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Conoce todo sobre los Tipos de Investigaci贸n

Tipos de investigaci贸n

A medida que se 聽asciende en complejidad, los tipos de investigaci贸n son m谩s rigurosos y permiten un menor sesgo o error sistem谩tico que puede distraernos de la verdad.

Los tipos de investigaci贸n pueden definirse como

Un procedimiento cient铆fico y sistem谩tico de recopilaci贸n de datos, compilaci贸n, an谩lisis, interpretaci贸n e implicaci贸n en relaci贸n con cualquier problema del conocimiento

Se pueden clasificar en varias categor铆as de acuerdo con la naturaleza, el prop贸sito, y otros atributos

En el cap铆tulo de metodolog铆a de tu tesis, se espera que especifiques y discutas acerca del tipo de investigaci贸n, de acuerdo con las siguientes clasificaciones.

Tipos de investigaci贸n seg煤n la orientaci贸n general

Los tipos de investigaci贸n se pueden dividir en dos categor铆as b谩sicas: cuantitativos y cualitativos.

Investigaci贸n Cuantitativa

Describe, infiere y resuelve problemas usando n煤meros

Se hace hincapi茅 en la recopilaci贸n de datos num茅ricos, el resumen de esos datos y la derivaci贸n de inferencias a partir de ellos

La investigaci贸n cualitativa

Por otro lado, se basa en palabras, sentimientos, emociones, sonidos y otros elementos no num茅ricos e incuantificables.

Diremos 聽que la informaci贸n se considera de naturaleza cualitativa si no puede analizarse mediante t茅cnicas estad铆sticas

Esta modalidad tambi茅n puede significar que un incidente no se produce con la frecuencia suficiente, 聽como para permitir que se recopilen datos confiables

Tipos de investigaci贸n seg煤n la naturaleza del estudio

Los tipos de investigaci贸n de acuerdo con la naturaleza del estudio se pueden dividir en dos grupos: descriptivos y anal铆ticos.

La investigaci贸n descriptiva generalmente involucra encuestas y trabajos 聽que apuntan a identificar los hechos.

En otras palabras, la investigaci贸n descriptiva trata principalmente de la identificaci贸n de la situaci贸n actual, y no hay control sobre las variables en聽 una investigaci贸n de 茅ste tipo.

La investigaci贸n anal铆tica, por otro lado, es diametralmente diferente por cuanto聽 el investigador tiene que usar hechos o informaci贸n ya disponible,

y examinarlos para hacer una evaluaci贸n cr铆tica del material

Tipos de investigaci贸n seg煤n el prop贸sito

De acuerdo con el prop贸sito del estudio, los tipos de investigaci贸n se pueden dividir en dos categor铆as: investigaci贸n aplicada 聽e聽 investigaci贸n b谩sica

La investigaci贸n aplicada tambi茅n se conoce como investigaci贸n-acci贸n, y la investigaci贸n b谩sica a veces se denomina investigaci贸n pura.

Las similitudes entre una y otra 聽se relacionan con la adopci贸n de un procedimiento sistem谩tico y cient铆fico para llevar a cabo el estudio.

Tipos de investigaci贸n seg煤n el dise帽o

Sobre la base del dise帽o,

los tipos de investigaci贸n se pueden dividir en dos grupos: exploratoria y confirmatoria o concluyente.

Los estudios exploratorios s贸lo apuntan a otear 聽el problema,

y no intentan ofrecer respuestas finales y concluyentes a las preguntas de investigaci贸n.

Los estudios confirmatorios o concluyentes,

por el contrario, tienen como objetivo proporcionar respuestas聽 鈥漝efinitivas鈥

Si es que hay algo que se pueda considerar inamovible en la ciencia, a las preguntas de investigaci贸n.

Pero, m谩s all谩 de las clasificaciones, pasemos a continuaci贸n a analizar cada uno de los tipos de investigaci贸n

 

Validez de los Tipos de investigaci贸n
Validez de los Tipos de investigaci贸n

Investigaci贸n experimental

驴Qu茅 es un experimento?

Es un tipo de estudio dise帽ado espec铆ficamente para responder la pregunta de si existe una relaci贸n causal entre dos variables.

En otras palabras, si los cambios en una variable independiente聽 causan cambios en otra variable dependiente.

Se corresponden, por tanto, con una investigaci贸n explicativa

Los experimentos tienen dos caracter铆sticas fundamentales.

El primero es que los investigadores manipulan o var铆an sistem谩ticamente el nivel de la variable independiente.

Los diferentes niveles de la variable independiente se llaman condiciones.

La segunda caracter铆stica 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 extra帽as.

Los ensayos cl铆nicos controlados aleatorizados

Son experimentos cuidadosamente planificados que introducen un tratamiento,

o exposici贸n para estudiar su efecto en sujetos reales.

Incluyen metodolog铆as que reducen el potencial de sesgo (aleatorizaci贸n y cegamiento)

Y que permiten la comparaci贸n entre grupo de intervenci贸n y grupo de control (sin intervenci贸n).

Un ensayo controlado aleatorio es un experimento planificado

y puede proporcionar pruebas s贸lidas de causa y efecto.

Este es un tipo de investigaci贸n en el que hay dos grupos,

un grupo de tratamiento y un grupo de control.

El grupo de tratamiento recibe la condici贸n bajo investigaci贸n,

y el grupo de control no recibe tratamiento (placebo) o tratamiento est谩ndar.

Los sujetos se asignan aleatoriamente a todos los grupos.

Los ensayos controlados aleatorios se consideran el “est谩ndar de oro” en la investigaci贸n cient铆fica

Se prestan mejor para responder preguntas sobre la efectividad de diferentes terapias o intervenciones.

La aleatorizaci贸n ayuda a evitar el sesgo en la asignaci贸n de los sujetos al tratamiento,

al que un investigador podr铆a estar sujeto.

Tambi茅n aumenta la probabilidad de que las diferencias entre los grupos,

puedan atribuirse a los tratamientos en estudio.

Tener un grupo de control permite una comparaci贸n de los tratamientos,

Por ejemplo, el tratamiento A produjo resultados favorables el 56% del tiempo,

frente al tratamiento B en el que s贸lo 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 茅ticas,

Por ejemplo, si se les solicit贸 a los pacientes emprender experiencias da帽inas (como fumar),

o se les neg贸 cualquier tratamiento m谩s all谩 de un placebo cuando se conocen tratamientos efectivos.

 

Ensayo completamente aleatorizado
Ensayo completamente aleatorizado

Estudios doble ciego

Un tipo de ensayo cl铆nico controlado aleatorio en el que ni el personal m茅dico ni el paciente,

conocen cu谩l de los posibles tratamientos / terapias est谩 recibiendo el paciente.

Por ejemplo, los estudios de tratamientos que consisten esencialmente en tomar p铆ldoras,

son muy f谩ciles de hacer doble ciego.

El paciente toma una de las dos p铆ldoras de tama帽o, forma y color id茅nticos,

y ni el paciente ni el m茅dico necesitan saber cu谩l es cu谩l.

Un estudio doble ciego es el dise帽o de investigaci贸n cl铆nica m谩s riguroso porque,

adem谩s de la aleatorizaci贸n de los sujetos, que reduce el riesgo de sesgo,

puede eliminar o minimizar el efecto placebo, lo que es un desaf铆o adicional a la validez de un estudio.

Investigaci贸n no experimental

La investigaci贸n no experimental聽 es una que carece de la manipulaci贸n de una variable independiente,

la asignaci贸n aleatoria de participantes a condiciones u 贸rdenes 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 mayor铆a de los investigadores,

consideran que la distinci贸n entre investigaci贸n experimental y no experimental es extremadamente importante.

Esta distinci贸n se debe a que, aunque la investigaci贸n experimental puede proporcionar una fuerte evidencia,

de que los cambios en una variable independiente causan diferencias en una variable dependiente,

la investigaci贸n no experimental generalmente no puede

Como veremos, sin embargo, esta incapacidad no significa que la investigaci贸n no experimental,

sea menos importante que la investigaci贸n experimental o inferior a ella en un sentido general.

Tipos de investigaci贸n no experimental

La investigaci贸n no experimental se divide en tres grandes categor铆as:

investigaci贸n de variable 煤nica, investigaci贸n correlacional y cuasi experimental e investigaci贸n cualitativa.

En primer lugar, la investigaci贸n puede ser no experimental porque se centra en una sola variable,

en lugar de una relaci贸n estad铆stica entre dos variables.

Aunque no existe un t茅rmino ampliamente compartido para este tipo de investigaci贸n,

lo llamaremos investigaci贸n de variable 煤nica.

La investigaci贸n tambi茅n puede ser no experimental porque se centra en una relaci贸n estad铆stica entre dos variables,

pero no incluye la manipulaci贸n de una variable independiente,

la asignaci贸n aleatoria de participantes a condiciones u 贸rdenes de condiciones, o ambas.

Este tipo de investigaci贸n toma dos formas b谩sicas:

investigaci贸n correlacional e investigaci贸n cuasi experimental.

En la investigaci贸n correlacional,

el investigador mide las dos variables de inter茅s con poco o ning煤n intento de controlar las variables extra帽as,

y luego eval煤a la relaci贸n entre ellas.

Por ejemplo, un estudiante de m茅todos de investigaci贸n,

que descubre cu谩les estudiantes en una escuela media han sido intimidados,

y luego mide la autoestima de cada alumno, est谩 llevando a cabo una investigaci贸n correlacional.

En聽 investigaci贸n cuasi experimental, el investigador manipula una variable independiente,

pero no asigna aleatoriamente a los participantes condiciones u 贸rdenes de condiciones.

Por ejemplo, un investigador podr铆a 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 煤ltima forma en que la investigaci贸n puede ser no experimental es que puede ser cualitativa.

Los tipos de investigaci贸n que hemos discutido hasta ahora son todos cuantitativos,

refiri茅ndose al hecho de que los datos consisten en n煤meros que se analizan usando t茅cnicas estad铆sticas.

En聽 investigaci贸n cualitativa, los datos generalmente no son num茅ricos y,

por lo tanto, no se pueden analizar utilizando t茅cnicas estad铆sticas.

Investigaci贸n correlacional

La investigaci贸n correlacional es un tipo de investigaci贸n no experimental en la cual el investigador mide dos variables y eval煤a la relaci贸n estad铆stica (es decir, la correlaci贸n) entre ellas,

con poco o ning煤n esfuerzo para controlar las variables extra帽as.

Existen esencialmente dos razones por las cuales los investigadores interesados 鈥嬧媏n las relaciones estad铆sticas entre variables elegir铆an realizar un estudio correlacional en lugar de un experimento.

El primero es que no creen que la relaci贸n estad铆stica sea causal.

Por ejemplo, un investigador puede evaluar la validez de una prueba de extroversi贸n breve,

administr谩ndola a un grupo grande de participantes junto con una prueba de extroversi贸n m谩s larga que ya se ha demostrado que es v谩lida.

Este investigador podr铆a verificar si los puntajes de los participantes en la prueba breve est谩n fuertemente correlacionados con sus puntajes en la prueba m谩s 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 t茅rminos variable independiente聽 y dependiente no se aplican a este tipo de investigaci贸n.

La otra raz贸n por la que los investigadores elegir铆an usar un estudio correlacional en lugar de un experimento es que la relaci贸n estad铆stica de inter茅s se considera causal,

pero el investigador聽 no puede聽 manipular la variable independiente porque es imposible, poco pr谩ctica o poco 茅tico.

Por ejemplo, la relaci贸n entre n煤mero de molestias diarias que soportan las personas (vendedores groseros, tr谩fico pesado, entre otras),

Y la cantidad de padecimientos f铆sicos y sicol贸gicos que tienen ((Kanner, Coyne, Schaefer y Lazarus, 1981)

Pero debido a que no pod铆an聽 manipular聽 la cantidad de molestias diarias que experimentaban sus participantes,

tuvieron que conformarse con la聽 medici贸n el n煤mero de molestias diarias, junto con la cantidad de s铆ntomas, utilizando cuestionarios.

Aunque la fuerte relaci贸n positiva que encontraron entre estas dos variables es consistente con su idea de que las molestias causan s铆ntomas,

tambi茅n es consistente con la idea de que los s铆ntomas causan molestias o que una tercera variable (p. Ej., Neuroticismo) causa ambas.

Investigaci贸n correlacional
Investigaci贸n correlacional

Investigaci贸n cuasi experimental

El prefijo聽 cuasi聽 significa “parecido”.

Por lo tanto, la investigaci贸n cuasi-experimental es una investigaci贸n que se asemeja a la investigaci贸n experimental, pero no es un experimento verdaderol.

Aunque se manipula la variable independiente, los participantes no se asignan al azar a condiciones u 贸rdenes de condiciones

Debido a que la variable independiente se manipula antes de que se mida la variable dependiente, la investigaci贸n 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 investigaci贸n cuasi experimental no elimina el problema de las variables de confusi贸n.

En t茅rminos de validez interna, por lo tanto, los cuasi-experimentos generalmente se encuentran en alg煤n 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 asignaci贸n aleatoria es dif铆cil o imposible.

A menudo se llevan a cabo para evaluar la efectividad de un tratamiento, tal vez un tipo de psicoterapia o una intervenci贸n educativa.

Dise帽o 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 raz贸n, los investigadores consideran que no son equivalentes.

Un聽 dise帽o de grupos no equivalente , entonces, es un dise帽o 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 m茅todo para ense帽ar fracciones a alumnos de tercer grado.

Una forma ser铆a 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 dise帽o ser铆a un dise帽o de grupos no equivalentes porque los estudiantes no son asignados aleatoriamente a las clases por el investigador,

lo que significa que podr铆a haber diferencias importantes entre ellos

Dise帽o pretest 鈥 posttest

En un聽 dise帽o pretest – postest, la variable dependiente se mide una vez antes de implementar el tratamiento y despu茅s que se implementa.

Imagina, por ejemplo, un investigador que est茅 interesado en la efectividad de un programa de educaci贸n antidrogas,

sobre las actitudes de los estudiantes de escuelas primarias hacia las drogas ilegales.

El investigador podr铆a medir las actitudes de los estudiantes en una escuela primaria en particular durante una semana,

implementar el programa antidrogas durante la pr贸xima semana y,

finalmente, medir sus actitudes nuevamente la semana siguiente

Dise帽o interrumpido de la serie de tiempo

Una variante del dise帽o pretest-postest es el聽 dise帽o de serie temporal interrumpida.

Una serie temporal es un conjunto de mediciones tomadas a intervalos durante un per铆odo de tiempo.

Por ejemplo, una empresa manufacturera puede medir la productividad de sus trabajadores cada semana durante un a帽o.

En un dise帽o de series de tiempo interrumpida, una serie temporal como 茅sta es “alterada” por un tratamiento.

En un ejemplo cl谩sico, el tratamiento fue la reducci贸n de los turnos de trabajo en una f谩brica de 10 horas a 8 horas (Cook y Campbell, 1979).

Debido a que la productividad aument贸 r谩pidamente despu茅s del acortamiento de los turnos de trabajo,

y debido a que se mantuvo elevada durante muchos meses despu茅s,

el investigador concluy贸 que el acortamiento de los turnos caus贸 el aumento en la productividad.

Dise帽os combinados

Un tipo de dise帽o cuasi experimental que generalmente es mejor que el dise帽o de grupos no equivalentes o el dise帽o 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聽 recibe el tratamiento y luego se le administra una prueba聽 final.

La pregunta, entonces, no es simplemente si los participantes que reciben el tratamiento mejoran,

sino si mejoran聽 m谩s聽 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 est谩n expuestos a un programa antidrogas y, finalmente, se les realiza una prueba final.

Nuevamente, si los estudiantes en la condici贸n de tratamiento se vuelven m谩s negativos hacia las drogas,

este cambio de actitud podr铆a ser un efecto del tratamiento,

pero tambi茅n podr铆a ser una cuesti贸n de historia o maduraci贸n.

Si realmente es un efecto del tratamiento,

entonces los estudiantes en la condici贸n de tratamiento deber铆an volverse m谩s negativos que los estudiantes en la condici贸n de control.

Pero si se trata de una cuesti贸n de historia (por ejemplo, noticias de una sobredosis de drogas de celebridades) o maduraci贸n (por ejemplo, razonamiento mejorado),

entonces los estudiantes en las dos condiciones probablemente mostrar铆an聽 cambios similares.

Investigaci贸n cualitativa

Responde a una amplia variedad de preguntas relacionadas con las respuestas humanas a problemas de salud, sociales, de gesti贸n鈥 聽reales o potenciales.

El prop贸sito de la investigaci贸n cualitativa es describir, explorar y explicar los fen贸menos relacionados con la salud, grupos humanos, empresas 聽que se estudian.

No voy a ahondar m谩s en este tema porque ya lo trat茅 en:

Investigaci贸n cualitativa: cuando la Estad铆stica se queda corta

Para ampliar la informaci贸n, te invito a consultar tambi茅n:

Psicolog铆a y Mente

La cohorte retrospectiva (o cohorte hist贸rica)

Sigue la misma direcci贸n de investigaci贸n que un estudio de cohorte.

Los sujetos comienzan con la presencia o ausencia de una exposici贸n o factor de riesgo聽 y son seguidos hasta que se observe el resultado de inter茅s.

Sin embargo, este dise帽o de estudio utiliza informaci贸n que se ha recopilado en el pasado y se ha guardado en archivos o bases de datos.

Los sujetos son identificados por exposici贸n o no exposici贸n y los datos son seguidos a un efecto o resultado de inter茅s.

Referencias

  1. Cook, T. y Campbell, D. (1979). Quasiexprimentation. Designs and analysis issues for field settings.
    Chicago, Rand Mc Nally, Punlishing Company.
  2. 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.

 

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