, en el que compara dos grupos en una variable dependiente. El efecto supuesto del tratamiento ocurre en el grupo experimental pero no en el control. Cuando se manifiesta en este lo hace en grado distinto, lo cual se aprecia en las mediciones de Y1 y Y2. Es decir, ambas indican que los dos grupos difieren en la medición de la variable dependiente. El investigador intenta relacionar la variable variable dependiente Y con una variable independiente que apareció apareció previamente una variable no manipulable designada por (X), que ocurrió en el grupo experimental no así en el de control obsérvese que la variable independiente no manipulable se señala así (X), en contraste con la manipulable X. Por ejemplo, un investigador puede estudiar el rendimiento deficiente (Y), y para ello busca en el historial de estos estudiantes los posibles factores contribuyentes (X) que hayan conducido a eso. En base a un número de mediciones estandarizadas compararía en rendimiento de un grupo de estudiantes de aprovechamiento normal con el de alumno de aprovechamiento deficiente. Haría una precaución (X) de los grupos preatributos (X) de interés es decir, las variables extrañas de importancia por apareamiento o por medios estadísticos, entre ellos el análisis de covarianza, la correlación parcial o las puntuaciones de cambio.
2.1.
PROCEDIMIENTOS EN UNA INVESTIGACION NO EXPERIMENTAL
Debido a la excesiva complejidad de la metodología de este estudio se describe las etapas fundamentales para la comprensión del procedimiento procedimiento de diseño de tipo ex post facto con un ejemplo. A continuación se expone las etapas del planteamiento de una investigación para indagar la relación entre creatividad y rendimiento en la solución de problemas por universitarios. El estudio ex post facto compararía dicho rendimiento en los estudiantes creativos. He aquí la hipótesis: los universitarios creativos mostrarán mayor velocidad y exactitud en una prueba de solución de
problemas que los no creativos. En ellas se indican claramente la necesidad de un diseño ex post facto pues los investigadores no pueden manipular la creatividad ni hacer una asignación aleatoria de los sujetos a los grupos. No les queda más remedio que comenzar con dos grupos que ya sean distintos en la variable independiente (creatividad) y compararlos en la variable dependiente, rendimiento en la solución de problemas. Tienen que definir universitarios creativos y universitarios no creativos. Al estudiante creativo podrían definirlo como universitario no graduado de la escuela de pedagogía pedagogía que logre una puntuación por encima del cuartel superior en la prueba de Guilford de uso y consecuencias alternativas y en una prueba de anagramas. Los no creativos serán los que alcancen puntuaciones por debajo del primer cuartel. Deberían tratar de identificar otras variables aparte de la creatividad que puedan afectar a la variable dependiente al rendimiento en solución de problemas, por ejemplo: especialmente universitaria inteligencia, sexo, año de licenciatura. Deberán tomar medidas para igualar los grupos grupos experimental y de control n esas variables por medio del apareamiento u otras técnicas estadísticas. Por ejemplo: Un estudiante destacado del segundo año que pertenezca al grupo creativo podría aparearse aparearse con su equivalente en el grupo grupo no creativo. Aplicará una medida de la variable dependiente, o sea una prueba de solución de problema. Esto se realiza una vez que se han formado los grupos apareados. El análisis ulterior de los datos mediante una prueba de “t” revelará cualquier cualquier diferencia diferencia significativa significativa en el rendimiento de solución de problemas de los dos grupos, y tal vez muestre una relación entre la creatividad y el rendimiento en esa dimensión.
2.2. ¿CUANDO UTILIZAR LOS DISEÑOS NO EXPERIMENTALES? El diseño Ex Post Facto se utiliza cuando los investigadores no están en condición de probar la hipótesis, asignando sujetos a diferentes condiciones en que pueda manipularse directamente la variable independiente. En los estudios Ex Post Facto los cambios de la variable independiente ya se produjeron y los investigadores deben estudiarlos en forma retrospectiva para buscar los efectos que pueden ocasionar en una variable dependiente observada. Cuando en una investigación influyen variables ATRIBUTIVAS independientes como el ambiente familiar, la motivación, la inteligencia, los hábitos de lectura de los padres y de otras que designan una característica que el sujeto posee antes de que comience un estudio. Cuando el investigador trata de responder a interrogantes como las siguientes: “¿Cuál fue el factor contribuyente en una determinada situación?”, o “¿Qué efecto tuvo o ha tenido cierta condición social o determinada?” “¿Cuáles son las características que distinguen a este grupo de otro?”.
2.3. TIPOS DE DISEÑOS NO EXPERIMENTALES Diversos autores han adoptado diversos criterios para clasificar la investigación no experimental. A. De acuerdo al número de momentos o puntos en el tiempo en los cuales se recolectan los datos (dimensión temporal) Los diseños no experimentales se pueden clasificar en transeccionales y longitudinales. A.1. Diseños de Investigación Transeccionales o transversal Los diseños de investigación transeccional o transversal recolectan datos en un solo momento, en un tiempo único. Su propósito es describir variables, y analizar su incidencia e interrelación en un momento dado. Por ejemplo, investigar el número de empleados, desempleados y sus subempleados en una ciudad en cierto momento. O bien, determinar el nivel de escolaridad de los trabajadores de un sindicato, en un punto en el tiempo. Pueden abarcar varios grupos o subgrupos de personas, objetos o indicadores. Por ejemplo, medir los niveles de aprovechamiento de grupos de primero, segundo y tercer año de instrucción básica o primaria. O tal vez medir la relación entre la autoestima y el temor de logro en atletas de deportes acuáticos, de raqueta y de pista. Pero siempre, la recolección de los datos es un momento único. A su vez, los diseños transeccionales pueden dividirse en dos: descriptivos y correlacionales/casuales.
A.1.1. Diseños Transeccionales descriptivos Los diseños transeccionales descriptivos tienen como objetivo indagar la incidencia y los valores en que se manifiesta una o más variables. El procedimiento consiste en medir en un grupo de personas u objetos una o, generalmente, más variables y proporcionar su descripción. Son, por los tanto, estudios puramente descriptivos y cuando establecen hipótesis, estas son también descriptivas. Los estudios transeccionales descriptivos nos presentan un panorama del estado de una o más variables en uno o más grupos de personas, objetos (v.g., periódicos) o indicadores en determinado momento. En ciertas ocasiones, el investigador pretende hacer descripciones comparativas entre grupos o subgrupos de personas, objetos o indicadores (esto es, en más de un grupo). Por ejemplo: un investigador que deseara describir el nivel de empleo en tres ciudades. En este tipo de diseños queda claro que ni siquiera cabe la noción de manipulación que cada variable se trata individualmente, no se vinculan variables. Ejemplos: 1. Las famosas encuestas nacionales de opinión sobre las tendencias de los votantes durante períodos de elección. Su objetivo es describir el número de votantes en un país que se inclinan por los diferentes candidatos contendientes en la elección. Es decir, se encuentran en la descripción de las preferencias del electorado. 2. Un estudio que pretendiera averiguar cual es la espectativa de ingreso mensual de los trabajadores de una empresa. Su propósito propósito es describir describir dicha expectativa. expectativa. No pretende relacionarla con la calificación del trabajador, ni su edad o sexo, el objetivo es descriptivo.
A.1.2. Diseños Transeccionales correlacionales Estos diseños describen relaciones entre dos o más variables en un momento determinado. Se trata también de descripciones, pero no de variables individuales sino de sus relaciones, sean estas puramente correlacionales o relaciones causales. En estos diseños lo que se mide es la relación entre variables en un tiempo determinado. Por lo tanto, los diseños correlacionales/causales pueden limitarse a establecer relaciones entre variables sin precisar sentido de causalidad o pueden pretender analizar relaciones de causalidad. Cuando se limitan a relaciones no causales, se fundamentan en hipótesis correlaciones y cuando buscan evaluar relaciones Causales, se basan en hipótesis causales. Ejemplos: 1. Una investigación que pretendiera indagar la relación entre la atracción física y la confianza durante el noviazgo en pareja de jóvenes, observando cuan relacionadas están ambas variables (se limitan a ser correlacional). 2.
Un estudio sobre la relación entre la urbanización y el alfabetismo en una nación latinoamericana, para ver que variables macrosociales mediatiza mediatiza tal relación (causal).
Debemos recordar la causalidad implica correlación, pero no de toda correlación significa causalidad. Primero establecemos correlación y luego causalidad. Estos diseños pueden ser sumamente complejos y abarcar diversas variables. Cuando establecen relaciones causales son explicativos. Su diferencia con los experimentos es la base de la distinción entre experimentación y no experimentación. En los diseños transeccionales correlacionales/causales, las causas y efectos ya ocurrieron en la realidad (estaban dadas y manifestadas) y el investigador las(os) observa y reporta. En cambio, en los diseños experimentales y causiexperimentales el investigador provoca intencionalmente al menos una causa causa y analiza sus efectos o consecuencias. consecuencias. Aun estructuras más complejas estos diseños se fundamentan en hipótesis correlacionales y de diferencia de grupos sin atribuir causalidad (cuando pretenden establecer relaciones causales). Asimismo, los diseños correlaciona-les/causales en ocasiones describen relaciones en uno o más o subgrupos y suelen describir primero las variables incluidas en la investigación, para luego establecer las relaciones entre estas (en primer lugar, son descriptivos de variables individuales, pero luego van más allá de las descripciones: van establecer relaciones).
Comentario Tanto en los diseños transeccionales descriptivos como en los correlacionales/causales vamos a observar variables o relaciones entre estas en su ambiente natural y en un momento en el tiempo. Los diseños transeccionales correlacionales/causales buscan describir correlaciones entre variables o relaciones causales entre variables, en uno o más grupos de personas u objetos o indicadores y en un momento determinado.
A.2. Diseños de Investigación Longitudinal En ocasiones el interés del investigador i nvestigador es analizar cambios a través del tiempo en determinadas variables o en las relaciones que entre éstas. Entonces se dispone de los diseños longitudinales, los cuales recolectan datos a través del tiempo en puntos o períodos especificados, para ser inferencias respecto al cambio, sus determinantes o consecuencias. Los diseños longitudinales se fundamentan en hipótesis de diferencias de grupos, correlacionales y casuales. Ejemplo: Un investigador que buscara analizar como evolucionan los niveles de empleo durante cinco años en una ciudad u otra que pretendiera estudiar como ha cambiado el contenido sexual en las telenovelas en los últimos diez años. Los diseños longitudinales suelen dividirse en tres tipos: Diseños de tendencia (trend), diseños de análisis evolutivos de grupos (cohorte) y diseños panel
A.2.1. Diseños Longitudinales de tendencia Los diseños de tendencia o trend son aquellos que analizan cambio a través del tiempo dentro de alguna población en general. Su característica distintiva es que la atención se centra en una población. Por ejemplo, una investigación para analizar cambios en la actitud hacia el aborto en una comunidad. Dicha actitud se mide en varios puntos en el tiempo (digamos, anualmente durante 10 años) y se examina su evolución a lo largo de este este período. Se puede observar observar o medir toda la población o bien tomar una muestra representativa de ella cada vez que se observe o midan las variables o las relaciones entre éstas. Ejemplo: Una investigación nacional sobre las actitudes hacia la dictadura militar de los chilenos nacidos en 1973, digamos cada cinco años comenzando a partir de 1985. En este año se obtendría una muestra de chilenos de 12 años de edad y se medirían las actitudes. En 1990, se obtendría una muestra de chilenos de 17 años y se medirían las actitudes. En 1995, se obtendría una muestra de chilenos de 22 años y en año 2000 una muestra de chilenos de 27 años, y así sucesivamente. De esta forma, se analiza la evolución o cambios de las actitudes mencionadas. Desde luego, aunque el conjunto específicos de personas estudiadas en cada tiempo o medición puede ser diferente, cada muestra representa a los sobrevivientes del grupo de chilenos nacidos en 1973.
A.2.2. Diseños Longitudinales de evolución de grupo Los diseños de evolución de grupo o estudios cohorte examinan cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos específicos. Su atención son las cohortes o grupos de individuos vinculados de alguna manera, generalmente la edad, grupos por edad (Glenn, 19977). Un ejemplo de estos grupos ormado por las personas personas que nacieron en 1930 en Brasil, Brasil, pero también podría (“cohorts”) sería el f ormado utilizarse otro criterio de agrupamiento temporal como: las personas que se casaron durante 1986 y 1987 en Costa Rica o los niños de la ciudad de México que asistían a instrucción primaria durante el terremoto que ocurrió en 1985. Tales diseños hacen seguimiento de los grupos a través del tiempo. Usualmente en estos diseños se extrae una muestra cada vez que se mide el grupo o subpoblación más que incluir a toda la subpoblación. Ejemplo. Un ejemplo de investigación longitudinal evolutiva de grupo es el trabajo ya citado que se realizó en Pemex acerca del SIDA, los datos a cerca de la evolución de los enfermos se recolectaron a través del tiempo y se analizó la evolución de los pacientes infectados entre 1984 y 1987 por la sangre o derivados contaminados provenientes de Transfusiones y Hematología, S.A. de este momento se siguió la evolución de los 49 sujetos que integraron el universo. Cuando terminó el período de estudio, 18 de los pacientes habían fallecido, mientras que 31 se encontraban vivos
A.2.3. Diseños Longitudinales Panel Los diseños panel son similares a las dos clases de diseños vistas anteriormente, sólo que el mismo grupo de sujetos es medido en todo los tiempos o momentos. Ejemplo: Una investigación que observaran anualmente los cambios en las actitudes de un grupo de ejecutivos en relación con un programa para elevar la productividad, digamos durante cinco años. Cada año se observaría la actitud de los mismos ejecutivos. Es decir, los individuos y no sólo la población o subpoblación, son los mismos. En los diseños panel se tiene la ventaja de que además de conocer los cambios grupales, se conocen los cambios individuales. La desventaja es que a veces resulta muy difícil obtener exactamente a los mismos sujetos para una segunda medición u observaciones subsecuentes. Este tipo de diseños puede estudiar poblaciones o grupos más específicos y es conveniente cuando se tiene poblaciones relativamente estáticas.
B. Según Tuckman (1978) Los diseños no experimentales son de 2 tipos:
B.1. Diseño Correlacional Según Tuckman (1978). Este tipo de estudio “implica la recolección de dos o más conjuntos de datos de un grupo de sujetos con la intención de determinara la subs ecuente relación entre los conjunto de datos”
(p.147). Ejemplo: Tratar de relacionar la formación profesional de los docentes de un centro de Formación Magisterial y la efectividad que logran con sus educandos; este estudio puede realizarse indagando por las notas obtenidas por los profesores en los distintos cursos llevados en su formación profesional, y otras mediciones que posiblemente hayan sido realizadas (actitudes, por ejemplo), esto por un lado; y por el otro, midiendo su efectividad en los alumnos mediante las l as evaluaciones pertinentes. El siguiente esquema correspondería a este este tipo de diseño: diseño: O1 O2 O1 correspondería al conjunto de datos con respecto a la formación profesional de los profesores y O2 sería el conjunto de datos pertenecientes a los alumnos. Aquí cabe señalar que el investigador no podría asignar a los profesores a programas de formación profesional, ni controlar esta formación mediante el uso de un grupo control. A lo sumo nos mostrará la relación existente entre la calidad de la formación profesional del profesor (echo o conjunto de hechos que han ocurrido)y su efectividad en la l a enseñanza. Para determinar la existencia o no de una relación deben utilizarse las medidas de correlación y como resultado puede tener una de las l as siguientes interpretaciones: -
La variable medida en O1 ha causado en O2, lo que supone el investigador en el ejemplo. La variable medida en O2 ha causado a O1. La variable no medida ha causado O1 y O2.
La imposibilidad de determinar inequivocadamente la relación se debe a que el investigador no asigna a los sujetos a una condición ni ha manipulado la variable independiente o experimental sino que simplemente muestra determinadas características. Igualmente, una relación sumamente débil o su no existencia pueden rechazar las tres interpretaciones. int erpretaciones. La importancia y utilidad de estos estudios es que nos permita establecer alguna relación entre variables sugiriendo por ende la posibilidad de una causalidad.
Tuckman nos dice que estos estudios “no son adecuados pa ra el establecimiento de relaciones causales entre variables pero son útiles como un primer paso en este sentido” (p.149)
B.2. Diseño de Grupo Criterio Este tipo de diseño se utiliza cuando uno está interesado en la generación de hipótesis con respecto a que es lo que causa o produce una condición o estado particular. Para ser esto a menudo se comienza la contrastación de características con c on una condición o estado que se opone al que queremos estudiar. Ejemplo: Si queremos estudiar cuales son los factores que contribuyen o causan la indisciplina en un centro educativo. Aquí el investigador no puede generar un estudio para obtener como producto la indisciplina, sino que debe de oponer a “un centro educativo indisciplinado”, un “centro educativo disciplinado” para
poder observar que es lo que que establece la diferencia. La determinación de indisciplina tiene- disciplina puede hacerse mediante escala o mediante el criterio de jueces o expertos. Luego deberá de contratar a alumnos de un centro educativo con los del otro, pudiendo en este momento examinar otros aspectos del comportamiento del alumno (personalidad, por ejemplo) como posibles causas de la indisciplina en un centro educativo. Tuckman sostiene que en este tipo de estudios es incorrecto concluir que se han identificado las causas del la indisciplina, ya que la identificación fue lograda sobre la base después del hecho. Si se deseara establecer dicha relación causal se deberá someter al centro educativo a un tipo de reglas de comportamiento y luego comparar la conducta de los alumnos, con la conducta de los alumnos que han sido sometidos a otras reglas de comportamiento (disciplina). Este tipo de diseño puede ser diagramado de la siguiente manera: (x) (X)
O1
O2
es una variable independiente no manipulada.
VAN DALEN y MEYER (1996 ) opinaron que algunos autores en particular los sociólogos – los diseños ex post facto son denominados también diseños causal comparativo. Cuando los científicos estudian las relaciones de causalidad, prefieren emplear el método experimental, pero, en algunos casos, el método causal comparativo es el único adecuado para encarar un problema. En un experimento de laboratorio, el investigador controla todas las variables, a excepción de las independientes que él maneja de diversas maneras para observar los cambios que introducen. Pero, a causa de la complejidad y de la naturaleza de los fenómenos sociales, un educador no siempre puede seleccionar, controlar y manipular todos los factores necesarios para estudiar relaciones de causalidad. En los casos en que los investigadores no pueden manejar la variable independiente y establecer los controles requeridos en los “verdaderos experimentos”, pueden, en cambio, realizar un estudio causal
comparativo. En un experimento, el investigador puede suponer que si se somete a los alumnos a la experiencia A, se observará el resultado B. En consecuencia, decide manipular la variable independiente A; para ello, expone a un grupo experimental a la experiencia A, efectúa las verificaciones necesarias mediante un grupo de control y observa el resultado. En un estudio causal comparativo, el investigador invierte el procedimiento: parte de la observación del fenómeno B, que ya se ha producido, y trata de hallar, entre las múltiples causas posibles, los factores variables independientes que se relacionan con el fenómeno o contribuyen a determinar su aparición. a parición. La investigación causal comparativa tiene su origen en el método elaborado por John Stuart Mill para descubrir las conexiones causales. El método de la concordancia de Mill establece que “si dos o más instancias del fenómeno investigado tienen sólo una circunstancia en común, en la cual todas las instancias concuerdan, es la causa (o efecto) del fenómeno dado”.
Muchos procesos, prácticas, programas y resultados educacionales, han sido analizados mediante el método causal comparativo. Los problemas considerados son muy diversos; en algunos casos, se trata de estudios relativamente simples, en los que no se procuran establecer relaciones cuantitativas, en tanto que en otros, los trabajos realizados son bastante más complejos y demandan la utilización de grupos de control y de algunos aspectos del método experimental. Cuando los educadores se proponen explicar los fenómenos, a menudo realizan estudios causales comparativos. Pero este método de investigación presenta algunas limitaciones. 1.
La imposibilidad de establecer un control es una de las mayores dificultades del método causal comparativo.
2.
Si al estudiar un problema, el factor que produce un efecto determinado no se incluye entre los puntos considerados, no será posible averiguar la causa. Pero, ¿de que manera se puede identificar un factor relevante?. Si algunos factores parecen acompañar a ciertos fenómenos, uno o más de ellos puede ser su causa; por otras parte, el hecho de que algunos factores aparezcan siempre que se produce un fenómeno no significa que guarden con él una relación de causalidad.
3.
El método de concordancia y diferencias exige que un solo factor sea el que determine la aparición o la ausencia de un fenómeno. Pero, por lo general, esta condición no se da cuando trabajamos con fenómenos sociales complejos, puestos que estos últimos obedecen habitualmente a la acción de múltiples causas.
4.
Un fenómeno puede ser producto de múltiples causas, e inclusive es posible que en diferentes momentos obedezca a distintas de ellas.
5.
Cuando dos variables se hallan relacionadas entre sí, es probable que resulte difícil determinar cuál de ellas es la causa y cual es el efecto.
6.
También surgen dificultades cuando se intenta clasificar a los sujetos en grupos dicotómicos, a fin de establecer comparaciones entre ellos; los fenómenos sociales sólo presentan similitudes si los incluimos en las más amplias categorías. Por otra parte, los hechos sociales no se clasifican automáticamente en categorías exclusivas. Cuando se tratan de estudios en los que se comparan situaciones normales, la tarea de seleccionar los sujetos no requiere los mismos cuidados y precauciones que en el caso de los estudios experimentales más complejos. Por lo general, resulta considerablemente difícil hallar grupos de elementos que sean similares en todos sus aspectos, excepto en lo que respecta al hecho de hallarse expuestos a una variable distinta. Siempre existe el peligro de que los grupos presenten diferencias en la relación con otras dimensiones salud, inteligencia, antecedentes familiares, experiencia anterior que pueden afectar los l os resultados del estudio.
7.
Los estudios causales comparativos poseen ciertas limitaciones y a menudo no proveen información tan precisa y confiable como la que es posible obtener mediante estudios experimentales rigurosos. En cambio nos proporcionan instrumentos para abordar los problemas que no pueden estudiarse en condiciones de laboratorio y nos brindan valiosos indicios acerca de la naturaleza de los fenómenos. Por otra parte, a medida que las técnicas, instrumentos y controles empleados en los estudios causales comparativos se fueron perfeccionando, este método de investigación ha ido adquiriendo cada vez mayor difusión.
3. EVALUACION DE LA INVESTIGACIÓN NO EXPERIMENTAL 3.1. LIMITACIONES DE LA INTERPRETACIÓN EX POST FACTO La investigación ex post facto tiene tres debilidades principales, dos de las cuales ya se han expuesto un detalle: 1) la incapacidad para manipular variables dependientes. 2) La falta de poder de distribución al azar, y
3) Al riego de interpretación inapropiada. En otras palabras, comparada con la investigación experimental, siendo iguales otras cosa, la investigación ex post facto carece de control. Esta falta de la base de la tercera debilidad: el riesgo de interpretación inapropiada. El peligro de interpretaciones inapropiadas y erróneas en la investigación ex post facto se debe en parte a la plausibilidad de muchas explicaciones de acontecimientos complejos. Nos es fácil aceptar la primer y más obvia interpretación de una relación establecida, especialmente si trabajamos sin hipótesis para guiar la investigación, o avanzamos de la variable dependiente a la variable independiente. Estas dos circunstancias están estrechadamente relacionadas por que la investigación no guiada por hipótesis, la investigación “para hallar cosas”, es a menudo investigación ex post facto. La investigación experimental experimental
es más probable que se base en hipótesis cuidadosamente definidas. La hipótesis son predicciones si – entonces. entonces. En un experimento de investigación la predicción es de una X bien controlada a una Y. Si resulta cierta la predicción, tenemos relativa seguridad al afirmar la condicional, si X, entonces Y. Sin embargo, en un estudio ex post facto analizado en las mimas condiciones estamos considerablemente menos seguros al expresar la condicional, por las razones expuestas anteriormente. Cuidadosas salvaguardias son más esenciales en este último caso, especialmente en la solución y la prueba de hipótesis alternativas. Una relación predicha (o no predicha) en investigación ex post facto puede ser muy espuria, para su plausibilidad y conformidad con la l a concepción previa puede hacerla fácil y aceptar. Este es un peligro en la investigación experimental, para en MENOS peligro que en la investigación ex post facto porque una situación experimental es mucho más fácil de controlar. La investigación ex post facto producida sin hipótesis, sin predicciones, investigación en la que los datos son simplemente recogidos y luego interpretados, es aun más peligrosos en su capacidad de engañar. Diferencias o correlaciones significativas son localizadas si es posible y luego interpretadas. Supongamos que un educador decide estudiar los factores que conducen a un subaprovechamiento. Escoge un grupo de niños con aprovechamiento inferior al normal y un grupo de niños con aprovechamiento normal y administra una batería de prueba de ambos grupos. Luego, calculan las medidas de los dos grupos sobre las pruebas y analiza las diferencias con prueba t. Entre, por ejemplo, 12 de tales diferencias, tres son significativas. El investigador deduce entonces que los niños con aprovechamiento inferior al normal y los niños con aprovechamiento normal difieren en las variables medidas por estas tres pruebas. Con análisis de las tres pruebas, cree que comprende lo que caracteriza a los niños de bajo aprovechamiento. Como las tres pruebas parecen que miden inseguridad, entonces la causa de su aprovechamiento es inseguridad. Aunque la sencillez de este ejemplo esta un poco exagerado, estudios muy similares a este hipotético son emprendidos a menudo. Cuando son guiados por hipótesis, los resultados de tales estudios son más validos, pero todavía son más débiles porque se aprovechan de relaciones casuales, y, por encima de todo, la explicación de los resultados parece plausible – una vez hallada una explicación plausible. Según Merton, las explicaciones POST FACTUM no se prestan a nulificaciones, porque son muy flexibles. Cualesquiera Cualesqui era que sean las observaciones, observacio nes, agrega pueden hallarse nuevas interpretaciones interpreta ciones que “cuadren a los hechos”.
3.2. IMPORTANCIA DE LA INVESTIGACIÓN NO EXPERIMENTAL Algunos autores afirman que no debería utilizarse este tipo de investigación por los peligros que encierra la interpretación de la misma. Por otra parte hay quienes afirman que muchas de las variables de gran interés en la educación son susceptibles de la investigación experimental. No podemos hacer una asignación aleatoria de niños u hogares rotos o intactos, a clases bajas o altas, etc. Por lo tanto, si queremos aprender algo acerca de la relación entre esas variables atributivas y otras, el método ex post facto constituye nuestro único recurso. Si se utilizan sistemas apropiados para el control parcial y se toman en cuenta las hipótesis alternativas, habrá mayores posibilidades de acertar que de equivocarse. Kerlinger expresa este punto de vista con considerable exactitud:
A pesar de sus imitaciones, este tipo de investigación se utiliza en psicología, sociología y pedagogía simplemente porque en estas disciplinas abundan los problemas que no pueden ser investigados experimentalmente. Su carácter manipulable quedará demostrado por completo mediante una breve reflexión sobre algunas importantes variables de la investigación pedagógica: inteligencia, actitud, ambiente familiar, educación paterna, personalidad del maestro, atmósfera escolar. Desde luego es posible realizar una investigación controlada, no así una autentica experimentación. En su mayor parte los problemas sociológicos de la educación son de carácter ex post facto, entre ellos: la desviación extrema en la conducta del grupo y su efecto en el aprovechamiento las decisiones del concejo técnico y sus efectos en el rendimiento y en la moral de los maestros y supervisores. Aunque no quisiéramos recurrir a este tipo de investigación, tenemos que hacerlo. Incluso podemos afirmar que es más importante que la investigación experimental, lo cual no es en absoluto una observación metodológica. Significa más bien que los problemas que más trascendente de la investigación y pedagógica de orden científico no se prestan a la experimentación, aunque algunos de ellos pueden someterse a una investigación i nvestigación controlada ex post facto
4. CARACTERISTICAS DE LA INVESTIGACIÓN NO EXPERIMENTAL COMPARACION CON LA INVESTIGACION EXPERIMENTAL
EN
Tanto la investigación experimental como la no experimental son herramientas muy valiosas de que dispone la ciencia y ningún tipo es mejor que el otro. El diseño a seleccionar en una investigación depende más bien del problema a resolver y el contexto que rodea al estudio. Desde luego, ambos tipos de investigación poseen características propias que es necesario resaltar. El control sobre las variables varia bles es más riguroso en los experimentos que en los diseños cuasiexperimentales y a su vez, ambos tipos de investigación tienen mayor control que los diseños no experimentales. En un experimento se realizan relaciones “puras” entr e las variables de interés, sin contaminación de otras variables y por ello podemos podemos establecer relaciones causales causales con mayor precisión. Por Por ejemplo, en un experimento sobre el aprendizaje podemos variar el estilo de liderazgo del profesor, el método de enseñanza y otros factores. Así, podemos saber cuánto afectó cada variable. En cambio, en la investigación no experimental, resulta más complejo separar los efectos de las múltiples variables que intervienen (en un estudio no experimental sobre los daños que provoca el tabaquismo, sería más fácil saber cuánto construyó el tipo de papel en que se envolvió el tabaco, cuánto cada sustancia que compone la mezcla, el número de cigarrillos fumados, el grado a que se consume cada cigarrillo, etcétera). En la investigación no experimental las variables pueden manipularse por separado o conjuntamente con otras para conocer sus efectos, en la investigación no experimental no podemos podemos hacerlo. Por lo que respecta a la posibilidad de réplica, los diseños experimentales y cuasi experimentales se pueden replicar más fácilmente, con o sin variaciones. Pueden replicarse en cualquier lugar siguiendo el mismo procedimiento. Ahora bien, como menciona Kerlinger (1979), en los experimentos (sobre todo en los de laboratorio) las variables independientes pocas pocas veces tienen tanta fuerza fuerza como en la realidad. Es Es decir, en el laboratorio dichas variables no muestran la magnitud real de sus efectos, la suele ser mayor fuera del laboratorio. Por lo tanto, si se encuentra un efecto en el laboratorio, éste tenderá a ser mayor en la realidad. En cambio, en la investigación no experimental estamos más cerca de las variables hipotetizadas como “reales” y consecuentemente tenemos mayor validez externa (posibilidad de generalizar los resultados a otros individuos y situaciones cotidianas). Una desventaja de los experimentos es que normalmente se selecciona un número de personas poco o medianamente representativo respecto a las poblaciones que estudian. La mayoría de los experimentos utilizan muestras no mayores de 200 personas, lo que dificulta la generalización de resultados a poblaciones más amplias. Por tal razón, los resultados de un experimento deben observarse con precaución y es a través de la réplica de éste (en distintos contextos y con diferentes tipos de personas) como van generalizándose dichos resultados.
En resumen, ambas clases de investigación: experimental y no experimental, se utilizan para el avance del conocimiento y en ocasiones resulta más apropiado un tipo u otro dependiendo del problema de investigación a que nos enfrentamos. Tomemos un ejemplo para explicar el concepto de investigación no experimentales y su diferencia con la experimentación. Vamos a suponer que el investigador desea analizar el efecto que produce el consumo de alcohol sobre los reflejos humanos. Si decidiera un enfoque experimental, asignaría al azar los sujetos a varios grupos, supóngase cuatro grupos: un grupo donde los sujetos ingirieran un elevado consumo de alcohol (7 copas de tequila o aguardiente), un segundo grupo que ingiriera un consumo medio de alcohol (4 copas), un tercer grupo que bebiera un consumo bajo de alcohol (una sola copa) y el cuarto grupo de control que no ingiriera nada de alcohol. Controlaría el lapso en el que todos los sujetos consumen su “ración” de alcohol, así como otros factores (misma bebida, cantidad de alcohol servida en cada copa,
etcétera). Finalmente mediría la calidad de respuestas de los reflejos de cada grupo y compararía los grupos, para determinar el efecto del consumo de alcohol sobre los reflejos humanos. Desde luego, el enfoque podría ser cuasiexperimental (grupos intactos) o los sujetos asignados a los grupos por emparejamiento (digamos en cuanto al sexo, que influye en la resistencia al alcohol, pues las mujeres suelen tolerar menos cantidades de alcohol que los hombres). Por el contacto, si decidiera seguir un enfoque no experimental, el investigador podría acudir a lugares donde se localicen distintas personas con diferentes consumos de alcohol (por ejemplo, oficinas donde se haga el nivel de consumo de alcohol, como una estación de policía). Encontraríamos personas que han bebido cantidades elevadas, medias y bajas de alcohol, así como c omo quienes no lo l o han ingerido. Mediría la calidad de sus reflejos, llevaría a cabo sus comparaciones y establecería el efecto del consumo de alcohol sobre los reflejos humanos.
5. RELACION EXISTENTE ENTRE EL TIPO DE ESTUDIO, LA HIPÓTESIS Y EL DISEÑO DE LA INVESTIGACION Anteriormente se comentó que el planteamiento del problema y en el marco teórico nos indica si nuestro estudio o investigación se iniciará con fines básicamente exploratorios, descriptivos, correlacionales o explicativos. Asimismo, el tipo de estudio nos lleva a la formulación de cierta clase de hipótesis y éstas a la selección de determinado diseño de investigación. En la tabla 7.1 se muestre esquemáticamente esta correspondencia. Algunos problemas de investigación pueden ser abordados o no en forma experimental. Por ejemplo, si deseáramos analizar la relación entre la motivación y la productividad en los trabajadores de cierta empresa, podríamos seleccionar un conjunto de éstos y dividirlos al azar en cuatro grupos: uno donde se propicie una elevada motivación, otro con mediana motivación, otro más con baja motivación y uno último al que no se le administre ningún motivador. Después compararíamos la productividad de los grupos. Tendríamos un experimento. Si se tratara de grupos intactos tendríamos un cuasiexperimento. En cambio, si midiéramos la motivación existente en los trabajadores así como su motivación existente en los trabajadores así como su productividad y relacionáramos ambas variables, estaríamos realizando una investigación transeccional correlacional. Y si cada seis meses midiéramos las dos variables y estableciéramos su correlación efectuaríamos un estudio longitudinal. Pero vayamos más a fondo para analizar las diferencias. En la investigación experimental se construye la situación y se manipula de manera manera intencional a la variable independiente independiente (en este caso el consumo consumo del alcohol) después se observa el efecto de esta manipulación sobre la variable dependiente (en este caso la calidad de los reflejos). Es decir, el investigador influyó directamente en el grado de consumo de alcohol de los sujetos. En la investigación no experimental no hay ni manipulación intencional ni asignación al azar. Los sujetos ya consumían un nivel de alcohol y en este hecho el investigador no tuvo nada que ver, no influyó en la cantidad de consumo de alcohol de los sujetos. En una situación que previamente existía, ajena al control directo del investigador. En la investigación no experimental se eligieron personas con diferentes niveles de consumo, los cuales se generaron por muchas causas, pero no por la manipulación intencional y previa del consumo de alcohol. En cambio en el experimento, si se generaron lo niveles de consumo de alcohol por por una liberación deliberada de esta variable. En resumen, resumen, en un estudio no experimental los sujetos ya pertenecían a un grupo o nivel determinado de la variable independiente por autoselección.
Esta diferencia esencial genera distintas características entre la investigación experimental y no experimental, que serán discutidas cuando se analicen comparativamente ambos enfoques. Para ello es necesario profundizar en los tipos de de investigación no experimental. La investigación no experimental es investigación sistemática y empírica en que las variables independientes no se manipulan porque ya han sucedido. Las inferencias sobre las relaciones entre variables se realizan sin intervención o influencia directa y dichas relaciones se observan tal y como se han dado en contexto natural. Un ejemplo no científico (y tal vez hasta burdo) para ilustrar la diferencia entre un experimento y un no experimento serían las siguientes situaciones: EXPERIMENTO
Hacer enojar intencionalmente a una persona para ver sus reacciones.
NO EXPERIMENTAL EXPERIMENTAL
Ver las reacciones de esta persona persona cuando llega enojado.
En algunos casos el autor puede haber deducido que la investigación ex post facto es inferior a la investigación experimental, pero esta deducción no estaría justificada, es fácil decir que la investigación experimental es “mejor”, que la investigación ex post facto, o que la investigación experimental tienen hacer “trivial”, o que la investigación ex post facto es “meramente correlativa”. Tales expresiones, si
mismas, son simplificaciones excesivas. Lo que necesita el estudiante de investigación es una comprensión equilibrada de las fuerzas y debilidades de ambas clases de investigación. Adherirse inequívocamente a experimentación o a experimentación ex post facto puede ser una mala política. Algunos estudiantes de investigación creen que mucha investigación sobre la conducta pero particularmente investigación educacional sufre una falta grave de enfoque experimental riguroso y que estará atrasada mientras exista esta situación. El autor cree que la buena investigación experimental se necesita urgentemente en todos los campos, y que grandes dosis de mala investigación ex post facto deben evitarse. Hay gran necesidad de mejorar en la investigación ex post facto educacional. Quizá una buena regla sería ignorar los resultados de cualquier estudio ex post facto que no prueba hipótesis. Excepciones esta restricción de vencer pocas y muy lejanas entre sí. Quizá otra buena regla sería ser altamente escéptico de cualquier estudio ex post facto que solo pruebe una hipótesis: es decir, deben probarse sistemáticamente hipótesis, “negativas” alternativas. Los
investigadores deben predecir relaciones significativas y relaciones no significativas siempre que sea posible. Una advertencia final de esta: tratar siempre los resultados e interpretaciones de los datos de investigaciones ex post facto con gran cuidadoso y precaución, cuando se debe ser cuidadoso con resultados e interpretaciones experimentales, se debe ser doblemente cuidadoso con resultados e interpretaciones ex post facto.
