En este artículo te explico lo que distingue a los estudios observacionales de los experimentos de una manera sencilla
En algunos textos de metodología de la investigación, te puedes encontrar que se refieren a los estudios observacionales como investigación descriptiva y a los estudios experimentales como investigación explicativa, más adelante veremos por qué
Así que para no liarme más con el tema, vamos directo al grano
¿Qué son los estudios observacionales?
En un estudio observacional, los investigadores prestan atención a los sujetos y miden las variables de interés, sin asignar a estos sujetos a condiciones o tratamientos específicos
El tratamiento o condición que recibe cada sujeto escapa al control del investigador
Por consiguiente en los estudios observacionales, los investigadores recopilan datos de forma tal que no interfieren directamente en la manera como se generan esos datos.
Simplemente se limitan a observar lo que acontece
A partir de un estudio observacional, solo podemos establecer una asociación o correlación entre la variable explicativa y respuesta.
Estudios observacionales ejemplo
A continuación un ejemplo clásico…
Supongamos que queremos estudiar el efecto del tabaquismo sobre la capacidad pulmonar de varones mayores de 60 años
Por tanto, buscamos 100 voluntarios en ese rango de edad, de los cuales 50 han fumado un paquete al día durante 10 años, mientras que los otros 50 han estado libres de humo durante ese lapso de tiempo
Luego medimos la capacidad pulmonar de cada uno de los 100 hombres.
Finalmente, analizamos, interpretamos y derivamos conclusiones a partir de los resultados
Tipos de estudios observacionales
Si un estudio observacional utiliza datos del pasado, se denomina estudio retrospectivo.
Si se recopilan datos a lo largo de la duración del estudio, se denomina estudio prospectivo.
Variable de confusión
Una variable de confusión está relacionada tanto con la pertenencia al grupo como con el resultado de interés.
Es una variable ajena que afecta tanto a la variable explicativa como a la de respuesta y que de alguna manera enmascara la relación entre ellas.
Su presencia hace que sea difícil establecer el resultado como una consecuencia directa de la pertenencia al grupo.
Por ejemplo,
Si estamos inclinados a pensar que desayunar adelgaza a la gente.
¿Significa esto que las personas que desayunan con regularidad son delgadas?
Claramente no, y como veremos cuando hablemos de los pros y contras de los estudios observacionales, este tipo de diseño no nos va a dar la respuesta
Para este caso, puede haber tres explicaciones.
- Desayunar adelgaza a la gente.
- Estar delgado hace que las personas desayunen.
- Puede haber una tercera variable que sea responsable tanto de estar delgado como de desayunar.
Generalmente, las personas que son realmente conscientes de su salud son delgadas y comienzan el día con un buen desayuno.
Esta tercera variable, el nivel de conciencia sobre la importancia de mantenerse saludable, sería una variable de confusión.
Ventajas y aspectos en contra de los estudios observacionales
Ventajas
Son mucho menos costosos que los estudios experimentales
Pueden llevarse a cabo durante varios años o incluso décadas
De ser necesario, pueden incluir decenas de miles de participantes
En el ámbito de la salud, si fuera el caso, se considera el desarrollo de una enfermedad o la muerte como un resultado posible
En contra
Se basan en datos proporcionados por los mismos sujetos (autoinformados) por lo que no se pueden confirmar
No existe grupo de control que facilite la comparación
Al no tener en cuenta todos los factores que tal vez influyan en los resultados, sólo permiten descubrir asociación o correlación entre variables
No sirven para determinar relaciones de causa y efecto
Experimentos o estudios experimentales
Los estudios experimentales se caracterizan porque los investigadores aplican tratamientos a unidades experimentales (personas, animales, parcelas de tierra, etc.) y luego proceden a observar el efecto de los tratamientos en dichas unidades experimentales.
En un experimento aleatorio, los investigadores controlan la asignación de tratamientos a unidades experimentales mediante el mecanismo de aleatorización
Lo que sucede es que los investigadores asignan aleatoriamente los sujetos a varios tratamientos y, por lo tanto, se establece una conexión causal entre la variable explicativa y la respuesta.
Siguiendo con el ejemplo del tabaquismo…
Supongamos que encontramos 100 hombres de 60 años que son fumadores habituales
Asignamos aleatoriamente a 50 de los 100 hombres a un tratamiento contra el tabaquismo y a los otros 50 se les administra un placebo
Luego de un período de X tiempo que dura el experimento, contabilizamos cuántos de ellos han logrado superar el hábito del tabaquismo y cuántos no
Analizamos, interpretamos y sacamos conclusiones acerca de la efectividad del tratamiento
Condiciones que deben cumplir los diseños experimentales
Para que podamos hablar de que una investigación es un estudio experimental, deben estar presente uno o varios grupos de unidades experimentales a los cuales se les aplican el tratamiento
Así mismo, se requiere la presencia de un grupo de control, cuyas unidades experimentales no reciben tratamiento alguno o, en su defecto, un tratamiento estándar
Desde la perspectiva de un estadístico, se lleva a cabo un experimento para decidir sobre el efecto de la variable explicativa en la respuesta
Pros y contras de los estudios experimentales
Pros
Están estrechamente controlados y monitoreados
Se basan en una comparación entre los resultados obtenidos en el grupo o grupos que reciben determinada intervención con respecto a los que no
Utilizan el mecanismo de la aleatorización para aislar las variables de confusión que puedan afectar los resultados
Contras
Son caros y consumen mucho tiempo
Si los comparamos con los estudios observacionales, suelen ser de dimensiones más modestas
Así mismo, por regla general son más breves en el tiempo que la mayoría de los estudios observacionales
Inferencia Estadística: una herramienta imprescindible en los estudios experimentales
La inferencia estadística llega a estas decisiones comparando la variación en respuesta entre aquellas unidades experimentales expuestas al mismo tratamiento (error experimental) y las unidades experimentales expuestas a diferentes tratamientos (efecto del tratamiento).
Por tanto, los tres principios del diseño experimental son:
- Control: Compara el tratamiento de interés con un grupo de control para reducir el error experimental al hacer que el experimento sea más eficiente.
- Aleatorización: Asigna al azar sujetos a tratamientos para asegurarse de que esta estimación sea estadísticamente válida.
- Replica: recopile una muestra suficientemente grande o repite todo el estudio para proporcionar una estimación del error experimental
Notas al cierre…
Los estudios observacionales generalmente producen resultados menos confiables que los estudios experimentales
Antes de dar por infalibles los resultados de cualquier investigación, pregunta…
¿El estudio es observacional o experimental?
¿Los resultados son consistentes con investigaciones anteriores, especialmente con estudios de mayor rigurosidad como los experimentales?
Si el estudio es observacional, ¿Qué tan sólidas fueron las asociaciones entre la variable explicativa y la respuesta?
Lo más importante es que recuerdes que los estudios Observacionales generalmente no pueden demostrar relaciones de causalidad
Esto normalmente requiere un estudio experimental.
