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MÓDULO II. Diseño de proyectos de investigación Introducción

El diseño, en el contexto de la investigación, constituye el plan inicial, usado

para dar respuesta bien sea a los interrogantes surgidos dentro del proceso

investigativo, a las preguntas formuladas al interior del problema, o a las

diferentes hipótesis propuestas dentro del estudio.

En el diseño de investigación se incorporan algunas decisiones metodológicas,

de importancia para el investigador y que determinarán el curso que tome el

estudio, o la valoración de sus resultados. Este punto, como todos los

anteriores, determina una estructura fundamental; es por ello necesario

conocer con antelación cuales son los principales diseños que existen, sus

ventajas y desventajas, y su aplicabilidad tanto en las ciencias sociales como

en las básicas.

Todas las creaciones humanas tienen un orden o estructura: arquitectura,

poesía, música, pintura, matemáticas, investigación científica. El ser humano

concede suma importancia al contenido de dichas creaciones, y a menudo sin

darse cuenta olvida que al darse en una sola estructura sólida, estas se tornan

más frágiles, débiles o estériles, por muy rico e importante que sea su

contenido.

El diseño es la disciplina de los datos, su meta primordial es imponer

restricciones controladas a las observaciones de fenómenos naturales.

Básicamente se define como un plan, estructura y estrategia de una

investigación, cuyo objetivo es dar respuesta a ciertas preguntas y controlar la

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varianza (diferencias determinadas en el valor que puede arrojar un mismo

fenómeno).

El plan es un esquema global o programa que consiste en el bosquejo de los

que realizará el investigador, desde la redacción de las hipótesis y sus

consecuencias operacionales, hasta e análisis final de los datos. La estructura

es más específica: es el bosquejo, el esquema, el paradigma de operación de

variables. Al realizar diagramas en donde se describen las variables, su

relación y yuxtaposición, se construye esquemas estructurales que permiten

alcanzar las finalidades operacionales de la investigación. El significado de

estrategia, de acuerdo con la definición de diseño, es aún más específico que

el plan, comprende los métodos mediante los que se reunirán y analizarán los

datos. Es decir, indica cómo se conseguirán los objetivos de la investigación y

cómo se abordarán los problemas que se hallen en ella.

Existen diferentes clases de diseños según la utilidad dada a sus resultados, la

apreciación social, o básica dada por el investigador, o de acuerdo a la

orientación formulada para la obtención de los datos. Algunos autores como

Selltiz, Jahoda, Deutsch y Cook 1965; y Babbie 1979, Citados por Hernández,

Fernández y Baptiste 1996. Han clasificado los diseños en tres: estudios

exploratorios, descriptivos, y explicativos. Otros autores como Dankhe (1986)

realiza la división en exploratorios, descriptivos correlaciónales y explicativos.

Esta última clasificación es muy importante, porque según el tipo de estudio del

que se trate, cambiará la estrategia de investigación.

El diseño, los datos que se recolectan, la manera de obtenerlos, el muestreo y

otros componentes del proceso de investigación son diferentes en los estudios

exploratorios, descriptivos, correlaciónales y explicativos. En la práctica,

cualquier estudio puede incluir elementos de más de una de estas cuatro

clases de investigación.

Los estudios exploratorios sirven para preparar el terreno y ordinariamente

anteceden a los otros tres tipos. Los estudios descriptivos por lo general

fundamentan las investigaciones correlaciones, las cuales a su vez

proporcionan información para llevar a cabo estudios explicativos que generan

un sentido de entendimiento y son altamente estructurados. Una investigación

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puede ser iniciada como exploratoria, para convertirse en descriptiva y

correlacional, y finalizar como explicativa. La pregunta que nos asaltaría es

¿Cómo puede suceder esto?. Pues bien esto depende principalmente de dos

factores, por un lado el estado del conocimiento en el tema de investigación

que se descubra posterior a la revisión de la literatura, y el enfoque que el

investigador le pretenda dar a su estudio.

Por otro lado existen otras divisiones para los diseños de investigación,

supongamos que se desea comprobar los efectos de una intervención

específica, y el investigador es parte activa de dicho procedimiento, pues lleva

a cabo una intervención sobre éste, es así como se determinarían los estudios

experimentales. En éstos estudios el investigador toma decisiones acerca de la

naturaleza plena de la intervención como parte del diseño experimental. Pero si

por el contrario el investigador desea observar los fenómenos tal y como

ocurren naturalmente sin intervenir en su desarrollo, se estarían determinando

los estudios cuasiexperimentales.

La mayor parte de los estudios, los investigadores tratan de hacer algún tipo de

comparación para situar en contexto la interpretación de sus resultados. En los

estudios cuantitativos, el investigador típicamente específica de antemano la

naturaleza de las comparaciones, mientras que en el cualitativo las

comparaciones por realizar se determinan en el curso de la colecta de datos.

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Selección del diseño

Al iniciar un estudio, debe tomarse importantes y diversas decisiones respecto

del diseño general que influirán en la posibilidad de interpretar los datos y la

credibilidad general de los resultados. En algunos casos, las decisiones

tomadas respecto del diseño repercutirán en la posibilidad de tener

financiamiento o publicar el informe de investigación en publicaciones

especializadas, de modo que se debe tener cuidado en dicha determinación.

Para lo anterior se surgiere:

Al decidir entre diferentes opciones de diseño, conviene hacer una lista de los

pros y contras de cada una, valorando utilidades y desventajas de cada una de

ellas.

Al tomar decisiones sobre el diseño, con frecuencia será necesario ponderar

los aspectos como tiempo, costos, implicaciones éticas e integridad del estudio.

Es oportuno vislumbrar con claridad las limitaciones últimas del estudio, antes

de tomar la decisión final sobre el diseño, lo que supone considerar la cantidad

máxima de dinero que se permite invertir, de cuanto tiempo se dispone para

realizarlo y cual es el límite de aceptación respecto a las implicaciones éticas,

tomando en cuenta la relación riesgo/ beneficio del estudio. Considerando así

estos limitantes se establece la validez del estudio.

Al diseñar un estudio, conviene anticipar los posibles resultados y considerar si

los ajustes pueden afectarlos o no, es necesario recordar la validación de las

variables, responder la pregunta de investigación o la comprobación de la

hipótesis si la hay.

No se aconseja tomar todas las decisiones de diseño por uno mismo, es

importante acudir al consejo de expertos, instructores, colegas, maestros o

investigadores, etc. Una vez se ha decidido qué diseño utilizar, puede ser muy

útil escribir una argumentación razonada al respecto y presentarla a

consideración de quienes hayan sido consultados, con el fin de detectar

posibles fallos en el razonamiento o sugerencia de mejoras.

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Diseños descriptivos

Dentro de la investigación descriptiva, se clasifican diversos tipos de estudios,

definidos generalmente según el método, el diseño, el tipo de estudio y otros.

Una clasificación de los principales es:

Estudios de conjuntos o "survey research"

Estudios exploratorios

Estudios de caso

Estudios de incidencia y prevalencia

Estudios de conjuntos o "survey research"

Estudios de conjuntos o "survey research". Denominados según la forma de

recolectar información, por medio del contacto directo establecido con las

unidades de estudio. Estos estudios, tienen larga tradición histórica y se

caracterizan por las formaS sistemática de recolectar los datos, data desde los

tiempos faraónicos.

cuando se utiliza en forma aislada, constituye una parte del conocimiento

científico, y es necesario, antes de desarrollarlo, si da respuesta al problema

planteado, puede ser utilizado para recolectar opiniones públicas o de grupos

con respecto al efecto de determinadas variables. En este estudio se debe

analizar costos, de tiempo y dinero, experiencia del investigador y facilidades

de entrenamiento para la estandarización de los entrevistadores.

Estudios exploratorios. Junto con los de evaluación, hacen parte de los diseños descriptivos. El estudio

exploratorio parte de un problema desconocido donde el investigador debe

aceptar su posición para clarificarlo.

Los estudios de evaluación se emplean para medir los cambios alcanzados o el

proceso y efecto de determinado programa, como los programas de salud

ofrecidos a la comunidad y los cambios de las personas en términos de las

relaciones entre sus comportamientos y características del proceso salud-

enfermedad.

Estudios de caso. Pueden ser definidos como una estrategia de investigación centrada en

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alcanzar decisiones con respecto a la manera de tomarlas, por qué se

implementan y describe los resultados. Representa un estudio longitudinal

donde se personaliza y genera interés por el desarrollo histórico de un caso

que puede ser de una persona, una familia, una institución o una comunidad

donde lo importante es tener una comprensión general o parcial del ciclo vital.

En este tipo de investigación, también se enfatiza en el estudio de un individuo

tendiente a diagnosticar sus problemas y necesidades, para llegar por medio

de un seguimiento a una solución. Se trabaja como un ser individual y no como

comunidad.

Esta clase de estudios, son utilizados para profundizar en el comportamiento

humano y en los diferentes factores internos y externos que lo afectan; en

consecuencia, permite el análisis de las variables y las interacciones de las

mismas. El estudio de caso, erróneamente, ha sido clasificado como un tipo de

investigación cualitativa. Sin embargo, éste puede presentar datos cuantitativos

al igual que otro tipo de investigaciones.

En cuanto al estudio de caso múltiple, cuando la unidad de estudio es el grupo,

es conveniente realizar un entrenamiento previo a los profesionales e

investigadores que realicen las entrevistas a los sujetos en cuestión.

Los Estudios de casos clínicos, según Fletcher y Wagner, consisten en la

descripción detallada de un caso o persona con una enfermedad poco común

que representa un problema de salud no resuelto. El caso clínico permite:

diagnosticar una enfermedad rara, aclarar los mecanismos de la enfermedad y

cómo tratarla de acuerdo con el seguimiento a un paciente o a un reducido

grupo de pacientes, donde se describa en forma metodológica y detallada el

manejo clínico y los estudios de laboratorio que le sean practicados.

Profundizar en el conocimiento permite comprender la genética, el metabolismo

y la fisiología de enfermedades poco frecuentes. Estos estudios, constituyen un

puente entre la investigación de laboratorio y la investigación clínica.

Estudios de incidencia y prevalencia.

La incidencia de una enfermedad es el número de casos de dicha enfermedad

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en un período determinado. La tasa de incidencia e el número de casos por

una unidad específica de la población como 100, 1000 o más habitantes.

Según McMahon y Pugh, la prevalencia de una enfermedad se define de dos

formas: de momento y de periodo:

La prevalencia de momento es un tipo de medida como el censo,

independiente de su comienzo; es la frecuencia de la enfermedad expresada

para una población y tiempo específico en un momento determinado. La tasa

de prevalencia de momento corresponde a la proporción de la población que

presenta la enfermedad en un momento particular. La prevalencia de periodo

se refiere al número total de casos de la enfermedad conocida su existencia en

un lapso determinado. Representa la suma de la prevalencia de momento -el

número de casos existentes en el comienzo del periodo- y el número de casos

dados durante dicho periodo, o sea, la incidencia.

Los estudios de incidencia y prevalencia además de ser frecuentes constituyen

las estadísticas básicas en toda institución de salud. Igualmente sirven para

profundizar en las causas de aparición de diferentes epidemias, que azotan a

una población determinada o a grupos de personas. Así mismo, son útiles para

establecer comparaciones tanto entre las poblaciones como en los subgrupos

poblacionales. Para que la relación sea correcta, el numerador y denominador

se deben referir a cuatro elementos: la misma enfermedad, el mismo lugar, el

mismo período y el mismo grupo de población de acuerdo con edad y sexo.

Diseños de investigación analítica

Los diseños de investigación analítica pueden ser: Ex-pos-facto, pre -

experimentales, estudios de casos y controles y estudios de cohortes.

Ex-pos-facto. La palabra ex-pos-facto, indica la observación después de

ocurrido el fenómeno de estudio, por lo que este tipo de estudios se aconsejan

cuando ya han pasado variaciones de una de las variables independientes, que

se suponen resultan de las anteriores. Sin embargo, también se pueden centrar

en el estudio de variables independientes y dependientes ocurridas en el

pasado.

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Características. Usualmente, no hay manipulación de la variable

independiente, ni se eligen al azar los sujetos que conforman los grupos y, por

consiguiente, los resultados pueden interpretarse equivocadamente. es por

estos, que se requiere de pleno conocimiento, por parte de los investigadores,

con respecto al problema de investigación, lo cual proporciona bases para

determinar las variables controlables y medir las relaciones e interrelaciones de

otras variables que puedan afectar la variable dependiente.

En el proceso de investigación, los estudios ex-pos-facto se justifican cuando

existen restricciones que imposibilitan efectuar una experimentación, ya sea

por razones éticas, consideraciones personales de los grupos de estudio o por

factores de tiempo y financiación. De la misma forma, se aconsejan este tipo de

estudio, cuando el investigador desea determinar las causas, o los

antecedentes de un posible fenómeno acerca del cual se cuestiona el

conocimiento científico cuando esta muy escaso.

Hay estudios ex-pos-facto retrospectivos, el cual se refiere a hechos sucedidos,

en los cuales el problema es formulado en relación a dicho hecho, y que se

relaciona con otros hechos sucedidos en el pasado y constituye antecedentes o

posibles causas.

En los otros estudios ex-pos-facto prospectivos se definen las variables y se

recolectan los datos correspondientes a las posibles causas o antecedentes, en

un período determinado, y antes de presentar el efecto.

Diseño del estudio. En forma general el diseño que se emplea para dichos

estudios se puede diagramar asi: donde el grupo 1 presenta el problema y el

grupo 2 no lo presenta; la X representa la variable independiente, y la 0 las

observaciones o toma de datos de la variable dependiente. Los grupos se

pueden subdividir según el número de variables controlables que le identifiquen

y de otras variables tomadas de los estudios multicausales. Cuando el

investigador encuentra más de un antecedente que pueda influir en la variable

dependiente, se debe medir o eliminar.

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La eliminación se refiere a realizar el estudio con grupos homogéneos según

determinada variable.

Cuando el conocimiento acerca del problema es muy poco o no existe, el

investigador realiza estudios ex-pos-facto prospectivos, cuyo diagrama incluye

las mediciones pero sin la presencia del grupo de comparación. Estos diseños

se pueden diagramar así: para recolectar los datos de los diferentes estudios

ex-pos-facto, se pueden utilizar varias técnicas e instrumentos: la entrevista

estructurada, la observación estructurada, el cuestionario, diferentes escalas

evaluativas, las escalas de actitudes u otros instrumentos como los equipos

mecánicos, eléctricos o electrónicos. Todo instrumento debe ser válido y

confiable y el investigador se refiere por lo menos a la validez de contenido

pero también puede informar sobre la validez de criterio o construcción. Para

tener una mayor confiabilidad, el instrumento se somete a una prueba previa,

aplicándolo a un grupo de características similares a las del estudio. Al finalizar

éste se calcula la confiabilidad por medio de una prueba.

Pre-experimentales. El ideal científico es realizar un experimento controlado

que representa el modelo óptimo para establecer y medir la relación entre las

variables del estudio. En primera instancia, éste tipo de estudio no siempre es

posible por muchas razones: falta de conocimiento del fenómeno,

consideraciones éticas, dificultades para la conformación de los grupos

experimentales, imposibilidad de manipular la variable experimental. En

general, los estudios experimentales demandan mayor tiempo y, financiación y,

por consiguiente, es recomendable realizar un estudio preexperimental para

alcanzar un diseño adecuado.

Características. El estudio preexperimental se justifica ante la posibilidad de

realizar una experimentación con mayor control, pero se requiere una mayor

precisión para la identificación, definición y medidas de las variables, por falta

de conocimiento del problema o debido a la complejidad de los

comportamientos que se pretenden observar. Estos diseños permiten analizar

los diferentes factores de la válidez interna y externa para tomar decisiones

pertinentes a la experimentación posterior.

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Diseño del estudio. En términos generales el diagrama de un diseño

preexperimental se plantea así:

Se selecciona un solo grupo denominado experimental al cual se aplica el

tratamiento -XI, X2-, y se realizan observaciones periódicas que faciliten al

investigador definir operacionalmente las variables dependientes, determinar

las variables que se deben controlar y sistematizar la manipulación de las

variables experimentales -tratamiento- para su aplicación posterior.

Con los diseños preexperimentales se pueden usar diferentes tipos de técnicas

e instrumentos para la recolección de los datos. Entre éstos se pueden citar

todo tipo de equipos técnicos, eléctricos o electrónicos, la observación

estructurada, la entrevista estructurada, los exámenes clínicos o de laboratorio

y las pruebas de papel y lápiz. Sin embargo, para todo instrumento a utilizar se

requiere establecer por lo menos un tipo de válidez -contenido, criterio o

construcción-. Igualmente es necesario realizar la prueba del instrumento y

calcular el coeficiente de confiabilidad.

Ventajas, limitaciones y sesgos. Entre las ventajas de estos diseños se

pueden mencionar:

-Profundizar en el conocimiento de las posible causas o antecedentes de un

fenómeno o problema de investigación.

- Realizar definiciones operacionales de los términos y variables, para

experimentos posteriores.

- Determinar las variables controlables que afectan los resultados del estudio.

- Reducir costos y demandas de tiempo.

- Mejorar el diseño experimental en términos de control de sesgos.

Las limitantes pueden ser:

-Ausencia o deficiencia en el control de la variable experimental.

-La elección de los sujetos no es al azar.

-No permite establecer relaciones causales.

-La prueba de la hipótesis es relativa por el control deficiente.

-Restricción de la validez interna y externa de los diseños.

-Análisis deficiente o incompleto de los factores de validez interna y externa.

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-Establecer relaciones espurias por deficiente control de las variables.

-Aceptar como válidas las hipótesis sin determinar totalmente las variables

independientes o interacción entre estas.

Estudios de casos y controles. Son útiles cuando se quiere estudiar una

enfermedad nueva o rara, como el SIDA a principios de la última década del

siglo XX, enfermedad sobre la cual se hizo apremiante encontrar la posible

causa para poder controlarla y tratar de encontrar los medios de eliminarla.

Para dichos daños o enfermedades desconocidas se busca la posible causa

estableciendo relaciones entre diferentes variables que en una u otra forma se

determinan como posibles antecedentes causales.

El estudio de casos y controles se caracteriza porque los casos representan al

grupo de personas portadoras de la enfermedad y con diagnóstico certero, y

los controles representan al grupo de comparación y las personas se

seleccionan con determinadas características de acuerdo con el propósito del

estudio pero no presentan la enfermedad.

Los estudios epidemiológicos de casos y controles son estudios

observacionales que se aplican a diferentes situaciones, a saber: primero,

estudiar la asociación entre la exposición a los factores de riesgo y el evento

enfermedad. Segundo, estudiar factores preventivos de la enfermedad.

Tercero, profundizar en las características de los grupos que conforman los

casos y controles, tendiente a clarificar la verdadera etiología de la

enfermedad.

Este diseño es reconocido por varios epidemiólogos, entre otros Greenberg y

colaboradores, a fin de estudiar enfermedades raras, tomando muestras

menores que los estudios de cohortes y con menor costo. Este diseño permite

al investigador evaluar varios factores de riesgo y aunque no prueba

causalidad, si proporciona evidencias de asociación causal que garantiza

intervenciones de salud para reducir la exposición al factor de riesgo.

Los estudios de casos y controles permiten determinar la asociación entre la

presencia de la enfermedad y la exposición a los factores causantes o

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preventivos de ésta. El investigador selecciona entre las personas que han

desarrollado la enfermedad de interés -los casos incidentes-, y los controles

entre las personas que no la tienen; luego, mide la frecuencia de los posibles

factores de riesgo entre los casos y entre los controles.

Los estudios de casos y controles son similares a los denominados estudios

ex-pos-facto, en que los datos se recolectan después que ha ocurrido el evento

-en este caso la enfermedad-, y se observa la frecuencia con que las personas

estuvieron expuestas a determinados factores de riesgo. Esto muestra la

característica de los estudios observacionales, que no permiten la manipulación

de la exposición o variable independiente -determinante-, sino que estudian los

hechos ocurridos en la población.

Estudios de cohortes. Permiten el estudio de enfermedades más frecuentes

cuyas causas aún no se han determinado con total claridad, o cuando se quiere

estudiar el efecto de diferentes factores denominados factores de riesgo. El

estudio de cohortes también se aplica a la medicina ocupacional, para

determinar algunos factores asociados y consecuentes con la clase de trabajo

que realizan algunos grupos de personas y que pueden representar factores de

riesgo.

El término cohorte se deriva del latin cohortis, palabra utilizada como unidad

de infantería del ejercito en tiempos de la Roma imperial. Por tanto, la adopción

de cohorte corresponde a un grupo de personas que comparten la misma

experiencia durante determinado periodo.

Los estudios de cohortes constituyen una modalidad importante de la

investigación epidemiológica, que permiten probar hipótesis con respecto a las

causas de una enfermedad. Se utilizan para describir uno o más grupos de

personas que tienen algo en común al iniciar el estudio y permiten conformar

uno o mas grupos. Las personas que conforman la cohorte se observan

durante un periodo determinado, para identificar que les sucede y como

evolucionan con respecto a una posible enfermedad. Al iniciar un estudio, la

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cohorte de personas puede presentar muchos aspectos en común relacionados

con el número de preguntas que demandan respuestas.

Un estudio de cohortes representa un grupo de personas con características

comunes, pero sin la presencia de los efectos del factor de riesgo del estudio.

Para conformar una cohorte cada sujeto se clasifica de acuerdo con las

características o categorías de variables consideradas como antecedentes o

experiencias comunes, que pueden representar factores de riesgo -variables

independientes- para determinado efecto o enfermedad -variable dependiente-

no presente.

La selección de los sujetos para el estudio de cohortes recibe influencia de

varios factores que aumentan el posible sesgo de selección, a saber: el tipo de

exposición que se investiga, la frecuencia de exposición en la población, la

accesibilidad de los sujetos y su permanente participación.

El estudio de cohortes es longitudinal y generalmente prospectivo; esto

significa que la exposición al factor de riesgo y el subsecuente efecto se

observan simultánea y posteriormente, lo que permite calcular la incidencia y el

riesgo relativo del daño observado.

El estudio de cohortes es observacional y la información acerca del factor de

riesgo exposición- se determina antes del proceso observacional de

seguimiento. Las personas se observan periódicamente durante un intervalo

suficiente para tener un conocimiento del desarrollo natural de la enfermedad

en estudio o los efectos de determinado factor. Es decir, se toma un periodo

suficientemente prolongado para que las personas puedan desarrollar el efecto

de interes y llegar a conclusiones válidas. El número de desertores y las

causas de deserción deben referirse en el informe final del estudio, porque una

cohorte incompleta puede distorsionar la interpretación de los resultados.

La forma libre de seguimiento de cohortes permite al investigador observar

pasivamente los hechos, establecer asociaciones y analizar los resultados

mediante comparaciones entre dos o mas grupos, pero sin realizar

manipulación de la variable experimental como sucede con los ensayos

clínicos. Las consideraciones éticas son contrarias a manipular una variable

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experimental para medir su efecto en seres humanos. Esto puede representar

un posible riesgo para los individuos. Se puede decir que el estudio de cohortes

es similar a un estudio clínico en que el manejo del factor de riesgo es dado por

la naturaleza.

En algunos estudios de cohortes se aplica un medicamento y se realiza el

seguimiento para observar a largo plazo los efectos positivos o negativos de la

droga, sustancia o condición a que están expuestas determinadas personas o

grupos. Varios estudios se han realizado para medir el efecto de factores de

riesgo a que están expuestos grupos de personas en algunos trabajos.

Factores como ruido, cambios de temperatura o radiaciones tienden a

aumentar el riesgo a contraer determinadas enfermedades.

Según Fletcher, los estudios de cohortes se denominan de diferentes maneras

de acuerdo con el propósito de cada uno: longitudinal, enfatiza en el

seguimiento; prospectivo, representa toma de datos posterior; de incidencia,

para llamar la atención acerca de las medidas básicas de la enfermedad a

través del tiempo; histórico, se fundamenta en datos recolectados en récords o

historias clínicas, para proyectar las observaciones posteriores de acuerdo con

el riesgo y efectos esperados. Estas observaciones se pueden realizar

tomando datos de los registros existentes o posteriormente.

Guerrero, González y Medina presentan tres enfoques metodológicos respecto

a los estudios de cohortes. Observaciones de una cohorte única;

observaciones de una cohorte antes y después; y observación de dos cohortes,

una expuesta y la otra no expuesta al riesgo. Sin embargo, otros autores solo

se refieren a dos tipos de diseños: cohorte única y dos o mas cohortes que

permiten comparaciones entre los diferentes grados de exposición al factor de

riesgo.

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Diseños Experimentales

La generalización de los resultados de una experimentación se hace con base

en la población o universo de donde se toma la muestra probabilística. Con

igual oportunidad para todos los sujetos de ser escogidos.

“Se entiende por diseño experimental, el proceso de planeamiento de un

experimento, tal que se tomen datos apropiados con la mayor realidad posible,

los cuales deben ser analizados mediante métodos estadísticos que deriven

conclusiones válidas y objetivas. Podemos decir que la filosofía del diseño

experimental es la obtención de información con una alta fidelidad sobre el

mensaje de la naturaleza a un costo mínimo.

Los diseños experimentales deben tener algunas características como:

1. Simplicidad. La selección de los tratamientos y la disposición experimental

deberá hacerse de la forma más simple posible.

2. Grado de precisión. El experimento deberá tener la capacidad de medir

diferencias entre tratamientos con los grados de precisión que desee el

investigador. Para cumplir con este propósito se deberá partir de un diseño y

un número de repeticiones adecuados.

3. Ausencia de error sistemático. Se debe planear un experimento con el

propósito de asegurar que las unidades experimentales que reciban un

tratamiento no difieran sistemáticamente de aquellas que reciben otro

tratamiento, procurando de esta manera obtener una estimación insesgada del

efecto de tratamientos.

4. Rango de validez de las conclusiones. Este deberá ser tan amplio como sea

posible. Los experimentos que contribuyen a aumentar el rango de validez del

experimento son los experimentos replicados y los experimentos con

estructuras factoriales.

5. Cálculo del grado de incertidumbre. En todo experimento existe algún grado

de incertidumbre en cuanto a la validación de las conclusiones. El experimento

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deberá ser concebido de modo que sea posible calcular la probabilidad de

obtener los resultados observados debido únicamente al azar”1.

Dentro de los principales diseños experimentales hay diferentes tipos de control

riguroso, y se clasifican de acuerdo con el número de variables experimentales.

Diseños experimentales básicos; dentro de éstos se encuentran los diseños

con colecta sólo posterior, o diseños sólo pos prueba, en donde los datos de la

variables son recogidos solo una vez, después de la introducción de

tratamiento inicial.

Diseños con colecta anterior-posterior o diseño pre prueba-pos prueba. Con frecuencia en estos diseños la estimación inicial de la variable dependiente

se llama medición del valor de referencia o de la "línea base" (algunos

investigadores le denominan medición de resultados, a la medición de la

variable dependiente luego de la prueba, es decir, la medida que capta el

resultado de la intervención experimental).

Diseños factoriales, en donde se manipulan dos o más variables, sin embargo

no es recomendable tomar más de tres, más aún cuando la muestra es

pequeña. El paradigma del diseño factorial clásico con una variable

experimental se presenta:

El tratamiento que se aplica se mide y representa el efecto consecuente donde

X es la posible causa examinada. Este diseño controla las debilidades de

validez externa pero no las mide. La muestra es representativa del universo

según las características pertinentes, y los sujetos que conforman los grupos

son elegidos al azar. El grupo experimental recibe el tratamiento o posible

causa, y se aplica una prueba posterior u observación para medir el efecto de

1 Mendoza Rivera, Henry. Universidad Nacional de Colombia. http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/ciencias/2000352/lecciones_html/unidad1/leccion1/leccion-02-01-01-02.html Curso de la Universidad Nacional. Programa Universidad Virtual. hmendozar@unal.edu.co

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la variable experimental, por medio de la comparación con el grupo control que

no la recibió.

Otro diseño factorial utilizado modifica al anterior debido a la introducción de un

pretest pero mantiene iguales los otros elementos.

El tratamiento que se aplica se mide y representa el efecto consecuente donde

X es la posible causa examinada. Este diseño controla las debilidades de

validez externa pero no las mide. La muestra es representativa del universo

según las características pertinentes, y los sujetos que conforman los grupos

son elegidos al azar. El grupo experimental recibe el tratamiento o posible

causa, y se aplica una prueba posterior u observación para medir el efecto de

la variable experimental, por medio de la comparación con el grupo control que

no la recibió.

Los diseños factoriales representan la estructura de investigación, cuando dos

o más variables independientes se yuxtaponen y permiten estudiar el efecto en

términos de cada variable independiente y de la interacción de éstas. Se parte

de la elección al azar de los sujetos a los diferentes grupos experimentales y

controles. Los diseños factoriales pueden ser de 2 x 2 cuando manejan dos

variables experimentales y dos dependientes y requieren cuatro casillas. Pero

también pueden ser de 3 x 2 con seis casillas, o con más variables y

subdivisión de éstas como 3 x 2 x 2 con doce casillas. Para alcanzar mayor

información del fenómeno de estudio, cada casilla se mide independientemente

y según las interacciones de las variables.

Los diseños de cuatro grupos de Solomon, consisten, en la reunión de

información tanto antes como después de una intervención, se utiliza para

medir el efecto de los programas que se realizan para alcanzar cambios de

comportamiento. Su diagrama es el siguiente:

La primera parte es similar al diseño anterior, pero se introduce un mayor

control en términos del efecto pretest y la interacción con el tratamiento; se

caracteriza por:

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Elección y asignación al azar de los sujetos a los cuatro grupos: dos

experimentales y dos controles.

Aplicación del pretest a los grupos experimentales 1, 2 y control 1. Aplicación del tratamiento a los dos grupos experimentales. Aplicación del

postest a los cuatro grupos.

El diseño facilita el establecimiento de comparaciones entre los puntajes

promedio de las diferentes aplicaciones de las pruebas -01 y 03 con 06- para

controlar los efectos o debilidades de validez interna debidos a los factores de

maduración e historiedad.

Diseños de mediciones repetidas, también llamado diseño cruzado. En

este los mismos sujetos se exponen a más de un tratamiento experimental; la

ventaja es que se asegura la mayor equivalencia posible entre sujetos

expuestos a condiciones experimentales diferentes, los grupos comparados

son similares en cuanto a edad, peso, estado psicológico y otros porque están

compuestos por las mismas personas.

En los diseños experimentales de mediciones repetidas, los sujetos se

signan aleatoriamente a secuencias diferentes de exposición a diversos

tratamientos. Sin embargo aunque estos diseños son muy poderosos, resultan

inadecuados para ciertas preguntas de investigación por efectos del acarreo.

Cuando los sujetos se exponen a dos tratamientos o condiciones distintos, en

la segunda condición experimental pueden ser influidos por su primera

experiencia, por lo que en los estudios sobre fármacos rara vez se recurre al

diseño de mediciones repetidas, pues la administración del fármaco B después

de la administración del A no necesariamente constituye el mismo tratamiento

que cuando el fármaco A se suministra después del B.

Ensayos clínicos aleatorios, es utilizado en las especialidades médicas y

epidemiológicas. En este diseño se emplea un diseño de preprueba- posprueba

o sólo posprueba, de modo que el término ensayo clínico, no es referido a un

diseño específico como a la aplicación de uno de un diseño. Los ensayos

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clínicos siempre implican poner a prueba un tratamiento clínico; la asignación

aleatoria de los sujetos a las condiciones experimentales y a una o más

condiciones de control; la colecta de información sobre los resultados de

tratamiento en los sujetos de todos los grupos, en ocasiones después de un

periodo prolongado, y el uso habitual de una muestra grande y heterogénea de

sujetos, con frecuencia elegidos por su alejamiento geográfico, a fin de

garantizar que los resultados no sean exclusivos de un entorno único.

Cuando un ensayo clínico exige que se omita la administración de un

tratamiento potencialmente benéfico al grupo de control, o bien que se aplique

un tratamiento potencialmente dañino al grupo experimental, los

investigadores, por lo general, suelen se renuentes a llevar a cabo una

asignación equitativa de los sujetos a los grupos. Esta asignación dispar

presenta obvias ventajas desde el punto de vista ético, pero en general resulta

más costosa porque cuando se lleva a cabo una distribución equitativa entre

los grupos de tratamiento, el número total de sujetos que se requiere para

obtener el mismo nivel de potencia en las pruebas estadísticas es mayor.

Diseños Cuasi-Experimentales

Con respecto a los experimentos verdaderos, la principal dificultad del enfoque

cuasi-experimental radica en su debilidad para realizar inferencias causales.

Dentro de los diseños cuasi-experimentales se encuentran:

Diseños de grupo control no equivalente. Es el diseño más utilizado, el cual

incluye un tratamiento experimental y dos o más grupos de sujetos.

Dentro de éste diseño hay imposibilidad para introducir una distribución

aleatoria de los sujetos determina que el estudia sea cuasiexperimental y no

verdaderamente experimental. A pesar de lo anterior, el diseño resulta sólido

en virtud de que la colecta de datos previa a la prueba permite determinar si en

un principio el estado de ánimo de los grupos era similar, de lo contrario, la

interpretación de los resultados obtenidos en la posprueba será difícil, aunque

hay procedimientos estadísticos que pueden facilitarla. En caso de que el grupo

20

de comparación y el experimental respondan el cuestionario previo a la prueba,

de manera similar, en promedio, podemos confiar, relativamente, en que

cualquier diferencia en la puntuación de la posprueba respecto del estado de

ánimo, según informaron los propios sujetos, será producto de haber

introducido el nuevo método de atención. (En general, en los cuasi

experimentales se emplea el término grupo de comparación, y no grupo de

control, para referirse al grupo con que se comparan los resultados del grupo

de tratamiento).

Diseños de series de tiempo. Son diseños en donde no se cuenta con grupo

de control, y los sujetos no son aleatorios, en este caso, se presentan

debilidades inherentes, que arriesgan la obtención de los resultados válidos.

El diseño de serie de tiempo (o diseños de serie de tiempo interrumpidas), se

colecta información durante un periodo largo y la introducción de un tratamiento

experimental durante la obtención de los datos. Aunque éste diseño no elimina

todos los problemas que afectan la interpretación de los cambios en la tasa de

rotación, la perspectiva temporal ampliada refuerza en gran medida la

capacidad de atribuir los cambios a la manipulación experimental.

Diseños de relación entre variables. Estos diseños solo permiten interpretar

los resultados para profundizar en el problema del estudio, pero no para

establecer inferencias causales. Los diseños son dos y se denominan grupo

con grupo equivalente y postest y grupo con pre y postest sin grupo

equivalente.

Estos diseños no controlan las debilidades de validez interna y externa. En el

primero la ausencia de pretest postest o medida previa sólo permite suponer

que la diferencia del postest entre los grupos -01 y 02- se deben al efecto del

tratamiento.

En los estudios de casos y controles se aplica el primero sin tener en cuenta

las diferencias de los grupos por la falta de elección al azar de los sujetos, pero

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es posible controlar parcialmente las diferencias. De la misma forma puede

suceder que se tomen varios subgrupos que reciben diferentes dosis de

tratamiento, donde la repetición genere en forma errada que los efectos se

deben al tratamiento; es necesario analizar los factores de validez y tratar de

evitar los posibles sesgos.

“Diseños que restringen la relación de causalidad. Entre otros diseños

expuestos por Cook y Campbell deben enunciarse los de grupo control no

equivalente, por ejemplo, el diseño con grupo control sin tratamiento, con

variables dependientes no equivalentes, diseño repetitivo de tratamiento,

tratamiento invertido con grupo control no equivalente, diseño de cohortes,

diseño de postest para predecir interacción, diseño de regresión discontinua.

Con estos diseños se aumenta en diferente proporción el control de las

debilidades mencionadas. El más utilizado es el diseño sin elección al azar

para conformar los grupos experimental y control, aplicación del pretest,

manipulación de la variable en el grupo experimental y aplicación del postest.

Este diseño con grupo control no equivalente controla parcialmente algunas de

las debilidades de validez interna, pero no la selección- maduración de los

sujetos, cuyo ritmo puede ser diferente y modificar los efectos o puntajes

promedio de los grupos, bien sea a favor de uno o de otro.

Cuando las diferencias observadas favorecen el grupo experimental, los

resultados mayores en el postest se pueden deber a la debilidad enunciada y

no a los efectos del tratamiento o variable experimental. Estos grupos pueden

diferir desde el principio, por la falta de control de la debilidad denominada

selección- historia de los grupos. Para corregir dichas debilidades, podría

utilizarse diferentes medios como determinar otras variables y establecer

covarianza para controlarlas”2.

2 Porras, Marco Tulio. Curso Tipos y Diseños. Fundación Universitaria Manuela Beltrán. Bogotá, 2002.

22

Diseño de tratamiento repetido. El diseño se realiza con un solo grupo y

observaciones periódicas en las que primero se aplica el pretest, se recibe el

tratamiento y se aplica el postest. En segundo lugar, no se aplica el tratamiento

y se aplica el postest; y, tercero, se aplica el tratamiento por segunda vez y un

postest final. El diagrama es:

Este diseño permite medir el efecto Hawthorne, que mantiene el crecimiento

del grupo experimental aunque se suspenda e tratamiento. Sin embargo, la

debilidad de la validez interna puede deberse a una maduración cíclica y

distorsionar las conclusiones estadísticas. También se afecta la validez de

construcción porque las personas pueden identificar los cambios, adivinar los

resultados esperados y presentar cambios no reales.

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métodos. La investigación en ciencias sociales. Colombia. Editorial Norma,

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