ANTOLOGÍA DE LA MATERIA DE:

METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN II

ELABORADA POR LOS PROFESORES:

JOSÉ VÁZQUEZ GUERREROMARICELA ALICIA LOREDO GUZMÁN

Agosto 2012

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Presentación

En lo que va del siglo, las áreas de estudio han evolucionado junto con sus métodos de enseñanza y material que se utiliza, se crean nuevas perspectivas para la comprensión y aceptación de los estudiantes.

Es importante la implementación de material didáctico en el proceso de enseñanza- aprendizaje, puesto que nos ayuda a ser autónomos en cuestiones educativas.

La necesidad que se individualice la enseñanza ha sido señalada por diversos pedagogos, que en su quehacer académico, nos indican que existe tal relace de importancia en el uso de diversas técnicas de investigación que de alguna manera es parte de la realización de todo individuo, sobre todo en los primero años del educando.

La razón de esta necesidad radica en que el material impartido formará parte del fundamento de la educación, por lo que hay que garantizar su aprendizaje.

Es indudable la credibilidad de esta recopilación, sin embargo tiende a ser perfectible en la manera de estudiarse, ya que ´pueden arribarse los temas por separado y utilizarse únicamente para retroalimentar el acervo del conocimiento.

Para que este material nos resulte eficiente hay que tomar en cuenta la participación frecuentemente del estudiante en este curso para que califique de inmediato su actuación dentro del mismo, por que el estudiante recibe retroalimentación que confirma o corrige su trabajo, haciendo que esté seguro de lo que sabe en cada punto del curso.

La correlación que existe en este material que se presenta con el programa por competencias del CETI, corresponde a la asignatura de Metodología de Investigación II que implica seguir un proceso de investigación, el cual se lleva a cabo posteriormente de trabajar en el curso de Metodología de al Investigación I, que corresponde a la elaboración del protocolo. El curso de Metodología de Investigación II se concentra en delimitar y a la vez a complementar el trabajo de investigación, ya que se utilizan los términos precisos y básicos para que el alumno obtenga experiencia en la práctica del método científico y su participación sea activa con información presentada en esta antología.

Cabe mencionar, que se tiene la creencia que ningún libro sustituye al maestro, sin embargo el encontrar el apoyo en cualquier material recopilado nos ayuda a ejercitarnos, a facilitarnos y a satisfacernos en la oportunidad de aplicar los conocimientos en las actividades escolares y nuestra vida diaria.

Academia de Metodología

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Índice

UNIDAD 1DISEÑO DE INVESTIGACIÓN……………………………………………………4

UNIDAD 2SELECCIÓN DE LA MUESTRA………………………………………………….57

UNIDAD 3RECOLECCIÓN DE LOS DATOS……………………………………………….64

UNIDAD 4ANALISIS DE LOS DATOS………………………………………………………72

UNIDAD 5ELABORACION DEL REPORTE………………………………………………..77

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UNIDAD 1 DISEÑO DE INVESTIGACIÓN

Fundamentos de metodología de la investigación. Hernández Sampieri et al. Editorial Mc Graw Hill /Interamericana editores, S.A DE C.V. México 2007.. CAPÍTULO 1Diseños de investigación.

¿QUE ES UN DISEÑÓ DE INVESTIGACIÓN? Una vez que definimos el alcance inicial del estudio, el investigador debe idear la manera práctica y concreta de responder a las preguntas de investigación, y cubrir sus objetivos e intereses.

Esto implica seleccionar o desarrollar uno o más diseños de investigación y aplicarlo (s) al contexto particular de su estudio. El término "diseño" se refiere grados al plan o estrategia concebida para obtener la información que se desea. El diseño señala al investigador lo que debe hacer para alcanzar sus objetivos de estudio y para contestar las interrogantes de conocimiento que se ha planteado.

Cuando se establecen hipótesis, también se utiliza el diseño para analizar la certeza de que éstas fueron formuladas en un contexto en particular o para aportar evidencia respecto de los lineamientos de la investigación (si es que no se tienen hipótesis). En ocasiones, el investigador elige o desarrolla uno o más diseños para recolectar datos y evaluar sus hipótesis. Otras veces, realiza una primera inmersión en el campo y, después, analiza qué diseño de investigación le conviene para recolectar la información requerida.

La elección de uno o varios diseños depende del planteamiento del problema (objetivos y preguntas), el tiempo de que se dispone para realizar el estudio y de los recursos con que se cuenta.

Sugerimos a quien se inicia dentro de la investigación comenzar con estudios que se basen en un solo diseño, para posteriormente desarrollar estudios que implanten más de un diseño, si es que la situación de investigación así lo requiere.

Utilizar más de un diseño eleva considerablemente los costos de la investigación.

Para visualizar más claramente el asunto del diseño, recordemos una interrogante del segundo capítulo: si la pregunta de investigación coloquial era: ¿le gustaré a Ana: por qué sí y por qué no?; y la hipótesis: "yo le resulto atractivo a Ana.

El diseño sería el plan o la estrategia para confirmar si es o no cierto que le resulto atractivo a Ana (el plan incluiría actividades tendientes a encontrar la respuesta a la pregunta de investigación). En este caso podría ser: "el día de mañana buscaré a Ana después de la clase de estadística, me acercaré a ella, le diré que se ve muy guapa y la invitaré a tomar un café.

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Una vez que estemos en la cafetería la tomaré de la mano, y si ella no la retira, la invitaré a cenar el siguiente fin de semana; y si acepta, en el lugar donde cenemos le comentaré que me resulta atractiva y le preguntaré si yo le resulto atractivo.

Desde luego, pude haber seleccionado o concebido otra estrategia, tal como invitarla a bailar o ir al cine en lugar de a cenar; o bien, si conozco a varias amigas de Ana y yo también soy amigo de ellas, preguntarles si le resulto atractivo a Ana".

En la investigación disponemos de distintas clases de diseños o estrategias para investigar y debemos elegir uno o varios diseños entre las alternativas existentes (por ejemplo, invitarla al cine y obsequiarle un presente para observar cuál es su reacción al recibirlo -dos diseños--).

Si el diseño está bien concebido, el producto final de un estudio (sus resultados) tendrá mayores posibilidades de éxito para generar conocimiento. Y no es lo mismo seleccionar un tipo de diseño que otro: cada uno tiene sus características propias, como se verá más adelante. No es igual preguntarle directamente a Ana si le resulto o no atractivo que preguntarle a sus amigas; o que en lugar de preguntarle verbalmente, prefiera analizar su conducta no verbal (cómo me mira, qué reacciones tiene cuando la abrazo o me acerco a ella, etcétera). Como tampoco si le pregunto delante de otras personas, que si le pregunto estando solos los dos. La precisión, amplitud o profundidad de la información obtenida varía en función del diseño o la estrategia elegido

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¿EN QUÉ MOMENTO O PARTE DEL PROCESO DE INVESTIGACIÓN SURGE EL DISEÑO DE INVETIGACIÓN? Por lo general se concibe o selecciona el diseño de investigación una vez que se ha afinado el problema de investigación, desarrollado la perspectiva teórica, establecido el alcance inicial del estudio y formulado la(s) hipótesis (si se requerían),

En algunos otros estudios, es variable el momento en que surge el diseño, Pero para no confundir al estudiante de educación media, es conveniente mantenerlo así. En cursos más avanzados a nivel universitario, se comentarán investigaciones más complejas sobre otra clase de estudios.

¿DE QUE TIPOS DE DISEÑOS DISPONEMOS PARA INVESTIGAR? En la literatura sobre la investigación es posible encontrar diferentes clasificaciones de los tipos de diseño. En esta obra adoptamos (para fines de bachillerato y educación media en general) la siguiente clasificación: investigación experimental e investigación no experimental.

En términos generales, los autores de este libro no consideran que un tipo de diseño sea mejor que otro (experimental versus no experimental), Como menciona Kerlinger (2002): ambos son relevantes y necesarios, ya que tienen un valor propio, Cada uno posee sus características, y la elección sobre qué clase de investigación y diseño específico hemos de seleccionar depende de los objetivos que nos hayamos trazado, las preguntas planteadas, el alcance del estudio a realizar (exploratorio, descriptivo, correlacional o explicativo) y las hipótesis formuladas (si se establecieron). Ahora revisemos los diseños experimentales y no experimentales.

DISEÑOS EXPERIMENTALES ¿Qué es un experimento?

El término "experimento" tiene al menos dos acepciones, una general y otra particular. La general se refiere a "tomar una acción" y después observar las consecuencias (Babbie, 2001), Este uso del término es bastante coloquial; así, hablamos de "experimentar" cuando mezclamos sustancias químicas y vemos la reacción de este hecho, o cuando nos cambiamos de peinado y observamos el efecto que provoca en nuestras amistades dicha transformación, La esencia de esta concepción de "experimento" es que requiere la manipulación intencional de una acción para analizar sus posibles efectos,

La acepción particular, más armónica con un sentido científico del término, se refiere a "un estudio en el que se manipulan intencionalmente una o más variables independientes (supuestas causas-antecedentes), para analizar las consecuencias que la manipulación tiene sobre una o más variables dependientes (supuestos efectos-consecuentes), dentro de una situación de control para el investigador". Esta definición quizá parezca compleja; sin embargo, conforme se vayan analizando sus componentes se irá aclarando su sentido.

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Los experimentos manipulan variables independientes para observar sus efectos sobre variables dependientes en una situación de control.

¿CUÁL ES EL PRIMER REQUISITO DE UN EXPERIMENTO?

El primer requisito es la manipulación intencional de una o más variables independientes. La variable independiente es la que se considera como supuesta causa en una relación entre variables, es la condición antecedente, y al efecto provocado por dicha causa se le denomina variable dependiente (consecuente).

Causa Efecto (Variable independiente) (Variable dependiente)

Y como se mencionó en el capítulo anterior referente a las hipótesis, el investigador puede incluir en su estudio dos o más variables independientes. Cuando en realidad existe una relación causal entre una variable independiente y una dependiente, al variar intencionalmente la primera, la segunda también variará: si la motivación es causa de la productividad, al variar la motivación deberá variar la productividad. Un experimento se lleva a cabo para analizar si una o más variables independientes afectan a una o más variables dependientes y por qué lo hacen.

Por ahora, simplifiquemos el problema de estudio a una variable independiente y una dependiente. En un experimento, la variable independiente resulta de interés para el investigador por ser la variable que se hipotetiza, será una de las causas que producen el efecto supuesto (Christensen, 2000). Para obtener evidencia de esta relación causal supuesta, el investigador manipula la variable independiente y observa si la dependiente varía o no. Aquí, manipular es sinónimo de hacer variar o asignar distintos valores a la variable independiente.

Ejemplo:

Si un investigador deseara analizar el posible efecto de los contenidos" televisivos antisociales, sobre la conducta agresiva de determinados niños, podría hacer que un grupo viera un programa de televisión con contenido antisocial y otro grupo viera un programa con contenido pro social, y posteriormente observara cuál de los dos grupos muestra una mayor conducta agresiva.

La hipótesis de investigación nos hubiera señalado algo así: "La exposición por parte de los niños a contenidos antisociales tenderá a provocar un aumento en su conducta agresiva". Si descubre que el grupo que observó el programa antisocial muestra mayor conducta agresiva respecto al grupo que vio el programa pro social, y que no hay otra posible causa que hubiera afectado a los grupos de manera desigual, comprobaría su hipótesis.

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El investigador está manipulando o haciendo variar la variable independiente para observar el efecto en la dependiente, y lo hace asignándole dos valores: presencia de contenidos antisociales por televisión (programa antisocial) y ausencia de contenidos antisociales por televisión (programa pro social). La variación se realiza a propósito por el experimentador (no es casual): tiene control directo sobre la manipulación y crea las condiciones para ver el tipo de variación deseado.

En un experimento, para que una variable se considere como independiente debe cumplir dos requisitos: que varíe o sea manipulada, y que esta variación pueda controlarse.

Experimento: situación de control en la cual se manipulan, de manera intencional, una o más variables independientes (causas) para analizar las consecuencias de tal manipulación sobre una o más variables dependientes (efectos).

La variable dependiente se mide.

La variable dependiente no se manipula, sino que se mide para ver el efecto que la manipulación de la variable independiente tiene en ella.

Grados de manipulación de la variable independiente La manipulación o variación de una variable independiente puede realizarse en dos o más grados. El nivel mínimo de manipulación es dos: presencia-ausencia de la variable independiente. Cada nivel o grado de manipulación implica un grupo en el experimento.

Presencia-ausencia Implica que se expone un grupo a la presencia de la variable independiente y el otro no. Luego los dos grupos se comparan para saber si el grupo expuesto a la variable independiente difiere del grupo que no fue expuesto. En el ejemplo anterior del posible efecto del contenido antisocial de la televisión en la conducta agresiva de ciertos niños, un grupo era expuesto a la variable independiente y el otro no. Al primero se le conoce como "grupo experimental", y al grupo en el que está ausente la variable se le denomina "grupo de control". Pero en realidad ambos grupos participan en el experimento.

A la presencia de la variable independiente muy frecuentemente se le llama "tratamiento experimental" o "estímulo experimental". Es decir, el grupo experimental recibe el tratamiento o estímulo experimental o, lo que es lo mismo, se le expone a la variable independiente; el grupo de control no recibe el tratamiento o estímulo experimental. Supongamos que pretendemos investigar si un medicamento es o no útil para la cura de alguna enfermedad. Al grupo experimental se le administra el medicamento (presencia de la variable independiente o tratamiento experimental) y al grupo de control no, sólo se le administra un placebo (por ejemplo, dulces en lugar de pastillas, simulando que lo son). Después se observa si hubo o no alguna diferencia en lo que respecta a la cura de la enfermedad.

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Ahora bien, el hecho de que uno de los grupos no se exponga al tratamiento experimental no significa que su participación en el experimento sea pasiva (que mientras el grupo experimental participa en un cierto tratamiento, el grupo de control puede hacer lo que quiera; por ejemplo, irse a algún otro lado y luego regresar, platicar entre sí o seguir una rutina cotidiana). Por el contrario, significa que realiza las mismas actividades que el grupo experimental, excepto someterse al estímulo. Por ejemplo, si el grupo experimental va a ver un programa de televisión con contenido violento, el otro grupo podría ver el mismo programa, pero sin las escenas violentas (otra versión del programa).

En ocasiones resulta muy difícil definir lo que es no exponerse al estímulo. Si intentamos probar la eficacia de una nueva terapia psicológica, y si al grupo de control lo exponemos a una terapia psicológica tradicional, sería difícil afirmar que su nivel es cero, puesto que es muy probable que ambas terapias tengan algo en común. Por otro lado, si el grupo de control no recibiera ninguna terapia, las diferencias entre los dos grupos bien podrían atribuirse al efecto que tiene el hecho de que las personas participen por primera vez en una terapia y no al efecto de esa nueva terapia.

En general, en un experimento puede afirmarse lo siguiente: si en ambos grupos todo fue "igual" menos la exposición a la variable independiente, es muy razonable pensar que las diferencias entre los grupos se deban a la presencia-ausencia de la variable independiente.

En otras ocasiones, es posible hacer variar o manipular la variable independiente en cantidades o grados. En el caso del análisis del posible efecto del contenido antisocial por televisión sobre la conducta agresiva de ciertos niños, podría hacerse que un grupo fuera expuesto a un programa de televisión sumamente violento (con presencia de violencia física verbal y no verbal: golpes, balazos, crímenes, etcétera); un segundo grupo se expusiera a un programa medianamente violento (sólo con violencia verbal: gritos e insultos), y un tercer grupo se expusiera a un programa pro social sin violencia.

En este ejemplo, se tendrían tres niveles o cantidades de la variable independiente, lo cual se representa de la siguiente manera:

Xl (programa sumamente violento) X2(programa medianamente violento)_ (ausencia de violencia, programa pro social)

Manipular la variable independiente en varios niveles tiene la ventaja de que así no sólo se puede determinar si la presencia de la variable independiente o tratamiento experimental tiene un efecto, sino también si distintos niveles de la variable independiente producen diferentes efectos. Es decir, si la magnitud del efecto (Y) depende de la intensidad del estímulo (Xl, X2, X3, etcétera).

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Ahora bien, ¿cuántos niveles de variación deben ser incluidos? No se conoce una respuesta exacta, sólo que al menos existen dos niveles de variación y ambos tendrán que diferir entre sí. El problema de investigación, los antecedentes (estudios anteriores) y la experiencia del investigador pueden proveer alguna indicación sobre el número de niveles de variación que necesita incorporarse en cierto experimento. Y cabría agregar: cuantos más niveles, mayor información; pero el experimento se va complicando y cada nivel adicional implica un grupo más (Christensen, 2000).

Modalidades de manipulación en lugar de grados

Existe otra forma de manipular una variable independiente que consiste en exponer a los grupos experimentales a diferentes modalidades de ella, pero sin que esto implique cantidad. Supongamos que un investigador desea probar el efecto en el aprendizaje de tres métodos de enseñanza de las matemáticas. A un grupo lo expone al método 1, a otro grupo al método 2 y a un grupo más al método 3, y luego se compararía el I aprendizaje de los grupos. En este caso no se está manipulando la presencia-ausencia de la variable independiente, ni administrando distintas cantidades de ésta, sino que los grupos se exponen a modalidades de la enseñanza de las matemáticas (métodos), no a intensidades. La variación es provocada por categorías distintas de la variable independiente que no implican en sí cantidades.

El mismo caso sería experimentar con diferentes clases de semillas, vacunas, tipos de argumentaciones de abogados en juicios, procedimientos de construcción o materiales. En ocasiones, la manipulación de la variable independiente conlleva una combinación de cantidades y modalidades de ésta. Por ejemplo, métodos educativos -1, 2 Y 3- (modalidades) y tiempo de aplicación del método -un año, seis meses o tres meses- (cantidades).

Finalmente, es necesario insistir en que cada nivelo modalidad implica, al menos, un grupo. Si hay tres niveles (grados) o modalidades, se tendrán tres grupos como mínimo.

¿COMO SE DEFINE LA MANERA EN QUE SE MANIPULARAN LAS VARIABLES INDEPENDIENTES?

Al manipular una variable independiente es necesario especificar qué se va a entender por esa variable en el experimento. Es decir, trasladar el concepto teórico a un estímulo experimental en una serie de operaciones y actividades concretas a realizar. Si la variable independiente a manipular es la "exposición a la violencia televisada", el investigador debe pensar en cómo va a transformar ese concepto en una serie de operaciones experimentales.

En este caso podría ser: "la violencia televisada será operacional_ izada (transportada a la realidad) mediante la exposición a un programa donde haya riñas y golpes, insultos, agresiones, uso de armas de fuego, crímenes o intentos de crímenes, azotes de

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puertas, se aterre a personas, persecuciones, etcétera". Entonces se selecciona un programa donde se muestren tales conductas. El concepto abstracto se ha convertido en un hecho real.

Si la variable independiente es la orientación principal del profesor hacia la autonomía o el control, debemos definir qué comportamientos concretos, filosofía, instrucciones al grupo, presentación, personalidad, etcétera, se mostrarán de cada tipo de profesor (y analizar sus diferencias). Si la variable independiente es el tipo de terapia física recibida para rehabilitar jugadores de fútbol (y se tienen tres tipos; esto es, tres grupos), debemos definir muy específicamente y con lujo de detalles en qué va a consistir cada terapia.

Vemos cómo un concepto teórico (grado de información sobre la deficiencia mental) en la práctica se tradujo a dos niveles de manipulación experimental. Ejemplo

Naves y Poplawsky (1984) diseñaron un experimento para poner a prueba la siguiente hipótesis: "A mayor grado de información sobre la deficiencia mental que posea el sujeto normal, mostrará menos evitación en la interacción con el deficiente mental".

La variable independiente era "el grado de información sobre la deficiencia mental"; y la dependiente, "la conducta de evitación en interacciones con deficientes mentales". La' primera fue manipulada mediante dos niveles de información: 1. información cultural y 2. Información socio psicológica. Por lo tanto, había dos grupos: uno con información cultural y otro con información socio psicológico.

El primer grupo no recibió ningún tipo de información sobre la deficiencia mental, ya que se supuso "que todo individuo, por pertenecer a cierta cultura, maneja este tipo de información, y está conformada por nociones generales ' y normalmente estereotipadas sobre la deficiencia mental; de ello se desprende que si un sujeto basa sus predicciones sobre la conducta del otro en el nivel cultural, obtendrá mínima precisión y pocas probabilidades de controlar el evento comunicativo' (Naves y Poplawsky, 1984, p.119).

El segundo grupo acudió a un centro de capacitación para deficientes mentales, donde tuvo una reunión con ellos, quienes les proporcionaron información socio psicológica (algunos deficientes contaron sus problemas en el trabajo y sus relaciones con superiores y compañeros, y se trataron temas como el amor y la amistad). Asimismo, se intercambiaron experiencias más personales. Este grupo pudo observar lo que es la deficiencia mental, cómo se trata clínicamente y los efectos en la vida cotidiana de quien la padece. Recibió información socio psicológica.

Después, todos los sujetos eran expuestos a una interacción sorpresiva con un supuesto deficiente mental (que en realidad era un actor entrenado para ello y con conocimientos sobre la deficiencia mental). La situación experimental estaba bajo riguroso control y se filmaban las interacciones para medir el grado de evitación hacia el

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deficiente, a través de cuatro dimensiones: a) distancia física que mantenía el sujeto con el supuesto deficiente, b) movimientos corporales que denotaban tensión, c) conducta visual y d) conducta verbal. Se comprobó la hipótesis, pues el grupo con información cultural mostró mucha mayor conducta de evitación que el grupo con información socio psicológico.

Dificultades para definir cómo se manipularán las variables independientes

En ocasiones no resulta difícil trasladar el concepto teórico (variable independiente) en operaciones prácticas de manipulación (tratamientos o estímulos experimentales). Supongamos que se busca analizar el efecto de utilizar distintas apelaciones publicitarias para promover medicamentos (emotivas versus racionales) en la predisposición para comprarlos. La variable independiente podría operacionalizarse de la siguiente manera: se elabora un comercial de televisión sobre un medicamento en particular.

El argumento de venta es que se trata de un producto que ha sido sometido a pruebas científicas de laboratorio y que demostró su eficacia, además de que es recomendado por diversas asociaciones médicas (apelaciones racionales). Se elabora otro comercial, cuyo argumento de ventas es que el medicamento es tradicional entre muchas familias y desde nuestros abuelos se usaba (apelación emotiva).

Los modelos de ambos tipos de comerciales son los mismos: los dos son en color, duran 30 segundos y, en fin, la única diferencia es la apelación, tanto en el nivel verbal como en el no verbal. Un grupo es expuesto a la manipulación racional y el otro a la emotiva. Por lo demás, las condiciones de exposición son similares, y después se analiza el impacto de la manipulación sobre la variable dependiente.

Manipular la paga (cantidades de dinero otorgadas), la retroalimentación, el reforzamiento y la administración de un medicamento no es tan difícil. Sin embargo, a veces resulta muy complicado representar el concepto teórico en la realidad, sobre todo con variables internas, variables que pueden tener varios significados o variables que sean difíciles de alterar. La socialización, la cohesión, la conformidad, el poder, la motivación individual y la agresión son conceptos que requieren un enorme esfuerzo por parte del investigador para operacionalizarse.

Guía para sortear dificultades

Para definir cómo se va a manipular una variable es necesario: 1. Consultar experimentos antecedentes para ver si en éstos resultó exitosa la forma de manipular la variable. Al respecto, resulta imprescindible analizar si la manipulación de esos experimentos puede aplicarse al contexto específico del nuestro, o cómo se extrapolaría a nuestra situación experimental. Bylenga (1977), en un experimento para estudiar la relación entre las recompensas extrínsecas y la motivación intrínseca, hizo que los sujetos jugaran al "juego del ahorcado" en una terminal de computadora. En

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este juego hay que adivinar palabras. Unos sujetos recibían dinero por su buen desempeño y otros no; a unos se les felicitaba por sus logros y a otros no. Hernández-Sampieri y Cortés (1982) replicaron el experimento en México, y como no dispusieron de un programa de computadora que incluyera dicho juego, tuvieron que construir una máquina de madera mecánica que realizaba las mismas funciones que el programa computacional.

2. Evaluar la manipulación antes de que se conduzca el experimento. Hay varias preguntas que el experimentador debe hacerse para evaluar su manipulación antes de llevarla a cabo: ¿las operaciones experimentales representan la variable conceptual que se tiene en mente?, ¿los diferentes niveles de variación de la variable independiente harán que los sujetos se comporten de forma distinta? (Christensen, 2000), ¿qué otras maneras existen para manipular la variable?, ¿ésta es la mejor? Si el concepto teórico no se traslada adecuadamente a la realidad, lo que sucede es que al final haremos otro experimento distinto del que pretendemos.

Si deseáramos averiguar el efecto de la ansiedad sobre la memorización de conceptos y nuestra manipulación es errónea (en lugar de provocar ansiedad, generase inconformidad), los resultados del experimento tal vez nos ayudarán a explicar la relación inconformidad-memorización de conceptos; pero de ninguna manera servirán para analizar el efecto de la ansiedad en la memorización. Podría ser que no nos demos cuenta y consideremos que aportamos algo cuando en realidad no lo hicimos.

Asimismo, en muchos casos, cuando la manipulación resulta errónea y generamos experimentalmente otra variable independiente distinta a la que nos interesa, ni siquiera se aporta evidencia sobre el efecto de esa otra variable porque no se estaba preparado para ello. En resumen, si la manipulación es errónea pasaría que: 1. el experimento no sirva para nada, 2. vivamos en el error (creer que "algo es" cuando verdaderamente "no es"), y 3. Obtengamos resultados que no nos interesen (si nos interesaran habríamos pensado en otro experimento).

También, si la presencia de la variable independiente en el o los grupos experimentales es débil, probablemente no se encontrarán efectos, pero no porque no pueda haberlos. Si pretendemos manipular la violencia televisada y nuestro programa no es en realidad violento (incluye uno que otro insulto y algunas sugerencias de violencia física) y no encontramos un efecto, en verdad no podemos afirmar o negar que haya un efecto, porque la manipulación fue débil.

3. Incluir verificaciones para la manipulación. Cuando participan seres humanos hay 1 varias formas de verificar si realmente funcionó la manipulación (Christensen, 2000). La primera consiste en entrevistar a los sujetos. Supongamos que, a través de la manipulación, pretendemos generar que un grupo esté muy motivado hacia una tarea o actividad y el otro no, y lo disfruten, después' del experimento entrevistaríamos a los participantes para ver si el grupo que debía disfrutar en realidad lo hizo, y el grupo que no debía disfrutar no lo hizo. Una segunda forma es incluir mediciones relativas a la

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manipulación durante d experimento. Por ejemplo, aplicar una escala de gozo y disfrute a ambos grupos cuando supuestamente unos deben disfrutar y otros no.

¿CUÁL ES EL SEGUNDO REQUISITO DE UN EXPERIMENTO?

El segundo requisito consiste en medir el efecto que la variable independiente tiene en la variable dependiente. Esto es igualmente importante y como en la variable dependiente se observa el efecto, la medición o evaluación debe ser válida y confiable. Si no podemos asegurar que se midió de manera adecuada, los resultados no servirán y el experimento será una pérdida de tiempo.

Imaginemos que conducimos un experimento para evaluar el efecto de un nuevo tipo de enseñanza en la comprensión de conceptos políticos por parte de ciertos niños, y en lugar de medir comprensión medimos nada más la memorización; por más correcta que resulte la manipulación de la variable independiente, el experimento resultaría un fracaso porque la medición de la dependiente no es válida. O supongamos que tenemos dos grupos a comparar con mediciones distintas, y si encontramos diferencias ya no sabremos si se debieron a la manipulación de la independiente o a que se aplicaron exámenes distintos. ¿CUÁNTAS VARIABLES INDEPENDIENTES Y DEPENDIENTES DEBEN INCLUIRSE EN UN EXPERIMENTO?

No hay reglas para ello; depende de cómo haya sido planteado el problema de investigación y de las limitaciones que existan. Si al investigador interesado en analizar cómo utilizar apelaciones emotivas versus racionales en comerciales televisivos afecta la predisposición de compra de un producto, sólo le interesa este problema, tendrá una variable independiente única y una sola dependiente. Pero si también le interesa analizar el efecto de utilizar comerciales en blanco y negro versus en color, agregaría esta variable independiente y la manipularía.

Tendría dos variables independientes y una dependiente, y cuatro grupos: a) grupo expuesto a apelaci6n emotiva y comercial en blanco y negro, b) grupo expuesto a apelación emotiva y comercial en color, c) grupo expuesto a apelación racional y comercial en blanco y negro, y d) grupo expuesto a apelación racional y comercial en color. O podría agregar una tercera independiente: duración de los comerciales, y una cuarta: realidad de los modelos del comercial (personas "viva" en contraposición a dibujos animados computarizados) y así sucesivamente.

Claro está que conforme se aumenta el número de variables independientes se incrementarán las manipulaciones que deben hacerse y el número de grupos requeridos para el experimento. Y entraría en juego el segundo factor mencionado (limitantes), tal vez no conseguiría las suficientes personas para tener el número de grupos que requiere o el presupuesto para producir tantos comerciales.

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Por otro lado, en cada caso podría decidir (con una, dos, tres o más variables independientes) medir más de una variable dependiente para observar el efecto de las independientes en distintas variables. Por ejemplo, medir, además de la predisposición de compra, la recordación del comercial y la evaluación estética de éste. Otro investigador quizá se interesaría en evaluar el efecto de una mayor o menor paga en el desempeño de una tarea laboral en diversas variables: motivación intrínseca, productividad, satisfacción laboral y autoestima. Resulta obvio que, al aumentar las variables dependientes, no tienen que incrementarse los grupos, porque estas variables no se manipulan. Lo que aumenta es el tamaño de la medición (cuestionarios con más preguntas, mayor número de observaciones, entrevistas más largas, etcétera) o porque hay más variables que medir. ¿CUAL ES EL TERCER REQUISITO DE UN EXPERIMENTO?

El tercer requisito que todo experimento debe cumplir es el control o la validez interna de la situación experimental. El término "control" tiene diversas connotaciones dentro de la experimentación. Sin embargo, su acepción más común es que, si en el experimento se observa que una o más variables independientes hacen variar a las dependientes, la variación de estas últimas se deba a la manipulacion de las primeras y no a otros factores o causas; y si se observa que una o más independientes no tienen un efecto sobre las dependientes, se pueda estar seguro de ello. En términos más coloquiales, tener "control significa saber qué está ocurriendo realmente con la relación entre las variables independientes y las dependientes .

Cuando hay control es posible conocer la relación causal; cuando no se logra el control; no se puede conocer dicha relación (no se sabe qué está detrás del "cuadro blanco", quizá sería, por ejemplo: x-y; o X y es decir, no hay relación). En la estrategia de la investigación experimental, el investigador no manipula una variable sólo para comprobar lo que le ocurre con la otra, sino que al efectuar un experimento es necesario realizar una observación controlada.

Dicho de una tercera manera, lograr "control" en el experimento es controlar la influencia de otras variables extrañas sobre las variables dependientes, para así saber en realidad si las variables independientes que nos interesan tienen o no efecto en las dependientes. Es decir, "purificamos" la relación X (independiente) con Y (dependiente) de otras posibles fuentes que afecten a Y y que "contaminen" el experimento. Aislamos las relaciones que nos interesan. Si deseamos analizar el efecto que pueda tener un comercial sobre la predisposición de compra hacia el producto que se anuncia, sabemos que quizás existan otras razones o causas por las cuales las personas piensen en comprar el producto (calidad, precio, cualidades, prestigio de la marca, etcétera). Entonces, el experimento deberá controlar la posible influencia de estas otras causas, para que así sepamos si el comercial tiene o no algún efecto. De lo contrario, si se observa que la predisposición de compra es elevada y no hay control, no sabremos si el comercial es la causa o lo son los demás factores.

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Lo mismo ocurre con un método de enseñanza, cuando por medio de un experimento se desea evaluar su influencia en el aprendizaje. Si no hay control, no sabremos si un buen aprendizaje se debió al método, a que los sujetos eran sumamente inteligentes, a que éstos tenían conocimientos aceptables de los contenidos o a cualquier otro motivo. Si no hay aprendizaje no sabremos si se debe a que los sujetos estaban muy desmotivados hacia los contenidos a enseñar, a que eran poco inteligentes o alguna otra causa.

De hecho, se busca el control aun para explicar muchas situaciones cotidianas. Cuando alguien nos atrae y tiene un gesto agradable hacia nosotros en un momento dado, pensamos en la posibilidad de que "" también le resultamos atractivos y buscamos obtener "control" sobre nuestra explicación de por qué esa persona es así con nosotros. Es decir, buscamos descartar otras posibles explicaciones para evaluar si la nuestra es o no la correcta.

Tratamos de descartar explicaciones como: "lo que sucede es que esa persona en sí es muy cortés, muy educada"; "lo que ocurre es que esa persona quiere obtener algo de mí, "tal vez le recordé a alguien que le simpatizaba"; "fue casual su comportamiento"; "estaba de muy buen humor"; etcétera.

Validez interna: grado de confianza que se tiene de que los resultados del experimento se interpreten adecuadamente y sean validos (se logra cuando hay control).Fuentes extrañas de invalidación interna (que pueden confundirnos)

Existen diversos factores o fuentes extrañas que tal vez nos confundan y por las que ya no sepamos si la presencia de una variable independiente o un tratamiento experimental surte o no un verdadero efecto. Se trata de explicaciones rivales a la explicación de que las variables independientes afectan a las dependientes. En un libro clásico de Campbell yStanley (1966), se definieron estas explicaciones rivales.

Se las conoce como fuentes de invalidación interna porque atentan contra la validez interna de un experimento. Ésta se refiere a cuánta confianza tenemos en que a los resultados del experimento sea posible interpretarlos y éstos sean válidos. La validez interna se relaciona con la calidad del experimento y se logra cuando hay control, cuando los grupos difieren entre sí solamente en la exposición a la variable independiente (ausencia- presencia o en grados o modalidades), cuando las mediciones de la variable dependiente son confiables y válidas, y cuando el análisis es el adecuado para el tipo de datos que estamos manejando. El control en un experimento se alcanza eliminando esas explicaciones rivales o fuentes de invalidación interna. Estas fuentes son de muy diversos tipos. Mencionamos algunas, únicamente para que se entienda lo que son.

Acontecimientos que ocurren durante el desarrollo del experimento, que pueden afectar a la variable dependiente y llegan a confundir los resultados experimentales. Por ejemplo, si durante un experimento para analizar el efecto que distintas formas de

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retroalimentación en el trabajo tienen en la motivación, considerando dos grupos de obreros, a uno le aumentan el salario mientras está llevándose a cabo el experimento y al otro grupo no. Diferencias en la variable dependiente pueden atribuirse a la manipulación de la independiente o al acontecimiento que ocurrió durante el experimento (aumento desigual del salario).

Procesos internos de los participantes que operan como consecuencia del tiempo y que afectan los resultados del experimento tales como cansancio, hambre, aburrimiento, aumento en la edad y cuestiones similares. Si a un grupo de niños se le expone a un nuevo método de aprendizaje durante dos años, los resultados pueden estar influidos simplemente por la maduración de los niños durante el tiempo que duró el experimento. En un experimento quizá los sujetos se cansen y sus respuestas se vean afectadas por ello.

Instrumentos de medición no equivalentes entre los grupos. Esta fuente hace referencia a cambios en los instrumentos de medición o en los observadores participantes, los cuales son capaces de producir variaciones en los resultados que se obtengan. Por ejemplo, si queremos ver el efecto de dos diferentes métodos de enseñanza, a un grupo lo exponemos a un método, mientras que a otro grupo al otro método; y después aplicamos un examen de conocimientos para ver la eficacia de cada método y comparar los resultados. Si los exámenes no fueran equivalentes podría presentarse la instrumentación. Imaginemos que uno es más fácil que el otro, ¿cómo estaremos seguros de que las diferencias en las puntuaciones de los exámenes se deben al estímulo (método de enseñanza) y no a que se trata de exámenes distintos?

-Grupos no equivalentes o no comparables. Puede presentarse al elegir a los sujetos para los grupos del experimento, de tal manera que los grupos no sean equiparables. Es decir, si no se escogen los sujetos de los grupos asegurándose su equivalencia, la selección podría resultar tendenciosa. Por ejemplo, si en un grupo se incluyen a los estudiantes más inteligentes y estudiosos, y en otro grupo a los estudiantes menos inteligentes y estudiosos, las diferencias entre ambos grupos se deberán a una selección tendenciosa, aparte del tratamiento experimental o variable independiente.

-Pérdida de participantes desigual entre los grupos. Se refiera a diferencias en la pérdida de participantes entre los grupos que se comparan. Si en un grupo se pierde 25% de los participantes y en otro grupo sólo 2%, los resultados se verían influidos por ello, además de por el tratamiento experimental. Imaginemos un experimento que utiliza como estímulo un programa de televisión antisocial que ha sido visto por una tercera parte del grupo al que se le expondrá, mientras que al otro grupo se le expone a un programa pro social que nadie ha visto. Condiciones agresivas, dolorosas, de cansancio, etcétera, provocarían mortalidad diferencial en los grupos, y ésta puede ocurrir no sólo por el experimento en sí, sino por el tipo de personas que componen cada grupo o por factores externos al experimento.

Así pues, es necesario eliminar estas fuentes extrañas de invalidación interna mediante

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el control para conocer el efecto de la variable independiente (o independientes) sobre la dependiente (o dependientes).

El experimentador como fuente de invalidación interno

Otra razón que llega a atentar contra la interpretación correcta y certera de los resultados de un experimento es la interacción entre los sujetos y el experimentador, la cual ocurre de diferentes formas. Es posible que los sujetos entren al experimento con ciertas actitudes, expectativas y prejuicios que alteren su comportamiento durante el estudio. Por ejemplo, no colaborar y ser críticos negativamente, hasta el punto de llegar a ser hostiles. Ello debe tenerse presente antes y durante la investigación.

Debe analizarse qué sujetos pueden arruinar el experimento y descartarlos, o procurar que en todos los grupos haya personas con actitudes positivas y negativas (si quienes tienen actitudes negativas van a un único grupo, la validez interna estaría en problemas). Recordemos que las personas que intervienen en un experimento, de una manera u otra, tienen motivos precisamente para esa participación y su papel será activo en muchas ocasiones.

Además, el mismo experimentador puede afectar los resultados de la investigación. El experimentador no es un observador pasivo que no interactúa, sino un observador activo que llega a influir en los resultados del estudio (Christensen, 2000). El experimentador tiene una serie de motivos que lo llevan a realizar su experimento y con él desea probar lo que hipotetiza. Desea comprobar su hipótesis. Ello, consciente o inconscientemente, puede conducir a que afecte el comportamiento de los sujetos en dirección de su hipótesis. Por ejemplo, dar explicaciones más completas a uno de los grupos. Hay que evitar lo anterior, y en varios casos quien trate con los sujetos no debe ser el experimentador, sino alguien que no conozca la hipótesis, las condiciones experimentales ni los propósitos del estudio, sino que sólo reciba instrucciones precisas sobre lo que debe hacer y cómo hacerlo.

Tampoco los sujetos que participan en el experimento deben conocer las hipótesis ni las condiciones experimentales; incluso, con frecuencia es necesario distraerlos de los verdaderos propósitos del experimento, aunque al finalizar éste se les deba dar una explicación completa del experimento. Cuando, por ejemplo, se analizan los efectos de medicamentos, los investigadores hacen creer a un grupo que se les están administrando medicamentos cuando en realidad no es así, sino que se les dan píldoras de azúcar. Esto evita la influencia que la expectativa de recibir medicamento pudiera tener en la variable dependiente. A esta sustancia que no tiene efectos se le denomina "placebo".

Con métodos de instrucción, por ejemplo, ocurre que el grupo que se habrá de exponer al método innovador se ve influido por el simple hecho de decirle que se trata de un nuevo método. 1.0 mismo con pruebas de sabor de un producto alimenticio, pro- gramas de televisión, experiencias motivacionales, etcétera. Esto debe tomarse muy en

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cuenta.

¿COMO SE LOGRAN EL CONTROL O LA VALIDEZ INTERNA?

El control en un experimento logra la validez interna, y el control se alcanza mediante:1. Varios grupos de comparación (dos como mínimo) en el experimento y 2. Equivalencia de los grupos en todo, excepto en la manipulación de la(s) variable(s) independiente(s). Varios grupos de comparación

Es necesario que en un experimento se tengan, por lo menos, dos grupos que comparar. En primer término, porque si nada más se tiene un grupo no es posible saber si influyeron las fuentes extrañas de invalidación interna o no. Por ejemplo, si mediante un experimento buscamos probar la hipótesis de que: "a mayor información psicológica sobre una clase social, menor prejuicio hacia esta clase"; y si decidimos tener un, solo grupo en el experimento. Este grupo se expondría a un programa televisivo “en donde se proporcione información sobre la manera como vive dicha clase, sus angustias y problemas, necesidades, sentimientos, aportaciones a la sociedad, etcétera; para luego observar el nivel de prejuicio. Este experimento se esquematizaría así: Exposición al programa televisivo Observación del nivel de prejuicio

El Todo en un único grupo. ¿Qué sucede si se observa un bajo nivel de prejuicio en el grupo? ¿Podemos deducir que se debió al estímulo? Desde luego que no. Es posible que el nivel bajo de prejuicio se deba al programa de televisión, que es la forma de manipular la variable independiente "información psicológica sobre una clase social", él pero también a que los sujetos tenían un bajo nivel de prejuicio antes del experimento y, en realidad, el programa no afectó. Y no lo podemos saber porque no hay una en medición del nivel de prejuicio al inicio del experimento (antes de la presentación del los estímulo experimental); es decir, no existe punto de comparación. Y aunque hubiera no es punto de comparación inicial, con un solo grupo no podríamos estar seguros de les cuál fue la causa del bajo nivel de prejuicio.

Supongamos que el nivel de prejuicio antes del estímulo era alto, y después del estímulo bajo. Quizás el estímulo sea la causa del cambio, pero también tal vez ocurrió lo siguiente:

1. Que la primera prueba de prejuicio sensibilizara a los participantes y que influyera en sus respuestas a la segunda prueba. Así, las personas se concientizaron de lo negativo de ser prejuiciosas al responder a la primera prueba.

2. Que los sujetos seleccionados se cansaran durante el experimento y sus respuestas a la segunda prueba fueran "a la ligera" (maduración).

3. Que haya ocurrido un suceso antes del experimento que los prejuicio momentáneamente hacia esa clase social (un robo en la localidad a cargo de un

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individuo de esa clase), pero después "regresaron" a su nivel de prejuicio normal.

4. Que durante el experimento se salieron sujetos prejuiciosos o parte importante de ellos.

O bien otras razones. Y si no se hubiera observado un cambio en el nivel de prejuicio entre la primera prueba (antes del programa) y la segunda (después del programa), esto significaría que la exposición al programa no tiene efectos, pero también que el grupo seleccionado es muy prejuicioso y tal vez el programa sí tiene efectos en personas con niveles comunes de prejuicio. Incluso podría haber otras explicaciones. Con un solo grupo no estaríamos seguros de que los resultados se debieran al estímulo experimental o a otras razones. Siempre quedará la duda.

Los "experimentos" con un grupo se basan en sospechas o en lo que "aparentemente es", pero carecen de fundamentos. Al tener un único grupo se corre el riesgo de seleccionar sujetos atípico (los más inteligentes al experimentar con métodos de enseñanza, los trabajadores motivados al experimentar con programas motivacionales, los consumidores más acríticos, las parejas de novios más integradas, etcétera) y de que intervengan diversos acontecimientos, o procesos internos de los participantes, y demás fuentes de invalidación interna, sin que el experimentador se dé cuenta.

Por ello, el investigador debe tener; al menos, un punto de comparación: dos grupos uno al que se le administra el estimulo y otro al que no (el grupo de control). Tal como Io mencionó al hablar de manipulación, a veces se requiere tener varios grupos cuando se desea averiguar el efecto de distintos niveles o modalidades de la variable independiente.

Equivalencia de los grupos

Pero para tener control no basta tener dos o más grupos, sino que deben ser similares en todo, menos en la manipulación de la variable independiente. El control implica que todo permanece más o menos constante, salvo la manipulación. Si entre los grupos que conforman el experimento todo es similar o equivalente, excepto la manipulación de la independiente, las diferencias entre los grupos pueden atribuirse a ella y no a otros factores (entre los cuales están las fuentes extrañas de invalidación interna).

Ejemplo, si tenemos un grupo de sustancias A", "B", "C" y "D" para mezclarlas en dos recipientes "1" y "2". La sustancia “A” es la misma para cada recipiente (y en igual cantidad), lo mismo que las otras tres sustancias. Los recipientes tienen el mismo volumen y son idénticos. La presión y temperatura en ambos son iguales. Los instrumentos para mezclar son también los mismos. El lugar y la atmósfera son equivalentes. Y, en fin, todo permanece constante.

El resultado final: la mezcla tendrá que ser la misma (idénticas características). Pero si algo se hace variar o se manipula, si es distinto al hacer ambas mezclas en los

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recipientes "1”y "2" (digamos que a una de las mezclas se le agrega la sustancia "E" y a la otra no), las diferencias entre las mezclas pueden atribuirse a la presencia de esta nueva sustancia, porque todo es igual con excepción de que una mezcla contiene la sustancia "E" mientras que la otra no.

También puede decirse que si hay cambios en la mezcla con la nueva sustancia, éstos llegarían a atribuirse a la sustancia "E". Sin embargo, para llegar a esta conclusión fue necesario un grupo de comparación equivalente. Si nada más se tuviera una mezcla, no estaríamos seguros de que fue la adición de la sustancia lo que provocó cambios. Tal vez la reacción de los primeros cuatro elementos fue tardía y el quinto nada tuvo que ver, o bien un aumento en la temperatura fue lo que provocó el cambio, o aún otras cuestiones.

Desde luego, en las ciencias químicas se hace una mezcla y se observa lo que ocurre, se hace otra mezcla y se observa, se hace una tercera mezcla a la que se le agrega otra sustancia y se continúa observando, y así sucesivamente. Y si no encontramos diferencias entre la mezcla con la sustancia "E" y la que no la tiene, decimos que "E" no tiene efecto.

Lo mismo debe ocurrir en la experimentación de la conducta humana, es necesario tener varios grupos de comparación equivalentes. Imaginemos que deseamos probar si una serie de programas de televisión educativos para niños genera mayor aprendizaje en comparación con un método educativo tradicional. Un grupo recibe la enseñanza por medio de los programas, otro grupo la recibe por medio de instrucción oral tradicional y un tercer grupo dedica ese mismo tiempo a jugar libremente en el salón de clases.

Supongamos que los niños que aprendieron mediante los programas obtienen las mejores calificaciones en una prueba de conocimientos relativa a los contenidos enseñados, los que recibieron el método tradicional obtienen calificaciones más bajas, y los que jugaron obtienen puntuaciones de cero o cercanas a este valor.

En forma aparente, los programas son un mejor medio de enseñanza que la instrucción oral. Pero si los grupos no son equivalentes, por ejemplo: a los niños más inteligentes, estudiosos, con mayor empeño y capacidad de concentración, se les asignó al grupo que fue instruido por televisión, o simplemente su promedio de inteligencia y aprovechamiento era el más elevado; o la instructora del método tradicional no tenía buen desempeño, o los niños expuestos a este método recibían mayor carga de trabajo y tenían exámenes los días en que se desarrolló el experimento, etcétera; no podemos confiar en que las diferencias se deban en realidad a la manipulación de la variable independiente y no a otros factores, o a la combinación de ambos. ¿Cuánto se debió al método y cuánto a otros factores? Para el investigador la respuesta a esta pregunta se convierte en un enigma. No hay control.

Los grupos deben ser equivalentes en todo, excepto en la manipulación de la variable independiente.

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Veamos otro ejemplo que nos ilustrará el impacto tan negativo que llega a tener la no equivalencia de los grupos sobre los resultados de un experimento. ¿Qué investigador probaría el efecto de diferentes métodos para disminuir la delincuencia juvenil teniendo, por una parte, un grupo constituido por pandilleros drogadictos violentos que han estado en prisión; y por otra parte, un grupo de jóvenes dedicados a labores altruistas y que han trabajado por causas humanitarias, constituyendo cada uno un grupo del experimento?

Los grupos deben ser equivalentes inicialmente y durante todo el desarrollo del experimento, menos en lo que respecta a la variable independiente. Asimismo, los instrumentos de medición deben ser iguales y aplicados de la misma manera. Equivalencia inicial

Implica que los grupos son similares entre sí al momento de iniciarse el experimento. experimento se refiere a los métodos educativos, los grupos deben ser equiparables en cuanto a número de personas, inteligencia, aprovechamiento, disciplina, memoria sexo, edad, nivel socioeconómico, motivación, alimentación, conocimientos previos, estado de salud física y mental, capacidad de concentración, interés por los contenidos, extroversión, etcétera. Si inicialmente no son equiparables, digamos cuanto a motivación o conocimientos previos, las diferencias entre los grupo podrían atribuirse con certeza a la manipulación de la variable independiente. Queda la duda de si se debe a dicha manipulación o a que los grupos no eran inicialmente equivalentes.

La equivalencia inicial no se refiere a equivalencias entre individuos, porque las personas tenemos por naturaleza diferencias individuales; sino a la equivalencia entre grupos. Si tenemos dos grupos en un experimento, es indudable que habrá, por ejemplo, personas muy inteligentes en un grupo, pero también debe haberlas en el grupo. Si en un grupo hay mujeres, en el otro debe haberlas en la misma proporción y así con todas las variables que lleguen a afectar a la variable dependiente o las variables dependientes, además de la variable independiente.

El promedio de inteligencia, motivación, conocimientos previos, interés por los contenidos y demás variables ser el mismo en los dos grupos. Si bien no exactamente el mismo, no debe existir diferencia significativa en esas variables entre los grupos.

Supongamos que todas las variables pudieran medirse de 1 a 10, la equivalencia entre grupos se conceptualizaría como en el siguiente cuadro.

Grupo1 Grupo2

V1=8 V1=7.6V2=4 V2=4.1V3=6 V3=6

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V4=7.2 V4=7.4V5=10 V5=9.918 mujeres, 36 hombres. Promedio de edad=25años,6 meses

19 mujeres, 36 hombres. Promedio de edad=25 años, 4 meses.

V6=2 V6=2.1Vk=K Vk=KV=una variable (V1=variable 1, V2=variable 2……)

Veamos ejemplos de equivalencia entre grupos respecto a algunos rasgos físicos para ilustrar el concepto:

Grupo 1 Grupo 2

10 hombres de tez morena y ojos cafés. 11 hombres de tez morena y ojos cafés.5 hombres de tez morena y ojos negros 4 hombres de tez morena y ojos negros. 11 hombres de tez clara y ojos cafés Equivalencia 12 hombres de tez clara y ojos cafés. 5 hombres de tez clara y ojos verdes 5 hombres de tez clara y ojos verdes. 10 mujeres de pelo rubio y tez muy clara 10 mujeres de pelo rubio y tez muy clara. 8 mujeres de pelo castaño y tez clara 9 mujeres de pelo castaño claro y tez clara. 5 hombres de pelo castaño oscuro y tez clara 3 hombres de pelo castaño oscuro y tez clara.

Un ejemplo de dos grupos que interculturalmente no serían equivalentes se muestra en el cuadro a continuación: Grupo 1 Grupo 2 3 venezolanos 1 venezolano 6 colombianos 3 brasileñas 5 mexicanos 2 mexicanos 6 norteamericanos 1 norteamericano 4 ingleses 28 franceses 7 bolivianos 10 ingleses

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3 italianos 4 rusos 5 israelitas 2 alemanes 4 afganos 5 suizos 3 cubanas 2 nicaragüenses

Equivalencia durante el experimento

Además, durante el experimento los grupos deben mantenerse similares en los aspectos concernientes al desarrollo experimental excepto en la manipulación de la variable independiente: mismas instrucciones (salvo variaciones parte de esa manipulación), personas con las que tratan los sujetos y maneras de recibirlos, lugares con características semejantes (iguales objetos en las habitaciones o cuartos, clima, ventilación, sonido ambiental, etcétera), misma duración del experimento, mismo momento y, en fin, todo lo que sea parte del experimento. Cuanto mayor sea la equivalencia durante su desarrollo, habrá mayor control y posibilidad de que, si observamos o no efectos, estemos seguros de que verdaderamente los hubo o no.

Cuando trabajamos simultáneamente con varios grupos, es difícil que las personas que dan las instrucciones y vigilan el desarrollo de los grupos sean las mismas. Entonces debe buscarse que su tono de voz, apariencia, edad, sexo y otras características capaces de afectar los resultados sean iguales o similares, y mediante entrenamiento debe estandarizarse su proceder. Algunas veces se dispone de menos cuartos o lugares que de grupos. Entonces, la asignación de los grupos a los cuartos y horarios se realiza al azar y se procura que los grupos no estén muy espaciados en tiempo.

Otras veces, los sujetos reciben los tratamientos individualmente y no puede ser simultánea su exposición. Se deben sortear de manera que en un día (por la mañana) personas de todos los grupos participen en el experimento, lo mismo por la tarde y durante el tiempo que sea necesario (los días que dure el experimento). Esto se esquematizaría con tres grupos:

Hora Día 1 Día 2 9:00 SI S2 S2 S1 S3 S3

10:00 S1 S3 S2 S1 S3 S2

11.00 S1 S1 S3 S2 S2 S3

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12.00 S3 S2 S2 S1 S1 S3

13.00 S2 S1 S3 S2 S1 S3

14.00 S2 S3 S3 S2 S1 S1

15.00 S3 S2 S1 S1 S2 S3

16.00 S3 S1 S2 S2 S1 S3 SI = sujetos del grupo 1, S2 = sujetos del grupo 2, S3 = sujetos del grupo 3. .

¿Cómo se logro lo equivalencia inicial?: asignación al azar

Existe un método muy difundido para alcanzar esta equivalencia: la asignación aleatoria o al azar de los sujetos a los grupos del experimento (en inglés, randomization). La asignación al azar nos asegura probabilísticamente que dos o más grupos son equivalentes entre sí. Es una técnica de control que tiene como propósito dar al investigador la seguridad de que variables extrañas, conocidas o desconocidas, no afectarán de manera sistemática los resultados del estudio (Christensen, 2000).

Esta técnica diseñada por Sir Ronald A. Fisher, en la década que inició en 1940, ha demostrado durante años y con pruebas que funciona para hacer equivalentes a grupos. Como mencionan Cochran y Cox (1992, p. 24): "La aleatorización es en cierta forma análoga a un seguro, por el hecho de que es una precaución contra interferencias que pueden o no ocurrir, y ser o no importantes si ocurren. Por lo general, es aconsejable tomarse el, trabajo de aleatorizar, aun cuando no se espere que haya un sesgo importante al dejar de hacerlo".

La asignación al azar puede llevarse a cabo empleando trozos de papel. Se escribe el nombre de cada sujeto (o algún tipo de clave que lo identifique) en uno de los pedazos de papel, luego se juntan todos los trozos en algún recipiente, se revuelven y se van sacando aleatoriamente para formar los grupos. Por ejemplo, si se tienen dos grupos, las personas con turno en su papel non irían al primer grupo; y las personas con par, al segundo grupo. O bien, si hubiera 80 personas, los primeros 40 papelitos que se

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saquen irían a un grupo, y los restantes 40 al otro.

También, cuando se tienen dos grupos, la aleatorización puede llevarse a cabo utilizando una moneda no cargada. Se lista a los sujetos y se designa qué lado de la moneda va a significar el grupo 1 y qué lado el grupo 2. Con cada sujeto se lanza la moneda y, dependiendo del resultado, se asigna a uno u otro grupo. Tal procedimiento está limitado sólo a dos grupos, porque las monedas tienen dos caras. Aunque podrían utilizarse dados o cubos.

La asignación al azar produce control, pues las variables que deben ser controladas (variables extrañas y fuentes de invalidación interna) se distribuyen aproximadamente de la misma manera en los grupos del experimento. Y puesto que la distribución es bastante similar en todos los grupos, la influencia de otras variables que no sean la independiente se mantiene constante, porque éstas no pueden ejercer ninguna influencia diferencial en la(s) variable(s) dependiente(s) (Christensen, 2000).

La asignación aleatoria funciona mejor cuanto mayor sea el número de sujetos con que se cuenta para el experimento, es decir, cuanto mayor sea el tamaño de los grupos. Los autores recomiendan que para cada grupo se tengan, por lo menos, 15 personas. Un ejercicio para demostrar las bondades de la asignación al azar A los estudiantes que se inician en la investigación a veces les cuesta trabajo creer que la asignación al azar funciona. Para auto demostrarse que sí funciona, es conveniente el siguiente ejercicio:

1. tómese un grupo de 40 o más personas (el salón de clases, un grupo grande conocidos, etcétera), o imagínese que existe dicho grupo.

2. Invéntese un experimento que requiera de dos grupos.

3. Imagínese un conjunto de variables que puedan afectar a las variables dependientes

4. Distribuya a cada quien un trozo de papel y pídales que escriban los niveles que tienen en las variables del punto anterior (por ejemplo: sexo, edad, inteligencia escuela de procedencia, interés por algún deporte, motivación hacia algo de uno a10, etcétera). Las variables pueden ser cualesquiera, dependiendo de su ejemplo.

5. Asigne al azar los pedazos de papel a dos grupos, en cantidades iguales. 6. En los dos grupos compare número de mujeres y hombres, promedios de inteligencia, edad, motivación, ingreso de su familia o lo que haya pedido. Vera que ambos grupos son "sumamente parecidos".

Si no cuenta con un grupo real, hágalo en forma teórica. Usted mismo escriba valores de las variables en los papeles y verá cómo los grupos son bastante parecidos (equiparables). Desde luego, por lo general no son "perfectamente iguales", pero comparables.

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Los resultados de la asignación aleatoria se muestran en el esquema que encuentra en el lado inferior.

Si la única diferencia que distingue el grupo experimental y el de control es la variable independiente, las diferencias entre los grupos pueden atribuirse a esta última. Pero si hay otras diferencias entre los grupos además de la variable independiente, no podríamos hacer tal afirmación.

Simbología de los diseños experimentales

R Asignación al azar o aleatorización, Cuando aparece quiere decir que los sujetos han sido asignados a un grupo de manera aleatoria (proviene del inglés randomization), G Grupo de sujetos (G1, grupo 1; G2, grupo 2; etcétera). X Tratamiento, estímulo o condición experimental (presencia de algún nivel o modalidad de la variable Independiente). O Una medición a los sujetos de un grupo (prueba, cuestionario, observación, entrevista, etcétera). Si aparece antes del estímulo o tratamiento, se trata de una pre prueba (previa al tratamiento). Si aparece después del estímulo se trata de una pos prueba (posterior al tratamiento).

-Ausencia de estímulo experimental (nivel "cero" en la variable independiente).Indica que se trata de un grupo de control. Asimismo, cabe mencionar que la secuencia horizontal indica tiempos distintos y cuando en dos grupos aparecen dos símbolos alineados verticalmente, esto indica que tienen lugar en el mismo momento del experimento. Veamos de manera gráfica estas dos observaciones.

DISEÑOS ESPECÍFICOS DE EXPERIMENTOS

Recordemos que los experimentos son aquellos que reúnen los dos requisitos para lograr el control y la validez interna: 1) grupos de comparación (manipulación de la variable independiente o de varias Independientes) y 2) equivalencia de los grupos. Los diseños experimentales llegan a abarcar una o más variables independientes y una o más dependientes. Asimismo, pueden utilizar pre pruebas y pos pruebas para analizar la evolución de los grupos antes y después del tratamiento experimental.Desde luego, no todos los diseños experimentales utilizan pre prueba; aunque la pos prueba sí es necesaria para determinar los efectos de las condiciones experimentales (Wiersma, 1999).

A continuación se muestran los diseños experimentales "más comunes". 1. Diseño con pos prueba únicamente y grupo de control

Este diseño incluye dos grupos, uno recibe el tratamiento experimental y el otro no

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(grupo de control). Es decir, la manipulación de la variable independiente alcanza sólo dos niveles: presencia y ausencia. Los sujetos se asignan a los grupos de manera aleatoria. Después de que concluye el periodo experimental, a ambos grupos se les administra una medición sobre la variable dependiente en estudio.

El diseño se diagrama de la siguiente manera: RG1 X O1RG2 -O 0 2

En este diseño, la única diferencia entre los grupos debe ser la presencia-ausencia de la variable independiente. Inicialmente son equivalentes y para asegurarse de que durante el experimento continúen siéndolo (salvo por la presencia o ausencia de dicha manipulación) el experimentador debe observar que no ocurra algo que sólo afecte a un grupo. La hora en que se efectúa el experimento debe ser la misma para ambos grupos (o ir mezclando un sujeto de un grupo con un sujeto del otro grupo, cuando la participación es individual), lo mismo que las condiciones ambientales y demás factores mencionados al hablar de la equivalencia de los grupos.

Wiersma (1999) comenta que de preferencia la pos prueba debe administrarse inmediatamente después de que concluya el experimento, en especial si la variable dependiente tiende a cambiar con el paso del tiempo. La pos prueba se aplica de manera simultánea a ambos grupos.

La comparación entre las pos pruebas de ambos grupos (01 y O2 nos indica si hubo o no efecto de la manipulación. Si ambas difieren significativamente (01 y O2, esto nos indica que el tratamiento experimental tuvo un efecto a considerar. Si no hay diferencias (01 = O2, ello indica que no hubo un efecto significativo del tratamiento experimental (X).

En ocasiones se espera que 01 sea mayor que O2. Por ejemplo, si el tratamiento experimental es un método educativo que facilita la autonomía por parte del alumno, y si el investigador hipotetiza que incrementa el aprendizaje, cabe esperar que el nivel de aprendizaje del grupo experimental, expuesto a la autonomía, sea mayor que el nivel de aprendizaje del grupo de control no expuesto a la autonomía: 01 > O2.

En otras ocasiones se espera que 01 sea menor que O2. Por ejemplo, si el tratamiento experimental es un programa de televisión que supuestamente disminuye el pre juicio, el nivel de prejuicio del grupo experimental deberá ser menor que el del grupo de control, 01 < O2. Pero si 01 y O2 son iguales, quiere decir que tal programa no reduce el prejuicio. Asimismo, puede suceder que los resultados vayan en contra de la hipótesis. Por ejemplo, en el caso del prejuicio, si O2 es menor que 01 (el nivel del pre- juicio es menor en el grupo que no recibió el tratamiento experimental, el que no vio el programa televisivo).

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La prueba estadística que suele utilizarse en este diseño para comparar a los grupos es la prueba "1' para grupos correlacionados, al nivel de medición por intervalos.

El diseño con pos prueba únicamente y grupo de control puede extenderse para incluir más de dos grupos (tener varios niveles o modalidades de manipulación de la variable independiente). En este caso, se usan dos o más tratamientos experimentales, además del grupo de control. Los sujetos se asignan al azar a los grupos, y los efectos de los tratamientos experimentales se investigan comparando las post pruebas de los grupos. Su formato general sería:

RG1 X1 01 RG2 X2 02 RG3 X3 03 RGk Xk 0k RGk+1 - 0k+1

Obsérvese que el último grupo no se expone a la variable independiente: es el grupo de control. Si se carece de grupo de control, el diseño puede llamarse "diseño con grupos aleatorizados y pos prueba únicamente" (Wiersma, 1999).

En el diseño con pos prueba únicamente y grupo de control así como en sus posibles variaciones y extensiones, se logra controlar todas las fuentes extrañas de invalidación interna.

Por la asignación al azar, cualquier acontecimiento o proceso interno de los participantes se controla si se vigila cuidadosamente que ningún acontecimiento afecte a un solo grupo. Y si ocurre el acontecimiento en todos los grupos, aunque afecte, lo hará de manera pareja en éstos.

Lo que influya en un grupo también influirá de manera equivalente en los demás. Este razonamiento se aplica a todos los diseños experimentales.

Ejemplo del diseño con pos prueba únicamente, varios grupos y uno de control. Un investigador lleva a cabo un experimento para analizar cómo influye el tipo de liderazgo del supervisor en la productividad de los trabajadores.

Pregunta de investigación: ¿Influye el tipo de liderazgo que ejerzan los supervisores en una maquiladora sobre la productividad de los trabajadores de línea?. Hipótesis de investigación: "Distintos tipos de liderazgo que ejerzan los supervisores tendrán diferentes efectos sobre la productividad."

Variable independiente manipulada: tipo de liderazgo Variable dependiente medida: productividad.

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Noventa trabajadores de línea en una planta maquiladora son asignados al azar a tres condiciones experimentales:

1. 30 realizan una tarea bajo el mando de un supervisor con liderazgo autocrático dictatorial.

2. 30 realizan la tarea bajo el mando de supervisor con liderazgo democrático abierto.

3. 30 efectúan la tarea bajo el mando de un supervisor con rol laissez-faire (que no supervisa directamente, no ejerce presión, es permisivo y desorganizado).

4. Por último, 30 más son asignados en forma aleatoria al grupo de control donde no hay supervisor. En total, son 120 trabajadores.

Se forman grupos de 10 trabajadores para la ejecución de, la tarea (armar una parte del motor de un automóvil). Por lo tanto, habrá 12 grupos de trabajo repartido en tres tratamientos experimentales y un grupo de control. La tarea es la misma para todos y los instrumentos de trabajo también, al igual que el ambiente físico (iluminación, temperatura, etcétera). Las instrucciones son iguales.

Se ha instruido a tres supervisores (desconocidos para todos los trabajadores participantes) para que ejerzan los tres roles de liderazgo (autocrático, democrático y laissez-faire). Los supervisores se distribuyen al azar entre los horarios. Supervisor Roles Supervisor 1 autocrático democrático laissez-faire trabaja a. ..10 sujetos 10 sujetos 10 sujetos (10:00 a 14:00 hrs.), (15:00 a 19:00 hrs.) (10:00 a 14:00] (el lunes) (el lunes) ( el martes) Supervisor 2 10 sujetos 10 sujetos 10 sujetos trabaja a.. . (15:00 a 19:00 hrs.) (10:00 a 14:00 hrs.), (10:00 a 14:00] (el lunes) (el martes) (el lunes) Supervisor 3 10 sujetos 10 sujetos 10 sujetos trabaja a... (10:00 a 14:00 hrs)., (10:00 a 14:00 hrs., (15:00 a 19:00) (el martes) (el lunes) (el lunes) Sin supervisor 10 sujetos 10 sujetos 10 sujetos

(10:00 a 14:00 hrs., (15:00 a 19:00 hrs.), (10:00 a 14:00) (el lunes) el lunes) (el martes)

Si se observa, los tres supervisores interactúan en todas las condiciones (ejercen tres roles de liderazgo), ello con el propósito de evitar que la apariencia física o la sonalidad del supervisor influya en los resultados. Es decir, si un supervisor es mas “carismático" que los demás e influye en la productividad, influirá en los tres grupos.

La hora está controlada, puesto que los tres roles se aplican a todas las horas que se

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lleva a cabo el experimento (10:00 a 14:00 hrs. y 15:00 a 19:00 hrs. El lunes y de 10:00 a 14:00 hrs. el martes). Es decir, siempre las tres condiciones están realizándose en forma simultánea. Este ejemplo se esquematizaría de la siguiente manera:

RG1 XI (supervisión con rol autocrático) 01RG2 X2 (supervisión con rol democrático) O2 ComparacionesRG3 X3 (supervisión con rol laissez-faire) 03 productividad: RG4 ---- (sin supervisión) 04

Cada tratamiento (X) se aplica a tres grupos de trabajo y se ha evitado que un solo supervisor intervenga en un único grupo.

2. Diseño con pre prueba – pos prueba y grupo de control. Este diseño incorpora la administración de pre pruebas a los grupos que componen el experimento. Los sujetos se asignan al azar a los grupos, después a éstos se les administra simultáneamente la pre prueba; un grupo recibe el tratamiento experimental y otro no (es el grupo de control); por último, se les administra, también simultáneamente, una pos prueba. El diseño se diagrama como sigue:

RG1 01 X O2RG2 03 _ 04

La adición de la pre prueba ofrece dos ventajas: primera, las puntuaciones de las pre pruebas sirven para fines de control en el experimento, pues al compararse las pre pruebas de los grupos se evalúa qué tan adecuada fue la aleatorización, lo cual es conveniente con grupos pequeños. En grupos grandes la aleatorización funciona, pero cuando tenemos grupos de 15 a 20 personas no está de más evaluar qué tanto funciona la asignación al azar. Si funciono los grupos deben ser equivalentes en las prepruebas. La segunda ventaja reside en que es posible analizar el puntaje-ganancia de cada grupo (la diferencia entre las puntuaciones de la pre prueba y la pos prueba).

El diseño controla todas las fuentes extrañas de invalidación interna por las mismas razones que se argumentaron en el diseño anterior (diseño con pos prueba únicamente y grupo de control). Y si la pre prueba afecta las puntuaciones de la pos prueba lo hará de manera similar en ambos grupos, y se sigue cumpliendo con la esencia del control experimental. Lo que influye en un grupo deberá influir de la misma manera en el otro, para mantener la equivalencia entre ambos.

En algunos casos, para no repetir exactamente la misma prueba, se desarrollan dos pruebas que no sean las mismas, pero que sí sean equivalentes (que produzcan los mismos resultados) dos variables paralelas? El control es mayor observando que ningún acontecimiento solo afecte a un grupo.

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Es posible extender este diseño para incluir más de dos grupos, lo cual se diagramaría de una manera general del siguiente modo: RGI 01 XI O2 RG2 03 X2 04 RG3 O5 X3 06 GR k O2k-1 Xk 02k RGk+1 O2(k-1)-1 - 02(k+l)

Se tienen diversos tratamientos experimentales y un grupo de control. Si éste es excluido, el diseño se llamaría "diseño de pre prueba-pos prueba con grupos aleatorizados.

7 Hay procedimientos para obtener pruebas "paralelas" o "gemelas", los cuales nos garantizan la equivalencia. Si no se utiliza un método que verdaderamente asegure la equivalencia de las pruebas, se corre el riesgo de que éstas no sean equiparables y entonces no se pueden comparar las puntuaciones producidas por ambas pruebas. .

Ejemplo del diseño de pre prueba-pos prueba con grupo de control.

Un investigador desea analizar el efecto de utilizar videos didácticos DVD con canciones para enseñar hábitos higiénicos a los niños en edad preescolar.

Pregunta de investigación: ¿Los videos didácticos musicalizados son más efectivos para enseñar hábitos higiénicos a los niños en edad preescolar, en comparación con otros, métodos tradicionales de enseñanza?.

Hipótesis de investigación: "Los videos didácticos constituyen un método más efectivo de enseñanza de hábitos higiénicos a niños en edad preescolar, que la explicación verbal y los folletos instruccionales".

Variable independiente manipulada: método de enseñanza Variable dependiente medida: hábitos higiénicos aprendidos

Cien niños se asignan al azar a cuatro grupos: 1. un grupo recibirá instrucción sobre hábitos higiénicos por medio de un video DVD con caricaturas y canciones, con duración de 20 minutos; 2. este grupo recibirá explicaciones de hábitos higiénicos de una maestra instruida para ello; la explicación durará 20 minutos y no se permiten preguntas, aunque la maestra está muy bien preparada; 3. el tercer grupo leerá un folleto ilustrado con explicaciones sobre hábitos higiénicos (el folleto está diseñado para que un niño promedio en edad preescolar lo lea en 20 minutos); 4. el grupo de control seguirá con su clase normal durante 20 minutos.

Los grupos permanecerán (simultáneamente) en cuatro salones de clases. Todas las explicaciones contendrán 1 misma información y las instrucciones son iguales.

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Antes del inicio del tratamiento experimental, a todos se les aplicará una prueba sobre conocimiento de hábitos higiénicos especialmente diseñada para niños, al igual que tan luego hayan recibido la explicación por el medio que les correspondió.

3. Diseños experimentales de series cronológicas múltiples

Los dos diseños experimentales que se han comentado sirven más bien para analizar efectos inmediatos o a corto plazo. En ocasiones el experimentador está interesado en analizar efectos en el mediano o largo plazo, porque tiene bases para suponer que la influencia de la variable independiente sobre la dependiente tarda en manifestarse. Por ejemplo, programas de difusión de innovaciones, planes urbanos de reubicación o estrategias de las terapias psicológicas. En tales casos, es conveniente adoptar diseños con varias post pruebas. A estos diseños se les conoce como series cronológicas experimentales. En realidad el término "serie cronológica" se aplica a cualquier diseño que efectúe a través del tiempo varias observaciones o mediciones sobre una variable, sea o no experimental, sólo que en este caso se les llama experimentales porque reúnen los requisitos para hacerlo.. También en estos diseños se tienen dos o más grupos y los sujetos son asignados al azar a dichos grupos. Solamente que, debido a que transcurre mucho más tiempo entre el inicio y la terminación del experimento, el investigador debe tener cuidado de que no ocurra algo que afecte de manera distinta a los grupos (con excepción de la manipulación de la variable independiente). Lo mismo sucede cuando la aplicación del estímulo lleva mucho tiempo (por ejemplo, programas motivacionales para trabajadores que duran semanas). Con el paso del tiempo es más difícil mantener la equivalencia inicial de los grupos.

4. Diseños de series cronológicas con repetición del estímulo

En ocasiones, el investigador anticipa que el tratamiento o estímulo experimental no tiene efecto o es mínimo si se aplica una sola vez, tal como sería hacer ejercicio físico un solo o consumir vitaminas por una única vez. También en ocasiones el investigador quiere conocer el efecto sobre las variables dependientes cada vez que se aplica el estímulo experimental.

Por ejemplo, en técnicas de condicionamiento es común que uno se cuestione: ¿cuántas veces debo aplicar el reforzamiento a una conducta para lograr condicionar la respuesta a un estímulo? En estos casos es posible repetir el tratamiento experimental y administrar una post prueba después de cada aplicación, para evaluar el efecto de cada una de éstas.

Los sujetos se asignan al azar a los distintos grupos y a cada grupo se le administra varias veces el tratamiento experimental que le corresponde.

Un ejemplo de estos diseños sería el caso de un publicista que pretende analizar $, los

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efectos que un comercial televisivo tiene en la preferencia del producto anunciado, en relación con otras marcas, y que hipotetiza que una sola exposición al comercial 15 no surtirá efecto alguno.

Hasta aquí se han revisado diseños experimentales que manipulan una sola variable independiente (los tratamientos representan niveles de presencia o manipulación de ésta; XI, X2, X3, Xk son variaciones de la misma variable independiente (al menos como se han concebido en este libro) y miden una o más variables dependientes (por ejemplo, en un experimento con métodos educativos, en lugar de medir nada más el aprendizaje, es posible medir además la motivación del alumno, su integración al grupo, etcétera; y esto en la pre prueba y la post prueba).

Normalmente, se miden muchas variables dependientes para optimizar el costo, analizar los efectos de la variable independiente sobre varias dependientes. En ocasiones, como parte de las pos pruebas, se incluyen mediciones para verificar qué tanto funcionó la manipulación (verificaciones de la manipulación) o a veces estas verificaciones son independientes de las post pruebas. También hay diseños que incorporan más de una variable un independiente (dos, tres o más), los diseños factoriales, pero que son propios de cursos más avanzados, por lo que se omitirán en esta obra. ¿QUE ES LA VALIDEZ EXTERNA? Un experimento debe buscar, ante todo, validez interna, es decir, confianza en los resultados. Si no se logra, no hay experimento verdadero. Lo primero es eliminar las fuentes extrañas que atentan contra dicha validez. Pero la validez interna es sólo una parte de la validez de un experimento; en adición a ella, es muy deseable que el experimento tenga validez externa. La validez externa se refiere a qué tan generalizables son los resultados de un experimento a situaciones no experimentales y a otros sujetos o poblaciones. Responde a la pregunta: ¿Lo que encontré en el experimento a que sujetos, poblaciones, contextos, variables y situaciones se aplica? Por ejemplo, SI hacemos un experimento con métodos de aprendizaje y los resultados pueden generalizarse a la enseñanza cotidiana en las escuelas de educación básica, el experimento tendrá validez externa; y si se generalizar a la enseñanza cotidiana básica del país y la enseñanza de nivel medio, tendrá aún mayor validez externa. Así, los resultados de experimentos sobre obediencia a la autoridad que se generalicen a situaciones diarias de trabajo, situaciones familiares, situaciones de guerra, 05 etcéteras, son experimentos con validez externa.

La validez externa es la posibilidad de generalizar los resultados de un experimento a situaciones experimentales, así como a otros sujetos y poblaciones.

Fuentes de invalidación externa

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Existen diversos factores que llegan a amenazar la validez externa. Los mas comunes son:

1. Efecto reactivo o de interacción de las pruebas

Se presenta cuando la pre prueba aumenta o disminuye la sensibilidad o la calidad de la reacción de los sujetos a la variable experimental, haciendo que los resultados obtenidos para una población con pre prueba no puedan generalizarse a quienes forman parte de esa población aunque sin pre prueba (Campbell y Stanley, 1966). Babbie (2001) utiliza un excelente ejemplo de esta influencia: en un experimento diseñado para analizar si una película disminuye el prejuicio racial, la pre prueba podría sensibilizar al grupo experimental y la película lograr un efecto mayor del que tendría si no se aplicara la pre prueba (por ejemplo, si se pasara la película en un cine o en la televisión). Esto es, sucedería que la película sólo surta efecto cuando se administra la pre prueba.

2. Efecto de seleccionar personas atípicas

Este factor se refiere a que se elijan personas con una o varias características que hagan que el tratamiento experimental produzca un efecto, que no se daría si las personas no tuvieran esas características. Por ejemplo, si seleccionamos trabajadores bastante motivados para un experimento sobre productividad, podría ocurrir que el tratamiento sólo tuviera efecto en este tipo de trabajadores y no en otros. Ello se resolvería con una muestra representativa de todos los trabajadores. A veces este factor se presenta en algunos experimentos donde se reclutan voluntarios.

3. Artificialidad de la situación experimental

La "artificialidad" de las condiciones puede hacer que el contexto experimental resulte atípico, respecto a la manera en que se aplica regularmente el tratamiento (Campbell, 1975). Por ejemplo, a causa de la presencia de observadores y equipo, los sujetos llegan a alterar su conducta normal en la variable dependiente medida, la cual no se alteraría en una situación común donde se aplicara el tratamiento. Por ello, el experimentador tiene que ingeniárselas para hacer que los sujetos se olviden de que están en un experimento y deben sentirse lo "menos" observados que sea posible.

4. Imposibilidad de replicar los tratamientos

Cuando los tratamientos son tan complejos que no pueden replicarse en situaciones no experimentales, es difícil generalizar a éstas.

Para lograr una mayor validez externa, es conveniente tener grupos lo más parecidos posible a la mayoría de las personas a quienes se desea generalizar y repetir el experimento varias veces con diferentes grupos (hasta donde el presupuesto y los costos de tiempo lo permitan). También, tratar de que el contexto experimental sea lo

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más similar posible al contexto que se pretende generalizar. Por ejemplo, si se trata de métodos de enseñanza resultaría muy conveniente que se usen aulas muy parecidas a las que normalmente utilizan los sujetos y que las instrucciones las proporcionen los maestros de siempre. Claro que a veces no es posible. Sin embargo, el experimentador debe esforzarse para que los participantes no sientan, o sientan lo menos posible, que se está experimentando con ellos.

¿CUÁLES PUEDEN SER LOS CONTEXTOS DE EXPERIMENTOS?

En la literatura sobre la investigación se ha distinguido entre dos contextos en que llega a tomar lugar un diseño experimental: laboratorio y campo. Así, se habla de experimentos de laboratorio y experimentos de campo. Kerlinger (2002), define al experimento de laboratorio como "un estudio de investigación en el que el efecto de todas o casi todas las variables independientes influyentes posibles no pertinentes al problema de la investigación se mantiene reducido en un mínimo".

El mismo autor define el experimento de campo como "un estudio de investigación en una situación más realista en la que una o más variables independientes son manipuladas por el experimentador en condiciones tan cuidadosamente controladas como lo permite la situación".

La diferencia esencial entre ambos contextos es la "realidad" con la que los experimentos se llevan a cabo, es decir, el grado en que el ambiente es natural para los sujetos. Por ejemplo, si creamos salas para ver televisión y las acondicionamos de tal modo que se controle el ruido exterior, la temperatura y otros distractores; incluimos equipo de filmación oculto; y llevamos a los niños para que vean programas de televisión grabados en forma previa. Así, estamos realizando un experimento de laboratorio (situación creada "artificialmente"). En cambio, si el experimento se lleva a cabo en el ambiente natural de los sujetos, se trata de un experimento de campo.

Los experimentos de laboratorio generalmente logran un control mas riguroso que los experimentos de campo (Kerlinger, 2002); pero estos últimos suelen tener mayor validez externa. Ambos tipos de experimento son deseables.

Algunos han acusado a los experimentos de laboratorio de "artificialidad", de tener poca validez externa, pero como argumenta Kerlinger (2002): los objetivos primarios de un experimento son descubrir relaciones (efectos) en condiciones "puras" y no contaminadas, probar predicciones de teorías y refinar teorías e hipótesis. Y comenta: realmente es difícil saber si la artificialidad es una debilidad o simplemente una característica neutral de las situaciones experimentales de laboratorio. Cuando se prepara deliberadamente una situación de investigación para excluir las muchas distracciones del medio, es quizás ilógico designar a la situación con un término que exprese en parte el resultado que se busca.

La crítica de la artificialidad no proviene de los experimentadores, quienes saben que

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las situaciones experimentales son artificiales, proviene de individuos que carecen de una comprensión de las metas de los experimentos de laboratorio (p. 417)." Por lo anterior es importante conceptuar:

Contexto de laboratorio: experimento en el que el efecto de todas las variables independientes influyentes no concernientes al problema de investigación se mantiene reducido lo más posible.

Contexto de campo: experimento en una situación más real o natural en la que el investigador manipula una o más variables.,

¿QUE ALCANCE TIENEN LOS EXPERIMENTOS Y CUAL ES EL ENFOQUE DEL QUE SE DERIVAN?

Debido a que analizan las relaciones entre una o diversas variables independientes y una o varias dependientes, así como los efectos causales de las primeras sobre las segundas, son estudios explicativos (que obviamente alcanzan a determinar correlaciones). Se basan en hipótesis preestablecidas, miden variables y su aplicación debe sujetarse al diseño preconcebido; al desarrollarse, el investigador está centrado en la validez, el rigor y el control de la situación de investigación. Asimismo, el análisis estadístico resulta fundamental para lograr los objetivos de conocimiento.

¿QUE SUCEDE CUANDO NO PODEMOS ASIGNAR AL AZAR LOS SUJETOS A LOS GRUPOS DEL EXPERIMENTO?

Cuando por alguna razón no podemos hacerlo, tenemos un tipo de experimento denominados "cuasi experimentos" (que son experimentos pero con menor control rigor y validez), aunque útiles también.

Los cuasi experimentos, de igual modo, manipulan deliberadamente, al menos, una variable independiente para observar su efecto y relación con una o más variables dependientes, solo que difieren de los experimentos en el grado de seguridad o confiabilidad que pueda tenerse sobre la equivalencia inicial de los grupos.

En los cuasi experimentos, de igual modo los sujetos no se asignan al azar a los grupos sino que dichos grupos ya están formados antes del experimento: son grupos intactos (la razón por la que surgen y la manera como se formaron independientes o aparte del experimento son tres grupos escolares existentes que estaban formados con anterioridad al experimento, y cada uno de ellos constituye un grupo experimental. Veámoslo gráficamente:

Grupo A (30 estudiantes) Grupo experimental con X1 Grupo B (26 estudiantes) Grupo experimental con X2 Grupo C (34 estudiantes) Grupo de control

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Otro caso sería el de que en un experimento sobre productividad en una planta un grupo experimental fuera la cuadrilla Núm. 1 del turno matutino, otro fuera la cuadrilla Núm. 2 del mismo turno, el tercer grupo fuera la cuadrilla Num.1 del turno vespertino y el grupo de control fuera la cuadrilla Núm. 2 del turno vespertino. Es decir, se toma a grupos constituidos. Otros ejemplos serían utilizar, grupos terapéuticos ya integrados, equipos deportivos previamente formados o grupos de habitantes de distintas zonas geográficas (que ya estaban agrupados por zona).

Grupos intactos: conjunto de sujetos, que en los cuasi experimentos, no se asignan de manera aleatoria, sino que estaban formados antes del experimento.Problema de los cuasi experimentos

Estos diseños se utilizan cuando no es posible asignar los sujetos en forma aleatoria a los grupos que recibirán los tratamientos experimentales. La falta de aleatorización introduce posibles problemas de validez interna y externa. Estos diseños deben luchar "con la selección de los sujetos" como fuente posible de interpretación equivocada. Asimismo, diversos elementos pudieron operar en la formación de los grupos (que no están bajo el control del investigador), que impiden afirmar que éstos son representativos de poblaciones más amplias. Y, dado que su validez es menor que la de los experimentos, reciben el nombre de cuasi experimentos.

A causa de los problemas potenciales de validez interna y control, en los cuasi experimentos el investigador debe intentar establecer la semejanza entre los grupos; esto requiere considerar las características o variables que estén relacionadas con las variables estudiadas (Wiersma, 1999). Por ejemplo, si grupos intactos de trabajadores se involucran en un experimento sobre motivación, el turno probablemente tenga que ser introducido como una constante (grupos intactos, todos del mismo turno) o como otra variable independiente (de control). Asimismo, el investigador deberá buscar evidencia de que los grupos son equiparables en salario, productividad, competencia, antigüedad en la organización y, en general, en todo lo que genere diferencias entre los grupos.

Cuanto mayor información se obtenga sobre los grupos, mayores bases se tendrán para establecer su semejanza. En algunos casos se observará si hay la misma proporción de mujeres y hombres en los grupos, si la edad promedio es similar, si los grupos no fueron constituidos con base en un criterio que pudiera afectar (por ejemplo, formación de salones de clase por calificaciones) y si a los grupos en el pasado no les ha ocurrido algo que llegara a influir los resultados.

Además, como mencionan Campbell y Stanley (1966, p. 70): "Precisamente porque hay falta de control experimental total, es imprescindible que el investigador conozca a fondo cuáles son las variables particulares que su diseño específico no controla. Así, estará más pendiente de su posible influencia y tendrá mejores elementos para evaluarla". La ausencia de asignación al azar hace que se ponga especial atención al interpretar los resultados y se tenga sumo cuidado de no caer en interpretaciones

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erróneas. Las limitaciones deben identificarse con claridad, la equivalencia de los grupos debe discutirse y la posibilidad de generalizar los resultados, así como la representatividad, deberán argumentarse sobre una base lógica (Wiersma, 1999).

Los cuasi experimentos difieren de los experimentos en la equivalencia inicial de los grupos (los primeros trabajan con grupos intactos y los segundos utilizan un método para hacer equivalentes a los grupos). Sin embargo, esto no quiere decir que sea imposible tener un caso de cuasi experimento, donde los grupos sean equiparables en las variables relevantes para el estudio. Si así fuera, los cuasi experimentos ya hubieran sido desechados como diseños de investigación.

Más bien quiere decir que, en algunos casos, los grupos pueden no ser equiparables; y el investigador debe analizar si los grupos son o no equiparables. En esta última situación el investigador debe declinar hacer la investigación con fines explicativos y limitarse a propósitos descriptivos y/o correlaciónales. Tipos de diseños cuasi experimentales

Con excepción de la diferencia que acabamos de mencionar, los cuasi experimentos son muy parecidos a los experimentos. Por lo tanto, podemos decir que hay casi tantos diseños cuasi experimentales como experimentales. Sólo que no hay asignación al azar: Pero por lo demás son iguales, interpretación es similar, las comparaciones son las mismas y los análisis estadísticos iguales (salvo que a veces se consideran las pruebas para datos no correlacionados). Es por ello que nos limitaremos a ver sólo dos de los diseños cuasi experimentales (el resto puede ser deducido de sus correspondientes diseños experimentales, quitándoles la "R" de asignación al azar) y se comentarán brevemente porque las comparaciones, interpretaciones y los análisis son iguales. Consideramos que no sería adecuado volver a explicar dichas comparaciones, interpretaciones y análisis.

Diseño con pos prueba únicamente y grupos intactos

Este primer diseño utiliza dos grupos: uno recibe el tratamiento experimental y el otro no. Los grupos son comparados en la post prueba para analizar si el tratamiento experimental tuvo un efecto sobre la variable dependiente (O1 con O2), El diseño puede diagramarse del siguiente modo: G1 X O1 G2 - O2 No hay asignación al azar. Obsérvese que si los grupos no son equiparables entre sí, las diferencias en las post pruebas de ambos grupos se atribuirían a la variable independiente, pero también a otras razones diferentes, y lo peor es que el investigador quizá no se dé cuenta de ello. Por ejemplo, supongamos que se lleva a cabo un cuasi experimento para analizar el efecto de la retroalimentación que los médicos dan a sus pacientes (respecto a su conducta en el tratamiento prescrito) sobre la obediencia o apego al tratamiento. Se podría partir de la siguiente hipótesis: Los pacientes que reciben mayor retroalimentación de parte de sus médicos acerca de cómo se están

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comportando en el tratamiento prescrito se apegaran mas a dicho tratamiento. Es decir, los médicos que informen más a sus pacientes sobre su conducta en el tratamiento prescrito propiciarán en los pacientes un mayor deseo de seguir el tratamiento.

Cuestión de motivar al paciente. Entonces, el investigador toma dos grupos de pacientes. Un grupo recibe retroalimentación sobre su conducta en el tratamiento prescrito y el otro grupo no. Posteriormente se evalúa qué tanto se apega cada grupo, en lo sucesivo, al tratamiento. Supongamos que obtenemos el siguiente resultado: 01 > O2 (el grupo experimental se apega más al tratamiento); entonces deducimos que la hipótesis fue confirmada. Pero para estar seguros de lo anterior, debemos analizar con mucho cuidado que sea posible comparar a los grupos.

Imaginemos que el grupo experimental estaba formado por pacientes que asisten a un hospital donde con frecuencia se dan pláticas motivadoras para que los enfermos sigan los tratamientos prescritos, mientras que el grupo de control estaba integrado por pacientes que asisten a un hospital donde no se le asigna importancia a ello. ¿A qué se podrían atribuir con certeza los resultados: a la manipulación de la variable independiente, a que los grupos de pacientes provienen de diferentes hospitales, a ambos factores, a algún otro? Como los grupos no son razonablemente equiparables, no tendríamos la certeza de cuál fue la causa o qué tanto contribuyeron los diversos factores involucrados. Hay problema de validez interna.

Por ello es conveniente mencionar: ¿Qué es un cuasi experimento?

Experimento en el que los sujetos no se asignan al azar a los grupos, porque tales grupos ya existían (grupos intactos).

También podría ser que el grupo experimental estuviera compuesto por pacientes que, desde antes del experimento, tuvieran una motivación elevada para apegarse a tratamientos médicos; o tal vez actúen otros factores que provocaran diferencias iniciales entre los grupos. Por ello, es importante que los grupos sean inicialmente comparables, y que durante el experimento no ocurra algo que los haga diferentes, con excepción de la presencia-ausencia del tratamiento experimental (por ejemplo, misma enfermedad y tratamiento médico, hospital, médico que los atiende, instrucciones y lugar, equivalencia como grupos en sexo, edad, avance de la enfermedad, I etcétera; nada más imaginemos que el grupo experimental, en promedio, está "más enfermo" que el de control, y los pacientes lo saben; llega a suceder que los más enfermos se apeguen más al tratamiento).

El criterio de los experimentos en relación con mantener la igualdad de los grupos (salvo la manipulación de la variable independiente) se aplica por igual a los cuasi experimentos.

Puede extenderse el diseño para incluir más de dos grupos. Teniendo así diferentes tratamientos experimentales o niveles de manipulación. Su formato general sería:

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GI XI 01 G2 X2 O2 G3 X3 03 Gk Xk Ok Gk+1 - Ok+1

El último grupo es de control.

Un ejemplo de este diseño sería con cuatro grupos escolares de un mismo semestre y área de especialidad y escuela, como grupos del cuasi experimentó. Veámoslo: ITESM Tercer semestre . Grupo A Xl 01 Grupo B X2 O2 Grupo C X3 03 Recuérdese que los grupos son intactos (no se crean) y ya se habían constituido por motivos diferentes al cuasi experimento (en este caso, asignación hecha por el área encargada de ello). Los tratamientos experimentales podrían ser métodos educativos.

2. Diseño con preprueba-posprueba y grupos intactos (uno de ellos de control). Este diseño es similar al que incluye pos prueba únicamente y grupos intactos, sólo que a los grupos se les administra una pre prueba. La cual puede servir para verificar la equivalencia inicial de los grupos (si son equiparables no debe haber diferencias significativas entre las pre pruebas de los grupos). Su esquema más sencillo sería el siguiente:

G1 01 X O2 G2 03 - 04 Aunque puede extenderse a más de dos grupos (niveles de manipulación de la variable independiente), lo cual se esquematizaría así:

G1 01 Xl O2 G2 03 X2 04 G3 05 X3 06 Gk 02k-l Xk 02(k+1) Gk+l 02(k+l)-1 - 02(k+l)

Las posibles comparaciones entre las mediciones de la variable dependiente y las interpretaciones son las mismas que en d diseño experimental de pre prueba-post prueba con grupo de control, solamente que, en este segundo diseño cuasi

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experimental, los grupos son intactos y en la interpretación de resultados debemos tomarlo en cuenta. Recuérdese todo lo que se ha venido diciendo de la probable no equivalencia de los grupos. Este aspecto se aplica a todos los diseños cuasi experimentales.

PASOS DE UN EXPERIMENTO O CUASI EXPERIMENTO

A continuación mencionamos los principales pasos que suelen realizarse en el desarrollo de un experimento o cuasi experimento.

Paso 1: Decidir cuántas variables independientes y dependientes deberán incluirse en el experimento o cuasi experimento. No necesariamente el mejor experimento es el que incluye el mayor número de variables; deben incluirse las variables que sean necesarias para probar las hipótesis, alcanzar los objetivos y responder las preguntas de investigación.

Paso 2: Elegir los niveles de manipulación de la(s) variable(s) independiente(s) y traducirlos en tratamientos experimentales. Este paso requiere que un concepto teórico se convierta en una serie de operaciones que habrán de realizarse para administrar uno o varios tratamientos experimentales.

Paso 3: Desarrollar el instrumento o instrumentos para medir la(s) variable(s) dependiente(s).

Paso 4: Seleccionar una muestra de personas para el experimento (idealmente representativa de la población). Véase el capítulo sobre la selección de la muestra.

Paso 5: Reclutar a los sujetos del experimento o cuasi experimento. Esto implica tener contacto con ellos, darles las explicaciones necesarias e indicarles lugar, día, hora y persona con quien deben presentarse. Siempre es conveniente darles el máximo de facilidades para que acudan al experimento (si se les puede brindar transporte en caso de que sea necesario, proporcionarles un mapa con las indicaciones precisas, etcétera). También hay que I darles cartas (a ellos o alguna institución a la que pertenezcan y que facilite su participación en el experimento; por ejemplo, en escuelas a los directivos, maestros y padres de familia), llamarles por, teléfono el día anterior a la realización del experimento para recordarles" su participación.

Los sujetos deben encontrar motivante su participación en el experimento. Por lo tanto, resulta muy conveniente darles algún regalo atractivo (a veces simbólico). Por ejemplo, a amas de casa, una canasta de productos básicos o vales para comprar en tiendas; a ejecutivos, una canasta con dos o tres artículos; a estudiantes, créditos escolares, etcétera; y expedirles una carta de agradecimiento. A veces resulta adecuado que quienes traten con los participantes sean personas que les resulten atractivas o atractivos y agradables.

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Paso 6: Seleccionar el diseño experimental o cuasi experimental apropiado para nuestras hipótesis, objetivos y preguntas de investigación.

Paso 7: Planear cómo vamos a manejar a los sujetos que participen en el experimento. Es decir, elaborar una ruta crítica de qué van a hacer los sujetos, desde que llegan al lugar del experimento hasta que se retiran (paso a paso).

Paso 8: En el caso de experimentos, dividirlos al azar y en el caso de cuasi experimentos, analizar cuidadosamente las propiedades de los grupos intactos.

Paso 9: Aplicar las pre pruebas (cuando las haya), los tratamientos respectivos (cuando no se trate de grupos de control) y las pos pruebas. Asimismo, resulta conveniente tomar nota del desarrollo del experimento, llevar una bitácora minuciosa de todo lo ocurrido a lo largo de éste. Ello nos ayudará a analizar; la posible influencia de variables extrañas que generan diferencias entre los grupos y será un material invaluable para la interpretación de los resultados.

DISEÑOS NO EXPERIMENTALES: ¿QUE ES LA INVESTIGACIÓN NO EXPERIMENTAL? . Podría definirse como la investigación que se realiza sin manipular deliberadamente variables. Es decir, se trata de investigación donde no hacemos variar en forma intencional las variables independientes. Lo que hacemos en la investigación no experimental es observar fenómenos tal y como se dan en su contexto natural, para después analizarlos. Como señala Kerlinger (2002, p. 420): "En la investigación no experimental no es posible manipular las variables o asignar aleatoriamente a los participantes o tratamientos". De hecho, no hay condiciones o estímulos a los cuales se expongan los sujetos del estudio. Los sujetos se observan en su ambiente natural. .

En un experimento, el investigador construye deliberadamente una situación a la que son expuestos varios individuos. Esta situación consiste en recibir un tratamiento, una condición o un estímulo bajo determinadas circunstancias, para después evaluar los efectos de la exposición o aplicación de dicho tratamiento o tal condición. Por decirlo de alguna manera, en un experimento se "construye" una realidad o un ambiente.

En cambio, en un estudio no experimental no se construye ninguna situación, sino que se observan situaciones ya existentes, no provocadas intencionalmente por el investigador. En la investigación no experimental las variables independientes ya han ocurrido y no es posible manipularlas; el investigador no tiene control directo sobre dichas variables, ni puede influir sobre ellas, porque ya sucedieron, al igual que sus efectos.

La investigación no experimental es un parte aguas de un gran número y tipo de estudios cuantitativos, cualitativos y mixtos, incluyendo las biografías y los análisis de

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caso.

Claro está que no sería ético un experimento que obligara a los jóvenes a consumir altos grados de glucosa (dulces) que afecta la salud. Además de que es muy bien sabido que el excesivo consumo de dulces provoca, junto con otros factores, caries en los dientes. El ejemplo es solo para reflexionar lo expuesto y quizá parezca un tanto burdo, pero es ilustrativo.

Ahora, vayamos más a fondo para analizar las diferencias entre ambos tipos de investigación. En un estudio experimental se construye la situación y se manipula de manera intencional a la variable independiente (en este caso, el consumo de dulces), después se observa el efecto de esta manipulación sobre la variable dependiente (aquí, la caries). Es decir, el investigador influyó directamente en el grado de consumo de dulces de los sujetos. En la investigación no experimental no hay ni manipulación intencional ni asignación al azar. Los sujetos ya consumían una cantidad de dulces y en este hecho el investigador no tuvo nada que ver: no influyó en la cantidad de dulces ingeridos por los sujetos. Era una situación que existía previamente, ajena al con trol directo del investigador.

En la investigación no experimental se eligieron personas con diferentes niveles de consumo, los cuales se generaron por muchas causas (gusto personal por los dulces, costumbre familiar, etcétera), pero no por la manipulación intencional y previa de consumo de dulces. En cambio, en el experimento sí se generaron los niveles del consumo por una manipulación deliberada de esta variable.

En resumen, en un estudio no experimental los sujetos ya pertenecían a un grupo o nivel determinado de la variable independiente por autoselección.

Esta diferencia esencial genera distintas características entre la investigación experimental y la no experimental, que serán discutidas cuando se analicen comparativamente ambos enfoques. Para ello es necesario profundizar en los tipos de investigación no experimental.

Investigación no experimental: son estudios que se realizan sin la manipulación deliberada de variables y en los que solo se observan los fenómenos en su ambiente natural para después analizarlos.

Ejemplo

Tomemos un ejemplo para explicar el concepto de investigación no experimental y su diferencia con la experimentación, Vamos a suponer que un investigador desea analizar el efecto que produce el consumo excesivo de dulces sobre la caries dental. Su hipótesis es: mayor consumo de dulces, mayor posibilidad de caries dental". Si decidiera seguir un enfoque experimental, asignaría al azar una muestra de jóvenes a varios grupos. Supóngase cuatro grupos: un primer grupo donde los sujetos ingieren

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diariamente 30 dulces de café durante varios meses, un segundo grupo que consume 15 dulces al día, un tercer grupo cuya ración diaria de dulces fuera de 7 y un cuarto grupo que no ingiriera nada de dulces. Todos los dulces contienen la misma concentración de azúcar y en fin, son iguales. Obviamente el experimentador regula la dieta de todos y el consumo de bebidas, para que los grupos sean iguales en todo (también el tipo de pasta dental, cepillado, prácticas de higiene bucal, etcétera), excepto en el consumo de tales golosinas.

Una vez que pasa el periodo experimental, digamos seis meses, el investigador mide el grado de caries dental en los sujetos y compara los resultados de los grupos (no realiza comparaciones individuales), para determinar el efecto del consumo de dulces en la caries. Idealmente, antes de comenzar el experimento los llevaría al dentista para que les arreglaran las caries y así se asegurara la equivalencia inicial de los grupos.

Por el contrario, si decidiera seguir un enfoque no experimental, el investigador acudiría a una preparatoria, vocacional o escuela pre universitaria y encontraría a jóvenes que han consumido cantidades elevadas, medias y bajas de dulces; así como a quienes no ingieren dulces. Evaluaría las caries presentes en todos estos (as) jóvenes y llevaría a cabo sus comparaciones para ver si puede encontrar tendencias, y poder establecer la relación entre el consumo de dulces y la caries dental, esto es, analizar si aporta evidencia en favor o en contra de su hipótesis.

La investigación no experimental es investigación sistemática y empírica en la que las variables independientes no se manipulan porque ya han sucedido. Las inferencias sobre las relaciones entre variables se realizan sin intervención o influencia directa, y dichas relaciones se observan tal y como se han dado en su contexto natural. Un ejemplo no científico (y tal vez demasiado coloquial) para ilustrar la diferencia entre un experimento y un no experimento serían las siguientes situaciones: EXPERIMENTO Hacer enojar intencionalmente a una persona y ver sus reacciones. NO EXPERIMENTO Ver las reacciones de esa persona cuando llega enojada. ¿CUALES SON LOS TIPOS DE DISEÑOS NO EXPERIMENTALES?

Distintos autores han adoptado diversos criterios para clasificar la investigación no experimental. Sin embargo, en este libro quisiéramos considerar la siguiente manera de clasificar dicha investigación: por su dimensión temporal o el número de momentos o puntos en el tiempo, en los cuales se recolectan datos. .

En algunas ocasiones la investigación se centra en: a) analizar cuál es el nivel, estado o la presencia de una o diversas variables en un momento dado; b) evaluar una situación, comunidad, evento, fenómeno o contexto en un punto del tiempo, y c) determinar o ubicar cuál es la relación entre un conjunto de variables en un momento. En estos casos el diseño apropiado (bajo un enfoque no experimental) es el transversal o transeccional.

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Otras veces, en cambio, la investigación se centra en: a) estudiar cómo evolucionan una o más variables o las relaciones entre ellas, y b) analizar los cambios a través del tiempo de un evento, una comunidad, un fenómeno una situación o un contexto. En situaciones como ésta el diseño apropiado (bajo un enfoque no experimental) es el longitudinal. Dicho de otro modo, los diseños no experimentales se pueden clasificar en transeccionales y longitudinales.

Investigación transeccional o transversal

Los diseños de investigación transeccional o transversal recolectan datos en un solo momento, en un tiempo único. Su propósito es describir variables y analizar su incidencia e interrelación en un momento dado (o describir comunidades, eventos, fenómenos o contextos). Es como tomar una fotografía de algo que sucede. Por ejemplo:

1. Investigar el número de empleados, desempleados y subempleados en una ciudad en cierto momento.

2. Determinar el nivel de escolaridad de los trabajadores de un sindicato en un punto en el tiempo.

3. Conocer las emociones, experiencias, percepciones, actitudes y la situación de mujeres jóvenes que fueron asaltadas recientemente.

4. Evaluar el estado de los edificios de un barrio o una colonia, después de un terremoto.

5. Determinar el estado de salud física y emocional de un grupo de personas que ingresaron a los hospitales como consecuencia de un acto terrorista.

6. Analizar la relación entre la autoestima y el temor de logro en un grupo de atletas de pista (en determinado momento).

7. Analizar si hay diferencias en contenido de violencia entre tres telenovelas que están exhibiéndose simultáneamente.

Estos diseños se esquematizan de la siguiente manera: Pueden abarcar varios grupos o subgrupos de personas, objetos o indicadores; así como diferentes comunidades, situaciones o eventos. Por ejemplo, medir los niveles de aprovechamiento de grupos de primero, segundo y tercer años de instrucción básica o primaria. O tal vez medir la relación entre la autoestima y el temor de logro en atletas de deportes acuáticos, de raqueta y de pista. O bien, categorizar los sentimientos expresados después del fallecimiento del cónyuge y relacionarlos con el sentido de vida. Pero siempre, la recolección de los datos ocurre en un momento único. A su vez,

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los diseños transeccionales se dividen en tres: exploratorios, momento único. Descriptivos y correlaciónales/causales. RECOLECCIÓN DE DATOS EN UN GRUPO,

UNA COMUNIDAD, UN CONTEXTO, UN EVENTO... Una recolección Recolección en el grupo, la comunidad, el contexto, evento 1 Recolección en el grupo, la comunidad, el contexto, evento 2 Recolección en el grupo, la comunidad, el contexto, evento K Una recolección simultánea.

Diseños transeccionales (transversales): investigaciones que recopilan datos en un momento único.

Diseños transeccionales exploratorios El propósito de estos diseños es comenzar a conocer una comunidad, un contexto, un evento, una situación, una variable o un conjunto de variables. Se trata de una exploración inicial en un momento específico. Por lo general, se aplican a problemas de investigación nuevos o poco conocidos, y constituyen el preámbulo de otros diseños (no experimentales y experimentales).

El inicio del estudio sobre la moda y la joven mexicana, tratado a lo largo del libro, fue un diseño inicial de este tipo. Recordemos que se les pidió a los observadores que registraran el comportamiento de las mujeres en tiendas de ropa al momento de comprar.

Un caso adicional sería el de un investigador que desea conocer el perfil de los jóvenes que gustan de practicar deportes extremos (paracaidismo, alpinismo, bungee, etcétera), además, pretende conocer las razones de tal afición. Quizá reúna a un grupo de jóvenes y, mediante entrevistas profundas y con sumo cuidado, detecte a tales deportistas y establezca un perfil inicial, así como un inventario de las razones (se trata de una indagación en un momento dado de tipo exploratorio). Si decidiera dar seguimiento a dichos jóvenes durante un periodo más largo e incluir varias entrevistas con ellos, el diseño sería longitudinal.

Diseños transeccionales descriptivos

Los diseños transeccionales descriptivos tienen como objetivo indagar la incidencia y valores en que se manifiestan una o más variables; o ubica categorizar y proporcionar una visión de una comunidad un evento, un contexto, un fenómeno o una situación (describirla, como su nombre lo indica). El procedimiento consiste en medir o ubicar a un grupo de personas, objetos, situaciones, contextos, fenómenos, en una variable o concepto (generalmente más de una variable o concepto) y proporcionar su descripción. Son, por lo tanto, estudios puramente descriptivos y cuando establecen

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hipótesis, éstas son también descriptivas.

Los estudios transeccionales descriptivos nos presentan un panorama del estado de una o más variables en uno o más grupos de personas, objetos (por ejemplo, periódicos) o indicadores en determinado momento; o el panorama de una comunidad un contexto, una situación, un fenómeno o un evento en un punto en el tiempo.

En ciertas ocasiones, el investigador pretende realizar descripciones comparativas entre grupos o subgrupos de personas, objetos o indicadores (esto es, en más de un grupo). Por ejemplo, un investigador que deseara describir el nivel de empleo en ciudades (Valencia, Caracas y Trujillo, en Venezuela); o el de otro que describiera la vida de los niños pobres huérfanos que viven en la calle de tres barrios de Santo Domingo en la República Dominicana.

El ejemplo que ha venido desarrollándose a lo largo del libro sobre la televisión y el niño de la Ciudad de México es en parte un ejemplo de diseño transeccional descriptivo. En este tipo de diseños queda claro que ni siquiera cabe la noción de manipulación, puesto que cada variable o concepto se trata individualmente: no se vinculan variables. Algunas veces se describen las variables o los conceptos, en términos de inventarios o categorías, y su presencia.

Ejemplos

1. Las famosas encuestas nacionales de opinión sobre las tendencias de los votantes durante periodos de elección. Su objetivo es describir el número de votantes en un país que se inclinan por los diferentes candidatos contendientes en la elección. Es decir, se centran en la descripción de las preferencias del electorado.

2. Un estudio que pretendiera averiguar cuál es la expectativa de ingreso mensual de los trabajadores de una empresa. Su propósito es describir dicha expectativa. No pretende relacionarla con la calificación del trabajador, ni su edad o sexo; el objetivo es puramente descriptivo.

3. Un análisis de la tendencia ideológica de los 15 diarios de mayor tiraje en América Latina. El foco de atenci6n es únicamente describir, en un momento dado, cuál es la tendencia ideológica (izquierda-derecha) de dichos periódicos. No se tiene como objetivo ver por qué manifiestan una u otra ideologías, sino tan solo describirlas.

4. Un estudio del número de extranjeros que ingresan a un país en cierto momento y sus características (nación de procedencia, estado civil, edad, motivos del viaje, etcétera). El propósito es ofrecer un panorama de los extranjeros que visitan un país en una época.

5. Una investigación que describiera como viven los miembros de las Fuerzas Armadas Revolucionarias de Colombia en este momento, o la manera como vivieron los

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integrantes del Ejército Zapatista de Liberación Nacional en México en 1993.

Cada vez con mayor regularidad se manifiesta una tendencia a describir una o más variables, grupos, objetos, comunidades, eventos, fenómenos o situaciones. Por ejemplo: el clima laboral en una fábrica (motivación, satisfacción en el trabajo, comunicación, cooperación, integración, etcétera), las propiedades de un material de construcción, el estado de salud de un paciente, la solidaridad de una comunidad, el atractivo físico y la percepción sobre la carga tributaria, entre otros.

Diseños transeccionales correlaciónales-causales

Estos diseños describen relaciones entre dos o más categorías, conceptos o variables en un momento determinado. Se trata también de descripciones, pero no de categorías, conceptos, objetos ni variables individuales, sino de sus relaciones, sean éstas puramente correlaciónales o relaciones causales. En estos diseños lo que se mide- analiza o evalúa analiza es la asociación entre categorías, conceptos, objetos o variables en un tiempo determinado. A veces únicamente en términos correlaciónales, otras en términos de relación causa-efecto (razones por las que se manifiesta una categoría, una variable, un suceso o un concepto) (causales). Pero siempre en un momento específico.

Por lo tanto, los diseños correlaciónales/causales pueden limitarse a establecer relaciones entre variables sin precisar sentido de causalidad. Cuando se limitan a relaciones no causales, se fundamentan en ideas o hipótesis correlaciónales; y cuando buscan evaluar relaciones causales, se basan en ideas o hipótesis causales.

Se pretende correlacionar categorías, variables, objetos o conceptos; pero, en otras, se busca establecer relaciones causales o de profundidad (búsqueda de explicaciones o motivos). Debemos recordar que la causalidad implica correlación, pero no toda Correlación significa causalidad. Primero establecemos correlación y luego causalidad.

Ejemplos

Una investigación que pretendiera indagar la relación entre la atracción física y la confianza durante el noviazgo en parejas de jóvenes, observando cuán relacionadas están ambas variables (se limita a ser correlacional).

2. Una investigación que estudiara cómo la motivación intrínseca influye en la productividad de los trabajadores de línea de grandes empresas industriales, de determinado país y en cierto momento, observando si los obreros más productivos son los más motivados; y en caso de que así sea, evaluando por qué y cómo es que la motivación intrínseca contribuye a incrementar la productividad (esta investigación primero la correlación y luego la relación causal entre las variables).

3. Un estudio sobre la relación causal entre la urbanización y el alfabetismo en nación

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latinoamericana, para ver si las naciones con mayor cantidad de urbes menor alfabetismo y por qué.

4. Un estudio sobre las percepciones que tienen del mundo los terroristas y las razones que los impulsan a cometer actos criminales contra personas (causal).

5.Una investigación sobre las causas recientes de la disminución de una especie animal o vegetal.

Estos diseños pueden ser sumamente complejos y abarcar diversas categorías, conceptos, variables o contextos. Cuando establecen relaciones causales; son explicativos. Su diferencia con los experimentos es la base de la distinción entre experimentación y no experimentación. En los diseños transeccionales correlaciónales/ causales, las causas y los efectos ya ocurrieron en la realidad (estaban dados y manifestados) o están ocurriendo durante el desarrollo del estudio, y el investigador las (os) observa y reporta. En cambio, en los experimentos y cuasi experimentos el investigador provoca intencionalmente al menos una causa y analiza sus efectos o consecuencias.

Un diseño correlacional/causal puede limitarse a dos categorías, conceptos, situaciones, objetos o variables, o incluso abarcar modelos o estructuras tan complejas como la adjunta (donde cada letra en recuadro representa una variable, un concepto, etcétera). Una investigación para evaluar la credibilidad de tres conductores de televisión, y relacionar esta variable con el sexo, la ocupación y el nivel socioeconómico del teleauditorio, Primero, mediríamos qué tan creíble es cada conductor y describiríamos la credibilidad de los tres conductores. Observaríamos el sexo de las personas e investigaríamos su ocupación y nivel socioeconómico, y describiríamos el sexo, ocupación y nivel socioeconómico del teleauditorio, Posteriormente, relacionaríamos la credibilidad y el sexo (para ver si hay diferencias por sexo en cuanto a la credibilidad de los tres conductores), la credibilidad y la ocupación (para ver si los conductores tienen una credibilidad similar o diferente entre las distintas ocupaciones), y la credibilidad y el nivel socioeconómico (para evaluar diferencias por nivel socioeconómico), Así, primero describimos y luego correlacionamos.

Tanto en los diseños transeccionales descriptivos como en los correlaciónales/causales vamos a observar categorías, conceptos o variables, o bien sus relaciones en su ambiente natural y en un momento específico en el tiempo.

Investigación longitudinal

En ocasiones el interés del investigador es analizar cambios a través del tiempo en determinadas categorías, conceptos, sucesos, eventos, variables, contextos o comunidades; o bien, en las relaciones entre éstas. Aún más, a veces ambos tipos de

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cambios. Entonces disponemos de los diseños longitudinales, los cuales recolectan datos a través del tiempo en puntos o periodos, para hacer inferencias respecto al cambio, sus determinantes y consecuencias. Tales puntos o periodos por lo común se especifican de antemano, y se van determinando, ajustando o reprogramando, conforme avanza el estudio.

Por ejemplo, un investigador que buscara analizar cómo evolucionan los niveles de empleo durante cinco años en una ciudad; otro que pretendiera estudiar cómo ha cambiado el contenido sexual en las telenovelas en los últimos 10 años; uno más que buscara observar cómo se desarrolla una comunidad indígena a través de varios años con la llegada de la computadora e Internet a sus vidas.

Estos diseños se representan de la siguiente manera y pueden analizar (poblaciones, grupos de éstas o mismos sujetos a través del tiempo.

Recolección de datos en una población o grupo: Tiempo 1 Tiempo 2 Tiempo 3 Tiempo K,

Ejemplos:

Una investigación para analizar cambios en las actividades que realizan los jóvenes de 16 a 18 años de edad en los "antros" (si bailan menos ahora que antes, si los rituales para conocer jóvenes del sexo opuesto son iguales o han variado, si se dedican más a escuchar música: ahora que en los 90's y los 80's, etcétera).

Los que eran jóvenes de 16 a 18 años al inicio de los 80's o 90's ya no lo son en el 2004, o 2005 (los primeros tienen más de 40 años y los segundos más de 30), pero el concepto de población joven es el que se analiza a través del tiempo (jóvenes de hoy en relación a jóvenes de antes).

Una investigación nacional sobre las actitudes hacia la democracia de los mexicanos nacidos en 1989 cada cinco años. En este año, se podría obtener una muestra de mexicanos nacidos en tal año y se evaluarían sus actitudes. Dentro de cinco años, se obtendría otra (muestra de dichos mexicanos y se volvería a evaluar, haciendo comparaciones sobre si hay cambio de actitudes respecto a la democracia en los mexicanos nacidos en 1989, y así sucesivamente cada lustro.

Los estudios que comparan tasas de natalidad en un país cada diez años. Una investigación que sigue la evolución de la Bolsa de Valores de Brasil mes a durante un año. Estudios de cómo va cambiando el número de hipopótamos en una región con el paso del tiempo varios anos. Un ejemplo de investigaci6n longitudinal es el trabajo ya citado que se realizo en Pemex, acerca del SIDA. Los datos sobre la evolución de los enfermos se recolectaron a través del tiempo, y se analizo el desarrollo de los pacientes infectados entre 1984 y 1987 por la sangre o los derivados contaminados provenientes

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de "Transfusiones y Hematología, S.A." De este modo se siguió la evolución de los 49 sujetos que integraron el estudio. Cuando termino el periodo de investigaci6n, 18 de los pacientes habían fallecido, mientras que 31 se encontraban vivos.

Un ejemplo adicional lo sería el de la evolución de los dinosaurios desde su aparición sobre la faz de la tierra hasta su extinción (como lo presenta la serie de la BBC (caminando con dinosaurios).

Comparación de los diseños transeccionales y longitudinales Los estudios longitudinales tienen la ventaja de que proporcionan información sobre cómo las categorías, los conceptos, las variables, las comunidades, los fenómenos, y sus relaciones evolucionan a través del tiempo. Sin embargo, suelen ser más costosos que los transeccionales y toman más tiempo. La elección de un tipo de diseño u otro, depende más bien del enfoque elegido, de los propósitos de la investigación y de su alcance.

Asimismo, es factible combinar las dos perspectivas en el tiempo; por ejemplo, un investigador puede analizar en un momento dado la productividad en grandes, medianas y pequeñas empresas; y ver cómo se modifica (o no se modifica) la productividad de las grandes empresas a los seis meses, al año y a los dos años.

¿CUALES SON LAS CARACTERÍSTICAS DE LA INVESTIGACIÓN NO EXPERIMENTAL EN COMPARACIÓN CON LA INVESTIGACIÓN EXPERIMENTAL?

Una vez más enfatizarnos que tanto la investigación experimental como la no experimental son herramientas muy valiosas y ningún tipo es mejor que el otro. El diseño a seleccionar en una investigación depende más bien del problema a resolver y del contexto que rodea al estudio. Desde luego, ambos tipos de investigación poseen características propias que es necesario resaltar. El control sobre las variables es más riguroso en /os experimentos que en /os cuasi experimentos y, a su vez, ambos tipos de investigación logran mayor control que los diseños no experimentales.

En un experimento se analizan relaciones "puras" entre las variables de interés, sin contaminación de otras variables y, por ello, es posible establecer relaciones causales con mayor precisión. Por ejemplo, en un experimento sobre el aprendizaje variaríamos el estilo de liderazgo del profesor, el método de enseñanza y otros factores. Así, sabríamos cuánto afectó cada variable. En cambio, en la investigación no experimental, resulta más complejo separar los efectos de las múltiples variables que intervienen. En la investigación experimental las variables pueden manipularse por separado o conjuntamente con otras para conocer sus efectos; en la investigación no experimental no se manipula.

Ahora bien, como menciona Kerlinger (1979), en los experimentos (sobre todo en los .de laboratorio) las variables independientes pocas veces tienen tanta fuerza como

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en la realidad o la cotidianidad. Es decir, en el laboratorio tales variables no muestran la verdadera magnitud de sus efectos, la cual suele ser mayor fuera del laboratorio. Por lo tanto: si se encuentra un efecto en el laboratorio, éste tenderá a ser mayor en la realidad. En cambio, en la investigación no experimental estamos más cerca de las variables hipotetizadas como "reales" y, en consecuencia, tenemos mayor validez externa (posibilidad de generalizar los resultados a otros individuos y situaciones cotidianas). Una desventaja de /os experimentos es que normalmente se selecciona un número de personas poco o medianamente representativo respecto a las poblaciones que se estudian.

La mayoría de los experimentos utilizan muestras no mayores de 200 personas, lo que dificulta la generalización de resultados a poblaciones más amplias. Por tal razón, los resultados de un experimento deben observarse con precaución y es a través de la réplica de éste (en distintos contextos y con diferentes tipos de personas) como van generalizándose dichos resultados. .

En resumen, ambas clases de investigación: experimental y no experimental, se utilizan para el avance del conocimiento y en ocasiones resulta más apropiado un tipo u otro, dependiendo del problema de investigación a que nos enfrentemos.

El "diseño" se refiere al plan o la estrategia concebidos para obtener la información que se desea.

El investigador utiliza su diseño para analizar la certeza de las hipótesis formuladas en un contexto específico o para aportar evidencia respecto de los lineamientos de la investigación y el planteamiento del problema (si es que no se tienen hipótesis).

En un estudio llegan a implantarse o tener cabida uno o más diseños. La tipología propuesta clasifica a los diseños en experimentales y no experimentales. Los diseños experimentales se subdividen en experimentos y cuasi experimentos. Los diseños no experimentales se subdividen por el número de veces que recolectan datos en transeccionales y longitudinales.

En su acepción más general, un experimento consiste en aplicar un estímulo a un individuo o grupo de individuos, y ver el efecto de ese estímulo en alguna(s) variable(s). Esta observación se puede realizar en condiciones de mayor o menor control. El máximo control se alcanza en los "experimentos".

Deducimos que un estímulo afectó cuando observamos diferencias (en las variables que supuestamente serían las afectadas) entre un grupo al que se le administró dicho estímulo y un grupo al que no se le administró, siendo ambos grupos iguales en todo, excepto en esto último (aplicación del estímulo).

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Para lograr el controlo 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. A veces graduamos la cantidad del estímulo que se administra, es decir, a distintos grupos (pero semejantes) les administramos diferentes grados del estímulo para observar si provocan efectos distintos. O bien, modalidades del estímulo o variable independiente. La asignación al azar es normalmente el método preferible para lograr que los grupos del experimento sean comparables (semejantes).

Hay sucesos o procesos durante el experimento que pueden confundirnos: las fuentes extrañas de invalidación interna. Los experimentos que hacen equivalentes a los grupos, y que mantienen esta equivalencia durante su desarrollo, controlan las fuentes extrañas de invalidación interna.

Lograr la validez interna es el objetivo metodológico y principal de todo experimento. Una vez que se consigue es ideal alcanzar validez externa (posibilidad de generalizar los resultados a la población, otros experimentos y situaciones no experimentales).

Hay dos contextos donde se realizan los experimentos: el laboratorio y el campo. En los cuasi experimentos no se asignan al azar los sujetos a los grupos experimentales, sino que se trabaja con grupos intactos. Los cuasi experimentos alcanzan validez interna en la medida en que demuestran la equivalencia inicial de los grupos participantes y la equivalencia en el proceso de experimentación.

Los experimentos constituyen estudios explicativos y los cuasi experimentos son, fundamentalmente correlaciónales aunque pueden llegar a ser explicativos. La investigación no experimental es la que se realiza sin manipular deliberadamente las variables independientes, y se basa en categorías, conceptos, variables, sucesos, comunidades o contextos que ya ocurrieron, se dieron sin la intervención directa del Investigador. Es un enfoque retrospectivo.

La investigación no experimental se conoce también como investigación ex postfacto (los hechos y variables ya ocurrieron), y observa variables y relaciones entre éstas en su contexto natural.

Los diseños transeccionales realizan observaciones en un momento único en el tiempo. Cuando recolectan datos sobre una nueva área Sin ideas prefijadas y con apertura son más bien exploratorios; cuando recolectan datos sobre cada una de las categorías, conceptos, variables, contextos, comunidades o fenómenos, y reportan lo que arrojan esos datos son descriptivos; cuando además describen vinculaciones y asociaciones entre categorías, conceptos, variables, sucesos, contextos o comunidades son correlaciónales; y si establecen procesos de causalidad entre tales términos se consideran correlaciónales/causales.

Los diseños longitudinales efectúan observaciones en dos o más momentos o puntos en el tiempo. El tipo de diseño a elegir se encuentra condicionado por el enfoque

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seleccionado, el problema a investigar, el contexto que rodea la investigación, los alcances del estudio a efectuar y las hipótesis formuladas. .

Ejercicios

1. Seleccione una serie de variables y piense en cómo se manipularían en situaciones experimentales. ¿Cuántos niveles podrían incluirse para cada variable?, ¿estos niveles cómo podrían traducirse en tratamientos experimentales?, ¿se tendría un nivel de ausencia (cero) de Ia variable independiente? ¿En qué consistiría este?

2. Seleccione un experimento en alguna publicación científica. Analice: ¿cuál es el planteamiento del problema (objetivos y preguntas de investigación)?, ¿cuál es la hipótesis que se busca probar a través de los resultados del experimento?, ¿cuál es la variable independiente o cuáles son las variables independientes?, cuál es la variable dependiente o son las variables dependientes?, ¿cuántos grupos se incluyen en el experimento?, ¿Son equivalentes?, ¿cuál es el diseño que el autor o autores han elegido?, ¿se controlan las fuentes de invalidación interna?, ¿qué tanta validez externa tiene?, ¿se encontró algún efecto?.

3. Un grupo de investigadores intenta analizar el efecto que tiene la extensión de un discurso político sobre la actitud hacia el tema tratado y al orador. La extensión del discurso es la variable independiente y tiene cuatro niveles: dos horas, una hora y media, una hora y media hora. Las variables dependientes son la actitud hacia el orador (favorable desfavorable) y la actitud hacia el tema (positiva-negativa), las cuales se medirán por pruebas que indiquen dichos niveles actitudinales.

En el experimento están involucradas personas de ambos sexos, edades que fluctúan entre los 18 y los 50 años, y diversas profesiones de dos distritos electorales. Existe la posibilidad de asignar al azar a los sujetos a los grupos experimentales. Desarrolle y describa un diseño experimental que pueda aplicarse al estudio. Establezca las hipótesis pertinentes para esta investigación.

4. Tome un grupo de 50 personas, pídale a cada una que anote en un trozo de papel su sexo, edad, nivel educativo, nivel mensual de ingresos, calificación que hayan obtenido en algún curso anterior y otros aspectos de interés que considere convenientes. Divida al azar a las 50 personas en dos grupos de 25 (estrictamente de manera aleatoria).

Después compare cuántos hombres y mujeres hay en cada grupo; y compare los promedios de edad, años cursados, ingreso mensual, calificación en el curso elegido, etcétera, de ambos grupos. Observará que los grupos son bastante parecidos entre sí (equivalentes), las variaciones serán mínimas. El ejercicio sirve para demostrar que la aleatorización funciona.

5. Elija una investigación no experimental (de algún libro o revista) y analice: ¿cuáles son sus diferencias con un estudio experimental? Escriba cada una y discútalas con sus

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compañeros.

6. Un investigador desea evaluar la relación entre la exposición a noticiarios televisivos con alto contenido de violencia y la actitud hacia la guerra. Ese investigador nos pide que le ayudemos a construir un diseño experimental para analizar dicha relación y también un diseño transeccional correlacional. ¿Cómo serían ambos diseños?, ¿qué actividades se desarrollarían en cada caso?, ¿cuáles serían las diferencias entre ambos diseños?, ¿cómo se manipularía la variable "contenido de violencia" en el experimento?, ¿cómo se inferiría la relación entre las variables en el diseño transeccional correlacional y por qué las variables ya hubieran ocurrido si se llevara a cabo?

7. Construya un ejemplo de un diseño longitudinal

Ejemplo

EL CONTAGIO DEL SIDA. El ejemplo del contagio del SIDA no es una investigación experimental, sino un estudio basado en un diseño panel (Iongitudinal). Lo sería si a una muestra de sujetos se le provocara la enfermedad deliberadamente a través de contacto sexual (grupo 1) Y a otra muestra a través de transfusión sanguínea (grupo 2), manipulando como variable independiente "el medio de obtención del VIH", y como variable dependiente "el tiempo en adquirir la enfermedad". Lo cual no es ético y sería un crimen gravísimo. Es aquí donde la ciencia tiene sus límites y por ello en ocasiones la experimentación no es factible, aunque teóricamente pudiera hacerse.

Ejemplo

ESTUDIO DE LA MODA EN LAS JÓVENES MEXICANAS Combinación de varios diseños no experimentales transeccionales (uno en la inmersión inicial y otros dos posteriores: grupos de enfoque y encuesta).

Ejemplo

Un ingeniero civil decide probar que un procedimiento llamado ECA es más efectivo para lograr bases para carreteras, utilizando roca caliza, que otros procedimientos, aun cuando se trate del mismo tipo de roca.

Hernández, Sampieri Roberto. Metodología de la investigación Cap. 7 Selección de la muestra. McGrawHill. 2005, México D.F. pág. 163-183

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CAPÍTULO 2

SELECCIÓN DE LA MUESTRA

Para seleccionar una muestra lo primero que hay que definir es la unidad de análisis (personas, organizaciones, periódicos, situaciones, eventos). El sobre qué o quiénes se van a recolectar datos depende del planteamiento del problema a investigar y de los alcances del estudio. Estas acciones nos llevaran al siguiente paso, que consiste en delimitar una población.

Para el proceso cuantitativo, la muestra es un subgrupo de la población de interés (sobre el cual se recolectarán datos, y que tienen que definirse o delimitarse de antemano con precisión), este deberá ser representativo de la población. El investigador pretende que los resultados encontrados en la muestra logren generalizarse o extrapolarse a la población.

Una vez que se ha definido cuál será la unidad de análisis, se procede a delimitar la población que va a ser estudiada, y sobre la cual se pretende generalizar los resultados. Así, una población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones.

Una deficiencia que se presenta en algunos trabajos de investigación es que no describen lo suficiente las características de la población o considera que la muestra la representa de manera automática.

Es preferible entonces establecer con claridad las características de la población, con la finalidad de delimitar cuáles serán los parámetros muestrales.

Un estudio no será mejor por tener una población más grande; la calidad de un trabajo investigativo estriba en delimitar claramente la población con base en el planteamiento del problema.

Las poblaciones deben situarse claramente en torno a sus características de contenido, de lugar y en el tiempo.

Al seleccionar la muestra se debe evitar tres errores que pueden presentarse:no elegir a casos que deberían ser parte de la muestra (participantes que deberían estar y no fueron seleccionados), incluir a casos que no deberían estar porque no forman parte de la población y seleccionar casos que son verdaderamente inelegibles.

El primer paso para evitar tales errores es una adecuada delimitación del universo o población. Los criterios que cada investigador cumpla depende de sus objetivos de estudio, lo importante es establecerlos de manera muy específica. Toda investigación

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debe ser transparente, así como estar sujeta a crítica y réplica, este ejercicio no es posible si al examinar los resultados el lector no puede referirlos a la población utilizada en un estudio.

La muestra es, en esencia, un subgrupo de la población. Un subconjunto de elementos que pertenece a ese conjunto definido en sus características al que llamamos población.

Pocas veces es posible medir a toda la población, por lo que obtenemos o seleccionamos una muestra y, desde luego, se pretende que este subconjunto sea un reflejo fiel del conjunto de la población.

Tipos de muestra

Las muestras se categorizan en dos grandes ramas: las muestras no probabilísticas y las muestras probabilísticas.

En las muestras probabilísticas todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser escogidos y se obtienen definiendo las características de la población y el tamaño de la muestra, y por medio de una selección aleatoria o mecánica de las unidades de análisis.

En las muestras no probabilísticas, la elección de los elementos no dependen de la probabilidad, sino de causas relacionadas con las características de la investigación o de quien hace la muestra.

Elegir entre una muestra probabilística o una no probabilística depende de los objetivos del estudio, del esquema de investigación y de la contribución que se piensa hacer con ella.

Las muestras probabilísticas

Tienen muchas ventajas, quizá la principal sea que puede medirse el tamaño del error en las predicciones. Se dice entonces que el principal objetivo en el diseño de una muestra probabilística es reducir al mínimo este error, al que se le llama error estándar.

Las muestras probabilísticas son esenciales en los diseños de investigación transeccionales, tanto descriptivos como correlacionales-causales (las encuestas de opinión o surveys, por ejemplo), donde se pretende hacer estimaciones de variables en la población. Las unidades o elementos muestrales tendrán valores muy parecidos a los de la población, de manera que las mediciones en el subconjunto darán estimados precisos del conjunto mayor.

Para una muestra probabilística necesitamos principalmente dos cosas:

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a) determinar el tamaño de la muestra (n) y

b) seleccionar los elementos muestrales, de manera que todos tengan la misma posibilidad de ser elegidos.

El tamaño de la muestra

Cuando se hace una muestra probabilística, uno debe preguntarse: dado que una población es de N, ¿cuál es el menor número de unidades muestrales (personas, organizaciones, capítulos de telenovelas) que necesito para conformar una muestra (n) que me asegure un determinado nivel de error estándar, digamos menor de 0.01?

Muestra probabilística estratificada

En ocasiones el interés del investigador es comparar sus resultados entre segmentos, grupos o nichos de la población, porque así lo señala el planteamiento del problema.

Muestreo probabilístico por racimos

En algunos casos, en que el investigador se ve limitado por recursos financieros, por tiempo, por distancias geográficas o por una combinación de estos y otros obstáculos, se recurre al muestreo por racimos o clusters. En este tipo de muestreo se reducen costos, tiempo y energía, al considerar que muchas veces las unidades de análisis se encuentran encapsuladas o encerradas en determinados lugares físicos o geográficos, a los que se denomina racimos.

El muestreo por racimos supone una selección en dos etapas, ambas con procedimientos probabilísticos. En la primera, se seleccionan los racimos, siguiendo los pasos ya señalados de una muestra probabilística simple o estratificada. En la segunda, y dentro de estos racimos, se selecciona a los sujetos u objetos que van a medirse. Para ello se hace una selección que asegure que todos los elementos del racimo tienen la misma probabilidad de ser elegidos.

El procedimiento de selección de la muestra

Las unidades de análisis o los elementos muestrales se eligen siempre aleatoriamente para asegurarse de que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser elegido. Se utilizan tres elementos de selección:

Tómbola

Consiste en numerar todos los elementos muestrales del uno al número n. Hacer fichas o papeles, uno por cada elemento, revolverlos en una caja, e ir sacando n número de fichas, según el tamaño de la muestra. Los números elegidos al azar conformarán la

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muestra.

Números random o aleatorios

Refiere a la utilización de una tabla de números que implica un mecanismo de probabilidad muy bien diseñado. Los números random de la Corporación Rand fueron generados con una especie de ruleta electrónica.

Selección sistemática de elementos muestrales

Este procedimiento de selección es muy útil e implica elegir dentro de una población N un número n de elementos a partir de un intervalo K. Éste último (K) es un intervalo que se va a determinar por el tamaño de la población y el tamaño de la muestra.

Listados y otros marcos muestrales

El marco muestral constituye un marco de referencia que nos permite identificar físicamente los elementos de la población, la posibilidad de numerarlos y, por ende, de proceder a la selección de los elementos muestrales (los casos de la muestra). Normalmente se trata de un listado existente o una lista que es necesario confeccionar ad hoc, con los casos de la población.

Los listados existentes sobre una población son variados: guías telefónicas, listas de miembros de las asociaciones, directorios especializados, listas oficiales de escuelas de la zona, bases de datos de alumnos de una universidad o de los clientes de una empresa, registros médicos, catastros, nóminas de una organización.

En todo caso hay que tener en cuenta lo completo de una lista, su exactitud, su veracidad, su calidad y su nivel de cobertura en relación con el problema a investigar y la población que va a medirse, ya que todos estos aspectos influyen en la selección de la muestra.

¿Cómo y cuáles son las muestras no probabilísticas?

Las muestras no probabilísticas, también llamadas muestras dirigidas, suponen un procedimiento de selección informal. Se utilizan en muchas investigaciones cuantitativas y cualitativas.

La muestra dirigida selecciona sujetos “típicos” con la vaga esperanza de que sean casos representativos de una población determinada. Por ello, para fines deductivos-cuantitativos, donde la generalización o extrapolación de resultados hacia la población es una finalidad en sí misma. Las muestras dirigidas en este sentido implican muchas desventajas.

Primero, porque al no ser probabilísticas, no es posible calcular con precisión el error

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estándar, es decir, no podemos calcular con qué nivel de confianza hacemos una estimación.

La única ventaja de una muestra no probabilística, desde la visión cuantitativa, es su utilidad para determinado diseño de estudio que requiere no tanto una representatividad de elementos de una población, sino una cuidadosa y controlada elección de sujetos con ciertas características específicas previamente en el planteamiento del problema.

Para el enfoque cualitativo, al no interesar tanto la posibilidad de generalizar los resultados, las muestras no probabilísticas o dirigidas son de gran valor, pues logran obtener los casos (personas, contextos, situaciones) que interesan al investigador y que llegan a ofrecer una gran riqueza para la recolección y el análisis de los datos.

Muestreo al azar por marcado telefónico (Random Digit Dialing)

Ésta es una técnica que los investigadores utilizan para seleccionar muestras aleatorias. Involucra identificar áreas geográficas – para ser muestreadas al azar- y sus correspondientes códigos telefónicos e intercambios (los tres dígitos del número telefónico). Luego, los demás dígitos del número a marcar pueden ser generados al azar de acuerdo a los casos que requerimos para la muestra (n).

Muestra multietapas o polietápica

Este concepto significa que para extraer la muestra hemos utilizado diversos procedimientos.

Una máxima del muestreo y el alcance del estudio

Ya sea que se trate de un tipo de muestreo u otro, lo importante es elegir a los informantes (o casos) adecuados, de acuerdo con el planteamiento del problema y lograr el acceso a ellos.

García, A. Pompeya (2001) Metodología de la investigación. Nueva Imagen. México. Pp. 99-101.

IDENTIFICACION DE VARIABLES

En investigación de niveles descriptivos y sobre todo en el nivel explicativo, deben formularse las hipótesis utilizadas. Las hipótesis identifican las variables conectadas con el problema. Son conjeturas propuestas para explicar el problema de investigación.Una hipótesis es una oración aseverativa y conjetural de la relación que existe entre dos o más variables causalmente conectadas con un problema.

Es aseverativa por que la oración afirma una relación entre variables. Es conjetural

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porque tal afirmación es un supuesto al que le falta comprobación es un supuesto al que le falta comprobación permitirá establecer si la hipótesis es verdadera o falsa; si es verdadera, la hipótesis se confirma y acepta; si es falsa, se refuta y descarta.

Un ejemplo de hipótesis seria:

-El uso de fluoruro previene la caries dental.

VariablesEs el concepto propuesto de hipótesis se identifican los siguientes elementos:1.- variables2.- Conexiones o relaciones entre las variables.

Variable es cualquier característica, cualidad o atributo de un hecho, acontecimiento o persona, que puede cambiar de valor.

Hay varias clasificaciones de variables; una básica distingue entre:a) variable dependiente y b) variable independiente

La variable dependiente es la consecuencia o el efecto de las alteraciones que el investigador efectúa con la variable independiente.

La variable independiente es la variación o alteración que el investigador introduce o manipula en su experimento para determinar la relación de esta con el fenómeno observado.

Ya se menciono que para entender el significado pleno de una hipótesis se le debe ubicar en una teoría específica, desde la cual se realiza la investigación; sin embargo, a continuación se presentan ejemplos aislados de hipótesis con el propósito didáctico de identificar su estructura.

“La tensión ansiosa constante puede causar ulcera gástrica”

Este enunciado afirma una conexión o relación entre la tensión ansiosa y la ulcera gástrica. Es una afirmación de tipo conjetural porque equivale al siguiente enunciado condicional o hipotético:

“Si alguien está sometido a tensión ansiosa constante, entonces en él se puede producir úlcera gástrica”.

En el enunciado anterior, se formula una afirmación general que pudo surgir de observaciones que alguien hizo.

Las palabras en negritas son los términos relacionados; reciben el nombre de variables.

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La tensión ansiosa y la úlcera gástrica admiten diferentes grados; por lo tanto, pueden considerarse variables.

En toda investigación deben explicarse las variables usadas. En el ejemplo anterior, la variable dependiente es la ulcera gástrica y la variable independiente es la tensión ansiosa.

Una etapa posterior a la formulación de la hipótesis, en una investigación científica, es la comprobación o contrastación de los contenidos empíricos de la hipótesis. En ocasiones, hay hipótesis que establecen conexiones entre variables, cuyos contenidos no pueden verificarse directamente. Por ejemplo: “los aromas están compuestos por varias sustancias químicas”.

En este caso, solo se pueden verificar o comprobar indirectamente la hipótesis anterior por tiempo de concentración y de retención. Es decir, se van a elaborar pruebas y contrastaciones que permitan derivar datos empíricos de las variables que aluden atributos o características no observables en forma directa.

Esta actividad forma parte del diseño de investigación y se conoce como operacionalización.

Una hipótesis se operacionaliza, convirtiendo los conceptos o variables que utiliza en indicadores.

Un indicador representa las informaciones cualitativas o cuantitativas pertinentes a cada variable o concepto.

Un indicador se utiliza con conceptos teóricos (como “energía” “masa”), conceptos complejos (“nivel académico”, consumo tecnológico en la agricultura”) o conceptos que aluden a estados internos de un sujeto (“narcisismo”, “extroversión”, “salud dental”).

Este desglose o análisis de conceptos o variables se hace para rescatar los datos empíricos de la realidad de estudio. Cualquier ciencia empírica o fáctica, ya sea natural o social que formule hipótesis, deberá plantear u contenido empírico que posibilite la contrastación o verificación de la hipótesis.

Conceptualizacion y operacionalizacion de variables

Una vez identificadas las variables objeto de estudio, es necesario conceptualizarlas y operacionalizarlas.

Conceptuar una variable quiere decir definirla, para clarificar qué se entiende por ella.

Operacionalizar una variable significa, traducir la variable a indicadores, es decir, traducir los conceptos hipotéticos a unidades de medición.

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Ejemplo de cuadro de conceptualización y operacionalización de variables:

VARIABLE DEFINICION INDICADORCapacitación Número de años de

formación académica-nivel académico-acervo de conocimiento-aptitud

Eficiencia Cumplimiento de los estándares de calidad

-buen funcionamiento-calidad de los materiales

CAPITULO 3

RECOLECCION DE DATOS

¿Qué implica la etapa de recolección de datos?

1. Recolección de los datos PROCESO DE INVESTIGACIÓN Octavo paso RECOLECTAR LOS DATOS • Definir la forma idónea de recolectar los datos de acuerdo al contexto de la investigación. • Elaborar el instrumento de medición. • Aplicar el instrumento de medición. • Obtener los datos. • Codificar los datos. • Archivar los datos y prepararlos para el análisis.

¿QUÉ IMPLICA LA ETAPA DE RECOLECCIÓN DE LOS DATOS?

Una vez que seleccionamos el diseño de investigación apropiado y la muestra adecuada de acuerdo con nuestro problema de estudio e hipótesis, la siguiente etapa consiste en recolectar los datos pertinentes sobre las variables involucradas en la investigación. Recolectar los datos implica tres actividades estrechamente vinculadas entre sí: a) Seleccionar un instrumento de medición de los disponibles en el estudio del comportamiento o desarrollar uno (el instrumento de recolección de los datos). Este instrumento debe ser válido y confiable, -de lo contrario no podemos basamos en sus resultados. b) Aplicar ese instrumento de medición. Es decir, obtener las observaciones y mediciones de las variables que son de interés para nuestro estudio (medir variables). c) Preparar las mediciones obtenidas para que puedan analizarse correctamente (a esta actividad se le denomina codificación de los datos).

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Para recolectar datos disponemos de una gran variedad de instrumentos o técnicas.

¿Qué requisitos debe cubrir un instrumento para recolectar datos?

Todo instrumento de recolección de datos debe reunir dos requisitos esenciales: confiabilidad y validez.

La confiabilidad de un instrumento para recolectar datos se refiere al grado en que su aplicación repetida al mismo sujeto u objeto produce resultados iguales.

Por ejemplo, si se midiera en este momento la temperatura ambiental usando un termómetro y este indicara que hay 22°C. Un minuto más tarde se consultara otra vez y el termómetro indicara que hay 5°C. Tres minutos después se observara el termómetro y este indicara que hay 40°C. dicho termómetro no sería confiable.

La validez, en términos generales, se refiere al grado en que un instrumento realmente obtiene los datos que pretende obtener. Por ejemplo, un instrumento para medir la inteligencia valido debe medir la inteligencia y no la memoria. La validez es un concepto del cual pueden tenerse diferentes tipos de evidencia (Wiersma, 1999).

La validez de contenido se refiere al grado en que un instrumento refleja un dominio específico de contenido de lo que se mide o evalúa. Es el grado en el que la medición o evaluación representa al concepto medido (Bohrnstedt, 1976).

Cabe agregar que un instrumento de medición puede ser confiable, pero no necesariamente valido. Por ello es requisito que el instrumento de medición demuestre ser confiable y valido. De no ser así, los resultados de la investigación no deben tomarse en serio.

Factores que pueden afectar la confiabilidad y la validez.

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Hay diversos factores que pueden afectar la confiabilidad y validez de los instrumentos de recolección de los datos.

a) La improvisación: algunas personas creen que elegir un instrumento e medición p desarrollar uno es algo que puede tomarse a la ligera.

b) Utilizar instrumentos desarrollados en el extranjero que no han sido validados para nuestro contexto: cultura y tiempo.

c) El instrumento resulta inadecuado para las personas a quienes se les aplica: se utiliza un lenguaje muy elevado para el encuestado.

d) Las condiciones en las que se aplica el instrumento de medición: el ruido, el frio, un instrumento demasiado largo y tediosos, exceso de encuestas telefónicas etcétera.

¿Que procedimiento se sigue para construir un instrumento de medición o evaluación?

Existen diversos tipos de medición, en cada uno con características diferentes, sin embargo, el procedimiento general para construirlo es semejante. Antes de comentar tal procedimiento, es necesario aclarar que en una investigación hay dos opciones respecto al instrumento de medición:

1.- elegir un instrumento ya desarrollado y disponible, el cual se adapta a los requerimientos del estudio particular.

2.- construir un nuevo instrumento de medición de acuerdo con la técnica apropiada para ello.

El procedimiento que seguiremos para construir un instrumento para recolectar datos es el siguiente:

PASOS

a) Listar las variables, situaciones o aspectos que se pretenden medir u observar.

b) Revisar su definición conceptual y comprender su significado.

c) Revisar como han sido definidas operacionalmente las variables, esto es, como se ha medido cada variable.

d) Elegir un instrumento o los instrumentos (ya desarrollados) que hayan sido favorecidos por la comparación y adaptarlos al contexto de la investigación.

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e) Indicar el nivel de medición de cada ítem y, el de las variables.

NSTRUMENTOSDEMEDON

Después de haber establecido con toda precisión la (s) hipótesis y haber definido las variables operacionalmente, mediante diversos recursos de recolección de datos y con base en tipo de investigación, se esta en el momento mismo de definir la técnica de investigación de campo correspondiente, esto es desarrollar el tipo de instrumento ex profeso, así como la forma y condiciones en que habrá de recolectarse los datos necesarios para cada caso.

La observación

La observación es el método fundamental de obtención de datos de la realidad, toda vez que consiste en obtener información mediante la percepción intencionada y selectiva, ilustrada e interpretativa de un objeto o de un fenómeno determinado. Existen diversos tipos y clases de observación, estos dependen de la naturaleza del objeto o fenómeno a observar, y de las condiciones en que esta se ha de llevar a cabo, modalidad, estilo e instrumentos.

La observación es un acto en el que entran en una estrecha y simultanea relación el observador (sujeto) y el objeto; dependiendo del tipo de investigación el objeto tomaría el lugar del sujeto (s) observable (s).

Este método tiene como principal ventaja. Que los datos se recogen directamente de los objetos o fenómenos percibidos mediante registros caracterizados por la sistematicidad de la recolección y por la maleabilidad de las condiciones en que se proyecta realizarla.

La observación tiene como características de ser un hecho irrepetible en el área de las ciencias sociales, de ahí que el acontecimiento deba ser registrado en el acto, y solo en ese momento, porque los acontecimientos, nunca son iguales, aun cuando el escenario aparentemente sea el mismo, los sujetos observables nunca serán los mismos ni sus circunstancias.

Como método de recolección de datos la observación consiste en mirar detenidamente las particularidades del objeto de estudio para cuantificarlas.

La investigación de campo se divide en cuatro tipos:

a) Observación directab) Observación indirecta

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c) Observación por entrevista (informal estructurada y no estructurada)d) Observación por encuesta ( de hechos, de opiniones e interpretativa)

a) La observación directa se caracteriza por la interrelación que se da entre el investigador y los sujetos de los cuales se habrán de obtener ciertos datos. En ocasiones este mismo investigador adopta un papel en el contexto social para obtener información más fidedigna que si lo hiciera desde fuera.

b) La observación indirecta consiste en tomar datos del sujeto (s) a medida que los hechos se suscitan ante los ojos del observador, quien desde luego podría tener algún entrenamiento a propósito de esta actividad.

La observación es un valioso recurso siempre y cuando obedezca a una sistematización, su proceso se conforma de la siguiente manera:

Definiendo el conjunto de aspectos, eventos o conductas a observar. Derivando una muestra representativa de los aspectos, conductas o eventos que

se van a observar, siempre y cuando dichas conductas sean las suficientes para representar el hecho observable.

Definiendo cuales son las unidades de observación, estas se establecen de manera cuantitativa.

Categorizando y subcategorizando las observaciones, después asignándoles unidades de observación.

En este apartado solo se describirán los incisos a) y b). Para el c) y d) véase en la encuesta.

La entrevista

La entrevista es la práctica que permite al investigador obtener información de primera mano. La entrevista se puede llevar a cabo en forma directa, por vía telefónica, enviando cuestionarios por correo o en sesiones grupales.

Entrevista personal

Esta puede definirse como una entrevista cara a cara, donde el entrevistador pregunta al entrevistado y recibe de este las respuestas pertinentes a la hipótesis de la investigación. Las preguntas y su secuenciación marcaran el grado de estructuración del cuestionario, objeto de la entrevista.

Considere que las entrevistas personales tienen un costo alto para su realización, debido a que se requiere de varios entrevistadores, mismos que aumentaran según el número de elementos previos en la muestra.

Además los entrevistadores deberán reunir ciertas características:

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Buena presentación Convicción de su actividad Alto espíritu de colaboración Buena voz Cierta experiencia en la actividad Conocimiento del área de trabajo Criterio para aceptar el rechazo del entrevistado Alto sentido de responsabilidad

La entrevista personal tiene la ventaja de que el entrevistador puede dirigir el comportamiento del entrevistado, lo cual le permitirá obtener mejores entrevistas, que las que se hacen por correo o vía telefónica. Además esta aumenta la posibilidad de participación de un mayor número de personas, o sea que el numero de rechazos es menor en este tipo de entrevistas.

Por lo general en una entrevista intervienen como base tres personas: investigador, entrevistador y entrevistado, dependiendo del tamaño de la muestra. La entrevista personal tiene tanto ventajas como desventajas en su aplicación. Una de sus ventajas es la profundidad y el detalle de la información que se puede obtener. Otra ventaja es que el entrevistador tiene un mayor control sobre el entrevistado respecto a otros métodos, además de que puede ampliar o aclarar la pregunta.

Respecto a las desventajas, se pueden señalar dos principales: el costo por entrevista, y que es frecuente encontrarse con entrevistados que no gusten mucho de tratar con extraños, especialmente cuando se plantean preguntas de tipo personal.

Ciertamente, la entrevista no es un procedimiento sencillo, en todos los casos se debe hacer con intención de éxito, ya que difícilmente ésta se puede repetir.

Requisitos para una entrevista exitosa

1.- Accesibilidad a la información requerida al entrevistado.2.- Que el entrevistador este consciente de su función y de los fines que persiguen.3.- Saber motivar al entrevistado para lograr su cooperación.4.- Que el cuestionario haya sido aprobado5.- Establecer condiciones optimas (lugar, hora).

Técnica de la entrevista

Es conveniente que el entrevistador al inicio explique al entrevistado los propósitos y los benéficos derivados de su colaboración. Esta técnica comprende los siguientes pasos:

1) La introducción. Generalmente la primera reacción del entrevistado es de cierta curiosidad y reservada por cortesía. El entrevistador puede causar una buena

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impresión presentándose así mismo, a la organización que representa y los propósitos de la entrevista.

2) La buena relación. Si el entrevistador establece desde un inicio la confianza (raport), seguramente su interlocutor estará en mejores condiciones de colaborar.

3) La entrevista. El entrevistador se deberá abocar exclusivamente a su función, deberá evitar las distracciones hasta donde sea posible; todo tipo de interferencias, centrando la atención en el objeto.

4) Grabar la entrevista. En la actualidad se puede valer de medios para grabar la entrevista, si se opta esta forma, revise con anticipación el equipo que se va a utilizar, y verifique la anuencia del entrevistado.

La entrevista puede ser estructurada, es decir, mediante un cuestionario donde se van asentando las respuestas del entrevistado.

La entrevista no estructurada, no requiere de un cuestionario propiamente dicho, una guía de entrevista será suficiente, en esta guía solo se anotan los temas sobre los que se desea recoger las opiniones del entrevistado.

Cuestionarios

Uno de los instrumentos más utilizados para la recolección de los datos, es el cuestionario; su validez y estructura va a depender de la capacidad y habilidades del investigador. El contenido de las preguntas invariablemente tendrá que estar relacionadas con la hipótesis, o sea que, las preguntas deberán estar enfocadas hacia los puntos clave, que una vez que se viertan las respuestas, estas contengan los datos directamente relacionados con la hipótesis, pero sobre todo, que una vez codificados e interpretados, permitan confirmar o refutar la hipótesis. Pero ¿Cuál es la función procedimental del cuestionario dentro del proceso de la investigación? Para dar respuesta a esta pregunta, se debe tener presente en primera instancia que hasta este momento de la investigación, no se había entrado en contacto con la realidad, porque todo el proceso se había venido desarrollando en un plano estrictamente teórico y que es hasta el momento en que se estructura el cuestionario, cuando se “traducen” los conceptos para entrar en contacto con la realidad, para tomar de ella datos necesarios.

Cada investigación requiere de una “confección a la medida” de su propio cuestionario; el tipo de preguntas estará en función de la naturaleza misma del tipo de investigación, del problema a resolver y del nivel de certeza que se pretenda, por ello elaborar el cuestionario de deben tener en cuenta aspectos, tanto de forma como de fondo, para ello, enseguida se presentan múltiples preguntas que pueden contribuir a su mejor estructuración:

¿Cada pregunta fue derivada de las variables establecidas?

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¿Estructuro al inicio del cuestionario una breve explicación? ¿Realizo una prueba preliminar del cuestionario (pretest) para valorar su nivel de

confiabilidad? ¿Las preguntas son simples, breves y redactadas en un lenguaje comprensible? ¿las preguntas están ordenadas y agrupadas de manera que atraigan la atención

y neutralicen la resistencia? ¿El cuestionario está estructurado de tal forma que facilite la codificación de las

respuestas?

Escala

Por escala entenderemos un sistema de graduación que representan la principal característica de la variable que deseamos medir, por ejemplo: una escala de ruido que sirva para medir el grado de tolerancia que soporta un obrero en la fábrica.

Cuando en el proceso de investigación se aborda la parte estadística y se opera con conjuntos, por lo general éstos poseen un determinado número de unidades, esas unidades a su vez tienen determinadas características que es necesario: contar, jerarquizar o medir.

Lo anterior es importante, ya que los datos numéricos pueden diferir en cuanto al tiempo de medición que es factible aplicarles, así como también, dependiendo del tipo de medición que admitan los datos, será diferente el tratamiento matemático que se les pueda dar.

Existen cuatro niveles de medición (escala)

1.- nominal2.-ordinal3.-de intervalo4.-de razón

La escala nominal es aquella que utiliza números como “membretes”, con la finalidad de caracterizar o codificar algo para facilitar su manejo.

En este caso el orden no tiene ningún significado.

La escala ordinal es la que sirve para ordenar en categorías correspondientes al vapor que adquiere la variable (s) que se está considerando.

La escala de intervalo se caracteriza por su representación a través de una unidad de medida. Un rasgo importante es que este tipo de escala la proporcionalidad de diferencias es la misma para varias escalas. Además el orden siempre tiene significado específico.

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La escala de la razón es aquella que representa una proporción o razón de la cantidad considerada como unidad modelo de medida (arbitrariamente establecida). En esta escala el orden tiene significado.

Encuesta

La encuesta es un proceso interrogativo que finca su valor científico en las reglas de su procedimiento, se le utiliza para conocer lo que opina la gente sobre una situación o problema que lo involucra, y puesto que la única manera de saberlo, es preguntándoselo, luego entonces se procede a encuestar a quienes involucra, pero cuando se trata de una población muy numerosa, solo se le aplica este aun subconjunto, y aquí lo importante está en saber elegir a las personas que serán encuestadas para que toda la población esté representada en la muestra; otro punto a considerar y tratar cuidadosamente, son las preguntas que se les harán.

El tipo de información que se recoge por este medio por lo general, corresponde a: opiniones, actitudes y creencias, etc.; por lo tanto, de un sondeo de opinión. Solo cuando las entidades gubernamentales requieren de la opinión de “toda” la población, acuden al referéndum o al levantamiento de un censo. Volviendo a los fines científicos de la encuesta (validez) precisaremos que la regla principal de su procedimiento consiste en que, un segundo investigador pueda repetir el procedimiento siguiendo los mismos pasos y concuerde con los resultados obtenidos anteriormente por otro investigador.

En muy diversas obras de la literatura especializada en metodología de la investigación, se refieren a la encuesta también como al conjunto de métodos y procedimientos para la recolección de datos.

UNIDAD 4

ANALISIS E INTERPRETACION DE LOS DATOS

El análisis de datos es la manipulación de hechos y números para obtener cierta información mediante ciertas técnicas, las cuales servirán posteriormente para tomar decisiones. El objetivo final de cualquier tipo de investigación es obtener resultados lo más confiables posible, y una forma de lograrlos es mediante la estadística.

Objetivos

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Conocer lo que hay en los datos Determinar el nivel de variabilidad de los datos Conocer el comportamiento que sigue la distribución de datos Encontrar la relación que existe entre las variables Identificar qué estimaciones y predicciones se pueden realizar

FRECUENCIA ABSOLUTA Y RELATIVA

Una distribución de frecuencias es un conjunto de puntuaciones ordenadas en sus respectivas categorías. Las distribuciones de frecuencias pueden complementarse agregando las frecuencias relativas. Las frecuencias relativas son los porcentajes de casos en cada categoría.

Ejemplo de frecuencias absolutas y relativas.

CATEGORÍAS CÓDIGOS FRECUENCIAS FRECUENCIASABSOLUTAS RELATIVAS (%)

NO 1 5.00 33.00

SI 2 8.80 57.00No Contestaron 3 1.50 10.00

TOTALES 15.30 100.00

El orden metodológico

A) Sintetizar la información en cuadros estadísticos, graficas o relaciones de datos.B) Analizar la información sintetizada (descripción cualitativa)C) Realizar una síntesis general de los resultados.

ANALISIS DESCRIPTIVO

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ETAPAS: análisis individual y análisis descriptivo

Interpretación de la información

Cuantitativa – cantidadesCualitativas - calidad

PRESENTACION DE LOS DATOS

La clasificación consiste en agrupar los datos en categorías.

Codificación: consiste en asignar un número correlativo a cada categoría que comprende el cuestionario o documento de observación.

Tabulación: procedimiento por medio del cual se construye la tabla numérica con los datos obtenido en la recopilación de la información (manual y electrónica.

REPRESENTACIÓN GRÁFICA

Existen varias formas de representar gráficamente la información obtenida de acuerdo con el tipo de datos y con relación a lo que se desea representar, los más comunes son los siguientes:

Las principales formas de representación grafica son:

HISTOGRAMAS POLÍGONO DE FRECUENCIAS DIAGRAMA DE PASTEL

Histograma

El histograma es un tipo de representación en gráfica de barras de un conjunto completo de datos.

Componentes principales:

titulo escala vertical escala horizontal número de figura

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Ejemplo:

Polígono de frecuencias

Es un tipo de representación en gráfica de líneas, que se constituye de manera similar al histograma con la excepción de que las marcas de clase están siempre en la escala horizontal, colocando un punto al nivel de frecuencia correspondiente a cada clase.

Posteriormente hay que unir los puntos de frecuencia por medio de una línea que los una entre sí.

Ejemplo:

DISTRIBUCIÓN DE PERSONAS POR NIVEL

0123456789

10111213

1 2 3 4 5 6

MILES DE PESOS

PE

RS

ON

AS

DISTRIBUCIÓN DE PERSONAS POR NIVEL DE INGRESO

0

612

1824

30

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

MILES DE PESOS

PE

RS

ON

AS

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Diagrama de pastel

Es otro tipo de de gráfica que consiste en un círculo que se divide en sectores los cuales representan las frecuencias de cada clase en forma porcentual.

En la interpretación de los datos podemos utilizar diferentes recursos tales como la estadística, el análisis documental, análisis inferencial. Esto con el fin de poder dar una explicación, y razones con sustento.

¿CONSIDERA USTED QUE LA DELINCUENCIA JUVENIL TIENE SU

ORIGEN EN LA FAMILIA?

18%

37%17%

21%3% 4%

MUY DE ACUERDO

DE ACUERDO

NI DEACUERDO NI EN DESACUERDO

EN DESACUERDO

MUY EN DESACUERDO

NO CONTESTARON

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CAPITULO 5

PRESENTACIÓN DE LOS RESULTADOS

(Informe o reporte de investigación)

Los informes tienen una gran importancia en el ámbito de la investigación porque son el

medio de difusión de los nuevos conocimientos, a la vez ponen de manifiesto las

orientaciones y tendencias que surgen de él. La redacción del texto es la etapa "final"

del proceso; para que los resultados sean dados a conocer se deben preparar bajo

ciertos lineamientos que establece la comunidad científica, que de manera escrita es la

única forma de ir en busca del consenso sobre los resultados. Además el informe es el

medio para que los nuevos conocimientos se incorporen a la ciencia en forma oportuna.

Entre otras consideraciones habrán de tenerse en cuenta ciertos aspectos, tales como:

espacio y tiempo; contexto; contenido; la extensión y la presentación.

Los resultados de la investigación fundan su valor tanto en el contenido como en la

forma. De hecho ninguna investigación puede darse por terminada si no se presentan

los resultados. Los conceptos que se expongan en el informe, deben ser inteligibles

para los lectores, los juicios deben plantearse de manera inequívoca. La concisión es

un recurso que refuerza y da mayor sentido. Evitando lo superfluo se resaltan los

caracteres fundamentales. La extrema brevedad no es garantía de la comprensión, ni

de la validez; por lo que no se debe confundir el ser claro, con ser conciso.

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Para dar inicio a un informe lo primero que se debe establecer, es un plan para su

estructuración, el cual deberá tener una secuencia lógica partiendo del material

completo, incluyendo las referencias bibliográficas completas y debidamente

estructuradas; y esclarecidas las ideas fundamentales; los antecedentes; los resultados;

conclusiones y recomendaciones. Para el momento de la redacción final un "tip" que da

resultado, es redactar parte por parte; nunca trate de hacerlo aquí y allá.

Sea muy exigente con el sentido de las expresiones; cuando las ideas se le hagan

confusas o enredadas, haga un esquema, un diagrama, o un cuadro sinóptico formato

después escriba, revise nuevamente para comprobar si las ideas ya se esclarecieron.

También considere que la extrema modestia o la petulancia, no garantizan la validez de

los resultados de la investigación. Lo más importante entonces, será plasmar todos los

elementos y argumentos que contribuyan a la comprensión del proceso de la

investigación para su comprobación, aprobación y consecución. Recuerde que a partir

de sus resultados (positivos o negativos) otros investigadores van a continuar

indagando.

Enseguida encontraras un listado de recomendaciones para la elaboración del informe:

-Reúna los materiales de escritorio necesarios: papelería, diccionarios (de la lengua, de

gramática, de sinónimos y especializados).

-Concéntrese en la escritura, evite al máximo las distracciones mientras escribe.

-Utilice el vocabulario que corresponda a la especialidad. .No use términos ambiguos.

-Dé un orden coherente y lógico al ordenamiento de la información y a los apartados.

-Revise lo ya escrito, una y otra vez; no espere que a la primera quede listo.

-Pida opinión a otra persona capaz y permita sugerencias.

-Revise sus manuscritos antes de darlos a capturar o a mecanografiar.

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-Revise el documento ya en limpio antes de reproducirlo y de empastarlo o

engargolarlo.

PORTADA

La portada es el elemento del informe comprendido en los preliminares mismo, y tiene

como finalidad identificar básicamente el tipo de trabajo que contiene, quién lo elaboró y

cuándo; algo no menos importante sería la prolijidad y pulcritud con que se estructure y

elabore ya que esto podrá decir algo más a favor del investigador.

Con cierta frecuencia las instituciones académicas cuentan con un formato de portada

que se utiliza para todos los reportes de investigación; un ejemplo concreto es el que se

aplica a las tesis profesionales y de grado en las universidades. De no ser éste el caso,

será el investigador quien decida acerca del formato y tipo de materiales de la portada.

Los elementos básicos que deberá contener la portada, son los que se describen

enseguida:

1. Nombre de la institución.

2. Título de la investigación.

3. Nombre de la persona(s) que realizó la investigación.

4. Lugar y fecha de terminación.

1. Todas las organizaciones cuentan con una estructura interna jerarquizada, así que

cuando se registra en la portada el nombre de la organización, también se anota el área

correspondiente. Por ejemplo, para un informe de investigación emanado de una

secretaría de estado que cuenta con subsecretarías y departamentos, el nombre de la

institución se anota de la siguiente manera:

Secretaría de Salud. Subdirección de Investigación. Departamento de Proyectos.

2. El título debe reflejar lo esencial del tema, el aspecto y el procedimiento que se siguió

en la investigación. Se redacta de la manera más precisa posible.

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En ocasiones el título que se había ideado al inicio de la investigación, pudiera no ser el

mismo cuando se ha terminado de investigar, esto es válido siempre y cuando sea para

reflejar de una mejor manera el contenido del informe.

3. El nombre de la persona(s) que realizó la investigación, se asienta completo y

precedido del grado académico.

4. Lugar y fecha. El nombre del lugar será aquel en donde se encuentre ubicada la

organización que respalda o patrocina al investigador. Respecto a la fecha, ésta será la

que corresponda a la de terminación del informe.

RESUMEN.

Es el apartado que se destina a describir lo fundamental del contenido del contenido del

informe de una manera sintética, clara y precisa, haciendo resaltar los logros

alcanzados, su contribución a la solución del problema de conocimiento; así como las

técnicas o procedimientos mediante los cuales fueron obtenidos. Por lo anterior este

apartado se redacta hasta después de haber estructurado el reporte final, y se coloca

enseguida de la portada. Su extensión aproximada será de 150 a 200 palabras; se

presenta junto con una traducción al ingles (abstract), cuando la lengua de origen sea

distinta del inglés.

ÍNDICE

La función de este apartado es la de INDICAR en qué página(s) se ubica la información.

Un índice bien presentado, pero sobre todo bien estructurado, es un elemento que va a

permitir localizar con precisión y rapidez cada una de las partes que compone el

documento. Su estructura además, facilita que de una .ojeada se pueda visualizar la

formalidad, el contenido del trabajo y si su desarrollo responde a un ordenamiento

secuencial lógico. Por lo tanto dicho ordenamiento, en cuanto a su estructura, partirá de

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lo general lo específico, esto es: capítulo y subcapítulos, desglosados con la

nomenclatura que más convenga (números romanos, números arábigos).

INTRODUCCIÓN

La introducción o exordio es un apartado inicial del informe o reporte final de la

investigación, la cual se debe redactar hasta después de haber dable concluido el

trabajo. Su función es la de introducir al lector en el asunto; en ésta habrá que explicar

cuál es el tema, qué aspecto respecto de ese tema se investigo, los objetivos del

trabajo, la metodología empleada, la forma y bajo qué condiciones se realizó, a quiénes

se beneficiará con el avance de lo logrado, y en qué nivel se logro la intención inicial del

proyecto, por último una breve reseña de lo que comprende cada capítulo.

Con esto la introducción cumple su propósito: poner al lector en contacto con el tema,

pero desde una perspectiva global. Si está redactado, con una secuencia lógica de los

puntos que debe contener, el lector podrá estar en mejor condición de comprenderlo al

abordar todas y cada una de las partes del trabajo, o al menos de leerlo con mejor

ánimo.

ANTECEDENTES

Se incluye este apartado cuando el problema que se está investigando, o requiere de la

inclusión de cierta información antecedente, la cual no tiene cabida en el marco

histórico o en el situacional. Esto es, cuando problema de investigación requiere de una

amplia descripción de sus: antecedentes y del estado actual en que se encuentran los

avances sobre el mismo.

Página 81

..

MARCO TEÓRICO

Es el apartado que se refiere a los antecedentes teóricos que sirvieron para enmarcar

los avances que sobre el tema han logrado otros estudiosos (Estado del Arte), y del

cual se derivó la teoría(s) que dio soporte a la investigación cual se está elaborando el

informe final.

METODOLOGÍA EMPLEADA

El hecho de mencionar y describir la metodología empleada para el desarrollo de la

investigación, es algo que pudo haberse citado en la introducción de manera muy

sucinta, sin embargo siempre es recomendable, que en un informe final de

investigación se incluya el apartado denominado METODOLOGÍA o PROCEDIMIENTO.

La descripción del método, que se ha seguido, es una prueba de honradez y

competencia profesional de parte del investigador, porque cualquier conclusión o

recomendación, podría ser evaluada en función del método que se aplicó. Describir el

método por lo tanto, garantiza en cierta forma la validez de los resultados.

Los puntos que debe comprender se describen a continuación:

-Hipótesis y descripción de variables: indicadores

-Diseño del experimento.

-Muestra. Características de los sujetos y procedimiento para determinar la muestra.

Instrumentos de medición o de recolección de datos(determinación de validez y

confiabilidad).

-Variables consideradas,

-Procedimiento (descripción resumida de las etapas del desarrollo de la investigación).

Página 82

Experiencias adquiridas, así como las variables extrañas que pudieran haberse

presentado y en su caso la manera en que se resolvió lo imprevisto.

PROCESAMIENTO DE LOS DATOS

Después de haber descrito el procedimiento del experimento mediante el cual se

generaron los datos, la etapa subsecuente es darles un cierto tratamiento, por lo

general se requiere de codificar éstos para proceder a su análisis e interpretación.

Explicar y describir la técnica empleada es en sí la información que se registra en esta

sección.

ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE LOS DATOS

Normalmente aquí se presenta el tratamiento estadístico que se le dio a los datos

recolectados (previa codificación). Ahora bien no siempre las investigaciones deben

tener un tratamiento estadístico, pueden ser el resultado de la reflexión, un juicio

razonado, por ejemplo: "Los países capitalistas a medida que transcurra el tiempo,

necesariamente se integrarán en un bloque económico".

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Estas tienen como función indicar la relación que guarda determinada información a la

que se hace alusión, con los autores y sus obras. Al citar a determinado autor, por lo

general, en notas de pie de página, también se anotan estos datos en la bibliografía al

final del informe.

En ocasiones estas referencias se anotan al final del capítulo o apartado en cuestión;

en cualquier caso se deberá hacer en el orden consecutivo en el que se les fue citando

Página 83

en el texto. Sea cual fuera la forma que se adopte, cerciórese que concuerden el

número de la cita con el número de la referencia.

Ejemplo 1:

EN EL TEXTO:

"La investigación científica es una tarea dirigida a la solución de problemas"(l).

AL PIE DE PÁGINA SE ANOTA:

(1) Selltiz,Claire. Métodos de investigación en las relaciones sociales. 8 ed. [Madrid,

RIALP: 1976. p: 47.

.

Otra opción es intercalar en el texto las referencias.

Ejemplo 2:

EN EL TEXTO:

...hay una marcada diferencia entre las teorías anteriores y la del desarrollo

psicolingüístico de Vigotski (1973).

EN LA BIBLIOGRAFÍA FINAL SE ANOTA:

VYGOTSKY, L. S. Pensamiento y lenguaje. Buenos Aires, La Pléyade,

973. p: 60.

'

Ejemplo 3:

EN EL TEXTO:

Young y Floud (1992:318) analizaron la influencia de la matutinidad -vespertinidad (ser

más eficiente por la mañana o por la tarde) en la memoria.

EN LA BIBLIOGRAFÍA AL FINAL DEL CAPÍTULO O EN LA BIBLIOGRAFÍA FINAL, SE

ANOTA:

YOUNG, PAULINE; FLOUD, RODERICH. "Eyewitness memory and time of day". En:

F.LOSEL (Edit.). Psychology and law. Berlín, De Gruyter, 992. p:317~320.

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CONCLUSIONES

Esta parte del informe o reporte final de la investigación deberá estar íntimamente,

relacionada con la introducción, de tal forma que el lector con leer la introducción y las

conclusiones, pueda tener una idea del nivel y calidad del trabajo.

El contenido de las conclusiones comprende dos grandes partes.

La primera se referirá a un breve, pero bien estructurado resumen sobre lo más

importante del trabajo; y la segunda, serán ya en sí las conclusiones propiamente

dichas derivadas de la investigación en cuestión; aquí se requiere de una gran

capacidad de síntesis, para dar a conocer en forma deductiva los resultados obtenidos

al final del proceso indagatorio.

Al terminar las conclusiones hágase los siguientes planteamientos:

-¿Se enuncian las conclusiones en términos que hagan posible su verificación?

-¿Los datos reunidos justifican las conclusiones?

-¿Se incluye como conclusión, si se acepta o se rechaza la hipótesis?

-¿Se señalan nuevas interrogantes para futuras investigaciones?

BIBLIOGRAFÍA

La palabra bibliografía etimológicamente se refiere a descripción de libros, sin

embargo, en este apartado se incluyen también referencias de otros tipos de

documentos, tales como: artículos de revista, directorios, cartas, etcétera.

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La función principal de la bibliografía es la de describir las obras que fueron consultadas

a lo largo de toda la investigación, su estructura, sigue un orden estrictamente

alfabético de autores (personales y/o corporativos).

Los autores corporativos se asientan directamente bajo su nombre; mientras que los

autores personales van primero sus apellidos seguidos sus nombres (véase Ficha

bibliográfica, pág. 102).

Ejemplo de autor corporativo: Banco Interamericano de Desarrollo. Ejemplo de autor

personal: Hernández Pérez, José Antonio.

Antes de estructurar la bibliografía, cerciórese de que tiene a mano todas y cada una de

las fichas bibliográficas de las obras esenciales que consultó; enseguida revise que

todas tengan los datos completos; después ordénelas alfabéticamente; si tiene más de

una referencia de un mismo autor, entonces la primera letra del título será la que defina

el orden alfa bético, esto es, cuál va primero y cuál va después. Ahora sí, transcriba los

datos en hoja(s) de papel en forma muy prolija. A manera de ejemplo, véase la

bibliografía que se encuentra al final de esta obra.

La bibliografía en un informe de investigación adopta el nombre de REFERENCIAS. Se

coloca después de las conclusiones o de las recomendaciones, y antes de los

apéndices o anexos, si existieran estos dos últimos.

Es importante señalar que existen otros criterios para ubicar las referencias: 1) Al final

de cada capítulo y de manera agrupada las de todos los capítulos, al final en un todo; 2)

o sólo al final de cada capítulo.

Ya por último mencionaremos que las notas de pie de página, sean éstas aclaratorias o

bibliográficas, ambas constituyen el aparato crítico.

APÉNDICE / ANEXOS

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En esta sección se ubican los anexos, materiales complementarios que tienen como

función reforzar con información ampliada el texto; estos materiales podrían ser:

cuadros, mapas, planos, gráficas, listas, tablas, etc., mismos que por su extensión no

es conveniente incluir en el capítulo al que corresponden. Sin embargo la inclusión de

dicho material tiene que justificar su presencia, no se trata de una serie de agregados

que el autor no pudo incorporar en el texto, sino de cierto material pertinente a la

relatoría de la investigación y que tiene una estrecha relación con ella. Su función

también es la de liberar al texto de un material de interés secundario.

Los anexos del apéndice se colocan después de la bibliografía (listado general de obras

consultadas).

Cuando el apéndice consta de un solo documento, se emplea la palabra APÉNDICE; si

el apéndice consta de varios documentos, la palabra que los abarca se denomina:

ANEXOS, dándoles un número y un título a cada uno de ellos de acuerdo a su

contenido; si fuera el caso, también se anota la FUENTE:, que es la referencia de

donde fue tomada la información.

Ejemplo: FUENTE: X Censo General de Población. 1960. Por último verifique que en el

capítulo correspondiente esté anotado el envío que debe decir, por ejemplo: (Véase

anexo 3).

Una vez ya integrados todos los anexos, antecédalos de una hoja en lanco que sólo

diga ANEXOS (en el centro de la misma).

Enseguida se presenta el ordenamiento de los elementos que conforman un informe.

ESTRUCTURA DEL INFORME DE INVESTIGACIÓN.

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-CUBIERTA ANTERIOR

-GUARDA ANTERIOR (Hojas en blanco)

PRELIMINARES.

-PORTADA

-DEDICATORIA(S)*

-AGRADECIMIENTOS*/RECONOCIMIENTOS*

-ÍNDICE/CONTENIDO/SUMARIO

-ADVERTENCIAS*

CUERPO DEL INFORME.

-INTRODUCCIÓN

-TABLA DE ABREVIATURAS*

-TABLA DE ILUSTRACIONES*

-MARCOS DE REFERENCIA:

(Teórico, histórico*, situacional, espacial*)

-CAPITULADO

-DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES

-RECOMENDACIONES*

REFERENTES.

-BIBLIOGRAFÍA/REFERENCIAS

-APÉNDICE*/ANEXOS*

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-GUARDA POSTERIOR (hoja en blanco)

-CUBIERTA POSTERIOR (pasta)

*Opcional. Inclúyase sólo si el documento por su naturaleza o presentación lo requiere.

Nota: La estructura de un libro y de un informe o reporte de investigación difieren en

algunos de sus elementos.

METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION II

Índice

Introducción

Capítulo I MARCO CONTEXTUAL

1.1-Planteamiento del problema

1.2- Objetivos

1.2.1- Objetivo general

1.2.2- Objetivos específicos

1.3 Hipótesis

Capítulo II MARCO TEORICO

2.1-Marco Histórico

2.2-Marco Referencial

2.3 Marco Conceptual

Capítulo III MARCO METODOLOGICO

3.1 Tipo de investigación

3.2 Método

3.2.1 Tipo de método

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3.2.2 Aplicación en el proyecto

3.3 Recursos

3.3.1 Recursos Materiales

3.3.2 Recursos Físicos

3.3.3 Recursos Humanos

3.3.4 Recursos Financieros

3.4 Perfil de la población

3.5 Población, Muestra y Escenario

3.6 Identificación de variables

3.7 Conceptualización y operacionalización de variables

3.8 Instrumento de medición

Capítulo IV ANALISIS E INTERPRETACION DE LOS DATOS

4.1 Tablas de distribución de frecuencias

4.2 Graficas individuales

4.3 Descripción general (grafica)

Conclusiones: generales, analíticas y sintéticas

Bibliografía: general, básica y complementaria

Anexos

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