MONOGRAFIA de diseños de investigacion

2012 DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA EL DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN “Es la estructura a seguir en una investigación ejerciendo el control de la misma a fin de encontrar resultados confiables y su relación con los interrogantes surgidos de la hipótesis”. El término diseño se refiere al plan o estrategia concebida para obtener la información que se desea.

INTEGRANTES: CONDORI SUASNABAR, Angela Beatriz GONZALES VIVAR, Andrea Andrea Sthefany CATEDRA: “METODOLOGIA DE LA INVESTIGACIÓN” Doc. Isaac Montero Yaranga

10/10/2012

“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

A nuestro docente el Doc. Isaac Montero Yaranga por apoyarnos en la elaboración de la presente monografía y a nuestros padres por los esfuerzos que hacen para solventar nuestros gastos, por apoyarnos, por confiar en nuestra educación y formación como futuros profesionales

FACULTAD DE DERECHO Y CIENCIAS POLÍTICAS 2

CICLO: VI SECCIÓN: A2


A nuestro docente el Doc. Isaac Montero Yaranga por apoyarnos en la elaboración de la presente monografía y a nuestros padres por los esfuerzos que hacen para solventar nuestros gastos, por apoyarnos, por confiar en nuestra educación y formación como futuros profesionales




TEMA: EL LIBERALISMO EN EL PERÚ Y EN EL MUINDO

CATEDRA: METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN CATEDRATICO: Doc. ISAAC MONTERO YARANGA INTEGRANTES:   

CONDORI SUASNABAR, Angela Beatriz GONZALES VIVAR, Andrea Sthefany ALVAREZ GRABEL, Magali

CICLO: VI

SECCION: A2 HUANCAYO – HUANCAYO – PERÚ




Es necesario reconocer a las personas que hicieron posible la realización de este trabajo de investigación, a quienes con su ayuda, fueron un gran impulso para su culminación, y sin contraprestación alguna, ni interés nos ayudaron y fueron parte de este equipo. En primer lugar, debemos dar merito, al Dr. Responsable de la cátedra por la iniciativa de incentivar en nosotros el espíritu del investigador universitario, facilitándonos materiales que fueron indispensables para cumplir este objetivo; que servirá y se ira fortaleciendo en nosotros, como futuros profesionales. También, a la Biblioteca del Colegio de Abogado de Junín, que al observar nuestra carencia de fuentes bibliográficas a las cuales no teníamos alcances, nos ofreció, aquellos libros que servirían y acotarían gran información para nosotros; y a todos los docentes de la Facultad de Derecho y Ciencias Políticas de la Universidad Peruana Los Andes, que nos permitieron ingresar a sus bibliotecas personales tanto virtuales como físicas, en búsqueda de datos relevantes para esta concluida investigación. Gracias a todos los que hicieron posible esta meta. Los autores.




RESUMEN CONCEPTO.- El diseño de investigación constituye el plan general, sistema de procedimientos o técnicas que guían la formulación del problema, así como todas las operaciones tácticas para darles respuestas y verificar la hipótesis, constituyen la estrategia clave ,por ello, debe ser concebido en estrecha relación con la naturaleza del problema y el objetivo de la investigación. El diseño también debe especificar los pasos que habrán de tomarse para controlar las variables extrañas y señala cuándo, en relación con otros acontecimientos, se van a recabar los datos y debe precisar el ambiente en que se realizará el estudio. Esto quiere decir que el investigador debe decir dónde habrán de llevarse a cabo las intervenciones y la recolección de datos, esta puede ser en un ambiente natural (como el hogar o el centro laboral de los sujetos) o en un ambiente de laboratorio (con todas las variables controladas).

IMPORTANCIA.-Los diseños de investigación tienen suma importancia, en tanto guían y orientan metodológicamente la conducción del proceso de investigación, facilitando la formulación del problema, la hipótesis y el logro de los objetivos de investigación, en el contexto social o natural donde se presenta o identifica la situación problemática. TIPOS DE DISEÑO DE INVESTIGACION a) DISEÑOS EXPERIMENTALES. En ellos el investigador desea comprobar los efectos de una intervención específica, en este caso el investigador tiene un papel activo, pues lleva a cabo una intervención igualmente viene a ser un estudio de investigación en el que se manipulan deliberadamente una o más variables independientes, para enlazar las consecuencias que la manipulación tiene sobre una o más variables dependientes, dentro de una situación de control para el investigador. Este diseño se divide en diseños pre experimentales, diseños experimentales puros y diseños cuasi experimentales; el primero se llama pre experimentales porque su grado de control es mínimo, y no cumplen con los requisitos de un verdadero experimento; el segundo se caracteriza por reunir dos requisitos para lograr el control y la validez interna, el ultimo se denomina diseño cuasi experimental por consistir en grupos ya formados es decir, ya existen previamente al experimento.



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN b) DISEÑOS NO EXPERIMENTALES. Llamada también Ex post- facto, en ellos el investigador observa los fenómenos tal y como ocurren naturalmente, sin intervenir en su desarrollo y no hay manipulación de las variables. Dentro de este encontramos el diseño de investigación transeccional o transversal se caracteriza por que la recolección de datos se hace en un solo momento, en un tiempo único. Su propósito es describir variables, y analizar su incidencia e interrelación recíproca, en un momento dado. Pero esta tiene tres subdivisiones las cuales son los diseños transeccionales descriptivos, los diseños transeccionales explicativos causales y los diseños transeccionales correlaciónales; el primero tiene como objetivo indagar la incidencia y los valores, en que se manifiestan una o más variables; la segunda tienen como objetivo describir las relaciones entre dos o más variables, en un momento determinado y la tercera permite al investigador , analizar y estudiar la relación de hechos y fenómenos de la realidad, para conocer su nivel de influencia o ausencia de ellas. Y también parte de ella son los diseños longitudinales el cual esta subdividido en diseños longitudinales de tendencia ,longitudinales de evolución de grupos y longitudinales de panel ;el primero analiza cambios a través del tiempo , dentro de alguna población en general, el segundo, examina cambios a través del tiempo, en sus poblaciones o grupos específicos y finalmente el tercer diseño consiste en la medición continua a través del tiempo de la misma persona o sujeto de los grupos o poblaciones. c) DISEÑOS DESCRIPTIVO.- Estos diseños no concuerdan propiamente con la definición de diseño y sus características que se adaptan más al trabajo experimental; sin embargo, pueden ser tratados como tales en razón de que proporcionan al investigador guías u orientaciones para la realización de un determinado estudio. d) DISEÑOS FACTORIALES.- Estos diseños como se ha visto controlan o manipulan una sola variable experimental o independiente; sin embargo la critica a estos diseños ha sido hecha en el sentido de que todo fenómeno social y humano es complejo presentándose generalmente diversas variables que actúan simultáneamente y por tanto controlar una sola variable para explicar dicho fenómeno conlleva a una simplificación artificial.



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN INDICE DE CONTENIDO PORTADA DEDICATORIA CARATULA AGRADECIMIENTO RESUMEN INTRODUCCIÓN

CAPITULO I ASPECTOS GENERALES DE DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.

Explicación preliminar……………………………………………..…………….……Pág. 13 Definición de diseño……………………………………………..……...…………….Pág. 14 Concepto……………………………………………..…………………..………….…Pág. 15 Importancia……………………………………………..………………………………Pág. 16 ¿Qué es un experimento? ……………………………………………..…………….Pág. 17 Tipos de diseño de investigación……………………………………………...….…Pág. 18 Clasificación de los diseños…………………………………………………...…..…Pág. 19

CAPITULO II VALIDEZ DE DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN

1. Validez de los diseños de investigación……………………………..……..……… Pág. 21 1.1. Validez interna……………………………………………..………………..……Pág. 21 1.2. Validez externa……………………………………………..………………….…Pág. 25 1. Validez de la población………………………………………………….….Pág. 26 2. Validez ecológica…………………………………..…………………..……Pág. 27 2. Control de la selección o de las diferencias inter – sujetos………………….……Pág. 31 2.1. Aleatorización…………………………………………..…………………..…….Pág. 32 2.2. Apareamiento de sujetos o de pares………………..…………………..……..Pág. 32 2.3. Apareamiento de grupos……………………………..…………………..……..Pág. 33 2.4. Selección homogénea………………………………..…………………..……..Pág. 34 2.5. El empleo de los sujetos como s us propios controle…………..…………….Pág. 34 2.6. Limitación de la población……………………………..…………………..……Pág. 35 2.7. Análisis de covarianza………………………………..…………..…………..…Pág. 35 3. Controles de la historia o de las diferencias situacionales………..…………… ...Pág. 36 FACULTAD DE DERECHO Y CIENCIAS POLÍTICAS 7


“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN 3.1. Eliminación de variables extrañas…………………..…………..……………..Pág. 36 3.2. Constancia de las variables…………………………..…………..…………….Pág. 37 3.3. Contrabalanceo de situaciones……………………..…………..……………...Pág. 38 4. Control de la instrumentación…………………………….…………..………….…..Pág. 39

CAPITULO III TIPOS DE INVESTIGACION: DISEÑO EXPERIMENTAL

1. Concepto……………………………………………..…………..……………….……Pág. 42 2. Características……………………………………………..…………………………..Pág. 42 3. Tipos de diseño experimentales…………………………..…………………..…….Pág. 43 3.1. Diseños pre – experimentales………………………..…………..…………….Pág. 44 3.1.1. Diseño de un grupo solo después……………………..…………...….Pág. 45 3.1.2. Diseño pre – test, post – test con un solo grupo……..…………...….Pág. 44 3.1.3. Diseño de comparación estática o comparación de grupos solo después………………………………………..………………….……...Pág. 46 3.2. Diseños cuasi – experimentales……………………..………………….……..Pág. 48 3.2.1. Diseños de series de tiempo…………………..………………....……Pág. 50 3.2.2. Diseño de muestras equivalentes de tiempo...…………….……..….Pág. 53 3.2.3. Diseño de dos grupos no equivalentes o con grupo control no equivalente (o con grupo control no aleatorizado) ………………………………...Pág. 56 3.2.4. Diseño contrabalanceado……………………..……………...…..…….Pág. 57 3.2.5. Diseños de muestras separadas, diseño “parchado”, “arreglado” o “remendado” (patch up) ……………………………..………………….Pág. 62 3.3. Diseños experimentales propiamente dichos…………………………..……..Pág. 63 3.3.1. Diseño con grupo de control solo después o post – test………...….Pág. 63 3.3.2. Diseños de dos grupos apareados solo después o post – test…………………………………………………………………………Pág. 65 3.3.3. Diseños de dos grupos aleatorizados pre y post test, o diseño con grupo control pre y post test…………………..……………....................... …Pág. 67 3.3.4. Diseño de cuatro grupos de Solomon………..…………………..……Pág. 69 4. Requisito del experimento social………………………………..………………..…Pág. 72 5. Paradigma de un experimento social…………………………..……………….…..Pág. 74 6. Equivalencia de grupos durante el experimento……………………………...……Pág. 75 7. Diseños factoriales en la investigación experimental………………………..……Pág. 79 7.1. Explicación introductoria……………………………..…………………..……...Pág. 79 7.2. Diseño factorial 2 x 2…………………………………..…………..…………….Pág. 79 7.3. Utilidad de los diseños factoriales…………………..…………..……..............Pág. 82 7.4. Paradigma de un diseño factorial………………………………..……………..Pág. 83



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN CAPITULO IV TIPOS DE DISEÑO NO EXPERIMENTALES Y OTROS 1. Diseño de investigación no experimental……………..…………..………….….…Pág. 89 1.1. Explicación preliminar………………………………..…………..……………...Pág. 89 1.2. Concepto……………………………………………..…………..……………….Pág. 91 1.3. Tipos de diseño de investigación no experimentales…………..…………….Pág. 92 1.3.1. La investigación transeccional………………..…………..………...…Pág. 93 1.3.2. La investigación longitudinal……………………………………...……Pág. 97 1.4. Comparación de los diseños transaccionales y longitudinales………… .…Pág. 100 1.5. Relación entre el tipo de estudio, las hipótesis y el diseño de investigación……………………………………………..………….………..…Pág. 100 2. Diseños descriptivos…………………………………………………..………..…...Pág. 101 2.1. La investigación descriptiva simple……………………………………..….…Pág. 101 2.2. Investigación descriptiva comparativa……………..…………………………Pág. 102 2.3. Investigación correlacional……………………………………..……………...Pág. 103 2.4. Investigación causal comparativa…………………..…………………..….....Pág. 105 2.5. Investigación longitudinal……………………………..…………………..…...Pág. 106 2.6. Investigación transversal……………………………..…………………..…....Pág. 107 3. Diseños factoriales……………………………………………..……………………Pág. 108 3.1. Diseño factorial simple………………………………..…………………..….Pág. 111 3.2. Otros diseños factoriales……………………………..………………………Pág. 114 CONCLUSIONES…………………………………………..………………………...…..Pág. 116 BIBLIOGRAFIA………………………………………………….……….……………….Pág. 118 WEBGRAFÍA………………………………………………………………………….…..Pág. 121 ANEXOS…………………………………………………………….….………………….Pág. 122

INDICE DE DIAGRAMA DIAG. Nro. 01: diagrama de contrabalanceo de situaciones ………………………….Pág. 39 DIAG. Nro. 02: diagrama de diseño de un grupo solo después …………….………..Pág. 45 DIAG. Nro. 03: Diseño Pre – test, Post – test con un solo grupo…………….……....Pág. 46 DIAG. Nro. 04: Diseño de comparación estática o comparación de grupos solo después…………….…………………………………………………………………..…..Pág. 49 DIAG. Nro. 05: diseños de series de tiempo……………………………….….………..Pág. 51 DIAG. Nro. 06: Diseño de muestras equivalentes de tiempo………….…….………..Pág. 54



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN DIAG. Nro. 07: Diseño de control de efectividad del posible efecto del orden de los tratamientos………………………………………………………………….…….………..Pág. 54 DIAG. Nro. 08: Diseño de dos grupos no equivalentes ………………..…….………..Pág. 56 DIAG. Nro. 09: Ejemplo de diseño contrabalanceados …………………...….………..Pág. 58 DIAG. Nro. 10: Ejemplo de diseño contrabalanceados con cuatro tratamientos …...Pág. 58 DIAG. Nro. 11: Ejemplo de diseño de muestras separadas ……………...….………..Pág. 60 DIAG. Nro. 12: Ejemplo de diseño parchado………………………………….………..Pág. 62 DIAG. Nro. 13: Ejemplo de evaluación de los dos grupos en la variable dependiente…………….…………………………………………………………………..Pág. 64 DIAG. Nro. 14: Diseños de dos grupos apareados solo después o Post – test…….Pág. 66 DIAG. Nro. 15: Diseños de dos grupos aleatorizados Pre y Post test …………...…..Pág. 67 DIAG. Nro. 16: Diseño de cuatro grupos de Solomon…………….……………….…..Pág. 70 DIAG. Nro. 17: modelo de diseño factorial…………………………………….………..Pág. 71 DIAG. Nro. 18: modelo de Investigación descriptiva comparativa ………...………..Pág. 103 DIAG. Nro. 19: modelo de Investigación correlacional………………….….………..Pág. 104 DIAG. Nro. 20: modelo de diseño de Investigación comparativa ………….………..Pág. 105 DIAG. Nro. 21: modelo de diseño de Investigación longitudinal …………….….…..Pág. 106 DIAG. Nro. 22: modelo de diseño de Investigación transversal……………...……..Pág. 107

INDICE DE FIGURAS FIG. Nro. 01: Ilustración del patrón de resultados en un diseño de series de tiempo………………………………………………………………………………………..Pág. 53 FIG. Nro. 02: esquema de respuesta de los diseños factoriales a la formación de estructuras de variables………………………………………………………….………..Pág. 83 FIG. Nro. 03: Diseño no experimental………………………………………….………..Pág. 92 FIG. Nro. 04: Diseño transeccional………………………………………….….………..Pág. 96 FIG. Nro. 05: Ejemplo de diseños longitudinales de tendencia……………..………..Pág. 98 FIG Nro. 06: se observa la independencia de las variables independientes en un diseño factorial………………………………………………………………………..….………..Pág. 114 FACULTAD DE DERECHO Y CIENCIAS POLÍTICAS 10


“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN INDICE DE TABLAS TABLA Nro. 01: Ejemplo de control de la instrumentación………………….………..Pág. 41 TABLA Nro. 02: Ejemplo de equivalencia de grupos durante el experimen to….…..Pág. 77 TABLA Nro. 03: Ejemplo de equivalencia de grupos durante el experimento……...Pág. 77 TABLA Nro. 04: Ejemplo de equivalencia de grupos durante el experimento…………….……………………………………………………………….…..Pág. 78 TABLA Nro. 05: Diseño factorial 2 x 4 x 3 - Variables de sus Niveles……………....Pág. 81 TABLA Nro. 06: Ejemplo de diseños factoriales agregados a un grupo de control………………………………………………………………...…………….………..Pág. 82 TABLA Nro. 07: ejemplo de paradigma de diseño factorial…………….………...…..Pág. 87 TABLA. Nro. 08: Diferencia entre los diseños descriptivos y correlacional………....Pág. 94 TABLA. Nro. 09: paradigma de diseño no experimental…………………….………..Pág. 95 TABLA. Nro. 10: modelo de diseño factorial simple…………….……………….…..Pág. 111 TABLA. Nro. 11: Niveles de comparación que se obtiene en un diseño factorial hipotéticamente………………………………………………………………….………..Pág. 113 TABLA Nro. 12: Ejemplo de diseño factorial de 2x2x2…………………..…………..Pág. 115




INTRODUCCIÒN El presente trabajo que tiene por título “DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA”, es tan importante como necesario ya que vivimos en una realidad tan compleja y cambiante por ello los conocimientos, las teorías y la tecnología se multiplican sorprendentemente, cobrando vigencia y desactualizandose muy pronto, en tal sentido, la humanidad se ve obligada a recontextualizarlas para no caer en la obsolescencia. El propósito del presente trabajo es entregar a los interesados ,un documento practico, tal vez con las limitaciones que puede tener un trabajo de alumnas de pregrado , pero que de una u otra forma cubra las deficiencias y pue3da orientar , ya que el tema diseños de investigación tienen vital importancia ,como plan o estrategia que guía el proceso investigativo. Con fines didácticos y metodológicos, el presente trabajo, hemos convenido dividirlo en cuatro capítulos: En el capítulo se explica los aspectos teóricos y generales de los diseños de investigación, se destaca la importancia de los diseños de investigación, con el propósito de proporcionar información básica para la comprensión y el desarrollo de los diseños de investigación. En el capítulo II, titulado la validez de los diseños de investigación, se destaca la importancia y e hace referencia al grado de control y posibilidad de generalización que tiene el investigador sobre el problema que es estudiado. De forma correlativa y prevista, en el capítulo III, cuyo título son los tipos de diseño de investigación: específicamente los diseños experimentales, en la cual hemos presentado las diferentes formas de resolver problemas de interés científico en el campo experimental. Igualmente, en el capítulo IV hemos visto conveniente desarrollar la segunda parte de los tipos de diseño de investigación; cuyo contenido es el diseño no experimental, el diseño descriptivo, el diseño factorial, brindándoles un concepto muy fácil y comprensible del tema.

Las alumnas.




CAPITULO I ASPECTOS GENERALES DE DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN 8. EXPLICACION PRELIMINAR Una vez que se ha definido el tipo de investigación a realizar, y establecidas las hipótesis pertinentes, el investigador social, particularmente, en el campo de las ciencias jurídicas, debe concebir de manera práctica y concreta la forma de responder a la problemática de investigación planteadas, mediante la selección y formalización de un Diseño de investigación, para aplicarlo al contexto particular del estudio. El término Diseño, en su sentido restringido, se refiere al plan o estrategia concebida para responder, en forma concreta, objetiva y precisa a las preguntas del problema de investigación, a efecto de demostrarse las hipótesis formuladas y, consiguientemente, modificarse, ampliarse o crearse nuevas teorías sobre determinados fenómenos sociales, económicos, ideológicos, políticos o jurídicos. Si el Diseño está bien concebido, el producto último de un estudio tendrá mayores posibilidades de ser válido.



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN 9. DEFINICIÓN DE DISEÑO Un diseño puede ser definido como una estructura u organización esquematizada que adopta el investigador para relacionar y controlar las variables de estudio. El objeto de cualquier diseño es imponer restricciones controladas a las observaciones de los fenómenos. El concepto de diseño ha sido estudiado y se adecua más para el caso de los estudios experimentales, sin embargo, también podemos organizarlos en las investigaciones descriptivas, aunque con sus limitaciones respectivas. Para Jaime Amau (1981, 1988), una de las acepciones que le asigne al diseño se refiere a la forma específica en que se van a disponer o formarse los diferentes grupos experimentales. El diseño sirve como instrumento de dirección para el investigador, en tal sentido, se convierte en un conjunto de pautas bajo las cuales se va realizar un experimento o estudio. En otras palabras el diseño implica pasos acciones que debe seguir quien trabaja con un problema para poder encontrar las posibles soluciones al mismo. Siguiendo a J. Amau (1998), un diseño experimental es sinónimo de seis actividades básicas estas son: 1º Formulación de la hipótesis 2º Selección de variables independiente y dependiente adecuadas 3º Control de las variables extrañas 4º Manipulación de las variables independientes y registro de las variables dependientes 5º Análisis de varianza producida en la variable dependiente o variable de análisis 6º Inferencia de las relaciones entre las variables independientes y dependientes1

1

SÁNCHEZ CARLESSI HUGO Y REYES MEZA CARLOS, “Metodología y diseños en la investigación científica”. Editotial Mantaro, Segunda Edición, enero de 1996 , págs. 57 y 58



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN Se considera que un diseño de investigación cumple dos funciones básicas y prioritarias: a. Proporciona la oportunidad para las comparaciones necesarias requerida para la o las hipótesis de la investigación b. Capacita al investigador, investigador, a través del análisis estadísticos de los datos para hacer interpretaciones significativas con relación a los resultados de estudio Teniendo en cuenta estas funciones básicas que debe de satisfacer un diseño, su elección debe de hacerse bajo ciertos criterios generales: 1º El criterio más importante es que el diseño sea apropiado para la verificación de las hipótesis particulares al estudio. Por ejemplo, si en nuestro estudio queremos demostrar una positiva interacción entre la edad y el grado educativo con respecto al rendimiento académico, no podemos llegar a los resultados esperados si utilizamos diseños de investigación tradicionales que solamente pueden servir para observar las relaciones causa efecto. El diseño apropiado para el caso que investigamos será el denominado diseño factorial 2º Otro de los criterios que se debe de tener en cuenta en la selección de diseño, es el relacionado con el grado de control que nos debe proporcionar el diseño con respecto a las variables relevantes en el estudio.

10. CONCEPTO Es el conjunto de estrategias procedimentales y metodológicas definidas y elaboradas previamente para desarrollar el proceso de investigación. Al respecto Carrasco Díaz señala que el diseño de investigación es “Aquel plan o sistema de procedimientos o técnicas que guían la formulación del problema, así como todas las operaciones tácticas para darles respuestas y verificar la hipótesis, constituyen la estrategia clave, por ello, debe ser



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN concebido en estrecha relación con la naturaleza del problema y el objetivo de la investigación”2 En opinión de Hernández S., Fernández C. y Baptista L., al respecto dicen: “el diseño señala al investigador lo que debe hacer para alcanzar sus objetivos de estudio, contestar las interrogantes que se ha planteado y analizar la certeza de la hipótesis formulada en un contexto en particular” 3 Asimismo Christensen “el termino DISEÑO se refiere al plan o estrategia concebida para responder a las preguntas de la investigación” 4 En efecto el diseño es el instrumento que guía la forma y el modo como el investigador va a dar respuesta al problema de investigación. Una vez que se ha definido el tipo de estudio a realizar y establecido la(s) hipótesis de investigación o los lineamientos para la investigación (si es que no se tienen hipótesis), el investigador debe concebir la manera práctica y concreta de responder a las preguntas de investigación. Esto implica seleccionar o desarrollar un diseño de investigación y aplicarlo al contexto particular de su estudio. 5

11. IMPORTANCIA Los diseños de investigación tienen suma importancia, en tanto guían y orientan metodológicamente la conducción del proceso de investigación, facilitando la formulación del problema, la hipótesis y el logro de los objetivos de investigación, en el contexto social o natural donde se presenta o identifica la situación problemática. 6

2

Carrazco 58 Hernández pág. 106 4 Christensen, L.B. metodología experimental .Boston , pág. 24 5 Hernández, Fernández, baptista. Pág. 103 6 Carrazco 59 3



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN 12. ¿QUÉ ES UN EXPERIMENTO? El término "experimento" puede tener -al menos- dos acepciones, una general y otra particular. La general se refiere a "tomar una acción" y después observar las consecuencias de una acción (Babbie, 1979). Este uso del término

es

bastante

coloquial,

así

hablamos

-por

ejemplo-

de

"experimentar" cuando mezclamos sustancias químicas y vemos la reacción de este hecho o cuando nos cambiamos de peinado y vemos el impacto que provoca esta

en

nuestros

concepción

amigos

esta

transformación.

La

esencia

de

de "experimento" es que éste involucra la manipulación

intencional de una acción para analizar sus posibles efectos. La acepción particular que va más de acuerdo con un sentido científico del término, se refiere a "un estudio

de

investigación

en

el

que

se

manipulan

deliberadamente una o más variables independientes (supuestas causas) para analizar las consecuencias de esa manipulación sobre una o más variables dependientes (supuestos efectos), dentro de una situación de control para el investigador". Esta definición puede parecer compleja, sin embargo, conforme se vayan analizando sus componentes se irá aclarando su sentido. 7

13. TIPOS DE DISEÑO DE INVESTIGACION La complejidad y la variedad de los hechos y fenómenos que ocurren en la realidad, nos conducen a elaborar y diseñar numerosas y deferentes estrategias para analizar y responder a los problemas de investigación según su propia naturaleza y características, así como por ejemplo tenemos: Según Carrasco Díaz

S. a los diseños experimentales y no

experimentales, ambos diseños con igual importancia y trascendencia en el plano científico.8

7 8

Hernández pag.104 Carrazco Díaz. net pág. 59



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN A su vez los diseños experimentales se dividen en diseños pre experimentales, experimentos verdaderos y diseños cuasi experimentales, y estos a su vez se subdividen en diseños específicos de Salomón, series cronológicas y factoriales. Los diseños no experimentales se dividen en diseños transeccionales o transversales y diseños longitudinales. Los diseños transeccionales se subdividen en diseños específicos descriptivos, explicativos causales y correlaciónales y los diseños longitudinales se subdividen en diseños específicos de tenencia (trend) de evolución de grupo o Cohort y diseños de panel. En otra literatura sobre la investigación social y, particularmente, de las ciencias jurídicas, se puede encontrar diferentes clasificaciones de diseños, entre ellos, el Diseño de Investigación Experimental y el Diseño de Investigación no Experimental o de Campo. Cabe precisar que, en términos generales, los dos tipos de diseños son relevantes, teniendo un valor propio cada uno de ellos, por lo que ambos deben llevarse a cabo para un mejor estudio del caso; de otro lado, cada uno posee sus peculiares características, por tanto la elección sobre qué clase de investigación y diseño especifico hemos de seleccionar depende de los objetivos de la investigación, del problema social-jurídico a estudiarse, que puede ser de carácter exploratorio, descriptivo, explicativo o correlacional. 9 Los problemas de investigación de un experimento de campo son, en principio, los mismos que los de un experimento puro o de laboratorio; sin embargo, muchos casos de investigación de campo presentan mayores dificultades en la manipulación y control de las variables; pero, desde hace algún tiempo, se admite la conveniencia de ampliar el alcance de la 9

BAPTISTA, Pilar: “Metodología de la Investigación”. Ed. Mc Graw-Hill, Sao Paulo, 1991, p. 109 y ss.



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN experimentación de laboratorio a experimentos realizados en situaciones de la vida real.

LEVIN, con bastante precisión señala, que aunque parece posible estudiar determinados problemas de la sociedad en pequeños grupos de laboratorio artificialmente creados, también es necesario desarrollar técnicas de investigación que nos permitan efectuar experimentos reales dentro de grupos sociales “naturales” existentes. En su opinión, la importancia teórica y práctica de estos tipos de experimentos es de primera magnitud. 10

14. CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS No existe una clasificación única de los diseños de investigación; así tenemos que se le pueden identificar se acuerdo al número de variables independientes, al método de investigación que se emplea o al enfoque teórico - metodológico. A) Por el número de variables independientes, pueden ser: a) Diseños univariados.- Cuando se controla o manipula una sola variable independiente pudiendo observarse una o más variables dependientes b) Diseños multivariados.- Cuando son dos o más las variables independientes controladas y una o más variables dependientes. B) Por el método que emplea, pueden ser: a) Diseño descriptivos.- Entre los que más destacan se pueden organizar los siguientes, aunque con las limitaciones del caso: Descriptivo simple Descriptivo – comparativo Correlacional Causal comparativo Longitudinal Transversal 10

LEVIN, K: “Grupos de control de Investigación Social”, Ed. Holt, Nueva York, 1947, p.320 - 344



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN De seguimiento b) Diseños de ex - post – facto.- Los principales son: Diseño correlacional Diseño de grupo criterio c) Diseños experimentales.- Destacamos principalmente siguiendo a Campbell y Stanley: Pre – experimentales, cuasi – experimentales y experimentales Según J. Amau, (1998), dentro de los diseños experimentales se destacan los diseños de dos grupos al azar y el diseño de dos grupos apareados d) Diseño factoriales experimentales.- Destacándose: El diseño factorial simple (2x2) El diseño multifactorial J. Amau, (1988), refiriéndose a los diseños factoriales identifica a los siguientes: diseño factorial al azar, factorial de cuadrado latino, diseño jerárquico. C) Por el enfoque teórico – metodológico; pueden ser a) Conductual o intrasujeto.- Solo se estudia y controla a un solo sujeto. Por ejemplo el diseño de recopilación intrasujeto. b) Tradicional.- Toma en cuenta el carácter univariado y el empleo de grupos muéstrales de estudio (E) y de comparación (C). c) Investigación acción.- Forma de investigación participante en la cual el investigador se interna en el proceso mismo del estudio y participa directamente como elemento del estudio. 11

11

SÁNCHEZ CARLESSI HUGO Y REYES MEZA CARLOS, “Metodología y diseños en la investigación científica”. Editotial Mantaro, Segunda Edición, enero de 1996 , pág. 76




CAPITULO II VALIDEZ DE DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN 2. VALIDEZ DE LOS DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN La validez de los diseños de investigación hace referencia al grado de control y posibilidad de generalización que tiene el investigador sobre el problema que es estudiado. En la investigación se dan dos tipos de validez: Validez interna y Validez externa. 12

4.1.

Validez Interna Una investigación tiene validez interna si los resultados de la investigación son una función del mismo programa o enfoque que está siendo probado, mediante un diseño especifico antes que el resultado de otras causas no tratadas asistemáticamente en el estudio (Tuckman, 1978) La validez interna trata de responder a preguntas tales como: ¿El tratamiento experimental realmente produce un cambio en la variable dependiente?, ¿la variable independiente realmente produce un a diferencia significativa?

12




“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN Un diseño proporciona respuestas a estas preguntas, solamente cuando es capaz de tener un control efectivo de las variables extrañas que pueden afectar el experimento que estamos desarrollando. Al eliminar los posibles efectos de estas variables extrañas, estamos, también,

eliminando

posibles

explicaciones

o

interpretaciones

alternativas de los resultados a encontrar. Campbell y Starley (1973) han sido capaces de identificar hasta ocho variables o factores extraños que representan frecuentes amenazas para la validez interna en una investigación experimental. A continuación presentaremos una descripción sucinta de cada uno de estos factores. a)

Historia: Este facto se refiere a todos los eventos que ocurren

en el medio ambiente al mismo tiempo en que se prueba la variable experimental particular durante la investigación. Estos eventos pueden hacer confundir los efectos de la variable experimental como otras variables extrañas b)

Maduración: Se refiere a los procesos de cambio que ocurren

dentro de las personas o sujetos que participan en la investigación. Los efectos de este tipo de factor pueden observarse en estudios que se prolonga en el tiempo y pueden llegar a confundirse con la variable principal de estudio. Por ejemplo un niño de 6 años de edad, puede rendir diferentemente a una situación inicial simplemente debido al natural desarrollo biopsicosocial que ocurre normalmente y no precisamente al efecto de una variable experimental. 13 El efecto de este factor puede neutralizarse haciendo uso de un grupo control comparable, que se espera ha tenido las mismas experiencias maduracionales y evolutivas.

13

SÁNCHEZ CARLESSI (Ídem.) pág. 59



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN c)

Pre-test: Se considera que la exposición de los sujetos de la

experiencia a una evaluación previa (pre-test) al estudio mismo puede afectar la performance final de este grupo de sujetos en independencia del mismo tratamiento experimental. Hay que tener presente que el resultado del pre-test siempre afecta favorablemente el resultado del post- test. d)

Los instrumentos de medición: Este factor se refiere a que en

lo posible, los instrumentos, los evaluadores y otros elementos que se utilizan en la investigación para la obtención de datos de interés, deben ser siempre los mismos, ya que una variación en ellos puede hacer que se obtengan datos que equivocadamente atribuyamos a la variable independiente. Se controla este factor asignándole confiabilidad y validez a los instrumentos y capacitando a los examinadores en su manejo. e)

Selección Diferencial de los Sujetos: Este factor hace

referencia a que sin desearlo el investigador puede seleccionarse grupos de personas o elementos muéstrales que son en sí mismas diferentes así uno de los grupos puede ser desde el inicio superior al otro y las diferencias finales pueden deberse a esta diferencia inicial y no al tratamiento mismo. Se considera que se puede neutralizar el efecto de este factor haciendo uso del procedimiento de selección de los sujetos, denominado de asignación al azar o mediante el apareamiento. f)

Regresión Estadística: Este factor se presenta cuando la

selección de los sujetos de investigación se hace sobre la base de los puntajes extremos en una variable de referencia, que se considera relevante para el estudio.

14

Por ejemplo, si se administra un test de

inteligencia y solo se selecciona al tercio superior y al tercio inferior de 14

SÁNCHEZ CARLESSI (Ibíd.) pág. 60



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN los sujetos; el efecto de este factor se hace presente cuando en cualquier medida de post-test los puntajes superiores tienden a decrecer hacia la medida de post-test los puntajes superiores tienden a decrecer hacia la media y los puntajes inferiores tienden a incrementar hacia la media. De esta manera pueden aparentemente verificarse ciertas hipótesis aun cuando no se administra a los grupos algún tratamiento. g)

Mortalidad Experimental: Este factor se refleja en los estudios

en los cuales se hacen mediciones antes y después a los sujetos que participan en los mismos. En esos estudios se desea evaluar en una segunda instancia a todos aquellos que fueron evaluados en una primera, pero puede suceder que algunos sujetos se retiren del estudio antes de la segunda evaluación o por diferentes razones permanezcan en el grupo un número menor y no representativo; por tanto, los resultados finales pueden deberse a este hecho antes que a un verdadero efecto de la variable experimental h)

Interacción Selección- Maduración: Para Tuckman (1978),

esta variable es más bien conocida como combinaciones interactivas de factores. De manera general, este factor hace referencia a la posibilidad que existe de la combinación de pares de factores o varios factores a la vez para atentar contra la validez interna de la investigación La Interacción Selección-Maduración se presenta cuando los grupos seleccionados no están igualados en edad y por consiguiente tendrán, también, problemas con respecto a la maduración por ejemplo, los niños a determinadas edades cambian a un ritmo mayor que a otras edades; además, la naturaleza de los cambios que ocurren en una edad pueden estar relacionados de una manera sistemáticamente al tratamiento experimental que los cambios que ocurren a otra edad. i)

Estabilidad y Expectancia: Además de estos ocho factores

señalados por Campbell y Stanley; B. Tuckman (1978), considera la FACULTAD DE DERECHO Y CIENCIAS POLÍTICAS 24


“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN existencia de otros dos: la estabilidad y la expectancia. 15 La estabilidad hace referencia a la tendencia del resultado o hallazgo a no ser confiable es decir que ocurre una vez pero no en otra oportunidad. Este comportamiento en los datos puede ser examinado a través del uso de pruebas estadísticas, las mismas que nos proporcionaran la probabilidad de ocurrencia de un determinado hallazgo. Por otro lado, la expectancia hace referencia a que un tratamiento experimental puede parecer más efectivo que otro de control o de comparación

no

porque

realmente

lo

sea,

sino

porque

el

experimentador o los sujetos que participan en el estudio lo consideran así. Es importante resaltar que para el caso de los estudios descriptivos podemos “controlar” por analogía o equivalencia, algunos de los factores que se presentan para los estudios experimentales.

4.2.

Validez externa Se considera que una investigación tiene validez externa cuando los resultados obtenidos pueden o podrían ser aplicados, en el mundo real, a otros programas o enfoques similares a aquel en el que fueron obtenidos. En otras palabras la validez externa se relaciona con la posibilidad de generalización o grado de representatividad de los hallazgos. Todo investigador que realiza un estudio, espera que sus resultados pueden ser utilizados o aplicados durante grandes periodos de tiempo por personas de otros lugares geográficos y para satisfacer este deseo debe cuidarse que el diseño de investigación tenga la validez externa suficiente.

15




“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN En la validez externa tenemos que considerar dos aspectos sumamente importante que son: 1º los referidos a la población y 2º A las condiciones bajo las cuales se realizó el estudio el estudio. El primer aspecto se conoce como la validez de la población y el segundo como la validez ecológica.16

3. Validez de la población: Este tipo de validez externa, está interesada en la identificación de la población a la cual se desea generalizar los resultados obtenidos en un grupo de sujetos. Con respecto a este es relevante la distinción que se hace entre la población objetivo y la población experimental accesible. La población objetivo se refiere a la totalidad de sujetos en quienes se quiere utilizar los resultados de un estudio particular, mientras que la población experimental accesible hace referencia al grupo de sujetos que están a disposición inmediata del investigador para este estudio. Es de la población experimental accesible, de donde el investigador extrae a los sujetos con quienes lleva a cabo el estudio. De esta manera en la generalización pueden existir y de hecho existen dos fases; la primera: Generalizar de la muestra a la población experimental accesible y la segunda Generalizar de esta a la población objetico. Como un ejemplo, podemos aclarar lo referente a la validez de población. Supongamos que queremos realizar un estudio acerca de métodos de enseñanza con los niños de primer y segundo grado de educación primaria. Para este estudio nuestra población objetico pueden ser los niños de los grados referidos; del ámbito de Lima Metropolitana y de esta se extrae la muestra o grupo de niños con 16

SÁNCHEZ CARLESSI (Ibíd.) págs. 61 y 62



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN quienes se realiza el estudio; teniendo siempre en mente que este grupo debe de reflejar las características más relevantes de la población objetivo. La generalización que se haga de la muestra a la población objetivo será más acertada si más semejantes son: la población experimental accesible y la población objetivo. 17 En la validez externa se puede presentar el factor de interacción de la selección y el tratamiento que actúan como una fuente que afecta

la

validez

del

diseño

cuando

dos

poblaciones

experimentalmente accesibles no son realmente representativas de la población objetivo. Es decir que los grupos seleccionados sean previamente diferentes, esto puede ocurrir y generalmente ocurre cuando en los estudios se tiende a usar sujetos voluntarios. Para el caso de los estudios descriptivos es más factible obtener una mayor validez de población ya que se intenta obtener una muestra estadísticamente representativa.

4. Validez ecológica: Este segundo tipo de validez externa está referido al deseo del investigador de que sus resultados también puedan ser obtenidos en otras situaciones medio ambientales. En otras palabras, la validez externa ecológica se refiere a que un diseño de investigación debe ser capaz de demostrar que los resultados obtenidos son efecto de la variable experimental y no de las situaciones o variables medioambientales que rodearon su ejecución 18 Entre los factores que pueden afectar la validez ecológica de un diseño se pueden considerar los siguientes:

17 18

SÁNCHEZ CARLESSI (Ibíd.) págs. 62 y 63 SÁNCHEZ CARLESSI (Ídem.) pág. 63



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN a) Descripción correcta de la variable independiente:

esto es

sumamente importante para la generalización y aún más para la replicación de los estudios en un intento de confirmar los primeros resultados reportados. El investigador debe de describir de una manera sumamente clara las condiciones bajo las cuales se llevó a cabo el estudio y más un de la variable experimental. b) Inferencia de tratamientos múltiples: Es decir cuando los sujetos que participan en un determinado estudio, están, también, sometidos a otros tratamientos de manera simultáneamente.

19

En estos casos

pueden obtenerse resultados que muy difícilmente pueden ser tenidos nuevamente y por lo tanto no puede afirmarse con seguridad que la variable experimental produjo dichos resultados. Por ejemplo cuando se quiere experimentar un nuevo programa de estudio en una

determinada

línea

educativa

con

los

escolares,

esto

simultáneamente están sometidos a otros tratamientos como consecuencia de su vida escolar regular

y puede ser que la

integración de estos tratamientos produzcan resultados que no pueden ser

reproducidos bajo otrs.as circunstancias cuando

solamente se aplica el tratamiento experimental. c) Efectos reactivos de la examinación: Se refiere a cuando se usan un pre-test los resultados del estudio pueden ser parcialmente por el efecto de la sensibilización de los sujetos a este pre – test. Esto se hace evidente cuando en otro grupo en el cual no se ha usado el pretest los resultados son diferentes. Por ejemplo cuando se va a dictar un curso se toma una prueba “de entrada” luego se dicta el curso y finalmente se toma la prueba “de salida” que muchos casos es la misma en este segundo momento los resultados pueden ser

19




“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN simplemente el efecto de que el sujeto aprendió las preguntas y por ende resolvió mejor. d) Efectos de las disposiciones experimentales: Hace referencia a que las

disposiciones

del

ambiente

experimental

pueden

crear

artificialidad que limita la posibilidad de generalizar los resultados a otras situaciones. Con respecto a esto también pueden crear resultados artificiales o únicos (lo reproducibles), el hecho de que la situación experimental sea totalmente novedosa para el sujeto cosa que puede motivarlos a rendir muy positivamente mientras que para otro esta misma situación puede producir efectos completamente contrarios. e) Efectos Hawthorne: Este factor se refiere a que la conducta de un sujeto o grupo de sujetos puede estar parcialmente influido por la percepción del experimento 20 (“se da cuenta” de lo que desea el investigador),

y

por

ello

puede

sesgar

favorablemente

o

desfavorablemente los resultados de la investigación. f) Interacción del momento de la mediación y efectos del tratamiento: La medición de la variable dependiente en dos momentos diferentes pueden producir resultados igualmente diferentes. g) Efectos de interacción des sesgo en la selección: si las muestras extraídas para un estudio no son representativas de una población más grande, se tendrán después problemas en la generalización de los hallazgos. h) Efecto del experimentador : Este factor hace referencia a que la expectativa del experimentador puede influir en las conductas de los sujetos de experiencia i) Efecto de la Novedad y la Perturbación: Los efectos o resultados experimentales parcialmente pueden ser debidos al entusiasmo o 20

SÁNCHEZ CARLESSI (Ibíd.) pág. 64 y 65



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN perturbación generada por la novedad del tratamiento. El efecto de un programa nuevo en un ambiente donde no se han efectuado cambios puede ser completamente diferente del efecto en un ambiente donde se han experimentado cambios. j) Medición de la Variable Dependiente: La generalización de los resultados depende de la identificación correcta de las variables dependientes y la apropiada selección de los instrumentos para su medición. Hay que tener en cuenta que por sus características, los factores que afectan la validez ecológica no son factibles de controlar en los estudios descriptivos. Posteriormente Cook y Campbell (1979), han ampliado el trabajo sobre la validez interna y externa y han incluido dos áreas adicionales de interés así como también han redefinido y ampliado los originales categorías de la validez interna y externa. 21 Dichos autores consideran que las amenazas a la validez de los diseños pueden ser agrupados en cuatro grandes áreas que son las siguientes: a) Validez de la condición estadística: Se basa en el hecho que lo primero que un investigador quiere establecer es si ciertas variables independientes y dependientes demuestren ciertas relaciones cuantitativas y porque el establecimiento de estas relaciones depende de evidencia estadística b) La validez interna: Es un aspecto que tiene que ver con la aseveración de que la relación existente entre las variables es de tipo causal; en otras palabras, este tipo de validez tiene que ver con la calidad de los resultados encontrados. Es decir si los resultados observados en la VD son realmente producidos por la VI 21




“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN y no por otras variables o factores extraños o simplemente por azar. c) Validez de constructo de las causas o efectos: Este tipo de validez tiene que ver con la calidad de las definiciones operacionales en la medida en que dichas definiciones representan a las variables de causa o efecto. d) Validez externa: Esta validez tiene que ver con el interés interés que el investigador tiene e que sus resultados encontrados pueda ser ampliado a otros contextos personas u ocasiones

5. CONTROL DE LA SELECCIÓN O DE LAS DIFERENCIAS INTER – SUJETOS (Igualación de los grupos Experimentales y Control) El control de la selección en el proceso de identificación de las muestras es importante en la asignación de la validez interna de un diseño.

22

La

selección de un grupo experimental o de estudio (GE), confirmado por personas tan semejantes como sea posible y que tengan la misma idiosincrasia que los sujetos del grupo de control o de comparación (GC) le permite al investigador minimizar la invalidez por selección es decir que el resultado de un experimento sea tanto, una función de las diferencias individuales no controladas, como del tratamiento. Debido a que los problemas de selección son por lo regular una fuente común de preocupación de los investigadores, se han desarrollado una diversidad de enfoques para tratarlos. En las las siguientes líneas líneas describiremos, muy brevemente algunos de estos problemas.

22




“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN 5.1.

Aleatorización La aleatorización llamado también asignación al azar, es un procedimiento para el control de las variables de selección, sin haberlos identificado primero. El propósito de este procedimiento es la introducción de una base sistemática de selección por la igualdad de probabilidades de cada una de las personas o sujetos que van a conformar ya sea el grupo experimental o el grupo de control. Un investigador puede proceder por aleatorización, tomando primero un conjunto de sujetos y asignación (al azar) los miembros de este conjunto al grupo experimental y al de control. Se asigna números a los sujetos y se pone luego en una bolsa (esto también se puede hacer con los nombres de los sujetos), y luego se van extrayendo números hasta conformar la muestra deseada, del mismo

modo,

también, se puede recurrir a la tabla de números aleatorios. Por ejemplo, tenemos un grupo de 200 sujetos, se asigna números a cada uno y luego se procede a un sorteo para conformar muestra, que bien puede estar constituida por 20 sujetos en cada grupo, sea experimental o control. 23

5.2.

Apareamiento de sujetos o de pares Para poder emplear la técnica de apareamiento de sujetos o de pares, el investigador debe decir primero que variables de control aplicable a las diferencias individuales será la fuente más importante de problemas (es decir, cuales son las fuentes más probables de invalidez interna debido a la selección). En otras palabras, el investigador debe identificar una variable extraña que posiblemente afecte la variable dependiente. Puede ser por ejemplo, la edad, el C.I., nivel

23




“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN socioeconómico, características de personalidad, o los mismos puntajes de la variable dependiente en una situación de pre-test. Luego es necesario que el investigador identifique dentro del conjunto de sujetos o pares de personas los que son más equivalentes en la variable seleccionada para el apareamiento, es decir, en la que se va a ejercer el control. Así por ejemplo, si consideramos que el C.I., es una variable que posiblemente influye en los resultados de la experiencia, podemos aplicar una prueba de inteligencia a nuestros sujetos e iremos formando pares en función de los resultados obtenidos. Así un sujeto C.I., alto será apareado con otra de igual C.I. Luego, uno de los miembros de cada par, sobre la base de la aleatorización, será asignado ya sea al grupo experimental o al grupo de control. El resultado de este procedimiento lleva a conformar dos grupos que se pueden considerar razonablemente iguales en la variable de interés.

5.3.

Apareamiento de grupos Es

un

procedimiento

similar,

pero

menos

extenso,

que

apareamiento de sujetos. Se asigna los sujetos a los grupos de una manera tal que las medias de los grupos, en la variable de interés, sea, la misma equivalente. En este procedimiento no existe pares de sujetos equivalentes sino que todo el grupo es el equivalente. Se advierte que esta técnica puede conducir a los efectos de regresión como un factor que atenta contra la validez interna por lo cual es importante controlar esta fuente de invalidez. 24

24





Selección homogénea Otro de los procedimientos a ser utilizados para evitar los efectos de la selección de la validez interna, consiste en hacer a las muestras tan homogéneas como sean posibles en una variable que se supone puede influir en los resultados de la investigación. Por ejemplo, si el investigador sospecha que la edad es una variable que podría afectar la variable dependiente, entonces él podría seleccionar, solamente, a niños de una determinada edad, por decir, niños de seis años. Otra variable puede ser la condición socioeconómica, entonces el investigador trabajara seleccionado a niños de una misma condición socioeconómica. Aunque este es un procedimiento efectivo en el control de variables extrañas tiene la desventaja de disminuir la posibilidad de generalizar los resultados que se alcanzan.

5.5.

El empleo de los sujetos como sus propios controle A veces en un diseño no es posible contar con un grupo de control o de comparación. Para este caso, si todos los sujetos sirven tanto de sujetos experimentales como de control, se considera entonces que las variables de selección están adecuadamente controladas, pero, sin embargo existen muchas situaciones en las cuales esta técnica no puede ser empleada debido a que el experimento tendrá un efecto en el rendimiento de las personas en la situación de control o viceversa. Por ejemplo en los estudios de enseñanza y aprendizaje, después de haber completado el tratamiento experimental el sujeto por lo regular no está “puro” y su rendimiento en la tarea de control de hecho refleja la experiencia del sujeto en la tarea experimental. En otras palabras, esta técnica si bien controla adecuadamente el sesgo de selección a menudo crea problemas insuperables de



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN maduración, es diferente el contemplar la segunda tarea debido a que ya tiene la experiencia de la primera. 25 En situaciones donde pueden ser usados los sujetos como sus propios controles es importante controlar los efectos de orden mediante el contrabalanceo. La mitad de los sujetos, seleccionados al azar, recibirán primero el tratamiento experimental, mientras que los restantes, primero servirán como controles.

5.6.

Limitación de la población La población es el grupo que se determina para un estudio. La muestra de esa población está compuesta por aquellas personas que son elegidas a partir de un grupo, para participar en el estudio. Mediante una restricción más estrecha de la población (por ejemplo, a los alumnos de segundo año de formación magisterial), es posible controlar una diversidad de variables que pueden sesgar la selección. En realidad en la mayor parte de las experiencias se adoptan algunas limitaciones sobre la población en cuestión. Sin embargo cuando estas limitaciones se vuelven demasiado restrictivas, el “precio que se paga” por el incremento de la validez interna vi la selección es muy alta en términos de la reducción de la validez externa. La limitación muy severa de la población puede limitar las conclusiones aun grupo restringido antes que ser más universales.

5.7.

Análisis de covarianza Otro procedimiento para controlar el posible sesgo debido a la selección de los sujetos es el método estadístico denominado análisis de covarianza. Este método puede ser usado cuando no es posible

25




“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN asignar sujetos al azar o usar los procedimientos de apareamiento. 26 Este procedimiento consiste en analizar las diferencias entre los grupos experimental y de control en la variable dependiente después de tomar en consideración cualquier diferencia inicial entre los grupos en las mediciones obtenidas en el pre-test o en cualquier otra variable independiente relevante para el estudio. Puede sernos muy útil especialmente en la investigación educacional que se realiza en el ambiente escolar donde el investigador usa preferentemente grupos intactos (aula de clase).

6. CONTROLES

DE

LA

HISTORIA

O

DE

LAS

DIFERENCIAS

SITUACIONALES (Igualación de las Condiciones Experimental y de Control) A excepción de la variable independiente, el grupo de control, hasta donde es posible, deberá de tener las mismas experiencias o historias que el grupo experimental. Es muy difícil asegurar que las experiencias de los dos grupos sean comparables fuera del ambiente o situación experimental; siendo realista, el máximo control que sea extraído de la misma población que el grupo experimental. Sin embargo, dentro del experimento mismo, existen muchas varianzas potencialmente perturbadoras (es decir, fuentes de validez internas debido a la historia) que deben ser controladas de la manera más adecuada. Para ello describiremos tres de los procedimientos más conocidos.

6.1.

Eliminación de Variables Extrañas Donde sea posible, las influencias extrañas deberán de ser eliminado por completo tanto en las condiciones experimentales como de control. Los ruidos extrañas, las interrupciones y los cambios en las

26




“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN condiciones ambientales deberán de ser eliminados de la manera más escrupulosa.27 Por

ejemplo,

ante

la

posibilidad

de

encontrar

posibles

perturbaciones en las preguntas que hagan los sujetos cuando se les administra el pre o post test, esta posibilidad puede ser eliminada mediante la no admisión de dichas preguntas.

6.2.

Constancia de las Variables Las experiencias, diferentes de aquellas que resultan de la manipulación de la variable independiente deberán de ser constantes en los grupos experimental y control. Si, por ejemplo, se necesita dar instrucciones, estas preferentemente deberán de ser redactadas con anticipación y leídas a ambos grupo es para garantizar su constancia en ambas condiciones. Las tareas, experiencias o procedimientos no únicos al tratamiento deberán de ser idénticos para los grupos experimental y de control. Los ambientes experimentales deberán de ser idénticos o los mismos en el mejor de los casos. En los experimentos donde la presencia de una experiencia debe de ser contrastada con su ausencia, no deben dejarse de controlar los factores de tiempo, compromiso en el experimento y exposición a los materiales. Para mantener la constancia en estos factores, más que no dar la experiencia o variable independiente, al grupo de control, deberá de dársele una experiencia irrelevante, que tome tanto tiempo como la propia experiencia; se proporciona así la misma cantidad de exposición y de este modo la misma cantidad de compromiso.

27




“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN Lo difícil no es como proporcionar constancia sino que constancia proporcionar. Si el investigador fracasa en proporcionar constancia en una variable potencialmente perturbadora, el diseño adolecerá de validez interna y en consecuencia las conclusiones no serán justificadas. Las variables como: cantidad de material expuesto, tiempo utilizado en el experimento y la atención del experimentador ocasionalmente son vistas como variables de control. 28

6.3.

Contrabalanceo de situaciones En las experiencias o investigaciones donde los sujetos ejecutan más una tarea o se les administra más de una prueba, a menudo es necesario controlar los efectos del orden, es decir, los manifiestos o aparentes cambios progresivos en las respuestas de los sujetos a medida en que ellos van cumpliendo con la experiencia. Estos cambios pueden ser una función de la práctica o de la fatiga (llamados errores constantes). Esto es particularmente relevante donde los sujetos sirven como sus propios controles, es decir cuando los mismos sujetos son usados tanto en el grupo experimental como en el grupo de control pero es igualmente aplicable donde existen tratamientos múltiples (valores de una variable independiente o varias medidas de la variable dependiente. Donde existen dos tareas (A y B) los sujetos deben realizar una tarea a la vez, el contrabalanceo es logrado dividiendo al azar el grupo en dos mitades y se le da cada uno de las dos tareas en un orden inverso:

28





GRUPO I

GRUPO II

A B

BA

DIAG. Nro. 01: diagrama de contrabalanceo de situaciones Esto mismo se sigue cuando se van a tomar dos test o pruebas. En situaciones donde cada una de las dos experiencias debe de ocurrir dos veces para cada sujeto, un orden balanceado A B, B A hace que los errores constantes sean iguales a través de las experiencias. 29 Cuando existe solamente una tarea se emplea el orden A B, el efecto de este orden como una fuente potencial de sesgo de la historia debe ser evaluado independientemente. Ya que tal evaluación es sumamente difícil y pesada, las órdenes constantes de la tarea deben en lo posible ser evitadas. El contrabalanceo del orden de la tarea tiene la ventaja de que capacita al investigador a evaluar los efectos del orden dentro del experimento y debido a eso determinar si ocurren tales efecto y como afectan al tratamiento. La aleatorización del orden de las tareas (es decir, dar las tareas en un orden elegidos al azar) tiene la ventaja de capacitar al investigador a neutralizar los efectos del orden de las tareas.

7. CONTROL DE LA INSTRUMENTACIÓN El sesgo o invalidez debido a la instrumentación está basado en la amplitud en que los cambios en los sujetos, evaluadores, ambiente, etc., afectan las lecturas obtenidas en los instrumentos de medición utilizados.

29




“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN Algunos de los principales aspectos que tienen que ver con esta fuente de invalidez son los siguientes: a) Establecer la confiabilidad o consistencia de los puntajes de test a través de los ítems y del tiempo; de este modo se demuestra que el test tiende a medir algo de manera consistente. b) Usar la misma medida tanto en el pre-test como en el post-test, o usar formas alternativas o paralelas de la misma medida. c) Establecer la validez de un test, demostrando con esto que lo que se intenta medir ha sido medido. d) Establecer un sistema de puntuación relativa para un test (normas), de modo que los puntajes puedan ser adaptados a una escala común. 30 e) Usar más de un juez u observador, conservar los mismos jueces u observaciones a través de todo el estudio y comparar sus juicios para establecer un indicador de acuerdo a inter-jueces. En el cuadro que se presenta a continuación se exponen los procedimientos de control tanto para la selección como para la historia y como ellos impactan sobre la validez interna certeza o certidumbre de los resultados observados y la validez externa (posibilidad de generalizar los resultados del estudio). 31

30 31

SÁNCHEZ CARLESSI (Ídem.) pág. 74 SÁNCHEZ CARLESSI (Ídem.) pág. 74




E n v i r t u d d e l t r a t a i e n t o d e :

Que hacer para asegurar que su estudio tenga: CERTIDUMBRE GENERALIDAD Control de las diferencias Escoger muestras lo individualidades entre los más representativas grupos en C.I. logro posible de la población previo, sexo, edad, etc., de la cual se extrae por por medio de: medio de: ESTUDIANTES 1. Asignación aleatoria 1. Selección aleatoria, grupo/grupo muestra población. (Selección) 2. Apareamiento 2. Muestra 3. Establecimiento de estratificado equivalencia estadística después del hecho. Establecer condiciones Control de todas las experimentales que sacan diferencias en las lo más representativas de experiencias entre los las experiencias de la grupos, diferentes de la vida real, por medio de: variable independiente, 1. No ser tan perturbador por medio de: como sea posible 1. Uso de un grupo EXPERIENCIAS 2. Minimizar la relevancia control (Historia) de la experiencia y 2. Proporcionar a cada experimentador uno, tareas o 3. Utilizar el contenido procedimiento “doblecomparables. ciego” 3. Igualar los efectos del profesor en los grupos.

TABLA Nro. 01: Ejemplo de control de la instrumentación




CAPITULO III TIPOS DE INVESTIGACION: DISEÑO EXPERIMENTAL 1. CONCEPTO En términos coloquiales o generales: Puede definirse como realizar una acción y luego observar sus efectos. En ellos el investigador desea comprobar los efectos de una intervención específica, en este caso el investigador tiene un papel activo, pues lleva a cabo una intervención.

En término riguroso o particular: En el plano del trabajo científico que supone rigurosidad, el experimento se define como “un estudio

de

investigación en el que se manipulan deliberadamente una o más variables independientes, para enlazar las consecuencias que la manipulación tiene sobre una o más variables dependientes, dentro de una situación de control para el investigador”32

2. CARACTERÍSTICAS Según Carrasco Díaz: Tienen una o más variables independientes y dependientes. 32

Hernández S y otros, metodología d la investigación 1999, pág. 107



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN La variación intencional de la variable independiente influye directamente en la variable dependiente. Supone la manipulación intencional de la variable independiente (2 o más grados) y su respectivo control. La variable dependiente no se manipula, solo se mide para ver los efectos que tiene la variable independiente Xa, Xb, en Y. Supone presencia o ausencia, que implica que un grupo se expone a la presencia o efectos de la variable independiente y el otro no. Requiere necesariamente de dos grupos, uno de control y el otro experimental, al primero no se le aplica la variable independiente, al segundo sí. El grupo de control realiza las mismas actividades

que el grupo

experimental, excepto someterse a los efectos de la variable independiente. Cada nivel de variación de la variable independiente supone un grupo más en la variable dependiente. La manipulación de la variable independiente puede ser por modalidades. Es un proceso que supone el control total por parte del investigador de la relación entre las variables independientes y dependientes. 33

3. TIPOS DE DISEÑO EXPERIMENTALES Se denomina tipos de diseño experimentales de investigación a las variadas y diferentes formas de resolver problemas de interés científico en el campo experimental. Siguiendo a Campbell y Stanley (1973), en la investigación experimental, los diseños que con más frecuencia son utilizados, según el grado de control que tengan sobre las variables extrañas potencialmente. Influyentes en el estudio, se clasifican en: diseños pre – experimentales, cuasi – experimentales

33

Carrasco pág. 61-62.



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN y experimentales propiamente dichos. En casa una de estas clases de diseños revisaremos los de uso más frecuente, así como los más importantes. Antes de poder hablar de cada uno de los diseños es conveniente hacer una breve mención de los signos y símbolos que utilizaremos en la descripción de cada uno. 34 Así una X nos servirá para representar o designar un tratamiento experimental (la presencia de una variable independiente en el estudio) y un espacio en blanco para designar un tratamiento de control (la ausencia del tratamiento o la presencia de un tratamiento diferente al experimental). Cuando se comparan o utilizan varios tratamientos estos serán designados X1, X2, etc. Usaremos O para designar una observación o medición y cada observación llevara un índice, según el caso, para poder facilitar su identificación y referencia (O1, O2, etc.). Además en algunos casos se utilizara una letra A para indicar que se han controlado los factores de selección, por medio de aleatorización; o Ap para indicar que los grupos han sido seleccionados por apareamiento. También el uso de una línea quebrada indicara que se han usado grupos intactos, lo que supone un control incompleto del sesgo o influencia del factor de selección. Cuando se trate de identificar el grupo experimental se utilizara las letras GE y cuando se trate del grupo de control se utilizara GC.

3.1.

Diseños pre – experimentales Se llaman diseños pre- experimentales porque su grado de control es mínimo.35Y no cumplen con los requisitos de un verdadero experimento. 36

34

SÁNCHEZ CARLESSI HUGO Y REYES MEZA CARLOS, “Metodología y diseños en la investigación científica”. Editotial Mantaro, Segunda Edición, enero de 1996, p ág. 85 35 Hernández pag.123 36 Carrasco pág. 63



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN Por lo tanto estos se presentan en razón a que no tienen la capacidad de controlar adecuadamente los factores que influyen contra la validez interna así como también de la validez externa. Sin embargo, es útil comenzar la discusión y descripción de los diseños experimentales de investigación con este tipo de diseños por dos razones: 1º porque son elementos de los diseños experimentales y 2º Porque ilustran la forma en que las variables extrañas pueden influir en la validez interna (principalmente) de un diseño, es decir nos dan a conocer lo que no se debe de hacer y lo que se deberá de hacer. Los diseños pre – experimental son tres y a pesar de sus debilidades son muy usados en la investigación:

3.1.1. Diseño de un grupo solo después En este diseño un tratamiento es aplicable a un grupo; luego hace una observación o medición O en los sujetos del tratamiento 37 (variable experimental o independiente). Este diseño puede ser esquematizado del siguiente modo. X

O

DIAG. Nro. 02: diagrama de diseño de un grupo solo después

En este diseño, la falta de un grupo de control (grupo que no recibe el tratamiento experimental) y la falta de información acerca de las personas que son sometidas a la variable experimental o independiente, atenta contra la mayoría de (por no decir todos), los factores de la validez asegurar que los cambios hayan sido producidos realmente por la variable independiente. Consideremos el siguiente ejemplo (tomado de Tuckman, 1978): supone que una escuela instituye un programa de libre 37

SÁNCHEZ CARLESSI HUGO Y REYES MEZA CARLOS, “Metodología y diseños en la investigación científica”. Editotial Mantaro, Segunda Edición, enero de 1996, pág. 86



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN refrigerio (X). Después que el programa ha estado en funcionamiento por seis meses los profesores son entrevistados, y reportan (O) que las instancias de las perturbaciones de la actividad escolar son mínimas. El director de la escuela, entonces concluye que el programa escolar de refrigerio está reduciendo la tensión y agresión de los escolares. Sin embargo el director no conoce: 1. Si experiencias especificas u ocurrencias (historia), diferentes al programa de refrigerio, han contribuido al cambio observado en la conducta 2. Si realmente hubo un cambio en relación a la conducta anterior y si lo hubo , si es estable 3. Si los estudiantes que participaron en el programa de refrigerio tenían probabilidad de cambiar en alguna forma como una función de la selección o maduración.

3.1.2. Diseño Pre – test, Post – test con un solo grupo La ejecución de este diseño implica tres pasos a ser realizados por parte del investigador: 1. Una medición previa de la variable dependiente a ser estudiada (pre – test) 2. Introducción o aplicación de la variable independiente o experimental X a los sujetos del grupo 38 3. Una nueva medición de la variable dependiente en los sujetos (post – test) Puede ser diagramado de la siguiente manera:

DIAG. Nro. 03: Diseño Pre – test, Post – test con un solo grupo

38




“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN Este diseño se diferencia del anterior porque usa un pre – test, que de algún modo proporciona información acerca de la muestra con la que se realiza el estudio y de esta forma se estaría controlando de algún modo la selección como variable extraña. La debilidad principal de este diseño está dado por el no uso de un grupo control. Este hecho (el no usar grupo control), como en el diseño anterior, hace que el investigador no pueda asumir con certeza que el posible cambio observado entre el pre y post test haya sido producido realmente por el tratamiento experimental, aun cuando existan diferencias sean debidas a la influencia de otras variables extrañas. Este diseño, falla en controlar factores extraños como la historia (leyendo que pueden ocurrir en los sujetos en el transcurso del tiempo que media entre pre y post test), maduración (cambios espontáneos que ocurren en los sujetos entre las mediciones), evaluación (las diferencias que se observan entre pre y post test pueden ser debidos solo al efecto del pre test o a la reacción a los instrumentos de medición), y la regresión estadística (el puntaje que se obtiene puede ser el resultado en promedio de los sujetos brillantes y sujetos pésimos) Un ejemplo de este tipo de estudio seria el siguiente. Se desea saber los efectos que tiene una nueva metodología de enseñanza sobre el logro de los objetivos educacionales. El investigador como primer paso, deberá evaluar a los alumnos para conocer el nivel de dominio de los objetivos educacionales a ser logrados; luego introduce la variable independiente o experimental es decir la nueva metodología de enseñanza para luego hacer una nueva medición de los niveles de dominio de los FACULTAD DE DERECHO Y CIENCIAS POLÍTICAS 47


“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN objetivos en sus alumnos. Las diferencias que se observan entre las dos mediciones nos estarían indicando el progreso habido en los alumnos con respecto al nivel de dominio de los objetivos, pero por ser un grupo no seleccionado y no tener otro grupo con quien compararlo, el investigador no puede afirmar enfáticamente si los cambios ocurridos realmente han sido causados 39 únicamente por la nueva metodología de enseñanza. Sobre los niños pueden haber actuado otros factores, diferentes a la metodología de enseñanza para producir dichos cambios. Entre estos factores podemos mencionar la maduración; la selección (el grupo con el cual se trabajo puede haber estado constituido por sujetos bastante hábiles), entre otros.

3.1.3. Diseño de comparación estática o comparación de grupos solo después Este diseño pre – experimental hace uso de un grupo de control, el mismo que no va recibir el tratamiento experimental (X). La referencia a comparación estática o grupos intactos, es porque el investigador no selecciona los grupos sino que estos ya están formados. Le ejecución de este diseño sigue los siguientes pasos: 1. Determinación de los grupos de trabajo, de los cuales solo el considerado como grupo experimental recibirá la VI o tratamiento X 2. En ambos grupos luego se mide la variable dependiente seleccionada, para poder hacer las comparaciones necesarias y extraer conclusiones 39




“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN El diagrama correspondiente a este diseño es el siguiente:

DIAG. Nro. 04: Diseño de comparación estática o comparación de grupos solo después

El uso del grupo de control que no recibe el tratamiento (X) sirve fundamentalmente como una fuente de comparación para el grupo que si recibe el tratamiento. El empleo del grupo de control le sirve al investigador para dar rigurosidad científica a su trabajo y controlar en alguna medida los factores extraños, como la historia y en menor medida la maduración. Sin embargo tenemos que considerar lo siguiente: Dado que los sujetos de los dos grupos de trabajo no han sido seleccionados no asignados por la aleatorización u otro procedimiento técnico de selección (recordar que la línea quebrada nos indica que los grupos son intactos o preformados), nos

es prácticamente imposible

asegurar que nuestros grupos son equivalentes. Este diseño fracasa en el control de la posible invalidez por selección (que afecta la validez interna), igualmente fracasa 40 en el control de la mortalidad experimental. En lo referente a la selección no se puede decir si un grupo ya era diferente al otro en la variable dependiente antes de la experiencia; y que es este hecho lo que incrementa, disminuye o anula el efecto de la X (Variable Independiente)

40




“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN 3.2. Diseños cuasi – experimentales Los diseños cuasi – experimentales son sustancialmente más adecuados que los diseños Pre – experimentales ya que controlan algunas aunque no todas, las fuentes que amenazan la validez. Los diseños Cuasi – experimentales se emplean en situaciones en las cuales es difícil o casi imposible el control experimental riguroso. Una de estas situaciones es precisamente el ambiente en el cual se desarrolla la educación y el fenómeno social en general Así observamos que en la investigación educacional, el investigador no puede realizar el control total sobre las condiciones experimentales, ni tiene capacidad de seleccionar o asignar aleatoriamente los sujetos a los grupos de estudio. Estos diseños son útiles, por ejemplo, cuando se quiere someter a experimentación un nuevo programa de enseñanza, pero las autoridades de las escuelas no permiten que las aulas enteras sean perturbadas durante el trabajo o que sean divididas para proporcionar muestras equivalentes o aleatorias o simplemente no permiten que si lo que se prueba “es bueno”, lo reciban solo algunos. Es sumamente importante que el investigador que hace uso de un diseño cuasi experimental sea consciente que este diseño no es capaz de controlar todas las posibles variables extraños que pueden afectar su trabajo y por lo tanto debe tener presente cuales son estos posibles factores no controlados para el momento de la interpretación de os resultados. En esta sección describiremos entre los diseños cuasi experimentales, aquellos que con más frecuencia son usados en los trabajos de investigación.



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN 3.2.1. Diseños de series de tiempo Este diseño de investigación para su ejecución implica que el investigador

realice

mediciones

periódicas

de

la

variable

dependiente en41 un solo grupo antes de la aplicación de la variable independiente (X) y luego de dicha aplicación, efectué nuevas mediciones (O) en la variable de interés. El diagrama de este diseño es el siguiente: O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O8 DIAG. Nro. 05: diseños de series de tiempo

Como se observa en el diagrama este diseño puede ser considerado como semejante a un diseño pre – experimental de un grupo antes y después pero la diferencia fundamental con dicho diseño es que este (series de tiempo), implica series pre – test y post – test. En razón de que las series de mediciones son aplicadas durante un periodo de tiempo, nos proporcionan el control de la maduración, la regresión y en algún grado también de la historia que son aspectos que no controla el diseño pre experimental. Además el diseño de series de tiempo nos ofrece la ventaja de que controla los efectos de las mediciones u observaciones, pues las repetidas mediciones en la situación pre - test podría conducir a una adaptación o desensibilización esperándose que cualquier efecto de la medición no persevere en el post- test.

41




“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN Se dijo que este diseño controla parcialmente el efecto del factor historia y este hecho constituye su principal debilidad, ya que la probable ocurrencia simultanea de una o más eventos extraños (que no le precede ni sucede) con la variable experimental X, puede hacer que las conclusiones extraídas del estudio no tengan validez en razón del posible sesgo debido a la historia (en consecuencia de la variable experimental, o de la variable extraña que ocurrió simultáneamente o de las dos). La influencia del factor historia puede ser superado con el empleo de un grupo control. Otra de las limitaciones, que se debe tener presente, en que las repetidas mediciones pueden hacer que los datos que se obtengan finalmente no sean muy confiables, restringiendo por lo tanto los hallazgos a las poblaciones con quienes se trabaja, limitando así su validez externa. Pero estas situaciones se pueden obviar si los instrumentos empleados en el estudio son también usados con frecuencia. Así por ejemplo se dé el caso en las diferentes situaciones escolares. La figura Nº 3 nos muestra los posibles patrones de los resultados en los estudios que emplean el diseño de series de tiempo. Se evalúa el efecto de la VI examinado la estabilidad de las mediciones repetidas.42 A partir de la examinación de la diferencia entre O4 y O5 en el patrón A, quizás sería justificado asumir que X tuvo un efecto sobre la VD. El patrón B también indica la posibilidad de un efecto experimental de X. sin embargo, no se podrá asumir que X produjo el cambio tanto en el patrón C como en D.

42

SÁNCHEZ CARLESSI HUGO Y REYES ME ZA CARLOS, “Metodología y diseños en la investigación científica”. Editotial Mantaro, Segunda Edición, enero de 1996 , pág. 91



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN El patrón C parece resultar de una maduración u otra influencia similar. La naturaleza errática del patrón D sugiere la influencia de factores extraños.43

FIG. Nro. 01: Ilustración del patrón de resultados en un diseño de series de tiempo

3.2.2. Diseño de muestras equivalentes de tiempo Al igual que el diseño de series de tiempo se utiliza solamente cuando se dispone de un grupo de sujetos para el estudio. En su ejecución también es semejante al diseño de series de tiempo, salvo que en este diseño la variable experimental (X1), es aplicada 43

SÁNCHEZ CARLESSI HUGO Y REYES MEZA CARLOS, “Metodología y diseños en la investigación científica”. Editotial Mantaro, Segunda Ed ición, enero de 1996, pág. 92



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN varias veces al grupo y su aplicación se alterna con periodos de no aplicación (Xo) o aplicación de otra experiencia. A este diseño le corresponde el siguiente diagrama:

DIAG. Nro. 06: Diseño de muestras equivalentes de tiempo

El diseño de muestras equivalentes de tiempo satisface los requerimientos de control de los factores que afectan la validez interna, incluyendo dentro de ellos la historia, por lo que es superior al diseño de series de tiempo. En este diseño es altamente improbable

que

una

misma

variable

extraña

ocurra

simultáneamente en cada presentación de la variable experimental X1. Se considera por este motivo que la comparación del promedio O1 y O3 con el promedio de O2 y O4, nos ofrece un resultado que tiene pocas probabilidades de estar afectado por la historia. Además de estos factores, este diseño controla con singular efectividad el posible efecto del orden de los tratamientos como puede observarse en el siguiente diagrama:

DIAG. Nro. 07: Diseño de control de efectividad del posible efecto del orden de los tratamientos

Un ejemplo de este diseño es el siguiente. Supone que un profesor del curso de Biología de un Programa de Formación



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN profesional desea determinar el efecto que tiene, sobre el aprendizaje de los conceptos científicos el uso de las dispositivas Usando el diseño de muestras equivalentes de tiempo, el profesor en una unidad usara las dispositivas como medio para cubrir el tiempo de clase por una semana (X1), luego administra un aprueba sobre el tema tratado para poder determinar el nivel de aprendizaje (O1). En la siguiente semana debe cumplir las actividades programadas

44

con su método regular de clases (Xo) y

subsecuentemente medir el nivel de aprendizaje (O2). En la tercera semana nuevamente hace uso de las dispositivas para el cumplimiento de su programación haciendo luego la respectiva evaluación (O3). Finalmente en la cuarta semana, nuevamente hace uso de su método regular de dictado de clase (Xo) y la consabida evaluación (O4). El análisis de los datos que dispone el profesor puede seguir la siguiente secuencia. La comparación de O1 y O3 con O2 y O4 le permitirá al profesor hacer una comparación de las dos experiencias (uso de dispositivas con la manera regular de dar las clases). Además se puede controlar los factores de selección ya que Se está usando a los sujetos como sus propios controles. Una debilidad de este diseño es el referente a la validez externa, vale decir las limitaciones para generalizar los resultados, este mismo problema es característico de todos los diseños en los cuales l misma variable independiente es aplicada en repetidas oportunidades a los mismos sujetos. Este efecto se denomina “interferencia de tratamiento múltiples”. 44




“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN 3.2.3. Diseño de dos grupos no equivalentes o con grupo control no equivalente (O con grupo control no aleatorizado) Recordamos nuevamente que cuando el investigador o es capaz de asignar a los sujetos aleatoriamente a los tratamientos pero si puede disponer de grupos intactos es recomendable el uso de los diseños cuasi experimentales antes que los experimentales. En este sentido se puede hacer uso del diseño denominado con Grupo Control no Equivalente. Este diseño consiste en que una vez que se dispone de los dos grupos se debe evaluar a ambos en la variable dependiente, luego a uno de ellos se aplica el tratamiento

experimental y el otro sigue con las tareas o

actividades rutinarias. El siguiente diagrama representa a este diseño: 45

DIAG. Nro. 08: Diseño de dos grupos no equivalentes

Este diseño es similar al diseño experimental con grupo control pre y post test a excepción de que aquí los sujetos no son asignados aleatoriamente a los grupos de trabajo. Este hecho de la no aleatorización crea un problema con referencia al sesgo debido a la selección para superar el problema de la selección, el investigador puede comparar los puntajes en el pre – test (O1 y O2) y los puntajes en las variables de control que se consideran relevantes (sexo, edad, C.I.). Si por este procedimiento se verifica la equivalencia de los grupos se estará también controlando los 45

SÁNCHEZ CARLESSI HUGO Y REYES MEZA CARLOS, “Metodología y diseño s en la investigación científica”. Editotial Mantaro, Segunda Edición, enero de 1996 , pág. 94



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN posibles efectos que pudieran tener la maduración, historia, instrumentación y mediación. Existe una situación donde no es conveniente usar un diseño de este tipo, esta situación se da cuando el grupo experimental es autoseleccionado, es decir, son voluntarios y se compara a estos, con otros no voluntarios; en este caso no se estaría controlando la selección. En cambio, una situación diferente se da cuando los sujetos saben que se va a experimentar dos métodos de enseñanza, por ejemplo, y se presentan voluntarios para cada uno de los métodos; en este caso se puede asumir que los resultados finales serán efectos de la variable experimental (X), ya que las condiciones pre – existentes de los sujetos los hizo elegir por uno u otro de los métodos. Los resultados encontrados en los estudios donde se ha empleado adecuadamente este diseño, puedan muy bien generalizados a grupos similares, es decir este diseño tienen bases definidas, para asignarle adecuada validez externa.

3.2.4. Diseño contrabalanceado Es otro de los diseños que pueden ser utilizados con los grupos intactos o pre – formados como por ejemplo aulas de clase, grados escolares, sujetos pertenecientes a determinada clase social, etc. La característica fundamental de este diseño es que todos los grupos de sujetos o los sujetos individualmente pasan por las diversas

condiciones

experimentales.

Estas

condiciones

experimentales representan diferentes grados o valores de una variable independiente; por ejemplo si experimentarnos un método FACULTAD DE DERECHO Y CIENCIAS POLÍTICAS 57


“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN de enseñanza, los valores serán el método experimental y el método tradicional. A los diseños contrabalanceados corresponde un diagrama como el siguiente: 46

DIAG. Nro. 09: Ejemplo de diseño contrabalanceados

O bien como lo presenta J. Amau (1978) para un diseño contrabalanceado con cuatro tratamientos:

DIAG. Nro. 10: Ejemplo de diseño contrabalanceados con cuatro tratamientos

En este diseño, como ya se mencionó, los diversos grupos o cada sujeto pasan por las diferentes condiciones experimentales o tratamientos; lo que se aleatoriza en algún modo, es el orden de presentación de estas condiciones para cada uno de los grupos. Los resultados se logran realizando mediciones para cada grupo y por cada tratamiento obteniéndose finalmente un promedio 46




“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN para todos los grupos en un mismo tratamiento el que luego se compara con los promedios en los otros tratamientos para concluir cual es el que nos ofrece los mejores resultados de acuerdo a los objetivos del estudio. Se considera que este tipo de diseño es sumamente adecuado en aquellas situaciones en las cuales se cuenta con un número reducido

de sujetos y cuando la realización de mediciones u

observaciones antes de la experimentación (pre – test) no es muy recomendable. El uso del diseño contrabalanceado supera las debilidades que muestra el diseño antes y después con grupo control no aleatorizado, especialmente el referente a la selección, ya que el uso de los mismos sujetos en

las diferentes situaciones

(contrabalanceo) tiende a eliminar las posibles diferencias existentes entre los mismos y por lo tanto los resultados a obtenerse en cada uno de los tratamientos no pueden ser atribuidos a dichas diferencias. Así por ejemplo, si un grupo muestra ser 47 más inteligente que los otros, cada uno de los tratamientos se beneficiara de esta característica. Igualmente controla de manera bastante efectiva el posible efecto del factor interacción de maduración- selección, ay que este factor solamente podría actuar si la maduración ocurre solo en algunos grupos según las diferentes sesiones.

47




“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN Una de sus principales desventajas es que puede existir un efecto de transferencia de un tratamiento al siguiente. Es decir que la aplicación de un tratamiento puede facilitar o menoscabar la actuación del sujeto o grupo en el siguiente tratamiento al que es sometido; esto ocurre principalmente cuando un primer tratamiento tiene efecto de relativa duración. Otras de las dificultades que se observan en la utilización de los diseños contrabalanceados son el posible aburrimiento o fatiga que pudieran acusar los sujetos con quienes se trabaja como resultado de la exposición a múltiples situaciones.

3.2.5. Diseños de muestras separadas Este diseño cuasi experimental resulta de la repetición por dos veces del diseño pre experimental de un solo grupo antes y después el esquema que le corresponde es el siguiente:

DIAG. Nro. 11: Ejemplo de diseño de muestras separadas

Este diseño es utilizado cuando se presentan situaciones en las que se desea evaluar una variable experimental por sus efectos en una variable dependiente pero no se puede aplicar la VI a todos los sujetos al mismo tiempo, y no se puede asignar a parte de ellos a una situación de control ya que en algún momento deben de pasar por la variable experimental. Un ejemplo de un estudio de este tipo seria el deseo de comprobar la eficacia de un programa siempre están ingresando nuevos niños en cualquier momento en el tiempo y por ello se FACULTAD DE DERECHO Y CIENCIAS POLÍTICAS 60


“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN presta a este tipo de estudio. Cuando os niños ingresan al programa son evaluados para determinar su nivel de rendimiento o logro, luego son sometidos a la variable experimental 48 (programa de estudios o entrenamiento) y posteriormente son evaluados para poder observar las posibles ganancias ocurridas como efecto del programa. En este momento puede ingresar un segundo grupo de niños, los que son evaluados para determinar su nivel de logros pre-programa y con ellos se siguen los mismos pasos que con el primero. Para poder determinar si el programa realmente es eficaz podemos realizar las siguientes comparaciones O2 -O1 y O4 -O3 y si O2 y O4 son mayores que O1 y O3 tendremos evidencias de su eficacia. Con respecto a la validez interna del diseño podemos decir que la repetición del diseño pre – experimental antes y después con un solo grupo hace posible superar sus deficiencias de control de la historia puesto que es imposible o poco probable que un mismo evento externo actué en ambos momentos de la administración del programa. De otro lado, en este diseño aún persisten las posibilidades del efecto del factor evaluación dado de que es indispensable la realización de mediciones antes esto puede ser superados

si

el

investigador

usa

instrumentos

de

poca

sensibilización. Otro factor que atenta contra la validez interna de este diseño es la maduración, puesto que, como se ha visto en el esquema, los grupos son tomados en dos momentos en el tiempo y puede

ocurrir que el segundo grupo ingrese en un nivel de

maduración diferente al nivel de ingreso del primer grupo. Un tercer factor que atenta contra la validez del diseño es la de la interacción

48




“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN selección y maduración, que es pobremente controlado por el diseño.

3.2.6. Diseño “parchado”, “arreglado” o “remendado” (Patch up) Este también es un diseño que resulta de la combinación de diseños pre – experimentales, diferentes ninguno de los cuales por sí mismo son adecuados para la investigación pero que combinados pueden dar uno que satisface ciertos requerimientos; como el diseño de muestras separadas que es un empleado preferentemente cuando la variable experimental o independiente continuamente está en funcionamiento (por ejemplo, programas de educación especial, programas reeducativos, programas sobre estimulación temprana, etc.) con nuevas personas. Además este diseño puede ser aplicado aun cuando el programa en cuestión haya iniciado su operación o funcionamiento. El esquema que corresponde al diseño parchado es el siguiente:49

DIAG. Nro. 12: Ejemplo de diseño parchado

Con respecto al esquema recordar que el diseño pre – experimental de comparación estática tenía capacidad de control de factores como la maduración y la historia pero fallaba en el control de la selección, por otro lado, el diseño de un grupo antes y después proporcionaba algún control sobre los efectos de la selección pero fracasaba por completo en el control de los efectos 49




“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN de la historia, la maduración y la regresión dado que el diseño “Parchado” combina a estos dos diseños pre – experimentales pone de relieve sus potencialidades a la vez que ayuda a superar sus respectivas limitaciones. Para poder determinar la validez de los efectos de la VI pueden llevarse a cabo las siguientes mediciones y comparaciones: O2 frente a O1 es la comparación que se hace en los diseños de comparación estática y está sujeta a los factores como maduración o historia. Además, O3 frente a O2 es la comparación del diseño antes y después con un solo grupo, que está sujeta a los efectos de la selección, pero si los resultados de estas dos comparaciones son razonablemente iguales, puede considerarse que estas diferencias se deben al efecto de la VI.

3.3. Diseños experimentales propiamente dichos Estos diseños son los que proporcionan el control adecuado de las posibles fuentes que atentan contra la validez interna. En esta sección describiremos los diseños más usados y mencionados en los diversos textos de consulta.

3.3.1. Diseño con grupo de control solo después o Post – test Este diseño a pesar de ser uno de los más simples es sin embargo, uno de los más poderosos de que se dispone en la investigación. Para su realización requiere de dos grupos de sujetos que previamente han sido asignados aleatoriamente a cada uno de ellos.



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN Habiendo realizado esta acción previa el investigador procede a la aplicación de la variable experimental o independiente (X) a uno de los grupos (GE), posteriormente evalúa a los dos grupos en la variable dependiente este diseño lo podemos esquematizar de la siguiente manera:

50

DIAG. Nro. 13: Ejemplo de evaluación de los dos grupos en la variable dependiente

Con respecto al procedimiento de asignación de los sujetos debemos recordar que la aleatorización hace suponer que controlamos todas las variables extrañas y nos asegura que cualquier diferencia entre los grupos son atribuidos a la causalidad y que por lo tanto seguirá las leyes de la probabilidad igualmente cuando

más

grande

son

las

muestras

existen

mayores

probabilidades de que las muestras usadas sean semejantes. Con respecto a la ejecución misma de la investigación debemos de manifestar que solamente el grupo experimental recibe la variable independiente en tanto que los dos grupos en todos los otros aspectos deben de ser tratados de manera semejante. El esquema de este diseño es semejante al del diseño preexperimental de comparación estática, pero aventaja a este en todo aspecto de control por el hecho de usar sujetos asignados aleatoriamente.

50

SÁNCHEZ CARLESSI HUGO Y REYES ME ZA CARLOS, “Metodología y diseños en la investigación científica”. Editotial Mantaro, Segunda Edición, enero de 1996 , pág. 99



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN Este diseño controla la historia y la maduración por usar dos grupos de trabajo. También controla la selección y la mortalidad experimental por la asignación aleatoria de los sujetos. Además por el hecho de no usar pre – test también controla el posible efecto de este efecto de la medición en los resultados y las interacciones que pudieran darse entre evaluación y tratamiento. Otra de las ventajas de este diseño es que, según el interés del investigador,

pueden

agregarse

más

grupos

(asignados

aleatoriamente) en el experimento (diseños con más de dos grupos, descritos por F. J. McGuigan, 1997 y J. Amau 1978. Paradójicamente la principal debilidad de este diseño se encuentra en la restricción que puede darse a la generalización de los resultados, debilidad que proviene del uso de la aleatorización. Pero este problema puede ser superado por el investigador mediante la réplica con otros grupos, y si los resultados son semejantes o están de acuerdo con los originales, están proporcionando evidencia de validez externa. En resumen, en este diseño el investigador puede estar seguro de que los resultados observaciones se deben a la variable experimental utilizada y no a otros eventos extraños.

3.3.2.

Diseños de dos grupos apareados solo después o Post – test Estructuralmente este diseño es similar al diseño anterior diferenciándose solamente en la modalidad de selección o asignación de los sujetos. Mientras que en el diseño anterior se



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN utilizó el procedimiento de aleatorización como una forma de eliminar las diferencias entre los 51 sujetos, en este diseño el procedimiento de eliminación de estas diferencias es el apareamiento en cualquiera de sus modalidades (apareamiento por sujetos o apareamiento por grupos, utilizando en cada uno de ellos el criterio de variable relacionada a la VD o al criterio de rendimiento previo). Una vez realizado el apareamiento y elegido el grupo experimental y el grupo de control (la elección se puede hacer de manera aleatoria), se procede a la aplicación de la variable experimental (X), al grupo previamente determinado para finalmente realizar las mediciones respectivas de la variable independiente en los dos grupos. A este diseño corresponde el siguiente diagrama:

DIAG. Nro. 14: Diseños de dos grupos apareados solo después o Post – test

Una de las principales ventajas del diseño de grupos apareados es que este procedimiento hace a los grupos lo más homogéneo posible y esta homogeneidad será más confiable cuanto más estrechamente esté relacionada la variable de apareamiento con la dependencia. Además este hecho de hacer a los dos grupos bastante homogéneos permite que se lleven a cabo investigaciones usando un número relativamente pequeño de sujetos (con lo que aventaja al diseño de grupos aleatorizados), además, el iniciar el experimento con un grupo homogéneo hace suponer al investigador que las diferencias encontradas entre las dos menciones hechas sean realmente debidas a la acción de la variable independiente. 51

SÁNCHEZ CARLESSI HUGO Y REYES MEZA CARLOS, “Metodología y diseños en la investigación científica”. Editotial Mantaro, Segunda Ed ición, enero de 1996, pág. 100



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN Una de las inconveniencias más severas en el uso de los diseños de grupo apareados es que cuando el investigador desea aparear a los sujetos en más de una característica esto plantea la dificultad de encontrar sujetos y formar grupos equivalentes en varias características.

3.3.3. Diseños de dos grupos aleatorizados Pre y Post test, o diseño con grupo control Pre y Post test Este diseño, al igual que la mayoría de los diseños experimentales propiamente dichos, requiere que los sujetos incluidos en los grupos de estudio hayan sido previamente asignados de manera aleatoria a cada uno de ellos. Luego de este paso el investigador realiza una medición 52 previa o pre test de la variable dependiente; posteriormente la variable independiente (X), es aplicada al grupo designado como experimental y finalmente se hace una nueva evolución o post test de la variable dependiente en ambos grupos (Hay que tener en cuenta que el instrumento de evaluación tanto el pre test como en el post test será de preferencia el mismo) El diagrama que corresponde a este diseño es el siguiente:

DIAG. Nro. 15: Diseños de dos grupos aleatorizados Pre y Post test

En este diseño se pueden observar semejanzas con diseños ya descritos: primero con el diseño de dos grupos no equivalentes diferenciándose de este por la selección aleatoria de los sujetos y

52




“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN segundo con el diseño de dos grupos aleatorios solo después del que se diferencia por el uso del pre test. El uso de la selección aleatoria que estadísticamente elimina la diferencia pre existente entre los sujetos y el uso de una medida pre test, hacen de este diseño uno en el cual el investigador parte de una real equivalencia de los grupos de estudio, lo que lleva al investigador a concluir que las posibles diferencias que se encuentren en los postes sean efectivamente originadas por la variable independiente o experimental. Por utilizar grupo control el diseño controla los factores de historia, maduración y regresión, además por ser aleatorizado está controlando los factores de selección y mortalidad. En algunas situaciones el hacer uso de las mediciones previas se convierte en su mayor debilidad con respecto a la validez interna ya que tiende a no controlar adecuadamente el efecto de la evaluación y por este mismo igualmente no hay un control adecuado de la posible interacción, evaluación – tratamiento; ya que puede darse el caso de los sujetos sometidos a la variable experimental puedan responder de una manera especial debido justamente a una sensibilización al pre test lo que estaría afectando su validez externa (generalización de los resultados). De lo anterior se puede concluir que este diseño a pesar de que nos ofrece una real equivalencia inicial de los grupos es menos potente que el diseño de grupos aleatorizados solo después pero si el objetivo 53 principal del investigador es solamente medir los 53

SÁNCHEZ CARLESSI HUGO Y REYES MEZA CARLOS, “Metodología y dise ños en la investigación científica”. Editotial Mantaro, Segunda Edición, enero de 1996 , pág. 102



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN cambios que se dan en los sujetos entonces es recomendable el uso de este diseño puesto que proporciona datos de pre test. En el análisis de los datos de un diseño de dos grupos aleatorizados pre test y post test, el investigador puede realizar las siguientes comparaciones: (a) la medida de O2 – O1 puede ser comparada con la media de O4 – O3 con la finalidad de determinar si la variable independiente tuvo un efecto diferencial en los grupos; (b) la medida de O1 con la medida en O3 (medias pre test) para determinar la equivalencia de los grupos (c) si los grupos fueron realmente equivalentes la comparación de la media de O2 con la media de O4 evaluara el efecto de la variable experimental.

3.3.4. Diseño de cuatro grupos de Solomon Habiéndose seleccionado o asignado aleatoriamente a los sujetos que conforman cuatro grupos de trabajo para la organización de diseño se procede de la siguiente manera: al primer y segundo grupo se les hace evaluaciones de pre test en la variable dependiente mientras que en el tercero y cuarto no se realiza dicha evaluación, luego a uno de cada par de grupos (puede ser el primero y al tercero) se le aplica la variable experimental (es la misma variable), mientras que en los otros dos hay la ausencia del tratamiento finalmente se evalúa a los cuatro grupos en la variable dependiente. Debe dejarse en claro que en este caso las evaluaciones tendrán carácter de post test para los dos primeros grupos (primero y segundo) y viene a ser la primera evaluación para los dos últimos (tercero y cuarto).



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN A este diseño le corresponde el siguiente esquema:

DIAG. Nro. 16: Diseño de cuatro grupos de Solomon

Del esquema es fácil advertir que el diseño de cuatro grupos de Solomon lo que hace es combinar dos diseños experimentales propiamente dichos: el diseño de grupo control solo post test o diseño de grupos aleatorios solo después y el diseño de grupos aleatorios antes y después.54 De esto se desprende que este diseños estaría controlando los efectos de selección y mortalidad (por la aleatorización) y también los efectos de maduración y historia (por el uso de grupo de control). Además controla los efectos de la evaluación la interacción evaluación – tratamiento y el posible efecto de la ocurrencia contemporánea de un evento extraño (por la combinación de dos diseños mencionados). En este análisis de los datos las comparaciones a realizarse pueden

determinarse

claramente

si

los

resultados

finales

observados se debieron o no a la variable experimental así si la media del poste es del primer grupo es significativamente mayor que la media del segundo grupo; y si la media del tercer grupo es igualmente mayor que la media del cuarto grupo tendremos la evidencia concluyente del efecto de la variable experimental. De la comparación de estas medias podemos decir que este diseño tiene mayores ventajas que cada uno de los diseños que lo componen en forma independiente, en lo referente a la validez 54




“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN externa (generalización de resultados). Esto se da cuando se observa que los resultados de la comparación de los dos primeros grupos se repiten en los dos siguientes. La principal desventaja de este diseño proviene de la dificultad que plantea la realización de dos experimentos al mismo tiempo y el problema de poder ubicar un crecido número de sujetos en el momento que el investigador lo requiera. Otra de sus dificultades es la posibilidad de contar con una medida estadística capas de analizar simultáneamente las seis observaciones o menciones. Al respecto Campbell y Stanley (1973), sugieren hacer uso de un análisis de varianza en el cual se considera a la medición pre test como una segunda variable independiente. En este caso se tratarían los resultados como si proviniesen de un diseño factorial y cuyo esquema seria el siguiente:

DIAG. Nro. 17: modelo de diseño factorial

Al realizarse el análisis de varianza se hacen las siguientes interpretaciones las medias obtenidas de las columnas (de los que reciben X y los que no reciben X) nos da evidencia del efecto principal de la variable experimental las medidas a obtener de las hileras (con pre test y sin pre test) 55 ofrece evidencia para el posible defecto de la medición previa y las medidas de cada una de las observaciones (O2 O4 O5 y O6) nos permiten apreciar los efectos

55




“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN posibles de la interacción de la examinación con la variable experimental.

4. REQUISITO DEL EXPERIMENTO SOCIAL La realización de los determinados experimentos específicos, que tienen el carácter de ser auténticos, debe ajustarse al cumplimiento de los siguientes requisitos: a. El primer requisito es la manipulación intencional de una o más variables independientes, las cuales se consideran como supuestas causas o condiciones antecedentes del efecto provocador, a la que se llama variable dependiente o consecuente. Ejemplo:

CAUSA:

EFECTO:

Variable Independiente Dependiente

Variable

X.

Y.

El investigador en las hipótesis que ha formulado puede considerar dos o más variables independientes, de modo que, cuando exista realmente, una relación causal entre una variable independiente y una dependiente, al hacer variar intencionalmente la primera, la segunda necesariamente varía. En consecuencia, un experimento se lleva acabo para analizar si uno o más variables independientes afectan una o más variables dependientes, a efecto de explicar porque las afecta. Así como si la adecuada motivación entre los trabajadores es la causa eficiente de la producción industrial, al variar la motivación deberá varias la producción. En un experimento especifico la variable independiente resulta de especial interés para el investigador porque es la condición de que se hipotetiza como una de las causas que produce el efecto supuesto. Para obtener evidencia de esta relación causal, el investigador debe manipular la FACULTAD DE DERECHO Y CIENCIAS POLÍTICAS 72


“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN variable independiente para su efecto sobre la dependiente; manipular una variable es sinónimo de hacer variar o dar distintos valores a la variable independiente. Cabe aclarar, que la variable dependiente no se manipula, sino que solo se mide para ver el efecto de la manipulación de la variable independiente. La variación de una variable independiente puede llevarse a cabo en dos o más grados. El nivel mínimo de manipulación es dos: presenciaausencia de la variable independiente. La presencia-ausencia implica que un grupo se expone a la presencia de la variable independiente y el otro grupo no. Luego, los dos grupos deben ser comparados para ver si el grupo que se expuso a la variable independiente difiera del grupo no expuesto esto. Aclarando, al grupo experimental se le expone la variable independiente; mientras que al grupo de control no se le expone al tratamiento de la variable independiente, por ejemplo, si pretendemos investigar que un medicamento es o no útil para la cura de alguna enfermedad. Al grupo experimental se le administra el medicamento (presencia de la variable independiente) y al grupo de control no, a este último se le administra un placebo (un aparente medicamento que se ha comprobado que no tiene ninguna clase de efecto o consecuencia, digamos dulces que tienen la apariencia de pastillas); posteriormente, se observa si hubo o no alguna diferencia, respecto a la cura de la enfermedad. Si en ambos grupos todo fue igual, no hubo ninguna modificación en cuanto a los síntomas de la enfermedad, se comprueba que la variable estimulo no opero positivamente en el grupo experimental, vale decir, que la presencia-ausencia de la variable independiente no tuvo efecto en la variable dependiente (enfermedad). FACULTAD DE DERECHO Y CIENCIAS POLÍTICAS 73


“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN b. El segundo requisito del experimento es medir el efecto de la variable independiente sobre la variable dependiente, cuya operación es importante, porque de no asegurarse adecuadamente la medida, los resultados serían inútiles. Cabe hacer hincapié que en la planeación de un experimento debe precisarse como se van a manipular las variables independientes y dependientes,

utilizándose

los

instrumentos

de

medición

más

adecuados, como son los cuestionarios, entrevistas estructuradas, análisis de contenidos, etc.

c. El tercer requisito de todo experimento verdadero es la validez interna de la situación experimental, la cual debe controlarse. Este último término tiene diversas connotaciones dentro del experimento, pero su acepción más común se refiere al control de las influencias de otras variables extrañas sobre las variables dependientes, para así poder saber realmente si las variables independientes, que más nos interesan en el proceso de la investigación, tienen o no efecto en las dependientes.

5. PARADIGMA DE UN EXPERIMENTO SOCIAL Si tuviéramos el interés de analizar el posible efecto de los contenidos televisivos antisociales sobre la conducta agresiva de determinados adolescentes y jóvenes, podría hacer que un grupo viera un programa de televisión con contenido antisocial y otro grupo viera un programa de televisión con contenido pro social.56 Al respecto, la hipótesis a formularse seria la siguiente: “La exposición de los adolescentes y jóvenes a hechos de contenidos antisociales tendera a provocar un aumento de su conducta agresiva”. 56

HERNANDEZ SAMPIERI, R.: Ob. Cit. p. 111 y ss.



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN Si se evidencia que el grupo que vio el programa televisivo antisocial muestra una mayor conducta agresiva, en comparación del grupo que vio el programa pro social, sin que exista otra posible causa, entonces se llegara a comprobar la hipótesis formulada. En este ejemplo, se entiende que el investigador ha hecho variar la variable independiente para producir el efecto sobre la dependiente, dándole dos valores: presencia de contenidos antisociales en la televisión para un grupo de adolescentes y jóvenes y ausencia de contenidos antisociales para otro grupo. La variación es hecha intencionalmente por el experimentador, no es causal, pues este crea las condiciones para producir el tipo de variación deseada, de modo que, para calificarse una variable como independiente se necesitan dos requisitos: que varié la variable causal y que esta variación pueda controlarse.

6. EQUIVALENCIA DE GRUPOS DURANTE EL EXPERIMENTO En el proceso del experimento los dos grupos deben mantenerse en situación similar, en los aspectos que rodean al tratamiento, excepto en la manipulación de la variable independiente, vale decir, que los dos o más grupos deben estar integrados por personas que tienen características semejantes. Existe un método ampliamente difundido para lograr dicha equivalencia, que se conoce con la denominación de “asignación aleatoria” de los sujetos a los grupos del experimento. La asignación aleatoria o al azar asegura probabilísticamente que dos o más grupos sean equivalentes entre sí, o sea, provee al investigador la



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN seguridad de que variables extrañas, conocidas o desconocidas, no afectaran los resultados del estudio. El método más recomendable para intentar hacer, inicialmente, equivalente a los grupos es el procedimiento del apareo, el cual consiste en igualar a los grupos en relación con alguna variable específica, que presumiblemente puede influir en forma decisiva sobre la variable dependiente o variables dependientes. El primer paso es elegir esa variable de acuerdo con algún criterio teórico, en lo que respecta que la variable seleccionada debe estar relacionada con las variables dependientes, por ejemplo, si tuviéramos el interés de analizar el impacto que tienen las distintas técnicas de discusión en grupo, en los procesos del tratamiento penitenciario rehabilitador psicológico, de las reclusas de un establecimiento penal. En cada caso debe preverse cuál es la variable que es necesario controlar, en lo que respecta a su influencia sobre el resultado del experimento, por tanto, buscar aparear a los grupos en esa variable. El segundo paso consiste en obtener una medición de la variable elegida para emparejar a los grupos. Supongamos que el experimento fuera sobre el método de enseñanza para la rehabilitación de internos de una cárcel pública, entonces, el aparejamiento podría hacerse sobre la base de la medición previa del grado de inteligencia de los internos. El tercer paso consiste en ordenar a los sujetos en la variable sobre la cual se va a efectuar el emparejamiento, desde las puntuaciones más altas a las más bajas, por ejemplo, si se va a hacer estudios en 16 personas, la ordenación puede ser en la siguiente forma:



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN GRUPO I Sujetos Coeficiente de inteligencia (C.I.) S 01 129 S 02 127 S 03 119 S 04 117 S 05 117 S 06 116 S 07 114 S 08 113

GRUPO II Sujetos Coeficiente de Inteligencia (C.I.) S 09 110 S 10 110 S 11 108 S 12 107 S 13 106 S 14 105 S 15 104 S 16 102

TABLA Nro. 02: Ejemplo de equivalencia de grupos durante el experimento

El cuarto paso es formar parejas de sujetos, según la variable de apareamiento, es decir, los sujetos de cada grupo deben tener las mismas puntuaciones en la variable que se pretende manipular de modo que, hay que ir asignando a cada integrante de cada pareja a los grupos del experimento, buscando un balance entre dichos grupos, o sea los puntajes iguales o aproximados para ambos grupos. En consecuencia, los grupos quedarían emparejados en inteligencia, conforme se aprecia en el siguiente cuadro:

GRUPO I Sujetos Coeficiente de Inteligencia (C. I.) S 01 129 S 02 127 S 03 119 S 04 117 S 05 117 S 06 116 S 07 114 S 08 113 PROMEDIO 112.87

GRUPO II Sujetos Coeficiente de Inteligencia (C. I.) S 09 110 S 10 110 S 11 108 S 12 107 S 13 106 S 14 105 S 15 104 S 16 102 PROMEDIO 112.87




“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN Conforme se aprecia en el cuadro anterior, son grupos equivalentes en cuanto a la variable elegida. Este procedimiento puede extenderse a más de dos grupos. También, podría intentarse emparejar a los grupos en dos variables, pero ambos deben estar relacionados, porque de lo contrario puede resultar muy difícil el emparejamiento, por ejemplo, si se deseara aparear a dos grupos en aptitud física y memoria, entre 12 sujetos, podría resultar lo siguiente: SUJETOS 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12

APTITUD FISICA 10 10 9 8 7 6 5 5 4 3 2 2

MEMORIA 1 6 9 2 4 10 2 9 3 1 10 6


Cabe acotar que la técnica para hacer equivalencias de grupos de sujetos es más precisa y confiable que la asignación al azar, por cuanto garantiza que otras variables, además de la variable independiente o variables independientes de interés para el investigador, no van a afectar a las dependientes. Como sostiene NUNNALLY (1975), “la bondad de la asignación al azar de los sujetos a los grupos de un diseño experimental es que el procedimiento garantiza, absolutamente, que los sujetos no difieran, en el promedio, con respecto a cualquier característica más de lo que



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN pudiera esperarse por pura casualidad, antes de que participe en los tratamientos experimentales”57

7. DISEÑOS FACTORIALES EN LA INVESTIGACION EXPERIMENTAL 7.1. EXPLICACION INTRODUCTORIA.- En los diseños factoriales se manipulan dos o más variables independientes, teniendo cada una de ellas dos niveles. Se utilizan, principalmente, en la investigación de comportamientos de personas individuales o grupales. La construcción básica de un diseño factorial consiste en que todos los niveles de cada variable independiente son tomados en combinación con todos los niveles de las otras variables independientes 58. 7.2. DISEÑO FACTORIAL 2 X 2.- El denominado diseño factorial 2 x 2 es el más simple de manipulación, consiste en hacer variar dos variables, cada una con dos niveles, en donde el número de dígitos indica el número de variables independientes. Ejemplo: 2 -----------------------------------x--------------------------------------2

Un digito: primera

otro digito: segunda

Variable independiente

variable independiente

El valor numérico de cada digito indica el número de niveles de cada variable independiente, en este caso, es “2”, lo que quiere decir que cada una de las variables tienen dos niveles. 57

NUNNALLY, J. C.: “Introducción a la Investigación Psi cológica”, Ed. Mc Graw-Hill, Nueva York, 1970, p. 182 y ss. 58 NUNNALLY, J. C.: “Introducción a la Investigación Psi cológica”, Ed. Mc Graw-Hill, Nueva York, 1970, p. 182 y ss.



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN Como indica WIERSMA (1986) no es necesario que los valores numéricos sean los mismos para todas las variables independientes. En teoría puede haber cualquier número de variables independientes con cualquier número de niveles de cada una. Por ejemplo, el diseño factorial 2 x 2 x 3, indica que hay 3 variables independientes, la primera y la segunda con dos niveles, mientras que la tercera con tres niveles. Un ejemplo de un diseño factorial 2 x 2 consiste en la manipulación de dos variables independientes: el método de rehabilitación de penados y el sexo. La primera, con dos niveles: el método de tratamiento oral, y el otro: el método de enseñanza por medio de video; y la segunda, con los niveles sexo masculino y femenino. WIERSMA comenta que en los diseños experimentales factoriales, al menos una de las variables independientes debe ser de carácter experimental, las demás pueden tener fines de control, por ejemplo, el sexo, edad, escolaridad, inteligencia, etc. Para simplificar la forma en que se diagrama los diseños factoriales, se acude a la simbología, la que comúnmente se utiliza. Para designar a las variables independientes se usan las letras: A, B, C,… K, etc., y para indicar los niveles, los números que aparecen en las casillas, en el cuadro que se aprecia a continuación, representan las mezclas de niveles de las variables independientes, de modo que, cada casilla integra un grupo.




B1 B2 B3 B4

C1 A1B 1C1 A1B 2C1 A1B 3C1 A1B 4C1

A1 C2 A1B 1C2 A1B 2C2 A1B 3C2 A1B 4C2

C3 A1 B1C3 A1 B2C3 A1 B3C3 A1 B4C3

C1 A2 B1C1 A2 B2C1 A2 B3C1 A2 B4C1

A2 C2 A2 B1C2 A2 B2C2 A2 B3C2 A2 B4C2

C3 A2 B1C3 A2 B2C3 A2 B3C3 A2 B4C3

TABLA Nro. 05: Diseño factorial 2 x 4 x 3 - Variables de sus Niveles

Si observamos el cuadro anterior, se aprecia que todas las posibles combinaciones de variables A, B, C, con sus respectivos niveles están presentes; ninguna combinación es exactamente igual a la otra. Cada combinación representa un grupo. Si las tres variables han de ser manipuladas deliberadamente, al menos una debe ser de carácter experimental. Los sujetos de cada nivel de la variable deben ser asignados al azar a las casillas que correspondan. Ilustremos con un ejemplo: La variable A con su nivel sexo, puede referirse al sexo masculino (A1) y el sexo femenino (A2); la variable B con su nivel violencia televisiva puede tener varios grados o niveles: violencia televisiva elevada (B4), violencia televisiva mediana (B3), violencia televisiva baja (B2), y violencia televisiva nula (B1). Si una sola variable es la que se manipula deliberadamente, por ejemplo, la variable C, los sujetos de los dos niveles combinados de las otras dos variables se asignan al azar a los niveles de aquella (C1, C2, C3). Los sujetos A1, B1 serían asignados aleatoriamente a C1, C2 y C3, igualmente, los sujetos A1, B2, B3, etc. En los diseños factoriales se pueden agregar un grupo de control o varios, que no se expongan a la variable o variables manipuladas deliberadamente, por ejemplo, tal como aparece en el cuadro siguiente



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN A A1 A1B1 A1B2

B1 B2

A2 A2B1 A2B2

TABLA Nro. 06: Ejemplo de diseños factoriales agregados a un grupo de control

7.3.

UTILIDAD DE LOS DISEÑOS FACTORIALES.- Los diseños factoriales son sumamente útiles porque permiten al investigador evaluar los efectos de cada variable independiente sobre la dependiente, en forma separada, así como los efectos de las variables independientes, conjuntamente, sobre la variable dependiente. En concepto de WIERSMA (1986), la interacción de las variables independientes tiene un efecto específico sobre la variable dependiente, es decir, el efecto de una variable independiente por sí mismo no es igual que cuando se toma en combinación con los niveles de otra variable independiente. Así, hay dos tipos de efectos que se pueden evaluar en los diseños factoriales: los efectos de cada variable independiente, llamados efectos principales, y los efectos de la interacción entre dos o más variables

independientes,

o

sea,

si

tiene

cuatro

variables

independientes, pueden interactuar dos entre si y otras dos entre sí, o pueden interactuar tres o las cuatro variables independientemente. Los diseños factoriales responden a la formación de estructuras entre variables, que podrían esquematizarse en la siguiente forma:

VARIABLE

VARIABLE



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN INDEPENDIENTE

DEPENDIENTE

A1 B2 Y C3 D4

FIG. Nro. 02: esquema de respuesta de los diseños fa ctoriales a la formación de estructuras de variables

PARADIGMA DE UN DISEÑO FACTORIAL.- Supongamos una investigación que tiene como hipótesis: “A mayor exposición de niños, adolescentes y jóvenes a videos musicales con alto contenido sexual, habrá mayor predisposición para establecer contactos heterosexuales”. Para demostrar esta hipótesis se debe diseñar un experimento para someterla a prueba, entonces, la variable independiente es la exposición a contenidos sexuales, por medio de la televisión, y la dependiente es la predisposición para establecer contacto sexual. Para una investigación más amplia de los problemas, se agrega otra variable independiente que se identifica con el sexo, entonces, se tiene un diseño factorial con dos variables independientes, precisándose que el sexo tendría dos niveles: masculino y femenino. La exposición de los sujetos de experimentación a los efectos de las variables independientes tiene tres niveles: a) contenido sexual elevado (videos donde los modelos femeninos aparecen con ropa muy ligera, con presencia de roces entre mujeres y hombres, con FACULTAD DE DERECHO Y CIENCIAS POLÍTICAS 83


“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN insinuaciones inmediatas de contacto sexual); b) contenido sexual moderado (videos donde los modelos femeninos aparecen con ropa menos ligera, hay flirteo, no se insinúa inmediato contacto sexual); y, c) contenido romántico (en los videos, las modelos aparecen con ropa discreta, manifestaciones sin posibilidad de futuro contacto sexual). Cada uno de los videos tiene la misma música, el mismo ambiente físico, la misma duración y los mismo modelos; sin embargo, cada uno de los videos tienen tres versiones distintas. Supongamos que una vez que los grupos han sido expuestos a los videos, se les aplica una post-prueba que tenga por fin la determinación de la predisposición para establecer contacto sexual, obteniéndose el promedio de impulso sexual de cada grupo. Consideramos que los resultados que puedan obtenerse en la postprueba oscila entre 0 y 30, donde un mayor valor indica una mayor predisposición. Analicemos varias configuraciones de experimentos factoriales, con los siguientes posibles resultados: Paradigma “A” VARIABLES INDEPENDIENTES

S EXOS

M AS. F EM.

Efectos Exposición Videos El

M

ev. 25

od. 15

25

15

M in. 7 7

La variable exposición tiene efecto, en tanto la variable sexo, no tiene efecto de interacción

Paradigma “B” FACULTAD DE DERECHO Y CIENCIAS POLÍTICAS 84


“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN VARIABLES INDEPENDIENTES

Efectos Exposición Videos

S EXOS

M AS. F EM.

El

M

ev. 25

od. 15

25

15

M in. 7 7

La variable exposición no tiene mayor efecto, mientras que la variable sexo tiene defecto. No hay muestra de interacción de variables.

Paradigma “C” VARIABLES INDEPENDIENTES SEX Efectos Exposición OS Videos

E

M

lev. MA S. FE M.

Mi

od. 2

n. 1

10

8 1

1

0

25

8

.9

Ninguna de las variables tiene efectos por sí mismas, pero hay efecto de interacción

Paradigma “D” VARIABLES INDEPENDIENTES S Efectos Exposición EXOS Videos

E lev. M AS. F EM.

M od.

2 3

1

0

1

8

8 1

8

M in.

3

Las dos variables tienen efecto, pero no hay efecto de interacción.

FACULTAD DE DERECHO Y CIENCIAS POLÍTICAS VARIABLES INDEPENDIENTES 85


“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN S EXOS

Paradigma “E”

Efectos Exposición Videos E lev.

M AS. F EM.

M od.

2 9

M in.

2

1

3 2

0

2 1

1

2

2

Las dos variables tienen efecto y hay igualmente efecto de interacción. Paradigma “F” VARIABLES INDEPENDIENTES S Efectos Exposición EXOS Videos

E lev. M AS. F EM.

M od.

8

M in.

7 .9

7

8 .1

8

8

.9

No hay ningún tipo de efecto. Los efectos principales de cada variable por separado se puede apreciar comparando los promedios de los marginales de los niveles de cada variable. Así, por ejemplo, si hay diferencias entre los promedios de los puntajes verticales,

habrá efecto de la exposición de la variable

videos. Igualmente, si hay diferencias entre los promedios de los puntajes horizontales, habrá efecto de la variable sexo. Analizando con mayor detalle el paradigma “A” se puede comprender mejor lo expuesto en los párrafos anteriores, tal como aparece en el cuadro siguiente: FACULTAD DE DERECHO Y CIENCIAS POLÍTICAS 86



VARIABLES INDEPENDIENTES

Efectos Exposición Videos

SEXOS

Elev.

Mod.

Min.

Prom.

Mas.

25

15

7

15.7

Fem.

25

15

7

15.7

Prom.

25

15

7

…..

TABLA Nro. 07: ejemplo de paradigma de diseño factorial

En el ejemplo anterior la variable “exposición de los videos” interactúan con las variables sexos, por cuanto los promedios marginales verticales son iguales en todos los grupos experimentales, consiguientemente, ambas variables han tenido efecto en la variable dependiente. En cambio, las variables “sexos” por si solas, no ha tenido efecto, mayormente, sobre la variable dependiente, dado que los promedios marginales de los 6 grupos experimentales son iguales. Interpretando el contenido cuantitativo de los paradigmas anteriores, se puede llegar a las siguientes apreciaciones: 

En la configuración “B”,

no hay diferencias por la

exposición de los videos, en los grupos experimentales, pero si por el sexo. 

En la configuración “C”, las diferencias entre los grupos exper imentales, se aplican porque las variables “exposición de los videos” y el “sexo” interactúan, pues, cuando el sexo es masculino y la exposición es elevada la reacción es menor; finalmente, cuando ambos sexos se exponen moderadamente se obtiene una reacción igual en ambos sexos, en tanto cuando la exposición es mínima, los varones tienen reacción



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN menor, mientras que las mujeres de un solo grupo tienen una reacción mayor, es decir, se muestran más sensibles en comparación con los otros grupos femeninos. 

En la configuración “D”, hay cambios en la intensidad de la influencia de las variables verticales y horizontales, en forma independiente, lo que significa que no hay interacción entre las variables independientes, por tanto ambas variables tienen efecto por si solas, únicamente.



En la configuración “E”, las variables “exposición de los videos” y el “sexo”, en la mayoría de los grupos experimentales producen sus efectos sobre la variable dependiente, en forma independiente, solo en los grupos de mínimo nivel de exposición las variables “exposición de los videos” y el “sexo” tienen el mismo grado de influencia, es decir, interactúan, modificando en los sujetos sometidos a experimento, su impulso sexual.



En la configuración “F”, las diferencias en las reacciones de los grupos experimentales, ante el impulso de las variables “exposición al video y el “sexo” es prácticamente nula, porque no hay ninguna clase de efecto, dado que los promedios marginales se encuentra por debajo de la media, en las variables verticales son únicamente 7.4 y 7.4, y las variables horizontales son: 8 y 8.




CAPITULO IV TIPOS DE DISEÑO NO EXPERIMENTALES Y OTROS 1. DISEÑO DE INVESTIGACIÓN NO EXPERIMENTAL 1.1.

EXPLICACION PRELIMINAR La investigación no experimental es aquella que se realiza sin manipular deliberadamente variables, solo se concreta a observar los fenómenos sociales y jurídicos, tal como se dan en su contexto natural, para después analizarlos. Como señala KERLINGER (1979), en la investigación no experimental o ex post-facto, resulta imposible manipular variables o asignar, aleatoriamente, estímulos a los sujetos o a las condiciones, que pueden ser objetos de estudio.59 En un experimento, hecho en un laboratorio, el investigador construye deliberadamente una situación, o provoca una ocurrencia, mediante estímulos bajo determinadas circunstancias, para después analizar los efectos de la exposición o de la aplicación del tratamiento.

59

KERLINGER, EN.: cit. p. 189 y ss.



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN En cambio, en un estudio no experimental no se pre-constituye ninguna situación, sino que se observan situaciones existentes, no provocadas intencionalmente por el investigador, por cuanto las variables independientes ya han ocurrido y no pueden ser manipuladas, o sea, el investigador no tiene control directo sobre dichas variables, no puede influir sobre ellas, porque ya sucedieron, al igual que sus efectos. Un ejemplo puede ilustrar mejor lo explicado anteriormente. Vamos a suponer que un investigador desea analizar el efecto que produce el consumo de alcohol sobre los reflejos humanos. Si se decidiera seguir un enfoque no experimental, el investigador podría acudir a lugares donde se localizan distintas personas con diferentes grados de consumos de alcohol, como a laboratorios donde se hacen la prueba del nivel de absorción de alcohol, o a las estaciones de policía donde acuden personas en estado de beodez, que tienen pequeños incidentes de tránsito, consiguientemente, como parte de la rutina, se les mide el grado de consumo de alcohol. Después de la verificación, sin lugar a dudas, encontraríamos personas que han bebido cantidades elevadas, medias y bajas de alcohol, así como quienes no han ingerido alcohol. Acto seguido, sería posible medir la cantidad de sus reflejos, y como resultado de comparaciones de casos de consumo de alcohol, se establecería el efecto del consumo de alcohol sobre los reflejos humanos. Tal como se mencionó al inicio del estudio sobre la experimentación en el ámbito de las ciencias sociales y jurídicas, tanto al investigación experimental como la no experimental son herramientas muy valiosas que dispone la ciencia, de modo que, ningún tipo es mejor que el otro.




CONCEPTO: Son aquellos

diseños que estudian, analizan los hechos y

fenómenos de la realidad después de ocurridos. Sus variables independientes carecen de manipulación intencional, y no poseen grupo de control, ni mucho menos experimental Así mismo Hernández Sampiere, Fernández Collado y Baptista Lucio, al respecto dicen: La investigación no experimental es aquella que se realiza sin manipular deliberadamente variables. Es decir, es investigación donde no

hacemos variar intencionalmente las

variables independientes. Lo que hacemos en la investigación no experimental es observar fenómenos tal y como se dan en su contexto natural, para después analizarlos. Como señala Kerlinger (1979, p. 116). “La investigación no experimental o expost-facto es cualquier investigación en la

que resulta imposible

manipular

variables o asignar aleatoriamente a los sujetos o a las condiciones”. De

hecho, no hay condiciones o estímulos a los cuales

se

expongan los sujetos del estudio. Los sujetos son observados en su ambiente natural, en su realidad. En un experimento, el investigador construye deliberadamente una situación a la que son expuestos varios individuos. Esta situación consiste en recibir un tratamiento, condición o estímulo bajo determinadas circunstancias, para después analizar los efectos de la exposición o aplicación de dicho tratamiento o condición. Por decirlo de alguna manera, en un experimento se „construye” una realidad. En cambio, en un estudio no experimental no se construye ninguna situación, sino que se observan situaciones ya existentes, no provocadas intencionalmente por el investigador. En la FACULTAD DE DERECHO Y CIENCIAS POLÍTICAS 91


“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN investigación no experimental las variables independientes ya han ocurrido y no pueden ser manipuladas, el investigador no tiene control directo sobre dichas variables, no puede influir sobre ellas porque ya sucedieron, al igual que sus efectos.

FIG. Nro. 03: Diseño no experimental

Los diseños no experimentales presentan dos formas generales: Los diseños transaccionales o transversales que a su vez se subdividen

en

diseños

transaccionales

descriptivos,

diseños

transaccionales explicativos- causales y diseños transaccionales correlaciónales; y los diseños longitudinales que a su vez se subdividen en diseños longitudinales de tendencia; diseños longitudinales de evolución de grupos y los diseños longitudinales de panel.

1.3.

TIPOS DE DISEÑO DE INVESTIGACION NO EXPERIMENTALES Distintos autores han adoptado diversos criterios para clasificar la investigación no experimental, según la dimensión del tiempo empleado o el número de momentos utilizados para la recolección de los datos, así como las correlaciones que puedan



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN producirse entre las variables independientes y dependientes. 60 Según estos criterios se clasifican en investigación transversal y longitudinal. 

LA INVESTIGACION TRANSECCIONAL. Se caracteriza cuando la recolección de datos se hace en un solo momento, en un tiempo único. Su propósito es describir variables, y analizar su incidencia e interrelación reciprocas, en un momento dado, por ejemplo, investigar el número de empleados y subempleados en una ciudad, en cierto momento. A su vez, los diseños transversales pueden dividirse en dos subtipos: descriptivos y correlaciónales.

a.- Los diseños transeccionales descriptivos, tienen como objetivo indagar la incidencia y los valores, en que se manifiestan una o más variables. El procedimiento consiste en medir en un grupo de personas y objetos una o más variables y proporcionar su descripción. En realidad, son estudios puramente descriptivos, por ejemplo, un análisis de la tendencia ideológica de los 15 diarios de mayor tiraje en Latinoamérica, en esta investigación, el foco de atención es únicamente describir, en un momento dado, cual es la mayor o menor tendencia ideológica (izquierdaderecha) de dichos periódicos, no se tiene como objetivo ver el por qué manifiestan una otra ideología. En ciertas ocasiones, el investigador puede pretender hacer descripciones comparativas entre grupos o subgrupos de personas, objetos o indicadores, por ejemplo, un investigador que deseara describir el nivel de empleo en tres ciudades. 60

FERNANDEZ COLLADO, C.: “Metodología de la Investigación”, Ed. Mc. Graw -Hill, México, 1991, p. 191 y ss.



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN b.- Los diseños transeccionales causales, tienen como objetivo describir las relaciones entre dos o más variables, en un momento determinado. La

diferencia

entre

los

diseños

transeccionales

descriptivos y las transeccionales correlaciónales causales puede expresarse gráficamente de la siguiente manera:

Descriptivos

Correlaciónales

Se mide y describe variable Se mide y describe ……. (X1) relación…… (X1 – X2) Se mide y describe variable Se mide y describe ……. (X1) relación……. (X1 – X3) Se mide y describe variable Se mide y describe ……. (X1) relación…….. (XK – XK + 1) TABLA. Nro. 08: Diferencia entre los diseños descriptivos y correlacional

Paradigma de diseño no experimental transeccional Una investigación que es estudiara como la motivación intrínseca influye en la productividad de los trabajadores de ciertas grandes empresas industriales, de un determinado país y en cierto momento, observando si los obreros más productivos son los más motivados, y en caso que así sea, evaluando por qué y cómo es que la motivación intrínseca contribuye aumentar la productividad (esta investigación estable primero la correlación y luego la relación causal entre las variables).



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN El interés es cada variable tomada el interés es la relación entre individualmente variables tomada colectivamente X1 X1 – X2 X1 – X2 X2 X1 – X2 O bien relación causal:

X3

X1 X1 X1

X2 X3 X3

TABLA. Nro. 09: paradigma de diseño no experimental

Como bien sostiene el tratadista Carlos Fernández Collado, los diseños correlaciones y/o causales pueden limitarse a establecer relaciones entre variables, sin precisar el sentido de la causalidad o puede pretender analizar pretensiones de causalidad, de modo que, cuando se limita a relaciones no causales, se fundamenta en hipótesis correlaciones y cuando se buscan evaluar relaciones causales, se basan en hipótesis causales 61 Del ejemplo anterior puede desprenderse el siguiente comentario: tanto los diseños transeccionales descriptivos como en los correlaciónales, se observan las relaciones entre las variables, en su ambiente natural, en un determinado tiempo. Un diseño transeccional puede limitarse a dos variables o abarcar modelos o estructuras tan complejas como la siguiente (donde cada letra del recuadro presenta una variable):

61

FERNANDEZ COLLADO, Carlos: Ob. Cit. p. 194 y ss.




X1

T

Z1 Y1

X2

W Y2

X3

R FIG. Nro. 04: Diseño transeccional

Estas hipótesis se funda en las correlaciónales y de diferencia de grupos sin atribuir causalidad, porque se limitan a relaciones entre variables, además, en hipótesis causales o de diferencia de grupos con atribución de causalidad, dado que se pretende establecer relaciones causales. Lo dicho en esta parte, el siguiente ejemplo puede ilustrar mejor: Una investigación para evaluar la credibilidad de tres locutores de televisión, relacionando con las variables sexo, ocupación y nivel socio-económico del teleauditorio. Primero mediaríamos que tan increíble es cada conductor, luego describiríamos la credibilidad de los tres conductores. A continuación se observaría y describiríamos el sexo, ocupación y nivel

socio-económico

de

la

teleauditoria.

Posteriormente

relacionaríamos la credibilidad de los tres conductores; la credibilidad y la ocupación para ver si los conductores tienen una credibilidad similar o diferente entre las distintas ocupaciones; y, finalmente, se relacionaría la credibilidad con el nivel socioeconómico, para evaluar diferencias por nivel socio-económico. Así



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN como primero se describe los sujetos investigados y luego correlaciones las variables que inciden en la credibilidad. 

LA INVESTIGACION LONGITUDINAL En ciertas ocasiones el interés del investigador es analizar

cambios a través del tiempo de determinados variables o las relaciones entre estos. Entonces, se dispone de los llamados diseños longitudinales, los cuales recolectan datos a través del tiempo en puntos o periodos especificados, para hacer inferencias a través respecto al cambio, sus determinantes y consecuencias. Por ejemplo, una investigador que busca analizar como evoluciona los niveles de empleo durante los cinco años, en una ciudad u otra. Los diseños longitudinales suelen dividirse en tres tipos: diseños de tendencia, diseño de análisis evolutivo de grupos y diseño panel.

a. Diseños longitudinales de tendencia. Los diseños de tendencia o trend son aquellos que analizan cambios a través del tiempo (de variables o sus relaciones), dentro de alguna población en general, por ejemplo, para analizar cambios en la actitud hacia el aborto en una determinada comunidad. Dicha actitud se mide en varios puntos de tiempo, digamos, anualmente, durante cinco años, luego se examina su evolución a lo largo de ese periodo de tiempo. Se puede observar o medir toda la población o bien tomar una muestra representativa de ella cada vez que se observe o se mida las variables o las relaciones entre estos.



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN Estos diseños pueden presentarse de la siguiente manera: Medición en

una población TIEMPO 1

Medición en una población TIEMPO 2

Medición en una población

Medición en una población

TIEMPO 3

TIEMPO 4

FIG. Nro. 05: Ejemplo de diseños longitudinales de tendencia

b. Diseños longitudinales de evolución de grupo. Los diseños de evolución de grupo o estudios “cohor” examinan cambios a través del tiempo, en sus poblaciones o grupos específicos. Su actuación son los grupos de individuos vinculados, de alguna manera, generalmente, en edad (grupos por edad) un ejemplo seria el grupo de personas que nacieron en 1970, en el Perú, pero también podría utilizarse otro criterio de agrupamiento temporal como: las personas que se unieron en matrimonio durante los años 198 – 1987 en la ciudad de Lima. El procedimiento consiste en hacer seguimientos de estos grupos a través del tiempo. Usualmente, en estos diseños se extrae una muestra cada vez que se mide al grupo o sub-población.

Paradigma de Diseño Longitudinal.- Una investigación nacional sobre las actitudes hacia la dictadura militar o civil-militar de los peruanos, nacidos en el año 1970, recopilación de datos cada 3 años, comenzamos a partir de 1993. En este año se obtendría una muestra de peruanos de 23 años de edad, para medir la actitud que demuestran. En 1996 se obtendría otra muestra de peruanos de 29 años de edad; y así, sucesivamente. A continuación se analiza la actuación o cambios de las actitudes mencionadas, aunque el conjunto especifico de personas FACULTAD DE DERECHO Y CIENCIAS POLÍTICAS 98


“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN estudiadas en cada tiempo de medición puede ser diferente, pero lo que interesa es la evolución o cambio producido en las actitudes políticas. En los diseños de tendencia y de evolución de grupo se estudia el cambio en poblaciones o sub-poblaciones pero debido a que en cada momento o tiempo se mide una muestra diferente, aunque equivalente el cambio se evalúa colectivamente y no de manera individual, porque las personas pueden cambiar. Si hay cambios, el investigador no puede determinar específicamente que individuos provoca los cambios.

c. Diseños longitudinales panel. Los diseños panel son similares a las dos clases de diseños vistas anteriormente, solo que el mismo grupo especifico de sujetos es medido en todos los tiempos y momentos. El ejemplo que puede explicar mejor lo dicho anteriormente es el siguiente: Un investigador que observa, mensualmente, durante un año, a un grupo de internos de un centro penitenciario, que acude a tratamientos psicoterapéutico rehabilitador, para analizar si se modifican sus actitudes y modelos de conducta en sentido positivo, disminuyendo sus actos hostiles y de depresión psicológico. En cada observación seria los mismos pacientes gráficamente se podrían explicar así - Juan Perez Repeto - Ricardo Trejo

- Juan Perez Repeto - Ricardo Trejo

Lopez

Lopez TIEMPO 1

TIEMPO 1




En los diseños panel se tiene la ventaja que, además, de conocer los cambios grupales, se conoce los cambios individuales. Se saben qué casos específicos se introduce el cambio. Esto tipos de diseños puede estudiar poblaciones o grupos más específicos por otra parte, debe verse con cuidado los efectos que una medición pueda tener sobre mediciones posteriores.

1.4. COMPARACION

DE

LOS

DISEÑOS

TRANSACCIONALES

Y

LONGITUDINALES Los estudios longitudinales tienen la ventaja de que proporcionan información sobre como las variables y sus relaciones evolucionan a través del tiempo; sin embargo, suelen ser más costosos que las transaccionales. La elección de un tipo de diseño y otro depende más bien del propósito de la investigación, pero es posible combinarse ambos enfoques, por ejemplo, un investigador puede analizar en un momento dado la productividad en grandes, medianas y pequeñas empresas, a efecto de ver como se modifica o no se modifica la productividad de las grandes empresas a los seis meses, al año y a los dos años.

1.5. RELACION ENTRE EL TIPO DE ESTUDIO, LAS HIPOTESIS Y EL DISEÑO DE INVESTIGACION Algunos problemas de investigación pueden ser abordados experimentalmente y no experimentalmente, así por ejemplo, si desearíamos analizar la relación entre la motivación y la productividad en los trabajadores en cierta empresa, podríamos seleccionar un conjunto de estos y dividirlos al azar en cuatro grupos: un primero donde se propicie una elevada motivación; un segundo, con mediana motivación; un tercero



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN con baja motivación; y, un cuarto al que no se administre ninguna motivación. Después se compararían a los grupos en cuanto a su productividad; en este ejemplo se trataría de un diseño experimental; si se tratara de un grupo no desintegrado tendríamos un cuasi-experimento. En cambio, si midiéramos la motivación existente en los trabajadores, así como su actual productividad, relacionando ambas variables, estaríamos realizando una investigación transaccional correlacional; pero, si cada seis meses midiéramos las dos variables, estableciendo sus correlaciones, efectuaríamos un estudio longitudinal. En consecuencia, el tipo de diseño a elegir y aplicar se encuentra condicionado por el problema a investigar, el contexto que rodea la investigación, el tipo de estudio a efectuar y las hipótesis formuladas.

2. DISEÑOS DESCRIPTIVOS Estos diseños no concuerdan propiamente con la definición de diseño y sus características que se adaptan más al trabajo experimental; sin embargo, pueden ser tratados como tales en razón de que proporcionan al investigador guías u orientaciones para la realización de un determinado estudio. Estos diseños se corresponden con los tipos de investigación descriptiva. Entre los principales “diseños descriptivos” tenemos: 2.1. La investigación descriptiva simple Es la forma más elemental de investigación a la que pueda recurrir un investigador. Algunos estudiosos no lo consideran propiamente como un tipo de investigación científica en este diseño el investigador busca y recoge información contemporánea con respecto a una situación previamente determinada (objeto de estudio), no presentándose la administración o control de un tratamiento. Por ejemplo, el director de un Centro de Formación Magisterial desea saber cuántos alumnos egresaran; él recoge esta información con la FACULTAD DE DERECHO Y CIENCIAS POLÍTICAS 101


“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN finalidad de poder gestionar el número suficiente de plazas para el cumplimiento regular de sus prácticas profesionales. Como se puede apreciar, en este caso no se busca relacionar o controlar variables, sino simplemente obtener información para poder tomar una decisión. Otro caso se presenta cuando se ejecutan estudios de diagnóstico descriptivo, caracterizaciones o perfiles. El diseño de la investigación descriptiva simple puede ser diagramado o esquematizado de la siguiente forma

M

O

Donde M representa una muestra con quien o quienes vamos a realizar el estudio y O representa la información relevante o de interés que recogemos de la mencionada muestra. En este tipo de diseño no podemos suponer la influencia de variables extrañas, nos limitamos a recoger la información que nos proporciona la situación actual.62 2.2. Investigación descriptiva comparativa Este diseño parte de la consideración de dos o mas investigaciones descriptivas simples, esto es, recolectar información relevante en varias muestras con respecto a un mismo fenómeno o aspecto de interés y luego caracterizar este fenómeno en base a la comparación de los datos recogidos, pudiendo hacerse esta comparación en los datos generales o en una categoría de ellos. Por ejemplo, queremos dar una descripción general de la situación actual, que tenga aceptación de consenso de los pueblos jóvenes. Para poder hacerlo, visitaríamos tres, cuatro, o más de ellos y recogemos información directa y de interés en cada uno. Esta información será luego comparada una a una, estableciéndose cuales son 62

SÁNCHEZ CARLESSI HUGO Y REYES MEZA CARLOS, “Metodología y diseños en la investigación científica”. Editotial Mantaro, Segunda Edición, enero de 1996 , págs. 77



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN las características predominantes comunes y diferenciales de cada uno de ellos. Esto último nos lleva a la caracterización general de un pueblo joven. Al esquematizar este tipo de investigación obtenemos el siguiente diagrama:

DIAG. Nro. 18: modelo de Investigación descriptiva comparativa

Donde M1; M2; M3; Mn, representan a cada una de las muestras O1, O2, O3, On, la información (observaciones) recolectada en cada una de dichas muestras. Los O1a On en la parte lateral del diagrama nos indica las comparaciones que se llevan a cabo entre cada una de las muestras, pudiendo estas observaciones, resultados o información ser: iguales (=), diferentes

, o semejantes

con respecto a la otra. 63

2.3. Investigación correlacional Este diseño o tipo de investigación descriptiva es el más usado en el ámbito de la investigación en psicología, educación y las ciencias sociales. Se orienta a la determinación del grado de relación existente entre dos o más variables de interés en una misma muestra de sujetos el grado de relación existente entre dos fenómenos o eventos observados. Es un tipo de investigación relativamente fácil de diseñar y realizar. Cuando se trata de una muestra de sujetos el investigador observa la presencia o ausencia de las variables que desea relacionar y luego las 63

SÁNCHEZ CARLESSI HUGO Y REYES MEZA CARLOS, “Metodología y diseños en la investigación científica”. Editotial Mantaro, Segunda Edición, enero de 1996 , págs. 78



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN relaciona por medio de la técnica estadística de análisis de correlación. En ciencias sociales por ejemplo, el investigador observara el momento en que aparece un determinado fenómeno y que otras circunstancias se presentan también de manera contemporánea para así poder determinar la posible relación existente entre dichos eventos. Este tipo de estudio nos permite afirmar en qué medida las variaciones en una variable o evento están asociadas con las variaciones en la otra u otras variables o eventos. En otro ejemplo, un profesor quiere averiguar si en sus alumnos el rendimiento en el área o curso de Lenguaje está relacionado con su habilidad o destreza en la redacción. Para poder realizar esta investigación, el profesor, antes que nada, deberá de tomar una muestra de sus alumnos y obtendrá de ellos sus notas en el curso de Lenguaje y luego aplicara una prueba de redacción. Finalmente, hace un análisis estadístico de estos resultados obtenido un coeficiente de correlación. (Al respecto cabe señalar que el coeficiente de correlación adquiere valores que van desde -1 hasta +1, teniendo el valor cero, como intermedio). Cuando más se acerca el coeficiente a -1, la relación entre los eventos o variables observadas es inversa, es decir cuando se da una variable en una dirección de una variable o evento cada vez más conlleva la presencia de la otra variable o evento en la misma dirección. El coeficiente 0 (cero) indica ausencia total de relación. Un diagrama de este tipo de estudio seria el siguiente: 64

DIAG. Nro. 19: modelo de Investigación correlacional

64

Ibíd. pág. 79



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN En este esquema M es la muestra en la que se realiza el estudio y las subíndices x, y, z en cada O nos indican las observaciones obtenidas en cada una de las tres variables distintas (para el caso diagramado). En el caso del ejemplo mencionado anteriormente las observaciones (O) a obtenerse corresponderían a tres variables: lenguaje, redacción y pronunciación (x, y, z), finalmente la r hace mención a la posible relación existente entre las variables estudiadas. 2.4. Investigación causal comparativa Este tipo de investigación consiste en recolectar información en dos o más muestras con el propósito de observar el comportamiento de una variable, tratando de “controlar” estadísticamente otras variables que se considera pueden afectar la variable estudiada (variable dependiente) Este estudio lo podemos diagramar de la manera siguiente

DIAG. Nro. 20: modelo de diseño de Investigación comparativa

En el diagrama M1 y M2 son las muestras de trabajo y O1 y O2 son las observaciones o mediciones realizadas; mientras que xyz representan las variables controladas estadísticamente. Un ejemplo de este tipo de investigación seria el siguiente realizar un estudio para observar la incidencia de la condición socioeconómica en el desarrollo del pensamiento. Para este estudio se seleccionarían dos muestras en la que se “controla” la condición socioeconómica (alta y baja), (M1 y M2); se igualan las muestras de acuerdo a su edad cronológica (x), grado de escolaridad y), estado de salud y nutrición (z); se evalúa los niveles de desarrollo del pensamiento alcanzados por los sujetos en cada FACULTAD DE DERECHO Y CIENCIAS POLÍTICAS 105


“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN una de las condiciones (O1 y O2); la igualación de otras variables que podría afectar el desarrollo del pensamiento, permitirá mantener en cierta forma, constante y diferenciada la condición socioeconómica. 2.5. Investigación longitudinal En este diseño el investigador toma una muestra de sujeto la misma que es evaluada en distintos momentos en el tiempo y por un 65 periodo bastante largo. Por ejemplo, el director de un centro educativo desea saber el progreso que tienen sus alumnos en el aprendizaje de conceptos científicos. Para poder

extraer una conclusión lo suficientemente

valedera, puede idear la realización de este tipo de estudio por el tiempo que dure la permanencia de los alumnos en el Centro Educativo, (supongamos un Centro de Educación Primaria, lo que podría estar determinados seis evaluaciones, una al final de cada grado de estudios). El investigador en este caso, va comparando, las observaciones de cada evaluación para determinar el grado de cambio en la variables que está siendo investigada (aprendizaje de conceptos científicos), hasta llegar a lo que sería la evaluación final. Un estudio de este tipo puede diagramar de la siguiente manera:

DIAG. Nro. 21: modelo de diseño de Investigación longitudinal

En el diagrama, M representa la muestra o grupo de sujetos a ser estudiados; T1 a T4 (en el diagrama, ya que pueden ser mas) representan los momentos (tiempos) en que se hacen las observaciones; O1 a O4, vienen a ser las observaciones hechas en la variables de estudio. Las T 65

Ibíd. pág. 80



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN consignadas en el diagrama pueden representar también edades, si se está estudiando, por ejemplo, los cambios que ocurren con la edad. El diseño longitudinal tiene algunas ventajas así como también desventajas. Entre las primeras, puede mencionarse principalmente que nos proporciona información bastante confiable de los cambios observados (positivos, negativos y/o secuenciales, según sea lo estudiado), en la variable estudiada entre sus desventajas puede citarse preferentemente que el estudio insume demasiado tiempo para poder extraer conclusiones y según sea el estudio que se trata pudiera ocurrir que al finalizar el estudio las conclusiones a las que se lleguen no sea de utilidad es decir pierdan vigencia. 2.6. Investigación transversal Este tipo de investigación estudia a los sujetos de diferentes edades en un mismo momento. Por ejemplo podemos tomar sujetos de seis, ocho, diez, doce años y estudiando simultáneamente en una variable de interés, para determinar su comportamiento en dicha variable. Si retornamos el ejemplo 66 dado en la investigación longitudinal para el caso de la investigación transversal deberíamos tomar pruebas a niños de primero, segundo, tercero, cuarto, quinto, y sexto grado, al finalizar el año escolar y por única vez y en base a los resultados que se obtengan extraer conclusiones con respecto al aprendizaje de los conceptos científicos en niños de educación primaria. Es esquema en ese diseño seria el siguiente.

DIAG. Nro. 22: modelo de diseño de Investigación transversal 66

Ibíd. pág. 81




En donde Mn a M4 representan las muestras de cuatro edades, o cuatro fases diferentes de un mismo proceso o ejecución de un programa considerados simultáneamente (T), y la O1 a O4 representan las observaciones o mediciones que se hace de estas edades o fases diferentes en un mismo momento en el tiempo. Como en el caso del estudio transversal este estudio tienen ventajas y desventajas. La principal ventaja es que si los sujetos o fases de un proceso han sido correctamente seleccionados, los resultados a obtenerse nos pueden proporcionar conclusiones tan validas como las de un estudio longitudinal, con el agregado que nos ahorra tiempo. Paradójicamente, este aspecto que constituye una de sus principales ventajas también puede constituirse en su principal desventaja, ya que si la selección no ha sido realizada en forma cuidadosa pudiera ocurrir que existan diferencias sustanciales en las muestras empleadas o circunstancias que rodean a una fase del proceso y que afectan al estudio de manera decisiva, de tal forma que los resultados a obtenerse, así como las conclusiones a las que se arriban se convierten en no válidas.

3. DISEÑOS FACTORIALES En la investigación experimental de carácter psicológico, educacional y social son de uso frecuente los diseños univariados que han sido descritos. Estos diseños como se ha visto controlan o manipulan una sola variable experimental o independiente; sin embargo la critica a estos diseños a sido hecha en el sentido de que todo fenómeno social y humano es complejo presentándose generalmente diversas variables que actúan simultáneamente y por tanto controlar una sola variable para explicar dicho fenómeno conlleva a una simplificación artificial.



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN Para poder estudiar el efecto simultaneo de diversas variables en una misma situación se han organizado los diseños factoriales. Los diseños factoriales son aquellos en los cuales se manipulan en forma simultánea dos o más variables independientes, que se denominan factores, con la finalidad de analizar su efecto conjunto sobre una variable dependiente. Así por ejemplo para el caso de los diseños descritos anteriormente (univariados) podemos estudiar los posibles efectos que puede tener un nuevo método de enseñanza en el aprendizaje de las ciencias naturales; para ser esto sometemos a un grupo seleccionado a dicho método y lo podemos comparar con otro grupo que no lo emplea luego en base a las diferencias que se encuentren en las mediciones de los resultados concluiremos si el nuevo método (variable experimental) es o no es efectivo es decir si produce cambios positivos. Sin embargo la objeción a este diseño es que podemos estar descuidando otras variables sumamente importantes y que pueden tener una influencia decisiva en los resultados alcanzados estas variables pueden ser formación profesional del docente, personalidad, nivel intelectual de los alumnos, entre otras. En el diseño factorial por el contrario en un mismo experimento o estudio puede controlarse las variables formación del docente y el nivel intelectual del estudiante además del método a emplearse obteniéndose por ende, información acerca de la influencia de dichas variables en el resultado final así como también de cada una de las variables en forma independiente. Existen dos tipos de diseños factoriales en independencia del número de variables que puedan controlar. Estos dos tipos de diseños están referidos más bien a los tipos de variables que controlan. 67 67

Ibíd. pág. 105




Así tenemos que el primer tipo de diseño factorial es aquel en el cual una sola variable es realmente manipulable y la otra es controlada solamente con finalidad estadística; es decir sería una variable de control o moderada. El segundo tipo de diseño factorial es aquel en donde todas las variables independientes son realmente manipulables. Como ejemplo del primer tipo de diseño factorial podemos citar un estudio en el cual se quiere examinar las ventajas de la instrucción programada en el aprendizaje de conceptos científicos. Como se considera que pueden existir otras variables que afecten su influencia podemos tomar como una segunda variable, por ejemplo la inteligencia dividiendo asi el grupo en alumnos con CI por debajo del promedio y alumnos con CI por encima del promedio. Tendremos entonces cuatro grupos de trabajo: un grupo con CI. bajo que trabaja con el método de instrucción programada, otro de CI. alto que trabaja con el método de instrucción programada, un tercero de CI. alto que trabaja con el método tradicional y un cuarto grupo de CI. bajo que trabaja con el método tradicional. En este estudio además del efecto de la variable experimental (método de instrucción programada) se ve la influencia en el efecto final de la variable de control (nivel de inteligencia). En el segundo tipo de diseño factorial considerando básicamente el mismo ejemplo donde una de las variables independientes es el método de instrucción programada podemos añadir como una segunda variable independiente el tamaño de aula de clase (número de alumnos). (Observar que aquí nosotros podemos “jugar” con el tamaño del aula mientras que en el ejemplo anterior solamente identificábamos a los sujetos de inteligencia por encima o por debajo del promedio). Tendremos también cuatro grupos formados por: instrucción programada y aula chica (pocos alumnos) instrucción programada y aula grande (muchos alumnos), método tradicional y FACULTAD DE DERECHO Y CIENCIAS POLÍTICAS 110


“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN aula chica y finalmente método tradicional y aula grande. En este segundo estudio además de ver el efecto de cada una de las variables en forma independiente podemos también tener información de la interacción del tamaño del aula con la metodología empleada.

3.1.

Diseño factorial simple Los diseños factoriales en general han sido desarrollados a distintos niveles de complejidad el diseño factorial más simple es el denominado “de 2 x 2”. Es decir un diseño que tiene dos variables independientes y en donde cada variable tiene dos valores o condiciones. 68Para poder ilustrar este diseño pongamos como ejemplo una investigación en la que se quiere estudiar la eficiencia de dos textos (A y B) de un curso de geografía, los que experimentamos en dos grados de estudios 3ro y 4to. Ejemplos de este diseño también son los mencionados en la sección anterior. El diagrama que nos representa en este diseño es el siguiente:

TABLA. Nro. 10: modelo de diseño factorial simple

En este diseño en las columnas esta representada la variable independiente texto de geografía (A y B) y en las filas la variable grado educativo (3º y 4º). Las celdas son las medidas para cada grupo en la 68

Ibíd. pág. 106



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN variable dependiente así la celda uno representa las mediciones promedio de los sujetos de tercer grado que usan el libro A; la celda 2 los resultados promedio de los sujetos de cuarto grado que usan el libro A la celda 3, los resultados promedios de los sujetos de tercer grado que usan el libro B y la celda cuatro los resultados promedios de los sujetos del cuarto grado que usan el libro B. Con respecto a la selección de los sujetos debemos de decir que una vez determinado los grados educativos ellos son asignados al azar a cada uno de los textos y el procedimiento puede ser a la inversa o también puede ser una asignación completamente aleatoria de sujetos y textos. Además observamos la existencia de cuatro resultados promedio marginales dos para las columnas y dos para las filas. Los promedios marginales de las columnas son para los textos usados y los promedios marginales de las filas son para los grados educativos. A partir de los datos obtenidos podemos determinar los efectos principales para cada una de las variables independientes; además estos datos nos permiten observar la posibilidad de ocurrencia de una interacción. Esto se hace analizando los resultados obtenidos en cada una de las celdas si existe interacción los resultados diferirán para cada uno de los ciclos y si no hay interacción de las variable independientes los resultado tenderán a ser similares.69

69

Ibíd., pág. 107



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN Con la finalidad de ilustrar con más claridad los niveles de comparación que se obtienen en un diseño factorial atribuyamos resultados hipotéticos al ejemplo dado anteriormente.

TABLA. Nro. 11: Niveles de comparación que se obtiene en un diseño factorial hipotéticamente

De estos resultados hipotéticos podemos hacer el siguiente análisis: si comparamos el resultado promedio del texto A (45) vemos que son inferiores a los del texto B (53); por lo tanto podemos decir que este texto es mejor en el logro de los objetivos del curso de geografía. Luego comparamos las medidas con respecto al grado educativo y vemos que los del cuarto grado obtienen una media superior en diez puntos. Sin tener en cuenta el tratamiento los de cuarto grado obtienen mejores rendimientos y esto nos está revelando la falta de interacción entre las variables independientes es decir los textos y grados son independientes unos a otros. Esta falta de interacción es ilustrado en el grafico Nro. 2 finalmente podemos decir que si no hubiéramos usado el



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN diseño factorial no habríamos demostrado esta independencia de las variables.70

FIG Nro. 06: se observa la independencia de las variables independientes en un diseño factorial

3.2.

Otros diseños factoriales Otros diseños factoriales pueden ser construidos por el investigador teniendo en cuenta el número de variables independientes y los valores de cada una de ellas. Así tendremos diseños factoriales denominados 3x2; es decir usando dos variables independientes con tres y dos valores o instancias cada una respectivamente. También podemos hablar y trabajar con diseños factoriales de 2x3x2, es decir diseños que controlan tres variables independientes con dos, tres y dos valores respectivamente. Como ejemplo de un diseño factorial de 2x2x2, podemos citar lo siguiente: considerar el caso del diseño 2x2 donde nuestra variable fueron el texto de geografía (A y B) y el grado educativo (3ro y 4to)

70

Ibíd. pág. 108



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN ahora a estas variables agreguemos una tercera que bien puede ser el tipo de colegio: particular y estatal A este ejemplo de diseño de 2x2x2, correspondería el siguiente esquema:

TABLA Nro. 12: Ejemplo de diseño factorial de 2x2x2

Finalmente podemos decir que en base al criterio del número de variables independientes el investigador puede crear una multiplicidad de diseños experimentales siempre y cuando tenga también en cuenta el número de valores o instancias de dichas variables independientes. 71

71

Ibíd. pág. 109




CONCLUSIONES 

El diseño de investigación se convierte en un conjunto de pautas bajo las cuales se va realizar un experimento o estudio, al cual el investigador va a comparar los resultados, para verificar la o las hipótesis planteadas, va a controlar los datos estadísticos, y va inferir sobre ellos con respecto a sus resultados. También es importante, que diseño se utiliza para el propósito investigatorio, y comprobar que sea adecuado para el mismo, ya que si no es de esta forma, los resultados no serán los deseados y probablemente la investigación no cumplirá su cometido.



Las investigaciones deben buscar como punto fundamental y ante todo, que los resultados obtenidos sean de calidad y que sea posible confiar en ellos, de modo que es necesario descartar aquellas fuentes que no contribuyan, con asegurar esa validez que es buscada (validez interna). En el caso de la validez externa, su objetivo fundamental está en la generalización de los datos con respecto a que en el estudio de los grupos experimentales sean lo más parecidos, para poder efectuar su realización. Un claro ejemplo es que las investigación pueden llevarse en un laboratorio con un trabajo de campo, donde en el primero, el investigador va tener el control total sobre las variables y su reacción ante el experimento , a diferencia que si es de campo, donde no se configura un

ambiente

simulado sino, una situación real sobre la que se ejerce una control relativo sobre las variables. 

En la investigación no experimental, no se da un control directos sobre las variables ni su manipulación, se obliga el investigador a observar sucesos reales en el contextos social, de carácter jurídico, sea el caso, para después clasificar la información obtenida, inferir resultados, y manipular únicamente los datos con ayuda de la estadística determinado una población de estudio. Es por eso que que se ha clasificado

este tipo de

investigación se ha clasificado según la dimensión del tiempo empleado o FACULTAD DE DERECHO Y CIENCIAS POLÍTICAS 116


“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN los momentos utilizados para la recolección de datos , así como su correlación, en un momento momento general se puede dividir en dos transeccional y longitudinal, el primero, cuando la recolección de datos se da a través de un solo momento, en el cual se pueden comparar la correlación, características de las variables, etc ; a diferencia de la segunda la cual busca recolectar los datos de la investigación en diferentes momentos, para inferir sobre sus cambios, los que los determino y las consecuencias que ha traído en el transcurso; estos a su vez se dividen en sub grupos ya estudiados. 

En la investigación experimental, se da un control especifico de la variable, la cual busca conseguir una reacción, es decir un cambio conforme a su estado natural y es este del cual se infiere si la hipótesis es correcta o errada, en la cual existen necesariamente una o más variables independientes (que son las causa antecedentes al suceso final); y las variables dependientes (consideradas como la reacción de aquellas, o el efecto que producen). También es necesario referirnos, sobre la experimentación social donde no es posible tener un control específico sobre el cambio de conducta que podría generar utilizar un determinado grupo de personas como variable independiente, y a una efecto que retraiga o cambie su estado psicosomático, por una variable dependiente determinada, ya que las reacciones demasiado ambiguas en la personas ya sea por diferentes factores, y en la investigación experimental se busca tener el control total de los efectos, como la comparación de sustancias químicas, o experimentos médicos con fármacos, mas no la reacción social por medio de este diseño.




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Ibíd. pág. 60

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Ibíd. pág. 61

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Ibíd. págs. 61 y 62

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Ibíd. págs. 62 y 63

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Ídem. pág. 63

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Ibíd. pág. 64

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Ibíd. pág. 64 y 65



Ídem. pág. 65



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN 

Ibíd. pág. 66



Ibíd. pág. 67



Ibíd. pág. 68



Ibíd. pág. 69



Ibíd. pág. 70



Ibíd. pág. 71



Ibíd. pág. 72



Ibíd. pág. 73



Ibíd. pág. 74



Idem.



Hernández S. y otros, Ob. Cit. pág. 107



Carrasco Ob. Cit. pág. 61-62.



SÁNCHEZ CARLESSI HUGO Y REYES MEZA CARLOS, Ob. Cit. pág. 85



Hernández. Ob. Cit. pag.123



Carrasco Ob. Cit. pág. 63



SÁNCHEZ CARLESSI HUGO Y REYES MEZA CARLOS, Ob. Cit., pág. 86



ibíd. pág. 87



Ibíd. pág. 88



Ibíd. pág. 89



Ibíd. pág. 90



Ibíd. pág. 91



Ibíd. pág. 92



Ibíd. pág. 93



Ibíd. pág. 94



Ibíd. pág. 95



Ibíd., pág. 96



Ibíd. pág. 97



Ibíd. pág. 98



Ibíd. pág. 99



Ibíd. pág. 100



“DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA” - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN 

Ibíd. pág. 101



Ibíd. pág. 102



Ibíd. pág. 103



Ibíd. pág. 104



HERNANDEZ SAMPIERI y otros. Ob. Cit. pág. 111.



NUNNALLY, J. C.: “Introducción a la Investigación Psicológica”, Ed. Mc Graw-Hill, Nueva York, 1970, p. 182 y ss.



Ídem.



KERLINGER, EN.: “Enfoque Conceptual de la Investigación del Comportamiento”, Ed. McGraw-Hill, México, 1979, p. 146.



Ibíd. pág. 189 y ss.



Hernández y otros. Ob. Cit. pág. 191 y ss.



Hernández Sampiere y otros. Ob. Cit. pág. 194 y ss.



SÁNCHEZ CARLESSI HUGO Y REYES MEZA CARLOS, Ob. Cit. pág. 77



Ibíd. pág. 78



Ibíd. pág. 79



Ibíd. pág. 80



Ibíd. pág. 81



Ibíd. pág. 105



Ibíd. pág. 106



Ibíd., pág. 107



Ibíd. pág. 108



Ibíd. pág. 109




WEBGRAFÍA



https://www.google.com.pe/



http://www2.minedu.gob.pe/digesutp/formacioninicial/wpcontent/uploads/2010/09/Material_dia_3.pdf



http://www.epiredperu.net/epired/eventos/eve_socimep-redaccion08/socimep_redaccion08_20.pdf



http://deepistemologiaymetodologia.blogspot.com/2005/05/el-diseo-deinvestigacin.html



MONOGRAFIA de diseños de investigacion

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