INTRODUCCIN A LA METODOLOGA DEL LA INVESTIGACIN

INTRODUCCIN A LA METODOLOGA DEL LA INVESTIGACIN

Hctor Luis vila Baray

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Investigacin Experimental

La investigacin experimental en las ciencias sociales difiere notablemente de la investigacin experimental en las ciencias naturales debido a las caractersticas de las unidades de anlisis en el rea social. Un experimento tiene como propsito evaluar o examinar los efectos que se manifiestan en la variable dependiente cuando se introduce la variable independiente, es decir, se trata de probar una relacin causal.

Montgomery (1993) define literalmente el experimento como ... una prueba o ensayo, (p. 1) en la que es posible manipular deliberadamente una o ms variables independientes para observar los cambios en la variable dependiente en una situacin o contexto estrictamente controlado por el investigador.

El desarrollo de un experimento tiene como requisito imprescindible utilizar un diseo apropiado para resolver el PON que se investiga. El diseo de investigacin se puede entender como el desarrollo de un plan o estrategia que especifica las acciones y medios de control que se efectuarn para alcanzar los objetivos del experimento, responder a las preguntas de investigacin y someter a contrastacin las hiptesis.

Campbell y Stanley (1969) clasifican los diseos de investigacin en experimentos verdaderos, preexperimentos y cuasiexperimentos. Para efectos de explicar los anteriores diseos se utilizar la simbologa siguiente:

A= Asignacin aleatoria de las unidades de anlisis a los grupos testigo y experimental.

P = Pareamiento aleatorio.

G = Grupo.

GE = Grupo experimental.

GC = Grupo testigo o control.l X = Tratamiento experimental.

- = Ausencia de tratamiento experimental.

O1= Preprueba o medicin previa al tratamiento experimental.

O2 = Posprueba o medicin posterior al tratamiento experimental.

a) Diseos Experimentales Verdaderos: Este tipo de diseo se caracteriza por ejercer un estricto control sobre el experimento por medio del establecimiento tanto de grupos de comparacin a fin de manipular la variable independiente como la equivalencia de los grupos por medio de la asignacin aleatoria de las unidades de anlisis.

En los diseos experimentales es posible manipular la variable independientes y puede utilizar slo posprueba o la modalidad de preprueba-posprueba en la medicin de las variables estudiadas. La utilizacin de la posprueba tiene como propsito determinar la presencia o ausencia de efectos experimentales. Esquemticamente los diseos experimentales tienen la siguiente estructura:

a1) Diseo experimental con posprueba y grupo control:

A GE X O2 (Diseo 3.1)

A GC - O2

a2) Diseo experimental con preprueba-posprueba y grupo control:

A O1 X O2 (Diseo 3.2)

A O1 - O2

en los anteriores estructuras de diseos experimentales la asignacin aleatoria (A) de las unidades de anlisis sirve como medio de control de las diferencias entre los grupos. En lugar de utilizar A es posible asignar las unidades de anlisis por pareamiento aleatorio (P) para lograr el mismo objetivo. Las ventajas y desventajas de los diseos experimentales verdaderos son:

Ventajas

1 La asignacin aleatoria de las unidades de anlisis a los grupos experimental y control permite controlar la validez interna del experimento.

2 Las posibles diferencias que manifiesten en los grupos son producto de la casualidad.

3 La utilizacin de la preprueba permite cuantificar el cambio inducido por el tratamiento experimental.

4 La asignacin por pareamiento aleatorio permite controlar las diferencias entre las unidades de anlisis.

Desventajas

1 La validez interna pudiera ser afectada por la preprueba.

2 El pareamiento aleatorio es til cuando se trabaja un experimento en el que los grupos estan integrados por 12 o 14 unidades de anlisis, es decir, es aplicable en grupos pequeos.

a3) Diseos de Solomon: Por medio de la mezcla de los dos anteriores tipos de diseos experimentales Solomon propone diseos con tres y cuatro grupos. stos son una extensin de los diseos experimentales de dos grupos. Es posible verificar los posibles efectos de la preprueba sobre la posprueba y controlar las fuentes de invalidacin interna. Los diseos de Solomon tienen la siguiente estructura:

1 Diseo de tres grupos de Solomon:

A GE O1 X O2 (Diseo 3.3)

A GC O1 - O2

A GC - X O2

2 Diseo de cuatro grupos de Solomon:

A GE O1 X O2 (Diseo 3.4)

A GC O1 - O2

A GC - X O2

A GC - - O2

en estos diseos el segundo grupo control se convierte automticamente en un segundo grupo experimental. El diseo de cuatro grupos de Solomon es difcil de aplicar, de controlar y de medir estadsticamente. No obstante lo anterior, permite realizar una doble experimentacin y comparacin de grupos.

Otro tipo de diseos de investigacin ms avanzados son los llamados diseos factoriales que son considerados como una consecuencia del diseo de cuatro grupos de Solomon. R. A. Fisher desarrollo los diseos factoriales al igual que los mtodos estadsticos para su anlisis (Van Dalen y Meyer, 1986).

Hay muchas investigaciones experimentales que pretenden analizar la influencia simultanea de dos o ms variables independientes llamadas factores sobre la variable dependiente y la interaccin entre ellas. Los diseos de investigacin que se utilizan para este propsito se denominan diseos factoriales (Arnau Grass, 1980).

Una definicin muy completa de diseo factorial es la que ofrece McGuijan (1996). Para este autor un diseo factorial completo es aquel en el que se utilizan todas las combinaciones posibles de los valores seleccionados de las variables independientes, (p. 163). La anterior definicin establece que los diseos factoriales se utilizan para manipular las variables independientes simultneamente y permiten evaluar por separado los efectos de cada variable independiente al igual que la interaccin entre ellas. Un diseo factorial puede utilizar dos o ms variables independientes con cualquier cantidad de niveles o valores para determinar estadsticamente sus efectos (Rodrguez y Prez, 1995). Por lo general los diseos factoriales se representan como diseos 2X2, 2X3X4, 2X4X8X5, etc.

Cada dgito representa una variable independiente y su valor representa la cantidad de niveles o valores que posee cada variable independiente, as en un diseo factorial 2X2 existen dos variables independientes con dos niveles cada una de ellas. A mayor cantidad de variables independientes y niveles existe mayor dificultad para desarrollar y controlar el experimento. Para ilustrar un diseo factorial se utilizar un ejemplo relativamente simple sin aplicar un anlisis estadstico, lo anterior es con el propsito de facilitar la comprensin del mismo.

Considrese un diseo factorial 2X2 en el que se pretende analizar el aprendizaje alcanzado por un grupo de unidades de anlisis clasificadas por sexo en hombres (H) y mujeres (M) que utilizan dos diferentes mtodos de instruccin: el mtodo tradicional (MT) y la instruccin programada (IP). La Figura 3.4 muestra la estructura de este diseo factorial. Cada posible combinacin se presenta en una parcela o celda, las posibles combinaciones son (ver Figura 3.5):

Figura 3.4 Ejemplo de Diseo Factorial 2X2

Figura 3.5 Posibles Combinaciones.

el experimento consiste en medir el aprendizaje obtenido por los grupos con cada uno de los mtodos de instruccin. Las preguntas de investigacin son:

a) influye el sexo de las unidades de anlisis sobre el nivel de aprendizaje?

b) influye el mtodo de instruccin utilizado sobre el nivel de aprendizaje?

c) existe alguna interaccin entre el sexo de las unidades de anlisis y el mtodo de instruccin utilizado?

en la medicin del aprendizaje o evaluacin se obtuvieron los siguientes resultados expresados como promedio aritmtico:

Figura 3.6 Resultados obtenidos.

al comparar las puntuaciones medias marginales de los renglones se esta analizando la influencia del sexo de las unidades de anlisis sobre el aprendizaje en ambos niveles, al obtener la media aritmtica del rengln del nivel de hombres se tiene un promedio de 91.5 y en el nivel de mujeres el promedio es de 81. El promedio aritmtico del nivel de hombres supera en 10.5 puntos al promedio del nivel de mujeres, razn por la que es posible atribuir relativamente un efecto a la variable sexo de las unidades de anlisis sobre el aprendizaje. Al comparar las puntuaciones medias marginales de las columnas se esta analizando la influencia de los mtodos de intruccin sobre el aprendizaje.

Al obtener la media aritmtica de la columna del MT se tiene un promedio de 83 y en la columna de IP el promedio es de 89.5 superando por 6.5 puntos al MT, esta diferencia hace posible atribuir relativamente que el mtodo de IP es mejor que el MT. Para responder a la pregunta c), se procede a graficar los resultados (ver Figura 3.7).

En la Figura 3.7 se aprecia claramente que no existe interrelacin (interaccin) entre las variables independientes. En el anterior ejemplo, las conclusiones obtenidas no son determinantes debido a que es necesario un anlisis de varianza. Los diseos factoriales tienen las ventajas de:

1 Analizan la interaccin entre las variables

2 Analiza simultneamente dos o ms variables independientes en un solo experimento.

3 Permite una mejor comprobacin de hiptesis.

b) Diseos Pre-experimentales: En los diseos pre-experimentales se analiza una sola variable y prcticamente no existe ningn tipo de control. No existe la manipulacin de la variable independiente ni se utiliza grupo control.

En una investigacin pre-experimental no existe la posibilidad de comparacin de grupos. Este tipo de diseo consiste en administrar un tratamiento o estmulo en la modalidad de solo posprueba o en la de preprueba-posprueba. El diseo tiene la siguiente estructura:

b1) Diseo preexperimental solo con posprueba:

G X O2 (Diseo3.5)

b2) Diseo preexperimental con preprueba-posprueba:

G O1 X O2 (Diseo 3.6)

como se puede apreciar en los anteriores esquemas, el diseo de tipo preexperimental tiene un grado de control mnimo en virtud de que se trabaja con un solo grupo y las unidades de anlisis no son asignadas aleatoriamente al mismo. Adicionalmente existen muy pocas probabilidades de que el grupo sea representativo de los dems.

c) Diseos Cuasiexperimentales: El trmino cuasi significa casi por lo que un diseo cuasiexperimental casi alcanza el nivel de experimental, el criterio que le falta para llegar a este nivel es que no existe ningn tipo de aleatorizacin, es decir, no hay manera de asegurar la equivalencia inicial de los grupos experimental y control. Se toman grupos que ya estan integrados por lo que las unidades de anlisis no se asignan al azar ni por pareamiento aleatorio. La carencia de aleatorizacin implica la presencia de posibles problemas de validez tanto interna como externa. La validez interna se ve afectada por el fenmeno de seleccin, la regresin estadstica y el proceso de maduracin. La validez externa se ve afectada por la variable poblacin, es decir, resulta difcil determinar a que poblacin pertenecen los grupos. La estructura de los diseos cuasiexperimentales implica usar un diseo solo con posprueba o uno con preprueba-posprueba.

C1) Diseo Cuasiexperimental solo con posprueba:

GE X O2 (Diseo 3.7)

GC - O2

C2) Diseo Cuasiexperimental con preprueba y posprueba:

GE O1 X O2 (Diseo 3.8)

GC O1 - O2