Los diseños de investigación en la psicología

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Introducción


Existen diversos diseños de investigación y cada uno de ellos cumple con una función específica, por lo que, es necesario tener muy claro lo que se necesita responder con el diseño de investigación, diferenciando si se trata de un experimento o de una medición, así como, el grado de control que se quiere o se puede tener.

Los diseños de investigación representan una fase muy importante y a su vez compleja de la investigación cuantitativa; para lograr utilizarlo de la mejor manera es crucial tener claros varios aspectos antes de elegir un diseño, como la pregunta de investigación, las variables con las que se trabajaran y la hipótesis, pues estos elementos le dan sentido al diseño de investigación, el cual, también repercutirá en fases posteriores de la investigación, sólo lo son la recopilación de datos y su análisis, evidenciando que la investigación cuantitativa es secuencial.

Saber si lo que realizaremos es un experimento o una medición, resulta muy práctico para tener el primer indicio sobre el tipo de diseño a utilizar.

Los diseños nos pueden brindar un esquema útil sobre cómo proceder, sin embargo, al momento de aplicarlos, en ocasiones puede ser posible que debamos de realizar algunas adecuaciones.


Documento

(s. a.) (s. f.). Documento [imagen].Tomada de https://pixabay.com/es/vectors/aumentador-vidrio-documento-aumento-33170/

• Identificar los tipos de diseños de investigación a través de sus funciones y características con el fin de aplicar el más adecuado de acuerdo a las preguntas de investigación en psicología.

Los diseños de investigación y su clasificación

La investigación cuantitativa cuenta con diez fases, que van de la idea de investigación a la elaboración del reporte de investigación. En la fase 6, de acuerdo con Hernández et al. (2014) encontramos el desarrollo de un diseño de investigación, el cual, puede entenderse en palabras simples como el plan, estrategia o estructura de la investigación, es decir, la planificación de los pasos que se van a llevar a cabo para recabar la información del estudio, lo cual, es esencial y debe ser tomado con mucha seriedad, pues, dependiendo de lo que se plantee en esta fase sabremos qué y cómo observar las variables de nuestro estudio, las cuáles definiste previamente, por lo que utilizaremos información de fases previas, pero también, el diseño nos dirá como analizar los datos recabados, pues nos dan indicación de las pruebas estadísticas a utilizar en fases posteriores.

Podríamos resumir las funciones de los diseños de investigación en dos:

1) Responder la pregunta de investigación, la cual has realizado en el planteamiento del problema (fase 2), y por lo tanto, el diseño debe idearse con base a esta, para lo cual, también es necesario tener lista la hipótesis de investigación (fase 5), pues es la que se pondrá a prueba.

2) Controlar la varianza, especialmente en diseños experimentales (los cuales veremos más adelante) a través del principio estadístico del MAXMINCON, que se traduce de la siguiente manera:


Maximizar la varianza sistemática

Aprovechar al máximo el experimento para observar los efectos del mismo.

Controlar la varianza de las variables extrañas

En el momento de experimentar existan situaciones que pueden alterar el efecto que se busca, pero no a causa de la experimentación, sino por algo ajeno, entonces, ese algo ajeno hay que controlarlo, a través de diferentes mecanismos como la eliminación, aleatorización o inclusión (Kerlinger y Lee, 2002).


Minimizar la varianza de error

Sucede cuando no es posible eliminar variables consideradas extrañas, entonces, se tendrá que convivir con ellas, procurando que el efecto se vea lo menos afectado por estas.





Con base a la lectura de Hernández et al. (2014) y Kerlinger y Lee (2002), los diseños de investigación se clasifican en dos grupos: experimentales y no experimentales.

Los diseños experimentales, son aquellos en los que se manipula una variable, la cual, denominaremos independiente, y mediremos su efecto sobre otra variable, la cual denominaremos dependiente. A su vez, estos diseños se dividen tres tipos, que son los experimentos puros, cuasiexperimentos y pre experimentos.

Por su lado, los diseños no experimentales, no manipulan variables, más bien, miden los fenómenos tal y como se presentan. Se dividen en transaccionales o transversales o longitudinales.


Cuadro conceptual diseños de investigación

Diseños de investigación



Para ejemplificar los tipos de diseños usaremos el constructo de “ansiedad”, el cual es y se caracteriza por miedos y preocupaciones excesivas a lo largo de la vida, estas emociones emergen en situaciones que no representan un peligro real para el o la paciente (Eloy, 2021).

Diseño experimental:

Se puede elaborar un taller, en el que se busca disminuir los niveles de ansiedad en estudiantes de bachillerato. En este caso, la variable independiente (la que se manipula) será el taller con sus diferentes sesiones y dinámicas, mientras que la variable dependiente, serán los niveles de ansiedad, las cuales se medirán a través del Inventario de Ansiedad de Beck (BAI, por sus siglas en inglés).

Entonces el taller (variable independiente) tendrá un efecto sobre los niveles de ansiedad.

Diseño no experimental:

Se busca conocer cuáles son los niveles de ansiedad en estudiantes de bachillerato utilizando el Inventario de Ansiedad de Beck.

El proceso consistirá en realizar mediciones y pasar directo al análisis de los datos.

Diseños experimentales


Antes de comenzar, es necesario saber sobre el grupo experimental, que es el que se someterá a la experimentación y medir la variable dependiente; y el grupo control, al cual, no se somete a la experimentación, pero si se le mide la variable dependiente.

De acuerdo con Hernández et al. (2014) existen grados de manipulación:

  • Presencia o ausencia. Se tiene un grupo control y uno experimental. Por ejemplo, al grupo control se le aplica el BAI, mientras que al grupo experimental se le dará un taller sobre ansiedad y se le aplicará el BAI.
  • Más de dos grados. Se tiene un grupo control y dos o más grupos experimentales con diferentes condiciones. En concreto, al grupo control se le aplica el BAI; al grupo experimental 1 se le da una charla informativa sobre la ansiedad y se le aplica el BAI; y al grupo experimental 2, se le da un taller sobre ansiedad y se le aplica el BAI.

Hernández et al. (2014) también explican que los participantes de cada grupo deben compartir ciertas características. En el ejemplo que tenemos de los tres grupos (uno control y dos experimentales) este requisito de la similitud se cumpliría si los participantes de todos los grupos fueran estudiantes de bachillerato y presentarán niveles similares de ansiedad. Lo anterior, puede conseguirse a través de la asignación aleatoria, donde todos los estudiantes tienen la misma probabilidad de participar en la investigación; o el emparejamiento, que implica que los tres estudiantes con mayores niveles de ansiedad se repartan en cada uno de los grupos, y así, hasta tener la cantidad necesaria de estudiantes por grupo.

Lo anterior, ayuda a distinguir que dentro de los diseños experimentales se pueden tener diferentes niveles de control, lo que da sentido a la siguiente clasificación.

a) Preexperimentos

Son aquellos experimentos que carecen o tienen control mínimo, porque no consideran a un grupo de comparación. A continuación se explican algunos.



Estudio de caso de una sola medición

Cuadro conceptual de una sola medición

Una sola medición

  1. Aplicar un experimento a un grupo.
  2. Medir la variable dependiente.

Ejemplo:

Ejemplo de estudio de caso de una sola medición

Ejemplo

  1. Aplicar el taller a un grupo.
  2. Administrar el BAI.

Ejemplo:

  1. Aplicar el taller a un grupo.
  2. Administrar el BAI.

Diseño de pre prueba/pos prueba con un solo grupo

Cuadro conceptual pre prueba/pos prueba con un solo grupo

Un solo grupo

  1. Medir la variable dependiente.
  2. Realizar el experimento.
  3. Medir la variable dependiente.

Ejemplo:

Ejemplo diseño prueba pos de un solo grupo.

Ejemplo

  1. Administrar el BAI.
  2. Aplicar el taller.
  3. Administrar el BAI.


b) Cuasiexperimentos

Hernández et al. (2014) especifican que los cuasiexperimentos comparten las mismas características que los experimentos puros, a excepción de que se trabaja con grupos intactos, es decir, grupos que ya están conformados previamente al experimento, como grupos escolares, un equipo de futbol que quiere aumentar la concentración, entre otros.

c) Experimentos puros

Poseen el mayor grado de control, pues cuentan con al menos un grupo de comparación y sus participantes son elegidos de manera aleatoria.


Diseño con pos prueba únicamente y grupo de control

Cuadro conceptual pos prueba únicamente y grupo de control

Pos prueba únicamente y grupo de control

  1. Realizar experimento con el grupo experimental.
  2. Medir la variable dependiente en grupo control y experimental.

Ejemplo:

Ejemplo de pos prueba únicamente y grupo de control

Ejemplo

Ejemplo:

  1. Aplicar taller al grupo experimental.
  2. Medir los niveles de ansiedad en ambos grupos.

Diseño con pre prueba- pos prueba y grupo de control

Cuadro conceptual pre prueba- pos prueba y grupo de control

Pos prueba y grupo de control

  1. Medir la variable dependiente en ambos grupos.
  2. Manipular variable independiente en grupo experimental.
  3. Medir la variable dependiente en ambos grupos.

Ejemplo:

Ejemplo pre prueba- pos prueba y grupo de control

Ejemplo

  1. Aplicar el BAI en ambos grupos.
  2. Dar taller al grupo experimental.
  3. Aplicar el BAI en ambos grupos.

Diseño de cuatro grupos de Solomon

Cuadro conceptual grupos de Solomon

Cuatro grupos de Solomon

  1. Medir la variable independiente en un grupo control y en un grupo experimental.
  2. Aplicar el experimento en dos grupos experimentales.
  3. Medir la variable independiente en los cuatro grupos.

Ejemplo:

Ejemplo grupos de Solomon

Ejemplo

  1. Aplicar el BAI en un grupo control y en uno experimental.
  2. Dar taller a dos grupos experimentales.
  3. Aplicar el BAI en todos los grupos.

Diseños experimentales de series cronológicas múltiples

Cuadro conceptual experimentales de series cronológicas múltiples

Diseños experimentales de series cronológicas múltiples

Aplicar el experimento a un grupo mientras que se mide la variable dependiente a lo largo del experimento.

Ejemplo:

Ejemplo experimentales de series cronológicas múltiples

Ejemplo

Aplicar taller a un grupo, y en cada sesión se aplicar el BAI.


Diseños factoriales

Cuadro conceptual de diseños factoriales

Diseños factoriales

  1. Medir la variable dependiente en cada grupo.
  2. Aplicar el experimento con diferentes condiciones para cada grupo.
  3. Medir la variable independiente en cada grupo.

Ejemplo:

Ejemplo de diseños factoriales

Ejemplo

  1. Aplicar el BAI a cada grupo.
  2. Al primer grupo se le da un taller para disminuir ansiedad, al segundo se le ofrece una charla sobre las consecuencias de vivir con ansiedad y el tercero realiza procesos terapéuticos individualizados para disminuir ansiedad.
  3. Aplicar el BAI a los tres grupos.

Diseños no experimentales


De acuerdo con Kerlinger y Lee (2002), en los diseños no experimentales no se manipulan variables, por lo que no tiene sentido asignar a los participantes de manera aleatoria. Lo que interesa medir en los diseños no experimentales son las variables tal cual se dan en los participantes, por lo que el nivel de control no es tan alto como en los experimentos puros.

Siguiendo lo dicho por Mertens (2005), los diseños no experimentales son necesarios en los casos en los que es complicado o poco ético manipular las variables, como en el caso de abusos sexuales, maltrato infantil, consumo de drogas, entre otros.

Los diseños no experimentales pueden clasificarse en dos tipos transaccionales y longitudinales, los cuales se explican a continuación.

Cuadro conceptual diseños no experimentales

Diseños no experimentales


a) Transaccional

También conocidos como transversales, son aquellos en donde se recolecta la información en un solo momento del tiempo (Hernández et al., 2014), comúnmente, se hace una comparación entre este tipo de diseño con una fotografía, pues solo se toma en una ocasión y obtienes una imagen fija de un fenómeno o circunstancia específica.

A su vez, los diseños transaccionales se dividen en tres:


Exploratorios

Suelen ser investigaciones sobre temas novedosos, de las que no se tienen muchos datos o no se ha explorado.

Un ejemplo de estos, se dio al inicio de la pandemia por COVID-19, de la cual, no se tenía información previa, por obvias razones, sobre el impacto psicológico, como ansiedad, depresión, estrés, entre otros, que estaban experimentando los médicos bajo las nuevas circunstancias.

Descriptivo

Este diseño, busca describir niveles o incidencias en la población. Retomando el ejemplo sobre la pandemia por COVID-19, el tema dejó de ser novedoso, al menos en cuanto a las mediciones de depresión, ansiedad o estrés, y muchos estudios se enfocaron a reportar los niveles que estaban presentando los médicos.


Correlacionales-causales

Los diseños correlacionales-causales, implican la relación entre dos o más variables. Por ejemplo, un estudio que midiera la relación entre el nivel de estrés de los médicos durante la pandemia con las estrategias de afrontamiento con las que contaban.




b) Longitudinal

Por último, están los diseños longitudinales que se caracterizan por tomar medidas del mismo fenómeno en diferentes momentos del tiempo. Se dividen en tres tipos:


De tendencia

La población es la misma, pero la muestra no precisamente, es decir, se fija un grupo específico a estudiar, sin embargo, este grupo no es fijo, constantemente hay personas que pueden salir de él, pero también entrar.

Por ejemplo, cada año se aplica el BAI al personal de salud de una clínica de la Secretaría de Salud Pública, sin embargo, todos los años hay ingreso de personal, y así mismo, jubilaciones, por lo que la población sigue siendo la misma (personal de salud de la clínica).

De evolución

En este diseño, las medidas se toman de un subgrupo que comparte ciertas características en distintos momentos del tiempo, con el fin de evidenciar la evolución del subgrupo.

Esto se podría ejemplificar con el seguimiento de los niveles de ansiedad y estrés de hombres de 30 a 50 años que perdieron su trabajo durante el primer año de la pandemia por COVID-19 en la Ciudad de México.


Panel

Parecido al diseño anterior, con la diferencia de que aquí se trabaja exactamente con los mismos participantes en cada una de las medidas. Por ejemplo, un estudio que pretende medir la ansiedad de los médicos Ana, José, Carlos, Mayte y Rodrigo a lo largo de la pandemia.


Actividad. Identificando las características de los diseños de investigación

Es preciso conocer la diferencia entre diseños experimentales y no experimentales antes de decidir los pasos específicos a seguir en el plan de la investigación, ya que presentan características que en cierto punto, no son incompatibles


Autoevaluación. ¿Cuál diseño elegirías?

En este tema has identificado los tipos de diseños de investigación a través de sus funciones y características con el fin de aplicar el más adecuado de acuerdo a las preguntas de investigación en psicología.

En la siguiente actividad, debes elegir el mejor diseño con base a la pregunta de investigación que se plantea


Fuentes de información

Hernández, R., Fernández, C. y Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación. McGraw Hill.

Kerlinger, F. N & Lee, B. H. (2002). Investigación del comportamiento. Métodos de investigación en ciencias sociales. McGraw Hill.

Mertens, D. (2005). Research and evaluation in Education and Psychology: Integrating diversity with quantitative, qualitative, and mixed methods. Thousand Oaks: Sage.



Cómo citar

Elizarrarás M. A. (2022). Los diseños de investigación en la psicología. Unidades Unidades de Apoyo para el Aprendizaje. CUAIEED/FES Iztacala-UNAM. Consultado el (fecha) de (vínculo)