Esquema General para Presentación de Trabajos de Investigación


Análisis de Variables para investigaciones de corte No experimental



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5.2. Análisis de Variables para investigaciones de corte No experimental

En el caso de las investigaciones desarrolladas en el ámbito Clínico, generalmente se trata de estudios de campo. En este caso no es común hablar de variables independientes y dependientes, muy típico de la literatura experimental, por lo que se recomienda incluir en el apartado de Análisis de Variables un esquema como el siguiente:



5.2.1. Variables a Estudiar.

Variables, generalmente atributivas (rasgos de personalidad, calidad de vida, estrategias de afrontamiento, etc.), evaluadas a través de alguna estrategia de diagnóstico (cuestionarios, inventarios, entrevistas, test proyectivos, etc.). Recuerde incluir definiciones constitutivas y operacionales.



5.2.2. Variables Seleccionadas.

Cualquier variable que se incluya en la investigación y sobre la cual se hagan comparaciones entre grupos (sexo, grupos de edad, nivel socioeconómico, institución de origen, etc.). En el caso de variables como el nivel socioeconómico o la presencia o no de antecedente de alguna enfermedad, etc., indique la forma en que obtuvo la información.



5.2.3. Variables Extrañas

Igual que en los estudios de corte experimental.


5.3. Tipo(s) de Investigación

Existe variedad en las clasificaciones de investigación en ciencias sociales, generalmente se emplean las de Kerlinger y Lee (2002) o la de Hernández y cols. (2003), igualmente, los interesados pueden acceder una exposición de los tipos de investigación según Noguera (1982) en el anexo 1 “Clasificación de las investigaciones en psicología” que puede ser útil. Por su parte, Kerlinger y Lee (2002) explican que hay básicamente 2 tipos de investigaciones:



5.3.1. Experimentales

Investigación en la que se manipula una o más variables independientes de forma intencional y se mide su efecto sobre una o más variables dependientes bajo condiciones controladas. De la misma forma dividen este tipo de investigaciones en Experimentos de Laboratorios (realizados en condiciones completamente controladas) y Experimentos de Campo (realizados en ambientes reales).


Autores como: Hernández y cols. (2003, 2006) clasifican las investigaciones, sobre el nivel de aproximación al fenómeno estudiado, en este sentido clasifica la investigación experimental como: Explicativas ya que intentan responder a las causas de los eventos físicos o sociales. Se centra en responder por qué ocurre un fenómeno y en qué condiciones se da éste. Son más estructuradas que las otras investigaciones y las engloban.

5.4. Diseño de Investigación

Para Kerlinger y Lee (2002) y Hernandez y cols. (2006) es el plan general de toda investigación; El diseño de investigación constituye el plan, la estructura de las relaciones entre las variables de un estudio y la estrategia de la investigación concebido de tal manera que de respuestas a las preguntas de investigación y sirva para controlar la varianza, estrictamente hablando se trata de “paradigmas analíticos”.



Hernández y cols. (2006) clasifican los diseños de investigación en Experimentales y No Experimentales, ambos se describen a continuación.

5.4.1. Diseños Experimentales.


Dentro de la lógica empírica de investigación se privilegia el uso de este tipo de diseños, donde de acuerdo con Hernández y cols. (2006) se establece una situación de control en la cual se manipulan, de manera intencional, una o más variables independientes (supuestas causas) para observar sus consecuencias sobre una o más variables dependientes (supuestos efectos). Éstos se encuentran íntimamente ligados a los paradigmas estadísticos del análisis de varianza.

Debemos recordar que los paradigmas de análisis estadístico paramétrico se montan sobre el supuesto de aleatoriedad, entonces hemos dado con la noción que conecta a los estudios experimentales con los modelos del análisis de varianza. De forma que cuando no es posible asignar de forma aleatoria a los participantes a la estructura del diseño de investigación el “uso del análisis de varianza se vuelve cuestionable e incluso inapropiado” (Kerlinger y Lee, 2002 p.436). Siguiendo a Campbell y Stanley (1966, c.p. Hernández y cols. 2006) estos diseños se pueden dividir en tres categorías, preexperimentos, experimentos “verdaderos” y cuasi-experimentos.


Simbología de los Diseños Experimentales
Antes de presentar algunos de los modelos más emblemáticos de la tradición experimental, nos pasearemos por algunos referentes simbólicos que orientarán la lectura de la representación gráfica de los diseños, siguiendo la taxonomía clásica de Campbell y Stanley (ver Hernández y cols., 2006).
R Del inglés “Random” refiere a la asignación al azar o aleatoria de los sujetos participantes.

G Grupo(s) de sujetos que participan en el plan. Se acostumbra enumerarlos cuando son más de dos, ejemplo: G1 = Grupo 1; G2 = Grupo 2; G3 = Grupo 3, etc.

X Designa la presencia de tratamiento o condición experimental, en otras palabras a la presencia de algún nivel o modalidad de la variable independiente. Al igual que en el caso de los grupos se suele enumerar cuando posee más de dos valores, ejemplo: X1 = Experimento 1; X2 = Experimento 2; X3 = Experimento 3, etc.

-- Una línea sugiere la ausencia de estímulo, es decir, nivel cero de la variable independiente. En un sentido conservador se refiere al grupo control.

E En el caso de los grupos que han sido igualados por emparejamiento se suele emplear la letra “E” en lugar de la letra “R”.
La representación del diagrama del diseño, considera los siguientes elementos: la naturaleza de la forma en la cual fueron seleccionados los sujetos a cada uno de los grupos de estudio, seguido por la identificación de los grupos y las combinaciones entre observaciones e intervenciones. Por ejemplo:

Estudio de caso con una sola medida:

G X 0
Por su parte, los diseños factoriales poseen un modelo particular para ser representado y obedece a los casos en los cuales se manipulan dos o más VI y cada una de ellas posee dos o más valores, su forma más simple es 2x2 y puede tener o no pretest y / o grupo control:



DISEÑO FACTORIAL 2X2

Variable Independiente A

A1

A2

Variable Independiente B

B1

(G1) A1 B1

(G2) A2 B1

B2

(G3) A1 B2

(G4) A2 B2


5.4.1.1. Preexperimentos

Se llaman así porque el grado de control sobre las fuentes de invalidez interna que posee es mínimo, principalmente porque no existe un grupo equivalente de comparación.



5.4.1.2. Experimentos “Verdaderos”

En éstos existe la manipulación de la VI, aplicando diferentes valores de ésta a distintos grupos equivalentes que serán comparados en la medida de la VD.

Una noción que es necesaria manejar dentro de los diseños experimentales “verdaderos” es la idea del grupo control. Tradicionalmente se ha contemplado que el grupo control es aquel que “no recibe tratamiento”, sin embargo Kerlinger y Lee (2002) afirman que siempre que haya más de un grupo experimental y cualesquiera dos grupos se les apliquen diferentes tratamientos, el control está presente en el sentido comparativo antes mencionado. Por lo tanto, el concepto tradicional de que un grupo experimental debe recibir el tratamiento, mientras que a otro grupo se le mantiene exento de tratamiento es tan sólo un caso de una regla más general de que se necesitan grupos de comparación para mantener la validez interna de la investigación científica.

Un principio fundamental en el diseño de investigaciones experimentales es que el control de las variables extrañas, determinará que los cambios observados en los valores de la variable dependiente sean atribuibles a cambios en la variable independiente. De acuerdo con algunos autores, la asignación aleatoria de los sujetos intenta controlar la presencia de los diversos factores no observados (Hernández y cols., 2006; Kerlinger y Lee, 2002; Mc Guigan, 1996).

Por su parte la igualación de los grupos a partir de la identificación de ciertos factores que pueden tener incidencia sistemática en los resultados es otra forma de obtener intencionalmente grupos igualados, lo cual refiere a la necesidad de satisfacer el supuesto de que los grupos tienen valores esencialmente iguales de la variable dependiente antes de la presencia de la variable independiente.

5.4.1.2. Cuasiexperimentos

En este tipo de diseños también se manipula de forma intencional una VI y se mide su efecto sobre la VD, sin embargo los sujetos no se asignan al azar a los grupos ni se emparejan, sino que dichos grupos ya estaban formados antes del experimento, es decir, son grupos intactos. Por estas características se pueden hacer los mismos diseños mostrados anteriormente para experimentos “verdaderos” con la diferencia de que aquí los grupos serán intactos.



5.4.1.3. Diseños experimentales de caso único

En ocasiones cubrir los principios de aleatoriedad y representatividad de los diseños de grupo, puede atentar contra la factibilidad de nuestro proyecto. En los casos en que sólo se cuenta con uno solo o unos pocos sujetos, los diseños de n=1 pueden considerarse una alternativa válida a la investigación realizada habitualmente en grupos (Kazdin, 1998). Ante la ausencia de un grupo control, un solo sujeto ejerce como sujeto experimental y a la vez como sujeto control. Los diseños de un solo sujeto son considerados una extensión del diseño de series cronológicas (Hernández y cols., 2006) o de tiempo interrumpidas (Kerlinger y Lee, 2002 p.493). De acuerdo con León y Montero (2003), los estudios de caso único permiten el desarrollo de múltiples diseños, de entre los cuales se destacan los siguientes:




  • El diseño A-B: plan de investigación con un solo sujeto en el que la secuencia es: línea base- tratamiento. Es una alternativa, aunque más débil (validez interna), es considerado como un diseño de carácter experimentador y para ver la reactividad del sujeto, puede servir como punto inicial para posteriores investigaciones.

  • El diseño A-B-A: también llamado diseño de retirada y considerado el prototipo en investigaciones con un solo sujeto. Este diseño presenta una secuencia en la que se elabora una línea base (A), se aplica un tratamiento (B), y finalmente se retira el tratamiento volviendo a la línea base (A).

  • El diseño A-B-A-B: plan de investigación experimental de caso único en el que la secuencia es: línea base- tratamiento- retirada del tratamiento- tratamiento.

  • El diseño de línea base múltiple: en ella se registran y se observan no una sino varias conductas de forma simultánea y se interviene con el mismo tratamiento de forma escalonada. Es un diseño adecuado e idóneo para valorar interacciones entre tratamientos.

En los diseños experimentales de caso único, los datos pueden ser analizados mediante técnicas visuales o de representación gráfica o bien a través de procedimientos estadísticos. Sin embargo debe recordarse que ni los comportamientos de las personas son uniformes y constantes, ni las circunstancias permanecen siempre intactas, presentándose así una de las dificultades que se señalaba con anterioridad en lo que a variabilidad de datos se refiere. Esto da lugar a ciertas limitaciones a la hora de analizar e interpretar, dificultades que deberán ser tenidas en cuenta a la hora de obtener conclusiones.

Con respecto a la generalización: se apunta que esta se puede efectuar con mayor seguridad si el número de observaciones es mayor. Este aspecto es discutido, ya que autores como Castro (1975) afirman que no importa que la generalización se obtenga a través de una observación en múltiples sujetos o mediante múltiples observaciones a un solo sujeto.

5.5. Participantes

Es fundamental que se haga con sumo cuidado, ya que de esto dependen las posibilidades de generalizar los resultados y hacer réplicas. Cuando sean humanos debe indicar cómo los seleccionó y asignó a grupos así como si son pagados o no.



5.4.1. Población

Se describen las características relevantes de la población de la que fue o será (en caso de anteproyectos) la muestra para la investigación y a la que se pretende generalizar los resultados. En este apartado se especifican los criterios de exclusión y otros aspectos relevantes de los participantes.



5.4.2. Muestra

Se indica en detalle cuáles fueron los individuos participantes de la investigación (número, sexo, edad, etc.) y mediante qué procedimiento fueron seleccionados (muestreo probabilístico o no probabilístico y qué tipo de estos). La muestra debe describirse de manera adecuada y ser representativa, considerando que “las conclusiones e interpretaciones no deben ir más allá de lo que la muestra pudiera justificar” (APA, 2002 p. 14). Asimismo, se estipula que:


Es necesario proporcionar, además de, la cantidad total de sujetos y el número de ellos asignado a cada condición experimental; que si cualquiera de los sujetos no concluyera el experimento, se exponga cuantos fueron y explicar las razones por las que no continuaron participando (op. Cit., p.15).

5.6. Materiales

Se especifican todas las herramientas, instrumentos y materiales en general que fueron o serán utilizados para la investigación. En el caso de pruebas normalizadas se debe indicar con que normas se corregirán, igualmente con los test que pueden ser corregidos por diferentes métodos.


5.7. Procedimiento

En este apartado se especifican todos los pasos que se llevaron a cabo para el desarrollo de la investigación. La exposición de este conjunto de pasos de forma sistemática puede variar, según el tipo de investigación que se desarrolle. Lo que debe procurarse en todo caso es una exposición sin ambigüedades de las estrategias para la recolección, almacenamiento y análisis de los datos.




5.7.1. Etapas en la Investigación Experimental




      • Etapa Pre-Experimental: Se especifican los procedimientos de búsqueda y selección de la muestra, asignación de los sujetos a los grupos y cualquier otro detalle pertinente, como las estrategias utilizadas para el control de las variables extrañas.

      • Etapa Experimental: Se describe en detalle los pasos realizados para manipular la(s) variable(s) independiente(s) y para medir su efecto sobre la(s) variable(s) dependiente(s).

      • Etapa de análisis de los datos: en el caso de las investigaciones de corte cuantitativo este punto suele incluirse como un preámbulo en la presentación de los resultados, el cual se expondrá en el próximo apartado.

En resumen, la sección del Método debe estar en capacidad de informar al lector con suficiente detalle, qué es lo que el investigador hizo y cómo lo hizo, de manera que el primero, tenga la posibilidad de replicar el estudio en cuestión (APA, 2002 p. 16).





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