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Gu√≠a de bolsillo para desarrollar Dise√Īos No Experimentales

Dise√Īos no Experimentales - destacada

Por lo general, los dise√Īos no experimentales son puramente observacionales y los resultados obtenidos, mayormente, descriptivos.

Por ejemplo, un investigador puede estar interesado en la edad promedio, el sexo, las enfermedades más comunes y otras características de los pacientes pediátricos transportados por vía aérea.

Ellos pudieran estar enfocados en la prevalencia de un síntoma específico típico en determinada enfermedad.

En tales estudios, la pregunta de investigación se centraría en tasas de prevalencia  en lugar de causalidad.

 

¬ŅQu√© son los dise√Īos no experimentales?


Los dise√Īos no experimentales son m√©todos de investigaci√≥n que carecen de las caracter√≠sticas distintivas de los experimentos

A saber, la manipulación de variables independientes y la asignación aleatoria a condiciones o tratamientos

El estándar de oro en investigación es el experimento puro

Sin embargo, hay muchas situaciones en¬† las que los dise√Īos experimentales no son posibles o no ser√≠an el m√©todo preferido para la recopilaci√≥n de datos.

Muchas variables en investigación social o estudios del comportamiento no pueden manipularse, o la ética impediría que uno lo hiciera.

Por ejemplo, un investigador no puede asignar al azar a personas para que estén o no en una relación, o para que permanezcan en ella durante un período de tiempo determinado.

De manera similar, a los participantes en una investigación no los puedes asignar aleatoriamente a condiciones tales como: hombre o mujer, homosexual, heterosexual, afrodescendiente o blanco.

Simplemente, ellos ya poseen algunas de esas condiciones de antemano

As√≠ las cosas, muchos dise√Īos no experimentales abordan los mismos tipos de preguntas de investigaci√≥n que sus contra partes experimentales.

Los estudios no experimentales a menudo miden la variable de interés, pidiendo a las personas que informen sobre sus creencias o percepciones

Luego, los análisis estadísticos se utilizan para relacionar las puntuaciones de las personas con las medidas de otras variables que se cree que están influenciadas por las primeras.

 

Caracter√≠sticas de los dise√Īos no experimentales


La mayor√≠a de los dise√Īos no experimentales son retrospectivos y a veces se denominan investigaci√≥n¬† “ex post facto” (despu√©s que el evento ha ocurrido).

Debido a que un estudio retrospectivo examina situaciones que ya tuvieron lugar, la manipulación de variables independientes y la aleatorización no son posibles.

Adem√°s, la variable dependiente (es decir, el resultado) se dio antes del inicio del estudio.

Estos dise√Īos generalmente carecen del elemento “control” sobre las condiciones del entorno, lo que hace muy dif√≠cil restringir la potencial aparici√≥n de variables extra√Īas.

Por esta raz√≥n, los dise√Īos¬† no experimentales ¬†son los m√°s propensos al sesgo (es decir, a producir resultados con validez cuestionable).

Sin embargo, aunque se pueden tomar precauciones para limitar el potencial de sesgo en estos estudios, no hay que perder de vista que esta debilidad es inherente a las caracter√≠stica del dise√Īo mismo

 

Cu√°ndo utilizar dise√Īos no experimentales


Hay muchas situaciones en las que puede darse el caso de preferir la investigación no experimental.

Cuando…

  • La pregunta de investigaci√≥n o hip√≥tesis es sobre una sola variable en lugar de una relaci√≥n estad√≠stica entre dos variables

Por ejemplo, ¬Ņqu√© tan precisas son las primeras impresiones que provocan otros en las personas?

  • La pregunta de investigaci√≥n es sobre una relaci√≥n estad√≠stica no causal entre variables
  1. Ej., ¬ŅExiste una correlaci√≥n entre la inteligencia verbal y la inteligencia matem√°tica?
  • La pregunta de investigaci√≥n es sobre una relaci√≥n causal, pero la variable independiente no puede manipularse o los participantes no pueden asignarse aleatoriamente a determinadas condiciones

Ser√≠a el caso de, ¬Ņel da√Īo al hipocampo de una persona afecta la formaci√≥n de rastros de memoria a largo plazo?

  • La pregunta de investigaci√≥n es exploratoria y amplia, o se referirse a c√≥mo es tener una experiencia en particular

Por ejemplo, ¬Ņc√≥mo es ser una madre trabajadora diagnosticada con depresi√≥n?

Una vez m√°s, la elecci√≥n entre los dise√Īos experimentales y no experimentales est√° generalmente dictada por la naturaleza de la pregunta de investigaci√≥n.

Si se trata de una relaci√≥n causal e involucra una variable independiente que puede manipularse, entonces se prefiere el dise√Īo experimental.

De lo contrario, se prefiere el dise√Īo no experimental.

Pero los dos abordajes también se pueden utilizar para responder la misma pregunta de investigación de manera complementaria.

Por ejemplo,

Los estudios no experimentales que establecen que existe una relación entre ver televisión con contenidos violentos y el comportamiento agresivo, se han complementado con estudios experimentales que confirman que la relación es causal (Bushman & Anderson, 2001).

 

Tipos de dise√Īos no experimentales


Dise√Īos no experimentales transeccionales descriptivos

Se enfocan en el estado actual o pasado de algo

Describen logros, actitudes, comportamientos u otras características de un grupo de sujetos

No implican manipulación de variables independientes

Proporcionan datos para la investigación inicial de un área de estudio o fenómeno

Ejemplos de preguntas de investigación descriptivas incluyen:

  • ¬ŅCu√°nto ejercicio hacen los estudiantes universitarios?
  • ¬ŅQu√© piensan los profesores sobre el pago por m√©ritos acad√©micos?
  • ¬ŅC√≥mo pasan su tiempo los estudiantes durante esta nueva normalidad motivada por la pandemia?

¬°Y no te olvides que al llevar a cabo estudios descriptivos, las conclusiones a las que arribes no est√°n escritas sobre piedra!

Preste mucha atenci√≥n a la naturaleza de los sujetos y a los instrumentos (¬Ņfueron voluntarios?, ¬Ņen qu√© circunstancias en las que se recopilaron los datos?, etc.)

 

Tipos de Dise√Īos No Experimentales
Tipos de Dise√Īos No Experimentales

 

Dise√Īos no experimentales transeccionales comparativo / causal

 

Comparativos

Las comparaciones se basan en datos descriptivos

La existencia de una relación no implica causalidad; solo podemos decir que existe una diferencia o asociación

 

Causales

Son dise√Īos no experimentales que se utilizan precisamente para indagar acerca de posibles relaciones causa / efecto

Examinan si una o más condiciones preexistentes podrían haber causado diferencias posteriores en grupos de sujetos

Los investigadores intentan descubrir si las diferencias entre grupos han resultado en una diferencia observada en la variable independiente

Puede haber grupos de “tratamiento” y “control”, sin embargo, estos son preexistentes, no asignados por el investigador.

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No hay manipulación de variables

Por ejemplo,

¬ŅCu√°l es el efecto de asistir a la guarder√≠a en las habilidades sociales de los ni√Īos?

¬ŅCu√°l es la relaci√≥n entre la participaci√≥n en actividades extracurriculares y el auto concepto?

 

Dise√Īos no experimentales correlacionales

 

Estudios correlaciónales bivariados

En un estudio bivariado, los investigadores obtienen puntajes de dos variables para cada sujeto, luego los usan para calcular un coeficiente de correlación

El término bivariado implica que las dos variables están correlacionadas (las variables se seleccionan porque se cree que están asociadas de alguna forma)

Los sujetos deben elegirse para representar una amplia gama de recorrido en las variables, o el descubrimiento de una relación es poco probable

Por ejemplo,

Los hijos de padres con mayor nivel educativo (variable nro.  1) ganan salarios (variable nro. 2) mejores  cuando son adultos.

El peso de un ni√Īo de tres a√Īos (variable nro. 2) est√° correlacionado con su peso al nacer (variable nro. 1)

 

Estudios predictivos

Usan coeficientes de correlación para mostrar cómo una variable (la variable predictor) predice otra (la variable criterio)

Por ejemplo,

¬ŅQu√© solicitantes de la escuela secundaria deber√≠an ser admitidos en la universidad?

Supongamos que el promedio de notas durante los estudios de secundaria (predictor) es un buen indicio del rendimiento académico futuro en la universidad (criterio)

La variable predictor se determina antes que la variable criterio, y los datos abarcan un per√≠odo de tiempo (4 a√Īos de escuela secundaria)

 

Predicci√≥n por regresi√≥n m√ļltiple

Supongamos, de hecho, que las notas de la escuela secundaria no son el √ļnico predictor del rendimiento acad√©mico en la universidad (que creemos que es el caso)

¬ŅCu√°les podr√≠an ser otros buenos predictores?

Todas esas variables pueden contribuir a la predicción general en una ecuación que suma el poder predictivo de cada variable individual identificada

 

Dise√Īos no experimentales longitudinales

Son estudios en los que se analiza el mismo grupo de sujetos a lo largo del tiempo

Los dise√Īos longitudinales de tendencias utilizan siempre la misma poblaci√≥n, aunque extraen diferentes muestras de esa poblaci√≥n cada vez

Los estudios de cohortes examinan un grupo específico (la misma población) a lo largo del tiempo

Los dise√Īos de panel son estudios de cohortes que utilizan la misma muestra cada vez

Te dejo m√°s detalles acerca de los tres tipos de dise√Īos longitudinales en el siguiente v√≠deo:

 

 

¬ŅQu√© hay respecto a la validez de estos dise√Īos?


Recuerda que la validez interna es la medida en que el dise√Īo de un estudio apoya la conclusi√≥n de que los cambios en la variable independiente, son los causantes de cualquier diferencia observada en la variable dependiente.

 

Validez interna seg√ļn tipo de dise√Īo
Validez interna seg√ļn tipo de dise√Īo

 

La investigaci√≥n experimental tiende a tener la validez m√°s alta, porque aborda la direccionalidad y los problemas de una ¬†tercera variable mediante la manipulaci√≥n y el control de variables extra√Īas.

Si el valor promedio de la variable dependiente en un experimento difiere seg√ļn las condiciones del tratamiento, es muy probable que la variable independiente sea responsable de esa diferencia.

La investigación correlacional es la que tiene validez más baja porque no aborda ninguno de esos problemas.

Por tanto, si el puntaje promedio de la variable dependiente difiere entre los niveles de la variable independiente,

Podr√≠a ser ‚Äč‚Äčque la variable independiente sea la responsable, pero hay otras interpretaciones posibles

En algunas situaciones, la dirección de la causalidad podría invertirse.

En otras, podría haber una tercera variable que esté causando diferencias tanto en las variables independientes como en las dependientes.

La investigación cuasi experimental está en el medio porque la manipulación de la variable independiente subsana algunos problemas,

Pero la falta de asignación aleatoria y control experimental falla en solucionar otros

 

Una acotación final sobre las encuestas


La mayor√≠a de los dise√Īos no experimentales basan la recogida de datos en encuestas

Necesitas saber, de antemano, cómo se utilizarán los datos en lugar de andar por ahí pescando todo lo que esté disponible:

  • Los m√©todos de recopilaci√≥n de datos pueden variar, pero deben estar estandarizados
  • Las instrucciones deben ser claras
  • Tanto las instrucciones como la encuesta deben ser probadas antes en un ensayo piloto
  • Debido a que la tasa de respuesta t√≠pica a una encuesta enviada por correo electr√≥nico es s√≥lo del 40% al 60%, se deben realizar seguimientos a las personas que no respondieron al primer intento
  • Los que no responden pueden introducir sesgos

Si te pareci√≥ √ļtil esta gu√≠a, comp√°rtela entre tus contactos‚Ķ y si te apetece d√©jame tus comentarios a continuaci√≥n

Prometo responderte lo antes posible

 

Referencias


Bushman, B. J., & Anderson, C. A. (2001). Media violence and the American public: Scientific facts versus media misinformation.¬†American Psychologist, 56(6-7), 477‚Äď489.¬†https://doi.org/10.1037/0003-066X.56.6-7.477

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