DISEOS DE INVESTIGACIN CIENTIFICA PARA CONTRASTAR HIPOTESIS

Dr. PEDRO SOPLAPUCO MONTALVO

1. INVESTIGACIN EXPERIMENTAL

Los EXPERIMENTOS constituyen la forma ms rigurosa y ms deseable de la INVESTIGACIN

CIENTFICA. El control es la esencia del Mtodo Experimental. Las condiciones controladas que

caracterizan al experimento permiten identificar relaciones funcionales y verificas entre los fenmenos

que interesan a los investigadores. Cuando se controlan las condiciones en que ocurre un evento se tiene

ventajas notables sobre los observadores, quienes se limitan a contemplar o estudiar un fenmeno sin

controlarlo; as, a) Pueden manipular o alterar las condiciones de manera sistemtica y anotar la variacin

en los resultados, b) Disponen de los medios para hacer que acontezca un evento en un momento en el

que estn preparados para realizar observaciones y mediciones exactas. c) Pueden repetir sus

observaciones las mismas condiciones, lo cual les permite identificarlas y adems describirlas de manera

que otros las apliquen y comprueben los resultados. Sin embargo aunque la experimentacin es la forma

ideal de resolver los problemas de los investigadores, se debe reconocer que hay muchas preguntas

importantes que no pueden resolverlas a travs de ella; por lo que hacen falta otros tipos de investigacin.

1.1. DISEOS PRE-EXPERIMENTALES Proporcionan un escaso control o nulo de las variables extraas que influyen contra la validez interna y

validez externa.

1.1.1. DISEO DE UN GRUPO, CON PREPRUEBA Y POTPRUEBA 1.1.2. DISEO ESTATICO, DE DOS GRUPOS

1.2. DISEOS EXPERIMENTALES VERDADEROS Son los ms recomendables para la investigacin debido al control que proporcionan

1.2.1. DISEO DE DOS GRUPOS, ALEATORIZADOS Y SOLO CON POSPRUEBA. 1.2.2. DISEO DE DOS GRUPOS APAREADOS ALEATORIAMENTE Y SOLO CON POST

PRUEBA

1.2.3. DISEO CON PREPRUEBA Y POSPRUEBA CON DOS GRUPOS ALEATORIZADOS 1.2.4. DISEOS DE TRES GRUPOS DE SOLOMON 1.2.5. DISEO DE CUATRO GRUPOS CON SOLOMON

1.3. DISEOS FACTORIALES Son aquellos en los que se manipulan simultneamente dos o ms variables con el propsito de estudiar

el efecto independiente que cada variable produce en la variable dependiente; as como los efectos debido

a interacciones entre las diversas variables.

1.3.1. DISEO FACTORIAL SIMPLE 1.3.2. OTROS DISEOS FACTORIALES

1.4. DISEOS CUASI EXPERIMENTALES. No brindan un control experimental absoluto; por lo que el investigador debe conocer las variables que

pueden ser controladas en forma absoluta; las fuentes de invalidez tanto externa como interna y tomarlas

en cuenta al hacer las interpretaciones.

1.4.1. DISEO CON PRE Y POSTPRUEBA, CON GRUPO CONTROL NO ALEATORIO 1.4.2. DISEO CONTRAEQUILIBRADO 1.4.3. DISEO DE SERIES TEMPORALES CON UN GRUPO 1.4.4. DISEO DE SERIES TEMPORALES CON GRUPO CONTROL.

2. INVESTIGACION EX POST- FACTO El diseo EX POST FACTO se utiliza cuando los investigadores no estn en condiciones de probar la

hiptesis, asignando sujetos a diferentes condiciones en que puede manipularse directamente la variable

independiente. Cuando se desea investigar la influencia de variables como el ambiente, la parasitosis,

educacin sanitaria, ambiente familiar, conducta, etc., a estas variables se les denominan

ATRIBUTIVAS y designan una caracterstica que el sujeto posee; al contrario una variable ACTIVA es

la que se puede manipular directamente. Cuando en una investigacin intervengan variables

independientes activas se emplea la investigacin experimental, en tanto que si son atributivas debe

recurrirse a una INVESTIGACIN EX POST FACTO, (DEL LATN CON POSTERIORIDAD AL

HECHO). Los investigadores logran la variacin que desean, no por manipulacin directa de la variable,

sino seleccionando a los individuos en que la variable est presente o ausente.

Investigacin sistemtica emprica, en la cual el cientfico no tiene control directo sobre las variables

independientes, porque ya acontecieron sus manifestaciones o por ser intrnsicamente. Se hacen

inferencias sobre las relaciones de ellas, sin intervencin directa, a partir de la variacin concomitante de

variables independientes y dependientes. (1)

Considera solamente el DISEO GRUPO CRITERIO:

3. INVESTIGACIN DESCRIPTIVA Los mtodos de investigacin descriptiva sirven para obtener informacin acerca de las condiciones

existentes del estado actual de los fenmenos; pretende precisar la naturaleza de una situacin tal como

existe en el momento del estudio; as el objetivo es describir lo que existe con respecto a las variaciones o las condiciones de una situacin. Casi nunca busca la comprobacin de hiptesis. Tiene amplia

aplicacin en ciencias naturales y en el campo educativo.

3.1. ESTUDIO DE CASOS Es una investigacin exhaustiva sobre un individuo, una familia, una comunidad, una poblacin. Se

preocupa de averiguar porque hace alguna cosa y en que forma cambia el comportamiento cuando el

individuo responde al medio ambiente. An cuando alcanza profundidad, siempre carecen de de

amplitud; aportan informacin sobre individuos excepcionales y no sobre individuos representativos, su

mayor utilidad no es como instrumento de comprobacin de hiptesis sino de la generacin de ellas.

3.2. ENCUESTAS

Una encuesta recoge datos ms o menos limitados a travs de un nmero relativamente extenso de casos,

su finalidad es conseguir informacin sobre las variables y no sobre los individuos. Intentan medir lo que

existe sin preguntar porque existe. Las preguntas de una encuesta deben suelen disearse para

proporcionar informacin acerca de las variables y no para relacionarlas variables entre si; aunque la

informacin puede sealar relaciones entre variables. La encuesta que cubra la poblacin entera del

estudio se llama censo; la que estudia slo una parte se denomina encuesta muestral.

3.3 ESTUDIO DE TIPO EVOLUTIVO

Obtiene informacin confiable de cmo son los individuos en diferentes etapas de su vida; en sus diversas

caractersticas y la manera en que cambian los rasgos con el crecimiento.

3.3.1 METODO LONGITUDINAL:

Estudia la misma muestra de individuos durante un lapso prolongado.

3.3.2 METODO DE MUESTRAS REPRESENTATIVAS (TRANSVERSAL):

Estudia individuos de diversos niveles de edad en el mismo punto del tiempo.

3.4.1 ESTUDIOS DE SEGUIMIENTO:

Similar al mtodo longitudinal se trata de investigar el desarrollo subsecuente de los individuos despus

de un tratamiento o de una condicin determinados.

3.5. ANALISIS DOCUMENTALES

Orientados al examen de archivos y documentos

DISEOS DE CONTRASTACION DE HIPOTESIS

Basndonos en GOODE Y HATT ( 1986) consideramos los siguientes:

1. DISEO DE UNA SOLA CASILLA

Usa un solo grupo con carcter de experimental: el investigador observa y describe el comportamiento del grupo para luego informar. Es de carcter retrospectivo y es el diseo apropiado

para los problemas de identificacin y descripcin; sus resultados son validos para formular, a partir

de ellos, nuevos problemas de tipo explicativo

Ejemplos:

1. Descripcin morfolgica (forma, tamao, estructura) de las clulas de la mucosa labial.

2. Identificacin de los componentes del Proceso Docente Educativo.

3. Identificacin de los estilos de aprendizaje de los alumnos de la Institucin Educativa x

4. Determinacin de las caractersticas generales del rendimiento escolar.

2. DISEO EN LINEA O SUCESION

Requiere de un solo grupo en calidad de grupo experimental y las conclusiones se establecen por

comparacin entre la situacin antes de la aplicacin de la variable estmulo

Seleccin del grupo Observaciones ANTES OBSERVACIONES

Experimental DEL ESTIMULO DESPUES DEL

ESTIMULO

3. DISEO CLASICO

Es el diseo tpico en los experimentos; es de carcter prospectivo, requiere grupos pareados; uno

como grupo experimental y otro como grupo testigo. el grupo experimental recibe la influencia de la

variable independiente y el grupo testigo o blanco no la recibe (estimulo nulo)

ANTES DESPUES

GRUPO

EXPERIMENTAL

GRUPO

TESTIGO

Comparaciones: A vs B

A vs A

B vs B

4. DISEO CON GRUPOS DIFERENTES

Emplea dos grupos experimentales que reciben el mismo estimulo pero en tiempos diferentes y a

veces hasta en ambientes diferentes; es de carcter prospectivo

TIEMPO 1

TIEMPO 2

Observaciones en el grupo

A

A1

A2

ESTIMULO

A

A

B

B

ESTIMULO

NO ESTIMULO

X

Z

ESTIMULO

Z: Grupo de individuos franceses portadores del VIH en 2005

X: Grupo de pobladores brasileos portadores del VIH estudiados en 2006

5. DISEO CON DOS GRUPOS DESPUES

Es una variacin del diseo clsico en la que se hacen solo dos observaciones, ambas despus de la

aplicacin del estimulo desconocindose la situacin antes tanto del grupo experimental como del grupo testigo. Ninguno de los dos grupos recibe estmulo alguno por parte del investigador; pues tanto la

variable independiente como el estimulo nulo (placebo) ya han sido aplicados sin la coordinacin del

investigador; desconocindose la situacin antes. >Las conclusiones se derivan de la comparacin entre los resultados del grupo experimental con el grupo testigo. Es un tipo de diseo retrospectivo

ANTES DESPUES

GRUPO

EXPERIMENTAL

GRUPO

TESTIGO

Comparaciones: X vs Z

6. DISEO CON ESTIMULO CRECIENTE

Es una variacin del diseo clsico en la que se usan varios grupos idnticos que servirn de grupos

experimentales y testigo. La variable independiente (estimulo) se aplican en dosis o por espacios de

tiempo diferentes de modo creciente; el grupo testigo no recibe estimulo. Las conclusiones se obtienen

por comparaciones entre los grupos experimentales y entre estos con el grupo testigo

ESTIMULO

ANTES DESPUES

GRUPO TESTIGO Y ESTIMULO NULO Y

GRUPO EXPERIMENTAL 1 Z1 2X Z1

GRUPO EXPERIMENTAL 2 Z2 4X Z2

GRUPO EXPERIMENTAL 3 Z3 8X Z3

Ejemplo:

Y: grupo de alumnos a los que no se aplico el mtodo didctico x.

Z1; Z2, Z3, Grupos de alumnos a los que se aplicar el mtodo didctico x, como estmulo creciente.

DISEOS DE CONTRASTACION DE HIPOTESIS NO EXPERIMENTALES

ESTIMULO

X

X

Z

Z

ESTIMULO

NO ESTIMULO

Tomando como base el trabajo de Hernndez et al. (1994), consideramos lo siguiente:

Los Diseos de Investigacin no Experimental o Ex Post Facto, nos sirve de gua para tener una idea

aproximada en lo que respecta a todos los aspectos que se relacionen con ella y en este acpite, se trata los

Diseos de Investigacin no Experimental o Ex Post Facto, como parte de la Investigacin no

experimental.

La Investigacin no experimental es tratada bajo cinco aspectos. En el primero apreciamos una definicin

bsica de la investigacin no experimental, as como la relacin entre la causalidad y la Investigacin, ya

que la causalidad resulta ser parte importante en una investigacin de este tipo. El segundo, nos sirve

para comprender lo que son los diseos ex post facto enfocando cuando debemos usar este tipo de diseos

y cuales son, ejemplificando para un mejor entendimiento. El tercero, evala la investigacin no

experimental, dando a conocer sus limitaciones y el valor de la misma. El cuarto, hace una comparacin

entre la investigacin no experimental y la experimental, para as ver las diferencias y semejanzas entre

estas y el ltimo relaciona el tipo de estudio, la hiptesis y el diseo de la investigacin.

De lo expuesto anteriormente se puede deducir la importancia de este tipo de investigacin y por lo tanto

de los diseos; la que radica en proporcionar los conocimientos tericos bsicos para un mejor

entendimiento de los diseos ex post facto o no experimentales.

La Investigacin no experimental del tipo ex post facto es la que se realiza sin manipular debidamente las

variables independientes, se basa en variables que ya ocurrieron o se dieron en la realidades sin la

intervencin directa del investigador. Es un enfoque retrospectivo.

La investigacin no experimental es conocida tambin como investigacin ex post facto (los hechos

variables ya ocurrieron) y observa variables y relaciones entre estas en su contexto natural.

Los diseos no experimentales se dividen de la siguiente manera:

La investigacin no experimental posee un control menos riguroso que la experimental y en aquella es

ms complicado inferir relaciones causales. Pero la investigacin no experimental es ms natural y

cercana a la realidad cotidiana.

El tipo de diseo a elegir se encuentra condicionado por el problema a investigar, el contexto que rodea a

la investigacin, el tipo de estudio a efectuar y las hiptesis formuladas.

1. INVESTIGACION NO EXPERIMENTAL.

1.1. Qu Es la investigacin ex post facto o no experimental?

Es la que se realiza sin manipular deliberadamente variables. Es decir, se trata de investigacin donde no

hacemos variar intencionalmente las variables independientes. Lo que hacemos en la investigacin no

experimental es observar fenmenos tal y como se da en el contexto natural, para despus analizarlos.

Como seala Kerlinger (1979, p. 116): La investigacin no experimental o ex post-facto es cualquier

investigacin en la que resulta imposible manipular variables o asignar aleatoriamente a los sujetos o las

condiciones de hecho, no hay condiciones o estmulos a los cuales se expongan los sujetos de estudio.

Los sujetos son observados en un ambiente natural, en su realidad.

En un experimento, el investigador construye deliberadamente una situacin a la que son expuestos varios

individuos. Esta situacin consiste en recibir un tratamiento, condicin o estmulos bajo determinadas

circunstancias, para despus realizar los efectos de la exposicin o aplicacin de dicho tratamiento o

condicin. Por decirlo de alguna manera, en un experimento se construye una realidad.

En cambio en un estudio no experimental no se construye ninguna situacin, si no que se observan

situaciones ya existentes, no provocadas intencionalmente por el investigador. En la investigacin no

experimental las variables independientes ya han ocurrido y no pueden ser manipuladas, el investigador

no tiene control directo sobre dichas variables, no pueden influir sobre ellas porque ya sucedieron, al

igual que sus efectos.

1.2. CASUALIDAD E INVESTIGACION CIENTIFICA

Se ha realizado y contina hacindose mucho trabajo, especialmente en sociologa, para el estudio y

anlisis de relaciones causales en investigacin ex post facto. Uno de los enfoques principales ha sido lo

que se conoce como anlisis de trayectoria, cuyo objeto es estudiar y probar hiptesis alternativas o

variables independientes alternativas, y ayudar a establecer conexiones e inherencias causales. Una buena

obra de consulta es la Blalock, que examina esta toma difcil en profundidad. Sin un conocimiento

substancial del anlisis de regresin mltiple ms all del tratamiento del tema en este texto no es posible seguir las exposiciones de Blalock y otros. Para el estudiante avanzado ciertamente desear estar

al tanto de los progresos.

La posicin adecuada en este libro es que el estudio de causa y casualidad en un laberinto interminable.

Una de las dificultades es que la palabra causa tiene muchos significados e insinuaciones metafsicas. Quiz ms importante es que no se necesita realmente. Puede realizarse investigacin cientfica sin

invocar causas ni investigaciones causales, aunque los trminos que implican causa y otros son casi

imposibles de evitar y, por tanto, se usarn ocasionalmente. Blalock seala que las leyes causales no

pueden ser demostradas empricamente, pero que es til pensar causalmente. Coincidimos en que las

leyes causales no pueden ser demostradas empricamente, pero sentimos ambigedad al pensar

causalmente. Hay poca duda de que los cientficos piensen causalmente y que cuando hablan de una

relacin entre p y q ESPERAN o CREEN que p causa q. Para ninguna evidencia puede demostrar que p

causa q.

Esta posicin no es tanto una objecin a las nociones causales como una afirmacin de que no son

necesarias al trabajo cientfico. PUEDEN aportarse evidencias sobre la validez emprica de expresiones

condicionales de la clase Si p, entonces q, pueden probarse hiptesis alternativas y pueden formular expresiones probabilsticas acerca de la p y q y otras p y q y las condiciones r, s y t. Invocar la palabra caus y la expresin relacin causal no aparta realmente nada constructivo. Puede hasta ser engaosa.

En manos expertas y usadas con circunspeccin, el anlisis de trayectoria y mtodos relacionados puede

ayudar a aclarar relaciones tericas y empricas. Pero cuando su adopcin y uso implican que se buscan y

ENCUENTRAN causas, tales mtodos pueden ser engaosos. En suma, los elementos de lgica

deductiva en relacin con expresiones condicionales, un contexto y mtodo de trabajo e inferencia

probabilstica, y la prueba de hiptesis alternativas son suficientes ayudas para el trabajo ex post facto

cientfico sin el excesivo bagaje de nociones causales y mtodos presumiblemente ligados al

reforzamiento de inferencias causales. Dejemos el caso con algunas palabras apropiadas de Bertrand

Russell;

La palabra causa est tan inexplicablemente ligada con asociaciones engaosas que hace deseable su completa eliminacin del vocabulario filosfico... la razn de que la fsica ha cesado de buscar causas es

que, en realidad, no hay tales cosas. La ley de causalidad... es una reliquia de una edad pasada,

supervivencia, como la monarqua, solo porque se supone errneamente que se hace dao.

1.2.1. Condiciones para inferir relaciones causales:

Si se desea llegar a la conclusin de que una variable (x) es la causa de otra (y) se necesitan tres clases de

datos:

1) Que se haya probado una relacin estadstica entre X y Y 2) Que X preceda a Y en el tiempo 3) Que Y no depende de otros factores. Gracias a los dispositivos de seguridad integrados en un diseo experimental, estos estudios suministran

datos en todos estos aspectos y con ello permiten hacer inferencias causales. Sin embargo, en los estudios

ex post facto no se dispone de ellos y por lo tanto la interpretacin de la relacin causal es mucho ms

difcil.

Si en uno de estos estudios se establece la relacin entre dos variables, el siguiente paso ser buscar datos

relativos a los otros dos puntos. El investigador debe establecer el orden temporal es decir, tiene que

considerara si Y ocurri antes que X y si por lo tanto no puede ser un efecto de ella. Se toman decisiones

acerca de la relacin temporal entre ambas sobre una base lgica o como resultado de mediciones que

muestran que los grupos no diferencian en Y antes de una exposicin a X. As mismo es de suma

importancia que el investigador examine si adems de X otros factores causaron Y. Para verificar esta

posibilidad se introducen otras variables dentro de anlisis y se observan en que forman afectan a la

relacin entre X y Y.

Quiz se descubra que esta relacin perdura an si se introducen otras variables. En este caso, se dispone

de pruebas que apoyan una inferencia causal. Por otra parte tal vez se descubre que la presencia de las

otras variables pueden cambiar la relacin entre X y Y e incluso eliminarla. De ser as, se saca la

conclusin de que X no causa a Y o que la relacin entre ambas es espuria.

2. DISEO DE LA INVESTIGACION NO EXPERIMENTAL O EX POST FACTO

Al Intentar contestar preguntas como estas Cul era el factor contribuyente en una situacin dada? O

Qu efecto produjo una situacin o practica social? O Cules son las caractersticas que distinguen a

este grupo del otro? El investigar puede disponer una investigacin ex post facto en el que dos o ms

grupos se comparan: uno ha sido expuesto a la experiencia en cuestin y el otro no. Tambin puede

estudiar dos grupos que sean distintos; en algunos aspectos, con el propsito de descubrir las causas de la

diferencia. El diseo fundamental para ello es una modificacin del diseo experimental, en el que

compara dos grupos en una variable dependiente.

El efecto supuesto del tratamiento ocurre en el grupo experimental pero no en el control. Cuando se

manifiesta en este lo hace en grado distinto, lo cual se aprecia en las mediciones de Y1 y Y2. Es decir,

ambas indican que los dos grupos difieren en la medicin de la variable dependiente. El investigador

intenta relacionar la variable dependiente Y con una variable independiente que apareci previamente

una variable no manipulable designada por (X), que ocurri en el grupo experimental no as en el de

control obsrvese que la variable independiente no manipulable se seala as (X), en contraste con la

manipulable X.

Por ejemplo, un investigador puede estudiar el rendimiento deficiente (Y), y para ello busca en el historial

de estos estudiantes los posibles factores contribuyentes (X) que hayan conducido a eso. En base a un

nmero de mediciones estandarizadas comparara en rendimiento de un grupo de estudiantes de

aprovechamiento normal con el de alumno de aprovechamiento deficiente. Hara una precaucin (X) de

los grupos preatributos (X) de inters es decir, las variables extraas de importancia por apareamiento o

por medios estadsticos, entre ellos el anlisis de covarianza, la correlacin parcial o las puntuaciones de

cambio.

2.1. PROCEDIMIENTOS EN UNA INVESTIGACION NO EXPERIMENTAL

Debido a la excesiva complejidad de la metodologa de este estudio se describe las etapas fundamentales

para la comprensin del procedimiento de diseo de tipo ex post facto con un ejemplo.

A continuacin se expone las etapas del planteamiento de una investigacin para indagar la relacin entre

creatividad y rendimiento en la solucin de problemas por universitarios.

El estudio ex post facto comparara dicho rendimiento en los estudiantes creativos. He aqu la hiptesis:

los universitarios creativos mostrarn mayor velocidad y exactitud en una prueba de solucin de

problemas que los no creativos. En ellas se indican claramente la necesidad de un diseo ex post facto

pues los investigadores no pueden manipular la creatividad ni hacer una asignacin aleatoria de los

sujetos a los grupos. No les queda ms remedio que comenzar con dos grupos que ya sean distintos en la

variable independiente (creatividad) y compararlos en la variable dependiente, rendimiento en la solucin

de problemas.

Tienen que definir universitarios creativos y universitarios no creativos. Al estudiante creativo podran

definirlo como universitario no graduado de la escuela de pedagoga que logre una puntuacin por

encima del cuartel superior en la prueba de Guilford de uso y consecuencias alternativas y en una prueba

de anagramas. Los no creativos sern los que alcancen puntuaciones por debajo del primer cuartel.

Deberan tratar de identificar otras variables aparte de la creatividad que puedan afectar a la variable

dependiente al rendimiento en solucin de problemas, por ejemplo: especialmente universitaria

inteligencia, sexo, ao de licenciatura.

Debern tomar medidas para igualar los grupos experimental y de control n esas variables por medio del

apareamiento u otras tcnicas estadsticas. Por ejemplo: Un estudiante destacado del segundo ao que

pertenezca al grupo creativo podra aparearse con su equivalente en el grupo no creativo.

Aplicar una medida de la variable dependiente, o sea una prueba de solucin de problema. Esto se

realiza una vez que se han formado los grupos apareados. El anlisis ulterior de los datos mediante una

prueba de t revelar cualquier diferencia significativa en el rendimiento de solucin de problemas de los dos grupos, y tal vez muestre una relacin entre la creatividad y el rendimiento en esa dimensin.

2.2. CUANDO UTILIZAR LOS DISEOS NO EXPERIMENTALES? El diseo Ex Post Facto se utiliza cuando los investigadores no estn en condicin de probar la hiptesis,

asignando sujetos a diferentes condiciones en que pueda manipularse directamente la variable

independiente. En los estudios Ex Post Facto los cambios de la variable independiente ya se produjeron y

los investigadores deben estudiarlos en forma retrospectiva para buscar los efectos que pueden ocasionar

en una variable dependiente observada.

Cuando en una investigacin influyen variables ATRIBUTIVAS independientes como el ambiente

familiar, la motivacin, la inteligencia, los hbitos de lectura de los padres y de otras que designan una

caracterstica que el sujeto posee antes de que comience un estudio.

Cuando el investigador trata de responder a interrogantes como las siguientes: Cul fue el factor contribuyente en una determinada situacin?, o Qu efecto tuvo o ha tenido cierta condicin social o determinada? Cules son las caractersticas que distinguen a este grupo de otro?.

2.3. TIPOS DE DISEOS NO EXPERIMENTALES Diversos autores han adoptado diversos criterios para clasificar la investigacin no experimental.

A. De acuerdo al nmero de momentos o puntos en el tiempo en los cuales se recolectan los datos

(dimensin temporal)

Los diseos no experimentales se pueden clasificar en transeccionales y longitudinales.

A.1. Diseos de Investigacin Transeccionales o transversal

Los diseos de investigacin transeccional o transversal recolectan datos en un solo momento, en un

tiempo nico. Su propsito es describir variables, y analizar su incidencia e interrelacin en un momento

dado. Por ejemplo, investigar el nmero de empleados, desempleados y sus subempleados en una ciudad

en cierto momento. O bien, determinar el nivel de escolaridad de los trabajadores de un sindicato, en un

punto en el tiempo.

Pueden abarcar varios grupos o subgrupos de personas, objetos o indicadores. Por ejemplo, medir los

niveles de aprovechamiento de grupos de primero, segundo y tercer ao de instruccin bsica o primaria.

O tal vez medir la relacin entre la autoestima y el temor de logro en atletas de deportes acuticos, de

raqueta y de pista. Pero siempre, la recoleccin de los datos es un momento nico.

A su vez, los diseos transeccionales pueden dividirse en dos: descriptivos y correlacionales/casuales.

A.1.1. Diseos Transeccionales descriptivos

Los diseos transeccionales descriptivos tienen como objetivo indagar la incidencia y los valores en que

se manifiesta una o ms variables. El procedimiento consiste en medir en un grupo de personas u objetos

una o, generalmente, ms variables y proporcionar su descripcin. Son, por los tanto, estudios puramente

descriptivos y cuando establecen hiptesis, estas son tambin descriptivas.

Los estudios transeccionales descriptivos nos presentan un panorama del estado de una o ms variables en

uno o ms grupos de personas, objetos (v.g., peridicos) o indicadores en determinado momento.

En ciertas ocasiones, el investigador pretende hacer descripciones comparativas entre grupos o subgrupos

de personas, objetos o indicadores (esto es, en ms de un grupo). Por ejemplo: un investigador que

deseara describir el nivel de empleo en tres ciudades.

En este tipo de diseos queda claro que ni siquiera cabe la nocin de manipulacin que cada variable se

trata individualmente, no se vinculan variables.

Ejemplos:

1. Las famosas encuestas nacionales de opinin sobre las tendencias de los votantes durante perodos de eleccin. Su objetivo es describir el nmero de votantes en un pas que se inclinan

por los diferentes candidatos contendientes en la eleccin. Es decir, se encuentran en la

descripcin de las preferencias del electorado.

2. Un estudio que pretendiera averiguar cual es la espectativa de ingreso mensual de los trabajadores de una empresa. Su propsito es describir dicha expectativa. No pretende relacionarla con la

calificacin del trabajador, ni su edad o sexo, el objetivo es descriptivo.

A.1.2. Diseos Transeccionales correlacionales

Estos diseos describen relaciones entre dos o ms variables en un momento determinado. Se trata

tambin de descripciones, pero no de variables individuales sino de sus relaciones, sean estas puramente

correlacionales o relaciones causales.

En estos diseos lo que se mide es la relacin entre variables en un tiempo determinado. Por lo tanto, los

diseos correlacionales/causales pueden limitarse a establecer relaciones entre variables sin precisar

sentido de causalidad o pueden pretender analizar relaciones de causalidad. Cuando se limitan a

relaciones no causales, se fundamentan en hiptesis correlaciones y cuando buscan evaluar relaciones

Causales, se basan en hiptesis causales.

Ejemplos:

1. Una investigacin que pretendiera indagar la relacin entre la atraccin fsica y la confianza durante el noviazgo en pareja de jvenes, observando cuan relacionadas estn ambas variables (se

limitan a ser correlacional).

2. Un estudio sobre la relacin entre la urbanizacin y el alfabetismo en una nacin latinoamericana, para ver que variables macrosociales mediatiza tal relacin (causal).

Debemos recordar la causalidad implica correlacin, pero no de toda correlacin significa causalidad.

Primero establecemos correlacin y luego causalidad.

Estos diseos pueden ser sumamente complejos y abarcar diversas variables. Cuando establecen

relaciones causales son explicativos. Su diferencia con los experimentos es la base de la distincin entre

experimentacin y no experimentacin. En los diseos transeccionales correlacionales/causales, las

causas y efectos ya ocurrieron en la realidad (estaban dadas y manifestadas) y el investigador las(os)

observa y reporta. En cambio, en los diseos experimentales y causiexperimentales el investigador

provoca intencionalmente al menos una causa y analiza sus efectos o consecuencias.

Aun estructuras ms complejas estos diseos se fundamentan en hiptesis correlacionales y de diferencia

de grupos sin atribuir causalidad (cuando pretenden establecer relaciones causales). Asimismo, los

diseos correlaciona-les/causales en ocasiones describen relaciones en uno o ms o subgrupos y suelen

describir primero las variables incluidas en la investigacin, para luego establecer las relaciones entre

estas (en primer lugar, son descriptivos de variables individuales, pero luego van ms all de las

descripciones: van establecer relaciones).

Comentario Tanto en los diseos transeccionales descriptivos como en los correlacionales/causales vamos

a observar variables o relaciones entre estas en su ambiente natural y en un momento en el tiempo.

Los diseos transeccionales correlacionales/causales buscan describir correlaciones entre variables o

relaciones causales entre variables, en uno o ms grupos de personas u objetos o indicadores y en un

momento determinado.

A.2. Diseos de Investigacin Longitudinal

En ocasiones el inters del investigador es analizar cambios a travs del tiempo en determinadas variables

o en las relaciones que entre stas. Entonces se dispone de los diseos longitudinales, los cuales

recolectan datos a travs del tiempo en puntos o perodos especificados, para ser inferencias respecto al

cambio, sus determinantes o consecuencias.

Los diseos longitudinales se fundamentan en hiptesis de diferencias de grupos, correlacionales y

casuales.

Ejemplo: Un investigador que buscara analizar como evolucionan los niveles de empleo durante cinco

aos en una ciudad u otra que pretendiera estudiar como ha cambiado el contenido sexual en las

telenovelas en los ltimos diez aos.

Los diseos longitudinales suelen dividirse en tres tipos: Diseos de tendencia (trend), diseos de anlisis

evolutivos de grupos (cohorte) y diseos panel

A.2.1. Diseos Longitudinales de tendencia

Los diseos de tendencia o trend son aquellos que analizan cambio a travs del tiempo dentro de alguna

poblacin en general. Su caracterstica distintiva es que la atencin se centra en una poblacin. Por

ejemplo, una investigacin para analizar cambios en la actitud hacia el aborto en una comunidad. Dicha

actitud se mide en varios puntos en el tiempo (digamos, anualmente durante 10 aos) y se examina su

evolucin a lo largo de este perodo. Se puede observar o medir toda la poblacin o bien tomar una

muestra representativa de ella cada vez que se observe o midan las variables o las relaciones entre stas.

Ejemplo:

Una investigacin nacional sobre las actitudes hacia la dictadura militar de los chilenos nacidos en 1973,

digamos cada cinco aos comenzando a partir de 1985. En este ao se obtendra una muestra de chilenos

de 12 aos de edad y se mediran las actitudes. En 1990, se obtendra una muestra de chilenos de 17 aos

y se mediran las actitudes. En 1995, se obtendra una muestra de chilenos de 22 aos y en ao 2000 una

muestra de chilenos de 27 aos, y as sucesivamente. De esta forma, se analiza la evolucin o cambios de

las actitudes mencionadas. Desde luego, aunque el conjunto especficos de personas estudiadas en cada

tiempo o medicin puede ser diferente, cada muestra representa a los sobrevivientes del grupo de chilenos

nacidos en 1973.

A.2.2. Diseos Longitudinales de evolucin de grupo

Los diseos de evolucin de grupo o estudios cohorte examinan cambios a travs del tiempo en

subpoblaciones o grupos especficos. Su atencin son las cohortes o grupos de individuos vinculados de

alguna manera, generalmente la edad, grupos por edad (Glenn, 19977). Un ejemplo de estos grupos

(cohorts) sera el formado por las personas que nacieron en 1930 en Brasil, pero tambin podra utilizarse otro criterio de agrupamiento temporal como: las personas que se casaron durante 1986 y 1987

en Costa Rica o los nios de la ciudad de Mxico que asistan a instruccin primaria durante el terremoto

que ocurri en 1985. Tales diseos hacen seguimiento de los grupos a travs del tiempo. Usualmente en

estos diseos se extrae una muestra cada vez que se mide el grupo o subpoblacin ms que incluir a toda

la subpoblacin.

Ejemplo.

Un ejemplo de investigacin longitudinal evolutiva de grupo es el trabajo ya citado que se realiz en

Pemex acerca del SIDA, los datos a cerca de la evolucin de los enfermos se recolectaron a travs del

tiempo y se analiz la evolucin de los pacientes infectados entre 1984 y 1987 por la sangre o derivados

contaminados provenientes de Transfusiones y Hematologa, S.A. de este momento se sigui la evolucin

de los 49 sujetos que integraron el universo. Cuando termin el perodo de estudio, 18 de los pacientes

haban fallecido, mientras que 31 se encontraban vivos

A.2.3. Diseos Longitudinales Panel

Los diseos panel son similares a las dos clases de diseos vistas anteriormente, slo que el mismo grupo

de sujetos es medido en todo los tiempos o momentos.

Ejemplo:

Una investigacin que observaran anualmente los cambios en las actitudes de un grupo de ejecutivos en

relacin con un programa para elevar la productividad, digamos durante cinco aos. Cada ao se

observara la actitud de los mismos ejecutivos. Es decir, los individuos y no slo la poblacin o

subpoblacin, son los mismos.

En los diseos panel se tiene la ventaja de que adems de conocer los cambios grupales, se conocen los

cambios individuales. La desventaja es que a veces resulta muy difcil obtener exactamente a los mismos

sujetos para una segunda medicin u observaciones subsecuentes. Este tipo de diseos puede estudiar

poblaciones o grupos ms especficos y es conveniente cuando se tiene poblaciones relativamente

estticas.

B. Segn Tuckman (1978)

Los diseos no experimentales son de 2 tipos:

B.1. Diseo Correlacional

Segn Tuckman (1978). Este tipo de estudio implica la recoleccin de dos o ms conjuntos de datos de un grupo de sujetos con la intencin de determinara la subsecuente relacin entre los conjunto de datos (p.147).

Ejemplo:

Tratar de relacionar la formacin profesional de los docentes de un centro de Formacin Magisterial y la

efectividad que logran con sus educandos; este estudio puede realizarse indagando por las notas obtenidas

por los profesores en los distintos cursos llevados en su formacin profesional, y otras mediciones que

posiblemente hayan sido realizadas (actitudes, por ejemplo), esto por un lado; y por el otro, midiendo su

efectividad en los alumnos mediante las evaluaciones pertinentes.

El siguiente esquema correspondera a este tipo de diseo: O1 O2

O1 correspondera al conjunto de datos con respecto a la formacin profesional de los profesores y O2

sera el conjunto de datos pertenecientes a los alumnos.

Aqu cabe sealar que el investigador no podra asignar a los profesores a programas de formacin

profesional, ni controlar esta formacin mediante el uso de un grupo control. A lo sumo nos mostrar la

relacin existente entre la calidad de la formacin profesional del profesor (echo o conjunto de hechos

que han ocurrido)y su efectividad en la enseanza.

Para determinar la existencia o no de una relacin deben utilizarse las medidas de correlacin y como

resultado puede tener una de las siguientes interpretaciones:

- La variable medida en O1 ha causado en O2, lo que supone el investigador en el ejemplo. - La variable medida en O2 ha causado a O1. - La variable no medida ha causado O1 y O2.

La imposibilidad de determinar inequivocadamente la relacin se debe a que el investigador no asigna a

los sujetos a una condicin ni ha manipulado la variable independiente o experimental sino que

simplemente muestra determinadas caractersticas. Igualmente, una relacin sumamente dbil o su no

existencia pueden rechazar las tres interpretaciones.

La importancia y utilidad de estos estudios es que nos permita establecer alguna relacin entre variables

sugiriendo por ende la posibilidad de una causalidad.

Tuckman nos dice que estos estudios no son adecuados para el establecimiento de relaciones causales entre variables pero son tiles como un primer paso en este sentido (p.149)

B.2. Diseo de Grupo Criterio

Este tipo de diseo se utiliza cuando uno est interesado en la generacin de hiptesis con

respecto a que es lo que causa o produce una condicin o estado particular. Para ser esto a menudo se

comienza la contrastacin de caractersticas con una condicin o estado que se opone al que queremos

estudiar.

Ejemplo:

Si queremos estudiar cuales son los factores que contribuyen o causan la indisciplina en un centro

educativo. Aqu el investigador no puede generar un estudio para obtener como producto la indisciplina,

sino que debe de oponer a un centro educativo indisciplinado, un centro educativo disciplinado para poder observar que es lo que establece la diferencia.

La determinacin de indisciplina tiene- disciplina puede hacerse mediante escala o mediante el criterio de

jueces o expertos.

Luego deber de contratar a alumnos de un centro educativo con los del otro, pudiendo en este momento

examinar otros aspectos del comportamiento del alumno (personalidad, por ejemplo) como posibles

causas de la indisciplina en un centro educativo.

Tuckman sostiene que en este tipo de estudios es incorrecto concluir que se han identificado las causas

del la indisciplina, ya que la identificacin fue lograda sobre la base despus del hecho. Si se deseara

establecer dicha relacin causal se deber someter al centro educativo a un tipo de reglas de

comportamiento y luego comparar la conducta de los alumnos, con la conducta de los alumnos que han

sido sometidos a otras reglas de comportamiento (disciplina).

Este tipo de diseo puede ser diagramado de la siguiente manera:

(x) O1 O2

(X) es una variable independiente no manipulada.

VAN DALEN y MEYER (1996) opinaron que algunos autores en particular los socilogos los diseos ex post facto son denominados tambin diseos causal comparativo.

Cuando los cientficos estudian las relaciones de causalidad, prefieren emplear el mtodo experimental,

pero, en algunos casos, el mtodo causal comparativo es el nico adecuado para encarar un problema. En

un experimento de laboratorio, el investigador controla todas las variables, a excepcin de las

independientes que l maneja de diversas maneras para observar los cambios que introducen. Pero, a

causa de la complejidad y de la naturaleza de los fenmenos sociales, un educador no siempre puede

seleccionar, controlar y manipular todos los factores necesarios para estudiar relaciones de causalidad.

En los casos en que los investigadores no pueden manejar la variable independiente y establecer los

controles requeridos en los verdaderos experimentos, pueden, en cambio, realizar un estudio causal comparativo. En un experimento, el investigador puede suponer que si se somete a los alumnos a la

experiencia A, se observar el resultado B. En consecuencia, decide manipular la variable independiente

A; para ello, expone a un grupo experimental a la experiencia A, efecta las verificaciones necesarias

mediante un grupo de control y observa el resultado. En un estudio causal comparativo, el investigador

invierte el procedimiento: parte de la observacin del fenmeno B, que ya se ha producido, y trata de

hallar, entre las mltiples causas posibles, los factores variables independientes que se relacionan con el

fenmeno o contribuyen a determinar su aparicin.

La investigacin causal comparativa tiene su origen en el mtodo elaborado por John Stuart Mill para

descubrir las conexiones causales. El mtodo de la concordancia de Mill establece que si dos o ms instancias del fenmeno investigado tienen slo una circunstancia en comn, en la cual todas las

instancias concuerdan, es la causa (o efecto) del fenmeno dado.

Muchos procesos, prcticas, programas y resultados educacionales, han sido analizados mediante el

mtodo causal comparativo. Los problemas considerados son muy diversos; en algunos casos, se trata de

estudios relativamente simples, en los que no se procuran establecer relaciones cuantitativas, en tanto que

en otros, los trabajos realizados son bastante ms complejos y demandan la utilizacin de grupos de

control y de algunos aspectos del mtodo experimental.

Cuando los educadores se proponen explicar los fenmenos, a menudo realizan estudios causales

comparativos. Pero este mtodo de investigacin presenta algunas limitaciones.

1. La imposibilidad de establecer un control es una de las mayores dificultades del mtodo causal comparativo.

2. Si al estudiar un problema, el factor que produce un efecto determinado no se incluye entre los puntos considerados, no ser posible averiguar la causa. Pero, de que manera se puede

identificar un factor relevante?. Si algunos factores parecen acompaar a ciertos fenmenos, uno

o ms de ellos puede ser su causa; por otras parte, el hecho de que algunos factores aparezcan

siempre que se produce un fenmeno no significa que guarden con l una relacin de

causalidad.

3. El mtodo de concordancia y diferencias exige que un solo factor sea el que determine la aparicin o la ausencia de un fenmeno. Pero, por lo general, esta condicin no se da cuando

trabajamos con fenmenos sociales complejos, puestos que estos ltimos obedecen

habitualmente a la accin de mltiples causas.

4. Un fenmeno puede ser producto de mltiples causas, e inclusive es posible que en diferentes momentos obedezca a distintas de ellas.

5. Cuando dos variables se hallan relacionadas entre s, es probable que resulte difcil determinar cul de ellas es la causa y cual es el efecto.

6. Tambin surgen dificultades cuando se intenta clasificar a los sujetos en grupos dicotmicos, a fin de establecer comparaciones entre ellos; los fenmenos sociales slo presentan similitudes si

los incluimos en las ms amplias categoras. Por otra parte, los hechos sociales no se clasifican

automticamente en categoras exclusivas.

7. Cuando se tratan de estudios en los que se comparan situaciones normales, la tarea de seleccionar los sujetos no requiere los mismos cuidados y precauciones que en el caso de los

estudios experimentales ms complejos. Por lo general, resulta considerablemente difcil hallar

grupos de elementos que sean similares en todos sus aspectos, excepto en lo que respecta al

hecho de hallarse expuestos a una variable distinta. Siempre existe el peligro de que los grupos

presenten diferencias en la relacin con otras dimensiones salud, inteligencia, antecedentes

familiares, experiencia anterior que pueden afectar los resultados del estudio.

Los estudios causales comparativos poseen ciertas limitaciones y a menudo no proveen informacin tan

precisa y confiable como la que es posible obtener mediante estudios experimentales rigurosos. En

cambio nos proporcionan instrumentos para abordar los problemas que no pueden estudiarse en

condiciones de laboratorio y nos brindan valiosos indicios acerca de la naturaleza de los fenmenos.

Por otra parte, a medida que las tcnicas, instrumentos y controles empleados en los estudios causales

comparativos se fueron perfeccionando, este mtodo de investigacin ha ido adquiriendo cada vez mayor

difusin.

3. EVALUACION DE LA INVESTIGACIN NO EXPERIMENTAL

3.1. LIMITACIONES DE LA INTERPRETACIN EX POST FACTO

La investigacin ex post facto tiene tres debilidades principales, dos de las cuales ya se han expuesto un

detalle:

1) la incapacidad para manipular variables dependientes.

2) La falta de poder de distribucin al azar, y

3) Al riego de interpretacin inapropiada. En otras palabras, comparada con la investigacin experimental, siendo iguales otras cosa, la investigacin ex post facto carece de control.

Esta falta de la base de la tercera debilidad: el riesgo de interpretacin inapropiada.

El peligro de interpretaciones inapropiadas y errneas en la investigacin ex post facto se debe en parte a

la plausibilidad de muchas explicaciones de acontecimientos complejos. Nos es fcil aceptar la primer y

ms obvia interpretacin de una relacin establecida, especialmente si trabajamos sin hiptesis para guiar

la investigacin, o avanzamos de la variable dependiente a la variable independiente. Estas dos

circunstancias estn estrechadamente relacionadas por que la investigacin no guiada por hiptesis, la

investigacin para hallar cosas, es a menudo investigacin ex post facto. La investigacin experimental es ms probable que se base en hiptesis cuidadosamente definidas.

La hiptesis son predicciones si entonces. En un experimento de investigacin la prediccin es de una X bien controlada a una Y. Si resulta cierta la prediccin, tenemos relativa seguridad al afirmar la

condicional, si X, entonces Y. Sin embargo, en un estudio ex post facto analizado en las mimas

condiciones estamos considerablemente menos seguros al expresar la condicional, por las razones

expuestas anteriormente. Cuidadosas salvaguardias son ms esenciales en este ltimo caso, especialmente

en la solucin y la prueba de hiptesis alternativas.

Una relacin predicha (o no predicha) en investigacin ex post facto puede ser muy espuria, para su

plausibilidad y conformidad con la concepcin previa puede hacerla fcil y aceptar. Este es un peligro en

la investigacin experimental, para en MENOS peligro que en la investigacin ex post facto porque una

situacin experimental es mucho ms fcil de controlar.

La investigacin ex post facto producida sin hiptesis, sin predicciones, investigacin en la que los datos

son simplemente recogidos y luego interpretados, es aun ms peligrosos en su capacidad de engaar.

Diferencias o correlaciones significativas son localizadas si es posible y luego interpretadas. Supongamos

que un educador decide estudiar los factores que conducen a un subaprovechamiento. Escoge un grupo de

nios con aprovechamiento inferior al normal y un grupo de nios con aprovechamiento normal y

administra una batera de prueba de ambos grupos. Luego, calculan las medidas de los dos grupos sobre

las pruebas y analiza las diferencias con prueba t. Entre, por ejemplo, 12 de tales diferencias, tres son

significativas. El investigador deduce entonces que los nios con aprovechamiento inferior al normal y

los nios con aprovechamiento normal difieren en las variables medidas por estas tres pruebas. Con

anlisis de las tres pruebas, cree que comprende lo que caracteriza a los nios de bajo aprovechamiento.

Como las tres pruebas parecen que miden inseguridad, entonces la causa de su aprovechamiento es

inseguridad.

Aunque la sencillez de este ejemplo esta un poco exagerado, estudios muy similares a este hipottico son

emprendidos a menudo. Cuando son guiados por hiptesis, los resultados de tales estudios son ms

validos, pero todava son ms dbiles porque se aprovechan de relaciones casuales, y, por encima de todo,

la explicacin de los resultados parece plausible una vez hallada una explicacin plausible. Segn Merton, las explicaciones POST FACTUM no se prestan a nulificaciones, porque son muy flexibles.

Cualesquiera que sean las observaciones, agrega pueden hallarse nuevas interpretaciones que cuadren a los hechos.

3.2. IMPORTANCIA DE LA INVESTIGACIN NO EXPERIMENTAL

Algunos autores afirman que no debera utilizarse este tipo de investigacin por los peligros que encierra

la interpretacin de la misma.

Por otra parte hay quienes afirman que muchas de las variables de gran inters en la educacin son

susceptibles de la investigacin experimental. No podemos hacer una asignacin aleatoria de nios u

hogares rotos o intactos, a clases bajas o altas, etc. Por lo tanto, si queremos aprender algo acerca de la

relacin entre esas variables atributivas y otras, el mtodo ex post facto constituye nuestro nico recurso.

Si se utilizan sistemas apropiados para el control parcial y se toman en cuenta las hiptesis alternativas,

habr mayores posibilidades de acertar que de equivocarse. Kerlinger expresa este punto de vista con

considerable exactitud:

A pesar de sus imitaciones, este tipo de investigacin se utiliza en psicologa, sociologa y pedagoga

simplemente porque en estas disciplinas abundan los problemas que no pueden ser investigados

experimentalmente. Su carcter manipulable quedar demostrado por completo mediante una breve

reflexin sobre algunas importantes variables de la investigacin pedaggica: inteligencia, actitud,

ambiente familiar, educacin paterna, personalidad del maestro, atmsfera escolar. Desde luego es

posible realizar una investigacin controlada, no as una autentica experimentacin. En su mayor parte

los problemas sociolgicos de la educacin son de carcter ex post facto, entre ellos: la desviacin

extrema en la conducta del grupo y su efecto en el aprovechamiento las decisiones del concejo tcnico y

sus efectos en el rendimiento y en la moral de los maestros y supervisores. Aunque no quisiramos

recurrir a este tipo de investigacin, tenemos que hacerlo.

Incluso podemos afirmar que es ms importante que la investigacin experimental, lo cual no es en

absoluto una observacin metodolgica. Significa ms bien que los problemas que ms trascendente de la

investigacin y pedaggica de orden cientfico no se prestan a la experimentacin, aunque algunos de

ellos pueden someterse a una investigacin controlada ex post facto

4. CARACTERISTICAS DE LA INVESTIGACIN NO EXPERIMENTAL EN COMPARACION CON LA INVESTIGACION EXPERIMENTAL

Tanto la investigacin experimental como la no experimental son herramientas muy valiosas de que

dispone la ciencia y ningn tipo es mejor que el otro. El diseo a seleccionar en una investigacin

depende ms bien del problema a resolver y el contexto que rodea al estudio. Desde luego, ambos tipos de

investigacin poseen caractersticas propias que es necesario resaltar.

El control sobre las variables es ms riguroso en los experimentos que en los diseos cuasiexperimentales

y a su vez, ambos tipos de investigacin tienen mayor control que los diseos no experimentales. En un

experimento se realizan relaciones puras entre las variables de inters, sin contaminacin de otras variables y por ello podemos establecer relaciones causales con mayor precisin. Por ejemplo, en un

experimento sobre el aprendizaje podemos variar el estilo de liderazgo del profesor, el mtodo de

enseanza y otros factores. As, podemos saber cunto afect cada variable. En cambio, en la

investigacin no experimental, resulta ms complejo separar los efectos de las mltiples variables que

intervienen (en un estudio no experimental sobre los daos que provoca el tabaquismo, sera ms fcil

saber cunto construy el tipo de papel en que se envolvi el tabaco, cunto cada sustancia que compone

la mezcla, el nmero de cigarrillos fumados, el grado a que se consume cada cigarrillo, etctera). En la

investigacin no experimental las variables pueden manipularse por separado o conjuntamente con otras

para conocer sus efectos, en la investigacin no experimental no podemos hacerlo.

Por lo que respecta a la posibilidad de rplica, los diseos experimentales y cuasi experimentales se

pueden replicar ms fcilmente, con o sin variaciones. Pueden replicarse en cualquier lugar siguiendo el

mismo procedimiento.

Ahora bien, como menciona Kerlinger (1979), en los experimentos (sobre todo en los de laboratorio) las

variables independientes pocas veces tienen tanta fuerza como en la realidad. Es decir, en el laboratorio

dichas variables no muestran la magnitud real de sus efectos, la suele ser mayor fuera del laboratorio. Por

lo tanto, si se encuentra un efecto en el laboratorio, ste tender a ser mayor en la realidad.

En cambio, en la investigacin no experimental estamos ms cerca de las variables hipotetizadas como

reales y consecuentemente tenemos mayor validez externa (posibilidad de generalizar los resultados a otros individuos y situaciones cotidianas).

Una desventaja de los experimentos es que normalmente se selecciona un nmero de personas poco o

medianamente representativo respecto a las poblaciones que estudian. La mayora de los experimentos

utilizan muestras no mayores de 200 personas, lo que dificulta la generalizacin de resultados a

poblaciones ms amplias. Por tal razn, los resultados de un experimento deben observarse con

precaucin y es a travs de la rplica de ste (en distintos contextos y con diferentes tipos de personas)

como van generalizndose dichos resultados.

En resumen, ambas clases de investigacin: experimental y no experimental, se utilizan para el avance del

conocimiento y en ocasiones resulta ms apropiado un tipo u otro dependiendo del problema de

investigacin a que nos enfrentamos.

Tomemos un ejemplo para explicar el concepto de investigacin no experimentales y su diferencia con la

experimentacin. Vamos a suponer que el investigador desea analizar el efecto que produce el consumo

de alcohol sobre los reflejos humanos. Si decidiera un enfoque experimental, asignara al azar los sujetos

a varios grupos, supngase cuatro grupos: un grupo donde los sujetos ingirieran un elevado consumo de

alcohol (7 copas de tequila o aguardiente), un segundo grupo que ingiriera un consumo medio de alcohol

(4 copas), un tercer grupo que bebiera un consumo bajo de alcohol (una sola copa) y el cuarto grupo de

control que no ingiriera nada de alcohol. Controlara el lapso en el que todos los sujetos consumen su

racin de alcohol, as como otros factores (misma bebida, cantidad de alcohol servida en cada copa, etctera). Finalmente medira la calidad de respuestas de los reflejos de cada grupo y comparara los

grupos, para determinar el efecto del consumo de alcohol sobre los reflejos humanos. Desde luego, el

enfoque podra ser cuasiexperimental (grupos intactos) o los sujetos asignados a los grupos por

emparejamiento (digamos en cuanto al sexo, que influye en la resistencia al alcohol, pues las mujeres

suelen tolerar menos cantidades de alcohol que los hombres).

Por el contacto, si decidiera seguir un enfoque no experimental, el investigador podra acudir a lugares

donde se localicen distintas personas con diferentes consumos de alcohol (por ejemplo, oficinas donde se

haga el nivel de consumo de alcohol, como una estacin de polica). Encontraramos personas que han

bebido cantidades elevadas, medias y bajas de alcohol, as como quienes no lo han ingerido. Medira la

calidad de sus reflejos, llevara a cabo sus comparaciones y establecera el efecto del consumo de alcohol

sobre los reflejos humanos.

5. RELACION EXISTENTE ENTRE EL TIPO DE ESTUDIO, LA HIPTESIS Y EL DISEO DE LA INVESTIGACION

Anteriormente se coment que el planteamiento del problema y en el marco terico nos indica si nuestro

estudio o investigacin se iniciar con fines bsicamente exploratorios, descriptivos, correlacionales o

explicativos. Asimismo, el tipo de estudio nos lleva a la formulacin de cierta clase de hiptesis y stas a

la seleccin de determinado diseo de investigacin. En la tabla 7.1 se muestre esquemticamente esta

correspondencia.

Algunos problemas de investigacin pueden ser abordados o no en forma experimental. Por ejemplo, si

deseramos analizar la relacin entre la motivacin y la productividad en los trabajadores de cierta

empresa, podramos seleccionar un conjunto de stos y dividirlos al azar en cuatro grupos: uno donde se

propicie una elevada motivacin, otro con mediana motivacin, otro ms con baja motivacin y uno

ltimo al que no se le administre ningn motivador. Despus compararamos la productividad de los

grupos. Tendramos un experimento.

Si se tratara de grupos intactos tendramos un cuasiexperimento. En cambio, si midiramos la motivacin

existente en los trabajadores as como su motivacin existente en los trabajadores as como su

productividad y relacionramos ambas variables, estaramos realizando una investigacin transeccional

correlacional. Y si cada seis meses midiramos las dos variables y estableciramos su correlacin

efectuaramos un estudio longitudinal.

Pero vayamos ms a fondo para analizar las diferencias. En la investigacin experimental se construye la

situacin y se manipula de manera intencional a la variable independiente (en este caso el consumo del

alcohol) despus se observa el efecto de esta manipulacin sobre la variable dependiente (en este caso la

calidad de los reflejos). Es decir, el investigador influy directamente en el grado de consumo de alcohol

de los sujetos. En la investigacin no experimental no hay ni manipulacin intencional ni asignacin al

azar. Los sujetos ya consuman un nivel de alcohol y en este hecho el investigador no tuvo nada que ver,

no influy en la cantidad de consumo de alcohol de los sujetos. En una situacin que previamente exista,

ajena al control directo del investigador. En la investigacin no experimental se eligieron personas con

diferentes niveles de consumo, los cuales se generaron por muchas causas, pero no por la manipulacin

intencional y previa del consumo de alcohol. En cambio en el experimento, si se generaron lo niveles de

consumo de alcohol por una liberacin deliberada de esta variable. En resumen, en un estudio no

experimental los sujetos ya pertenecan a un grupo o nivel determinado de la variable independiente por

autoseleccin.

Esta diferencia esencial genera distintas caractersticas entre la investigacin experimental y no

experimental, que sern discutidas cuando se analicen comparativamente ambos enfoques. Para ello es

necesario profundizar en los tipos de investigacin no experimental.

La investigacin no experimental es investigacin sistemtica y emprica en que las variables

independientes no se manipulan porque ya han sucedido. Las inferencias sobre las relaciones entre

variables se realizan sin intervencin o influencia directa y dichas relaciones se observan tal y como se

han dado en contexto natural.

Un ejemplo no cientfico (y tal vez hasta burdo) para ilustrar la diferencia entre un experimento y un no

experimento seran las siguientes situaciones:

EXPERIMENTO Hacer enojar intencionalmente a una persona para ver sus

reacciones.

NO EXPERIMENTAL Ver las reacciones de esta persona cuando llega enojado.

En algunos casos el autor puede haber deducido que la investigacin ex post facto es inferior a la

investigacin experimental, pero esta deduccin no estara justificada, es fcil decir que la investigacin

experimental es mejor, que la investigacin ex post facto, o que la investigacin experimental tienen hacer trivial, o que la investigacin ex post facto es meramente correlativa. Tales expresiones, si mismas, son simplificaciones excesivas. Lo que necesita el estudiante de investigacin es una

comprensin equilibrada de las fuerzas y debilidades de ambas clases de investigacin. Adherirse

inequvocamente a experimentacin o a experimentacin ex post facto puede ser una mala poltica.

Algunos estudiantes de investigacin creen que mucha investigacin sobre la conducta pero

particularmente investigacin educacional sufre una falta grave de enfoque experimental riguroso y que

estar atrasada mientras exista esta situacin. El autor cree que la buena investigacin experimental se

necesita urgentemente en todos los campos, y que grandes dosis de mala investigacin ex post facto

deben evitarse. Hay gran necesidad de mejorar en la investigacin ex post facto educacional. Quiz una

buena regla sera ignorar los resultados de cualquier estudio ex post facto que no prueba hiptesis.

Excepciones esta restriccin de vencer pocas y muy lejanas entre s.

Quiz otra buena regla sera ser altamente escptico de cualquier estudio ex post facto que solo pruebe

una hiptesis: es decir, deben probarse sistemticamente hiptesis, negativas alternativas. Los investigadores deben predecir relaciones significativas y relaciones no significativas siempre que sea

posible.

Una advertencia final de esta: tratar siempre los resultados e interpretaciones de los datos de

investigaciones ex post facto con gran cuidadoso y precaucin, cuando se debe ser cuidadoso con

resultados e interpretaciones experimentales, se debe ser doblemente cuidadoso con resultados e

interpretaciones ex post facto.