1

2

EDITORIAL

Las necesidades prácticas exigen a los investigadores disponer

de datos de forma inmediata, con el fin de poder dar respuesta

con similar inmediatez en las evaluaciones y campos de trabajo.

Todo ello sin contar con la presión hacia la rentabilidad y

productividad a la que está sometido el proceso de Investigación

desde las distintas administraciones. Estas circunstancias exigen

que fenómenos que, por su propia naturaleza, necesitan una

observación y análisis a lo largo del tiempo sean abordados con

otras estrategias de menor coste y máximo beneficio, en el menor

tiempo posible, sobre todo en favor de la toma de decisiones

prácticas para la prevención e intervención para la mejora

académica y de la construcción del conocimiento. Una

herramienta es el diseño de la investigación y uno de estos

diseños la Investigación No Experimental que estudia estudia lo

ya existente, hechos que ya ocurrieron, por lo que también se le

conoce como investigación expo-facto, en esta las variables no

se manipulan intencionalmente y resulta complicado hacerlo. El

investigador no tiene control directo sobre las variables

interdependientes, no puede influir sobre ellas porque ya

sucedieron, al igual que sus efectos. Lo que se hace en la

investigación no experimental es observar fenómenos tal y como

se dan en su contexto natural, para después analizarlos.

3

COLABORADORES

Rosa Golindano Guillen, nacida y residenciada en Maturín Estado Monagas. Ingeniero del Ambiente y de los Recursos Naturales de profesión, egresada de la Universidad Nororiental Gran Mariscal de Ayacucho Núcleo Maturín. Me desempeño como Supervisor Ambiental, experiencia en las actividades de control ambiental en las operaciones de Perforación, Producción y Construcción.

Abogado en Libre Ejercicio de la Profesión

Consultor Técnico Adscrito a la Gerencia de Tecnología de

Fundación Infocentro

Fundador y CEO del Proyecto BIOARTIFEX Venezuela.

http://www.bioartifex.com

Edgar José Betanco Gómez, nacido en Maturín estado Monagas. Soy Ing. Del Ambiente y de los Recursos Naturales, egresado de la universidad Gran Mariscal de Ayacucho. Actualmente soy supervisor ambiental específicamente en el área de manejo de desechos, efluentes y emisiones atmosférica del área de producción de PDVSA Peteocedeño división Junín faja Petrolifera del Orinoco.

Asdrubal Miranda, de Maturín estado Monagas; Estudie en la

Gran Mariscal de Ayacucho Ingeniería del Ambiente y de los

Recursos Naturales, actualmente trabajo en Pdvsa como

Supervisor Ambiental de Nuevos Proyectos y Perforación.

Miguel Ángel Del Rosario Bracho, conocido por muchos como Capote, segundo apellido paterno. Nací en Puerto La Cruz, Estado Anzoátegui. Residenciado en Barquisimeto, Estado Lara. De profesión Ingeniero Civil, egresado de la Universidad Centroccidental "Lisandro Alvarado" (UCLA). Durante 5 años me desempeñé en el área de la docencia, en el nivel de primaria. Actualmente, laboro en el área de Cartografía y Topografía en el Instituto Nacional de Tierras Urbanas INTU-LARA.

Link de Ubicación de la Revista:

http://issuu.com/miguelangelcapotebracho/docs/dise__os_no_experimentales_transecc/0

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CONTENIDOS

Técnicas de Recolección de Datos

Análisis de los resultados 13

Historias del Diseño 5

Características del Diseño 7

Etapas del Diseño 11

Ventajas y Limitaciones 12

Campo de Aplicación del Diseño 15

Diseños No Experimentales Transeccionales

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Historia del diseño

El diseño metodológico de investigación no experimental con el objetivo de indagar la incidencia y los valores en que se manifiesta una o mas variables (Cualitativo) y proporcionar una visión de una comunidad, un evento, un contexto, un fenómeno o una situación. Es de data reciente, si tomamos en cuenta que esta se basa en la observación, y que el hombre a través de su evolución se ha desarrollado de manera empírica, por lo que se puede afirmar que inconscientemente el hombre practicaba este tipo de metodología al tratar de explicar los fenómenos naturales y las enfermedades que padecía, mucho antes de existir las ciencias como tales, pero la investigación no experimental es también conocida como investigación Ex Post Facto, término que proviene del latín y significa después de ocurridos los hechos. De acuerdo con Kerlinger (1983) la investigación Ex Post Facto es un tipo de “... investigación sistemática en la que el investigador no tiene control sobre las variables independientes porque ya ocurrieron los hechos o porque son intrínsecamente manipulables,” En la investigación Ex Post Facto los cambios en la variable independiente ya ocurrieron y el investigador tiene que limitarse a la observación de situaciones ya existentes dada la incapacidad de influir sobre las variables y sus efectos (Hernández, Fernández y Baptista, 1991).

D´Ary, Jacobs y Razavieh (1982) consideran que la variación de las variables se logra no por manipulación directa sino por medio de la selección de las unidades de análisis en las que la variable estudiada tiene presencia, por ejemplo, se puede analizar como influyo el movimiento del primero de enero de 1994 en Chiapas sobre la economía nacional, también se puede analizar la percepción de personas con síndrome de Down y personas que no lo tienen. En ambos casos el investigador no puede manipular directamente las variables independientes como ocurre en un estudio de corte experimental.

6

CLASIFICACIÓN DE LOS ESTUDIOS EX POST-FACTO COMO TAMBIEN SE LE

CONOCE A LOS DEISÑOS NO-EXPERIMENTALES.

a. Estudios descriptivos.

b. Estudios de desarrollo.

a. Estudios longitudinales.

b. Estudios transversales.

c. Estudios cohortes.

d. Estudios de tendencias.

c. Estudios comparativos

a. causales.

d. Estudios correlacionales.

a. Estudios correlacionales y predictivos.

b. Estudios basados en el análisis factorial.

c. Estudios basados en los modelos casuales:

El análisis de las sendas.

Los modelos de ecuaciones estructurales.

Otras aplicaciones multivariables:

El análisis de conglomerados.

El escalamiento multidimensional.

7

Características

En el diseño de una investigación y con el fin de recolectar la

información necesaria para responder a las preguntas de

investigación (bien sea cualitativa o cuantitativa, de las Ciencias

Sociales o de las Físicas), el investigador debe seleccionar un

diseño de estos, tal como se plantea en el portal Rena.edu.ve. En

otras palabras se refiere a una

forma práctica y precisa que el

investigador adopta para cumplir

con los objetivos del

estudio que se han planteado, en

vista de que el diseño de

investigación guiara paso a paso

para conseguir dichos objetivos.

Por lo tanto, es necesario, que

previo a la selección del diseño

de investigación se

tengan bien claros los objetivos propios de la investigación; uno

de estos tipos de investigación es la transeccional o transversal

que a su vez es Investigación no experimental y que presenta una

clasificación según la temporalización, como podemos encontrar

en el portal antes citado:

Método transversal: Es el diseño de investigación que recolecta

datos de un solo momento y en un tiempo único. El propósito de

este método es describir variables y analizar su incidencia e

interrelación en un momento dado.

Un estudio transversal constituye el estudio de un evento en

un momento dado, superando así la limitación del factor tiempo.

En este caso la unidad de tiempo viene determinada sólo por las

exigencias de las condiciones del estudio, es decir por el

necesario para recoger y analizar los datos, pues un estudio

8

transversal o de corte equivale, a tomar una fotografía. Para

poder analizar entonces la incidencia del paso del tiempo, se opta

por analizar simultáneamente los componentes de una muestra

en la que figuren sujetos de diferentes edades de forma que

cubran el arco de tiempo propuesto en el estudio

Método longitudinal: Es el diseño de investigación que

recolecta datos a través del tiempo en puntos o períodos

especificados, para hacer inferencias respecto al cambio,

sus determinantes y consecuencias.

Los diseños de investigación transeccionales pueden dividirse en

dos: descriptivos y Correlacionales /causales.

A. Los diseños transeccionales descriptivos tienen como

objetivo indagar la incidencia y los valores en que se

manifiesta una o más variables. El procedimiento consiste

en medir en un grupo de personas u objetos una o

generalmente más variables y proporcionar su

descripción. Son, por lo tanto, estudios puramente

descriptivos que cuando establecen hipótesis, éstas son

también descriptivas, como ejemplo se puede citar las

famosas encuestas nacionales de opinión sobre las

tendencias de los votantes durante periodos de elección o

también la encuesta sobre la percepción de

características de un producto en el mercado por sus

clientes para determinar sus preferencias.

B. Los diseños transeccionales correlacionales / causales

tienen como objetivo describir relaciones entre dos o más

9

variables en un momento determinado. Se trata también

de descripciones, pero no de variables individuales sino

de sus relaciones, sean éstas puramente correlacionales o

relaciones causales. En estos diseños lo que se mide es la

relación entre variables en un tiempo determinado. Una

investigación que pretendiera indagar la relación entre la

calidad de un producto cárnico y las ventas a durante una

época del año, observando qué tan relacionadas están

ambas variables (se limita a ser correlacional). Una

investigación que estudiara cómo la motivación intrínseca

(propia) 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 el por qué y cómo es que la motivación

intrínseca contribuye a incrementar la productividad (esta

investigación establece primero la correlación y luego la

relación causal entre las variables).

Otra forma de ver sus características:

a. La principal característica de este tipo de investigación

es que el investigador escoge uno o más efectos que le es

dable observar y se retrotrae en el tiempo en busca de

posibles causas, relaciones y su significado.

b. Es apropiado cuando por razones prácticas,

económicas o éticas, no es posible realizar experimentos.

c. Proporcionar información útil sobre la naturaleza del

problema: qué factores están asociados, bajo qué

circunstancias, en qué secuencia aparecen. Actualmente

las posibles relaciones causases que puedan

determinarse por estudios ex post facto, se benefician

10

considerablemente de técnicas estadísticas tales como la

correlación parcial y la regresión múltiple.

d. La principal debilidad de este tipo de investigación

consiste en que por falta de control sobre los factores

supuestamente causales, no es posible establecer con un

margen de seguridad aceptada, cuál es la causa (o

causas).

11

Etapas o Fases

EN LO TRANSVERSAL Y LONGITUDINAL

Identificación de la población en estudio. Definir la muestra si es

necesario.

Formulación de los objetivos del estudio.

Definición del fenómeno objeto de estudio: Criterios de CASO

Elección de las variables del estudio, así como las categorías y

escalas de medición.

Selección de las fuentes de información.

Medición del objeto de estudio: identificación y cálculo de los

indicadores.

12

Ventajas y Limitaciones

1. Permiten estudiar varias variables resultado como enfermedad y

exposición.

2. Buen control de la selección de los sujetos de estudio.

3. Poco tiempo de ejecución del estudio puesto que no hay seguimiento de

los individuos y generalmente poco costo económico.

4. Son un buen paso inicial en la elaboración de un estudio de cohorte.

5. Proporcionan estimadores de prevalencia.

Inconvenientes o limitaciones de un estudio transversal

1. Imposibilidad de determinar si la exposición precede a la enfermedad, es

decir, imposibilidad para establecer direccionalidad de asociaciones.

2. La información de la exposición es muy vulnerable a errores de medición,

especialmente si es recogida retrospectivamente. Existe ambigüedad

temporal si se recogen exposiciones actuales.

3. Imposibilidad de distinguir entre factores de riesgo y factores pronósticos

porque los investigadores conocen cuántos individuos han pasado la

enfermedad.

4. Posible sesgo de supervivencia: Los casos observados pueden tener una

mayor supervivencia, puesto que los fallecidos no suelen entrar en el

estudio.

5. No es eficaz para estudiar enfermedades raras, letales o de corta

supervivencia.

6. Imposibilidad de identificar relaciones causales entre los factores

estudiados, puesto que mide simultáneamente efecto (variable

dependiente) y exposición (variable independiente).

13

Técnicas de Recolección de Datos

1. Selección de una muestra de población de estudio.

2. Medición de la variable predictora (factor de riesgo) y variable

resultado (enfermedad).

La recolección de información en los estudios descriptivos.

Este tipo de estudios dependen de nuestra capacidad de recogida de

datos. Actualmente la investigación educativa se rige por el uso de un

conjunto de instrumentación, como las pruebas estandarizadas de

rendimiento, instrumentos de observación en clase, las escalas de

actitud, los cuestionarios, las entrevistas y el análisis de contenido. Estos

son una parte de las técnicas que pueden ser utilizadas en la

investigación descriptiva.

Análisis de los resultados

Métodos transversales: Se realiza en un lapso de tiempo corto. Es

como tomar una instantánea de un evento.

Métodos Longitudinales: El estudio se hace en un tiempo prolongado

viendo la evolución del evento bajo estudio. Es como una película de un

evento.

En ciertas ocasiones el interés del investigador es analizar cambios a

través del tiempo en determinadas variables o en las relaciones entre

éstas. Entonces se dispone de diseños longitudinales, los cuales

recolectan datos a través del tiempo en puntos o periodos especificados,

para hacer inferencias respecto al cambio, sus determinantes y

consecuencias.

14

Los análisis estadísticos en los estudios descriptivos.

Normalmente el primer paso es definir las variables, medirlas y

finalmente extraer estadísticos que permiten percibir con cierta precisión

la muestra. Estos estadísticos suelen ser las medidas de tendencia central

y las de variabilidad. Podemos describir datos apoyándonos en sistemas

de representación gráfica incluso generar puntuaciones derivadas.

15

Campo de aplicación del diseño

DISEÑOS TRANSECCIONALES DESCRIPTIVOS

EJEMPLOS:

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 indignan por los diferentes

candidatos contendientes en la elección. Es decir, se centran en la

descripción de las preferencias del electorado.

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 descriptivo. Un análisis de la tendencia

ideológica de los 15 diarios de mayor tiraje en Latinoamérica. El foco de

atención es únicamente describir, un momento dado, cuál es la tendencia

ideológica (izquierda-derecha) de dichos periódicos, no se tiene como

objetivo ver el por qué manifiestan una u otra ideología, simplemente

describirla.

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 (descripción).

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Los estudios transeccionales descriptivos nos presentan un panorama del

estado de una o más variables en uno o más grupos de personas, objetos

(v.g., periódicos) o indicadores en determinado momento.

En ciertas ocasiones el investigador pretende hacer descripciones

comparativas entre grupos o subgrupos de personas, objetos o

indicadores (esto es, en más de un grupo). Por ejemplo, un investigador

que deseara describir el nivel de empleo en tres ciudades.

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 ejemplo de diseño

transeccional descriptivo. En este tipo de diseños queda claro que ni

siquiera cabe la noción de manipulación puesto que se trata a cada

variable individualmente, no se vinculan variables.

DISEÑOS TRANSECCIONALES CORRELACIONALES/CAUSALES

EJEMPLOS:

Una investigación que

pretendiera indagar la relación entre

la atracción física y la confianza durante el

noviazgo en parejas de jóvenes,

observando qué tan relacionadas están

ambas variables (se limita a ser

correlacional).

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 el por qué y cómo es que la motivación intrínseca contribuye a

incrementar la productividad (esta investigación establece primero la

correlación y luego la relación causal entre las variables).

17

Un estudio sobre la relación entre la urbanización y el alfabetismo en una

nación latinoamericana, para ver qué variables macrosociales mediatizan

tal relación (causal).

Una investigación que analizara cuáles son las variables que regulan

la relación existente entre organizaciones proveedoras (vendedores) y

organizaciones compradoras (clientes) en las transacciones comerciales

en Latinoamérica (con volúmenes de intercambio anuales superiores a un

millón de dólares), así como estudiar la vinculación que se da entre dichas

variables y las razones que originan tal vinculación (se correlacionan las

variables y se evalúan causalmente).

De los ejemplos puede desprenderse lo que se ha comentado

anteriormente respecto a que en ciertas ocasiones sólo se pretende

correlacionar variables, pero en otras ocasiones se busca el establecer

relaciones causales. Desde luego, debemos recordar que la causalidad

implica correlación pero no toda correlación significa causalidad. Primero

establecemos correlación y luego causalidad.

Estos diseños pueden ser sumamente complejos y abarcar diversas

variables. 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

correlacionales/causales, las causas y efectos ya ocurrieron en la realidad

(estaban dadas y manifestadas) y el investigador las(os) observa y reporta.

En cambio, en los diseños experimentales y cuasiexperimentales el

investigador provoca —intencionalmente— al menos una causa y analiza

sus efectos o consecuencias.

Un diseño correlacional/causal puede limitarse a dos variables o abarcar

modelos o estructuras tan complejas como la siguiente (donde cada letra

en recuadro representa una variable):

18

O aun estructuras más complejas como la presentada en el apartado de

hipótesis causales multivariadas del capítulo cinco (“Establecimiento de

hipótesis”).

Estos diseños se fundamentan en hipótesis correlacionales y de

deferencia de grupos sin atribuir causalidad (cuando se limitan a

relaciones entre variables) y en hipótesis causales o de diferencia de

grupos con atribución de causalidad (cuando pretenden establecer

relaciones causales). Asimismo, los diseños correlacionales/causales, en

ocasiones, describen relaciones en uno o más grupos o subgrupos y

suelen describir primero las variables incluidas en la investigación, para

luego establecer las relaciones entre éstas (en primer lugar son

descriptivos de variables individuales, pero luego van más allá de las

descripciones: van a establecer relaciones).

Link de ejemplos de Aplicación de Este Tipo de Investigación.

http://virtual.urbe.edu/tesispub/0062259/cap03.pdf

http://pcc.faces.ula.ve/Tesis/Maestria/Vicmary%20Li

nares/CAPITULO%20III.%20METODOLOGIA.pdf

19

Conclusiones

Un estudio transversal constituye

el estudio de un evento en un momento

dado, superando así la limitación del

factor tiempo. En este caso la unidad de

tiempo viene determinada sólo por las

exigencias de las condiciones del

estudio, es decir por el necesario para

recoger y analizar los datos, pues un estudio transversal o de corte

equivale, como dice Cólimon (1990), a tomar una fotografía.

Los estudios transversales toman poco tiempo y son costosos.

Debido a que se estudian varios grupos, diversos factores de riesgo y

resultados se pueden medir en estos estudios.

Estos estudios son útiles para generar hipótesis y son fuentes futuras de

investigación. Los estudios transversales también conllevan ningún riesgo

de pérdida de sujetos durante el seguimiento, ya que no hay un

seguimiento en el estudio inicial. Como el estudio toma una fotografía

instantánea de los sujetos, hay menos consideraciones éticas de las que

se encuentran en estudios a largo plazo.

Los diseños transversales, transeccionales y correlacionales /

causales tienen como objetivo describir relaciones entre dos o más

variables en un momento determinado en una situación específica. Se trata

también de descripciones y análisis, pero no de variables individuales sino

de sus relaciones entre el grupo de elementos de una investigación, sean

éstas puramente correlacionales o relaciones causales. En estos diseños

lo que se mide es la relación entre variables en un tiempo determinado.

Una investigación que pretendiera indagar por ejemplo la relación entre la

calidad de un producto cárnico y las ventas de estos durante una época

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del año, observando qué tan relacionadas están ambas variables (se limita

a ser correlacional). Una investigación que estudiara cómo la motivación

intrínseca (propia) 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 el por qué y cómo es que

la motivación intrínseca contribuye a incrementar la productividad (esta

investigación establece primero la

correlación y luego la relación causal entre

las variables). En este orden, se puede ver

que tanto en los diseños transeccionales

descriptivos como en los

correlacionales/causales las variables o

relaciones entre éstas, en su ambiente

natural y en un momento en el tiempo. Los

diseños transeccionales

correlacionales/causales buscan describir

correlaciones entre variables o relaciones causales entre variables, en uno

o más grupos de personas u objetos o indicadores y en un momento

determinado; estableciendo las hipótesis de los resultados obtenidos y

guiando todo el proceso investigativo siendo en estos casos el factor

tiempo uno de los determinantes principales.

El Diseño de una Investigación es el conjunto de actividades

coordinadas e Interrelacionadas que deberán realizarse para responder la

pregunta de la investigación.

El diseño debe señalar todo lo que se debe hacerse, de tal forma que

cualquier investigador con conocimiento en el área pueda alcanzar los

objetivos del estudio, responder las preguntas que se han planteado y

asignar un valor de verdad a la hipótesis de la investigación.