DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN

Variables DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN… EL DISEÑO es el plan o estrategia para obtener la información que se desea. Diseño bien concebido Mayor posibilidad de generar conocimiento con éxito.

Diseño experimental

Diseño NO experimental

Variables EXPERIMENTO Aplicar un estímulo o tratamiento a un individuo o grupos de individuos y ver su efecto

Variables EXPERIMENTO Esta observación se puede realizar en condiciones de mayor o menor control.

Variables EXPERIMENTO Un tratamiento afectó cuando observamos diferencias entre un grupo al que se le administró un estímulo y un grupo al que no. Ambos son iguales en todo, excepto en este último.

Variables EXPERIMENTO variable independiente variable dependiente

Variables EXPERIMENTO … requisitos 1.Manipulación de una o más variables independientes 2.Medición válida y confiable del efecto que tiene la variable independiente sobre la dependiente. 3.Validez interna de la situación experimental.

Variables EXPERIMENTO… conceptos importantes Para lograr el control o la validez interna los grupos que se comparen deben ser iguales en todo, menos en el hecho de que a un grupo se le administró el estímulo y a otro no.

Variables EXPERIMENTO… conceptos importantes Graduamos la cantidad del estímulo que se administra: distintos grupos (semejantes) les administramos diferentes grados del estímulo

Variables EXPERIMENTO… conceptos importantes Una vez que se consigue la validez interna, es ideal alcanzar validez externa: posibilidad de generalizar los resultados a la población, otros experimentos y situaciones no experimentales.

Variables EXPERIMENTO… conceptos importantes La asignación al azar es el método preferible para lograr que los grupos del experimento sean comparables

Variables EXPERIMENTO… conceptos importantes Hay dos contextos donde se realizan los experimentos: el laboratorio y el campo.

DISEÑOS EXPERIMENTALES Un experimento es aplicar un estímulo a un individuo y ver el efecto en alguna variable. Aumento del ruido Aumenta el estrés

DISEÑOS EXPERIMENTALES La variable dependiente se mide “X” variable independiente  “A, B…” niveles de variación de la var. indep. “Y” variable dependiente.

GRADOS DE MANIPULACIÓN DE LA VARIABLE INDEPENDIENTE Variable independiente puede manipularse en dos o más grados

Presencia-ausencia El cambio de uso de suelo disminuye hasta en 50% el C orgánico del suelo en ecosistemas áridos: Bosques y matorrales secos.

Ejemplo A un grupo de plantas con problemas de producción se le administra Carbono y al otro grupo no se le administra. Plantas con carbono – grupo experimental. Plantas sin carbono – grupo de control.

Presencia-ausencia Un grupo se expone a la variable independiente y el otro no. Los dos grupos se comparan para saber si difieren del grupo que no fue expuesto.

Más de dos grados: Ejemplo A varios grupos de plantas con problemas de producción se le administra varias concentraciones de C y a un grupo no se le administra. Plantas 100% carbono – X 1 Plantas 50% carbono – X 2 Plantas sin carbono – grupo de control.

Cuando es posible hacer variar o manipular la variable independiente en cantidades o grados. Tiene la ventaja de evaluar si la magnitud del efecto de Y depende de la intensidad del estímulo (X1, X2, X3, etc). Más de dos grados

Los diseños factoriales manipulan dos o más variables independientes e incluyen dos o más niveles de presencia en cada una de las variables independientes. Diseño Factoriales: Experimentos “puros”

Evaluar si la administración de carbono mejora la producción en un grupo de plantas AltitudConcentración C Alto100%50%Control Medio100%50%Control Bajo100%50%Control

EXPERIMENTOS PUROS Constituyen estudios explicativos: 1.grupos de comparación (manipulación de la variable independiente); 2.equivalencia de los grupos.

CUASI-EXPERIMENTOS Se trabaja con grupos intactos. No se asignan al azar los sujetos a los grupos experimentales

Ejemplo: Demostrar el efecto de descontaminación de los ríos sobre la diversidad de macroinvertebrados en las tres regiones naturales de Ecuador –Amazonía (21 ríos) Grupo experimental con X1 –Sierra (19 ríos) Grupo experimental con X2 –Costa (13 ríos) Grupo de control?

Ejemplo: Diferencia entre investigación experimento y cuasi-experimento Analizar el efecto que produce el consumo de alcohol sobre los reflejos humanos. “a mayor consumo de alcohol, mayor lentitud en los reflejos de las personas”.

Enfoque experimental Asignar al azar los sujetos a varios grupos: –Grupo 1: ingerir un elevado consumo de –alcohol (siete copas), –Grupo 2: consumo medio de alcohol (cuatro copas), –Grupo 3: consumo bajo de alcohol (una sola copa) –Grupo 4: no ingerir nada de alcohol.

Enfoque experimental Controlar el lapso en el que todos los sujetos consumen su “ración” de alcohol Controlar otros factores: –misma bebida, –cantidad de alcohol servida en cada copa, etc.).

Enfoque experimental Para determinar el efecto del consumo de alcohol sobre los reflejos humanos, y probar o desaprobar su hipótesis. –medir la calidad de la respuesta de los reflejos en cada grupo y comparar los grupos.

Enfoque cuasi-experimental Acudir a lugares donde se localicen personas con diferentes consumos de alcohol: –Estación de policía: Donde se haga la prueba de alcoholemia. –Medir la calidad de la respuesta de los reflejos en cada grupo y comparar los grupos.

Enfoque cuasi-experimental Encontraría a: –personas que han bebido cantidades elevadas, –personas que han bebido cantidades medias, –personas que han bebido cantidades bajas, –así como a quienes no han ingerido.

Enfoque cuasi-experimental Medir la calidad de sus reflejos, Llevar a cabo comparaciones y; Establecería el efecto del consumo de alcohol sobre los reflejos humanos, Determinar si aporta evidencia en favor o en contra de su hipótesis.

INVESTIGACIÓN NO EXPERIMENTAL Estudios que se realizan sin la manipulación deliberada de variables y en los que sólo se observan los fenómenos en su ambiente natural para después analizarlos.

También se conoce como investigación ex pos-facto: los hechos y variables ya ocurrieron. Observa variables y relaciones entre éstas en su contexto natural. INVESTIGACIÓN NO EXPERIMENTAL

No se manipula deliberadamente las variables independientes; Se basa en: categorías, conceptos, variables, sucesos, comunidades o contextos que ya ocurrieron o se dieron sin la intervención directa del investigador.

INVESTIGACIÓN NO EXPERIMENTAL

Mertens (2005): “la investigación no experimental es apropiada para variables que no pueden o deben ser manipuladas o resulta complicado hacerlo”.

INVESTIGACIÓN NO EXPERIMENTAL

TIPOS DE DISEÑO NO EXPERIMENTALES Considerando su dimensión temporal o el número de momentos o puntos en el tiempo, en los cuales se recolectan datos:

DISEÑO TRANSECCIONALES Investigaciones que recopilan datos en un momento único.

DISEÑO TRANSECCIONALES Ejemplo: Evaluar el estado de los edificios de un barrio después de un terremoto. Analizar si hay diferencias en calidad de agua entre el río Zamora y Malacatos.

DISEÑO TRANSECCIONALES

EXPLORATORIO: Recolectar datos sobre una nueva temática sin ideas prefijadas.

DISEÑO TRANSECCIONALES EXPLORATORIO: Ejemplo Obtener un panorama sobre la contratación de personas con capacidades especiales. Buscar en los archivos municipales y cámara industrial encuentran muy poca información,

DISEÑO TRANSECCIONALES EXPLORATORIO: Ejemplo Iniciar un sondeo en las empresas de su localidad, –¿contratan a personas con capacidades diferentes?, –¿cuántas personas al año, al mes?, ¿para qué tipo de empleos?, etc.

DISEÑO TRANSECCIONALES DESCRIPTIVOS: Indagan la incidencia de las modalidades, categorías o niveles de una o más variables en una población.

DISEÑO TRANSECCIONALES DESCRIPTIVOS: Ejemplo

DISEÑO TRANSECCIONALES CORRELACIONALES: Cuando además describen relaciones y asociaciones entre categorías, conceptos, variables, sucesos, contextos o comunidades.

DISEÑO TRANSECCIONALES CORRELACIONALES: Ejemplo Relación entre urbanización y alfabetismo en una prov. de Ecuador, para ver qué variables sociales influyen tal relación (causal).

Diseño No Experimentales

Diseño longitudinal Recolectan datos a través del tiempo en puntos o periodos, para hacer inferencias respecto al cambio, sus causas y efectos.

Diseño longitudinal Investigación: Dinámica poblacional de los estadios inmaduros del vector del dengue Aedes aegypti ( ); Micieli et al. 2006

Variación estacional de una población de estadios inmaduros de A. aegypti en Argentina, durante cuatro años. Los huevos, larvas y pupas se cuantificaron semanalmente desde septiembre de 1996 hasta agosto de Diseño longitudinal

Diseños longitudinales de tendencia Analizan cambios a través del tiempo (categorías, conceptos, variables o sus relaciones), dentro de alguna población en general. Los participantes del estudio no son los mismos, pero la población sí.

Diseños longitudinales de tendencia Ejemplo: Analizar cambios en la actitud hacia la política por parte de universitarios de Loja desde 1980 hasta 2020

Diseños longitudinales de tendencia

Diseños longitudinales de evolución de grupo Examinan cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos específicos. Seguimiento de los grupos a través del tiempo, determinada edad o época, y se recolectan datos sobre el grupo o la subpoblación

Diseños longitudinales de evolución de grupo Ejemplo: Medir los niveles de consumo de drogas y su evolución para conocer las actitudes de los adolescentes ante las drogas, y los factores psicológicos relacionados con los diferentes niveles de consumo desde el año 1981.

Diseños longitudinales de evolución de grupo

Diseños longitudinales de panel Son similares a los longitudinales de tendencia y a los de evolución de grupo, sólo que los mismos participantes son medidos u observados en todos los tiempos o momentos.

Diseños longitudinales de panel Ejemplo: Registrar anualmente el crecimiento bajo la aplicación de nutrientes de un grupo de plantas en relación con la altitud durante cinco años. Cada año se observaría el crecimiento de las plantas.

Diseños longitudinales de panel

Investigación no experimental vs Investigación experimental

La investigación experimental como la no experimental son herramientas valiosas y ningún tipo es mejor que el otro. Dependen más bien del problema a resolver y del contexto que rodea al estudio. El control sobre las variables es más riguroso en la investigación experimental que en los diseños no experimentales.

En los experimentos las variables independientes pocas veces tienen tanta fuerza como en la realidad. En cambio, en la investigación no experimental estamos más cerca de las variables “reales” y, en consecuencia, tenemos mayor validez externa.