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IV. El «diseño de la investigación»: una cuestión de estrategia . Material de cátedra Elaborado por Dra. Roxana Ynoub. UBA/UNMdP.
IV. 1. El concepto de “diseño”. ¿De cuántas maneras se puede diseñar un martillo?; ¿cuál es el diseño más adecuado para una campaña sobre el “cuidado del agua”?; ¿cómo optimizar los recursos y preservar la estética en el diseño de un edificio? Las respuestas a estas cuestiones parecen no ser unívocas. Eso se debe a que, aún cuando el diseño es la planificación de un conjunto de acciones orientadas por fines, los caminos para alcanzarlos pueden ser múltiples. En las siguientes imágenes se pueden reconocer distintos diseños de una silla:
Un mismo fin, en este caso disponer de un “objeto para sentarse”, se puede obtener por diversos medios.
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La autora agradece los aportes de la Lic. M. P. Pawlowicz, y el Dr. A. Roussos, que se tuvieron en cuenta para una versión revisada de este escrito. 1
La elección de estos medios compromete al diseño del objeto . Adviértase también que en los ejemplos dados evocamos la cuestión del «mejor» diseño; es decir, hemos supuesto que resultaba posible imaginar condiciones óptimas para alcanzar esos fines. Ahora bien, si observamos los diversos diseños de sillas, resulta difícil decidir cuál de ellas cumple con ese criterio de lo “óptimo”. Entre otras cosas porque lo óptimo sólo se puede valorar en relación a los valores comprometidos en ese diseño. Así, por ejemplo, si se trata de atender a lo estético habrá que considerar el contexto en que va a utilizarse el objeto; si en cambio se trata de valorar lo funcional, habrá que evaluar (al menos en el caso de las sillas) su adecuación ergonómica; si el valor está puesto en lo económico se atenderá al precio del producto; si se trata de valorarlo en términos ecológicos, se considerará el impacto medioambiental de los materiales utilizados. En síntesis, no es posible hablar de un diseño óptimo sin especificar los criterios o valores comprometidos en cada caso. Sin duda, podría reconocerse que existe algo así como un “ideal regulativo”, conforme con el cual el propósito del diseñador/a es maximizar todos los criterios conjuntamente. Pero, sin duda también, no hay manera de garantizar la realización de ese ideal. Siempre cabe la posibilidad de imaginar algún otro modo (eventualmente mejor ajustado a esos valores) a la hora de resolver el diseño de un cierto objeto. Y esto no le ocurre sólo a las ciencias de lo artificial (Simon, H.; 1973) o ciencias del diseño - como lo serían la ingeniería, la arquitectura o la misma medicina entre muchas otras. También la naturaleza encuentra muy diversos caminos para alcanzar idénticos fines. Se trata de una propiedad que los teóricos de sistemas definen como equifinalidad : ¿de cuántas maneras se puede “diseñar” una nariz?!! Admitiendo que todas ellas cumplen los mismos fines (es decir, tienen una función y una posición homóloga en diversos vivientes) la variedad es tan grande como grande es el espectro de especies animales que se sirven de respiración pulmonar. De modo que, diseñar es una actividad orientada por fines y, en el caso, de los diseños de origen humano, esa actividad supone la elección de determinados cursos de acción (entre varios posibles!), con vistas a maximizar uno o varios valores comprometidos con el logro de dichos fines.
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IV. 2. El lugar del diseño en el proceso de investigación científica. Con lo dicho en el apartado anterior, estamos ahora en condiciones de situar el puesto del diseño en el marco del proceso de investigación científica. Si ese proceso está orientado por las preguntas que organizan sus problemas es posible reconocer que el fin de toda investigación es dar alguna respuesta a ellas. Como ya lo hemos señalado, tratándose de preguntas de investigación científica, la búsqueda de esas respuestas surgirá del examen de algún tipo de experiencia empírica. Esta o estas experiencias permitirán corroborar esas esas respuestas tentativas (es decir, las hipótesis), si ellas estaban disponibles al inicio del trabajo; o por el contrario, idear hipótesis hipótesis si ellas no estaban formuladas desde el comienzo. De modo que cabe también aquí la pregunta por la mejor manera (o la manera más conveniente) de realizar esa interpelación empírica. Habrá que decidir en cada caso qué tipo de entidades serán observadas, evaluadas, experimentadas, en qué número, dónde, cuándo, bajo qué condiciones… Son estas decisiones las que comprometen el diseño de la investigación. Para precisar el alcance de esta cuestión, examinémoslo en el marco de un ejemplo. Supongamos que nos hemos propuesto investigar el desarrollo y el deterioro de 2 la “memoria semántica a lo largo de los ciclos vitales” . En el marco de un tema como ese, nuestra investigación podría estar organizada en torno a interrogantes como los siguientes (entre muchos otros posibles): -¿cómo evoluciona la “fluidez” en el recuerdo de ejemplares de categorías semánticas (por ejemplo: recuento de seres vivos/animados y seres no vivos/objetos) desde la adolescencia a la tercera edad? -¿qué cambios se registran en los contenidos de las “definiciones de categorías semánticas según los distintos ciclos vitales?
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La memoria semántica se refiere a la memoria que almacena los significados de las palabras y las relaciones entre estos significados, al modo de un diccionario. 4
-¿cómo varían los logros y persistencia de estas competencias en sujetos entrenados y no entrenados en ejercitaciones específicas, según distintos períodos de ciclos vitales? - etc. etc., etc. A partir de estos interrogantes podrían postularse hipótesis o conjeturas tentativas y, concomitantemente derivar –de problemas e hipótesis- los objetivos de la investigación. Todos estos elementos, que comprometen al desarrollo de la Fase 1 del proceso de investigación- preanuncian o delinean también el tipo de «dato» que se requerirá para alcanzar los fines trazados. Ahora bien, la estrategia empírica concreta de una investigación no queda definida por los componentes de la Fase 1 o Fase sincrética. Aún cuando de ella surge el tipo o esquema de investigación (es decir, si se trata de una investigación descriptiva, explicativa o interpretativa) habrá que decidir todavía un sinnúmero de cuestiones, las que definen eso que llamaremos el diseño de la investigación. Siguiendo con nuestro ejemplo, la evaluación de la memoria podría hacerse: sobre un mismo sujeto a lo largo del tiempo o, por el contrario; comparando distintos sujetos en diversos momentos; o, comparando en un único momento a sujetos provenientes de distintos grupos etarios (ya que la edad es una suerte de entificación del tiempo)… Y lo mismo, en relación al número y frecuencia de mediciones: podrían hacerse dos, tres… o “n” mediciones con distintos intervalos de periodicidad; y todavía más: la comparación en el tiempo podría ser prospectiva (si se la hace hacia delante) o retrospectiva (si se trata de reconstruir hacia atrás ese proceso). Son todas estas decisiones las que comprometerán al diseño de la investigación. Algunas de ellas se delinean de modo más o menos preciso a la hora de formular los objetivos (y por eso éstos constituyen una suerte de interfaz entre el momento conceptual y empírico del proceso); pero se terminarán de precisar con la adopción del diseño. Como puede observarse un mismo asunto de investigación puede dar lugar a distintas estrategias empíricas para su tratamiento. A veces, en el marco de una cierta tradición en investigación se consagra un tipo específico de diseño. Esto produce una suerte de “naturalización del diseño”,
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haciendo que éste se presente como la “única manera” de llevar adelante la investigación. Sin embargo, aún en esos casos es conveniente reconocer que la estrategia adoptada responde también a una elección entre opciones posibles.
IV.3. Elementos para situar la lógica del diseño de investigación. A partir de los componentes de la Fase 1 -especialmente problemas e hipótesisse delimita el asunto mismo a investigar. Son precisamente ellos los que fijan el horizonte al que se dirige el trabajo de investigación, y en tal sentido, los que delinean los fines que la orientan. Es por referencia a estos asuntos –y concomitante a los objetivos que resultan de ellos- que se puede precisar el tipo o esquema de la investigación según el núcleo de los problemas apunte a: a) la“descripción”; b) la“explicación” o c) la “interpretación” del fenómeno interrogado. Una vez precisados estos fines se trata entonces de adoptar una estrategia empírica que permita avanzar en la búsqueda de respuestas y/o eventualmente en la contrastación de hipótesis. Es esa estrategia adoptada la que vamos a llamar diseño de investigación. Este diseño resultará de una serie de decisiones que afectan tanto a la operacionalización cuanto a la instrumentalización para el abordaje empírico, es decir, a todo lo que compromete a la Fase 2 –o Fase analítica- del proceso. Dado que son múltiples los factores involucrados en ello, es difícil normativizar criterios para clasificar los tipos de diseños. Un sinnúmero de factores pueden considerarse allí. Sin duda, el criterio principal suele ser el de optimizar las condiciones para el contraste de aquello que se debe describir, explicar o interpretar. Por “condiciones de contraste” entenderemos la estipulación de las condiciones que facilitan la detección de lo que se está buscando. Si se trata de evaluar el “deterioro de la memoria a lo largo del tiempo”… entonces el diseño debe contribuir a maximizar el contraste entre diversos períodos temporales, o entre determinados grupos etarios. Si, en cambio, se trata de conocer “lo que piensan los adolescentes sobre los cuidados en salud sexual y reproductiva”… entonces el diseño debe prever las condiciones para que eso que los adolescentes piensan pueda manifestarse, ser captado sin distorsiones, en todo el espectro de posiciones existentes, etc.
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Sin embargo, además de la preocupación por los aspectos sustantivos de su investigación, el investigador/a debe atender a un sinnúmero de otras cuestiones a la hora de precisar un diseño: debe atender al costo que ese diseño demanda, a la accesibilidad a las fuentes asociadas a él, a las consecuencias o compromisos éticos que implica, al tiempo material que insume su realización. Todos estos factores influyen cuándo se trata de decidir una u otra estrategia empírica. Precisamente por el sinnúmero de cuestiones que están comprometidas en el diseño, resulta difícil fijar criterios para su normativización o tipologización. Como ocurriría si fijáramos criterios para clasificar los “diseños de sillas”; sólo algunos aspectos podrían ser considerados como invariantes en ese tipo de diseños: los materiales para la confección de sus patas, el estilo al que responde, los materiales del respaldo, los colores, entre algunos pocos más. Fue en el ámbito de la investigación experimental, y por razones que se aclararán más adelante, en donde más se ha avanzado a la hora de tipologizar los diseños de investigación. En ese marco, se entiende que las condiciones en que va a desarrollarse la experimentación constituyen el diseño de la investigación. Volveremos sobre ese asunto luego, pero siguiéndole la pista a esta tradición, propondremos que un criterio ordenador para clasificar, al menos una parte de las decisiones que comprometen un diseño, es el de referirlas a los componentes de la «matriz de datos». De acuerdo con esto, el diseño de la investigación resultaría de un conjunto de decisiones que compromete (al menos) las siguientes cuestiones: • •
•
La cantidad de unidades de análisis. El tipo y función de variables o dimensiones de análisis. El tratamiento de la temporalidad.
Cada una de estos asuntos puede especificarse en los siguientes términos: •
El abordaje de las unidades de análisis, permitirá distinguir entre: o diseños de caso único o diseños intensivos o diseños extensivos o muestrales o poblacionales
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•
La consideración de variables o dimensiones de análisis, permite distinguir entre: o
o
•
Estudios sin control de variables: o diseños univariados o diseños bivariados o diseños multivariados o diseños multidimensionales densos
o
Estudios con control de variables: o diseños univariados o diseños bivariados o diseños multivariados
El tratamiento de la temporalidad : o o
o o
diseños transversales o transeccionales diseños longitudinales: o prospectivos o restrospectivo. diseños cíclicos diseños histórico-evolutivos
De modo tal que a la hora de caracterizar a un diseño de investigación se pueden (o deben) invocar las estrategias específicas según resulten de la combinación de todos estos aspectos. Así, se podría hablar de un diseño de caso único-denso e histórico-evolutivo; o, diseño extensivo-multivariado-transversal; o diseño extensivo-bivariado retrospectivo, etc. En algunas ocasiones a esa combinatoria se la puede caracterizar con un único nombre, que la resume y se consagra además como un tipo de diseño utilizado en el marco de cierta tradición, como por ejemplo “estudio de caso”, “estudio de tendencias”, entre otros. A los efectos de precisar el alcance de la clasificación que hemos propuesto, la comentaremos e ilustraremos considerando de manera conjunta el tipo o esquema de investigación y el tipo de diseño asociado a ella.
IV. 4. Esquemas y diseños de investigación. 8
Comenzaremos por recordar los tres tipos de esquemas de investigación que hemos descripto:
los esquemas DESCRIPTIVOS los esquemas EXPLICATIVOS los esquemas INTERPRETATIVOS
En lo que sigue detallaremos el alcance de cada uno y su relación con los posibles diseños de investigación.
IV.4.1. El diseño en las investigaciones descriptivas3 La investigación descriptiva está orientada a describir el comportamiento de variables, y/o identificar tipos o pautas características resultantes de las combinaciones de valores entre varias de ellas.
Así, por ejemplo, si se trata de conocer ¿cómo se enamoran hoy los jóvenes? ¿qué piensan sobre el amor?
Será necesario encontrar a un buen grupo de adolescentes y averiguar con ellos, precisamente qué piensan al respecto. Los resultados de la investigación podrían arrojar algo parecido a lo que informa el siguiente reporte de una investigación real: “Los resultados fueron sorprendentes. sorprendentes. Tanto ellas como ellos colocaron en primer lugar la atracción mutua y el amor; segundo, la confianza; tercero, la simpatía, y cuarto, la madurez en el quinto lugar l ugar el atractivo físico (para las adolescentes ocupa la posición novena) y para las mujeres, el deseo de tener una familia e hijos (que para ellos ocupa sólo el séptimo lugar). Para el grupo femenino es menos importante i mportante que su pareja cocine o haga tareas domésticas. Las relaciones sexuales satisfactorias satisfactorias ocupan, para ellas, el puesto puesto número 11, 11, mientras que los varones les asignan el noveno lugar”. [Investigación a cargo de la Dra. Casullo, M. Marta. ]
Como se advierte tenemos aquí los resultados obtenidos a partir de una indagación hecha sobre una muestra de adolescentes entrevistados y los valores que presentaron algunas de las variables trabajadas. En este caso la variable podría haber sido lugar o importancia que le otorgan a la atracción mutua, la confianza, la simpatía, etc. (los valores de cada una de 3
Todo lo que sigue desde este punto hasta el final del apartado surge –con pequeñas adaptaciones- del texto Ynoub, R. (2007) El Proyecto y la metodología de la investigación.Buenos Aires, Ed. Cengage Learning. Cap. VI. 9
esas variables van de 0 a al número de ítems posibles, ya que se les pidió que completaran por número de importancia el valor que adjudicaban a cada uno de ellos). En otros casos la investigación descriptiva busca identificar taxonomías o tipologías organizadas según algún criterio rector. Uno de los ejemplos más maravillosos en la historia de la investigación científica es el de la famosa tabla de Mendeleiev. Luego de varios varios y reiterados intentos por encontrar encontrar un principio principio ordenador que permitiera organizar los elementos conocidos en familias que presentaban propiedades similares, el químico ruso Mendeleiev, encontró relaciones entre las propiedades y los pesos atómicos de los halógenos, los metales alcalinos y los metales alcalinotérreos, concretamente concretamente en las series Cl-K -Ca , Br - Rb Rb-Sr y Ba. En un esfuerzo esfuerzo por generalizar generalizar este comportamiento comportamiento a otros otros y I -Cs- Ba. elementos, creó una ficha para cada uno de los l os 63 elementos conocidos en la que presentaba el símbolo del elemento, su peso atómico y sus propiedades físicas y químicas características. Cuando Mendeleiev colocó las tarjetas en una mesa en orden creciente de pesos atómicos disponiéndolas como en un solitario quedó formada la tabla t abla periódica. En 1869 desarrolló la ley periódica y publicó su trabajo Relación de las Propiedades de los Elementos y sus Pesos Atómicos. La ventaja de la tabla de Mendeleiev sobre los intentos anteriores de clasificación era que no sólo presentaba similitudes en pequeños grupos como las tríadas, sino que mostraba similitudes en un amplio entramado de relaciones verticales, horizontales, y diagonales. [Texto adaptado de http://herramientas.educa.madrid.org/tabla http://herramientas.educ a.madrid.org/tabla/evolucion/historiasp5.h /evolucion/historiasp5.html tml]]
En este caso, la variable clave fue la de los “pesos atómicos” que se correspondía además con ciertas “propiedades de los elementos", dando como resultado un sistema organizado y coherente; que parece hacer emerger una suerte de orden oculto en la naturaleza. En esa dirección es posible reconocer un conjunto de investigaciones cuyo propósito es identificar la combinación que presentan en un conjunto conjunto de variables (consideradas variables críticas o esenciales), diversas unidades de análisis. Así ocurre, por ejemplo, con toda investigación nosográfica sea ésta psicológica, psiquiátrica o médica, y con cualquier estudio taxonómico destinado a identificar tipos o especies; ya sea que se trate de vivientes, obras de artes o períodos históricos. Otra manera de evaluar conjuntamente el comportamiento de diversas variables es a través de lo que se llama de modo un tanto genérico, correlaciones. De modo más preciso el interés está puesto en evaluar la variación concomitante entre diversas variables.
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Por variación concomitante se entiende el hecho de que su pauta de variación presenta un patrón semejante para ambas (o para todas aquellas variables consideradas conjuntamente): si una se incrementa la otro también lo hace de alguna manera sistemática (en la misma proporción o en proporciones identificables); o por el contrario, cuando una disminuye la otra aumenta, o viceversa, pero siempre conforme a un patrón de variación sistemático. Así, puede ser del caso que el aumento en la talla se corresponda con un aumento proporcional en el número de calzado o que la mayor altura de un árbol se correlacione de manera proporcional con la mayor profundidad de su raíz. Algunas investigaciones se proponen, precisamente, identificar este tipo de regularidades; para evaluar cómo varían conjuntamente dos o más variables. Eso ocurre, por ejemplo, cuando se trata de validar un indicador o un instrumento de medición de algún tipo. Si se ha ideado una nueva prueba para medir “ inteligencia para el cálculo ” es probable que interese averiguar si esa prueba “funciona bien” si mide efectivamente eso que se propone medir. En ese caso lo que se puede hacer es someter a un grupo de sujetos a la nueva prueba y a otras pruebas ya existentes y validadas previamente. Lo que se espera es que los sujetos a los que les va bien con la prueba nueva, les vaya igualmente bien con la prueba clásica, y a los que les va mal con la prueba clásica les vaya igualmente mal con la prueba nueva. Es decir, se espera que los resultados obtenidos con ambas pruebas estén correlacionados. Si así no ocurriera se podría sospechar –entre otras cosas- que ambas pruebas miden aspectos diferentes. Que dos variables varíen de manera sistemática una con otra, no significa, sin embargo, que una sea la causa de otra (tema que ampliaremos al dedicarnos a las investigaciones explicativas). Como síntesis, investigaciones descriptiva son aquellas investigaciones que tienen como propósito evaluar el a) comportamiento de una o varias variables, tomadas de manera independiente, y/o b) el comportamiento conjunto de variables al modo de correlaciones (que no implican causalidad)y/o
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c) la identificación de combinaciones de valores entre las variables que definen perfiles o pautas de las unidades de análisis. Un caso especial lo constituyen lo que podríamos definir como: d) investigaciones descriptivo-exploratorias. En ellas se trata de construir variables y, por lo tanto se parte de formulaciones en las que lo único que puede indicarse es el contenido de la variable, tentativamente formulado. Conforme avanza la construcción clasificatoria, se pueden prever categorías o valores de la variable y por lo tanto, precisar su alcance y los criterios que permiten distinguir un valor de otro (volveremos en extenso sobre este asunto al tratar el tema del “tratamiento de datos centrado en el valor ”). ”).
IV.4.1.1. Algunos diseños posibles en el marco de investigaciones descriptivas. Dada la enorme variedad de investigaciones descriptivas muy distintos diseños son posibles (considerando de manera conjunta la cuestión de las variables, las unidades de análisis y las mediciones en el tiempo). Sólo a modo de ejemplo, comentamos los siguientes: •
•
•
univariados, con muestras extensivas o poblaciones, longitudinales: eso significa: una sola variable, con muchas unidades de análisis, medidas a lo largo del tiempo. Al modo de ejemplo: sería el caso de investigaciones destinadas a estudiar el ritmo de crecimiento en la talla de una cierta población. multivariados, de muestras intensivas, longitudinales : muchas o más de dos variables, medidas en pocas unidades de análisis, a lo largo del tiempo. Podría tratarse de una investigación destinada a evaluar la evolución del comportamiento (cambios de carácter, de vínculos, de comunicación, etc.) de un grupo de sujetos sometidos a condiciones de aislamiento aislamiento de su medio externo (pongamos por caso del tipo de Gran Hermano), durante un cierto período de tiempo. bivariados de muestras extensivas, transversales : dos variables, medidas en muchas unidades de análisis, en un solo momento. Como ejemplo, podría corresponder a una investigación
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destinada a evaluar si el color de pelo y el color de ojos se corresponden de manera frecuente en una población o una muestra grande de sujetos. •
bivaridados, con muestras extensivas, longitudinales : dos variables, medidas en muchas unidades de análisis, a lo largo del tiempo. Por ejemplo, investigaciones que se propongan averiguar cómo se correlaciona la respuesta a una prueba supuestamente predictora del éxito escolar, y los logros alcanzados en la escuela luego de un cierto período de tiempo.
Sólo algunas combinaciones no resultan posibles o viables como investigaciones descriptivas: sería el caso, por ejemplo, de investigaciones de caso único, univariado, transversal. Eso significa, la medición de una única variable, en una única unidad de análisis en un único momento. Esa investigación tendría como resultados informaciones como la siguiente: “Juan es rubio”. Aún cuando se trate de asuntos cuya medición puede ser enormemente dificultosa o excepcional; pongamos por caso “la temperatura del sol en un cierto momento”, difícilmente pueda hacerse de manera puntual o de una única vez.
IV.4.2. Investigaciones explicativas. A diferencia de las investigaciones descriptivas en este caso se busca determinar no sólo el comportamiento de las variables, sino además la dependencia o vinculación que unas variables ejercen sobre otras. De manera más específica en este tipo de investigaciones interesa probar si el comportamiento de una variable (o varias) puede oficiar de factor o causa explicativa del comportamiento de otra (u otras) variables. En principio, y manteniéndonos en un esquema explicativo simple, estas determinaciones entre variables pueden ser probados por medio de dos tipos de estrategias: unas correlacionales y otras experimentales. Las consideraremos de modo independiente porque presentan especificaciones muy distintas según los casos.
IV.4.2.1. La investigación que postula correlaciones explicativas.
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Ya hemos tenido ocasión de definir el concepto de correlación, pero lo hemos tratado por referencia a los estudios descriptivos. En este caso, ampliaremos la noción, para examinar las correlaciones que implican (o pueden implicar) causalidad. Por ejemplo, si se afirma como hipótesis que: La pobreza familiar atenta contra la educación de los hijos
De modo que: “A mayor pobreza familiar, menos educación de los hijos”
Esta afirmación no sólo dice que “ pobreza familiar” y “educación de los hijos” están correlacionadas (cuando una sube la otra baja); sino que además una es causa explicativa de la otra. Que algún fenómeno presente una pauta de comportamiento que varíe sistemáticamente (de manera directa o inversa) con algún otro fenómeno no garantiza que uno de esos fenómenos constituya una causa explicativa del otro. Así, por ejemplo, podría ser del caso que efectivamente se constate que: A mayor población mundial mayor distancia entre el cometa Halley y la Tierra
Esa asociación empírica entre el comportamiento del cometa y el comportamiento del crecimiento poblacional, no significa que uno un o explique al otro, que uno sea la causa del otro. En general nuestro conocimiento del mundo empírico nos permite reconocer cuándo una correlación puede estar indicando una relación causal entre las variables. Ese conocimiento nos permite también identificar cuál es la variable que explica y cuál la variable explicada. Por ejemplo, si se constata una correlación entre nivel de consumo de carbohidratos en la dieta y peso corporal (a mayor consumo de carbohidratos, mayor peso corporal)
no pensaríamos que el “ peso” explica el “consumo de carbohidrartos” sino que el “consumo de carbohidratos” explica el “peso”.
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De modo que tendremos correlaciones que implican causalidad y correlaciones que no implican causalidad (las que ya examinamos al referirnos a los estudios descriptivos). -Una correlación en la que puede postularse causalidad supone que: -
-
una o más variables varían sistemáticamente de manera directa o inversa con otra u otras. la presencia de una variable es anterior en el tiempo a otra (“la ingesta de carbohidratos es anterior al aumento de peso”)4 nuestro conocimiento del mundo, autoriza postular esa relación causal,
-Una correlación no supone causalidad cuando: -
una o más variables varían sistemáticamente de manera directa o inversa con otra u otras. - la presencia de una y otra variable no guarda ninguna relación de anterioridad con respecto a otra en el tiempo. - nuestro conocimiento del mundo no autoriza a postular relación causal.
IV.4.2.1. Diseños posibles en la investigación corr elacional explicativa. Generalmente la investigación correlacional supone el tratamiento de muestras extensivas o poblacionales, el que puede hacerse tanto en un mismo momento en el tiempo (de manera transversal) o correlacionando distintas mediciones en el tiempo (longitudinal); mientras que en cuanto al número de variables puede ser univariado (siempre y cuando la correlación se haga en distintos momentos en el tiempo), bivariado o multivariado. Nuevamente, a modo ilustrativo señalamos señalamos sólo algunos ejemplos de diseños correlacionales:
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Este criterio no es decisivo ya que en algunas ocasiones podría tratarse de variables que anteceden en el tiempo y sin embargo, no ofician de variables explicativa, como es el caso de las llamadas “variables intervinientes” que pueden contribuir a intensificar o disolver la variación sistemática entre otras variables. 15
•
•
•
bivariados, transversales, con muestras extensivas: sería el caso de un estudio dedicado a determinar en una muestra la correlación existente entre el nivel de rigidez de los padres y el nivel o grado de conducta anti-social de los hijos. bivariados, longitudinales, con muestras extensivas: a modo de ejemplo, correspondería a una investigación interesada en conocer el incremento en los niveles del ruido en una ciudad y la disminución del número de aves existente en esa ciudad. multivariados, transversales, poblacionales: una investigación de este tipo podría ser la que se propone medir a través de un censo, la tasa de participación económica de las mujeres, según su número de hijos, su nivel educativo, su posición en el hogar, etc. (a los efectos de evaluar cómo o cuánto explica cada uno de estos factores su nivel de participación económica).
IV.4.3.1. La investigación experimental. En un sentido amplio toda la ciencia puede ser concebida como “experimental”, ya que experimentar supone actuar inquisidoramente sobre el mundo real: el investigador se interesa por poner a prueba sus presunciones hipotéticas, examinado el mundo real, “experimentando” con él y en él. Actualmente se entiende por investigación experimental aquella en la que se ponen a prueba hipótesis que postulan relaciones de tipo causal entre dos o más variables; y en las que esa puesta a prueba se realiza bajo ciertas condiciones “creadas” y “controladas” por el investigador/a. La diferencia entre las investigaciones experimentales, y las correlaciones que implican causalidad, estriba en que en las primeras es el investigador el que a través del experimento crea las condiciones con las que espera producir un cierto efecto en el fenómeno investigado; mientras que en la segunda la relación ya se ha dado y sólo se limita a medir o evaluar hechos consumados. Hipótesis que plantean relaciones que podrían dar luego a investigaciones experimentales serían las siguientes: “ El método de enseñanza tiene efectos sobre los logros logros en el aprendizaje” “El tratamiento “X” brinda mejores soluciones en el tratamiento de la obesidad que el tratamiento “Y” 16
“La introducción del reactivo A acelera los tiempos de cierta reacción química” “Sonreir mejora el trato y la atención de las personas cuando se las interroga”
No es inusual que en la vida cotidiana experimentemos experimentemos de múltiples modos: - introduciendo cambios en nuestra vestimenta, para ver luego qué efecto produce en las personas que nos gustan; - iniciando una dieta, para producir algún cambio en nuestro peso corporal; -probando diversos métodos de estudio para evaluar cuál nos brinda mejores resultados. Sin embargo, es poco frecuente que sometamos esas experiencias a algún tipo de control riguroso que nos permita juzgar de manera más o menos objetiva sobre los efectos conseguidos. Tomemos por caso la afirmación popular, según la cual “Si se les habla a las plantas, éstas crecen mejor”. Imaginemos que alguien quisiera averiguar si esto es efectivamente así, es decir, si resulta posible determinar de algún modo objetivo, si puede confirmarse esta presunción. Para ello necesitará realizar un experimento. Lo que seguramente deberá hacer es conseguir varios ejemplares de algún tipo de planta, hablarles a algunos y no hacerlo a otros y evaluar luego qué sucede en cuanto al crecimiento que se constata entre ambos grupos. Ahora bien, si lo hiciera simplemente así, en caso de constatarse un crecimiento diferencial a favor de las que recibieron “cierta dosis de charla”, no podrá saber si ese mayor crecimiento se debió sólo a la charla recibida, o si existieron otros factores que potencialmente contribuyeron en el crecimiento, pero que no estuvieron relacionados precisamente con el asunto del habla.
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Será conveniente entonces que en primer término se asegure que todas las plantas que van a participar de su experiencia –en ambos grupos- resulten semejantes en cuanto a tipo, calidad, edad o ciclo de su desarrollo, etc. Deberá cerciorarse también que todas las plantas estén expuestas a las mismas condiciones y reciban los mismos nutrientes y agua: la misma calidad de la tierra, la misma intensidad y horas de luz o sol, el mismo volumen y frecuencia de riego, etc. (no sería extraño, por ejemplo, que alguien perciba que “su planta crece más porque le habla”; cuando en verdad ocurre que, como le habla, la humaniza, y, como la humaniza, la atiende más y mejor que a otras, a las que solo trata como “meras” plantas!!). Es posible aceptar que las plantas crecen se les hable o no se les hable, de modo que esperaremos que ellas –las plantas de nuestras muestras- tengan una cierta disposición a crecer con independencia del nivel de conversación o habla que reciban. Pero, lo que nuestra hipótesis postula, precisamente, es que deberá verificarse un crecimiento diferencial, a favor de las plantas a las que se les habla, de modo tal que la experiencia consistirá en mantener una muestra de plantas sólo expuesta al tratamiento tradicional de las plantas mientras que la otra recibe cierta dosis de charla cotidiana. Podríamos, incluso, si quisiéramos ser más precisos, incluir varias muestras y administrar distintas intensidades de charla a cada una: unos cinco minutos de charla a una, media hora a otra, tres horas a otra… (algo así como los gradientes del amor, nuestras plantas dirían: me habla mucho, poquito, nada…!!) Conforme pasan los días iríamos verificando en cada caso, el nivel de crecimiento de las plantas (en promedio, ya que tenemos varias en cada muestra) y anotando ese nivel en un registro en el que conste también cuál es la dosis de charla que esa muestra ha recibido a lo largo de la experiencia. Luego de un tiempo prudencial –según sea la naturaleza de nuestras plantasevaluaremos los resultados, y esa evaluación consistirá en determinar si efectivamente los resultados observados permiten concluir que hay diferencias significativas, es decir, relevantes, entre los distintos grupos y el grupo que no ha recibido ninguna dosis de charla. Recordemos que en este caso, nuestra hipótesis postularía algo así como: “A mayor dosis de charla mayor nivel de crecimiento”.
Aquí hay un concepto importante a atender que es el de diferencias significativas. Ya que diferencias siempre habrá entre los distintos grupos, desde
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el momento que estamos hablando de seres naturales que se desarrollan con variaciones que oscilan dentro de ciertos rangos esperables. Lo que interesará en este caso es averiguar si las diferencias que se observan entre los grupos se deben a las variaciones esperables por mero azar, o, por el contrario, presentan un comportamiento que permita pensar que se deben a algún factor adicional. Para ello se deberá probar que las diferencias son sistemáticas, en nuestro ejemplo que las que más habla recibieron crecieron, en promedio, más. Que le siguen las que recibieron un nivel de charla intermedio y así sucesivamente. Si, por ejemplo, crecieron más las que se les habló menos, pero, a su turno, éstas superaron a los que no se les habló nada, deberíamos rechazar nuestra hipótesis porque esas diferencias no presentan una pauta clara. Se usan también técnicas estadísticas que permiten determinar si esas diferencias observadas pueden atribuirse al azar (es decir, que son demasiado pequeñas y forman parte de las variaciones que naturalmente esperaríamos cualquiera sea la situación de las plantas) o, si por el contrario, se trata de diferencias relevantes que hacen pensar que existe algún factor que las provoca.
IV.4.3.2. Los componentes y las condiciones de todo diseño experimental. El ejemplo que hemos ilustrado nos permite ahora situar los componentes más relevantes que deberán tenerse en cuenta en cualquier diseño de investigaciones experimentales: a. por una parte la presencia de una variable independiente o explicativa (en la jerga experimental también se las llama “factor”): en el ejemplo, sería el “nivel de habla recibido”. b. Por otra parte, una variable (o factor) dependiente o explicado : en el ejemplo, “el nivel de crecimiento”. c. En tercer término, lo que se llama variables extrañas o contaminadoras, en el ejemplo: el nivel de agua recibido, el nivel de luz, cantidad y calidad de los nutrientes de la tierra, etc. d. En todos los casos, la unidad de análisis de referencia que en nuestro ejemplo es: “la planta” o los “grupos de plantas” que habremos formado a los fines de esa investigación.
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Examinemos con mayor detalle la cuestión de las variables y su función en las hipótesis y en el diseño experimental: Por una parte se habla de variable independiente o explicativa porque se asume, en la formulación de la hipótesis, que es esa es la variable que permite per mite explicar el comportamiento de la otra u otras variables. En nuestro ejemplo y de acuerdo con la hipótesis, el nivel de habla explica el nivel de crecimiento; de modo que “nivel de habla” es la variable independiente. Adviértase que se dice que para la hipótesis que hemos formulado eso es así: lo que no quiere decir que los hechos confirmen que eso es así. En segundo lugar, se llama variable dependiente o explicada, porque se asume que su comportamiento depende o se explica por efecto del comportamiento (o variaciones) de otra variable o variables. En nuestro ejemplo: el “nivel de crecimiento” es la variable explicada o dependiente. No hay a priori criterios para juzgar si una variable puede o debe ser independiente o dependiente: eso depende de cómo haya sido planteada la hipótesis. Bajo ciertas condiciones una variable puede asumirse como independiente y bajo otras como dependiente: pongamos por caso, una hipótesis que postulara que. “la motivación para el estudio, mejora el logro del estudiante”
En ese ejemplo, la “motivación para el estudio” es la variable independiente, y el “nivel de logros” es la variable dependiente. Sin embargo, podría reconocerse que de igual modo que “el nivel de logro mejora o contribuye a la motivación para el estudio” ; y en ese caso, lo explicado se torna explicativo y viceversa. La función de las variables resultará del modo en que haya sido planteada la hipótesis. Por supuesto que hay casos en que esas funciones no podrían invertirse, o al menos no resulta fácil admitir esa posibilidad. Pensemos, por ejemplo, en el caso de una hipótesis que postulara que “la ingesta de dulces contribuye al desarrollo de caries”
No sería del todo admisible –por lo que nos dicta dicta el sentido común, una hipótesis que sostuviera que es
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“el desarrollo de caries contribuye a la ingesta de dulces”
Al tercer tipo de variables, las denominamos “variables extrañas o contaminadoras”. Se definen de esa manera porque resultan extrañas a la relación causal que se quiere probar en la hipótesis, pero no son extrañas al fenómeno real investigado. Precisamente por ello, es necesario tenerlas en cuenta y “controlar” su potencial efecto en la relación postulada. En nuestro ejemplo, las variables extrañas serían: “nivel de riego”, “intensidad y exposición a la luz”, “nutrientes”, etc. Se advierte que todos esos factores no son “extrañas” al crecimiento de las plantas: por el contrario todas ellas pueden influir influir en él. Por esa razón es necesario controlarlas: ya que son extrañas o contaminadoras a la relación entre las variables, que quiere probarse (en el ejemplo: la relación existente entre “nivel de charla” y “nivel de crecimiento”). Si no tuviéramos en cuenta la presencia de todos estos factores, no podríamos saber, al finalizar nuestra experiencia, si la diferencia que observamos entre los distintos grupos de plantas –en caso de constatarse- se debieron al “nivel de habla recibida” o a otros factores como diferencias en el riego, en la luz, en el estado que tenían al comenzar la experiencia, etc. Podemos ahora resumir lo dicho hasta aquí señalando que un diseño experimental vincula tres tipos de variables: las variables independientes (VI), las variables dependientes (VD) y VE (variables extrañas o contaminadoras). VI
VD
VE
El diseño pretende garantizar que el comportamiento de la variable dependiente se deba pura y exclusivamente a los efectos producidos por el comportamiento de la variable independiente. De acuerdo con ello en la investigación experimental se trata de: “ manipular la variable independiente”, “medir la variable dependiente y “controlar” las variables extrañas o contaminadoras . VI (“Manipular”)
VD (“Medir”)
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VE (“Controlar”)
a) Manipular la variable independiente significa que el investigador/a será quién decida cómo va asignar a sus unidades de análisis a los distintos valores de las variables. De manera práctica eso significa que es el investigador el que forma los grupos o las muestras de casos, y decide qué valor o nivel de la variable le corresponderá a cada uno. En nuestro ejemplo, se formaron dos o más grupos de plantas según semejanzas en un conjunto de variables consideradas relevantes; y a cada uno se le administró un determinado “nivel de habla ”. Lo mismo ocurriría con una investigación que se propusiera relacionar el efecto de “distintos métodos de enseñanza en los logros de un grupo de estudiantes” o el “efecto de una terapéutica para el tratamiento de alguna afección en aves” . En ese caso, el investigador decidirá cómo formar sus grupos de estudiantes o de aves, y qué método aplicará a cada grupo de estudiante, o qué tipo (o dosis) terapéutica administrará a los distintos grupos de aves.
b) En lo que respecta a la variable dependiente se pide que sea medible. Eso significa que debe ser posible disponer de indicadores adecuados (sensibles, confiables y válidos) para registrar los cambios ocurridos en esa variable –con el fin de evaluar luego si esos cambios se deben a la variable independiente. Así, por ejemplo, nuestra investigación sobre el crecimiento de las plantas, no hubiese tenido destino, si nos hubiésemos propuesta estimar el “efecto del habla en el estado anímico de las plantas”. En principio pareciera que no disponemos de medios para evaluar los cambios ocurridos en un supuesto estado anímico de las plantas: porque no tenemos acceso a él, no podemos medirlo. Con el concepto de “sensibilidad”, se hace referencia a la necesidad de que el indicador elegido capte aquellas variaciones que, aunque pequeñas, puedan ser relevantes para la puesta a prueba de las hipótesis. Nuevamente no hay criterios a priori para determinar si una variación ocurrida en la variable dependiente es pequeña o grande. Eso dependerá de la naturaleza del fenómeno que se está evaluando. Si en nuestro ejemplo de las plantas, trabajamos con muestras de tréboles tendremos grados de variaciones algo distintos a los que obtendríamos si nuestras muestras hubiesen sido de ombúes. Unos milímetros pueden ser significativos en el primer caso, y absolutamente despreciables en el segundo. Lo que importa es que la variable dependiente haya sido definida o puede ser 22
definida conforme a criterios que hagan posible su medición y que esa medición garantice de algún modo adecuación a la escala de los fenómenos que interesan a la hipótesis. En lo que respecta a la confiabilidad y la validez de los criterios indicadores, ya nos hemos referido a ello en el capítulo de “matriz de datos”. Recordemos aquí que la validez puede definirse de manera general como la adecuación entre la definición conceptual de la variable y su traducción empírica, dicho de otro modo, que el indicador mida lo que dice o quiere medir: si se trata de evaluar el “nivel socioeconómico de los hogares” (variable) no estaremos garantizando validez de los indicadores si los medimos en términos de “tenencia de perro en el hogar”, porque el indicador se refiere a algo completamente ajeno al asunto de la variable. Aunque este ejemplo es grotesco, en muchas ocasiones resulta difícil garantizar la validez de los indicadores (como ocurre, por ejemplo, cuando se trata de evaluar distintos tipos de inteligencia, de competencias mentales, etc.). En esas situaciones se recurre a diversas pruebas (se las llama precisamente pruebas de validez) que contribuyen a determinar si los indicadores están midiendo estrictamente aquello que se espera que midan.
c) Finalmente, el gran desafío del diseño experimental se cifra en lo que hemos llamado el “control de las variables extrañas o contaminadoras”. Como el objetivo de la investigación experimental es averiguar qué efectos producen en la variable dependiente las variables consideradas independientes, se debe garantizar que no existan otras variables que influyan en esta relación. Una de las maneras de “controlar” la situación experimental es a través de la equivalencia de los grupos que participan en la experiencia, al menos en todos aquellos aspectos que se consideran contaminadores para la relación entre las variables que quiere estudiarse. Existen distintas maneras de formar los grupos para garantizar en alguna medida, que en todos ellos las unidades presentan semejantes características en lo que respecta a los intereses del experimento: -una es la formación de grupos aleatorios: los grupos se forman asignando al azar los sujetos a los mismos. Se espera en esos casos mayor probabilidad de garantizar una homogénea distribución (aunque por supuesto esto nunca queda completamente garantizado, porque se trata de probabilidades). -otra técnica es la técnica de bloqueo: los grupos se forman utilizando el azar más el control de una o más variables contaminadores. Por ejemplo,
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si el nivel de inteligencia constituye una variable relevante en un estudio en el que se quiere medir el efecto de la motivación para el aprendizaje, pueden formarse “bloques” según niveles de inteligencia medidos por algún test, y luego utilizar el azar al interior del grupo. -otra técnica es la formación de grupos apareados: se emplea la técnica de apareo para conseguir grupos experimentales equivalentes, a partir de una medida previa en la variable dependiente. Aparear significa emparejar los grupos por referencia a alguna o varias variables. Una vez que se define cuál es la variable o variables relevantes, se evalúa el valor que tienen todos los sujetos en esa/s variable/s (pongamos por caso nivel de inteligencia) y se asignan a cada grupo uno a uno los sujetos, por pares, en caso de dos muestras, de modo que a cada grupo le toquen sujetos más o menos semejantes en cuanto a ese asunto considerado. En algunas ocasiones los investigadores no pueden asignar las unidades de análisis (sean sujetos humanos, materiales, animales, etc.) a los grupos experimentales; porque estos grupos ya están formados previamente (por ejemplo, alumnos de distintas comisiones de una escuela; animales provenientes de distintas granjas, etc.). De modo que en ese caso aplican la situación experimental a alguno o varios de esos grupos, sin conocer en verdad qué características presentan, o cómo han sido formados. En ese caso, como la situación es algo más incierta, se habla de diseños “cuasiexperimentales”. Aunque se diferencian por este único rasgo, en lo demás tienen todas las propiedades de los diseños experimentales. Ahora bien, aunque se controlen varios factores, siempre cabe la posibilidad de que existan otros que el investigador no está controlando y que efectivamente afectan la relación que está pretendiendo medir para probar su hipótesis. En nuestro ejemplo del “nivel de charla y el crecimiento de las plantas”, ¿podría ser del caso que resulte relevante controlar la distancia desde la que se les habla? ¿no será posible que si se les habla demasiado cerca, “los vapores del aliento” constituyan un factor que beneficia en algún modo el proceso natural del crecimiento de la planta? ¿cuántos otros factores podrían estar influyendo y el investigador no los conoce? Y, si en vez de estudiar el efecto del habla en el crecimiento de las plantas, se estudia el efecto de un método de enseñanza en el aprendizaje ; ¿cuántos aspectos habría que controlar para garantizar que el progreso o fracaso de los estudiantes se debe sólo al método y no a otros factores?: el horario en que se
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enseña, el contexto institucional en el que se aplica el método, la inteligencia promedio de los estudiantes, los conocimientos previos en la materia, el clima educativo familiar, la simpatía o antipatía del docente que enseña… es difícil decir donde termina esa lista, siempre es posible que algún otro factor esté incidiendo de manera sistemática en el complejo y multideterminado proceso del enseñar y aprender. Por eso lo que se busca es implementar procedimientos que, permitan o bien controlar esos factores (eligiendo por ejemplo, docentes con igual simpatía de modo de mantenerlos constantes en ambas situaciones, grupos con igual promedio en sus coeficientes intelectuales, etc.) o bien intentar que se distribuyan con igual probabilidad en los diversos grupos. Ahora bien, si se controlan más y más los potenciales factores contaminadores o extraños, se crean a su turno condiciones más y más artificiosas de la situación estudiada. De modo que cuánto más controladas y excepcionales resulten esas condiciones, más difícil resulta también extrapolar los resultados de esas experiencias a los contextos habituales en que el fenómeno investigado se presenta. Supongamos, por ejemplo, que deseamos evaluar si la “administración de una determinada droga disminuye el nivel de colesterol en sangre” . Para ello debemos controlar un sinnúmero de factores que podrían también provocar esa disminución (desde alimenticios hasta anímicos); de modo que si deseamos comparar dos grupos de sujetos –uno al que no se le administra la droga, y otro al que sí se la administra- tendremos que garantizar que ambos grupos se alimenten de manera más o menos semejante durante el período del experimento, se expongan o no se expongan a determinadas situaciones estresantes, etc. Ahora bien, si concluimos que el grupo de sujetos que recibió la droga presentó una disminución en sus niveles de colesterol, debemos decir también que eso ocurrió bajo ciertas condiciones fijadas en ese experimento (el tipo de alimentación que recibieron, las condiciones de su vida en ese período, etc.) de modo que no sabremos si el mismo efecto se constata bajo otras condiciones alimenticias, otras condiciones vitales, etc. Por otra parte, en algunos casos pueden ampliarse las condiciones experimentales para mejorar los tipos de controles, pero en otros no resulta posible hacerlo por la enorme variedad de circunstancias que deberían preverse. En el ejemplo que acabamos de ilustrar podrían, por ejemplo, crearse nuevos grupos experimentales sometidos a diversos tipos de dietas; pero no sería del todo factible crear otros tantos grupos sometidos a diversas situaciones vitales, porque no siempre es posible prever anticipadamente cuál o cuáles situaciones
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vitales podrían generar qué tipo de reacciones en el organismo (¿el clima? ¿la situación familiar? ¿los logros o fracasos laborales? ¿la edad?, etc.).
IV.4.3.3. Validez interna y validez externa: dos nociones en contradicción. Se denomina validez interna del diseño, al grado en que pueda garantizarse que el comportamiento o los cambios registrados en la variable dependiente se deben sólo a la variable independiente (y a ningún otro factor). De modo tal que cuanto mayor sea el control del diseño mayor será su validez interna. La validez externa en cambio, se refiere al grado de representatividad de la experiencia: cuánto mayor sea la posibilidad de generalización de los resultados del experimento a otras situaciones o contextos, mayor será su validez externa. Generalmente la mejora o el aumento de la validez interna atenta contra la validez externa –es decir, condiciones más restringidas o controladas implican menos capacidad de generalización de los resultados.
IV.4.3.4. Los diseños en las investigaciones experimentales. Al igual que en los casos anteriores y de acuerdo a los criterios generales que hemos adoptado para distinguir a los diversos diseños, en la investigación experimental también pueden distinguirse los distintos diseños según - el “número de mediciones que se hagan en el tiempo”, - el “número de unidades de análisis o grupos” considerados y - el “número de variables que se incluyan en la experiencia”. Como en toda investigación, el método experimental se basa en la comparación. En este caso, esa comparación se realiza entre una situación definida como patrón o control y otra situación definida como experimental: el control es la situación de referencia sin el tratamiento experimental; mientras que la experimental es precisamente la que resulta de esta aplicación. La situación control y la experimental, refieren siempre a entidades o unidades de análisis. De allí que, cuando se trabaja con sujetos se hable por ejemplo de “grupo control” y “grupo experimental”. Pero valdría también el mismo criterio
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si lo que se está investigando son “sustancias químicas” o “sistemas mecánicos”. Más correcto –por ser más general- es hablar de muestra control y muestra experimental. Una muestra no es otra cosa que un conjunto de unidades de análisis (aunque a veces puede hablarse de una muestra de una sola unidad). En lo que respecta al número, lo habitual es trabajar con varias muestras; pero existen también diseños experimentales en el que se trabaja sobre la misma muestra, y aún más, sobre el mismo y único caso o unidad de análisis. De acuerdo con esto, se pueden distinguir tres situaciones: •
diseños intergrupos: se comparan varios grupos entre sí.
•
diseños intragrupos: se compara el mismo grupo consigo mismo.
•
diseños de caso único: se compara el mismo caso consigo mismo.
En los diseños “intergrupos”, por lo menos uno de los grupos se considerará control y otro experimental. Aunque en algunas ocasiones pueden tenerse varios grupos experimentales. Como en el ejemplo de nuestras plantas: podíamos trabajar con uno o varios grupos experimentales, dependiendo si sólo asignábamos dos valores a la variable dependiente: •
habla /no habla
O varios valores: •
habla mucho/ habla poco/ habla nada.
Habrá que considerar tantas muestras experimentales como valores estén previstos en la o las variable/s independientes. En lo que respecta a los diseños intra-grupo y de caso único, el control es el mismo grupo o el mismo caso. Este asunto nos remite a la otra dimensión que tomamos en cuenta para la clasificación de los diseños experimentales: el número de mediciones en el tiempo. En principio, en casi todos los casos de diseño experimental puro, se tiene por lo menos dos mediciones en el tiempo: una antes y otra después de la administración o el tratamiento experimental. Sin embargo, en algunos casos, no se incluye la medida pre-tratamiento o se combinan situaciones con medida 27
pretratamiento y medida post-tratamiento pos t-tratamiento (esto permite determinar por ejemplo, si hay efectos en la variable dependiente que puedan atribuirse a la medición pretratamiento). En los diseños de caso único o los casos intragrupo, la medición también se hace antes y después del tratamiento pero, en ese caso esa medición se realiza sobre el mismo grupo o sobre el mismo sujeto. Sin embargo, es posible reconocer que una entidad es y no es la misma a lo largo del tiempo: un sujeto, por ejemplo es y no es el mismo a los 20 años que a los 5 años. De modo que eso que llamamos mediciones en el tiempo, podría ser definido como “unidades de análisis en el eje temporal”: “el sujeto o el grupo en el tiempo 1”; “el sujeto o el grupo en el tiempo 2”, etc. En algunas ocasiones, por ejemplo, se deben considerar varias mediciones en el tiempo, ya sea porque se introducen nuevos tratamientos (es decir, nuevos “valores de la variable experimental”) ya sea porque interesa averiguar si en el fenómeno que se desea medir (la variable dependiente) evoluciona de manera relevante a lo largo del tiempo. Por ejemplo, podría ser del caso que el “ efecto de una droga sobre un organismo” no se perciba en lo inmediato sino a luego de un cierto período, o que “el efecto de un método de enseñanza en la mejora de los procesos de aprendizaje” resulte significativo en el corto plazo pero nada significativo en el mediano o largo plazo. De modo que podrían tomarse varias mediciones pretratamiento y varias mediciones post-tratamiento. Finalmente en lo que respecta al número de variables, en el diseño experimental se requiere como mínimo la referencia a dos variables (la independiente y la dependiente) y, por supuesto, el control de las variables contaminadoras (de modo que no existen los diseños experimentales univariados). Sin embargo, existen situaciones en las que se pueden incluir varias variables independientes y varias variables dependientes. Eso dependerá de la manera en que hayan sido planteadas las hipótesis. Supongamos por ejemplo, una hipótesis que se propone evaluar: Cómo influye la frecuencia de uso de una palabra y su extensión; en el tiempo de memorización de la misma.
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se tienen en este caso dos variables: «frecuencia de uso» y «extensión de la palabra» como variables independientes. Según sean los valores (o niveles) previstos para cada una; serán los grupos necesarios para implementar esta experiencia. Si se prevén dos valores o niveles para cada una: “alta frecuencia de uso” / “baja frecuencia de uso”
y “palabras extensas / palabras cortas” ; deberán entonces formarse cuatro grupos experimentales: a) b) c) d)
grupo en el que se presentan palabras de alta frecuencia y extensas. grupo en el que se presentan palabras de baja frecuencia y cortas. grupo en el que se presentan palabras de alta frecuencia y cortas. grupo en el que se presentan palabras de baja frecuencia y extensas.
Agregar más variables independientes implica agregar más grupos experimentales, precisamente porque la manipulación de la variable implica asignar a cada grupo a un valor o nivel de la variable en cuestión. Eso no pasa cuando se agregan variables dependientes, precisamente porque esa variable no se manipula, sino que se mide. Si en el ejemplo, además de medir el tiempo de memorización se deseara medir también el tiempo de retención de la palabra entonces en las unidades que conforman cada uno de los grupos habrá que evaluar ambas cuestiones: tiempo de memorización y tiempo de retención. En síntesis, en lo que respecta a los tipos de diseños experimentales, según el número de variables, se tiene: -univariado-univariado: dependiente.
se
emplea
una
variable
independiente
y
una
-multivariado-univariado: se emplea más de una variable independiente y sólo una variable dependiente. -univariado-multivariado: se emplea una variable independiente y más de una variable dependiente. -multivariado-multivariado: se emplea más de una variable independiente y más de una variable dependiente.
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IV.4.3.5. Límites y alcances del diseño experimental. Aunque la investigación experimental tiene ganada cierta reputación por la rigurosidad de su método, y por la relativa certeza que brindan sus resultados; lo cierto es que la ciencia no se reduce a este único método. Eso por varias razones. Por una parte porque un sinnúmero de fenómenos no pueden ser abordados por medios experimentales. Así, por ejemplo, un astrónomo no podría seleccionar distintas galaxias para hacerlas chocar y evaluar luego qué efecto tiene ese choque según sean las características de aquellas. En todo caso si tiene la suerte de hallar un fenómeno de esa magnitud (como le ocurrió a los investigadores que seguían las imágenes que enviaba el telescopio espacial Spitzer) sólo podrá examinar y describir sobre el hecho consumado los efectos que se producen, al menos aquellos efectos que esté en condiciones de captar, medir, reconocer. De igual modo, otros hechos más próximos, pueden resultar igualmente inabordables por medios experimentales. Ya sea por cuestiones éticas (no sería para nada aceptable una investigación que seleccionara distintas familias para someter a alguna de ellas a violencia familiar y averiguar luego qué le ocurre a sus miembros!!) ya sea por accesibilidad en el tiempo (no se puede experimentar con hechos pasados, por ejemplo) o porque no existe ninguna posibilidad de asignar a las unidades a distintos grupos, ni manipular sus niveles de tratamiento. Si se quiere probar “que el nivel educativo de las personas determina el número de hijos que llegan a tener al final su vida fértil” , parecería que no resulta posible manipular esas condiciones. No será el equipo de investigación el que decida a qué sujetos le asignará o le indicará que estudien hasta cierto nivel de enseñanza y a qué sujetos hasta cierto otro nivel de enseñanza, para luego evaluar cómo se comportan en términos de su tasa reproductiva. Pero además de estas limitaciones materiales, interesa advertir que: a. la utilización de métodos experimentales no garantiza por sí mismo riqueza ni profundidad de un trabajo investigativo. Pueden investigarse asuntos absolutamente triviales, o asuntos absolutamente relevantes aplicando estrategias experimentales. Eso no depende de la técnica empleada, sino de la riqueza de las hipótesis formuladas. b. Por otro lado, la investigación experimental debe complementarse con otras estrategias que contribuyan a descubrir nuevas ideas, sin las cuales
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no podrían llevarse adelante estudios experimentales. El método experimental puede utilizarse, por ejemplo, para probar la eficacia de un cierto tratamiento terapéutico, pongamos por caso, para combatir la anorexia nerviosa. Pero para desarrollar esa terapéutica se necesita antes una idea de cómo se comporta esa patología, cuáles se creen que son los factores que influyen en su desarrollo, etc. Todo este conocimiento previo, proviene por lo general de indagaciones observacionales, descriptivas, interpretativas, etc. Dicho de otro modo, no siempre se trata de establecer o probar hipótesis causales, se requiere antes de hipótesis descriptivas y de hipótesis hermenéuticas o interpretativas que permitan conocer cuál es la naturaleza del fenómeno y en base a ello –y cuando las condiciones lo ameritan- incluir diseños experimentales para probar la adecuación de esos modelos.
VI.5. La investigación interpretativa. En este tipo de investigaciones, no se apunta a la mera descripción de los hechos, ni a su explicación causal, sino a la interpretación o comprensión de los fenómenos. Como lo hemos señalado al tratar de las hipótesis, en estos esquemas de investigación, el asunto a investigar se concibe como signo o expresión de un sentido o significado a develar. Así, por ejemplo, ocurriría con una investigación que busca encontrar un sentido de segundo grado en la “narrativa infantil” o en la “arquitectura medieval”. En ambos ejemplos, el supuesto que se asume es que los “cuentos infantiles” o las “obras arquitectónicas” conllevarían un sentido, o varios sentidos latente/s, que se tornarían manifiestos como resultado del trabajo investigativo. Este tipo de investigación es frecuente en ciencias o disciplinas como la antropología, la etnografía, la lingüística, la semiótica, la psicología, la psicología social la investigación de arte e incluso la sociología. En todos los casos se trata, precisamente de interpretar las producciones culturales o psicológicas, bajo el supuesto de que el analista (a través de cierta técnica de análisis) podrá develar eso que llamamos “sentido de segundo grado”. En algunas ocasiones (es decir, en algunas escuelas u orientaciones interpretativistas) se asume que es posible dar con un sentido último, y captar plenamente “eso latente”; en otros casos, en cambio, se asume que ese sentido latente sólo se captura parcialmente, entre otras cosas porque se plenifica en
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función de contextos de uso, y contexto de interpretación que al ser cambiantes no se clausuran nunca de modo definitivo. Algunos de los rasgos de este tipo de investigaciones serían los siguientes: a) su fin principal es interpretativo, de modo que el objeto a estudiar se lo aborda como un mensaje o código a descifrar. b) por lo general la interpretación se hace por referencia al contexto histórico o institucional de ese objeto cultural, o vinculado a la producción de ese objeto, c) el investigador no necesariamente participa (de manera efectiva) en el contexto de producción del material interpretado. Dentro de este tipo de investigaciones encontramos asuntos tan variados como el análisis de películas, cuentos, novelas, historia escrita, publicidad, relatos de pacientes en psicoterapia, obras musicales o plásticas, discursos políticos, científicos, etc. Pongamos por caso que deseamos hacer una investigación destinada a averiguar ¿cuál es el valor privilegiado en la publicidad de bebidas alcohólicas y a qué destinatario se dirige?
Para responder a esta pregunta lo que seguramente deberemos hacer es tomar una muestra de publicidades de bebidas alcohólicas, y estudiar una serie de aspectos (= variables o dimensiones de análisis), para examinar en cada uno de ellos los sentidos implícitos. A diferencia de la mera descripción, nos interesa aquí tomar cada elemento y examinar su significación, por ejemplo, si encontramos que en la mayoría de los casos, la gente está feliz, alegre, bailando, etc., no nos interesará computar cuántos bailan y cuántos miran: sino examinar el sentido del baile y la felicidad con el del producto que –de acuerdo al mensaje publicitario- vehiculiza ese estado anímico. Es en esa dirección en la que brindan su auxilio un conjunto de técnicas desarrolladas en el ámbito de las ciencias del lenguaje y la semiótica, ya que precisamente ellas brindan criterios para orientar –y justificar- las posibles lecturas de esos elementos, concebidos como signos o semióticas. El objetivo en todos los casos estará destinado a justificar las lecturas posibles que pueden hacerse a partir de los elementos manifiestos del material analizado, para ir hacia un segundo sentido latente u oculto. Al igual que en todo trabajo de investigación, el compromiso de los investigadores estará puesto en poder señalar en cada caso qué elementos del
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propio material asumido como “significante”, permiten trascenderlo hacia determinados “significados”.
VI.5.1. El puesto de lo hermeneútico en el paradigma cualitativo. Una tradición que encuentra puntos de convergencia con este tipo de esquemas, es la que se conoce como investigación cualitativa. Se llama investigación cualitativa a un tipo de estrategia investigativa desarrollada en el área de las ciencias sociales y humanas (como la antropología, la etnografía, la psicología social, entre otras) y que se nutre de orientaciones filosóficas interesadas en la comprensión de los fenómenos históricos, humanos y subjetivos. Este tipo de investigación se caracteriza por las condiciones en que produce sus datos, y por los propósitos que persigue con el tratamiento de los mismos. Entre esas características se cuentan: a) la comprensión de los fenómenos (más que la mera descripción o explicación), b) la implicación de los investigadores en la producción de sus datos. c) la observación en contextos naturales, d) la producción de datos ricos, profundos, dependientes del contexto.
Examinaremos cada una de estas propiedades detenidamente. a) La comprensión de los fenómenos. El término “comprender” implica algo más que meramente conocer. Cuando decimos que comprendemos algo, queremos significar que estamos en condiciones de adoptar la perspectiva del otro. Así por ejemplo, si se dice a un amigo o amiga: “Te comprendo, comprendo tus sentimientos” se quiere expresar no sólo que uno está informado de lo que le pasa al otro, sino que incluso, puede hasta cierto punto entenderlo desde el lugar en el que el otro vive esos sentimientos.
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Análogamente en este tipo de investigaciones se trata no sólo de acopiar datos sino de hacerlo procurando integrar la perspectiva de los sujetos o los fenómenos involucrados en la situación estudiada. Según el diccionario de la lengua española, comprender significa “abrazar, ceñir, rodear por todas partes algo ”. Esta acepción resulta igualmente apropiada para describir a este tipo de investigaciones, ya que se propone capturar el asunto en su máxima riqueza, atendiendo a la mayor parte de aspectos que puedan ser relevantes, aún cuando no siempre resulte sencillo precisarlos.
b) La observación o el relevamiento de los datos en sus contextos naturales. Un rasgo de este tipo de investigaciones es que procura ser lo menos intrusiva y lo menos distorsiva de las situaciones estudiadas. Eso quiere decir, que los investigadores tratan de no alterar las situaciones habituales de los fenómenos estudiados, o alterarlos lo menos posible. Por “contexto natural” se debe entender la situación en que los hechos a estudiar se presentan habitualmente. De modo que, las características del “contexto” cambian según sean los asuntos investigados: si se trata de una investigación destinada a estudiar “ las modalidades en la comunicación en el aula entre estudiantes secundarios”, el contexto natural será el aula. En cambio si la investigación se propone estudiar “las modalidades en la comunicación entre varones y mujeres en un boliche bailable” el contexto natural será el boliche.
c) La implicación de los investigadores en la producción de sus datos. Implicarse en el asunto es tomar parte del mismo en alguna medida. “Conocer desde dentro” el fenómeno que se estudia. Por ejemplo, si se realiza una investigación para conocer la organización social y los valores asociados a las distintas jerarquías y funciones, entre los detenidos en un presidio no es lo mismo averiguarlo yendo de visita de vez en cuando, que ser alguien que conoce esas cuestiones porque está metido en la cárcel conviviendo con los presos. En algunas ocasiones los investigadores se han hecho encarcelar o se han hecho pasar por vagabundos o pordioseros, para investigar el mundo del presidio o el mundo de los vagabundos, “desde dentro”. De igual modo, en una variante de este tipo de investigación cualitativa llamada investigación acción los investigadores son al mismo tiempo participantes implicados en el asunto que investigan. Por ejemplo, un docente que se propone
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averiguar “cómo mejorar las condiciones de comunicación docentealumnos/as” además de ser «investigador» es «objeto investigado», pero además debe involucrar a los alumnos como parte de la reflexión y la toma de decisiones en el proceso de construcción, delimitación y evaluación del problema de investigación. d) la producción de datos es rica, profunda y dependiente del contexto, Los datos que se producen en este tipo de investigaciones suelen ser sumamente ricos, en cuanto a la profundidad y perspectivas consideradas. Como se busca captar todas las dimensiones del asunto, se intenta enfocar el mismo tema desde múltiples enfoques, no desde un solo actor o una sola dimensión, ni en un solo momento. Por ejemplo, en la investigación sobre el presidio, podría ser de interés conocer los pareceres de los distintos presos, según sean o no jefes de bandas, o según sea la antigüedad que llevan en el presidio: los más antiguos y los recientemente ingresados; podrían incluirse también la mirada de los guardiacárceles, o la de los jefes policiales, la de familiares de presos, etc.; podría resultar de interesar averiguar también cómo entienden las reglas de la cárcel, qué reglas alternativas crean, qué alianzas se tejen entre ellos, cómo se vive la liberación de un compañero, qué se entiende por lealtad y qué por traición, etc. En este tipo de investigaciones no siempre puede preverse anticipadamente qué aspectos serán los más relevantes, ya que el trabajo en el campo (es decir, en el lugar en que se encuentra el asunto a estudiar) puede ir abriendo o sugiriendo nuevas líneas de desarrollo no previstas al inicio. Dado que los datos en profundidad terminan muy vinculados a un contexto específico, en la mayoría de los casos los resultados no son exportables a otros contextos. Por ejemplo, si se estudia la vida en una cárcel de alta seguridad en una isla pérdida en algún océano; ¿qué garantías se tiene que lo que se encuentre en ella será semejante a lo que ocurre en una cárcel de presos comunes en la ciudad, o incluso, en otra cárcel de alta de seguridad pero ubicada al otro lado del mundo? Por lo general este tipo de resultados suele tener alcance local, circunscripto a la experiencia de indagación en la que se ha llevado adelante. Por eso, en algunas ocasiones se suele considerar a la investigación cualitativa como investigación exploratoria. En esos casos, el objetivo es la identificación de variables o aspectos relevantes que se exploran en un cierto caso o contexto, para luego
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evaluarlo (con otro tipo de estrategia de investigación) en otro contexto o en otros casos. Sin embargo, aunque en algunas ocasiones resulta correcta esta equiparación – entre investigación cualitativa y exploratoria -; en otros no se justifica, ya que la adopción de una estrategia cualitativa es la única adecuada al asunto investigado.
VI.5.2. Los tipos de diseño en la investigación interpretativa. Dada la característica “holística” de esta tipo de investigaciones, la búsqueda de significado y la interpretación situada, la mayoría de los diseños de este tipo, pueden dar lugar a combinaciones de los siguientes tipos: •
•
densos o multidimensionales, muestras pequeñas, transversales . Así ocurre por ejemplo, en estudios en los que interesa evaluar actitudes, valoraciones y representaciones asociados a un cierto producto comercial en distintos grupos de potenciales consumidores. Son investigaciones frecuentemente utilizadas en estudios de mercado, que se implementan a través de grupos motivacionales y en donde se trabaja a partir de los discursos que espontáneamente vierten las personas cuando se les pide que describa las propiedades que reconocen en un cierto producto, o en relación a los fines para el que está destinado, etc. caso único, densos, históricos. El ejemplo más característico corresponde a los estudios de “Historia de Vida”. En ellos se profundiza en los aspectos biográficos de un sujeto considerados en la perspectiva de un determinado aspecto focalizado por los fines de la investigación. A partir de ese relato se examina dicha experiencia en el contexto de la plenitud biográfica de una persona concreta. Así, por ejemplo, se han hecho este tipo de estudio para examinar el impacto y las características de la migración en una determinada generación de argentinos. En estos casos lo importante es justificar las razones por las que se elige un determinado caso, como caso emblemático o representativo. También podrían corresponder a este tipo de diseños, las investigaciones dedicadas al estudio de una determinada obra de arte, que se elige por ser emblemática de un cierto período o autor, o por presentar características distintivas para ilustrar algún aspecto que interesa a la investigación.
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•
Densos, muestras pequeñas, longitudinales (prospectivos). Podrían tratarse de investigaciones similares a la primera que hemos citado, pero en la que interesa comparar los aspectos valorativos o actitudinales a lo largo de un cierto período – evaluando, por ejemplo, si se advierten cambios por efecto de una cierta experiencia vital, social, comunicacional, etc.
Para algunos autores el término “variable” no se aplica a este tipo de estudios (y por lo tanto tampoco tendría sentido denominarlos estudios “multivariados”) porque consideran que en la mayoría de los casos no se trabaja con variables que cumplan con todos los requisitos formales que caracterizan a una variable nítidamente delimitada. Es por ello que en la mayoría de los casos los definimos como “diseños densos” adoptando esa denominación del campo de los estudios etnográficos y antropológicos. Por otra parte, en casi todos los casos, las muestras son reducidas o de casos únicos. Ya sea que se trate de estudiar obras de arte, producciones discursivas, mitos de la antigüedad o presos en una cárcel; las unidades de análisis serán siempre reducidas en cantidad. Finalmente, dada la naturaleza de estas investigaciones resulta por lo general más frecuente que las observaciones o el relevamiento de la información se realicen a lo largo del tiempo, en varios momentos, que permitan luego al investigador/a comprender el proceso, sus transformaciones, etc. Eso no significa que queden descartadas de este grupo, los diseños transversales. Una investigación que se propusiera conocer la opinión de un conjunto de jóvenes sobre la política contemporánea podría encuadrarse perfectamente en lo que aquí denominamos “investigaciones interpretativas”, y sus relevamientos serán – desde el punto de vista de la temporalidad- transeccionales.
VI.6. La integración de diseños: moneda corriente en la investigación real. Presentada la variedad de estrategias o diseños de investigación, es necesario señalar que, con mucha frecuencia, se requiere combinar varias de ellas en el desarrollo de una misma investigación. Eso puede ocurrir cuando distintas preguntas de la misma investigación requieren distintas estrategias para su tratamiento; o cuando en el desarrollo de la investigación se modifican los modos de contrastar o amplia las hipótesis. En algunas ocasiones también, porque el mismo tema puede ser encarado desde distintas estrategias metodológicas, a los efectos de profundizar en su 37
tratamiento o contribuir a una mayor validez de los resultados. Esa combinatoria de estrategias corresponde a lo que se ha dado en llamar “triangulación metodológica”. El concepto de “triangulación” proviene del ámbito de la navegación, y se refiere a los múltiples puntos de referencia que se pueden (o deben) considerar para localizar una posición desconocida. En el terreno de la investigación científica, fueron Campbell y Fiske (1959) los primeros en utilizarlo para dar cuenta de estas estrategias combinadas en el desarrollo de una investigación. Actualmente existen distintas posiciones en el modo de comprender y aplicar 5 este concepto , pero a los fines de nuestra reflexión, resulta suficiente señalar que por triangulación se entiende el uso de distintas estrategias metodológicas para el estudio de un mismo objeto. Siendo, por lo demás, esa estrategia combinada –o “multimétodo” (cfr. Bericat; 1998) - el mejor camino para el abordaje de objetos complejos, y fenómenos que no se dejan aprehender de modo reductivo.
Bibiliografía citada. Bericat, E. (1998) La integración de los métodos cuantitativo y cualitativo en la investigación social. Ed. Ariel, Barcelona. Campbell, D.T. y Fiske, D.W. (1959) “Convergent and discriminant validation by the multitrait-multimethod multitrait-multimethod matrix”. Psychological Bulletin, Bulletin, 56; pp. 81-105. Simon, H. (1973) Las ciencias de lo artificial. artificial. Ed. ATE, Barcelona. Ynoub, R. (2007) El Proyecto y la metodología de la investigación. Ed. Cengage Learning, Buenos Aires.
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Así, por ejemplo, una de las más difundidas es la concepción de Denzin (1970) quien diferencia lo que va a llamar “triangulación de datos”, “de investigadores”, “de teorías” y de “metodologías”. 38
