Definición y Características de Diseños experimentales

Arnau (1990)[2] define el diseño experimental como un plan estructurado de acción tendente a la demostración de relaciones de carácter causal entre la variable independiente y la dependiente. Con este objeto, el diseño experimental recoge los tres supuestos implícitos en el enfoque experimental:

·         Aleatorización

·         Control y

·         Manipulación.

De las definiciones anteriores se desprenden las principales características del diseño experimental:

a)    Manipulación de la variable independiente: el experimentador interviene de forma directa sobre el fenómeno que quiere estudiar con el objeto de provocar cambios sobre el mismo. Tales cambios se registrarán en la variable dependiente de la investigación. En muchas ocasiones para referirnos a la manipulación de la variable independiente decimos que hemos introducido un tratamiento. Por esta razón algunos autores utilizan el término variable de tratamiento y variable independiente como sinónimos. La variable independiente o de tratamiento, por definición, tendrá como mínimo dos valores, niveles o tratamientos, y su manipulación implica que el investigador asignará aleatoriamente estos valores a los distintos grupos.

b)    Control de las variables de confundido: el experimentador controlará todas las variables que puedan incidir sobre el fenómeno que está estudiando. En un caso ideal, el experimentador debería asegurarse de que la variable dependiente varía exclusivamente por su intervención, de manera que debería controlar toda variable que incida sobre ésta. Dicho de otro modo, la variabilidad en la variable dependiente se debería poder atribuir a la acción de la variable independiente. Como acabamos de decir, éste sería el caso ideal. En la realidad es imposible controlar absolutamente todas las variables de confundido, por lo que el investigador deberá poner todo su empeño en controlar todas las que pueda y minimizar el efecto de aquellas que no pueda controlar completamente.

c)    Equivalencia inicial de los grupos: el investigador, cuando opta por un diseño experimental de grupos, asignará aleatoriamente los sujetos o unidades a los grupos experimentales. El objetivo de la formación aleatoria de los grupos es conseguir que éstos sean inicialmente equivalentes. ¿Para qué nos sirve esto? La respuesta es muy clara: si los grupos son equivalentes antes de aplicarles sus respectivos tratamientos, entonces, cualquier diferencia entre ellos después de la intervención se podrá atribuir a la acción del experimentador. Dicho de otro modo: la equivalencia inicial de los grupos garantiza que las diferencias que encontremos entre éstos después de la intervención -y supuesto que se hayan controlado el resto de variables extrañas- se puedan atribuir a la acción de la variable independiente.

Consecuente con este principio la aleatorización garantizará la equivalencia de los grupos sólo si se forman grupos con un tamaño grande. La lógica subyacente a la aleatorización en la formación de los grupos es que cualquier variable extraña de sujeto quedará repartida aleatoriamente en los distintos grupos, por lo que se neutralizará su efecto.

Estas características del diseño experimental son las que le conducen a presentar una alta validez interna -puesto que es un diseño que nos permitirá establecer relaciones causales inequívocas entre variables-, y una baja validez ecológica -puesto que aborda el fenómeno en una situación tan artificial que hace que se cuestione la posibilidad de generalizar los resultados a una situación natural (recordemos que en un experimento no sólo se provoca el fenómeno sino que, además, se aísla)-. También son estas características las que determinan el ámbito de aplicación más frecuente del diseño experimental. Aunque podemos encontrar algunas excepciones, se trata de un tipo de diseños que se utilizan principalmente en investigaciones de carácter básico que se llevan a cabo en laboratorios. Este es el tipo de contexto que facilita al investigador el máximo control del fenómeno que estudia.

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[1] Arnau, J. (1995). Metodología de la investigación psicológica. En M. T. Anguera, J. Arnau, M. Ato, R. Martínez, J. Pascual y G. Vallejo (Eds.), Métodos de investigación en psicología (pp. 23-43). Madrid: Síntesis.

[2] Arnau, J. (1990). Metodología experimental. En J. Arnau, M. T. Anguera, y J. Gómez, (1990) Metodología de la investigación en ciencias del comportamiento. Universidad de Murcia.

¿CÓMO SELECCIONAR EL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN?

SELECCIÓN DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN DE TESIS

La adecuada selección de diseño constituye un punto primordial de toda investigación, para ello el investigador debe tomar en cuenta varios factores que exponemos a continuación:

1.        Poner a prueba las hipótesis

El investigador para poner a prueba o validar las hipótesis debe preguntarse respecto de la idoneidad de los diferentes tipos de diseño y de si estos son válidos para responder a las preguntas de investigación. Habitualmente una debilidad de los diseños que se proponen a veces es la falta de congruencia entre hipótesis y el diseño. Por ejemplo querer probar una hipótesis que requiere tres o más grupos usando un diseño de dos grupos o pretender probar una hipótesis de interacción con un diseño de dos grupos.
Otro error frecuente que refleja falta de coherencia entre el problema y la hipótesis de investigación frente al diseño de estudio, es emparejar sujetos por variables irrelevantes a los fines de la investigación y querer utilizar un diseño de dos grupos relacionados, experimental-control, que presupone la igualdad inicial de estos.

2.        Control de variables independientes

Esto se refiere al control tanto de las variables experimentales que se manipulan o miden como al de las variables extrañas. En cada estudio existen determinadas variables extrañas que pueden influir en los cambios observados en la variable dependiente y que sólo en la medida en que son controladas, dejan de ser explicaciones meritorias de los resultados y permite que estos sean explicados por las variables independientes experimentales. Otra forma de ejercer el control es manipulando o midiendo el investigador las variables experimentales, pues es precisamente esta acción sobre ellas lo que diferencia al experimento de otros tipos de investigación.

Consecuentemente la técnica más eficaz de control de variables extrañas es la distribución al azar. Por ello es que se supone que si los grupos se han elegido así, deben ser estadísticamente iguales antes de introducir la o las variables independientes. Por ello, se recomienda usar la asignación al azar siempre que sea posible y aplicarla no solo a la selección de las muestras sino al asignar estas a grupos, tratamientos, investigadores, etcétera. En los diseños pre experimentales, es frecuente creer que se ha probada la hipótesis y así se concluye en el informe. Estas conclusiones son engañosas pues la falta de control de las variables extrañas impide saber si la variable independiente es la causa del cambio observado.

3.        Generalización

Este criterio es sinónimo de validez externa, como vemos más adelante. Es la que responde al interrogante, ¿en qué medida se puede generalizar los resultados de un estudio a otros sujetos, grupos y condiciones experimentales?

Este criterio es de gran interés en la investigación aplicada, pues se persigue generalizar los resultados a poblaciones lo más extensas posible. Empalma con el problema de la representatividad de la muestra, pero los conceptos de población y muestra se aplican no solo a las personas, sino también a las situaciones experimentales, por ejemplo. Con propiedad los resultados sólo pueden generalizarse a aquellas muestras, personas grupos o situaciones que sean muy similares a las empleadas en la investigación y ello siempre que se hayan ejercido los controles adecuados.

OBJETIVOS DE DISEÑO DE INVESTIGACIÓN

OBJETIVOS DE DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN

Los objetivos del diseño de investigación son numerosos en la actualidad, sin embargo, mencionaremos basándonos a sugerencias de algunos de los investigadores. Según (Kerlinger, 1975), todo se resume en dos objetivos principales:
·         Dar respuesta a preguntas de investigación
·         Controlar la varianza

Mientras otra postura al respecto es de Arnau Grass (1981) quien afirma que el objetivo principal del diseño de investigación es el control de la varianza secundaria. Puesto que, si la varianza secundaria no se controla debidamente, corremos el riesgo de experimentar un incremento considerable de la varianza de error, inclusive logrando llegar a contaminar la acción de los tratamientos.

a)      Responde a las preguntas de investigación

El proveer una apropiada respuesta a las preguntas que se plantea el investigador es el objetivo fundamental y primario de todo diseño de investigación. Aunque muchos investigadores dedican su tiempo más a la realización empírica de sus experimentos, de modo que brindan poca atención en el diseño de su estudio y una apropiada preparación de las preguntas de estudio.

La evidencia empírica que facilita los estudios que se proyectan y ejecutan, deben tener como propósito ayudar a solucionar un problema conocido que se ha detallado en una hipótesis. En ocasiones, algunos estudiantes se entusiasman con la estadística y emprenden a hacer trabajos cuyo objetivo suele consistir en probar la hipótesis nula originalmente planteada. Y cuando se les interroga: ¿y ahora qué?, quedan a menudo desconcertados y empiezan a ver cuál es el real objetivo de la investigación y el sentido del diseño.

Teóricamente, existen tantos tipos de diseños de investigación como posibilidades de poner a prueba de hipótesis, es decir, los diseños se elaboran para dar respuestas válidas a los enunciados de las hipótesis. El resultado depende de cómo se hicieron las observaciones y la inferencia. De modo que de allí la importancia del diseño pues cuando una investigación se diseña y elabora con cuidado amplía la confianza en los resultados y se infiere con mayor solidez. Dicho de otro modo, es cuestión de calidad tanto como de cantidad.

b)      El control de la varianza

Kerlinger (2000) hace una precisión importante al señalar que la función del diseño de investigación es el control de la varianza. Son instrucciones para el investigador y así poder recoger y analizar sus datos de manera que controle la situación experimental lo más posible. En efecto, el principio estadístico en el que se basa este control lo sintetiza de esta forma:

·         Maximizar la varianza experimental
Esta se refiere casi siempre a la varianza de la variable dependiente, precisando diremos que la varianza experimental quiere decirse la varianza de la variable dependiente influida por la variable independiente de la hipótesis de estudio. Por esa razón se persigue diferenciar bien los valores asignados a las variables independientes para que, en caso de existir relación entre estos y la variable dependiente, darle la oportunidad de manifestarse.

·         Controlar la varianza experimental
Conocido por el control de variables extrañas, ajenas a los objetivos de la investigación y que pueden actuar como variables independientes, es decir, ser explicaciones rivales de los resultados. De tal manera en que la posible influencia de dichas variables extrañas se aísla, minimiza o anula en esa misma medida controlamos la varianza experimental.

·         Minimizar la varianza de error
Trata de un estudio básicamente donde lo más importante es probar si existe o no relación o de un estudio de campo en el que los medios no permiten aumentar el tamaño de las muestras o utilizar un diseño más complejo. La varianza de error se debe a los factores de variabilidad de las medidas debida a fluctuaciones aleatorias. Este error tiene como característica en que se compensan a sí mismo en el infinito puesto que a veces son positivos y también negativos, comprándose al final ambas situaciones.

CONCEPTO DE DISEÑO DE INVESTIGACIÓN

CONCEPTO DE DISEÑO DE INVESTIGACIÓN

Para el desarrollo de este tema señalamos que el diseño es un conjunto de estrategias procedimentales y metodológicas definidas y elaboradas previamente para desarrollar el proceso de investigación.

Kerlinger (2002) sostiene que generalmente se llama diseño de investigación al plan y a la estructura de un estudio. “Es el plan y estructura de una investigación concebidas para obtener respuestas a las preguntas de un estudio”[1]. En ese sentido, el diseño de investigación señala la forma de conceptuar un problema de investigación y la manera de colocarlo dentro de una estructura que sea guía para la experimentación (en el caso de los diseños experimentales) y de recopilación y análisis de datos.

En efecto, que se entiende sobre un plan, estructura y estrategia de la investigación, aquí lo detallamos:
·        Plan: se entiende como un esquema general o programa de la investigación.
·        Estructura: paradigma llamado también modelo de las operaciones viables.
·         Estrategia: métodos para recopilar y analizar los datos, para dar una respuesta a la pregunta de estudio.

Otra postura responde a Arnau (1995) define el diseño de investigación como un plan estructurado de acción que, en función de unos objetivos básicos, está orientado a la obtención de información o datos relevantes a los problemas planteados (p. 27). Así, el diseño de una investigación se entiende como el plan de actuación que permitirá al investigador recoger los datos para solucionar el problema de su investigación. Para elaborar este plan, el investigador deberá tomar una serie de decisiones. Por ejemplo: decidirá cómo seleccionará la muestra, el número de grupos con los que va a trabajar, la manera en que formará los grupos, el número de observaciones que se registrará de cada unidad, la forma en que se medirán las variables, los controles que se aplicarán sobre el fenómeno que quiere estudiar, etcétera.

Otra óptica al respecto es de Hernández, et, al. (2010) señalan que “el diseño de investigación es un instrumento de dirección “guía” con un conjunto de pautas, bajo las cuales se realiza una investigación. En mérito de ello el término diseño de investigación se refiere al plan o estrategia concebida para obtener la información que se desea”[2]. Y en consecuencia, se utiliza en:

En el enfoque cuantitativo

Se utiliza el diseño de investigación para analizar la certeza de la hipótesis formulada en un contexto en particular o aportar evidencias de los lineamientos de estudio (si no hubiera hipótesis).

En estudios cualitativos

Se puede o no concebir un diseño, se sugiere que sí se haga, pero la implementación de los mismos se vuelve más flexible. Lo que no significa caos o improvisación, el investigador puede elegir y desarrollar uno o más diseños para iniciar previamente la recolección de datos. En otro momento realiza una primera inmersión en el campo y después analiza qué diseño de investigación le conviene para recolectar la información requerida.

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[1] Kerlinger, F. (2002). Enfoque conceptual de la Investigación del comportamiento., p.83.

[2] Hernández, S. et. al., (2010).  Op., cit., p. 184.