Diseño de Investigación Social en Educación – Cristián Bellei

El diseño de investigación es el plan investigativo que mejor responde al problema y pregunta planteada.

• ¿Desde dónde surgen las preguntas de investigación? La importancia del involucramiento personal.

• Sostener una perspectiva científica: de la preocupación directa a su transformación en pregunta de investigación.

• La importancia de la revisión de literatura: no se investiga en el vacío.

• Preguntas y objetivos de investigación: descriptivas, causales e interpretativas. Los objetivos NO son las actividades del estudio. El cumplimiento de los objetivos específicos debiera ser suficiente para lograr el cumplimiento del objetivo general.

• De las hipótesis y su diversa centralidad.

• La aproximación metodológica general.

• La escala del estudio: y de los dilemas de la relevancia.

• Las decisiones de análisis: y cómo ir previniendo los posibles desafíos del estudio.

• Equipos: el proceso de trabajo, el documento.

La disputa y la idea de neutralidad valorativa

Entre la defensa de la separación de hechos y valores, la intervención técnica y la defensa del compromiso del investigador.

¿Diseños flexibles o fijos? So, yes, when someone tells me that preregistration is silly because it ties a researcher’s hands behind his or her back, I agree.

Un par de consideraciones relevantes: Ausencia de evidencia no es evidencia de ausencia.

¿Cómo se ve afectada una relación entre dos variables cuando se introduce una tercera variable en el análisis?

• Especificación: La variable T es una disposición anterior que hace variar la intensidad de la relación entre las variables X e Y.

• Contingencia: La variable T es una situación interviniente, intermedia, que hace variar la intensidad de la relación entre las variables X e Y.

• Espuria: La variable T es una causa común a X e Y, y explica toda la relación.

• Interpretación: La variable T es una causa interviniente entre X e Y, por la cual pasa el proceso causal.

Tipos de Investigación

• Estudio Exploratorio:

• No busca resultados finales, sino anticipar ciertas conclusiones que permitan formular estudios futuros. Se utilizan para investigar temáticas poco estudiadas o desconocidas.

• Son metodológicamente flexibles.

• Estudio Descriptivo:

• Miden y evalúan aspectos centrales del objeto de estudio.

• Buscan precisión en esta medición y, por tanto, son metodológicamente rigurosos.

• Requieren conocimiento en el área a investigar.

• En general, se preocupan de la medición individualizada de cada constructo, no así de sus relaciones.

• Utilizan técnicas más simples que otros tipos de estudios.

• Estudio Correlacional:

• Miden relaciones entre constructos.

• Su finalidad es conocer el comportamiento de un fenómeno A según el comportamiento de un fenómeno B.

• Suelen buscar predicción.

• Son estructurados y requieren conocimientos sobre modelos teóricos para probar relaciones determinadas.

• Implican técnicas complejas.

• Estudios Explicativos:

• Buscan establecer las causas de un fenómeno más allá de su asociación con otros.

• Requieren estructura y control en el proceso de análisis, lo que implica la utilización de técnicas complejas.

Tipos de Diseño

Experimental

El efecto puede asignarse a la manipulación experimental: los grupos sólo se diferencian por la aplicación del experimento.

Se controla la variable independiente y los casos analizados, pues existe un grupo control (no recibe el estímulo) y un grupo experimental.

Grupos: el grupo control no recibe el estímulo, mientras que el experimental sí lo hace.

• Diseño Clásico:

• Se aplica un pretest a ambos grupos que permite conocer sus características previo a la aplicación del estímulo.

• Se aplica el estímulo al grupo experimental, mientras que el grupo control permanece constante.

• Se aplica un test a ambos grupos para comparar los cambios generados ante la aplicación del estímulo en el grupo experimental con los resultados del grupo control.

Ventajas:

• El pretest permite evaluar qué tan adecuada fue la equiparación de los grupos.

• Se puede controlar el efecto de la aplicación de dos mediciones y calcular el efecto neto de X.

Problemas:

• No siempre es viable aplicar dos pruebas.

• Diseño sin pretest:

• Sólo aplica el experimento al grupo experimental, para luego medir sus efectos en ambos grupos, sin haber empleado un pretest previamente.

• La ausencia de pretest impide asegurar la equivalencia entre grupos.

• Diseño factorial: se miden varios factores, y cada combinación de niveles o tipos de factores representa una condición experimental.

Ventajas:

• Permite medir el efecto conjunto de dos o más variables.

• Las variables pueden tener dos o más categorías o niveles.

Problemas:

• Alta complejidad.

Observacional

El efecto encontrado no puede asignarse fácilmente a las variables: pueden existir otros factores que no se controlan que los expliquen.

No se controla la variable independiente ni los casos. Los resultados obtenidos pueden, entonces, deberse a factores no considerados.

Se investiga un fenómeno tal y como ocurre en la realidad sin estimular variaciones.

• Descriptivos: describen la frecuencia y distribución y/o evolución temporal de un atributo. Pueden generar hipótesis, más no demostrar relaciones causales.

• Analíticos: intentan evaluar una posible relación causa-efecto (por ejemplo, a través de análisis de cohorte), sin entregar solamente sus características.

• Transversal: estudian el fenómeno en un solo punto temporal.

• Longitudinal: se estudia el fenómeno en diversos puntos temporales, permitiendo conocer sus variaciones.

Elementos de un Diseño

• Antecedentes: elementos empíricos y teóricos que permiten comprender que existe un problema específico.

• Marco teórico: elementos teóricos que permiten conceptualizar las dimensiones del problema estudiado, particularmente sus variables, y estipular hipótesis. Además, facilita la operacionalización de los conceptos.

• Problematización: se compone de la descripción del problema, la pregunta y objetivos que orientan la investigación y la justificación de su relevancia –empírica, teórica, social y metodológica–.

• Hipótesis: afirmaciones que el estudio desea comprobar o refutar con sus resultados, surgen a partir de la literatura revisada.

• Marco metodológico: define la metodología a utilizar. Se compone por la caracterización, definición del instrumento de medición o recolección de información, muestreo y/o sujeto de estudio y técnicas de análisis.

Diferenciando efectos en estudio longitudinal: Efecto de edad, período y cohorte.

• Efecto de edad: cambio producto de la edad (‘esto les sucede a quienes tienen 30 años’).

• Efecto de período: cambio que afecta a toda la población en un punto en el tiempo (‘esto les sucede a quienes experimentaron el año 2000’).

• Efecto de cohorte: cambio que afecta a la población de acuerdo al año de nacimiento (‘esto les sucede a quienes nacieron en 1985’).

Marco Teórico

Su función es la integración de la teoría existente con la investigación.

Los elementos de un marco teórico:

• Los antecedentes bibliográficos: la revisión de literatura.

• La base teórica del estudio.

• Los conceptos: definiciones conceptuales y operacionales.

• Las hipótesis y afirmaciones.

La Importancia de la Especificación

• Especificación de las variables: ¿Qué es lo que está realmente asociado con la variable de interés?

• Especificación de la forma: ¿Cuál es la forma de la relación?

• Especificación del universo: ¿Dónde aplica esta relación?

Unas Breves Notas sobre Elementos del Marco Metodológico

• La pregunta determina la unidad de análisis.

• La unidad de análisis y la unidad de recolección no son lo mismo.

Teorema del límite central: tiende a la distribución normal cuando el tamaño de las muestras tiende a infinito. En la práctica, se suele usar n=30 como el valor mínimo desde el cual empieza a funcionar el teorema.