Diseños No Experimentales

Los estudios no experimentales se caracterizan por la observación de fenómenos en su ambiente natural, sin manipulación deliberada de variables. Estos diseños son un punto de partida para diversos estudios cuantitativos.

Características del Diseño No Experimental

1. No se generan situaciones, sino que se observan las existentes.
2. Las variables independientes ocurren naturalmente y no se manipulan.
3. Ejemplos: encuestas.

Enfoques de la Investigación No Experimental

• a) Analizar el nivel o modalidad de variables en un momento dado.
• b) Evaluar situaciones, comunidades, eventos o fenómenos.
• c) Determinar la relación entre variables.

Tipos de Diseños No Experimentales

1. Diseños Transeccionales

Recopilan datos en un momento único para describir variables y analizar su interrelación.

Propósitos:

• Describir variables en un grupo.
• Evaluar una situación en un punto del tiempo.
• Analizar la incidencia e interrelación de variables.

2. Diseños Longitudinales

Recaban datos en diferentes puntos del tiempo para inferir la evolución de un problema o fenómeno.

Propósitos:

• Analizar cambios a lo largo del tiempo en categorías, conceptos, sucesos o variables.
• Estudiar las relaciones entre estos cambios.

Ejemplos:

• Transeccional: Medir percepciones de mujeres jóvenes abusadas sexualmente en el último mes.
• Longitudinal: Estudiar el cambio del contenido sexual en telenovelas durante 10 años.

Subdivisiones de Diseños Transeccionales

• Exploratorios: Exploración inicial en un momento específico.
• Descriptivos: Estudios puramente descriptivos.
• Correlacionales-Causales: Describen relaciones entre variables.

Subdivisiones de Diseños Longitudinales

1. Diseños de tendencia y de evolución de grupo: Monitorean cambios en una población a través del tiempo.
2. Diseños panel: Siguen a una población o grupo a través del tiempo.

Características de la Investigación No Experimental

1. No se construye una situación.
2. Observa fenómenos en un ambiente natural.
3. Observa variables y relaciones en su contexto.
4. También conocida como investigación ex post-facto.
5. No se crean muestras de estudio, se usan las existentes.
6. No existe intervención o manipulación.

Investigación Experimental y No Experimental: Ambas son útiles para el avance del conocimiento, y la elección depende del problema de investigación.

Selección de la Muestra

¿Siempre se necesita una muestra?

No siempre, pero en la mayoría de los casos sí. Solo en censos se incluyen todos los casos. Las muestras se usan por economía de tiempo y recursos.

Delimitación de la Población

La población debe definirse claramente por sus características de contenido, lugar y tiempo. Se deben evitar errores como desestimar casos relevantes, incluir casos irrelevantes o seleccionar casos inelegibles.

Unidad de Análisis

El interés se centra en los participantes, objetos, sucesos o colectividades de estudio.

Ejemplo de Unidad de Análisis

Pregunta de investigación: ¿Discriminan a las mujeres en los anuncios de televisión?

• Unidad de análisis errónea: Mujeres en anuncios de televisión.
• Unidad de análisis correcta: Mujeres y hombres en anuncios de televisión para comparar su representación.

Selección de una Muestra

Una muestra es un subconjunto representativo de la población.

Tipos de Muestra

• Muestra probabilística: Todos los elementos tienen la misma posibilidad de ser elegidos.
• Muestra no probabilística: La elección no depende de la probabilidad, sino de las características de la investigación.

Muestra Probabilística

Las unidades muestrales tienen valores similares a los de la población, permitiendo estimaciones precisas.

Ejemplo:

Investigación sobre vacunación infantil contra COVID-19, con una muestra probabilística nacional para tomar decisiones.

Muestra No Probabilística

La selección depende de la accesibilidad y características de los participantes.

Ejemplo:

Investigación sobre suicidio en prisiones, con una muestra de prisioneros voluntarios.

Tipos de Muestreo Probabilístico

• Estratificada: Asegura la representación adecuada de subgrupos.
• Por racimos: Las unidades se encuentran encapsuladas en lugares físicos.

Muestreo No Probabilístico

Ejemplo: Muestreo al azar por marcado telefónico.

Consideraciones Clave

Elegir los casos adecuados según el planteamiento del problema y lograr el acceso a ellos.

Proceso General para Elegir una Muestra

1. Determinar la unidad de muestreo o análisis.
2. Determinar la población o universo.
3. Elegir la estrategia de muestreo adecuada.
4. Calcular el tamaño de muestra apropiado.
5. Seleccionar las unidades de muestreo o análisis.