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SEGURIDAD Y SALUD EN EL TRABAJOTRANSCRIPT
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MÓDULO II. Diseño de proyectos de investigación Introducción
El diseño, en el contexto de la investigación, constituye el plan inicial, usado
para dar respuesta bien sea a los interrogantes surgidos dentro del proceso
investigativo, a las preguntas formuladas al interior del problema, o a las
diferentes hipótesis propuestas dentro del estudio.
En el diseño de investigación se incorporan algunas decisiones metodológicas,
de importancia para el investigador y que determinarán el curso que tome el
estudio, o la valoración de sus resultados. Este punto, como todos los
anteriores, determina una estructura fundamental; es por ello necesario
conocer con antelación cuales son los principales diseños que existen, sus
ventajas y desventajas, y su aplicabilidad tanto en las ciencias sociales como
en las básicas.
Todas las creaciones humanas tienen un orden o estructura: arquitectura,
poesía, música, pintura, matemáticas, investigación científica. El ser humano
concede suma importancia al contenido de dichas creaciones, y a menudo sin
darse cuenta olvida que al darse en una sola estructura sólida, estas se tornan
más frágiles, débiles o estériles, por muy rico e importante que sea su
contenido.
El diseño es la disciplina de los datos, su meta primordial es imponer
restricciones controladas a las observaciones de fenómenos naturales.
Básicamente se define como un plan, estructura y estrategia de una
investigación, cuyo objetivo es dar respuesta a ciertas preguntas y controlar la
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varianza (diferencias determinadas en el valor que puede arrojar un mismo
fenómeno).
El plan es un esquema global o programa que consiste en el bosquejo de los
que realizará el investigador, desde la redacción de las hipótesis y sus
consecuencias operacionales, hasta e análisis final de los datos. La estructura
es más específica: es el bosquejo, el esquema, el paradigma de operación de
variables. Al realizar diagramas en donde se describen las variables, su
relación y yuxtaposición, se construye esquemas estructurales que permiten
alcanzar las finalidades operacionales de la investigación. El significado de
estrategia, de acuerdo con la definición de diseño, es aún más específico que
el plan, comprende los métodos mediante los que se reunirán y analizarán los
datos. Es decir, indica cómo se conseguirán los objetivos de la investigación y
cómo se abordarán los problemas que se hallen en ella.
Existen diferentes clases de diseños según la utilidad dada a sus resultados, la
apreciación social, o básica dada por el investigador, o de acuerdo a la
orientación formulada para la obtención de los datos. Algunos autores como
Selltiz, Jahoda, Deutsch y Cook 1965; y Babbie 1979, Citados por Hernández,
Fernández y Baptiste 1996. Han clasificado los diseños en tres: estudios
exploratorios, descriptivos, y explicativos. Otros autores como Dankhe (1986)
realiza la división en exploratorios, descriptivos correlaciónales y explicativos.
Esta última clasificación es muy importante, porque según el tipo de estudio del
que se trate, cambiará la estrategia de investigación.
El diseño, los datos que se recolectan, la manera de obtenerlos, el muestreo y
otros componentes del proceso de investigación son diferentes en los estudios
exploratorios, descriptivos, correlaciónales y explicativos. En la práctica,
cualquier estudio puede incluir elementos de más de una de estas cuatro
clases de investigación.
Los estudios exploratorios sirven para preparar el terreno y ordinariamente
anteceden a los otros tres tipos. Los estudios descriptivos por lo general
fundamentan las investigaciones correlaciones, las cuales a su vez
proporcionan información para llevar a cabo estudios explicativos que generan
un sentido de entendimiento y son altamente estructurados. Una investigación
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puede ser iniciada como exploratoria, para convertirse en descriptiva y
correlacional, y finalizar como explicativa. La pregunta que nos asaltaría es
¿Cómo puede suceder esto?. Pues bien esto depende principalmente de dos
factores, por un lado el estado del conocimiento en el tema de investigación
que se descubra posterior a la revisión de la literatura, y el enfoque que el
investigador le pretenda dar a su estudio.
Por otro lado existen otras divisiones para los diseños de investigación,
supongamos que se desea comprobar los efectos de una intervención
específica, y el investigador es parte activa de dicho procedimiento, pues lleva
a cabo una intervención sobre éste, es así como se determinarían los estudios
experimentales. En éstos estudios el investigador toma decisiones acerca de la
naturaleza plena de la intervención como parte del diseño experimental. Pero si
por el contrario el investigador desea observar los fenómenos tal y como
ocurren naturalmente sin intervenir en su desarrollo, se estarían determinando
los estudios cuasiexperimentales.
La mayor parte de los estudios, los investigadores tratan de hacer algún tipo de
comparación para situar en contexto la interpretación de sus resultados. En los
estudios cuantitativos, el investigador típicamente específica de antemano la
naturaleza de las comparaciones, mientras que en el cualitativo las
comparaciones por realizar se determinan en el curso de la colecta de datos.
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Selección del diseño
Al iniciar un estudio, debe tomarse importantes y diversas decisiones respecto
del diseño general que influirán en la posibilidad de interpretar los datos y la
credibilidad general de los resultados. En algunos casos, las decisiones
tomadas respecto del diseño repercutirán en la posibilidad de tener
financiamiento o publicar el informe de investigación en publicaciones
especializadas, de modo que se debe tener cuidado en dicha determinación.
Para lo anterior se surgiere:
Al decidir entre diferentes opciones de diseño, conviene hacer una lista de los
pros y contras de cada una, valorando utilidades y desventajas de cada una de
ellas.
Al tomar decisiones sobre el diseño, con frecuencia será necesario ponderar
los aspectos como tiempo, costos, implicaciones éticas e integridad del estudio.
Es oportuno vislumbrar con claridad las limitaciones últimas del estudio, antes
de tomar la decisión final sobre el diseño, lo que supone considerar la cantidad
máxima de dinero que se permite invertir, de cuanto tiempo se dispone para
realizarlo y cual es el límite de aceptación respecto a las implicaciones éticas,
tomando en cuenta la relación riesgo/ beneficio del estudio. Considerando así
estos limitantes se establece la validez del estudio.
Al diseñar un estudio, conviene anticipar los posibles resultados y considerar si
los ajustes pueden afectarlos o no, es necesario recordar la validación de las
variables, responder la pregunta de investigación o la comprobación de la
hipótesis si la hay.
No se aconseja tomar todas las decisiones de diseño por uno mismo, es
importante acudir al consejo de expertos, instructores, colegas, maestros o
investigadores, etc. Una vez se ha decidido qué diseño utilizar, puede ser muy
útil escribir una argumentación razonada al respecto y presentarla a
consideración de quienes hayan sido consultados, con el fin de detectar
posibles fallos en el razonamiento o sugerencia de mejoras.
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Diseños descriptivos
Dentro de la investigación descriptiva, se clasifican diversos tipos de estudios,
definidos generalmente según el método, el diseño, el tipo de estudio y otros.
Una clasificación de los principales es:
Estudios de conjuntos o "survey research"
Estudios exploratorios
Estudios de caso
Estudios de incidencia y prevalencia
Estudios de conjuntos o "survey research"
Estudios de conjuntos o "survey research". Denominados según la forma de
recolectar información, por medio del contacto directo establecido con las
unidades de estudio. Estos estudios, tienen larga tradición histórica y se
caracterizan por las formaS sistemática de recolectar los datos, data desde los
tiempos faraónicos.
cuando se utiliza en forma aislada, constituye una parte del conocimiento
científico, y es necesario, antes de desarrollarlo, si da respuesta al problema
planteado, puede ser utilizado para recolectar opiniones públicas o de grupos
con respecto al efecto de determinadas variables. En este estudio se debe
analizar costos, de tiempo y dinero, experiencia del investigador y facilidades
de entrenamiento para la estandarización de los entrevistadores.
Estudios exploratorios. Junto con los de evaluación, hacen parte de los diseños descriptivos. El estudio
exploratorio parte de un problema desconocido donde el investigador debe
aceptar su posición para clarificarlo.
Los estudios de evaluación se emplean para medir los cambios alcanzados o el
proceso y efecto de determinado programa, como los programas de salud
ofrecidos a la comunidad y los cambios de las personas en términos de las
relaciones entre sus comportamientos y características del proceso salud-
enfermedad.
Estudios de caso. Pueden ser definidos como una estrategia de investigación centrada en
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alcanzar decisiones con respecto a la manera de tomarlas, por qué se
implementan y describe los resultados. Representa un estudio longitudinal
donde se personaliza y genera interés por el desarrollo histórico de un caso
que puede ser de una persona, una familia, una institución o una comunidad
donde lo importante es tener una comprensión general o parcial del ciclo vital.
En este tipo de investigación, también se enfatiza en el estudio de un individuo
tendiente a diagnosticar sus problemas y necesidades, para llegar por medio
de un seguimiento a una solución. Se trabaja como un ser individual y no como
comunidad.
Esta clase de estudios, son utilizados para profundizar en el comportamiento
humano y en los diferentes factores internos y externos que lo afectan; en
consecuencia, permite el análisis de las variables y las interacciones de las
mismas. El estudio de caso, erróneamente, ha sido clasificado como un tipo de
investigación cualitativa. Sin embargo, éste puede presentar datos cuantitativos
al igual que otro tipo de investigaciones.
En cuanto al estudio de caso múltiple, cuando la unidad de estudio es el grupo,
es conveniente realizar un entrenamiento previo a los profesionales e
investigadores que realicen las entrevistas a los sujetos en cuestión.
Los Estudios de casos clínicos, según Fletcher y Wagner, consisten en la
descripción detallada de un caso o persona con una enfermedad poco común
que representa un problema de salud no resuelto. El caso clínico permite:
diagnosticar una enfermedad rara, aclarar los mecanismos de la enfermedad y
cómo tratarla de acuerdo con el seguimiento a un paciente o a un reducido
grupo de pacientes, donde se describa en forma metodológica y detallada el
manejo clínico y los estudios de laboratorio que le sean practicados.
Profundizar en el conocimiento permite comprender la genética, el metabolismo
y la fisiología de enfermedades poco frecuentes. Estos estudios, constituyen un
puente entre la investigación de laboratorio y la investigación clínica.
Estudios de incidencia y prevalencia.
La incidencia de una enfermedad es el número de casos de dicha enfermedad
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en un período determinado. La tasa de incidencia e el número de casos por
una unidad específica de la población como 100, 1000 o más habitantes.
Según McMahon y Pugh, la prevalencia de una enfermedad se define de dos
formas: de momento y de periodo:
La prevalencia de momento es un tipo de medida como el censo,
independiente de su comienzo; es la frecuencia de la enfermedad expresada
para una población y tiempo específico en un momento determinado. La tasa
de prevalencia de momento corresponde a la proporción de la población que
presenta la enfermedad en un momento particular. La prevalencia de periodo
se refiere al número total de casos de la enfermedad conocida su existencia en
un lapso determinado. Representa la suma de la prevalencia de momento -el
número de casos existentes en el comienzo del periodo- y el número de casos
dados durante dicho periodo, o sea, la incidencia.
Los estudios de incidencia y prevalencia además de ser frecuentes constituyen
las estadísticas básicas en toda institución de salud. Igualmente sirven para
profundizar en las causas de aparición de diferentes epidemias, que azotan a
una población determinada o a grupos de personas. Así mismo, son útiles para
establecer comparaciones tanto entre las poblaciones como en los subgrupos
poblacionales. Para que la relación sea correcta, el numerador y denominador
se deben referir a cuatro elementos: la misma enfermedad, el mismo lugar, el
mismo período y el mismo grupo de población de acuerdo con edad y sexo.
Diseños de investigación analítica
Los diseños de investigación analítica pueden ser: Ex-pos-facto, pre -
experimentales, estudios de casos y controles y estudios de cohortes.
Ex-pos-facto. La palabra ex-pos-facto, indica la observación después de
ocurrido el fenómeno de estudio, por lo que este tipo de estudios se aconsejan
cuando ya han pasado variaciones de una de las variables independientes, que
se suponen resultan de las anteriores. Sin embargo, también se pueden centrar
en el estudio de variables independientes y dependientes ocurridas en el
pasado.
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Características. Usualmente, no hay manipulación de la variable
independiente, ni se eligen al azar los sujetos que conforman los grupos y, por
consiguiente, los resultados pueden interpretarse equivocadamente. es por
estos, que se requiere de pleno conocimiento, por parte de los investigadores,
con respecto al problema de investigación, lo cual proporciona bases para
determinar las variables controlables y medir las relaciones e interrelaciones de
otras variables que puedan afectar la variable dependiente.
En el proceso de investigación, los estudios ex-pos-facto se justifican cuando
existen restricciones que imposibilitan efectuar una experimentación, ya sea
por razones éticas, consideraciones personales de los grupos de estudio o por
factores de tiempo y financiación. De la misma forma, se aconsejan este tipo de
estudio, cuando el investigador desea determinar las causas, o los
antecedentes de un posible fenómeno acerca del cual se cuestiona el
conocimiento científico cuando esta muy escaso.
Hay estudios ex-pos-facto retrospectivos, el cual se refiere a hechos sucedidos,
en los cuales el problema es formulado en relación a dicho hecho, y que se
relaciona con otros hechos sucedidos en el pasado y constituye antecedentes o
posibles causas.
En los otros estudios ex-pos-facto prospectivos se definen las variables y se
recolectan los datos correspondientes a las posibles causas o antecedentes, en
un período determinado, y antes de presentar el efecto.
Diseño del estudio. En forma general el diseño que se emplea para dichos
estudios se puede diagramar asi: donde el grupo 1 presenta el problema y el
grupo 2 no lo presenta; la X representa la variable independiente, y la 0 las
observaciones o toma de datos de la variable dependiente. Los grupos se
pueden subdividir según el número de variables controlables que le identifiquen
y de otras variables tomadas de los estudios multicausales. Cuando el
investigador encuentra más de un antecedente que pueda influir en la variable
dependiente, se debe medir o eliminar.
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La eliminación se refiere a realizar el estudio con grupos homogéneos según
determinada variable.
Cuando el conocimiento acerca del problema es muy poco o no existe, el
investigador realiza estudios ex-pos-facto prospectivos, cuyo diagrama incluye
las mediciones pero sin la presencia del grupo de comparación. Estos diseños
se pueden diagramar así: para recolectar los datos de los diferentes estudios
ex-pos-facto, se pueden utilizar varias técnicas e instrumentos: la entrevista
estructurada, la observación estructurada, el cuestionario, diferentes escalas
evaluativas, las escalas de actitudes u otros instrumentos como los equipos
mecánicos, eléctricos o electrónicos. Todo instrumento debe ser válido y
confiable y el investigador se refiere por lo menos a la validez de contenido
pero también puede informar sobre la validez de criterio o construcción. Para
tener una mayor confiabilidad, el instrumento se somete a una prueba previa,
aplicándolo a un grupo de características similares a las del estudio. Al finalizar
éste se calcula la confiabilidad por medio de una prueba.
Pre-experimentales. El ideal científico es realizar un experimento controlado
que representa el modelo óptimo para establecer y medir la relación entre las
variables del estudio. En primera instancia, éste tipo de estudio no siempre es
posible por muchas razones: falta de conocimiento del fenómeno,
consideraciones éticas, dificultades para la conformación de los grupos
experimentales, imposibilidad de manipular la variable experimental. En
general, los estudios experimentales demandan mayor tiempo y, financiación y,
por consiguiente, es recomendable realizar un estudio preexperimental para
alcanzar un diseño adecuado.
Características. El estudio preexperimental se justifica ante la posibilidad de
realizar una experimentación con mayor control, pero se requiere una mayor
precisión para la identificación, definición y medidas de las variables, por falta
de conocimiento del problema o debido a la complejidad de los
comportamientos que se pretenden observar. Estos diseños permiten analizar
los diferentes factores de la válidez interna y externa para tomar decisiones
pertinentes a la experimentación posterior.
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Diseño del estudio. En términos generales el diagrama de un diseño
preexperimental se plantea así:
Se selecciona un solo grupo denominado experimental al cual se aplica el
tratamiento -XI, X2-, y se realizan observaciones periódicas que faciliten al
investigador definir operacionalmente las variables dependientes, determinar
las variables que se deben controlar y sistematizar la manipulación de las
variables experimentales -tratamiento- para su aplicación posterior.
Con los diseños preexperimentales se pueden usar diferentes tipos de técnicas
e instrumentos para la recolección de los datos. Entre éstos se pueden citar
todo tipo de equipos técnicos, eléctricos o electrónicos, la observación
estructurada, la entrevista estructurada, los exámenes clínicos o de laboratorio
y las pruebas de papel y lápiz. Sin embargo, para todo instrumento a utilizar se
requiere establecer por lo menos un tipo de válidez -contenido, criterio o
construcción-. Igualmente es necesario realizar la prueba del instrumento y
calcular el coeficiente de confiabilidad.
Ventajas, limitaciones y sesgos. Entre las ventajas de estos diseños se
pueden mencionar:
-Profundizar en el conocimiento de las posible causas o antecedentes de un
fenómeno o problema de investigación.
- Realizar definiciones operacionales de los términos y variables, para
experimentos posteriores.
- Determinar las variables controlables que afectan los resultados del estudio.
- Reducir costos y demandas de tiempo.
- Mejorar el diseño experimental en términos de control de sesgos.
Las limitantes pueden ser:
-Ausencia o deficiencia en el control de la variable experimental.
-La elección de los sujetos no es al azar.
-No permite establecer relaciones causales.
-La prueba de la hipótesis es relativa por el control deficiente.
-Restricción de la validez interna y externa de los diseños.
-Análisis deficiente o incompleto de los factores de validez interna y externa.
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-Establecer relaciones espurias por deficiente control de las variables.
-Aceptar como válidas las hipótesis sin determinar totalmente las variables
independientes o interacción entre estas.
Estudios de casos y controles. Son útiles cuando se quiere estudiar una
enfermedad nueva o rara, como el SIDA a principios de la última década del
siglo XX, enfermedad sobre la cual se hizo apremiante encontrar la posible
causa para poder controlarla y tratar de encontrar los medios de eliminarla.
Para dichos daños o enfermedades desconocidas se busca la posible causa
estableciendo relaciones entre diferentes variables que en una u otra forma se
determinan como posibles antecedentes causales.
El estudio de casos y controles se caracteriza porque los casos representan al
grupo de personas portadoras de la enfermedad y con diagnóstico certero, y
los controles representan al grupo de comparación y las personas se
seleccionan con determinadas características de acuerdo con el propósito del
estudio pero no presentan la enfermedad.
Los estudios epidemiológicos de casos y controles son estudios
observacionales que se aplican a diferentes situaciones, a saber: primero,
estudiar la asociación entre la exposición a los factores de riesgo y el evento
enfermedad. Segundo, estudiar factores preventivos de la enfermedad.
Tercero, profundizar en las características de los grupos que conforman los
casos y controles, tendiente a clarificar la verdadera etiología de la
enfermedad.
Este diseño es reconocido por varios epidemiólogos, entre otros Greenberg y
colaboradores, a fin de estudiar enfermedades raras, tomando muestras
menores que los estudios de cohortes y con menor costo. Este diseño permite
al investigador evaluar varios factores de riesgo y aunque no prueba
causalidad, si proporciona evidencias de asociación causal que garantiza
intervenciones de salud para reducir la exposición al factor de riesgo.
Los estudios de casos y controles permiten determinar la asociación entre la
presencia de la enfermedad y la exposición a los factores causantes o
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preventivos de ésta. El investigador selecciona entre las personas que han
desarrollado la enfermedad de interés -los casos incidentes-, y los controles
entre las personas que no la tienen; luego, mide la frecuencia de los posibles
factores de riesgo entre los casos y entre los controles.
Los estudios de casos y controles son similares a los denominados estudios
ex-pos-facto, en que los datos se recolectan después que ha ocurrido el evento
-en este caso la enfermedad-, y se observa la frecuencia con que las personas
estuvieron expuestas a determinados factores de riesgo. Esto muestra la
característica de los estudios observacionales, que no permiten la manipulación
de la exposición o variable independiente -determinante-, sino que estudian los
hechos ocurridos en la población.
Estudios de cohortes. Permiten el estudio de enfermedades más frecuentes
cuyas causas aún no se han determinado con total claridad, o cuando se quiere
estudiar el efecto de diferentes factores denominados factores de riesgo. El
estudio de cohortes también se aplica a la medicina ocupacional, para
determinar algunos factores asociados y consecuentes con la clase de trabajo
que realizan algunos grupos de personas y que pueden representar factores de
riesgo.
El término cohorte se deriva del latin cohortis, palabra utilizada como unidad
de infantería del ejercito en tiempos de la Roma imperial. Por tanto, la adopción
de cohorte corresponde a un grupo de personas que comparten la misma
experiencia durante determinado periodo.
Los estudios de cohortes constituyen una modalidad importante de la
investigación epidemiológica, que permiten probar hipótesis con respecto a las
causas de una enfermedad. Se utilizan para describir uno o más grupos de
personas que tienen algo en común al iniciar el estudio y permiten conformar
uno o mas grupos. Las personas que conforman la cohorte se observan
durante un periodo determinado, para identificar que les sucede y como
evolucionan con respecto a una posible enfermedad. Al iniciar un estudio, la
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cohorte de personas puede presentar muchos aspectos en común relacionados
con el número de preguntas que demandan respuestas.
Un estudio de cohortes representa un grupo de personas con características
comunes, pero sin la presencia de los efectos del factor de riesgo del estudio.
Para conformar una cohorte cada sujeto se clasifica de acuerdo con las
características o categorías de variables consideradas como antecedentes o
experiencias comunes, que pueden representar factores de riesgo -variables
independientes- para determinado efecto o enfermedad -variable dependiente-
no presente.
La selección de los sujetos para el estudio de cohortes recibe influencia de
varios factores que aumentan el posible sesgo de selección, a saber: el tipo de
exposición que se investiga, la frecuencia de exposición en la población, la
accesibilidad de los sujetos y su permanente participación.
El estudio de cohortes es longitudinal y generalmente prospectivo; esto
significa que la exposición al factor de riesgo y el subsecuente efecto se
observan simultánea y posteriormente, lo que permite calcular la incidencia y el
riesgo relativo del daño observado.
El estudio de cohortes es observacional y la información acerca del factor de
riesgo exposición- se determina antes del proceso observacional de
seguimiento. Las personas se observan periódicamente durante un intervalo
suficiente para tener un conocimiento del desarrollo natural de la enfermedad
en estudio o los efectos de determinado factor. Es decir, se toma un periodo
suficientemente prolongado para que las personas puedan desarrollar el efecto
de interes y llegar a conclusiones válidas. El número de desertores y las
causas de deserción deben referirse en el informe final del estudio, porque una
cohorte incompleta puede distorsionar la interpretación de los resultados.
La forma libre de seguimiento de cohortes permite al investigador observar
pasivamente los hechos, establecer asociaciones y analizar los resultados
mediante comparaciones entre dos o mas grupos, pero sin realizar
manipulación de la variable experimental como sucede con los ensayos
clínicos. Las consideraciones éticas son contrarias a manipular una variable
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experimental para medir su efecto en seres humanos. Esto puede representar
un posible riesgo para los individuos. Se puede decir que el estudio de cohortes
es similar a un estudio clínico en que el manejo del factor de riesgo es dado por
la naturaleza.
En algunos estudios de cohortes se aplica un medicamento y se realiza el
seguimiento para observar a largo plazo los efectos positivos o negativos de la
droga, sustancia o condición a que están expuestas determinadas personas o
grupos. Varios estudios se han realizado para medir el efecto de factores de
riesgo a que están expuestos grupos de personas en algunos trabajos.
Factores como ruido, cambios de temperatura o radiaciones tienden a
aumentar el riesgo a contraer determinadas enfermedades.
Según Fletcher, los estudios de cohortes se denominan de diferentes maneras
de acuerdo con el propósito de cada uno: longitudinal, enfatiza en el
seguimiento; prospectivo, representa toma de datos posterior; de incidencia,
para llamar la atención acerca de las medidas básicas de la enfermedad a
través del tiempo; histórico, se fundamenta en datos recolectados en récords o
historias clínicas, para proyectar las observaciones posteriores de acuerdo con
el riesgo y efectos esperados. Estas observaciones se pueden realizar
tomando datos de los registros existentes o posteriormente.
Guerrero, González y Medina presentan tres enfoques metodológicos respecto
a los estudios de cohortes. Observaciones de una cohorte única;
observaciones de una cohorte antes y después; y observación de dos cohortes,
una expuesta y la otra no expuesta al riesgo. Sin embargo, otros autores solo
se refieren a dos tipos de diseños: cohorte única y dos o mas cohortes que
permiten comparaciones entre los diferentes grados de exposición al factor de
riesgo.
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Diseños Experimentales
La generalización de los resultados de una experimentación se hace con base
en la población o universo de donde se toma la muestra probabilística. Con
igual oportunidad para todos los sujetos de ser escogidos.
“Se entiende por diseño experimental, el proceso de planeamiento de un
experimento, tal que se tomen datos apropiados con la mayor realidad posible,
los cuales deben ser analizados mediante métodos estadísticos que deriven
conclusiones válidas y objetivas. Podemos decir que la filosofía del diseño
experimental es la obtención de información con una alta fidelidad sobre el
mensaje de la naturaleza a un costo mínimo.
Los diseños experimentales deben tener algunas características como:
1. Simplicidad. La selección de los tratamientos y la disposición experimental
deberá hacerse de la forma más simple posible.
2. Grado de precisión. El experimento deberá tener la capacidad de medir
diferencias entre tratamientos con los grados de precisión que desee el
investigador. Para cumplir con este propósito se deberá partir de un diseño y
un número de repeticiones adecuados.
3. Ausencia de error sistemático. Se debe planear un experimento con el
propósito de asegurar que las unidades experimentales que reciban un
tratamiento no difieran sistemáticamente de aquellas que reciben otro
tratamiento, procurando de esta manera obtener una estimación insesgada del
efecto de tratamientos.
4. Rango de validez de las conclusiones. Este deberá ser tan amplio como sea
posible. Los experimentos que contribuyen a aumentar el rango de validez del
experimento son los experimentos replicados y los experimentos con
estructuras factoriales.
5. Cálculo del grado de incertidumbre. En todo experimento existe algún grado
de incertidumbre en cuanto a la validación de las conclusiones. El experimento
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deberá ser concebido de modo que sea posible calcular la probabilidad de
obtener los resultados observados debido únicamente al azar”1.
Dentro de los principales diseños experimentales hay diferentes tipos de control
riguroso, y se clasifican de acuerdo con el número de variables experimentales.
Diseños experimentales básicos; dentro de éstos se encuentran los diseños
con colecta sólo posterior, o diseños sólo pos prueba, en donde los datos de la
variables son recogidos solo una vez, después de la introducción de
tratamiento inicial.
Diseños con colecta anterior-posterior o diseño pre prueba-pos prueba. Con frecuencia en estos diseños la estimación inicial de la variable dependiente
se llama medición del valor de referencia o de la "línea base" (algunos
investigadores le denominan medición de resultados, a la medición de la
variable dependiente luego de la prueba, es decir, la medida que capta el
resultado de la intervención experimental).
Diseños factoriales, en donde se manipulan dos o más variables, sin embargo
no es recomendable tomar más de tres, más aún cuando la muestra es
pequeña. El paradigma del diseño factorial clásico con una variable
experimental se presenta:
El tratamiento que se aplica se mide y representa el efecto consecuente donde
X es la posible causa examinada. Este diseño controla las debilidades de
validez externa pero no las mide. La muestra es representativa del universo
según las características pertinentes, y los sujetos que conforman los grupos
son elegidos al azar. El grupo experimental recibe el tratamiento o posible
causa, y se aplica una prueba posterior u observación para medir el efecto de
1 Mendoza Rivera, Henry. Universidad Nacional de Colombia. http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/ciencias/2000352/lecciones_html/unidad1/leccion1/leccion-02-01-01-02.html Curso de la Universidad Nacional. Programa Universidad Virtual. [email protected]
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la variable experimental, por medio de la comparación con el grupo control que
no la recibió.
Otro diseño factorial utilizado modifica al anterior debido a la introducción de un
pretest pero mantiene iguales los otros elementos.
El tratamiento que se aplica se mide y representa el efecto consecuente donde
X es la posible causa examinada. Este diseño controla las debilidades de
validez externa pero no las mide. La muestra es representativa del universo
según las características pertinentes, y los sujetos que conforman los grupos
son elegidos al azar. El grupo experimental recibe el tratamiento o posible
causa, y se aplica una prueba posterior u observación para medir el efecto de
la variable experimental, por medio de la comparación con el grupo control que
no la recibió.
Los diseños factoriales representan la estructura de investigación, cuando dos
o más variables independientes se yuxtaponen y permiten estudiar el efecto en
términos de cada variable independiente y de la interacción de éstas. Se parte
de la elección al azar de los sujetos a los diferentes grupos experimentales y
controles. Los diseños factoriales pueden ser de 2 x 2 cuando manejan dos
variables experimentales y dos dependientes y requieren cuatro casillas. Pero
también pueden ser de 3 x 2 con seis casillas, o con más variables y
subdivisión de éstas como 3 x 2 x 2 con doce casillas. Para alcanzar mayor
información del fenómeno de estudio, cada casilla se mide independientemente
y según las interacciones de las variables.
Los diseños de cuatro grupos de Solomon, consisten, en la reunión de
información tanto antes como después de una intervención, se utiliza para
medir el efecto de los programas que se realizan para alcanzar cambios de
comportamiento. Su diagrama es el siguiente:
La primera parte es similar al diseño anterior, pero se introduce un mayor
control en términos del efecto pretest y la interacción con el tratamiento; se
caracteriza por:
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Elección y asignación al azar de los sujetos a los cuatro grupos: dos
experimentales y dos controles.
Aplicación del pretest a los grupos experimentales 1, 2 y control 1. Aplicación del tratamiento a los dos grupos experimentales. Aplicación del
postest a los cuatro grupos.
El diseño facilita el establecimiento de comparaciones entre los puntajes
promedio de las diferentes aplicaciones de las pruebas -01 y 03 con 06- para
controlar los efectos o debilidades de validez interna debidos a los factores de
maduración e historiedad.
Diseños de mediciones repetidas, también llamado diseño cruzado. En
este los mismos sujetos se exponen a más de un tratamiento experimental; la
ventaja es que se asegura la mayor equivalencia posible entre sujetos
expuestos a condiciones experimentales diferentes, los grupos comparados
son similares en cuanto a edad, peso, estado psicológico y otros porque están
compuestos por las mismas personas.
En los diseños experimentales de mediciones repetidas, los sujetos se
signan aleatoriamente a secuencias diferentes de exposición a diversos
tratamientos. Sin embargo aunque estos diseños son muy poderosos, resultan
inadecuados para ciertas preguntas de investigación por efectos del acarreo.
Cuando los sujetos se exponen a dos tratamientos o condiciones distintos, en
la segunda condición experimental pueden ser influidos por su primera
experiencia, por lo que en los estudios sobre fármacos rara vez se recurre al
diseño de mediciones repetidas, pues la administración del fármaco B después
de la administración del A no necesariamente constituye el mismo tratamiento
que cuando el fármaco A se suministra después del B.
Ensayos clínicos aleatorios, es utilizado en las especialidades médicas y
epidemiológicas. En este diseño se emplea un diseño de preprueba- posprueba
o sólo posprueba, de modo que el término ensayo clínico, no es referido a un
diseño específico como a la aplicación de uno de un diseño. Los ensayos
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clínicos siempre implican poner a prueba un tratamiento clínico; la asignación
aleatoria de los sujetos a las condiciones experimentales y a una o más
condiciones de control; la colecta de información sobre los resultados de
tratamiento en los sujetos de todos los grupos, en ocasiones después de un
periodo prolongado, y el uso habitual de una muestra grande y heterogénea de
sujetos, con frecuencia elegidos por su alejamiento geográfico, a fin de
garantizar que los resultados no sean exclusivos de un entorno único.
Cuando un ensayo clínico exige que se omita la administración de un
tratamiento potencialmente benéfico al grupo de control, o bien que se aplique
un tratamiento potencialmente dañino al grupo experimental, los
investigadores, por lo general, suelen se renuentes a llevar a cabo una
asignación equitativa de los sujetos a los grupos. Esta asignación dispar
presenta obvias ventajas desde el punto de vista ético, pero en general resulta
más costosa porque cuando se lleva a cabo una distribución equitativa entre
los grupos de tratamiento, el número total de sujetos que se requiere para
obtener el mismo nivel de potencia en las pruebas estadísticas es mayor.
Diseños Cuasi-Experimentales
Con respecto a los experimentos verdaderos, la principal dificultad del enfoque
cuasi-experimental radica en su debilidad para realizar inferencias causales.
Dentro de los diseños cuasi-experimentales se encuentran:
Diseños de grupo control no equivalente. Es el diseño más utilizado, el cual
incluye un tratamiento experimental y dos o más grupos de sujetos.
Dentro de éste diseño hay imposibilidad para introducir una distribución
aleatoria de los sujetos determina que el estudia sea cuasiexperimental y no
verdaderamente experimental. A pesar de lo anterior, el diseño resulta sólido
en virtud de que la colecta de datos previa a la prueba permite determinar si en
un principio el estado de ánimo de los grupos era similar, de lo contrario, la
interpretación de los resultados obtenidos en la posprueba será difícil, aunque
hay procedimientos estadísticos que pueden facilitarla. En caso de que el grupo
20
de comparación y el experimental respondan el cuestionario previo a la prueba,
de manera similar, en promedio, podemos confiar, relativamente, en que
cualquier diferencia en la puntuación de la posprueba respecto del estado de
ánimo, según informaron los propios sujetos, será producto de haber
introducido el nuevo método de atención. (En general, en los cuasi
experimentales se emplea el término grupo de comparación, y no grupo de
control, para referirse al grupo con que se comparan los resultados del grupo
de tratamiento).
Diseños de series de tiempo. Son diseños en donde no se cuenta con grupo
de control, y los sujetos no son aleatorios, en este caso, se presentan
debilidades inherentes, que arriesgan la obtención de los resultados válidos.
El diseño de serie de tiempo (o diseños de serie de tiempo interrumpidas), se
colecta información durante un periodo largo y la introducción de un tratamiento
experimental durante la obtención de los datos. Aunque éste diseño no elimina
todos los problemas que afectan la interpretación de los cambios en la tasa de
rotación, la perspectiva temporal ampliada refuerza en gran medida la
capacidad de atribuir los cambios a la manipulación experimental.
Diseños de relación entre variables. Estos diseños solo permiten interpretar
los resultados para profundizar en el problema del estudio, pero no para
establecer inferencias causales. Los diseños son dos y se denominan grupo
con grupo equivalente y postest y grupo con pre y postest sin grupo
equivalente.
Estos diseños no controlan las debilidades de validez interna y externa. En el
primero la ausencia de pretest postest o medida previa sólo permite suponer
que la diferencia del postest entre los grupos -01 y 02- se deben al efecto del
tratamiento.
En los estudios de casos y controles se aplica el primero sin tener en cuenta
las diferencias de los grupos por la falta de elección al azar de los sujetos, pero
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es posible controlar parcialmente las diferencias. De la misma forma puede
suceder que se tomen varios subgrupos que reciben diferentes dosis de
tratamiento, donde la repetición genere en forma errada que los efectos se
deben al tratamiento; es necesario analizar los factores de validez y tratar de
evitar los posibles sesgos.
“Diseños que restringen la relación de causalidad. Entre otros diseños
expuestos por Cook y Campbell deben enunciarse los de grupo control no
equivalente, por ejemplo, el diseño con grupo control sin tratamiento, con
variables dependientes no equivalentes, diseño repetitivo de tratamiento,
tratamiento invertido con grupo control no equivalente, diseño de cohortes,
diseño de postest para predecir interacción, diseño de regresión discontinua.
Con estos diseños se aumenta en diferente proporción el control de las
debilidades mencionadas. El más utilizado es el diseño sin elección al azar
para conformar los grupos experimental y control, aplicación del pretest,
manipulación de la variable en el grupo experimental y aplicación del postest.
Este diseño con grupo control no equivalente controla parcialmente algunas de
las debilidades de validez interna, pero no la selección- maduración de los
sujetos, cuyo ritmo puede ser diferente y modificar los efectos o puntajes
promedio de los grupos, bien sea a favor de uno o de otro.
Cuando las diferencias observadas favorecen el grupo experimental, los
resultados mayores en el postest se pueden deber a la debilidad enunciada y
no a los efectos del tratamiento o variable experimental. Estos grupos pueden
diferir desde el principio, por la falta de control de la debilidad denominada
selección- historia de los grupos. Para corregir dichas debilidades, podría
utilizarse diferentes medios como determinar otras variables y establecer
covarianza para controlarlas”2.
2 Porras, Marco Tulio. Curso Tipos y Diseños. Fundación Universitaria Manuela Beltrán. Bogotá, 2002.
22
Diseño de tratamiento repetido. El diseño se realiza con un solo grupo y
observaciones periódicas en las que primero se aplica el pretest, se recibe el
tratamiento y se aplica el postest. En segundo lugar, no se aplica el tratamiento
y se aplica el postest; y, tercero, se aplica el tratamiento por segunda vez y un
postest final. El diagrama es:
Este diseño permite medir el efecto Hawthorne, que mantiene el crecimiento
del grupo experimental aunque se suspenda e tratamiento. Sin embargo, la
debilidad de la validez interna puede deberse a una maduración cíclica y
distorsionar las conclusiones estadísticas. También se afecta la validez de
construcción porque las personas pueden identificar los cambios, adivinar los
resultados esperados y presentar cambios no reales.
23
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