Diseños ex-post-facto:
Diseño co-relacional.
Diseño de grupo criterio.
Diseños experimentales:
Diseños preexperimentales:
Diseño de un grupo sólo después.
Diseño pretest postest con un solo grupo.
Diseños de comparación estática o comparación de grupos sólo después.
Diseños cuasi-experimentales:
Diseño de series de tiempo.
Diseño de muestras equivalentes de tiempo.
Diseño de dos grupos no equivalentes o con grupo control no equivalente (o con grupo control no aleatorizado).
Diseño contrabalanceado.
Diseño de muestras separadas.
Diseño "parchado", "arreglado" o "remendado" (match up).
Diseños experimentales propiamente dichos:
Diseño de grupo de control sólo después o postest.
Diseño de dos grupos apareados sólo después o postest.
Diseño de dos grupos aleatorizados pre y postest, o diseño con grupo control pre y postest.
Diseño de cuatro grupos de Solomón.
Diseños factoriales:
Diseño factorial simple.
Otros diseños factoriales.
Por razones de espacio, sólo nos ocuparemos de los más frecuentes en nuestro medio.
2.1. Diseños descriptivos:
Este tipo de diseños no concuerda propiamente con la definici6n de diseños y sus características, tal como ha sido definido y descrito en el primer parágrafo; sin embargo, pueden ser tratadas como tales en razón de que proporcionan al investigador pautas u orientaciones para la realización de un determinado estudio. Estos diseños se corresponden con los tipos de investigación descriptiva.
Investigación descriptiva simple:
Puede ser diagramado o esquematizado de la siguiente forma:
M O
donde M representa una muestra con quien o en quien vamos a realizar el estudio, y O representa la información relevante o de interés que recogemos de la mencionada muestra.
En este tipo de diseño no podemos suponer la influencia de variables extrañas, nos limitamos a recoger la información que nos proporciona la situación.
Investigación descriptiva comparativa:
Este diseño parte de la consideración de dos o más investigaciones descriptivas simples; esto es, recolectar información relevante en varias muestras con respecto a un mismo fenómeno o aspecto de interés y luego caracterizar este fenómeno en base a la comparación de los datos recogidos, pudiendo hacerse esta comparación en los datos generales o en una categoría de ellos.
Al esquematizar este tipo de Investigación obtenemos el siguiente diagrama:
Donde M1, M2, M3, M4, representan a cada una de las muestras; O1, O2, O3, O4, la información (observaciones) recolectada en cada una de dichas muestras. Los O1 a O4 en la parte lateral del diagrama nos indica las comparaciones que se llevan a cabo entre cada una de las muestras, pudiendo estas observaciones, resultados, o información ser: iguales (=), diferentes (#), o semejantes (Ëo) con respecto a la otra.
Investigación correlacional:
Está interesada en la determinación del grado de relación existente entre dos o más variables de interés en una misma muestra de sujetos o el grado de relación existente entre dos fenómenos o eventos observados. Es un tipo de investigación relativamente fácil de diseñar y realizar.
Un diagrama de éste tipo de estudio sería el siguiente:
En este esquema M es la muestra en la que se realiza el estudio y los subíndices x, y, z en cada O nos indican las observaciones obtenidas en cada una de tres variables distintas (para el caso diagramado).
Investigación causal comparativa:
Este tipo de investigación consiste en recolectar información en dos o más muestras con el propósito de observar el comportamiento de una variable, tratando de controlar estadísticamente otras variables que se considera pueden afectar la variable estudiada (variable dependiente).
Este estudio lo podemos diagramar de la manera siguiente:
En el diagrama M1 y M2 son las muestras de trabajo y O1 y O2 son las observaciones o mediciones realizadas; mientras que x representa la variable controlada estadísticamente.
2.2. Diseños experimentales:
En la investigación experimental, los diseños que con más frecuencia son utilizados, según el grado de control que tengan sobre las variables extrañas, potencialmente influyentes en el estudio se clasifican en: diseños pre-experlmentales, cuasi experimentales y experimentales propiamente dichos. En cada una de estas clases de diseños revisaremos los de uso más frecuente, así como los más importantes.
Antes de poder hablar de cada uno de los diseños es conveniente hacer una breve mención, de los signos y símbolos que utilizaremos en la descripción de cada uno.
Así una X nos servirá para representar o designar un tratamiento experimental (la presencia de una variable independiente en el estudio), y un espacio en blanco para designar un tratamiento de control (la ausencia del tratamiento, o la presencia de un tratamiento diferente al experimental). Cuando se comparan o utilizan varios tratamientos éstos serán designados X1, X2, etc.
Usaremos O para designar una observación o medición y cada observación llevará un índice, según el caso, para poder facilitar su identificación y referencia (O1, O2, etc.)
Además, en algunos casos se utilizará una letra A para indicar que se han controlado los factores de selección, por medio de aleatorización; Ap. para indicar que los grupos han sido seleccionados por apareamiento. También el uso de una línea quebrada indicará que se han usado grupos intactos, lo que supone un control incompleto del sesgo o influencia del factor selección.
Diseños preexperimentales:
Los diseños que se presentan en esta sección reciben el nombre de preexperimentales en razón de que no tienen la capacidad de controlar adecuadamente los factores que influyen contra la validez interna así como también de la validez externa. Sin embargo, es útil comenzar la discusión y descripción de los diseños experimentales de investigación con este tipo de diseños por dos razones: 1º. Porque son elementos de los diseños experimentales, y 2º. Porque ilustran la forma en que las variables extrañas pueden influir en la validez interna (principalmente), de un diseño, es decir nos dan a conocer lo que no se debe de hacer y lo que se deberá de hacer.
Los diseños preexperimentales son tres, y a pesar de sus debilidades son muy usados en la investigación.
Diseño de un grupo sólo después:
En este diseño un tratamiento es aplicable a un grupo; luego se hace una observación o medición O en los sujetos que componen el grupo, con la finalidad de evaluar los efectos del tratamiento (variable experimental o independiente). Este diseño puede ser esquematizado del siguiente modo:
X O
En este diseño, la falta de un grupo de control (grupo que no recibe el tratamiento experimental) y la falta de información acerca de las personas que son sometidas a la variable experimental o independiente, atenta contra la mayoría de (por no decir todos), los factores de la validez interna de un diseño. En este diseño, el investigador no tiene sustentos reales para asegurar que los cambios hayan sido producidos realmente por la variable independiente.
Diseño pretest postest con un solo grupo :
La ejecución de este diseño implica tres pasos a ser realizados por parte del investigador: 1º. Una medición previa de la variable dependiente a ser estudiada (pretest), 2º. Introducción o aplicación de la variable independiente o experimental X a los sujetos del grupo; y, 3º. Una nueva medición de la variable dependiente en los sujetos (postest). Puede ser diagramado de la siguiente manera:
O1 X O2
Este diseño se diferencia del anterior porque usa un pretest, que de algún modo proporciona información acerca de la muestra con la que se realiza el estudio y de esta manera se estaría controlando de algún modo la selección como variable extraña.
2.2.2.Diseños cuasi-experimentales:
Los diseños cuasi experimentales son sustancialmente más adecuados que los diseños preexperimentales ya que controlan algunas, aunque no todas, las fuentes que amenazan la validez.
Los diseños cuasi experimentales se emplean en situaciones en las cuales es difícil o casi imposible el control experimental riguroso. Una de estas situaciones es precisamente el ambiente en el cual se desarrolla la educación y el fenómeno social en general. Así observamos que en la investigación educacional, el investigador no puede realizar el control total sobre las condiciones experimentales, ni tiene capacidad de seleccionar o asignar aleatoriamente los sujetos a los grupos de estudio.
Estos diseños son útiles, por ejemplo, cuando se quiere someter a experimentación un nuevo programa de enseñanza, pero las autoridades de las escuelas no permiten que aulas enteras sean perturbadas durante el trabajo o que sean divididas para proporcionar muestras equivalentes o aleatorias, o simplemente no permiten que si lo que se prueba "es bueno", lo reciban sólo algunos.
Es sumamente importante que el investigador que hace uso de los diseños Cuasi-Experimentales sea consciente que este diseño no es capaz de controlar todas las posibles variables extrañas que pueden afectar su trabajo y, por lo tanto, debe tener presente cuales son estos posibles factores no controlados para el momento de la interpretación de los resultados.
En esta sección describiremos entre los diseños Cuasi-Experimentales, aquellos que con más frecuencia son usados en los trabajos de Investigación.
Diseño de dos grupos no equivalentes o con grupo control no equivalente (o con grupo control no aleatorizado):
Este diseño consiste en que una vez que se dispone de los dos grupos, se debe evaluar a ambos en la variable dependiente, luego a uno de ellos se aplica el tratamiento experimental y el otro sigue con las tareas o actividades rutinarias. El siguiente diagrama representa a este diseño:
Grupo Experimental O1 X O2
————————-
Grupo Control O3 O4
Este diseño es similar al diseño experimental con grupo control pre y postest, a excepción de que aquí los sujetos no son asignados aleatoriamente a los grupos de trabajo. Este hecho de la no aleatorización crea un problema con referencia al sesgo debido a la selección. Para superar este problema de la selección, el investigador puede comparar los puntales en el pretest (O1 y O3) y los puntajes en las variables de control que se consideren relevantes (sexo, edad, C.I.). Si por este procedimiento se verifica la equivalencia de los grupos se estará también controlando los posibles efectos que pudieran tener la maduración, historia, instrumentación y medición.
Diseño de Muestras Separadas.
Este diseño cuasi experimental resulta de la repetición por dos veces del diseño preexperixnental de un sólo grupo antes y después. El esquema que le corresponde es el siguiente:
O1 X O2
—————————————-
O3 X O4
Este diseño es utilizado cuando se presentan situaciones en las que se desea evaluar una variable experimental por sus efectos en una variable dependiente, pero no se puede aplicar la VI a todos los sujetos al mismo tiempo, y no se puede asignar a parte de ellos a una situación de control ya que en algún momento deben de pasar por la variable experimental.
Diseños experimentales propiamente dicho :
Estos diseños son los que proporcionan el control adecuado de las posibles fuentes que atentan contra la validez interna. En esta sección describiremos los diseños más usados y mencionados en los diversos textos de consulta.
Diseño de grupo de control sólo después o postest:
Este diseño a pesar de ser uno de los más simples es sin embargo uno de los más poderosos de que se dispone en la investigación. Para su realización requiere de dos grupos de sujetos que previamente han sido asignados aleatoriamente a cada uno de ellos. Habiendo realizado esta acción previa el investigador procede a la aplicación de la variable experimental o independiente a uno de los grupos (E), posteriormente evalúa a los dos grupos en la variable dependiente. Este diseño lo podemos esquematizar de la siguiente manera:
E A X O1
C A O2
Con respecto al procedimiento de asignación de los sujetos debemos recordar que la aleatorización hace suponer que controlamos todas las variables extrañas y nos asegura que cualquier diferencia entre los grupos son atribuidos a la casualidad y que por lo tanto seguirá las leyes de la probabilidad; igualmente, cuanto más grande son las muestras existen mayores probabilidades de que las muestras usadas sean semejantes. Con respecto a la ejecución misma de la investigación, debemos de manifestar que solamente el grupo experimental recibe la variable independiente, en tanto que los dos grupos en todos los otros aspectos deben de ser tratados de manera semejante.
Diseño de dos grupos apareados sólo después o postest:
Estructuralmente este diseño es similar al diseño anterior, diferenciándose solamente en la modalidad de selección o asignación de los sujetos.
Mientras que en el diseño anterior se utilizó el procedimiento de aleatorización como una forma de eliminar las diferencias entre los sujetos, en este diseño el procedimiento de eliminación de estas diferencias es el apareamiento en cualquiera de sus modalidades (apareamiento por sujetos o apareamiento por grupos, utilizando en cada uno de ellos el criterio de variable relacionada a la VD o el criterio de rendimiento previo).
Una vez realizado el apareamiento y elegido el grupo experimental, y el grupo de control (elección que se puede hacer de manera aleatoria), se procede a la aplicación de la variable experimental al grupo previamente determinado, para finalmente realizar las mediciones respectivas de la variable independiente en los dos grupos. A este diseño corresponde el siguiente diagrama:
E Ap X O1
C Ap O2
Una de las principales ventajas del diseño de grupos apareados es que este procedimiento hace a los grupos lo más homogéneo posible y esta homogeneidad será más confiable cuanto más estrechamente está relacionada la variable de apareamiento con la dependiente.
Diseño de dos grupos aleatorizados pre y postest, o diseño con grupo control pre y postest :
Este diseño, al igual que la mayoría de los diseños experimentales propiamente dichos, requiere que los sujetos incluidos en los grupos de estudio hayan sido previamente asignados de manera aleatoria a cada uno de ellos. Luego de este paso, el investigador realiza una medición previa o pretest de la variable dependiente posteriormente la variable independiente es aplicada al grupo designado como experimental, y finalmente se hace una nueva evaluación o postest de la variable dependiente en ambos grupos (Hay que tener en cuenta que el instrumento de evaluación tanto en el pretest como en el postest será de preferencia el mismo). El diagrama que corresponde a este diseño es el siguiente:
E A O1 X O2
C A O3 – O4
En este diseño se pueden observar semejanzas con diseños ya descritos: Primero con el diseño de dos grupos no equivalentes, diferenciándose de éste por la selección aleatoria de los sujetos; y Segundo, con el diseño de dos grupos aleatorios solo después, del que se diferencia por el uso del pretest.
Diseño de cuatro grupos de Solomon:
Habiendo seleccionado o asignado aleatoriamente a los sujetos que conforman cuatro grupos de trabajo, para la organización de este diseño se procede de la siguiente manera: Al primer y segundo grupo se les hace evaluaciones de pre-test en la variable dependiente, mientras que en el tercero y cuarto no se realiza dicha evaluación, luego a uno de cada par de grupos (puede ser al primero y al tercero) se le aplica la variable experimental (es la misma variable), mientras que en los otros dos hay la ausencia del tratamiento; finalmente se evalúa a los cuatro grupos en la variable dependiente. Debe dejarse en claro que en este caso las evaluaciones tendrán carácter de post-test para los dos primeros grupos (primero y segundo) y viene a ser la primera evaluación para los dos últimos (tercero y cuarto).
A este diseño le corresponde el siguiente esquema:
E A O1 X O2
C1 A O3 O4
C2 A X O5
C3 A O6
Del esquema, es fácil advertir que el diseño de cuatro grupos de Solomon, lo que hace es combinar dos diseños experimentales propiamente dichos: El diseño de Grupo Control sólo Post Test o diseño de grupos aleatorios sólo después, y el diseño de dos grupos aleatorios antes y después.
Procedimientos de recolección de información
La especificación de las tácticas es la tarea de la planificación en la que se sistematizan las pautas y procedimientos que se van a seguir en la etapa de operativización, particularmente; y en las etapas finales de análisis y consolidación, comunicación y difusión.
Con ello se trata fundamentalmente de:
Definir concretamente los grupos seleccionados o unidades muestrales del estudio.
Garantizar la validez y confiabilidad de la recolección de datos.
Plantear las especificaciones definitivas para la previsión de todos los recursos que se requerirán.
Formular las pautas que orientaran la ejecución de las posteriores actividades del proceso de investigación.
Proveer de una base de referencia para la replicación del estudio y su evaluación.
Para estructurar estas tácticas de recolección de la información se tiene que realizar una serie de acciones previas:
Coordinar con las entidades y la(s) comunidad(es) donde se hará el estudio.
Poner a prueba y reajustar los instrumentos y el plan de tabulación
Conformar definitivamente los equipos de recolección de la información y su entrenamiento.
Diseño de procesamiento y análisis de datos
Consiste en delinear cómo se prevé organizar los datos una vez recogidos y decir cuáles son las técnicas de análisis que se utilizarán al procesarlos para dar respuesta al problema y a los objetivos del estudio.
La determinación del procesamiento y análisis de datos comprende la planificación de: la tabulación y, el análisis de los datos.
En el plan de análisis se consignan las técnicas de tratamiento, cualitativas y/o estadísticas, que se aplicarán a los datos recolectados. Es importante considerar que debemos balancear entre un análisis cuantitativo y un análisis cualitativo de los datos recogidos. Ambos tipos de análisis enriquecen el trabajo.
Los estadísticos más utilizados, en razón al tipo de investigación, son los siguientes:
JI CUADRADA:
donde:
= Ji Cuadrada calculada
= Sumatoria
= Frecuencia observada
= Frecuencia esperada
Para hallar la fe, se utiliza la fórmula:
Para calcular los grados de libertad, se utiliza la fórmula:
CORRELACIÓN:
Fórmula de profecía:
MUESTRA :
Donde:
p = proporción de éxito (50%)
q = proporción de fracaso (50%)
Z = unidades de error estándar con un nivel de significación del 5% (1,96)
d = precisión (10%)
N = población de alumnos (200)
FÓRMULA DE LA DIFERENCIA PROMEDIO:
FÓRMULA DE LAS DIFERENCIAS MUESTRALES:
FÓRMULA DE "T" DE STUDENT (diseño preexperimental):
donde:
= diferencia promedio
= desviación estándar de las diferencias muestrales
= tamaño de la muestra
FÓRMULAS DE LA MEDIA ARITMÉTICA:
FÓRMULAS DE LA DESVIACION ESTANDAR:
FÓRMULA DE "T" DE STUDENT (diseño cuasi experimen-tal):
Autor:
Dr. Enrique Rivas Galarreta
Trujillo, 12 de agosto del 2009.
© ENRIQUE RIVAS GALARRETA
Profesor de Filosofía y Ciencias Sociales.
Psicólogo, C.Ps.P. 8973.
Doctor en Educación.
E-mail:
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