A medida que se asciende en complejidad, los tipos de investigación son más rigurosos y permiten un menor sesgo o error sistemático que puede distraernos de la verdad.
Los tipos de investigación pueden definirse como
Un procedimiento científico y sistemático de recopilación de datos, compilación, análisis, interpretación e implicación en relación con cualquier problema del conocimiento
Se pueden clasificar en varias categorías de acuerdo con la naturaleza, el propósito, y otros atributos
En el capítulo de metodología de tu tesis, se espera que especifiques y discutas acerca del tipo de investigación, de acuerdo con las siguientes clasificaciones.
Tipos de investigación según la orientación general
Los tipos de investigación se pueden dividir en dos categorías básicas: cuantitativos y cualitativos.
Investigación Cuantitativa
Describe, infiere y resuelve problemas usando números
Se hace hincapié en la recopilación de datos numéricos, el resumen de esos datos y la derivación de inferencias a partir de ellos
La investigación cualitativa
Por otro lado, se basa en palabras, sentimientos, emociones, sonidos y otros elementos no numéricos e incuantificables.
Diremos que la información se considera de naturaleza cualitativa si no puede analizarse mediante técnicas estadísticas
Esta modalidad también puede significar que un incidente no se produce con la frecuencia suficiente, como para permitir que se recopilen datos confiables
Tipos de investigación según la naturaleza del estudio
Los tipos de investigación de acuerdo con la naturaleza del estudio se pueden dividir en dos grupos: descriptivos y analíticos.
La investigación descriptiva generalmente involucra encuestas y trabajos que apuntan a identificar los hechos.
En otras palabras, la investigación descriptiva trata principalmente de la identificación de la situación actual, y no hay control sobre las variables en una investigación de éste tipo.
La investigación analítica, por otro lado, es diametralmente diferente por cuanto el investigador tiene que usar hechos o información ya disponible,
y examinarlos para hacer una evaluación crítica del material
Tipos de investigación según el propósito
De acuerdo con el propósito del estudio, los tipos de investigación se pueden dividir en dos categorías: investigación aplicada e investigación básica
La investigación aplicada también se conoce como investigación-acción, y la investigación básica a veces se denomina investigación pura.
Las similitudes entre una y otra se relacionan con la adopción de un procedimiento sistemático y científico para llevar a cabo el estudio.
Tipos de investigación según el diseño
Sobre la base del diseño,
los tipos de investigación se pueden dividir en dos grupos: exploratoria y confirmatoria o concluyente.
Los estudios exploratorios sólo apuntan a otear el problema,
y no intentan ofrecer respuestas finales y concluyentes a las preguntas de investigación.
Los estudios confirmatorios o concluyentes,
por el contrario, tienen como objetivo proporcionar respuestas ”definitivas”
Si es que hay algo que se pueda considerar inamovible en la ciencia, a las preguntas de investigación.
Pero, más allá de las clasificaciones, pasemos a continuación a analizar cada uno de los tipos de investigación
Investigación experimental
¿Qué es un experimento?
Es un tipo de estudio diseñado específicamente para responder la pregunta de si existe una relación causal entre dos variables.
En otras palabras, si los cambios en una variable independiente causan cambios en otra variable dependiente.
Se corresponden, por tanto, con una investigación explicativa
Los experimentos tienen dos características fundamentales.
El primero es que los investigadores manipulan o varían sistemáticamente el nivel de la variable independiente.
Los diferentes niveles de la variable independiente se llaman condiciones.
La segunda característica fundamental de un experimento es que el investigador controla,
o minimiza la variabilidad en variables distintas de la variable independiente y dependiente.
Estas otras variables se llaman variables extrañas.
Los ensayos clínicos controlados aleatorizados
Son experimentos cuidadosamente planificados que introducen un tratamiento,
o exposición para estudiar su efecto en sujetos reales.
Incluyen metodologías que reducen el potencial de sesgo (aleatorización y cegamiento)
Y que permiten la comparación entre grupo de intervención y grupo de control (sin intervención).
Un ensayo controlado aleatorio es un experimento planificado
y puede proporcionar pruebas sólidas de causa y efecto.
Este es un tipo de investigación en el que hay dos grupos,
un grupo de tratamiento y un grupo de control.
El grupo de tratamiento recibe la condición bajo investigación,
y el grupo de control no recibe tratamiento (placebo) o tratamiento estándar.
Los sujetos se asignan aleatoriamente a todos los grupos.
Los ensayos controlados aleatorios se consideran el “estándar de oro” en la investigación científica
Se prestan mejor para responder preguntas sobre la efectividad de diferentes terapias o intervenciones.
La aleatorización ayuda a evitar el sesgo en la asignación de los sujetos al tratamiento,
al que un investigador podría estar sujeto.
También aumenta la probabilidad de que las diferencias entre los grupos,
puedan atribuirse a los tratamientos en estudio.
Tener un grupo de control permite una comparación de los tratamientos,
Por ejemplo, el tratamiento A produjo resultados favorables el 56% del tiempo,
frente al tratamiento B en el que sólo el 25% de los pacientes obtuvieron resultados favorables.
Existen ciertos tipos de preguntas en las que los estudios controlados aleatorios no pueden realizarse por razones éticas,
Por ejemplo, si se les solicitó a los pacientes emprender experiencias dañinas (como fumar),
o se les negó cualquier tratamiento más allá de un placebo cuando se conocen tratamientos efectivos.
Estudios doble ciego
Un tipo de ensayo clínico controlado aleatorio en el que ni el personal médico ni el paciente,
conocen cuál de los posibles tratamientos / terapias está recibiendo el paciente.
Por ejemplo, los estudios de tratamientos que consisten esencialmente en tomar píldoras,
son muy fáciles de hacer doble ciego.
El paciente toma una de las dos píldoras de tamaño, forma y color idénticos,
y ni el paciente ni el médico necesitan saber cuál es cuál.
Un estudio doble ciego es el diseño de investigación clínica más riguroso porque,
además de la aleatorización de los sujetos, que reduce el riesgo de sesgo,
puede eliminar o minimizar el efecto placebo, lo que es un desafío adicional a la validez de un estudio.
Investigación no experimental
La investigación no experimental es una que carece de la manipulación de una variable independiente,
la asignación aleatoria de participantes a condiciones u órdenes de condiciones, o ambas.
En cierto sentido, es injusto definir este conjunto grande y diverso de enfoques colectivamente por lo que no son.
Pero hacerlo refleja el hecho de que la mayoría de los investigadores,
consideran que la distinción entre investigación experimental y no experimental es extremadamente importante.
Esta distinción se debe a que, aunque la investigación experimental puede proporcionar una fuerte evidencia,
de que los cambios en una variable independiente causan diferencias en una variable dependiente,
la investigación no experimental generalmente no puede
Como veremos, sin embargo, esta incapacidad no significa que la investigación no experimental,
sea menos importante que la investigación experimental o inferior a ella en un sentido general.
Tipos de investigación no experimental
La investigación no experimental se divide en tres grandes categorías:
investigación de variable única, investigación correlacional y cuasi experimental e investigación cualitativa.
En primer lugar, la investigación puede ser no experimental porque se centra en una sola variable,
en lugar de una relación estadística entre dos variables.
Aunque no existe un término ampliamente compartido para este tipo de investigación,
lo llamaremos investigación de variable única.
La investigación también puede ser no experimental porque se centra en una relación estadística entre dos variables,
pero no incluye la manipulación de una variable independiente,
la asignación aleatoria de participantes a condiciones u órdenes de condiciones, o ambas.
Este tipo de investigación toma dos formas básicas:
investigación correlacional e investigación cuasi experimental.
En la investigación correlacional,
el investigador mide las dos variables de interés con poco o ningún intento de controlar las variables extrañas,
y luego evalúa la relación entre ellas.
Por ejemplo, un estudiante de métodos de investigación,
que descubre cuáles estudiantes en una escuela media han sido intimidados,
y luego mide la autoestima de cada alumno, está llevando a cabo una investigación correlacional.
En investigación cuasi experimental, el investigador manipula una variable independiente,
pero no asigna aleatoriamente a los participantes condiciones u órdenes de condiciones.
Por ejemplo, un investigador podría comenzar un programa antibullying (un tipo de tratamiento) en una escuela,
y comparar la incidencia de bullying en esa escuela,
con la incidencia en una escuela similar que no tiene un programa antibullying.
La última forma en que la investigación puede ser no experimental es que puede ser cualitativa.
Los tipos de investigación que hemos discutido hasta ahora son todos cuantitativos,
refiriéndose al hecho de que los datos consisten en números que se analizan usando técnicas estadísticas.
En investigación cualitativa, los datos generalmente no son numéricos y,
por lo tanto, no se pueden analizar utilizando técnicas estadísticas.
Investigación correlacional
La investigación correlacional es un tipo de investigación no experimental en la cual el investigador mide dos variables y evalúa la relación estadística (es decir, la correlación) entre ellas,
con poco o ningún esfuerzo para controlar las variables extrañas.
Existen esencialmente dos razones por las cuales los investigadores interesados en las relaciones estadísticas entre variables elegirían realizar un estudio correlacional en lugar de un experimento.
El primero es que no creen que la relación estadística sea causal.
Por ejemplo, un investigador puede evaluar la validez de una prueba de extroversión breve,
administrándola a un grupo grande de participantes junto con una prueba de extroversión más larga que ya se ha demostrado que es válida.
Este investigador podría verificar si los puntajes de los participantes en la prueba breve están fuertemente correlacionados con sus puntajes en la prueba más larga.
Ninguno de los puntajes de prueba se cree que causa el otro, por lo que no hay una variable independiente para manipular.
De hecho, los términos variable independiente y dependiente no se aplican a este tipo de investigación.
La otra razón por la que los investigadores elegirían usar un estudio correlacional en lugar de un experimento es que la relación estadística de interés se considera causal,
pero el investigador no puede manipular la variable independiente porque es imposible, poco práctica o poco ético.
Por ejemplo, la relación entre número de molestias diarias que soportan las personas (vendedores groseros, tráfico pesado, entre otras),
Y la cantidad de padecimientos físicos y sicológicos que tienen ((Kanner, Coyne, Schaefer y Lazarus, 1981)
Pero debido a que no podían manipular la cantidad de molestias diarias que experimentaban sus participantes,
tuvieron que conformarse con la medición el número de molestias diarias, junto con la cantidad de síntomas, utilizando cuestionarios.
Aunque la fuerte relación positiva que encontraron entre estas dos variables es consistente con su idea de que las molestias causan síntomas,
también es consistente con la idea de que los síntomas causan molestias o que una tercera variable (p. Ej., Neuroticismo) causa ambas.
Investigación cuasi experimental
El prefijo cuasi significa “parecido”.
Por lo tanto, la investigación cuasi-experimental es una investigación que se asemeja a la investigación experimental, pero no es un experimento verdaderol.
Aunque se manipula la variable independiente, los participantes no se asignan al azar a condiciones u órdenes de condiciones
Debido a que la variable independiente se manipula antes de que se mida la variable dependiente, la investigación cuasi experimental elimina el problema de direccionalidad.
Pero debido a que los participantes no son asignados aleatoriamente, lo que hace probable que haya otras diferencias entre las condiciones,
la investigación cuasi experimental no elimina el problema de las variables de confusión.
En términos de validez interna, por lo tanto, los cuasi-experimentos generalmente se encuentran en algún lugar entre los estudios correlacionales y los verdaderos experimentos.
Es muy probable que los cuasi-experimentos se realicen en entornos de campo en los cuales la asignación aleatoria es difícil o imposible.
A menudo se llevan a cabo para evaluar la efectividad de un tratamiento, tal vez un tipo de psicoterapia o una intervención educativa.
Diseño de grupos no equivalentes
Recuerda que cuando los participantes en un experimento entre sujetos se asignan aleatoriamente a condiciones, es probable que los grupos resultantes sean bastante similares.
De hecho, los investigadores consideran que son equivalentes.
Sin embargo, cuando los participantes no son asignados aleatoriamente a las condiciones, es probable que los grupos resultantes sean diferentes en algunos aspectos.
Por esta razón, los investigadores consideran que no son equivalentes.
Un diseño de grupos no equivalente , entonces, es un diseño entre sujetos en el cual los participantes no han sido asignados aleatoriamente a las condiciones.
Imagina, por ejemplo, un investigador que quiere evaluar un nuevo método para enseñar fracciones a alumnos de tercer grado.
Una forma sería llevar a cabo un estudio con un grupo de tratamiento que consiste en una clase de estudiantes de tercer grado,
y un grupo de control que consiste en otra clase de estudiantes de tercer grado.
Este diseño sería un diseño de grupos no equivalentes porque los estudiantes no son asignados aleatoriamente a las clases por el investigador,
lo que significa que podría haber diferencias importantes entre ellos
Diseño pretest – posttest
En un diseño pretest – postest, la variable dependiente se mide una vez antes de implementar el tratamiento y después que se implementa.
Imagina, por ejemplo, un investigador que esté interesado en la efectividad de un programa de educación antidrogas,
sobre las actitudes de los estudiantes de escuelas primarias hacia las drogas ilegales.
El investigador podría medir las actitudes de los estudiantes en una escuela primaria en particular durante una semana,
implementar el programa antidrogas durante la próxima semana y,
finalmente, medir sus actitudes nuevamente la semana siguiente
Diseño interrumpido de la serie de tiempo
Una variante del diseño pretest-postest es el diseño de serie temporal interrumpida.
Una serie temporal es un conjunto de mediciones tomadas a intervalos durante un período de tiempo.
Por ejemplo, una empresa manufacturera puede medir la productividad de sus trabajadores cada semana durante un año.
En un diseño de series de tiempo interrumpida, una serie temporal como ésta es “alterada” por un tratamiento.
En un ejemplo clásico, el tratamiento fue la reducción de los turnos de trabajo en una fábrica de 10 horas a 8 horas (Cook y Campbell, 1979).
Debido a que la productividad aumentó rápidamente después del acortamiento de los turnos de trabajo,
y debido a que se mantuvo elevada durante muchos meses después,
el investigador concluyó que el acortamiento de los turnos causó el aumento en la productividad.
Diseños combinados
Un tipo de diseño cuasi experimental que generalmente es mejor que el diseño de grupos no equivalentes o el diseño pretest-postest.
Es uno que combina elementos de ambos.
Hay un grupo de tratamiento al que se le realiza una prueba previa, recibe un tratamiento y luego se le realiza una prueba posterior.
Pero al mismo tiempo hay un grupo de control al que se le realiza una prueba previa, no recibe el tratamiento y luego se le administra una prueba final.
La pregunta, entonces, no es simplemente si los participantes que reciben el tratamiento mejoran,
sino si mejoran más que los participantes que no reciben el tratamiento.
Imagina, por ejemplo, que a los estudiantes de una escuela se les realiza una prueba previa sobre sus actitudes hacia las drogas,
luego se les expone a un programa antidroga y finalmente se les realiza una prueba posterior.
Los estudiantes en una escuela similar reciben el pretest,
no están expuestos a un programa antidrogas y, finalmente, se les realiza una prueba final.
Nuevamente, si los estudiantes en la condición de tratamiento se vuelven más negativos hacia las drogas,
este cambio de actitud podría ser un efecto del tratamiento,
pero también podría ser una cuestión de historia o maduración.
Si realmente es un efecto del tratamiento,
entonces los estudiantes en la condición de tratamiento deberían volverse más negativos que los estudiantes en la condición de control.
Pero si se trata de una cuestión de historia (por ejemplo, noticias de una sobredosis de drogas de celebridades) o maduración (por ejemplo, razonamiento mejorado),
entonces los estudiantes en las dos condiciones probablemente mostrarían cambios similares.
Investigación cualitativa
Responde a una amplia variedad de preguntas relacionadas con las respuestas humanas a problemas de salud, sociales, de gestión… reales o potenciales.
El propósito de la investigación cualitativa es describir, explorar y explicar los fenómenos relacionados con la salud, grupos humanos, empresas que se estudian.
No voy a ahondar más en este tema porque ya lo traté en:
Investigación cualitativa: cuando la Estadística se queda corta
Para ampliar la información, te invito a consultar también:
La cohorte retrospectiva (o cohorte histórica)
Sigue la misma dirección de investigación que un estudio de cohorte.
Los sujetos comienzan con la presencia o ausencia de una exposición o factor de riesgo y son seguidos hasta que se observe el resultado de interés.
Sin embargo, este diseño de estudio utiliza información que se ha recopilado en el pasado y se ha guardado en archivos o bases de datos.
Los sujetos son identificados por exposición o no exposición y los datos son seguidos a un efecto o resultado de interés.
Referencias
- Cook, T. y Campbell, D. (1979). Quasiexprimentation. Designs and analysis issues for field settings.
Chicago, Rand Mc Nally, Punlishing Company. - Kanner, A. D., Coyne, J. C., Schaefer, C., & Lazarus, R. S. (1981). Comparison of Two Modes of Stress Measurement: Daily Hassles and Uplifts versus Major Life Events. Journal of Behavioral Medicine, 4, 1-39.
