Ao de la Promocin de la Industria Responsable y del Compromiso ClimticoDISEO DE INVESTIGACIN

ASIGNATURA:METODOLOGA DE LA INVESTIGACIN

PROFESOR : POLO CERNA, DORA

INTEGRANTES: JIMENEZ VASQUEZ, MADELAINE LOPEZ SOLANO, LUIS ANTHONY RIQUELME TOMAYLLA, KAREN

ESPECIALIDAD:ADMINISTRACIN PBLICA

CICLO:V CICLO

2014

DEDICATORIA

A Dios:Por la sabidura e inteligencia que nos da da a da, por iluminarnos durante este trabajo y por permitir finalizarlo con xito

A nuestros queridos padres:Por su apoyo incondicional y por el esfuerzo a diario que realizan por brindar una buena educacin

A nuestros profesores:Quienes son nuestras guas en el aprendizaje dndonos los ltimos conocimientos para nuestro buen desenvolvimiento en la sociedad

NDICE

PginaCartula....................................................................................................................1Dedicatoria...............................................................................................................2Introduccin..............................................................................................................4Captulo I: DISEO DE INVESTIGACIN51.1 Qu es un diseo de investigacin?..............................................................................51.2 De qu tipos de diseos disponemos para investigar el comportamiento humano?...51.3 Qu es un experimento?...............................................................................................51.4 Cmo se logra el control y la validez interna?.............................................................111.5 Cmo se logra la equivalencia inicial?: Asignacin al azar131.6 Pre experimentos.151.7 Qu es la validez externa?...........................................................................................171.8 Cules pueden ser los contextos de experimentos?...................................................181.9 Qu tipo de estudio son los experimentos?................................................................191.10 Qu otros experimentos existen?.............................................................................201.11 TIPOLOGIA SOBRE LOS DISEOS EXPERIMENTALES...22

Captulo II: DISEOS NO EXPERIMENTALES..232.1 Qu es la investigacin no experimental cuantitativa?..............................................232.2 Cules son los tipos de diseos no experimentales?..................................................252.2.1 Investigacin Transeccional o Transversal.262.2.2 Investigacin Longitudinal o Evolutiva....312.3 Comparacin de los diseos transeccionales y longitudinales..........342.4 Cules son las caractersticas de la investigacin no experimental en comparacin con la investigacin experimental?...........................................................................................342.5 Los estudios de caso..35

Conclusiones.40Recomendaciones41Bibliografa..42

INTRODUCCIN

En ese captulo se analizan diferentes diseos experimentales y no experimentales para aplicarlos de manera correcta, con el propsito de responder a las preguntas de investigacin planteadas y cumplir con los objetivos del estudio, el investigador debe seleccionar o desarrollar un diseo de investigacin especfico. Cuando se establecen y formulan hiptesis, los diseos sirven tambin para someterlas a prueba. El diseo de investigacin constituye el plan general del investigador para obtener respuestas a sus interrogantes o comprobar la hiptesis de investigacin. El diseo de investigacin desglosa las estrategias bsicas que el investigador adopta para generar informacin exacta e interpretable. Los diseos son estrategias con las que intentamos obtener respuestas a preguntas como: Contar. Medir. Describir.El diseo de investigacin estipula la estructura fundamental y especifica la naturaleza global de la intervencin. El diseo tambin debe especificar los pasos que habrn de tomarse para controlar las variables extraas y seala cundo, en relacin con otros acontecimientos, se van a recabar los datos y debe precisar el ambiente en que se realizar el estudio. Esto quiere decir que el investigador debe decir dnde habrn de llevarse a cabo las intervenciones y la recoleccin de datos, esta puede ser en un ambiente natural (como el hogar o el centro laboral de los sujetos) o en un ambiente de laboratorio (con todas las variables controladas). Al disear el estudio el investigador debe decir qu informacin se dar a los sujetos, es recomendable revelar a los sujetos el propsito de la investigacin y obtener su consentimiento.

I. DISEO DE INVESTIGACIN

1.1 Qu es un diseo de investigacin?Una vez definido el tipo de estudio a realizar y establecer las hiptesis de investigacin, el investigador debe concebir la manera prctica y concreta de responder a las preguntas de investigacin. Esto implica seleccionar o desarrollar un diseo de investigacin y aplicarlo al contexto particular de su estudio. Diseo se refiere al plan o estrategia concebida para responder a las preguntas de investigacin. El diseo seala al investigador lo que debe hacer para alcanzar sus objetivos de estudio, contestar las interrogantes que se ha planteado y analizar la certeza de las hiptesis formuladas en un contexto en particular.Si el diseo est concebido, el producto final de un estudio tendr mayores posibilidades de ser vlido. No es lo mismo seleccionar un tipo de diseo que otro; cada uno tiene sus caractersticas propias. La precisin de la informacin obtenida puede variar en funcin del diseo o estrategia elegida.

1.2 De qu tipos de diseos disponemos para investigar el comportamiento humano?Los autores de este libro no consideran que un tipo de investigacin sea mejor que otro (experimental versus no experimental). "Los dos tipos de investigacin son relevantes y necesarios, tienen un valor propio y ambos deben llevarse a cabo". La eleccin sobre qu clase de investigacin y diseo especfico debemos seleccionar, depende de los objetivos trazados, las preguntas planteadas, el tipo de estudio a realizar (exploratorio, descriptivo, correlacional o explicativo) y las hiptesis formuladas.

1.3 Qu es un experimento?Experimento, tiene dos acepciones, una general y una particular. La regla general se refiere a "tomar una accin" y despus observar las consecuencias. Se requiere la manipulacin intencional de una accin para analizar sus posibles efectos y la aceptacin particular (sentido cientfico). "Un estudio de investigacin en el que se manipulan deliberadamente una o ms variables independientes (supuestas efectos), dentro de una situacin de control para el investigador".

1.3.1 Cul es el primer requisito de un experimento puro?El primer requisito es la manipulacin intencional de una o ms variables independientes. La variable independiente es considerada como supuesta causa en una relacin entre variables; es la condicin antecedente, y al efecto provocado por dicha causa se le denomina variable dependiente (consecuente).El investigador no puede incluir en su estudio a dos o ms variables independientes.Un experimento se lleva a cabo para analizar si una o ms variables independientes afectan a una o ms variables dependientes y por qu lo hacen. En un autntico experimento, la variable independiente resulta de inters para el investigador por ser la variable que se hipotetiza, que ser una de las causas que producen el efecto supuesto. Para obtener respuesta de esta relacin causal supuesta, el investigador manipula la variable independiente y observa si la dependiente vara o no. Manipular es hacer variar o dar distintos valores a la variable independiente. La variable dependiente se mideLa variable dependiente no se manipula, sino que se mide para ver el efecto de que la manipulacin de la variable independiente tienes de ella.Grados de manipulacin de la variable independiente La manipulacin o variacin de una variable independiente puede realizarse en dos o ms grados. El nivel mnimo de manipulacin es dos: presencia-ausencia de la variable independiente. Cada nivel o grado de manipulacin implica un grupo en el experimento.a) Presencia-ausenciaImplica un grupo a la presencia de la variable independiente y otro no. Luego los dos grupos son comparados para ver si el grupo que fue expuesto a la variable independiente difiere del grupo que no fue expuesto. Al primer grupo se le conoce como "grupo experimental" y al segundo se le denomina "grupo de control".A la presencia de la variable independiente se le llama "tratamiento experimental" o "estmulo experimental".En general, en un experimento puede afirmarse lo siguiente: si en ambos grupos todo fue "igual" menos la exposicin a la variable independiente, es muy razonable pensar que las diferencias entre los grupos se deban a la presencia-ausencia de la variable independiente.b) Ms de dos gradosSe puede hacer variar o manipular la variable independiente en cantidades o grados.Manipular la variable independiente en varios niveles tiene la ventaja de que no slo se puede determinar si la presencia de la variable independiente o tratamiento experimental tiene un efecto, sino tambin si distintos niveles de la variable independiente se producen diferentes efectos. Es decir, si la magnitud del efecto (Y) depende de la intensidad del estmulo (X1, X2, X3, etctera).Debe haber al menos dos niveles de variacin y ambos tendrn que diferir entre s. Cuantos ms niveles mayor informacin, pero el experimento se va complicando: cada nivel adicional implica un grupo ms.c) Modalidades de manipulacin en lugar de gradosLa variacin es provocada por categoras distintas de la variable independiente que no implican en s cantidades.En ocasiones, la manipulacin de la variable independiente conlleva una combinacin de cantidades y modalidades de sta.Finalmente, es necesario insistir que cada nivel o modalidad implica, al menos, un grupo. Si tiene tres niveles (grados) o modalidades, se tendrn tres grupos como mnimo. Cmo se define la manera en que se manipularn las variables independientes?Al manipular una variable independiente es necesario especificar qu se va a entender por esa variable en el experimento. Es decir, trasladar el concepto terico a un estmulo experimental en una serie de operaciones y actividades concretas a realizar. Gua para sortear dificultadesPara definir cmo se va a manipular una variable es necesario:Consultar experimentos antecedentes para ver si en stos result la forma de manipular la variable. Es imprescindible analizar si la manipulacin de esos experimentos pueden aplicarse al contexto especfico del nuestro cmo pueden ser extrapoladas a nuestra situacin experimental.Si la presencia de la variable independiente en el o los grupos experimentales es dbil probablemente no se encontrarn efectos, pero no porque no pueda haberlos.Evaluar la manipulacin antes de que conduzca el experimento. Hay varas preguntas para evaluar su manipulacin: las variables experimentales representan la variable conceptual que se tiene en mente?, los diferentes niveles de variacin de la variable independiente harn que los sujetos se comporten diferente? Si la manipulacin es errnea puede pasar que: 1. el experimento no sirva para nada; 2. vivamos en el error; y 3. tengamos resultados que no nos interesan.Incluir verificaciones para la manipulacin. Cuando se utilizan seres humanos hay varias formas de verificar si realmente funcion la manipulacin. La primera es entrevistar a los sujetos. Una segunda forma es incluir mediciones relativas a la manipulacin durante el experimento.

1.3.2 Cul es el segundo requisito de un experimento "puro"?El segundo requisito es medir el efecto que la variable independiente tiene en la variable dependiente. Esto es igualmente importante y como en la variable dependiente se observa el efecto, la medicin debe ser vlida y confiable. Si no podemos asegurar que se midi adecuadamente, los resultados no servirn.En la planeacin de un experimento se debe precisar cmo se van a manipular las variables independientes y cmo a medir las dependientes.Cuntas variables independientes y dependientes deben incluirse en un experimento?No hay reglas para ello; depende de cmo haya sido planteado el problema de investigacin y las limitaciones que haya. Claro est que, conforme se aumenta el nmero de variables independientes, aumentan las manipulaciones que deben hacerse y el nmero de grupos requeridos para el experimento. Y entrara en juego el segundo factor mencionado (limitantes).Por otra parte, podra decidir en cada caso (con una, dos, tres o ms variables independientes) medir ms de una variable dependiente para ver el efecto de las independientes en distintas variables. Al aumentar las variables dependientes, no tienen que aumentarse grupos, porque estas variables no se manipulan. Lo que aumenta es el tamao de la medicin (cuestionarios con ms preguntas, mayor nmero de observaciones, entrevistas ms largas, etctera) porque hay ms variables que medir.

1.3.3 Cul es el tercer requisito de un experimento "puro"?El tercer requisito que todo experimento "verdadero" debe cumplir es el control o validez interna de la situacin experimental. El trmino "control" tiene diversas connotaciones dentro de la experimentacin. Sin embargo, su acepcin ms comn es que, si en el experimento se observa que una o ms variables independientes hacen variar a las dependientes, la variacin de estas ltimas se deba a la manipulacin y no a otros factores o causas; si se observa que una o ms independientes no tienen efecto sobre las dependientes, se pueda estar seguro de ello. En trminos coloquiales, "control" significa saber qu est ocurriendo realmente con la relacin entre las variables independientes y las dependientes.Cuando hay control podemos conocer la relacin causal. En la estrategia de la investigacin experimental, "el investigador no manipula una variable slo para comprobar lo que le ocurre con la otra, sino que al efectuar un experimento es necesario realizar una observacin controlada".Lograr "control" en un experimento es controlar la influencia de otras variables extraas en las variables dependientes, para que as podamos saber realmente si las variables independientes tienen o no efecto en la dependientes. Fuentes de validacin interna:Existen diversos factores o fuentes que pueden hacer que nos confundamos y no sepamos si la presencia de una variable independiente surte o no un verdadero efecto. Se trata de explicaciones rivales a la explicacin de que las variables independientes afectan a las dependientes. A estas explicaciones se les conoce como fuentes de invalidacin interna porque atentan contra la validez interna de un experimento. La validez interna se relaciona con la calidad del experimento y se logra cuando hay control, cuando los grupos difieren entre s solamente en la exposicin a la variable independiente (presencia-ausencia o en grados), cuando las mediciones de la variable dependiente son confiables y vlidas, y cuando el anlisis es el adecuado para el tipo de datos que estamos manejando. El control en un experimento se alcanza eliminando esas explicaciones rivales o fuentes de invalidacin interna. Historia. Acontecimientos que ocurren durante el desarrollo del experimento, afectan a la variable dependiente y pueden confundir los resultados experimentales. Maduracin. Procesos internos de los participantes que operan como consecuencia del tiempo y que afectan los resultados del experimento (cansancio, hambre, aburricin, aumento en la edad y cuestiones similares) Inestabilidad. Poca o nula confiabilidad de las mediciones, fluctuaciones en las personas seleccionadas o componentes del experimento, o inestabilidad autnoma de mediciones repetidas aparentemente "equivalentes". Administracin de pruebas. Se refiere al efecto que puede tener la aplicacin de una prueba sobre las puntuaciones de pruebas subsecuentes. Instrumentacin. Esta fuente hace referencia a cambios en los instrumentos de medicin o en os observadores participantes que pueden producir variaciones en los resultados que se obtengan. Regresin estadstica. Provocado por una tendencia que los sujetos seleccionados sobre la base de puntuaciones extremas, muestran a regresar, en pruebas posteriores, aun promedio en la variable en la que fueron seleccionados Seleccin. Elegir los sujetos de tal manera que los grupos no sean equiparables. Es decir, si no se escogen los sujetos de los grupos asegurndose su equivalencia, la seleccin puede resultar tendenciosa. Mortalidad experimental. Se refiere a diferencias en la prdida de participantes entre los grupos que se comparan. Interaccin entre seleccin y maduracin. Se trata de un efecto de maduracin que no es igual en los grupos del experimento, debida a algn factor de seleccin. La seleccin da origen a diferentes tasas de maduracin a cambio autnomo entre grupos. Otras interacciones.

El experimentador como fuente de invalidacin internaOtra razn que puede atentar contra la interpretacin correcta y certera de los resultados de un experimento es la interaccin entre los sujetos y el experimentador, la cual puede ocurrir de diferentes formas. Los sujetos pueden entrar al experimento con ciertas actitudes, expectativas y prejuicios que pueden alterar su comportamiento durante el estudio. Recordemos que las personas que intervienen en un experimento, de una manera u otra, tienen motivos precisamente para esa participacin y su papel ser activo en muchas ocasiones.El mismo experimentador puede afectar los resultados de la investigacin, pues no es un observador pasivo que no interacta, sino un observador activo que puede influir en los resultados del estudio. Adems tiene una serie de motivos que lo llevan a realizar su experimento y desea probar su hiptesis. Ello puede conducir a que afecte el comportamiento de los sujetos en direccin de su hiptesis.Tampoco los sujetos que participan en el experimento deben conocer las hiptesis y condiciones experimentales; incluso frecuentemente es necesario distraerlos de los verdaderos propsitos del experimento, aunque al finalizar ste se les debe dar una explicacin completa del experimento.1.4 Cmo se logra el control y la validez interna?El control en un experimento logra la validez interna, y el control se alcanza mediante:a. Varios grupos de comparacin Es necesario que en un experimento se tengan por lo menos dos grupos que comparar. En primer trmino, porque si nada ms se tiene un grupo no se puede saber si influyeron las fuentes de invalidacin interna o no.No lo podemos saber porque no hay medicin del nivel de prejuicio al inicio del experimento; es decir, no existe punto de comparacin.Con un solo grupo no podemos estar seguros de que los resultados se deben al estmulo experimental o a otras razones. Los "experimentos" con un grupo se basan en sospechas o en lo que "aparentemente es", pero faltan fundamentos. Se corre el riesgo de seleccionar sujetos atpicos y el riesgo de que intervengan la historia, la maduracin, administracin de prueba, instrumentaciones y dems fuentes de invalidacin interna, sin que el experimentador se d cuenta.Por ello, el investigador debe tener al menos un punto de comparacin: dos grupos, uno al que se le administra el estmulo y otro al que no (el grupo de control). Al hablar de manipulacin, a veces se requiere tener varios grupos, cuando se desea averiguar el efecto de distintos niveles de la variable independiente.b. Equivalencia de los gruposPero para tener control no basta tener dos o ms grupos, sino que deben ser similares en todo, menos la manipulacin de la variable independiente. El control implica que todo permanece constante menos la manipulacin. Si entre los grupos que conforman el experimento todo es similar o equivalente, excepto la manipulacin de la independiente, las diferencias entre los grupos pueden atribuirse a ella y no a otros factores (entre los cuales estn las fuentes de invalidacin interna).Lo mismo debe hacerse en la experimentacin de la conducta humana, debemos tener varios grupos de comparacin.Los grupos deben ser: inicialmente equivalentes y equivalentes durante todo el desarrollo del experimento, menos por lo que respecta a la variable independiente. Asimismo, los instrumentos de medicin deben ser iguales y aplicados de la misma manera.b.1. Equivalencia inicialImplica que los grupos son similares entre s al momento de iniciarse el experimento. Si inicialmente no son equiparables, digamos en cuanto a motivacin o conocimientos previos, las diferencias entre los grupos no podrn ser atribuidas con certeza a la manipulacin de la variable independiente. Queda la duda de si se debe a dicha manipulacin o a que los grupos no eran inicialmente equivalentes.La equivalencia inicial no se refiere a equivalencias entre individuos, porque las personas tenemos por naturales diferencias individuales; sino a la equivalencia entre grupos. Si tenemos en un grupo hay personas muy inteligentes tambin en el otro grupo. Y as con todas las variables que puedan afectar a la variable dependiente o dependientes, adems de la variable independiente. El promedio de inteligencia, motivacin, conocimientos previos, inters por los contenidos y dems variables, debe ser el mismo en los dos grupos. Si bien no exactamente el mismo, no debe haber una diferencia significativa en esas variables entre los grupos.b.2. Equivalencia durante el experimentoDurante el experimento los grupos deben mantenerse similares en los aspectos concernientes al tratamiento experimental excepto en la manipulacin de la variable independiente: mismas instrucciones (salvo variaciones parte de esa manipulacin), personas con las que tratan los sujetos, maneras de recibirlos, lugares con caractersticas semejantes (iguales objetos en las habitaciones o cuartos, clima, ventilacin, sonido ambiental, etc.), misma duracin del experimento, mismo momento y en fin todo lo que sea parte del experimento. Cuanto mayor sea la equivalencia durante su desarrollo, mayor control y posibilidad de que, si observamos o no efectos, estemos seguros de que verdaderamente los hubo o no.Cuando trabajamos simultneamente con varios grupos, es difcil que las personas que dan las instrucciones y vigilan el desarrollo de los grupos sean las mismas.1.5 Cmo se logra la equivalencia inicial?: Asignacin al azarExiste un mtodo para alcanzar esta equivalencia: la asignacin aleatoria o al azar de los sujetos a los grupos del experimento. La asignacin al azar nos asegura probabilsticamente que dos o ms grupos son equivalentes entre s. Es una tcnica de control que tiene como propsito dar al investigador la seguridad de que variables extraas, conocida o desconocidas, no afectarn sistemticamente los resultados del estudio. Esta tcnica diseada por Sir Ronald A. Fisher, funciona para hacer equivalentes a grupos.La asignacin al azar puede llevarse a cabo mediante pedazos de papel. Se escribe el nombre de cada sujeto (o algn tipo de clave que lo identifique) en uno de los pedazos de papel, luego se juntan todos los pedazos en algn recipiente, se revuelven y se van sacando sin ver para formar los grupos.Cuando se tienen dos grupos, la aleatorizacin puede llevarse a cabo utilizando una moneda no cargada. Se lista a los sujetos y se designa qu lado de la moneda va a significar el grupo 1 y qu lado el grupo 2.Otra es utilizar una tabla de nmeros aleatorios que incluye nmeros del 0 al 9, y su secuencia es totalmente al azar (no hay orden, no patrn o secuencia). Primero, se selecciona al azar una pgina de la tabla preguntndole un nmero del 1 al X nmero de pginas que contenga la tabla. En la pgina seleccionada se elige un punto cualquiera (bien numerando columnas o renglones y eligiendo al azar una columna o rengln, o bien cerrando los ojos y colocando la punta de un lpiz sobre algn punto de la pgina). Posteriormente, se lee una secuencia de dgitos en cualquier direccin (vertical, horizontal o diagonalmente). Una vez que se obtuvo dicha secuencia, se enumeran los nombres de los sujetos por orden alfabtico o de acuerdo con un ordenamiento al azar, colocando cada nombre junto a un dgito, nones a un grupo y los pares al otro.La asignacin al azar produce control, pues las variables que deben ser controladas (variables extraas y fuentes de invalidacin interna) son distribuidas de la misma manera en los grupos del experimento. As la influencia de otras variables que no sean la independencia se mantiene constante porque stas no pueden ejercer ninguna influencia diferencial en la variable dependiente o variables dependientes.La asignacin aleatoria funciona mejor cuanto mayor sea el nmero de sujetos con que se cuenta para el experimento, es decir, cuanto mayor sea el tamao de los grupos. Los autores recomiendan que para cada grupo se tengan, por lo menos, 15 personas.Otra tcnica para lograr la equivalencia inicial: el emparejamientoOtro mtodo para intentar hacer inicialmente equivalentes los grupos es el emparejamiento o tcnica de apareo (matching). El proceso consiste en igualar a los grupos en relacin con alguna variable especfica, que puede influir de modo decisivo en la variable dependiente o las variables dependientes.El primer paso es elegir a esa variable de acuerdo con algn criterio terico. La variable seleccionada debe estar muy relacionada con las variables dependientes. Debe pensarse cul es la variable cuya influencia sobre los resultados del experimento resulta ms necesario controlar y buscar el apareo de los grupos en esa variable.El segundo caso consiste en obtener una medicin de la variable elegida para emparejar a los grupos. Esta medicin puede existir o puede efectuarse entes del experimento.El tercer paso consiste en ordenar a los sujetos en la variable sobre la cual se va a efectuar el emparejamiento (de las puntuaciones ms altas a las ms bajas).El cuarto paso es formar parejas segn la variable de apareamiento e ir asignado a cada integrante de cada pareja a los grupos del experimento, buscando un balance entre dichos grupos.Tambin podra intentarse emparejar los grupos en dos variables, pero ambas deben estar relacionadas, porque de lo contrario puede resultar muy difcil el emparejamiento.La asignacin al azar es la tcnica ideal para lograr la equivalencia inicialLa asignacin al azar es un mejor mtodo para hacer equivalentes los grupos (ms preciso y confiable). El emparejamiento no la sustituye. En cambio, la aleatorizacin garantiza que otras variables no van a afectar a las dependientes ni confundir al experimentador. La bondad de la asignacin al azar de los sujetos a los grupos de un diseo experimental es que el procedimiento garantiza absolutamente que en promedio los sujetos no diferirn en ninguna caracterstica ms de lo que pudiera esperarse por pura casualidad, antes de que participen en los tratamientos experimentales.1.6 Pre experimentosLos pre experimentos se llaman as, porque su grado de control es mnimo1. Estudio de caso con una sola medicinConsiste en administrar un estmulo o tratamiento a un grupo y despus aplicar una medicin en una o ms variables para observar cul es el nivel del grupo en estas variables.Este diseo no cumple con los requisitos de un "verdadero" experimento. No hay manipulacin de la variable independiente. El diseo adolece de los requisitos para lograr el control experimental: tener varios grupos de comparacin. No se puede establecer causalidad con certeza. No se controlan las fuentes de invalidacin interna.2. Diseo de preprueba-postprueba con un solo grupoA un grupo se le aplica una prueba previa al estmulo o tratamiento experimental: despus se le administra el tratamiento y finalmente se le aplica una prueba posterior al tratamiento.El diseo ofrece una ventaja sobre el interior, hay un punto de referencia inicial para ver qu nivel tena el grupo en las variables dependientes antes del estmulo. Es decir, hay un seguimiento del grupo. Sin embargo, el diseo no resulta conveniente para fines cientficos: no hay manipulacin ni grupo de comparacin y adems varias fuentes de invalidacin interna pueden actuar.Por otro lado, se corre el riesgo de elegir a un grupo atpico o que en el momento del experimento no se encuentre en su estado normal. Tampoco se puede establecer con certeza la causalidad.Los dos diseos preexperimentales no son adecuados para el establecimiento de relaciones entre la variable independiente y la variable dependiente o variables dependientes. Son diseo que se muestran vulnerables en cuanto a la posibilidad de control y validez interna. Deben usarse slo como ensayos de otros experimentos con mayor control.Los diseos preexperimentales pueden servir como estudios exploratorios, pero sus resultados deben observarse con precaucin. De ellos no pueden sacarse conclusiones seguras de investigacin. Abren el camino, pero de ellos deben derivarse estudios ms profundos.Experimentos "verdaderos"Los experimentos "verdaderos" son aquellos que renen los dos requisitos para lograr el control y la validez interna: 1) grupos de comparacin (manipulacin de la variable independiente o de varias independientes); y 2) equivalencia de los grupos. Pueden abracar una o ms variables independientes y una o ms dependientes. Pueden utilizar prepruebas y postpruebas para analizar la evolucin de los grupos antes y despus del tratamiento experimental. La postprueba es necesaria para determinar los efectos de las condiciones experimentales.3. Diseo con postpruebas nicamente y grupo de controlEste diseo incluye dos grupos, uno recibe el tratamiento experimental y el otro no (grupo de control). Es decir, la manipulacin de la variable independiente alcanza slo dos niveles: presencia y ausencia. Los sujetos son asignados a los grupos de manera aleatoria. Despus de que concluye el periodo experimental, a ambos grupos se les administra una medicin sobre la variable dependiente en estudio.En este diseo, la nica diferencia entre los grupos debe ser la presencia-ausencia de la variable independiente.La prueba estadstica que suele utilizarse en este diseo para comparar a los grupos es la prueba "t" para grupos correlacionados, al nivel de medicin por intervalos.El diseo con postprueba nicamente y grupo de control puede extenderse para incluir ms de dos grupos, se usan dos o ms tratamientos experimentales, adems del grupo de control.Si se carece de grupo de control, el diseo puede llamarse "diseo con grupos aleatorizados y postprueba nicamente".En el diseo con postprueba nicamente y grupo de control, as como en sus posibles variaciones y extensiones, se logra controlar todas las fuentes de invalidacin interna.4. Diseo con preprueba-postprueba y grupo de controlEste diseo incorpora la administracin de prepreubas a los grupos que componen el experimento. Los sujetos son asignados al azar a los grupos, despus a stos se les administra simultneamente la preprueba, un grupo recibe el tratamiento experimental y otro no (es el grupo de control); y finalmente se les administra, tambin simultneamente una postprueba.La adicin de la preprueba ofrece dos ventajas: primera, las puntuaciones de las prepruebas pueden usarse para fines de control en el experimento, al compararse las prepruebas de los grupos se puede evaluar qu tan adecuada fue la aleatorizacin. La segunda ventaja reside en que se puede analizar el puntaje ganancia de cada grupo (la diferencia entre la preprueba y la postprueba).El diseo controla todas las fuentes de invalidacin interna por las mismas razones que se argumentaron en el diseo anterior (diseo con postprueba nicamente y grupo de control). Lo que influye en un grupo deber influir de la misma manera en el otro, para mantener la equivalencia de los grupos.

1.7 Qu es la validez externa?Un experimento debe buscar ante todo validez interna; es decir, confianza en los resultados. Lo primero es eliminar las fuentes que atentan contra dicha validez. Es muy deseable que el experimento tenga validez externa. La validez externa se refiere a qu tan generalizables son los resultados de un experimento a situaciones no experimentales y a otros sujetos o poblaciones.Fuentes de invalidacin externaFactores que pueden amenazar la validez externa, los ms comunes son los siguientes:1. Efecto reactivo o de interaccin de las pruebasSe presenta cuando la preprueba aumenta o disminuye la sensibilidad o la calidad de la reaccin de los sujetos a la variable experimental, haciendo que los resultados obtenidos para una poblacin con preprueba no pueden generalizarse a quienes forma parte de esa poblacin pero sin preprueba.2. Efecto de interaccin entre los errores de seleccin y el tratamiento experimentalEste factor se refiere a que se elijan personas con una o varias caractersticas que hagan que le tratamiento experimental produzca un efecto, que no se dara si las personas no tuvieran esas caractersticas.3. Efectos reactivos de los tratamientos experimentalesLa "artificialidad" de las condiciones puede hacer el contexto experimental resulte atpico respecto a la manera en que se aplica regularmente el tratamiento.4. Interferencia de tratamientos mltiplesSi los tratamientos no son de efecto reversible; es decir, si no se pueden borrar sus efectos, las conclusiones solamente podrn hacerse extensivas a las personas que experimentaron la misma secuencia de tratamientos.5. Imposibilidad de replicar los tratamientosCuando los tratamientos son tan complejos que no pueden replicarse en situaciones no experimentales, es difcil, es difcil generalizar a stas.Para lograr una mayor validez externa, es conveniente tener grupos lo ms perecidos posible a la mayora de las personas a quienes se desea generalizar y repetir el experimento varias veces con diferentes grupos (hasta donde el presupuesto y los costos de tiempo lo permitan). Tambin, tratar de que el contexto experimental sea lo ms similar posible al contexto que se pretende generalizar.

1.8 Cules pueden ser los contextos de experimentos?Se han distinguido dos contextos en donde puede tomar lugar un diseo experimental: laboratorio y campo, Experimento de laboratorio: "un estudio de investigacin en el que la variancia" (efecto) "de todas o casi todas las variables independientes influyentes posibles no pertinentes al problema inmediato de la investigacin se mantiene reducida" (reducido el efecto) "en un mnimo". Experimento de campo: "un estudio de investigacin en una situacin realista en la que una o ms variables independientes son manipuladas por el experimentador en condiciones tan cuidadosamente controladas como lo permite la situacin". La diferencia esencial entre ambos contextos es la "realidad" con que los experimentos se llevan a cabo, el grado en que el ambiente es natural para los sujetos.Los experimentos de laboratorio generalmente logran un control ms riguroso que los experimentos de campo, pero antes estos ltimos suelen tener mayor validez externa. Ambos tipos de experimento son deseables.Algunos han acusado a los experimentos de laboratorio de "artificialidad", de tener poca validez externa, pero los objetivos primarios de un experimento verdadero son descubrir relaciones (efectos) en condiciones "puras" y no contaminadas, probar predicciones de teoras y refinar teoras e hiptesis.

1.9 Qu tipo de estudio son los experimentos?Debido a que analizan las relaciones entre una o varias variables independientes y una o varias dependientes y los efectos causales de las primeras sobre las segundas.Emparejamiento En Lugar De Asignacin Al AzarEste mtodo es menos preciso que la asignacin al azar. Sin embargo, si se lleva a cabo con rigor, se tienen grupos grandes y se posee informacin que indica que los grupos no son diferentes, se puede lograr un alto grado de equivalencia inicial entre grupos.1.10 Qu otros experimentos existen?

1.10.1 CuasiexperimentosLos diseos cuasiexperimentales tambin manipulan deliberadamente al menos una variable independiente, solamente que difieren de los experimentos "verdaderos" en el grado de seguridad o confiabilidad que pueda tenerse sobre la equivalencia inicial de los grupos. En los diseos cuasiexperimentales los sujetos no son asignados al azar a los grupos ni emparejados, sino que dichos grupos ya estaban formados antes del experimento, son grupos intactos.Problemas de los diseos cuasiexperimentalesLa falta de aleatorizacin introduce posibles problemas de validez interna y externa.Debido a los problemas potenciales de validez interna, en estos diseos el investigador debe intentar establecer la semejanza entre los grupos, esto requiere considerar las caractersticas o variables que puedan estar relacionadas con las variables estudiadas.Los cuasiexperiemntos difieren de los experimentos "verdaderos" en la equivalencia inicial de los grupos (los primeros trabajan con grupos intactos y los segundos utilizan un mtodo para hacer equivalentes a los grupos). Sin embargo, esto quiere decir que sea imposible tener un caso de cuasiexperimento donde los grupos sean equiparables en las variables relevantes para el estudio. 1.10.2 Tipos de diseos cuasiexperimentalesCon excepcin de la diferencia que acabamos de mencionar, los cuasiexperimentos son muy parecidos a los experimentos "verdaderos". Por lo tanto, podemos decir que hay casi tantos diseos cuasiexperiemntales como experimentales "verdaderos". Slo que no hay asignacin al azar o emparejamiento. Pero por lo dems son iguales, la interpretacin es similar, las comparaciones son las mismas y los anlisis estadsticos iguales (salvo que a veces se consideran las pruebas para datos no correlacionados). Diseo con postprueba nicamente y grupos intactosEste primer diseo utiliza dos grupos: uno recibe el tratamiento experimental y el otro no. Los grupos son comparados en la postprueba para analizar si el tratamiento experimental tuvo un efecto sobre la variable dependiente.Si los grupos no son equiparables entre s, las diferencias en las postpruebas de ambos grupos pueden ser atribuidas a la variable independiente pero tambin a otras razones diferentes, y lo peor es que el investigador puede no darse cuenta de ello.Por ello es importante que los grupos sean inicialmente comparables, y que durante el experimento no ocurra algo que los haga diferentes, con excepcin de la presencia-ausencia del tratamiento experimental.Recurdese que los grupos son intactos, no se crean, ya se haban constituido por motivos diferentes al cuasiexperimento. Diseo de prepuebas-postprueba y grupos intactos (uno de ellos de control)Este diseo es similar al que incluye postprueba nicamente y grupos intactos, solamente que a los grupos se les administra una preprueba. La cual puede servir para verificar la equivalencia inicial de los grupos (si son equiparables no debe haber diferencias significativas entre las prepruebas de los grupos).Las posibles comparaciones entre las mediciones de la variable dependiente y las interpretaciones son las mismas que en el diseo experimental de preprueba-postprueba con grupo de control solamente que en este segundo diseo cuasiexperimental, los grupos son intactos y en la interpretacin de resultados debemos tomarlo en cuenta. 1.10.3 Pasos De Un Experimento O CuasiexperimentoLos principales pasos en el desarrollo de un experimento o cuasiexperimento, son:Paso 1:Decidir cuntas variables independientes y dependientes debern ser incluidas en el experimento o cuasiexperimento.Paso 2:Elegir los niveles de manipulacin de las variables independientes y traducirlos en tratamientos experimentalesPaso 3:Desarrollar el instrumento o instrumentos para medir la(s) variable(s) dependiente(s).Paso 4:Seleccionar una muestra de personas para el experimento (idealmente representativa de la poblacin).Paso 5:Reclutar a los sujetos del experimento o cuasiexperimento. Esto implica tener contacto con ellos, darles las explicaciones necesarias e indicarles el lugar, da, hora y persona con quien deben presentarse. Siempre es conveniente darles el mximo de facilidades para que acudan al experimento.Paso 6:Seleccionar el diseo experimental o cuasiexperimental apropiado para muestras, hiptesis, objetivos y preguntas de investigacin.Paso 7:Planear cmo vamos a manejar a los sujetos que participen en el experimento. Es decir, elaborar una ruta crtica de qu van a hacer los sujetos desde que llegan al lugar del experimento hasta que se retiran (paso a paso).Paso 8:En el caso de experimentos "verdaderos", dividirlos al azar o emparejarlos; y en el caso de cuasiexperimentos analizar cuidadosamente las propiedades de los grupos intactos.Paso 9:Aplicar las prepruebas (cuando las haya), los tratamientos respectivos (cuando no se trate de grupos de control) y las postpruebas.Resulta conveniente tomar nota del desarrollo del experimento. Ello nos ayudar a analizar la posible influencia de variables extraas que generan diferencias entre los grupos y ser un material invaluable para la interpretacin de los resultados1.11 TIPOLOGIA SOBRE LOS DISEOS EXPERIMENTALESPara ello nos basaremos en la tipologa de Campbell y Stanley (1966), quienes dividen los diseos experimentales en tres clases: Preexperimentos Experimentos Puros Cuasiexperimentosa) Los Preexperimentos: Son el diseo de un solo grupo cuyo grado de control es mnimo. Generalmente es til como un primer acercamiento al problema de investigacin en la realidad.b) Los Experimentos Puros: Son aquellos que renen los dos requisitos para lograr el control y la validez interna 1) grupos de comparacin (manipulacin de la variable independiente o de varias independientes) y 2 (equivalencia de los grupos. Estos diseos llegan a incluir una o ms variables independientes y una o ms dependientes. As mismo, pueden utilizar prepruebas y pospruebas para analizar la evolucin de los grupos antes y despus del tratamiento experimental.

II. DISEOS NO EXPERIMENTALES

2.1 Qu es la investigacin no experimental cuantitativa? Podra definirse como la investigacin que se realiza sin manipular deliberadamente variables. Es decir, se trata de estudios donde no hacemos variar en forma intencional las variables independientes para ver su efecto sobre otras variables. Lo que hacemos en la investigacin no experimental es observar fenmenos tal como se dan en su contexto natural, para posteriormente analizarlos. En un experimento, el investigador construye deliberadamente una situacin a la que son expuestos varios individuos. Esta situacin consiste en recibir un trata- miento, una condicin o un estmulo bajo determinadas circunstancias, para despus evaluar los efectos de la exposicin o aplicacin de dicho tratamiento o tal condicin. Por decirlo de alguna manera, en un experimento se construye una realidad. En cambio, en un estudio no experimental no se genera ninguna situacin, sino que se observan situaciones ya existentes, no provocadas intencionalmente en la investigacin por quien la realiza. En la investigacin no experimental las variables independientes ocurren y no es posible manipularlas, no se tiene control directo sobre dichas variables ni se puede influir sobre ellas, porque ya sucedieron, al igual que sus efectos. La investigacin no experimental es un parte aguas de varios estudios cuantitativos, como las encuestas de opinin (surveys), los estudios ex post-facto retrospectivos y prospectivos, etc. Para ilustrar la diferencia entre un estudio experimental y uno no experimental consideremos el siguiente ejemplo. Claro est que no sera tico un experimento que obligara a las personas a consumir una bebida que afecta gravemente la salud. El ejemplo es slo para ilustrar lo expuesto un tanto burdo, pero es ilustrativo. EJEMPLO Para esclarecer la diferencia entre la investigacin experimental y la investigacin no experimentalVamos a suponer que un investigador desea analizar el efecto que produce el consumo de alcohol sobre los reejos humanos. Su hiptesis es: a mayor consumo de alcohol, mayor lentitud en los reejos de las personas. Si decidiera seguir un enfoque experimental, asignara al azar los sujetos a varios grupos.Supngase cuatro grupos: un primer grupo donde los participantes ingirieran un elevado consumo de alcohol (siete copas de tequila o brandy), un segundo grupo que tuviera un consumo medio de alcohol (cuatro copas), un tercer grupo que bebiera un consumo bajo de alcohol (una sola copa) y un cuarto grupo de control que no ingiriera nada de alcohol. Controlara el lapso en el que todos los sujetos consumen su racin de alcohol (copa o copas), as como otros factores (misma bebida, cantidad de alcohol servida en cada copa, etc.). Finalmente, medira la calidad de la respuesta de los reejos en cada grupo y comparara los grupos, para determinar el efecto del consumo de alcohol sobre los reejos humanos, y aprobar o desaprobar su hiptesis. Desde luego, el enfoque podra ser cuasi-experimental (grupos intactos) o asignar los sujetos a los grupos por emparejamiento (digamos en cuanto al gnero, que inuye en la resistencia al alcohol, pues la mayora de las mujeres suelen tolerar menos cantidades que los hombres). Por el contrario, si decidiera seguir un enfoque no experimental, el investigador podra acudir a lugares donde se localicen distintas personas con diferentes consumos de alcohol (por ejemplo, ocinas donde se haga la prueba del nivel de consumo de alcohol, como una estacin de polica). Encontrara a personas que han bebido cantidades elevadas, medias y bajas de alcohol, as como a quienes no lo han ingerido. Medira la calidad de sus reejos, llevara a cabo sus comparaciones y establecera el efecto del consumo de alcohol sobre los reejos humanos, analizando si aporta evidencia en favor o en contra de su hiptesis.En un estudio experimental se construye el contexto y se manipula de manera intencional a la variable independiente (en este caso, el consumo del alcohol), despus se observa el efecto de esta manipulacin sobre la variable dependiente (aqu, la calidad de los reflejos). Es decir, el investigador influy directamente en el grado de consumo de alcohol de los participantes. En la investigacin no experimental no hay ni manipulacin intencional ni asignacin al azar. Los sujetos ya haban consumido cierto nivel de alcohol y en este hecho el investigador no tuvo nada que ver: no influy en la cantidad de consumo de alcohol de los participantes. Era una situacin que ya exista, ajena al control directo que hay en un experimento. En la investigacin no experimental se eligieron personas con diferentes niveles de consumo, los cuales se generaron por muchas causas, pero no por la manipulacin intencional y previa del consumo de alcohol. En resumen, en un estudio no experimental los individuos ya pertenecan a un grupo o nivel determinado de la variable independiente por autoseleccin. Esta diferencia esencial genera distintas caractersticas entre la investigacin experimental y la no experimental, que sern discutidas cuando se analicen comparativamente ambos enfoques. Para ello es necesario profundizar en los tipos de investigacin no experimental. La investigacin experimental tiene alcances iniciales y finales correlacionales y explicativos. La investigacin no experimental es sistemtica y emprica en la que las variables independientes no se manipulan porque ya han sucedido. Las inferencias sobre las relaciones entre variables se realizan sin intervencin o influencia directa, y dichas relaciones se observan tal como se han dado en su contexto natural. Un ejemplo no cientfico (y tal vez demasiado coloquial) para abundar en la diferencia entre un experimento y un no experimento seran las siguientes situaciones:Experimento: Hacer enojar intencionalmente a una persona y ver sus reacciones.No experimento: Ver las reacciones de esa persona cuando llega enojada.

2.2 Cules son los tipos de diseos no experimentales? Distintos autores han adoptado diversos criterios para catalogar la investigacin no experimental. Sin embargo, en este libro consideramos la siguiente manera de clasificar dicha investigacin: por su dimensin temporal o el nmero de momentos o puntos en el tiempo, en los cuales se recolectan datos. En algunas ocasiones la investigacin se centra en: a) Analizar cul es el nivel o modalidad de una o diversas variables en un momento dado; b) Evaluar una situacin, comunidad, evento, fenmeno o contexto en un punto del tiempo c) Determinar o ubicar cul es la relacin entre un conjunto de variables en un momento.En estos casos el diseo apropiado (bajo un enfoque no experimental) es el transversal o transeccional. Ya sea que su alcance inicial o final sea exploratorio, descriptivo, correlacionar o explicativo. Otras veces, la investigacin se concentra en: a) Estudiar cmo evolucionan una o ms variables o las relaciones entre ellas; b) analizar los cambios a travs del tiempo de un evento, una comunidad, un fenmeno, una situacin o un contexto. En situaciones como sta el diseo apropiado (bajo un enfoque no experimental) es el longitudinal. Dicho de otro modo, los diseos no experimentales se pueden clasificar en transeccionales y longitudinales.

2.2.1 INVESTIGACIN TRANSECCIONAL O TRANSVERSALLos diseos de investigacin transeccional o transversal recolectan datos en un solo momento, en un tiempo nico. Su propsito es describir variables y analizar su incidencia e interrelacin en un momento dado. Es como tomar una fotografa de algo que sucede. Por ejemplo: 1. Investigar el nmero de empleados, desempleados y subempleados en una ciudad en cierto momento. 2. Medir las percepciones y actitudes de mujeres jvenes que fueron abusadas sexualmente en el ltimo mes en una urbe latinoamericana3. Evaluar el estado de los edificios de un barrio o una colonia, despus de un terremoto 4. Analizar el efecto que sobre la estabilidad emocional de un grupo de personas provoc un acto terrorista. 5. Analizar si hay diferencias en el contenido sexual entre tres telenovelas que estn exhibindose simultneamente. Estos diseos se esquematizan de la siguiente manera: Recoleccin de datos nicaPueden abarcar varios grupos o subgrupos de personas, objetos o indicadores; as como diferentes comunidades, situaciones o eventos. Por ejemplo, analizar el efecto que sobre la estabilidad emocional provoc un acto terrorista en nios, adolescentes y adultos. Pero siempre, la recoleccin de los datos ocurre en un momento nico. A su vez, los diseos transeccionales se dividen en tres: Exploratorios, descriptivos y correlacionales-causales.

a. Diseos transeccionales exploratorios El propsito de los diseos transeccionales exploratorios es comenzar a conocer una variable o un conjunto de variables, una comunidad, un contexto, un evento, una situacin. Se trata de una exploracin inicial en un momento especfico. Por lo general, se aplican a problemas de investigacin nuevos o poco conocidos, adems constituyen el prembulo de otros diseos (no experimentales y experimentales). Por ejemplo, unas investigadoras pretenden obtener un panorama sobre el grado en que las empresas de una ciudad contratan a personas con capacidades distintas (impedimentos fsicos, deficiencias motrices, visuales, mentales). Buscan en los archivos municipales y encuentran muy poca informacin, acuden a la cmara industrial de la localidad y tampoco descubren datos que les sean tiles. Entonces inician un sondeo en las empresas de su localidad, haciendo una serie de preguntas a los gerentes de personal, recursos humanos o equivalentes: contratan a personas con capacidades diferentes?, cuntas personas al ao, al mes?, para qu tipo de empleos?, etc. Al explorar la situacin logran tener una visin del problema que les interesa y sus resultados son exclusivamente vlidos para el tiempo y lugar en que efectuaron su estudio. Slo recolectaron datos una vez. Posteriormente podran planear una investigacin descriptiva ms profunda sobre la base proporcionada por esta primera aproximacin, o comenzar un estudio que indague qu empresas son las que contratan a ms individuos con capacidades distintas y por qu motivos. b. Diseos transeccionales descriptivosLos diseos transeccionales descriptivos tienen como objetivo indagar la incidencia de las modalidades o niveles de una o ms variables en una poblacin. El procedimiento consiste en ubicar en una o diversas variables a un grupo de personas u otros seres vivos, objetos, situaciones, contextos, fenmenos, comunidades; y as proporcionar su descripcin. Son, por tanto, estudios puramente descriptivos y cuando establecen hiptesis, stas son tambin descriptivas (de pronstico de una cifra o valores). Por ejemplo: Ubicar a un grupo de personas en las variables: gnero, edad, estado civil o marital y nivel educativo.14 Esto podra representarse as: EJEMPLOS:1. Las famosas encuestas nacionales de opinin sobre las tendencias de los votantes durante periodos electorales. Su objetivo es describir en una eleccin especca el nmero de votantes que se inclinan por los diferentes candidatos contendientes. Es decir, se centran en la descripcin de las preferencias del electorado. 2. Un anlisis sobre la tendencia ideolgica de los 15 diarios de mayor tirada en Amrica Latina. El foco de atencin es nicamente describir, en un momento dado, cul es la tendencia ideolgica (izquierda-derecha) de dichos peridicos. No se tiene como objetivo ver por qu maniestan una u otra ideologa, sino tan slo describirlas. 3. Una investigacin para evaluar los niveles de satisfaccin de los clientes de un hotel respecto al servicio que reciben (no busca evaluar si las mujeres estn ms satisfechas que los hombres, ni asociar el nivel de satisfaccin con la edad o los ingresos de los clientes).Imagine que su nico propsito es describir fsicamente a una persona (digamos, a Alexis, un nio de ocho aos), nos dira cul es su estatura, talla, de qu color es su cabello y ojos, cmo es su complexin, etc. As son los estudios descriptivos y queda claro que ni siquiera cabe la nocin de manipulacin, puesto que cada variable o concepto se trata individualmente: no se vinculan variables. Adems, la descripcin de Alexis es a la edad de ocho aos (un solo momento), la cual variar en diferentes cuestiones conforme crezca (talla, por ejemplo).

c. Diseos transeccionales correlacionales-causales Estos diseos describen relaciones entre dos o ms categoras, conceptos o variables en un momento determinado. A veces, nicamente en trminos correlacionales, otras en funcin de la relacin causa-efecto (causales). Por tanto, los diseos correlacionales-causales pueden limitarse a establecer relaciones entre variables sin precisar sentido de causalidad o pretender analizar relaciones causales. Cuando se limitan a relaciones no causales, se fundamentan en planteamientos e hiptesis correlacionales; del mismo modo, cuando buscan evaluar vinculaciones causales, se basan en planteamientos e hiptesis causales. Veamos algunos ejemplos. EJEMPLOS:

1. Una investigacin que pretendiera indagar la relacin entre la atraccin y la conanza durante el noviazgo en parejas de jvenes, observando cun vinculadas estn ambas variables (se limita a ser correlacional). 2. Una investigacin que estudiara cmo la motivacin intrnseca inuye en la productividad de los trabajadores de lnea de grandes empresas industriales, de determinado pas y en cierto momento, observando si los obreros ms productivos son los ms motivados; en caso de que as sea, evaluando por qu y cmo es que la motivacin intrnseca contribuye a incrementar la productividad (esta investigacin establece primero la correlacin y luego la relacin causal entre las variables). 3. Un estudio sobre la relacin entre urbanizacin y alfabetismo en una nacin latinoamericana, para ver qu variables macrosociales mediatizan tal relacin (causal). 4. Un estudio que pretendiera analizar quines compran ms en las tiendas de una cadena departamental, los hombres o las mujeres (correlacional: asocia gnero y nivel de compra).

De los ejemplos se desprende lo que se ha comentado anteriormente: que en ciertas ocasiones slo se pretende correlacionar categoras, variables, objetos o conceptos; pero en otras, se busca establecer relaciones causales. Debemos recordar que la causalidad implica correlacin, pero no toda correlacin significa causalidad. Estos diseos pueden ser sumamente complejos y abarcar diversas categoras, conceptos o variables. Cuando establecen relaciones causales son explicativos. Su diferencia con los experimentos es la base de la distincin entre experimentacin y no experimentacin. En los diseos transeccionales correlacionales-causales, las causas y los efectos ya ocurrieron en la realidad (estaban dados y manifestados) o estn ocurriendo durante el desarrollo del estudio, y quien investiga los observa y reporta. En cambio, en los diseos experimentales y cuasi-experimentales se provoca intencionalmente al menos una causa y se analizan sus efectos o consecuencias. En todo estudio, la causalidad la establece el investigador de acuerdo con sus hiptesis, las cuales se fundamentan en la revisin de la literatura. En los experimentos como ya se ha insistido la causalidad va en el sentido del tratamiento o tratamientos (variable o variables independientes) hacia el efecto o efectos (variable o variables dependientes). En los estudios transeccionales correlacionales- causales la causalidad ya existe, pero es el investigador quien la direcciona y establece cul es la causa y cul el efecto (o causas y efectos). Ya sabemos que para establecer un nexo causal: a) la o las variables independientes deben anteceder en tiempo a la o las dependientes, aunque sea por milsimas de segundo (por ejemplo, en la relacin entre el nivel de estudio de los padres y el inters por la lectura de los hijos, es obvio que la primera variable antecede a la segunda); y b) debe existir covariacin entre la o las variables independientes y dependientes; pero adems: c) la causalidad tiene que ser vero- smil (si decidimos que existe un vnculo causal entre las variables nutricin y rendimiento escolar, resulta lgico que la primera es causa de la segunda, pero no a la inversa). Un diseo correlacional-causal puede limitarse a dos categoras, conceptos o variables, o incluso abarcar modelos o estructuras complejas.Asimismo, los diseos correlacionales-causales en ocasiones describen relaciones en uno o ms grupos o subgrupos, y suelen describir primero las variables incluidas en la investigacin, para luego establecer las relaciones entre stas (en primer lugar, son descriptivos de variables individuales, pero luego van ms all de las descripciones: establecen relaciones). EJEMPLO:En una investigacin para evaluar la credibilidad de tres conductores de televisin, y relacionar esta variable con el gnero, la ocupacin y el nivel socioeconmico del teleauditorio. Primero, mediramos qu tan creble es cada conductor y describiramos la credibilidad de los tres conductores. Determinaramos el gnero de las personas e investigaramos su ocupacin y nivel socioeconmico, as, describiramos estos tres elementos del teleauditorio. Posteriormente, relacionaramos la credibilidad y el gnero (para ver si hay diferencias por gnero en cuanto a la credibilidad de los tres conductores), la credibilidad y la ocupacin (para ver si los conductores tienen una credibilidad similar o diferente entre las distintas ocupaciones) y la credibilidad y el nivel socioeconmico (para evaluar diferencias por nivel socioeconmico). De este modo, primero describimos y luego correlacionamos.En estos diseos, en su modalidad nicamente causal, a veces se reconstruyen las relaciones a partir de la(s) variable(s) dependiente(s), en otras a partir de la(s) independiente(s) y en otras ms sobre la base de variabilidad amplia de las independientes y dependientes (Len y Montero, 2003). Al primer caso se les conoce como retrospectivos, al segundo como prospectivos y al tercero como causalidad mltiple. Supongamos que mi inters es analizar las causas por las cuales algunos clientes, y otros no, han utilizado el crdito que les fue otorgado por una cadena de tiendas departamentales. Entonces, la variable dependiente tiene dos niveles: a) clientes que s han utilizado su crdito y b) clientes que no. Empleo la base de datos de los clientes y los agrupo en el nivel que les corresponde. Procedo a preguntarles a quienes s han empleado el crdito, los motivos por los cuales lo han usado; del mismo modo, a quienes no lo han hecho, les pregunto las razones por las que no lo han utilizado. As determino las causas que me importan. El estudio causal se desarrolla en un momento particular y nico. ENCUESTAS DE OPININ (SURVEYS) Las encuestas de opinin (surveys) son consideradas por diversos autores como un diseo (Creswell, 2009; Mertens, 2005) y estamos de acuerdo en considerarlas as. En nuestra clasificacin seran investigaciones no experimentales transversales o transeccionales descriptivas o correlacionales-causales, ya que a veces tienen los propsitos de unos u otros diseos y a veces de ambos (Archester, 2005). Generalmente utilizan cuestionarios que se aplican en diferentes contextos (aplicados en entrevistas cara a cara, mediante correo electrnico o postal, en grupo). El proceso de una encuesta de opinin (survey) se comenta en el CD anexo, en el captulo 6: Encuestas (surveys).

2.2.2 INVESTIGACIN LONGITUDINAL O EVOLUTIVAEn ocasiones el inters del investigador es analizar cambios a travs del tiempo de determinadas categoras, conceptos, sucesos, variables, contextos o comunidades; o bien, de las relaciones entre stas. An ms, a veces ambos tipos de cambios. Entonces disponemos de los diseos longitudinales, los cuales recolectan datos a travs del tiempo en puntos o periodos, para hacer inferencias respecto al cambio, sus determinantes y consecuencias. Tales puntos o periodos por lo comn se especifican de antemano. Por ejemplo, un investigador que buscara analizar cmo evolucionan los niveles de empleo durante cinco aos en una ciudad; otro que pretendiera estudiar cmo ha cambiado el contenido sexual en las telenovelas de cierto pas en los ltimos 10 aos, y uno ms que buscara observar cmo se desarrolla una comunidad indgena a travs de varios aos, con la llegada de la computadora e internet a sus vidas. Son pues, estudios de seguimiento. Los diseos longitudinales suelen dividirse en tres tipos: Diseos de tendencia (trend), diseos de anlisis evolutivo de grupos (cohorte) y diseos panel.a. Diseos longitudinales de tendencia Los diseos de tendencia (trend) son aquellos que analizan cambios a travs del tiempo (en categoras, conceptos, variables o sus relaciones), dentro de alguna poblacin en general. Su caracterstica distintiva es que la atencin se centra en la poblacin. Por ejemplo, una investigacin para analizar cambios en la actitud hacia el aborto por parte de adolescentes de una comunidad. Dicha actitud se mide en varios puntos en el tiempo (digamos, anualmente o en periodos no preestablecidos durante 10 aos) y se examina su evolucin a lo largo de este gran periodo. Se puede observar o medir a toda la poblacin, o bien, tomar una muestra de ella, cada vez que se observen o midan las variables o las relaciones entre stas. Es importante sealar que los participantes del estudio no son los mismos, pero la poblacin s. Los adolescentes crecen con el transcurrir del tiempo, pero siempre hay una poblacin de jvenes. Por ejemplo, los estudiantes de Medicina de la Universidad Complutense de Madrid de hoy no sern las mismas personas que las de aos futuros, pero siempre habr una poblacin de estudiantes de Medicina de dicha institucin. Estos diseos se representan en la fi gura 7.13.EJEMPLO:Analizar la manera en que evoluciona la percepcin sobre tener relaciones sexuales premaritales en las mujeres jvenes adultas (20 a 25 aos) de Valledupar, Colombia, de aqu al ao 2020. Las mujeres aumentan su edad, pero siempre habr una poblacin de mujeres de esas edades en tal ciudad. Las participantes seleccionadas son otras, pero el universo o poblacin es la misma.b. Diseos longitudinales de evolucin de grupo (cohortes)Con los diseos de evolucin de grupo se examinan cambios a travs del tiempo en subpoblaciones o grupos especficos. Su atencin son las cohortes o grupos de individuos vinculados de alguna manera o identificados por una caracterstica comn, generalmente la edad o la poca (Glenn, 1977). Un ejemplo de estos grupos (cohortes) sera el formado por las personas que nacieron en 1973 en Chile, durante el derrocamiento del gobierno de Salvador Allende; pero tambin podra utilizarse otro criterio de agrupamiento temporal, como las personas que se casaron durante 2000 en Rosario, Argentina; o los nios de la Ciudad de Mxico que asistan a instruccin primaria durante el gran terremoto que ocurri en 1985. Tales diseos hacen seguimiento de los grupos a travs del tiempo y por lo comn se extrae una muestra cada vez que se recolectan datos sobre el grupo o la subpoblacin, ms que incluir a toda la subpoblacin.

c. Diseos de tendencia y de evolucin de grupo Ambas clases de diseos moni- torean cambios en una poblacin o subpoblacin a travs del tiempo, usando una serie de muestras que abarcan a diferentes participantes en cada ocasin, pero en los primeros la poblacin es la misma y en los segundos se toma como universo a los sobrevivientes de la poblacin. EJEMPLO:Una investigacin nacional sobre las actitudes hacia la democracia de los mexicanos nacidos en 1990 (recordemos que en Mxico hasta el ao 2000 hubo elecciones presidenciales verdaderamente democrticas), digamos cada cinco aos, comenzando a partir del 2015. En este ao se obtendra una muestra de mexicanos de 25 aos de edad y se mediran las actitudes. En el 2020, se seleccionara una muestra de mexicanos de 30 aos y se mediran las actitudes. En el 2025, se elegira una muestra de mexicanos de 35 aos, y as sucesivamente. De esta forma, se analizan la evolucin y los cambios de las actitudes mencionadas. Desde luego que, aunque el conjunto especco de personas estudiadas en cada tiempo o medicin llega a ser diferente, cada muestra representa a los sobrevivientes del grupo de mexicanos nacidos en 1990.

d. Diseos longitudinales panelLos diseos panel son similares a las dos clases de diseos vistas anteriormente, slo que los mismos participantes son medidos u observados en todos los tiempos o momentos. Un ejemplo sera una investigacin que observara anualmente los cambios en las actitudes (bajo la aplicacin de una prueba estandarizada) de un grupo de ejecutivos en relacin con un programa para elevar la productividad, por ejemplo, durante cinco aos. Cada ao se observara la actitud de los mismos ejecutivos. Es decir, los individuos, y no slo la muestra, poblacin o subpoblacin, son los mismos. Otro ejemplo sera observar mensualmente (durante dos aos) a un grupo que acude a psicoterapia para analizar si se incrementan sus expresiones verbales de discusin y exploracin de planes futuros, y si disminuyen sobre hechos pasados (en cada observacin los pacientes seran las mismas personas).Otro ejemplo de diseo panel consiste en analizar la evolucin de pacientes de un determinado tipo de cncer (de mama, pongamos como caso), donde se vea qu pasa con el grupo durante cuatro etapas: la primera, un mes despus de iniciar el tratamiento mdico; la segunda, seis meses despus de iniciar el tratamiento; la tercera, un ao despus del tratamiento, y la cuarta, dos aos despus de iniciado ste. Siempre se incluirn a las mismas pacientes con nombre y apellido, descartando a quienes lamentablemente fallecen. Un ejemplo adicional sera tomar a un grupo de 50 guatemaltecos que estn emigrando a Estados Unidos para trabajar, y evaluar cmo cambia la percepcin que tienen de s mismos durante 10 aos (con recoleccin de datos en varios periodos, pero sin definir previamente cada cundo). En los diseos panel se tiene la ventaja de que, adems de conocer los cambios grupales, se conocen los cambios individuales. Se sabe qu casos especficos introducen el cambio. La desventaja es que a veces resulta muy difcil obtener con exactitud a los mismos participantes para una segunda medicin u observaciones subsecuentes. Este tipo de diseos sirve para estudiar poblaciones o grupos ms especficos y es conveniente cuando se tienen poblaciones relativamente estticas. Por otra parte, deben verse con cuidado los efectos que una medicin, un registro o una observacin llega a tener sobre otras posteriores (recurdese el efecto de administracin de la prueba vista como fuente de invalidacin interna en experimentos y cuasi-experimentos, slo que aplicada al contexto no experimental,Los diseos longitudinales se fundamentan en hiptesis de diferencia de grupos, correlacionales y causales. Estos diseos recolectan datos sobre categoras, sucesos, comunidades, contextos, variables, o sus relaciones, en dos o ms momentos, para evaluar el cambio en stas. Ya sea al tomar a una poblacin (diseos de tendencia o trends), a una subpoblacin (diseos de anlisis evolutivo de un grupo o cohorte) o a los mismos participantes (diseos panel). Ejemplos de temas seran: resistencia de mate- riales para construir edificios a travs del tiempo, recaudacin fiscal en distintos aos, comportamiento de acciones en la bolsa de valores de una nacin antes y despus de algunos sucesos, duracin de algn material para cubrir picaduras o daos a los molares, la relacin entre el clima y la cultura organizacionales durante un periodo, o los impactos despus de una guerra (a mediano y largo plazos) en alguna sociedad del siglo xvi (histrico).

2.3 Comparacin de los diseos transeccionales y longitudinales Los estudios longitudinales tienen la ventaja de que proporcionan informacin sobre cmo las categoras, los conceptos, las variables, las comunidades, los fenmenos, y sus relaciones evolucionan a travs del tiempo. Sin embargo, suelen ser ms costosos que los transeccionales. La eleccin de un tipo de diseo u otro depende ms bien de los propsitos de la investigacin y de su alcance.2.4 Cules son las caractersticas de la investigacin no experimental en comparacin con la investigacin experimental? Una vez ms enfatizamos que tanto la investigacin experimental como la no experimental son herramientas muy valiosas y ningn tipo es mejor que el otro. El diseo a seleccionar en una investigacin depende ms bien del problema a resolver y del contexto que rodea al estudio. Desde luego, ambos tipos de investigacin poseen caractersticas propias que es necesario resaltar. El control sobre las variables es ms riguroso en los experimentos que en los diseos cuasi-experimentales y, a su vez, ambos tipos de investigacin logran mayor control que los diseos no experimentales. En un experimento se analizan relaciones puras entre las variables de inters, sin contaminacin de otras variables y, por ello, es posible establecer relaciones causales con mayor precisin. Por ejemplo, en un experimento sobre el aprendizaje variaramos el estilo de liderazgo del profesor, el mtodo de enseanza y otros factores. As, sabramos cunto afect cada variable. En cambio, en la investigacin no experimental resulta ms complejo separar los efectos de las mltiples variables que intervienen, sin embargo puede hacerse, infiriendo. Por lo que respecta a la posibilidad de rplica, todos los diseos pueden replicarse, aunque en los longitudinales es mucho ms complejo y en ocasiones imposible. Ahora bien, como menciona Kerlinger (1979), en los experimentos (sobre todo en los de laboratorio) las variables independientes pocas veces tienen tanta fuerza como en la realidad o la cotidianidad. Es decir, en el laboratorio tales variables no muestran la verdadera magnitud de sus efectos, la cual suele ser mayor fuera del laboratorio. Por tanto, si se encuentra un efecto en el laboratorio, ste tender a ser mayor en la realidad. En cambio, en la investigacin no experimental estamos ms cerca de las variables formuladas hipotticamente como reales y, en consecuencia, tenemos mayor validez externa (posibilidad de generalizar los resultados a otros individuos y situaciones comunes). Una desventaja de los experimentos es que normalmente se selecciona un nmero de personas poco o medianamente representativo respecto a las poblaciones que se estudian. La mayora de los experimentos utilizan muestras no mayores de 200 personas, lo que dificulta la generalizacin de resultados a poblaciones ms amplias. Por tal razn, los resultados de un experimento deben observar- se con precaucin y es por medio de la rplica de ste (en distintos contextos y con diferentes tipos de personas) como van generalizndose dichos resultados. En resumen, ambas clases de investigacin: experimental y no experimental, se utilizan para el avance del conocimiento y en ocasiones resulta ms apropiado un tipo u otro, dependiendo del problema de investigacin al que nos enfrentemos. Con el fi n de vincular los alcances del estudio, las hiptesis y el diseo, sugerimos se considere la tabla 7.6. Diversos problemas de investigacin se pueden abordar experimental y no experimentalmente. Por ejemplo, si deseramos analizar la relacin entre la motivacin y la productividad en los trabaja- dores de cierta empresa, seleccionaramos un conjunto de stos y lo dividiramos al azar en cuatro grupos: uno donde se propicie una elevada motivacin, otro con mediana motivacin, otro ms con baja motivacin y un ltimo al que no se le administre ningn motivador. Despus compararamos la productividad de los grupos. Tendramos un experimento. Si se tratara de grupos intactos tendramos un cuasi-experimento. En cambio, si midiramos la motivacin existente en los trabajadores, as como su productividad y relacionramos ambas variables, estaramos realizando una investigacin transeccional correlacional. Y si cada seis meses midiramos las dos variables y estableciramos su correlacin efectuaramos un estudio longitudinal. 2.5 Los estudios de casoLos estudios de caso son considerados por algunos autores y autoras como una clase de diseos, a la par de los experimentales, no experimentales y cualitativos (Williams, Grinnell y Unrau, 2005), mientras que otros(as) los ubican como una clase de diseo experimental (Len y Montero, 2003) o un diseo etnogrfico (Creswell, 2005). Tambin han sido concebidos como un asunto de muestreo o un mtodo (Yin, 2009). La realidad es que los estudios de caso son todo lo anterior (Blatter, 2008; Hammersley, 2003). Poseen sus propios procedimientos y clases de diseos. Los podramos definir como estudios que al utilizar los procesos de investigacin cuantitativa, cualitativa o mixta; analizan profundamente una unidad para responder al planteamiento del problema, probar hiptesis y desarrollar alguna teora (Hernndez Sampieri y Mendoza, 2008). Esta definicin los sita ms all de un tipo de diseo o muestra, pero ciertamente es la ms cercana a la evolucin que han tenido los estudios de caso en los ltimos aos. En ocasiones, los estudios de caso utilizan la experimentacin, es decir, se constituyen en estudios pre-experimentales. Otras veces se fundamentan en un diseo no experimental (transversal o longitudinal) y en ciertas situaciones se convierten en estudios cualitativos, al emplear mtodos cualitativos. Asimismo, pueden valerse de las diferentes herramientas de la investigacin mixta. Tales estudios en sus principales modalidades son comentados en el CD anexo, captulo 4: Estudios de caso, dada su importancia merecen una atencin particular. Por ahora mencionaremos que la unidad o caso investigado puede tratarse de un individuo, una pareja, una familia, un objeto (una pirmide como la de Keops, un material radiactivo), un sistema (fiscal, educativo, teraputico, de capacitacin, de trabajo social), una organizacin (hospital, fbrica, escuela), un hecho histrico, un desastre natural, una comunidad, un municipio, un departamento o estado, una nacin, etc. En el captulo Estudios de caso, incluso se trata un ejemplo de una investigacin de una persona que padeca lupus eritematoso sistmico con 31 aos de evolucin, que mezcla aspectos experimentales con elementos cualitativos.

Resumen El diseo se reere al plan o la estrategia concebidos para obtener la informacin que se desea. En el caso del proceso cuantitativo, el investigador utiliza su diseo para analizar la certeza de las hiptesis formuladas en un contexto especco o para aportar evidencia respecto de los lineamientos de la investigacin (si es que no se tienen hiptesis). En un estudio pueden plantearse o tener cabida uno o ms diseos. La tipologa propuesta clasica a los diseos en experimentales y no experimentales. Los diseos experimentales se subdividen en experimentos puros, cuasi-experimentos y pre-experimentos. Los diseos no experimentales se subdividen por el nmero de veces que recolectan datos en transeccionales y longitudinales. En su acepcin ms general, un experimento consiste en aplicar un estmulo o tratamiento a un individuo o grupo de individuos, y ver el efecto de ese estmulo en alguna(s) variable(s). Esta observacin se puede realizar en condiciones de mayor o menor control. El mximo control se alcanza en los experimentos puros. Deducimos que un tratamiento afect cuando observamos diferencias (en las variables que supuestamente seran las afectadas) entre un grupo al que se le administr dicho estmulo y un grupo al que no se le administr, siendo ambos iguales en todo, excepto en esto ltimo. La variable independiente es la causa y la dependiente el efecto. Para lograr el control o la validez interna los grupos que se comparen deben ser iguales en todo, menos en el hecho de que a un grupo se le administr el estmulo y a otro no. A veces graduamos la cantidad del estmulo que se administra, es decir, a distintos grupos (semejantes) les administramos diferentes grados del estmulo para observar si provocan efectos distintos. La asignacin al azar es normalmente el mtodo preferible para lograr que los grupos del experimento sean comparables (semejantes). Las principales fuentes que pueden invalidar un experimento son: historia, maduracin, inestabilidad, administracin de pruebas, instrumentacin, regresin, seleccin, mortalidad experimental, difusin de tratamientos experimentales, compensacin y el experimentador. Los experimentos que hacen equivalentes a los grupos, y que mantienen esta equivalencia duran- te el desarrollo de aqullos, controlan las fuentes de invalidacin interna. Lograr la validez interna es el objetivo mtodo-lgico y principal de todo experimento. Una vez que se consigue, es ideal alcanzar validez externa (posibilidad de generalizar los resultados a la poblacin, otros experimentos y situaciones no experimentales). Las principales fuentes de invalidacin externa son: efecto reactivo de las pruebas, efecto de interaccin entre los errores de seleccin y el tratamiento experimental, efectos reactivos de los tratamientos experimentales, interferencia de tratamientos mltiples, imposibilidad de replicar los tratamientos, descripciones insucientes del tratamiento experimental, efectos de novedad e interrupcin, el experimentador, interaccin entre la historia o el lugar y los efectos del tratamiento experimental, mediciones de la variable dependiente. Hay dos contextos donde se realizan los experimentos: el laboratorio y el campo. En los cuasi-experimentos no se asignan al azar los sujetos a los grupos experimentales, sino que se trabaja con grupos intactos. Los cuasi-experimentos alcanzan validez interna en la medida en que demuestran la equivalencia inicial de los grupos participantes y la equivalencia en el proceso de experimentacin. Los experimentos puros constituyen estudios explicativos; los pre-experimentos bsicamente son estudios exploratorios y descriptivos; los cuasi-experimentos son, fundamentalmente, correlacionales aunque pueden llegar a ser explicativos. La investigacin no experimental es la que se realiza sin manipular deliberadamente las variables independientes; se basa en categoras, conceptos, variables, sucesos, comunidades o contextos que ya ocurrieron o se dieron sin la intervencin directa del investigador. La investigacin no experimental tambin se cono- ce como investigacin ex pos-facto (los hechos y variables ya ocurrieron), y observa variables y relaciones entre stas en su contexto natural. Los diseos transeccionales realizan observaciones en un momento nico en el tiempo. Cuando recolectan datos sobre una nueva rea sin ideas prejadas y con apertura son ms bien explora- torios; cuando recolectan datos sobre cada una de las categoras, conceptos, variables, contextos, comunidades o fenmenos, y reportan lo que arrojan esos datos son descriptivos; cuando adems describen vinculaciones y asociaciones entre categoras, conceptos, variables, sucesos, contextos o comunidades son correlacionales, y si establecen procesos de causalidad entre tales trminos se consideran correlacionales-causales. Las encuestas de opinin (surveys) son investigaciones no experimentales transversales o transeccionales descriptivas o correlacionales-causales, ya que a veces tienen los propsitos de unos u otros diseos y a veces de ambos. En los diseos transeccionales, en su modalidad causal, a veces se reconstruyen las relaciones a partir de la(s) variable(s) dependiente(s), en otras a partir de la(s) independiente(s) y en otras ms sobre la base de variabilidad amplia de las independientes y dependientes (al primer caso se les conoce como retrospectivos, al segundo como prospectivos y al tercero como causalidad mltiple). Los diseos longitudinales efectan observaciones en dos o ms momentos o puntos en el tiempo. Si estudian una poblacin son diseos de tendencia (trends), si analizan una subpoblacin o grupo especco son diseos de anlisis evolutivo de grupo (cohorte) y si se estudian los mismos participantes son diseos panel. El tipo de diseo a elegir se encuentra condicionado por el enfoque seleccionado, el problema a investigar, el contexto que rodea la investigacin, los alcances del estudio a efectuar y las hiptesis formuladas.

CONCLUSIONES

1. El plan de investigacin, como documento cientfico, tiene caractersticas especiales como congruencia, fundamentacin terica, flexibilidad y lenguaje cientfico.

2. El modelo que elijamos debe estar orientado a presentar al estudiante en forma sistemtica los diferentes pasos que debe l dar, a partir de la realidad, su diseo.

3. La contrastacin de hiptesis es la accin para establecer la veracidad de los enunciados singulares del tipo que permiten utilizar la experiencia como la nica base que permite distinguir lo verdadero de lo falso. Los trabajos de investigacin se cierran o culminan en la fase de la contratacin de los enunciados protocolarios

RECOMENDACIONES

1. Cuando se inicia una investigacin, se tiene que tener en cuenta algunos aspectos respecto al mtodo que se utilizara, conforme a los objetivos que se desean alcanzar en la investigacin se decidir qu clase experimental se efectuara. Este paso es fundamental con miras al resultado que esperamos obtener del estudio, ya que en este anlisis previo, el interesado puede identificar las caractersticas del tema a tratar, as como las posibles variables y temas relacionados.

2. Esta monografa, tambin procura brindar a detalle la clase de investigaciones que se presentan al frente de un estudio, adems de definirnos el tipo de diseo experimental, que sin duda es esencial en la investigacin.

3. Podemos concluir con que los resultados obtenidos deben ser dirigidos a la elaboracin intelectual de sus hacedores, adems de buscar en su finalidad el traspaso trascendental de lo terico a lo prctico, enfatizando uno de las razones de ser de los investigadores, que es la labor social y el desarrollo en bien de la humanidad.

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

BIBLIOGRAFA Hernndez Sampieri, Fernndez Collado, Baptista Lucio. (2010) METODOLOGA DE LA INVESTIGACIN. 5ta Edicin. Mxico: McGrawHill

Len, O.G. y Montero, I. (1997) DISEO DE INVESTIGACIONES. Madrid: McGrawHill

WEBGRAFA http://www.slideshare.net/goodpex/diseos-de-investigacin-12522239