Investigación Experimental
Los experimentos difieren de los no experimentos en que el investigador actúa como un agente activo y no como un observador pasivo. A pesar de que la observación de los fenómenos naturales resulta valiosa e instructiva, la complejidad de los eventos en un contexto natural con frecuencia opaca la comprensión de las relaciones fundamentales entre ellos.
Características de los Experimentos Verdaderos
La fortaleza de un experimento verdadero, y su ventaja sobre otros métodos, reside en el hecho de que el experimentador puede tener una mayor confianza en la autenticidad e interpretabilidad de las relaciones debido a que las ha observado bajo condiciones rigurosamente controladas. Los experimentos verdaderos ofrecen las evidencias más convincentes con respecto a los efectos que una variable pueda tener sobre otra.
- Manipulación: El experimentador interviene y modifica de alguna manera, cuando menos a algunos de los sujetos de estudio.
- Control: El experimentador introduce uno o más controles sobre la situación experimental, lo cual comprende el uso de un grupo control.
- Aleatoriedad: El experimentador asigna los sujetos a un grupo de control o experimental con base en procedimientos aleatorios.
Diseño Experimental Básico
Es con una sola prueba posterior, debido a que los datos de la variable dependiente se recogen solo una vez, después de la introducción del tratamiento experimental.
Diseño de 4 Grupos de Solomon
Cuando se recogen los datos (antes y después) de una intervención, las mediciones previas pueden distorsionar los resultados. Las mediciones posteriores a la prueba pueden verse afectadas no solo por el efecto del tratamiento sino también por la exposición a la prueba previa.
Consta de 2 grupos experimentales y 2 grupos control. En ambos grupos se les administra la prueba previa, mientras que a los 2 restantes no, de manera que resulta posible discriminar los efectos de dicha prueba y los de la intervención.
Diseño Factorial
Hasta este punto, la exposición ha considerado diseños en los cuales el experimentador altera o manipula de manera sistemática solo una variable independiente cada vez.
Diseños de Mediciones Repetidas
En algunos estudios los sujetos se exponen a más de un tratamiento, en los que se conoce como diseño en mediciones repetidas, el cual presenta la ventaja de que asegura la más alta equivalencia posible entre los sujetos expuestos a condiciones experimentales diferentes, pues los grupos que se comparan son similares.
A pesar de que los diseños de mediciones repetidas son muy poderosos, resultan inadecuados para el abordaje de ciertas preguntas de investigación debido al problema de transmisión de efectos.
Cuando los sujetos se exponen a dos tratamientos diferentes, pueden acusar en la segunda condición experimental la influencia de su experiencia en la primera.
Ventajas
Constituyen el método más poderoso disponible para probar las hipótesis acerca de las relaciones de causa y efecto entre las variables. El experimento científico permite corroborar mejor que cualquier otro enfoque que si la variable independiente se manipula de cierta manera, es de esperarse que se produzcan ciertas consecuencias en la variable dependiente.
Desventajas
Este enfoque presenta varias limitaciones. Se supone una serie de restricciones que hacen que resulte poco práctico o imposible en algunas situaciones de investigación. Ciertas características del paciente pueden inducir modificaciones en el comportamiento de los responsables de su atención, por ende, en la calidad del cuidado que reciben. Suele abordar solo un número restringido de variables, mientras que se intenta mantener constante todo lo demás. Se sostiene que este requerimiento resulta reduccionista y que constriñe artificialmente la experiencia humana.
El efecto Hawthorne constituye una suerte de efecto placebo. En los experimentos doble ciego, en los cuales ni los sujetos ni quienes administran el tratamiento saben quién está asignado al grupo experimental y quién al control, el enfoque doble ciego no es viable en cierto tipo de investigaciones en materias de salud, pues las intervenciones en este campo pueden ser difíciles de velar. Para comprobar las hipótesis de investigación se hallan sujetos a una serie de limitaciones que dificultan su aplicación a diversos problemas de la vida real.
Investigación Cuasi-Experimental
Presentan con frecuencia múltiples similitudes con los experimentos verdaderos. Implican manipulación de una variable independiente; sin embargo, carecen de cuanto menos una de las dos propiedades que caracterizan a estos experimentos: aleatoriedad y creación de un grupo control.
Diseños Cuasi-Experimentales
La principal dificultad del enfoque cuasi-experimental está en su relativa debilidad en relación con los comportamientos verdaderos para permitir realizar inferencias causales.
Diseño con Grupo Control No Equivalente
El diseño es más débil porque ya no puede asumirse que los grupos experimentales y de comparación son iguales. El diseño es sólido en virtud de que la recolección de los datos permite determinar si los grupos son iguales desde un inicio.
Diseños de Series de Tiempo
No elimina todos los problemas que afectan la interpretación de los cambios en el promedio de rotación. La perspectiva temporal ampliada refuerza en una gran medida la capacidad de atribuirlos a la manipulación experimental, en este caso, el establecimiento del requisito de educación continua (era el ejemplo).
Estudios Observacionales
Se entenderá aquel enfoque de esta disciplina que basa su quehacer en la observación de eventos sin mayor participación en cuanto a la forma, cantidad y oportunidad en que las personas se relacionan o exponen a estos factores.
¿Qué es y para qué sirve la observación?
Consiste en un registro sistemático, válido y confiable de comportamientos o conductas manifiestas. Puede servir también para determinar la aceptación de un grupo respecto a su profesor, analizar conflictos familiares, eventos masivos, etc. Como método para recolectar datos es muy similar al análisis de contenido.
Pasos para construir un sistema de observación
- Definir con precisión el universo de aspectos, eventos o conductas a observar.
- Extraer una muestra representativa de los aspectos, eventos o conductas a observar.
- Establecer y definir las unidades de observación.
- Establecer y definir las categorías y subcategorías de observación. Estas son similares a las definidas por el análisis de contenidos. Y la observación también consiste en asignar unidades a categorías y subcategorías de observación.
- Seleccionar a los observadores, que son aquellas personas que habrán de codificar la conducta y deben conocer las variables, categorías y subcategorías.
- Observar el medio de observación. La conducta o sus manifestaciones pueden codificarse de distintos medios.
- Elaborar las hojas de codificación, cuyo formato es el mismo del análisis de contenido.
- Proporcionar entrenamiento de codificadores.
- Calcular la confiabilidad de los observadores.
- Llevar a cabo la codificación por observación.
- Vaciar los datos de las hojas de codificación y obtener totales para cada categoría.
- Realizar los análisis apropiados.
Tipos de observación
Estas pueden ser participantes o no participantes. En la primera, el observador interactúa con los sujetos observados y en la segunda no ocurre esta interacción.
Ventajas de la observación
Tanto la observación como el análisis de contenido tienen varias ventajas:
- Son técnicas de medición no obstructivas. Los métodos no obstructivos simplemente registran algo que fue estimulado por otros factores ajenos al instrumento de medición.
- Aceptan material no estructurado.
- Pueden trabajar con grandes volúmenes de datos.